合成

气候智能型村的方法:框架的整合策略来扩大农业适应选项

• 文摘
• 介绍
• 气候智能型村的方法
• 方法
  • 气候智能型村的方法实现的关键步骤
• 结果
  • 分布的气候智能型村庄和气候的代表性
• 合成在气候智能型村庄
  • 协同效应和权衡干预措施
  • 协同效应在规模:从当地评估全球政策的需要
• 结论和前进的道路
• 对这篇文章
• 确认
• 文献引用

介绍

尽管全球粮食产量增加了在过去的几十年里,近8亿人仍有足够的食品,特别是在南亚和东南亚,加勒比海,撒哈拉以南非洲地区(2015年粮食及农业组织(粮农组织))。此外,全球粮食产量到2050年必须翻一番,以匹配人口和收入增长(Alexandratos和Bruinsma 2012),和这些必须发生在亚洲和非洲。这些地区的特点是高人口增长,普遍的贫穷,和较低的农业生产力。beplay竞技气候变化加剧了问题。

世界各地的农业生产系统预计将应对气候变化的变化,提出重大挑战数以百万计的人们的生计和粮食安全(政府间气候变化专门委员会(IPCC) 2014年)。beplay竞技粮食生产将影响由于温度的增加,改变了降雨模式,更频繁和剧烈的洪水和干旱(罗贝尔et al . 2012年,舍恩胡贝尔et al . 2013年,Rosenzweig et al . 2014年)。气候变化对作物产量的影响表明,beplay竞技产量损失可能高达60%,根据作物不同,位置和未来气候情景(Challinor et al . 2014年,Rosenzweig et al . 2014年,Asseng et al . 2015年)。增加气候变化可能会进一步复杂化农业生产和粮食安全,最近的研究表明,近三分之一的产量变化与气候变化(Ray et al . 2015年)。农业食品体系,造成19 - 29%的全球温室气体(GHG)排放(Vermeulen et al . 2012),不仅容易受到全球气候变化也是第二大贡献者其原因。beplay竞技

有许多选项来减少气候变化对农业系统的负面影响,使他们适应气候变化,并减少排放。beplay竞技甚至在某些情况下,气候变化可能beplay竞技是有益的。选项从作物管理的变化,如播种,种植制度和土地利用的变化去适应新的气候(波特et al . 2014年)。许多技术和实践可以增加作物产量,农业收入和投入使用的效率,可以减少温室气体排放(Khatri-Chhetri et al . 2017年)。

气候智能型农业(CSA)旨在增加可持续农业生产适应和建立应对气候变化的抵抗能力。beplay竞技它关注食品安全和国家发展目标,在可能的情况下,它也旨在减少或消除温室气体排放(柏等。2014年,Steenwerth et al . 2014年)。最近的分析表明,尽管一些CSA项目和田间研究是成功的,只有弱吸收许多创新CSA实践和技术(坎贝尔et al . 2014年,科·et al . 2015年)。例如,水资源管理实践和新技术在印度只有12%的农民采用过去40年(Palanisami et al . 2015年)。同样,采用缓解选项在农业发展中国家非常低(桑顿和埃雷罗2010)。

的一个因素导致低吸收的新技术是发展实践者缺乏证据的创新实际上可以纳入农业系统。他们需要知道农民如何实现协同效应,降低交易实施多种干预措施在真正的农场。beplay竞技气候变化复杂,因为它的影响将不同位置。因此有效实施需要一种综合的方法,科学、技术、决策与当地社会经济条件和文化(Steenwerth et al . 2014年)。

生成证据的效力气候智能型选项,国际农业研究咨询组织(CGIAR)对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCAFS)正在实施一项气候智能型村(CSV)方法在亚洲,非洲和拉丁美洲(Aggarwal et al . 2013年)。beplay竞技介绍了概念框架的CSV方法和持续的在设计和实现过程。CSV方法是农业研究促进发展的一个关键部分(AR4D)应对气候变化议程粮食安全面临的挑战(坎贝尔et al . 2016年)。beplay竞技我们举例说明不同的例子CSV方法在一系列脆弱的农业气候区域和讨论一些新兴的教训。

气候智能型村的方法

CSV方法是一种AR4D方法测试,通过参与式方法、技术和制度选择农业应对气候变化。beplay竞技它旨在生成证据在地区范围内的气候智能型农业选择效果最好,在那里,为什么,以及如何,并使用这些证据为政策制定者们总结出经验教训,农业发展实践者,投资者从地方到全球的水平。测试是通过多方参与协作平台在CSV网站。网站集群的村庄,小景观,或10 km²网格。每个CSV网站都有自己的理论变化(ToC;逻辑因果链的叙述性描述有关的研究活动影响)国家重点,以确保它符合计划和行为在不同的尺度。这个过程建立在柏et al .(2014)的气候智能型农业理论(CSA)。

CSV的策略的方法是:

1. 理解各种CSA的有效性选项(实践、技术、服务、程序和政策)不仅要提高生产力,提高收入,但也建立应对气候变化能力,提高适应能力,和尽可能减少温室气体排放;
2. 开发(没有遗憾)解决方案的预期未来的气候变化的影响;beplay竞技
3. 理解社会经济、性别和采用生物物理约束和推动者;和
4. 测试和识别成功采用激励措施,金融机会,制度安排,并扩展/机制同时确保符合当地和国家知识、机构和发展计划。

图1展示了一个典型的CSV的主要组件的方法。气候智能型农业干预被认为是广义的包括实践、技术、气候信息服务、保险、机构、政策和金融。没有固定的一揽子干预或一个放之四海而皆准的方法。选择基于CSV网站不同,其农业生态的特征、发展水平、能力和兴趣的农民和地方政府。CSV方法的结果通常是CSA的投资组合选择和制度和金融机制,使他们的成功采用。希望创新然后可以缩放的国家/地区政府,非政府组织(ngo),和私营部门参与者具有类似地区农业生态的条件。

理想的CSV方法提供了五种决策支持农民和其他利益相关者:

1. 村/社区农业土地利用计划和应急计划考虑当前和未来的气候风险,农业生态的和socieconomic条件,和市场。
2. 组合的农业生产方式、技术和程序不成为未来气候和市场不适应的场景使用模型评估。
3. 战略指导(可行的基于季节性预测)和之前在种植季节最合适的CSA实践、技术、服务、流程、和机构选择考虑市场和资源可用性,如资本,劳动力,和市场。这样做是在与当地农民参与模式等组织农民自助组织,水协会、当地扩展系统,或当地私营部门的演员。
4. 战术指导农民使用实时天气预报和增值信息和通讯技术(ICT)的agroadvisories;访问质量好输入和技术改善水/营养/能源使用效率,通过保险机制和风险转移的农作物和牲畜损失。
5. 政策层面指导壁垒和选项来解锁CSA与当地和国家发展,包括考虑金融需要驱动扩展。

CSV方法不同于现有的农业发展方式,通常依赖于大量的外部资金。资金停止时,项目就散了(千禧村项目2016)。相比之下,典型的CSV的重点是加强能力和授权农业社区和当地组织。在这个过程中,合作伙伴在CSV方法提交只有有限的资源支持来促进这一过程。

方法

气候智能型村的方法实现的关键步骤

CSV方法,包括四个步骤,指导适应规划和实际实现与气候改变农业社区的目标更聪明(图2)。图2概述的步骤在一个典型的CSV AR4D网站。实施这些步骤是基于利益相关方参与,很少遵循一个简单的线性模型。

