目的地旅游安全事件集群：概念框架與測度體系研究

謝朝武 黃銳

［摘? ? 要］在風險社會背景下，集群化旅游安全事件是旅游目的地安全管理面臨的巨大挑戰，但目前學界對聚合化、群落化形態的旅游安全事件集群尚缺乏基本的概念界定和測度指標。文章對集群的相關概念進行了辨析，并從本體論視角建立了旅游安全事件集群的概念框架，同時基于多學科基礎建構了目的地旅游安全事件集群的測度體系。研究發現：（1）安全領域“事件集群”的產生依托主體對象集聚的二元結構效應；（2）本體論的“實體-結構-屬性-功能/作用”的理論結構為認知旅游安全事件集群的概念框架提供了邏輯基礎，外部形態、內部結構、時空尺度和壓力強度是構成事件集群概念框架的重要結構維度；（3）密度、重心、輪廓、多樣性、集中性、演化性、壓力、烈度和強度等多維指標構成了事件集群的綜合測度系統。該研究為科學認知旅游安全事件集群的本質內涵以及測度事件集群的內部結構特征提供了理論參考和工具支撐。

［關鍵詞］旅游目的地；旅游安全事件集群；概念框架；測度體系；中國

［中圖分類號］F59

［文獻標識碼］A

［文章編號］1002-5006（2023）05-0042-16

DOI： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2022.00.024

引言

近年來，中國旅游產業呈高速發展狀態。截至2019年，全國旅游人次從2010年的21.03億人次增長到2019年的60.06億人次，旅游業對GDP的綜合貢獻率約為11.05%，旅游業已成為國民經濟的戰略性支柱產業1。即使在新冠疫情期間，我國2020年和2021年的國內游客規模仍然達到了28.79億2和32.46億人次3。與此同時，伴隨著中國客源市場的快速擴張和旅游地社會的急劇轉型，各類可預見與不可預見的安全風險也沖擊和制約著地區旅游業的發展。根據全國旅行社責任保險統保示范項目數據顯示，2010—2019年全國各地區共發生8.9萬起旅游安全事件，傷亡人數累計達到11.8萬人，規?；穆糜伟踩录殉蔀橥{旅游產業安全運行的重要阻力因素4。

在當前旅游產業快速成長的背景之下，全國各目的地旅游安全事件正在從單一化、散落化、小規?；男蝿莺托螒B向聚合化、群落化的形勢和形態轉型。旅游安全事件的集群化轉型既表現在事件類型結構上的復雜化，也表現在事件爆發時間上的相對集中，同時還呈現出事件發生空間的集聚和規模涌現[1]。相比于單體旅游安全事件，旅游安全事件集群會導致傷害規模增大、安全資源匱乏、防控壓力加劇，給旅游地造成多元層面的經濟損失和負面影響，并使客源群體對特定的旅游地形成負面的刻板印象與認知，從而對旅游地可持續發展造成影響[2]。比如游客對云南的旅游欺詐、青藏的高原反應、疆藏的交通安全等普遍存在負面刻板認知，這成為游客旅游行為決策的重要影響因素。相較于偶然性、隨機性的個體旅游安全事件，集群化安全事件的發生往往存在著一定的規律性特征，科學界定集群形態的旅游安全事件并認識其發生規律是旅游產業安全發展的重要現實訴求。

根據對現有文獻的梳理可以發現，學界對旅游安全事件集群的研究呈現出一定的滯后性。從事件性質來看，既有的旅游安全事件研究多關注重大突發性的旅游安全事件，對一般性、常規性的旅游安全事件關注較少[3-12]。從事件類型結構看，學界多側重于分析特定類型安全事件，對于目的地旅游安全事件的多元化類型結構缺乏探索[13-15]。從事件分布來看，相關研究多分析個體事件分布的非均衡性和異質性，較少有研究從集群視角關注目的地聚合狀態的旅游安全事件的分布特征[16-20]。綜上，現有文獻尚缺乏針對集群化旅游安全事件的概念內涵界定，對于目的地普遍發生、具有復雜結構和呈現聚合分布狀態的旅游安全事件尚未形成系統的研究概念和分析框架。“細微茍不慎，堤潰自蟻穴”，安全是旅游產業發展的生命線，集群化的旅游安全事件正在不斷塑造著目的地安全發展的風險形勢，對旅游地不斷累積的安全事件需要予以高度重視，而厘清旅游安全事件集群的本質內涵是對其展開系統研究的首要前提。強化旅游安全事件集群研究對于夯實目的地旅游產業高質量發展的安全基礎具有重要的理論意義和實踐價值。

基于此，本研究率先從集群視角考慮規?；糜伟踩录谀康牡氐募郜F象，并初步提出“旅游安全事件集群”的概念框架，同時在充分借鑒生態學、經濟學等學科集群概念的基礎上構建旅游安全事件集群的測度指標體系。本研究旨在為目的地旅游安全事件集群研究奠定理論基礎，實現對目的地旅游安全事件研究的概念拓展，并為目的地的安全發展提供有效的管理工具和決策依據。

1 目的地旅游安全事件集群研究的理論與現實背景

1.1 旅游產業發展的現實訴求

回顧中國旅游業的發展歷程，旅游產業的發展與旅游安全事件的發生和演化相伴而生。改革開放之初，我國旅游業處于初步建設階段，旅游發展多以出口創匯為主要目標，國內旅游總體規模小，旅游安全事件呈現較低規模水平。隨著社會主義市場經濟體制的確立和人民收入水平的提高，我國大眾旅游蓬勃發展，國內旅游人數呈現爆發式增長態勢。旅游產業的高速發展帶來了旅游安全事件數量的劇增，熱點旅游地安全事件集聚化特征明顯。早在2009年，我國就提出要把旅游業培育成國民經濟的戰略性支柱產業，各類旅游產品業態不斷豐富，旅游安全事件結構也呈現出復雜化、多樣化趨勢。在全域旅游和文旅融合發展背景下，旅游地深度開發致使游客活動涉及范圍越來越廣，旅游安全事件集聚區域進一步擴散。此外，新冠疫情的持續影響和國際外部形勢的復雜化也為中國旅游發展帶來諸多外部壓力，旅游地安全事件的聚集風險不斷上升。從發展歷程來看，集群化旅游安全事件是旅游地發展到特定階段的產物，旅游產業的成長引致旅游地安全事件規模不斷擴大、結構愈加復雜，反過來，旅游安全事件的集聚變化也對旅游地產生越來越深刻的影響。面對日趨嚴峻的集群化旅游安全事件的發展態勢，需要從根本上把握旅游安全事件集群的內涵結構和動態變化特征。

1.2 國家公共安全治理的頂層要求

安全是旅游產業高質量發展的前提和保障，國家在戰略層面高度重視旅游產業發展的安全管理。早在1981年，我國出臺的《國務院關于加強旅游工作的決定》就有對安全工作的規定，但旅游安全被正式提上議事日程是在大眾旅游興起之后。2013年頒布的《中華人民共和國旅游法》設立旅游安全專章，從國家立法層面對旅游目的地政府安全管理、旅游經營者安全生產和旅游者安全保障作出法律規定。2014年，習近平總書記在主持中央國家安全委員會第一次會議中首次提出“總體國家安全觀”，指出安全是發展的條件，要以人民安全為宗旨，這為政府旅游安全管理工作的開展指明了方向。同年，國務院《關于促進旅游業改革發展的若干意見》重點強調，要建立突發事件應對處置機制，加強屬地旅游安全保障。2015年，原國家旅游局提出實施“515戰略”，將推進旅游安全作為旅游業五大發展目標之一。2016年，原國家旅游局出臺《旅游安全管理辦法》，從經營安全、風險提示、安全管理和違規處罰等方面對旅游者人身財產安全保障作出更加詳盡的規定。在新冠疫情對旅游行業造成強烈沖擊的背景下，2021年文化和旅游部頒布的《“十四五”文化和旅游發展規劃》也進一步強調，要健全突發公共事件應急處置機制，將安全發展理念貫徹到旅游發展的全過程。政府對旅游安全的關注源于旅游安全事件的影響，國家旅游安全政策法規的相繼出臺主要基于對頻發的旅游安全事件的治理需求，這同時也表明，國家已將安全建設工作列入戰略工程，提升旅游地安全治理水平、補齊旅游地風險防范短板已成為地方旅游產業發展的戰略任務。旅游地安全事件集聚化和復雜化發展態勢給屬地安全管控造成困難，我國亟須完善國家公共安全保障的頂層設計，加強對集群事件的測度、評價、監測與預警，并構建旅游地集群事件的系統性風險管控體系，這是推動我國旅游經濟高質量發展、推進國家治理體系和治理能力現代化的內在需求。

