研究，一部分的特别功能传统生态知识与全球环境变化:南北视角

作为文化内建对象的土著历史气候知识及其准确性

• 摘要
• 简介
  • 研究地点的背景和具体问题
• 材料与方法
  • 降雨量数据
  • 气候知识调查
  • 数据分析
• 结果
  • 作物品种损失的报告原因
  • 农民的气候知识和季节性降雨
  • 农民的气候知识和其他气候变量
  • 集体气候知识体系及其语境意义
• 讨论
  • 将记录气候变化的不同文化方式联系起来
  • 模糊逻辑与情景化干旱监测
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自政府间气候变化专门委员会第四次评估报告以来(Parry等人，2007年)，对本土和西方科学气候知识的比较一直被用作一种手段，以支持将它们beplay竞技纳入参与性研究过程(Ford和Furgal 2009年，Salick和Ross 2009年，Green和Raygorodetsky 2010年)。用西方科学方法产生的定量数据可以通过更有力的组合分析补充本土的定性数据(Berkes and Kislalioglu Berkes 2008)。

本土气候知识的几个特征与传统环境知识(TEK)是相同的。两者都倾向于整体整合、地点特定、口头传播、功能和动态，基于与环境的亲密体验，通过广泛的观察，直接或间接地与气候变化或气候变率相关(Ellen和Harris 2000, Huntington 2000, Huntington等2004,Berkes和Kislalioglu Berkes 2008, Berkes 2009, Roncoli等2009,Green和Raygorodetsky 2010)。beplay竞技Berkes和Kislalioglu Berkes(2008)认为，本土气候知识符合模糊逻辑，并通过构建集体心智模型来追求整体主义，定性地组合了大量变量，而西方科学则侧重于少量定量变量。本土气候知识的高度社会性使得它可以被视为文化内嵌对象，其中不同的社会和气候成分可以相互关联(Orlove et al. 2010)。尽管西方科学倾向于强调通常是去文本化的划分知识(Barnhardt 2005)，本土知识是通过直接经验获得的，构成了文化的一个组成部分。

把当地的气候知识和科学的气候知识结合起来的兴趣主要体现在关注气候变化的研究中。beplay竞技在加拿大北极地区(见Ford and Furgal 2009)或澳大利亚(Green et al. 2010)，当地对季节变化的观测有可能填补气候数据的空白。在有关气候变率的研究中，这两种知识的互补性得到了不同的探索。事实上，土著居民对气候变率的认识之所以得到确认，与其说是因为其在季节性降雨预测中的潜在价值(Orlove等人，200,2004,2010,Roncoli等人，2002,Vogel和O 'Brien 2003, Roncoli 2006)，不如说它在土著居民经历过去极端气候事件时的准确性。然而，评估本土气候知识的准确性仍然是一个很大程度上尚未开发的领域(Huntington et al. 2004, Gearheard et al. 2010)。

在这项研究中，我们的目的是展示文化构建的对过去极端气候事件的本土知识有多准确，以及它对模糊逻辑的适应性有多强。极端气候事件，如干旱和暴雨，被认为是基于农民的经验和知识的土著文化整体概念。因此，我们密切参考Berkes和Kislalioglu Berkes(2008)的定义，认为整体主义和模糊逻辑是本土气候知识的关键特征，它不是个体的，而是集体的。

Lotfi A. Zadeh(1965)在模糊集理论的提出中引入了“模糊逻辑”一词，并被应用到许多领域。模糊集是一个“具有连续等级(或程度)成员的类别”(Zadeh 1965:339)。虽然经典逻辑只允许命题为真或假，但模糊逻辑允许答案是可变的，例如要求不同的人识别颜色。模糊逻辑的一个经典应用是描述连续变量的子范围，通常用设置会议室温度的问题来说明。当温度很低(或很高)时，人们会一致认为会议室太冷(或太热)。然而，在这两种极端情况之间，认为太冷的人的比例应该随着温度的升高而减少，而认为太热的人的比例则相反，因为每个人对温度的感受是不同的。“会议室太冷了”这个命题可能有一个在0到1之间的程度的真值。因此，当具有不确定性、模糊性、印象性和主观性特征的现象出现时，模糊逻辑在似然推理中利用人类经验和用户判断(Bojadziev and Bojadziev, 2007)。它也被用于生态学，以人的知识为基础开发模型(Özesmi和Özesmi 2004)。

