支持利益攸关方预测和应对湄公河水-能-粮关系的风险

• 摘要
• 简介
• 例描述
• 方法
• 研究团队合作伙伴
• 利益相关者识别
• 参与式系统动力学建模程序
• 分析方法
• 结果
  • 湄公河被淹森林景观的利益相关者优先事项和预期风险
  • 场景分析结果
  • 弹性分析结果
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

Nexus思维呼唤我们克服狭隘的视野。它要求我们批判性地分析水、能源和食物资源之间的联系，并预测变化的水-能源-食物相互作用将如何激发、加速或加剧复杂的系统过渡(例如，Scheffer et al. 2012)和其他风险(Hoff 2011)。然而，虽然被认为是有前途的，但当涉及到深度纠缠和有争议的治理议程的实际情况时，联结思维目前被批评为不“适合目的”(Al-Saidi和Elagib 2017)。

“风险”是改变框架条件所产生的后果的概率和严重性，例如，在系统制度中影响风险的可能性、暴露程度和脆弱性(Haimes 2009)。在联系中，这些后果在行动者、规模和时间框架中表现不同，并取决于风险事件的严重程度、受影响的人以及他们的风险承受能力等因素(Gallagher等，2016,Grafton等，2016)。在对优先级、问题和各种漏洞缺乏共识的情况下，如何公平地评估和分配风险(Weitz等人2017年)?最近的水治理研究(Bouckaert等人2018,Pahl-Wostl 2019)强调了应对这些不确定性的重要性(Guston 2014)，但nexus研究对适应性治理的理论关注不够发达。计算建模主导了这一领域(Albrecht et al. 2018, Shannak et al. 2018)。这些方法有助于预测水-能源-食物相互关联的一些后果，但没有深入考虑利益相关者的观点(Al-Saidi和Elagib 2017, Hagemann和Kirschke 2017, Larcom和van Gevelt 2017)。

我们认为，关联研究和政策中的风险评估需要应对不确定和未知的利益相关者价值和能力(Yung等人2019年)、不同的风险认知(Howarth和Monasterolo 2017年，Weitz等人2017年)，以及正在研究的系统状态的变化(Scheffer等人2012年)。在本文中，我们分享了在东南亚湄公河流域次流域尺度上创新一种具有巨大潜力的方法的经验。

生命计划(http://livesproject21.org/)着手对混合方法进行基础研究，以确定反映食物、能源和水之间相互依赖关系的指标，并发展对社会-生态系统拐点的理解。我们的目标是创新一种知识合作生产方法，使不同的利益相关者能够积极参与确定这些指标和拐点，同时从多个参与者的角度和寻求解决方案的动力对权衡产生新的理解。我们的出发点是基于未来和弹性思维设计一种参与式模型的情景规划方法(Walker等人2004年，Foran等人2013年，Gerritsen等人2013年，Guston 2014年，Boyd等人2015年，van der Voorn等人2017年)，在灵活而稳健的研究过程中包括多个利益相关者(Weber 1997年，Klinke和Renn 2012年)(Rijke等人2012年，Pahl-Wostl 2019年)。我们的研究采用了Foran等人(2013)、Foran(2015)和Smajgl等人(2016)的思路，对柬埔寨一个景观的水电开发进行基于模型的情景规划评估。

有人认为参与式系统动力学建模有潜力创造关于风险的新知识，这些知识被利益相关者接受为他们的知识(例如，Basco-Carrera et al. 2017)。一些可持续发展科学研究支持这一假设(Innes和Booher 2010, Clark et al. 2016, Rouwette 2016)。实施良好的参与式研究肯定有助于制定灵活的战略，考虑多种可能未来下的长期目标和后果(Gerritsen等人2013年，Guston 2014年，Boyd等人2015年，van der Voorn等人2017年)。然而，我们仍在努力有效和公平地包括来自技术官僚政策世界之外的利益相关者(Voinov等人2016年，Jordan等人2018年)。牢记这些挑战，我们三年进程的具体目标如下:

1. 从不同的利益相关者那里获取和整合知识。
2. 通过识别主要变量和相互联系，并探索景观的动态复杂性，评估与地方发展规划相关的快速变化框架条件的直接和间接、短期和长期后果。
3. 通过基于参与式模式的场景规划方法和扩大网络的培训，了解如何加强参与的个人和集体的代理能力。