1.3 集群性旅游安全事件研究的理論空缺

旅游地安全事件是旅游安全研究的重要載體，旅游安全事件及其影響研究是旅游地安全研究的重要領域和熱點方向。其中，旅游地重大安全事件研究是現有研究重點關注的領域，相關成果主要聚焦于旅游地恐怖主義、公共衛生、自然災害等具有重大影響力的安全事件，如國外學者著重分析了“9·11”恐怖事件[3]、印度洋海嘯[4-5]、日本福島地震[6]、MERS病毒[7]和COVID-19疫情[8]等重大事件對旅游地的影響。國內學者集中探索了SARS病毒[9]、汶川地震[10]、九寨溝地震[11]、新疆暴恐事件[12]等重大事件對旅游地的影響。既有研究對旅游地單一偶發性的重大旅游安全事件的重點關注遮蔽了對一般性、高概率和規?；陌踩录纳钊胩接憽嶋H上，恰恰是旅游地普遍存在且最易被忽視的“灰犀?！毙园踩录钣锌赡軐β糜握甙踩a生實質性的影響。聚合形態的旅游安全事件集群對旅游地造成的綜合影響通常大于散落的、個體性旅游安全事件所造成的影響。旅游地安全事件是不斷累積的過程，當旅游安全事件數量積聚超過一定閾限時會產生質變，從而對旅游地造成破壞性影響。相較于個體安全事件，規模化、聚合化的常規性旅游安全事件暴露了旅游地潛藏的各類風險隱患，反映了旅游地真實的基礎安全狀況，對旅游地整體安全評價具有重要的參考價值。目前，國外學者對集群化旅游安全事件仍缺乏應有的關注，國內學者則逐步從個體旅游安全事件研究走向規?；糜伟踩录难芯?，但相關文獻仍停留在對旅游地累計發生的多起安全事件的數量化統計層面[16-20]，且較多關注旅游地特定類型的旅游安全事件[13-15]。由不同類型、數量眾多的旅游安全事件集聚構成的聚合形態的旅游安全事件群落顯然不同于個體旅游安全事件，其對旅游地的影響效應也具有天然的差異性。但是，學界對集群化的、聚合形態的旅游安全事件的認知還較為模糊，缺乏對其內涵結構及概念化框架的探索分析，也缺乏對其影響效應的認知和分析?？傮w來看，既有研究尚未整理出一套完整的面向集群性、聚合形態的旅游安全事件的研究體系。

2 目的地旅游安全事件集群的相關概念與結構框架

2.1 集群概念緣起與相關領域應用辨析

根據字面意義，集群（cluster）可以簡單理解為數量較多的人或物聚合在一起形成的群體狀態，不同學科領域對集群具有不同的概念解析（表1）。最早應用集群這一概念的是生態學研究領域，其建構的生物集群概念用以表示一定區域或環境里各種生物種群相互有規律地結合在一起的一種結構單元[21-22]。后來這一概念被引入經濟學研究領域，得到最廣泛應用的是產業集群概念，它表示在某一特定領域內互相聯系的、地理位置集中的企業及其支撐機構的集合[23-24]。同時，集群這一概念也被應用于計算機科學領域，計算機集群多指將相互獨立的計算機軟硬件連接起來構成處理復雜工作的運算系統[25-26]。在社會學研究領域中，社會集群是指集體行動的參與者為某項共同的利益目標所組成的團體或群體[27-28]。在安全學研究領域，集群這一概念內涵通常與安全事件結合的比較多，多表示特定時空范圍內集中發生并造成嚴重傷亡后果的規?；话l安全事件，即所謂的安全事件集群，包括交通安全事件集群[29-30]、犯罪事件集群[31-32]、突發疾病集群[33-35]和自然災害集群[36]等事件集群。

2.2 集群的二元結構效應與事件集群的產生

在不同學科領域中，集群產生的效應具有二元結構特征（表1）。生態學領域的生物集群一方面可以降低被捕食風險，提升生存概率，另一方面也會使得種群傳染疾病更容易傳播擴散[37]，同時，諸如白蟻群筑巢[38]、蝗蟲群入侵[39]等生物集群也會對人類的生產和生活帶來威脅。經濟學領域的產業集群能提升區域產業分工合作效率、擴大規模經濟效益，使得集聚企業獲取協作競爭優勢，但也會因產業擁擠加劇地區污染惡化，甚至造成路徑依賴和集群鎖定的發展困境[40]。計算機集群在提升整體運算能力的同時也會增加網絡病毒蔓延的大規模系統故障風險[41]。社會集群會使團體利益達到最大化，但也會誘發群體性事件[42]。辯證來看，規模化的實體能通過集群達成特定目標，實現整體效率大于個體之和的作用結果。但是，過度集聚也會造成系統能量無法消解，常伴隨著與其對立的內外部效應的產生。安全學領域中的“事件集群”是各類實體對象集群二元結構效應的衍生，交通線網中車流的集中既提高了運輸效率，也造成交通事故的集聚，城市人口高度集中既提高了城市生產效率，也帶來城市治安犯罪和公共衛生事件的集聚。在目的地旅游安全研究領域，旅游者在某一地區集聚促進了目的地旅游資源開發、基礎設施配套建設和外部資金投入，帶動了周邊地區旅游業及相關服務產業發展。但旅游者的過度涌入也會擾亂社會秩序、擠占當地安保資源和激化目的地主客沖突，從而造成各類旅游安全事件的集聚。此外，規?；慰图垡矌砭薮蟮娘L險隱患，當旅游地受自然災害、公共衛生等外部風險沖擊時，游客傷亡損失會呈現擴大化趨勢。

2.3 目的地旅游安全事件集群的基本內涵及其本質特征

現有的安全事件知識體系對大規模的旅游事件集聚缺乏基于事物本質的界定和描述，對于目的地旅游安全事件集群的基本內涵和本質特征的剖析屬于本體論的研究范疇。本體論發源于古希臘哲學，是探究世界本源與本質規律的理論學說。在科學研究領域，本體論是對客觀存在的一個系統的解釋或說明，關心的是客觀事物的抽象本質[43]，該理論通常用詳細明確的詞匯描述研究對象的概念、實體、屬性、結構、功能/作用和關系[44-46]。研究從本體論視角出發，可將目的地旅游安全事件集群本體表示為：本體=｛概念， 實體， 屬性， 結構， 功能， 關系｝，基于此建構起旅游安全事件集群的概念框架。

從本體論邏輯來看，對旅游安全事件集群的概念界定是判別旅游安全事件是否屬于事件集群的依據。根據“屬加種差”概念定義方法，在探究旅游安全事件集群前，首先需厘清旅游安全事件的本質內涵。一般而言，旅游安全事件是指在旅游行業內部或外部發生的，可能或已經對旅游者、旅游企業等造成傷亡影響或財產損失，或者產生嚴重負面社會影響，在預防、控制和處置過程中難度較大的安全突發事件。學界和業界一般沿用《中華人民共和國突發事件應對法》中的突發事件分類方式，將旅游安全事件分為自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件等4大類別[47]。部分學者在此基礎上又對這4大類別進行了細分或者再細分[48-50]。本質而言，旅游安全事件是一個含義廣泛的概念，具體包括了旅游災難事件、旅游危機事件、旅游突發事件和一般性旅游安全事件等不同嚴重程度和性質結構的安全事件[51-55]，它是旅游領域或涉及旅游領域的、具有破壞性影響的各類安全事件的總稱。相比較下，目的地旅游安全事件集群是旅游地有限時空范圍內所發生的一系列旅游安全事件累積所形成的事件群落，是集群狀態的旅游安全事件及其結果的聚合，是旅游安全事件的重要表現形態。

