当前的世界环境

介绍

专家呼吸道气候变化对多个行业产生不利影响，挑战高自然资源相关社区的生计和粮食安全，特别是渔业社区和渔业的生计。¹海洋渔业容易受到气候变化的广泛影响，包括生态影响，如沿海湿地的消失、珊瑚白化、海水酸化加剧、淡水流入的变化、²对人类的影响，如海平面上升的风险增加，居住在低洼沿海地区的渔业社区的极端天气事件增加。^3.气候变化的新影响对沿海生态系统和渔业社区构成严重风险，同时也对影响小型渔业，特别是低洼地区小型渔业的其他持久挑战构成严重风险。^4.此外，极端天气事件扰乱了渔业作业和陆上基础设施，而渔业生产和其他自然资源的波动可能对渔业社区的生计战略和成果产生影响。^5.

由于气候变化，印度的现有漏洞概况预计会发生变化。^6.洪水和干旱，季风洼地和旋风，热波，冷波，长雾，降雪和海平面上升是影响印度的重要气候事件。^7.预计印度洋的平均海面温度(SST)将增加2至3.5^0.C到2099年。^8.上个世纪，我国气旋风暴的发生频率呈逐年增加的趋势。¹⁷此外，在印第安卡州的严重循环风暴的数量增加了。¹⁷

渔业已成为印度经济的一个关键部门，这一点从国内和国际对鱼类和渔业产品的过度需求可以明显看出，这不仅增加了外汇收入，而且还在第一、第二和第三部门创造了许多就业机会。^9.人们依靠全职或兼职的渔业，以获得他们的生计。¹⁰然而，极端天气事件扰乱了捕鱼作业，并对陆地基础设施造成破坏。此外，渔业生产和其他自然资源的波动对渔业社区的生计战略和成果产生负面影响。¹¹

该脆弱性被定义为“系统易受应对气候变化的不利影响，包括气候变化和极端的程度”。¹²该漏洞是系统暴露的性格，幅度和气候变化率的函数，其灵敏度及其自适应容量。¹²暴露是“一个系统暴露于显著气候变化的性质和程度”。¹³灵敏度是“系统受到影响的程度，通过气候变异或改变而不利或有利地受益”。¹²自适应能力是“系统适应气候变化（包括气候变化和极端），以适度潜在的损害，以利用机会，或应对后果”的能力。¹³

本研究在印度奥迪沙（Odisha）进行，旨在评估海洋渔民生计对气候变化的脆弱性。Odisha是印度东海岸的海运州。从历史上看，它是一种易于自然灾难，特别是沿海地区的国家。¹⁴

材料和方法

从两个村庄收集来自两个村庄的所选变量的数据，每个村庄都收集了来自Balasore和Odisha的Ganjam地区的村庄的血液伤害的自适应容量分量。该州的海岸线480公里长，大陆架区24,000公里²．根据中央海洋渔业研究所(CMFRI)的普查(2010年)，¹⁵印度共有3288个海洋渔村，其中813个(24.7%)在奥里萨邦，海洋渔村人口总数为605,514人。

本研究采用多阶段抽样方法收集数据。多阶段抽样是指基于种群内自然集群的层次结构的两个或多个随机抽样阶段¹⁶．在这项研究中，“阶段单位”术语被用来代表不同层次的集群。奥里萨邦有六个沿海地区，其中两个地区被选中。所有六个沿海地区被认为是第一阶段的单位。在第一阶段，从奥里萨邦的所有六个沿海地区，巴拉索尔和甘加姆区根据其登陆中心的数量选定。第二阶段的单位为设有渔获上岸中心的渔村，其中两个渔村分别从两个地区选出。从甘加姆选出的渔村有Golabandha和Sana Arjipalli，以及Balasore、Bahawalpur和Balaramgadi。选择具有FLC的村庄的合理性在于登陆中心的重要性，这些中心是参与海洋渔业的各种利益攸关方的协调中心。第三阶段以每个渔村的农户为单元，随后随机选取每个渔村的农户30户，使研究的农户总数达到120户。从所有沿海村庄选取30户家庭的原因是为了使它们在统计上具有可比性。

选择指标

选择旋风的发病率和沿海侵蚀程度作为暴露在气候变化的指标。在上世纪（1900-2000）期间Otisisa的血态紊乱数量为260，该国所有国家中最高。¹⁷2011年的国家可持续沿海管理中心（NCSCM）报告表明，Odisha沿海线暴露在沿海侵蚀，侵蚀程度在空间上沿国家差异化。¹⁸在上述研究结果的基础上，收集来自二级来源的数据，用于暴露的变量。从2014年收集了关于研究区循环紊乱的信息的报告国家的旋风风险缓解项目（NCRMP）。¹⁷收集有关沿海地区侵蚀的信息NCSCM的海岸线变化评估报告。¹⁸

