冲突还是共存？水稻种植户对水鸟所提供的益处与危害的看法，以及缓解冲突所面临的挑战

《European Journal of Wildlife Research》：Conflict or coexistence? Rice farmers’ perceptions of services and disservices provided by waterbirds and the challenges of conflict mitigation

　　**摘要**
由于全球湿地的丧失，稻田已成为水鸟越来越重要的栖息地，但这往往与农业利益发生冲突。农民通常认为水鸟是作物损害的来源，这种负面看法导致了采用各种驱赶技术来阻止鸟类进入他们的田地。因此，要在农业生产与生物保护之间取得平衡，就需要理解这些冲突。本研究考察了葡萄牙稻农对水鸟的看法，重点关注水鸟对水稻生产的正面和负面影响、驱赶方法的有效性以及潜在的冲突缓解策略。通过对葡萄牙最大的稻田区域之一的问卷调查发现，农民因可见的作物损害而对水鸟持负面看法，却忽视了它们的生态价值。火烈鸟、鹳和鹮被认为是播种和收割期间对作物损害最大的物种。虽然驱赶方法被认为效果中等，但仍被认为是必要的。不同年龄和教育水平的农民看法存在差异：年纪较大的农民对水鸟的负面看法较轻，但不太愿意考虑冲突缓解策略；而年轻农民的负面看法尤为强烈。受过较高教育的农民则对水鸟持有更积极的看法，并且愿意接受解决方案，同时认为驱赶方法具有成本效益。尽管存在这些差异，大多数农民更倾向于通过经济补偿来弥补作物损失，而不是其他冲突缓解方法。本研究强调了需要更好地了解人们的主观影响，以及关于作物损害和水鸟生态系统服务经济价值的准确数据。采取多方面的策略——理解农民的关切和优先事项、填补知识缺口、让农民参与决策过程以及实施补偿措施——有助于在生物多样性保护与农业生产之间找到平衡，促进水鸟与稻农的共存。

**引言**
人类与野生动物之间的负面互动，如资源竞争或攻击性遭遇，是共存面临的最严重和普遍的挑战之一（Madden 和 McQuinn 2014）。这些互动可能导致人与野生动物之间的冲突，从而阻碍了许多物种的有效保护（Madden 2004; Michalski 等 2006; Peterson 等 2013）。其中最常见的冲突发生在农业土地上（Distefano 2005; Hill 2015; Nyhus 2016）。野生动物经常消耗和破坏粮食作物，威胁到依赖农业的农民的生计（Distefano 2005; Hill 2015）。在这些冲突中，人们的看法起着关键作用，因为受影响的利益相关者往往认为损害程度超过了科学评估的结果（Duriez 等 2019）。此外，由于人们对野生动物造成的损害反应往往过度，即使是微小的损失也可能导致农民产生夸大的反应（Dickman 2010）。近年来，随着自然栖息地被扩展的农业用地取代，这类冲突加剧（Distefano 2005; Nyhus 2016）。

稻田（Oryza sp.）已成为世界上第二大湿地类型，也是面积最广的灌溉作物（IRRI-国际水稻研究所 1995; 拉姆萨尔公约秘书处 2010）。水稻几乎是全球一半人口的主要营养来源（Seck 等 2012），在许多经济体中扮演着重要角色（Prasad 等 2017）。除了对人类的重要性外，稻田还为野生动物提供了宝贵的栖息地，尤其是大量迁徙或定居的水鸟，这些鸟类全年都在这些区域觅食、繁殖或休息（Fasola 和 Ruiz 1996; Elphick 2000; Louren?o 等 2010; Parejo 等 2019）。因此，世界各地的许多稻田地区被列为重要鸟类和生物多样性保护区，并被列入拉姆萨尔名录（Elphick 等 2010）。然而，由于水鸟可能损害作物，农民通常将它们视为害虫，从而导致农民与水鸟之间的冲突（Johnson 和 Mesléard 1997; Moreno-Opo 和 Piqué 2018）。水鸟造成的损害包括踩踏植物和种子、因沉积物扰动导致的水质浑浊（这可能会窒息种子和幼苗），以及直接啄食稻穗中的谷粒（Tourenq 等 2001; Ernoul 等 2013）。尽管水鸟还提供多种生态系统服务（例如养分循环、害虫控制；Green 和 Elmberg 2014; Whelan 等 2008），但这些正面作用往往被低估。在使用稻田的水鸟物种中，像鸭子、鹅、鹤和火烈鸟这样的大型食草鸟类最常与作物损害相关联（Decker 和 Lavery 1990; Tourenq 等 2001; Fox 等 2017）。然而，其他大型鸟类（如鹳和鹮）在觅食（主要是非水稻食物）时也可能无意中损害水稻植株（Madaleno 2019）。

