印度比哈尔邦农民对极端干旱的农艺管理响应及水稻产量

《Agricultural Water Management》：Farmers agronomic management responses to extreme drought and rice yields in Bihar, India

Bihar 2022 年严重干旱导致水稻种植面积减少、移植延迟和产量下降约23%，电灌溉设施可缓解0.3 t/ha损失，但存在灌溉效率不足和农户决策滞后问题。

　　2022年，印度比哈尔邦经历了其有记录以来的第六个最干旱的年份。这场干旱对农民的生产活动和生活带来了严重影响，包括水稻种植面积的减少、移栽延迟、育苗圃受损以及对补充灌溉的依赖增加。为了更好地理解干旱的影响以及农民的应对措施，研究团队在比哈尔邦的11个县中收集了实时调查数据，并运用因果机器学习模型量化了干旱对水稻产量的影响，同时分析了农民如何通过获取低成本的灌溉设施（如电动水泵）来减轻干旱带来的生产力损失。该模型特别针对一个挑战：当干旱影响几乎所有受访农民时，如何进行反事实因果分析。研究发现，对于种植了水稻的农田，由于干旱造成的水分压力，平均产量损失约为0.94吨/公顷（相当于约23%的产量损失），而那些能够使用电动水泵的农田，其产量损失则减少了0.3吨/公顷。此外，农艺管理措施，如更早的移栽时间，也被证明是增强灌溉投资适应价值的重要策略。

为了减轻比哈尔邦的干旱影响，需要进一步投资于低成本的灌溉基础设施，并结合针对性的农业推广活动和决策支持系统，以帮助农民在可用水资源的经济和可持续利用方面做出理性选择，从而保持产量和收益。这些措施能够提升农民的适应能力，帮助他们更好地应对气候变化带来的挑战。

研究背景显示，随着气候变化导致干旱频率的增加，发展中国家数百万农民的生计正面临巨大挑战，影响范围从农田荒废到种植面积缩减以及产量下降。对于灌溉型低洼稻作系统而言，水资源的限制已成为影响产量的核心因素，即使在正常生长条件下，也对产量差距产生重要影响。然而，从长期农业发展的角度来看，虽然印度的气象干旱频率增加，但由于灌溉设施的扩展和优质品种的普及，水稻产量的影响有所减弱。这表明农民的适应能力对于稳定农业生产力至关重要。

2022年的比哈尔邦干旱尤为严重，从6月到9月的西南季风期间，降雨量比正常年份低31%。比哈尔邦的34个县中，有34个县出现了显著的降雨不足。受影响最严重的县包括比哈尔普尔（-59%）、拉希萨拉伊（-54%）、西塔马尔希（-53%）、谢克普拉和萨拉（各-50%）以及萨哈萨拉和卡蒂哈尔（各-48%）。面对这一危机，比哈尔邦政府为部分农民提供了柴油燃料和电力补贴，以支持灌溉。在比哈尔邦，灌溉主要依赖于浅层地下水，通过柴油或电力驱动的水泵实现。

尽管南亚地区普遍有为农民提供可负担能源支持灌溉的政府项目，但这些措施的实际影响证据却相对有限。然而，研究表明，电动水泵相比柴油泵更经济，且有助于提高灌溉频率。例如，研究指出，电动水泵每立方米的抽水成本仅为INR 0.6（约合0.0075美元），而柴油泵则需要INR 2.4（约合0.03美元）的成本。这种成本差异意味着，电动水泵的普及能够显著降低农民的灌溉支出，提高水资源利用效率。

面对干旱的适应过程是一个复杂的挑战，不仅涉及农民对干旱的感知、意识和风险偏好，还受到行为反应的影响，这些反应可能超越灌溉本身，影响农艺管理及最终的产量结果。例如，如果农民认为某一年的生产风险较高，他们可能会减少对关键投入（如肥料）的投资。此外，农民的行为反应受到多种因素的影响，包括土地类型、市场融入程度以及农业推广服务的获取情况。这些因素导致农民群体之间的异质性，使得因果识别变得复杂。因此，研究团队采用了因果随机森林模型和去偏双机器学习（DML）方法，以分析极端干旱对农业产出的影响，并评估农民如何通过不同适应策略来应对干旱。

