气候智能型农林业实践对卢旺达两种农业生态系统中农户收入与粮食安全的影响机制研究

本研究针对气候变化背景下农业可持续发展挑战，通过评估卢旺达381户农户的气候智能型农林业(CSAF)实践，发现其显著提升作物产量(46.7% vs 42.5%区域差异)、收入多元化(牲畜贡献40.45%收入)和小农户利润(平均6897万卢郎)。采用结构方程模型和多元潜变量回归揭示防护林/防风林对收入的显著影响(p<0.05)，为政策制定者推广CSA技术提供实证依据。

　　

在气候变化日益威胁全球农业系统的背景下，卢旺达作为非洲人口密度最高的国家之一，面临着耕地缩减、土壤退化与粮食安全的多重挑战。传统农业模式难以应对极端气候事件，而气候智能型农林业(Climate-Smart Agroforestry, CSAF)作为整合树木、作物和畜牧的可持续系统，被寄予厚望却缺乏实证数据支撑。这项发表于《Scientific African》的研究，首次在卢旺达布格塞拉(半干旱低地)和鲁林多(高原陡坡)两种典型生态系统中，系统评估了CSAF对农户福祉的多维影响。

研究团队采用多阶段分层随机抽样，对381户农户进行农场访谈，创新性地结合结构方程模型(SEM)和多元潜变量回归(MLVR)方法。通过测量模型量化农户对CSAF的潜在态度(pro-CSAF attitude)，并构建包含8种CSA实践(家庭花园、防护林等)的多元逻辑模型，同步分析收入、利润和粮食安全三项核心指标。技术路线涵盖GPS定位、农户调查问卷、焦点小组讨论，以及从卢旺达农业家庭调查报告中提取的次级数据验证。

研究结果揭示：1)CSAF增收机制中，牲畜贡献最大(40.45%)而林产品最低(2.92%)，小农户(<1公顷)利润达6897万卢郎(约5.2万美元)；2)空间差异显示布格塞拉粮食安全率(46.7%)显著高于鲁林多(42.5%)(p<0.1)；3)多元回归表明防护林/防风林对收入(OR=0.148,p<0.05)和利润(OR=0.088,p<0.01)具有双重提升作用，而林牧系统(silvopasture)显著改善粮食安全(OR=0.125,p<0.05)；4)意外发现是，农户态度等潜变量对福祉影响不显著，暗示技术推广需强化认知干预。

讨论部分强调三个突破：首先，证实CSAF在资源约束条件下的经济可行性，尤其防护林实践通过防风固碳间接提升主粮产量21.46万卢郎/公顷；其次，揭示高原地区推广瓶颈源于土地细碎化，需配套梯田工程；最后，提出政策工具创新点——当前农业补贴应转向CSAF技术包，而非单一化肥补贴。这些发现为联合国2030土地恢复目标提供了非洲方案，同时修正了"农户认知决定采纳率"的传统假设，指出基础设施和市场接入才是规模化关键。

研究局限在于横断面数据难以捕捉长期动态，且未量化碳汇等生态收益。未来研究可结合遥感与生命周期评价(LCA)，建立CSAF的多准则决策模型。该成果为发展中国家编制国家自主贡献(NDC)报告提供了微观实证，尤其对卢旺达承诺2030恢复200万公顷退化地的战略具有直接指导价值。