全球气候变化背景下农业脆弱性评估方法研究进展

全球气候变化背景下农业脆弱性评估方法研究进展*
摘要：本文在阐明农业气候变化脆弱性概念的基础上，归纳了农业气候变化脆弱性评价研究的三种主要方法——模型模拟研究、指标评价研究和统计函数分析研究，指出农业气候变化脆弱性的评价研究中存在的问题和发展方向。

关键词：气候变化；农业；脆弱性；评估方法
近年来，全球气候变化已引起人们广泛关注。

政府间气候变化专门委员会（IPCC）第三次评估报告中指出：20世纪全球平均地表温度升高0.6 ℃，可能是近1000a来增温最明显的一个世纪。

根据不同的温室气体排放情景，利用30 多个全球耦合模式和区域气候模式模拟和预测，结果表明:未来100a全球平均地表温度将上升1.4～5.8 ℃，海平面将上升9～88 cm[1]。

全球气候变化对各个部门都有不同程度的影响，其中农业部门是最为敏感和脆弱的[2]。

气候变暖、变干或变湿都将引起农业生态环境、生产布局和结构的变化，进而影响粮食生产危及国家的粮食安全[3]。

常规的气候变化影响评估研究一般只选择某种特定的环境胁迫力, 如全球气候变化，并估测这种环境胁迫力可能产生的一些重要的经济和生态影响。

很难为决策者提供解决全球性问题的有效手段，特别在考虑多种环境胁迫力影响的情况时，更是无法提供战略性的指南。

而脆弱性评估则能阐明某一特定经济部门或资源系统受气候变化等不同胁迫作用影响所产生的风险及不良后果，弥补常规气候变化影响评估的不足[4]。

本文综述近期国内外有关农业气候变化脆弱性研究状况及其评估方法，为我国农业气候变化脆弱性研究提供借鉴。

1 脆弱性的内涵
脆弱性一词最早出现于地学领域的风险和灾害方面的文献中，但是在不同领域有着不同的认识和理解[5]。

在自然灾害研究中的脆弱性是指个体或群体受自然灾害影响程度及从事件影响中恢复程度的度量[6]；社会学家则认为脆弱性是由决定人们应对压力和变化能力的一系列的社会经济因素构成[4]。

美国农业部的Reilly针对局地系统对气候变化的脆弱性，将脆弱性定义为：在一定地区，很难通过适应措施改变的气候变化负面影响的程度；联合国粮农组织（FAO）将脆弱性定义为：存在可能导致地方居民出现食物安全问题或营养不良的因素[7]；Downing针对脆弱性的不同理解，总结了1985-1992年间许多科学家有关脆弱性问题的研究成果，认为脆弱性主要包括三个方面：首先脆弱性应作为一个结果而不是一种原因来研究；其次针对其他不敏感因子而言，其影响是负面；最后脆弱性是一个区别于社会经济集团或地区的相对概念，而不是一个绝对的损害程度的度量单位[8]。

IPCC自第一次评估报告公布之后，对脆弱性问题就一直比较关注[9]。

在1995年的第二次评估报告公布中将脆弱性初步定义为：一个自然或社会系统容易遭受到来自气候变化持续危害的范围或程度，并指出脆弱性不仅取决于系统对气候变化的敏感性，还与系统对新的气候条件的适应能力有关[10]；随着脆弱性问题研究的不断深化和普及，2001年IPCC在第三次评估报告中，给脆弱性下了更为明确的定义，脆弱性是指系统容易遭受或没有能力应付气候变化（包括气候变率和极端气候事件）不利影响的程度，是系统内的气候变率特征、幅度和
*收稿日期：
基金项目：中英气候变化对农业的影响（二期）合作项目
作者简介：唐为安（1980-），江苏阜宁人，工程师，主要从事气候变化影响及脆弱性研究。

