研究,一个特殊的功能的一部分适应易燃景观:互动的政策、管理,野火,美国俄勒冈州和社交网络

检查荒地和城市分界面上业主生物物理条件的影响,野火风险缓解活动易燃的风景

• 文摘
• 介绍
  • 概念上的基础
  • 概念框架和预测未来的行为
• 方法
  • 研究区域
  • 调查的房主
  • 经验模型
  • 解释变量
  • 观察和预测房主减灾活动
• 结果
  • 调查样本的特征
  • 风险感知模型估计的结果
  • 缓解活动可能性模型估计的结果
  • 房主缓解模型的敏感性分析
  • 观察和预测房主缓解行为
• 讨论和结论
• 对这篇文章
• 确认
• 文献引用

介绍

土地的面积被野火在美国近年来急剧增加,尤其是在西方国家,高昂的燃油负载也导致更严重的火灾(2015年美国农业部林务局2009年,短)。私人住宅坐落在森林地区的数量和荒地和城市分界面上(WUI)也在增加,使更多的人们和结构进入易燃景观(Radeloff et al . 2005年)。增加的大小和发生森林大火,加上更多的房屋面临风险,主要因素导致抑制支出增加(梁et al . 2008年),每年总计超过10亿美元的13个联邦机构的过去15年(2014年国家跨部门消防中心)。因此管理者和决策者寻求方法降低火灾风险在易燃地区。虽然土地面积由个别业主的一小部分最风景与其他类型的landowners-federal和私营工业相比,example-privately拥有家庭网站倾向于获得较大份额的野火救助努力当火灾发生时(2006年农业部OIG Gebert et al . 2007年,梁et al . 2008年)。

然而,抑制活性野火不是拯救家园和生命的唯一方法。事实上,鞋底铁掌et al .(2014)认为,强调火灾灭火加剧了WUI问题框架作为火灾控制失败”,而不是关注的敏感性结构暴露于火灾的必然性。“私人房主可以在主站点采取有效的行动来减轻火灾风险,比如使用耐火建筑材料、树针和碎片清理屋顶和排水沟,并减少植被在家里,所有的减少潜在损失的可能性和损失(高2005)。事实上,家庭ignitability-something房主可以通过这样的减排行动影响私人财产损失的主要决定因素由于野火(Syphard et al . 2014年)。出于这个原因,决策者和当地官员强调增加此类行动的重要性在房主位于易燃地区。

大量的研究表明,房主荒地和城市分界面上地区位于易燃,往往明白家园野火的风险,开展至少有一些风险缓解活动结果(例如,纳尔逊等。2004年,Brenkert-Smith et al . 2006年,麦卡弗里2008年,斯蒂尔曼2008年,凯尔等人。2010年,迪金森et al . 2015年)。这些发现似乎一致的地理位置和不同研究方法(麦卡弗里和奥尔森2012)。然而,许多房主仍不采取减排措施;因此,努力更好地了解哪些因素影响减排行为继续下去。

我们建立在先前的研究属于业主的野火风险感知和减灾活动易燃景观通过检查生物物理的作用(或“建模”)火灾风险因素在影响火灾风险感知和风险降低的行为。我们使用建模为其他人使用这个词“客观”这个词在先前的研究努力描述风险因素基于生物物理建模的变量(例如,费舍尔et al . 2014年)。具体地说,我们(1)识别生物物理和社会经济因素影响业主野火风险认知和减轻风险的可能性,和(2)演示如何使用这些信息来预测,房主大多可能开展风险缓解活动。向第二目标,我们的分析提供经验参数,基于个体模型(想象)预测业主缓解反应假设野火风险管理场景中,人类和自然系统的耦合(陈氏)研究火灾风险的管理在一个易燃的中央景观俄勒冈州(美国)(间谍等。2014年,间谍et al . 2017年)。这种方法的采用基于个体模型,结合社会和生物物理数据允许我们检查可能的未来趋势房主减排行为以应对不断变化的生态景观在不同气候和管理场景。据我们所知,这种尝试预测未来减排行为趋势还没有尝试。使用调查数据来解决我们的目标聚集的房主住在WUI位置在俄勒冈州中部,描述他们对火灾风险,包括野火和可能产生的损害,以及影响因素假设业主倾向于开展减灾活动。我们结合这些数据和生物物理数据建模描述火灾风险,过去的野火,和植被特征来估计业主的实证模型对火灾风险组件,和他们的结合影响减排行为。我们使用此经验模型建立预测方程描述了房主的可能进行风险缓解活动,担任决策规则,在基于个体模型考虑到业主反应景观在假设的森林管理和气候条件和野火的场景。我们对预测结果影响房主最有可能开展减灾活动,制定政策或编程努力鼓励更大的减排活动房主还没有订婚,和开发方法对预测未来的房主和景观的行为。

