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1、2023災害對農業和 糧食安全的影響通過投資提高韌性以避免和減少損失荷蘭王國。平均有1.2萬公頃的棉花、玉米和核桃等作物受到降雨和河水泛濫的影響。封面圖片:Toon de Vos/P引用格式要求：糧農組織。2024。2023年災害對農業和糧食安全的影響：通過投資提高韌性以避免和減少損失。羅馬。https:/doi.org/10.4060/cc7900zh本信息產品中使用的名稱和介紹的材料，并不意味著聯合國糧食及農業組織（糧農組織）對任何國家、領地、城市、地區或其當局的法律或發展狀況，或對其國界或邊界的劃分表示任何意見。地圖上的虛線表示可能尚未完全達成一致的大致邊界線。提及具體的公司或廠商產品，

2、無論是否含有專利，并不意味著這些公司或產品得到糧農組織的認可或推薦，優于未提及的其它類似公司或產品。ISBN 978-92-5-138677-4 糧農組織，2024年保留部分權利。本作品根據知識共享署名4.0國際公共許可（CC BY 4.0：https:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.zh-hans）公開。根據該許可條款，本作品可被復制、再次傳播和改編，但必須恰當引用。使用本作品時不應暗示糧農組織認可任何具體的組織、產品或服務。不允許使用糧農組織標識。如翻譯本作品，必須包含所要求的引用和下述免責聲明：“本譯文并非由聯合國糧食及農業組

3、織（糧農組織）生成。糧農組織不對本譯文的內容或準確性負責。原英文版本應為權威版本?！北驹S可產生或與之相關的爭議和爭端均應友好解決。如果無法就爭端問題或仲裁之外的解決方式達成協議，相關各方應有權要求根據聯合國國際貿易法委員會（貿法委）的仲裁規定進行仲裁。根據上述規定作出的仲裁裁決為任何爭議的最終裁決，對各方具有約束力。第三方材料和照片。欲再利用本作品中屬于第三方的材料（如表格、圖形或圖片）的用戶，需自行判斷再利用是否需要許可，并自行向版權持有者申請許可。對任何第三方所有的材料侵權而導致的索賠風險完全由用戶承擔。本作品中可能包含的照片不屬于上文公共許可范圍。所有照片的使用征詢應遞交至：photo-

4、libraryfao.org。銷售、權利和授權。糧農組織信息產品可在糧農組織網站（https:/www.fao.org/publications/zh）獲得，也可通過publicationssalesfao.org購買。商業性使用的申請應遞交至：www.fao.org/contact-us/licence-request。關于權利和授權的征詢應遞交至：copyrightfao.org。災害對農業和 糧食安全的影響通過投資提高韌性以避免和減少損失聯合國糧食及農業組織羅馬，2024年2023災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響

5、 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響目錄ii目錄技術附件 104術語表 117注釋 122第1部分引言1.1災害風險概念框架與本報告結構4第3部分災害風險驅動因素和連鎖影響 關鍵信息583.1氣候變化與農業生產損失的關聯603.2疫情和地方流行?。?019冠狀病毒病和非洲豬瘟653.3武裝沖突對農業的影響73第5部分結語 第2部分災害對農業的影響關鍵信息102.1災害對農業的多重影響112.2努力評估全球農業損失172.3收集種植業和畜牧業的數據和實證212.4衡量對林業和漁業及水產養殖業的影響439第4部分農業領域的減災方案 關鍵信息804.1農場層面減災措施的效益824

6、.2投資前瞻型行動的回報894.3防控措施和前瞻型行動相結合的案例非洲之角防控沙漠蝗蟲941577999前言 v編寫方法 vii致謝 viii縮略語 x關鍵信息 xii內容提要 xiv災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響iii圖1按國際災害數據庫危害分組分列的災害次數和經濟損失總額（1972-2022年）32報告概念框架53巴基斯坦男性和女性農業就業狀況154各部門損失份額175農業損失份額（百分比），按危害類型分列196農業各子部門具體損失（2007-2022 年）

7、197仙臺框架指標 C2 公布的危害類型（2015-2021 年）208影響份額，按仙臺框架指標 C2 公布的危害類型分列（2015-2022 年）209農業生產損失估算總值2310主要產品組別估計損失值（1991-2021 年）23113.8 萬億美元估計損失總值在各區域的分布情況（1991-2021 年）2612損失占農業總產值份額（1991-2021 年）2613各次區域農業損失總額占農業總產值份額（1991-2021 年）2614不同國家組別農業損失總額（上）和農業損失總額占農業總產值份額（下）（1991-2021 年）2815各次區域農業損失總額占估計虛擬產量的百分比（1991-20

8、21 年）28表1本報告涉及的危害類型42中國的松材線蟲病483災害對林業產生的各方面影響504洪阿哈阿帕伊火山噴發及其海嘯對漁業及水產養殖業造成的損失和損害545歸因結果概覽636糧農組織前瞻型行動干預措施的效益成本比9072020-2021 年沙漠蝗蟲應急行動和成果簡介968用于作物統計建模的氣候指數庫，隨后根據獨立性和解釋能力進行縮減1099成本和效益11110戶均成本和效益11416全球低收入國家和小島嶼發展中國家農業損失總額占估計虛擬產量的百分比，按商品組別分列（1991-2021 年）2917每次事件給作物和牲畜造成的產量損失，按危害類型分列（1991-2021 年）3018旱災對

9、養殖戶的影響3119牲畜數量與旱災前年份相比相對差異3220牲畜銷售量與旱災前年份相比相對差異3221奶類銷售量與旱災前年份相比相對差異3322旱災前、旱災中和旱災后各年份優質山羊和駝奶當地平均市場價格（美元）（圖上方）和貿易條件（圖下方）3423牲畜和奶類估計銷售量與旱災前年份相比相對差異3524全球草地貪夜蛾成災圖3625產量損失總量（比例）按植株損害等級回歸時的最佳擬合線3826玉米產量損失（比例）回歸時植株損害等級大于 3的最佳擬合線3827各類食品人均能量和營養素估計每日損失總值（1991-2021 年）4028能量和營養素估計每日損失值占人類需求量比例（1991-2021 年）40

10、29各區域能量和營養素估計每日損失值占男性需求量比例（1991-2021 年）41災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響iv目錄插文1近期影響農業的事件132災害導致的流離失所及其對農業和糧食安全的影響143揭示性別脆弱性：災害如何影響巴基斯坦女性在農業領域的就業154估算災害造成的全球作物和牲畜損失的方法2

11、25動物衛生：2016/17 年旱災對索馬里牧民的影響316實地作物損失情況：草地貪夜蛾案例367估算災害導致的營養素可供量減少428影響森林的兩種害蟲489松甲蟲在洪都拉斯造成的破壞4910將產量變化歸因于氣候變化的方法6111利用糧農組織緊急情況 數 據 系 統 DIEM 估 算2019 冠狀病毒病疫情對農業影響的方法6912農場層面減災措施的成本效益分析法8313基于風險的沙漠蝗蟲干預措施所避免的損失的估算方法9430各區域能量和營養素估計每日損失值占女性需求量比例（1991-2021 年）4131野火造成的過火面積、火災次數和二氧化碳排放相關歷史數據（2000-2021年）4532臺風

12、雷伊給漁業及水產養殖部門造成的損害和損失5433氣候對農業糧食體系的影響以及相關歸因概念6034估算氣候變化迄今對作物單產的影響：四個案例6435報告稱在產品運輸和投入品獲取方面面臨困難的農民所占百分比6836烏克蘭種植業和畜牧業的損害和損失情況（百萬美元、百分比）7737烏干達香蕉種植業通過覆蓋土壤、挖掘溝渠、使用有機堆肥和種植改良品種每英畝 11 年累積的凈現值8438模擬結果不同災害頻率下烏干達中部地區香蕉生產的年均凈現值：大規模推廣減災做法8439玻利維亞美洲駝減災做法的累積凈效益和效益成本比8540巴基斯坦穆扎法爾格爾區 2021 年雨季棉花壟作結合病蟲害綜合防治的減災做法效益成本比

13、和凈現值8741菲律賓比科爾地區綠色超級稻和當地水稻品種在非危害和危害條件下的效益成本比和凈現值8742水稻生產的收益差異：推廣綠色超級稻與傳統做法的比較8843前瞻型行動的關鍵特征8944干預行動每公頃效益95災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響v災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響前言災害正在世界各地造成前所未有的破壞，我們必須用全新方法

14、來減少風險，加強應對措施，發展抵御能力。地球正在日益變暖，2023年的高溫天氣更是打破了所有的歷史記錄。極端洪水、風暴、干旱、野火、蟲害和疫情接踵而至，日復一日充斥著全球媒體的頭版頭條。氣候危機的影響逐漸顯現，與氣候相關的災害日趨頻繁和嚴峻，世界各地的社區都為此付出高昂代價，人們的生計也受到嚴重影響。農業發展高度依賴自然資源和氣候條件，因此在面對災害時，是風險最高和最為脆弱的部門之一。災害頻繁發生，有可能侵蝕在糧食安全方面已經取得的成果，并破壞農業糧食體系的可持續性。聯合國糧食及農業組織（糧農組織）通過本份報告收集突破性實證，揭示過去三十年間災害如何影響全球農業和糧食安全。糧農組織致力于投資有

15、據可循的減災解決方案，幫助建設更高效、更包容、更有韌性且更可持續的農業糧食體系，惠及世界上的每一個人。為了體現這份決心，我決定將本份報告升格為糧農組織旗艦出版物。報告結論觸目驚心。過去三十年來，災害事件造成的全球農作物和牲畜產量損失約為3.8萬億美元，相當于年度全球農業總產值的5%以上。這個數字其實被大為低估，因為漁業及水產養殖業、林業這兩個子部門缺乏系統性數據。當務之急是完善農業各子部門的災害影響數據，以創建數據體系，將其作為制定有效行動的基礎和依據，同時滿足仙臺減災框架和2030年可持續發展議程的監測要求。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災

16、害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響vi前言從某種意義上說，災害事件只是冰山一角。在災害背后，各種社會和環境條件形成深層次的挑戰和脆弱問題，從而導致災難性結局，并引發農業糧食體系一系列連鎖反應。貧困、獲取資源的不平等和治理架構都甚為關鍵，足以決定災害和危機的影響。各種因素中，氣候危機具有放大現有風險的顯著效應，而近年暴發的疫情和武裝沖突也使農業糧食部門受到重創。要減少災害影響，不僅需要了

17、解其直接影響，還必須探究導致風險的綜合因素，以及災害影響如何在各部門、系統和地理區域之間傳導。世界上的資源并非取之不盡，我們需要另辟蹊徑，通過創新和推廣可擴展的解決方案增加投資，加強韌性建設，從而避免和減少災害造成的損失。報告發揮糧農組織的技術優勢，展示了在農業領域應如何主動抓住機會應對風險，以及如何將減災思維貫穿于農業實踐和政策的方方面面。報告還呼吁深入了解各國國情，因地制宜實施解決方案，并與所有相關伙伴緊密配合，加強協作。糧農組織一直支持農業糧食體系加強風險意識，報告是對現有知識儲備的有益補充，有助于加速創新方法的采用和推廣，加強農業的韌性和可持續性，進而實現更好生產、更好營養、更好環境和

18、更好生活，不讓任何人掉隊。屈冬玉聯合國糧農組織總干事災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響vii災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響編寫方法2023年災害對農業和糧食安全的影響由糧農組織統計司和應急行動及抵御能力辦公室編寫。氣候變化、生物多樣性及環境辦公室、自然資源及可持續生產部門的漁業及水產養殖司、林業司、畜牧生產及動物衛生司、植物生產及保

19、護司為報告的編寫提供了技術投入。參與編寫的糧農組織各司和辦公室的負責人組成協調小組，指導報告的編寫。協調小組確定了報告的大綱和主題，并對編寫小組進行監督。編寫小組由來自糧農組織各部門的專家組成，負責報告的技術分析內容。為了支持報告各個章節的研究和數據分析，我們編寫了相關技術背景文件。編寫小組取得了若干項階段性成果，包括附加注釋的大綱、報告初稿和終稿。在編寫過程中，舉行了兩次研討會，請外部專家對報告草稿進行了評審和驗證。糧農組織高層管理人員、各司和辦公室的技術專家以及獨立外部評審人員對報告終稿進行了嚴格的技術審核。最后，本報告征得糧農組織內部各方同意，包括參與報告編寫的各司和辦公室負責人、首席經

20、濟學家、主管應急行動及抵御能力的副總干事以及總干事辦公室。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響viii致謝2023年災害對農業和糧食安全的影響是聯合國糧食及農業組織（糧農組織）多個技術司和辦公室廣泛合作的成果，主要包括經濟及社會發展部門、應急行動及抵御能力辦公室、氣候變化、生物多樣性及環境辦公室、自然資源及可持續生產部門。報告由糧農組織統計司和應急行動及抵御能力辦公室聯合編寫，LaurentThomas和MaximoTorreroCullen擔任總負責人，JosRos

21、eroMoncayo和ReinPaulsen負責日常管理。報告編寫協調小組由ZehraZaidi（總編）、WiryaKhim、PieroConforti、StephanBaas、LaurelHanson和VeronicaBoero組成。PieroConforti、ShukriAhmed、FleurWouterse和DunjaDujanovic提供了行政支持。多位糧農組織專家編寫和修訂的技術文件和背景材料對報告編寫起了至關重要的作用。糧農組織各司負責人和資深人員提供了寶貴的意見，并批準了最終報告。報告第1部分由ZehraZaidi和PieroConforti編寫，WiryaKhim和Laurel

22、Hanson提供了意見和建議。報告第2部分由ZehraZaidi擔任協調人。第2.1節由ZehraZaidi編寫。境內流離失所問題監測中心的SylvainPonserre和VicenteAnzellini編寫了關于流離失所問題的插文2，GiuliaCaivano和PritiRajagopalan編寫了第2.1節中關于性別問題的插文3。ZehraZaidi在PieroConforti的支持下編寫了第2.2節。聯合國減少災害風險辦公室的RahulSengup-ta和XuanChe為分析仙臺框架指標C2提供了數據和建議。第2.3節由PieroConforti、ZehraZaidi、VeronicaB

23、oero、PritiRajagopalan和EstherLaske編寫。PritiRajagopa-lan、EstherLaske和VeronicaBoero就災害損失估算提供了重要意見和建議，AntonioScognamillo、NidhiChaudhary和XinmanLiu提供了支持和建議。關于營養的第2.3.2節由EstherLaske與NancyAburto、BridgetHolmes和VictoriaPaduladeQuadro聯合編寫。第2.4節由ZehraZaidi擔任協調人，EstherLaske提供了重要資料。第2.3節和第2.4節的背景文件和技術意見由下列人員提供：畜牧生

24、產及動物衛生司的JoachimOtte和DominikWisser、植物保護及生產司的CharlesMidega（獨立顧問）、BuyungHadi和ShawnMcGuire、林業司的LaraSteil、ShiromaSathyapala、PeterMoore,WilliamJohndeGroot,ErikLindquist和AmyDuchelle、漁業及水產養殖司的StefaniaSavo-re,IrisMonnereau,SilkePietzsch(糧農組織亞太區域辦事處)和JamesMcCafferty（獨立顧問）和Latu Aisea(湯加漁業部)。報告第3部分由WiryaKhim、La

25、urelHanson和StephanBaas擔任協調人。第3.1節由WiryaKhim、StephanBaas、LaurelHanson和JuliaWolf負責總體協調和指導，PieroConforti和ZehraZaidi提供了意見和建議。政策發展變化部分由MakieYoshida和SilviaSantato編寫。歸因和影響研究由SabineUndorf（波茨坦氣候影響研究所）、BernhardSchauberger（波茨坦氣候影響研究所/魏恩施蒂芬-特里斯多夫應用科學大學）、LennartJansen（波茨坦氣候影響研究所/卡塞爾大學）、PaulaRomanovska（波茨坦氣候影響研究所

26、）和ChristophGornott（波茨坦氣候影響研究所/卡塞爾大學）編寫，HidekiKanamaru、WiryaKhim、LaurelHanson和StephanBaas提供了意見和建議。第3.2.1節由Amandi-nePoncin、NeilMarsland和JosselinGauny編寫，WiryaKhim和LaurelHanson提供災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響ix了意見和建議。第3.2.2節由DamianTagoPacheco、BoudaVoso

27、ughAhmadi、AndriyRozstalnyy、MadhurDhingra和KeithSumption編寫，WiryaKhim、LaurelHanson和StephanBaas提供了意見和建議。第3.3節由LaurelHanson、JuliusJackson和NeilMar-sland編寫，DanieleBarelli和JosselinGauny提供了意見和建議。報告第4部分由WiryaKhim、StephanBaas和LaurelHanson擔任協調人。第4.1節由WiryaKhim、TamaraVantWout和LaurelHanson編寫，StephanBaas和NiccolLom

28、bardi提供了意見和建議。第4.2節由NicholasBodanac和NiccolLombardi編寫，WiryaKhim和LaurelHanson提供了意見和建議。第4.3節由SergioInnocente、WiryaKhim和LaurelHanson編寫，KeithCressman、CyrilFerrand、ShokiAlDobai、Ste-phanBaas和ShukriAhmed提供了意見和建議。第5部分由ZehraZaidi和PieroConforti共同編寫，EstherLaske、WiryaKhim、Lau-relHanson和StephanBaas提供了意見和建議。多位外部專家

29、審閱了報告，并提供了全面和寶貴的意見。JulioSerje（聯合國減少災害風險辦公室前雇員）對報告全文進行了同行評審。對報告第2部分，歐盟委員會聯合研究中心的SepehrMarzi和歐洲-地中海氣候變化中心的JeremyPal對報告采用的方法進行了評審。第2.4節的具體評審由YacobAklilu（農業發展風險管理論壇）負責關于畜牧的部分，由KrisWykhuis（糧農組織）、RogerDay（國際農業和生物科學中心）、AnnaSzyniszewska（國際農業和生物科學中心）、BryonyTaylor（國際農業和生物科學中心）和FazilDusunceli負責關于草地貪夜蛾的部分，由AneA

30、len-car（亞馬遜環境研究所）、BrettHurley（比勒陀利亞大學）、GaryMan、SimonLawson、RobertRabaglia（美國農業部林務局）、JesusSan-Miguel-Ayanz（聯合研究中心）負責關于林業的部分，DenisLacroix（法國海洋開發研究所）負責關于漁業的部分。第3.1節由CarlosDionisioPerezBlanco（薩拉曼卡大學）、ElisaCalliari（國際應用系統分析研究所）、AndreaToretti（聯合研究中心）、RupertStuart-Smith（牛津大學）、JamesDouris（世界氣象組織）、VeronicaGr

31、asso（世界氣象組織）、SihanLi（謝菲爾德大學）和ToshichikaIizumi（日本國家農業和食品研究組織）評審。關于2019冠狀病毒病疫情的第3.2.1節由MarkAlexanderConstas（康奈爾大學）和JohnM.Ulimwengu（國際糧食政策研究所）評審，關于非洲豬瘟的第3.2.2節由ManonSchuppers（SAFOSO農業）和KarlRich（俄克拉荷馬州立大學）評審。關于武裝沖突對農業的影響的第3.3節由Domini-queBlariaux（危機后評估和恢復規劃：歐洲聯盟支持辦公室）、IrynaVysotska（優質糧食貿易項目）和IgorKravchen

32、ko（優質糧食貿易項目）評審。OlivierLavagnedOrtigue和ChiaraGnetti為報告的出版制作提供了支持。糧農組織新聞傳播辦公室出版物和圖書館處為所有六種官方語言版本提供了編輯支持、設計和排版服務，并協調了制作過程。糧農組織治理機構服務司會務處和語言服務處完成了翻譯工作。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響x縮略語AA前瞻型行動ASEAN東南亞國家聯盟（東盟）ASF非洲豬瘟BCRBFAR效益成本比（菲律賓）漁業和水產資源局BMI體重指數CMIP6

33、耦合模型比對項目第6階段COP締約方大會CRED災害流行病學研究中心DAMIP檢測和歸因模型比對項目DFEE（南非）林業、漁業和環境部DIEM糧農組織緊急情況數據系統DINADLIS索馬里旱災影響和需求評估沙漠蝗信息服務處DRR減少災害風險EARECS估計平均需求量平衡氣候敏感性EFSA歐洲食品安全局EM-DAT國際災害數據庫ENSO厄爾尼諾-南方濤動現象FAW草地貪夜蛾FCT食品成分表FSNAU（索馬里）糧食安全和營養分析處GDP國內生產總值GFDRR全球減災和災后恢復基金GSR綠色超級稻GWIS全球野火信息系統HABs有害藻華HTHH洪阿哈阿帕伊火山IDMC境內流離失所問題監測中心IDP境

34、內流離失所者IFAD國際農業發展基金IFM綜合火災管理災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xiIFRC國際紅十字會和紅新月會聯合會IOM國際移民組織IPC糧食安全階段綜合分類法IPCC政府間氣候變化專門委員會MIROC6氣候跨學科研究模型MPB山地松甲蟲NAP國家適應計劃NDC國家自主貢獻NPV凈現值IRC國際救援委員會ISC國際科學理事會ISIMIP3部門間模型相互比較項目MODIS中分辨率成像光譜儀NOAA國家海洋和大氣管理局OECD經濟合作與發展組織OIEWG不

35、限成員名額的政府間專家工作組PAL體力活動水平PDNA災后需求評估PPPRoI購買力平價投資回報率SDGs聯合國可持續發展目標SIDS小島嶼發展中國家SPB南方松甲蟲TAD跨境動物疫病TCR瞬態氣候響應TFP全要素生產率UNDPUNDRR聯合國開發計劃署聯合國減少災害風險辦公室UNFCCC聯合國氣候變化框架公約USAID美國國際開發署USDA美國農業部WFP世界糧食計劃署WHO世界衛生組織WIM華沙國際機制WMO世界氣象組織WWA世界天氣歸因組織災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和

36、糧食安全的影響xii關鍵信息災害的定義是導致社區或社會正常運行受到嚴重破壞的事件。災害正在對各國農業災害的定義是導致社區或社會正常運行受到嚴重破壞的事件。災害正在對各國農業造成前所未有的損害和損失。災害日益頻繁和嚴重，從20世紀70年代每年約100起增加造成前所未有的損害和損失。災害日益頻繁和嚴重，從20世紀70年代每年約100起增加到過去20年每年約400起，從多個層面沖擊農業糧食體系，危及糧食安全和農業部門的到過去20年每年約400起，從多個層面沖擊農業糧食體系，危及糧食安全和農業部門的可持續性?？沙掷m性。反映災害對農業和農業糧食體系影響的數據并不完整，也缺少一致性，在漁業及水反映災害對農

37、業和農業糧食體系影響的數據并不完整，也缺少一致性，在漁業及水產養殖業、林業這兩個子部門更是如此。收集數據的工具和系統亟待改進，方可確保政產養殖業、林業這兩個子部門更是如此。收集數據的工具和系統亟待改進，方可確保政策、措施和解決方案有據可循，以減少農業風險和建設韌性。本份新的旗艦報告克服了策、措施和解決方案有據可循，以減少農業風險和建設韌性。本份新的旗艦報告克服了數據局限性，首次就災害如何影響農業進行全球評估。數據局限性，首次就災害如何影響農業進行全球評估。過去30年，災害事件造成的作物和牲畜產量損失約為3.8萬億美元，相當于平均每年過去30年，災害事件造成的作物和牲畜產量損失約為3.8萬億美元

38、，相當于平均每年損失1230億美元，即全球年度農業總產值的5%。相較而言，過去30年的損失總額大致相損失1230億美元，即全球年度農業總產值的5%。相較而言，過去30年的損失總額大致相當于巴西2022年國內生產總值。當于巴西2022年國內生產總值。過去30年，災害給低收入和中等偏下收入國家造成的相對損失最大，分別占其農業總過去30年，災害給低收入和中等偏下收入國家造成的相對損失最大，分別占其農業總產值的10%到15%。災害也對小島嶼發展中國家產生了重大影響，導致這些國家損失近產值的10%到15%。災害也對小島嶼發展中國家產生了重大影響，導致這些國家損失近7%的農業總產值。7%的農業總產值。災害

39、對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xiii要增強農業糧食體系的韌性，關鍵在于了解各種系統性風險如何相互作用，以及各種要增強農業糧食體系的韌性，關鍵在于了解各種系統性風險如何相互作用，以及各種深層次因素如何驅動災害風險。氣候變化、疫情、地方流行病、武裝沖突都會影響農業生深層次因素如何驅動災害風險。氣候變化、疫情、地方流行病、武裝沖突都會影響農業生產、價值鏈和糧食安全。因此，只有增進對這些因素及其相互作用的了解，才有可能全面產、價值鏈和糧食安全。因此，只有增進對這些因素及其

40、相互作用的了解，才有可能全面把握當前的風險狀況。把握當前的風險狀況。針對氣候變化對農業影響的研究表明，氣候變化可能導致產量異常和農業減產現象針對氣候變化對農業影響的研究表明，氣候變化可能導致產量異常和農業減產現象更為地頻繁發生。2019冠狀病毒病疫情等全球危機此起彼伏，武裝沖突持續不斷，不僅更為地頻繁發生。2019冠狀病毒病疫情等全球危機此起彼伏，武裝沖突持續不斷，不僅影響了農業生產，也影響了投入品市場和農產品銷售市場，危及整個農業糧食體系和整影響了農業生產，也影響了投入品市場和農產品銷售市場，危及整個農業糧食體系和整體糧食安全。體糧食安全。主動及時采取干預措施可以預防和減少農業風險，增強韌性

41、?，F有信息表明，在農場主動及時采取干預措施可以預防和減少農業風險，增強韌性?，F有信息表明，在農場層面投資于減災措施能帶來可量化的切實效益。一些國家通過預警系統采取前瞻型行層面投資于減災措施能帶來可量化的切實效益。一些國家通過預警系統采取前瞻型行動，例如非洲之角2020-2021年對沙漠蝗蟲進行綜合防治，證明投資開展防災和抗災工作動，例如非洲之角2020-2021年對沙漠蝗蟲進行綜合防治，證明投資開展防災和抗災工作具有優越的成本效益比。具有優越的成本效益比。當務之急是提高多部門和多危害減災戰略的優先度，將其納入農業政策和計劃，為此當務之急是提高多部門和多危害減災戰略的優先度，將其納入農業政策和計

42、劃，為此需要完善現有實證，推廣現有創新，在農場層面實施可擴展的風險管理解決方案，加強前需要完善現有實證，推廣現有創新，在農場層面實施可擴展的風險管理解決方案，加強前瞻型行動所依賴的預警系統。瞻型行動所依賴的預警系統。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xiv內容提要隨著地球變暖，生物資源和生態資源日漸枯竭，人類面臨的風險難以把控，災害事件不僅變得更加頻繁和嚴重，其影響還很可能會繼續惡化。災害流行病學研究中心的國際災害數據庫（EM-DAT）顯示，全球災害事件的次數從20

43、世紀70年代的每年100起增加到過去20年間的每年約400起。聯合國糧食及農業組織（糧農組織）此次發布的題為災害對農業和糧食安全的影響的新旗艦報告，承載著糧農組織一如既往的承諾，即未來的農業應更具包容性、韌性和可持續性。糧農組織先前已就該主題編寫了三份出版物，在此基礎上，本報告旨在整理并傳播有關災害對農業影響的現有知識，以推動有據可循的減災投資。災害風險由物理環境（自然環境和人為環境）和社會（如行為、功能、組織和發展）之間極其復雜的相互作用構成。災害風險是由危害因素、暴露程度、脆弱性和能力水平綜合決定的發生概率，而災害則是危害事件與暴露程度、脆弱性和能力水平相互作用的結果，導致社區或社會正常運

44、行受到一定規模的嚴重破壞，并出現以下一種或多種情形：人員、物質、經濟或環境受到損失或影響。農業主要受到氣象和水文危害、地質危害、環境危害和生物危害的影響，但武裝沖突等社會危害以及技術危害和化學危害也會構成潛在威脅。一場災害會造成多大損失和損害，取決于某種危害與脆弱性和既有風險相互作用的速度和空間范圍，也取決于有多少資產或生計暴露在風險之下。災害影響還會受到當今風險形勢的系統性和相互關聯性等特性的影響。危害顯露之時，它們可能會引發連鎖反應，影響到國內外多個系統和部門。深層次災害風險驅動因素包括氣候變化、貧困和不平等、人口增長、疫情引發的公共衛生緊急情況、不可持續的土地利用和管理方式、武裝沖突和環

45、境退化。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xv極端事件對農業的影響災害對農業的多重影響世界各國的農業正面臨眾多危害和多重威脅，如洪水、缺水、干旱、農產品產量下降、漁業資源枯竭、生物多樣性喪失、環境退化等，風險與日俱增。供水量變化和極端氣溫是直接和間接影響農業生產的兩大因素。洪水和強降雨對農業體系和生產率既有正面影響，也有負面影響。農業受旱災影響是降雨不足（氣象干旱）、土壤缺水、灌溉用地下水或蓄水量減少（水文干旱）的綜合結果。極端氣溫事件也會對農業生產產生負面影響，就

46、畜牧業而言，熱應激會影響動物的死亡率、增重、產奶量和繁殖能力。實證表明，當前全球變暖的趨勢已經對農業產生了影響。最近一項研究發現，熱浪和干旱對作物產量的影響從1964年至1990年間的2.2%升至1991年至2015年間的7.3%，大約增加了兩倍。災害也會影響生計、糧食安全和營養。災害會造成農村失業，導致農民和農業勞動者收入下降，并減少當地市場的糧食供應。極端情況下，災害會導致農村人口流離失所和向外遷移。巴基斯坦南部的信德省是一個典型例子，展示緩發性和突發性危害如何相互結合，進而引發流離失所，破壞糧食體系，危及糧食安全。如插文3所示，女性往往是受災害影響最重的群體。資源和結構性限制因素是導致災

47、害對不同性別產生不同影響的主要原因。女性很難獲得充分的信息和資源，例如預警系統服務和安全庇護所，因此很難有效參與備災、救災和災后重建活動，難以享受到社會和經濟保護政策，另謀生計也面臨困難。努力評估全球農業損失要制定減災和氣候適應戰略，首先要了解異常天氣和極端事件影響農業的范圍和程度。雖然目前已有多個數據庫對災害影響進行記錄，但在現有多災害全球數據庫中，往往只能看到經濟損失總量，而農業及其各子部門遭受的損失并沒有被單列進行全面評估或報告。各國際數據庫普遍存在缺陷，包括數據缺失和不一致，例如國際災害數據庫EM-DAT、DesInventar、世界銀行、國際紅十字會與紅新月會聯合會、全球各大再保險集

48、團的數據庫以及各國的國家級數據庫。收集有關農業災害損失信息目前有兩種方法，第一種方法是開展災后需求評估調查，第二種方法由糧農組織與聯合國減少災害風險辦公室聯合開發，用于衡量仙臺減災框架要求監測的C2指標。災后需求評估調查數據顯示，平均而言，在所有部門災害總損失中，農業損失占比為23%。干旱造成的損失65%以上發生在農業部門，而洪水、風暴、旋風和火山活動等災害事件造成的損失約20%發生在農業部門，說明干旱對農業的影響異常顯著。就各子部門而言，種植業和畜牧業遭受的損失最嚴重，但這也有可能是因為漁業及水產養災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和