基线评估:CSV方法的实现首先评估农业与气候相关的风险和漏洞在家庭/村庄景观水平。历史气候数据分析评估风险,如播种失败的概率不足导致降雨在赛季的开始。它还包括湿和干旱的风险,和热或冷的时期强调在种植季节。未来气候情景分析,评估可能的风险概况和长期变化主要种植和畜牧系统的适用性。辅助数据是用来评估温室气体排放从农业和简单的计算器在那些地区缓解有关。

基线评估包括自然(土地、水、和土壤)和物理(灌溉等基础设施、技术和市场)可用资源。它还包括评估社会经济资源,如人力(劳动和教育)、金融(收入和预算的来源和数量),和社会机构和网络资源。当地社区帮助指导CSV设计过程,其中包括他们的气候风险管理知识。

快速参与式评估是由村里所使用的各种实践和技术/地区,以及潜在的可以采用,遵循农业研究在该地区或同源区域其他地方。像气候agroadvisories气候信息的可用性服务和农业保险计划——也评估。

成功实现的CSV方法还取决于强有力的机构,使政策能够支持在村级适应活动。评估当前的适应政策和制度在不同的尺度来识别潜在的合作至关重要,利用支持从其他实体。这些评估表明的范围主流CSV方法纳入当地适应政策和计划包括其他发展计划。评估也通过性别和年龄来理解不同的观点,分工,决策模式,机会和能力在家庭和社区(Quisumbung Pandolfelli 2010年,床铺和基兰2013年佩雷斯et al . 2015年)。

CSV设计:这一步主要集中在开发一个项目组合的实践和技术处理食品安全、适应和缓解和气候信息服务需要最初的驾驶在csv。投资组合包括以下(图3):

• Weather-smart活动(天气预报、climate-informed agroadvisories,天气保险,气候类似物作为前进的工具计划,策略来避免不适应)
• Water-smart实践(含水层补给、雨水收集、社区管理的水,laser-land水准,microirrigation,苗圃床种植,太阳能水泵)
• 种子/品种聪明(适应品种和品种,种子银行,包括以社区为基础的活动)
• 碳/ nutrient-smart实践(农林、最低耕作土地利用系统,牲畜管理,综合营养管理,生物燃料),和
• 机构/市场智能活动(crosssectoral链接;当地的机构,包括学习平台或农民学习和能力发展,应急计划、金融服务、市场信息、性别平等方法和非农风险管理策略)

CSV的战略决策方法是一种参与性活动。提出干预措施必须相关条件定义的基线和更广泛的规模相关性在CSV。CSA实践、技术和服务包含在任何网站的投资组合是小组讨论的结果与男性和女性农民、地方政府官员和研究人员。各种这样的工具选择实验,indicators-based排名方法,和简单的涉众prioritization-are用于这个练习。CSA组合可能受到性别差异的影响在意识水平,以及利益相关者通过CSA的选择技术。几个CCAFS项目发表了细节的CSV的气候智能型的干预措施组合选择和设计(希夫et al . 2014年,Corner-Dolloff et al . 2015年)。

创建的证据:一次组合设计、现场证据,这是开发的一个两步过程。首先,窄范围的干预/组合评估一个多方参与研究平台(包括CGIAR、国家农业研究系统、非政府组织、私营部门的球员,农民和他们的机构)成立于CSV网站。过程评估的好处、协同效应和权衡的技术从农民的角度(男人,女人,和青年)以及聚合社区/景观利用的农场和农民实地研究的原则。进行详细的评估使用调查,农民组织评估,和线反馈工具。建模通常是用于补充提高评估的结果,尤其是估计弹性减灾效益的好处。在第二步中,最后组合评估农民在更大的规模。众包的经历是为了了解农民的使用偏好和技术适应跨CSV域网站在该地区。在识别和评估由于也是考虑的约束和障碍收养干预以及克服它们的方法。

加强和扩展:一旦成功地演示了干预组合,使用的证据中生成csv有助于扩大和有前途的创新。扩展机制测试整个地区包括:

• 水平扩展()的气候智能型选项:华禾投资为农民提供演示网站学习(通常通过自助小组或生产者组织)和/或启用本地推广CSA选项通过当地政府计划,项目和政策或通过私营部门的商业模式。
• 垂直扩展(扩大):CSV研究和经验教训的疗效提供依据实践、技术、服务、流程、和制度选择,因此能够:影响大规模CSA投资计划;促进制度变迁的主流;和/或通知政策工具。

水平扩展是完成从农民到农民通过网络使用线工具,农民的集市、农民互访和参与式的视频采用技术,或通过与当地政府机构的合作。与妇女组织是另一种有效的外扩的方法。确定机构和金融需求,为地方和国家(或地方)环境中,通常使用适当的商业模式。当前农业发展的潜力整合和融合方案/计划在该地区的探索。例如,国家水资源管理程序/计划替代能源,农业推广、农业投入和补贴如农业机械、种子、和化肥可以增值利用来自不同数据源的资源和投资为适应和缓解的目标,减少交易成本和最大化华禾投资协同效应。考虑国家和地区性别机械和社会发展项目也有助于社会包容问题融入华禾投资以及东方社会发展项目对气候变化的影响和行动。beplay竞技

监测和评价为CSV提供反馈设计过程,基于学习和调整。最后,适应CSA approach-including技术和服务组合路径,能力建设项目,机构和金融机制,和潜在的成本和效益的程序实现是呈现给决策者通过复制扩大在其他网站,或提供鼓励采用通过大规模的农业投资计划。虽然概念上这一步是放置在结束的序列(图2),它可以根据不同CSV上下文。个人和机构与政策达到早期往往是在这个过程中,有时甚至在基线评估阶段,这有助于建立信任,兴趣,和共同的目标。但它也会导致“混乱”过程,在外部机构可能希望促进外扩过程过早,即使基线正在收集证据。

结果

分布的气候智能型村庄和气候的代表性

CCAFS开始驾驶CSV AR4D方法2012年在非洲(布基纳法索、加纳、马里、尼日尔、塞内加尔、肯尼亚、埃塞俄比亚、坦桑尼亚和乌干达)和南亚(孟加拉国、印度和尼泊尔)。2014年,建立了更多的项目在拉丁美洲(哥伦比亚、危地马拉、洪都拉斯和尼加拉瓜)和东南亚(柬埔寨、老挝、越南和菲律宾)。目前,有36 CSV网站CCAFS的焦点区域(图4)。

全球代表性CSV网站的网络评估使用气候模拟工具(Ramirez-Villegas et al . 2011年)。每月每个CSV的气候之间的相似性与所有其他像素有相同的生产系统是计算使用WorldClim降水和温度的数据(Hijmans et al . 2005年)。我们给每个参数相等的重量和帐户半球差异(琼斯和桑顿2000)。尽管温度和降水气候司机并不是唯一的,他们做解释的变化在全球农业生产(Ray et al . 2015年)。然后我们评估如何在全球范围内代表整个组之间的36 CSV网站包括网站是总共三到七个地区(n= 249)——的最大相似度值在所有csv为每个像素(图5)。

全球热带和亚热带的很大一部分是高度代表,尤其是在萨赫勒地区和南亚和东南亚(图5)。ca。200万公顷的面积80%的相似性与ca。4和500万公顷农作物和草场有60%相似。热带南美网站代表其他一些地区。波帕(哥伦比亚)代表只有数量有限的安第斯山脉的高度多样化的农业景观或巴西农业领域。相比之下,中美洲的华禾投资,较低和干燥,更广泛的代表。

beplay竞技气候变化可能会改变华禾投资的气候,所以可能会改变全球的代表性。因此,当前CSV网站在未来的代表性(2030年代)气候也分析了使用bias-corrected气候变化预测从耦合模型相互比较项目阶段5 (CMIP5)合奏(泰勒et al . 2012年)数据为33环流模型代表浓度8.5通路。beplay竞技结果表明,到了2030年代,相似之处仅略有变化,剩下大部分地区在历史代表性的±5%。因此,到了2030年代变化不会改变全球的CSV网络。因此,很明显,当前CSV网站代表一个大型农业面积世界面临着多样化的气候风险,和这些网站将对适应性学习甚至将来仍然是至关重要的。