在界定旅游安全事件集群概念的基礎上，根據本體論描述事物本體的要素結構，再分析旅游安全事件集群的實體對象、內部結構、特征屬性和功能/作用，并探究各概念要素之間的關系，由此形成對旅游安全事件集群本體概念框架的完整認識（圖1）。在實體對象方面，旅游安全事件集群在空間上是規模化事件集聚的地理實體，最外顯的表現是目的地旅游安全事件集群高度集聚的空間分布形態。在內部結構方面，事件集群是眾多個體事件累積形成的事件組合體，其多樣化的事件類型和要素關聯特征體現了其復雜的內部結構。在屬性特征方面，時空屬性是旅游安全事件集群固有的屬性特征，時間尺度和空間尺度上的集聚狀態是旅游安全事件集群形成的重要表征。此外，聚合形態的安全事件往往具有突出的負向功能，規?；娜藛T傷亡和財產損失會對目的地的旅游安全施加不利影響，壓力強度反映了事件集群后果嚴重性程度。從各概念要素之間關系來看，目的地安全事件集群內部4個要素構成相互關聯、相互作用的整體，時空尺度是各要素形成的背景條件，內部結構和外部形態具有相互塑造的作用，集群壓力強度對旅游目的地的破壞性影響受集群外部形態、內部結構和時空尺度等因素條件的綜合作用。

2.3.1? ? 旅游安全事件集群的外部形態

旅游安全事件集群的外部形態是旅游安全事件空間集聚的重要體現。相較于個體的、散落的旅游安全事件，集群化旅游安全事件是由一系列旅游安全事件組合形成，規?；?、聚合化的分布形態是旅游安全事件集群的基本特征。從地理空間單元事件分布狀態來看，集群區域的單位空間旅游安全事件分布密度要顯著高于旅游目的地平均旅游安全事件的空間密度水平，與隨機性或均勻的旅游安全事件分布狀態相比（圖2a和圖2b），旅游安全事件集群的空間距離間隔是相對緊湊的，事件點處于非均衡的集聚分布狀態。受旅游流流動軌跡的影響，旅游安全事件集群往往呈現不同的分布形態模式，且旅游安全事件的密度重心往往決定分布形態和模式。如圖2c～圖2e所示，常見的區域旅游安全事件集群的分布形態包括：單個密度重心的環狀散射式分布模式（分布于單體旅游資源和中心城區）、密度重心延展分布的軸線式分布模式（分布于交通道路和景區線路）和多個密度重心分散聚積的斑塊狀分布模式（分布于多個核心旅游資源聚集區）。此外，基于地理學和圖形學的外部形態表征構造原理，規模化事件的外形輪廓也是考察事件集群在目的地的散落面積、空間邊際結構以及外部延展性的關鍵要素。

2.3.2? ? 旅游安全事件集群的內部結構

旅游安全事件集群的內部結構是考察事件集群內部復雜程度的重要依據，聚合形態的旅游安全事件集群更易呈現多樣化的分布結構。根據熵增理論，系統熵值越大，則系統內部的混亂和失序程度就越高[56-57]，旅游地安全事件的集聚是系統熵增的過程，熱點地區旅游流的集聚帶來區域物質流、能量流和信息流的急速聚合膨脹，這使得目的地旅游安全風險環境中的不穩定和不可控因素增強，集群事件內部混沌化、無序化結構程度不斷提高，最直接的體現是旅游地復雜化的事件類型分類（圖3）。一般而言，旅游目的地包含自然災害、事故災難、公共衛生、社會安全和業務安全事件等多種事件類型，規模化的事件集群通常涉及主類、亞類和小類等多層次事件分類結構；同時，旅游業是涉及餐飲、住宿、交通、游覽、購物和娛樂等多個環節的綜合性行業，旅游活動中各要素環節潛藏各類風險隱患，相較于單一散落的旅游安全事件，集群化旅游安全事件涉及的旅游要素環境更多，類型的差異化程度更高；此外，集群事件中的事件類型的數量比重具有非均等化特征，具有高風險性的頻發事件類型在旅游安全事件集群中占據突出位置，把握各事件類型的數量比重是探明事件集群類型結構的重點。

2.3.3? ? 旅游安全事件集群的時空尺度

時空尺度是旅游安全事件集群的最基本屬性，聚合形態旅游安全事件的形成是特定時空背景下一系列個體事件疊加的產物。在空間尺度方面，聚合形態的旅游安全事件在空間位置上具有較高鄰近性，且宏觀地區尺度、中觀城市尺度和微觀場所尺度的旅游安全事件集群具有不同的集聚結構特征，同時，根據事故致因理論和系統安全理論，旅游地安全事件的形成是旅游地多源風險因素耦合作用形成[58-59]，不同空間范圍內的社會安全風險、經濟安全風險、環境安全風險具有差異化特征，不同風險條件的組合導致了旅游地安全事件集群類型、傷亡結果等在空間分布上的差異[51]。在空間演化方面，旅游安全事件集群的增強或減弱會導致集群區域的擴散或收縮，且空間集聚的重心也會發生位移，呈現動態軌跡變化特征。在時間尺度方面，旅游安全事件集群的形成是共時性和歷時性的統一，旅游安全事件集群既包括共時狀態下旅游安全事件的空間集聚，也包括歷時狀態下旅游安全事件的時序演變（圖4）。旅游目的地并非封閉系統，旅游產業的發展階段演變會導致安全事件集群始終處于動態變化中，旅游地安全事件經歷發生、發展、衰退等循環往復的過程[60]，旅游安全事件集群在不同階段和周期內呈現出不同數量規模和壓力強度水平。

2.3.4? ?旅游安全事件集群的壓力強度

事件后果是旅游安全事件集群的核心概念范疇，聚合形態的旅游安全事件集群不僅會引發大規模人員傷亡和人員財損，也會對旅游地安全環境和品牌形象造成破壞。相較于單一事件后果，集群化旅游安全事件的危害系數更高、事件后果嚴重性更強。根據能量意外釋放理論，能量的聚集和過載會導致危害壓力的極大釋放[61-62]，當目的地旅游安全事件集群引發的負面能量不斷積攢并超過可控閾值，會誘發一系列嚴重的負面后果。旅游安全事件集群的壓力強度是考察事件集群影響后果的重要概念屬性，集群化事件的壓力強度是特定時間、空間壓力條件下，事件規模（人員傷亡、失蹤、財損、滯留水平）和事件烈度耦合作用的產物（圖5）。旅游目的地的事件集群所產生的壓力強度并非均勻分布的，不同空間場域下事件集群的壓力強度峰值水平具有差異性，觀察事件集群的壓力強度差異對于分析集群事件對目的地的異質化沖擊作用、識別高風險旅游空間場所具有重要意義。

3 目的地旅游安全事件集群的測度體系建構

3.1 目的地旅游安全事件集群測度體系的建構邏輯

目的地旅游安全事件集群的測度指標體系是量化事件集群的依據，研究遵循科學性、系統性和層次性的指標建構原則，對目的地旅游安全事件集群的測度體系進行建構。從指標生成的理論依據來說，研究參考了本體論對研究對象本質內涵的表述邏輯，從“地理實體-結構-屬性-功能/作用”范疇確立了目的地旅游安全事件集群測度體系中的形而上的概念結構（圖6）。