概念上的基础

对于大多数危险,包括野火,更高的个体风险感知通常被认为是与个人的更大的欲望减少风险敞口(例如,麦卡2006)。这在很大程度上已经被研究证实了地主和房主的自我认知自己的暴露于火灾风险的总体水平(麦卡弗里et al . 2011年冠军等。2013年,费舍尔et al . 2014年,迪金森et al . 2015年)。保护动机理论也表明,个人更有可能降低风险威胁事件根据他们对一个事件的概率和严重程度和相关的结果(风险感知)和采取保护行动的能力(罗杰斯1983)。这种观点反映在研究了感知火灾风险及其影响减排行为的个体风险部分:火灾可能性和潜在火灾严重程度(霍尔2009年Slothower,麦卡弗里et al . 2011年,麦克尼尔等。2013年,迪金森et al . 2015年)。然而,最近的研究也表明价值在考虑或客观的野火风险建模的作用在塑造野火风险感知(费舍尔et al . 2014年)。

火灾风险

风险通常被定义为一个事件发生的概率的乘法与消极结果的事件如果发生(Kasperson et al . 1988年,Renn et al . 1992年)。的野火、客观风险描述火灾专家组成的技术发生火灾的可能性和发生火灾的严重性,如果它(蒸机et al . 2013年)。然而,也感知风险相关的从公共政策的角度来看,这是由个体的感知发生火灾的可能性和严重性的野火如果发生(Martin et al . 2009年)。业主倾向于认为他们的财产的野火风险低于周围易燃地区景观的野火风险(麦2008)。总的来说,尽管公众野火风险可能是多方面的和复杂的,有人建议,许多管理者认为,房主不采取风险缓解行动仅仅因为他们误解了生物物理风险(戈登et al . 2012年)。发现了几个因素影响个人的野火风险感知,包括建模的生物物理风险的措施。在一项研究中私人nonindustrial森林土地所有者在俄勒冈州东部,受访者的野火风险感知被发现与实际危险燃料条件在地上以潜在的树冠火附近的受访者包裹(费舍尔et al . 2014年),以及过去的经验与野火和其他因素。其他人也发现积极的过去的野火经验和风险感知之间的关系(科恩et al . 2008年,戈登et al . 2012年)。接触某些信息来源也一直与感知火灾风险。具体来说,当地消防部门,县消防专家,邻居和朋友的信息来源与房主的增加呈正相关的感知火灾的可能性,只有邻居和朋友的信息来源与增加呈正相关业主认为从火灾后果(Brenkert-Smith et al . 2013年,迪金森et al . 2015年)。

缓解行为影响因素

风险感知本身通常不是唯一的因素,影响个人的风险缓解决策(Lindell肖沃特1993年和2000年多嘴的人),这似乎与野火(麦卡弗里2004年Cortner和盖尔1990)。冠军et al。(2013),例如,建议业主野火风险感知和缓解共同决定的决策特征的组合与房主和本土网站。研究,但是,没有找到一个一致的野火风险之间的联系和实际减排行为在私有土地上,与一些研究发现积极的协会(例如,纳尔逊等。2004年,马丁等人。2009年,麦卡弗里et al . 2011年,Brenkert-Smith et al . 2012年,麦克尼尔et al . 2013年,迪金森et al . 2015年)和其他人发现没有联系或使用其他更好的解释变量(例如,纳尔逊等。2005年,大厅和Slothower 2009,肖特和米勒2010)。一个解释可能是研究人员测量的各种方法缓解行为,从是的/毫无疑问房主是否有进行减灾活动一般来说,单独的测量和分析几个单独的减排措施,包括清理刷在家中或附近使用耐火建筑材料(表1)。各种方式研究人员测量的风险知觉也可能导致研究结果的范围。

缓解行为的另一个影响因素是业主与机构和组织的互动参与野火教育和推广(迪金森et al . 2015年),包括林业或消防组织成员(费舍尔et al . 2014),参与自然资源相关规划的努力(比哈尔语和瑞安2012),参与房主协会地点野火风险担忧(麦卡弗里et al . 2011年),和住在附近的野火缓解计划已经实现(麦基et al . 2009年)。更广泛的公众教育和宣传工作也与缓解的可能性增加(肖特和米勒2010年,麦卡弗里et al . 2011年)。

最后,物理(即。,age) and financial ability (i.e., income) of homeowners to accomplish mitigation actions is another influencing factor examined by previous research, which has yielded mixed results (e.g., Collins 2008, 2009, McFarlane et al. 2011, Brenkert-Smith et al. 2012, Champ et al. 2013, Fischer et al. 2014). Additional factors found to positively influence mitigation behavior include length of land ownership/residence (hereafter referred to as years at property [Blanchard and Ryan 2007, Collins 2009, Fischer 2011]) and presence of local requirements such as homeowners association rules that mandate mitigation actions (Winter et al. 2009).

