气候智慧型农业干预措施的采纳约束与前景：对农场可持续性的影响及机器学习分析

推荐：本研究针对气候变化背景下农业可持续发展面临的挑战，通过混合方法（定性+定量）评估了孟加拉国390户农户对气候智慧型农业（CSA）干预措施的采纳行为。研究发现集成害虫管理（88.46%）、高产品种（84.87%）为主要采纳技术，而制度约束（CCI=617.2）和经济约束（CCI=587.4）是主要障碍。机器学习分析揭示，邻近办公点、培训机会和推广服务是促进采纳的关键因素。成果为政策制定者优化CSA推广策略（如补贴、组织改革）提供了实证依据，对全球南方国家农业转型具有参考价值。

　　

在全球气候变化与粮食安全双重压力下，传统农业系统正面临前所未有的挑战。农业贡献了全球三分之一的人为温室气体排放，同时70%的淡水资源用于灌溉，这种矛盾在孟加拉国等南亚国家尤为突出。随着2080年全球人口预计达90亿，粮食产量需增长70%，但可耕地却持续减少。气候智慧型农业（Climate Smart Agriculture, CSA）因其"增产-适应-减排"三位一体目标，被视为破解这一困局的关键。然而，现有研究对农户采纳CSA的制约因素和驱动机制缺乏系统性分析，特别是机器学习等前沿方法的应用仍属空白。

针对这一科学问题，澳大利亚纽卡斯尔大学领衔的研究团队在孟加拉国西南沿海9个地区开展混合方法研究。通过焦点小组讨论（FGD）、关键知情人访谈（KII）和390份问卷调查，结合随机森林回归（Random Forest Regressor）等机器学习算法，首次量化了CSA采纳的多维影响因素。研究采用约束对抗指数（Constraints Confrontation Index, CCI）和前景感知指数（Perceived Prospects Indexing, PPI）等创新指标，构建了涵盖30项约束和15项前景的评估体系。

农民对CSA干预措施的认知行为
数据分析显示，80.2%农户认为CSA技术具有中高影响力，但77.9%同时面临中高强度采纳障碍。这种矛盾心理体现在41.3%的受访者仅具备中等适应能力，而40.4%对CSA前景持高度乐观态度。这种认知分化暗示着技术推广需要差异化策略。

CSA干预措施的采纳现状
集成害虫管理（88.46%）、高产品种（84.87%）和抗逆品种（80.26%）构成三大主流技术，而作物保险（6.41%）和合作营销（30.77%）采纳率最低。这种分布反映农户更倾向选择即时见效、低风险的农艺措施，对需要制度协同的金融工具接受度较低。

影响CSA采纳的关键因素
机器学习模型揭示空间可达性的核心作用：邻近农业办公室（特征重要性排名第一）使农户接触推广服务的概率提升2.3倍。培训经历和团体成员资格分别贡献19.7%和15.2%的预测权重，而传统认为重要的农场规模（p>0.05）和年收入（p>0.05）未显示显著相关性。这一发现颠覆了"经济资本决定论"，强调社会资本构建的重要性。

采纳CSA面临的主要约束
制度性障碍（CCI=617.2）居首，具体表现为农技推广服务不足（58.81%）和农民组织缺失（66.52%）。经济约束（CCI=587.4）中，创新成本过高（60.51%）最突出，而技术约束（CCI=586.6）主要体现在现代技术缺乏（57.09%）。值得注意的是，69.66%农户将气象信息获取困难列为知识传播领域的首要瓶颈。

CSA干预的潜在前景
PPI分析显示，增产潜力（87.95%）、粮食安全保障（83.08%）和减贫效应（79.74%）构成三大核心优势。但环境可持续性（37.44%）认知度最低，反映当前推广未能充分凸显CSA的生态价值。

战略建议
89.48%受访者呼吁加强意识培养，86.41%主张技术补贴。随机森林模型进一步验证，重组推广体系（建议权重70%）比单纯政策稳定（60.25%）更具干预价值。这些发现为资源有限情境下的政策优先序提供了量化依据。

该研究通过机器学习与传统农经方法的创新结合，首次系统解构了CSA采纳的"黑箱"。其提出的空间可达性-社会资本-制度支持三维驱动模型，为发展中国家设计精准干预策略提供了新范式。特别是将气象信息服务纳入核心约束的发现，对气候脆弱区的农业数字化建设具有直接指导意义。未来研究可拓展至不同农业生态区，验证该模型的普适性。