《International Journal of Forestry Research》：Analysis of Farmers’ Vulnerability and Agroforestry-Based Adaptation Strategies to Climate Change and Variability in Ezha District of Gurage Zone, Ethiopia
编辑推荐：
该研究调查了埃塞俄比亚古拉格地区Ezha区各农业生态区中农民对气候变化与变率的脆弱性状况和适应策略。研究人员采用横断面研究设计和多阶段抽样技术。通过访谈计划从190名农民处收集了原始数据，并辅以焦点小组讨论和关键知情人访谈，而二次数据则收集自Google Sc
该研究调查了埃塞俄比亚古拉格地区Ezha区各农业生态区中农民对气候变化与变率的脆弱性状况和适应策略。研究人员采用横断面研究设计和多阶段抽样技术。通过访谈计划从190名农民处收集了原始数据，并辅以焦点小组讨论和关键知情人访谈，而二次数据则收集自Google Scholar数据库及各相关办公室。研究人员运用生计脆弱性指数（LVI）、描述性和推断性统计以及多分类逻辑模型（multinomial logit model）来分析数据。研究结果表明，Dega农业生态区表现出更高的暴露度和敏感性、较低的适应能力，而Woyina Dega农业生态区则显示出较低的暴露度和较高的适应能力。总体而言，Kolla农业生态区是最脆弱的区域，其次是Dega，而Woyina Dega脆弱性最低。研究结果还表明，约82.6%的农民采取了多种策略来适应气候变化与变率。在Dega、Woyina Dega和Kolla农业生态区，分别约有64%、64.7%和45.3%的农民实施了水土保持、农林复合实践和改良作物品种作为主要策略。研究发现，农业生态环境（agroecological setting）、农田面积、农业经验和培训机会显著影响适应气候变化与变率的策略选择。研究得出结论：研究区域内各农业生态区的农民脆弱性状况和适应策略存在差异。最后，研究人员建议将基于农业生态的适应策略作为关键干预措施，以降低脆弱性并减轻气候变化与变率的不利影响。
**研究背景、问题及研究目的**
全球自20世纪50年代以来已观测到气温升高、极端海平面上升和强降水事件频发，气候变化与变率深刻影响全球系统。低收入和中低收入国家尤其受到冲击，因数百万人口依赖雨养农业。埃塞俄比亚是全球最易受干旱影响的国家之一，气候变化导致2000至2010年间近3800万人生活受扰。以往研究指出，低地农业生态区暴露度最高，高地敏感性最高，而中地区适应性最强；总体低地最脆弱，次为高地。在古拉格地区，气候变化与变率通过加剧土地退化、降低土壤保水能力等方式威胁农民生计。脆弱性是动态且情境依赖的问题，受社会经济特征和基础设施影响。为有效应对气候挑战，需实施水土保持（SWC）、改良作物品种、造林及农林复合（agroforestry）等适应策略。然先前研究多聚焦国家、区域或地区尺度，未能细致分析各农业生态区的局部差异，导致适应性干预设计不足。本研究因此旨在分析埃塞俄比亚古拉格地区Ezha区各农业生态区中农民的脆弱性状况及适应策略，回答三个问题：各农业生态区的脆弱性水平、主要适应策略及其决定因素。论文发表在《International Journal of Forestry Research》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用横断面研究设计与多阶段抽样技术，从Ezha区的三个农业生态区（Dega高地、Woyina Dega中地、Kolla低地）中随机选取6个kebele（村），从5736户中按比例确定190户样本（Dega 86户、Woyina Dega 51户、Kolla 53户）。原始数据通过结构化问卷、焦点小组讨论（FGD）和关键知情人访谈（KII）收集，二次数据源自Google Scholar等数据库及当地办公室。数据分析运用生计脆弱性指数（LVI）评估暴露度、敏感性和适应能力，描述性和推断性统计（卡方检验）分析适应策略分布，多分类逻辑模型（MNL）识别适应策略的决定因素。样本队列来源为Ezha区三农业生态区的农户。