概念框架和预测未来的行为

我们检查了房主减排行为使用一个概念性的框架了解文学,特别是费舍尔et al。(2014)和冠军et al。(2013),以及保护动机理论罗杰斯(1983)。合成这项工作,我们假设业主认为野火风险是危险燃料条件等因素的函数在主站点附近,以及业主与野火,过去的经历和社会背景(或网络),业主的信念、态度、和规范关于野火形成和扩散(图1)。我们假设房主是否承担风险缓解活动减少暴露于火灾风险感知火灾风险的函数,与野火过去的经历,社会环境,和他们是否受当地需求进行减灾活动。国际患者安全分类的概念性框架从而定义了结构模型实证测试各种生物物理和社会经济因素的影响对房主的野火风险感知及其承担减排活动的可能性。

然而,我们的实证应用程序扩展了此概念框架占个人角色的建模和感知火灾风险的两个主要组件:野火的可能性会发生附近的站点和损坏的可能性家应该这样的野火发生(例如,蒸机et al . 2013年)。乘法视图后的风险(例如,Kasperson et al . 1988年,Renn et al . 1992年),我们假设业主认为野火火灾的可能性风险感知的产品乘以他们认为损坏应该火灾发生的可能性,从而反映预期损失由于野火。这个配方使影响火灾风险感知的因素分析和缓解个体风险的可能性组件的行为通过允许受到不同因素的影响。这些假设后,我们预期未来的房主缓和趋势将显示增加减排行为与增加建模的风险(如燃料负荷增加,气候变化)和增加火行为。beplay竞技

方法

研究区域

我们的研究区域是俄勒冈州东部瀑布,包括部分微处理机,杰斐逊,Wasco、克拉马斯语,湖县(图2)。研究区是为了配合,为陈氏建模工作进行中在该地区(间谍et al . 2017年)。区域包括陡峭的环境梯度跨越凉爽,潮湿的亚高山森林高沙漠覆盖着杜松林地(间谍et al . 2014年)。联邦土地主导所有权,但其他所有权类型的多样性,包括私营企业、家庭(如nonindustrial私人),和部落。森林居民区近年来大幅增加,可能是因为该地区的景观品质,阳光,和娱乐的机会。该地区的火灾历史表明,野火已经越来越普遍,野火常常源于荒野风景和荒地和城市分界面上的位置蔓延到(间谍et al . 2014年)。这些生态和社会经济环境结合景观呈现众多挑战经理负责保护和公共官员在该地区森林资源和房屋。

调查的房主

数据描述业主野火风险感知和缓解活动是获得使用微处理机的公共邮件调查,克拉马斯语,在俄勒冈州中部和湖县。一小部分杰斐逊和Wasco县也在研究区域内,但这些地区主要是在温泉镇印第安居留地。在这些地区没有房主被确定。调查集中在荒地和城市分界面上,房主在分层之间的接口和混和Silvis WUI名称(Silvis实验室2017)。基于主体建模的陈氏研究关注演员组和土地区域火灾风险是可衡量的和野火剧增和model-able。因此我们的调查样本排除家庭在城市地区。也因为家庭森林所有者检查作为一个单独的陈氏集团的研究中,我们定义我们的目标样本WUI房主的那些属性2公顷或更少。随机样本的房主是由专业抽样选择公司,但不包括multihome单位,第二套住房空置的房屋。

调查成功交付给1704个地址使用修改后的这些方法,其中包括一个介绍性的明信片,其次是数据包的一项调查显示,提醒明信片,最后调查包(全身心et al . 2014年)。邮件是一个星期,调查包包括求职信、问卷,业务回复信封。我们收到532响应,响应率为31%。这反应率符合最近的随机抽样调查项目野火主题(例如,凯尔等人。2010年,Brenkert-Smith et al . 2012年,麦克尼尔et al . 2013年)。探索可能的反应的偏见,我们比较人口变量从样本使用美国人口普查局从三个调查县(2015)的事实。虽然我们不能检测的强度和方向可能影响我们的因变量的比较,它提供一般意义上的我们的参与者相比一般的当地居民。样本似乎代表性别,尽管我们的示例使有过多的代表老年人,那些拥有学士学位或更高,和更高的收入水平(表2)。这些差异可能是因为这个样品是来自属性单一机组住所,这更有可能是居住着那些高收入和教育水平。因此,我们担心响应者偏差最小。

调查问题问受访者对他们的看法野火风险,最近减灾活动,与以往的野火经验,接触关于火灾减灾信息,个人和团体和社会经济学和人口统计学变量。感兴趣的受访者被问到两个问题:

1. 考虑到森林最接近你的家,在你看来,什么是野火的机会的严重程度在未来5年吗?
2. 如果火灾发生在森林里最接近你的家,在你看来,什么是机会将损害你的财产或家庭吗?