我们报告了对结果和反馈的自反性分析，从我们的合作伙伴和参与者，作为对持续创新的联系研究的贡献。而不是应用研究，我们认为这一工作的贡献的基础研究的联系方法，因为它的新特点。其他湄公河联结研究促进了国家和流域尺度上的横向政策和行动者网络整合(Foran等人2013,Smajgl和Ward 2013, Smajgl等人2015,2016,Pittock等人2016)，我们探索了参与性风险评估中国家和省级之间的纵向和横向整合。在我们的研究中，明确的风险视角在实证联系研究中是罕见的(Grafton等人2016年)，而且据我们所知，我们选择的计算建模方法，系统动力学建模，尚未以参与式的形式在湄公河地区应用(Bassi等人2016年，Chapman和Darby 2016年，Pittock等人2016年)，并且与之前在该地区测试过的基于参与式主体的建模方法(例如，Smajgl等人2015年)有一些有趣的补充。

例描述

湄公河是一个繁忙的nexus研究概念和分析框架的试验场(Foran等人2013,Smajgl和Ward 2013, Foran 2015, Middleton等人2015,Smajgl等人2015,Pittock等人2016,Lebel和Lebel 2018)，因为它是一个区域，大规模、不协调的水电开发、气候和社会经济变化汇聚在一个生物多样化的社会-生态系统中，影响生计、水和粮食安全(Molle等人2012,Middleton等人2015，MRC 2017, Fox和Sneddon 2019)。

柬埔寨东北部的两个省，Kratie和上丁省，由于砍伐森林种植橡胶、河床沉积物开采、公路网络基础设施以及气候变化的影响，一直在经历着快速的变化(RGC, 2011年)beplay竞技a、b)．省行政部门管理着湄公河泛滥森林景观的一部分，这是一种跨界生物多样性保护景观，下文称为MFF景观(邻近老挝人民民主共和国的尚帕萨省也属于这一景观的一部分，但在本研究中不包括在柬埔寨的管辖范围内)。在这项研究进行的时候，柬埔寨的两个主要水电项目，上丁水坝(上丁省)和桑伯尔水坝(Kratie省)，虽然很少与当地社区公开分享信息，但仍处于提议阶段，实际建设迫在眉睫。根据柬埔寨湄公河中部水道水电开发的新禁令，这两个项目目前都处于搁置状态(Ratcliffe 2020)。

由于国内能源成本高，能源获取率低(RGC 2016)，增加能源供应是柬埔寨王国政府发展计划的优先事项a、b)．水力发电被认为是改善能源安全的主要国内可再生能源选择(RCG 2016)a, b, c)．从省行政、公社行政和社区的角度来看，鉴于观察到的气候变化影响，湄公河流量的变化意味着洪水制度、鱼类洄游模式和生物多样性的不可预测的变化(RGC 2016)beplay竞技d, 2017年MRC)。

基于风险的管理在柬埔寨是有限的，当地风险信息的可获得性和共享性很低(Mochizuki et al. 2015)。这一事实，再加上地方和国家优先事项的差异、权力差异以及其他复杂的文化、政治和历史因素(Milne和Mahanty 2015)和地区(Molle等人2012,Urban等人2015,Villamayor-Tomas等人2016)，意味着在区域能源市场动态、能源安全和工业发展方面，强大的国家职能部门会最一致地评估风险和机会。其结果是，大坝对当地、国家和地区的粮食、生计和其他不安全因素的影响没有得到充分考虑(Sithirith 2016)。

方法

我们的跨学科研究设计(Lang et al. 2012)应用参与式系统动力学建模(Videira et al. 2010)和一种新的弹性分析方法(Herrera 2017)来分析Kratie和叮丁省预期的水-能源-食品风险。我们确定了当地水-能源-粮食关系结构与利益相关者的主要因素——与了解水、能源和粮食生产相关的变量和相互联系，以及利益相关者的优先事项和感知风险——然后分析了这些因素在不同情景下的发展和恢复力。

研究团队合作伙伴

国家可持续发展理事会(NSCD)总秘书处是我们的国家政府伙伴。国家可持续发展委员会是一个跨部门机构，负责制定、协调和监督与柬埔寨可持续发展有关的政策、战略、法律文书、计划和方案的实施，因此是一个关键的利益攸关方。其他主要合作伙伴包括世界自然基金会柬埔寨分会(一个在MFF地区开展活动的民间社会组织)、金边皇家大学(RUPP)和皇家农业大学(RUA)——这些民间社会行动者积极参与国家和案例省份的水、能源、粮食和生物多样性权衡，拥有召集Kratie和叮丁省政府行动者、当地社区和当地民间社会组织的网络和合法性。世界自然基金会凭借其长期的参与机制，以及与国家社科、环境部和省级行政部门的关系，发布了正式的项目研讨会邀请，并管理项目利益相关者网络。