49、糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xvi內容提要殖業和林業在此類評估中并沒有得到足夠重視。在195個國家中，有82個國家報告了2015-2030年仙臺減災框架所要求的分項指標C2數據，即災害造成的直接農業損失，其中38個國家還報告了農業各子部門的數據。根據仙臺框架監測機制收到的數據，災害造成的農業損失總額平均為每年130億美元，主要是洪水（16%）、火災和野火（13%）以及干旱（12%）。鑒于報告數據的局限性和延遲性，災后需求評估和C2指標報告的實際數字很可能被嚴重低估。收集種植業和畜牧業的數據和實證 目前并沒有系統性地收集有關損失和損害的數據。為解決數據缺

50、失問題，我們利用國際災害數據庫和糧農組織統計數據庫，首次對災害對全球農業生產的影響進行量化，重點是種植業和畜牧業，隨后將未發生災害的虛擬情境作為基準，計算出各國各種農產品平均減產幅度。1992-2021年間，全球累計損失高達3.8萬億美元，平均每年約1230億美元，相當于全球農業年總產值的5%，意味著每年損失將近3億噸農產品，3.8萬億美元也相當于2022年巴西的實際國內生產總值。與20世紀90年代初相比，雖然總體損失上升幅度不大，但發生損失的國家和農產品種類顯著增加。導致世界各地農作物和牲畜發生損失的極端事件的頻率和相關性看來呈上升趨勢。各大類主要農產品的損失都呈上升趨勢。過去三十年，谷物損

51、失平均每年高達6900萬噸，相當于法國2021年谷物總產量，其次是水果蔬菜和糖料作物，這兩類產品平均每年損失都接近4000萬噸，水果蔬菜的損失相當于日本和越南2021年水果蔬菜總產量。肉類、奶類和蛋類平均每年損失1600萬噸，相當于墨西哥和印度2021年肉類、奶類和蛋類總產量。透過全球損失，可以看到各區域、次區域和國家組別之間存在顯著差異。亞洲一直在全球總經濟損失中占據最大份額，幾乎與非洲、歐洲和美洲的損失之和相當。然而，亞洲的損失僅占其農業總產值（附加值）的4%，而非洲的損失則占其農業總產值近8%。從絕對值來看，高收入國家、中等偏下收入國家和中等偏上收入國家的損失更高，但在低收入國家（最不發

52、達國家）和小島嶼發展中國家，損失在農業總產值中的占比最高。與假設災害未發生的虛擬情境下的估算產值相比，非洲幾個地區（主要是東部、北部和西部非洲）、密克羅尼西亞和加勒比的損失似乎尤為嚴重。估算作物和牲畜損失數據時，并不能將其確切歸因為某類具體危害，這主要是因為同一年內可能發生了多種災害，很難對其影響進行分類統計?；旌闲貧w模型結果顯示，從全球層面看，極端溫度和干旱是影響最大的單一事件，其次是洪水、風暴和野火。全球農作物和牲畜的損失可換算為相應的人類消耗的能量和九種微量元素損失災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業

53、和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xvii值。全球營養換算表提供主要食品的等效營養值，可用于將因災損失的農產品轉化為相應的營養值。必須強調的是，此處的側重點是災害導致的營養素和能量可供量變化，而不是消費模式的變化。據估算，過去31年，災害導致人均每日損失約147千卡能量，相當于約4億男性或5億女性一天的膳食需求。對照每日膳食需求量，鐵、磷、鎂和維生素B1等營養素的損失似乎尤為突出。就各區域而言，在災害減產導致的營養素損失估算值中，亞洲和美洲各占約31%，歐洲占24%，非洲占11%，大洋洲占3%。對各子部門的不同影響：林業、漁業及水產養殖業 對林業、漁業及水產養殖業而言，由于數據不足，

54、無法進行類似于對種植業和畜牧業的評估。因此，要了解災害對這兩個子部門的影響，只能借助歷史文獻和從具體案例分析中獲得的實證。森林在面臨災害和氣候變化時極為脆弱，但與此同時，它在減少和緩解風險方面又發揮著關鍵作用。野火和蟲害是林業面臨的兩大危害。給林業部門帶來危害的主要原因是氣象因素、長期氣候變化和人為影響，包括土地利用方式的改變、土地管理方式和入侵物種的引入。然而，根據2020年全球森林資源評估，目前只有58個國家在監測砍伐、野火和病蟲害導致的森林退化，這些國家僅占全球森林面積的38%。收集災害如何影響森林的數據并非易事，原因包括評估損失和損害的方法并不統一，系統性方法應用并不充分，覆蓋面不足，

55、難以涵蓋災害對森林造成的所有影響。隨著荒野和城市結合部人口密度不斷加大，野火的破壞性也日益顯現，危及環境、野生動物、人類健康和基礎設施。每年被野火燒毀的地表面積約為3.4億至3.7億公頃，僅2021年就有2500萬公頃林地被燒毀。根據政府間氣候變化專門委員會最近的調查結果，在一些地區，更熱、更干燥和更多風的天氣越來越頻繁，如果各國不履行和超額完成其在巴黎協定中做出的承諾，此類天氣將繼續增加。非洲的野火數據明顯高于其他大洲，約占全球野火總數的70%，其次是澳大利亞和南美洲，占21%。與此同時，2002年至2019年，59%的火災發生在最不發達國家，表明火災風險、低收入和資源管理模式之間存在關聯。

56、必須針對造成火災的根本原因采取減災措施，從而避免巨大損失和損害。入侵物種有可能破壞森林，造成巨額經濟損失。森林承受蟲害有一個閾值，一旦超過就會造成嚴重后果，但這個閾值很難確定。目前在報告病蟲害造成的損害時，所采用的依據是受損土地面積、死亡樹木數量或經濟損失，尚未形成統一的報告體系?？傮w而言，關于病蟲害影響的數據相對有限，在發展中國家更是如此。高收入國家報告的損失頗為驚人。一些研究認為，預計到2070年，新西蘭蟲害造成的凈經濟損失將高達38億至203億新西蘭元。據估算，入侵物種每年給英國經濟造成的損失超過22億美元。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影

57、響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xviii內容提要評估災害對森林的影響需要多種多樣的數據和指標，包括衡量對生產性資產的直接影響和對木材生產的影響，并采用標準化方法評估對生態系統服務的影響。林業部門發生大規模災害后，在評估木材損失時需要意識到，大部分受損木材通常都可以進行一定程度的搶救再利用。災后發現一些林木被毀，并不意味著木材產量會自動相應下降。相反，災害發生后，由于會有比平時更多的木材投放市場，木材的銷量短時間內反而會有所增長。糧農組織一直在推廣采用統一的方法收集數據和計算損失和損害，以改進林業災害損失的評估工作，并使之標準化。這種方法會對

58、林木資源進行區分評估，將受損時已成材的商用材林（立木）與尚未達到輪伐年齡的林木分開估值。野生捕撈業和水產養殖業容易受到多種災害的影響，包括突發性災害和緩發性災害，例如風暴、海嘯、洪水、干旱、熱浪、海洋變暖、酸化、缺氧、降水或淡水供應中斷、沿海地區鹽分入侵。捕撈漁業面臨的一個重大生態系統風險是海洋熱浪的強度和頻率不斷增加，這會威脅到海洋生物多樣性和生態系統，提高極端天氣發生的概率，不利于漁業和水產養殖業。水產養殖業往往還會經歷各種短期沖擊，例如生產設備和基礎設施受到破壞，疾病、寄生蟲和藻華暴發風險增加。極端事件和氣候變化會直接影響野生魚類的分布、數量和健康，也會影響養殖模式和養殖品種是否可行。氣

59、候變化、多變性和極端天氣事件正使局勢變得更加錯綜復雜，進一步威脅海洋和淡水環境中捕撈和養殖活動的可持續性。與此同時，捕撈漁業往往在災后可以迅速復蘇，重新為社區提供有營養的食物和就業機會，加快經濟活動回歸常態的進程。有害藻華指藻類（生活在海洋和淡水中的簡單光合生物）生長失控，會對人類、魚類、貝類、海洋哺乳動物和鳥類產生有毒或有害影響。例如，2021年3月，南非西海岸500噸龍蝦“集體出逃”。同樣，針對菲律賓過去五年遭遇的三次臺風（2019年北冕、2020年高尼、2021年雷伊）進行的需求評估報告充分表明漁業和水產養殖業受到的影響不容忽視，必須關注該部門的特殊需求和優先事項。另一個更有說服力的例子

60、是湯加洪阿哈阿帕伊島海底火山2022年1月15日的噴發。湯加漁業部2022年2月發布的災害初步評估報告突出強調漁業資產所遭受的嚴重損害，包括小型金槍魚和笛鯛捕撈船及其引擎和漁具。漁業及水產養殖業遭受的損害總價值估計為460萬美元。災害風險驅動因素和連鎖影響風險無處不在且迅速增長，我們即使全力以赴，也應接不暇。氣候變化、環境退化和生物多樣性喪失等全球性風險事關生死存亡，是導致災害風險不斷增加的原因。除了直接影響之外，災害的間接的和連鎖影響也不容忽視，甚至可能波及全球。應對風險不僅需要評估災害的直接影響，還需要了解災災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響

61、災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xix害的影響如何在部門內部、部門之間和地理區域之間連鎖傳導以及受災系統的各個要素在危害事件中如何相互作用，并如何與驅動風險的系統性因素相互作用。報告第3部分重點關注氣候變化和生物危害（2019冠狀病毒病疫情和非洲豬瘟流行）的影響以及武裝沖突如何加劇災害風險并使農業和農業糧食體系遭受重大損害和損失。氣候變化與農業生產損失的關聯氣候變化正導致危害日益頻繁，增加了個人和系統的脆弱性和暴露程度，并削弱了應對能力。歸因學旨在分析和宣傳與氣候變化相關的種種關聯，可以將其作為切入點，評估氣候變化對作物產量的影響以及極端事件和

62、緩發性事件影響農業生產的程度。我們選擇阿根廷的大豆、哈薩克斯坦和摩洛哥的小麥、南非的玉米，估算假設災害未發生的虛擬產量，并將其與實際觀測到的產量進行比較，以評估氣候變化如何影響產量。關于分析結果需要申明的是，這種歸因估算有很大的不確定性。在評估中并未嘗試對不確定性進行量化，所有結果都應僅被視為近似值。在阿根廷，模型顯示，在大豆產量最高的省份，造成產量變化的原因是觀測到的氣溫高低、降雨強度和干旱的變化。結果表明，2000-2019年，氣候變化導致平均單產增加近0.1噸/公頃，相當于期間平均觀測單產的約3%。結果還表明，氣候變化導致單產與2018年持平或更低的異常情況發生的概率可能是50%，但存在

63、不確定性。需要說明的是，產量模型只能反映出一部分記錄的產量異常情況。在哈薩克斯坦，分析結果表明小麥產量最高的州a記錄的單產變化很大一部分可以用生長溫度天數b、溫度變化、寒潮、降水變化和干旱來解釋。2000-2019年，氣候變化導致期間平均單產下降約0.1噸/公頃，相當于期間平均觀測單產的10%以上。在摩洛哥，模型顯示小麥單產變化大部分可以用溫度變化、高溫、干旱和高降雨量來解釋。分析表明，氣候變化導致2000-2019年平均單產下降近0.1噸/公頃，相當于期間平均觀測單產的約2%。在南非，模型顯示玉米生產大省的單產變化大部分可以用生長溫度天數差異、溫度變化、寒潮、干旱和高降雨量來解釋。從統計學角

64、度看，氣候變化已經對南非玉米單產產生了顯著不利影響。根據該模型，氣候變化導致2000-2019年平均單產下降超過0.2噸/公頃，相當于期間平均觀測單產的5%以上，而且氣候變化的不利影響在單產水平最低的年份更為顯著?？傊?，分析表明，氣候變化可能已經使農業損失問題加劇，突顯出投資加強減損措施的重要性。a行政區劃，相當于州或省。b用來預測作物生長速度的熱量累積計量單位。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xx內容提要疫情和地方流行?。?019冠狀病毒病和非洲豬瘟本節將就20

65、19冠狀病毒病疫情和非洲豬瘟流行對農業和糧食安全的影響進行分析。對糧農組織緊急數據系統的調查數據進行初步評估后，結果顯示2019冠狀病毒病疫情使勞動力季節性流動受阻，造成勞動力短缺，進而破壞糧食體系，勞動密集型生產體系受到的沖擊尤為嚴重。對11個糧食不安全國家開展的跨國分析結果顯示，疫情對糧食安全和生計造成的沖擊堪比沖突或自然災害引發的沖擊。畜牧養殖戶和經濟作物種植戶受到的影響最為嚴重，他們報告稱無法采購投入品或銷售農產品、因行動受限無法前往牧場、無法進入國際市場。對各國與疫情有關的防控措施進行補充評估后證實，農業投入品供應不足，勞動力短缺，獸醫服務也有所減少。運輸和物流中斷導致農產品批發價下

66、跌。與此同時，農產品零售價格上漲，農民生活成本上升，收入也因此被蠶食。農民往往首先選擇減少谷物和蔬菜的種植面積，而不是水果或經濟作物，對于經濟作物來說尤其如此，因為農民種植經濟作物是為了出售，而非供自身消費。如果實施疫情防控措施時適逢農業生產旺季，種植面積有明顯減少。限制人員聚集導致農民們報告稱種植面積減少或大幅減少，無聚集限制時約為22%，而有嚴格聚集限制時約為50%。同樣，在收獲季節，與無聚集限制的地區相比，有聚集限制的地區農民報告增產的概率僅有56%。農民報告稱難以獲得農業投入品的概率也有顯著上升。在各類跨境動物疫病中，非洲豬瘟造成的影響尤為慘重。2020年1月以來，已有五大洲35個國家

67、報告了非洲豬瘟疫情，亞洲蒙受的損失最為嚴重。2018年8月3日，中國首次爆發非洲豬瘟，截至2022年7月1日，世界動物衛生組織的世界動物衛生信息系統共報告了218起疫情。截至2019年，共120萬頭豬被撲殺，經濟損失慘重。2019年底，豬肉在全國范圍內明顯供不應求，生豬和豬肉平均價格飆升，分別比非洲豬瘟暴發前高161%和141%。利用OutCosT工具的分析結果可以估算出，2019年越南老街省暴發非洲豬瘟所導致的損失為860萬美元。在菲律賓，2019年有10個省受到非洲豬瘟影響，到2020年底，疫情已擴散到32個省。2020年的非洲豬瘟疫情導致菲律賓損失大約1.94億到5.07億美元。武裝沖突

68、對農業的影響 當前，武裝沖突非?；钴S，處于第二次世界大戰以來的最高水平，包括暴動、政變、國家之間的沖突和內戰。雖然2015-2030年仙臺減災框架并不涉及武裝沖突風險，但仍有必要進一步研究沖突和災害風險之間的相互作用，包括其與損害和損失的關系。越來越多國家、區域和部門在制定減災戰略和計劃時，都會考慮社會危害因素，例災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xxi如中非共和國的國家戰略草案以及伊拉克和阿富汗的國家減災戰略。武裝沖突期間，基礎設施遭到破壞，貧困加劇，各方不再重視

69、對減災進行長期投資，也缺乏投資資金，導致社會面對災害時顯得尤為脆弱。武裝沖突會導致生計中斷或失去生計，迫使人們采取不可持續的農業做法，而這會進一步加劇災害風險。鑒于武裝沖突會導致人們有地卻不能耕種，被迫離開家園，醫療和社會保障無從談起，因此我們必須認識到武裝沖突造成的更大范圍的損害和損失。此外，災害事件可能導致當前沖突持續時間更加漫長，尤其是在災害事件導致資源匱乏的情況下。一項對非洲和亞洲的綜合研究重點關注災害如何影響沖突形勢，并指出關注背景差異和地方差異的重要性。研究發現，在干旱條件下，赤貧國家以農業為生的群體和政治上被排斥的群體遭受持續暴力的可能性增加。宏觀地緣政治背景會影響農業糧食體系的

70、運作，因為這往往會影響到武裝沖突在地方層面的形態，而且由于全球貿易具有互聯互通性，也會從宏觀上影響貿易流量。不斷承受沖突壓力的農業糧食體系往往會變得難以預測。評估武裝沖突對農業的影響，需要計算設備和基礎設施遭受的損害和破壞以及牲畜等生產性資產的損失。然而，武裝沖突對農業還有其他更為深遠的影響，例如人口被迫流離失所和勞動力短缺。為確保災后需求評估能適應各種復雜的實際環境，包括發生武裝沖突的地區，已經開發出了相應的工具和指南。指南提供信息，以確保災后活動和應對行動不會加劇沖突。索馬里近幾十年來似乎已陷入一個惡性循環，干旱、糧食不安全和接踵而至的饑荒反復發生，形勢越來越難以為繼。從2011年的饑荒到

71、2016-2017年的大旱期間，為拯救生命，用于應急響應的資金投入估計約為45億美元。2017年，聯合國開發計劃署牽頭對索馬里進行多部門損害和損失評估，結果顯示，農業部門蒙受的損害和損失總計接近20億美元。阿拉伯敘利亞共和國繼2011年發生暴動之后，整個國家不久就陷入一系列錯綜復雜的沖突。危機進入第五年時，糧農組織開展了一次全面的損害和損失評估。結果顯示，危機暴發后的前五年里，農業部門的總損失高達160億美元，相當于該國2016年國內生產總值的三分之一。其中最嚴重的是損失值，為92.1億美元，而損害值則為68.3億美元。2022年9至10月，對烏克蘭的22個州進行了武裝沖突影響評估。結果顯示，

72、農村家庭、畜牧養殖戶、漁民以及水產養殖戶因戰爭遭受的損害和損失接近23億美元。全國平均25%的農村人口停止或縮減了農業生產，而在前線，超過38%的受訪者稱停止了農業生產。2022年戰爭爆發后的前八個月，烏克蘭水產養殖業及漁業總計蒙受了497萬美元的損害和1660萬美元的損失（根據資金流變化計算），相當于該國水產養殖業年度總產值（3400萬美元）的63%。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xxii內容提要農業領域的減災方案報告這一部分對前三部分進行補充，重點分析投資減

73、災的可行性，包括在農業糧食體系中積極主動采取措施來減少災害風險和采取前瞻型行動來提高生計面對災害時的韌性。為此，我們要分析為減少災害影響和深層次風險而采取的行動所帶來的效益和實施成本。我們將通過幾個案例展示減災措施和前瞻型行動的實際效果，供不同金額投資決策參照。農場層面減災措施的效益 農民，特別是從事雨養農業的小農，是農業糧食體系中最為弱勢的利益相關方，往往首當其沖受到災害的影響。農民、政策制定者、發展和人道主義行動方都可以通過多種途徑降低小農的脆弱性，包括在農場層面推廣預防性減災措施和技術。這些技術解決方案適用于不同規模的農業生產，而且都已經過危害情境和非危害情境測試，證實的確有助于避免或減

74、少自然或生物危害造成的農業生產損失。例如，烏干達為降低持續干旱的影響，推廣種植高產耐旱香蕉品種，并輔之以多種水土保持措施，如覆蓋土壤、挖掘溝渠和使用有機堆肥。研究表明，受干旱影響的農場通過一攬子良好做法，11年來實現每英畝土地累計凈收益比當地傳統做法高出約10倍。良好做法的效益成本比為2.15，而當地傳統做法為1.16。在玻利維亞的高地，為降低美洲駝因霜凍、降雪、暴雨和冰雹的死亡率，人們嘗試了一系列良好措施，包括修建半遮蔽畜舍和設立獸藥站。這些做法具有良好的效益成本比，11年來累積凈效益與當地傳統做法相比高出17%。模擬分析還表明，如果能系統性推廣這些成功做法，駝科動物的死亡率可能比以前下降1

75、2倍。巴基斯坦的旁遮普省和信德省極易受到氣候變化的影響，是印度河流域最脆弱的地區之一。當地有兩個主要作物季節，即旱季和雨季。減災措施作為試點被應用于小麥、棉花、水稻、甘蔗、蔬菜和油料作物（如秋葵和向日葵）。連續六季的成本效益分析顯示，每投資1美元用于減災措施，在危害情境和無危害情境中，將分別產生8.18美元和6.78美元的回報。在菲律賓的比科爾大區，綠色超級稻的種植試驗連續進行了三季（2015年旱季和雨季、2016年旱季）。結果表明，與當地品種相比，在危害和無危害情境下種植具有多重抗性的作物品種，都可取得確切的經濟效益，產量顯著提高。無論在雨季還是旱季，種植綠色超級稻的效益成本比都高于種植當地

76、品種。要充分發揮此處所述的主動減災措施的潛力，就必須大規模推廣和普及。因此需要著手解決農民在采用這些措施時面臨的問題和障礙，例如出臺鼓勵政策。嘗試把減災措施和社會保護計劃相結合，也有助于減災措施的廣泛采用。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xxiii投資前瞻型行動的回報 前瞻型行動指在預測到的危害發生之前采取行動，以預防或降低人道主義災害的嚴重影響。采取前瞻型行動的機會窗口是從預警被觸發到危害產生影響之間的時間段。需要開發預警系統，并提前劃撥專項資金，一旦達到預先商

77、定的閾值時可以快速撥付。開發預警系統所需的依據包括各種相關預報數值（如降雨量、溫度、土壤濕度、植被狀況和其他氣候災害涉及的指標）以及季節性觀測結果和脆弱性信息。前瞻型行動已被證實是一種極具效益成本比的措施，能有效減輕災害影響，大幅提高韌性。前瞻型行動在危機發生前就能高效和及時地發揮作用，可遏制糧食不安全，減少人道主義需求，緩解本已緊張的人道主義資源所承受的壓力。因地制宜設置的預警系統被觸發后，前瞻型行動作為短期干預措施，旨在保護減災措施和韌性免受預測沖擊的直接影響。本節對10項前瞻型干預措施的效益成本比進行分析后，發現數值大多為正值，從0.46到7.1不等。實踐證明，在預測危害到來之前采取前瞻

78、型行動保護牲畜，可有效降低牲畜死亡率，維持牲畜身體指標和生產率以及畜群繁殖能力。用于作物的前瞻型行動也取得了良好效果。在不同情況下，干預措施可包括選用抗性強的種子、提前采收、針對危害引發的病蟲害開展植保工作、種植速生作物或添置小型灌溉設備。相關事例證明，前瞻型行動也可以降低既有風險，在危害產生影響后能長時間保護生計。前瞻型行動過程中開展的培訓有助于提高人們的減災意識，強化減災技能。另外，有效的預警系統可保證干預的及時性，而進一步將前瞻型行動納入減災政策、計劃和財政框架以及人道主義和發展框架，則有助于加強各國的韌性，減少災害風險。防控措施和前瞻型行動相結合的案例 非洲之角防控沙漠蝗蟲大非洲之角2

79、020年和2021年暴發沙漠蝗蟲災害，是該區域迄今最嚴重的蝗災之一，對糧食安全和生計構成了前所未有的威脅，極有可能造成大面積災害、流離失所和沖突。在2020-2021年防控沙漠蝗蟲行動相關經驗的基礎上，目前已形成了一種與時俱進的新方法，可用于計算糧農組織基于風險的干預行動的投資回報情況。實地報告為我們提供了各項詳細信息，諸如防控措施屬于空中防治還是地面防治以及蝗群的蝗蟲密度。糧農組織沙漠蝗信息處提供的預警和預報信息貫穿整個蝗災周期，及時而準確，使基于風險進行戰略部署成為可能。在非洲之角和也門，干預措施覆蓋了多達230萬公頃的面積。此舉所避免的谷物和奶類損失的商業價值總計約為17.7億美元?；?/p>

80、風險大規模部署沙漠蝗蟲防控干預措施的投資回報比高達1:15，意味著干預措施每投入1美元，就可以在大非洲之角避免大約15美元的損失。糧農組織及其合作伙伴通過共同努力，共避免了450萬噸作物和9億升奶的損失，保障了近4200萬人的糧食安全。災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響xxiv內容提要還必須指出，沙漠蝗蟲激增并不是2020-2021年影響非洲之角的唯一災害。非洲之角的農民已經遭受了洪水、干旱和風暴等其他災害，加上2019冠狀病毒病疫情相關防控措施，農民很難獲得農業投

81、入品，只能減少種植面積。如果沒有針對沙漠蝗蟲的防控措施，2020年和2021年的玉米和高粱產量可能更低。這也要求各方采取多危害減災方法，確保在實地實施的干預措施足以解決各種相互交織的災害風險及其連鎖影響?？偨Y經驗可以發現，在蝗蟲肆虐的情況下，基于風險采取干預行動，能大幅減輕蝗災對農業糧食體系和相關生計的潛在不利影響，減少對作物和牧場的破壞，最大限度避免開展不利于人類健康和環境的農藥噴灑作業，同時降低經濟成本。結語有關災害如何影響農業的數據和信息亟待完善是首個關鍵主題，貫穿本報告各個章節。投資于能加強數據監測、報告和收集工作的方法和工具，是建設各國能力的首要工作，是了解和減少農業和整個農業糧食體

82、系中災害風險的前提。本份報告是迄今首個對災害如何影響種植業和畜牧業的全球評估，豐富了我們的知識儲備。具有部門針對性的評估脆弱性、評價影響和減少風險的方法必不可少。即使在信息較為完善的子部門，也需要開發標準化工具來衡量災害的影響，以便評估損害和損失情況，在各級開展能力建設，支持預防和響應協調機制，并將損失估算范圍擴展到全國或全球層面。漁業和林業這兩個子部門由于缺乏反映生產、資產、活動和生計的全面信息，在災后影響需求評估中經常被忽視。新技術和遙感技術的進步為完善農業災害影響相關信息提供了新途徑。在政策層面，仙臺減災框架的C2指標涉及農業直接經濟損失，與聯合國可持續發展目標指標1.5.2相對應，加強

83、C2指標的數據報告工作也有助于形成系統化、全面的農業災害損失數據庫。本報告的第二項關鍵結論是，需要開發多部門、多危害減災方法，并將其納入政策和決策主流。多重因素相互交織，危機相互疊加，會加劇災害影響，并產生連鎖和復合效應，民眾、生態系統和經濟的風險和脆弱性因此被放大。如本報告所述，氣候變化、2019冠狀病毒病疫情、非洲豬瘟和武裝沖突等因素相互疊加，使農業糧食體系承受的災害風險及其影響進一步加重。就氣候變化而言，運用歸因法可獲得有關氣候變化在多大程度上加重農業損失的新信息。減少災害和氣候風險的戰略要行之有效，必須從整體和系統性的視角出發，審視造成農業糧食體系損失的不同驅動因素及其影響路徑。這一點

84、對于弱勢群體或社區數量眾多的國家、備災或救災能力或資源不足的國家以及糧食安全易受農業生產波動影響的國家而言，尤為重要。更好地了解農業部門和整個農業糧食體系減災行動的好處至關重要。必須建立一個健全的實證數據庫，為在更大范圍內擴大和推廣干預行動和措施提供依據。xxv災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響 災害對農業和糧食安全的影響報告得出的第三項主要結論是，需要對加強韌性進行投資，這有利于減少農業糧食體系的災害風險，改善農業生產和生計。在農場層面因地制宜采取減災措施，是具有較高成本效益的解決方案，可提

85、高生計和農業糧食體系面對自然和生物危害時的韌性。本報告中的案例表明，良好的減災措施不僅可以減少災害風險，還能產生顯著的額外效益。為此，迫切需要采取行動，鼓勵采用現有創新技術，推動形成更便于推廣的風險管理解決方案，并加強早期預警和前瞻型行動?，F有實證盡管尚不夠全面，但足以表明必須采取一系列行動，完善災害影響評估，強化減災政策。國家、部門和地方層面的減災戰略是實現農業糧食體系包容性和韌性的基石。聯合國系統應成為得力的合作伙伴，協助各國將減災工作主流化，納入國家和部門政策、計劃和供資機制。然而，有必要擴大與研究相關的知識儲備，借此為政策和決策提供依據，提升農業和整個農業糧食體系的韌性。這是將多重減災

86、工作納入農業政策、農技推廣以及國家和地方減災戰略的必不可少的第一步。埃塞俄比亞阿法爾地區洪災區。糧農組織/Michael Tewelde第1部分引言2災害對農業和糧食安全的影響與國際發展目標恰恰相反，2023年是有記錄以來最熱十年即將結束之際，其特征是出現了前所未有的極端天氣事件和大規模災害，而這些影響又因持續不斷的沖突和2019冠狀病毒病疫情進一步加劇。近年來，國際社會經歷了大范圍的人員、經濟、基礎設施損失、供應鏈中斷以及重要的環境生態系統退化等問題。災害事件（聯合國大會將其定義為“由于危害事件與暴露程度、脆弱性和能力水平相互作用，導致社區或社會正常運行受到不同規模的嚴重破壞，出現以下一種或

87、多種情形：人員、物質、經濟或環境蒙受損失或受到影響”1）的發生頻率及其強度正在不斷升級，預計將在地球氣候變暖導致有限的生物和生態資源面臨不確定風險的背景下進一步惡化。2023年是評估災害對農業造成損失的絕好機會，因為整個國際社會正處于全球性重要節點，為打造更可持續的未來而評估目前已取得的進展。審議2030年可持續發展議程實施情況的2023年可持續發展目標峰會以及2015-2030年仙臺減災框架中期審查為我們提供了一個重要平臺，可以評估在減少風險、增強韌性、打造更可持續世界等方面取得的進展。展望未來，2023年底的巴黎氣候變化協定全球盤點活動以及2024年的未來峰會都將帶來新的機遇，可以繼續評估

88、全球發展進度。據災害流行病學研究中心國際災害數據庫（EM-DAT）的大量極端事件記錄統計c，僅在2022年，災害就導致31000人死亡，預計經濟損失達2238億美元，受影響人數超過1.85億。2災害事件的次數已從20世紀70年代的每年100起增至過去二十年間的每年約400起（圖1）d。一般情況下，影響農業的風險無處不在，我們在減災方面做出的努力遠不及風險的增加速度。要想增強社區或社會生態系統的韌性（其寬泛定義為應對干擾或不利事件影響的能力）和應對能力，就必須大幅改變現有做法，并改進資源的獲取和籌措方式。加強影響和風險信息工作，使各層級信息保持相互一致和適當整合，有助于地方和國家層級的農業相關社

89、區確定最佳策略，去減緩或減輕未來事件產生的影響。同時，必須大范圍采取措施，預防新風險的產生，在災害事件發生之前減少現有風險，增強災害過程中的應對能力，制定災后應對措施，只有這樣才能實現2030年可持續發展議程、c 參見國際災害數據庫（EM-DAT）https:/public.emdat.be/d“其他”危害類別包括生物危害、地外危害和復雜型危害。此外，災害數量增加的一部分原因是數據報告工作有所改進，但主要原因是天氣和氣候相關危害（如洪水、干旱、極端溫度）引起災害數量增加。相反，地震、火山噴發和塊體運動等地球物理事件的數量則在一段時間內相對保持穩定。雖然近幾十年事件的總體數量已趨向平穩，但隨著大