**研究结果**
**3.1 气候变化与变率的脆弱性状况**
**3.1.1 脆弱性评估的主要及子成分**
研究人员通过九大主要成分（社会人口特征、农业技术、生计策略、食物、生态系统、水、健康、自然灾害、气候变化与变率）及29个子成分计算LVI。结果显示：Dega在社会人口特征（指数0.309）、食物（0.755）、生态系统（0.493）、水（0.485）和自然灾害（0.303）方面脆弱性最高；Woyina Dega在农业技术（0.613）、生计策略（0.589）和健康（0.353）方面脆弱性最高；Kolla在气候变化与变率（0.418）方面脆弱性最高。
**3.1.2 暴露度、敏感性及适应能力**
进一步计算LVI-IPCC框架的三个构成因子：Dega的暴露度最高（0.357），其次是Kolla（0.342）和Woyina Dega（0.280）；Dega的敏感性最高（0.472），高于Woyina Dega（0.429）和Kolla（0.389）；Woyina Dega的适应能力最高（0.513），高于Dega（0.448）和Kolla（0.405）。总体LVI-IPCC估计值：Kolla（-0.025）最脆弱，Dega（-0.041）次之，Woyina Dega（-0.119）最不脆弱，表明暴露度与敏感性高而适应能力低增加了脆弱性。
**3.2 农民适应气候变化与变率的策略**
82.6%的农民采用了适应策略。各农业生态区策略不同：Dega中64%采用水土保持（SWC）、19.8%采用作物多样化；Woyina Dega中64.7%采用农林复合、9.8%采用改良作物品种、3.9%采用作物多样化；Kolla中45.3%采用改良作物品种、20.8%采用农林复合、18.9%采用SWC。卡方检验显示策略选择在农业生态区之间差异极显著（p<0.001）。
**3.3 适应策略的决定因素**
多分类逻辑模型（MNL）回归显示，模型拟合良好（LR chi2=331.74，Pseudo R2=0.5717，p<0.001）。显著变量包括：农业生态环境（Dega增加作物多样化概率20.92%，Kolla增加改良作物品种概率44.72%），性别（男性增加SWC概率25.44%），土地面积（每增加1公顷减少作物多样化概率7.11%），农业经验（每增加1年增加农林复合概率0.57%），以及培训机会（增加SWC概率26.24%）。农地收入也对改良作物品种和作物多样化有显著正向影响。
**总结与结论**
研究得出：农民脆弱性和适应策略在农业生态区之间存在显著差异。Kolla农业生态区因高暴露度、高敏感性和低适应能力而最为脆弱。约82.6%的农民采用了多样性策略。影响适应策略的关键决定因素包括农业生态环境、性别、土地面积、农地收入、农业经验和培训机会。研究人员建议针对Kolla脆弱农民制定情境化政策，加强农林复合实践并推广多用途树木种植，在Dega加强SWC合作，并通过培训提升适应能力。研究结论翻译如下：本研究发现，研究区域内各农业生态区中农民的脆弱性状况和适应气候变化与变率的策略存在显著差异。结果显示，高暴露度和敏感性结合低适应能力相对增加了农民在各农业生态区中的脆弱性。因此，Kolla农业生态区的农民比Dega和Woyina Dega更易受气候变化与变率影响。约82.6%的农民采用了多种策略，其余17.4%未采取任何措施。多分类逻辑模型表明，农业生态环境、性别、土地面积、农地收入、农业经验和培训机会是影响适应策略的关键因素。本研究指出了影响适应策略的多方面因素，建议相关机构应针对Kolla高脆弱农民制定并实施综合且情境化的政策，优先考虑各农业生态区的具体制约因素和潜力。当地政府应推广多用途树木种植以应对土地稀缺和气候变化影响，村级发展专员应提供气候变化与变率培训，县政府应推广有效农业技术并实施农技推广项目。
