农业冲击下的生态困境：草地贪夜蛾（FAW）入侵如何加剧赞比亚毁林与碳排放

本研究发现，气候变化导致的农业生产力冲击（如草地贪夜蛾FAW入侵）会显著加剧毁林现象。通过机器学习模型与农户面板数据分析，揭示了FAW通过促使农户扩大耕地与增加木炭生产（作为应对策略）双重途径驱动毁林，且效应在近市场区域更显著。研究强调需关注农业-森林反馈机制（如Borlaug假说）及气候变化的负面循环（碳排放增加）。

　　

农业冲击与森林消失：赞比亚的草地贪夜蛾入侵与毁林机制

Significance

本研究通过实证分析发现，农业生产力遭受负面冲击（如入侵性害虫草地贪夜蛾FAW）时，农户并不会如直觉所料减少农地需求，反而会通过扩大耕地和增加木炭生产导致更高毁林率。这一效应在市场通达性较高的地区尤为显著，但在较富裕家庭中较弱。结合相关研究可知，拥有更多缓解策略选项的家庭更少依赖木炭生产作为应对手段。

Results

农户层面的FAW影响

利用赞比亚小农户面板数据，研究首先评估了FAW对家庭产量和粮食安全的影响。通过村庄内其他农户报告FAW程度的工具变量方法（LATE）及村庄平均水平（ITT）两种度量，发现FAW严重程度每增加一个等级（按损害程度25%、25–50%、>50%划分），玉米产量下降10%至32%，粮食安全指标如膳食质量下降7–12%，而应对策略使用（如rCSI指数）上升31–62%。

同时，FAW侵袭显著提高了农户从事木炭生产的概率和数量：FAW严重程度每上升一级，木炭生产概率增加4–11个百分点（相当于基线22%的17–49%增幅），生产量提高17–33%。耕地面积虽呈扩张趋势（年增约3–8%），但统计上不显著。这些结果表明，部分农户通过扩大农业用地和增加木炭生产来应对生产冲击。

研究进一步采用Early等人开发的FAW适宜性指数（时间不变指标，基于气候与土地利用条件）来空间化FAW暴露程度。验证显示，该指数与农户自报损害程度高度相关，尤其在2018–2019年。在适宜性指数达中位数（80.7）的区域，产量损失达20–40%，证实该指数可可靠地用于全国尺度分析。

机器学习方法

研究训练了两个机器学习模型：一个用于预测地区级玉米产量（R2 = 0.91），另一个用于栅格级毁林预测（R2 = 0.89）。模型仅使用FAW发生前数据训练，从而构建反事实情景。对比显示，FAW适宜性中位数地区在2016年后毁林率增加102%（即每栅格增1.53公顷，平均栅格面积480.6公顷），且前趋势无显著差异。

毁林响应呈现明显空间异质性：偏远地区（距5万人口城镇约20小时步行距离）的FAW驱动毁林比样本平均低23%，反映木炭市场可达性的影响；较富裕地区毁林响应降低33%；生物量较高区域（通常更偏远、树冠覆盖高、玉米潜力低）毁林增幅较小。此外，大部分异质性由玉米潜在产量较低的区域驱动，这些地区作物替代选项较少，耕地扩张效应较弱。

耕地扩张分析（基于Potapov等数据）表明，FAW适宜性高于中位数的栅格在2016年后耕地增加0.3–2.3公顷（优选模型估计为2.06公顷，相对2015基线增9.8%）。这种扩张主要集中在近城镇、生物量较低、财富中等及玉米潜力较高的区域。值得注意的是，94%的耕地扩张发生在毁林土地上，说明FAW驱动的耕地扩张贡献了约42%的毁林增长（即1.93公顷/栅格）。

研究还分析了FAW对玉米价格的影响。高适宜性区域（>80.7）在2016年后玉米价格平均上升2.75–6.48%，但在控制需求侧因素和区域时间趋势后，效应变小且统计不显著，事件研究分析仅提供 suggestive 证据。

Discussion

总体而言，FAW显著降低了赞比亚小农的玉米产量，加剧粮食不安全，并通过冲击-响应路径促使农户转向木炭生产和耕地扩张，从而导致毁林。计算表明，FAW引入导致毁林率增加102%，其中耕地扩张贡献约42%，其余部分可能与木炭生产相关（家庭数据显示木炭产量增22–40%）。这一结果同时支持了Borlaug假说（生产力下降推动农地扩张）和应对策略假说（森林资源消费）。

毁林增加最显著发生在树木和市场可达性较高的区域，而较富裕地区几乎无响应，表明富裕农户拥有其他应对策略（如农药、迁移或作物多样化）。其他研究也证实，具备更多缓解选项（如农药或城乡迁移）的家庭更少依赖木炭，作物多样化区域也更少出现资源消耗响应。因此，提供替代应对策略和提高农业生产力可能有助减缓森林损失。

本研究存在数据局限性：缺乏全国尺度的木炭生产空间数据；Hansen毁林数据在赞比亚稀树草原区域可能存在低估；尽管平行趋势和多种控制增加结果可靠性，但仍不能完全排除时间变化混杂因素的影响。

综上，农业负面生产力冲击可通过耕地扩张和森林产品消费双重途径导致毁林。随着气候变化加剧虫害和天气挑战，发展中国家森林可能面临更大压力，进而增加碳排放，进一步恶化气候变化。