变化速率及其敏感性和适应能力的函数[1]。

目前，IPCC关于脆弱性的定义在气候变化研究领域已得到普遍认可。

2农业气候变化脆弱性评估
2.1 研究现状
农业气候变化脆弱性研究就是通过确定农业生态系统对气候变化的敏感程度，并结合其他部门综合研究国家或地区农业系统的适应能力，提出可行的适应对策和措施，用以指导农业生产和决策者决策，促进农业、资源、环境的可持续发展。

到目前为止，农业气候变化脆弱性还没有明确的定义。

孙芳等参考IPCC关于脆弱性的定义，将农业气候变化脆弱性定义为：农业系统容易受到气候变化（包括气候变率和极端气候事件）的不利影响，且无法应对不利影响的程度，是农业系统经受的气候变异特征、程度、速率以及系统自身敏感性和适应能力的反应，是敏感性和适应能力的综合体现[11]。

农业气候变化脆弱性研究起始于20世纪80年代末，当时主要研究有关粮食生产对气候变化的脆弱性，通过定性的分析确定哪些地区和人群对未来气候变化引起的饥荒是脆弱的[8]。

1988年 11月IPCC成立，开始全球气候变化的影响评估工作，使农业气候变化脆弱性问题受到国际广泛关注，可以称之为第一阶段农业脆弱性研究，主要通过作物模型和气候模型相结合的方法来分析作物的产量、生长期等对温度、降水、辐射等因素变化的脆弱性，研究区域也从全球或半球转向一个国家或地区，但此阶段主要关注的是自然因素方面，对环境、社会经济等方面的影响因素考虑的较少[2,12]。

直至2001年IPCC第三次评估报告中指出，未来的气候变化脆弱性研究应当综合考虑暴露程度、敏感性和适应能力等方面的信息，通过定量的方法，提供更为具体的气候变化的潜在影响及不同地区、国家和社会经济团体对其的脆弱性程度的信息[1]。

至此，国际研究机构及各国学者开展了以综合气候、环境和社会经济等方面的因素以适应能力作为脆弱性内生因素的第二阶段的农业气候变化脆弱性研究[13-15]。

国内最早由林而达通过对全国降水量和蒸发量的统计分析，划分了我国农业气候变化敏感区，并通过五个适应能力方面的指标，对我国农业的气候变化脆弱性进行分析，得出农业气候变化脆弱性分布图[3]。

针对农业气候变化脆弱性定量评估过程中仍存在的不确定性问题，蔡运龙[16]定性地分析了全球气候变暖对农业的影响及其农业系统的脆弱性，并提出了相应的适应对策和建议。

但是对于农业气候变化脆弱性的研究方法一直未有阐述。

刘文泉和王馥堂[17-18]根据IPCC对脆弱性的定义，选取农业气候敏感性和适应能力方面的20多个指标，通过专家打分和层次分析法（A nalytic Hierarchy Process, AHP）相结合确定指标的权重，系统地分析了黄土高原地区农业生产的气候脆弱性，为进一步进行农业气候变化脆弱性研究提供了依据。

敏感性（Vp1）、适应能力（Vp2）和脆弱性（Vp）的具体计算方法：Vp1=∑Xi×Wi （1）
其中Xi表示某地区第i种指标的得分值，Wi表示第i种指标所占权重；
Vp2=∑Yi×Wi-∑Zi×Wj （2）
其中Yi表示影响某地农业生产的有利因素指标值，Zj表示不利因素指标值，Wi、Wj
表示相应的权重。

Vp=Vp1/Vp2，（3）
此外，还有学者利用气候模型与作物模型相结合的方法研究了农业气候变化脆弱性[19-20]。

2.2研究方法
农业气候变化脆弱性评估是气候变化脆弱性评估的一个重要方面，现有的研究主要根据
IPCC和联合国气候变化框架公约 (UNFCCC)研究方案，按确定研究区域或对象，分为选择研究方法、检验灵敏度、选择情景、评估生物物理/社会经济影响、评估适应能力、制定适应对策等几个步骤进行的[21]。

