三种专业农业系统的可持续性和恢复力参与性评估

• 摘要
• 简介
  • 评估农业系统的可持续性和恢复力
  • 欧盟的集约化专业化农业
  • 本研究使用的概念
• 方法
  • 农业系统
  • 案例研究
  • 利益相关者的参与
  • 评估农业系统功能的可持续性
  • 评估弹性
• 结果
  • 农业系统参与者
  • 系统可持续性
  • 可持续发展指标的动态
  • 农业系统的弹性策略
  • 弹性属性
• 讨论
  • 农业系统可持续性评估
  • 农业系统恢复力评估
  • 方法
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

评估农业系统的可持续性和恢复力

可持续发展和农业的可持续集约化得到了充分的研究(Pretty 2008, Godfray 2015)，可用于可持续发展评估的多种框架和工具(Alkan Olsson等人2009,Arodudu等人2017,Sieber等人2018)。有几种方法是专门设计的，用于用参与式方法评估多维可持续发展和可持续发展(Morris等人2011,Delmotte等人2013,König等人2013,Vaidya和Mayer 2014)。然而，这些研究并未用于研究农业的弹性，即农业系统在冲击和挑战背景下的稳健性、适应性和可转换性(Meuwissen等，2020)。许多研究对农业和粮食系统恢复力研究的运作化研究做出了贡献(例如，Callo-Concha和Ewert 2014, Ge等人2016,Prosperi等人2016,Peterson等人2018)。只有少数人考虑同时解决农业可持续性和恢复力问题(例如，Tendall等人2015年，Meuwissen等人2019年)。我们认为可持续性和恢复力是两个独立但往往互补的概念，它们可能相互影响，也可能不相互影响，这取决于情况(Marchese et al. 2018)。评估可持续性和恢复力是必要的，以超越静态的可持续性评估和解释动态。还需要解决这两个问题，以确定不可持续但有弹性的系统，或反之亦然。应对已知的和新的冲击和压力需要韧性，以跟踪通向更可持续系统的路径。其他研究人员研究了农场的恢复力和可持续性(例如，Darnhofer 2010, 2014)，但没有讨论整个农场系统，在这个系统中，农场之外的多个参与者也发挥着重要作用。 Ashkenazy et al. (2018) address resilience at farm and regional level, but lack the perspective of a well-defined resilience assessment framework and the attention for the role of different actors. The latter can be evaluated with a participatory assessment that is necessary to adequately address perspectives and issues of multiple actors and issues. Currently, multiple resilience assessment frameworks are available (Quinlan et al. 2016, Douxchamps et al. 2017). The “wayfinder guide” of the Stockholm Resilience Centre (https://wayfinder.earth/)提供了一个广泛的框架，用于整合社会-生态系统的多重、迭代的可持续性和恢复力评估，包括持久性、适应性和可转换性的概念。然而，据我们所知，目前还没有一个单一的框架，专门为一天的研讨会设计，将农业系统的多维可持续性和恢复力(具体的和一般的)评估结合起来，包括所有三种恢复力能力的概念，即鲁棒性、适应性和可转换性。

本文旨在提出并测试一种参与式综合评估(PIA;Toth 2001, Ridder和Pahl-Wostl 2005)，以解决农业系统的可持续性和弹性问题。PIA与其他方法相结合，可以促进以下步骤可区分的项目周期:数据收集和分析、计划、实施以及监测和评估(Ridder和Pahl-Wostl 2005)。在本文提出的PIA中，重点是在项目周期开始时的数据收集和分析。参与性投入可以从利益攸关方的角度确定系统的最重要指标。识别这些指标是确定系统身份的第一步，即映射其最重要的结构和反馈机制(Cumming和Peterson 2017)。参与式投入还可以评估不易测量的变量，例如，社会变量，如满意度或作为农民的自豪感。来自社会领域的变量对系统功能具有潜在的重要性，但在土地利用等相关研究中往往被忽视(Gliessman 2015, Winkler et al. 2018)。参与式研究还揭示了对一个系统的目标和功能的看法的差异，这是评估可持续性和恢复力时重要的考虑因素(Robards et al. 2011)。

欧盟的集约化专业化农业

该框架通过三个研讨会应用于欧盟的三种集约化、专业化的农业系统。在不同地区以三种耕作制度为例进行研究，可以展示该框架在不同条件下如何工作。在我们的案例研究中，一个共同点是耕作系统的集约化和专业化，这也允许评估在耕作系统之间进行比较的框架的使用。在本研究中，将所提出的框架应用于密集的、专业化的系统，从不同的角度来看是相关和有趣的。就代表性而言，欧盟内生产的大部分食品是由中等到高度集约化、专业化的农业系统提供的(Andersen et al. 2007)。在可持续性方面，更密集的农业系统通过规模经济获得更高的产量和收入(Peterson等人2018年)，但也会对环境造成更大的压力，当然是单位面积的环境压力(Tilman等人2002年，Pretty和Bharucha 2014年)。在恢复力方面，专业化和集约化农业系统往往能在稳定的社会经济和生物物理环境下优化生产(Urruty et al. 2016)。然而，许多外部影响，如极端天气和市场波动的增加，创造了一个比大多数专门农业系统设计的更多变的生产环境。在这样的系统中，农场通常有相对较高的金融资本投资于生产设备，如果不进行再投资，就会造成重大损失(沉没成本)。沉没成本造成了个体农户的路径依赖和锁定，这使得如果新的挑战到来，整个农业系统难以适应和转型(Balmann et al. 2006)。 In addition, the professional network required for providing inputs to and processing outputs from intensive, specialized systems can create a lock-in of stakeholders’ interests inside and outside the agricultural system. Examples may refer to businesses that need to fulfill shareholder expectations regarding economic profit (Westley et al. 2011), or intellectual property rights in technology intensive agriculture (Plumecocq et al. 2018).