90、氣中溫室氣體繼續積聚，預計數量仍會上升。3第 1 部分 引言巴黎協定和仙臺減災框架。要做到這一點，就必須在農業活動、計劃、政策和融資中開展跨部門改革，營造主動預防和減輕風險的文化。糧農組織即將推出最新旗艦出版物災害對農業和糧食安全的影響，為未來打造更包容、更具韌性、更可持續的農業做出努力。糧農組織先前已就該主題編寫了三份出版物e，在此基礎上，本報告旨在整理并傳播有關災害對農業影響的現有知識，以推動有據可循的減災投資。本報告力求展示各種方法，以改進有關農業相關風險及其影響e 先前的出版物于2015年、2017年和2021年發布。的數據收集和研究工作，吸引國際社會關注減災，并給予政治、經濟支持與承

91、諾。為滿足人們了解和應對災害對農業影響的迫切需求，本報告采用以下兩種方式匯總有關該話題的現有知識并提供新數據：第一，收集并匯總有關災害對農業影響的現有實證，可能的情況下采用各種工具和方法揭示和量化災害給農業造成的損失；第二，分析投資于減災解決方案能帶來的潛在收益，如在農場層面采取主動減災措施和前瞻型行動，以增強農業生計的韌性。下文介紹的框架將農業減災相關關鍵概念與報告各部分內容聯系起來。圖1 按國際災害數據庫危害分組分列的災害次數和經濟損失總額（1972-2022年）總成本氣候危害地球物理危害水文危害氣象危害其他01002003004005006000100200300400500600197

92、21977198219871992199720022007201220172022十億美元災害次數資料來源：國際災害數據庫EM-DAT。2023。國際災害公開數據。見：國際災害數據庫。布魯塞爾。2023年1月引用。https:/public.emdat.be/4災害對農業和糧食安全的影響1.1災害風險概念框架與本報告結構 聯大通過第A/RES/69/284號決議設立的一個關于減少災害風險的指標和術語的政府間專家工作組已開展工作，不限成員名額，工作組闡釋了本報告探討的部分定義和概念。隨后聯大通過第A/RES/71/276號決議采納了這些定義。按照此項工作做出的定義，災害風險指“在特定時段內，系統

93、、社會或社區可能發生的潛在生命損失、傷害或資產被毀或損壞，其發生概率可由危害因素、暴露程度、脆弱性和能力綜合 決定?！?。危害一詞指在一段時間內和特定區域里“可能導致死亡、傷害或其他健康影響、財產損失、社會和經濟破壞或環境退化的過程、現象或人類活動”1。國際科學理事會和聯合國減少災害風險辦公室已提出一整套國際參照組，包含302種危害，分成八組：氣象和水文危害、地外危害、地質危害、環境危害、化學危害、生物危害、技術危害和社會危害，這些組別還可在特定災害背景下進一步細分或調整。3影響農業的主要是氣象和水文危害、地質危害、環境危害和生物危害，但武裝沖突等社會危害以及技術危害和化學危害也會給農業帶來潛在

94、威脅（表1）。暴露程度指“位于危害易發地區的人員、基礎設施、住房、生產能力和其他有形人力資產的狀況”。1在農業中，受暴露影響的物品包括作物、牲畜、漁業和水產養殖產品、林產品以及生產和運輸基礎設施等資產或為農業生產和相關生計活動提供支持的土地、水和其他生態資源。脆弱性則指“由物理、社會、經濟和環境因素或過程決定的各種條件，會增加個人、社區、資產或系統對危害影響的敏感性?！?其中包括可能受影響的社會或系統固有的經濟、社會和環境特征。災害風險定義中最后一個維度是能力，指“一個組織、社區或社會內所有可用的優勢、屬性和資源的組合，可管理和降低災害風險并加強抗災能力”。1圖2展示的是本報告的概念框架，描述

95、農業災害風險之間的相互作用，并將其與本報告結構及各部分聯系起來。災害風險的各個組成部分，如脆弱性、暴露程度和應對能力，是一個連續體，并隨著時間的推移不斷變化。災害造成的損失和損害數量取決于危害與各災害風險相互作用的速度和空間尺度。在農業領域，與其他領域一樣，危害和它 表1 本報告涉及的危害類型水文氣象危害地球物理危害生物危害環境危害社會危害洪水、干旱、旋風、風暴、極端溫度地震、火山活動、海嘯、滑坡動植物病蟲害（非洲豬瘟）、蟲害（沙漠蝗蟲、草地貪夜蛾）、有害藻華野火和林火武裝沖突資料來源：作者本人解讀。5第 1 部分 引言所造成的災害事件都可能在不同時間和空間尺度上展開。熱浪、干旱或病蟲害等危害

96、以及它們造成的影響會持續較長時間，通常被稱為緩發性事件。而風暴、洪水和地震是突發性事件，其影響在時間和空間尺度上相對有限，因此所造成的損失和損害更容易衡量。對實物資產或結構性資產的最初破壞會累積成直接損害，而直接經濟損失則指這些被破壞資產的貨幣價值。災害還會產生二次或間接損失，意味著由于直接經濟損失以及人類和環境影響，導致經濟增加值有所 下降。4 圖2 報告概念框架災害對農業的影響韌性農業災害風險報告體例 種植業（虛擬模型）畜牧業（虛擬模型）林業（定性評估）漁業（定性評估）第二部分災害的影響 農業生產一線的減災措施（成本效益法）前瞻型行動（投資回報法）預防性控制生物危害（投資回報法）第四部分旨

97、在增強韌性的減災措施 氣候變化（虛擬模型）地方流行?。ò咐┮咔椋ǘㄐ栽u估）沖突（定性評估）第三部分潛在災害風險的影響 氣候變化 疫情 環境退化 沖突 貧困和不平等災害風險深層次驅動因素(引發連鎖反應)暴露程度能力水平脆弱性 地球物理 生物 環境 社會 水文氣象危險因素災害風險資料來源：作者本人解讀。6災害對農業和糧食安全的影響如圖2所示，危害與災害風險其他組成部分之間的動態相互作用還會受到深層次風險驅動因素和沖擊的影響，會引發連鎖反應，影響到國內外多個系統和部門。這些災害風險驅動因素指“因暴露程度和脆弱性上升或能力降低對災害風險水平產生影響的過程或條件，通常與發展有關”4，包括氣候變化、貧困

98、和不平等、人口增長，但也包括流行病、不可持續的土地利用和管理方式、武裝沖突和環境退化。也許對農業而言，最緊迫的風險是氣候變化帶來的威脅日益加重，因為農業離不開氣候條件以及環境和生態資源的健康程度。隨著氣候變化進程不斷加劇，各種極端氣候的影響將變得越來越重要。氣候變化會導致天氣和氣候相關危害的頻率、強度、空間范圍和持續時間發生變化2。據政府間氣候變化專門委員會稱，高度脆弱性加上更嚴重、更頻繁的極端天氣和氣候，可能導致世界上部分地區變得越來越不適宜生活和種植糧食。5 在圖2展示的風險、暴露程度、脆弱性、能力和危害之間相互作用的基礎上，本報告第2部分對災害對農業及其子部門（作物、畜牧、漁業及水產養殖

99、、林業）的影響進行了量化。歷史損失數據對于量化和驗證災害影響估計值至關重要。在不同的災害背景、評估對象或主題、機構和利益相關方的需求以及影響評價的社會、物理和時間維度背景下，可采用多種方法來衡量災害損失和損害。最重要的是，是否具備相關而可靠的數據，是確定影響評價方法的唯一最主要 因素。目前沒有專門的數據庫記錄災害對農業糧食體系的影響。此外，現有國際災害數據庫中的數據要么無法全面覆蓋各部門，要么無法提供易于細分的信息，難以確定和評估與農業糧食體系相關的各種風險和后果。如第2.1節所述，記錄災害對農業造成的損失是一項復雜挑戰，其中一個原因是農業各子部門內部固有的多樣性，包含多種多樣的產品、資產、活

100、動和生計，都可能受到多種危害事件的影響。迫切需要實現通用定義、數據指標和衡量方法的標準化，作為長期戰略的一部分，通過改進信息收集工作來加強減災工作。糧農組織一直致力于改進數據收集的覆蓋率和標準化，以評估極端事件對農業的影響，并致力于為各國和國內各級部門開發定期監測和報告的工具和方法。6糧農組織支持了仙臺減災框架的“C2指標：災害造成的直接農業損失”（見本報告第2.2節）制定標準化方法和定義，該指標用于記錄聯合國成員國農業及其子部門的損失和損害數據（對應可持續發展目標指標1.5.2）。然而，由于各國在數據收集和報告方面存在滯后，C2指標下已獲取的數據需要進一步加強。在數據可用性不足的情況下，需要

101、從其他來源，如災后需求評估，獲得有關農業部門與其他生產部門相比所承受損失的相對份額的實證。在缺少數據的情況下，人們提出了不同方法來估計災害對農業的影響。其中一種方法就是利用基于災害事件和農業產量歷史數據之間關系的概率和統計模型。本報告第2.3節就利用模型對過去三十年間災害事件造成的全球作物和牲畜損失進行首次評估。有關危害次數的信息來自國際災害數據庫（EM-DAT），而有關產量、價格和收獲面積的信息則用于計算產量波動，反映農業風險暴露程度和脆弱性。該分析利用虛擬情景對受災和未受災情景進行對比，揭示不同地區和災害類型在不同年份的損失規模和損失負擔。7第 1 部分 引言當數據的產生和報告工作達到較高

102、水準時，如種植業和畜牧業子部門，就可以通過評估得出有關生產和相關農業活動的詳細實地損失估算值。東非草地貪夜蛾入侵造成的作物損失評估和索馬里干旱對牲畜的影響評估都能深入到地方一級，并采用量身定制的指標和方法，考慮不同危害和風險對農業生產的具體影響。這些評估突出展示了數據的齊備程度如何左右對災害影響的準確評估，并提出可用于滿足不同背景下影響評估具體需求的策略和方法。相比之下，由于缺少林業和漁業及水產養殖子部門的標準化指標和數據，很難對災害影響開展微觀和宏觀層面的分析。本報告第2.4節將全面介紹在這兩個子部門開展災害影響評估時面臨的挑戰。一些危害和災害事件凸顯出數據不足的問題，同時也突出說明影響評估

103、工作對漁業及水產養殖和林業部門的重要性。報告第3部分通過更具全局性的方法，分析災害風險深層次驅動因素（氣候變化、流行病、環境退化和武裝沖突）如何對農業產生影響。該部分以第2部分的分析結果為基礎，深入探討災害風險深層次驅動因素及其對農業產生的連鎖影響（見圖2）。首先，該節將介紹氣候變化影響歸因學的新應用，展示氣候變化在四個不同國家對作物生產率的影響。其次，本節將討論2019冠狀病毒病疫情和非洲豬瘟暴發相關案例，突出疫情和地方流行病對農業部門的影響，包括對全球市場的連鎖影響。最后，該節還將探討武裝沖突對農業的影響以及危機背景下深層次風險驅動因素之間的相互作用和放大效應。最后，第4部分利用現有實證，

104、分析通過在農場層面應用減災良好做法來預防危害和災害風險引發全面災害的好處以及如何通過前瞻型行動和對多風險抵御能力的投資來減緩災害風險，從而限制或減少農業領域的損害和損失。積極制定減災措施，支持農場層面采用良好做法和技術，增加面向糧食不安全和弱勢群體的災害和氣候融資，明顯有助于減少災害對男性和女性造成沖擊。這些良好做法不僅能帶來更高的經濟回報，還能產生更廣泛的社會經濟和環境效益，有助于加強農村生計，提高農民和務農人員的韌性。該部分通過具體范例，對預測會發生危害時農場層面減災良好做法、技術和基于風險的前瞻型行動所產生的成本效益開展分析，這是一種已被證實具有較好成本效益的挽救生命和生計的解決方案。最

105、后，討論了為遏制沙漠蝗蟲的蔓延和保護非洲之角農業生計而部署的一整套解決方案。n坦桑尼亞人工放火燒林。糧農組織正在開發培訓模塊，加強世界各地的森林可持續管理。糧農組織/Luis Tato第2部分災害對農業的影響10關鍵信息過去三十年，災害事件造成的種植業和畜牧業產值損失估計約為3.8萬億美元，相當于每年平均損失1230億美元，相當于全球農業年總產值的5%。三十年的損失總額大約等于巴西2022年國內生產總值。各大類主要農產品過去三十年的平均損失都呈上升趨勢，其中因極端事件造成谷物平均每年損失6900萬噸，水果蔬菜4000萬噸，肉、奶、蛋類1600萬噸。這些損失數額極大，分別略高于2021年法國的谷

106、物總產量、日本和越南2021年的水果蔬菜總產量、墨西哥和印度2021年肉、奶、蛋類總產量。災后需求評估數據顯示，在災害所致經濟損失總量中，農業部門所占份額接 近23%。低收入和中等偏下收入國家因極端事件承受的損失最大，可高達其農業總產值的10%。小島嶼發展中國家的損失約為其農業總產值的7%。極端溫度、干旱、洪水和風暴是給世界各地農業造成損失的主要危害類型。農業減產會導致營養素可供量顯著減少，1991年至2021年全球膳食能量損失估計為每人每日147千卡。損失總量相當于約4億男性或5億女性一整年的平均需求。有關災害對農業影響的數據存在片面和不一致的問題，尤其在漁業及水產養殖業和林業子部門。迫切需

107、要改進數據收集工作，為循證政策、做法和解決方案提供支持，減少農業領域中的風險和提升 韌性。第 2 部分 災害對農業的影響在現代社會全球化背景下，極端事件的影響是多維度、相互關聯和連鎖的。農業位于人類、社會和環境系統的交叉點，極易受到重大破壞和沖擊的影響。要想減少這些沖擊的不利影響，并通過制定和實施減少風險和抗災戰略來提高該部門的抗災能力，就有必要首先確定和衡量農業活動如何受到災害的影響。第2部分將進一步闡述災害對農業的影響。第2部分第1節和第2節概述極端事件對農業的潛在影響軌跡，并重點展示記錄這些影響所需的數據產生和收集工作現狀。這些影響可能由多種危害引起，并可表現為不良物理、經濟和社會后果。

108、這兩節還將概述農業災害造成的社會影響的兩個方面，即對女性農民的影響以及對流離失所和移民問題的影響。第2部分第3節介紹對歷史農業損失的全球評估結果，揭示過去三十年來種植業和畜牧業兩個子部門在不同年份、區域和事件類型方面所遭受的不同損失負擔。損失表示為農產品損失單位（噸）及其總經濟價值。產量損失隨后被轉換成營養素和能量，突顯健康膳食方面的潛在損失。插文從實地視角出發，介紹2016/17年索馬里干旱后的牲畜損失情況以及草地貪夜蛾暴發對作物的影響。第2部分第4節重點介紹漁業及水產養殖和林業這兩個農業子部門所遭受的災害影響，通過兩項評估，詳細說明特定部門的危害或影響，包括野火和蟲害對林業的影響以及三個國

109、家不同災害對漁業及水產養殖業的不同影響。該節強調計算漁業及水產養殖業和林業災害損失的復雜性，并深入介紹更優秀的數據收集和影響評估 系統。n2.1災害對農業的多重影響農業活動和生計以及它們所支撐的農業糧食生產體系很大程度上依賴環境條件、自然資源和生態系統。氣候條件和天氣相關事件會直接影響種植業、畜牧業、漁業和林業的可持續性。7由于洪水、缺水、干旱、農業產量及漁業資源減少、生物多樣性喪失和環境退化等多重危害和威脅，世界各地的農業遭受破壞的風險與日俱增。地震、火山噴發和板塊運動等地球物理危害則會毀壞基礎設施，并對農業所依賴的服務和網絡（如運輸和市場準入）造成大范圍破壞。11災害對農業和糧食安全的影響

110、供水變化和極端溫度是直接和間接影響農業生產的最主要因素中的兩個。洪水和強降水對農業體系和生產率既有積極影響，也有消極影響。例如，強降雨和田地受淹會推遲春季種植活動，促使土壤板結，并因缺氧和根系疾病導致作物減產。相反，洪水也會對下一季作物產生積極影響。此外，與季風和旋風相關的強降雨對生態系統大有裨益，有助于恢復水庫水位，為季節性農業生產提供支持，緩解干旱地區的夏季旱情。盡管如此，降雨波動仍是造成作物減產的最主要原因之一。在巴基斯坦，2022年過量季風降雨及其引發的洪水給農業部門造成了近40億美元的損失。8據美國國家海洋和大氣管理局估計，僅2022年一年，美國的重大天氣和氣候事件給作物和牧場造成的

111、損失就超過214億美元。9其中干旱和野火造成的作物損失總值超過204億美元，其余10.8億美元則與颶風、冰雹、洪水和其他惡劣天氣事件有關。干旱會導致缺水和作物歉收，最終在脆弱的環境中引發饑荒。在洪都拉斯，干旱和2020年風暴的綜合影響導致農業產量減半，糧食不安全加劇，許多人被迫逃亡。10,11,12 農業干旱是由降雨不足（氣象干旱）、土壤缺水和灌溉所需的地下水或蓄水水平降低（水文干旱）共同造成的。尤其是在生長季節，干旱會導致降水不足，從而影響作物生產或生態系統功能。土壤水分不足和土壤退化會影響除農業以外的其他生產系統，特別是其他自然生態系統或人工生態系統，包括森林和牧場。例如，干旱、高溫和北歐

112、云杉松林小蠹蟲害發生率之間有著密切關聯。13極端溫度事件也會對農業生產產生不利影響。在畜牧子部門，熱應激會影響動物的死亡率、增重、產奶量和生育能力。14一旦氣溫高于動物熱中性區溫度，動物福利也可能受到不利影響，使之更容易患上某些疾病。某些品種的牛在溫度高于20C時會出現熱應激，從而影響乳牛和肉牛生產系統的經濟效益。15許多作物對極端高溫特別敏感，會降低玉米等谷物作物的產量，并增加牲畜的應激反應。當夜間溫度從27C升至32C時，水稻產量最多可能會下降90%，16而超過30C的溫度被認為對玉米生產有害。17小麥籽粒發育過程中如出現高溫，會改變籽粒中的蛋白質含量，而灌漿過程中的高溫則會成為影響小麥產

113、量和面粉質量的最重要因素之一。18 作物種植后發生極端事件也會影響生產。例如，在2019/20年火災季，澳大利亞東南部的野火摧毀了超過1000萬公頃土地，其中約四分之一為農地。19此外，頻繁出現的高溫天氣也可能增加務農人員、動物和植物的熱應激。在西歐一些地區，盡管農業技術已在大規模農業生產和食品加工業中廣泛應用，但2022年的嚴重干旱仍導致作物減產45%，而小麥和水稻則減產30%。20實證表明，當前的全球變暖趨勢已經對農業產生了影響。海洋溫度升高正在導致海洋熱浪的發生率上升，給海洋生態系統帶來威脅，并對漁業和水產養殖業產生不利影響。與未發生變暖情況下的預期產量相比，一些地區的作物產量已經因氣候

114、變暖而開始減少。最近一項研究發現，熱浪和干旱對作物生產的影響幅度大約增加了兩倍，從1964年至1990年的2.2%升至1991年至2015年的7.3%。21總體而言，歷史上干旱和熱浪曾導致歐洲的谷物產量平均分別下降了9%和7.3%，而同期非谷物產量則分別下降了3.8%和3.1%。寒潮也曾導致谷物和非谷物產量分別下降1.3%和2.6%。12 插文1 近期影響農業的事件y 熱帶氣旋伊代于2019年在馬拉維、莫桑比克和津巴布韋登陸。這場風暴被稱為南部非洲最致命的旋風，共造成95388人流離失所，598人死亡，摧毀了莫桑比克71.5萬公頃的作物，使該國的糧食安全狀況進一步惡化。22y 2022年夏天，

115、歐盟超過80萬公頃森林被野火燒毀。據估計，火災造成的損害超過20億歐元，葡萄牙、羅馬尼亞和西班牙受災最為嚴重。23y 2018年開始在中國暴發的非洲豬瘟嚴重影響了該國養豬業。這場流行病導致約1112億美元的損失，相當于中國國內生產總值的0.78%。24y 2022年，美國經歷了18次天氣和氣候災害，每次造成的損害均超過10億美元。美國國家海洋和大氣管理局稱，2022年已超過2021年，成為歷史上第三大災害損失年，共造成470人死亡，經濟損失總額約為1650億美元，其中僅農作物損失就接近220億美元。9y 巴基斯坦2022年的季風降雨超過歷年平均水平，隨之又發生了世界上最為致命的洪水之一，330

116、0多萬人受災，經濟損失高達300億美元。農業是受災最嚴重的經濟部門之一，棉花、椰棗、甘蔗和水稻遭受重大損失，大約120萬頭牲畜死亡。該國糧食不安全人口因此估計增加了760萬。25y 2023年2月，一場毀滅性地震襲擊了土耳其南部。受災地區是土壤肥沃的新月地帶，占農業國內生產總值近15%，占農產品出口量近20%。地震對11個農業大省造成嚴重沖擊，1573萬人和全國20%以上的糧食生產受到影響。糧農組織的初步評估表明，地震對土耳其農業造成嚴重影響。經初步測算，農業部門承受的損害額達13億美元，損失額達51億美元。26資料來源：作者本人解讀。第 2 部分 災害對農業的影響這些日益加劇的趨勢令人擔憂。

117、農業在保障糧食供應、實現健康膳食方面發揮著至關重要的作用，同時也是創造就業機會、保障糧食安全和減少貧困的重要驅動力。亞洲47.5億人口中有半數以上居住在農村地區，以務農為生。27同樣，非洲近50%的人口以務農為生，農業在該區域國內生產總值中占比35%。28農業部門在災害面前的潛在脆弱性令人震驚，特別是在全球人口不斷增長和糧食需求持續增加的背景下。除了對農業生產和庫存產生直接影響外，災害還會影響生計、糧食安全和營養，導致農村人口失業，農民和農業勞動者收入下降，減少當地市場的糧食供應。而災害對糧食供應和營養的次要影響，如食品價格飆升、因生計受損或資產被毀導致用于購買食品的資金減少、因流離失所或市場

118、和基礎設施受阻而無法獲取食品、社會援助計劃中斷以及缺少清潔的水和衛生設施，都可能減少直接受災社區獲得食品的13災害對農業和糧食安全的影響 插文2 災害導致的流離失所及其對農業和糧食安全的影響評估災害導致的流離失所對農業部門的影響仍然很困難。然而，來自世界各地的實證證實，流離失所是災害最明顯的后果之一，對糧食安全和糧食體系的可持續性具有短期和長期影響。突發性災害每年都會引發大規模流離失所，而緩發性災害也會導致整個地區不再適合農作，迫使社區人口搬遷。當這兩種災害結合在一起時，其影響可能是毀滅性的，流離失所可能會進一步延長。境內流離失所問題監測中心的最新數據顯示，2008年至2022年，災害共造成3

119、.76億人境內流離失所，而截至2022年底，仍有870萬人流離失所。農村人口流離失所時，他們不僅要放棄自己的土地和生計，他們的離開也意味著糧食減產，會對糧食體系的可持續性產生連鎖效應。從哥倫比亞到埃塞俄比亞再到索馬里，洪水和干旱迫使許多農村人口遷往城市地區，很多時候并沒有明確歸期。在一些地區，災害的影響與沖突和暴力的影響交織在一起，意味著依賴農業生產和貿易維持生計的流離失所人口無法生產和出售糧食，而行動受限和沖突的其他影響也進一步加劇了他們的糧食不安全狀況。巴基斯坦南部信德省是一個典型例子，展示緩發性和突發性危害如何相互交織，進而引發流離失所，嚴重破壞糧食體系，加劇糧食安全。信德省是巴基斯坦的

120、農業大省，2021年和2022年初遭受了嚴重干旱。形勢嚴峻迫使政府發出警報，因為水資源短缺已嚴重威脅棉花和小麥等作物的生產，危及數百萬農民的 生計。30,312022年8月的季風洪水淹沒了信德省18%的地區，引發大規模流離失所，作物受損嚴重。32全國農業部門的損失高達92億美元，其中72%發生在信德省。33事實證明，關于洪水可能引發糧食危機的多次預警是準確的。34,35在7月和8月季風峰期，巴基斯坦各地近600萬人的糧食不安全等級為糧食安全階段綜合分類3+級別，其中半數以上在信德省。根據記錄，信德省和俾路支省是洪水導致流離失所人口最多的省份。36 2022年季風季給巴基斯坦帶來了破紀錄的降雨量

121、，引發了820萬人次遷移，成為近十年世界上規模最大的因災流離失所事件。37 同樣，在接連發生災害后，洪都拉斯也發生了嚴重的流離失所和農業損失。2020年11月，颶風埃塔和艾奧特在兩周內迫使91.8萬人境內流離失所。許多農民受到影響，大范圍波及16個省的農業生產?？Х群拖憬兜仍谠搰隹诤蛧鴥壬a總值中占很大比例的作物 受損。38洪都拉斯位于中美洲的干旱走廊，近年來干旱導致收成減少，削弱了農民的韌性。干旱和2020年風暴的綜合影響使農業產量減半，加劇了糧食不安全，許多人被迫逃往國內其他地區和國外。10,39,40以上例子表明，我們不應忽視災害導致的流離失所對農業的影響。相反，我們需要更多數據來全面

122、評估這一現象的范圍和規模，同時研究糧食和農業部門如何尋求持久性解決方案，以解決流離失所問題。37資料來源：作者本人解讀。14第 2 部分 災害對農業的影響 插文3 揭示性別脆弱性：災害如何影響巴基斯坦女性在農業領域的就業現有的性別不平等問題會加劇各行各業女性的災害風險，并削弱社區整體的韌性。觀察發現，災害對巴基斯坦農業部門男性和女性產生的經濟影響大相徑庭。農業是巴基斯坦最大的經濟部門，占其國內生產總值的24%，44雇用總勞動力的37%（圖3）。45女性占巴基斯坦農業勞動大軍的70%以上。由于各種社會、經濟和文化因素長期阻礙女性在非農部門就業，自20世紀90年代以來，女性在農業勞動大軍中的占比一

123、直保持穩定。相比之下，更多男性則紛紛轉移到制造業和服務業，使經濟中長期存在的性別差異進一步加劇。分析巴基斯坦的數據后可以發現，洪水對農業就業產生了影響，而且總體而言，災害事件發生后，農業部門的有償就業有所減少。勞動者采取了各種應對策略來適應這種變化，而可供選擇的就業機會受到了性別因素的影響（圖3）。男性可以轉而經營自己的企業或農場，但女性失業后則往往只能留在家里從事無償勞動。這一趨勢在2007年、2011年、2018年和2019年的洪災之后非常明顯。一場大洪水過后，隨著男性轉向自營農業活動，農業部門受雇從事有薪酬勞動的男性人數減少。另一方面，從事有薪酬農業勞動的女性人數也會減少，但參與無報酬家

124、庭農業活動的女性人數則有所增加。這表明，從長遠來看，洪災對女性就業條件和薪酬保障的負面影響大于男性。46總體而言，分析結果表明，洪災對巴基斯坦農業領域就業狀況產生的影響因性別而異，女性災后受到的影響更大，具體表現為她們的經濟機會減少，不得不更加依賴家庭內部的勞動安排。圖3 巴基斯坦男性和女性農業就業狀況百分比雇主雇員自雇人員家庭內部幫工01020304050607080901000102030405060708090100200520072009201120132015201720192021200520072009201120132015201720192021男性女性資料來源：國際勞工組織

125、。2023。國際勞工組織建模估算數據庫。見：國際勞工組織統計數據庫。2023年5月引用。https:/ilostat.ilo.org/data/資料來源：作者本人解讀。15災害對農業和糧食安全的影響機會。這種壓力會降低家庭購買力，增加債務，加深貧困，加劇性別不平等。在極端情況下，它還可能導致農村人口流離失所和向外遷徙（見插文2）。最終，食品消費從數量和質量上都會受到影響，糧食不安全和營養不良現象加劇，特別是在最脆弱家庭中。據估計，全球范圍內2022年有6.91億至7.83億人面臨長期饑餓，如按中間值計算，共約7.35億人。29這些影響在受災地區的地方和家庭一級最為嚴重，而女性往往首當其沖地受到

126、不利影響。盡管在全球范圍內，務農的男性人數多于女性，但在中等偏低收入國家，農業仍是女性就業的最主要經濟部門，而且在農業領域就業的女性比例通常高于男性。41從經濟上看，災害對農業部門男性和女性產生的影響有所不同，這種差異在發展中國家尤為明顯，那里的女性農民與男性農民相比，往往更容易受到災害的影響。42資源和結構性限制因素是導致災害對不同性別產生不同影響的主要原因。女性很難獲得所需的信息和資源，例如預警系統服務和安全庇護所等，因此很難有效參與備災、救災和災后重建活動，難以享受到社會和資金保護政策，另謀生計也面臨困難（見插文3）。除社會和經濟影響外，災害還會對整個農業糧食價值鏈造成不利影響，包括導致

127、種子和肥料等農業投入品流動以及食品加工和分銷等下游活動中斷。它們會擾亂食品供應、市場準入和貿易，還可能導致出口額和收入減少。這會對國際收支產生負面影響，并影響農業部門的長期增長以及各國國內生產總值。43在氣候變化背景下，極端事件對農業的影響也將影響高收入和低收入國家農業的可持續性。例如，在澳大利亞南部，氣候變化可能會改變土地利用方式，因為降雨量減少可能會讓人無法在干旱的邊際土地上開展作物和畜牧生產，即便二氧化碳增加所帶來的增產可能會部分抵消這一影響。但在那些弱勢人口較多的低收入國家，日益頻繁的災害將產生更加明顯的影響，因為這些國家的應對能力有限，同時獲得資源的機會也同樣有限，難以減少風險和適應

128、氣候和環境條件的變化。小島嶼發展中國家，特別是環礁國家，將越來越容易受到氣候變化的影響，侵蝕、洪水和鹽水入侵已經導致農業生產率 下降。47撒哈拉以南非洲一些國家已經面臨高度脆弱性和糧食不安全，并預計將更容易受到氣候極端事件的影響。48例如，納米比亞預計由于氣候對自然資源的影響，每年造成的損失占國內生產總值的1%至6%，導致畜牧業、小規模農業和漁業遭受重大經濟損失?？溌「叨纫蕾囉牮B農業，但由于降雨量減少14%，預計將遭受重大經濟損失。49 n16第 2 部分 災害對農業的影響2.2努力評估全球農業損失要制定減災和氣候適應戰略，首先要了解異常天氣和極端事件影響農業的范圍和程度。雖然目前已有多個數

129、據庫對災害事件造成的損失和損害進行記錄，但在現有多災害全球數據庫中，往往只能看到經濟損失總量，農業及其子部門的損失并沒有被單列進行全面評估或報告。即便在經濟損失估算值中包含農業損失的情況下，通常很少或根本沒有與其他經濟部門相關的貨幣損失明細，也沒有關于特定事件后發生的農業損失類型的信息。災害對農業的影響很少細分到國家以下層級，也很少或根本不會提供關于土地利用和受影響農地總面積的信息。這些數據系統普遍面臨數據不足以及有關危害和數據指標的定義和分類相互不一致的挑戰，且各大國際數據庫都面臨這一局限性，例如國際災害數據庫（EM-DA-T）f、DesInventarg、世界銀行h、國際紅十字會與紅新月會

