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迪尼兹，F. H.， K. Kok, M. A. Hoogstra-Klein, B. Arts, 2015。基于巴西亚马逊地区小农的认知，绘制生计安全和环境可持续性的未来变化。生态与社会 20.(2): 26。
http://dx.doi.org/10.5751/ES-07286-200226
基于巴西亚马逊地区小农的认知，绘制生计安全和环境可持续性的未来变化
摘要
在巴西亚马逊地区，砍伐森林是一个公认的问题。小农在这一过程中发挥着关键作用，因为他们靠牧场和农业谋生。许多研究讨论了森林砍伐与小农采取的生计战略之间的联系。大多数研究的重点是先进的监测系统、模拟模型和GIS方法，以分析生计和森林覆盖变化这两个维度之间的相互作用。尽管目前的方法工具箱已被证明成功地增加了我们对这些相互作用的理解，但所采用的模型和方法没有考虑到小农的观点。假设当地小农是土地覆盖变化的推动者，了解他们如何看待自己的情况对于阐明他们的行动至关重要。我们的目标是探索巴西亚马逊地区当地小农所设想的生计安全和环境可持续性的未来变化。之前对位于东南部Pará的小农的生计聚类分析与模糊认知映射相结合，以确定目前的看法并探索未来的变化，使用缩小到当地情况的全球情景。总的来说，系统描述只是在细节上有所不同;所有结果都表明，正如小农所确定的那样，在所有生计系统中，生计安全和环境可持续性之间存在强有力的权衡。 However, fundamentally different outcomes are obtained from the future analysis, depending on the livelihood strategy cluster. Achieving win-win outcomes does not necessarily imply a positive scenario, especially if small farmers are dependent on income transfers from the government to provide their livelihood.介绍
巴西亚马逊地区的森林砍伐是一个被广泛承认的问题，具有多种局部、区域和全球负面后果，例如生物多样性丧失、土壤退化和气候变化(Shukla et al. 1990, de Miranda and Mattos 1992, Hecht 1993, Moran 1993, Faminow 1997, Fearnside 2005, Scouvart et al. 2008)。beplay竞技2012年，累计毁林面积约为75万平方公里，占整个地区森林面积的18.7% (INPE/PRODES 2012)。尽管在过去10年里，巴西亚马逊森林的砍伐速度从每年约27,000平方公里大幅下降到不足5000平方公里，但主要由牧场和农业造成的威胁仍然存在(Caviglia-Harris 2004年，Betts等人2008年，INPE/PRODES 2012年)。这些活动约占森林砍伐面积的67%，分为牧场(62%)和年农业(5%;EMBRAPA和INPE 2011)。
大部分森林砍伐都是由大型牧场主和大型大豆生产商造成的(Hecht 1989, Rosa等，2012,Godar等，2012)。然而，小农也被称为森林砍伐的代理人，因为农业用地的使用对他们提供生计至关重要(Fujisaka等人，1996年，Marquette 1998年，Vosti等人，2003年，Salisbury和Schmink 2007年)。因此，研究和理解生计战略非常重要。然而，生计受到不同尺度和层次上的许多因素的影响，如环境因素和各种类型的资本(人力、社会、经济、物质和自然)，并受到大量结构和过程的调节，如规则、政策、组织和国家机构(Chambers and Conway 1991, Scoones 1998, Ellis 2000)。随着时间的推移，生计安全和环境可持续性受到所有这些因素的综合影响。生计保障可以理解为人们获得并保持获得基本资源的途径，以确保其近期和长期生存，并随着时间的推移改善其生计条件(Chambers和Conway, 1991年)。反过来，亚马逊地区的环境可持续性可以用财产层面的森林覆盖来表示;森林保护意味着在生物多样性、土壤保护和水可用性方面更好的环境可持续性(Scoones 1998)。因此，生计安全和环境可持续性之间的权衡是日常现实，可能对亚马逊雨林的未来产生影响(Kirby et al. 2006, Hecht 2012)。
