• 摘要
• 所面临的挑战
• 解决问题的方法
• 复杂系统中的简单干预
• 规模的概念
• 向外扩展和社区赋权
• 向外扩展元素
• 用于向外扩展的信息管理工具:示例
  • 利用GIS进行场地相似度分析
  • 模型与GIS的接口
  • 土地类型和农民类别
• 浅谈外部性
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

为了帮助综合自然资源管理(INRM)研究在大范围和及时地为世界上许多穷人“交付货物”，这组作者提出了一种解决问题的方法，以促进相关农业实践的扩展。他们提出了七种促进扩大规模的方法:(1)通过参与式研究开发更具吸引力的实践和技术(2)平衡供给驱动的方法与资源用户需求，(3)利用反馈来重新定义研究议程，(4)鼓励支持团体和网络进行信息共享，(5)促进利益相关方之间的协商，(6)为政策变化和制度发展提供信息，(7)合理使用信息管理工具，包括模型和地理信息系统(GIS)。它们还借鉴了中美洲、南亚和南部非洲的经验，描述了有用的信息管理工具，包括地点相似性分析、模拟模型与地理信息系统的联系以及农民和土地类型类别的使用。

关键词:墨西哥，南亚，南部非洲，保护性耕作，研究扩散，环境，地理信息系统，自然资源管理，参与式研究，向外扩展，模拟模型，技术转让。

出版日期:2001年12月20日

对自然资源管理研究的支持似乎正在接近危机。越来越多的人质疑这项研究是否能带来好处。有些人认为它更关心过程的定义和纯洁性，而不是结果。关于自然资源管理的研究必须证明它有能力在合理的时间范围内使广大地区的大量穷人受益。这种简单的假设，即这种工作本质上是特定于特定地点的，必须被推翻。简单地说，我们必须迎接加快使用能改善人类福祉的自然资源管理做法的挑战。

综合自然资源管理(INRM)研究可以应对这一挑战。在有效机构的支持下，在适当的信息管理工具的指导下，分散的行动可以广泛使用INRM研究的适当管理方案。这反过来又能提高农业生态系统的生产力和复原力，从而帮助实现减贫、粮食安全和环境保护的目标。这背后是认识到政策、人们的行为、自然资源管理实践、生物物理过程和系统结果之间存在因果关系(图1)．具体地说:

• 政策、组织、机构和规则影响着社区和个体农户的行为;
• 人们的行为包括选择和采用自然资源管理实践;
• 这些做法影响动植物的生长和生物物理过程;而且
• 生物物理过程所产生的结果会对收入、粮食安全和资源保护产生影响。

图1所示。综合自然资源管理研究促进了国际农业研究协商小组(CGIAR)的目标:粮食安全、减贫和环境保护。

本文讨论了概括和传播自然资源管理研究结果所涉及的一些概念和程序(“向外扩展”)，并对外部性和分析规模(“向外扩展”)进行了一些尝试。它着重介绍了加速INRM实践的地理覆盖规模和影响的几种方法和工具的例子。大多数例子来自国际玉米和小麦改良中心(CIMMYT)与南亚、南部非洲和中美洲的研究伙伴之间的合作。所说明的方法和工具包括通过地理信息系统(GIS)进行场地相似性分析，将模拟模型与GIS联系起来，以及农民和土地类型类别。所选的例子是说明性的，目的不是全面的。

这些例子展示了在解决问题过程中使用的工具，该过程利用了政策和机构、农场层面的实践、动植物生长、生物物理过程以及影响和结果之间的因果联系。讨论了不同方法和工具的优缺点。

最后，有人认为，当这些工具在自底向上学习过程的上下文中向需要这些信息来做决策的广泛涉众提供信息时，它们是最有用的。它们绝不能仅仅用于机械的外推或复制特定的实践。

综合自然资源管理(INRM)的研究必须能够以改善穷人生计的方式解决问题(或抓住机会)，同时保持资源质量和保护环境。可以理解的是，INRM研究人员可能希望采用解决问题的方法(Tripp 1991)。在解决问题的过程中，我们可以区分问题集、原因、干预点和度量工具。

问题集是农业生态系统性能，即影响资源质量或环境的过程，不令人满意的情况。例子包括农业生态系统生产力低、资源过度退化和环境污染、环境服务水平低、农业生态系统生物多样性低、土壤肥力下降、消费者饮用水质量不理想以及温室气体排放过多。这些问题可以从其代价和后果、空间和时间发生率以及变化的速度等方面加以描述。它们可以由农民、社区、非政府组织、科学家和/或决策者来确认和定义。