模糊逻辑可以应用于过去的土著气候知识，这也意味着考虑到人们经历的不同，以及“干旱”的概念可以是可变的。如果本地气候知识与模糊逻辑一致，则极端气候情况的共识水平预期高于中间气候情况。相反，在本土气候知识系统中，气候事件之间的过渡应该是渐进的，而不是突然的(Berkes and Kislalioglu Berkes 2008)。

研究地点的背景和具体问题

肯尼亚山东坡的文化、经济和气候背景与实施这种方法特别相关。沿着山坡建立的Meru社区的农业主要靠雨水灌溉。降雨是双峰式的，雨季从3月到5月(以后，长雨)，另一个是10月到12月(短雨;Camberlin等，2009,2012)。

肯尼亚东部有长期的气候压力事件历史，农民们记得干旱和饥荒时期。Ambler(1988)用农民的口述传统详细描述了19世纪末的大饥荒，这就是一个很好的例子。100多年后，农民面临的主要挑战仍然是通过保持作物品种的多样性，确保他们的雨养农业系统取得成功，使其很好地适应他们的家园。因此，对农民来说，记住过去的极端气候事件以减轻未来干旱的负面影响至关重要。

梅鲁农民有一个干旱命名法，可以让人们记住过去的降雨量变化。过去的气候知识也嵌入到他们的社会组织中。的确，在梅鲁人的世界观中，政治权威是根据定期的降雨和太阳周期在几代人之间传递的，它们分别对应于干旱或暴雨的回归(Peatrik 1999)。因此，将过去的气候知识作为文化内建对象来研究与梅鲁农民相关，但存在方法论上的困难。正如Diamond和Bishop(1999)关于土著知识研究所述，提出一个引导性问题或一个有yes/no答案的问题存在明显的风险，因为它对答案的正确性没有提供内部检查。通过研究萨赫勒农村农民对气候变化的看法，Mertz等人(2009beplay竞技)得出结论，农民社区对气候问题有很高的认识，但当问题提到气候时，气候叙事可能会影响回答。因此，在本研究中，没有直接研究Meru农民对过去极端气候事件的知识，而是通过他们对过去作物品种损失的记忆和解释来间接研究。

通过调查，对农民过去作物品种损失情况进行了盘点和回顾，并记录了农民认为损失的原因。气候原因，如干旱和强降雨，主要被农民提到来解释过去的品种损失。假设个体农民提到的气候原因是农民用于理解气候变率的集体心理模型中起作用的原因，我们可以将Meru农民感知到的极端气候事件、干旱和强降雨与气象测量得到的结果进行比较。

作物生命周期可短(10月至2月或3月至6月，分别由短雨和长雨开始)或长(10月至7月，跨越两个雨季)。由于短周期和长周期品种都是在10月，即长周期降雨开始时播种，因此对农民知识准确性的评估仅限于长周期降雨。因此，我们特别关注了幼苗出苗阶段的作物歉收和气候变化。

将极端气候事件构想为模糊集，扩大了适用范围，特别是在干旱分类和干旱监测领域。农民文化固有知识的多面性意味着它不能与单一的科学气候变量相关联。为了获取土著知识的所有相关方面，在进行干旱监测时必须同时考虑社会和农业背景以及气候数据。

材料与方法

降雨量数据

肯尼亚气象部门提供了来自受调查农民附近三个站点的降雨数据。石原(南纬0.45，东经37.78，海拔872 m)、三通谷(南纬0.10，东经37.78，海拔1189 m)和恩布(南纬0.50，东经37.45，海拔1433 m)三个站点分别位于三个不同的海拔高度(下、中、高)。农民沿着相似的三级海拔梯度随机取样，以确保研究地点的海拔与雨台站之间的高度相关性(图1)。

气象站的月雨量及日雨量记录涵盖1961-2006年期间。Camberlin等人(2012)最近对这些有质量控制的记录进行了分析。与位于肯尼亚山东坡同一海拔直行带内、但记录时间较短的其他气象站的比较显示，所有这些气象站的年际降水变化之间存在很强的相关性。这种一致性使我们对降雨数据的质量有信心。高的站间相关性也使我们能够利用附近的站，通过回归方法填补Mitunguu和Ishiara的缺失值。