许多研究探讨了森林砍伐、生计战略、农业活动和其他直接和间接驱动因素之间的相互作用(Line Carpentier等人，2000年，Moran等人，2003年，Muchagata和Brown 2003年，Vosti等人，2003年，Brondízio 2005年，Salisbury和Schmink 2007年，Pacheco 2009年)。对巴西亚马逊地区这种人与环境相互作用的研究使用了多种方法，如先进的监测系统、模拟模型和地理信息系统，来描述森林砍伐及其驱动因素在时间和空间上的关系，无论是生物物理的、基础设施的还是人口的(Laurance等人2001,McCracken等人2002,Kirby等人2006,Soares-Filho等人2006,Malhi等人2008)。越来越多地了解森林砍伐与复杂的驱动因素网络之间的关系，对于支持有效的政策和决策进程至关重要，有助于实现森林覆盖与当地人民生计之间更平衡的相互作用。尽管目前的方法工具箱已被证明成功地增加了对这些关系的理解，但试图从当地利益相关者所感知的现实中分析人与环境相互作用的方法在亚马逊研究中一直很缺乏(Posey 1996, Muchagata和Brown 2000, Humphries和Kainer 2006, Soler等人2012)。然而，了解利益相关者如何看待他们自己的情况对于理解他们的行为是至关重要的。因此，他们可以，也许应该，能够对自己的现实进行自己的分析(钱伯斯1994，利纳姆等人2012)。此外，认识和处理利益相关者的多样性看法目前被认为是人类环境系统可持续性有效自然资源管理的一个关键方面(Rajaram和Das 2010, Jones等人2011)。假设当地利益相关者在许多情况下是景观变化的推动者，他们基于实践的现实知识对于更好地理解人与环境相互作用的未来变化，即生计安全和环境可持续性至关重要(Moore 1979, Schiere et al. 2004, Fearnside 2008)。
最近，心智模型研究已经成为一种替代方法，可以更好地理解利益相关者对系统如何运作的构建，以及哪些因素可能会对实际实践产生影响(Du Toit et al. 2011, Papageorgiou 2011)。心智模型是指对现实的一种简化的认知表征，允许人们在感知的基础上与世界互动(Jones et al. 2011)。这种方法利用支撑人们如何理解、过滤和处理现实信息的因素和因素之间的关系，试图引出和分析个人和群体的认知结构(Craik 1967, Biggs等人2011,Du Toit等人2011,Jones等人2011)。此外，心智模型有能力表示现象的动态原因和结果，使人们能够描述、解释和探索系统中的变化(Jones et al. 2011)。我们专注于探索人类与环境相互作用的未来变化，从当前有关当地利益相关者(即小农)生计和森林覆盖变化的实际知识中推断，使用工具和技术来捕捉这些利益相关者对现实的认知表征(心理模型)。
一系列工具和技术，如共识分析和参与者、资源、动态和交互(ARDI)过程，已被推荐作为启发方法，以更好地捕获和测量人与环境交互中的心理模型(Stone-Jovicich等人，2011年，Cheong等人，2012年，Lynam等人，2012年)。共识分析的目的是根据系统的个人访谈，在给定的人群中引出基本的知识结构(Jones等人，2011年，Stone-Jovicich等人，2011年，Lynam等人，2012年)。然而，当用于探索具有高度多样性问题的复杂领域时，这种方法存在局限性，例如我们在本文中解决的问题(Stone-Jovicich et al. 2011)。反过来，ARDI过程的应用为理解人与人之间共享的元素提供了一个分析视角，但它没有提供一个共享的心智模型(Lynam et al. 2012)。
其他半定量工具，如模糊集和模糊认知映射，已被用于捕捉利益相关者外部现实的内部表示(心理模型)，考虑到他们对人与环境相互作用的因果关系的感知(Özesmi和Özesmi 2004, Jones等人，2011,Cheong等人，2012)。在模糊认知映射中，当地利益相关者根据他们对系统的实际知识，建立代表人与环境交互的模型，指定因素和因素之间的因果关系(Özesmi和Özesmi 2004, Jones et al. 2011)。该工具捕获了一种不受确切值和测量限制的心理模型，因此它非常适合表示相对非结构化的知识和以不精确形式表示的因果关系(Isak 2008)。通过涉及因果关系和反馈机制(Kosko 1986)，模糊认知映射可用于揭示当前的现实，从而用于评估未来生计和森林覆盖变化的影响。在这种情况下，考虑到利益相关者当前的看法和现有的情景，它被用作表明未来变化的半定量工具(Kok 2009, Soler et al. 2012)。此外，最近的研究表明，它是捕捉森林砍伐复杂动态的潜在工具(Kok 2009, Soler et al. 2012, Wulms 2012)，也可以分析不同生计的功能以及这些生计对外部变化的脆弱性(Murungweni et al. 2011)。因此，模糊认知映射适用于捕获本文中涉及的复杂系统的心理模型，即(非)森林景观中的生计和环境。此外，捕捉复杂系统的当前心智模型有助于探索未来变化的潜在影响。这种见解有助于为今天需要采取的可能措施指明方向。仅通过研究当前系统很难达到这一点。 It is in this regard that fuzzy cognitive mapping is particularly powerful.