利益相关者识别

我们的利益相关者识别程序在整个研究过程中反复执行。伙伴们一致认为，一个重要的起点是，从在MFF领域公社一级参与发展规划进程的行动者开始。

国家发展和公社投资规划进程是正式的治理机制，它们预测并推动各省经济、社会和环境条件的变化。然而，规划过程分散在几个国家职能部门。理论上，地方层面的优先事项在长期存在的公社投资规划(CIP)过程中得到了确定，以内政部的程序规则为指导，并通过区级和省级行政部门汇总到它们的国家线路部，每五年纳入国家战略发展计划(NSDP)。在实践中，规划中几乎没有发生横向或纵向的整合(Vuković和Babović 2018)，人们担心这一过程在实践中如何工作(世界银行和亚洲基金会2013年，西西里亚诺等人2015年)。政府职能的分权和分散(以下简称:D&D改革)过程是将一些国家级部委职能从国家环境部下放到省级环境厅，但公共财政仍集中在国家层面(Vuković和Babović 2018)。在国际合作中心及其发展成果(世界银行和亚洲基金会，2013年)和省级行政部门作为一个新的重要管辖规模的出现之间，研究团队认为，省级政府行政部门是一个关键的利益相关者群体，可以在MFF的联系评估中合作。

各省行政当局正在积极请求支持，以发展新的能力，承担在龙与地下城改革下收到的新任务。这也许可以解释为什么在我们的研究过程中，包括副省长办公室在内的10个省级行政部门和正处级办公室的官员总是会出席。这些角色在某种程度上也代表了企业和更广泛的社区利益，因为政府的低工资意味着基本上所有政府雇员都可以被认为有一些其他持续的经济利益:农业、商业、房地产投资。每一次研讨会都有来自国家内务部的D&D省级方案代表参加。我们邀请当地的公民社会团体与当地政府的参与者一起参与，代表这些社区关注的问题。在研究过程的后期阶段，我们邀请农业和渔业社区代表参加不同的研讨会(据kimich等人2019年报道)。我们这样做是为了意识到可见和不可见的社会、政治和文化结构(例如，Bréthaut等人2019年)和研究过程中的权力分配(例如，Pohl等人2010年)所产生的权力动态，这可能会影响在令人担忧的问题环境中共享哪些信息以及如何解释这些信息(Parkhurst 2016年)，其中数据匮乏是一个问题(Johnston等人2013年)。我们用高棉语举办了所有研讨会，由来自政府、民间社会和学术伙伴的协调人组成。我们为不同的利益相关者群体举办了不同的活动，我们认为层级会影响贡献。我们要求在每次研讨会结束时进行匿名反馈调查。 All research team partners participated as knowledge contributors when not fulfilling the roles of trainers or facilitators.

参与式系统动力学建模程序

系统动力学建模创建系统结构的解释模型，并模拟关键变量之间的动态相互作用，以探索随着时间推移的系统行为(Forrester 1961, Sterman 2000)。该方法有助于社会生态系统的系统概念化和问题识别，在这些系统中，模拟而不是优化对决策最有用(例如，vidira等人2010年，Kopainsky等人2017年)。这些模型促进了跨许多领域的知识整合(Harwood 2018)，揭示了社会和自然系统之间的相互作用，以及公共政策如何影响这些系统(Ghaffarzadegan等人，2010)。

参与式建模流程总结

系统动力学模型使用参与式建模程序开发(图1)。在利益相关者参与和桌面研究之间的迭代过程中，我们确定并量化了国家层面的能源安全、经济增长和地方层面的粮食安全之间的权衡机制、优先风险(场景)和潜在行动(干预)。利益相关者的参与包括2015年1月至2016年7月期间在金边、Kratie和上丁举行的五次参与性小组模型建设研讨会、双边会议和额外的专家访谈，以缩小知识和数据差距。2017年期间，与当地农业和渔业社区举行的其他后续研讨会包括少数省级官员。最后一次研讨会于2017年12月在金边举行，初步分析结果将提交给来自内政部、环境部等部门的国家政府代表(会议详细概述见附录1)。

确定因果关系、风险和可能的干预措施

利益相关者共同制作了多个因果循环图(cld;Hovmand等人2012,Voinov等人2016)，确定了MFF景观动态复杂性的主要变量和相互关系，包括水、能源、食物资源之间的主要相互关系，以及与生态系统的联系。

联结的概念对我们所有的利益相关者团体来说都是新的，就像CLD程序一样。一个由国家研究人员、国家政府工作人员和世界自然基金会当地工作人员组成的团队接受了关于促进初步价值、威胁分析和CLD脚本的培训，并与国际研究人员一起促进高棉语的讨论。在Luna-Reyes等人(2006)之后，分析了利益相关者的关键关键变量，以引出(i)利益相关者的假设，对MFF关系的关键变量的感知，以及它们的相互作用;这些利益攸关方所关注的优先事项;(iii)可能的干预点，然后汇总并用于通知计算模型的建立。

