蒙古游牧放牧实践的可持续性认证研究
背景介绍
在全球范围内，不可持续的农业实践导致了生态系统的退化，尤其是过度放牧对草原生态系统的破坏。蒙古作为全球第二大羊绒生产国，其游牧放牧实践对当地经济、文化和生态系统具有重要影响。然而，随着山羊数量的增加，过度放牧问题日益严重，导致草原植被退化、土壤侵蚀和野生动物栖息地的丧失。为了应对这一问题，蒙古政府与联合国合作，将2026年定为“国际草原与游牧者年”，旨在推动可持续的放牧实践。
认证计划作为一种激励可持续土地管理的手段，已经在多个领域得到应用。然而，现有的认证计划在评估可持续性时面临诸多挑战，包括评估方法的复杂性、利益相关者之间的意见分歧以及“绿色清洗”（greenwashing）等问题。因此，开发一种透明、可重复且能够代表利益相关者意见的评估方法，成为推动可持续放牧实践的关键。
论文来源
该研究由来自多个机构的学者共同完成，包括Arthur Rylah Institute for Environmental Research (ARI)、Wildlife Conservation Society (WCS)、Agronomes et Vétérinaires Sans Frontières (AVSF)等。论文的主要作者包括Steve J. Sinclair、Khorloo Batpurev、Canran Liu等。该研究于2025年3月发表在《Nature Sustainability》期刊上，题为“Certifying the Sustainability of Herding Practices in Mongolia”。
研究流程
1. 研究设计与变量定义
研究旨在开发一种基于利益相关者意见的可持续性评估方法，并将其应用于蒙古的羊绒生产。研究团队首先定义了19个变量，涵盖放牧实践的背景（如天气条件）、行为（如放牧策略）和结果（如山羊存活率、植被覆盖度等）。这些变量基于现有的可持续羊绒认证委员会（S3C）标准，并通过与11名牧民的初步访谈进行了调整。
2. 情景设计与利益相关者咨询
研究团队创建了245个假设但合理的放牧实践情景，每个情景描述了一个牧民家庭在一年内的放牧行为和结果。这些情景通过A5纸卡片呈现给利益相关者，包括牧民、科学家和政策制定者。共有151名参与者对这些情景进行了评估，参与者被要求对每个情景的可持续性进行评分（0-100分），并判断是否值得认证。
3. 数据建模与分析
基于利益相关者的评估数据，研究团队使用随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）两种机器学习方法，构建了预测可持续性评分的模型。随机森林模型表现最佳，被用于后续分析。模型通过预测中位数评分，能够将复杂的放牧实践转化为简单的评估工具。
4. 过滤模型的开发
为了揭示生产者与认证者之间的意见差异，研究团队开发了一个“过滤模型”。该模型剔除了那些在冬季牧场植被覆盖度低于特定阈值的情况下仍获得高评分的情景。过滤后的模型在评估可持续性时，更加注重环境结果，尤其是植被覆盖度的变化。
主要结果
1. 利益相关者评估的多样性
利益相关者对放牧实践情景的评估存在较大差异，13%的情景评分跨度达到0-100分，表明对可持续实践的理解缺乏共识。然而，当以中位数评分作为代表时，数据中仍显示出明显的趋势。例如，较高的评分与山羊存活率和羊绒纤维接受率呈正相关。
2. 模型预测能力
随机森林模型在预测中位数评分时表现出较好的性能（R²=0.46）。模型预测，评分高于41.99的情景更有可能获得认证。模型中最具影响力的变量包括羊绒纤维接受率（fibre_accept）和季节末山羊数量（goat_end）。
3. 过滤模型的结果
过滤模型在预测评分时表现与完整模型相当（R²=0.47），但其更注重环境结果，尤其是植被覆盖度（veg_cov_dep）。过滤模型不再奖励山羊数量增加的情景，除非其他变量表明放牧实践是可持续的。
研究结论
该研究开发了一种基于利益相关者意见的可持续性评估方法，能够将复杂的放牧实践转化为简单的评估工具。这种方法具有以下创新点：（1）使用利益相关者的意见作为信息来源；（2）利用机器学习处理复杂的决策空间；（3）整合连续评分和二元认证建议；（4）通过“过滤”选项揭示不同利益相关者群体之间的意见差异。
该方法的评估工具可以应用于任何生产系统，前提是能够清晰地表达生产实践的变量，并且有合适的利益相关者参与评估。这种方法不仅提高了认证计划的透明度和可信度，还为生产者与认证者之间的谈判提供了平台。
研究亮点
- 利益相关者参与：研究通过广泛征求牧民、科学家和政策制定者的意见，确保了评估方法的代表性和透明度。
- 机器学习应用：通过随机森林模型，研究成功地将复杂的放牧实践转化为可操作的评估工具。
- 过滤模型：过滤模型揭示了生产者与认证者之间的意见差异，为可持续性评估提供了新的视角。
- 广泛应用潜力：该方法不仅适用于蒙古的羊绒生产，还可以推广到其他生产系统，具有广泛的应用价值。
研究意义
该研究为可持续认证计划提供了一种新的评估方法，能够有效应对信息不对称和“绿色清洗”等问题。通过整合利益相关者意见和机器学习技术，研究不仅提高了评估的准确性和透明度，还为推动全球农业的可持续发展提供了重要工具。