CSV方法之后在亚洲、非洲和拉丁美洲非常相似但在当地情况因地制宜。以下部分提供了简短的细节在不同地区使用的方法。

CSV方法在南亚

CSV网站在南亚位于Punjab-Haryana,比哈尔邦,安得拉邦,和印度卡纳塔克邦(六区在尼泊尔(Rupandehi Mahotari,名,见鬼,迪亚,和廓尔喀)在博里萨尔,Sylhet,孟加拉国南部战争怎样惊人地扩大分歧。CSV方法在南亚Punjab-Haryana网站描述。

基线:该地区重要的粮食安全的所有国家在南亚,是由稻麦系统。关键气候风险变量降雨,雹暴的发生频率增加,高温和采后下雨,尤其是在小麦籽粒灌浆。广泛使用的柴油泵用于灌溉,特别是稻田,高使用无机化肥,残渣燃烧导致高温室气体排放在这些CSV网站。额外的挑战是土壤肥力和有机质下降,单一作物,损耗的水位(辛格2013年,环境和农业政策研究中心的扩展和发展2013年,孟加拉国高级研究中心,2013年)。土地是稀缺的,这意味着潜在的扩大耕种面积非常有限。beplay竞技气候变化将进一步加剧土地和水资源的压力。

CSV设计:国际农业研究磋商小组各中心的多方参与平台,国家农业研究系统(nar),私营部门和农民组织提出了一系列技术、实践,和服务。干预措施都旨在提高农业产量、收入、输入利用效率(水、营养物质和能源),减少温室气体排放。选择优先,要么(a)的选择实验与农民和地方政府(希夫et al . 2014年)或(b)气候智能型适应优先级工具包(Shirsath et al . 2016年)。选定的干预措施包括作物多样化,保护性农业(最低耕作,残渣滞留、激光水准),改良品种,气候保险,和agroadvisory服务,精准农业(叶子颜色图表、传感器营养/灌溉输送系统)和农林复合经营。农民合作社建立了定制的招聘农业机械,确保政府信贷投入,和分享的经验和知识。

实验获得创造的证据:入围的选项是CSV网站量化权衡和协同效应。结果表明,耕作实践和渣掺入稻麦产量和5 - 37%的收入增加28 - 40%,减少了16 - 25%的温室气体排放(辛格等人。2009年,Jat et al . 2014年)。零到与养分管理增加作物产量和11 - 58%的净利润22 - 32%和79 - 88%减少温室气体排放的稻麦制(Aryal et al . 2014年,萨普克塔et al . 2014年,Khatri-Chhetri et al . 2016年)。这些干预措施也有助于避免燃烧稻草,这是非常常见的CSV网站。最低耕作直接播种水稻作物产量提高了30 - 35%,净利润由7 - 34%和减少了9 - 38%的温室气体排放(Jat et al . 2014年)。中水回用效率也增加了30%。激光土地平整技术,有助于改善水和养分利用效率,增加了作物产量超过7% (al Aryal。2015)。

CSA实践和技术的组合证明乘数对作物产量的影响,养分利用效率和减排。气候agroadvisories和保险的利益结合技术在灌溉条件下的哈里亚纳邦CSV仍然没有量化。激光整平的组合、免耕直播水稻,和精准养分管理进一步评价了农民在自己的领域。建模是目前正在紧锣密鼓地评估使用适宜性的干预措施组合的当前和未来的气候(Shirsath et al . 2016年)。

扩展出去:合成CSV提出的投资组合的选择方法集成了哈里亚纳邦的农业发展战略,政府现在扩展成功干预其他500个村庄。这些网站已成为学习平台CSA在南亚。州甚至国家政府致力于扩展了CSV 2000多个村庄。在尼泊尔,政府宣布实施华禾投资加强该国的农业适应气候变化。

在西非的CSV方法

在西非AR4D CSV网站位于Cinzana(马里)Fakara(尼日尔),Kaffrine(塞内加尔)Lawra-Jirapa(加纳)和Yatenga(布基纳法索)。选择这些网站是基于气候风险概况、土地利用选择潜力,在农民和地方政府愿意参与到CSV过程(Foerch et al . 2013年)。CSV方法的详细描述Kaffrine站点提供。

基线:农业,这构成了主要的经济活动,主要是雨美联储和生存。主要主要作物高粱、谷子、豇豆,和花生在布基纳法索、马里、尼日尔、塞内加尔,在加纳,而玉米和山药是主要作物。内部,interseasonal代表(Jalloh et al . 2013年)降水变率,土壤肥力下降(卡马拉et al . 2013年),和土地退化的主要挑战是西非的农业系统。特定的气候风险Kaffrine CSV包括干旱、洪水、和大风。粮食歉收,采后损失由于害虫和疾病,农田退化由于风和水的侵蚀,和畜牧生产下降和可用性的农业市场被认为是额外的主要限制。

CSV设计:工具箱为规划、监测和评估气候变化的适应(ToP-MECCA)是用来确定一个合适的候选列表干预为每个网站(Somda et beplay竞技al . 2011年)。此外,本地资源的映射和气候灾害和性别的脆弱性分析协助了解不同群体的需要。参与测试选定的干预措施包括气候信息和服务的使用,水的获取,微剂量的肥料、覆盖、轮作、土壤耕作、牧场康复、社区赋权(示范农场,农场种子繁殖、曝光和创收活动),引进耐旱种子/品种,农夫主导的自然再生(FMNR)和种植合适的农林复合经营树种。研究和推广服务、气象服务、非政府组织、私营部门、地方、区域和国际组织和社区组织的关键球员在csv (Bayala et al . 2016年)。

创建证据:干预措施的组合评估在CSV研究平台网站。Kaffrine CSV网站的初步结果表明,改良品种的玉米和小米导致平均收益率增加50%(与传统品种相比)。此外,结合土壤耕作、肥料微剂量,FMNR潜在可持续集约化选项可以提高农民收入。预计,cobenefit,更好的管理树生物质可以减轻灾害如大风、侵蚀等而导致通过固碳减排。处理nontimber森林产品(非木制森林制品的)妇女团体,例如,生成的每公顷171欧元的收入。气候信息服务的使用由农民导致减少作物歉收和作物生产增加了50% (Lo和迪昂2015)。家庭建模也被用来创建改善证据的干预措施(Rigolot et al . 2015年)。

扩展出去:华禾投资在西非,尤其是Kaffrine,已经成为学习的理由使用新兴的政策制定者和其他利益相关者的证据和经验制定和实施发展计划。农民的日子,互访,当地“会客厅”和旅游进行研究。手机、当地报纸,收音机也被用于信息传播。在塞内加尔,国家科学政策对话平台也已致敏的一个有用的框架,通过它的研究成果和经验从CSV网站经常由科学家和共享用于演示不同的CSA技术的有效性。华禾投资的一些证据也被用于主流CSA主要农业发展项目(例如,加快了农业在塞内加尔)程序。

在东非的CSV方法

在东非,AR4D CSV站点位于肯尼亚(Nyando和Makueni)、埃塞俄比亚(博洛南部族的人,就),坦桑尼亚的卢少托(地带)和乌干达(Hoima Rakai)。所有网站都是混合农畜生产系统,除了博洛南部族的人,就网站在埃塞俄比亚,这主要包括田园的土地。