考虑到2 - 6月分期，确定了每年长时间降雨的开始和结束时间。计算汛期至汛期期间的季降水量(ptt)、雨季频次(FREQ)、降雨强度(INT)、季持续时间(DUR)和雨季日数(NRD)。我们分别分析了这些变量，因为我们没有它们与作物品种损失的特殊联系的先验知识。

气候知识调查

采用间接和直接两种不同的方法进行了两项调查，以评估Meru农民对过去极端气候事件的了解。首先，2009年10月进行回顾性调查，对随时间流失的作物品种进行盘点，并记录农民提及的原因。使用独立访谈技术，每个农民都是单独进行访谈，而不是在一个群体中，因此任何一个农民的回答都不受其他人的回答的影响。在3个Meru社区的3个海拔高度对195名农民进行了调查:700米海拔45人，950米海拔89人，1100米海拔61人。回顾1961年至2006年，有8种主要作物，即豆类(菜豆Sp)、豇豆(豇豆属unguiculata(l)Walp)、指粟(Eleusine coracana(l)绿克(豇豆属辐射动物(l)R. Wilcz)，玉米(玉米L)、珍珠粟(狼尾草 glaucum(l)R. Br)，鸽豌豆(Cajanus毛竹(l)和高粱(高粱二色的(l)Moench)，已经被确定为雨养农业系统的组成部分。对每个作物品种，记录其品种损失的年份及其原因。

其次，2011年9月开展了农民干旱命名和历史调查。访谈是单独进行的，也有在小组中进行的。在相同的3个海拔高度对36名个体农民(23名男性和13名女性)进行了访谈。第二次实地考察是为了确认梅鲁人用来记忆过去极端气候事件的干旱命名法对应的年份。第二组访谈涉及12名老年农民，他们是根据对过去极端气候事件(如干旱和强降雨)与Meru社会和政治组织之间关系的知识挑选出来的。

数据分析

从1961年到2006年，农民口头报告了3204起作物品种损失事件，每年记录损失原因。分析分两步进行:(1)评估农民提及的原因是否独立于同年份记录的降雨量(卡方检验);(2)评估极端和中等气候情况下农民的共识水平(Pearson残差对降雨参数的回归)，检验他们对过去气候事件的集体知识是否符合模糊逻辑。

农民提到的原因与降雨量记录之间的独立性

我们将农民指定的原因与降雨量变量进行了对比，以评估它们之间的关联。为了控制降雨量随海拔高度的增加(Camberlin et al. 2012)，将气候变量按大小相等的顺序分类，分别考虑每个海拔高度。由此产生的列联表显示了农民申报的数量(例如，旱灾或其他事件，如表中的行)作为有序的降雨类别(表中的列)的函数。随后，在Agresti(2007)之后，使用独立卡方检验评估农民给出的气候原因与降雨类别之间的匹配程度。使用999个重复计算的蒙特卡洛模拟来确认卡方检验，避免了由于某些细胞中预期频率较低(小于5)而产生的潜在偏差。该过程是将观测数据与根据农民过去气候知识与降雨记录之间的独立性假设生成的随机重复样本进行比较。每个重复计算卡方检验。结果是观察数据相对于形成零假设参考集的随机样本的卡方检验的秩。农民所提到的气候原因的相反性质(干旱和暴雨)使我们能够以两种互补的方式评估农民气候知识的准确性和这种知识背后的模糊逻辑。

农民对识别过去极端气候事件的共识

我们特别注意了细胞皮尔逊残差，它衡量了观察到的频率(在每个实际降雨类别中提到干旱或暴雨的农民的比例)与随机答案(猜测)中预期的频率的偏差。对于每一行我每一列j列联表中，单元格的皮尔逊残差(C_ij)为:

(1）

尽管卡方检验在全球范围内评估农民的申报是否独立于降雨类别，但皮尔逊残差可以识别出哪些细胞单独有助于拒绝独立性。因此，对于每个单元，观测频率与预期频率之间的差异越大，猜测部分越低。

当农民集体同意将极端气候事件与特定降雨类别联系在一起时，皮尔逊残差为正;当他们集体不同意将极端气候事件与特定降雨类别联系在一起时，皮尔逊残差为负。因此，绝对值残差越大，反映农民之间的共识水平越高。当细胞残差绝对值大于2时，他们的知识与猜测有显著差异(p < 0.05) (Agresti 2007;另见Patefield 1981, Meyer等人2006)。

