南苏门答腊泥炭地适应性农林业决策分析：揭示采用风险与经济可持续性路径

本刊推荐：为解决印尼南苏门答腊泥炭地因不可持续耕作导致的退化问题，研究人员通过决策分析与概率建模（含蒙特卡洛模拟）评估了五种水稻/橡胶基农林业系统（AF）的经济可行性。研究表明，AF系统在长期具有更高净收益，且家庭劳动力成本核算方式显著影响结果。该研究为热带泥炭地可持续管理提供了基于不确定性量化决策支持的重要范式。

　　

在印尼南苏门答腊广袤的泥炭地上，当地社区长期依赖农业维持生计，但传统的单一种植方式——尤其是水稻和橡胶的单一栽培——正导致泥炭地不可逆转的干燥、温室气体排放增加和火灾风险上升。这一生态危机不仅威胁生物多样性和碳储存功能，还直接影响区域经济与居民健康。尽管印尼政府已成立泥炭地与红树林恢复机构（BRGM）推动生态修复，允许在“耕作功能区泥炭地”开展农业活动，但如何平衡生产与保护仍是巨大挑战。农林业（Agroforestry, AF）被寄予厚望，因其能整合树木与作物，提供生态与经济双重效益。然而，这类系统投入高、周期长、风险复杂，农民往往因难以预测收益而踌躇不前。为此，一篇发表于《Agroforestry Systems》的研究通过创新决策分析手段，为泥炭地适应性农林业提供了科学决策依据。

研究团队采用决策分析框架，结合概率建模与蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation），对两种水稻基AF（水稻-玉米-椰棕/槟榔）和三种橡胶基AF（橡胶-槟榔-榴莲、橡胶-昂科豆-臭豆、橡胶-昂科豆-森图木）系统进行了25年周期的成本效益分析。模型纳入90%置信区间的输入变量，涵盖作物产量、价格、风险事件概率及贴现率等不确定性因素，并区分是否包含家庭劳动力成本两种情景。关键方法包括：基于龚珀兹生长曲线（Gompertz growth curve）模拟树木产量，指数衰减函数模拟玉米产量递减，以及偏最小二乘回归（PLS regression）识别敏感变量，完美信息期望价值（EVPI）量化信息缺口。

研究结果通过系统性模拟呈现：

Profitability of agroforestry farming systems

水稻基AF系统虽需投入高昂堤坝建设成本（约0.08公顷/公顷），但两年后即可实现正现金流。排除家庭劳动力成本时，水稻-玉米-槟榔AF的净现值（NPV）为227–18,293 USD/ha，显著优于水稻单作（-3,918–10,221 USD/ha）；而水稻-玉米-椰棕-槟榔AF因成本较高，负NPV概率达17%。橡胶基AF系统在所有情景下均优于橡胶单作，其中橡胶-槟榔-榴莲AF的NPV差异最高（4,131–30,243 USD/ha），因多样化的产品（乳胶、榴莲、槟榔）抵消了初期投入风险。

Important variables and their value of information

贴现率（discount rate）是影响所有AF系统决策的最敏感变量（VIP>1），其升高显著降低NPV。水稻基AF中，椰棕价格、玉米产量、水稻损失率及堤坝成本的信息价值（EVPI）非零，表明需优先减少这些不确定性。相反，橡胶基AF的EVPI均为零，表明现有信息已足够支持决策转向AF。

Role of family labour

家庭劳动力成本核算方式极大影响净收益。排除该成本时，所有AF系统的经济优势更加凸显，突显了家庭劳动力在小型农场管理中的缓冲作用。例如，橡胶采收依赖日常割胶，家庭劳动力可有效降低现金支出，使AF系统的长期收益更具吸引力。

研究结论强调，泥炭地适应性农林业具有显著经济潜力，但需针对性策略：水稻基AF应优先推广水稻-玉米-槟榔系统，并聚焦贴现率、作物价格与产量风险的信息完善；橡胶基AF则无需额外信息即可推荐应用。家庭劳动力的灵活管理是提升采纳率的关键。该研究通过概率决策模型填补了传统成本效益分析的不足，为政策制定者、农户及项目执行方提供了基于风险量化的实践工具，对全球热带泥炭地可持续转型具有重要参考意义。