原因是驱动或促成问题集的因素。通常，有多个层面的许多原因在起作用。因果链可以是漫长而复杂的，将政策、制度、农民或社区行为、生物物理过程及其对生计和环境的后果联系在一起。换句话说，政策和制度安排影响人的行为，人的行为影响植物和动物的生长和生物物理过程，而生物物理过程导致的结果导致系统生产力和资源和环境质量的变化。

因果链通常连接不同的分析尺度。例如，关于焚烧作物残余物的区域政策可能会影响农场一级的覆盖物管理，影响土地一级的土壤水和有机质水平及组分和侵蚀率，从而对流域水质以及农场一级的作物产量和家庭收入产生影响。

干预点是解决问题集的机会。它们并不局限于农场层面的新技术;它们还可包括政策和体制安排的改变，例如关于社区森林管理的规则。然而，当因果关系明确时，政策改变作为一种干预手段是最有效的，也就是说，当政策或制度的改变有合理的可能性将改变农民或社区的行为，从而导致生物物理过程、系统生产力、环境和资源质量的预期变化时。因此，干预可以是任何层次的分析:小区、农场、社区、流域或地区。它们可能是由农民通过农民试验、科学家、决策者或私营部门开发的。早期成功的干预被称为“火花”(国际农业研究协商小组，2000年)。

例如，一组问题可能围绕着低地灌溉基础设施的淤积，导致大量生产力损失和大量公共投资于改造。原因可能包括，鼓励牲畜集体放牧作物残茬的政策导致高地地区的严重侵蚀，从而减少了使用这些残茬作为土壤覆盖物的动机。一个干预点可以是政策的改变，促进放牧做法的修改，鼓励使用作物秸秆作为土壤覆盖物，以减少侵蚀和改善最初的泥沙淤积问题。

最后，测量工具使我们能够了解因果关系，追踪甚至预测干预措施的后果，并在任何规模的分析中理解生物物理过程。可持续性指标属于这一领域，大多数建模方法也是如此。在这方面，生态系统分析提供了一个分析框架，使人们更容易理解一系列尺度下短期和长期状态变化的后果。这些过程可以在框架内概念性地链接起来(参见图2)，并可通过GIS与空间和时间数据库连接的模拟模型来量化给定情景的影响。

图2所示。不同分析尺度下的生物物理过程。SOM是“土壤有机质”的缩写。

当然，大多数模型仍然需要在土壤和害虫(昆虫、病原体和杂草)相互作用和约束的关键领域进行改进。生态系统分析可以以相对较小的成本提供两个关键服务:(1)评估遗传和环境生产力和可持续性;(2)影响评估框架和问题-原因关系的定义，特别是那些涉及生物物理过程的问题-原因关系，以及这些关系如何影响系统生产力和可持续性。如果我们没有一个问题焦点和包含大量的工作来确定干预点，INRM就会失败;我们不能简单地对测量工具进行学术研究。

由农民、社区、渔民和森林居民等资源管理者实施的自然资源管理实践通常是复杂的。管理土地和水资源或森林或渔业资源使用的规则通常很复杂，外人难以理解。然而，干预点，包括资源使用的新技术或实践，可以相对简单。干预措施被资源使用者视为勘探的备选方案或替代方案，他们可以通过在当地环境下进行测试来最好地判断一种方案的吸引力。

然而，即使是简单的干预措施，广泛采用的后果也可能非常复杂。采用相对简单的方案可以显著改变农业或资源管理系统及其伴随的生物物理过程和系统结果。

例如，处理灌溉作物系统的农民使用复杂的做法来管理土壤肥力和水的数量和质量。这包括管理作物残余物、化肥和农家肥;安排从农场外部转移生物量;选择家庭使用的替代燃料;决定运河和管井水的其他用途;决定灌溉的时间和频率;以及在排水良好和排水不良地区选择作物等(Fujisaka et al. 1994)。然而，采用免耕作物种植等相对简单的做法可以提高播种的及时性，提高水和养分的利用效率，减少抽水，停止地下水消耗，减少燃料使用，大幅降低碳排放，改变作物轮作以利用较早的粮食作物播种，并通过新的轮作改变土壤化学和土壤健康状况(霍布斯和莫里斯，1996年)。其中一些后果，例如地下水的质量和数量的变化，只有在更高的分析尺度上才可能变得明显。