130、聯合會i、全球各大再保險集團的數據庫j和各國數據庫。50要想監測和衡量在實現可持續發展目標、仙臺框架和巴黎協定相關目標和指標方面取得的進展，就需要首先解決全球、區域、國家和國家以下各級存在的fhttps:/www.emdat.be/ghttps:/ 圖4 各部門損失份額農業23%其他部門77%注：參見技術附件1。資料來源：作者本人對災后需求評估調查數據的解讀。17災害對農業和糧食安全的影響設施。災后需求評估中包含的信息很詳細，但同時范圍有限，因為評估活動是在為數不多的事件之后進行的，而且評估所在國家的應對能力相對較弱。因此，由于災后需求評估的局限性，我們必須謹慎使用評估所產生的數據。目 前 具

131、 備 2007-2022年 期 間 在 60個國家開展的88次災后需求評估數據（見技術附件1）。調查結果顯示，農業損失平均占各部門災害總影響的23%（圖4）。但由于目前災后需求評估數量有限，僅在低收入國家和最具破壞性的極端事件之后才進行，因此相關數據也較為有限。目前仍缺少有關所有經濟部門全球經濟損失程度的更全面、更可靠的量化估算數據。災后需求評估數據還可用于評估不同種類的危害對農業的影響程度。然而，這些信息需謹慎使用，因為農業損失可能因危害的類型、規模、所在位置和生態系統而異。危害發生的時間段與農業生產日歷的關系、開展的活動類型和生產過程的其他細節都很重要。災后需求評估數據表明，總體而言，干旱

132、造成的損失65%以上發生在農業部門。洪水、風暴、旋風和火山活動各為20%左右，突顯出干旱對該行業的嚴重影響（圖5）。雖然樣本量有限，但災后需求評估可提供有關農業各子部門損失的信息。在總共80次評估中，有50次提供了此類信息（圖6）。大部分損失發生在種植業和畜牧業中，占比均為50%左右。之所以種植業和畜牧業在損失中所占比例明顯較高，是因為漁業及水產養殖業和林業在這些評估中并未獲得足夠重視。2.2.2仙臺框架 監測指標C22015-2030年仙臺減災框架是2015年后發展議程的首份重要協議，旨在監測聯合國成員國為保護發展成果不受災害風險影響而采取的行動。該框架的總目標是預防新風險，減少現有風險，同

133、時提高韌性。該框架以四項優先行動以及從A到G的七項全球目標為指導，為評估全球在實現仙臺框架方面的進展提供支持。仙臺框架通過后，聯合國大會設立了一個不限成員名額政府間專家工作組，旨在制定一套指標，衡量仙臺框架七項全球目標的相關進展情況，并商定與減災相關的術語。51該專家工作組在關于減災相關術語和指標的報告中就評估仙臺框架七項目標的進展情況共提出38項指標，指標隨后在聯合國大會上獲得通過k。在仙臺框架的全球目標C中，分項指標C2對應的是災害造成的直接農業損失，其中包括與作物、牲畜、漁業、養蜂業、水產養殖業和森林子部門及其相關設施和基礎設施相關的損失。應聯合國大會的要求，糧農組織已支持制定出一種用于

134、衡量C2分項指標的方法。與框架所有其他指標一樣，報告工作為自愿性質，成員國可自行根據本國或其他計量和計算制度對提出的方法進行調整。匯編后的數據參見“仙臺框架監測”線上平臺，該平臺上包括所有農業子部門數據，并按商品類型進一步細分。自根據仙臺框架啟動報告工作以來，在向仙臺框架監測平臺提交報告的195個國家中，有82個國家就指標C2至少報告了一次。各國報告數量最多的是2019年k參見聯合國大會第A/RES/71/276號決議。18第 2 部分 災害對農業的影響（圖7）。在這82個國家中，38個國家包含了子部門數據，其中31個國家報告了按作物分列的農業損失，24個國家報告了按牲畜分列的農業損失。值得注

135、意的是，2020年和2021年觀察到數字下降的原因是進行報告的成員國數量有所減少，而不是2020年和2021年發生的事件實際有所減少。隨著各國擴大數據報告工作，包括在國家和國家以下各層級按農業子部門分類，預計將獲得更完整的農業損失相關信息。由于子部門和商品類型的數據報告工作為自愿性，因此仍存在嚴重的信息缺失問題，不利于詳細了解災害對農業、生計和糧食安全產生的影響。圖6 農業各子部門具體損失（2007-2022年）49%45%3%1%2%種植業畜牧業漁業及水產養殖業林業其他注：參見技術附件1。資料來源：作者本人對災后需求評估調查數據的解讀。圖5 農業損失份額（百分比），按危害類型分列479326

136、2313010203040506070旋風干旱地震洪水多重危害風暴海嘯火山活動農業損失份額（百分比）注：柱上方數字代表事件總次數。參見技術附件1。資料來源：作者本人對災后需求評估調查數據的解讀。1920災害對農業和糧食安全的影響 圖7 仙臺框架指標C2公布的危害類型（2015-2021年）0102030405005101520252015201620172018201920202021國家數量十億美元損失報告國家數量資料來源：作者本人對仙臺框架指標C2數據的解讀。圖8 影響份額，按仙臺框架指標C2公布的危害類型分列（2015-2022年）3%動物疫病 干旱 地震 洪水風暴林火和野火植物疫病蝗蟲

137、和有害生物 其他6%49%11%9%6%5%9%2%動物疫病 干旱 地震 洪水風暴林火和野火植物疫病蝗蟲和有害生物 其他資料來源：作者本人對仙臺框架指標C2數據的解讀。第 2 部分 災害對農業的影響據仙臺框架監測平臺報告，災害造成的農業損失總值年均達130億美元。從31個國家所報告的按危害分類的農業損失信息看，最常見的災害類型是洪水（16%）、火災和野火（13%）以及干旱（12%）。而相比之下，該數據集所報告的所有農業損失中，近半數由干旱造成，再次突顯出此類災害對農業的重大影響（圖8）。由于報告的國家數量有限，又因2019冠狀病毒病疫情造成報告延后，這些數字可能嚴重低估了農業損失。我們需要更及

138、時的數據來預測和減輕可能影響農業的災害，并以風險為依據確定最佳措施。更好地提供有關災害損失的信息，有助于更好地了解農業部門如何受到影響，并根據農業受影響的途徑做出應對。此類信息還將為制定和采納有助于保護農業部門發展免受沖擊和危機影響的政策、計劃和金融機制提供依據，從而加強其韌性。為應對缺乏相關、精細的數據來描述災害對農業和糧食安全的確切影響的問題，本報告采用宏觀層面的方法，利用國家層面的農業生產和災害發生數據來估算農業損失。下一節將概要介紹一種創新性方法，可用于估算1991年至2021年極端事件造成的全球農業損失。該項評估首次概要介紹全球范圍內所有國家以往31年里大、中、小型災害造成的農業損失

139、。n2.3收集種植業和畜牧業的數據和實證 減災和氣候變化適應政策是保障可持續發展的關鍵。然而，要想有能力做出準確而有效的決策，首先需要一個可靠的知識框架。盡管迫切需要了解災害對農業生產的全面影響，但有關損失和損害的數據卻沒有得到系統性收集或報告，且覆蓋范圍依然有限。為解決這一問題，下文各節將利用二手數據，特別是國際災害數據庫EM-DAT和糧農組織數據庫FAOSTAT的生產數據，對災害給農業生產造成的影響進行量化，重點是種植業和畜牧業生產。EM-DAT數據庫提供有關歷史災害事件的最全面信息，包括風暴、洪水、干旱、極端溫度、蟲害、野火、地震、山體滑坡、板塊運動和火山活動。這些危害類型是評估工作的基

140、礎l。我們采用FAOSTAT數據庫提供的有關1991-2021年期間192種作物和牲畜的生產數據，估算出了這些災害造成的直接損失，隨后將按不同項目分列的全國平均生產率下降情況與根據全要素生產率增長情況估算得出的未發生災害事件的虛擬情境進行比較（詳情參見技術附件2），最后采用按2017年美元購買力平價扣除通脹因素后的價格，對不同產品的損失進行匯總。為估算與每種危害類型相關的損失，在缺乏關于其差異性潛在影響的可靠信息的情況下，我們使用混合效應回歸模型的參數來計算權重。需要注意的是，在這項工作采用的各種假設中，由于缺乏更精細的數據，因此與虛擬情境相比較出現的生產率下降都被歸因lEM-DAT數據庫中還

141、包括非本報告討論范圍的其他災害相關數據。詳情參見技術附件2。21災害對農業和糧食安全的影響于災害。此外，當災害來臨時，它們會與原本的氣候條件、社會經濟因素和制度背景結合在一起，產生負面后果。這些影響還來自于種植業和畜牧業這兩個子部門之間的動態相互作用。例如，干旱會導致缺水，影響作物的生長和牲畜的水合狀態。洪水可造成農作物減產、土壤侵蝕和畜牧基礎設施受損。同樣，野火也會對作物、牧場和牲畜飼料造成破壞，對作物生產和牲畜健康構成風險。52然而，在我們的估算過程中，災害對種植業和畜牧業生產的影響被視為獨立和瞬時發生的事件，并沒有考慮它們之間相互依存的動態屬性。2.3.1作物和畜牧產品全球損失情況 估算

142、結果顯示，過去三十年中，種植業和畜牧業子部門的估計損失一直呈緩慢增加趨勢。如將過去31年全球發生的極端事件造成的損失相加，估計損失總額達3.8萬億美元，相當于年均損失約1230億美元（圖9），相當于全球農業產值的5%。相比較看，31年的美元損失總額約相當于巴西2022年的國內生產總值。大約相當于1500億美元的大峰值出現在1993年、2002年、2004年、2010年、2012年和2020年。由于此處介紹的估算值是所有已記錄的不同強度事件所產生負面影響 插文4 估算災害造成的全球作物和牲畜損失的方法為估算1991年至2021年全球災害造成的農業損失，我們對186種農產品和197個國家/領土受災

143、年份的虛擬單產進行了估算（見技術附件2）。經顯著性水平過濾后，估算出的虛擬單產和實際單產之間的差異相當于災害引起的產量損失。采用國家層面特定農產品的單產損失估計值，我們就可以計算以噸為單位的產量損失和以2017年美元為單位的貨幣損失值。災害數據來自國際災害數據庫EM-DAT，產量和價格數據來自糧農組織統計數據庫FAOSTAT，部分農業全要素生產率數據來自美國農業部。對不同國家和農產品時間序列，我們采用了三種虛擬估算方法：卡爾曼濾波的結構模型（58%）、基于全要素生產率聚類的統計法（39%）和基于全要素生產率數據的回歸法（3%）。估算出虛擬產量和實際產量之間的差異后，同樣的估算需重復1000次，

144、其中包括各種隨機災害事件，形成零分布，從而確定顯著性水平，并過濾掉嚴重產量損失事件。資料來源：作者本人解讀。2223第 2 部分 災害對農業的影響 圖9 農業生產損失估算總值0501001502002503001992199520002005201020152020 202110億美元資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。圖10 主要產品組別估計損失值（1991-2021年）020406080100120140百萬噸谷物水果和蔬菜肉、奶、蛋類塊根類糖料作物1991199520002005201020152020 2021資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。

145、災害對農業和糧食安全的影響的匯總，因此很難將這些巨額損失與特定災害事件聯系起來。但我們仍可觀察到與某些已記錄災害事件的相關性。例如，損失水平急劇上升反映了1993年影響北美洲谷物和大豆生產的大規模洪災、2002年南亞和非洲發生的大規模干旱、2010年影響中國并在薩赫勒地區造成大面積饑荒的嚴重干旱以及俄羅斯同時遭遇的熱浪、2012年影響南亞的季風受阻現象、2020年分別襲擊中國和印度的洪水和旋風以及肆虐北美洲的破紀錄大西洋颶風季。全球損失總值掩蓋了各國在遭受影響方面存在的巨大差異。從圖9中標準差的大小就可以看出一些局部事件或不同國家發生的多個事件造成的損失程度。與早些時候相比，最近幾年的標準差普

146、遍較小。例如，1991年至1993年圍繞中間值上下平均變化幅度約為35%，但在過去三年中，這一平均值降至17%。而相反，1991年至1993年世界各地平均報告156起災害，而2019年至2021年這一數字高達397起m。這表明，隨著時間的推移，損失的集中度有所下降，原因是每年造成損失的極端事件在不同國家和不同產品中分布得越來越普遍。因此，與20世紀90年代初相比，雖然總體損失（以價值為準）增加不多，但就其所影響的國家和產品而言，損失變得更加普遍。造成世界各地作物和牲畜損失的極端事件的協變性質似乎正在增強，其發生頻率也在上升。所有主要作物和畜牧產品組別的損失都呈增加趨勢（圖10）。過去三十年，谷

147、物估計累計損失達年均6900萬噸，其次是水果蔬菜以及糖料作物，兩者各年均損失近4000萬噸。m注意，報告機制的發展變化會影響這些數字。與20世紀90年代初相比，EM-DAT數據庫目前報告的事件更多，導致總數會略有偏差。肉、奶、蛋類估計年均損失1600萬噸，塊根類也是如此，這兩個組別的產品都呈現出明顯增長趨勢。這些數字巨大，略高于2021年法國的谷物總產量、日本和越南的水果蔬菜總產量以及墨西哥和印度的肉、奶、蛋類總產量。為估算種植業和畜牧業相對于其他部門的損失，讓我們查看一下災后需求評估情況。如第2.2節所示，農業看起來在經濟損失總量中占比23%，但借助這些數據仍不足以評估總體損失。世界氣象組織

148、最近公布，1970年至2021年間經濟損失估計為4.3萬億美元，53該估算值采用EM-DAT數據庫中3612次水文氣象災害事件計算得出。這些事件僅代表帶有經濟損失信息的災害中的一小部分，僅相當于本節作物和牲畜損失估算值中包含的10000多起災害中的35%。盡管EM-DAT數據庫能提供有關總體經濟損失的信息，但該數據庫所記錄的災害事件中有40%以上并未包含損失值。54根據災害流行病學研究中心和聯合國減少災害風險辦公室的一份聯合報告，研究結果表明在災害報告工作上存在巨大差異。具體而言，1998年至2017年間，高收入國家有53%的事件報告了損失情況，而低收入國家僅13%的災害事件報告了損失情況。報

149、告特別強調，低收入國家約87%的災害缺乏損失相關數據。55聯合國減輕災害風險辦公室的一份最新報告指出，由于許多國家缺少數據，而且跟蹤機制中遺漏了中長期經濟損失，EM-DAT數據庫中記錄的經濟損失數字很可能被低估。56國 家 層 面 現 有 實 證 證 明，采 用EM-DAT數據庫的數據集得出的經濟損失總量估算值被低估了。例如，根據美國國家海洋和大氣管理局的數據，美國發生的極端事件2018年至2022年間每年造成的經濟損失超過1220億美元，2000年至2022年24第 2 部分 災害對農業的影響間每年超過1490億美元，且自20世紀80年代以來，這些數字一直在系統性地增加。9同樣，僅2019年

150、中國暴發的非洲豬瘟造成的損失和損害估計介于600億美元至2970億美元之間。24雖然極端事件造成經濟損失的絕對總值仍未可知，但本文估算的種植業和畜牧業損失值似乎與這些案例中提及的數額以及通過災后需求評估得出的金額相一致，詳情參見第2.2節。世界各地損失情況全球農業損失估算值掩蓋了各區域、次區域和國家組別之間的巨大差異。由于原本存在的社會和環境條件以及農業和農業界在應對災害風險方面的脆弱性或韌性，災害對不同地區和國家會產生不同影響。由于適應力、韌性、減少風險和恢復的能力各異，因此各國受災害影響的程度各不相同。雖然高收入國家和區域遭受的經濟損失可能更大（這些國家和區域的農業所生產的商品和資產價值更

151、高，且基礎設施更普遍和發達），但由于農民和其他受影響的利益相關方應對損失或獲得社會保護的能力相對較高，因此災害所造成的社會后果可能相對較輕。而在低收入國家，與農業相關的商品、資產和基礎設施往往價值較低，使得損失的凈經濟價值相對較低。但由于低收入國家在這種情況下從沖擊中恢復的能力通常較弱，會對脆弱性產生連鎖影響，并對生計造成破壞，最終對貧困和糧食不安全產生嚴重的長期后果?？梢灶A見的是，整個1991-2021年間各區域的損失總值分布情況能反映出各區域的總地域面積（圖11）。亞洲到目前為止遭受的經濟損失總量最大。而非洲、歐洲和美洲的損失總量相近，盡管它們在土地利用和農業實踐方面存在巨大差異。而作為最

152、小的區域，大洋洲的損失總值最低。為客觀看待這些損失，應將其與每個區域的農業總增加值進行對比（圖12），因為產量損失會對每個區域的經濟產生不同影響，具體取決于農業部門的重要性以及相對損失值。雖然亞洲在全球絕對損失值中所占份額最大（45%），但損失在其農業總產值中所占份額最?。?%）。而相比之下，非洲的損失總值約為亞洲的四分之一，但在其農業總增加值中占比近8%，是亞洲的兩倍。歐洲和美洲的損失占比約為7.5%，大洋洲約為5%。在次區域層面，經濟損失的相對重要性揭示了更加微妙的情況（圖13）。東非的情況十分突出，其農業增加值由于極端事件對作物和牲畜造成影響而損失近15%，這與21世紀10年代以及近年來

153、非洲之角發生的大規模干旱所具有的破壞力有關。同樣，在拉丁美洲和加勒比區域，盡管原因不同，極端事件也造成了巨大損失，占農業增加值近10%。相反，亞洲各次區域看似遭受了重大損失，但損失在農業增加值中所占份額較小，盡管所經歷的極端事件十分嚴重，如南亞的幾次洪水，或受災范圍很廣，如中國暴發的非洲豬瘟。同樣值得注意的是，過去三十年中，北美洲也遭受了洪水、颶風和其他災害帶來的巨大損失（圖13）。如果超越區域界線來看按人均收入水平劃分的國家組別，就能對情況有進一步的見解。本報告專門考慮了極易受到破壞性極端事件影響的小島嶼發展中國家。正如預期的那樣，從絕對值看，高收入國家、中等偏下收入國家和中等偏上收入國家的

154、損失值較2526災害對農業和糧食安全的影響 圖11 3.8萬億美元估計損失總值在各區域的分布情況（1991-2021年）亞洲美洲歐洲非洲大洋洲45%1 7,200 億美元22%8,280 億美元17%6,590 億美元15%5,780 億美元550 億美元0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1%資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。圖12 損失占農業總產值份額（1991-2021年）01234非洲美洲亞洲歐洲大洋洲百分比注：損失占農業總產值的份額指三十年里次區域損失總額占次區域農業總產值的比例。資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解

155、讀。圖13 各次區域農業損失總額占農業總產值份額（1991-2021年）0246810121416百分比東非中非南部非洲南美東歐加勒比地區南歐北美西歐北非中美洲美拉尼西亞 澳大利亞和新西蘭西亞南亞西非東南亞北歐波利尼西亞中亞東亞密克羅尼西亞亞洲美洲歐洲非洲大洋洲注：損失占農業總產值的份額指三十年里次區域損失總額占次區域農業總產值的比例。資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。第 2 部分 災害對農業的影響高（圖14上方）。相反，低收入國家和小島嶼發展中國家的絕對損失值極低。這反映出每組中這些國家加在一起所占實際面積較小，且所涉產品的單位價格較低。小島嶼發展中國家報告數值較低，其

156、原因是實際面積小。而低收入國家報告數值低，則主要是因為作物和畜牧產品的單位價值低。如考慮這些組別的損失值在農業增加值中所占相對份額，情況就會發生顯著變化（圖14下方）。從份額可以很明顯看到，低收入國家遭受的損失平均是中等偏上收入國家損失的兩倍多。在小島嶼發展中國家也可以看到類似情況，由于農業產量基數較小，導致其損失相對較大。高收入和中等偏下收入國家看起來處于中間地位，因為其農業產量基數較大且所記錄的極端事件數量巨大。同時也應該將種植業和畜牧業子部門的損失與產量做比較。報告每個主要產品組的估算損失時，先估算未發生極端事件的虛擬情境下的產量（詳情參見技術附件2）。這種數據處理方法有助于了解有關每個

157、主要產品組因災害而損失的潛在產量的信息，并對世界各區域和不同國家經濟組別的這一可能性進行定性。采用按2017年美元購買力平價扣除通脹因素后的價格n，可以觀察到所有作物和畜牧產品的整體損失與虛擬產量相比較的情況（圖15）。結果突出顯示了非洲幾個地區損失的重要性，主要是非洲東部、北部和西部地區。極端事件的影響在東亞、南亞和東南亞看起來并不嚴重，盡管它們的絕對數值很大。這是由于這些地區的生產規模n值得注意的是，此處所用指標是兩組實物數量（以噸表示）乘以相同價格后的比率。這意味著該比率僅反映數量。價格的唯一作用是計算總量，否則就無法比較。巨大，能吸收災害頻發帶來的影響。盡管不同年份之間差異很大，但看起

158、來極端事件造成的損失大約是全球虛擬產量的10%左右。此外，從這幾個方面研究單個產品組，也有助于從一個有趣的視角了解其狀態（圖16）o。大多數產品組都呈現出這一比例，僅肉類除外，其比例略低。過去幾年谷物的損失看起來在不斷增加，而水果蔬菜的損失過去十年似乎有所減少。然而，自21世紀10年代中期以來，塊根類的損失似乎一直在增加。同樣，從這些方面看，全球數字也掩蓋了各區域和次區域之間的顯著差異。在低收入國家（圖16），過去三十年谷物的估算損失介于虛擬產量的10%至20%之間；也就是說，它們看起來是全球總比例的兩倍?？偟膩碚f，所有產品組中似乎都存在極大差異，尤其是作為主糧的塊根類。就小島嶼發展中國家而言

159、（圖16），損失在虛擬產量中所占比例似乎變化很大，且比例很高。谷物損失幾乎每隔一年變化幅度就高達20%以上，尤其是在20世紀90年代，接下來的幾十年里也是如此。水果蔬菜的損失也在頻繁出現峰值。特定危害對農業的影響 由于難以區分一年內發生的多起災害的影響，因此無法通過上一節介紹的損失評估方法將損失歸因于某些特定災害類型。盡管第2.2節介紹的災后需求評估覆蓋范圍有限，但借助它能更好地了解不同災害類型對農業造成的損失分布情況。雖然每個數據集在范圍和參數方面存在差異，但災后需求評估和EM-DAT數據庫對不同o這種情況下，損失與虛擬產量的比率直接以噸為基準，假設產量具有足夠的均一性，可以累加。2728災

160、害對農業和糧食安全的影響 圖14 不同國家組別農業損失總額（上）和農業損失總額占農業總產值份額（下）（1991-2021年）00.20.40.60.81.01.21.41.6高收入國家中等偏上收入國家中等偏下收入國家低收入國家小島嶼發展中國家萬億美元012345678910百分比高收入國家中等偏上收入國家中等偏下收入國家低收入國家小島嶼發展中國家資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。圖15 各次區域農業損失總額占估計虛擬產量的百分比（1991-2021年）亞洲美洲歐洲非洲大洋洲02468101214百分比東部非洲中部非洲南部非洲南美洲東歐加勒比南歐北美洲西歐北部非洲中美洲美拉

161、尼西亞澳大利亞和新西蘭西亞南亞西部非洲東南亞北歐波利尼西亞中亞東亞密克羅尼西資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。29第 2 部分 災害對農業的影響 圖16 全球低收入國家和小島嶼發展中國家農業損失總額占估計虛擬產量的百分比，按商品組別分列（1991-2021年）谷物水果、蔬菜、豆類肉和肉制品油料塊根類051015202530354019912000201020211991200020102021199120002010202119912000201020211991200020102021百分比0510152025303540199120002010202119912000

162、20102021199120002010202119912000201020211991200020102021百分比051015202530354019912000201020211991200020102021199120002010202119912000201020211991200020102021百分比小島嶼發展中國家低收入國家全球資料來源:作者本人對糧農組織和國際災害數據庫數據的解讀。災害對農業和糧食安全的影響 圖17 每次事件給作物和牲畜造成的產量損失，按危害類型分列（1991-2021年）051015202530干旱極端溫度地震洪水風暴野火山體滑坡百分比資料來源：作者本人對糧

163、農組織數據的解讀。危害類型造成的損失分布情況的研究結果也與此類似。根據災后需求評估報告的數據，干旱似乎是2006-2022年間對農業造成損害最嚴重的災害類型，其次是旋風和洪水。雖然干旱占2017年農業估算損失的80%以上，57但洪水與風暴和旋風一起造成的損失最大。隨著氣候變化相關風險不斷增加，洪水和風暴等氣象災害以及干旱和極端溫度的頻率和強度預計將有所增加。56,5 為詳細說明不同災害類型對農業的影響程度，我們開展了進一步研究，評估1991-2021年間每種危害類型造成的平均產量損失。具體做法是采用混合效應回歸模型，對特定國家特定產品在特定年份的損失（噸）與同一國家同一年份每種類型災害所報告的

164、事件數量進行回歸處理。其結果為全球估算值，同時采用各種參數來計算每個區域每種危害類型的權重和單位損失。本次分析詳情參見技術附件2a。分析結果以每種危害類型在農業平均損失總額中所占百分比表示（圖17）。在全球范圍內，極端溫度和干旱是單次事件造成影響最大的危害，其次是洪水、風暴和 野火。30第 2 部分 災害對農業的影響 插文5 動物衛生：2016/17年旱災對索馬里牧民的影響因降雨量低于平均水平和高溫，埃塞俄比亞、肯尼亞和索馬里目前正在經歷嚴重缺水和牧場退化問題，近2300萬人受到影響。與2011年、2016-2017年和2020/2022年的旱情相似，本次旱情也與食品價格上漲和其他經濟沖擊疊加

165、在一起。索馬里在連續三季降雨不足后，于2017年宣布全國進入災難狀態。由于降水量有限，畜牧業是索馬里主要的土地利用方式，2013-2016年間畜牧業占其國內生產總值的60%。58畜牧業的作用至關重要，為人們提供奶類、肉類、就業和生計，占索馬里出口收入的80%。索馬里嚴重依賴糧食援助和進口，即使在豐年，本國谷物產量平均也只能滿足國內22%的需求。旱災期間，牧民被迫出售牲畜，以購買食物和照料剩余牲畜，結果導致牲畜供應激增，價格下跌。為應對這種情況，一些牧民將家人送到其他地方，以減少對自家畜群的依賴，而另一些人則遷往城鎮謀生（圖18）。旱災的影響因財富和資源而異，往往會加大貧富差距，規模較大的牧民仍

166、有可能保留種畜，而規模較小的牧民則連生存都很困難。與未發生旱災的基準情境相比，旱災的影響導致牲畜數量大幅減少（圖19）。牲畜數量從旱災前的5290萬頭減至旱災年份年底的3610萬頭，降幅達32%。各類牲畜均受到影響，無一幸免，其中綿羊和山羊減少了30%以上，駱駝和牛減少了近20%。減少的原因既包括旱災引起死亡率上升，也包括繁殖力下降，小型反芻動物尤其如此。在旱災年份，死亡的牲畜多達400萬頭，而新出生的牲畜則較常年減少了1480萬頭，主要是山羊（減少1050萬頭）和綿羊（減少400萬頭），使得形勢更為嚴峻。相比之下，高死亡率是旱災年份駱駝和牛數量下降的主要原因，而生育率下降主要在旱災后的年份才

167、會體現出來。牲畜出欄量減少了約200萬頭，進一步加劇了死亡超量和出生減少（共1880萬頭）的疊加影響。在 圖18 旱災對養殖戶的影響 生產性資產 現金收入 糧食安全 健康 債務生計影響 死亡 繁殖力 產奶 拋售 畜群生產率下降 沖突 捕食 疾病 死亡長距離遷移 家人分離 薪酬 永久性流離失所 勞動力外流 谷物價格 牲畜價格 奶類價格 貿易條件惡化飼草可供量下降資料來源：改編自Toulmin,C.。1985。撒哈拉以南非洲牲畜損失和旱災后恢復。畜牧政策組工作論文第9號。非洲國際畜牧中心。https:/cgspace.cgiar.org/handle/10568/445231災害對農業和糧食安全的

168、影響模型涵蓋的時間段內，四個物種均未完全恢復到旱災前的數量，牛的數量仍然比基準線少10萬頭（3%）。在旱災結束后的第一年，活畜出欄量從災前的1570萬頭大幅下降至820萬頭（圖20），大幅下降的主要原因是前一年小型反芻動物的出生數減少。駱駝和牛的出欄量也顯著下降，插文5（續）圖19 牲畜數量與旱災前年份相比相對差異-40-35-30-25-20-15-10-50012345百分比年份山羊牛綿羊駱駝資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。圖20 牲畜銷售量與旱災前年份相比相對差異-60-50-40-30-20-10010百分比012345年份山羊牛綿羊駱駝資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。

169、32第 2 部分 災害對農業的影響主要原因是旱災年份死亡率升高。重建畜群的計劃進一步導致出欄量下降。由于牲畜數量即使在五年后也未完全恢復至災前水平，預計牲畜出欄量仍將略低于災前水平。在旱災年份，奶類產量驟減了約175萬噸，與災前的240萬噸相比減少了75%（圖21）。災后第一年里，奶類產量保持在170萬噸左右，比災前減少30%。隨著飼料供應有所改善，小型反芻動物的產奶量出現反彈，而由于產犢率下降，牛和駱駝的產奶量仍然不足。盡管耐旱的駱駝是索馬里產奶牲畜的重要組成部分，但在旱災年份，奶類減產導致的損失占收入損失的近90%。在旱災后的第一年，損失主要體現為活畜出欄量減少，原因既包括旱災年份小反芻動

170、物出生率急劇下降，也包括重建畜群的需要。重建需要時間，即使在災后五年后，牲畜數量仍比基準線低近5%。圖22展示的是旱災前、旱災中和旱災后本地優質谷物、山羊和駝奶的農村市場價格和貿易條件，從中可以看出旱災引發的價格波動。糧食安全和營養分析結果表明，在旱災年份，活牛價格沒有明顯下降，而駱駝、山羊和綿羊價格下降了10%至15%。相反，奶價在旱災年份上漲了20%至25%。災后第一年，小型反芻動物價格出現反彈，比基準線上漲10%以上，而駱駝和牛的價格保持穩定。災后小型反芻動物價格上漲，原因是需要用它們作為“種畜”用于種群繁育，而且對于普通消費者來說，其價格相對便宜。盡管奶類產量在災后第一年翻了一番，但奶

171、價仍略有上漲。與谷物相比，牲畜貿易條件的波動比牲畜價格的變化更為明顯。在旱災年份用牲畜交換谷物，能交換到的谷物數量下降了20%至40%，甚至更多，而在災后年份，用山羊和綿羊交換谷物，能交換到的谷物數量增加了15%至20%。插文5（續）圖21 奶類銷售量與旱災前年份相比相對差異資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。-100-90-80-70-60-50-40-30-20-100百分比012345年份山羊牛綿羊駱駝33災害對農業和糧食安全的影響 插文5（續）就奶類而言，旱災年份奶價上漲幅度與谷物平均價格上漲幅度相似，奶類與谷物之間的貿易條件相對未受影響。然而，在災后第一年，奶價繼續上漲，而谷物價

