亮文解读 | 致力于农业的可持续集约化——政策制定的系统方法

农业绿色发展 
Agriculture Green Development

「Mar 2020，Volume7 Issue1，第九篇」

▎亮文ID

Towards the sustainable intensification of agriculture — a systems approach to policy formulation

致力于农业的可持续集约化——政策制定的系统方法

发表年份 : 2020年

第一作者 : Leslie G. FIRBANK

通讯作者 : Leslie G. FIRBANK

 : l.firbank@leeds.ac.uk

作者单位 : 英国利兹大学

  Cite this article :  

Leslie G. FIRBANK. Towards the sustainable intensification of agriculture—a systems approach to policy formulation. Front. Agr. Sci. Eng., 2020, 7(1): 81‒89 https://doi.org/10.15302/J-FASE-2019291

 

 · 文章亮点 · 

       1. 实现农业的可持续集约化需要设定可量化的产出指标，将其作为制定政策的衡量措施。

       2. 科学衡量农业生产的绩效指标有助于建立模型，汇总绩效数据可以评估实现政策目标的进度。

       3. 与农业生产者共同设计的知识交流体系将有力支持农业可持续集约化的实现。

       4. 为了制定更加综合、符合农业动态变化的政策，需要进一步理解支撑农业系统发展的过程。

       5. 为实现粮食安全和环境友好的农业生产体系及政策制定，需要同时进行自上而下（Top-down）和自下而上（Bottom-up）的研究。

 

 · 摘    要 · 

       农业的可持续集约化包括保障粮食安全和农田的生态系统服务。本文建议采用项目管理方法来帮助指导农业政策以实现农业的可持续集约化。第一步是商定可衡量的指标，将正式的政策目标与农民个人更加多样化的目标相结合。第二步是评估当前农业生产的现状。农场规模的度量标准可用于处理涉及社会和环境领域的过程模型，并扩大到景观和国家的生产问题。一些政策目标可以通过临时干预来实现，而另一些则需要重新设计耕作制度。农场的绩效需要知识的研究以及技能的建设来提高。系统模型可以帮助确定策略干预的优先级。只有在明确政策目标并理解限制条件的情况下，才可以对土地利用进行正式的优化。在实践中，最佳方法可能取决于所需的操作规模，以及取决于可用资源和基础结构量。

 

 · 文章内容 · 

▎研究背景

       提高粮食产量，同时减少农业对环境造成的负面影响，是全球农业面临的挑战。显然，需要用更少的土地投入生产更多的粮食，挑战在于制定政策来实现这一目标。从更少的耕地中获取更多粮食的过程被称为可持续集约化。科学探究最初的重点是提高农业资源利用效率。研究表明，通过让农民采纳决策支持系统的投入建议，中国有可能在大范围内提高产量、提高盈利、减少投入、减少污染。这种方法寻求将投入水平与当地需求相匹配，因此可以被视为精确农业的一个大规模案例。其成功的原因在于重视与农民的接触。然而如何将这些大规模的政策目标与个体农民的愿望和要求相协调非常难。本文建议采用项目管理方法来帮助指导农业政策以实现农业的可持续集约化。首先，商定可衡量的指标，然后评估当前的农业生产现状，考虑和实施可能的干预措施，并对绩效进行评估。

▎商定可量化的指标，评估当前农业生产现状

       农业将提供一系列生态系统服务和其他社会效益，包括生产力、社会、人类、经济和环境方面。一个关键的政策挑战是制定既有意义又可实现的农场目标，一旦跨景观和区域整合，就可以实现国家目标，从而实现全球目标。在景观和流域范围内提供的生态系统服务，需要多种土地管理策略，并纳入一些社会经济、健康和生计问题。景观可以被设计用来增强生物多样性和多功能性，并且可以根据环境整合或分离农业和生物多样性。生态系统服务生产和需求可能存在很大的空间差异。生态系统服务的丧失，尤其是粮食生产，与大规模城市化有关。为这种复杂系统开发可用的目标十分困难。目前还没有一套完全整合的农业指标可以从农场到国家和全球范围内操作。在商定可衡量的结果方面存在真正的社会政治挑战。