对于这两个问题,受访者被要求记录他们的回答使用范围从0到100%。对这些问题的回答是用于开发两个反应变量:野火和机会损失的机会。

另一组12个问题询问受访者对任何他们已经采取的减排措施。我们问这在两个方面。一个问题问受访者表示“是”或“否”是否有采取任何的几个“Firewise”活动在过去5年从火灾保护他们的财产和家庭,包括“耐火种植植物,使用不易燃的建筑材料、修剪树枝在85英尺(25.9米)的家里,减少树木的密度在100英尺(30.5米)的住宅,以及其他活动”,以减少火灾风险附近一个家。这个变量是主要的减排变量用于身体的手稿。后的11个问题问受访者表示“是”或“不”是否参与具体的减排活动单独列出,包括总体规划活动(例如,准备回家疏散计划),社区活动(例如,参加社区会议有关森林大火),产权保护活动(例如,减少树密度在100英尺(30.5米)的家里),和家庭保护活动(例如,堆放木柴至少30英尺(9米)从家里)。我们的重点是财产和家庭缓解,所以我们只检查了七个变量在这些类别。额外的数据描述生物物理条件采样房主是由地理位置附近的受访者的地址GIS层描述树密度估计(每公顷的树木)梯度最近邻(GNN)森林结构模型(Ohmann和格雷戈里2002),从火灾模型,该模型描述了燃烧和输出概率和强度(蒸机et al . 2013年)(见附件1)。

经验模型

有挑战房主野火风险缓解行为建模,包括依赖自我报告评估合规。每一个缓解活动是类别变量,通常用“是”或“不”的回应。创建一个然后在几个方面做了总体缓解措施。有四种一般方法,研究人员用来衡量房主野火风险缓解活动使用回归模型(表1):假的,号码,个人和组。虚拟方法使用哑变量表明一个接受调查的人员是否已经采取的减排措施之一。这种方法虽然简单,但是能公平对待所有的减排措施(例如,清理排水沟等于安装一个金属屋顶)。另一种方法是估计缓解个人减排措施的数量给定调查应答者,这样一个被谁拿了两个动作(例如,清理排水沟和种植耐火植被)被视为拥有施加减排努力的两倍作为一个被谁拿了一个行动(例如,安装一个金属屋顶)。这个数字方法的一个优势是,它可以说是提供了一个比一个简单的更好的指标增加减排努力的哑变量。然而,这样的一种解释必定会假定业主都面临关于减缓平等的机会。例如,如果数量是基于被调查者是否清洗排水沟,耐火种植植被,或安装一个金属屋顶,被调查者是否可以赚一些“3”将部分取决于他们甚至有排水沟是否干净,希望工厂任何植被,非金属的屋顶,他们可以替换。 Some homeowners may own homes that lack gutters, some may desire little in the way of landscaping, and some may have purchased their homes with a metal roof already installed. The individual method estimates behavior for each of several activities individually (i.e., a separate regression model is built for each specific mitigation action). A shortcoming is that findings reflect factors that influence individual actions and not mitigation behavior more generally. The group method lumps individual actions into similar groupings and then uses either a yes/no response, number of actions, or means of activities within the groups to examine mitigation behavior. Depending on how those measures occur within the groups, this approach could treat all actions equally and/or assume all homeowners have equal opportunities. No method is clearly superior or capable of discerning some of the fine details of mitigating. For our work, the choice of method was guided by the CHANS model requirements, though we also chose to employ two methods in order to broaden our ability to address several of the limitations listed previously in this paragraph. Our primary method was to examine mitigation as a dummy variable, though we also tested an alternative model that examined mitigation as the number of activities conducted, to further explore and confirm our findings.

在更广泛的基于主体建模的研究背景下的这项研究中,我们分析的目的是在开发一个预测方程描述的可能性房主将进行火灾风险缓解活动网站。在这种情况下,无论是基于代理模型(想象)(间谍et al . 2017年)和野火仿真模型集成到想象可以区分不同的房主可能采取减排措施。相反,这些模型将由业主缓解工作视为一个“全或无”的离散变量。出于这个原因,我们选择研究受访者的减排努力通过使用一个简单的哑变量的方法。然而,在附录2中,我们提供了另一种回归模型的估计结果使用计数的方法。

我们的实证模型测试的影响因素假设影响业主野火风险感知及其开展减灾活动的可能性。和扩大后的总体结构由冠军et al。(2013),我们假设业主对火灾的可能性(野火的机会^*)和损伤的可能性(机会损失^*)可以被解释变量集合x₁和x₂分别为:

(1)

(2)

在α₁和α₂unstandardized估计系数向量,ε₁和ε₂是错误。我们假设野火的可能性和损失的可能性构成火灾风险的两个原则组件(Brenkert-Smith et al . 2006),感知风险^*可以被定义为:

(3)

最后,我们假定业主野火风险缓解活动减缓^*可以被描述为他们的感知风险βPERCEIVED风险^*和其他解释变量x₃为:

(4)

在向量α₃和βunstandardized估计系数和ε₃是错误的。模型结构占潜在的共同决心认为野火风险和缓解行为提出的冠军et al .(2013),而使考试的因素影响感知火灾风险的各个组件。

我们假设受访者的野火风险观念反映在因变量野火和机会的机会的损失,我们用它们的回归方程来表示结构模型方面野火的机会^*和机会损失^*。因为变量野火的机会和可能性的机会损失都是局限于值在0到100%之间,我们分对数变换应用于每个变量为:

(5)