图2说明了这些过程在所有涉众研讨会上的聚合输出。它说明了水、能源、粮食安全以及经济增长之间的相互联系，以及一系列关键的反馈回路。第一个反馈回路将作物产量的增长与国内生产总值(GDP)的增长联系起来。这反过来又会刺激粮食需求。增加的粮食需求部分被日益增加的森林砍伐所覆盖，这导致了农业用地的增加，从而导致作物产量的增加。在其他条件相同的情况下，这种反馈循环会加强粮食生产和经济增长。图2中描述的反馈回路的第二个例子是由于食物需求增加而引入的平衡机制，这导致了鱼的捕获量的增加和相应的鱼存量的减少。海豚是旅游业的重要吸引力之一，而鱼类数量的下降侵蚀了海豚的食物基础。随着海豚数量的减少，游客数量也随之减少，GDP也随之减少。这种平衡的反馈回路限制了粮食产量和GDP之间不断加强的反馈回路的增长。 Validation procedures in this process included prioritizing multiple mentions of similar themes and comparison with other data sources relevant to the Mekong Nexus (e.g., Pittock et al. 2016, as per recommendations of Voinov et al. 2016).

与涉众一起开发的完整的CLD包括大量相互作用的反馈循环。因此，对于场景和策略分析而言，量化cld中描述的关系，并将其转化为运行模拟模型(下文称为MFF模式)，是非常重要的。

模型描述、数据、验证和限制

MFF模型模拟了2000 - 2040年克拉提省和上丁省的水-能-食物相互作用，将中部河道水电站大坝建设作为风险的主要触发因素。模型方程来自现有模型、同行评议论文和技术报告，并与区域、国家和省级利益相关者和其他专家反复磋商(见附录2)。进行了全系统和行业的校准。该模型在2016年和2017年通过正式的结构和行为验证以及利益相关者对模拟结果的审查进行了验证(Barlas 1996)。该模型适合于对谈判和商定的治理对策进行汇总分析，例如提高作物产量，但目前形式的政策设计尚不适合，例如决定作物育种的投资水平。我们的首要任务是了解水、能源、食物和其他重要动态之间的主要相互作用，首先确定由系统结构和行为引起的干预的主要风险和主要潜在的意外后果。在这方面，MFF模型有两个重要的局限性:(i)它不能在空间上分解，也不能像基于代理的模型那样模拟个人或家庭的行为;(ii)在我们的过程中，健康领域参与者的较差表示意味着模型中健康变量的表示较弱。

分析方法

我们的分析策略使用三种不同的程序。

1.定性数据分析。在项目过程中积累了大量的定性数据，并进行了分析，以支持代表涉众优先级和所识别的风险(以下为风险指标)的指标选择、场景制定、弹性分析设计，以及结果的讨论。2015年和2017年分别对省级行政官员进行了访谈(文献代码:CA)。还制作了讲习班报告和利益相关者反馈表(文件代码:SF)。此外，在2017年11月和12月进行的15次“最重要的变化”访谈(Dart and Davies 2003)引发了项目合作伙伴对研究催化的整体变化的观察(文件代码:MSC;见附录1)。

2.场景分析。通过比较Vensim仿真软件(请注意，这些数据是使用Stella软件生成的)，我们分析了由叮叮水电站开发引发的框架条件变化对利益相关者优先级的影响。我们总共创建了四个用于分析的场景。参见表1的描述和关键假设。

我们校准了两种基线情景，一种是没有大坝的情景，另一种是有上丁大坝的地区未来发展情景。这种基线趋势的评估对于评估水电站大坝建设的多维影响具有重要意义。我们主要关注上丁大坝，因为在我们的车间的时候，Sambor大坝的建设时间线还没有得到确认。在弹性分析中，Sambor大坝被视为“额外的水电投资”。省级官员将基础设施建设视为新流入该地区投资的关键推手(CA2015_1)。在我们的CLD集团中，上丁大坝被认为会引发更多的自然资源开采和消费，以及新的商业活动，尽管利益相关方对大坝开发的态度不一。有关计划的时间和实际地点，以及大坝是供应国内还是地区能源市场，都存在一些困惑。上丁大坝，一个拟建的主干道(中央河道)重力坝，主要是为了生产能源出口到泰国。Sambor大坝被省政府高级官员传达为一个遥远的开发项目，而不是一个迫在眉睫的现实(MSC3)。项目小组同意根据省级行政官员从国家线路部了解到的模型建立假设进行工作，并在模拟结果中对其进行探讨:(i)大坝建设将雇用当地工人，(ii)水电开发创造的一些新的发电能力可以重新导向当地经济，(iii)支持道路将为当地农产品提供市场准入。