通过考虑人类与环境相互作用的现在和未来的观点，本文试图促成一种系统的方法，可以用于结构性地分析两个经常相互冲突的目标之间的权衡，如前所述:加强当地小农的生计保障和减少森林砍伐率。因此，本研究的目标是利用当地小农目前对现实的认知，探索巴西亚马逊地区生计安全和环境可持续性的合理未来变化。以模糊认知映射为工具，具体目标如下:(1)确定当地小农对影响其生计和森林的因素的当前认知;(2)分析他们所采取的生计战略可能导致的观念差异;(3)探索生计和森林未来可能的变化。
模糊认知映射原理
模糊认知图(FCM)是一个系统的图形化解释，由一个特定时间点的特定领域的因素之间的因果关系表示(Langfield-Smith和Wirth 1992, Groumpos 2010)。当使用参与式方法开发时，它提供了个人或群体对现实感知的结构化概述。FCM由加权箭头连接的因子组成。要素代表影响系统的关键要素;箭头表示它们之间存在的因果关系(Kok 2009)。相对权重用于量化因素之间因果关系的强度(Kosko 1986)。相互联系的权重可以在区间[-1,1]内变化，其中最大值和最小值表明各因素之间存在完全的因果相互关系(Groumpos 2010)。所有归属于关系的权重都可以表示为一个矩阵;因子的初始值可以用表示各因子相对变化的向量表示，初始设为零(详见Kok 2009)。随后，可以通过为一个(或多个)因素分配非零值来将更改引入系统。 This value indicates the strength of the change introduced. For example, setting the value of a box “Environmental Policies” at 0.5 indicates an increase in the influence of those policies that is half as strong as it maximally could be. This change will affect the state of all other factors to which it is related, directly or indirectly, as the effect ripples through the system. Eventually, all factors will have a (stable) new value. Mathematically, this process can be simulated by a simple matrix multiplication (e.g., in Microsoft Office Excel®)，这将产生一个新的变更向量。然后可以用新的更改向量重复此乘法。这个迭代过程提供了因子变化值的动态输出。使用了“动态”这个词，尽管严格地说，涟漪效应是作为引入的变化来评估的，在数学上更准确地描述为准动态，它可以导致系统的准稳定。重要的是，这意味着在动态输出中，迭代次数不能用时间代替(Kafetzis et al. 2010)。反过来，这允许对不同因素相对于其他因素或相对于其他系统描述的动态进行解释(Kafetzis et al. 2010, Wulms 2012)。
为了更好地说明FCM是如何工作的，图1显示了一个应用于土地利用变化的FCM示例(Soler et al. 2012)。这个数字代表了一个简单的系统，其中F2和F3，例如国家公园的数量，或环境政策，影响森林的数量(F1)。反过来，森林的数量强烈影响F3。在这个简单的系统中，F1和F3之间的负反馈循环稳定了该地区的森林数量。表1显示了所有因素之间所有可能的关系。通过给F2一个值，例如1,F1的值在一次迭代后变为0.6,F3的值在两次迭代后变为0.6，从而使F1的值减小，直到所有因素都得到稳定的值。
fmm可以代表一个群体在特定时间内对特定领域的共同看法(Langfield-Smith和Wirth 1992, van Vliet et al. 2010)。它们有助于理解同一社会群体的共同或不同的优先事项和看法，也有助于理解亚群体，在这种情况下，是具有不同生计战略的小农。其他研究表明，开发参与性fcm的过程是密集的，有时对参与的利益相关者来说是困难的(van Vliet et al. 2010)。然而，同样的研究报告了如何使用该工具可以使科学家、政策制定者和其他利益相关者更深入地了解影响所研究系统的因素。在这里，我们介绍了一个巴西的案例研究，重点研究(去)森林景观中生计安全与环境可持续性之间的相互作用。
方法
案例研究