本土气候知识的模糊逻辑本质应该反映在农民对极端事件(干旱和强降雨)的强烈共识，而对中等气候情况的较弱共识。在统计学上，这应该转化为严重干旱和强降雨情况下皮尔逊残差的绝对值更高(与农民答案的随机分布有较大偏差)，更有利的气候情况下的残差更低(农民之间的共识更低，导致他们的答案离散度更高)。

如果农民对过去气候事件的记录不是独立于测量记录之外的，那么与干旱相关的损失应该在逻辑上与低降雨量值正相关，与高降雨量值负相关，相反，与强降雨相关的损失应该与高降雨量值正相关，与低降雨量值负相关。对于中等气候情况，干旱和强降雨应该对应一个皮尔逊残差接近于0的模糊图像。因此，当农民提到强降雨时，应该观察到皮尔逊残差与降雨类别之间呈上升线性正相关，而当他们提到干旱时，则应观察到皮尔逊残差与降雨类别之间呈负线性相关。通过绘制细胞残差与有序降雨值的关系，对所有气候变量进行了测试，以确认细胞残差在强降雨时随着降雨值的增加而增加，在干旱时随着降雨值的增加而减少。

降雨变量是连续的定量变量。为了计算细胞皮尔逊残差，这些变量必须转化为定性有序变量。然而，农民给出的气候原因与降雨类别之间的匹配可能取决于用于这种转换的降雨类别的数量。为了控制这种潜在的偏差，使用不同数量的降雨排序类别(从4到10个降雨类别)的列联表进行了比较，以确认线性相关系数(分别为强降雨和干旱的正或负)不依赖于分析中考虑的降雨类别的数量。只有在商品中，图形显示的雨量类别数量是回归中残差均方最小的类别。该分析是由R (R Development Core Team 2011)实现的。

结果

作物品种损失的报告原因

图2显示了干旱与农民作物多样性损失相关的年份。它们的分布距离很远从随机来看，主要由6个干旱年份组成。这张图报告了梅鲁干旱的名称，它总结了所有个体农民对过去降雨量变化的综合看法。这些年份与几位作者为肯尼亚记录的主要干旱相对应(Mbithi和Wisner 1973年，Newman 1975年，Nyamwange 1995年，Ogallo等人2005年)，1984年的干旱被认为是上个世纪最严重的干旱。

双向列联表(表1)交叉分类了农民提到的原因，以解释过去的品种损失(行)和季节性降雨类别(列中从1到6按升序排列)。据农民称，82%的品种损失是由于降雨异常，相比之下，5.4%和5.3%分别是由于粮食消耗和疾病。73.5%的时间提到了干旱，而8.5%的损失归因于强降雨。总体而言，尽管季节性降水在三个垂直水平之间可以在数量上有所不同(表1A)，但农民报告的品种损失主要发生在记录到低降雨量的年份(前两个降雨量类别的损失为56.4%)。

农民的气候知识和季节性降雨

为了显示农民对过去极端气候事件的知识有多准确，以及它对模糊逻辑的适应性有多强，我们考虑了农民提到的气候原因与季节性降雨之间的关联。农民给出的所有原因与降雨记录之间的独立性被明显否定(卡方= 304.2,df = 25, p值< 0.001)。农民之间达成了强烈的共识，将干旱与最低降雨量联系在一起(2353份声明中有1086份;46%)，并拒绝将干旱与最高降雨值联系起来(仅35个声明;1.5%)。强降雨主要与第五类降雨有关(272份报告中有97份)。在1325份发生在总降水量最低的季节(第一个降雨类别)的损失申报中，只有71份与强降雨有关(5.3%)。我们观察到干旱和强降雨的中间气候情况(第3类和第4类)的一致性较弱。

根据皮尔逊残差，气候变化与农民的品种替代决策之间没有显著关系。种子消耗和害虫是造成品种损失的10.7%原因。两者似乎都与较大的降雨值密切相关，第6类降雨的皮尔逊残差超过5。然而，农民们一致认为，这些原因也与中间气候情况有关，第三类降雨的皮尔逊残差超过2。事实上，种子消耗和害虫与降雨变化不是线性相关的(没有显示)，而干旱和暴雨与降雨是线性相关的(图3)。

图3显示了农民过去的气候知识如何与降雨量变化相一致。在左图中，在严重干旱条件下(用第1类和第2类降雨表示，即低季节性总降雨量)，提到干旱(用皮尔森残差值表示)的农民比例急剧增加。残差对最低雨量值是高度正的(+3.6)，对最高雨量值是高度负的(-4.1)。