其次，我们评估了两种适应方案(一种替代种植方案)和缓解方案(环境流量标准)，以减轻和应对湄公河流域联系的这种当地表现所带来的风险。缓解和适应干预措施是由两个不同的利益攸关方群体确定的。在混合的CLD会议上，省级行政利益相关者和农业社区代表都确定了作物和鱼类生产干预措施(sf5.1 - 1_2017.03.13.)，其中作物干预措施的目标是提高水稻产量，这是国家政府政策大力提倡的(Ly等人，2012,2016，联合国粮农组织统计，2018)。根据Poff和Matthews(2013年)，世界自然基金会工作人员提议将环境流动技术作为一种有待探索的缓解方法。

3.弹性分析。考虑到在涉众讨论和模型校准中出现的不确定性，我们用弹性分析来补充基于模型的场景分析。

国家政府、省级行政部门和公民社会利益相关者关注的未来关键系统干扰是气候变化和人口动态。beplay竞技民间社会团体还对分析报告中提到的Sambor大坝的额外投资表示关注。为了我们分析的目的，这些干扰被定义为(见表2):(a)降雨变率的变化(气候变化);beplay竞技(b)人口绝对增长率的变化;以及(c)预期Sambor大坝的潜在发展，在上丁大坝之外增加投资水平。

我们分析了将MFF系统从初始模拟场景状态改变到另一状态所需的干扰量(与场景假设的偏差)，使用两个特定的弹性指标(根据Herrera 2017):

1. 硬度，或系统在不改变结果函数性能的情况下能承受的扰动量。硬度值越大，产生系统行为变化所需的扰动就越大。
2. 弹性，或者系统在不改变到另一种稳定状态的情况下所能承受的扰动量，也就是说，系统在从其参考行为弯曲之后，在再也没有回到它之前(断裂之前)所能承受的扰动量。弹性值越大，产生新稳态所需的扰动就越大。

我们进行了蒙特卡罗分析，并根据气候模型的平均降雨量预估变化了降雨量最小值，以改变降雨变率的均匀随机分布、净迁移率的大小和对水电的额外投资，以评估可能在上丁大坝之后在MFF修建的新大坝的干扰。然后，我们计算出每200次蒙特卡洛运行的风险指标与其参考值(由基线模拟产生的值)之间的百分比偏差。在按照干扰大小对模拟运行排序后，风险指标在(1)显著偏离基线行为(硬度)或(2)转换之前所能容忍的最大干扰(5%置信界)，使指标行为在人工识别干扰(弹性)后永远不会回到基线行为。我们对几个指标进行了弹性分析，这些指标反映了不同利益相关者群体对关系发展的不同优先级。我们没有进行全面的弹性评估，因为这意味着要为每个优先级分配权重。

结果

湄公河被淹森林景观的利益相关者优先事项和预期风险

在所有的CLD程序中，无论是个体利益相关者还是利益相关者群体，贫困始终被视为主要威胁，并被视为最重要的优先事项。总体而言，农业和渔业管理被视为各省的重要发展路径(CA2015_6)，尽管参与者对当地渔业的状况非常悲观，并担心未来农业活动的水资源可用性。表3显示了Kratie和sting Treng利益相关者的优先级，以及研究分析师为情景和弹性分析选择的MFF模型中的相关指标。

我们的仿真建模主要关注这些指标的表现。我们的分析证实了国家层面的能源安全与经济增长以及MFF粮食、生计和水安全之间的一些预期权衡，同时也揭示了对这些结果的一些驱动因素的新认识。我们报告了最令人惊讶的结果，以及动态建模在报告场景和弹性建模输出时产生的细微差别。

场景分析结果

情景结果在图3中以两种不同的形式显示:图(a)显示了绝对指标值的时间依赖值，图(b)将情景(基准与上丁大坝、适应(大坝+水稻增产)和缓解(大坝+ e流))与我们的参考情景(“没有大坝的基线”)的行为进行了比较。

考虑到大坝对水和土地可用性的影响，对作物自给自足的负面影响(图3a)并不像预期的那么强烈。主要原因是该模型中提出了一个假设，即如果未来由于季节性淹水程度的减少而导致作物生产生产力下降，那么将有更多的农业土地可供种植。

假定泥沙流量减少会降低农业活动有机养分来源的可用性。由于无法负担，维持生产力所需的所有营养物质无法通过购买额外的矿物肥料来提供，因此将寻求更多的农业用地。林地是土地转换的主要类型，林地转换会导致各种生态系统服务功能的下降，而这些服务功能的下降难以量化。