本研究使用的概念

在本研究中，我们将耕作系统定义为具有相对均匀的农业生态和社会条件的地理区域。在农业系统中，我们首先将一个农业部门及其农场作为关注的焦点，然后纳入农业系统中影响焦点农民的所有行为体，以及这些行为体本身也受到焦点农民的影响(Meuwissen等人，2019年)。我们对农业系统可持续性的工作定义是在环境、经济和社会领域充分发挥所有系统功能(参见，例如Morris等人2011,König等人2013)。显然，“足够”是规范的，并取决于环境门槛、经济和社会限制以及目标。对于弹性，我们区分了三种弹性能力:鲁棒性、适应性和可转换性。稳健是抵御和承受冲击和压力的能力;适应性是在不改变耕作系统结构和反馈机制的情况下，积极应对冲击和压力的能力;可转换性是一个系统重组其结构和反馈机制的能力(Meuwissen等人，2019)。我们与Walker和Salt(2012)一起认为，要评估弹性，我们需要区分特定弹性和一般弹性。评估特定的恢复力涉及“什么恢复力?””,“什么?，” and “for what purpose?” (Carpenter et al. 2001, Quinlan et al. 2016). General resilience relates to a system’s robustness, adaptability, and transformability, regardless the type of challenge or shock. General resilience is mainly assessed by looking at system principles that are presumably conveying resilience. The five principles for general resilience that we use in this paper are tightness of feedbacks, modularity, diversity, openness, and system reserves (Resilience Alliance 2010). Based on these principles, more concrete resilience attributes or indicators are needed to assess the general resilience of a specific system. Cabell and Oelofse (2012), for instance, present 13 resilience indicators for agro-ecosystems that are considered as conveying resilience to the system. Some of these indicators are somewhat linked to either robustness, adaptability, or transformability, although not in a consistent manner, as we will elaborate further in this study by addressing potential contributions of resilience attributes to the three defined resilience capacities. Appendix 1 provides an overview of all important concepts used in this study.

方法

为了研究当前农业系统的可持续性和恢复力，我们设计了欧盟农业系统可持续和恢复力参与式影响评估框架(FoPIA-SURE-Farm;Paas et al. 2019, Reidsma et al. 2019)。FoPIA-SURE-Farm包括五个不同的现有来源的元素。首先，在评估感知的可持续性方面，它受到参与性影响评估框架(foia;Morris等。2011,König等。2013)。第二，为了评估感知恢复力，实施了恢复力评估框架(RAF;弹性联盟2010)。第三，在可持续发展指标的动态分析方面，我们引入了Herrera(2017)在系统动力学建模中使用的参与式技术。第四，总体恢复力是根据Cabell和Oelofse(2012)提出的恢复力属性列表进行评估的，该列表为农业系统评估提供了定制和补充。最后，FoPIA-SURE-Farm建立在Meuwissen等人(2019)在SURE-Farm项目(https://surefarmproject.eu)．Meuwissen等人(2019)提出通过回答以下问题来调查农业系统的恢复力:(a)什么恢复力?(定义养殖系统);(b)什么弹性?(识别挑战)，(c)弹性的目的是什么?(确定农业系统向社会提供的主要商品和服务)，(d)什么复原能力?(评估鲁棒性，适应性，以及可转换性)，(e)什么弹性属性?(确定向系统传递弹性的系统特征)。这些问题促进了与弹性相关的一般和具体研究主题的框架定性和定量研究方法可以应用。

农业系统

与农场层面的研究相比，农业系统层面的研究考虑到了在类似的一体化水平下存在的挑战(Peterson等人，2018年)，例如一个地区农场数量的减少和特定的气候变化。beplay竞技此外，在农业系统层面，可以包括在面临挑战时影响系统动力学的过程和参与者，如利益相关者与环境的互动(Urruty等人2016年)和自组织(Cabell和Oelofse 2012年)。因此，在这个层面上，系统动力学并不完全是由于外部挑战，而是包括不同参与者适应和转变的策略(Cumming et al. 2017)。与此同时，农场系统高于农场(Giller 2013)，在农场上仍然可以听到个体利益相关者的声音(Cabell和Oelofse 2012)，在参与式环境中允许多个利益相关者参与。