此外，联合国环境规划署（UNEP）荷兰环境研究所（the Institute for Environmental Studies，IVM）的指导手册、英国Tyndall 中心还对农业脆弱性评估方法进行了阐述[22]。

文献中有关农业气候变化脆弱性评估方法，主要是定量评估方法，可以归纳为三类，模型模拟研究、设定指标评价研究和统计函数分析。

2.2.1模型模拟
模型模拟研究是进行农业气候变化脆弱性研究最常用也是重要的方法之一，特别是在定量研究中，主要以作物产量作为最终衡量标准来确定农业系统的气候变化脆弱程度，目前主要有计量经济模型模拟、复合模型模拟、综合模型模拟等三种方法。

1) 计量经济模型
计量经济模型是由一系列子模型构成的非线性模型，通过子模型对于外界变量（如，温度、降水、辐射等）的变化来解释或预测模型的内在变量（土壤、天气、遗传特性及管理措施等）的状态改变，最终以作物产量来衡量对气候变化的脆弱程度[23]。

此方法可以较容易地进行农业气候变化敏感性分析，但存在的问题是这些子模型可能不能很好的表示一些重要的非线性特征，如对外界变量在一定范围内的变化的模拟。

如运用于农业脆弱性评估中的作物环境资源综合模型（Crop Environment Resource Synthesis, CERES）属于此类[24]。

2）复合模型模拟
复合模型模拟是通过作物模型与经济决策模型相结合，以一种模型的模拟结果作为输入量输入到另一种模型中，来模拟农业对气候变化的脆弱性[25]。

此类方法可以通过两种方式来模拟农业气候变化脆弱性，一种是以一定的经济决策措施作为作物模型的输入量，得出作物产量并以此作为衡量脆弱性的标准；另一种就是以作物模型在一定的气候条件下模拟的产量作为经济决策模型的输入量，来决定为适应当前气候条件所需采取的相应的适应措施。

但是这类模型在农业气候变化脆弱性评价过程不能完全的表示生物物理过程和经济决策制定过程中的一些重要关系[23]。

3）综合模型
综合模型模拟同时将生物物理因素和经济社会因素综合到一个模型中，模拟农业对气候变化的脆弱性，即同时考虑农业的气候敏感因素及自身的适应能力因素，这样就能比较全面、客观地分析农业的气候变化脆弱性程度，也可消除前两种方法中的缺点，是今后运用模型模拟农业脆弱性的主要方法[13]。

2.2.2 设定指标评价研究
另一种常用于定量评价农业气候变化脆弱性的方法称之为指标评价法。

该方法利用指示农业系统对气候变化的响应，或者是以能够反应农业系统状况及其敏感性、适应能力等方面的指标来衡量脆弱性。

农业气候变化脆弱性是一个多尺度，多学科的问题，到目前为止，对于采用哪些指标来衡量农业系统的脆弱性还没有一个明确的标准。

除确定评价指标外，对不同指标权重的赋值也是研究工作的关键。

目前确定权重使用的方法主要有专家咨询法和层次
分析法（AHP）。

1 专家咨询法
专家咨询法也称为代尔斐（Delphi）法，是将所需解决的问题，通过问卷方式，反复向专家咨询直到使各位被调查专家达成比较一致意见的一种群体决策过程，是目前确定脆弱性指标权重及脆弱性程度衡量标准的主要方法之一[26]。

2 ）层次分析法（AHP）
层次分析法是1973年美国T. L. Saaty以模糊聚类分析和模式识别理论为基础建立的，其运用系统观点把研究问题系统化与模型化，是一种综合评价方法，可用于解决具有相互联系、相互制约的多因素复杂问题[27]。

在农业脆弱性评价中，设有P 个评价等级，在研究区内共有n 个控制点，每个控制点要考虑的一级因素有m 个，每个一级因素又有Ki （i = 1 ,2 , ⋯, m）个二级因素。