较低降雨类别的高正残差表明，在零假设(猜测)下，提及干旱的农民数量显著高于预期。相反，对于高降雨类别，提到干旱的农民数量明显低于预期，因此皮尔逊残差取负值。因此，农民不仅同意将干旱与较低的降雨类别联系起来，而且从未将洪水导致的作物损失误认为干旱导致的事件。

当提到强降雨时，农民的知识准确性相似(图3，右图)。提到强降雨的农民比例随着降雨类别的顺序而稳步增加，在高降雨类别的残差非常正(第6类残差为+5.3，但第7类除外)，而在低降雨类别的残差非常负(残差为-3.9)。对于干旱，农民的声明与猜测有很大的偏差，而在中等气候情况下，农民的共识较低。

总体而言，基于蒙特卡洛模拟的条件卡方检验明显拒绝独立性(p= 0.001)介于农民给出的气候原因和雨量计记录的降雨量之间，无论是干旱还是暴雨。一种假说可以解释为什么与干旱有关的损失相比，与暴雨有关的损失的关系不那么线性，这种假说可能是:在丰年，作物损失可能只发生在季节性内降雨分布的特定条件下。例如，强降雨可能与在一个季节的特定时间出现异常强降雨，即农作物被冲走，或强降雨可以在整个季节均匀分布，没有特别强的降雨，所以它与特定的损失无关。

农民的气候知识和其他气候变量

图4显示了对其他降雨变量进行相同分析的结果。这些结果非常相似，可以用同样的方式来解释。因此，对于所有这些人来说，提到干旱的农民数量随着降雨类别的减少而增加(Pearson 's残差的负线性回归)，相反，与强降雨有关的损失数量随着降雨类别的增加而增加(正线性回归)。再次，对于极端气候值(更大的正残差值或负残差值)，农民的气候知识表现得更一致和准确，因为农民对非常干燥或非常潮湿的季节的观点明显一致，而当降雨变量为中间值时，他们对季节的观点表现得不那么明确。因此，对极端气候事件的感知是渐进式的而非突发性的，梅鲁农民的文化固有知识似乎与模糊逻辑一致。

农民报告的干旱事件与季节持续时间(DUR)的变化特别吻合。这表明，这是制约季降水总量的一个关键变量。报告的强降雨事件最符合降雨强度的变化(INT，定义为每个雨天的平均降雨量)，这指向了我们的假设，即作物在好季节的损失主要与季节中某些日子的强降雨有关。

为了确保我们的结果不是由排序降雨类别数量的特定选择决定的，我们比较了使用不同类别数量(从4到10)的列联表。对比(表2)证实，观察到的线性趋势(正或负)与保留用于分析的降雨类别的数量无关。因此，线性相关系数，r， Pearson残差与降雨类别的排序之间，干旱总是负的，强降雨总是正的。在所有5个气候变量中，提到干旱的农民比例随着降雨值的减少而增加，而在强降雨时则相反。

集体气候知识体系及其语境意义

梅鲁农民对过去降雨量变化的记忆可能是由他们定义明确的干旱命名法促成的。这个命名法是在农民小组访谈中列出的，涉及1928年至2000年的11次干旱。在梅鲁语中，干旱被称为“yuura”，这个词唤起了人们因极度和普遍的食物匮乏而产生的危机感。集体气候知识系统主要是上下文的，指的是非气候事件(表3)。

讨论

在目前的研究中，我们旨在展示对过去极端气候事件的文化构建知识的准确性，以及它与模糊逻辑的一致性。农民将大多数品种损失归咎于气候原因，主要是干旱(73.5%)和暴雨(8.5%)。他们的记忆与过去的气候记录惊人地一致。卡方检验强烈否定了农民提到的气候原因与雨量计记录的降雨量之间的独立性，无论是干旱还是暴雨。梅鲁农民同意将记忆中的干旱事件与最低降雨量联系起来。梅鲁气候知识的准确性也比较高当他们提到强降雨事件时很好。提到强降雨的农民比例随着降雨量值的增加而增加，且在降雨量较高时显著高于较低时。与对干旱的观察结果类似，对两种相反的气候情况(即最湿润和最干燥的年份)的响应比例明显偏离猜测，但允许对呈现中间气候参数的季节进行很大一部分猜测。在最潮湿的年份也存在一些差异，这可能取决于所选的降雨量变量。因此，当日降雨强度替换为季节性降雨总量时，农民申报的暴雨与观测数据之间的匹配度更好。

