农业景观的可持续管理：来自参与式多准则决策过程的经验

《Environmental and Sustainability Indicators》：Sustainable management of agricultural landscapes: lessons from participatory multicriteria decision-making processes

　　

摘要
管理农业景观需要促进可持续性和韧性的解决方案。鉴于这些系统的复杂性，决策必须考虑多重标准。不同利益相关者的参与，结合知识与经验，能够加强实现可持续发展的努力。本研究考察了参与式模型在农业景观管理中的应用，采用多准则决策分析（MCDA）作为评估框架。研究应用了与理想解相似性偏好排序技术（TOPSIS）来执行MCDA。研究分析了两种情景：橄榄园可持续技术解决方案（SUSTAINOLIVE项目）以及缓解洪水和侵蚀风险的措施。研究利用问卷调查响应来评估和排序备选方案（FLOOD RISK项目）。问卷中纳入了四项标准：环境相关性、实施紧迫性、可行性以及实施成本。在两种情况下，TOPSIS结果均具有稳健性，且优先备选方案保持稳定（在SUSTAINOLIVE项目中，第1备选方案在55%的TOPSIS解中维持排名；在FLOOD RISK项目中，该比例为80%）。TOPSIS方法为可持续农业生态系统管理提供了知情且透明的决策支持。结果表明，改变标准权重会显著影响备选方案的优先排序，并且当利益相关者通过协商一致分配权重时，备选方案的优先分布更加异质，这凸显了利益相关者积极参与的重要性，并为检测实施管理解决方案的障碍或机会窗口开辟了未来的研究路线。

农业景观可持续管理的参与式多准则决策：方法与启示

——基于SUSTAINOLIVE与FLOOD RISK两个项目的TOPSIS应用研究解读

**1. 研究背景与问题**

全球人口增长、经济社会转型、全球环境变化以及行星边界的突破，给农业和农村景观带来了重大挑战，迫切要求我们采用以可持续性为基础的管理方法。可持续景观管理需要综合考虑农业生产、自然资源保护、生物多样性维持以及人类福祉，这要求公民、管理者和各利益相关方之间开展积极合作。传统的自上而下决策模式难以应对这些复杂系统中的多重目标冲突，因此，学界日益认识到参与式方法在自然资源管理中的重要性。然而，参与式过程如何将多元化利益相关者的偏好系统地转化为可操作的优先行动方案，仍然是一个方法论上的难点。多准则决策分析（MCDA）提供了结构化的评估框架，但其在实际农业景观管理中的应用效果、结果稳健性以及权重设定对排序的影响，尚需通过具体案例进行检验。本研究正是在这一背景下，探索将TOPSIS方法融入参与式决策过程，以支持农业景观的可持续管理。

**2. 研究目标与案例概况**

研究人员假设，TOPSIS方法能够支持农业景观管理中有效且透明的优先排序，且指标或标准权重的变化会影响备选方案的排名。为验证这一假设，研究在两种不同情境中应用了TOPSIS方法。

第一个情境是PRIMA项目SUSTAINOLIVE，该项目旨在通过创新、环保和农业生态学的解决方案促进地中海橄榄种植业的可持续性。研究团队在该项目的参与式活动中，通过结构化问卷收集了59名利益相关者（主要来自西班牙，其次是意大利、摩洛哥、希腊、葡萄牙、阿根廷和荷兰；男性参与者人数为女性的三倍；农民是最主要的利益相关者群体，其次是学者、工会参与者和技术顾问）对14项政策建议的评分。

第二个情境是西班牙安达卢西亚的区域项目FLOOD RISK（FEDER 138096），旨在识别和优先排序受集约农业影响地区的洪水和侵蚀风险缓解措施。研究在该项目的参与式研讨会中，收集了15名参与者（主要来自哈恩省，其余来自阿尔梅里亚、科尔多瓦、格拉纳达、莱昂和塞维利亚；性别比例较为均衡；农民是最主要的群体）对14项流域尺度措施的评分。

**3. 主要关键技术方法**

研究人员采用了以下主要方法：

（1）**多准则决策分析（MCDA）**：以结构化的方式对包含多个可能相互冲突标准的复杂情境中的备选方案进行评估和排序。

（2）**与理想解相似性偏好排序技术（TOPSIS）**：基于各备选方案与正理想解和负理想解的距离计算相对贴近度（Pi），Pi值越高代表方案越优。

（3）**问卷调查**：两种情境均采用结构化问卷，要求参与者根据四项标准（环境相关性、实施紧迫性、可行性、实施成本）对备选方案进行1-4分的评分（1为最低，4为最高；成本标准中4分表示最经济）。

（4）**权重敏感性分析**：采用Ji?í（2019）提出的权重调整方法，在保持权重总和为1的条件下，逐个将某一标准的权重减半（0.125）或加倍（0.50），同时使用校正系数γ对其他标准权重进行比例重算，共生成9种权重情景（仅针对SUSTAINOLIVE项目；FLOOD RISK项目的权重由各参与小组协商确定）。