案例研究

讲习班在三个专业农业系统案例研究(CS)中举行:Veenkoloniën的淀粉马铃薯生产(nl -淀粉马铃薯)，比利时佛兰德斯的乳制品生产(BE-Dairy)，意大利拉齐奥的榛子生产(it -榛子)。nl -淀粉马铃薯是一种资本和投入密集型系统，单位投入的经济生产率相对较低(表1)。主要土壤为沙质，含有大量的非活性有机质。最具经济效益的作物是淀粉马铃薯，通常与谷类和甜菜一起以1:2或1:3的比例轮作种植。有些农场还种植洋葱、胡萝卜或郁金香。相对于谷物和甜菜，淀粉马铃薯多采用植保产品。农民被组织成一个合作社来加工淀粉土豆，这种土豆通常是按合同种植的。甜菜也按合同种植，然后卖给合作社。nl -淀粉马铃薯面临的主要挑战是经济生产力低，土壤中的植物寄生线虫，以及不断变化的政策和立法。在nl -淀粉马铃薯中，农民数量减少，农业用地价格上涨。

BE-Dairy也是一种资本密集型系统(表1)。牲畜饲粮中主要含有草料(青贮)，外加玉米青贮和饲料浓缩物。农民被组织成合作社，收集、加工和销售牛奶及其衍生产品。重要的挑战是出口市场的竞争以及牛奶和饲料价格的波动。氮过剩给环境带来压力。这个系统中其他有争议的话题是温室气体的产生和抗生素的使用。由于资本密集度(表1)，年轻一代对农业的兴趣下降(与其他职业的竞争有关)，以及行政和立法要求的挑战，未来的农场继承在这个农业系统中是一个值得关注的问题。

榛子是资本密集程度最低的系统(表1)。据称，使用作物保护产品和抽取地下水用于灌溉会对环境造成压力，尤其是对地表水造成的压力，引起了公众的关注(Liberti 2019)。大部分产品都卖给了农业系统之外的加工设施。在该地区，一些合作社收集原材料，只进行第一个加工步骤，即剥壳，并提供储存服务。这一体系面临的主要挑战是价格不稳定和在世界市场上的竞争，主要是与土耳其的竞争。最近通过自动推进机器收割的现代化提高了劳动生产率，并引发了对更多土地种植榛子的需求。因此，不太适合种植榛子的土地将在未来几年投入生产。Nera等人(2020)详细介绍了FoPIA-SURE-Farm在it -榛子中的结果。与Nera等人(2020年)相比，本研究更注重在三种不同的耕作系统中提出和评估该方法。Nera等人(2020)在案例研究中更详细地评估了可持续性和恢复力。

利益相关者的参与

多个行动者影响一个农业系统的动态。因此，讲习班已经考虑到系统中所包括的行动者的异质性。通过案例研究领域现有的利益相关者网络邀请与会者。参加讲习班是基于参与者自己的主动性，因此不一定在利益相关群体之间取得平衡。参与者主要包括农民和来自政府、非政府组织、研究机构和加工业的代表(表2)。不同案例研究的参与者人数不同(每个利益相关群体从1人到8人，共12到21人)。

为了让所有参与者达到相同的分析水平，研究团队在每个案例研究中都有所不同，他们在研讨会开始时展示了农业系统的社会描述(表3)，展示了农业系统的参与者和(在)农业系统的直接影响者。参与者有机会对农业系统的表现做出反应。如有需要，会作出更新。

评估农业系统功能的可持续性

由研究团队确定的养殖系统的八种功能及其代表性指标，在全体会议上向与会者进行了介绍和讨论(表3)。如有必要，对代表性指标列表进行了修改(表4)。在BE-Dairy中，“生物基资源”功能被广义地解释为该系统中除牛奶以外的所有可食用产品。在IT-Hazelnut，“动物健康和福利”没有得到评估，因为动物不是这个养殖系统的一部分。邀请与会者分别评估不同职能的重要性(见详细信息见表3)。同样地，他们被要求评估关于他们所代表的功能的代表性程度的所有指标。为了比较各函数间指标的重要性，将代表性程度的结果转化为相对重要性(公式A2.1)。此外，每个参与者对每个指标的表现进行评估。根据参与者所属的利益相关者群体，将每个功能的指标得分乘以平均指标代表性的总和，计算每个参与者的功能绩效(公式A2.2)。在研讨会上直接向与会者反馈了功能和指标的重要性和表现，并与他们进行了讨论。感知指标和功能表现被解释为指示系统的感知可持续性水平(参见，例如Morris等人2011年，König等人2013年，他们应用该方法评估政策对可持续发展的影响)。利用R (R Core Team 2015)中的Kruskal Wallis检验，检验农户和非农户对功能的感知重要性和绩效水平是否存在显著差异。感知功能重要性和跨功能性能测试显著差异使用Kruskal Wallis测试和事后Conover Iman测试与Bonferroni校正使用r -包“Conover”。测试”(Dinno 2017)。

评估弹性

根据指标的重要性和表现，与会者在全体会议上决定，在农业系统恢复力方面，哪3到4个指标最值得进一步详细评估。参与者被邀请勾画出2000-2018年期间所选指标的年度动态，并确定导致勾画出动态的挑战。他们还受邀确定农民和其他农业体系参与者为应对已确定的挑战而采用的战略。对已确定的战略的执行水平及其对复原能力的贡献进行了评估。结果在全体会议中直接反馈给参与者。在评估阶段，将策略与复原力属性联系起来，以便将特定复原力与一般复原力之间的联系可视化，并允许案例研究之间的策略具有可比性。