为了预测、模拟、评估和管理这些变化，需要对生态、生物物理、经济和社会过程有很好的理解。否则，农民和科学家都只能在变化发生时做出反应。

综合自然资源管理(INRM)在“交付货物”方面的作用，即在促进改善大量穷人的生计方面的作用，通常被称为向外扩展。这个短语的隐蔽性和澄清性一样多，因为“规模”这个概念有许多不同的理解方式，其中包括:

• 规模分析:从植物-地块-农场-流域-区域;
• 干预点的规模:高级别干预，如政策改变、制度安排或产权的调整、促进集体行动，vs.较低级别干预，如农民试验或具体做法的推广;
• 干预策略的投资规模:在推广、农民试验项目或向决策者提供信息方面的投资规模小vs.大;
• 社区赋权的规模:能够通过当地学习过程进行自己的研究和适应的社区数量;
• INRM实践的地理覆盖范围:是否仅限于一个村庄或流域，或已达到区域或国家相关性;
• 影响范围:例如，通过INRM研究在多大程度上实现了理想的结果，例如提高了系统生产力和资源质量。

原则上，这些尺度是相互关联的。对适当的干预战略的投资水平提高，或通过更依赖社区赋权更有效地利用这些投资，可产生更大的影响，从而扩大适当做法的地理覆盖范围。

本文的重点是如何扩大和加速INRM研究的地理覆盖范围和影响。它强调通过技术或实践的复制、传播和改编来推广和传播研究成果的效率和有效性。这些技术可能包括似是而非的承诺、可塑的原型或定义良好的实践。如果INRM的研究产品不向外扩展，我们就无法实现为减贫、粮食安全和环境保护做出贡献的目标。

然而，有时为了扩大和加速INRM研究的影响，我们还必须评估和管理积极或消极的外部性、意料之外的复杂性或在新资源管理实践的广泛采用中在更高层次的分析中出现的意想不到的后果。这是因为只有在更高层次的分析中才会出现的结果可能会强化或削弱预期的结果。例如:

• 事实上，小区用水效率的提高不一定能改善整个灌溉系统的用水效率;
• 改变山坡上的土地使用或作物管理可能改善或可能降低下游用户可用的水的数量和质量;
• 如果每个人都使用，一个人使用的更有效的捕鱼方法可能会破坏鱼类资源;
• 区域或国家政策可能破坏地方规则和奖励措施;而且
• 试图控制而不是管理生物物理过程的机构可能无法培养适应能力，可能会加剧而不是解决问题。

因此，有效的向外扩展还需要注意其他规模的概念:分析规模、干预点规模和社区赋权规模。

目前许多关于扩展综合自然资源管理(INRM)研究的想法都避开了具体实践的空间外推概念。相反，重点是社区赋权和向外扩展作为一个学习过程。最近的一份研讨会报告(2000年国际农业研究协商小组)很好地描述了这一点:

扩大规模的不是技术，而是技术/创新背后的过程和原则。这与向外扩展不仅是复制，而且是灵活和互动的适应和学习的信念是一致的……向外扩展实际上是与人有关的——向人们传达各种选择，在引进各种选择和让农民有能力适应不断变化的环境之间取得平衡……将向外扩展作为开发过程拒绝采用千篇一律的方法。(它)……通过与适应的乘法实现大量和广泛的区域覆盖…

我们同意这些结论。自下而上的农民实验和社区赋权是扩大INRM实践的基础。然而，当这些自下而上的方法的结果得到广泛分享时，它们将更加有效。当然，农民试验者很可能对在面临类似问题的类似社区开发的令人兴奋的做法感兴趣。

尽管向外扩展在很大程度上是一个自下而上的过程，在此过程中，研究成果被广泛共享，但我们的经验表明，使用信息技术，如下面描述的方法和工具，可以帮助“智能化”和聚焦过程。

可以做些什么来促进适当的自然资源管理做法的有效推广?我们建议以下一些活动，其中一些涉及人力和社会资本的改善。

• 生产更有吸引力的产品。无论如何，当实践的风险更低，利润更高，并满足其他资源管理目标时，向外扩展就更容易。参与式研究增加了发现有吸引力的选择的机会。

• 平衡供给驱动的方法与资源使用者的需求。资源用户的需求必须影响通过研究开发的资源管理备选方案的种类和要向外扩展的备选方案的种类。然而，他们不能表达对他们不熟悉的实践的需求。因此，向外扩展必须包括让用户足够熟悉新选项的方法，以便在当地条件下判断它们的吸引力。