目的地旅游安全事件集群測度的邏輯過程包含3步。第一，基礎數據建庫。事件集群的基礎要素數據是測度集群結構的數據信息來源，主要包括事件數量、類型、時點、地點、分布面積、傷亡人次、財損規模和嚴重等級等基礎要素單元。第二，外部形態測度。通過事件集群外部的地理實體形態來表達集群最本質的現實有形存在，密度、重心、輪廓和覆蓋度等指標是對其外部形態的具體測量。第三，內部結構測度。從整體上看，旅游安全事件集群是由多樣化個體事件類型構成的有機整體，通過對事件集群內部結構的測度可以反映目的地旅游風險要素的復雜程度和地域差異。多樣性、均勻性、優勢性和類型集聚性等指標用以對集群內部異質化、復雜化的事件類型結構特征的測度。第四，時空尺度測度。事件集群是特定時空范圍內旅游安全事件的高度凝聚，脫離時空條件對旅游事件集群進行測度是毫無意義的。不同尺度下的事件集群測度具有不可比性，通過年際集中、季節強度、周內偏度、空間基尼系數和地理集中度等指標實現對事件集群靜態集聚水平的測量。通過動態集聚、動態擴散等指數實現對事件集群動態演化過程與趨勢的測量。第五，壓力強度測度。事件集群負面功能和作用主要表現為事件集群造成的危害損失，可通過規模壓力水平、等級烈度水平和壓力強度水平對聚合化的事件后果嚴重性進行測量。

3.2 目的地旅游安全事件集群外部形態測度

從地理空間標識來看，旅游安全事件集群的外部空間形態是連接規?；糜伟踩录钔獠窟吘壥录恢命c所構成的面狀區域，研究應先定位和測量這一面狀區域，以此確定旅游安全事件集群的基本形態。在此基礎上對集群面狀區域的密度、重心、輪廓和覆蓋度進一步進行測度（表2），以全方位解構事件集群的空間分布形態。首先，目的地旅游安全事件集群的空間密度測度是判定旅游安全事件是否形成集群的前提條件。在某一特定空間區域內的旅游安全事件根據其空間分布密度一般呈現3類空間分布格局：均勻分布（uniform）、隨機分布（random）和集群分布（cluster）。可結合種群分布理論和最近鄰測度指數（nearest neighbor index，NNI）對目的地旅游安全事件的空間分布密度（incident cluster density，ICD）進行測度，通過計算單個事件點與其最近事件點之間的觀測平均距離和隨機模式下的預期平均距離之比，來比較與隨機分布的偏離程度[63]，再通過測算各事件點坐標間的值來估計其在空間范圍內的聚集情況，當且僅當事件為非均勻和非隨機分布時滿足集群分布條件?；谠撝笜四苡行δ康牡厥欠裥纬墒录哼M行判定，同時，對事件空間容量超額的目的地進行預警。其次，目的地旅游安全事件集群的密度重心是識別集群核心區域的重要依據，定位旅游安全事件在研究區域內的重心位置對定位和判斷區域事件集群的整體空間形態特征具有重要的參照意義，通過對比不同年份的目的地旅游安全事件集群的重心分布情況有助于監測目的地旅游安全事件集群的空間演化特征，并制定重點安全保障資源投送方案。目的地旅游安全事件集聚的外部空間輪廓是旅游安全事件整體空間分布形態的直觀展示，引入Boyce-Clark形狀指數（Boyce and Clark shape index）[64-65]對旅游安全事件集群外部的輪廓形狀進行測度，掌握旅游安全事件集群空間形態分布的規則性和緊湊度，有助于旅游安全事件空間治理的開展。最后，利用覆蓋度指數對旅游安全事件在目的地的散落面積和覆蓋廣度進行測度，以此可對事件集群在目的地的擴散水平進行監測。

3.3 目的地旅游安全事件集群內部結構測度

目的地旅游安全事件集群內部結構的多樣程度是判斷集群事件類型分布復雜性和無序性的重要參考標準。比較而言，異質化水平較低的安全事件集群更易進行安全管控?；谏鷳B學領域的物種多樣性理論，引入Shannon-Wiener物種多樣性指數（diversity）對旅游安全事件集群內部類型結構的紊亂性和不確定性初步評價。同時，進一步借鑒Pielou生物種群均勻度指數（evenness）對旅游安全事件集群類型分布的均衡狀況進行評估，判斷集群事件類型結構的穩定性。面對旅游事件集群類型分布不均衡的區域，參考Simpson生物種群優勢度指數（dominance）對旅游安全事件集群中事件類型的偏離程度進行測度[66-68]，以此推斷目的地是否存在極端化安全事件類型的大規模集聚。此外，在前文對目的地旅游安全事件集群內部結構整體測度的基礎上，研究進一步引入產業經濟學中的區位熵理論指數[69]判斷各事件主類、亞類和小類等不同層次結構的事件類型在各區域集聚程度特征，并識別目的地旅游安全事件集群中的主導事件類型，據此合理分配事件集群安全管控資源（表3）。

3.4 目的地旅游安全事件集群時空尺度測度

時空集聚是目的地旅游安全事件集群形成的基礎和前提。一方面，對目的地特定區域、特定時段內事件集聚水平的共時性時空尺度進行測度，對于把握目的地旅游安全事件集群的靜態特征具有重要意義。從時間尺度來看，旅游安全事件集群的靜態時間可分為年際尺度、月度尺度和周內尺度等多維尺度視角，分別基于年際集中指數、季節強度指數和周內偏度指數對特定時段內的目的地旅游安全事件集群的集中程度水平進行測度。從空間尺度來看，目的地旅游安全事件集群可分為宏觀區域尺度、中觀地域尺度和微觀場域尺度等多維尺度視角，分別參考空間基尼系數、洛倫茲非平衡指數、地理集中指數對多維空間尺度下的目的地旅游安全事件集聚強度水平進行測度。另一方面，目的地旅游安全事件集群始終處于動態性的歷時變化中，目的地旅游安全風險的惡化會導致旅游安全事件集群空間集聚的進一步增強，同時目的地旅游流的集聚和旅游產業的發展也會導致旅游安全事件集群范圍的進一步擴大。厘清旅游安全事件屬于集聚狀態或擴散狀態對于集群事件安全管控具有重要意義，研究借鑒產業動態集聚指數對旅游安全事件集群的動態集聚水平進行測度[70]，同時借鑒城市蔓延指數（sprawl index）對旅游安全事件集群的動態擴散水平進行測度[71]（表4）。

3.5 目的地旅游安全事件集群壓力強度測度

目的地旅游安全事件集群往往造成人員死亡、人員受傷、人員失蹤和財產損失等多重負面結果，為反映集群化旅游安全事件所造成的后果的嚴重性程度，引入壓力強度指數對事件集群的危害后果進行測度。首先，基于旅游安全事件集群所造成的人員傷亡和財損數量，采用線性加權求和方法對目的地旅游安全事件集群的規模壓力水平進行測度。其次，目的地旅游安全事件集群中的各事件等級具有差異化特征，集群事件中導致嚴重后果的事件對目的地產生的負面影響往往更大，事件烈度水平更高。因此，對目的地旅游安全事件集群壓力水平的測度需綜合權衡各事件的等級水平。根據《旅游安全管理辦法》的事件等級標準可分為1～4級，其中，一般事件為1，特別重大事件為4，等級越大事件烈度水平越大，位序排序越高。研究可結合各事件的傷亡嚴重性等級水平及其位序排名對集群的烈度水平進行測度。最后，目的地旅游安全事件集群的壓力測度不僅需要考慮事件的規?；偷燃壔饔盟?，也需要衡量在單位時空因素和旅游人次條件下，規?；糜伟踩录酆螽a生的壓力強度水平。可借鑒生態承載壓力和物理學壓強概念（P壓強=F壓力/S受力面積）[72]，對單位時空、人次條件下目的地旅游安全事件集群的壓力強度進行測度（表5）。