为了评估总体恢复力，基于Cabell和Oelofse(2012)以及Meuwissen等人(2019)，我们构建了一个具有恢复力属性的列表(表5)，以服务于本研究在surefarm项目背景下的目的。这意味着在弹性属性描述中增加了耕作系统的细节。我们还按照Cabell和Oelofse(2012)提供的方法划分了某些属性。最后，我们得出了一份包含22个弹性属性的列表，从中我们选择了13个在工作坊中进行研究，以避免给参与者过多的任务。这个选择是基于(1)SURE-Farm的研究重点，(2)同样关注不同的弹性原则，(3)避免属性之间的重叠。例如，“反思和共享学习”在一定程度上依赖于“社会自组织”，这就是为什么我们选择后者作为首要属性。我们使用“韧性属性”这个术语，它指的是比Cabell和Oelofse(2012)最初使用的“韧性指标”更高的层次。这种区分也有助于避免与本研究中使用的“功能指标”概念混淆。对恢复力属性的存在程度及其对恢复力能力的贡献进行了评估。由于时间的限制，在工作坊中，结果只能在有限的范围内反馈。 Perceived contribution of resilience attributes to resilience capacities across attributes was tested for significant differences using a Kruskal Wallis test and a post-hoc Conover Iman test with Bonferroni correction in R using the “conover.test” package (Dinno 2017).

结果

农业系统参与者

参与者对所有三种种植系统的社会描述提供了反馈(图1)。对于BE-Dairy和NL-Starch土豆，发现了许多种植系统的参与者和影响者，而在it -榛子中，这些人要少得多。在nl -淀粉马铃薯中，加工淀粉马铃薯的合作社被视为农业系统的一部分。在BE-Dairy，根据参与者的反馈，负责牛奶加工和分销的合作社被转移到养殖系统内。在IT-Hazelnut，合作社存在于种植系统内，但榛子的主要加工者被认为是在种植系统之外，因为他们在国际市场上运作，不受所考虑的种植系统内变化的直接影响。在BE-Dairy和NL-Starch土豆中提到了当地非政府组织，但在it -榛果中没有提到。

系统可持续性

在所有三个案例研究中，“粮食生产”和“经济可行性”被认为是最重要的职能。在nl -淀粉马铃薯和BE-Dairy中，“保持自然资源”也被认为是重要的(图2)。在nl -淀粉马铃薯中，“食品生产”功能由淀粉马铃薯、甜菜和小麦三种主要作物均匀地表示(表4)。在IT-Hazelnut中，该功能由榛子的数量和质量表示。在BE-Dairy中，这个函数用牛奶产量和消费者在超市购买牛奶的价格来表示。“经济可行性”的代表性指标涉及每公顷农场收入和利润。与土壤和水质有关的“保持自然资源”代表性指标。

在“食品生产”和“经济可行性”方面，it -榛子组表现较高，BE-Dairy组表现中等(图1)。在“自然资源”方面，BE-Dairy组表现为中等至高，而it -榛子组和nl -淀粉土豆组表现为中等。NL淀粉马铃薯的参与者表示，他们发现评估个体功能很有挑战性，因为他们认为功能之间是相互作用的。it参与者表示，他们认为最近的现代化和部门的扩大增加了对环境的压力，同时忽视了“自然资源”功能的重要性。

在所有的案例研究中，与其他利益相关者相比，农民似乎认为“经济可行性”更重要，而“自然资源”不那么重要。但只有“自然资源”在BE-Dairy中存在显著差异。农民通常不太重视提供公共产品的职能。与此同时，在BE-Dairy和NL-Starch马铃薯中，农民对“自然资源”绩效的平均评价往往高于其他利益相关者。在BE-Dairy中，参与者表示，如果有更多来自自然组织的人参加研讨会，这些结果就会不同。在nl -淀粉马铃薯中，农民对“生物多样性和栖息地”绩效的评价也高于其他利益相关者(附录3)。

可持续发展指标的动态

在所有案例研究中，参与者表示，他们对所选指标的年度波动了解甚少。然而，他们能够指出趋势和重要年份的变化趋势，低谷和高峰。对于每个选定的指标，参与者确定了维持或改善指标性能的主要挑战和策略(表4)。参与者表示，NL-Starch土豆动态变化的重要潜在原因是线虫压力和每公顷成本的增加，而抗线虫的改良马铃薯品种则抵消了这些因素，降低了成本，提高了效率。2013年从以产量为基础转为以地区为基础的补贴被视为NL-Starch potato的一大挑战。为了应对这一挑战，该合作社决定放弃利润不佳的低质量淀粉市场，投资于产品创新。在BE-Dairy，参与者表示，主要指标尤其受到取消牛奶配额和影响国际市场事件的影响。已确定的应对这些挑战的战略主要与提高效率有关，但也包括与农场和耕作系统层面的风险管理和多样化有关的战略。在it -榛子研究中，提高劳动生产率的新机械的发展主要影响指标的动态。除了在国际市场与土耳其的竞争，没有重大挑战的报告。保持或改善it -榛子主要指标的策略与机械化、合作社、生产者团体和使用欧洲委员会农村发展计划(RDP基金)的资金有关。

