社区管理的季节性塘堰灌溉系统下小农户水稻种植的气候智慧农业实践双利益相关者优先排序：来自斯里兰卡的证据

《Climate Smart Agriculture》：Dual-stakeholder prioritisation of climate-smart agriculture practices for smallholder rice farming in community-managed seasonal tank irrigation systems: Evidence from Sri Lanka

　　

多准则决策分析（Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA）对气候智慧农业（Climate-Smart Agriculture, CSA）实践进行了优先排序。推广官员采用了层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）；农户采用了直接评分法。认证品种、养分管理和杂草管理排名最高。推广官员与农户在收入增益和气候信息服务方面的分歧最大。排名反映了利益相关者感知的优先序，用于指导针对具体情境的验证。

气候变化对适应能力有限的小农系统构成严重威胁，尤其在气候脆弱的发展中地区，降雨格局改变、季风 onset 失常和干旱加剧不断削弱作物产量、农户收入和粮食安全。气候智慧农业（Climate-Smart Agriculture, CSA）旨在同时提高生产力、增强气候韧性和减少温室气体（Greenhouse Gas, GHG）排放，但实际采用率持续偏低，主要原因是CSA有效性高度依赖具体情境，而现有优先排序框架存在三个明显缺口：一是多数多利益相关者框架未根据不同群体的知识类型和技术能力校准评估工具；二是多数框架将产量提升与经济回报合并为单一生产力支柱，掩盖了产量与农户盈利之间的权衡；三是针对社区管理的季节性塘堰灌溉这一结构性独特类型，缺乏系统的CSA优先排序证据。为此，研究人员在斯里兰卡阿努拉德普勒区（Anuradhapura District）的社区管理季节性塘堰灌溉系统中，应用一种参与式双利益相关者多准则决策分析（Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA）框架，对十项专家验证的CSA实践进行优先排序。

研究人员采用横断面混合方法设计，分三阶段开展：先通过范围审查和专家咨询确定候选实践；再由15名成员组成的专家小组依照预定义标准筛选出十项农户可应用的CSA实践；随后对两组利益相关者采用能力匹配的不同工具进行调查。55名推广官员（来自北中省农业部，普查邀请，应答率84.6%）完成层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）两两比较；100名小农户（来自五个高气候脆弱性分区，多阶段随机抽样）完成1–9级直接重要性评分。评价标准包括生产力、收入、韧性和减缓四个维度，其中生产力与收入被明确拆分为独立准则。两组数据分别按工具匹配方式聚合，再以预指定的0.5:0.5权重整合为综合优先得分，并通过权重扰动、极端权重和全局蒙特卡洛敏感性分析检验排序稳健性。

研究得出以下主要结果。3.1 标准权重与群体间一致性：两组均赋予生产力最高权重（推广官员EO=0.380，农户SF=0.375），减缓最低（EO=0.146，SF=0.125）；但官员将韧性排第二（0.284）、收入第三（0.191），农户则相反（收入0.290，韧性0.210）。Kendall τ=0.667，方向一致但推断能力有限。3.2 各标准下的局部优先得分：全部275个AHP矩阵的一致性比率（Consistency Ratio, CR）均低于0.10；农户评分的Kendall W介于0.398–0.417，呈中等显著一致性。生产力与收入局部排序高度相关（官员Spearman ρ=0.903，农户ρ=0.879），但仍存在实践层面差异，支持保留两个独立准则。3.2.1 生产力：认证气候韧性水稻品种在两组均列第一，综合植物养分管理（Integrated Plant Nutrient Management, IPNM）与综合杂草管理（Integrated Weed Management, IWM）分别列第二、第三，深耕位列第九。3.2.2 收入：认证品种仍列第一；最大分歧出现在气候信息服务（官员第4，农户第8）和抛物式移栽（官员第6，农户第2）。3.2.3 韧性：认证品种第一，直播机最后；气候信息服务（官员第2，农户第6）和作物多样化（官员第3，农户第7）分歧最大。3.2.4 减缓：这是唯一两组首选实践不同的标准，官员首选IPNM，农户首选认证品种；需要强调的是，双方均是对感知减缓相关性评分，而非实测温室气体绩效。3.3 综合得分、最终排名和群体间汇聚：综合得分产生四个政策层级。第一层级（排名1–4）包括认证气候韧性水稻品种、IPNM、IWM和抛物式移栽；第二层级（5–6）为气候信息服务和作物多样化；第三层级（7–8）为综合病虫害管理（Integrated Pest Management, IPM）和适时整地；第四层级（9–10）为深耕和机械直播（条播机）。综合排序的组间秩相关显著（Spearman ρ=0.806, p=0.005）；经Bonferroni校正后，生产力、减缓及综合排序保持显著，收入和韧性维度被解读为探索性结果。3.4 敏感性分析：在权重扰动、单组排序及20,000次全局随机扰动中，认证品种始终第一，IPNM和IWM稳居前三；仅当官员权重≥0.80时，抛物式移栽与气候信息服务才在第四位互换，表明核心排序高度稳健。

讨论部分指出，两组在生产力权重上的高度一致反映了产量稳定性在该系统中的核心地位，但官员更看重系统性适应能力，农户更关注当期生计回报。减缓权重普遍较低，说明减缓协同效益必须转化为农户可感知的经济价值才能影响采用。低排名实践多受制于集体水治理约束、技术服务和市场不确定性。气候信息服务与作物多样化的中位分歧揭示了技术—制度知识与经验—操作知识框架的系统性差异，单利益相关者设计无法揭示这一点。方法上，将生产力与收入拆分能够暴露特定实践在产量与盈利能力之间的权衡；全部AHP矩阵均通过个体层面一致性检验，支持该双工具框架的可转移性。研究还指出，排名反映的是利益相关者感知优先序而非实测田间表现，实际采用还取决于种子与投入品可得性、技术服务和市场条件。未来需在多季重复验证、跨区域复制，并通过田间对照试验检验中位实践的协同组合假设。

研究结论翻译：本研究应用双利益相关者MCDA框架，对斯里兰卡阿努拉德普勒区社区管理季节性塘堰灌溉下小农户水稻种植的十项专家验证CSA实践进行了优先排序。该框架整合了55名推广官员的AHP评估和100名小农户的直接评分评价。两组在最高和最低优先实践上系统性收敛，而中位分歧源于不同的利益相关者知识框架，而非测量不一致。这些发现得到了全部275个EO AHP矩阵个体层面一致性验证的支持。认证气候韧性水稻品种、IPNM和IWM构成跨利益相关者群体及所有权重情景下的稳定顶层核心，包括单组和全局扰动分析；抛物式移栽在均衡权重范围内补全了第一层级。这些实践因具备田块层面可实施性、对集体基础设施和用水治理依赖低、在当季可感知的生产力或收入相关性以及与现有推广体系兼容，而被识别为最强烈的利益相关者优先实践，并成为田间验证和情境化推广规划的优先候选。研究将生产力与收入操作化为独立维度，揭示了聚合框架掩盖的实践层面权衡，并展示了一种能力差异化的双工具MCDA设计，可作为可转移、可情境调整的CSA优先排序方法。由于研究结果表达的是利益相关者感知优先序而非实测田间表现或采用可能性，经验排名仅适用于高脆弱性旱区季节性塘堰灌溉系统，推广至其他农业生态背景需通过应用同一框架进行重复和情境验证。在此界限内，该双利益相关者框架为识别本地相关的适应与减缓候选实践、支持社区管理灌溉系统的推广定向和适应规划提供了决策支持途径。