• 利用反馈来重新定义研究议程。随着关于技术性能和吸引力以及政策和机构如何影响它们的信息不断积累，综合自然资源管理研究可以而且应该作出相应调整。

• 鼓励支持团体和网络分享信息。社区团体、跨社区网络、网络联盟、游学和科学交流都可以帮助资源用户和科学家更好地理解在不同条件下的替代方案和选项的性能。

• 促进利益相关者之间的谈判。对于多功能、多用户的资源，资源使用中的权衡可能会导致涉众之间的冲突。利益攸关方之间的谈判和冲突管理可能有助于解决冲突和鼓励使用适当的做法。

• 为那些正在制定政策和发展机构的人提供有用的信息。科学家可以为政策制定和制度发展提供有用的信息。例如，如果需要有适应能力的机构来审查新的资源管理做法，这一点应该明确。政策制定者可能欢迎关于资源管理做法如何帮助他们实现经济和社会目标的新信息。新的政策和制度可以影响人类的行为，包括技术的采用。

• 合理使用信息管理工具，如GIS和建模。当发现或发展了提高农业生态系统生产力、改善资源质量和改善环境后果的做法时，看到这些做法或其适应性得到更广泛的应用是可以理解的。在解决问题的过程中加入空间维度有助于实现这一点。这源于一个简单的认识，即实践可能对不同的农民或农业社区具有同样的吸引力，这些农民或社区面临相似的问题集，由相似的原因驱动，并受有关采用行为的相似因素支配。这不是在呼吁对技术进行自上而下的机械外推;相反，它是对利益相关者在做决定时可以使用空间分析提供的信息的认识。

例如，在某一社区，绿肥覆盖作物可以抑制杂草，解放劳动力，提高水的利用效率，减少外部投入的需求，提高产量，改善农户生计。研究可能表明，在覆盖作物适应气候、土壤肥力在一定范围内、土地利用强度低(允许覆盖作物/粮食作物轮作)和市场利润高(使外部投入使用无利可图)的地区，这种做法最有吸引力。结合气候、土壤、人口密度、作物分布和交通基础设施等数据的空间分析，可以识别出其他社区可能从这种做法中受益的大片地区。这一成果可以与非政府组织、研究和推广机构、农民团体和政策制定者分享，供他们酌情使用。这可能会鼓励非政府组织或农民团体试验和调整这种做法，或至少在当地条件下评估其吸引力。

以下各节提供了在扩大综合自然资源管理实践中可能使用的信息管理工具的例子。大多数例子来自CIMMYT与南亚、南部非洲和中美洲的一系列合作伙伴的合作。所选的例子是说明性的，不是全面的。讨论的方法和工具包括通过地理信息系统(GIS)进行地点相似性分析，将模拟模型与地理信息系统(GIS)联系起来，以及使用农民和土地类型类别。尽管在大多数情况下，这些工具和方法在扩大INRM实践方面显示出相当大的前景，但实际经验仍然不足。介绍了这些方法和工具的优缺点表1．

表1。向外扩展的工具和方法的相对优缺点。 工具或方法 的优势 弱点 网站相似度分析 简单的工具 在概念上容易 可能很简单 相似度的标准通常是主观的 接口GIS 与模型 允许检查时间趋势，包括气候风险 能否用利益相关者感兴趣的特定变量来表达产出 取决于模型的质量 需要专家实施 土地类型和农民类别 输出概念上访问 适合推广工作者和农民实验人员使用的产出 产出可能太主观 劳动密集型的数据采集 可以忽略家庭中不同土地类型之间的相互作用 参与性推广，例如，全家庭培训 农民家庭可以很容易地获得产出 能否扩大实施所需的组织能力 只处理作为一个单位的家庭，不延伸到社区一级的集体行动 没有明确的空间维度

在努力扩大有前途的干预措施时，一个反复出现的问题是，在一个地方开发的实践如何在更广泛的环境中发挥作用。地理信息系统(GIS)可以解决这些问题，使科学家能够与其他地方的同事分享相关结果，找到测试和调整发现的新地点，并设计更有效的研究项目。一个简单的基于gis的方法是使用与手头问题相关的标准来识别与给定位置相似的区域(Corbett et al. 1999)。