在所有三个案例研究中，与粮食生产和经济可行性相关的指标都被评估为随着时间的推移而改善，但be - dairy除外，该地区的农场收入被认为平均稳定，但每年的变化有所增加。所有三个案例研究对代表环境领域的指标的看法都比较消极。在nl -淀粉马铃薯中，土壤质量被感知到下降，而在BE-Dairy中，碳排放被感知到再次上升。在it榛子中，“有机榛子生产面积”指标被认为与“生物多样性和生境”功能正相关，且呈增加趋势。然而，参与者表示，他们认为农业系统的生物多样性普遍下降，因为在不断扩大的榛子单一种植地区，栖息地供应有限。在扩张区，与通常被它取代的栗子和橄榄种植相比，榛子种植也需要更多的地下水提取。

农业系统的弹性策略

总体而言，对战略实施水平的认知在it榛果中得分最高(图3A-C)。在资讯科技榛子，建立合作社和开始新的价值链活动的战略被认为是最少的执行。在BE-Dairy和NL-Starch马铃薯中，不同策略的实施水平得分从差到好。在BE-Dairy中，与碳足迹相关的策略执行得不如“实际牛奶价格”和“劳动收入”指标。在nl -淀粉马铃薯中，与土壤质量相关的策略不如每公顷利润的策略执行得好。a - c(图3)

策略(表6)主要与弹性属性“合理盈利”、“创新基础设施”、“与当地和自然资本相结合的生产”、“社会自组织”和“功能多样性”有关。与“社会自组织”相关的策略被认为在所有的案例研究中都得到了很好的实施。与创新相关的策略被认为在it榛果中得到了很好的实施，在其他案例研究中也得到了适度的实施。只有在be - dairy和nl -淀粉马铃薯中，几种策略可以被评价为有助于功能多样性和生产与当地和自然资本的耦合。在案例研究中，没有发现与农场冗余或政策相关的策略(附录4)。

总体而言，策略对稳健性的感知贡献是适度的。对适应性的贡献一般相等或更低，只有少数例外。对可转换性的贡献被认为是积极的，也被认为是消极的。当为正时，除了少数例外，贡献等于或低于中等。当消极的时候，贡献被认为是微弱的，有时是适度的。(图3 d-f)

在IT-Hazelnut研究中，参与者对RDP资金的感知贡献是有争议的，参与者的得分有正面的也有负面的。与会者指出，RDP资金实际上被农民用作补贴，从长远来看并没有改变耕作方式。根据所考虑的指标，机械化有时被认为对转变能力不利，但总的来说是有利的。合作社、生产者组织和价值链活动都被认为有助于农业系统的恢复力。在BE-Dairy中，所有策略都被认为对鲁棒性有积极贡献，而对适应性和可转换性的贡献较小。此外，来自这一农业系统之外的干预措施，如来自部门联邦的特别财政支持(联邦政府的支持)、基因改良、创建奶粉库存，以及需要在农场投资的战略，被认为会对转型能力产生负面影响。在nl -淀粉马铃薯中，许多策略被认为对鲁棒性和适应性有积极贡献。有四种策略被评估为对可转化性有微弱的负面影响:规模(面积和产量)，增加淀粉产品的价值，在承包农业之外有可用的土地，应用精准农业。在nl -淀粉马铃薯中，土壤质量和马铃薯产量相关的策略被认为是有利于转化的。对于与每公顷利润相关的策略，只有降低成本、更好的品种、提高对土壤和品种的知识被认为是有利于转化能力的。 However, strategies that require investments from mainly within the farming system, such as scaling, increased value of starch products and adopting precision agriculture were regarded as negatively affecting transformability.

弹性属性

如图4A所示，在三个案例研究中，对大多数弹性属性存在的认知遵循了类似的模式。弹性属性的存在被认为是低到中等的，有一些例外，特别是在it榛子。例如，BE-Dairy和NL-Starch potato的“合理盈利”得分较低，而it -榛子的这一属性得分较高，为其提供了金融资本储备。“社会自组织”在it -榛子类中得分较高，在其他案例中得分中等，对社会资本储备有影响。在it -榛子研究中，人们认为生产与当地和自然资本的耦合较低，而在其他两个案例研究中，人们认为它得分适中。在所有三个案例研究中，人们对立法与当地和自然资本相结合的看法都很低，尤其是NL-Starch土豆。被研究的耕作系统被认为具有较差到中等程度的开放性。“暴露于干扰”的评估尤其低，因为参与者认为干扰是威胁系统运行，而不是使系统更有弹性。除了“农场类型的空间和时间异质性”被评估为中等存在外，多样性在所有案例研究中都被评估为较差的存在。模块化在农业系统中被认为中度存在于it榛子中，弱存在于be - dairy和nl -淀粉马铃薯中。