在替代作物方案中，现有农业用地上的农业生产率大幅提高，这减少了转换林地的压力。提高水稻产量会带来一些改善，但这些改善会随着时间的推移而减弱(参见图3.1b中“以坝为底”和“坝+替代作物”线条的收敛)。在这些情景中，作物生产是相似的，因为在“有坝的基地”情景中，林地与农业耕作产生了类似的生产效应，因为人们希望在现有的农用地上获得更高的水稻产量。

采用高环境流量要求(e-flow)对减轻作物自给自足风险的影响最大。这些差异背后的主要驱动因素是径流沉积物中体现的作物生长所需养分的可得性。更高的e流量也减轻了水电大坝对鱼类自给自足的一些负面影响(图3.2a)。这种缓解方案还将导致比"无坝基地"方案更高的能源自给率。有趣的是，与包括大坝在内的其他方案相比，这种方案提高了人均收入。这是由于两个过程的结合:(1)作物产量的增加和(b)更稳定的水力发电及其对整个经济活动的有利影响。只有在假定至少15%的新电力容量分配给当地使用的情况下，计划中的水电扩建才能提高当地能源的自给率(图3a和b)。

最重要的一点是，模型结果表明，在所有情况下，作物自给自足、鱼类自给自足和能源自给自足都要进行一些权衡，而不仅仅是那些有水坝开发的情况。在所有情况下，用水量(相对于2000年)也都在增加，但在因水坝开发后土地可用性减少而限制农业生产的地区，用水量略少。在上丁大坝建设的所有情况下，短期内人均收入都将增加，因为利益相关者认为，随着大坝的建设，当地就业将增加。然而，一旦大坝建设完成，增长速度就会下降。此外，在大坝建设后，该模型提出的经济生产率提高带来的少量额外收入，在一定程度上受到了“以大坝为基础”和“大坝替代作物”情景下粮食生产价值下降15%的影响。

弹性分析结果

在气候变beplay竞技化方面(表4)，“无坝基地”作物自给量的硬度值为6.3，较低，表明即使不建坝，最低降雨量仅减少6.3%，作物自给量也会出现显著差异。其中一个最重要的发现是，尽管从绝对意义上讲，水力大坝的引入似乎不会对作物的自给自足产生根本影响(图3)，但它确实降低了作物对气候变化的自给自足的恢复力，即使采取缓解或适应干预措施。beplay竞技当大坝方案的弹性从86%下降到43%，并在采用替代种植系统或电子流量标准(25%)后再次下降时，这一点变得尤为明显。

第二个关键结果是收入和能源自给自足与相对水消耗的恢复力与电子流量要求之间的显著权衡(缓解方案)。相对用水量的弹性大大低于所有其他情况。在所有情况下，大坝对气候变化的能源自给能力都会下降，即使是假设水电开发创造的beplay竞技一些新发电能力将重新用于当地经济。与基准(大坝)相比，适应和缓解情景增加了能源自给自足的难度，但它们略微降低了弹性。鱼类自给自足对气候变化完全没有弹性。beplay竞技在表中没有任何硬度或弹性值表明，任何超出参考值的扰动会导致与参考值的显著偏差，而指标永远不会反弹回参考值。

作物自给性对种群的额外增长没有弹性(表5中没有硬度值和弹性值)。对于我们的其他指标，与参考假设的偏差在7%到9%之间就足以使系统偏离其参考行为(硬度值)。表5没有显示人口增长的弹性度量，因为一旦指标值与模型中的参考值显著不同，它们就不会在模型运行中反弹回来。这可能是因为当地食物供应的路径依赖，高度依赖当地的环境系统和生产能力。

对水力发电能力的额外投资，如Sambor大坝，具有混合弹性影响(表6)。一方面，在关于当地就业收益和能源对当地经济贡献的模型假设下，它们提高了能源自给自足率和人均收入(图3)。然而，大多数指标都没有硬度值，而且一旦在模型运行中引入额外的大坝投资，就没有弹性指标。同样，当指标值偏离参考值时，它们永远不会反弹，因为随着时间的推移，该模型无法完全补偿额外的大坝投资带来的作物、鱼类、能源自给自足或人均收入的减少。这一发现支持了近期关于Sambor大坝生态设计方案的研究(Wild et al. 2019)。鱼类也没有出现自给自足的情况，但原因有些不同。这一指标并没有明显偏离假设的运行情况，因为在进行额外的大坝投资时，当地的鱼类产量已所剩无几。同样，33%的硬度值表明，在作物自给更加恶化之前，只需要比目前的水电大坝投资更多的资金。

讨论

我们在此的目的是深入了解我们的方法的一些优点和缺点。我们首先要指出的是，鉴于我们研究的独特背景因素，我们不能直接与其他方法进行比较。相反，我们在最初的预期目标框架内反思建模过程和输出:从不同的利益相关者那里获取和整合知识，评估我们柬埔寨案例中相关情况的直接和间接、短期和长期风险和后果，并增强参与的个人和集体的代理能力。