可构建三层层次结构模型：目标层（敏感性和适应能力）；约束层（一级评价因素，如气候因素、生态环境因素、社会经济因素、农业生产条件因素等）；指标层（二级评价因素，如干燥度、水土流失率、非农业社会总产值比例、人均耕地等）。

首先进行指标间两两重要性比较，建立判断矩阵，然后通过层次单排序和一致性检验得出各指标的权重[26]。

目前在设定指标评价农业气候变化脆弱性的研究中，常常是将专家咨询法和层次分析法相结合进行脆弱性的分析研究[17,28]。

2.2.3 统计函数分析研究
农业脆弱性可以通过一系列的观测指标（统计量）结合函数方式来表示，对照历史统计数据对每个脆弱性指标设定其抗衡区间，在进行脆弱性评估时，如果观测指标值介于抗衡区间内，则认为系统是稳定的或脆弱性程度比较低甚至没有脆弱性，如果高于或低于抗衡区间，结果则反之。

如Reilly[7]提出的损失函数法：
L（C）=f（C）×g（C）（4）
其中：C 表示气候因素；f（C）表示该因素发生变化的可能性；g（C）表示某农业因子对C变化的敏感程度。

当一个地区灾害发生时的某农业因子L（C）大于该地区历史统计的L（C）时,即认为该地区的某农业因子相对于气候因素C的变化是脆弱的。

由于农业脆弱性是一个综合多因素的复杂问题，需要使用多个指标来表示，常规统计分析方法一次只能对一个指标进行脆弱性分析，这样对于多指标的农业系统来说，就可能出现某些指标表示的系统脆弱性减少，而另一些指标表示的脆弱性却增大了，带来系统内的不一致性，这样就需要作进一步的综合分析。

因此通过各指标间的统计关系建立的函数模型，即以一个综合敏感性和适应能力的指标来表示系统的脆弱性，就显得十分必要。

Antle等人通过经济方式，用函数：
V=f（x，z，c，p，w）（5）
分析了农业气候变化的脆弱性与适应能力及空间异质性的关系。

其中，V表示单位时间内农业生产系统的收益；x表示管理措施, 如农业生产投入、管理和时间等；z表示各种影响生产的资本（自然资本，如土壤；物理资本，如土地利用和机械化程度；还有人和社会资本）；c表示气候因素（如CO
浓度增加，温度，降水变化等）；p表示农产品的输出价格；w表示
2
农产品的输入价格[29]。

3 结论与讨论
（1）研究方法有待改进
目前农业脆弱性评价大多停留在定性水平和气候变化影响分析方面，着重于表述脆弱性的来源，而对适应能力方面的分析研究相对较少。

随着研究手段的不断提高，新的技术，如地理信息系统（GIS）被运用到农业脆弱性评估中来，给评价提供了更为直观便捷的工具[3,17-20]。

在评价环境和生态系统脆弱性方面的很多方法已逐渐发展完善起来，可以为农业脆弱性评估研究所借鉴，如模糊聚类分析和人工神经网络模型等[30,31]。

（2）加强评价指标的建立，提高脆弱性评价的全面性
目前，对于采用哪些指标来衡量农业系统的脆弱性还没有明确的标准。

在今后的研究工作中对农业脆弱性评价指标体系的研究还需要进一步的深入探讨，力求建立一个准确、客观、可操作性强的评价指标体系，提高脆弱评价的全面性。

（3）改进全球和区域气候模型，提高脆弱性评价的准确性
目前所使用的气候模型，存在精度不高、分辨率低、不能满足研究多层次需要的问题。

现有的各种全球和区域气候模型多是50×50（km2）或是更大尺度的，而且对降水的模拟效果相对较差[32-33]。

因此需要不断改进各种全球和区域气候模型，重点改进对气候变率、区域气候变化和极端事件的模拟[6]。

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