基线:在东非华禾投资,农业生产也生存和旱作种植系统主要由玉米、香蕉、和豆类。家畜主要包括牛、小反刍动物(山羊和绵羊),和鸡肉。降水变化开始或停止,充分说明了漫长的旱季,已经变得越来越频繁和强烈的(Recha et al . 2016年)。疾病和害虫的发病率也增加,影响作物和畜牧生产。此外,贫困,失去了劳动力,和更少的多元化生活使这些群体更容易受到气候变化的风险,直接对家庭粮食安全和营养状况的影响。

CSV设计:在东非CSV网站,优先干预包括天气信息递送服务,集水和水土保持技术,牧场康复、社区赋权创新(示范农场,农场种子繁殖,和村庄储蓄计划),引进耐旱,短期,和抗病作物品种,种植合适的农林复合经营树种。牲畜的干预措施包括新的弹性和改善品种的小反刍动物品种和喂养策略(2016年Ojango et al . 2015年)。

创建证据:早期结果显示转向农场多元化、家庭现在采用三作物多创新,极大地扩大田间选择弹性品种(Recha et al . 2015年)。两用作物,如红薯食品(结节)和牲畜饲料(葡萄),正变得越来越受欢迎。新的家畜品种导致Nyando大约三分之一的小反刍动物饲养杂交品种,能够承受热应力,更好地利用低品质饲料,应对疾病负担,和更快的补偿性增长摆脱干旱,因此成熟市场体重在短时间内与当地品种(2015年吉尔伯特,Ojango et al . 2016年)。

扩展出去:外扩的活动主要集中在农民学习的气候智能型干预农民的日子和互访。这些活动是由一系列的扩展服务活动的农业和畜牧业和非政府组织。手机季节性天气预报信息,当地报纸,收音机也用于信息传播大量的农民。

在东南亚的CSV方法

CSV网站在东南亚位于越南(Tra帽子、马和我的缺失,老挝人民民主共和国(Ekxang和Pailom)、柬埔寨(Rohal Suong),和菲律宾(Guiniyangan)。他们代表不同的气候风险、地形、种植制度、生计策略。网站从小村庄到更大的地理区域(马,我的合作意向书,Guiniyangan)。主要的气候变化问题beplay竞技解决海平面上升,气候变化,减少温室气体从水稻生产系统。以下部分集中在越南的网站。

基线:网站在越南北部和中部丘陵农林风景。的树木金合欢和桉树种虫害控制,与农业只有10 - 20%的区域。不寻常的冷热法术,台风,和长期的干旱是常见的。生计依赖一个雨季水稻作物和牲畜。该网站在南越南湄公河三角洲与低海拔是平的。水从河里和肥沃的冲积土,超过80%的土地每年两到三个连续的水稻生长。低造成的主要问题是潮汐盐度入侵上游水流,而作物偶尔受季节性洪水或干旱。

CSV设计:越南网站强调以社区为基础对适应气候变化的反应。beplay竞技当地社区发展他们的策略和行动计划和实施通过集体行动来应对气候变化和不利的天气条件。beplay竞技他们开发了一个社区土地利用计划旨在提高农民收入和弹性,然后测试CSA技术优先使用结构化的优先级工具或被村里的领导和农民在焦点小组讨论。合社区的观点被和谐与现有国家政策观点和长期战略的更高的层次(即。公社,地区和省)。每个CSV的社区组织者促进沟通和协调活动。不同的农业活动创建他们自己的自我管理组内现有地方政府和社会组织的村庄。

创建证据:尽管最近才开始,采用作物多样化社区回应是热情,池塘水管理社区,堆肥/肥料管理,改善牲畜管理。农民和当地合作伙伴国家的CSV方法使农民更容易获得先进的技术,允许他们在当地情况评估,并通过能力加强,使他们能够适应气候的变化。

扩展出去:CSV方法可以集成与现有开发项目如“新农村社区”在越南,老挝“Samsang”,“乡村基层社会发展”在柬埔寨。CCAFS目前与地方政府合作,使用CSV规模CSA和通知方法决策(Gonsalves et al . 2015年,克鲁兹et al . 2016年)。农业部的“适应和减轻农业”项目是一个模型建立在菲律宾在10个区域适应气候变化的农业社区。也采用了CSA的战略的一部分缅甸农业部、牲畜和灌溉(参考http://www4.unfccc.int/submissions/Lists/OSPSubmissionUpload/53_84_131082106487817781-Myanmar_agriculture%20SBSTA44.pdf)。

CSV方法在拉丁美洲

网站在拉丁美洲位于危地马拉(Olopa),洪都拉斯(圣丽塔)、尼加拉瓜(El Tuma la Dalia)和哥伦比亚(Cauca)。网站在气候上脆弱区哪里有增加水土流失,荒漠化,反复无常的天气模式,普遍缺水,高水平的贫困。该地区的特点是农业生态的多样性,生产的大豆和玉米的主要农作物,经济作物咖啡、可可等,一些广泛的牲畜。有重要的农业生态的哥伦比亚和中美洲之间的区别。这里描述的Cauca网站在哥伦比亚。

基线评估:家庭买超过80%的食物消费,因为耕地用于种植咖啡和甘蔗(巴斯和奥尔特加2014b)。但是咖啡是越来越不适合由于温度升高引起的气候变化。beplay竞技主要包括减少降雨气候风险,增加霜强度,白天气温高。只有14%的农民接受了气候极端事件的信息在区域层面上雨季的开始。几乎没有正式的政府(巴斯和奥尔特加2014a、c),很少有与其他组织的联系除了国家咖啡联盟,它提供了基本的技术支持。在哥伦比亚,有重要的社区赋权通过“军人执政团de Accion Comunal”(非营利性民间、社会、社群主义和结邻的组织联合起来,努力和资源添加到努力解决的重大需求社区(法令1979年1930年,波哥大的法律制度)和女性合作,它催化村发展计划。女性比男性更有可能采取CSA实践和使用农业和气候信息计划家庭活动。男性和女性都认为气候变化主要与干旱和增加温度(Twyman et al . 2016年)。

CSV设计:社区领导人同意制定一个发展计划考虑气候作为一个关键变量的技术支持CCAFS和Ecohabitats基金会(本地战略合作伙伴)。第一步是开发农场级别的漏洞分析识别每个农场的热点地区易受风、降水、干旱。这些聚合发展农场和社区适应计划,确定潜在的适应措施和优先考虑他们的影响成本,收入,和粮食安全。该计划包括:更详细的天气监测;雨水收集;菜园;biodigesters;和改进的大豆品种。同时,项目解决青年加强赋权和性别问题。当地的研究和地区政府机构提供支持,CCAFS与国家环境和农业部门和总统办公室冲突后。

创建证据:尽管程序仍然是新的,CSV模型已经帮助当地社区加强伙伴关系和国家农业研究系统适应规划和实施。CSV网站成为许多涉众的学习平台与气候智能型农业干预。该网站是一个综合研究的重点在农业系统的温室气体排放。它还使温室气体通量的详细建模和会计从不同的土地使用选项。此外,它有助于建立一个成本效益分析的实现措施,了解经济效益和cobenefits有关,如生物多样性和保护水资源。

加强和扩展:“军人执政团de Accion Comunal”使社会凝聚力,已加强农业和农村发展部的土地所有权的过程。利益相关者平台已经在这个环境,现在包括地方和地区政府和其他机构。平台支持实现CSA技术,巩固一个弹性的社区,并改善了生计。青少年是这个过程的一部分,识别机会来改善生活质量。

此外,农民分享经验和教训通过农民学习和交流社区。参与青年发生通过培训沟通和GIS,哪些链接学术机构在社区和市政水平对国家政策。例如,农业秘书处帕的过程中包括这种方法制定适应当地计划作为市政环境教育过程的一部分。秘书处还将实现一个飞行员在CSV和加强青少年网络环境在直辖市级别。