我们不依赖于专家主导的风险识别，也不通过水、能源或食物的联结筒仓进入。采用这种系统视角可以帮助涉众在我们的过程中分享他们自己的优先级关注点、漏洞和知识。参与的CLD中出现了未共享的信息和未公开的假设，这些知识反映在汇总的CLD和模型结构中(详见附录2)。正因为如此，我们对当地社区如何在水电开发之前就开始努力应对严重退化的鱼类种群有了新的认识。一位当地公民社会的合作伙伴说:“我自己了解到，村民真的更关心非法捕鱼。他们的第二个重点是(未来的)大坝开发。非法捕捞正在发生”(MSC3)。不经常被提出的想法和观点在一些群体中得到审议和协商，在这些群体中，跨层级发言的障碍被削弱了，至少暂时是这样(见Bréthaut et al. 2019)。在一些项目合作伙伴(MSC7)看来，能够与如此多的利益相关者一起讨论水电的影响是不寻常的，也是在政治条件下参与式建模方法的成功成果。

由此产生的情景和弹性分析为未来的风险治理提供了一些有趣的见解。他们强调，在克拉蒂省和上丁省的环境系统已经受到严重压力的情况下，国家能源基础设施项目和地方粮食安全之间可能会如何权衡。这意味着，尽管投资于鱼类管理似乎是一种强有力的战略，但它必须针对在已经退化的鱼类种群上修建大坝的条件进行设计。而且，值得注意的是，当地的粮食安全问题甚至可能是由建设活动引起的当地人口的小幅增长引发的，而不仅仅是完工并运行的大坝对鱼类生产和其他生物多样性的后续影响。尽管气候变化是国家beplay竞技政府关注的一个主要问题，但与人口增长或额外的大坝投资造成的干扰相比，Kratie和叮丁省对气候干扰的适应能力可能更强。

此外，利益攸关方提出的适应或缓解措施都不能完全弥补气候变化条件下大坝建设造成的作物和鱼类自给自足的损失。beplay竞技这表明，要重视寻找改善恢复力结果的途径。鉴于所涉及的多重和巨大的不确定性，两项“不后悔”政策行动值得进一步探讨:(1)再生自然资源和加强当地粮食生产系统作为缓冲。即使在水电开发的情况下，关注水产食品生产可能是粮食安全的最佳对冲，尽管这一主张必须根据未来人口和/或渔业努力的增长进行评估;(2)要求大坝项目开发商实施电子流量措施，并评估未来可能的景观用水需求。e-flow措施的有效性将在很大程度上取决于该地区梯级水坝的协调运行规则，不应指望它能完全抵消影响。我们的分析表明，在未来的研究和MFF关系中的治理行动中，需要非常仔细地考虑与三个关键变量相关的假设:

• 与陆基粮食生产增加相关的成本。这需要包括扩大耕作土地的机会成本，因为我们知道这意味着转换林地，农民增加化肥和植物保护产品的额外成本，以及增加作物产量的其他实施成本。此外，必须评估未来的水供应情况，以及当地社区饮用水和灌溉基础设施(如水泵)的新额外成本。
• 两个省的人口。在我们的模型运行中，无论我们是否考虑大坝的发展，鱼类的数量增长都会影响到鱼类的自给自足，这表明，甚至在大坝建成之前，当地的粮食生产就面临着巨大的压力。这意味着，在规划本地区的当地粮食生产和进口时，即使是基础设施建设工人或游客人数的临时入境也必须仔细考虑。
• 大坝建设给当地社区带来直接的经济效益，就业机会或能源获取增加带来的经济发展机会。这些都是分析中重要的假设，如果它们不成立，那么风险指标的结果将发生显著变化，特别是考虑到如此多的当地经济活动依赖于自然资源供应、生物多样性和当地生态系统的风景价值。

我们的分析的局限性在于，它止步于确定对全面政策分析至关重要的数据，并在得出政策结论之前提出需要了解的重要因素。尽管如此，利益相关者在最后的景观和国家级研讨会上对情景建模结果的反思表明，该程序有助于发展省级行政部门的联系分析和治理能力。在最后一次省级研讨会的闭幕致辞中，一位省级高级官员表示:“这些信息的使用很容易，因为这些发现是你们所有人都得到的。我们不能在这里采用美国的研究。从下往上的方法很简单。因为我们可以协调…这项研究对我们所有人来说都是独一无二的。它给我们带来了一个愿景，一个我们共同的愿景。我们可以把它当作指南针”(SF2.1_2016.07.19-20)。

