融合地方知识构建区域灾害预警体系：以中国莱州湾海冰渔业风险预报为例

本文推荐：针对气候变化下农业社区灾害预警系统存在"最后一公里"沟通难题，研究人员通过整合地方知识(LK)与早期预警系统(EWS)，建立四步混合方法框架（专家咨询、焦点小组、深度访谈、眼动实验），开发出包含生态、适应、社会、认知维度的海冰风险预报体系。该研究为提升渔业社区预警信息的相关性、可及性和可信度提供了可复制模型，推动基于影响的预报(IBF)发展。

　　

气候变化正以前所未有的速度重塑地球环境，给依赖自然资源的农业和渔业社区带来严峻挑战。在渤海之滨的莱州湾，每年冬季的海冰灾害如同"白色幽灵"威胁着数千渔民的生计。尽管现代气象预报技术日益精密，但渔村墙上斑驳的农历节气表和老人口中的"冰谚语"，仍比卫星云图更频繁地指导着出海决策——这种科学与地方知识(Local Knowledge, LK)的割裂现象，正是全球灾害预警系统面临的普遍困境。

传统自上而下的技术官僚式预警体系往往忽视地方语境，导致预警信息在"最后一公里"失活。渔民们可能收到精确到小数点后两位的海冰厚度数据，却不知道这些数字如何转化为具体的渔船加固措施。这种脱节不仅存在于中国，从非洲旱作农业区到南太平洋岛国，全球小规模生产者都面临着类似困境。联合国减灾署(UNDRR)将这种现象称为"预警鸿沟"，其本质是科学知识与地方经验知识体系的结构性错配。

为破解这一难题，由中国国家自然科学基金资助的研究团队开展了一项创新性探索。研究人员选择莱州湾作为天然实验室，因为这里具有独特的海冰形成条件——作为全球唯一受海冰影响的中纬度海域，渤海的特殊水文特征使其成为研究气候适应性的理想场所。研究采用理论构建与实践验证双轨并行的策略，首先通过文献综述建立LK整合的理论框架，继而开发四步混合方法操作路径，最终形成可应用于渔业社区的预警产品。这项开创性成果发表在灾害风险研究领域权威期刊《International Journal of Disaster Risk Reduction》上。

关键技术方法包括：1) 基于Dekens分类法系统梳理LK的生态、社会、适应维度；2) 对渔业社区开展分层抽样，识别4类用户群体（远洋捕捞、近海养殖、水产加工、渔政管理）；3) 运用眼动追踪技术分析不同预警信息呈现方式的认知加工差异；4) 构建包含21项地方性风险指标的评估矩阵。研究样本来自莱州湾沿岸7个典型渔村的326位从业者，覆盖不同年龄、教育水平和作业类型。

【The theoretical framework for integrating LK into forecasts and warnings】
研究团队创新性地将LK分解为可操作的认知单元：生态知识（如"冰排走位"现象）、适应知识（渔船防冻技巧）、社会知识（信息传播网络）和认知特征（风险符号解读偏好）。这四大维度与UNDRR提出的人员中心预警四支柱（风险知识、监测预警、传播沟通、响应能力）形成映射，构建出"地方知识增强型预警模型"（LK-EWS）。

【Sea-ice hazard in the study area】
莱州湾海冰呈现显著的年际波动和空间异质性。研究发现，渔民通过观察"三九冰线"（农历冬至后27天冰缘位置）预判冰情，这种经验性指标与卫星遥感数据的相关系数达0.73（p<0.05）。但传统知识在应对极端事件（如2010年百年一遇冰灾）时存在局限，凸显科学预警的必要性。

【Results and analysis】
研究揭示关键发现：1) 11月20日发布的年度预报被89%渔民视为决策"锚点"；2) 手机短信与渔船电台构成主要传播链，但渔港茶馆才是信息验证中心；3) 眼动实验显示，"红蓝双色冰情图+方言谚语"组合的注视时长比纯文本高2.3倍；4) 四类用户群体存在显著信息需求差异，如养殖户最关注冰下溶解氧数据。

【Discussion and conclusion】
这项研究实现了三大突破：首先，建立了LK系统化采集与编码的方法学标准；其次，开发出"科学预报+社会传译"的双通道传播策略；最后，证明认知实验可有效优化预警界面设计。实践层面，研究促成莱州湾建立了首个渔民参与式海冰观测网络，使预警响应时间缩短40%。理论层面，提出的"地方知识整合度指数"（LKII）为评估预警系统包容性提供了量化工具。

该研究的深远意义在于，它打破了科学与地方知识二元对立的传统范式，证明二者存在互补增强效应。正如论文通讯作者Yinghui Cao强调的："当气象学家学会解读渔民的冰谚语，而渔民理解等厚度线的含义时，真正的气候适应性就诞生了。"这种基于知识共生的预警模式，为全球农业社区应对气候变化提供了新范式。