该案例研究位于Pará州东南部的埃尔多拉多多Carajás市(图2)。该市占地约3000平方公里，在过去几十年里经历了密集的森林砍伐过程(Diniz et al. 2013一个)．从1985年到2010年，森林覆盖面积从该市总面积的85%下降到约10% (INPE/PRODES 2012)。2008年，埃尔多拉多的牧场面积约为2100平方公里，占森林砍伐面积的78% Carajás (EMBRAPA和INPE, 2011年)。该市的主要农业活动是牧牛，主要是小农场的牛奶生产。根据土地改革计划(ARP)的21个定居点项目，大约4600个小农户使用了该市67%的面积。ARP的受益者(在本文中称为定居者或小农)是无地的农村工人和小寮屋/殖民者。该计划旨在帮助减轻贫困和促进社会经济发展，方法是将大型公共地区和私人土地所有者拥有的广大地区重新分配给无地者，以便定居者能够通过小规模商业耕作谋生，为市场生产农业剩余(Fearnside 2001年，MDA/INCRA 2004年)。因此，农业用地的可用性对定居者提供生计至关重要;这给森林造成了巨大的压力。然而，定居者也必须满足环境法的要求(联邦法12.727/2012 -巴西林业法)，这意味着他们的财产80%的面积必须被森林覆盖。
描述当地小农的生计策略
我们结合了定量(因子和聚类分析)和定性方法(内容分析，开放式录音访谈)，通过生计策略对同一研究区域的42户家庭进行了聚类(Diniz等人，2013年)b)．这项研究于2010年开展，确定了三种不同的生计战略:畜牧业、多元化和以非农为导向的小农。这些生计战略分组被认为是小农的分组，他们就与其生计安全有关的因素交换意见。
以畜牧业为主的小农(16户)以粗放的畜牧业为生。主要收入来源是牛奶生产，还有木薯、水稻、玉米和豆类的种植区，供家庭消费。畜牧业的背景驱使大多数移民进入这一集群，再加上易于进入的市场(牛奶和牛肉)和可获得的养牛信贷。
以多样化为导向的小农(13户)的特点是土地用途和创收手段更加多样化。这个集群中的小农的作物面积明显大于其他两个集群中的小农。作物收入主要来自木薯面粉和大米市场。非农收入，例如退休金及津贴(bolsa familia,家庭津贴)对这一群体也很重要。可进入的市场(牛奶和牛肉)和可获得的养牛信贷也推动了该集群中观察到的多样化。
以非农为主的小农(13户)拥有最多的非农生计收入来源。大部分收入来自其他农场的劳动力，小商店的所有权，以及外部组织的劳动力。养老金和家庭津贴等政府转移也在这一生计类别中发挥着重要作用。
构造模糊认知图
为了获得fmm, 2011年在埃尔多拉多Carajás分别与来自三个生计战略集群的小农举办了三次研讨会。并非所有来自这三个集群的小农都参加了研讨会，尽管他们都被邀请参加。其他承诺阻碍了所有国家的参与。最终，每个研讨会的参与者人数如下:11人来自畜牧业，8人来自多元化，7人来自非农集群。平均每个车间需要3个小时。
研讨会以解释FCM的含义开始。他们向参加者解释，每个工作坊的目的是建立一个认知地图，包括在他们的认知中正面或负面、直接或间接影响生计安全和环境可持续性的因素。在此之后，为了加快和系统化这一过程，我们提出了综合水平因素，其中考虑了许多可能影响生计安全和环境可持续性的因果因素(表2)。这些综合因素来自于之前对同一研讨会参与者的个人开放式访谈。在研讨会上，参与者可以自由地建议将其他因素或一般因素纳入或排除在FCM之外。分析中所考虑的所有因素和一般因素均得到参与者的一致同意。
结合各因素之间的关系，给出了这些关系的量化权重。为了便于讨论确切的权重，我们最初为参与者提供了四个类别的权重，即非常强、强、弱和非常弱。这些类别与数值权重相关(+/- 1.00，+/- 0.75，+/- 0.50和+/- 0.25)。然而，所有三个研讨会的参与者很快就开始提及数字权重。研讨会的产出是三个“原始”模糊认知图，每个生计战略对应一个，代表参与者对影响其生计安全和环境可持续性因素的当前认知(图3)。
模糊认知图的后处理
fcm的后处理分为三个步骤。首先，列出了在研讨会中获得的每张地图的所有因素及其各自的关系。在那之后，关系的权重略有变化。主要原因是最初的动态结果被证明是非常不稳定的。如表3所示，决定更改所使用的类的值。特别是“非常强”和“非常弱”的关系被削弱了。这对动态输出产生了稳定作用，而不会从根本上改变研讨会参与者提供的值。
然后制作表，列出各因素之间的关系和各自的权重(表4)。利用这些表对地图中各因素之间的因果关系进行详细的内容分析，剔除冗余;包括缺少箭头;改变权重值。当相同的关系表示两次时，会出现冗余，删除描述相同交互的箭头。例如，畜牧业研讨会的与会者将技术创新(F3)与生计安全(F6)直接联系起来。同时，F3与作物产量(F1)有关，F1又与F6有关。这样一来，导致增加作物产量、进而增加生计保障的技术创新过程就被两次包括在内。因此，F3与F6之间的直接关系被删除。缺失的箭头是那些没有包括在内的，即使在讨论中提到了关系。