合成在气候智能型村庄

协同效应和权衡干预措施

CSV方法集成技术和服务适合当地条件。它为食品安全提供了多种收益和适应和缓解在适当的地方。表1给出了在五个CCAFS地区CSV方法的多样性。基线评估在所有五个地区表明气候风险网站和社会经济条件以及缺乏制约农业资源可用性是关键问题。在非洲访问资源标识明确,贫穷的市场渗透使农民无法获得输入。每个地区的不同农业系统的主要形状CSV设计和关键干预,从水稻系统在东南亚,混合农畜系统在非洲,拉丁美洲咖啡系统。低资源使用和自给农业在非洲给农业产量低,而过度使用资源在南亚(印度旁遮普和哈里亚纳邦)导致生态系统退化和环境问题。

可以从基线评估,预期技术干预驾驶在CSV地区是非常不同的。投资组合的选择在南亚华禾投资协同效应(Jat et al . 2014年,Khatri-Chetri et al . 2016年)。同样,在所有地区的研究表明,有相当大的收益优势组合时使用的技术,而不是技术被用于隔离(Govaerts et al . 2005年,Zougmore et al . 2014年)。例如,与豆类作物轮作,将作物秸秆和堆肥与免耕提高土壤养分,改善了水压力通过改善土壤水分关系。作物品种宽容的压力、害虫和疾病,作物建立更好的时机和方法,即水和营养应用程序也有前途。csv提供手段的农民可以探索这些协同效应。改善土壤性质和伴随的产量效益由于CSA技术需要很长时间(Gathala et al . 2011年)。华禾投资的重点不是在重新发现或进一步测试它们,而是在评估和演示他们的协同效应与服务,如天气forecast-based agroadvisories,农作物保险,和线知识和市场管理在当前以及未来气候情景,和在气候镜头评价理解它们如何实现弹性和缓解。

文献警告的危险实现全面适应策略没有仔细考虑他们的潜在缺点(Magnan et al . 2016年)。例如,保护性农业可以为一些小农,不稳定的,因为它没有在所有农业生态的设置工作。在某些情况下,福利只能意识到采用一起与其他技术(Pittelkow et al . 2014年,Brouder和Gomez-Macpherson 2014)。意想不到的负面后果可以破坏CSV的努力如果农艺试验不能评估在不同农业生态学和气候情况。这仍然是一个严重的挑战。华禾投资解决这一问题的深入分析,每种技术在当前气候和评估其有效性在快速变化的未来社会经济情况(Vervoort et al . 2014年)。建模是一个非常重要的工具在csv补充技术评估在养殖场研究平台。也是必不可少的模拟技术在未来气候的可能性能和早期识别任何潜在的不适应。这样的工作正在进行中(Shirsath et al . 2016年)。

协同效应在规模:从当地评估全球政策的需要

华禾投资的主要单元通常是当地所属行政单位,这使得它更容易吸收和复制到其他地方。南亚和非洲的网站使用了“村”为主要单位,因为扩大,与地方和国家政府与边界。这避免了复杂的所有权、管理和金融出现的问题,当使用生态单元。

在拉丁美洲和东南亚,然而,该方法应用在景观水平上的农业系统是高度多样化,和社区认为他们村子严重依赖外部资源(例如,通过生态系统服务)。在拉丁美洲,是重要的社会动态在采用新技术,由当地农民伙伴和验证。涉及中央政府并不总是工作,所以民生改善常常源于自底向上自强。因此,CCAFS选择尺度到绑定csv,关注当地的多样性问题,从而增加实现的可能性的影响。

CSV方法的一个主要目标是当地适应计划扩展到现有的政策空间使用适当的策略对该地区的关注。在南亚,吸收和政策的重点是大规模驾驶联系。在拉丁美洲和非洲,焦点集中在价值链联系,科学政策平台,扩展参与推广服务。多个利益相关者的不同目标总是包括在内,但总的来说,发展中国家的贫困农民最大化他们的收入就是力量。相比之下,国家政策制定者关注扶贫以及粮食安全。

国家和国际机构通常感兴趣从农业温室气体减排。建模可以从田间试验和聚合数据推断他们的农业生态的地区,这可以使csv各种利益相关者的一个有用的方法。模型还可以用来理解未来气候情景的有效性。

不同地区的结果表明,多方参与的平台和决策网络有效发展的关键。效率增加,搭配能力增强,学习,创新方法来支持农民的决策(科·et al . 2015年)。挑战依然存在,促进当地农业的现实的吸收。然而,华禾投资的高效机制将气候智能型选项来建立链接的规模和国家政策流程的地方。

结论和前进的道路

气候智能型农业规模在当地,但它仍然没有达到规模在大多数国家。这可能是由于几个障碍。例如,农业并不总是主要的优先级在地方层面,可能还有其他的优先事项,例如卫生,健康,或教育。适应气候变化可能涉及非农策略beplay竞技迁移等工作外,并从农业多样化。后者已经发生在南亚的population-rich和资源稀缺性的国家。有关农业基础设施落后,包括技术、服务、输入,和进入市场,是一个主要的问题在非洲的自给自足的农业系统。还有小资本用于投资农业,这限制了发展适应选项,例如需求导向气候信息服务和农作物保险。另一个键约束可能是,CSA技术不是目标因为干预之间的权衡是不清楚。通常会有不匹配和缺乏科学和政策之间的对话框对CSA需要一般和特别。

虽然这些是通用的屏障,防止农业发展,他们尤其华禾投资有关,这依赖于知识产品。我们相信,尽管如此,CSV方法是进一步克服这些挑战的一些更加综合和包容的。正如我们前面已经证明(图4),当前CSV网站代表的大型农业面积世界面临多样化的气候风险,和这些网站将对适应性学习甚至将来仍然是至关重要的。在印度和尼泊尔,CCAFS合作伙伴采用CSV方法和数量扩张到成千上万的CSV, CCAFS AR4D方法的结果在哪里应用(Aggarwal et al .,未发表的手稿)。

仍然是一个需要更多证据CSV方法在不同农业生态的环境。尤为重要的是,要了解粮食安全之间的权衡,适应和缓解当前和未来的社会经济和气候情况。还需要更多的研究来证明适应策略不会成为不适应的。的角色一个适当的监测和评价框架和气候机灵的指标,可以很容易地测量变得非常重要。

重要的是,发展中国家的农业应该适应气候风险以及增加产量来满足日益增长的食品需求。本文提出了一个可伸缩的方法集农艺措施、气候信息服务和农民的传统知识在地区范围内。组件为弹性和缓解。CSV方法可以向外扩展水平和当地农民参与式过程和农民交流。与适当的机构支持CSA组合可以向外扩展到大量的农民,从而解决国家粮食安全、适应和缓解的目标。CSV方法还带来了科学在农业实践与基于动作的研究,结合发展目标。CSV是一个“eco-regional”方法(Rabbinge 1995)连接自下而上的农业和环境问题的系统研究,生计、政策和社会经济情况和连接知识生成过程。它是独特的,它提供了一个多方参与的AR4D平台参与式评估CSA选项和链接全球和本地知识与当地和国家政策,因此可持续农业发展呈现一种整体的视野以及农业应对气候变化的行动。beplay竞技尽管证据仍在积累,监测和评价框架与基线已经收集将建立在未来几年。

文献引用

Aggarwal p K。,R. Zougmoré, and J. Kinyangi. 2013. Climate-smart villages: a community approach to sustainable agricultural development. CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), Copenhagen, Denmark.