研究的主要目标是探讨干旱暴露对作物管理决策和水稻产量的异质性影响，特别是通过获取低成本灌溉的农民如何做出不同的管理决策。行为反应包括种植面积的变化、作物建立时间的调整、秧苗移栽时间的改变、除草措施以及施肥策略的调整。为了改进传统的横截面分析方法（如交互和控制变量），研究团队采用了因果随机森林模型，这种方法允许他们估计干旱的因果效应，并与适应策略进行交互分析。

研究采用了一种因果机器学习框架，首先估计干旱暴露的概率模型，然后使用这些概率作为权重，对干旱对产量的影响进行估计。这种方法能够更准确地识别因果关系，同时处理异质性问题。通过这种框架，研究团队能够生成一个可信的对照组，并估计不同地理梯度和作物管理决策下的异质性处理效应。

在数据收集方面，研究团队在2022年旱季期间对520户农民进行了家庭调查，其中约有339户完成了后续的电话调查。这些数据用于分析农民在干旱年份的农业管理变化，包括种植面积、移栽时间、秧苗年龄、除草和施肥等。研究发现，约60%的农民在2022年减少了水稻种植面积，并将部分土地留作休耕。其中，74%的农民表示他们等待降雨，而10%的农民则因为土地积水而留作休耕。

关于灌溉管理，研究发现，在干旱年份，农民增加了灌溉次数。拥有自备电动水泵的农民平均增加了更多的灌溉次数，而使用柴油泵的农民则相对较少。然而，在灌溉时间上，拥有电动水泵的农民使用的灌溉时间较少，这可能是由于电动水泵的效率更高，能够更快地输送更多的水。研究还发现，只有75%的农民在干旱年份能够及时灌溉，而未受影响的农民则有98%能够及时灌溉。这表明，即使在有灌溉设施的情况下，农民也可能因为经济成本或对降雨的依赖而推迟灌溉。

在除草管理方面，研究发现，那些经历了干旱的农民减少了除草次数。这与之前的假设相反，即干旱会导致杂草生长加剧，从而需要更多的除草措施。然而，研究指出，由于干旱导致种植面积减少，部分原本可能被杂草占据的土地未被种植水稻，因此杂草压力相对较低。此外，拥有电动水泵的农民在除草方面的投入也较少，这可能是由于他们能够通过更频繁和及时的灌溉来抑制杂草生长。研究还发现，使用电动水泵的农民在除草方面的支出较少，这可能与他们更高效的灌溉方式有关。

在产量损失方面，研究发现，干旱导致的平均产量损失为0.94吨/公顷（约23%），而拥有电动水泵的农民产量损失减少了0.3吨/公顷。这表明，电动水泵的使用在一定程度上缓解了干旱对产量的影响。此外，研究还发现，灌溉次数的增加、移栽时间的调整以及土地类型的差异都对产量损失有显著影响。例如，低海拔地区可能更容易受到干旱的影响，而灌溉次数超过5-10次的农民则能够显著降低产量损失。移栽时间的延迟也与产量损失相关，尤其是那些在7月14日之后移栽的农民，其产量损失可能更高。

研究还指出，尽管电动水泵的使用能够减少产量损失，但农民的行为反应仍然受到多种因素的影响，包括对季风降雨的依赖。这种依赖可能使农民即使拥有电动水泵，也会延迟移栽，从而增加产量损失。因此，除了提供低成本的灌溉设施外，还需要通过农业推广和信息支持，帮助农民及时调整农艺管理措施，以更有效地应对干旱。

研究的局限性包括：首先，由于使用的是横截面数据，无法完全捕捉干旱对产量的长期影响；其次，虽然电动水泵是重要的适应策略，但其可持续性也受到关注，特别是在地下水过度开采的背景下；第三，研究未涵盖其他适应策略，如作物轮作、迁移和非农活动；最后，由于数据收集过程中存在样本流失，可能会影响结果的准确性。因此，未来的研究可以进一步探讨这些因素，以更全面地理解农民如何适应干旱。

总体而言，本研究揭示了干旱对农业生产的深远影响，并强调了低成本灌溉设施在缓解这些影响中的关键作用。通过结合因果机器学习方法，研究团队能够更准确地评估干旱对农民行为和产量的影响，并为政策制定者提供关于如何提高农民适应能力的建议。这不仅有助于提升比哈尔邦的农业韧性，也为其他干旱频发地区提供了借鉴。