172、格下降，導致奶類與谷物之間的貿易條件逐漸向有能力向市場供奶的牧民傾斜。這反映出典型的旱災/災后情境及其對收入分配的影響。按照當時的農村市場價格，牲畜和奶類價值從旱災前一年的30億美元下降至 圖22 旱災前、旱災中和旱災后各年份優質山羊和駝奶當地平均市場價格（美元）（圖上方）和貿易條件（圖下方）01020304050山羊旱災前旱災后旱災中00.20.40.60.81.01.2駝奶旱災前旱災后旱災中美元美元020406080100120山羊旱災前旱災后旱災中公斤谷物00.51.01.52.02.53.03.5駝奶旱災前旱災后旱災中公斤谷物資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。34第 2 部分 災

173、害對農業的影響 插文5（續）旱災年份的15億美元。養牛收入受影響最大，原因是牛奶收入大幅減少，降幅約70%（圖23）；其次是小型反芻動物帶來的收入，降幅約50%；駱駝帶來的收入降幅約40%。在災后第一年，養牛收入仍比災前低40%以上，而其他牲畜帶來的收入僅比災前低20%或更少，部分原因是災后第一年小型反芻動物和奶類的價格出現上漲。直到災后第四年，所有種類牲畜的估算收入損失才降至10%以下。在旱災年份，牲畜與谷物相比較的貿易條件惡化，以千克-谷物當量計算，收入損失又額外增加了10%?？傊?，在旱災年份，據估算大約超過400萬頭牲畜死亡，主要是小型反芻動物，造成的損害值約為2.9億美元。旱災年份奶類

174、產量損失估計近13億美元，因牲畜出欄量減少和降價造成的損失為1.6億美元。災后第一年，奶類減產造成的損失降至1.5億美元，而牲畜減產造成的損失升至4.6億美元，主要是因為旱災年份幼崽和羔羊數量減少。由于牲畜存欄量一直低于災前水平，牲畜出欄量未恢復到災前水平，災后第二至第五年又損失了6.4億美元。圖23 牲畜和奶類估計銷售量與旱災前年份相比相對差異資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。-600-10-20-30-40-50百分比103452年份駱駝牛山羊綿羊資料來源：作者本人解讀。35 插文6 實地作物損失情況：草地貪夜蛾案例 跨境蟲害是緩發性災害，給世界上許多地方造成了越來越大的農業損失。隨

175、著貿易和旅游業不斷發展以及氣候變化和生物多樣性喪失等環境壓力日益加劇，這一挑戰在未來幾年可能會惡化。59 草地貪夜蛾（Spodoptera frugiperda,J.E.Smith）原產于美洲熱帶和亞熱帶地區，幾十年來一直是當地的主要作物害蟲。2016年1月，草地貪夜蛾首次在美洲以外地區出現，當時西非報告暴發了嚴重疫情。60目前已證實，撒哈拉以南非洲大部分地區都出現了草地貪夜蛾。草地貪夜蛾具有極強的侵入性、流動性和破壞性，給全球農業造成嚴重損失，威脅到各國的農業發展，必須重點應對。2018年，印度卡納塔克邦報告出現草地貪夜蛾，這是亞洲首次發現這種害蟲。近期，澳大利亞、加那利群島和新喀里多尼亞也

176、報告發現了草地貪夜蛾（圖24）。61 草地貪夜蛾之所以能迅速擴散，特別是在非洲，原因有很多，包括草地貪夜蛾能夠利用各種多年生植物作為宿主，溫暖的氣候條件適于其繁殖。雖然草地貪夜蛾可食用的作物多種多樣，能吃的植物更是多達350多種，62但玉米（Zea mays L.）是其首選，而玉米是非洲的主要谷物作物，也是亞洲第二重要的谷物作物。草地貪夜蛾導致的損失既包括可收獲產量減少，也包括因蟲害防控而增加的生產成本。據估計，巴西2009年共花費6億美元用于防控草地貪夜蛾。在非洲，2017年加納和贊比亞的玉米產量損失分別約為2.84億美元和1.98億美元，以此推導12個非洲國家的損失總額為25億至63億美元

177、。63 隨著草地貪夜蛾的擴散，整個撒哈拉以南非洲地區的玉米、水稻、高粱和甘蔗損失約為每年130億美元。64 測算草地貪夜蛾疫情及其對作物造成的損害由于作物種類、品種、生長周期、害蟲生命階段各異，再疊加天氣、土壤健康和影響草地貪夜蛾的生態力量等其他混雜因素，很難將作物損失和損害歸因于草地貪夜蛾。查閱公開文獻、機構報告和其他數據來源，可以發現越來越多的研究開始評估草地貪夜蛾在非洲和亞洲的影響，尤其是對其對玉米的影響已進行了多次評估。這些評估主要針對單個地塊，而全面評估或建模工作仍處于初始階段。圖24 全球草地貪夜蛾成災圖2020202120192018201720162016年前20222023資

178、料來源：作者本人對糧農組織數據和聯合國地理空間數據的解讀。聯合國地理空間網絡。2020。地圖地理數據shapefiles。美國紐約，聯合國。36 插文6（續）分析文獻數據后發現，草地貪夜蛾直接導致的玉米產量損失在0.4%至94.8%之間。各國的平均產量損失存在差異，從厄瓜多爾的15.7%到印度的45.7%不等。值得注意的是，這些損失并不包括品質下降，采用從大小不一的地塊獲得的測量數據，而且各國的觀測次數也不盡相同。不同的產量損失估算方法會生成不同的結果。例如，在津巴布韋，根據農民的感受估算2017年玉米產量損失為58%，65而根據對2018年實地數據的嚴謹分析，結果則為12%。66這意味著農民

179、可能高估了產量損失。67然而，目前尚無同一時空內此類估算結果可供對比。此外，由于地塊大小不一，差異巨大，難以采用地塊數據推導出整個國家的產量損失，因此測算草地貪夜蛾造成的全國損失十分困難。顯而易見，有必要開發和應用標準化方法，納入更多變量，有針對性地對大小不一的地塊進行采樣，并創建適當的作物模型，以支持針對草地貪夜蛾的有效干預。用損害等級量表進行測算，結果顯示，玉米籽粒產量損失往往隨著植物損害嚴重程度的增加而增加，損害等級評分每增加一個單位，產量損失就增加約10%（圖25）。一些研究報告了損害等級大于3的植株所占比例，從中能觀察到更強且具有統計顯著性的關系（圖26）。68這意味著一旦植株損害達

180、到一定水平，產量可能會受到重大影響。此外，產量損失似乎還會受蟲害侵襲水平的影響，即每株植株上的草地貪夜蛾幼蟲數量。雖然這些結果依據的是地塊層面數據，但說明不管地塊大小如何，衡量草地貪夜蛾對產量損失的影響時，還應測量作物受損程度，可能的情況下，還應測量害蟲種群水平。就草地貪夜蛾的影響建模，以估算減產可能導致的直接經濟損失 為準確估算草地貪夜蛾可能造成的經濟損失，必須考慮到草地貪夜蛾可能攻擊的所有大宗作物，而且不僅要考慮質量和數量上的損失，還要考慮貿易機會的損失。63,69以下是推薦的一個計算框架，用于估算草地貪夜蛾在無管理情況下可能造成的直接經濟損失。67(#$)=(),(,(.)+()/(,.

181、/(.+(),(,.(.)ELP=草地貪夜蛾入侵造成的潛在經濟損失YL=草地貪夜蛾造成的作物產量損失的貨幣價值（Cr）1，2nFC=草地貪夜蛾的防控成本(Cr)1,2n，即應用于每種作物的各種防控方案的成本QL=草地貪夜蛾對作物造成的質量損失(Cr)1,2n，即作物因其質量降低或喪失而損失的經濟價值該模型通過估算不同作物產量損失的貨幣價值、防控措施的成本以及作物質量下降對應的價值，計算草地貪夜蛾入侵造成的損失。事實上，草地貪夜蛾入侵仍繼續對生產率產生不利影響，小農耕作系統受到的影響尤其大，大批非洲和亞洲小農的脆弱性因此加劇。草地貪夜蛾對人類健康也會產生間接不利影響，盡管目前還沒有進行過任何系統

182、性測算。草地貪夜蛾入侵造成的其他影響包括合成殺蟲劑用量增加，蟲害防治成本增加，作物減產及農場收入減少，環境和福利問題惡化。氣候預測表明，草地貪夜蛾對農業的影響可能會在未來幾十年進一步加重。70,71這突顯出建立有效且協調有序的管理系統的必要性，包括監督、監測和響應系統。在非洲和亞洲防控草地貪夜蛾時，人們提到和用到最多的方法依然是使用合成殺蟲劑。72,73然而，使用合成殺蟲劑有種種隱患，我們需要的防控策略必須既能有效抑制害蟲，又不會損害人類健康、農業糧食生產體系的韌性和自然環境，其中包括綜合病蟲害防治框架內的基于自然的解決方案，如對草地貪夜蛾采用生物防控法。資料來源：作者本人解讀。37 插文6（

183、續）圖25 產量損失總量（比例）按植株損害等級回歸時的最佳擬合線資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。1.000.20.40.60.8-0.2產量損失（比例）葉和輪生體損害等級評分0.51.01.52.02.53.03.5產量損失（比例）=0.107+0.097 x損害等級評分 圖26 玉米產量損失（比例）回歸時植株損害等級大于3的最佳擬合線00.100.150.200.250.300.350.400.450.500.55產量損失（比例）每個地塊植株損害等級大于3的比例51015202530354045500產量損失（比例）=0.109+0.006 x受損植株比例資料來源：作者本人對糧農組織

184、數據的解讀。38第 2 部分 災害對農業的影響如上文所述，本節介紹的災害損失估算值是采用二手數據進行概率建模得出的。在理想的情況下，可通過問卷收集此類信息，以便獲得國家和國家以下各層級關于災害損失的統一信息。此類評估有一些成功經驗（見插文5和插文6）。雖然目前沒有標準化規則，但以下插文中的案例研究可提供參考信息，用于制定相關規則。2.3.2災害導致糧食供給中營養素損失眾所周知，災害和危機會對糧食安全產生影響，對營養的影響更是巨大。它們還會通過其他途徑影響營養，特別是給食物及其所含營養素造成損失，因而不利于健康膳食。種植業和畜牧業的全球損失可轉換成人類所損失的相對應的能量和九種微量元素數值。將損

185、失表示為在總需求量中所占百分比的做法有助于了解災害和危機造成的糧食供給不足問題可能在多大程度上影響我們滿足人口營養需求的能力。必須強調，此處的重點是可供量，而不是因災害造成的消費模式變化。要評估消費量損失了多少，需要有全面和具體的數據，但目前此類數據十分有限。必須認識到，糧食供給中的能量和營養素量并不一定等于個人攝入的量。為衡量能量和營養素損失情況，我們采用食物成分數據，74將農業生產中的估算損失轉換為九種維生素和礦物質（鈣、鐵、鋅、維生素A、維生素B1、維生素B2、維生素C、鎂和磷）以及能量的營養素損失，隨后采用人口估計值將這些值轉換為人均日均營養素損失值。我們依據每種營養素的每日平均需求估

186、算量p，將損失值表示為占成人需求量的百分比q。75,76,77,78 圖27顯示，在全球范圍內，過去31年種植業和畜牧業子部門的災害估算損失平均約為人均日均147千卡，分別相當于男性和女性平均能量需求量的約6%至7%（圖28）。過去三十年，能量減少量相當于約4.55億人（約4億男性或5億女性）的年需求量。谷物的能量和多種營養素損失最多（圖27），包括鐵、鋅、鎂、磷、維生素B1和維生素B2。谷物制品是許多地區的主食，也是這些營養素的重要來源。蔬菜損失的主要是維生素A。這突出說明蔬菜是這種必需維生素的重要來源，而這種維生素對視力、免疫功能和整體健康至關重要。水果和堅果，還有塊根類，損失的主要是維生

187、素C。這些食物組被公認富含維生素C，而維生素C是一種對免疫功能和膠原蛋白合成很重要的抗氧化營養素。奶類和蛋類損失的是鈣、維生素A和維生素B2。這幾類食物以其鈣含量聞名，對強健骨骼和牙齒至關重要。奶類和蛋類還能提供對視力和免疫功能至關重要的維生素A以及對能量的產生至關重要的維生素B2。與需求量相比，鐵、磷、鎂和維生素B1的營養損失似乎特別突出（圖28）。鈣、磷和維生素A的損失百分比對男女而言是相似的，但其他營養素的情況則不同?？紤]到女性的需求量更大，鋅、鎂、維生素B1、維生素p估計平均需求量指能滿足50%健康人群（每日）需求所需的量。q具體需求量如下：鈣：男女均為800毫克；鐵：男6毫克，女8.

188、1毫克；鋅：男9.4毫克，女6.8毫克；鎂：男350毫克，女265毫克；磷：男女均為580毫克；維生素A，視黃醇活性當量：男625微克，女500微克；維生素B1：男1.0 毫克，女0.9毫克；維生素B2：男1.1毫克，女0.9毫克；維生素C：男75毫克，女60毫克。3940災害對農業和糧食安全的影響 圖27 各類食品人均能量和營養素估計每日損失總值（1991-2021年）27.5 mg1.6 mg1.1 mg50.3 mg127.8 mg11.3 RAE mcg0.16 mg0.07 mg5.1 mg147 kcal0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%鈣鐵鋅鎂磷維

189、生素A維生素B1維生素B2維生素C能量人均每日損失值谷物肉和肉制品豆類蔬菜咖啡、茶、可可、香料作物奶類和蛋類塊根類水果和堅果油料糖料作物資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。圖28 能量和營養素估計每日損失值占人類需求量比例（1991-2021年）男性女性051015202530鈣鐵鋅鎂磷維生素A維生素B1維生素B2維生素C能量百分比資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。41第 2 部分 災害對農業的影響 圖29 各區域能量和營養素估計每日損失值占男性需求量比例（1991-2021年）圖30 各區域能量和營養素估計每日損失值占女性需求量比例（1991-2021年）0501001502002

190、50鈣鐵鋅鎂磷維生素A維生素B1維生素B2維生素C能量百分比亞洲美洲歐洲非洲大洋洲020406080100120140160180百分比鈣鐵鋅鎂磷維生素A維生素B1維生素B2維生素C能量亞洲美洲歐洲非洲大洋洲資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。災害對農業和糧食安全的影響B2和維生素C對女性的潛在營養影響更為重要，這些營養素的損失在估算平均需求量中所占百分比要比男性高1%至5%。鐵是唯一一種潛在損失對男性的影響比女性大7%的營養素。在區域層面，估計因災害減產而造成的營養損失在亞洲和美洲約為31%，在歐洲約為24%，在非洲約為11%，在大洋洲約為3%。但

191、結合各區域人口的能量需求量來看，損失在大洋洲尤為突出，約占50%，其次是美洲，約占15%，歐洲約占13%。在非洲和亞洲，災害造成的需求損失比例要低得多，分別約為3.5%和4.5%。值得注意的是，僅非洲的估算損失就相當于4350多萬男性或5440多萬女性的日均能量需求量。如圖29和圖30所示，大洋洲的損失占日均需求估算量的百分比最大，男性和女性的鐵、鎂、磷、維生素B1的損失占日均需求估算量的百分比均超過100%，女性的鋅損失百分比也超過100%。這里考慮的是營養素可供量損失，而非實際攝入量損失。雖然大洋洲的營養損失低于其他區域，但其人口相比之下較少，而且糧食出口量很大。這導致大洋洲人均日均營養素

192、損失較高，因此損失在平均需求估算量中所占百分比極高。以鐵為例，大洋洲的人均日均損失估計為12.7毫克。損失絕對值似乎并不令人擔憂，但它對男性而言為需求量的212.5%（6 毫克/日需求量），對女性而言則為157.4%（8.1毫克/日需求量）。最后，由于缺乏對損失的系統性估算，在評估可供量減少時未包括魚類和水生食物，這一點可能非常重要，因為此類食物是特定營養素的重要來源。同時，如果具備此類細分數據，那么在評估特定國家的糧食供給可供性時，就能顧及具體背景r。nr例如，如果具備更精細的數據，就有可能評估當特定背景下某種營養素供應充足時，出現一定比例的損失是否屬于輕微損失，或者當這種營養素在當地飲食結

193、構中較為稀缺，是否會構成嚴重的公共衛生問題。插文7 估算災害導致的營養素可供量減少根據1991-2021年災害對全球農業生產造成損失的估算結果，我們可以計算出卡路里和九種微量元素的營養損失，即全球食品供應量中減少的可供量。我們將因災造成的作物和牲畜產品損失與全球營養價值換算表（包括鈣、鐵、鋅、維生素A、維生素B1、維生素B2、維生素C、鎂和磷）中相應的營養價值進行比較，同時考慮到可食用系數，再將1991年至2021年的營養損失總量除以世界人口和該時間段的天數，就能將數值轉換為每人每天因災損失的能量和營養素平均數值。所采用的國家人口數據來自糧農統計數據庫。用每種營養素的每日人均損失量除以成年男性

194、和女性的每日平均需要量，可以將結果表示為人體對這些營養素的需求量的百分比。資料來源：作者本人解讀。42第 2 部分 災害對農業的影響2.4衡量對林業和漁業及水產養殖業的影響本節介紹有關林業和漁業及水產養殖業子部門的案例研究，而由于可用數據有限，無法對極端事件造成的損失開展類似于第2.3.1節中針對種植業和畜牧業的系統性評估。數據不足的原因是缺乏基準數據，且這兩個子部門中災害與生產率之間存在復雜的關系，因此很難確立一個無災害的虛擬情境。就海洋漁業而言，要將各國產區與災害發生地聯系起來也是一項挑戰。因此，只能借助已發表的文獻和具體案例分析中的傳聞實證了解林業、水產養殖業和漁業災害損失的重要性和相關

195、性。下一小節將概述對世界各地森林的健康和可持續性構成威脅的兩種最嚴重危害 野火和蟲害。它將簡要介紹該子部門在數據收集方面面臨的挑戰，并提出一種可用的損失估算方法。最后一小節審視漁業及水產養殖業子部門遭受的損失，概述這方面災害影響的特性。2.4.1林業：野火和蟲害對森林的影響森林極易受到災害和氣候變化的影響，但也在減少和減緩風險方面發揮著關鍵作用。停止砍伐森林和擴大森林覆蓋率是具有成本效益的解決方案，可減緩氣候變化，每年減排50億噸二氧化碳當量（約占年總排放量的11%）。這種做法還有助于增強生物多樣性，同時提供生態系統服務，從而提高人類和生態系統面臨極端事件時的適應能力和韌性。5與此同時，世界各

196、地的森林還受到多種自然危害的威脅，包括野火、蟲害、疫病、干旱、風暴、洪水和滑坡。頻發而嚴重的災害可能導致森林退化和損失，削弱森林儲存碳、適應氣候變化和支持脆弱生計的能力。影響林業部門的大多數危害由氣象因素（如溫度和降水模式）、長期氣候變異以及人類影響（土地利用方式變化、土地管理做法和通過國際貿易引入入侵物種）造成。評估和減少森林風險對于幫助各國實現氣候減緩和適應目標至關重要，但目前對森林退化的有效監測仍處于早期階段。在2020年全球森林資源評估報告中，僅58個國家（占全球森林面積的38%）報告了對森林退化面積的監測情況。79由于各國采用的損失和損害評估方法不一致、方法應用不足以及缺乏對所有影響

197、的全面覆蓋，收集有關森林影響的數據頗具挑戰性。很顯然，我們需要更好的數據和綜合風險管理方法。以下各節將闡述影響森林部門的兩種最重要危害：野火和蟲害?；馂氖窃S多陸地生態系統的重要組成部分，其影響可能是有益的，也可能是不利的。與氣候條件一樣，火災也是影響全球植被狀況的主要因素，80,81也會構成嚴重威脅。失控的荒野火災（野火）會產生嚴重負面影響，包括二氧化碳排放、林產品和生產率破壞、景觀退化、人類生命、建筑資產、生物多樣性和棲息地遭受損失以及生計遭到破壞。82任何一個有植被覆蓋的區域或國家都無法避免這種風險。81降低野火風險和管控其破壞性影響是全球范圍內一個越來越重要的問題。貿易、運輸和人類的流動

198、一直呈指數級增長，而與此同時，害蟲、病原體、脊椎動物和植物等非本土入侵物種已對森林構成了越來越大的威脅。入侵物種目前被認為是導致生物多樣性喪失的最主要原因之一，特別是在某些島國。83蟲害每年破壞大約3500萬公頃森林。83入侵物種，特別是害蟲和疾病病原體，會43災害對農業和糧食安全的影響影響樹木生長和生存，降低木材質量，并對其他生態系統服務造成影響。入侵植物物種會與本土物種競爭并阻礙后者的再生，從而對森林造成危害。本地物種也會在氣候變化誘導下或由于寄主植物防御能力減弱而加重影響。這會改變植物群的組成和結構。由于氣候變化和森林管理不善的影響，許多國家正在面臨小蠹等本土害蟲的暴發?；馂暮蜕衷诨囊?/p>

199、和城市結合部人口密度不斷上升的情況下，野火正對環境、野生動物、人類健康和基礎設施造成越來越大的破壞。84每年約有3.4億至3.7億公頃的地球表面被野火燒毀。85,86數據顯示，僅2021年就有近3.91億公頃土地（包括2500萬公頃林地）被 燒毀。87受傳感器分辨率（意味著小型火災可能無法被發現）、時間段覆蓋問題和云層等技術限制，實際過火面積往往被低估。Chuvieco等人利用20米空間分辨率的哨兵2號衛星數據，計算出撒哈拉以南非洲的過火面積要比中分辨率成像光譜儀（MO-DIS）（500米）估計的大120%。88這意味著，全球過火面積分析中尚未考慮到中分辨率成像光譜儀未能涵蓋的火災。人口結構、

200、氣候和土地利用方式的變化正在促使野火變得愈加頻繁和猛烈，以往未受野火影響的地區也正面臨野火的威脅。89與2000年相比，預計2030年全球極端火災事件的發生率將增加14%，到2050年將增加30%，到3000年將增加50%。氣候變化和未來的火災氣象將是加劇野火的最主要因素，其次是土地覆蓋情況變化、閃電活動和土地利用方式。90 氣候變化主要由化石燃料燃燒釋放的溫室氣體引起，對火災環境產生了重大影響。91野火會加快碳循環的正反饋環，讓我們更難阻止氣溫上升。根據衛星對活躍火災的觀測，2021年野火在全球共排放了64.5億噸二氧化碳，比2020年歐盟化石燃料總排放量高出148%。根據政府間氣候變化專門

201、委員會最近的調查結果，在一些區域，更熱、更干燥、更多風的天氣越來越頻繁，如果各國不履行并超過他們根據巴黎協定做出的承諾，這種天氣將繼續增加。5 國際消防界中許多成員已認識到，在越來越困難的火災天氣條件和在氣候變化影響下火災季節延長的情況下，火災管理已成為一個日益嚴重的問題。83圖31顯示的是2000-2021年間的過火面積、火災次數和二氧化碳排放量。圖中無法看出明確趨勢，但值得注意的是，全球野火信息系統（GWIS）數據集以MODIS傳感器（500米分辨率）為準，而全球數據分析中并沒有反映地面的具體情況。圖中顯示，非洲的火災數據明顯高于其他各大洲，全球約70%的野火發生在撒哈拉以南非洲地區，其次

202、是澳大利亞和南美洲，占比21%。85 此前各國報告的年均森林過火面積（2002-2012年）估計約為6700萬公頃，相當于全球森林總面積的1.7%。86然而，全球野火信息系統的2002-2019年92全球火災數據集顯示，平均有1.769億公頃森林被燒毀，占全球森林總面積的3.6%，占全球過火面積的42.9%。據Van Lierop等人稱，86森林過火面積的全球分布情況以及各區域被燒毀的林地占總林地的百分比如下：南美洲，3500萬公頃（4%）非洲，1700萬公頃（2.5%）大洋洲，700萬公頃（4%）北美洲和中美洲，500萬公頃（0.7%）歐洲和亞洲北部，500萬公頃（0.3%）864445第

203、2 部分 災害對農業的影響 圖 31 野火造成的過火面積、火災次數和二氧化碳排放相關歷史數據（2000-2021年）資料來源：全球野火信息系統，https:/gwis.jrc.ec.europa.eu/百萬公頃035030025020015010050過火面積200020052010201520202021百萬公頃045403530252015105林地過火面積200020052010201520202021千035030025020015010050火災次數十億噸二氧化碳045403530252015105二氧化碳排放2003200520102015202020212000200520102

204、01520202021非洲亞洲歐洲北美洲大洋洲拉丁美洲及加勒比災害對農業和糧食安全的影響2002-2019年（國家層面火災統計的最新時段），近58.6%的火災發生在46個最不發達國家，盡管它們僅占全球植被面積的14.2%，包括農田和自然植被。這表明火災風險、低收入和資源管理狀況之間存在關聯。從其中33個最不發達國家看，似乎非洲的貧困與火災關聯度最明顯，盡管中美洲和南美洲國家也有這種情況。2002-2019年全球野火信息系統數據集顯示，非洲最不發達國家有1.46億公頃森林被歸類為被燒毀林地（包括開放和封閉的森林），占全球所有森林火災的82.6%。這可能是土地覆蓋分類法造成的假象（例如，有樹的稀樹

205、草原被歸類為開放森林）。但毫無疑問，其中包括一些由草原/灌木林和農田上的火蔓延到森林而燒毀的森林覆蓋物。與野火有關的損害和損失包括負面生態影響（植被和生物多樣性喪失、土壤流失、土壤肥力下降）和社會經濟損害（死亡、生計、農業、生產率、糧食安全、人類健康、水安全和基礎設施/資產等方面的損失）。93目前沒有統一一致的全球數據庫對火災的社會經濟影響甚至滅火成本進行報告，而許多政府也沒有定期評估和記錄此類信息或公布此類信息。94 通過減災行動來解決發生火災的根源有助于避免重大損失。綜合火災管理（IFM）旨在讓景觀和生計具有韌性和可持續性。為實現這一目標，這種方法要全面考慮火災管理的生態、社會經濟和技術各

206、方面。將重點放在減少野火風險是正確的方法，但必須將火災本身作為一種管理工具。在一些火災報告中，美國一些被歸類為極端野火事件的火災被認為是由于在已適應火災的生物群落中實行滅火政策而導致森林過密的結果。94類似的情況也發生在其他國家。我們應抓住機會，利用當地的傳統火災管理知識和經驗來建立更健康的火災管理制度。一個有助于系統性評估、規劃和管理火災的綜合火災管理框架目前已經形成，成為糧農組織林火管理戰略的一部分。95該框架側重于五個R，即：審查和分析、減少風險、防備、應對和恢復。采用綜合火災管理方法和五個R，同時利用研究人員、從業人員、土著和傳統社區的經驗、知識和良好做法促進對話，有助于降低人類和景觀

207、的脆弱性。森林入侵物種和本土蟲害暴發造成的影響 入侵物種對森林的破壞可能是個經濟災難，但由于相關信息缺失，無法量化其對全球經濟的影響。96數據不足的一個主要原因是難以確立閾值，用于判斷本來可容忍的害蟲水平何時演變為蟲害。其他問題包括計算森林的破壞程度和估算受損樹木和植物種群的貨幣價值。經濟成本包括木材損失、樹木更新、生態系統服務變化、蓄水、管理成本以及減緩氣候和碳相關損失。此外還有社會經濟影響，如對公共衛生的影響、依賴生產性森林的當地社區的收入損失以及森林的文化和社會意義，這些都很難從經濟角度量化。然而，目前很少有人研究如何量化病蟲害對森林生態系統服務和當地社區造成的影響。當前有關病蟲害造成破

208、壞的報告均基于受損土地面積、樹木死亡數量或經濟影響，缺少統一一致的影響報告系統。就大規模疫情而言，依據土地面積評估小蠹等害蟲造成的損害相對容易。但這種方法不適46第 2 部分 災害對農業的影響用于導致被非宿主包圍的單顆樹木死亡的害蟲和病原體?？傮w而言，關于蟲害和疾病暴發的數據十分有限，特別是在發展中國家。此外，現有數據主要集中在人造林上。盡管許多國家都報告過森林減少和枯死的問題，但仍缺乏準確的調查數據。澳大利亞、中國、一些中美洲國家、新西蘭、美國和英國都報告過最近由入侵物種、本土害蟲和病原體造成的損失。美國農業部林業局在年度報告中介紹了美國主要森林病蟲害狀況。森林病蟲害造成的樹木死亡率每年都在

209、變化，但2009年報告的死亡面積超過1180萬英畝（480萬公頃）。97相比之下，同年受林火影響的有590萬英畝（240萬公頃）。2018年，美國有600多萬英畝（240萬公頃）樹木死于病蟲害，比2017年報告的數字減少了約260萬英畝（100多萬公頃）。據美國估計，全國所有入侵性森林害蟲每年造成的經濟損失為42億美元。98最近對特定物種組的研究表明，實際成本甚至更高。美國估計2019年由15種最具破壞性的非本土森林害蟲導致樹木死亡率上升，從而帶來生物量損失。該研究發現，樹木的總死亡量相當于每年553萬噸碳。99 在其他地方，Turner等人得出結論，預計到2070年新西蘭一種新的森林害蟲帶來

210、的相關經濟損失凈值為38億至203億新西蘭元。100英國由入侵物種造成的經濟損失估計每年為17億英鎊（超過22億美元）。101在伊朗，黃楊蛾（Cydalima perspectalis）和黃楊枯萎?。–alonectria pseudona-viculata）影響了約8萬公頃的天然黃楊林（Buxus hyrcana）。792015年，澳大利亞卡奔塔利亞灣南部海岸的紅樹林枯死面積約為7000至10000公頃，分布在長達700公里的海岸線上。這是紅樹林生態系統有史以來與氣候異常有關的最大規?？菟朗录?。102 其他值得注意的例子是瘤蛾毛蟲（Ura-ba lugens）2010年至2011年間大規

211、模暴發使澳大利亞西部約25萬公頃的赤桉（E.marginata）嚴重落葉，盡管此后森林已經恢復。103在維多利亞州東北部，2011年以來每年有高達3000公頃的人造林因松針褐斑?。ㄓ伤舍樅职卟【穑┒枰_展防治。2016年底，澳大利亞西部受疫霉菌影響枯死的公有原生森林累計總面積達27.4萬公頃。102據估計，澳大利亞軟木林場因樹蜂造成的損失和防治成本約為3500萬澳元。104自2004年發現家天牛以來，在根除和防治家天牛方面也投入了類似金額。105在南非，每年有12301公頃人造林受到害蟲和/或病原體的影響。南方松甲蟲（Dendroctonus fronta-lis）是美國東南部、墨西哥和

212、中美洲松林中最具破壞性的本土害蟲。1092002年美國南部和東北部地區526萬公頃松林受到這一蟲害影響，而此后其傳播率一直保持在低水平。在墨西哥和中美洲，最近一次的暴發發生在洪都拉斯（可能與中美洲松甲蟲有關），2014/15年共造成約50萬公頃樹木死亡。110 2019年，多米尼加暴發了前所未有的美雕齒小蠹（Ips calligraphus）疫情，111影響了8000多公頃本土和外來品種松林。112 然而，2000年以來造成北美松林損失最多的小蠹類物種一直是山地松甲蟲。據加拿大政府記錄，始于20世紀90年代初的山地松47災害對農業和糧食安全的影響甲蟲疫情已影響了不列顛哥倫比亞省1800多萬公頃