为了确定适合引进和调整可能对玻利维亚的条件有希望的小麦生产做法的地区，利用地理信息系统确定了该国两大小麦系统环境中与关键研究地点相似的地点(Hodson等，1998年)。在高地上，小麦是在许多山谷和小高原的夏雨中生长的。在东部低地，当温度下降，变得更适合小麦生长时，作物就在残留的土壤水分上播种。使用基于gis的空间描述工具(Corbett and O'Brien 1997)定义相似区，具体方法是指定给定研究地点的纬度和经度，然后根据降水、潜在蒸散发和温度的范围选择相似标准。对于高地，区域是基于有利的5个月生长期，对于低地，使用最冷的季度。

在玻利维亚、秘鲁、哥伦比亚和委内瑞拉的高地上有零星的相似地带。将分析扩展到墨西哥、中美洲和非洲，结果发现了其他具有类似气候的地区，特别是墨西哥和埃塞俄比亚(图3)．至于低地地点，在玻利维亚以外最大的地区是在巴西东部和西南部两个重要但互不相连的地区。为了将分析扩展到一个完整的农业系统场景，确定了雨季的相似区，以解释玉米、棉花和大豆等作物正常播种和收获的时间。这使得研究人员可以将相似区域缩小到巴西东部的一个单一地区。图4)．

图3所示。玻利维亚、秘鲁、哥伦比亚和委内瑞拉的气候与两个玻利维亚高原小麦生产地相似的5个月最佳作物生长期(+降水和蒸散相似度为20%，+最高和最低温度相似度为10%)。

图4所示。气候与玻利维亚帕莱索(Paraiso)低地小麦产地相似的区域，在一年中最冷的季度、5个月的最佳作物生长期以及两者的交集区。

这个具体的分析还没有被用来扩展INRM实践。然而，现在已经很清楚的是，在玻利维亚、巴西、墨西哥和埃塞俄比亚的特定地区，研究人员和农民实验者正在用类似的干预措施解决类似的问题集，并将从分享研究信息和结果中受益。

在另一项不同的应用和不同的规模中，墨西哥南部米斯特克地区(该国最贫穷的地区之一)的农民实验人员使用了场地相似度分析，以确定墨西哥其他地方的气候和土壤条件与他们自己的地方相似(图5)．然后，这些信息被用于计划在这些相似地区进行研究和农民实验的游学。农民们带着一些想法回到家，他们已经开始试验，其中包括对水果和蔬菜使用作物秸秆覆盖物和滴灌(J. C. Velásquez, 2000，未出版的手稿)．

图5所示。墨西哥各地的气候和土壤条件与米斯特克卡地区的诺奇克斯特兰村相似的地区。

模型与GIS的接口

更复杂的比较可能有助于解决某些情况。涉众可能希望对不同的场景进行权衡。例如，保护性耕作带来的生产力收益是否可能完全抵消作物残留物作为动物饲料的价值?系统的性能将如何随时间变化，特别是在极端干燥或潮湿的年份?

基于过程的模拟模型可以在多个季节“种植”一个虚拟种植系统，而且速度快、成本低。实际上，产出将科学的范围扩展到大多数研究项目的可行时间范围之外，同时使研究在实地一级监测困难或昂贵的变量(例如氮淋溶和挥发)成为可能。通过将GIS与仿真模型连接起来，研究人员可以开发模拟性能表面，描绘一项技术在空间和时间上可能产生的生物物理后果(Hartkamp et al. 1999)。

利用这种方法，CIMMYT的科学家们在墨西哥西部研究了具有残留的保护性耕作的表现如何随着时间和空间的变化而变化(Hartkamp 2000)。模拟中的两个关键因素是天气和土壤类型。通过与国际化肥发展中心的合作，在作物模型的农业技术转让决策支持系统套件中增加了一个残留保留模块(Tsuji等，1994年)。

模拟结果(图6)与实验结果和研究人员自己的经验进行了比较。利用得到的地图，研究人员和决策者能够评估保护性耕作在径流和侵蚀、有机质、土壤结构和水分保持方面的模拟效果。对于每一种土壤类型，使用模拟生成的地图显示了该区域在生物物理性能方面的差异。影响可以用各种因素来表示，包括产量、稳定性、生物量以及土壤的有机碳和氮利用效率。因此，该方法显示出为一系列利益攸关方提供信息的希望;这些地图和其他产出可以帮助非政府组织、农民团体和研究人员确定保护性耕作在哪里最适合农民进行试验和适应。