第二步是通过赋值来校准关系中的权重。该校准包括通过改变额外反馈的强度来稳定变化矢量，假设系统处于或接近平衡状态(见Kok 2009)。在这一步中，为了在交互结束时得到一个稳定的图形，我们稍微改变了一些值(见表4)。
校准fcm后，进行灵敏度分析。这第三步有双重目的。一方面，它提供了对系统行为的洞察，以及各种因素的相对重要性。另一方面，关于相对重要性的知识对于确定下一次分析中要改变的因素是至关重要的。敏感性分析是通过系统地改变每个因素的变化向量值来进行的(Kok 2009)。在这三个步骤之后，基于小农生计战略聚类分解的认知，比较了三个fcm生成的地图和矩阵，确定了它们之间的主要相似点和不同点。
当两个或多个FCM进行比较时，可以发现三种类型的差异:(1)因素的存在与否:一个FCM认为领域内的某些方面是重要的，而另一个FCM则不认为重要;(2)某一特定领域内不同信仰体系的表现:一个群体拥有另一个群体不拥有的某些信仰;(3)具有不同强度的相同因素:两个FCM具有相同的因素，但其中一个FCM认为因素之间的相互作用比另一个FCM更强(Langfield-Smith和Wirth 1992)。这些类型的差异被用于比较本研究中获得的三种fcm。
利用模糊认知地图探索未来的变化
我们使用了三个生计战略具体和后处理的fcm来探索在合理的未来情景下的未来变化。在这里，未来的场景被理解为fcm捕获的系统上下文的一组更改。因此，目的是评估这些变化对系统动态的影响。我们没有从零开始制定合理的未来情景，而是决定以最新的全球情景为基础，即目前正在起草的共享社会经济路径(ssp)，以纳入IPCC的下一份评估报告(IPCC 2012, O 'Neill et al. 2012;Kok和Laurence，未出版的手稿)．特殊战略战略的重点是与可能受到气候变化不利影响的人、生计、基础设施、生态系统、服务和资源等方面有关的缓解和适应进程(IPCC 2012)。beplay竞技ssp假设的一个关键特征是，在全球假设下阐述的未来全球发展叙述也应适用于地方和区域规模的情景(IPCC 2012)。
从主要特征来看，Kok和Laurence (未出版的手稿)将全球替代发展战略的驱动因素缩减至拉丁美洲。在针对缓解和适应的社会经济挑战制定的五种情景中，本研究选择了两种探索性情景，即SSP1:可持续性和SSP3:碎片化(Kok和Laurence，未出版的手稿)．他们被选择来反映在fcm中捕捉到的小农当前的期望，有两个极端:分别是乐观和悲观的情景。
侧重于减缓和适应潜力，SSP1代表了可持续发展的乐观情景，即作物和牲畜生产的快速技术创新将减少对土地的需求，改善退化的草地，提高产量，并提高抗旱性。在这种情况下，政策是有效的，为定居者提供基础设施，及时获得信贷和充分的技术援助。由于土地利用的集约化以及国家空间研究所(INPE)和巴西环境与可再生自然资源研究所(IBAMA)等国家机构的监测和执法系统的有效性，次生林正在扩大，达到了《林业法》中规定的森林覆盖参数。在该情景中，正负值(1表示政策有效性，-1表示干旱加剧)归属于每个FCM矩阵中这些敏感因素的变化向量，正值(1)归属于外部因素。这种外部因素被认为是一组可以在系统的平衡中引起扰动的因素，影响其弹性(Kok 2009)。例如，在我们的研究中，这种外部因素包括激进的政治变化或自然灾害。
反过来，SSP3是一个悲观的情景，它展望了一个碎片化的局面，即由于政策和制度的薄弱，定居者无法获得技术创新。人力资本投资不足导致更多的森林砍伐和土壤退化。干旱加剧，定居者无法选择以其财产从事农业活动来谋生，导致大规模移民到城市或在亚马逊新边境地区建立的其他计划外定居点，造成更多的森林砍伐。在这种替代发展中，正值和负值(1表示干旱加剧，-1表示政策有效性)归因于每个FCM矩阵中这些敏感因素的变化向量，负值(-1)也归因于一个外部因素。
结果
小农对生计战略集群的认知:异同
图4、5和6按生计集群显示了来自三个车间的后处理fcm。因此，这些fcm表达了参与者目前对他们的现实的看法，就像在三个讲习班中重建的那样。这些地图表明，参与者同意表2中建议的一般因素。只有一个例外:畜牧业研讨会的参与者认为因子F10(减少非农劳动力)与他们无关，因此在他们的FCM中没有指向或指向该因子的箭头。
表5显示了结果映射的关键特征。总的来说，存在很强的相似性，关系的数量、因素的数量和密度都有相似的值。如前所述，来自畜牧业集群的研讨会参与者认为因素F10(减少非农劳动力)对他们不重要。多样化集群中的关系数量高于其他集群，这表明该集群中的小农对其系统有更广泛的看法，因为他们参与了更多的活动，与更多的机构(如政府办公室和市场)打交道。该聚类也呈现出比其他聚类更多的负相关关系，但接收和传输关系的数量与其他聚类相似。一个因素(F11迁移)在三个fcm中都不被认为是因果因素。移徙的减少被认为是所有生计类别中其他因素的影响。