和

(6)

ln的自然对数。我们使用这个经验结构估计普通最小二乘回归方程描述受访者的看法他们家附近的野火的可能性在未来5年内(野火的机会),这种火灾的可能性会损害他们的财产或家庭(机会损失)作为生物物理和社会经济因素的函数。

检查减排行为,我们构建了因变量缓解作为二进制代表是否每个被调查者回答“是的”或“不”完成Firewise活动在过去的5年,0分代表没有活动,1代表活动。假设误差项分布在逻辑上意味着二项式logit模型:

(7)

e是基地的自然对数(格林2012:688)。

的影响占受访者野火风险感知风险缓解行动,我们计算变量的感知风险的产品的机会野火和机会损失和使用它作为一个解释变量在缓解估计方程。我们两个不同的logit模型估计描述受访者的减灾活动(缓解)。一个版本是基于感知风险变量值计算respondent-reported调查的预期损失值变量的机会野火和损害的机会。第二个版本是基于野火的机会的价值和机会损失预测使用报告的估计系数表5所示。这第二个版本控制了潜在的同时受访者之间的关系的看法野火和损伤的可能性及其行为倾向缓解活动,它区分每个解释变量可能会在这些影响。

解释变量

调查和其他数据被用来开发解释性变量假设影响业主的感知附近的野火的机会他们的财产,损害本国的机会,和他们的可能性进行了任何减排活动(表3)。我们预计,受访者过去的经验与附近的野火家园(野火在英里,野火在附近)会呈正相关与受访者感知的野火的可能性和机会破坏家园的野火,以及他们倾向于开展减灾活动。我们还预期,受访者过去的经验和规定火烧家园附近(规定燃烧英里内,规定社区附近燃烧)将会与他们的看法野火和损伤的机会。然而,我们预期的潜在方向的影响是模糊的。燃料,一方面,通过减少森林的证据规定的燃烧会导致一些受访者感知降低野火和损伤的几率相对于受访者没有规定报告家园附近的燃烧,这提出了一个消极的关系。另一方面,这一事实规定燃烧公职人员被认为是必要的,以减少火灾危害可能导致其他受访者感知更高野火和损伤的几率相对于受访者没有规定报告家园附近的燃烧,这提出了一个积极的关系。

我们开发了额外的生物物理变量近似受访者野火风险敞口(表3)。燃烧的变量和条件概率火焰长度描述火灾可能性和潜在强度半径1公里内的每个人的家。这两个变量是使用野火FSIM仿真模型和方法所描述的芬尼et al .(2011),生成大量的火灾场景的假设的野火季节和包含火和天气历史数据。燃料装载这些野火模拟得到使用全国LANDFIRE数据网格(罗林斯2009年)。额外的描述燃烧概率和条件火焰长度是如何发达,见附件1。每公顷的树木,这是源自GNN森林结构模型(2002年Ohmann和格雷戈里),描述了树密度平均半径1公里内的每一个被调查的家,作为一个代理措施存在的森林燃料,房主可以感知。与先前的风险感知研究后(例如,Brenkert-Smith et al . 2006年,麦卡弗里2008年,马丁et al . 2009年),我们预计,这些变量可能会有积极的影响受访者的野火风险感知和缓解的可能性,表明受访者进行风险评估与专家的评估(反映在模型输出)。

我们也试图测试的影响受访者接触各种个人、机构和组织,受访者可能会收到关于他们的建议暴露在火灾风险和减轻风险的方法。我们测试了这些潜在影响使用解释性变量建议:家人或邻居,建议:地方政府,和建议:当地消防意识。我们希望这些解释变量有积极和统计学意义估计系数如果这种联系呈正相关,野火风险感知和减灾活动。最后,我们测试了几个额外的受访者的特点的影响,包括受访者表示是否拥有他们住的属性(业主),他们报道的数量年住在他们当前的住宅在财产(年),他们的年龄(岁),他们教育水平(受过大学教育)。阿华解释变量房主协会规则(规则)确定受访者受到业主协会或细分规则有关绿化和建筑来预防火灾,并预计将与受访者倾向呈正相关开展减灾活动。

观察和预测房主减灾活动

我们使用三个估计方程的系数(野火的机会,机会的损失,和缓解)开发的一套参数化基于个体模型预测方程,设想(Bolte拍摄et al . 2007),陈氏的一部分研究火灾风险的管理在俄勒冈州中部的易燃景观(间谍等。2014年,间谍et al . 2017年)。设想旨在提供空间显式景观变化模拟可能源于假设的管理场景。我们预测方程提供预测在设想是否业主在任何给定的管理场景中可能进行火灾风险缓解活动给生物物理条件在模拟场景。由此产生的预测是一个关键因素识别有多少家庭在每个模拟管理情况下可能遭受损害。