图4B显示，在所有三个案例研究中，弹性属性对鲁棒性的潜在贡献被认为是非常弱的到中度积极的。在所有三个案例研究中得分较高的属性都与系统的盈利能力以及与当地和自然资源相结合的生产有关。BE-Dairy和NL-Starch土豆的利益相关者对干扰暴露的评价分别为负面和正面，这解释了为什么总得分较低。nl -淀粉马铃薯中某些弹性属性的稳健性得分特别低，即“暴露于干扰”、“最优冗余(农场)”、“支持农村生活”和“立法与当地和自然资本相结合”。

与对稳健性的贡献相比，弹性属性对适应性的贡献得分相似或更低(图4B和4C)。“创新基础设施”是一个例外，在所有三个案例研究中，它在适应性和稳健性方面得到了相似的分数。在所有三个案例研究中，其他弹性属性得分相对较高，这些属性与盈利能力、与当地和自然资本相结合的生产、应对多样性以及多样化的政策有关。

最后，弹性属性对可转换性的贡献被评估为非常弱到中等(图4D)。为可转换性对模式进行评分与为健壮性和适应性观察到的模式不一致。在BE-Dairy，弹性属性对转化能力的贡献低于对适应性的贡献。在所有三个案例研究中，与其他弹性属性相比，“创新基础设施”对可转换性的贡献得分相对较高。

讨论

农业系统可持续性评估

研究发现，集约、专业化的农业系统主要提供经济可行性，提供食物，以及(nl -淀粉马铃薯和BE-Dairy)保持自然资源。与其他参与者相比，参加研讨会的农民更强调经济可行性，他们更平等地将重要性分配给农业系统的功能。这种感知上的差异表明，在所有利益相关者群体中不存在最优解决方案，需要找到不同观点之间的平衡(与Robards et al. 2011一致)。由于参与者评估的是同一组功能，因此可以检测利益相关者群体之间的差异。我们的方法是自上而下的，将100分划分为8个功能，强迫参与者在经济、环境和社会功能和指标之间做出选择。在我们的案例研究中，这揭示了对社会功能(如生活质量和区域吸引力)的缺乏关注，这可能会导致错过来自社会领域的重要反馈。这种知识鸿沟的识别是我们参与式方法的一个重要结果。Mosse(1994)指出，确定局部知识的边界是参与式研究的一个重要目标，但往往被忽视。功能表现一般被认为是适度的，在每个案例研究中都有一些低性能和良好性能的功能。与对功能重要性的看法相反，在大多数案例研究中，利益相关者群体对功能绩效的看法是相似的。 The remarkable variety in allocated importance of functions, together with an only moderate performance of more important functions, suggests the presence of interactions and trade-offs between functions. Further indications of trade-offs were found in the studied farming systems (Appendix 5). Existence of trade-offs may influence stakeholders’ perceptions, which emphasizes the importance to have both information on perceptions of stakeholders as well as observational data.

农业系统恢复力评估

基于感知到弹性属性的存在和潜在贡献，这些案例研究显示出更强的鲁棒性，而不是可转换性，这是旨在尽可能控制外部因素的专业系统的典型特征(Hoekstra et al. 2018)。过去20年主要针对经济功能和食品生产应用的策略表明，所研究的耕作系统主要利用其适应性来增加鲁棒性，例如，增加BE-Dairy和NL-Starch马铃薯的农场规模，以更好地应对小利润率。需要注意的是，在战略方面，该方法偏向于特定职能的利益相关者的利益。在反思弹性属性时，这种兴趣也可能在涉众的头脑中产生共鸣。

所有耕作系统的功能和响应多样性相对较低，多样性对恢复力的贡献较低。Hoekstra等人(2018)认为，缺乏多样性表明生产系统更多地是在控制理论基础下运行，而不是在弹性理论基础下运行。Hoekstra等人(2018)提出，为了使系统实现最佳性能，需要在控制和弹性原理之间找到平衡。在案例研究中，基本原理之间的这种平衡可能在农场类型的空间异质性中部分发现，这与多样性有关(另见Reidsma和Ewert 2008)。农场类型的异质性相对较高，尤其是在BE-Dairy和it -榛子中，这种恢复力属性被认为有助于恢复力。在所有的案例研究中，构建弹性的共同基石是盈利能力、与当地和自然资本相结合的生产、社会自组织和创新基础设施。在所有的案例研究中，盈利能力被认为在提高稳健性和适应性方面具有很大的潜力，但目前被认为在be - dairy和NL-Starch土豆中盈利能力较低。更高的盈利能力主要增加了BE-Dairy的稳健性和适应性。为了在BE-Dairy获得更高的盈利能力，过去的许多战略需要大量的投资，这可以解释这些战略对可转换性的负面贡献。在所有案例研究中，产量与当地和自然资本相结合也被认为对恢复力有很大贡献，但目前认为it -榛子含量较低，be - dairy和nl -淀粉土豆含量适中。 Loss of natural capital such as loss of ecosystem quality might be more visible in the quickly intensifying and expanding IT-Hazelnut (Biasi and Botti 2010). This could explain why the other case studies, which actually have more intensive systems, scored higher. Self-organization is commonly accepted as enhancing resilience (Cabell and Oelofse 2012). However, too much connections between actors in a system can increase the risk for co-dependency and reduce modularity. This could be the case in NL-Starch potato where the transformative capacity of the local cooperative has provided a pathway toward higher profitability. However, to stay on this pathway, the cooperative maintains a high demand of starch potatoes, resulting in a very narrow rotation and an increased pressure from nematodes in the soil. Our study indicates that infrastructure for innovation is an important resilience attribute for specialized farming systems, especially for adaptability and transformability, and should receive more emphasis. Although Gunderson and Holling (2002) emphasized the importance of innovation for resilience, resilience literature often lays more emphasis on social and ecological aspects (e.g., Cabell and Oelofse 2012).