Meru农民文化固有知识与模糊逻辑的高度一致性证实了Berkes和Kislalioglu Berkes(2008)的分析，他们认为，在整体论中，模糊逻辑是土著气候知识的一个特征。在Meru集体知识体系中，什么是干旱(或什么不是)，什么是暴雨(或什么不是)，都是渐进的，而不是突然的。Meru农民清楚地将干旱与最低降雨量联系在一起，而拒绝将干旱与较高降雨量联系在一起，而对于中等气候情况，他们的共识要弱得多，这似乎给猜测留下了更多的空间。同样，他们对强降雨的感知与最低降雨量呈负相关，而与过量降雨呈正相关，这再次给出了在中等气候情况下的模糊图像。因此，从干旱(或大雨)到较少过度情况的过渡是渐进的。在我们的研究中使用的五个气候变量证实了描述Meru气候知识的模糊逻辑。从极端气候事件到更为普通的气候事件的逐渐过渡可以通过将土著知识视为集体而非个体，并以群体为参照来评估最终评价的准确性来理解。

梅鲁干旱命名法是在分组环境下建立的，从1928年到1961年确定和命名了五次主要干旱。由于1961年以前的降雨数据不足，无法根据这一遥远时期的降雨记录适当评估其准确性。然而，梅鲁农民对过去极端气候事件的回忆可能是由他们基于上下文意义和联想的干旱命名法所促进的。值得注意的是，梅鲁农民引用非气候事件来记住极端气候事件。

初步分析没有显示作物损失与短雨特征之间的明确关系(未显示)。对于为什么记忆极端事件对长时间的雨比短时间的雨更重要，可以提出一个机械的解释。长周期品种与短周期品种在10月同时播种。长周期和短周期的品种都是由农民在长时间降雨结束时从收成中选择的(大规模选择)，因此在这个时候种子的可用性是至关重要的。与短雨相比，长雨期间季节性降雨量的年际变化通常很强，难以预测;它们由许多特征的组合而成，这些特征在一定程度上相互独立，包括开始、潮湿天气的发生、降雨强度和停止日期的变化(Camberlin等，2009年)。Lyon和Dewitt(2012)表明，在1999年后的长时间降雨中，季节性降雨量显著减少。农民预测雨季发生的困难和雨天的不规则性，极大地增加了农民在长时间降雨期间品种损失的风险。因此，在这个季节记住过去的极端气候事件对农民来说至关重要。

将本土知识与西方知识进行比较，并不是为了证明哪一方的优越性。评估土著气候知识与科学知识的一致性只是促进它们的整合或联系的一个步骤。这两种知识对应着互补的气候认识方式，有助于我们发展情境化的干旱监测。干旱是一个模糊的概念，因为气候学、水文学或农学对它的定义不同。种植不同作物的农民对干旱的感受也可能不同。

将记录气候变化的不同文化方式联系起来

更好地理解气候变率的文化差异方法对于确保合作和参与性项目至关重要，结合本土和西方知识(Barnhardt 2005, Berkes 2009, Gearheard et al. 2010)。在本研究中，Meru农民没有用降雨量来表达干旱的严重程度，而是间接地用种内作物多样性损失来表达，而这种损失本身可能与降雨有关。Gearheard等人(2010)利用风的感知将因纽特人的知识与气象站的观测联系起来。风是最重要的环境变量之一，可以促进或限制因纽特人的狩猎活动和旅行。这两种认识之间的一致程度有限，但作者认为，因纽特人的观测可能不是同一种现象，或者与气象站记录的现象不完全相关。因此，对土著知识的间接评估意味着考虑土著人民所感知到的和科学家所测量到的这两种现象是如何相互联系的。

在本研究中，农民报告的种内作物多样性损失与气象站记录的气候变率有关。降雨记录使我们能够了解口头报告的高影响气候事件在多大程度上实际上可以归因于干旱或暴雨;反过来，关于种子损失的口头报告可以说明哪些降雨特性对作物的影响最不利。农民报告的干旱事件与季节总降水量和季节持续时间(DUR)的变化特别吻合。强降雨事件最符合降雨强度(INT)的变化，这表明了准时强降雨的有害影响，而不是累积降雨本身的负面影响。