预测方程使用生物物理变量值造成想象景观模拟生物物理解释变量作为输入值:燃烧的概率,有条件的火焰长度,每公顷的树木,野火在英里,野火在社区内,规定燃烧英里内,规定社区附近的燃烧。所有其他解释变量,不是模拟的设想,是设置在样本均值的值。我们检查了预测值的敏感性,导致预测方程通过比较房主缓解活动可能的三种情况:(1)设置所有生物物理解释值最小的样本值,(2)设置所有生物物理解释值最大的样本值,和(3)设置所有生物物理解释值意味着样本值。此外,我们视觉检查空间模式的预测值相对于关键生物物理变量(例如,过去发生的野火)映射在ArcGIS分辨率为30米。

结果

调查样本的特征

我们的数据涵盖了284名业主已完成调查问卷充分填充依赖我们的分析和解释变量的兴趣。反应反映重要的认识和关注程度的火灾危险在这个易燃干燥森林景观(表3和4)。平均而言,受访者认为有68%的可能性,家附近的野火将燃烧在接下来的5年,并建议31%的可能性这种野火,如果它发生,就会损害他们的财产。所说,如果我们把这些可能性计算平均预期损失,平均受访者认为有21%的可能性(0.68×0.31),大火将损害自己在接下来的5年。这与估计样本平均每年消耗0.3%基于火行为的概率模型。换句话说,业主风险感知,平均而言,似乎数量级高于风险评估基于火灾模型输出。关于火灾的高感知风险是反映在一个相当高的倾向受访者进行降低野火风险缓解活动,有77%报告活动在过去的5年。

受访者似乎也相当熟悉火灾;大多数报道经历一场野火和/或规定的火灾附近的在过去的5年。受访者报告获得解决火灾信息从不同的来源,包括家庭和邻居(43%),当地政府机构(52%),和当地消防意识组(28%)。大多数受访者(92%)拥有的家庭他们回应,并长期居民家里,在俄勒冈州中部(分别为13和21年)。三分之一的报道,房主协会或细分景观和建筑规则来防止野火。

风险感知模型估计的结果

估计方程的机会野火是统计学意义(Fdf = 8 = 5.32,P< 0.0001),有一个调整R²0.109(表5)。受访者自述野火的可能性的看法是积极的和弱相关(P< 0.10)估计年均野火的可能性(燃烧概率)半径1公里内的受访者的家中。受访者感知的野火的机会也与受访者呈正相关,过去暴露于火灾和规定的燃烧。规定的存在燃烧附近的房主的财产往往加剧受访者担心野火和产生的破坏他们的家园。没有估计系数的建议:家人或邻居,建议:地方政府,或建议:当地消防意识组变量显著,表明受访者感知的野火的机会并没有很强的关联与自我报告的与人接触,机构,或组织。受访者拥有大学学历较低预期野火的机会。

估计方程的机会损失也具有统计学意义(F= 11.332,df = 7,PR < 0.0001),有一个调整²0.204(表5)。受访者自述的看法的机会破坏家园,火灾发生时,应该呈正相关(P< 0.05)的估计平均火焰长度(有条件的火焰长度)半径1公里内的受访者的家中。受访者的认知损伤的机会也与平均树密度呈正相关,他们家附近的网站,与受访者过去暴露于火灾和规定的燃烧,和与他们的自我联系当地消防意识团体(但不是与其他变量)的建议。

缓解活动可能性模型估计的结果

缓解的可能性估计方程activities-one基于调查respondent-reported感知风险和一个基于预测值野火的机会和损坏的几率都显著(表6)。两个方程表明,受访者感知的野火的机会和机会的损失,结合,与他们的倾向呈正相关开展减灾活动。被调查者报道经历过去暴露于火灾更倾向于开展减灾活动。我们的研究结果表明,受访者开展减灾活动倾向呈正相关,自述与当地政府机构和当地消防意识团体而不是与家人和邻居的建议。受访者似乎更有可能减轻增加停留时间和肥厚性骨关节病变与肺部转移的存在景观和建筑规则来防止火灾。年长的受访者进行缓解的可能性较小。

最后,我们估计替代logit模型,包括燃烧的变量和条件概率火焰长度来测试这些生物物理风险的代理是否直接与缓解可能除了间接通过感知风险相关变量(附录2、表A2-1)。然而,估计系数为变量被发现统计上微不足道(P> 0.25),这表明,他们的影响可能存在主要通过受访者感知风险,符合概念框架概述了费舍尔et al。(2014)。此外,另一个命令的结果模型的数量缓解活动(附录2,表A2-2)产生二进制缓解那些我们发现了类似的结果变量。另一个命令模式,包括燃烧概率和条件火焰长度又产生了估计系数对于那些没有统计学意义的变量(P> 0.25)。我们的研究结果表明,生物物理变量描述的影响(即燃料条件。,fire hazard) on respondents’ mitigation behavior likely occurs indirectly through respondents’ perceptions of fire hazard on their forest parcels.