评估感知的可持续性和恢复力可以同时反映这两个概念。在研究的耕作系统中，与可持续性相关的功能指标平均表现中等。这表明适应甚至转变需要实现。如果没有这些，可持续性可能会进一步下降，特别是社会可持续性，与经济和环境可持续性相比，目前似乎受到的关注相对较少。一方面，进一步衰退可能会导致人们不希望看到的转型变革。另一方面，目前较低的适应性和可转换性似乎不允许利益相关者在农业系统中进行精心安排的转型:除了创新基础设施外，没有评估其他属性可以很好地支持三种农业系统中的任何一种的可转换性。有希望的可转换性弹性属性与共享学习和实验的有利环境有关，应纳入进一步的评估(附录6)。

方法

本研究中使用的FoPIA-SURE-Farm框架捕捉了评估农业系统恢复力的关键步骤(见Meuwissen等人2019)。该框架包含多个维度和视角，包括许多农作系统功能和恢复力属性的列表。这些列表构成了研究人员和参与者之间知识交流的基础。研究人员让参与者了解到，可持续发展和恢复力需要以一种结构化的、综合的方法来解决。基于这种方法，参与者可以为仍然抽象的系统功能和弹性属性添加本地含义。加上当地的含义，可以进一步讨论可持续性和恢复力。例如，对于研究人员和参与者来说，根据参与者的感知，可以识别和直接讨论最重要的系统参数，这是有意义的。这允许识别重要的系统动力学，以及旨在维持或增强系统功能的策略。重要系统参数的选择也可以为系统动力学的进一步分析提供支持。例如，通过放大一组特定的参数，Kinzig等人(2006)能够研究农业生态系统的临界阈值。 It should be noted, however, that by first identifying main sustainability indicators, a path-dependency is created, which in the application to the three case studies resulted in an emphasis on economic and production indicators in later steps of the workshop. In general, the selection of main system parameters is also a further simplification of reality. This increases the risk of not being able to understand the dynamics of the studied system (Quinlan et al. 2016). Related to adequately understanding farming system behavior, it should be noted that other levels than the farming system should be taken into account as well when studying multi-level concepts such as sustainability (e.g., Van Passel and Meul 2012, Delmotte et al. 2017) and resilience (e.g., Peterson et al. 2018, Meuwissen et al. 2019). In that sense FoPIA-SURE-Farm needs to be complemented with analyses at farm level (Spiegel et al. 2019) and the level beyond the farming system (Feindt et al. 2019). The level beyond the farming system is not well defined in agricultural literature because there are multiple possibilities, e.g., entire value chains, food systems, and the political or socio-technical environment.

所选择的案例研究在地理上大小不同，在政府等级中地位不同。一方面，这表明了FoPIA-SURE-Farm的广泛适用性，可以处理不同地理和政治边界的各种养殖系统。另一方面，它使本文的三个案例研究之间的比较具有挑战性，即，观察到的差异可能与案例研究的规模和层次水平相混淆。在每个案例研究中，差异也可能与单个研究团队的影响相混淆。此外，文化定义的倾向，如乐观或悲观，也可能发挥作用。为了应对本文中的这些挑战，我们没有直接比较案例研究之间的分数，例如，说明一个函数在一个案例研究中的表现比另一个更好，或者对案例研究之间的差异进行统计检验。相反，我们将分数视为相对于同一案例研究中的其他分数。这揭示了某些模式，例如在所有案例研究中，对社会功能的相对缺乏关注，对健壮性的强调，以及与盈利能力、社会自组织和创新基础设施相关的弹性属性的相对重要性。

将加权指标得分汇总为可持续发展指数是可持续发展科学中的一种常见做法(Mayer 2008)，例如在原始的fopia方法中应用(Morris et al. 2011, König et al. 2013)。然而，让参与者在功能和指标上划分100分的做法并不常见。我们认为，这种方法有助于提高对函数之间权衡的意识，在此之前，这种权衡只是隐式的或潜意识过程的一部分。将功能和指标划分为100点类似于q方法(McKeown和Thomas 2013;https://qmethod.org/)，参与者被强制分配多个项目的分数，同时遵循一个预定义的分布，极端值比中等值更罕见。在本研究中采用的方法中，参与者自己有效地决定了他们自己的分布。这意味着，观察到的功能或指标重要性之间的不平衡可以被解释为研究的结果，而不是像q方法那样被解释为设计输入。