4 研究結論與展望

4.1 研究結論

研究闡述了目的地旅游安全事件集群的概念框架并建構其測度體系，為科學把握目的地旅游安全事件集群的本質內涵提供了理論基礎，同時，也為系統量化測度旅游安全事件集群的概念結構提供了方法論支撐，對于響應國家治理體系和治理能力現代化、推動旅游目的地安全管控優化升級具有實踐指導作用。

（1）通過概念溯源和特征歸納發現，集群概念在生態學、經濟學、計算機科學和社會學等領域應用廣泛，共同表現為數量較多的實體對象聚合起來形成的一種群體狀態。同時，不同學科領域下的研究對象的“集群”通常伴隨著二元結構效應，在旅游安全學研究領域，旅游者的集聚既會帶動地方旅游產業的發展，也會造成規模化旅游安全事件的集聚。

（2）基于本體論的理論視角，研究揭示了“實體-結構-屬性-功能/作用”的理論結構框架，為認知和建構“旅游安全事件集群”的概念框架提供了良好的邏輯基礎。為此，研究從外部形態、內部結構、時空尺度和壓力強度4個概念維度系統探明目的地旅游安全事件集群的本質內涵。其中，通過地理實體的分布狀態、分布模式和外形輪廓表達事件集群的外部形態，通過事件類型的分類結構、異質程度和類型比重表達事件集群的內部結構，通過事件集聚的靜態時空分布和動態時空演化特征來衡量事件集群的時空尺度，通過事件集聚的規模壓力、烈度壓力和時空壓力來衡量事件集群的負向功能作用。

（3）研究以地理學空間密度統計為測度技術基礎，借鑒和融合了生物種群多樣性測度指標、產業集群空間測度指標和城市群空間測度指標等多學科指標測量系統，對目的地旅游安全事件集群的測度指標體系進行了技術化建構。量化表達的指標體系具有多層級、多尺度、多類型和嵌套性的結構特征。通過對旅游安全事件集群密度、重心、輪廓、類型結構、集中性、演化性、壓力、烈度、強度等多屬性維度的全面測量，為科學量化旅游安全事件集群的概念指標提供了系統化的操作指南。

4.2 研究展望

（1）中國旅游業在發展壯大過程中也伴隨著旅游安全事件的集聚和擴張，聚合化、群落化形態的旅游安全事件集群已成為阻礙目的地旅游產業高質量發展的重要阻力因素。關注和分析旅游安全事件集群對于目的地旅游產業的安全發展和治理水平的提升具有重要意義，旅游安全事件集群概念框架的提出對于新時代背景下系統解構和科學認知目的地規?；糜伟踩录峁┝酥匾睦碚摶A。研究主要從本體論視角探討了“旅游安全事件集群是什么”的科學問題，并基于“概念內涵-分析框架-指標測度”的研究脈絡對事件集群的概念界定、屬性特征建立和指標開發等內容展開初步探索。從集群視角思考旅游安全事件是目的地旅游安全研究中的全新領域，而對旅游安全事件集群規律的認識不可能一蹴而就，關于“旅游安全事件集群為什么產生”“旅游安全事件集群怎么樣管控”等系列問題是仍需在后續研究中補充和完善。

（2）關于集群的測度已經在地理學、生態學、經濟學等不同學科領域形成了豐富的研究成果，研究在此基礎上建構了旅游安全事件集群的指標測度體系?？傮w而言，研究已初步建立了一套可完整測度旅游安全事件集群結構的研究框架系統，但相關概念特征屬性及子維度指標仍需進一步豐富和擴展，同時指標測度的異質性和動態性仍需完善，針對游客主體和要素環節的指標分類測度仍需強化。此外，本研究僅提供了理論性指標模型構想，對于各指標的適用性、敏感性和可靠性仍需要實證主義檢驗，未來研究需進一步應用本文構建的指標體系對不同時空尺度的旅游地展開案例性分析，基于實際測度數據不斷調整和優化指標構造形式、修正事件集群測度指標中的密度閾值和估計參數，以提升指標測度的精確性。

（3）規?；糜伟踩录募蹖β糜蔚卦斐闪松羁痰挠绊?，研究主要聚焦于旅游安全事件集群的自身結構的剖析和內部壓力的測度，而對旅游安全事件集群對旅游地的外部性影響缺乏探討。后期研究將繼續探索旅游安全事件集群對旅游地發展的阻力效應，厘清旅游安全事件集群各指標維度與目的地旅游流的耦合協調關系，加強對旅游安全事件集群作用過程和影響結果的驗證，并探討不同時空尺度下旅游安全事件集群對目的地旅游產業要素擾動程度。

參考文獻（References）

[1] 鄭向敏， 謝朝武. 旅游安全藍皮書： 中國旅游安全報告（2021）[M]. 北京： 社會科學文獻出版社， 2021： 103-138. [ZHENG Xiangming， XIE Chaowu. Blue Book of Tourism Safety： Annual Report on Chinas Tourism Safety and Securiety Study（2021）[M]. Beijing： Social Sciences Academic Press， 2021： 103-138.]

[2] 謝朝武， 張俊. 時空因素與我國旅游突發事件的關聯影響——基于最優尺度分析[J]. 經濟管理， 2014， 36（3）： 126-134. [XIE Chaowu， ZHANG Jun. Research on correlation effect between the temporal-spatial factors and tourism emergencies in China based on the optimal scaling analysis[J]. Economic Management， 2014， 36（3）： 126-134.]

[3] PAYNE J E， GIL-ALANA L A. Data measurement and the change in persistence of tourist arrivals to the United States in the aftermath of the September 11th terrorist attacks[J]. Tourism Economics， 2018， 24（1）： 41-50.

[4] RITTICHAINUWAT B N. Tourists and tourism suppliersperceptions toward crisis management on tsunami[J]. Tourism Management， 2013， 34（2）： 112-121.

[5] CARLSEN J C， HUGHES M. Tourism market recovery in the Maldives after the 2004 Indian ocean tsunami[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing， 2008， 23（2-4）： 139-149.

[6] LIN Y， KELEMEN M， TRESIDDER R. Post-disaster tourism： Building resilience through community-led approaches in the aftermath of the 2011 disasters in Japan[J]. Journal of Sustainable Tourism， 2018， 26（1）： 1-18.

[7] SHI W， Li K X. Impact of unexpected events on inbound tourism demand modeling： Evidence of Middle East Respiratory Syndrome outbreak in South Korea[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research， 2017， 22（3）： 344-356.

[8] DUBE K， NHAMO G， CHIKODZI D. COVID-19 cripples global restaurant and hospitality industry[J]. Current Issues in Tourism， 2020， 24（11）： 1487-1490.

[9] 薛剛， 孫根年. 2003年SARS對國內旅游影響的后評價——基于本底趨勢線的31個省、市、自治區客流量損失的估算[J]. 經濟地理， 2008， 28（6）： 1059-1063. [XUE Gang， SUN Gennian. Post evaluation of SARS in 2003 to domestic tourism in China——Loss estimation in 31 provinces based on background trend line [J]. Economic Geography， 2008， 28（6）： 1059-1063.]

[10] 馬麗君， 孫根年， 王宏丹， 等. 汶川地震對四川及周邊省區旅游業的影響[J]. 中國人口·資源與環境， 2010， 20（3）： 168-174. [MA Lijun， SUN Gennian， WANG Hongdan， et al. Impact of Wenchuan earthquake to tourism of Sichuan and its neighboring provinces based on natural trend curve[J]. China Population， Resources and Environment， 2010， 20（3）： 168-174.]

[11] 阮文奇， 李勇泉. 自然災害型危機事件對客源地旅游需求的影響及空間差異——九寨溝地震后的時空異質性分析[J]. 經濟地理， 2018， 38（8）： 214-223. [RUAN Wenqi， LI Yongquan. The impact and spatial difference of natural disaster crisis on tourist demand[J]. Economic Geography， 2018， 38（8）： 214-223.]