虽然三个集群的大多数因素和关键关系非常相似(如图4所示)，但也有重要的差异。主要的区别不在于关系的存在与否，而在于关系被赋予的权重。例如，因果关系F1(作物生产和消费)→F6(生计安全)在畜牧业集群中被赋予+0.40的强度，在多样化集群中被赋予+0.70的强度，在非农集群中被赋予+0.10的强度，表示在每个集群中前者对后者的重要性。这些不同权重的结果反映在通过改变矢量得到的不同系统动力学中。这些不同的动态是保持三个fcm独立的主要原因，尽管它们有很大的相似之处。
一个因素的传入和传出关系的数量提供了其重要性的指示。关系越多，系统描述中的核心因素就越重要，因此在农民的认知中就越重要。所有fcm中的大量关系主要涉及政策有效性(F4)、作物生产和消费(F1)以及牲畜生产和消费(F2)。第一个因素的假定重要性与这样一个事实有关，即小农是ARP的受益者，取决于它建立其农业企业的计划。此外，政策有效性是一个关键驱动因素，因为它影响许多其他因素，但不受任何因素的影响。因此，它影响系统而不是系统的一部分。其他两个因素与小农对牧场和农业的看法有关，这是他们大多数人的基本生计活动。尽管关系数量较少，但养老金和补贴(F13)也被认为是重要的，因为它在所有fcm中具有最大的负值，因此对系统产生了强烈的影响。因此，这四个因素与目标因素、生计安全和环境可持续性(分别为F6和F9)一起被认为是系统描述中最重要的因素。
从小农目前的看法来看，fcm的动态
图5显示了与四个选定因素(F1、F2、F4和F13)以及FCM分析中的目标因素(F6和F9)相关的每个生计集群的当前动态输出。在稳定之后，图表显示了每个因素的当前动态情况，允许它们之间的比较。
畜牧业和多样化集群中的小农认为他们正在实现生计安全(橙色线，最高正值)。然而，这是以牺牲环境的可持续性为代价的(绿线，负)。畜牧业活动对这两个小农群体都很重要。养恤金和补贴因素对这些群体也不利。有趣的是，非农集群中的小农认为牲畜和作物生产是他们的重要因素，但他们既没有实现生计保障，也没有实现环境可持续性(两者都是负面的)。
政策有效性这一关键驱动因素在所有三个聚类中都是稳定的(图7)。然而，从敏感性分析中获得的结果表明，三个fcm对政策有效性极其敏感。例如，当该因子在变化向量中的值从正(0.1)变为负值(-0.1)时，所有fcm中所有因子的最终值与其他因子的相对位置和最终值都发生了变化，从而增强了其作为关键驱动因素的重要性。
在ssp场景中fcm的动态
fcm的输出可以以表格或图形形式表示。我们提出这两种选择。表6显示了考虑到当前情况和SSP情景，三个fcm中所有因素的变化向量的最终稳定值。图6显示了以图形方式表示的非农集群的输出，同时考虑了这两种场景。
该表(或图表)通过比较当前情况和SSP场景来解释，观察每个因素的位置和程度的变化。在畜牧业集群未来变化的乐观情景(SSP1)中，小农通过畜牧业(9.2)和作物生产(5.9)确保其生计安全(13.2)，同时独立于补贴(-15.1)。与现状图表(图5)相比，这一结果表明，畜牧业集群内的小农认为，在可持续情景下，畜牧业和作物生产提高了生计安全。环境可持续性的结果(-1.3)与目前的情况(-1.5)相比略有减弱，但仍为负。养老金和补贴不那么重要，因为小农户正在以牲畜和农业为生。在悲观情景下(SSP3)，作物和牲畜产量将变为负值(分别为-2.9和-4.6)，对生计安全产生负面影响(-6.6)。在这种情况下，小农主要依靠补贴(7.6)维持生计;然而，由于农业产量的下降，环境可持续性为正(0.6)。
反过来，在多元化集群未来变化的乐观情景(SSP1)中，小农通过牲畜(5.0)和作物生产(2.2)确保其生计安全(9.2)，而不依赖于补贴(-7.2)。然而，这种情况对环境可持续性非常不利(-7.6)。实际上，SSP1中两个集群的环境可持续性下降，而三个集群的环境可持续性都是负面的。令人惊讶的是，在SSP1中也观察到非农生计安全的降低。总而言之，在SSP1的尺度上，没有被认为对局部动态有积极的影响。反过来，在悲观情景(SSP3)中，作物和牲畜产量变为负值(分别为-1.2和-2.8)，影响生计安全为负(-4.7)。在这种情况下，小农依靠补贴(4.0)来维持生计。然而，另一方面，环境可持续性有其最好的结果(3.3)，正是因为农业生产的减少和农业地区遗弃的增加。
作为对fcm输出的图形解释，图6显示了非农集群中小农的结果。当将当前情况的图表(图5)与SSP情景(图6)进行比较时，可以清楚地看到因素在位置和程度上的动态变化。
在乐观的情况下，非农集群中的小农提高了牲畜和作物产量，但他们仍然没有实现生计安全。在这种情况下，环境可持续性也会下降，尽管这是一个“可持续”的情况。在悲观情景(SSP3)中，养老金和补贴是生计保障的基础。令人惊讶的是，在这种情况下，小农的生计保障是积极的，但牲畜和其他农业生产是消极的。这些因素对环境可持续性产生积极影响(图8)。