有趣的是，在我们的研究过程结束时，最有希望的联系治理机会是发展中的规划过程，而不是预期的水、能源、农业和渔业生产等部门联系政策领域。内务部的D&D进程正在根据全国发展规划程序为柬埔寨各地的次国家发展规划制定新的指导方针，这些指导方针反过来又影响到农业和渔业管理、气候行动和能源生产等国家部门战略。许多合作伙伴和参与者观察到，目前公社投资规划中的问题识别程序(典型的SWOT分析)是没有帮助的，因为与CLD过程(MSC3)所支持的更全面和综合的分析相比，它产生的风险和优先级评估和行动(MSC1)是狭窄的。我们最初为我们的学术、公民社会和国家政府业务合作伙伴提供了CLD方法的培训，以促进高棉语研讨会。项目结束后，nccsd秘书处工作人员、世界自然基金会工作人员、RUPP和RUA的学者都表示他们有信心和能力推动基本的CLD活动，并培训其他人也这样做(MSC3)。内政部的一些关键工作人员也表示有兴趣采用CLD方法，一个项目伙伴报告说:“省行政部门的NCDD协调中心真的很感兴趣。他们已经花时间讨论了该工具可以在哪些地方适合于国家以下地区的发展规划过程。我认为，非荒漠化发展公约可以采用这一工具，因为它们目前正在更新其社区投资规划的工具。我已经接到一个电话，邀请我在这样一个活动上展示CLD过程。”(MSC4)。省行政工作人员也有兴趣继续使用CLD方法，但希望看到该过程首先正式纳入内政部制定的国家规划准则(MSC12; see Bréthaut et al. 2019 for further details).

这一结果为今后类似研究和分析方法的应用提供了一些重要的启示。最初，我们预计合作伙伴报告的任何风险识别和管理的新能力都可能来自建模分析产生的新知识。事实上，我们低估了为业务伙伴提供的CLD培训的影响，以及参与者从CLD程序本身获得的价值。我们对改变的心理模型(Scott et al. 2016)进行了测量，并在kimich et al.(2019)的参与式系统动力学模型中增强了个人和集体的能动性，以实验研究这一问题。我们的发现揭示了这些过程的参与者如何能够显著地改变对某些未来事件的可能性的信念，以及他们管理这些事件的个人机构，同时减少关于优先行动的团体内部和团体之间的一些不确定性。

结论

我们分享了LIVES项目在湄公河地区一个水-能源-粮食关系案例中使用一种程序确定关键风险的发现。一个令人鼓舞的想法是，如果要在信息不对称、对优先事项和问题缺乏共识以及存在不同脆弱性和能力的情况下支持公平分配风险，就应与利益攸关方一起进行评估。

我们选择的方法是参与式系统动力学建模与情景和弹性分析。这样的模型被认为是理论丰富而数据贫乏(Pruyt 2014)。我们发现，这可能是该方法的优势，当它迫使联系研究人员转向当地利益相关者作为一个重要的知识来源。情景分析依赖于许多经验和结构建模假设，这些假设总是需要做出的。在我们的案例中，我们试图在一个共同创建的评估过程中与利益相关者一起做出这些，结果是风险由那些可能面临风险的人定义，每个人的假设和提供的回应都通过一个集体过程进行测试和验证。

从我们的经验中得出的一个教训可以强化其他跨学科研究的结论，即在帮助预测和确定对关联风险的反应之前，关联研究不必产生完美的数据和无可争议的结果。这个案例显示了对涉众主导的分析使用复杂的建模方法是可能的。这一过程对所有有关人员来说都很费时，与较传统的办法相比，时间更长，也更不确定。然而，利益相关者对系统思维有着意想不到的兴趣，因为他们发现系统思维有助于引导复杂的情况。参与式系统动力学模型目前在联结研究中未得到充分利用(Albrecht et al. 2018, Harwood 2018)，但绝对值得进一步关注，因为它们为联结治理提供了包容、审议和学习的机会。

最后，与利益相关者合作以及我们的分析程序强调了如何将风险评估与视角的变化联系起来。有鉴于此，我们认为，对水-能-粮关系风险的初步描述将有助于未来开展参与式评估模型的工作。联系关系导致的风险加剧或转移是指受水、能源和粮食生产子系统之间动态关联影响的系统框架条件迅速变化所产生后果的概率和严重性，这些子系统反过来影响(1)危害的可能性、暴露程度和脆弱性(2)多个利益攸关方(3)具有不同的适应能力，(4)对干预措施的敏感性不同(5)跨尺度的风险。即使实施系统思维程序的能力受损，记住这些特征支持对社会-生态恢复力被认为较低的联系进行预防性和多层次的风险评估。

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