Alexandratos, N。,和J. Bruinsma. 2012. World agriculture towards 2030/2050: the 2012 revision. ESA Working paper No. 12-03. FAO, Rome, Italy. [online] URL:http://www.fao.org/docrep/016/ap106e/ap106e.pdf

Aryal, j . P。,M. B. Mehrotra, M. L. Jat, and H. S. Sidhu. 2015. Impacts of laser land leveling in rice–wheat systems of the north-western Indo-Gangetic plains of India.食品安全7 (3):725 - 738。http://dx.doi.org/10.1007/s12571 - 015 - 0460 - y

Aryal, j . P。,T. B. Sapkota, M. L. Jat, and D. K. Bishnoi. 2014. On-farm economic and environmental impact of zero-tillage wheat: a case of north-west India.实验农业51 (1):1 - 16。http://dx.doi.org/10.1017/S001447971400012X

Asseng, S。,F. Ewert, P. Martre, R. P. Rötter, D. B. Lobell, D. Cammarano, B. A. Kimball, M. J. Ottman, G. W. Wall, J. W. White, M. P. Reynolds, P. D. Alderman, P. V. V. Prasad, P. K. Aggarwal, J. Anothai, B. Basso, C. Biernath, A. J. Challinor, G. De Sanctis, J. Doltra, E. Fereres, M. Garcia-Vila, S. Gayler, G. Hoogenboom, L. A. Hunt, R. C. Izaurralde, M. Jabloun, C. D. Jones, K. C. Kersebaum, A.-K. Koehler, C. M�ller, S. Naresh Kumar, C. Nendel, G. O’Leary, J. E. Olesen, T. Palosuo, E. Priesack, E. Eyshi Rezaei, A. C. Ruane, M. A. Semenov, I. Shcherbak, C. Stöckle, P. Stratonovitch, T. Streck, I. Supit, F. Tao, P. J. Thorburn, K. Waha, E. Wang, D. Wallach, J. Wolf, Z. Zhao, and Y. Zhu. 2015. Rising temperatures reduce global wheat production.自然气候变化beplay竞技5:143 - 147。http://dx.doi.org/10.1038/nclimate2470

孟加拉国高级研究中心(bca)。2013年。总结基线家庭调查结果:Bagerhat,孟加拉国。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/summary-baseline-household-survey-results-bagerhat-bangladesh .WlVnxainHIU

Bayala, J。,R. Zougmoré, C. Ky-Dembele, B.A. Bationo, S. Buah, D. Sanogo, J. Somda, A. Tougiani, K. Traoré, and A. Kalinganire. 2016. Towards developing scalable climate-smart village models: approach and lessons learnt from pilot research in West Africa. ICRAF Occasional Paper No. 25. World Agroforestry Centre, Nairobi, Kenya. [online] URL:http://www.worldagroforestry.org/downloads/Publications/PDFS/OP16051.pdf

Brouder, s M。,和H. Gomez-Macpherson. 2014. The impact of conservation agriculture on smallholder agricultural yields: a scoping review of the evidence.农业、生态系统和环境187:11-12。http://dx.doi.org/10.1016/j.agee.2013.08.010

坎贝尔,b . M。,P. Thornton, R. Zougmoré, P. van Asten, and P. Lipper. 2014. Sustainable intensification: what is its role in climate smart agriculture?.当前的舆论环境的可持续性8:39-43。http://dx.doi.org/10.1016/j.cosust.2014.07.002

坎贝尔,b . M。,S. J. Vermeulen, P. K. Aggarwal, C. Corner-Dolloff, E. Girvetz, A. M. Loboguerrero, ... and E. Wollenberg. 2016. Reducing risks to food security from climate change.全球粮食安全11:34-43。http://dx.doi.org/10.1016/j.gfs.2016.06.002

环境和农业政策研究中心、扩展和发展(CEAPRED)。2013年。总结基线家庭调查结果:Rupandehi,尼泊尔。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/summary-baseline-household-survey-results-rupandehi-nepal .WlVos6inHIU

Challinor, a·J。,J. Watson, D. B. Lobell, S. M. Howden, D. R. Smith, and N. Chhetri. 2014. A meta-analysis of crop yield under climate change and adaptation.自然气候变化beplay竞技4:287 - 291。http://dx.doi.org/10.1038/nclimate2153

Corner-Dolloff C。,A. M. Loboguerrero, M. Lizarazo, A. Nowak, F. Howland, N. Andrieu, and A. Jarvis. 2015. Decision-support framework for targeting investment towards climate-smart agriculture practices and programs.在c, j . Jouzel和h Le Treut编译器。我们共同的未来气候变化下,国际科学会议beplay竞技,2015年7月7日,巴黎,法国。(在线)网址:http://pool7.kermeet.com/C/ewe/ewex/unesco/DOCS/CFCC_abstractBook.pdf

克鲁兹,a . C。,R. Navarro, and L. Tabing. 2016.beplay竞技气候变化报告为农村广播:参与农村媒体社区动员在菲律宾气候智能型农业。CGIAR CCAFS工作论文。177年,丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://cgspace.cgiar.org/rest/bitstreams/78547/retrieve

床铺,C。,和C. Kieran. 2013.为性别分析:收集性别分列的数据标准CGIAR人员的指导。CGIAR的财团,法国蒙彼利埃。(在线)网址:http://www.pim.cgiar.org/files/2012/05/Standards-for-Collecting-Sex-Disaggregated-Data-for-Gender-Analysis.pdf

Foerch, W。,K. Sijmons, I. Mutie, J. Kiplimo, L. Cramer, P. Kristjanson, P. Thornton, M. Radeny, A. Moussa, and G. Bhatta. 2013. Core sites in the CCAFS regions: East Africa, West Africa and South Asia, Version 3. CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), Copenhagen, Denmark. [online] URL:https://ccafs.cgiar.org/publications/ccafs-site-portfolio-core-sites-ccafs-regions-east-africa-west-africa-and-south-asia .WSVt0vmGOUk

粮食及农业组织(粮农组织)。2015年。在2015年世界粮食不安全的状态。加强食品安全和营养的有利环境。粮农组织,罗马,意大利。(在线)网址:http://www.fao.org/3/a-i4030e.pdf

Gathala m K。,J. K. Ladha, V. Kumar, Y. S. Saharawat, V. Kumar, P. K. Sharma, S. Sharma, and H. Pathak. 2011. Tillage and crop establishment affects sustainability of south Asian rice–wheat system.农学期刊103 (4):961 - 971。http://dx.doi.org/10.2134/agronj2010.0394

吉尔伯特:2015。适应气候变化的努力削减饥饿在非洲的村庄。自然新闻自然出版集团,2015年3月13日。http://dx.doi.org/10.1038/nature.2015.17112

Gonsalves, J。,L. Sebastian, B. Joven, C. Amutan, and A. Lucerna. 2015. Climate-smart villages: key concepts. Hanoi, Vietnam. CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), Copenhagen, Denmark. [online] URL:https://ccafs.cgiar.org/publications/climate-smart-villages-key-concepts .Vm6i8hqLTJE

Govaerts B。,K. D. Sayre, and J. Deckers. 2005. Stable high yields with zero tillage and permanent bed planting?大田作物研究94 (1):33-42。http://dx.doi.org/https: / /doi.org/10.1016/j.fcr.2004.11.003

Hijmans, r . J。,S. E. Cameron, J. L. Parra, P. G. Jones, and A. Jarvis. 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas.国际气候学杂志2515:1965 - 1978。http://dx.doi.org/10.1002/joc.1276