[12] 成觀雄， 喻曉玲. 突發事件對邊疆地區入境旅游的影響——以新疆“7·5”事件為例[J]. 經濟地理， 2015， 35（5）： 204-208. [CHENG Guanxiong， YU Xiaoling. Impact of immigration tourism on the border areas emergencies—Xinjiang “7·5” incident as an example [J]. Economic Geography， 2015， 35（5）： 204-208.]

[13] 賴菲菲， 謝朝武， 黃銳. 全國旅游交通事故嚴重程度及引致因素分析[J/OL]. 世界地理研究， 2021： 1-12. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/31.1626.P.20210726.1125.002.html. [LAI Feifei， XIE Chaowu， HUANG Rui. Analysis on the severity and causing factors of tourism traffic accidents in China[J/OL]. World Regional Studies， 2021： 1-12. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/31.1626.P.20210726. 1125.002.html.]

[14] 謝朝武， 章坤. 中國內河游輪旅游安全事件的時空格局及結構特征[J]. 華僑大學學報（哲學社會科學版）， 2020（4）： 63-71. [XIE Chaowu， ZHANG Kun. On the time-space patterns and structural characteristics of cruise tourism safety accidents in China[J]. Journal of Huaqiao University （Philosophy and Social Sciences Edition）， 2020（4）： 63-71.]

[15] 鄒永廣， 林煒鈴， 鄭向敏. “驢友”旅游安全事故成因機理研究——基于扎根理論范式的質性分析[J]. 旅游科學， 2014， 28（3）： 76-86. [ZOU Yongguang， LIN Weiling， ZHENG Xiangmin. A study on the formation mechanism of backpackers tourism incidents： A qualitative analysis based on grounded theory paradigm [J]. Tourism Science， 2014， 28（3）： 76-86.]

[16] 謝朝武， 張俊. 我國旅游突發事件傷亡規模空間特征及其影響因素[J]. 旅游學刊， 2015， 30（1）： 83-91. [XIE Chaowu， ZHANG Jun. Spatial characteristics and influential factors of tourism emergencies in China using casualty scales as an indicator [J]. Tourism Tribune， 2015， 30（1）： 83-91.]

[17] 黃銳， 謝朝武. 中國出境旅游安全事故時空分布格局及形成機制[J]. 人文地理， 2019， 34（6）： 120-128. [HUANG Rui， XIE Chaowu. Temporal and spatial distribution patterns and formation mechanism of Chinese outbound tourists safety accidents[J]. Human Geography， 2019， 34（6）： 120-128.]

[18] 黃銳， 謝朝武. 中國赴東盟地區旅游安全事故風險因子的組態影響探測——基于HEVP框架的模糊集定性比較分析[J]. 經濟地理， 2021， 41（7）： 202-212. [HUANG Rui， XIE Chaowu. The detection of the configuration impact of the risk factor on the Chinese tourists safety accidents in ASEAN： A qualitative comparative analysis of fuzzy sets based on HEVP framework[J]. Economic Geography， 2021， 41（7）： 202-212.]

[19] 李月調， 謝朝武. 赴泰中國游客安全事故時空分布研究[J]. 中國安全科學學報， 2016， 26（6）： 169-174. [LI Yuetiao， XIE Chaowu. Research on temporal and spatial distribution of travel accidents for Chinese tourists in Thailand[J]. China Safety Science Journal， 2016， 26（6）： 169-174.]

[20] 鄒雅真， 謝朝武. 大陸游客赴臺旅游安全事件結果特征及其引致因素研究[J]. 旅游學刊， 2016， 31（8）： 81-89. [ZOU Yazhen， XIE Chaowu. Research on result characteristics and triggering factors of safety-related events of mainland residents travels to Taiwan[J]. Tourism Tribune， 2016， 31（8）： 81-89.]

[21] HERNANDEZ-GARCIA E， LOPEZ C， PIGOLOTTI S， et al. Species competition： Coexistence， exclusion and clustering[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A： Mathematical， Physical and Engineering Sciences， 2009， 367（1901）： 3183-3195.

[22] BARNES D， ARNOLD R J. Ecology of subtropical hermit crabs in S.W. Madagascar： Cluster structure and function[J]. Marine Biology， 2001， 139（3）： 463-474.

[23] PORTER M E. Clusters and the new economics of competition[J]. Harvard Business Review， 1998， 76（6）： 77-99.

[24] 陳劍鋒， 唐振鵬. 國外產業集群研究綜述[J]. 外國經濟與管理， 2002（8）： 22-27. [CHEN Jianfeng， TANG Zhenpeng. A review of foreign industrial clusters research[J]. Foreign Economies & Management， 2002（8）： 22-27.]

[25] 羅樂， 劉軼， 錢德沛. 內存計算技術研究綜述[J]. 軟件學報， 2016， 27（8）： 2147-2167. [LUO Le， LIU Yi， QIAN Depei. Survey on in-memory computing technology[J]. Coden Ruxuew， 2016， 27（8）： 2147-2167.]

[26] 盧光軍， 張莉， 陸佩忠. 基于集群計算的通信接收系統關鍵技術[J]. 計算機工程， 2010， 36（9）： 240-242. [LU Guangjun， ZHANG Li， LU Peizhong. Key technologies of communication receiver system based on cluster computing[J]. Computer Engineering， 2010， 36（9）： 240-242.]

[27] 陳浩， 薛婷， 樂國安. 集群行為諸相關概念分類新框架[J]. 廣西民族大學學報（哲學社會科學版）， 2010， 32（6）： 56-60; 132. [CHEN Hao， XUE Ting， LE Guoan. A new framework for classification of related concepts of cluster behavior[J]. Journal of Guangxi University for Nationalities （Philosophy and Social Sciences Edition）， 2010， 32（6）： 56-60; 132.]

[28] 戴維. 波普諾. 社會學[M]. 北京： 中國人民大學出版社， 1999： 15-66. [POPENOE D P. Sociology[M]. Beijing： China Renmin University Press， 1999： 15-66.]

[29] ECKLEY D C， CURTIN K M. Evaluating the spatiotemporal clustering of traffic incidents[J]. Computers Environment & Urban Systems， 2013， 37： 70-81.

[30] PRASANNAKUMAR V， VIJITH H， CHARUTHA R， et al. Spatio-temporal clustering of road accidents： GIS based analysis and assessment[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2011， 21（2）： 317-325.

[31] JOHNSON L T， TAYLOR R B， GROFF E R. Metropolitan local crime clusters： Structural concentration effects and the systemic model[J]. Journal of Criminal Justice， 2015， 43（3）： 186-194.

[32] ANDRESEN M A. Estimating the probability of local crime clusters： The impact of immediate spatial neighbors[J]. Journal of Criminal Justice， 2011， 39（5）： 394-404.

[33] KLEINMAN K. A generalized linear mixed models approach for detecting incident clusters of disease in small areas， with an application to biological terrorism[J]. American Journal of Epidemiology， 2004， 159（3）： 217-224.

[34] MAJLUND K T， KJAER E A， GUNNAR G， et al. Geographical clustering of incident acute myocardial infarction in Denmark： A spatial analysis approach[J]. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology， 2016， 19： 46-59.

[35] HAMBLION E， BURKITT A， LALOR M， et al. Public health outcome of tuberculosis cluster investigations， England 2010-2013[J]. Journal of Infection， 2019， 78： 269-274.

[36] SHI P， LU L， WANG M， et al. Disaster system： Disaster cluster， disaster chain and disaster compound[J]. Journal of Natural Disasters， 2014， 23（6）： 1-12.

[37] 趙玉澤， 曹婉露， 余進， 等. 基于紅外相機技術的白冠長尾雉集群行為研究[J]. 生態學報， 2016， 36（9）： 2513-2520. [ZHAO Yuze， CAO Wanlu， YU Jin， et al. Flocking behavior analysis of reevess pheasant （Syrmaticus reevesii） using infrared cameras[J]. Acta Ecologica Sinica， 2016， 36（9）： 2513-2520.