使用李克特项目和量表对解释FoPIA-SURE-Farm的结果提出了另一个挑战。在本文中，函数的表现可以看作李克特量表，其中的代表性指标是李克特项目的加权，允许将平均值作为汇总统计(Guerra et al. 2016)。关于策略和弹性属性的评分，我们也选择了呈现平均值，这对一些人来说并不完全正确，但对其他人来说是可以接受的(例如，Norman 2010)，并且与在交流结果中使用中位数和四分位数相比更直观(Guerra et al. 2016)。对于观察次数较少的策略尤其如此。附录3提供了平均值和个别观察结果，结果显示平均值和中位数，基本上是数据中间的观察结果，差异不大。此外，为了检验显著差异，使用了与数据序数性质相对应的非参数检验。可以认为，尽管参与者可能对某项功能的表现是糟糕还是完美有不同的参考点，但可以比较利益相关者之间和跨指标之间的表现感知(例如，Morris等人2011年，König等人2013年)。参与者在提供的评分量表中避免极端值的可能性，可能反映在许多功能和弹性属性获得的中等评分中。这也是我们关注分数差异并因此关注高分和低分的模式的另一个原因，就像本研究中所做的那样。这有点类似于q方法的结果分析，其中一组特定项目的极值模式可以被解释为系统中利益相关者心理模型的表达(McKeown和Thomas 2013)。 A final point of attention relates to the notion that negative and positive values are for various reasons not true opposites of each other, possibly leading to a method bias (Alexandrov 2010). In our study, all Likert-type items were phrased in a positive way, thus reducing the impact of a possible method effect (Alexandrov 2010). Practically, this reduces the likelihood that, for instance, the positive scoring of resilience attributes is partly a methodological artefact.

另一个讨论点是，参与者在FoPIA-SURE-Farm研讨会即将结束时表现出疲劳的迹象。这与关于弹性属性的存在及其对健壮性、适应性和可转换性的贡献的智力挑战评分练习相吻合。尽管如此，在其他8个欧洲案例研究中，有6个正确地完成了这项练习(Paas等人2019年，Reidsma等人2020年)。根据研究问题的不同，存在感和贡献度的得分可以合并成一个分数，总结农业系统恢复力属性的整体重要性。填写表格特别乏味。此外，这种方法是自上而下的，建议在处理弹性话题的参与式方法中避免这种方法(Callo-Concha和Ewert 2014)。在FoPIA-SURE-Farm中，我们不能为了节省参与者的时间、增强案例研究的可比性和识别知识差距而避免自上而下的问题。然而，我们鼓励参与者影响研讨会的内容，例如，通过在全体会议和轮流进行个别练习的小组讨论中提供反馈。为了进一步弥补由上而下的问题，并确保正确的问题得到解决，当研究中确定的农业系统的主要指标被用于进一步分析时，例如，当进入项目周期的规划阶段(Ridder和Pahl-Wostl 2005)，并确定了提高可持续性和恢复力的具体战略时(Paas等人2020年)，应再次征询利益相关者的意见。

在FoPIA-SURE-Farm框架中，带来当前弹性的底层系统机制只是在全体讨论中偶尔披露，而不是框架的基本部分。例如，弹性属性之间通过争夺资源或相互依赖的相互作用没有得到解决。为了完成复原力评估并了解潜在机制，有必要进行进一步研究，包括(新的)冲击的影响、适应措施和未来情景(Walker et al. 2002)。出于这个原因，我们在SURE-Farm项目中继续进行参与式综合评估，评估不同可能未来的性能、交互和重要系统参数的阈值(Paas等，2020年)。

结论

本文提出的框架是基于现有的可持续发展和恢复力框架。它提供了一种方法来确定农业系统的主要指标，并根据该系统的利益相关者的意见，对其感知的可持续性和恢复力进行定性评估。这揭示了利益相关者对农业系统复杂性的功能和恢复力属性的重要性和性能的观点。对重要性的看法有时是不平衡的，即对社会和环境职能的重视太少。对弹性属性的关注也是不平衡的。不平衡的识别是该方法的一个重要成果，因为它表明了局部视角和知识的边界。对绩效的看法有时与文献中提出的结果相偏离，文献强调需要从定量分析来源获得投入。

同时评估感知的可持续性和恢复力可以反映更高可持续性的途径。以欧盟的专业系统为例，研讨会结果表明，与可持续发展相关的功能绩效被认为是中等的，而弹性属性的存在被认为是低到中等的，这些属性对弹性的贡献被认为是弱到中等的。在研究的系统中，鲁棒性比适应性和可转换性更强。这表明，寻找更具可持续性的途径，这需要适应性和变革性，将是一个具有挑战性的过程。

维持所研究系统指标表现的策略主要与维持该系统的经济可行性有关，部分是通过对该系统的创新。通过案例研究，盈利能力、与当地和自然资本相结合的生产、创新基础设施和自组织被认为是重要的弹性属性。基于研讨会的结果，我们得出结论，与实验和学习的有利环境相关的额外弹性属性是必要的。不同农业类型对不同生态系统恢复力属性的相对重要性和贡献不同。这表明，在评估基于弹性属性的一般弹性和策略选项时，本地环境，特别是涉众的视角是重要的。总的来说，尽管有一些方法上的局限性，但案例研究的具体结果似乎是一个很好的起点，可以提高认识，进一步评估，并最终制定一个共同的愿景和行动计划，以提高农业系统的可持续性和恢复力。

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