房主缓解模型的敏感性分析

生成的房主缓解模型用于想象投射任何缓解的可能性由给定房主正在采取的行动:

(8)

地点:

(9)

和:

(10)

(11)

地点:

(12)

(13)

敏感性分析表明,野火的机会是相对不敏感个体生物物理解释变量的变化,但机会损坏是很敏感的,尤其是每HECTARE-more条件火焰长度和树木所以我们比任何其他解释变量检查(表7)。缓解相对不敏感变化燃烧条件概率变量,但更敏感火焰长度变量。解释变量野火社区产生了最大的偏差范围内(79 - 95%)缓解的可能性。总之,敏感性分析表明,房主的野火风险感知不同,生物物理因素的影响是通过风险组件最强的机会损坏的家里,在我们的分析的代表,有条件的火焰长度和树木每公顷变量。所有生物物理解释变量被认为时,预测的受访者百分比将采取减排行动不同的最低75%,最高99%(表7)。

观察和预测房主缓解行为

利用ArcGIS、初步缓解可能性的预测计算景观30米分辨率的一小部分根据目前的生物物理条件以可视化生物物理和缓解行为梯度在这些小的所有权(图3)。结果地图强调了积极影响每公顷的树木和更高的潜在火焰长度的可能性WUI业主完成减排活动;过去的野火更为温和的影响。

使用设想,我们跑模拟研究区北部的调查可能WUI房主减灾行为的变化根据未来的生物物理变化条件下三个管理场景:现状,没有联邦土地管理,管理体制专注于恢复。总体设想的结果显示完成减排的可能性逐渐增加活动在所有三个场景但没有明显的缓解率的差异在这三个场景(图4)。ArcGIS可视化使用50年的设想输出数据(图5)表示,这种缓解可能性的增加可能是预计每公顷增加树的结果和潜在的火焰长度下模拟管理场景。

讨论和结论

我们估计经验模型,研究生物物理和社会经济因素的影响业主野火风险感知和风险缓解行动,专注于生物物理措施的野火风险组件,包括野火和损伤的可能。这项工作建立在最近的研究(例如,冠军等。2013年,费舍尔et al . 2014年,迪金森et al . 2015种et al .,个人沟通)在很多方面(1)检查风险的两个组件离散,(2)研究生物物理(或景观)变量的影响在两个业主野火风险感知和缓解行为,(3)使用两个测量方法缓解,(4)使用敏感性分析确定哪些变量具有最大的潜力变化缓解产量模型,和(5)证明这种分析如何使可视化缓解可能在景观尺度下不同的管理场景。此外,房主的风险评估和风险评估(专家)模型输出提供了一个有趣的对比。我们的分析说明了一种代表地主行为基于主体的模型易燃景观(克莱恩,白色,费舍尔等人。未出版的手稿)。它还提供了一个实证应用程序和概念框架的示例了蒸机et al。(2015)将社会经济数据和分析纳入生物物理火灾风险评估和减轻fireshed规模的机会。

麦卡弗里et al .(2011)的早期研究发现,房主的野火风险感知下降后完成减排措施,这表明改变景观的人认识到降低火灾风险。我们的研究结果支持这一观点;尽管参与者倾向于高估风险由几个数量级从生物物理模型从调查(21%和0.3%),我们发现业主野火风险感知与危险呈正相关燃料燃料模型所预测的条件以及过去的经验与野火。这表明实际风险条件可以感知风险的重要决定因素。具体来说,业主认为野火的机会呈正相关,野火的概率建模,而他们认为损坏的机会回家建模潜在火灾强度呈正相关,和树密度。虽然很多管理者可能相信房主不采取风险缓解行动,因为他们误解了生物物理风险(例如,戈登et al . 2012年),我们在我们的研究结果表明,业主检查可能是精明的观察家的景观条件和野火事件,而且这些“景观反馈”加强业主对火灾风险的担忧,促使他们采取减排行动。这也表明,房主可能考虑直接属性减灾决策时,作为景观变量在这项研究中使用意味着用于周边1公里区域。换句话说,如果一个邻居减弱,可能一个人不可能减轻对自己的财产,因为他们认为减少风险。这认股权证调查需要直接景观条件如何影响感知风险。

我们发现建议从朋友、家人和当地政府机构没有如果有任何影响火灾风险感知的房主我们检查了。然而,建议当地政府和消防意识群体似乎有积极影响房主是否承担风险缓解活动。换句话说,信息风险的野火可能不会导致感知的风险增加,但关于如何降低风险可能导致的信息完成减排行为。这支持迪金森et al .(2015)的早期研究表明接收与火有关的信息从“专家”呈正相关结构和植被减少的行为。其他人也发现了类似的与火有关的信息来源和缓解行为之间的关系(霍尔2009年Slothower, Brenkert-Smith et al . 2012年冠军et al . 2013年),当一个团队发现,只是熟悉社区火灾保护计划足以增加完成减排措施的可能性(Wolters et al .,个人沟通)。