政府间气候变化专门委员会(IPCC)。beplay竞技2014年。beplay竞技2014年气候变化:综合报告。工作组的贡献I, II和III的第五次评估报告政府间气候变化专门委员会(核心创作团队,r·k·帕乔里和l·a·迈耶的编辑)。beplay竞技联合国政府间气候变化专门委员会,瑞士日内瓦。

Jalloh,。,G. C. Nelson, T. S. Thomas, R. Zougmore, and H. Roy-Macauley. 2013.西非农业和气候变化:一个全面的分析。beplay竞技国际粮食政策研究所,华盛顿特区,美国。(在线)网址:http://www.ifpri.org/publication/west-african-agriculture-and-climate-change-comprehensive-analysis

Jat, r·K。,T. B. Sapkota, R. G. Singh, M. L. Jat, M. Kumar, and R. K. Gupta. 2014. Seven years of conservation agriculture in a rice–wheat rotation of eastern Gangetic Plains of South Asia: yield trends and economic profitability.作物研究领域164:199 - 210。http://dx.doi.org/10.1016/j.fcr.2014.04.015

琼斯,p·G。,和K. Thornton. 2000. MarkSim: software to generate daily weather data for Latin America and Africa.农学期刊923 (3):445 - 453。http://dx.doi.org/10.2134/agronj2000.923445x

卡马拉a . Y。,S. U. Ewansiha, and A. Menkir. 2013. Assessment of nitrogen uptake and utilization in drought-tolerant and Striga-resistant tropical maize varieties.农学和土壤科学的档案60 (2):195 - 207。http://dx.doi.org/https: / /doi.org/10.1080/03650340.2013.783204

Khatri-Chhetri,。,P. K. Aggarwal, P. K. Joshi, and S. Vyas. 2017. Farmers’ prioritization of climate-smart agriculture CSA technologies.农业系统151:184 - 191。http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2016.10.005

Khatri-Chhetri,。,J. P. Aryal, T. B. Sapkota, and R. Khurana. 2016. Economic benefits of climate-smart agricultural practices to smallholder farmers in the Indo-Gangetic Plains of India.当前的科学110 (7):1251 - 1256。

理柏,L。,P. Thornton, B. M. Campbell, T. Baedeker, A. Braimoh, M. Bwalya, P. Caron, A. Cattaneo, D. Garrity, K. Henry, R. Hottle, L. Jackson, A. Jarvis, F. Kossam, W. Mann, N. McCarthy, A. Meybeck, H. Neufeldt, T. Remington, Pham Thi Sen, R. Sessa, R. Shula, A. Tibu, and E. F. Torquebiau. 2014. Climate-smart agriculture for food security.自然气候变化beplay竞技4 (12):1068 - 1072。http://dx.doi.org/10.1038/nclimate2437

瞧,莫莱森,和M. Dieng. 2015.影响评估的沟通Kaffrine季节性的气候预报,迪乌贝尔,Louga,蒂斯和Fatick niakhar地区在塞内加尔。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:http://bit.ly/1ifHC3P

罗贝尔,d . B。,A. Sibley, and J. I. Ortiz-Monasterio. 2012. Extreme heat effects on wheat senescence in India.自然气候变化beplay竞技2 (3):186 - 189。http://dx.doi.org/10.1038/nclimate1356

Magnan, a K。,E. L. F. Schipper, M. Burkett, S. Bharwani, I. Burton, S. Eriksen, F. Gemenne, L. Schaar, and G. Ziervogel. 2016. Addressing the risk of maladaptation to climate change.威利跨学科评论:气候变化beplay竞技7 (5):646 - 665。http://dx.doi.org/10.1002/wcc.409

千禧村”,2016年。网页上。(在线)网址:http://millenniumvillages.org/the-villages/

Ojango, J.M.,J.O. Audho, E. Oyieng, J. Recha, and A. Muigai. 2015.气候智能可持续小反刍动物繁殖计划在肯尼亚村庄。CCAFS工作报告。127年。CGIAR有关气候变化的研究项目、农业和粮食安全CCbeplay竞技AFS,哥本哈根,丹麦。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/sustainable-small-ruminant-breeding-program-climate-smart-villages-kenya .WSV83fmGOUk

Ojango, j·m·K。,J. Audho, E. Oyieng, J. Recha, A. M. Okeyo, J. Kinyangi, and A. W. T. Muigai. 2016. System characteristics and management practices for small ruminant production in “climate-smart villages” of Kenya.动物遗传资源/资源genetiques动物/ recurso项目geneticos动物58:101 - 110。http://dx.doi.org/10.1017/S2078633615000417

Palanisami, K。,D. S. Kumar, R. P. S. Malik, S. Raman, G. Kar, and K. Monhan. 2015. Managing water management research: analysis of four decades of research and outreach programmes in India.经济和政治周刊》我(26/27):33-43。

巴斯,L。,和L. Ortega. 2014一个。CCAFS社区基线报告Cauca、哥伦比亚CSV。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/80199

巴斯,L。,和L. Ortega. 2014b。CCAFS家庭基线报告Cauca、哥伦比亚CSV。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/77728

巴斯,l·奥尔特加,l . 2014c。CCAFS组织基线报告Cauca、哥伦比亚CSV。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全CCAbeplay竞技FS。(在线)网址:https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/80486

佩雷斯,C。,E. M. Jones, P. Kristjanson, L. Cramer. P. K. Thornton, W. Förch, and C. Barahona. 2015. How resilient are farming households and communities to a changing climate in Africa? A gender-based perspective.全球环境变化34:95 - 107。http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.06.003

Pittelkow, c . M。,X. Liang, B. A. Linquist, K. J. van Groenigen, J. Lee, M. E. Lundy, N. van Gestel, J. Six, R. T. Venterea, and C. van Kessel. 2014. Productivity limits and potentials of the principles of conservation agriculture.自然517 (7534):365 - 368。http://dx.doi.org/10.1038/nature13809

波特,j . R。,L. Xie, A. J. Challinor, K. Cochrane, S. M. Howden, , M. M. Iqbal, D. B. Lobell, and M. I. Travasso. 2014. Food security and food production systems. Pages 485–533在c b, v r·巴罗斯d . j . Dokken k . j .马赫·m·d·Mastrandrea t . e . Bilir m . Chatterjee k . l . Ebi y大月埃斯特拉达,r . c .热那亚b·吉尔马e . s . Kissel a . n . Levy s MacCracken p . r . Mastrandrea和l . l .白色的编辑器。beplay竞技2014年气候变化影响、适应和脆弱性。:全球和行业方面。第二工作组的贡献的第五次评估报告政府间气候变化专门委员会,剑桥大学出版社,剑桥,英国和纽约,纽约,美国。beplay竞技

那么Quisumbing境,和L. Pandolfelli. 2010. Promising approaches to address the needs of poor female farmers: Resources, constraints, and interventions.世界发展384:581 - 592。http://dx.doi.org/10.1016/j.worlddev.2009.10.006

Rabbinge, r . 1995。Eco-regional方法,为什么,以及如何。页面3-11在j . Bouma a . Kuyvenhoven Bouman b点,j . c . Luyten和h . g . Zandstra编辑器。Eco-regional可持续土地利用方法和食品生产。学报eco-regional方法在农业研究研讨会,1994年12月12日至16日,施普林格,海牙,荷兰。http://dx.doi.org/10.1007/978 - 94 - 011 - 0121 - 9 - _1

Ramirez-Villegas, J。,C. Lau, A. K. Köhler, J. Signer, A. Jarvis, N. W. Arnell, T. M. Osborne, and J. Hooker. 2011.农业气候类似物:寻找明天的今天,12号工作报告。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全CCAbeplay竞技FS,哥伦比亚卡利市。(在线)网址:http://www.riesgoycambioclimatico.org/biblioteca/archivos/DC1144.pdf

