综述：情境敏感性农业可持续性评估：框架与本地适应标准的系统综述

《Agricultural Systems》：Context-sensitive agricultural sustainability assessment: A systematic review of frameworks and local adaptation criteria

本综述系统评估农业可持续性评估（ASA）工具，重点分析其本地适应能力。研究发现指标型框架（IBFs）标准化程度高但动态适应性不足，而决策支持工具（DSTs）长于实时数据整合却缺乏有效利益相关方参与。文章提出结合结构化与非结构化优化的混合模型，通过增强多维度平衡（如Bellagio STAMP/NSP框架）与数据可操作性（如SENSE Tool的实时模拟），为开发情境敏感性ASA工具提供新路径。

　　

情境敏感性农业可持续性评估：框架与本地适应标准的系统综述

概述

全球农业正面临气候变化、资源退化与社会经济不平等的多重压力，亟需通过农业可持续性评估（ASA）工具构建长效韧性机制。本文通过PRISMA 2020系统评价方法，对33篇文献进行剖析，聚焦ASA框架如何整合本地适应标准，以平衡科学严谨性与实践适用性。

主流ASA框架的适应性比较

当前ASA工具主要分为四大类：生命周期评估（LCA）、指标型框架（IBFs）、决策支持工具（DSTs）及综合评估模型（IAMs）。IBFs（如SAFA、FSA）擅长标准化跨区域对比，但难以捕捉动态的本地需求；DSTs（如APEX、SENSE Tool）通过实时数据与情景模拟提升灵活性，却常因利益相关方参与机制薄弱而受限。研究指出，MOTIFS等工具在多方协作中表现突出，而SENSE Tool在数据整合与模拟精度上优势显著。

本地适应性的八大核心标准

基于Bellagio STAMP原则与规范性-系统性-程序性（NSP）框架，本研究提出评估ASA本地适应性的四维标准：

1. 1.
   动态灵活性：应对气候突变与市场波动的能力；
2. 2.
   利益相关方参与：农民、政策制定者等主体的协同设计；
3. 3.
   多维度平衡：环境、经济与社会指标的权重调整；
4. 4.
   数据可操作性：本地数据采集与模型应用的便捷性。
   这些标准揭示了IBFs在长期监测中的稳定性与DSTs在即时决策中的互补价值。

工具性能的差异化表现

IBFs（如SAFA）在指标系统化与跨区域比对中得分较高，但缺乏对小微农场特定需求的响应；DSTs（如APEX）虽能通过情景模拟优化资源分配，却因界面复杂度过高影响基层应用。研究特别强调，混合模型（如结合IBFs的标准化与DSTs的动态优化）可显著提升工具的场景覆盖率，例如通过模块化设计兼容旱作农业与灌溉系统的差异化评估。

优化路径：迈向情境敏感性ASA

未来ASA开发需重点突破三方面：

1. 1.
   参与式设计：将本地知识纳入工具开发周期，避免“自上而下”的指标脱节；
2. 2.
   数据桥梁构建：整合遥感数据与农户实地记录，提升模型校准效率；
3. 3.
   自适应算法：引入机器学习技术动态调整权重，如根据区域病虫害爆发频率优化生态指标。

结论

ASA工具的科学性与实用性依存于其本地适应能力。通过融合IBFs的框架严谨性与DSTs的灵活响应机制，并强化利益相关方反馈回路，方能构建真正服务于全球农业异质性的评估体系。未来研究应聚焦跨尺度数据同化技术与公平性评估模块的开发，以应对极端气候与供应链断裂等新兴挑战。