就业（来自每年的渔业），收入（来自2017年的渔业有关的活动），并选择每月鱼类的人均消费作为敏感性的指标。该研究假设家庭对收入，营养和就业的渔业依赖更高，对气候变化更敏感。^3.由于收入可以是敏感性和适应能力的一部分，为了避免对两者使用同一指标，只将渔业收入列入敏感性指标。所有这些变量的数据都是通过住户调查收集的。确定了Fisher家庭的自适应能力利用可持续生计方法（SLA框架）。如SLA框架中所述，渔民的生计资产被用作适应能力的指标。人力资本是技能，知识，劳动力的能力，以及良好的健康和身体能力对于成功追求不同的生计策略很重要。¹⁹对于人力资本的评估，在他们的工作中，我们选择了渔业的经验，非老年人家庭(<50岁)的存在，以及成人劳动力Sesabo和Tol（2005）。^20.此外，还选择家庭教育程度作为人力资本的一个变量。^3.

为了确定家庭财务资本的状况，除渔业以外的来源（USD）的收入以及家庭的创收活动数量被选为变量。民生多样化是气候变化的重要适应措施。^21.物理资产是经济生产过程创建的资本。它是指支持生计所需的基础设施和生产商。^22.选择渔民拥有的作业渔业资产数量、房屋质量和渔船类型作为评估家庭物质资本的变量。拥有农业土地和拥有具有一定经济回报的树木被作为评估家庭自然资本的参数。建立了自然资本的综合指数，其取值范围为0 ~ 2。

为了达到这个目的，我们通过选定的变量来测量聚集的社会资本。所选变量为参与社区节日、村内外亲戚朋友的出现、在恶劣气候条件下村内外亲戚朋友的帮助、合作社/自助团体的成员、在恶劣气候条件下这些成员的帮助、政党成员、政党的帮助及持有身份证(为社会保障计划提供保障)。评估生计支持系统的获取情况，方法是询问他们是否能获得避风所、安全饮用水来源、卫生设施、鱼类交易设施、银行、合作社、村委会办公室、渔业办公室、教育机构、非政府组织(NGO)、地方政治领导人、电力、贷款/信贷、医院、法院、鱼类加工厂、当地社区领导、道路交通、火车站、派出所、科研机构。

Mann-Whitney U测试用于比较两个地区家庭的脆弱性指数Kruskal-Wallis H测试用于比较渔村的漏洞状态。

生计脆弱性指数

在本研究中，通过采用复合生命脆弱性指数来评估渔民生命脆弱性的地位。生计脆弱性指数（LVI）使用IPCC（政府间气候变化小组）脆弱框架。^23.漏洞，如IPCC，具有三个子组件，即暴露，敏感性和自适应容量。综合生计漏洞索引方法通过为一组指标进行聚合来计算漏洞

在本研究中，漏洞的曝光，灵敏度和自适应容量分量的所有选定变量同样加权以计算整体指标。未加权指标的优势在于它可以更加自信地缩放。^24.与此同时，它在批评的情况下，漏洞的所有组成部分都不同样影响社区。由于每个指示器在不同的尺度上测量，因此它被标准化为索引，其值从0到1的值。使用MIN-MAX方法进行标准化^25.：



指数_SI.是某一特定家庭的某一特定指标的标准化值。年代_V是该住户指标的实际值，S_最大限度为该指标在数据集中的最大观测值，S_闵为该指标在数据集中观测到的最小值。将各指标在脆弱性暴露、敏感性和适应能力分量下的值进行归一化后，计算各分量的指标值，公式如下:



哪里sc._vj.是组件的子索引值j为家庭V;指数_SVI.表示索引的指示器的值我，对于组件j,n是每个组件中的指示数。此外，子组件的索引值将组合以使用添加方法来查找漏洞，^3.并用于计算最终的农户脆弱性指数。取各农户脆弱性指数的平均值，得出某渔村脆弱性指数。然后，取村庄脆弱性指数的平均值，得到特定区域的村庄脆弱性指数。

V_HH.= {E + S +（1-AC）} / 3（添加方法）

其中e =曝光，s =灵敏度，交流=自适应容量

结果与讨论

接触

学习的Fisher家庭的整体曝光率（平均值）保持在0.505+0.283。Balasore的暴露分指数(0.79)高于Ganjam(0.22)。在奥里萨邦的所有沿海地区中，巴拉索是飓风发病率最高的地区。与上个世纪(1900-2000年)的Ganjam相比，Balasore不仅发生了气旋，而且发生低气压、风暴和严重风暴的次数也更高。然而，与奥里萨邦的所有沿海地区相比，Balasore的沿海侵蚀程度更低。这是由于密集的红树林植被和抛石结构的存在，它们保护了Balasore地区的海岸线免受侵蚀。¹⁸

