南非林波波省与豪登省小农户农业水资源管理实践的类型学分析

《Water》：A Typology of Smallholder Farmers Based on Agricultural Water Management Practices in Limpopo and Gauteng Provinces, South Africa

　　

摘要专业翻译 小农户农业在南非等半干旱地区发挥着至关重要的作用，这些地区的农民常常受到降雨变率和有限水资源可用性的制约。在此背景下，农业水资源管理（Agricultural Water Management, AWM）在支持小农户维持作物生产方面发挥着重要作用。尽管AWM意义重大，但现有的类型学分类未能充分捕捉这些农民在不同AWM路径中的多样性。为捕捉这一多样性，本研究旨在基于AWM实践识别小农户的类型学分类，涵盖四条预定义的AWM路径：雨养农业（rain-fed farming）、农民主导灌溉（farmer-led irrigation）、小规模灌溉计划（smallholder irrigation schemes）以及废水灌溉（wastewater irrigation），研究区域为林波波省（Limpopo）和豪登省（Gauteng）。研究人员采用多阶段抽样方法，并在豪登省辅以滚雪球抽样，通过结构化问卷对264名小农户进行了面对面访谈以收集原始数据。数据分析采用了描述性统计和平均连接法的凝聚式层次聚类（agglomerative hierarchical clustering）。研究识别出三种不同的农民类型：雨养依赖型农民类型（占42.80%）、地表水灌溉型农民类型（占23.11%）和地下水灌溉型农民类型（占34.09%）。结果还揭示了所识别的农民类型与四条AWM路径之间的关联。雨养农民集中于雨养依赖型农民类型。所有小规模灌溉计划农民和大多数废水灌溉者属于地表水灌溉型农民类型，而大多数农民主导灌溉者属于地下水灌溉型农民类型。总体而言，本研究为理解AWM实践的多样性提供了实证基础，并为设计旨在提高用水效率和加强农业可持续性的针对特定情境的干预措施提供了信息依据。

论文解读

一、研究背景与研究意义

小农户农业在南非等半干旱地区扮演着至关重要的角色，这些地区的农民常常面临降雨变率和水资源短缺的双重约束。农业水资源管理（Agricultural Water Management, AWM）作为一系列影响农业用水可用性和利用的农民主导干预措施，日益被视为农村发展的重要切入点，尤其在应对小农户系统中的粮食不安全与贫困问题方面。在撒哈拉以南非洲（sub-Saharan Africa, SSA），约97%的耕地依赖雨养，使农民极易受到气候变率的影响。南非仅有35%的农业用地获得足以支撑可靠作物生产的降雨量，雨养农业在小农户中占据主导地位。

尽管AWM具有显著潜力，但现有干预措施的表现并不一致——部分实践改善了生产力和生计，另一些则表现不佳或产生非预期的外部成本。这些不足往往与环境与制度因素的相互作用有关，使得规模化推广复杂化，也让“一刀切”的解决方案难以奏效。更重要的是，AWM实践并非离散且相互排斥的类别，而是沿着从雨养到完全灌溉系统的连续谱运作，农民常常在同一生产系统中组合多种实践。然而，现有类型学分类主要聚焦于灌溉系统，尤其是小规模灌溉计划，忽视了超越正式灌溉结构的更广泛的AWM实践连续谱。这一研究空白凸显了建立一个基于实证的、整合性的小农户AWM类型学的必要性，以区分不同农业情境下水源、灌溉技术、种植制度和用水可用性方面的结构性差异。基于此，本研究旨在识别基于AWM实践的小农户类型学分类，涵盖雨养农业、农民主导灌溉、小规模灌溉计划和废水灌溉四条预定义路径，为路径特定的干预措施提供分析基础，以改善用水效率、增强气候韧性并促进可持续的小农户农业发展。

二、研究设计与技术方法

本研究在南非林波波省（Limpopo）的Vhembe区市和豪登省（Gauteng）的茨瓦内市大都会区开展。林波波省位于南非最北部，以半干旱环境著称，年均降雨量仅300至400毫米，频繁遭受干旱侵袭；豪登省则是南非最小的省份但为经济中心，茨瓦内市年均降雨量约670毫米。研究人员采用多阶段抽样方法，首先根据独特的农业生态和社会经济特征有目的地选择研究区域，随后利用当地农业部门提供的农民名单作为主要抽样框架，在豪登省辅以滚雪球抽样以识别未正式登记于官方数据库的合格农民。2024年间，研究人员通过面对面访谈和在线问卷两种方式，使用结构化问卷共成功访问了264名小农户（豪登省145名，林波波省119名），访谈时长约30至60分钟。