213、松林。截至2012年，可銷售松木量共減少了約7.23億立方米（53%）。1082010年，調查發現，山地松甲蟲導致美國西部各州超過680萬英畝森林死亡。97 與所有計劃一樣，此項工作中也難免存在不足和需要改進的地方。如上文所述，一個主要問題是缺乏統一一致的數據，不僅是關于入侵物種和本土物種所造成損失的數據，還有關于各國如何減輕損失和損害的數據。為了更好地評估、重視和應對入侵物種和本土物種對森林的影響，必須通過實地調查、問卷調查以及衛星和遠程圖像等技術收集全球、國家和地方各層級的統一信息。插文8 影響森林的兩種害蟲松材線蟲 松材線蟲被認為是最具破壞性的松樹害蟲之一，106對葡萄牙的人工林以及中國

214、、日本和韓國的原生林造成了嚴重破壞。韓國林務局稱，1988年至2022年間，韓國共有1200萬棵松樹因松材線蟲死亡。日本林業局報告稱，日本每年因松樹萎蔫病損失約30萬立方米松樹。107 同樣，中國受松材線蟲病影響最大的地區是東部和南部，這兩個地區的經濟損失占全國經濟損失的79.9%（表2）。松甲蟲 松甲蟲是存在于世界各地林區的一個自然物種，同時也可能是主要的破壞因素，特別是在樹種多樣性低、密度高和環境壓力大的針葉林中。近幾十年來，在中美洲和北美洲以及歐洲，數百萬公頃樹木因松甲蟲而死亡。在白俄羅斯，2016至2021年間，松甲蟲共造成3600萬立方米的松木損失。在加拿大，受山地松甲蟲（Dendo

215、ctronus ponderosae）侵擾的森林面積持續減少，從2009年的近900萬公頃減至2019年的35.7萬公頃。108 表2 中國的松材線蟲病省份經濟價值（十億元人民幣）占全國總經濟損失的比例%浙江2.1426.8廣東1.8122.7江蘇1.2215.3資料來源：Zhao,J.、Huang,J.、Yan,J.和Fang,G.。2020?！?998-2017年間中國大陸松材線蟲病造成的經濟損失”。森林，第11（10）期：第1042頁。doi.org/10.3390/f11101042資料來源：作者本人解讀。48第 2 部分 災害對農業的影響估算林業的損失和損害 災害會對森林產生多方面的

216、影響，需要收集各種各樣的數據和指標，才能從各個方面評估損失和損害（表3）。與估算對木材生產的影響相比，對生產性資產（如設備）的直接影響最容易衡量，因為估算對木材產量的影響需要區分受影響木材的成熟度和價值。在一些國家，小規模生產者的生計可能會因森林資源相關收入減少而受影響，包括木材生產以及薪材、水果、蘑菇、鮮花和娛樂活動等非木材林產品。117 要了解對生計的次級影響，需要對家庭層面調查問卷獲取的記錄和數據進行評估。如上文所述，目前缺乏用于評估災害對生態系統服務影響的標準化方法。一些災后需求評估試圖通過制定指標和針對生態系統損失確定貨幣價值來填補此項空白。118某些危害的影響，如蟲害造成的貿易中斷

217、，不僅僅會影響林業，還會對森林相關收入產生直接影響。評估林業部門大規模災害后木材損失時，一個重要方面是很大一部分受損木材通?？梢該尵壤?。災后樹木被毀不一定會導致木材產量下降。相反，由于市場供應的木材比平時更多，木材銷量在災后會立即增加。對多個國家和年份的災害和木材生產進行大規?；貧w分析時，損失延后的問題會帶來挑戰。在被搶救利用的木材被出售且木材產量未能恢復正常之后，才可能在更長的時間段內觀察到災難給木材生產 插文9 松甲蟲在洪都拉斯造成的破壞過去20年，史無前例的南方松甲蟲疫情導致洪都拉斯超過58萬公頃的樹木死亡。109洪都拉斯的土地面積約為1100萬公頃，其中450萬公頃（占國土面積41%

218、）為森林，約60%的森林面積為松樹林。1962年至1965年，超過200萬公頃森林受災，原因是林木過度蓄積導致南方松甲蟲暴發、野火和長期干旱。據估算，1964年的南方松甲蟲疫情以每月15萬公頃的速度蔓 延，113迄今為止仍是洪都拉斯最具破壞性的一次南方松甲蟲疫情。1982年至1983年，洪都拉斯暴發了一次嚴重的南方松甲蟲疫情，主要集中在約羅地區的卵果松（P.oocarpa）次生林，114超過8000公頃的幼齡松樹受災死亡。1982年疫情暴發后，洪都拉斯針對松甲蟲制定了有效的森林害蟲防治方案。1984年至1998年，通過及早發現和及時采取防治措施，特別是“砍伐后留下”法，將損失保持在最低水平。1

219、15 然而，1998年至2003年，南方松甲蟲疫情再次暴發，導致約45885公頃的松林死亡。116疫情造成240萬立方米木材死亡，其中僅17%（403000立方米）有殘余利用價值。2014年暴發了另一次南方松甲蟲嚴重疫情，由于防治行動不夠及時，最終有50萬公頃卵果松松林受災，110疫情在2017年才有所緩解。北美洲和中美洲本土松甲蟲和加勒比地區外來松甲蟲疫情預計會定期發生，特別是在樹齡較老且無人管理的森林和人工林中。資料來源：作者本人解讀。49災害對農業和糧食安全的影響帶來的實際損失。要估算對森林生產率的這種長期影響，需要根據具體情況下的供求特征進行產量分析。這種方法并非在全球各地均可適用，正

220、因為如此，目前大多數研究在評估災害對林業的影響時，都側重于特定災害，而有關這些災害的精確數據都是事后根據能獲取的本地數據收集的（表3）。糧農組織一直在推廣一種收集數據和計算損失和損害的具體方法，以更好地估算災害對林業造成的損失并使之標準化。這一方法為我們提供了評估森林資源的工具，可區分成熟的可銷售用材林（立木）和受損時尚未達到輪伐年齡的用材林的 價值。木材的單位市場價值可用于計算可銷售木材遭受的損失，而四種估價技術可用于估算銷售前木材損失的價值，即可比銷售額、重置成本、內部收益率和收入法。非木材林產品產生的收入是森林資源的第三個方面，包括所有與旅游、狩獵或其他林產品相關的活動。在這一類別產生的

221、年收入 表3 災害對林業產生的各方面影響影響類別 受損害/損失 數據和指標 直接影響 木材生產 受影響或受損的所有成熟木材或立木價值 受損時所有未達到特定輪伐年齡的用材林現值 火災后被搶救利用和銷售的木材現值生產性資產 受損的資產存量（圍欄、設備）受損資產現值 生計 受損的房屋、道路和其他基礎設施 森林所有人/管理人保存的非木材林產品相關歷史記錄，如薪材、水果、蘑菇、鮮花和娛樂活動117 森林生態系統和生物多樣性 受影響的生態系統面積 受損的生態系統資產估值 生態系統恢復時間 對該時段生態系統服務所受損失的確定和估值 環境資產有效恢復的重建需求（病蟲害防治、清理殘留物、生態調查等）間接影響 人

222、類健康（野火）吸入煙氣造成過早死亡 對社會進程和功能的破壞（野火）陸運和空運中斷 火災中和火災后停工停產 從長遠看降低景觀的旅游和美學價值或住房價值 出口市場貿易量損失以及進口限制（蟲害）實行貿易限制措施 資料來源：作者本人解讀。50第 2 部分 災害對農業的影響基礎上，可通過評估受損森林面積的比例和用材林的輪伐年齡來計算損失估算值?？紤]到一部分森林資源可以在災害后被搶救利用，這部分估算值將從收入損失估算值中扣除。2.4.2漁業及水產養殖業：多種風險和災害影響世界各地漁業及水產養殖業的可持續性正因災害頻率和強度不斷增加而受到威脅。漁業及水產養殖業具有重要意義，能為世界上一些最脆弱和處境不利的社

223、區保障糧食安全、營養和生計。截至2020年，全球有5850萬人從事捕撈漁業（3800萬人）和水產養殖業（2050萬人）。119其中84%在亞洲，21%是女性。119約6億人，包括自給生產和次級部門勞動者及其家屬，至少在一定程度上以漁業和水產養殖業為生，約占全球人口的7.5%。野生捕撈漁業和水產養殖業容易受到多種突發性和緩發性災害的影響，包括風暴、海嘯、洪水、干旱、熱浪、海洋變暖、酸化、缺氧、降水及淡水供應中斷以及海岸地區鹽水入侵。120捕撈漁業面臨的一個關鍵生態系統風險因素是海洋熱浪的強度和頻率不斷增加，威脅到海洋生物多樣性和生態系統，使極端天氣更有可能發生，也對漁業及水產養殖業產生不利影響。

224、在水產養殖業中，短期影響可能包括生產和基礎設施受損、疾病、寄生蟲和有害藻華風險增加。長期影響可能包括野生魚種減少以及降水量減少導致對淡水的競爭加劇。動物健康面臨的風險也在增加，例如病原體的發生和毒力發生變化，或正在養殖的生物體對病原體和感染的易感性發生變化。極端事件和氣候變化會直接影響野生魚類的分布、豐度和健康以及水產養殖過程的可行性和種群。它們會加劇過度捕撈等人類活動帶來的其他壓力，從而進一步影響漁業的環境和經濟可持續性。除自然危害外，技術災害（如化學品和石油泄漏）、沖突和復雜的緊急情況也會影響漁業和捕魚社區的生存能力。漁業還面臨災害造成的各種直接和間接影響，包括人口流離失所和遷徙、海平面上

225、升對沿海社區和基礎設施的影響以及熱帶風暴頻率、分布或強度的變化。所有這些緊急情況都會對魚類生產構成嚴重挑戰，并導致價值鏈中斷，對人們的福祉和生計產生不利影響。漁業部門正受到燃料等投入品價格上漲、食品成本上升、人口變化和貿易限制措施（如2019冠狀病毒病疫情期間實施的貿易限制措施）的嚴重影響。影響漁業的災害發生在陸地和水的交界處，可單獨、連續（例如2021年湯加火山噴發引發的海嘯）或同時發生，并且往往具有相互放大的作用。漁業社區、港口、市場基礎設施和水產養殖設施通常位于海岸以及河流和湖泊沿岸，很容易受到各種水文和氣象威脅的影響。氣候變化、變異和極端天氣事件正在進一步加劇海洋和淡水環境中捕撈漁業和

226、水產養殖業的發展可持續性所面臨的威脅。與此同時，災后迅速恢復捕撈漁業活動可以提供營養豐富的食物和就業機會，同時還可快速讓社區恢復正常經濟活動。災難發生后，漁船經常被用來交易糧食、材料和運送保障糧食安全和生計的人員。在發生沖突和復雜緊急情況時，漁業可以在國51災害對農業和糧食安全的影響內流離失所者和難民流動時，發揮重要作用，保障他們以及當地居民的糧食安全和生計。由于缺乏有針對性的脆弱性評估，同時并不確定對商業化漁業的影響，漁業適應極端事件和氣候變化所帶來影響的能力因此受到阻礙，特別是對身處熱帶的國家而言。氣候變化預計將對關鍵糧食生產部門產生深遠影響，而熱帶地區預計將遭受損失，特別是在漁業部門。例

227、如，到2100年，預計一些熱帶地區海洋中的可捕撈生物量可能會減少40%。模擬研究表明，氣候變化已使近一半研究對象海域中的魚類種群有所減少。升溫1.8C帶來的影響將導致魚類種群無法自我修復，再加上過度捕撈已超過可持續水平，其結果估計將導致全球魚類種群減少35%以上。下文各節將討論災害對漁業及水產養殖部門的影響，同時介紹有關災害對漁業及水產養殖部門所造成影響的各國案例。南非的干旱、洪水和有害藻華南非的漁業和水產養殖部門面臨著氣候變化和相關災害事件帶來的巨大影響，危及到無數民眾的生計，尤其是那些易受糧食不安全影響、生活貧困或依賴該部門謀生的人。121,122 藻類是生活在海洋和淡水中的簡單光合生物，

228、一旦生長失控，就會形成有害藻華，對人類、魚類、貝類、海洋哺乳動物和鳥類產生有毒或有害影響。全球范圍內有多種藻華，由帶有不同毒素的各種藻類引起。南非沿海水域缺氧促使赤潮或藻華形成，對漁業和水產養殖業構成嚴重威脅。有害藻華是由于一組被稱為甲藻的浮游藻類不斷積累和腐爛而形成。腐爛會導致缺氧，從而導致海洋物種死亡。123在南非西海岸，赤潮會定期出現，而在該國東海岸，赤潮則較難預測。124 2021年3月，南非西海岸發生了500噸西海岸巖龍蝦“集體出逃”事件。125出逃是一種經常發生的事件，其特征是龍蝦因當地赤潮造成缺氧而逃離海洋，死在海灘上。126雖然1997年龍蝦逃離數量估計為2000噸，127但考

229、慮到該物種的種群狀況（估計為原始水平的1.9%），2021年的事件仍被視為影響巨大。128鑒于當地小規模漁民發現大多數死亡的龍蝦體型較小，因此這一事件尤其令人擔憂。除赤潮引發龍蝦出逃外，人們還發現有幾種魚類擱淺或出現在它們常見棲息地以外的淺水區。此外，大多數龍蝦捕撈者、傳統延繩釣漁民和商業化延繩釣漁民都無法進入近岸漁場。雖然一些漁民成功捕獲到出逃的龍蝦，完成他們的許可總捕撈配額，很多漁民卻由于赤潮導致捕撈天數減少，在捕撈季結束前無法完成配額。因此，赤潮已導致許多家庭收入減少，這一事件可被視為給小規模漁民帶來了經濟損失。菲律賓臺風影響相關數據1990年以來，菲律賓共遭受了565起災害事件的影響，

230、造成的損失估計為230億美元。據報道，該國約85%的生產極易受災害影響，而50%的領土面臨經濟風險。沿海居民，特別是小規模貧困創業者，如漁民和貝采集者，最容易受到沿海洪水、海岸侵蝕和鹽水入侵的影響。盡管漁業和水產資源局收集了有關災害對漁業部門影響的具體信息，但與其他農業子部門相比，漁業和水產養殖部門在國民經濟中的重要性以及作為許多民眾重52第 2 部分 災害對農業的影響要生計來源的重要性并沒有充分體現在政府的撥款數額中。例如，對于受臺風奧德特（2021年12月）影響的四個地區，漁業和水產養殖部門得到的撥款僅相當于用于救濟一個地區稻農的資金的四分之一。因此，漁業和水產資源局經常不得不填補漁業和水

231、產養殖部門所需財政救濟金的缺口。此外，現有數據似乎未充分反映在需求評估報告中。從過去五年里襲擊菲律賓的三次大臺風，即2019年的臺風北冕129、2020年的臺風天鵝130和2021年的臺風雷伊131的需求評估報告中，就可以看出有必要更好地突出對漁業和水產養殖界的影響，包括該部門的特定需求和優先重點。雖然評估給出了作物的損害和損失估算值，但沒有或很少報告漁業和水產養殖部門的相關數字。報告提供了一些有關臺風雷伊給漁業帶來影響的信息，可能說明人們正在努力重視對該部門的影響。在水產養殖業中，網箱占損失總值的63%，而在捕撈業中，漁船遭受的損失最為嚴重（圖32）。對漁業而言，三個地區共2126名漁民因海

232、藻、遮目魚、羅非魚和蝦類生產（網箱和池塘）受災而遭受了350萬美元的損失。對漁業及水產養殖業而言，漁民在臺風過后無法繼續捕魚，因為他們失去了設備和漁具。132糧農組織觀察到的漁業及水產養殖業損失更為嚴重，達39.7億菲律賓比索（7940萬美元）。131湯加火山噴發2022年1月15日，湯加的洪阿哈阿帕伊海底火山噴發，全世界都有震感?；鹕絿姲l導致兩個事件：火山灰云的沉降和海嘯，兩者都對漁業生產和生計產生了潛在影響。湯加漁業部于2022年2月編寫的初步災害評估報告重點關注的是對小型金槍魚和笛鯛捕撈船及其發動機和設備等漁業相關資產的損害。漁業及水產養殖子部門的損失總額估計為460萬美元。由于該報告只

233、分析了損害情況，漁業部和糧農組織又合作開展了第二次評估，以進一步調查所造成的損失、經濟損失和恢復需求。如果將經濟損失包括在內，那么2022年1月的洪阿哈阿帕伊火山噴發以及相關海嘯估計給湯加漁業及水產養殖部門造成了730萬美元的損失（表4）。本次評估未考慮火山灰沉降的影響，因為火山灰云沉降物造成的物理影響估計相對較小。2020-2021年，漁業部門在湯加國內生產總值中占比2.1%。133根據世界銀行數據，2020年其國內生產總值為4.8883億美元，134因此漁業部門產值約為1030萬美元。據估計，漁業及水產養殖部門的損失和損害總額約為730萬美元，約占漁業部門產值的71%，表明這場災難對漁業部

234、門影響極大。受此次事件影響最大的類別是手工/小規模漁業，其損失和損害估計為350萬美元，占損失總值的48%。根據2015年農業普查結果顯示，135在接受調查的所有家庭中，僅15%的家庭參與了捕魚活動。其中，54%的家庭從事自給型捕魚，供家庭自身消費，約42%的家庭從事半自給型捕魚（主要用于自身消費，部分用于銷售），僅4%的家庭從事商業化捕魚，捕魚是他們主要的收入或生計來源。盡管他們只占湯加家庭總數的一小部分，但他們的損失是最高的，表明他們受到了嚴重影響。此外，2015/16年家53災害對農業和糧食安全的影響 圖 32 臺風雷伊給漁業及水產養殖部門造成的損害和損失水產養殖部門損害所占百分比網箱圍

235、欄漁具貝類組件池塘0%10%20%30%40%50%60%70%捕撈漁業部門損害所占百分比漁船漁具和用具0%20%40%60%80%100%63%77%23%31%4%1%1%資料來源：糧農組織。2022。菲律賓：超級臺風雷伊給第八區和第十三區部分省份的家庭造成的損害和需求評估。糧農組織。doi.org/10.4060/cc0207en 表4 洪阿哈阿帕伊火山噴發及其海嘯對漁業及水產養殖業造成的損失和損害類別損害（美元）損失（美元）恢復成本（美元）估計總額（美元）手工/小規模漁業3 445 00629 99853 1903 534 202國內商業化捕魚254 8591 425 076-1 68

236、0 379國外金槍魚捕魚-560 790-560 790水產養殖/海水養殖185 985918 665234 8721 339 847基礎設施/設施231 496-231 900總計4 124 5282 934 529288 0627 347 118資料來源：作者本人對糧農組織數據的解讀。庭收入和支出調查顯示，136從糧食安全角度看，魚和海產品分別占埃瓦、湯加塔布和哈派地區總食物支出的10%、11%和13%。約10%的魚類和海產品來自自給型活動（即家庭捕魚活動）?？傮w而言，魚類和海產品的獲取和消費對湯加大多數家庭的糧食安全和營養而言至關重要。水產養殖和海水養殖部門的損失總額估計為130萬美元，

237、約占整個部門損失總額的18.2%。在這些部門中，由于可收獲量減少，經濟損失在估算的損失總額中占主導地位。經濟損失最大的是國內商業化捕魚。幸運的是，由于湯加對親魚采取了捕撈后要釋放的方式，因此對親魚種群的損害很小。但54第 2 部分 災害對農業的影響目前缺少關于捕撈親魚到水產養殖場產卵的做法對海洋環境所產生影響的信息。除觀賞性熱帶魚類生產外，試點養殖場和項目也遭到了各類損失。海參生產遭受了巨大經濟損失，原因是海嘯導致估計6000條成熟且即將采收的糙海參遭受損失。n55肯尼亞科萊瓦的一塊玉米旱地，糧農組織及其合作伙伴在此地采用了一項性別平等措施，以實現商業化農業中女性平等和賦權。糧農組織/Patr

238、ick Meinhardt第3部分災害風險驅動因素和連鎖影響58關鍵信息要增強農業糧食體系的韌性，關鍵在于了解各種系統性災害風險驅動因素，如氣候變化、疫情、地方流行病和武裝沖突及其對農業生產、價值鏈和糧食安全造成的連鎖影響?？赏ㄟ^歸因分析來展示氣候變化在多大程度上增加了產量異常問題的發生，從而減少了農業產量。盡管該項分析有著高度不確定性，但就四個國家作物（阿根廷的大豆、哈薩克斯坦和摩洛哥的小麥以及南非的玉米）的損失和損害估算顯示，對產量的負面影響大多介于2%至10%之間。2019冠狀病毒病相關緊急情況等疫情可能對農業產生重大影響。從糧食不安全國家獲得的數據顯示，2019冠狀病毒病疫情在投入品獲

239、取和市場準入方面給農民帶來了嚴重問題，例如難以獲得機械化設備、勞動力短缺等，某些情況下種植面積最多減少了50%。2019-2020年非洲豬瘟的傳播在全球范圍內產生了廣泛負面影響，造成了巨大的社會經濟損失。2020年，中國的豬肉產量與2017年相比下降了26%，美國、巴西、墨西哥、加拿大和菲律賓等國也出現了對產量和價格的連鎖反應。最近在索馬里、敘利亞和烏克蘭進行的評估表明，武裝沖突會對農業和糧食安全產生重大影響。盡管沖突背景下的災后需求評估有助于估計損失和損害，但應進一步完善這一框架，以提供更好的信息，促進在武裝沖突期間減少風險，同時在沖突背景下更系統地開展災后需求評估。第 3 部分 災害風險驅

240、動因素和連鎖影響在這個互聯互通的世界上，相互交織、錯綜復雜的風險會給農業帶來直接和間接的影響。風險無處不在且迅速增長，我們即使全力以赴，也應接不暇。氣候變化、環境退化和生物多樣性喪失等全球性風險事關生死存亡，是導致災害風險不斷增加的原因。除直接影響外，災害的間接、連鎖影響也不容忽視，甚至可能波及全球。本節將從農業部門視角出發，討論風險的系統性本質。要應對風險，不僅需要評估災害的直接影響，還需要了解災害的影響在部門內部、部門之間和跨地域如何相互關聯、受影響系統中各要素在危害事件期間如何相互作用以及驅動風險的系統性因素。這取決于風險出現時的所處背景，包括政策和行動產生的不利或有利結果。除非能夠系統

241、性地解決脆弱性和危害暴露以及其他同時發生的危機，否則損害和損失的未來成本將繼續上升。本部分以第2部分的分析為基礎，幫助各方進一步了解農業領域系統性風險的驅動因素和日益增加的風險暴露度，具體做法是根據以下四項標準選擇了一系列案例研究：i）影響的范圍；ii）數據可用性；iii）最近發生的事件；以及iv）從危害源頭到全球范圍影響相關實證。本部分介紹的研究案例反映出主要的潛在風險驅動因素，即氣候變化、疫情和地方流行病以及沖突。由于可用的案例研究和數據集有限，導致可利用的實證數量有限，同時，盡管災害和危機會對女性、老人、殘疾人、移民或土著人民等弱勢群體產生影響，但現階段不可能在以下案例研究中詳細分析這些

242、細分內容。第3部分第一節側重于作為農業風險驅動因素之一的氣候變化。在歸因分析基礎上，我們采用了一種影響建模方法，以厘清氣候變化對農業產量和災害風險增加的影響。如果氣候變化的影響進一步增加，一些極端事件可能會變得更加頻繁，更可能出現前所未有的強度、持續時間或空間范圍。本節分析所涵蓋的地域和產品范圍有限，但建模方法向人們展示了一種可擴展和擴大的方法。推動人們了解受災害影響的產量過去如何受到氣候變化的影響十分重要，有助于在不斷變化的風險現狀中更好地理解這一因素。在下一節中，討論將轉向生物危害的影響，即疫情和地方流行病，它們也會對農業和農業糧食體系造成重大損害和損失。2019冠狀病毒病緊急情況被確定為

243、一個大規模疫情案例，而非洲豬瘟暴發則被列為一個地方流行病案例。該節將分析生物危害造成的這些災害在全球范圍內產生的連鎖影響及其與深層風險驅動因素之間的相互作用。本節還將補充介紹有關敘利亞、索馬里和烏克蘭武裝沖突的信息，作為此類危害及其影響的一個重要實例。59 圖33 氣候對農業糧食體系的影響以及相關歸因概念資料來源：作者本人解讀，依據為O Neill,B.、van Aalst,M.、Zaiton Ibrahim,Z.、Berrang Ford,L.、Bhadwal,S.、Buhaug,H.、Diaz,D.等人的擴展概念。2022?！案鞑块T和各區域的關鍵風險”。見:2022年氣候變化：影響、適應和

244、脆弱性。英國劍橋大學出版社及相關文獻。農業糧食體系人為氣候脅迫糧食安全和其他非經濟損失自然氣候脅迫、內部氣候變異氣候歸因趨勢歸因、事件歸因二氧化碳和其他污染物對植物生長的直接影響農藝管理、社會經濟因素、減災氣候對糧食生產體系其他地區、其他部門和區域的影響作物產量天氣和氣候的變化和事件影響歸因氣候/影響歸因經濟損失和損害災害對農業和糧食安全的影響這些案例研究有助于我們了解風險以及系統性風險的連鎖屬性。氣候變化正在導致自然災害的頻率和強度不斷上升。2019冠狀病毒病疫情最初是一場公共衛生災難，但由于它阻礙人們獲得資源和服務，因此加劇了現有風險和脆弱性，加重了農業損失。非洲豬瘟就是一個絕佳的實例，向

245、我們展示了不會傳播給人類的跨界動物疾病是如何產生廣泛的系統性影響，包括與2019冠狀病毒病等其他災難同時發生時所產生的影響。在沖突背景下，武裝沖突、多重危害、氣候變化和自然資源枯竭等問題相互交織在一起，正在加劇災害風險。武裝沖突會加劇一國的潛在風險暴露度和脆弱性，同時削弱其應對各種危害的能力。這三小節共同提供了實證，幫助我們了解風險的系統性屬性以及多個國家農業目前面臨的日益加劇的脆弱性和災害暴露度。從這些研究中汲取的經驗教訓和它們提出的建議告訴我們，政策、計劃、方案和投資都應進一步調整方向，著眼于增強 韌性。n3.1.氣候變化與農業生產損失的關聯氣候變化正導致危害日益頻繁，增加了個人和系統的脆

246、弱性和風險，并削弱了應對能力。5其后果不僅體現為作物和農業減產，還體現為對農業生計的破壞，繼而產生負面連鎖反應，在國內、社區、國家、區域甚至國際層面產生長期影響。農業特別容易受氣候系統中各種變化和事件的影響，從而影響農業生產、糧食安全和農業生計（圖33）。與其他災害和危機60插文10 將產量變化歸因于氣候變化的方法此項分析旨在評估氣候變化在不同背景下如何影響產量水平。研究人員選擇阿根廷大豆、哈薩克斯坦和摩洛哥小麥、南非玉米，將觀測到的產量與估算的虛擬和實際作物產量分布進行比較，得出分析結果（有關所用方法和數據的詳細說明參見技術附件3）。實際產量是模擬氣候實際演變進程中的產量，虛擬產量則是模擬沒

247、有溫室氣體增加和其他人為氣候脅迫因素時的產量。為此，研究人員建立了一個多變量作物產量統計模型，其依據是作物單產觀測數據現有全部記錄140和觀測得出的氣候數據（20CRv3W5E5）。接下來，他們將產量統計模型應用于一組實際和虛擬氣候數據，這些數據取自耦合模型比對項目第6階段（CMIP6）的探測和歸因模型比對項目（DAMIP）。141開展的一系列歷史模擬活動包括各種歷史變化，既包括人為氣候脅迫因素（溫室氣體、臭氧、氣溶膠、土地利用等），也包括自然氣候脅迫因素（太陽輻照度、火山氣溶膠）。使用基于觀測的統計模型中所選的變量和模型參數，可以得出實際和虛擬產量的分布，并由此推演出與特定極端事件相關的可能

248、產量水平。資料來源：作者本人解讀。第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響同時發生時，如生物危害和沖突（在第3部分后半段中討論），氣候變化風險將變得愈加復雜和難以管理。與氣候和天氣有關的危害已經對糧食安全產生了影響，特別是在低緯度地區。據估計，隨著全球不斷變暖，很可能會出現突發性和不可逆轉的變化并產生影響。據政府間氣候變化專門委員會報告，到2050年，氣候變化將導致谷物價格上漲1-29%，面臨饑餓風險的人數新增1百萬至1.83億。137更好地了解氣候變化如何給糧食體系帶來災難風險十分重要，這有助于了解糧食體系將如何受到影響，同時影響政策、計劃和融資機制的設計工作，以加強農業和農業糧食體系的韌性

249、。本章介紹的分析方法側重于農作物。它在考慮多種氣候危害相互作用的同時，分離出氣候變化所起的作用，并對其影響進行建模。3.1.1有關氣候變化對農業影響的歸因分析歸因學s為我們提供了一個切入點，可估計氣候變化對作物產量的影響，并評估極端s“歸因指采用置信度評估方法來評價多個因果因素對某種變化或事件所起的相對作用的過程”。見政府間氣候變化專門委員會。2021。附件 VII:術語表。摘自：Matthews，J.B.R.、V.Mller、R.van Diemen、J.S.Fuglestvedt、V.Masson-Delmot-te、C.Mndez、S.Semenov、A.Reisinger編。2021年

250、氣候變化：物理學依據。政府間氣候變化專門委員會第一工作組為第六次評估報告提供的材料。Masson-Delmotte，V.、P.Zhai、A.Pirani、S.L.Connors、C.Pan、S.Berger、N.Caud、Y.Chen、L.Goldfarb、M.I.Gomis、M.Huang、K.Leitzell、E.Lonnoy、J.B.R.Matthews、T.K.Maycock、T.Waterfield、O.Yeleki、R.Yu和B.Zhou編。劍橋大學出版社，英國劍橋，美國紐約，第2215-2256頁。www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/repo

251、rt/IPCC_AR6_WGI_AnnexVII.pdf61災害對農業和糧食安全的影響和緩發性事件因氣候變化加劇后對農業生產的影響程度。歸因學旨在評估和宣傳與氣候變化相關的種種關聯，43,138例如溫室氣體排放與氣候和極端天氣事件之間的關聯以及對人類和自然系統的影響。將這些關聯匯總在一起，有助于全面了解迄今為止氣候變化對特定區域中特定危害類型的影響以及與不同危害和不同區域相關的不確定性。139為證明這一方法的有效性，該方法被用于估計以下四個國家的作物損失和損害：阿根廷的大豆、哈薩克斯坦和摩洛哥的小麥以及南非的玉米，都是這幾個國家在經濟和糧食安全方面最重要的作物。表5 總結了氣候變化對產量異常的

252、影響，包括緩發性變化以及不同類型的極端天氣和氣候事件?！皻v史歸因”結果表明，前工業時代以來的氣候變化估計對2000-2019年間的總體產量產生了影響。這種影響對四個國家中的三個而言是負面的。影響的大小通過對氣候變化對平均產量的影響給出最接近的估計來證明?！笆录w因”結果補充說明氣候變化有多大可能性對特定年份記錄的產量水平產生影響。為此，我們選擇了產量特別低的最近年份，記錄這一年的重大社會經濟影響。關于結果必須要注意的是，這些歸因估計存在很大程度的不確定性，雖然未對該評估進行不確定性量化，但所有結果都應被視為近似值。歸因分析結果在阿根廷，模型顯示，觀測到的氣溫高低、降雨強度和干旱的變化能解釋為何