       理想的农场绩效测度将允许不同农场和系统之间的比较、随时间的变化趋势以及适当模型的参数化。农场绩效评估应采用精细尺度的、可重新分列成高水平绩效指标的数据，以便在指标和结果的选择发生演变时具有灵活性。评估农场绩效的主要方法是对农民和其他利益相关方的调查、对农场及其环境的直接感知、利用外部来源和现有数据以及使用模型。最近，已经开展了反映农场业绩不同领域的农场调查，并可能用于解决在发展目标方面取得的进展。模型已被应用于农场管理数据中，可在没有专家的情况下推断环境结果。为减少对农民进行新的调查，一种方法是将农业环境模型应用于FADN或类似的现有数据，另一个是利用农民的自我报告，或者使用农场管理软件。最后，迅速发展地利用远程和本地传感器，加上数据分析，帮助提供关于当前农场业绩的报告，使管理更加精确，更大规模的研究更多地依赖于国家和区域数据库。

▎临时干预

       最近在英国进行的一项实践确定了一系列可以在各种条件下支持可持续集约化的做法，适用于没有精确目标的政策支持。其中包括使用抗逆作物品种、减少耕作、加入有机物质、改善牲畜营养和重新播种草地。一般而言，此类干预旨在支持单一结果，这可能与生产水平、生产效率和盈利能力、环境质量、消费者质量和动物福利以及社会影响有关。这种分析有助于根据当地需要对政策支持的特定结果进行优先排序，但是，需要根据预期结果来解释它们：例如，改良土壤管理可以减少流域内的发洪水的风险。这些干预措施旨在改善现有的农业系统，然而有时需要更彻底的转变，包括对耕作系统进行重新设计，例如农林业和保护性耕作。

表1 英国农场可持续集约化措施在时间、空间尺度上的预期成果

 

表2 预期成果对应的潜在可持续集约化措施

▎系统管理

       农业变化的驱动因素是环境（特别是气候）、贸易、社会经济（特别是劳动力和技术的可用性）和政策（支持和监管），了解因素间的相互作用十分重要。例如，利用英国的农业和环境数据建立系统模型，该模型可用于推断不同情景下的预期结果，反映气候变化中的广泛农业政策。在这个简化的现实模型下，似乎很难通过不断改进农业实践（即可持续集约化）来增加农作物和牲畜的产量并限制环境危害。因此，必须侧重于提高农民的能力，以改善他们的农艺和环境绩效，这意味着要建立研究、知识交流和能力建设的渠道。然后要识别农民的哪些措施最合适，由于生态系统服务需求的差异，政策制定也要考虑空间特异性。通常理想的方法是在农场或景观/流域上开发某种形式的优化土地利用方式。选择适当政策和干预措施的一种方法是检查它们在不同社会经济和气候变化中的稳定性，应优先考虑对变化不敏感的干预措施。第二种方法是支持生态农业或生态集约化，通过重新设计耕作系统来创造地方多样性。最后，必须使用遥感和调查对政策进行监测。

图1 英国农业生态系统的系统动力学模型。本文给出了1980–2050年不同情景下的模拟结果：(a)连续可持续集约化(蓝线)；(b)不再有可持续集约化(黑色)；(c)生物多样性可持续集约化(灰色)；(d)产量最大化(绿色)；(e)牲畜集约化(红色)

 

 · 结  论 · 

       在未来几十年里，提供一个既能满足人类需求又在环境上可持续的农业粮食系统是非常必要的，但它需要正式的规划和政策，因为一个真正有效的农业粮食系统不太可能仅由市场力量产生。同样，农业食品系统也不是存在于真空中，要成功地实现集成生产，还需要解决许多社会、环境和经济问题。满足对食物和其他生态系统服务的所有可能需求是不现实的，可能需要某种形式的需求管理。对政策制定者来说，这是一个非常具有挑战性的领域，因为失败的后果很高，而围绕任何特定政策所需的证据存在很大的不确定性。很难在自上而下的方法和更灵活的自下而上的方法之间取得平衡。在这种方法中，政策力求非常精确地针对变化目标，而更灵活的自下而上的方法则力求支持总体目标，并允许地方的灵活性和创新。在某种程度上，这一选择可能取决于所需行动的规模（例如，综合集水管理）、可用于支持政策的资源数量以及产生、执行和管理政策的现有基础设施。无论采取哪一种方法，实现粮食和环境安全的研究、能力建设和政策制定显然都需要既平行又交互的准则。
 

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