[38] GRASS? P P. La reconstruction du nid et les coordinations interindiciduelles chez bellicositermes natalensis et Cubitermes sp.la théorie de la Stigmergie： Essai dInterprétation du comportement des Termites Constructeurs[J]. Insectes Sociaux， 1959， 6（1）： 41-80.

[39] WANG L， ZHUO W， PEI Z， et al. Using long-term earth observation data to reveal the factors contributing to the early 2020 desert locust upsurge and the resulting vegetation loss[J]. Remote Sensing， 2021， 13（4）： 680-699.

[40] 沈能， 趙增耀， 周晶晶. 生產要素擁擠與最優集聚度識別——行業異質性的視角[J]. 中國工業經濟， 2014（5）： 83-95. [SHEN Neng， ZHAO Zengyao， ZHOU Jingjing. Congestion of production facors and optimal agglomeration recognition—Based on the perspective of industry heterogeneity[J]. China Industrial Economy， 2014（5）： 83-95.]

[41] 屈蕾蕾， 肖若瑾， 石文昌， 等. 涌現視角下的網絡空間安全挑戰[J]. 計算機研究與發展， 2020， 57（4）： 803-823. [QU Leilei， XIAO Ruojin， SHI Wenchang， et al. Cybersecurity challenges from the perspective of emergence[J]. Journal of Computer Research and Development， 2020， 57（4）： 803-823.]

[42] 湯志偉， 杜斐. 網絡集群行為的演變規律研究[J]. 情報雜志， 2014， 33（10）： 7-13. [TANG Zhiwei， DU Fei. A study on evolution of network clustering behavior[J]. Journal of Intelligence， 2014， 33（10）： 7-13.]

[43] 劉凱， 湯茂林， 劉榮增， 等. 地理學本體論： 內涵、性質與理論價值[J]. 地理學報， 2017， 72（4）： 577-588. [LIU Kai， TANG Maoling， LIU Rongzeng， et al. On the connotation， nature and theoretical value of ontology of geography[J]. Acta Geographica Sinica， 2017， 72（4）： 577-588.]

[44] SMITH B. Ontology： Blackwell Guide to the Philosophy of Computing and Information[M]. Oxford： Blackwell， 2003： 155-166.

[45] 念沛豪， 蔡玉梅， 張文新， 等. 面向綜合區劃的國土空間地理實體分類與功能識別[J]. 經濟地理， 2014， 34（12）： 7-14. [NIAN Peihao， CAI Yumei， ZHANG Wenxin， et al. Geographic entity division and functions identification oriented comprehensive regionalization[J]. Economic Geography， 2014， 34（12）： 7-14.]

[46] 孫敏， 陳秀萬， 張飛舟. 地理信息本體論[J]. 地理與地理信息科學， 2004（3）： 6-11; 39. [SUN Ming， CHEN Xiuwan， ZHANG Feizhou. Geo-ontology[J]. Geography and Geo-Information Science， 2004（3）： 6-11; 39.]

[47] 謝朝武. 旅游應急管理[M]. 北京： 中國旅游出版社， 2013： 76-120. [XIE Chaowu. Tourism Emergency Management[M]. Beijing： China Travel & Tourism Press， 2013： 76-120.]

[48] MAIR J， RITCHIE B W， WALTERS G. Towards a research agenda for post-disaster and post-crisis recovery strategies for tourist destinations： A narrative review[J]. Current Issues in Tourism， 2014， 19（1）： 1-26.

[49] 謝朝武， 黃銳， 陳巖英. “一帶一路”倡議下中國出境游客的安全保障——需求、困境與體系建構研究[J]. 旅游學刊， 2019， 34（3）： 41-56. [XIE Chaowu， HUANG Rui， CHEN Yanying. Safety guarantees for outbound Chinese tourists under “the Belt and Road” initiative： Demands， dilemmas， and system construction[J]. Tourism Tribune， 2019， 34（3）： 41-56.]

[50] MANSFELD Y， PIZAM A. Tourism and safety issues[J]. Tourism， Security & Safety： From Theory to Practice， 2006： 139-141.

[51] 李宜聰， 張捷， 劉澤華， 等. 自然災害型危機事件后國內旅游客源市場恢復研究——以九寨溝景區為例[J]. 旅游學刊， 2016， 31（6）： 104-112. [LI Yicong， ZHANG Jie， LIU Zehua， et al. Resilience of domestic tourist market after crisis： A case study of Jiuzhai Valley[J]. Tourism Tribune， 2016， 31（6）： 104-112.]

[52] 黃倩， 謝朝武， 黃銳. 我國省域旅游地脆弱性對旅游突發事件嚴重性的門檻效應[J]. 經濟管理， 2020， 42（7）： 158-175. [HUANG Qian， XIE Chaowu， HUANG Rui. Threshold effect of provincial destination vulnerability on the severity of tourism emergencies in China[J]. Economic Management， 2020， 42（7）： 158-175.]

[53] 何月美， 鄒永廣. 旅游突發事件公共治理網絡結構特征研究[J]. 旅游學刊， 2019， 34（4）： 51-65. [HE Yuemei， ZOU Yongguang. Characteristics of public governance network for tourism emergencies[J]. Tourism Tribune， 2019， 34（4）： 51-65.]

[54] 付業勤， 鄭向敏， 鄭文標， 等. 旅游危機事件網絡輿情的監測預警指標體系研究[J]. 情報雜志， 2014， 33（8）： 184-189.[FU Yeqin， ZHENG Xiangmin， ZHENG Wenbiao， et al. Research on the monitoring and early-warning index systems of tourism crisis events network public opinions[J]. Journal of Intelligence， 2014， 33（8）： 184-189.]

[55] 孫根年， 舒鏡鏡， 馬麗君， 等. 五大危機事件對美國出入境旅游的影響——基于本底線模型的高分辨率分析[J]. 地理科學進展， 2010， 29（8）： 987-996.[SUN Gennian， SHU Jingjing， MA Lijun， et al. Influences of five crises on US inbound and outbound tourism： Analysis based on the tourism background trend line in high time resolution[J]. Progress in Geography， 2010， 29（8）： 987-996.]

[56] 李博. 基于熵理論的社會風險構成與風險控制[J]. 統計與決策， 2019， 35（2）： 66-69. [LI Bo. Social risk composition and risk control based on entropy theory[J]. Statistics & Decision-making， 2019， 35（2）： 66-69.]

[57] 齊善鴻， 樂國林， 劉金巖， 等. 基于熵與自組織理論的突發事件分析模型[J]. 科技管理研究， 2006（10）： 238-241. [QI Shanhong， LE Guolin， LIU Jinyan， et al. Analysis model of emergencies based on entropy and self-organization theory[J]. Science and Technology Management Research， 2006（10）： 238-241.]

[58] 程云， 殷杰. 中國旅游安全事件分布與引致因素[J]. 經濟地理， 2020， 40（11）： 215-224. [CHENG Yun， YIN Jie. Distribution and formative factors of tourism safety incidents in China[J]. Economic Geography， 2020， 40（11）： 215-224.]

[59] 謝朝武， 申世飛. 旅游地環境風險對中國旅游突發事件的影響及其區域分布研究[J]. 地理科學進展， 2013， 32（3）： 455-464. [XIE Chaowu， SHEN Shifei. Influences of environmental risks of tourist destinations on tourism emergency events in China and their regional distributions[J]. Progress in Geography， 2013， 32（3）： 455-464.]

[60] 陳偉珂， 花翠. 基于突發事件生命周期視角的應急物流虛擬聯合體的運行模型研究[J]. 災害學， 2015， 30（2）： 152-157. [CHEN Weike， HUA Cui. Research on operation models of emergency logistics virtual union based on emergency lifecycle[J]. Journal of Catastrophology， 2015， 30（2）： 152-157.

[61] 陳寶智. 危險源辨識、控制及評價[M]. 成都： 四川科學技術出版社， 1996： 1-36. [CHEN Baozhi. Hazard Identification， Control and Evaluation[M]. Chengdu： Sichuan Science and Technology Press， 1996： 1-36.]

