引言
农业生态转型日益被认为至关重要，尤其是由于其对水质和水资源的影响。然而，尽管政府做出了大量努力，特别是在欧洲，通过通常基于激励措施的监管框架，环境改善仍然有限（Lamine, 2011）。本文致力于一种更广泛的方法论途径，将农业生态变革重构为气候适应的杠杆，并通过结合叙事和模拟工具的参与式框架将其付诸实施（Alcamo, 2008）。本研究采用参与式方法，使当地利益相关者参与设计可持续农业实践，旨在减少未来气候约束对水质和水量的压力。通过这一过程开发的长期轨迹随后被转化为故事线和模型输入数据，并利用基于作物产量和氮素淋失等选定指标的模拟进行评估。
这些参与式前瞻过程面临的主要挑战之一是，参与农业和水利管理的当地行动者时间非常有限。因此，我们的方法倾向于有限的工作坊时间和透明性，这两项要求经常在情景开发的文献中被识别（Kosow, 2015, Jahel等, 2023）。考虑到时间限制，我们仅关注情景的同步维度（Alcamo, 2008）：2070年农业水系统的静态故事线，为利益相关者（特别是农民）提供了一个启发式切入点。选择2070年的时间范围是因为它能够考虑可能与今天大不相同的气候条件，并支持评估探索截然不同的未来路径所需的深刻结构性变化。这种方法建立在将定性和定量要素整合到参与式前瞻中的现有工作基础上（Delmotte等, 2017, Allain等, 2020, Volkery等, 2008），这在能源部门尤为突出（Ernst等, 2018, Weimer-Jehle等, 2016, Trutnevyte等, 2014, Fortes等, 2015）。然而，许多研究仍未阐明利益相关者的陈述是如何转化为故事线或模型输入数据的（Weimer-Jehle等, 2020, Kok等, 2011），尽管有从迭代交流（Volkery等, 2008）到现有情景的精简改编（Cairns等, 2013）的各种尝试。只有少数作者，尤其是Kosow（2015），探讨了从叙事到模型进行透明且稳健转化的理论基础。
确实，将利益相关者的贡献转化为情景和建模数据仍然是一个方法论上的黑箱。学者们强调缺乏构建叙事的明确指南（Tapinos, 2012），并呼吁采用系统化和明确化的程序（Van Asselt和van't Klooster, 2012, Kosow, 2015, Elsawah等, 2020a）。现有的许多工具包括：直觉逻辑（Wright等, 2013）、情景轴（Van't Klooster和van Asselt, 2006）、交叉影响平衡分析（Weimer-Jehle等, 2016）、未来轮（Bengston, 2016, Ernst等, 2018）、因果回路图（Kok等, 2006）和模糊认知图（van Vliet等, 2010），但每种工具在透明性、灵活性或适用性方面都存在局限性。在将情景与定量模型联系起来时，也会出现类似问题，其中不确定性不断累积，工作坊讨论与模型输入之间的可追溯性往往仍然不明确（Carlsen等, 2017, Elsawah等, 2020b）。从利益相关者驱动的量化（Volkery等, 2008）到迭代的转型路径/实现转型路径（TP/RTP）框架（Robertson等, 2017），再到越来越多地使用综合评估模型将情景转化为定量形式（Beck, 2018, Delmotte等, 2017），各种方法都试图弥合这一差距。尽管一些作者倡导将故事线与多个模型联系起来以扩大评估范围（Trutnevyte等, 2014），但文献在很大程度上仍然对将定性叙事转化为经验证且可重复的模型输入所用的具体程序保持沉默。
本文的主要目标是开发一个透明且资源高效的情景构建过程，清楚解释参与式工作坊的结果如何被转化为叙事故事和MAELIA农业水文模型（Tribouillois等, 2022）的输入数据，以支持更精细的参与过程（Cairns等, 2013, van Bruggen等, 2019）。本文回答以下问题：高度限制性且"精简"的参与式框架在多大程度上能够产生准确反映利益相关者愿景的一致情景？该方法旨在积极让工作坊参与者参与，以解决持续依赖专家判断的问题（Van't Klooster等, 2024）。本研究还探索了在综合评估模型（Geels等, 2016, Delmotte等, 2017）中整合定性和定量方法（Kosow, 2016），特别关注确保方法论的一致性（Morgan, 2012）。通过记录关键决策点并展示叙事和模型参数如何相互迭代影响，本文阐明了这一尚未充分探索的方法论空间。这种清晰度是通过在本研究中直接在苏费尔农业流域（法国东北部）进行的一个实际示例实现的，该示例从四个可用案例中选出，并结合对工作坊转录记录的详细解读进行分析。最后，讨论部分批判性地审视了在保留利益相关者叙事完整性和确保故事线及模型输入数据一致性之间的平衡，以及对情景开发边界的反思。