尽管决策者通常表达关心人选择住在易燃风景,来自我们的研究和其他的证据(例如,麦卡弗里2012年奥尔森,托曼et al . 2013年)通常表明野火风险存在的可能性的一般认识许多居民中易燃风景,这些居民可能正在计算和相对知情选择住在易燃的风景。例如,我们的调查对象主要是长期的居民被暴露于火灾或规定的火灾。此外,野火的感知概率和潜在的损害非常高在我们的样例,大大高于潜在火灾的概率和严重性的火模型预测(蒸机et al . 2013),尽管这可能部分解释了我们的使用在调查问题(即一般条款。,参与者被要求考虑最近的森林家园在回答问题没有先决条件火的大小或距离)。然而,我们的研究结果还表明,组件的野火risk-likelihood野火和损坏的可能性是业主的认知损害的可能性,可能最敏感的生物物理措施的潜在火灾强度,如果没有一定的可能性。决策者寻求影响增加房主可能有助于缓解行为通过提高业主的认识机会经历损坏的家园网站应野火发生,以及房主可以合理地采取什么措施来解决这个问题。在火的经验,这种知识组件是明显感知风险和信息来源变量与减灾协会。我们的研究结果还表明,决策者可能会鼓励更大的缓解合规支持肥厚性骨关节病变与肺部转移规则减少燃料对私人财产。简而言之,肥厚性骨关节病变与肺部转移规则和有针对性的项目提供信息所以房主可以评估风险,和身体,经济,法律完成减排的工作可以帮助改善缓解合规。

最后,工作的挑战与嵌套分析程序,多个模型,和一个大景观值得讨论。从社会学家的角度的一个最大的挑战是多个假设必须在项目中几个步骤。例如,尽管我们有个别数据从房主在景观,允许嵌套的回归分析,编程模型设想房主行为涉及插入常量,我们的数据表明,动态变量会被更合适(如燃烧概率,建议从各种社会群体)。然而,计算的局限性提出了设想的格式我们可以决定影响的大型模型。其他假设很常见的大型陈氏项目也具有挑战性的(例如,我们可以预测未来人类行为没有预知的社会规范的变化和重大意外事件)。特定于这个项目的规模是一个挑战,土地面积足够大,个人或者群体的行为导致的结果如果任何改变较大的景观。换句话说,房主可能是最众多的演员在这个景观类型,但他们拥有土地面积相对较小。因此,增加减排行为房主属性不会将产生相当大的影响在联邦土地大片,例如。应对这一挑战,我们集中在较小的地区规模较小的变化在生物物理和社会行为变量(参见无花果。3和5)。另外,因为土地面积如此之大,许多规模较小的社区,检查减排行为在整个景观的总体平均值显示,缓解行为没有区别尽管截然不同的生物物理轨迹(图4),这可能可以解释为理解变化发生在较小的尺度(无花果。3和5)但可能不可见时平均整个大景观。

本研究的局限性,虽然尽可能最小化,但确实存在。我们承认,高响应率可以加强我们的信心在研究样本以外的概括。未来的研究可能采用不同的调查管理方法(例如,下降和上升)是为了增加反应率。我们也认识到,通过询问受访者召回行动和事件在过去的5年,我们可能会引入一些回忆偏倚。采用纵向设计,结合生物物理生物物理建模的数据将加强我们的预测能力和缓解风险的行为。这将是有趣的探索定性数据,旨在解释各种风险和缓解从这个调查结果作为后续研究和这些参与者。未来的一步也可以构建更大,景观模型能够更好地处理更多(即动态变量。,更少的常量)。现在我们有一个基本的模型,似乎工作预期,我们现在能够增加动态变量的数量,以便更好地代表人类现实的液体。

我们提供以下说明。或许最重要的是认识到测量缓解是困难的和不完美的。有多种方法来这样做,每种方法都有优点和缺点,我们使用两种方法至少试图调解。第二,本研究,大多数研究依赖自我报告,在记忆和固有缺陷的倾向偏向积极响应(即。让自己看起来不错)。第三,当我们试图理解减排行为,我们没有实际测量的行为。相反,我们正在研究的意图。这似乎不足;然而,除非时间和资金来监视每个人的行为随着时间的推移,测量意图缓解是一个很好的代理。第四,尽管我们发现有一些生物物理变量的影响通过感知风险缓解,这是一个弱显著关系,和其他变量更有预测性。不过,这与生物物理变量的关系和对风险的看法可能保证在未来的研究和政策考虑。

实证模型的结果是使景观模型的开发,可以探讨业主缓解活动可能随空间、时间和在不同火灾和管理场景。特别是,建筑工作冠军et al .(2013),实证模型演示生物物理景观特征的影响在塑造业主野火风险感知和激励他们采取减排措施。这可能是有用的在消防管理背景下通过使景观经理识别地主和房主的地方最有可能实施减排措施,他们可能需要更大的激励(蒸机et al . 2015年)。在更广泛的层面上,社会科学信息,比如我们这里有发达,可以扮演一个角色在景观水平减排计划和实施工作。集成的生物物理野火风险度量的信息特征可能地主行为使经理和当地官员识别领域都需要和机会的私人地主和房主与景观水平减排努力的合作。理想情况下,这种整合将使利用确定的减排努力减轻风险最有效的涉及公共机构进行的活动,重点是治疗生物物理条件,如森林燃料,而鼓励活动由私人土地所有者和专注于个人网站。

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