基于社区洞察的气候-生物多样性-健康框架下本地食物系统规划的情景分析研究

本研究针对本地食物系统规划的复杂性，通过整合社区参与视角，应用气候-生物多样性-健康（CBH）框架和模糊认知映射（FCM）方法，识别了影响食物系统的关键杠杆点。研究通过调查和情景模拟，揭示了农业生态与治理干预措施的组合对构建具有气候行动、生物多样性保护和社区福祉的韧性食物系统具有重要意义，为可持续食物系统规划提供了方法学创新和实践启示。

　　

在全球气候变化、生物多样性丧失和公共卫生挑战日益严峻的背景下，构建可持续的本地食物系统已成为区域发展的核心议题。传统的食物系统规划往往面临政策碎片化、各子系统协调困难以及社区参与不足等挑战，难以应对食物生产、分配、获取和废弃物处理中交织的复杂问题。特别是在加拿大不列颠哥伦比亚省的科莫克斯谷地区，当地社区不仅承受着高农业投入成本、市场准入壁垒和加工基础设施有限等压力，还面临着极端天气事件频发、经济适用健康食品获取困难以及弱势群体食品保障等多重挑战。这些错综复杂的问题呼唤一种能够整合环境可持续性与社区健康的系统性规划方法。

为此，研究人员Jofri Issac和Robert Newell在《Sustainable Futures》期刊上发表了一项创新性研究，他们应用气候-生物多样性-健康（Climate-Biodiversity-Health， CBH）框架，结合社区参与性方法，对科莫克斯谷地区的食物系统进行了深入分析。该研究不仅构建了反映当地食物系统复杂关系的系统图谱，还通过模糊认知映射（Fuzzy Cognitive Mapping， FCM）和情景模拟，识别出能够有效推动系统变革的关键干预点，为本地食物系统规划提供了新的思路和工具。

研究团队采用了多阶段混合方法。首先，他们通过对31名来自政府、非政府组织、农业部门等领域的利益相关者进行半结构化访谈，初步构建了涵盖食物、气候、生物多样性、健康和治理五大领域的系统图谱，梳理出系统中的因果关系。随后，研究进入第二阶段，他们将系统图谱中的因果关系转化为调查问卷，向科莫克斯谷地区的社区居民发放，共收集了138份有效回复。参与者被要求对每个因果关系的存在和强度进行评分（1-10分），以此作为他们对系统关系确信度的指标。这些评分经过归一化处理后，被用作系统连接边的权重。最后，研究利用Mental Modeler软件进行模糊认知映射（FCM）和“假设”情景分析，通过激活不同的策略节点（即杠杆点），模拟这些干预措施对系统其他组成部分的潜在影响，从而评估不同干预路径的综合效果。

3.1. 人口统计信息

受访者中以60岁及以上年龄组为主（38%），其次是40-60岁年龄组（35%）。女性参与者（64%）多于男性（32%）。尽管有42%的受访者工作领域直接与食物、气候、健康、生物多样性或治理相关，但大多数（58%）来自其他多元化的专业背景，这确保了社区视角的广泛代表性。

3.2. 加权连接

对系统图谱中连接边的权重分析揭示了社区成员对不同系统关系的确信度。高权重（平均评分>0.85）的连接表明社区共识较强，例如“公共绿地对心理健康的积极影响”（μ=0.95）、“生活成本对弱势群体的负面影响”（μ=0.94）以及“营销本地产品对促进小企业的积极影响”（μ=0.93）。这些高权重关系多涉及与日常生活体验直接相关的话题，如健康、住房和经济压力。相反，低权重（平均评分<0.6）且高方差的连接，如“农田住房集约化政策对食物生产的影响”（μ=0.42）和“殖民农业实践对土著食物主权的影响”（μ=0.49），则反映了社区成员对这些特定领域系统关系的认知存在较大不确定性或分歧，这可能源于相关经验或知识的缺乏。

3.3. 情景分析

研究人员识别出15个策略性节点作为关键杠杆点，并将其分为食物、生物多样性、气候和治理四个情景组进行模拟分析。

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  食物情景：聚焦于社区组织支持、商业温室、食物绿化计划、堆肥和混合畜牧农场等策略。模拟结果显示，该情景能显著提升健康食品获取（+85%）和食物生产（+99%），并大幅减少温室气体排放（GHG emissions， -94%）和食物浪费（-91%），同时对弱势群体状况有积极改善（-85%）。
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  生物多样性情景：包括海岸恢复、公共绿地管理和水资源管理等措施。此情景有效提升了气候韧性（+91%）和本地食物获取（+63%），并减少了 deforestation（-49%）和洪水风险（-60%）。
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  气候情景：涉及气候适应、供暖与制冷中心以及交通网络规划等干预。模拟结果表明，该情景能显著降低气候风险（-90%），同时促进食物供应（+57%）和食物生产（+98%），并缓解水资源短缺（-85%）和供应链中断（-83%）。
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  治理情景：强调合作伙伴关系、社区动员、研发支持以及有利的分区法规。这是影响力最广泛的情景，能极大改善食物获取（+97%）、气候韧性（+98%）、食物供应（+99%）和栖息地保护（+99%），并显著减少弱势群体（-99%）和供应链中断（-77%）。

研究的讨论部分深入剖析了这些发现的深远意义。首先，它强调了协同干预的重要性。情景分析表明，尤其是在治理情景下，整合多种策略（如合作伙伴关系、社区动员和有利政策）能够产生最广泛、最积极的系统效应。这验证了解决食物系统问题需要跨部门、多层次的综合治理，而非零敲碎打的单一政策。例如，商业温室和混合畜牧农场等农业创新实践需要配套的政策和资金支持才能有效推广；而公共绿地和供暖/制冷中心等公共卫生干预措施，其规划和落地也亟需政府、社区组织和私人机构之间的紧密协作。

其次，研究揭示了专家视角与社区认知之间的异同。社区成员对与日常生活密切相关的系统关系（如生活成本对弱势群体的影响）表现出高度共识，而对一些更专业或更具结构性的问题（如殖民农业的影响或特定政策的效果）则表现出较低的确信度或较大的意见分歧。这种对比突显了参与式规划中面临的关键挑战：如何弥合专家知识与社区 lived experience（生活经验）之间的差距。成功的规划过程必须创造空间，促进不同知识体系的交流与相互理解，从而制定出既科学有效又获得社区广泛认同的解决方案。

最后，本研究在方法论上做出了重要贡献。它展示了一种将深入的定性访谈（用于构建系统图谱）与广泛的社区调查（用于量化关系权重）相结合的有效途径。这种方法既利用了利益相关者的专业知识来定义系统结构，又融入了更广泛社区的认知来校准系统动态，使得基于社区知识的系统建模和情景分析能够依托于当地政府常用的参与式工具（如调查）来实现。这为规划实践者提供了一种相对易于操作且系统化的方法，用于评估复杂干预措施的潜在影响。

综上所述，这项研究通过创新性地应用CBH框架和参与式系统方法，为构建韧性、可持续和公平的本地食物系统提供了宝贵的见解和实用工具。它有力地证明，将气候行动、生物多样性保护和社区健康目标协同纳入食物系统规划，不仅可行，而且能产生显著的协同效益。研究结果强调，未来的食物系统转型必须依赖于包容性的治理结构、跨部门的合作伙伴关系以及深度融合社区智慧的系统性规划方法。这项发表于《Sustainable Futures》的工作，为全球范围内面临类似挑战的地区提供了重要的理论参考和实践指南。