253、阿根廷產量最高省份所記錄的大豆產量變化幅度較高。該模型表明，迄今為止，氣候變化在統計學意義上對阿根廷的大豆產量產生了顯著的益處（圖34）。結果表明，氣候變化使2000-2009年間平均產量增加了近0.1噸/公頃，占期間觀測到的平均產量的約3%。2018年記錄到的低產量是一個值得研究的案例，因為它所產生的持久性影響使其成為壞年景的參考點，羅薩里奧谷物交易所在2022年稱之為“2018年的產量災難幽靈”?！?,142結果還表明，氣候變化導致阿根廷發生低于2018年水平的產量異?，F象的可能性可能只有一半左右，但存在不確定性。但需注意的是，產量模型僅反映了記錄到的產量異?，F象中的一部分。在哈薩克斯坦，

254、結果表明，在產量最高的州，記錄到的小麥產量變化中很大一部分可以用生長溫度天數、氣溫變化、寒冷、降水變化和干旱等因素來解釋。盡管產量模型的魯棒性比不上其他案例，但該模型仍表明，迄今為止氣候變化在統計學意義上對哈薩克斯坦這一地區的小麥產量產生了顯著的不利影響（圖34）。這表明，氣候變化使2000-2009年間的平均產量下降了約0.1噸/公頃，占期間觀測到的平均產量的10%以上。2010年記錄到的低產量是一個有意思的案例，因為該年哈薩克斯坦北部的小麥產量創下了低于800萬噸的歷史新低。143模型結果還表明，氣候變化導致哈薩克斯坦該地區出現低于2010年水平的產量異?，F象的可能性可能是目前的2.5倍，

255、但存在不確定性。在摩洛哥，模型表明，產量最高地區所記錄的小麥產量變化中很大一部分可以用氣溫變化、高溫、干旱和降水量高來解釋。模型表明，迄今為止氣候變化在統計學意義上對摩洛哥的小麥產量產生了顯著不利影響（圖34）。這表明，氣候變化使2000-2009年間的平均產量下降了近0.1噸/公頃，約占期間觀測到的平均產量的2%。2019年記錄到的低產量水平是一個有意思的案例，因為它引起了摩洛哥中央銀行144的反應，接下來2020年的產量更低，145進一步加劇了影響。模型表明，氣候變化導致摩洛62第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響 表5 歸因結果概覽 國家作物歷史歸因過去二十年里人為引發的氣候變化（包

256、括緩發性事件和極端事件）對作物總產量產生的影響事件歸因人為引發的氣候變化對與最近觀測到的某次極端事件相關的產量水平產生影響的可能性阿根廷大豆從歷史上看，估計氣候變化對阿根廷的產量產生了有利影響。在氣候變化情境下，模擬平均產量要比2000-2019 年觀測到的約 2.7 噸/公頃的平均產量高近 0.1 噸/公頃。在氣候變化情境下，阿根廷 2000-2019 年因氣候變化發生低于 2018 年水平的產量異?，F象的可能性大約為 50%。哈薩克斯坦小麥從歷史上看，估計氣候變化造成了減產。在氣候變化情境下，模擬平均產量要比 2000-2019 年觀測到的約 1.0 噸/公頃的平均產量低約 0.1 噸/公

257、頃。在氣候變化情境下，哈薩克斯坦北部地區 2000-2019 年因氣候變化發生低于 2010 年水平的產量異?，F象的可能性大約高 2.5 倍。摩洛哥小麥從歷史上看，估計氣候變化造成了減產。在氣候變化情境下，模擬平均產量要比 2000-2019 年觀測到的約 1.6 噸/公頃的平均產量低近 0.1 噸/公頃。在氣候變化情境下，摩洛哥 2000-2019 年因氣候變化發生低于 2019 年水平的產量異?，F象的可能性稍有所提高。南非玉米從歷史上看，估計氣候變化造成了減產。在氣候變化情境下，模擬平均產量要比 2000-2019 年觀測到的約 4.0 噸/公頃的平均產量低 0.2 噸/公頃以上。在氣候變

258、化情境下，南非 2000-2019 年因氣候變化發生低于 2007 年水平的產量異?，F象的可能性約增加十倍以上。資料來源：作者本人解讀。注：結果存在不確定性，未量化。由于氣候變化，2000-2019 年間的大豆年產量平均增長了約 3%。由于氣候變化，2000-2019 年間的小麥年產量平均下降了超過 10%。由于氣候變化，2000-2019 年間的小麥年產量平均下降了約 2%。由于氣候變化，2000-2019 年間的玉米年產量平均下降了超過 5%。哥發生低于2019年水平的產量異?，F象的可能性可能稍有所提高，但存在不確定性。在南非，模型表明，在產量最高的幾個省份，記錄到的玉米產量變化很大一部分

259、可以用生長溫度天數、溫度變化、寒冷、干旱和高降水的變化來解釋。迄今為止氣候變化在統計學意義上對南非的玉米產量產生了顯著的不利影響（圖34）。這表明，氣候變化使2000-2019年間的平均產量下降了0.2噸/公頃以上，占期間觀測到的平均產量的5%以上，且氣候變化的不利影響在產6364災害對農業和糧食安全的影響 圖34 估算氣候變化迄今對作物單產的影響：四個案例阿根廷大豆相對頻率-00.250.500.751.251.001.501.752.00事實虛擬RR_ft(2018)=0.52t=8.52,p=0.0-1.5-1.0-0.50.51.01.50觀測值，預測值，2018年2018年哈薩克斯坦

260、小麥00.250.500.751.251.001.501.752.00RR_ft(2010)=2.4t=-11.54,p=0.0-1.5-1.0-0.50.51.01.50觀測值，預測值，2010年2010年摩洛哥小麥相對頻率-00.250.500.751.251.001.501.752.00RR_ft(2019)=1.23t=2.08,p=0.0381RR_ft(2007)=12.83t=13.71,p=0.0-1.5-1.0-0.50.51.01.50觀測值，預測值，2019年2019年南非玉米產量異常噸/公頃產量異常噸/公頃00.250.500.751.251.001.501.752.0

261、0-1.5-1.0-0.50.51.01.50觀測值，預測值，2007年2007年注：紅=2000-2019年實際產量分布，基于將產量統計模型應用于耦合模型比對項目第6階段-檢測和歸因模型比對項目（CMIP6-DAMIP）的MIROC6氣候跨學科研究模型的50個真實歷史氣候模擬結果。藍=虛擬產量分布，基于相對應的虛擬氣候模擬結果，其中溫室氣體和其他人為因素被設定為工業化前數值。從t檢驗結果上可以看出，實際分布和虛擬分布在每個案例中均呈現出統計學意義上的顯著差異。黑實線=特定年份觀測到的產量異常，詳情參見圖中說明。黑虛線=統計模型預測的產量異常，基于同年氣候觀測數據。RR fit 值展示如何估計

262、該特定年份的預測值因氣候變化而出現變化。資料來源：作者本人對糧農組織統計數據庫作物產量數據的解讀。2023。阿根廷、摩洛哥、南非。見：糧農組織。羅馬。2023年6月引用。https:/www.fao.org/faostat/en/#data/QCL和哈薩克斯坦國家統計局。2022。農業、林業、狩獵和漁業統計；氣候再分析數據，來自Frieler,K.、Volkholz,J.；Lange,S.、Schewe,J.、Mengel,M.、del Roco Rivas Lpez,M.、Otto,C.等。2023?！暗谌啿块T間模型相互比較項目（ISIMIP3a）期間為影響模型評估和影響歸因設定情境和脅迫

263、數據”。預印本。見：EGUsphere。2023年7月引用。doi:10.5194/egusphere-2023-281；Lange,S.、Mengel,M.、Triu,S.和Bchner,M.。2022。ISIMIP3a 大氣氣候輸入數據（1.0版）。見:ISIMIP。2023年7月引用。doi:10.48364/ISIMIP.982724 和其中的參考文獻；MIROC6氣候模型輸出數據，來自Tatebe,H.、Ogura,T.、Nitta,T.、Komuro,Y.、Ogochi,K.、Takemura,T.、Sudo,K.等人。2019?！皩δM平均狀態、內部變率和氣候敏感性的描述和基本評

264、估”。地球科學模型開發，第12（7）期:第2727-2765頁。doi.org/10.5194/gmd-12-2727-2019，屬于CMIP6/DAMIP的一部分（Eyring,V.、Bony,S.、Meehl,G.A.、Senior,C.A.、Stevens,B.、Stouffer,R.J.和Taylor,K.E.）。2016?！榜詈夏Ｐ捅葘椖康?階段（CMIP6）實驗設計和組織概述”。地球科學模型開發，第 9（5）期:第1937-1958頁。doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016；Gillett,N.P.、Shiogama,H.、Funke,B.、Hegerl,

265、G.、Knutti,R.、Matthes,K.、Santer,B.D.等。2016?！皺z測和歸因模型比對項目（DAMIP 1.0版）對CMIP6的貢獻”。地球科學模型開發，第9期：第3685-3697頁。doi:10.5194/gmd-9-3685-2016）；偏差校正代碼，來自Lange S.。2019?！安捎肐SIMIP3BASD（1.0版）進行趨勢保持偏差調整和統計降尺度”。地球科學模型開發，第12期：第3055-3070頁。doi:10.5194/gmd-12-3055-2019為ISIMIP3開發，方法根據氣候歸因和影響建模文獻進行了調整和組合。第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影

266、響量最低的年份更嚴重。2007年記錄到的低產量水平是一個特別有意思的案例，因為它隨后引發了糧食不安全問題。再加上鄰國萊索托的玉米產量出現了類似的異?，F象（該國的天氣和氣候條件基本相同），南非該年的低產量可能與萊索托的糧食短缺有一定關系。146,5模型表明，迄今為止氣候變化使南非發生低于2007年水平的玉米產量異?，F象的可能性增加十倍以上，但存在不確定性。結果顯示，在四個案例中，有三個顯示氣候變化產生了不利影響，人為引發的氣候變化給不同作物類型和國家造成了最高可達10%的減產，但存在尚未量化的不確定性。展望未來，重要的是應進一步評估氣候變化給農業糧食體系中其他產量造成了多大影響。作物的營養含量也

267、被認為受到了氣候變化的影響g，5,147作物價值鏈其他環節（食品加工、聚集、運輸、分銷）、需求側和其他農業部門，如動物和牲畜健康和生產力，或漁業產量和水產養殖等，也已受到氣候變化的影響。5 總之，結果表明，氣候變化可能已經在加重農業損失。結果還強調了投資于減少損失和損害的措施的重要性。如果采用此處介紹的方法來預測未來的氣候，與虛擬的以往情境進行對比，同時對經濟損失進行量化并考慮非經濟損失，這些實證就能成為有用的依據，有助于開展全面的氣候和災害風險管理，同時還有助于開展損失和損害相關談判，包括在聯合國氣候變化框架公約框架下就農業部門各方面開展談判。結果表明，氣候變化可能已經加劇了農業損失，強調應

268、投資于緩解、適應和減少災害風險等措施的重要性，以避免、最大限度地減少和應對損失和損害。n3.2疫情和地方流行?。?019冠狀病毒病和非洲豬瘟 本小節介紹并分析對農業和糧食安全造成影響的最近兩次生物災害，即2019冠狀病毒病和非洲豬瘟。這兩次災害不僅對人類和動物健康產生了廣泛影響，還對農業糧食體系產生了連鎖影響，同時加劇了整個社會面臨的災害風險。本節將概述災害對19個t被列為面臨糧食危機u的國家中農業和農業生產者產生的影響，隨后集中對11個糧食不安全國家進行跨國分析，以深入了解疫情防控措施如何對這些國家本已岌岌可危的農業生產和糧食安全狀況產生影響。本節的分析結果參考并基于有關疫情對農業部門影響的

269、現有文獻，來自2020年至2022年糧農組織緊急情況數據系統對19個國家44000多個農戶開展的監測調查v。研究結果為決策者和從業人員提供了見解和建議，幫助他們了解如何將經驗教訓納入未來多危害減災和應對計劃、戰略和災害風險融資安排。有關非洲豬瘟大流行的小節介紹的是跨境動物疫病對經濟和糧食安全造成嚴重t本次研究所選擇的對象是 2019冠狀病毒病全球人道主義應對計劃（人道主義事務協調辦公室，2020）或 全球糧食危機報告（世界糧食計劃署，2020、2021）中的重點國家，包括：阿富汗、中非共和國、乍得、哥倫比亞、海地、伊拉克、黎巴嫩、利比里亞、利比亞、馬里、莫桑比克、緬甸、尼日爾、巴基斯坦、菲律賓

270、、塞拉利昂、索馬里、多哥、津巴布韋。u這些國家包括：阿富汗、中非共和國、哥倫比亞、剛果民主共和國、利比里亞、馬里、尼日爾、塞拉利昂、索馬里、也門、津巴布韋。v本次研究所選擇的對象是 2019冠狀病毒病全球人道主義應對計劃（人道主義事務協調辦公室，2020）或 全球糧食危機報告（世界糧食計劃署，2020、2021）中的重點國家。以往的研究在時間和范圍上都存在局限，而本次分析的是三年時間內重復進行的跨國調查結果，能展示防控措施對農業生產的滯后影響。65災害對農業和糧食安全的影響影響的實證。非洲豬瘟是家豬和野豬均可感染的一種病毒性疾病，被認為是有史以來最嚴重的動物健康威脅之一。2019-2020年非

271、洲豬瘟的傳播在全球范圍產生了大范圍負面影響，給整個養豬價值鏈造成了巨大的社會經濟損失，威脅到生產、糧食安全和生計，同時影響了全球市場。盡管非洲豬瘟不會傳播給人類，但它會對糧食安全和可持續發展構成重大威脅。本節還將介紹通過以風險為依據的預防性、前瞻性方法去解決和管理跨境動物疫病的解決方案和未來方向，包括在全球、區域、國家和地方各層面采用“同一個健康”方法。3.2.12019冠狀病毒病防控措施對作物生產的影響據估計，2022年全球有6.91億至7.83億人面臨饑餓，與2019冠狀病毒病疫情前的2019年相比增加了1.22億人。148生活在面臨糧食危機的國家里的人口2020年受到了疫情防控措施帶來的

272、嚴重影響，各經濟部門中家庭收入均受到影響。盡管疫情主要是一場健康危機，但它給生計、農業糧食體系、投入品、服務和生產均帶來了連鎖影響。雖然許多國家在實施疫情防控措施時，對農業部門有所豁免，但糧農組織緊急情況數據系統調查的初步評估顯示，疫情防控措施對農民的生計產生了負面影響。疫情造成的勞動力短缺擾亂了糧食體系，阻礙了勞動力季節性流動，尤其是在勞動力密集型生產體系中。在零售價格上漲的同時，農產品運輸和物流服務的中斷也壓低了農場批發價，隨著生活成本的上升影響了農民的收入。緊急情況數據系統調查報告強調，盡管農業部門享有豁免，但疫情對農業的直接影響仍對農民的生計產生了不利影響。在孟加拉國，大米和食品價格上

273、漲了35%以上，而由于運輸和市場準入受限，農場批發價有所下降，尤其是保質期較短的產品。149在尼日爾，農戶們報告稱，由于運輸成本增加、農產品批發價處于低位以及貿易商因無法前往農場而造成需求低迷，農戶在產品銷售方面異常困難。150在印度也觀察到了類似的趨勢。151 糧農組織對11個糧食不安全國家w的農業部門開展的一項跨國分析發現，疫情對糧食安全和生計造成的沖擊與沖突或自然危害引發的災難相當。152該項研究以2020年6月至11月收集的數據為依據，展示出在農業部門中防控措施對各子部門的影響有所不同。影響途徑在很大程度上取決于家庭獲取所需生產投入品的頻率、供應鏈受限情況以及在無法去往市場時儲存或保存

274、農產品的能力。畜牧業和種植業生產者受到的影響最為嚴重，據稱其在獲取投入品、銷售產品、進入牧場（由于行動受限）和進入國際市場等方面均面臨困難。為避免全面損失，他們采取了各種應對機制，包括推遲銷售或在飼養牲畜成本過高的情況下開始虧本出售。對于魚類和蔬菜小商販和小型生產者而言，無法進入市場使易腐商品徹底損失，即刻對收入造成了沖擊。緊急情況數據系統的其他監測調查報告發現，幾乎每個接受調查的國家都面臨投入品獲取難的問題。153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163 w阿富汗、中非共和國、哥倫比亞、剛果民主共和國、利比里亞、馬里、尼日爾、塞拉利昂、索馬里、也門、津

275、巴布韋。66第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響對各國疫情防控措施開展進一步評估后證實，農業投入品供應減少，勞動力短缺，獸醫服務減少。164 2021年在南非調查發現，絕大多數小農戶無法購買種子和種苗，75%以上的農戶在2020/21年種植季難以用上機械設備。165孟加拉國、印度和巴基斯坦的農民因勞動力和投入品短缺而受到影響，包括肥料、農藥、種子、飼料甚至供電，特別是在秋收作物季。166在孟加拉國，90%以上的農民難以獲得農業投入品、水稻種植、收割和脫粒所需的人力和機械，60%以上的農民面臨產品銷售難的問題，致使食品價格上漲。167在印度，50%以上的農民報告至少有一種農業投入品斷供，三分

276、之一以上的農民報告稱肥料價格上漲，而農場批發價下降和生產成本上升導致農民難以償還債務，從而加劇了供應鏈緊張狀況，削弱了應對能力。151 隨著封控措施的放松，各國食品價格飆升的情況有所緩解，價格趨向穩定，168,169但并未恢復到疫情前水平，農場批發價下降或減產造成的收入沖擊則通過降低農民的購買力對糧食安全造成了影響。疫情對農業部門的影響一直揮之不去，導致供應鏈危機，在2021年全球經濟出現復蘇的情況下仍繼續推高價格。盡管在封控結束時，各國內部的運輸已正?；?，但由于跨國流動受限，導致高度集約化的化肥貿易受到影響。這推高了農業投入品價格，因此經合組織警告稱，這“可能會影響2020年和2021年的作

277、物單產和總產，尤其是在發展中國家”。170后續幾波病毒變種導致的疫情又促使各國采取了新的防控措施，特別是在難以獲取疫苗的區域。如圖35所示，交通運輸困難問題在2020年十分突出，在2021年達到峰值，然后在2022年普遍緩解。相反，在2021年和2022年，許多地區獲得投入品的機會急劇增加。2022年，在疫情防控措施解除很久之后，許多國家的農民仍報告稱難以獲取化學投入品和種子。在緬甸，這一困難導致種植面積減少和產量下降。158獲取肥料難是導致巴基斯坦小麥種植面積減少的主要原因。171在近東，黎巴嫩和伊拉克的貨幣貶值導致投入品的獲取更具難度。172,173 2019冠狀病毒病和種植面積回歸分析結

278、果表明，谷物和蔬菜作物的種植面積比水果或經濟作物更有可能減少，因為后者是為其商業價值而生產，而不是供種植者自用。模型考慮到了降雨異常、戶主性別和沖突的影響。正如預期的那樣，模型發現這些因素均對種植面積的減少產生了影響。結果表明，在主要種植季實施疫情防控措施時，種植面積明顯減少。限制人員聚集措施的對數幾率系數為-0.157，置信區間為95%x，這意味著如果聚集限制措施非常嚴格（禁止10人或10人以下聚集），農民報告種植面積減少或大幅減少的平均預測概率從沒有聚集限制措施時的約22%升至約50%。如果種植作物是水稻，那么聚集限制措施的負面影響還會延伸到生長期，因為水稻須在首個種植期之后再次移植。除了

279、居家令外還考慮到企業停工停產，在保持聚集限制措施不變時，種植面積減少的概率從沒有居家令時的約三分之一上升到有居家令時的50%，對數幾率系數為-0.127，在保持其他限制條件不變的情況下，企業停工停產使種植面積減少的概率增加了一倍多，從29%到64%，因為這使得農民難以獲得土地整理所需的投入品和設備或牲畜。x本章引述的所有對數幾率系數的置信區間均為95%。67災害對農業和糧食安全的影響2019冠狀病毒病和人們感受到的收成變化與種植面積變化分析的結果一樣，水果和經濟作物生產者受到的影響相對小于主糧（谷物和豆類）生產者。收成減少主要是因為種植面積有所變化，種植期間受勞動場所關閉影響的農民報告收成減少

280、的平均預測概率達到97%（而無停工停產情況下為40%）。在收獲期，我們發現在封控情況下僅73%未受限制的人有可能報告收成增加。換言之，在保持其他條件不變的情況下，如果農民在收獲期未被封控，報告收成減少的平均預測概率為55%，而如果他們在這一關鍵時期被封控，這一概率則高達75%。同樣，與收獲期未封控的地方相比，實施人員聚集限制措施時僅56%的人有可能報告收成增加。如果保持其他條件不變，這 圖35 報告稱在產品運輸和投入品獲取方面面臨困難的農民所占百分比資料來源：緊急情況監測數據元分析數據（糧農組織，2022年9月）。糧農組織。2022。緊急情況數據系統-監測：重點國家沖擊和農業生計監測。見：糧農

281、組織。羅馬。2023年7月引用。https:/data-in-emergencies.fao.org/pages/monitoring0510152025303540百分比百分比05101520253035近東西部和中部非洲非洲之角東部和南部非洲東亞近東西部和中部非洲非洲之角東部和南部非洲東亞202020212022報告稱難以將產品運往市場的農民報告稱難以獲取投入品的農民所占百分比68第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響插文11 利用糧農組織緊急情況數據系統DIEM估算2019冠狀病毒病疫情對農業影響的方法利用關于11個糧食不安全國家的DIEM調查數據和DIEM調查報告，我們可以了解201

282、9冠狀病毒病疫情通過何種渠道影響農業生產。農業生產受到了投入品減少或勞動力短缺的影響。農產品運輸和物流中斷，導致農場批發價格下降。與此同時，隨著零售價格上漲，生活成本上升蠶食了農民的收入。有序邏輯回歸法可用于評估2019冠狀病毒病疫情防控措施與種植面積變化、感知的收成變化和投入品獲取之間的關聯。研究人員評估了疫情對谷物、蔬菜、水果和經濟作物生產者的不同影響。模型還考慮到了降雨量異常、戶主性別和沖突帶來的影響。評估疫情防控措施的影響時，研究人員考慮到了措施實施時間（種植期、生長期、收獲期）和措施類型（停業、居家令、限制境內流動和人員聚集）。意味著在收獲期對人員聚集的限制使報告收成減少的概率幾乎增

283、加了一倍，為77%。收獲期勞動場所關閉也使報告收成增加的概率降低了64%，增加了農民報告收成減少的概率，在其他條件不變的情況下從大約一半增加到84%。2019冠狀病毒病防疫措施和投入品獲取最后，分析表明，疫情防控措施與農民報告難以獲取農業投入品的概率之間存在關聯。因投入品獲取難而最容易受到影響的是谷物和豆類生產者，而水果和經濟作物生產者報告面臨此類困難的概率要低得多，特別是經濟作物。結果表明，生長季期間限制內部流動大大增加了報告此類困難的概率，可能是因為發展中國家的小農戶在生長季也要靠副業獲得收入，而副業更容易受疫情防控措施的影響。從大米價格管控可以看出，占受訪者多數的小農戶的投入品獲取是以是

284、否能夠進入糧食市場為條件的。這提醒我們，疫情防控措施不僅通過供給沖擊影響到投入品獲取，而且還因阻礙農民獲取糧食和進入勞動力市場給收入帶來直接的不利影響，影響到投入品獲取y。174 在這些國家，種植季實施居家令和國際貿易限制措施對投入品獲取產生的影響最嚴重，使報告稱難以獲取投入品的幾率分別增加了33%和53%。種植季限制內部流動也降低了農民抱怨難以獲取投入品的概率，其中簡單的一個原因就是這種限制措施使得種植面積有所減少。y參見對原本糧食不安全水平較高的11個國家的家庭調查結果。糧農組織。2021。2019冠狀病毒病背景下的農業生計和糧食安全，跨國監測報告。羅馬。https:/www.fao.or

285、g/3/cb4747en/cb4747en.pdf資料來源：作者本人解讀。69災害對農業和糧食安全的影響農民在種植季迫切需要獲得種子等投入品，此時實施限制措施是最有害的，缺乏這些投入品對農業生產的破壞性最大。許多調查報告都支持這一結論。例如，在塞拉利昂，據報道，疫情防控措施導致種子，特別是蔬菜種子供應緊缺。在索馬里，2021年，種植面積有所減少，農民們解釋說，減少的主要原因是無法防治病蟲害、難以獲得種子、投入品價格普遍上漲。175另據報道，由于無法進口農機零備件，使得人們難以用上必需的機械設備，導致種植面積 減少。在種植季，從量級看，停工停產、居家令、限制人員聚集和內部流動措施對農業的破壞最大

286、。在收獲期，勞動力供應、人員聚集禁令和勞動場所關閉阻礙了農業生產，包括使勞動者無法進入需要額外勞動力的田地。上述因素帶來的結果是種植面積減少和農業產量下降。這對于低收入和中等偏下收入國家而言尤其令人擔憂，因為這些國家很大一部分人口依賴自給農業，對于糧食安全狀況很容易受到農業產量波動威脅的國家而言也是如此。本節介紹的結果應與其他關于2019冠狀病毒病疫情對農業部門影響的跨國評估結果結合起來分析。盡管需要開展更多研究來評估糧食安全沖擊與2019冠狀病毒病引起的疾病和死亡相比較對健康的持久影響，但維持正常運轉對農業生產和糧食安全至關重要。3.2.2地方流行?。悍侵挢i瘟作為跨境動物疫病案例 非洲豬瘟等

287、跨境動物疾病可能對可持續發展產生災難性影響，影響畜牧價值鏈相關人員的生計和糧食安全，同時影響全球市場。盡管非洲豬瘟歷史上是東非的地方病，176但2020年1月至2022年3月間，非洲、美洲、亞洲、歐洲和大洋洲均報告出現非洲豬瘟。100多萬頭家豬染病，染病家畜死亡以及因防控措施而撲殺和處置后，共造成180萬頭家畜損失。177非洲豬瘟是影響家豬和野豬的最復雜的病毒性疾病之一，被認為是有史以來最嚴重的全球動物健康威脅之一，其致死率接近100%，且目前尚不具備有效、安全的商業化疫苗或治療方法。178病毒可通過直接接觸染病的豬、食用豬肉或其他受污染的豬肉產品、傳染媒介、車輛、鞋子以及通過鈍緣蜱屬（Orn

288、ithodoros）軟蜱等節肢動物媒介傳播。179非洲豬瘟傳播的主要途徑是貿易、出售受感染的肉類、通過農場或獸醫工具等傳染媒介以及放養的豬傳播。人類作為媒介引發的非洲豬瘟傳播是導致該疾病全球傳播的主要原因，長距離傳播之后，該疾病在一些地方持續存在，并傳播到鄰近地區和國家。自2020年1月以來，已有五大洲35個國家報告出現非洲豬瘟z。由于中國有著全世界最大的豬肉市場，自非洲豬瘟傳播到亞洲以來，其全球后果最為明顯。中國約占全球豬肉生產和消費量的45%，非洲豬瘟傳入中國導致了供應短缺，影響到全球生豬市場。180 2018年至2019年間，中國爆發的非洲豬瘟導致120多萬頭豬被撲殺。181 z非洲、美

289、洲、亞洲、歐洲和大洋洲。70第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響非洲豬瘟對中國和全球生產和市場的影響自2018年8月3日中國首次暴發非洲豬瘟到2022年7月1日，世界動物衛生組織世界動物衛生信息系統共報告了218起疫情。事實證明撲殺可以將非洲豬瘟病例的峰值和累計數減少99%，再加上提高染病豬的檢測率和加強生物安全措施，這是中國對抗非洲豬瘟的有效措施。182但截至2019年，撲殺120萬頭豬已造成重大經濟損失。181雖然2018年全國生豬平均價格并未發生大幅變化（2018年8月1日為12.2元/公斤，2018年12月28日為13.1元/公斤），但同期跨省生豬價差aa從2.01元/公斤升至8.