表1：印度甘肃群岛和甘察岛地区的循环事件和沿海侵蚀的发生率

灵敏度

Balasore，0.431的整体敏感性略低于Ganjam，0.434。这种差异主要是由于Ganjam的Fisher家庭的海洋鱼类较高，与Balasore（2.77千克/月）相比，甘氏饲料（3.91千克/月）。在研究期间，还发现Fisher家族的成员消耗了较低质量的鱼类（无论是在味道和营养价值方面）。它与Ganjam渔民的较低收入相对应，这使得它们销售高价值和营养丰富的鱼类，并消耗仍未售出的鱼类。它侵蚀了渔民的健康状况，随后使它们能够减少适应气候变化。然而，Ganjam的敏感性较高的是，与Ganjam相比，渔业的收入和渔业的收入更多地在Balasore中更多。巴萨尔家庭渔业的平均收入（$3006.14美元）不仅仅是Ganjam（$1317.79 USD）。在巴拉奥雷，近253天的渔业户口投资，而甘察的数量为247天。它显示了弗洛伊尔·贝罗尔族对就业渔业的依赖，这反过来使它们对气候变化更敏感。在这种情况下，生计多样化可以是有效的工具。L.向新职业部门进行墨水捕捞家庭可以有效降低就业依赖渔民。^26.

表2：综合生计漏洞指标的所有组件的索引值

**基于Kruskal Wallis测试的显着意义占1％

适应能力

人力资本是适应能力的最重要组成部分，它有助于家庭获得其他生计资产。^27.与Balasore相比，Ganjam的渔业和盟国活动中的家庭经验更高。更高的经验帮助捕获渔民通过从经验中学习来更好地适应气候变化。Balasore的教育水平（4.71±0.31岁）较高，帮助他们更好地适应气候变化，以甘察的渔民（1.88±0.23岁）区。发现渔民家庭教育水平的总体平均值（3.29±2.58）年。越高教育水平开辟了收入的途径。相比之下，有限的教育可以限制他们理解天气警告信息的能力，使他们更脆弱。较低的教育水平和经验使渔民更容易受到气候变化的影响。^28.此外，Balasore（2.93）的平均成人劳动力比与（2.53）的甘矛（2.93）更高。成人劳动力暗示了家庭中的成年成员人数，他们正在赚取和贡献家庭的维护。

由于农业土地拥有较高，占有一棵树的占有率较高，汇率汇率的整体自然资本高于Ganjam，这给了他们一些财务回报。大多数位于沙滩地区的Ganjam渔村的地理位置使村庄不适合农业。与Ganjam（0.52±0.91）相比，Balasore的Fisher家庭拥有更多的渔业资产（1.07±1.21），使渔民能够获得更多捕获或处理捕获。然而，两种情况下的标准偏差都揭示了渔民中捕捞资产的不平等。对于这两个地区，超过一半的家庭拥有良好的房屋（PUCCA /半PUCCA）质量。两个地区的家庭比例较低，居住在乌克萨房屋。

在Ganjam，近75%的调查家庭不拥有工艺品。这里的渔民用借来的船进行捕鱼活动。此外，渔船旅行的渔获由船主和渔民共同分享。在Balasore，没有渔船的渔民在拖网渔船上作为捕鱼工人工作，或参与联合渔业活动，如补网、结冰等。在2010年进行的cmfi -海洋渔业普查中，发现两区均有拥有机动船只的资料。¹²沿着巴拉塞尔海岸经营的较高数量的机械化工艺而不是Ganjam。

与Ganjam相比，其他来源的收入比渔业更高。与Ganjam的Fisher家庭相比，Balasore的其他活动产生的收入也在更高。帕拉瑟渔民的较高金融资本使他们能够更好地适应气候变化的影响，因为金融资本提供对其他生计资产的更多机会，并在适应方面发挥关键作用。^29.

社会资本提高了个人有效应对气候变化负面影响的能力。^30.与Ganjam相比，Balasore的渔民家庭拥有更高的社会资本。更高的联系所支持的更高的社会资本通过提高人们的适应能力来帮助他们。此外，对渔民家庭获得生计支持系统的评估显示，Balasore渔民获得生计支持系统的机会高于Ganjam渔民家庭。

表3. Balasore和Ganjam的生计漏洞指数（LVI）之间的Mann-Whitney测试结果

脆弱性

比Ganjam区的Fisher家庭（0.57±0.406）较高（Z = -9.406; P = <0.01）渔夫家庭的脆弱性Balasore区Fisher家庭的更高脆弱性是由于Balasore区的曝光率较高，对气候变化的影响。然而，巴萨尔和甘察之间的敏感性子指数有一点差异。虽然与Ganjam相比，Balasore渔民的自适应能力较高，但由于他们在生计资本中的较高指标分数，但它对Balasore的整体脆弱性指数分数有点减轻影响。从该研究中也显而易见的是，更高水平的曝光和灵敏度需要更高的自适应能力来减少漏洞，

结论

从研究来看，我们得出结论，在气候变化方面的适应和缓解措施不应普遍。相反，他们应该是特定于地区的特定于地区的曝光，敏感性和适应性的地区目标群体的适应能力。在类似的线上，建议在海洋渔业中拥有特定于定位的气候变化管理计划，以降低渔民脆弱的气候变化。

致谢

该研究是作为ICAR的初级研究奖学金计划的icar-中央渔业教育研究所硕士学位研究所的硕士研究所。作者承认该研究所提供的适当支持。

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