Meru过去的气候知识包括文化和社会成分。在文化上，这种知识使用联想来记忆、理解和设想极端气候事件。这种知识不仅涉及气候本身，也涉及经济，即本研究中考虑的作物歉收、社会学(参见“我和你一样”)或历史(坦桑尼亚陆军第9营)，如Meru干旱命名法所示(见表3)。然而，Meru气候知识不仅涉及外部事实事件。这些知识嵌入到社会组织中。在Meru社会中，年龄阶层和世代的继承就像一个社会学/气候时钟。政治权威每15年在两代人之间传递一次(gatiba)，在Meru世界观中，根据规律的降雨和太阳周期，这对应于干旱或强降雨的回归(Peatrik 1999)。当降雨周期恢复时，农民认为干旱也会恢复;相反，太阳周期与强降雨的回归相吻合。Meru气候系统以连续的干湿期为基础，与“差异繁荣”的思想有关(Peatrik 1999:81)。

与安第斯南美洲农民历史上将昴星团中的恒星与年际降水变化联系起来(Orlove et al. 2000)相比，Meru社会中的气候知识嵌入到社会组织中，这是基于干旱和暴雨之间的气候对立。将Meru文化中设想的雨和太阳周期与西方科学中测量的气候变化(Rind 2002)联系起来，可能有助于更好地理解太阳在气候变化或间接地在作物品种损失中的作用。

模糊逻辑与情景化干旱监测

有些问题仍然与将本土和西方科学气候知识整合到情景化干旱监测中特别相关。在他们的气候知识系统中，最极端气候事件之间的Meru模糊图像的原因是什么?梅鲁干旱命名法清楚地揭示了梅鲁农民在他们的气候知识系统中对环境的重视。气候事件的模糊图像可能是由于背景的多样性，根据这些背景，农民对极端事件的体验是不同的。对于干旱监测，考虑到世界各地农民所经历的极端气候事件的不同背景，不允许确定一个任意的阈值来区分极端气候事件。McKee et al.(1993)提出了标准化降水指数(SPI)，该指数基于特定时段降水与均值的差值，以标准差尺度表示，用于划分“轻度干旱”(0 ~ -0.99 sd)、“中度干旱”(-1.00 ~ -1.49 sd)、“严重干旱”(-1.50 ~ -1.99 sd)和“极端干旱”(≤-2.00 sd)。从定量的连续数据来看，干旱是定性的，而气候知识是去文本化的。相反，本土气候知识特别重视语境。

今天，小农雨养农业系统越来越有活力。例如，在我们的研究地点，农民对半干旱地区鼓励采用玉米取代高粱和小米的农业政策的推动迅速做出了反应(Ouma et al. 2002，显示自1965年以来采用率不断提高)。虽然众所周知，玉米比高粱和小米等传统作物更容易受干旱影响，但这种作物获得了无可争议的成功，得到了农民的广泛接受。玉米在20世纪90年代成为肯尼亚、津巴布韦、赞比亚和马拉维的主要粮食作物(Smale and Thom 2003)。用于区分农民所经历的极端气候事件的阈值应考虑农业环境及其演变。在类似的气候条件下，种植高粱和玉米的农民可能会经历不同的干旱，因为后者抗旱性较差。玉米的日益普及可能意味着农业干旱风险的增加，而非文本化干旱监测无法识别。

降雨模式的空间变异性也导致了不同的生态环境。整合当地气候知识可以在干旱监测中同时考虑背景数据和气候数据。监测工具在公共卫生(Lemon等人，2003年)和粮食不安全(Borton和Shoham 1991年)方面是常见和有用的。在给定的背景下，可以将农民感知到的干旱作为参考，将其翻译成背景化的气候术语。在这种情境化的干旱监测中，土著知识和科学知识可以相互补充，极端气候事件的定义不仅要参考气候记录，而且要参考经历过这些事件的人。

结论

我们的目的是展示文化构建的关于过去极端气候事件的知识有多准确，以及它与模糊逻辑有多一致。在干旱和强降雨方面，当地气候知识和降雨记录之间的独立性显然是被否定的。本土气候知识使得在中间气候情况下的极端气候事件的模糊图像。这反映出，根据农业和生态环境的不同，农民对极端气候事件的体验可能不同。在干旱监测中结合当地气候知识和科学气候知识可以考虑到干旱影响社会的背景的多样性。

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