290、1元/公斤ab。截至2019年底，全國的豬肉需求顯然已經無法得到滿足，這一點可以從生豬和豬肉的平均價格上看出，二者分別比疫情前水平高出161%和141%。非洲豬瘟和2019冠狀病毒病疫情的影響相互交織在一起，導致2020年中國豬肉產量比2017年下降了25.8%。183 就產量而言，如將 2017年與2019年相比，中國的豬肉產量減少了22%。184但同期種母豬數量收縮了35%。作為預防非洲豬瘟的一項措施，人們出售種母豬，這使國內豬肉供應量暫時增加了約25%。aa跨省生豬價差指價格最高省份的生豬價格減去價格最低省份的生豬價格。所有省份已包括在內，僅青海省因數據限制除外。ab非洲豬瘟的影響是通過

291、查閱文獻和使用糧農組織OutCosT工具計算直接損失和應對成本來評估的。OutCosT工具已完成了試點，以回顧性地確定越南老街?。?020年）和菲律賓（2019年）暴發非洲豬瘟造成的成本，包括疾病造成的減產、對貿易的影響以及防治成本，包括治療、監測和宣傳活動。估計受影響的每家農場和每頭豬的成本有助于預測疾病傳播的影響。183雖然中國政府試圖通過向市場投放儲備肉來穩定豬肉價格，但儲備所彌補的缺口仍不足以對價格產生實質性影響。例如，2019年和2020年政府投放的儲備肉分別僅占國內豬肉產量的0.4%和1.8%。中國還試圖通過進口豬肉來彌補部分缺口，其豬肉進口量從150.1萬噸增加到528.1萬噸。

292、中國的豬肉進口量占全球豬肉貿易量的比例從2017年的20%上升到2020年的45%。與國內豬肉產量相比，進口量占比從2017年的2.8%上升到2020年的14.5%，其中部分原因是上文所述的國內生產收縮。進口量增加具有全球性影響，使國際市場上的豬肉價格大幅上漲。這為出口國提供了新機遇，但也影響了進口國，使他們在采購豬肉時不得不與中國競爭。由于人員和貨物的不斷流動，非洲豬瘟會在高度互聯的區域之間迅速傳播，這一點已在亞洲得到證實。自海地和多米尼加發現非洲豬瘟以來，美洲正在合作應對非洲豬瘟。185糧農組織通過最近一項風險評估發現，如果該疾病在整個美洲傳播，可能會損失4800多萬頭豬，相當于78億美元

293、的直接損失，包括對死亡率、豬肉生產、貿易及市場價格、就業的影響。186這些損失主要發生在四個養豬大國，即美國、巴西、墨西哥和加拿大。2019年，四國共向100多個國家出口豬肉，占全球豬肉出口的27%。187 除直接成本之外，非洲豬瘟還會對那些將豬肉作為重要蛋白質來源的國家的糧食安全產生巨大影響。在美洲，伯利茲、古巴、厄瓜多爾、海地和巴拉圭就是如此，它們的糧食不安全程度高于區域平均水平。在海地，Jean-Pierre、Hagerman和Rich報告稱，非洲豬瘟引發的漲價導致消費者支出在疫情期間最高增加了200%。188隨著消費者對替代品71災害對農業和糧食安全的影響的需求增加，它還可能導致其他動

294、物蛋白的價格上漲，具體取決于疫情的嚴重程度。據觀察，2019年中國的雞肉和牛肉價格同比上漲了20%以上，給糧食安全和營養帶來了新的挑戰。糧農組織的風險評估對非洲豬瘟給美洲帶來的影響進行了全面分析和討論。186OutCosT工具估計2020年越南老街省非洲豬瘟暴發帶來的成本為826911美元，相當于每頭豬損失234美元。在同一省份，2019年的生豬損失頭數比2020年多十倍。采用OutCosT工具2020年的調查結果，可以估計出2019年同一省份暴發非洲豬瘟造成的成本為860萬美元ac。2019年和2020年之間的成本差異反映出非洲豬瘟初始階段的快速傳播以及后期防控措施的有效性。在菲律賓，201

295、9年有10個省受到非洲豬瘟影響，但到2020年底，影響擴大到32個省。2019年每頭豬因非洲豬瘟而損失的成本為281美元，189可用這一結果評估2020年非洲豬瘟暴發造成的成本，即采用屠宰生豬數最可能減少比例（方法A）和采用屠宰生豬數減少比例上限（方法B）。詳情如下：a.以2019年為參考年份，計算非洲豬瘟造成的生豬損失數，表示為占屠宰生豬數最可能減少的比例（38%）ad。采用這種方法計算出來的生豬損失頭數為689000頭ae。b.采用2019年至2020年間屠宰生豬減少數（180萬頭）來估計屠宰生豬數減少比ac推斷時，我們假設兩個時期實施了完全相同的防控政策，即用于校準工具的時期和用于生成成

296、本估計數的時期。ad因非洲豬瘟而死亡的生豬208594頭/屠宰生豬545729頭=38%。ae38%x1804246頭屠宰生豬=2020年估計因非洲豬瘟損失的689637頭生豬。例上限。但減少的原因也可能是我們無法計量的除非洲豬瘟之外的其他因素af。從這些估計值可以看出，2020年菲律賓因非洲豬瘟暴發造成的大致成本介于1.94億美元至5.07億美元之間，比2019年高3.3至8.7倍?？紤]到2020年非洲豬瘟大范圍蔓延，造成巨額成本并不奇怪。在越南和菲律賓，損失估計主要涉及家豬和國內損失，而在德國，疫情發生在野豬身上，損失主要涉及出口市場。OutCosT等工具可幫助各國評估不同疫病傳播造成的成

297、本，并指導決策，包括用于疾病防控和預防進一步傳播的資源配置。雖然結果很容易推斷，但必須先校準工具，使結果符合當地市場條件和現行政策。估計間接損失評估非洲豬瘟的間接影響需要價值鏈分析等方法，因為價值鏈特定環節（在本例中指生產環節）中斷會產生上下游溢出效應。有證據表明，非洲豬瘟對飼料供應商產生了重大影響，盡管轉向其他畜牧品種可部分抵消這種影響。190下游的溢出效應更為明顯，因為生產性資產的使用效率較低，從而使價值鏈下游主體難以獲得生產資源和投入物。在越南，非洲豬瘟導致的失業近35%發生在養豬業，其余分布在批發和零售、飼料和獸醫服務等其他相關部門。191 在高度集約型體系中，非洲豬瘟等應上報的動物疫

298、病暴發帶來的間接成本通常大大高于直接成本，但因其復雜性一直很難確定其特征。Savioli等人192最近開展了一項建模研究，報告稱，在瑞士發生非洲豬瘟af例如2019冠狀病毒病疫情相關因素。72第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響時，最重要的防控措施涉及運輸和屠宰物流、消費者需求以及防止野豬和家豬之間的接觸。防止接觸相關的最大成本在于假設育肥養豬場為了遵守模擬防控規定，需減少或清空現有生豬。n3.3武裝沖突對農業的影響當前，武裝沖突ag非?；钴S，處于第二次世界大戰以來的最高水平。2015年以來，每年發生的武裝沖突超過50起，2019年發生54起，1932020年發生56起ah。在各方呼吁加強

299、減災、氣候變化和人道主義工作之間的協同合作之后，武裝沖突已被作為一種社會危害列入國際科學理事會-聯合國減災辦危害清單。194 雖然武裝沖突相關風險不屬于2015-2030年仙臺減災框架范疇，但沖突與災害風險之間的相互作用是一個需要進一步研究的領域，包括與損害和損失相關的領域。沖突與災害風險交織在一起產生的復雜危機就是我們越來越多提及的多重危機。195在其他條件相同的情況下，此類危機的影響可能遠遠大于單一災害事件，并隨著對農業及依賴農業的各部門產生連鎖影響而進一步加劇。196ag對“沖突”一詞進行定性十分重要。糧農組織認識到，沖突不一定是武裝沖突或暴力沖突，因此采用以下定義（例如在以下出版物中采

300、用的定義：糧農組織。2022。2030年議程 背景下維持和平操作方法實用指南。羅馬。參見：https:/doi.org/10.4060/cc1021en）：“沖突是人類互動的一個不可避免的方面，當兩個或兩個以上個人或團體追求互不相容的目標時，就會出現沖突。沖突可以是暴力的，就像戰爭中的那樣，也可以是非暴力的，就像選舉或對抗性法律程序中的那樣。如能建設性地引導沖突進入解決進程，沖突可能是有益的?！保?。引自：Snodderly（編）。（2018年）。沖突管理和和平建設術語集。第二版。美國和平研究所。華盛頓特區。參見https:/www.usip.org/publications/usip-peac

301、e-terms-glos-saryahhttps:/www.prio.org/news/27362015-2030年仙臺減少災害風險框架2023年中期審查表明，各成員國“在考慮如何打造韌性時，經常將沖突、暴力和不穩定性與其他類型的風險區分開來，既視其為脆弱性的催化劑，也將其本身視為危害”，197并報告稱在落實框架優先事項1時“已對長期危機中風險的系統性屬性有了更全面的了解”。198 目前越來越多的國家、區域和部門減災戰略和計劃ai已將社會危害納入考慮范圍。例如，中非共和國的國家戰略草案明確談到了武裝沖突，而伊拉克的國家減災戰略則介紹了應對除洪水和干旱風險外有毒和無毒的戰爭殘余物帶來的風險。阿富

302、汗的國家減災戰略指出沖突會破壞應對機制并導致公共服務交付受阻和基礎設施受損。在莫桑比克，國家國內流離失所問題管理政策和戰略涉及仙臺框架目標B，并涵蓋因氣候相關危害和沖突造成的流離失所問題，同時重點關注韌性建設、尋求持久解決方案和風險預防。199關于武裝沖突與災害之間關系的研究大致可分為兩個領域：武裝沖突對災害風險的影響和災害對武裝沖突動態的影響。就前者而言，研究表明，新的災害風險可能通過復雜多樣的途徑出現，這些途徑不是線性或一成不變的，會對風險暴露、脆弱性和應對能力產生影響。在這方面，隨著基礎設施遭到破壞，貧困加劇，用于減災的長期投資不再受重視或無法落實資金，戰事可能會增加社會在災害面前的脆弱

303、性。由于武裝沖突導致人們生計中斷和/或失去生計，人們可能會采用不可持續的農作做法，從而增加災害風險。而相反，ai落實 仙臺框架 目標E。注意，并非所有戰略都使用“武裝沖突”字眼且僅指“沖突”。此處也使用戰略原文中使用的提法。73災害對農業和糧食安全的影響也有證據表明，沖突可以提高當地的應對能力。200例如，最近針對羅興亞難民的一項研究分析了孟加拉國庫圖帕隆羅興亞難民營如何在個人和集體層面制定和采用應對策略。201鑒于武裝沖突還會導致人們難以獲得土地，引發人口流動，讓人們難以獲得醫療服務和社會保護，我們必須認識到武裝沖突造成的更大范圍的損害和 損失。一些分析人士202認為，災難后更有可能在國內武

304、裝沖突過程中實現?；鸷驼勁?，這表明災難至少有可能暫時阻止局勢升級的作用。之所以有這種作用，是因為災難可能會促使地方和國家層面團結起來應對災難，武裝團體希望展現積極的形象，或者武裝團體的運作受阻，包括移動能力受限。2004年海嘯發生僅幾個月后，印度尼西亞政府和亞齊的武裝獨立團體就簽署了一項全面、持續的和平協議，應該就是此類例子。203然而，災害也可能導致沖突或延長沖突的持續時間，包括造成資源短缺。204例如，2004年的海嘯也對斯里蘭卡產生了影響。但那里的武裝沖突卻有所加劇，原因可能是更多援助進入該國?？傮w而言，2019年一項研究對有關氣候與沖突之間關系的相關文獻進行綜述205后得出結論，認為盡

305、管氣候變異、危害和趨勢確實對各國內部的武裝沖突產生了影響，但與其他更具影響力的沖突驅動因素相比，其關聯度相對較弱。von Uexkull等人206對非洲和亞洲進行了一項全面研究，突出背景和地方層面的差異在災害如何影響沖突動態方面發揮的重要作用，研究發現，在非常貧窮的國家里，當地干旱問題會增加務農群體和政治上受排斥群體遭受持續暴力的可能性。有案例研究表明，2010年巴基斯坦洪災讓伊斯蘭組織更容易招募到人員，因為他們迅速做出了人道主義響應，而政府卻未能提供足夠支持，結果其升級武裝沖突的能力得以增強，207不過這一觀點也受到了其他人的質疑。最近對36起重大災害案例進行的定性比較分析aj發現，在所有案

306、例中，有50%對武裝沖突動態產生了影響，其中沖突升級和降級各占一半。面對災害時的脆弱性以及災害對至少一個武裝沖突方的重大影響是兩個關鍵的背景因素。Tobias指出，“當反叛組織在災難期間獲得比政府更大的力量時，或者當反叛組織在受災人口遭受苦難時加大活動力度而強大的政府開始反擊時，武裝沖突就會升級。災難會削弱至少一個沖突方的力量，而另一方又無法利用這一弱點，從而促使武裝沖突走向緩和?！?08地緣政治大背景會對糧食體系的運作產生影響，因為它往往會影響武裝沖突在地方層面的形成方式，并通過全球貿易的相互關聯性對貿易流量產生更宏觀層面的影響，同時影響如何出于政治原因對此進行操縱。一再因沖突遭受壓力的糧食

307、體系往往逐步失去其可預測性，取而代之的是不穩定性和波動性。糧食供應鏈在曠日持久的長期沖突中可能依然能夠運作，例如在也門，各方的糧食進口商在復雜和政治化的環境中都采取了動態的運作方法。但這種運作方式是有代價的。例如，也門的食品價格2015年至2019年間翻了一番，且此后一直在上漲。209就武裝沖突如何影響災害風險以及災害如何影響武裝沖突動態方面，研究結果aj實證來自21個國家：阿富汗、阿爾及利亞、孟加拉國、布隆迪、哥倫比亞、埃及、印度、印度尼西亞、伊朗、緬甸、尼泊爾、巴基斯坦、秘魯、菲律賓、俄羅斯、索馬里、斯里蘭卡、塔吉克斯坦、泰國、土耳其、烏干達。74第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響各

308、不相同。就后者而言，在特定條件下災害可能會影響武裝沖突的走勢，這種影響可以是正面的，也可以是負面的。衡量武裝沖突背景下的損害和損失 就武裝沖突對農業的影響開展評估時，要計算對設備和基礎設施的損害和破壞以及牲畜等生產性資產的損失。但對農業的其他影響也會產生長期后果，包括被迫流離失所和農業勞動力的可供性。已經開發出讓災后需求評估能適應復雜操作環境的工具和指南，包括出現武裝沖突的環境。歐盟、世界銀行和聯合國已在聯合國開發計劃署的牽頭下，聯合制定了一份有關在沖突背景下開展災后需求評估的指南，其中概述了如何在人們對沖突與災害之間的聯系有了更多認識的背景下開展能考慮沖突因素的災后需求評估。該份指南介紹如何

309、確保災后活動和應對行動不會加劇沖突動態。210雖然該份指南并未對沖突與災害之間的聯系進行詳細研究，但它突出展示了對這一問題的思考是如何不斷演變和走向成熟的。事實上，目前仍沒有一個全面的概念和分析框架來界定和分析所有相關的相互關聯。除了沖突背景下災后需求評估指南211中列出的內容外，還有很多內容需要考慮。建議制定一個此類框架，作為改進對武裝沖突背景下災后評估相關思路和減少災害風險的下一步措施之一。進行實地損害和損失評估正變得越來越有難度。而遙感技術的進步，如圖像采集頻率的提高、高分辨率圖像的大幅增加以及處理和解析速度的重大進步，都有助于量化武裝沖突背景下農業部門遭受的損害和損失?，F有技術不僅可以

310、了解對土地獲取和土地利用類型的影響，還可以了解作物類型和準確的牲畜估計數據。為應對潛在災害風險而增加投資對于增強韌性至關重要，應作為人道主義和發展干預措施的一部分。備災和重建工作必須考慮到一個地區所面臨的各種危害，包括多層次或復合型危害，如武裝沖突和自然危害，其組合影響可能大于單項危害。212索馬里：干旱的影響因長期武裝沖突、流離失所和不安全而不斷加劇 近幾十年來，索馬里反復發生的干旱、糧食不安全和隨之而來的饑荒風險已成為具有破壞性且越來越不可持續的循環。自1991年內戰開始以來，這些問題變得比以前更具破壞性。在2011年饑荒和2016-2017年嚴重干旱事件之間，估計用于應急響應以拯救生命的

311、資金共約45億美元ak。在計算損害和損失時，導致索馬里一再發生緊急情況的各種因素交織在一起（包括多層次沖突、貧困和流離失所問題）造成了極其復雜的局面。2017年，在開發署、世行、歐盟和索馬里政府的全面協調下，開展了一次多部門損害和損失評估?！八黢R里干旱影響和需求評估”對干旱造成的損害和損失進行了影響評估，并對恢復和韌性需求做出了估計。評估旨在為政府牽頭開展災后恢復提供重要信息。評估還旨在就索馬里擺脫長期應急響應、實現復蘇并最終建設韌性所需的措施提出建議。評估的總體結果是，農業部門（雨養灌溉作物、畜牧和漁業）的損害和損失總額近20億美元。與其他干旱情況一樣，農業的損失最大（15億美元），占所有部

312、門損失總額的68%。有趣的是，這些農業損害和損失數字到底在多大程度上受到國內長期不穩定的影響。干旱影響和需求評估中從未對此ak 索馬里干旱影響和需求評估（2017年）。75災害對農業和糧食安全的影響進行過量化，但有人指出，安全局勢是造成牧場退化、大規模毀林和農業基礎設施退化的一項重要因素，特別是灌溉系統退化，最終導致了該部門的損害和損失總量。敘利亞：大范圍快速加劇的動蕩和沖突產生的影響 2011年危機爆發前，敘利亞是該區域唯一一個能實現糧食自給自足的國家，尤其是小麥、大麥等主要農作物。它已經成為該區域的一個出口國，直至2008-2009年一場大范圍干旱迫使該國多年來首次進口大量小麥。在2011

313、年之前的幾年里，隨著土地和作物管理措施的改善，敘利亞的產量有所提高，這幫助它占領了鄰國和海灣地區的主要市場。此外，該國擁有大量小麥戰略儲備，這是復興黨糧食安全政策的基石，目標是實現自給自足。2011年發生首批暴動后，國家很快陷入了一系列復雜沖突。危機開始五年后，糧農組織開展了一次全面損害和損失評估，以了解五年武裝沖突對農業部門的影響?！皵⒗麃啌p害、損失和需求評估”于2016年至2017年間開展，旨在量化影響，并分析對生計的影響和恢復相關優先事項。評估結果表明，在危機爆發后的最初五年，農業部門的損失總額達160億美元，相當于2016年敘利亞國內生產總值的三分之一。與索馬里一樣，最大的影響是造成的

314、損失（92.1億美元），盡管在本案例中，損害水平為68.3億美元（相當于損失總值的75%），而在索馬里案例研究中這一比例為33%。其中的原因是武裝沖突直接導致農業資產和基礎設施遭到大面積破壞。在本案例中，沖突對農業的影響非常直接，而在索馬里，影響則是間接的。烏克蘭：武裝沖突對農業產生的局部和全球影響烏克蘭的案例能說明武裝沖突對該國農業生產和糧食安全的影響及其全球影響。烏克蘭是世界上最大的農產品生產國和出口國之一，在向全球市場供應油料和谷物方面發揮著關鍵作用。然而，烏克蘭戰爭給生產帶來了嚴重影響。戰前，農業是烏克蘭經濟的關鍵推動力，對該國國內生產總值的貢獻率為10%，為14%的勞動力提供了就業機

315、會，并創造了該國24%的出口總額。213,214,215 下文列舉的武裝沖突影響是2022年9月至10月在22個州開展評估的結果，216顯示戰爭給農戶、養殖戶、漁民和水產養殖戶造成的損害和損失近23億美元。平均而言，25%的農村人口停止或減少了農業生產活動，但在交戰線上，超過38%的受訪者報告稱停止了農業生產。妨礙或阻止農業生產的因素包括生產設備和基礎設施受損（5%的受訪戶報告）、國內生產成本平均增加25%、獲得購買投入品所需金融服務的機會減少、地雷和未爆彈藥污染土地al。自2020年2月武裝沖突爆發以來，六分之一（15.7%）的作物儲存設施受到了武裝沖突的影響。217下文數字分列了種植業和畜

316、牧業部門遭受的損害和損失。2022年戰爭最初八個月里，烏克蘭漁業及水產養殖部門遭受的總體影響包括497萬美元的損害，同時還有1660萬美元的損失（資金流變化），占烏克蘭水產養殖部門年總產值（3400萬美元）的63%。al烏克蘭政府估計，約6.2萬平方英里領土（160579平方公里）可能已被地雷和未爆彈藥所污染，包括該國10%的農田。76第 3 部分 災害風險驅動因素和連鎖影響由于分析對象僅限于烏克蘭戰爭最初八個月，分析并未考慮到卡霍夫卡大壩坍塌造成的損害?？ɑ舴蚩ㄋ畮旌驼麄€第聶伯羅河水系是該地區的主要農業用水水源。在撰寫本報告時，災后需求評估仍在進行中。這些損害和損失數字可能會大幅增加，具體取

317、決于武裝沖突的演變情況以及給予農業部門和相關子部門的戰后恢復重建支持水平。烏克蘭容易發生各種可能影響農業部門的危害，如洪水、干旱、山體滑坡和風暴等自然危害以及技術和生物危害。如果其中一種危害與武裝沖突同時發生，就可能對全球農業造成進一步沖擊，使系統性災難風險復雜化。戰爭本身對環境的影響從長期看也造成了重大災難風險，包括對化學工業場所的破壞可能造成近期和長期生態危害。218為提高烏克蘭農業部門的韌性，恢復工作必須充分考慮風險，重建所需的成本可能超出災后需求評估所預計的 水平。n圖36 烏克蘭種植業和畜牧業的損害和損失情況（百萬美元、百分比）作物谷物/油料作物(641.29)美元-62%豆類(64

318、.04)美元-6%莓果/葡萄園(9.98)美元-1%多年生作物(40.06)美元-4%其他(34.72)美元-3%蔬菜/一年生水果(34.72)美元-6%塊根作物(188.58)美元-18%畜牧牛(633.7)美元-64%蜜蜂(87.4)美元-9%禽類(149.2)美元-15%豬(66.8)美元-7%綿羊/山羊(40.8)美元-4%兔(7.9)美元-1%資料來源：糧農組織2022年9月在22個州（盧甘斯克和赫爾松兩個被占領的州除外）開展的全國家庭評估。數據參見https:/data-in-emergencies.fao.org/apps/c5e28e7c958b4748bb806e1fe28c

319、cf7b/explor77肯尼亞伊索洛縣的沙漠蝗群表明東非蝗災極為嚴重。糧農組織正擴大其應急響應行動，以應對這一前所未有的威脅。糧農組織/Sven Torfinn 第4部分農業領域的 減災方案關鍵信息80迫切需要采取行動，鼓勵采用現有創新技術，推動形成規模更為靈活的風險管理解決方案，并加強早期預警和前瞻型行動。需要將多危害減災方法納入政策和決策的主流，將減災作為各部門和各地區的優先事項。技術干預和農場層面的良好做法可積極主動地預防和減少農業風險，從而加強韌性。實證表明，這些做法的效益比傳統方法平均高出2.2倍。技術解決方案可應對農業風險和保護生計，但相關知識儲備有限。若要以風險為依據制定政策和

320、采取行動，必須擴大和完善有關投資建設韌性所帶來回報的相關知識儲備。前瞻型行動具有極高的效益成本比，若與早期預警系統相結合減輕災害影響，效果尤為明顯，在亞洲、非洲和拉丁美洲的一些國家，效益成本比可高達7.1。在非洲之角2020-2021年沙漠蝗蟲案例中，將防控措施和前瞻型行動相結合，效果極為明顯，相關投資避免了450萬噸作物和9億升奶的損失，保障了近4200萬受災民眾的糧食安全。第 4 部分 農業領域的減災方案災害不一定每天都會發生，但如果我們想要實現2030年可持續發展議程、巴黎協定和仙臺框架的目標，預防危害引發災害必須成為我們的日常工作。正如2015-2030年仙臺減少災害風險框架所述，可以

321、通過以下行動實現這一點：（1）生成更好的和可付諸行動的風險信息和分析結果，為決策和行動提供依據；（2）加強災害和氣候風險治理；（3）增加投資，以降低風險和增強韌性；（4）加強備災和前瞻型行動能力。報告引言部分圖2的概念框架展示了報告第4部分如何對前三部分形成補充。第2和第3部分探討了災害影響農業的現有實證，本章節則側重于探討投資農業減災行動和前瞻型行動的可行性，以提高生計面對災害時的韌性。本章節將分析旨在減少災害潛在影響和深層次風險的各種行動，將其在減災方面所帶來的效益與實施成本進行對比。本章節將提供多個分析案例，展示減災措施和前瞻型行動帶來的效益，供不同背景下對不同規模投資進行比較時參照。這

322、些案例可作為參考，用于開展類似的更具體評估，為基于風險的決策工作提供支持。如第2和第3部分所示，關于災害影響的系統化全面信息至今仍然相當匱乏，也缺少標準化的方法對減災措施和前瞻型行動進行定義并估算其實施成本。因此，要想分析減災措施和前瞻型行動的效益，只能在缺乏系統化數據和標準化信息的情況下進行。一項干預措施的效果很大程度上取決于其所處的經濟、社會和自然環境以及體制和政策框架，而這一切都因地而異。因此開展全球性評估或制定大規模解決方案仍然困難重重，因為投資降低和緩解風險的措施必須依據因地制宜的分析和評估。第4部分第1節重點介紹農業領域可以采取的積極主動減災措施。量化數據可展示災害來襲時投資于基于

323、風險的農業措施能產生多大效益。如本節所述，基于風險的農業干預措施可帶來廣泛的社會經濟效益和環境效益，兩者相輔相成。本節采用的是成本效益分析法，通過比較基于災害風險的農業措施與傳統做法，展示前者的巨大潛力。第4部分第2節說明在預報沖擊或壓力到來之前，采取前瞻型行動可以帶來哪些效益。前瞻型行動有助于增強弱勢社區的韌性，從而保護生計，同時減少采取成本更81災害對農業和糧食安全的影響高的災后恢復措施的必要性。通過這種方式，前瞻型行動可補充和保護基于風險的措施（如第4.2節所示）所取得的成果，例如保護糧食安全和營養，緩解本已緊張的人道主義資源承受的壓力。219前瞻型行動的分析框架同樣也采用了效益成本比。

324、第4部分第3節將介紹另一個有關基于風險的行動與防控行動和前瞻型行動相結合的案例。該案例為2020-2021年間大非洲之角沙漠蝗蟲的防控案例。分析同樣也采用了成本效益法，突顯將監測和前瞻型行動相結合可避免損失。在比較效益和成本時，我們強調并考慮了若干主要假設，對貼現率和評估時間框架也采用了同樣的處理方式。為了給政策決策提供合理依據，成本效益評估需要證明結果對這些參數具有敏感性。第四部分除了以上內容外，還包括一些意見和建議，涉及如何通過推廣在農場層面普及減災良好做法以及如何將減災措施和前瞻型行動制度化，并在決策中廣泛采用。4.1農場層面減災措施的效益 農民，特別是從事雨養農業的小農，是農業糧食體系

325、中最弱勢的利益相關方，往往首當其沖受到災害的影響。農民、官員、發展和人道主義行動方可通過多種途徑降低小農的脆弱性，包括在農場層面推廣減災措施和技術。這些技術解決方案適用于不同規模的農業生產，而且都已進行并通過了危害情境和非危害情境下的測試，的確有助于避免或減少自然或生物危害造成的農業生產損失。多項研究可證明農業部門采取預防性行動的好處，這樣做的確可以避免災害造成損失。220,221,222其中一些研究突顯了減災農業措施的效益成本比，主要側重于種植業和畜牧業，如改良作物品種（耐旱/耐鹽堿/耐澇）、實現作物多元化、開展保護性農業、調整種植時間表、保育飼草、改善畜舍、接種疫苗和防控疾病，而關于林業和

326、漁業的研究相對較少。223,224,225 由于計算成本效益所依據的假設和情境各不相同，這些研究的具體結論也有所不同，但我們仍然可以發現一些相似之處。首先，在農場層面將多種減災措施相互結合，與單獨實施某項措施相比，效益成本比更高。這意味著良好做法往往相輔相成，同時實施多種措施的潛在效益要高于實施單一措施的效益。第二，與基于自然的解決方案相比，如改良作物品種和以人為本的方法，發展農業領域灰色基礎設施相關干預措施的效益成本比較低，這很大程度上是因為與建設基礎設施相比，基于自然的解決方案所需的投入較低。2016-2021年間，糧農組織就農場層面減災措施開展了一系列為期多年的試點，涉及10個國家的11

327、12個農場，從中獲得了更多實證am。研究人員對實地數據進行了分析，這些來自基層的數據涉及農場層面減少災害和氣候風險的做法和技術，分析的目的是統計和量化單個農場實施這些做法和技術后所避免的損害和損失，并測算推而廣之后的效果。這些良好做法已完成并通過了危害情境和非危害情境下的測試，事實證明可減少災害風險，應納入發展和am糧農組織。2019。農場層面減少災害風險：多重惠益，不留遺憾。羅馬。www.fao.org/3/ca4429en/CA4429EN.pdf。該研究報告收集了來自玻利維亞、柬埔寨、哥倫比亞、圭亞那、海地、牙買加、老撾、巴基斯坦、菲律賓和烏干達的實證。82第 4 部分 農業領域的減災方

328、案長期人道主義行動，包括災后恢復工作，以實現更好地重建。烏干達為降低持續干旱的影響，推廣種植高產耐旱香蕉品種，并輔之以多種水土保持措施，例如覆蓋土壤、挖掘溝渠和使用有機堆肥。這些做法已在烏干達的養牛地帶實施。香蕉正逐漸成為烏干達的主要經濟作物，估計約有24%的農戶種植香蕉。香蕉的最佳生長條件是相對濕度大于60%，且年平均降雨量為1500毫米至2500毫米。然而，由于氣候變化，干旱越來越頻繁和嚴重，雨季姍姍來遲，小農的生計因此受到影響，因為香蕉是他們種植的主要作物，而且戶均土地不到0.5公頃。226,227該項研究發現，受干旱影響的農場通過采取一攬子良好做法，11年來每英畝土地（約0.4公頃）與

329、當地傳統做法相比，累計凈收益高出約10倍。良好做法的效益成本比為2.15，而當地傳統做法為1.16（圖37）。一攬子良好做法的低成本高回報特點使其非常適合烏干達所在的農業生態區。與傳統香蕉種植方法相比，一攬子良好做法回報更高an，且成本低廉，可復制性強，研究人員為此對推廣后的效果進行了模擬分析。分析結果表明，年平均凈效益的差異可謂有天壤之別。與傳統做法相比，良好做法的效益要高出95%到695%，具體取決于危害發生頻率的高低。據估算，平均而言，在低、中、高三種情境下，中部地區的蕉an雖然不可能單獨分析減災良好做法中每項干預措施的每個要素對香蕉產量和回報的影響，但各種干預措施之間的協同效應可能發揮

330、了關鍵作用，提高了香蕉種植系統對降雨不足和干旱的抗御能力。插文12 農場層面減災措施的成本效益分析法成本效益分析法是一種有效手段，可對農場層面采取農業減災干預措施的成本和效益進行嚴謹的評估，重點關注小農戶的具體需求和挑戰。此項研究利用幾個季度收集的數據開展事后效益成本比計算，時間跨度為11年。研究人員利用觀測數據預測評估期內的成本和效益，而不是像事前評估那樣利用假設的輸入數據進行分析，結論因此更具說服力。11年的評估期有助于我們分析較長期效益是否足以補償干預開始時的資本投資。之所以選擇相對較短的時間段，是為了降低長期分析通常存在的不確定性，因為本項研究分析的農場層面措施并不涉及大額資本支出。為

331、開展有用的虛擬分析，研究區分了危害和非危害兩種條件，并比較了在危害和非危害條件下進行干預和不進行干預之間的差異。此外，本研究將定量評估與定性訪談和推廣模擬相結合，從各種角度評估農場層面減災措施的成本和效益。這有助于全面分析各項已付諸實施的良好措施，為農民大規模采用、政策制定和減災措施進一步完善提供重要實證（同上）。詳情參見技術附件4。8384災害對農業和糧食安全的影響 圖37 烏干達香蕉種植業通過覆蓋土壤、挖掘溝渠、使用有機堆肥和種植改良品種每英畝11年累積的凈現值 09 0008 0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 000美元+886%效益成本比：1.162

332、.15傳統做法減災做法注：一英畝約為0.4公頃。資料來源：糧農組織。2019。農場層面減少災害風險：多重效益，不留遺憾。羅馬。www.fao.org/3/ca4429en/CA4429EN.pdf 圖38 模擬結果 不同災害頻率下烏干達中部地區香蕉生產的年均凈現值：大規模推廣減災做法 045040035030025020015010050百萬美元388傳統做法大規模推廣減災做法傳統做法大規模推廣減災做法傳統做法大規模推廣減災做法低危害頻率，低危害強度中危害頻率，低危害強度高危害頻率，低危害強度22342717634270注：評估期：11年；貼現率：10%；敏感性分析采用15%和5%的貼現率。資

333、料來源：糧農組織。2019。農場層面減少災害風險：多重效益，不留遺憾。羅馬。www.fao.org/3/ca4429en/CA4429EN.pdf第 4 部分 農業領域的減災方案農如果能系統性地普及這些一攬子措施，包括農戶帶動農戶和政府由上至下推廣，每年可避免損失和增加收益2.12億至2.36億美元（圖38）。一攬子良好做法具有低成本高回報的特點，意味著農民之間的口口相傳是一個可行的推廣途徑。在受訪農民中，85%表示這些措施提高了香蕉產量，約70%報告稱自己的收入有所增加。如以5分制進行評分，農民給這些做法在干旱時期的表現打了4.4分。大多數農民表示，他們將在下一季繼續沿用這些做法，因為這有助于實現高產，對收入和糧食安全產生積極影響。與此同時，大多數農民建議，有必要進一步開展香蕉種植園管理方面的培訓，作為一項重要的配套措施。在玻利維亞的高地，霜凍、降雪、暴雨和冰雹造成美洲駝頻繁死亡。為降低