在类型学构建方面，研究人员选取了十二个二元变量（每个变量以1表示特征存在、0表示不存在），重点涵盖种植模式、灌溉系统、水资源可用性和主要水源等技术性AWM变量，有意排除社会经济变量以确保分类反映AWM实践的差异。数据分析采用平均连接法的凝聚式层次聚类（agglomerative hierarchical clustering），以简单匹配（simple matching）度量观测值之间的相似性，并在每个阶段基于簇间平均成对距离最小化原则合并聚类。聚类数量的最终选择通过比较二簇、三簇和四簇解的平均轮廓宽度（average silhouette width）来确定，同时结合树状图目视检查、簇大小和AWM概况的可解释性进行综合判断。

三、研究结果

3.1 各路径的农业水资源管理实践

描述性统计揭示了四条AWM路径之间的关键结构性差异。雨养农民完全依赖降雨作为主要水源，全年水资源可用性极为有限（仅3.51%），灌溉基础设施稀缺，主要采用水桶或浇水壶等低成本的补充灌溉方式（11.40%），作物生产以粮食作物为主（81.58%）。农民主导灌溉者则主要依赖钻孔（borehole）作为主要水源（77.88%），大多数报告全年水资源可用（86.54%），滴灌是最普遍的灌溉技术（76.92%），作物生产更偏向园艺作物，叶菜类蔬菜占49.04%。废水灌溉者完全依赖河水作为主要水源（100%），全部报告全年水资源可用（100%），沟灌是最常用的灌溉方法（76.47%），间作（82.35%）和轮作（88.24%）的采用率较高。小规模灌溉计划农民同样完全依赖河水（100%），82.76%报告全年水资源可用，完全依赖沟灌（100%），作物生产以粮食作物为主（72.41%）。

3.2 聚类选择与验证

研究人员通过比较二簇、三簇和四簇解的平均轮廓宽度来选择最终聚类数量。轮廓值可以评估每个观测值在分配簇中的定位质量及其与其他簇观测值的分离程度，正值表示良好的聚类效果，负值则表明与替代簇更为相似。最终选择平均轮廓最高的解，同时结合树状图目视检查、簇大小和AWM概况的可解释性进行综合判断。

3.3 AWM农民类型的特征描述

基于AWM实践识别出三种不同的农民类型，主要区别在于主导水源、水资源可用性和灌溉技术。第一类为雨养依赖型农民类型（n=113，占42.80%），是样本中最大的群体，几乎完全依赖降雨作为主要水源（99.12%），全年水资源可用性和灌溉技术使用极少，作物生产以粮食作物为主（81.42%）。第二类为地表水灌溉型农民类型（n=61，占23.11%），是最小的群体，主要依赖河水作为主要水源（81.97%），88.52%报告全年水资源可用，沟灌是主要灌溉方法（85.25%），轮作广泛实施（90.16%），作物生产包括粮食作物（44.26%）和叶菜类蔬菜（29.51%）。第三类为地下水灌溉型农民类型（n=90，占34.09%），钻孔是主导水源（83.33%），85.56%报告全年水资源可用，灌溉实践以现代节水技术为特征，滴灌占86.67%，喷灌占31.11%，作物生产更偏向园艺作物，叶菜类蔬菜占45.56%。

3.4 农民类型在研究区域和AWM路径中的分布

Pearson卡方检验结果显示，农民类型与省份之间在5%水平上不存在统计学显著关联。雨养依赖型农民类型在豪登省更为普遍（占该簇的58.41%），地表水灌溉型农民类型在林波波省比例更高（57.38%），地下水灌溉型农民类型同样在豪登省占主导（58.89%）。然而，农民类型与四条预定义AWM路径之间的关联在1%水平上具有统计学显著性。雨养依赖型农民类型几乎完全由雨养农民组成（99.12%），仅有少量农民主导灌溉者（0.88%），反映了该类型与雨养路径的紧密对应，同时也揭示了路径间的部分重叠——这些农民可能在干旱期或生长季延长时使用补充灌溉。地表水灌溉型农民类型由小规模灌溉计划农民（47.54%）、废水灌溉者（26.23%）和农民主导灌溉者（22.95%）以及少量雨养农民（3.28%）组成，表明这些路径在水资源管理实践上存在相似性，尤其是对地表水源的使用。地下水灌溉型农民类型主要由农民主导灌溉者组成（98.89%），仅有一名废水灌溉者（1.11%），这与地表水短缺促使小农户转向地下水资源的文献一致。

四、结论与讨论

本研究的发现强调了认识小农户多样性的重要性，统一的AWM方法可能无法充分解决农民水资源管理实践的差异。研究结果表明，仅通过宽泛的路径分类无法完全理解AWM实践，因为水源、水资源可用性和灌溉技术的差异区分了所识别的农民类型。虽然农民类型的地理分布在两省之间存在差异，但农民类型与省份之间的关联在5%水平上不具有统计学显著性；而农民类型与四条预定义AWM路径之间则揭示了统计学显著的关联，凸显了两种分类之间的相当程度的对应关系。总体而言，研究表明聚类分析为识别小农户AWM实践的异质性提供了有用方法，并为设计针对特定情境的干预措施提供了实证基础，旨在提高用水效率和支持可持续农业发展。