讨论
小农户当前的认知和情景:三种fcm的异同
这并不令人意外，三个生计战略小组所构建的fcmms在因素和关系方面非常相似。这里考虑的特定小农群体受到同一套ARP政策的约束，他们位于同一地理区域，在某种程度上都依赖牲畜。因此，具有不同生计策略的小农认为影响其生计安全和环境可持续性的因素相同。畜牧业集群中的小农并不认为减少非农劳动力(F10)是他们的一个重要因素，因为一般而言，畜牧业活动，主要是奶牛，是劳动密集型的(Vosti等人，2003年，Tourrand等，2004)。然而，在三个fcm之间，一些关系和关系之间的大部分权重是不同的。换句话说，大多数小农认同相同的因素，大体上也认同相同的因果关系。尽管如此，由于这些关系的权重相对细微的差异导致了非常不同的系统行为。这可能表明，三种生计战略的系统视角不同，取决于小农如何从关系和每个相互作用的权重方面看待因素的相互作用。
小农对现实情况的不同认识导致他们在生计安全和环境可持续性之间做出不同的权衡，这取决于他们的生计类别。正如桑德林(Sunderlin)等人(2005)所指出的，许多行动计划旨在实现双赢，即改善民生与环境保护的收益相匹配。然而，就当前情况和可持续情景而言，结果显示了畜牧业和多样化集群的输赢结果。这意味着小农正在以牺牲环境可持续性为代价来实现他们的生计安全。这可以归因于需要保持牧场区域的清理，以确保畜牧业集群中的生计，以及多样化集群中的休闲农业(Fujisaka等人，1996年，Vosti等人，2003年)。作物生产对环境可持续性的影响很小，因为畜牧业生产对小农的作用更大(Vosti et al. 2003)。正如桑德林(Sunderlin)等人(2005)所建议的那样，政策教训应该从两种主要解决方案的角度来分析这类结果。第一种是减少权衡，从本质上讲，寻求多赢少输的结果。这可能与定居项目中的技术创新和农业生态系统的实施有关(Altieri 2002, Monteiro Novo 2012)。第二种方法涉及在权衡曲线上确定适当的点，例如，福祉的最佳水平，或森林覆盖的最佳水平，认识到森林转换的生物物理、经济和政治后果(Kaimowitz et al. 1998, Sunderlin et al. 2005)。 We know from a previous study (Diniz et al. 2013一个)，在2005年至2010年期间，该市和部分物业出现了森林转型的迹象，表明在畜牧业和多样化集群中，生计安全与环境可持续性之间存在双赢结果的可能性。因此，环境部的“绿色拨款”(bolsa-verde；MMA 2013)建议在市区内维持和扩大次生林。
非农集群中的小农的情况更糟:在当前情况和可持续情况下，结果都是双输的，因为他们既没有实现生计保障，也没有实现环境可持续性。然而，奇怪的是，这种独特的双赢局面恰恰体现在非农集群中的小农的悲观情景中:在这种情况下，生计安全和环境可持续性都得到了实现。这可以分别归因于农民依赖政府来提供生计，以及在该情景中放弃农业区域。虽然实现了双赢的结果，但这种情况不能作为一个可以复制的例子，正如Sunderlin et al.(2005)所建议的那样;相反，这种明显的双赢结果可能会导致更多的社会和环境问题，因为小农可能会迁移到城市的郊区(或农村)贫民窟)或迁移到新的森林边界，从而在其他地方造成更多的森林砍伐。这些结果表明，模糊认知图产生了违反直觉但可解释的结果，这是其他类型的方法很可能不会产生的结果。
总而言之，对小农亚群体生计战略的分析有助于揭示对该制度的看法差异。生计战略和系统动力学的结合对于理解不同的小农群体如何看待系统是很有帮助的。此外，观察到不同的权衡，意味着不同的行动和政策的必要性。实现双赢并不一定意味着一种积极的局面，特别是如果小农依赖政府的收入转移来维持生计。
使用fcm探索系统动力学的利弊
模糊认知映射被设计用于对系统动力学有较好理解的利益相关者，通常是那些具有较高教育水平的利益相关者(van Vliet et al. 2010, Soler et al. 2012)。事实上，当地的利益相关者，例如小农，据说在原则上经常与系统图的概念作斗争。人们认为，他们很难理解更广泛的概念意义，如森林砍伐的原因，他们的看法往往被缩小到非常本地化的因素(Wulms 2012)。另一方面，他们是本文所述系统的一部分，因此理解和分析他们的感知是至关重要的(Chambers 1994, Schiere et al. 2004)。尽管文献一般建议不要与当地小农一起开发fcm，但我们已经证明，在某些条件下，它们确实有效。具体原因包括:首先，大多数当地小农在土地斗争中以某种方式参与了社会运动，使他们更加意识到社会和土地问题，这可能导致他们更积极地参与研讨会。