雷,d K。,J. S. Gerber, G. K. MacDonald, and P. C. West. 2015. Climate variation explains a third of global crop yield variability.自然通讯6:5989。http://dx.doi.org/10.1038/ncomms6989

Recha, j·W。,B. M. Mati, M. Nyasimi, P. K. Kimeli, J. M. Kinyangi, and M. Radeny. 2016. Changing rainfall patterns and farmers’ adaptation through soil water management practices in semi-arid eastern Kenya.旱地研究和管理(3):229 - 238。http://dx.doi.org/10.1080/15324982.2015.1091398

Recha, J。,M. Radeny, J. Kinyangi, P. Kimeli, V. Atakos, C. Lyamchai, R. Ngatoluwa, and G. Sayula. 2015.气候智能型卢少托村庄和进步实现家庭粮食安全地带,坦桑尼亚。CCAFS信息注意。CGIAR有关气候变化的研究项目、农业和粮食安全CCbeplay竞技AFS,哥本哈根,丹麦。(在线)网址:https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/70257

Rigolot C。,I. Watson, M. Herrero, B. J. Delma, E. Vall, N. Andrieu, B. Yacouba, S. Ouédraogo, R. Ziebe, V. Dowe, T. Kolyang, D. Prestwidge, C. McDonald,R. Stirzaker, C. Bruce, and P. Carberry. 2015. Modelling households and value chains: complementary methods for learning and evaluation in innovations platforms. Pages 25–27在国际会议在les系统d 'innovation en Afrique de l财产等杜中心。(在线)网址:https://www.researchgate.net/profile/Cyrille_Rigolot/publication/281597212_Modelling_households_and_value_chains_Complementary_methods_for_learning_and_evaluation_in_innovations_platforms/links/5671d95d08ae54b5e45fb003.pdf

C罗。,J. Elliott, D. Deryng, A. C. Ruane, C. Müller, A. Arneth, ... J. W. Jones. 2014. Assessing agricultural risks of climate change in the 21st century in a global gridded crop model intercomparison.美国国家科学院院刊》上的美利坚合众国111 (9):3268 - 3273。http://dx.doi.org/https: / /doi.org/10.1073/pnas.1222463110

萨普克塔,t . B。,K. Majumdar, M. L. Jat, K. Kumar, D. K. Bishnoi, A. J. McDonald, and M. Pampolino. 2014. Precision nutrient management in conservation agriculture based wheat production of Northwest India: profitability, nutrient use efficiency and environmental footprint.作物研究领域155:233 - 244。http://dx.doi.org/10.1016/j.fcr.2013.09.001

舍恩胡贝尔,h·J。,K. Frieler, and P. Kabat. 2013. Global climate impacts: a cross-sector, multi-model assessment special feature - introduction: the elephant, the blind, and the inter-sectoral inter-comparison of climate impacts.美国国家科学院院刊》上的美利坚合众国111 (9):3225 - 3227。http://dx.doi.org/https: / /doi.org/10.1073/pnas.1321791111

Shirsath, p . B。,P. K. Aggarwal, P. K. Thornton, and A. Dunnett. 2016. Prioritizing climate-smart agricultural land use options at a regional scale.农业系统151:174 - 183。http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2016.09.018

辛格r . k . p . 2013。总结基线家庭调查结果:Karnal、哈里亚纳邦,印度。CGIAR对气候变化的研究项目,农业和粮食安全(CCbeplay竞技AFS),丹麦哥本哈根。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/summary-baseline-household-survey-results-karnal-harayana-state-india .WlVpXKinHIU

辛格Y。,E. Humphreys, S. S. Kukal, B. Singh, A. Kaur, S. Thaman, A. Prashar, S. Yadav, J. Timsina, S. S. Dhillon, N. Kaur, D. J. Smith, and P. R. Gajri. 2009. Crop performance in permanent raised bed rice–wheat cropping system in Punjab, India.作物研究领域110 (1):1 - 20。http://dx.doi.org/10.1016/j.fcr.2008.06.009

Somda, J。,A. Faye, and H. D. Ouaga. 2011.工具包的手册和用户指南规划、监测和评估气候变化的自适应能力。beplay竞技尼亚美(尼日尔。(在线)网址:https://cmsdata.iucn.org/downloads/top_secac_agrhymet_english.pdf

Steenwerth, k . L。,A. K. Hodson, A. J. Bloom, M. R. Carter, A. Cattaneo, C. J. Chartres, J. L Hatfield, K. Henry, J. W. Hopmans, W. R. Horwath, B. M. Jenkins, E. Kebreab, R. Leemans, L. Lipper, M. N. Lubell, S. Msangi, R. Prabhu, M. P. Reynolds, S. Sandoval Solis, W. M. Sischo, M. Springborn, P. Tittonell, S. M. Wheeler, S. J. Vermeulen, E. K. Wollenberg, L. S. Jarvis, and L. E. Jackson. 2014. Climate-smart agriculture global research agenda: scientific basis for action.农业和粮食安全3 (1):11。http://dx.doi.org/10.1186/2048 - 7010 - 3 - 11所示

希夫•G。,B. D. Pal, P. K. Joshi, P. K.Aggarwal, and N. K. Tyagi. 2014.农民偏好气候智能型农业:印度河-恒河平原的一个评估。IFPRI讨论文件1337。新德里,印度。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/farmers-preferences-climate-agriculture-assessment-indo-gangetic-plain .WSZhT_mGOUk

泰勒,k . E。,R. J. Stouffer, and G. A. Meehl. 2012. An overview of CMIP5 and the experiment design.美国气象学会的公告93:485 - 498。http://dx.doi.org/10.1175/bams - d - 11 - 00094.1

桑顿,p K。,和M. Herrero. 2010. Potential for reduced methane and carbon dioxide emissions from livestock and pasture management in the tropics.美国国家科学院院刊》上107 (46):19667 - 19672。http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0912890107

Twyman, J。,J. Muriel, and M. Clavijo. 2016.性别调查报告:Cauca,哥伦比亚。CCAFS报告。CGIAR有关气候变化的研究项目、农业和粮食安全CCbeplay竞技AFS,哥本哈根,丹麦。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/es/publications/reporte-encuesta-de-g%C3%A9nero-cauca-colombia .WSZivPmGOUk

Vermeulen, s . J。,B. M. Campbell, and J. S. Ingram. 2012. Climate change and food systems.年度审查的环境和资源37:195 - 222。http://dx.doi.org/10.1146/annurev -环境- 020411 - 130608

Vervoort, j . M。,P. Thornton, P. Kristjanson, W. Förch, P. J. Ericksen, K. Kok, J. S. I. Ingram, M. Herrero, A. Palazzo, A. E. S. Helfgott, A. Wilkinson, P. Havlik, D. Mason-D’Croz, and C. Jost. 2014. Challenges to scenario-guided adaptive action on food security under climate change.全球环境变化28:383 - 394。http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.03.001

科·阿。,W. Förch, and P. K. Thornton. 2015.达到更多的农民:创新方法扩大气候智能农业。:CCAFS工作报告。135年。CGIAR有关气候变化的研究项目、农业和粮食安全CCbeplay竞技AFS,哥本哈根,丹麦。(在线)网址:https://ccafs.cgiar.org/publications/reaching-more-farmers-innovative-approaches-scaling-climate-smart-agriculture .WSZj_vmGOUk

Zougmore, R。,A. Jalloh, and A. Tiore. 2014. Climate-smart soil, water and nutrient management options in semiarid West Africa: a review of evidence and analysis of stone bunds and zai techniques.农业和粮食安全3 (1):16。http://dx.doi.org/10.1186/2048 - 7010 - 3 - 16所示