图6所示。利用与地理信息系统数据库相关联的农业技术转移决策支持系统模型，模拟了墨西哥西部哈利斯科州保护性耕作系统(玉米休耕33%残留)下玉米12年平均产量。

上述基于地理信息系统的应用强调区域、国家或国际比较，可用于指导扩展。然而，更温和的工具和方法，特点是跨农场的比较可以达到同样的目的。人们早就知道，许多农民可以在一个农场内识别不同的土地类型。这些土地类型通常遵循地形序列。当问题、原因和干预点特定于土地类型时，可根据类型学指导向外扩展活动。当土地类型在大片土地上复制时，向外扩展的效率是相当可观的。当然，通常情况下，具有不同资源禀赋的农民对同一土地类型采用不同的管理做法。因此，促进向外扩展的措施还必须考虑到农民类别和农场内部跨土地类型的相互作用。

在印度恒河平原的水稻-小麦系统中，降雨、水控制和土壤质地往往遵循东西梯度。然而，特定地点的水分控制和土壤质地也受到土地类型的影响，即在一个拓扑层序内的下、中和上阶地。尽管在印度恒河平原的不同地区，一种土地类型可能被不同的当地名称所熟知，但其特征、用途和管理往往是相似的(Harrington等，1993年)。较低梯田的特点是土壤较重，排水相对较差，更有可能种植长期的传统水稻品种。中间梯田土壤较轻，排水问题较少，通常种植现代水稻和小麦品种，有时与其他作物混合。上层梯田的土壤最轻，农业生态系统的物种多样性更大。这里种着水稻和小麦，还有豌豆、甘蔗和蔬菜。

印度恒河平原水稻-小麦轮作的常见问题，特别是播晚、耕作和耕作成本高、水和养分利用效率低、土壤肥力下降、农业生态系统物种多样性减少、盐碱化和碱化、内涝和过度抽水导致地下水枯竭，在每一土地类型中表现不同。同样，干预点随着土地类型和农民类别的不同而变化。

举一个简单的例子，很明显，在种植稻谷之后种植小麦最好使用倒置t型零耕播种机，这种播种机由四轮拖拉机牵引，适用于规模较大的农民和上层梯田。然而，对于中下部梯田的小规模农民来说，小麦种植通常采用地表播种的最佳方式(Hobbs等，1998年)。在这种做法中，当水被排干时，预先浸泡、预先发芽的小麦种子被播撒到直立的水稻作物中。预浸泡是一种肥料浆液，使种子对鸟类没有食欲。如果时机合适，土壤水分会代替耕作，降低土壤强度，这样根系就会随着水分沿着剖面向下生长。无论是免耕还是地表播种，都有相当大的农民试验和当地适应的空间。

在另一个例子中，津巴布韦南部的农民区分了“vlei”底部(通过自然排水积累降雨的潮湿地区)、宅基地花园(土壤受益于作物残茬、落叶、家庭垃圾和农家肥)和种植地(土壤肥力低、持水能力低，离家庭相对较远)。这些不同的土地类型在作物选择和轮作、有机和无机肥料的应用、土壤肥力管理等方面的管理非常不同(Z. Shamudzarira和C. Vaughan, 2000，未出版的手稿)．此外，拥有大量役畜的农民与拥有少量役畜的农民管理土地类型不同。然而，这些土地类型和农民类别在津巴布韦南部大部分地区以及毗邻的南非和莫桑比克地区都有。

解决重要问题的令人振奋的做法，一旦以土地类型和农民类别为特征，就可以广泛地与农民团体、非政府组织、研究人员和这些土地类型和农民类别盛行的地区的其他利益攸关方分享。再次强调，我们的目的是将这些令人兴奋的实践作为新的选项，混合到当地的学习过程中，而不仅仅是“千篇一律的复制”。

扩展的核心是预测、建模、监视和评估积极或消极的外部性、未考虑的复杂性，或从广泛向外扩展的更高级别的分析中出现的意外后果，然后对这些因素的管理做出贡献。这可能需要使用隐式、显式甚至数学模型，并理解人类、制度和生态过程之间的相互作用。在非常现实的意义上，对“规模化”后果的理解可以作为反馈来重新定义向外扩展的元素，以最小化不希望的外部性。

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作者要感谢Jeff Sayer和Tim Reeves的鼓励，他们继续解决通过INRM影响穷人生活的问题。CIMMYT的科学作家Mike Listman编辑并格式化了这篇论文，CIMMYT的设计师Wenceslao Almazán制作了这些数据。

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