此外，参与者和讲习班主持人之间事先的相互了解有助于取得积极的成果。由于引导者之前对小农及其生计策略的了解(Diniz et al. 2013b)，可以在研讨会开始时提出一般因素。这促成了一个顺利的过程，因为尽管小农愿意参与地图的绘制，但他们没有太多的时间(或耐心)来讨论在他们的背景下出现的所有可能的因素。然而，我们没有制定方案，甚至没有与小农户讨论未来的变化，主要是因为他们的时间有限。从本文讨论的三个研讨会的经验来看，与当地利益相关者组织研讨会以快速开发fcm已被证明是可能的。然而，还需要更多的研究来了解特殊情况在多大程度上使这种经历成为例外而不是规则。
虽然不是本文的直接目标，但已经证明FCM可以成为交换信息和共同生产知识过程中的重要工具，从而有助于社会学习(Isak 2008)。其主要原因是实践隐性知识的结构化和明晰化。学习过程可以用牲畜讲习班参与者的一段话来说明。当被问及如何看待研讨会的成果时，他说:“这是一张在我们脑海中存在了很长时间的地图，但我们还没有停下来思考和组织它。”因此，在捕捉系统的当前感知和社会学习方面，映射练习是积极的。
使用模糊认知映射作为一种方法的另一个优点是有可能获得对生计系统行为的新见解，揭示单独使用其他方法(如家庭调查)无法注意到的因素之间的关系。此外，如果与其他方法结合使用，如我们所做的个别开放式访谈，这种方法会变得更强。因此，混合方法更适合于研究人与环境相互作用中的心理模型，这也是利纳姆等人(2012)所建议的。使用fcm来研究系统的动力学可以揭示当只考虑系统的重要性或敏感性因素时隐藏的差异。该系统的动态也揭示了一组利益相关者的异质性，如农业安置项目中的小农。
尽管模糊认知映射有其优点，但它也有缺点。在我们的案例中，研讨会仅限于少数参与者，因为不是所有的农民都参加了。此外，只有有限数量的因素可以包括在讨论中。一方面，过分注重数字可能会使对不太具体的问题的讨论退居幕后，而fcm结果的半定量性质可能会限制它们作为数学模型的输入。正如Kok(2009)所强调的那样，在这种情况下，半量化可以是一种福音，也可以是一种负担。
大量后处理的必要性也可以被认为是该工具的一个缺点。与其他参与性方法和工具相反，fcm需要后处理和重做，从而增加了科学家的作用。作为一种验证过程，与参与者再次讨论fcm的后处理版本，以获得更准确的地图会更合适。然而，由于时间和财政资源的限制，这是不可能的。因此，我们选择对后处理阶段的所有步骤提供非常详细的见解，从而最大限度地提高整个过程的透明度。
简而言之，使用模糊认知映射作为主要的参与工具有重要的优点和缺点。这篇论文希望表明，构建心智模型和探索动态的优点超过了后处理和有限的利益相关者参与的缺点。
结论
研究地区的小农对影响其生计安全和环境可持续性的因素都有类似的看法，与他们采取的生计战略无关。所有农民都认为农业活动(畜牧业和作物生产);政策有效性;养老金和补贴是最重要的因素。然而，对于各因素之间的相互关系，就是否存在关系和赋予这些关系的权重而言，意见有很大的分歧。然而，这些看似细微的差异导致了生计战略之间根本不同的系统动态，重要的表现是生计安全和环境可持续性之间权衡的明显差异。情景分析显示了这些权衡是如何变化的，但在探索的两种未来中通常会变得更加明显。因此，鉴于定居者所确定的人类-环境系统的特点和驱动因素，可持续发展的目标似乎不容易在该地区实现。这样，实现双赢并不一定意味着理想的情况，正如小农依赖政府提供的收入转移来维持生计所表明的那样。
尽管这项研究中的所有发现都指向一种情况，即生计或环境受益，但并非两者都受益，隧道尽头可能有光，因为之前的工作已经表明，在市政当局和一些定居点项目中有森林过渡的迹象。这种转变可以通过“绿色补助”等政策来加强。
尽管使用模糊认知映射作为主要参与工具有潜在的缺点，但它有助于对整个系统进行描述，而不仅仅是列出因素。在这项研究中，它有助于揭示各种生计策略之间的差异，否则这些差异就会被隐藏起来。它可能有助于支持朝着(更多)双赢结果的政策，承认特定人类与环境背景的根本不同的动态。
致谢
本文中的研究得到了IPOP项目(5110246-01)下的规模和治理计划的支持。“自然资源的竞争主张”和巴西农业研究公司(Embrapa)。埃尔多拉多市Carajás也提供了慷慨的支持。如果没有Água Fria、Canudos、Progresso、Moça Bonita和博卡多拉戈定居点项目及其各自组织的人民的宝贵参与和友谊，这项工作就不可能实现。我们还要感谢欧几里得斯·索萨、德乌兹尼奥·阿尔维斯、雷纳塔Araújo以及每一位定居者和技术人员在实地工作期间提供的后勤和智力支持。
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