[62] 黃浪， 吳超， 楊冕， 等. 基于能量流系統的事故致因與預防模型構建[J]. 中國安全生產科學技術， 2016， 12（7）： 55-59. [HUANG Lang， WU Chao， YANG Mian， et al. Modeling of accident causing and prevention based on energy flow system[J]. Journal of Safety Science and Technology， 2016， 12（7）： 55-59.]

[63] 潘竟虎， 李俊峰. 中國A級旅游景點空間結構的計量地理分析[J]. 經濟地理， 2013， 33（9）： 154-160. [PAN Jinghu， LI Junfeng. Analysis on spatial structure of A-grade scenic spots in China based on quantitative geography model[J]. Economic Geography， 2013， 33（9）： 154-160.]

[64] 王新生， 劉紀遠， 莊大方， 等. 中國城市形狀的時空變化[J]. 資源科學， 2005（3）： 20-25. [WANG Xinsheng， LIU Jiyuan， ZHUANG Dafang， et al. Spatial-temporal changes of the shapes of Chinese cities[J]. Resources Science， 2005（3）： 20-25.]

[65] 潘竟虎， 韓文超. 近20a中國省會及以上城市空間形態演變[J]. 自然資源學報， 2013， 28（3）： 470-480. [PAN Jinghu， HAN Wenchao. Spatial-temporal changes of urban morphology of provincial capital cities or above in China[J]. Journal of Natural Resources， 2013， 28（3）： 470-480.]

[66] 楊光蓉， 豆鵬鵬， 馬瑜， 等. 金佛山亞熱帶常綠闊葉林地表土壤動物群落特征及其影響因素[J]. 生態學報， 2020， 40（21）： 7602-7610. [YANG Guangrong， DOU Pengpeng， MA Yu， et al. Characteristics and influencing factors of surface soil fauna community in a subtropical evergreen broad-leaved forest in Jinfo Mountain[J]. Acta Ecologica Sinica， 2020， 40（21）： 7602-7610.]

[67] 陳佳琪， 趙坤， 曹玥， 等. 鄱陽湖浮游動物群落結構及其與環境因子的關系[J]. 生態學報， 2020， 40（18）： 6644-6658. [CHEN Jiaqi， ZHAO Kun， CAO Yue， et al. Zooplankton community structure and its relationship with environmental factors in Poyang Lake[J]. Acta Ecologica Sinica， 2020， 40（18）： 6644-6658.]

[68] 方精云， 王襄平， 沈澤昊， 等. 植物群落清查的主要內容、方法和技術規范[J]. 生物多樣性， 2009， 17（6）： 533-548. [FANG Jingyun， WANG Xiangping， SHEN Zehao， et al. Main contents， methods and technical specifications of plant community inventory[J]. Biodiversity， 2009， 17（6）： 533-548.]

[69] 范樹平， 項思可， 張紅梅， 等. 中部地區產業結構與用地效益的空間分異及耦合——基于皖江城市帶46個評價單元的面板數據實證分析[J]. 經濟地理， 2013， 33（9）： 135-141. [FAN Shuping， XIANG Sike， ZHANG Hongmei， et al. Spatial variation and coupling research of the industrial structure and land use efficiency for central region—An empirical analysis of panel data for 46 evaluation units based on Wanjiang City Belt[J]. Economic Geography， 2013， 33（9）： 135-141.]

[70] 肖博華， 李忠斌. 我國文化產業區域集聚度測算及影響因素研究[J]. 統計與決策， 2014（18）： 94-97. [XIAO Bohua， LI Zhongbin. Study on the measurement and Influencing Factors of regional agglomeration degree of cultural Industry in China[J]. Statistics & Decision-making， 2014（18）： 94-97.]

[71] 張景奇， 婁成武， 修春亮. 地方政府競爭的空間形態——基于長三角城市群蔓延的實證分析[J]. 中國軟科學， 2020（5）： 85-93. [ZHANG Jingqi， LOU Chengwu， XIU Chunliang. The spatial form of local government competition： An empirical analysis based on the sprawl of urban agglomeration in the Yangtze River Delta[J]. China Soft Science， 2020（5）： 85-93.]

[72] 史丹， 王俊杰. 基于生態足跡的中國生態壓力與生態效率測度與評價[J]. 中國工業經濟， 2016（5）： 5-21. [SHI Dan， WANG Junjie. Measurement and evaluation of Chinas ecological pressure and ecological efficiency based on ecological footprint[J]. China Industrial Economy， 2016（5）： 5-21.]

［基金項目］本研究受國家自然科學基金項目“中國出境旅游安全事件集群的時空分異、驅動機制及對旅游流的擾動效應研究”（41971182）資助。[This study was supported by a grant from the National Natural Science Foundation of China （to XIE Chaowu） （No. 41971182）.]

［作者簡介］謝朝武（1975—），男，湖南武岡人，博士，教授，研究方向為旅游安全、旅游服務和智慧旅游，E-mail：xiecwu@126.com；黃銳（1993—），男，安徽桐城人，博士研究生，研究方向為旅游安全，E-mail：382216421@qq.com，通訊作者。

Abstract： The development and growth of Chinas tourism industry has been accompanied by the clustering and expansion of tourism safety incidents. Clusters of tourism safety incidents have become a significant obstacle to the quality development of tourism destinations. Focusing on clusters of tourism safety incidents is necessary for the safe development and governance of tourism destinations. However， at present， there is an academic lack of basic concept definitions and measurement indicators for clustering tourism safety incidents. The present study distinguishes the concepts related to clusters; it establishes a conceptual framework for clustering tourism safety incidents from an ontological perspective; it constructs a measurement system for clustering destination tourism safety incidents using a multidisciplinary basis. This study made the following findings. First， through concept tracing， we found that the concept of clusters is widely applied in ecology， economics， computer science， sociology， and other fields; clusters are commonly manifested as a group state comprising a large number of entities. At the same time， clusters of research objects in different disciplines are usually accompanied by the dual structure effect. In tourism safety research， the clustering of tourists will both drive development of the local tourism industry and cause the clustering of large-scale tourism safety incidents. Second， the ontological structure of “entity-structure-attribute-function” provides the logical basis for a conceptual framework for clustering cognitive tourism safety incidents. External spatial form， internal structure， spatiotemporal scale， and pressure intensity are important structural dimensions of the conceptual framework for incident clusters. Specifically， the external morphology of incident clusters is assessed through the distribution state， distribution pattern， and shape profile of geographic entities; the internal structure of incident clusters is measured through the taxonomic structure， degree of heterogeneity， and type weight of incident types; the spatiotemporal scale of incident clusters is evaluated through their static spatiotemporal distribution and dynamic spatiotemporal evolution characteristics; and the negative functional effects of incident clusters are measured through their scale pressure， intensity pressure， and spatiotemporal pressure. Third， this study applies geographic spatial density statistics as the basis for measurement techniques. We draw on multidisciplinary indicator measurement systems （such as biodiversity measurement indicators， industrial cluster spatial measurement indicators， and urban cluster spatial measurement indicators） to construct a measurement indicator system for clustering destination tourism safety incidents. Employing multidimensional indicators （such as density， center of gravity， contour， diversity， concentration， evolution， pressure， and intensity） creates a comprehensive measurement system for incident clusters. Our indicator system has a multilevel， multi-scale， multi-type， nested structure. This study provides a theoretical reference and tool support for determining the essence of clusters of tourism safety incidents and evaluating the internal structural characteristics of incident clusters. To improve the accuracy of the indicator measurement， future research should apply the indicator system we developed to conduct case studies of different tourist destinations， continuously adjust and optimize the indicator， amend density thresholds， and determine the parameters of incident clusters using measured data.

Keywords： tourist destination; tourism safety incidents cluster; conceptual framework; measurement system; China

[責任編輯：劉? ? 魯；責任校對：宋志偉]