（5）**Spearman秩相关系数（r_s）**：用于评估不同权重情景下TOPSIS排名的稳定性和稳健性。

（6）**描述性统计**：使用JASP（基于R的免费开源统计软件）计算各标准下备选方案评分的均值和标准差。

**4. 研究结果**

**4.1 SUSTAINOLIVE项目：政策建议的优先排序与稳健性**

在等权重（各0.25）的基线情景下，TOPSIS分析显示，建议9“传播集约农业环境和健康影响的最新信息”排名第一（Pi=0.89），建议7“本地可用副产品堆肥培训课程”排名第二（Pi=0.87），建议6“覆盖作物识别、实施和控制培训课程”排名第三（Pi=0.83）。在9种替代权重情景中，建议9在55%的情景（包括基线）中保持最高排名，仅在环境相关性权重加倍时出现榜首更替。所有情景下的Spearman秩相关系数均超过0.9（除成本权重加倍时降至0.74），平均r_s为0.92（±0.08），表明结果高度稳健。高标准差出现在建议2（可行性标准）、建议11（紧迫性标准）和建议14（成本标准），反映了利益相关者之间的意见分歧。

**4.2 FLOOD RISK项目：措施的优先排序与群体间差异**

在等权重基线情景下，措施1“自发植被覆盖”排名第一（Pi=1.0000），措施6“沟壑和冲沟淤积”排名第二（Pi=0.5917），措施3“惰性覆盖”排名第三（Pi=0.5860）。当应用各参与小组协商确定的权重时，排序发生变化，但措施1在四个小组中的三个（以及等权重基线）中仍保持首位。唯一例外的是第一组，该组将60%的权重分配给紧迫性标准，产生了所谓的“独裁者”效应，导致排序偏离。平均r_s为0.62（±0.24），表明排名稳定性中等。在大多数小组中，基于自然的解决方案（NbS）优先于工程方案。

**5. 讨论与结论**

**5.1 TOPSIS方法的有效性与稳健性**

研究表明，TOPSIS方法在两种农业景观管理情境中均能有效支持决策。根据Ji?í（2019）的准则，当前几位备选方案在权重变化20-30%后保持不变时，结果可视为稳健。本研究中，SUSTAINOLIVE项目的最优建议9在权重减半（50%变化）后仍未改变排名，显示高度稳健性；FLOOD RISK项目的最优措施1也仅在紧迫性权重极高时出现例外，表明其具有较强的稳定性，但需关注权重极端分配带来的影响。

**5.2 权重设定方式对优先排序的影响**

研究结果清晰表明，标准权重的变化显著影响备选方案的优先排序。在SUSTAINOLIVE项目中，由于参与者在活动中未确定权重，研究人员采用等权重假设和模拟权重情景，结果分布较为同质；而在FLOOD RISK项目中，各小组通过协商分配权重，优先排序分布更加异质。这一对比说明，利益相关者自行分配权重能够揭示不同群体之间的一致性与分歧点，有助于识别实施障碍和需要加强对话的领域。

**5.3 参与式MCDA的优势与不足**

研究人员强调，允许利益相关者分配标准权重，能够将其感知、价值观和地方生态知识纳入决策过程，从而反映管理决策所处的特定社会、经济和环境背景。参与者接受了TOPSIS结果和选定的备选方案，即使结果未完全符合其个人偏好，表明参与式MCDA提升了决策透明度和认可度。然而，研究也指出TOPSIS方法的一些局限性：可能耗时费力、依赖主观权重导致潜在偏差和冲突、数据质量影响结果有效性、可能过度简化复杂的社会生态问题。尽管如此，MCDA在可持续管理背景下仍具有显著优势，能够整合环境、社会和经济多重维度，促进全面理解决策后果。

**5.4 研究结论**

研究人员翻译的研究结论为：TOPSIS方法支持知情且透明的决策，有助于可持续农业生态系统管理。结果表明，改变标准权重会显著影响备选方案的优先排序，而当利益相关者通过协商一致分配权重时，备选方案的优先分布更加异质，凸显了利益相关者积极参与的重要性，并为检测实施管理解决方案的障碍或机会窗口开辟了未来的研究路线。此外，研究提出，参与式MCDA不仅应被视为优先排序管理备选方案的工具，更应作为理解利益相关者偏好、诊断潜在冲突和改善可持续景观管理策略实施的框架。未来研究需进一步探讨社会人口特征（如年龄、性别、教育程度、社区角色等）如何影响权重分配和标准选择，并建议超越集体排名，调查不同利益相关者群体的特定决策模式，以识别系统性的优先策略差异，为共识构建和针对性实施策略提供支持。