为了促进稻田中农民与水鸟的共存，已经开发了多种工具，例如农业环境计划（Kremen 和 Merenlender 2018; Eriksson 2021）。这些计划通过主动的土地管理支持食物生产和受威胁物种的保护（Kremen 和 Merenlender 2018; Eriksson 2021; Herring 等 2022）。尽管这些计划通常会减少产量（Hernandez-Aguilera 等 2019），但它们通过提供生态系统服务奖励、税收补贴和认证生态标签等方式鼓励农民采取环保措施（Schuster 等 2018; Bogezi 等 2019; Mamine 等 2020）。然而，多种因素可能阻碍农民采用这些环保措施，包括经济激励不足、缺乏环保意识，以及缺乏促进这些措施引入、协调和 logistical 支持的农民协会或农业组织（Wilson 和 Hart 2000; Mills 等 2018; Barghusen 等 2021）。在缺乏农业环境计划且法律禁止使用致命控制方法的情况下，农民通常依靠驱赶技术来管理作物损害。这些做法可能会对鸟类的能量预算产生负面影响，增加能量消耗并减少觅食时间，并且由于习惯化原因长期来看往往效果不佳（Elphick 2000; Ernoul 等 2013; Paulino 等 2024）。尽管如此，这些方法仍在使用，且没有减少的迹象（Bishop 等 2003; Madaleno 2019; Paulino 等 2024）。

葡萄牙的塔古斯河流域拥有该国最大的稻田面积之一，对水鸟至关重要，大量水鸟聚集于此（Fasola 和 Ruiz 1996; Elphick 2000; Louren?o 等 2010; Parejo 等 2019）。这些鸟类常被农民视为害虫，许多农民采用驱赶技术来驱赶它们（Madaleno 2019）。然而，尽管这些方法被广泛使用，塔古斯河流域水鸟对稻田的实际损害程度仍不清楚，这引发了关于这些措施成本效益的质疑。这是一个研究农民对水鸟损害看法的好场景，同时评估现有驱赶方法的效果和成本效益。鉴于稻田在全球的经济和生态重要性，研究农民对水鸟损害的看法、驱赶方法的成本效益以及潜在的冲突缓解措施，可以为制定更好地协调农民需求与保护目标的管理策略提供指导。例如，可以通过采用更可持续的鸟类控制方法或提供环境服务补偿来实现这一目标。

**研究方法**
**研究区域**
莱兹利亚格兰德（Lezíria Grande，北纬 38°57′，西经 8°54′），位于葡萄牙维拉弗兰卡德希拉（Vila Franca de Xira）附近，由多样化的农田组成，包括 4700 公顷的稻田，周围是广阔的盐沼和潮间带泥滩，地处塔古斯河流域（图 1）。该地区经济以养牛和农业活动为主，水稻种植是许多人的主要收入来源（GPP 2020）。莱兹利亚格兰德的稻田支持着塔古斯河流域最大的连续稻田面积，也是葡萄牙最大的稻田之一。该地区生产的水稻于 2006 年获得了地理标志保护（IGP）。整个生产链——包括种植、加工和包装——都在指定区域内完成，不使用农药，仅使用选择性、可生物降解的除草剂（Iken 2017）。水稻种植在该地区已有两个多世纪的历史，为农民积累了丰富的经验、知识和技能（DGADR 2017）。在许多方面，水稻种植可以被视为该地区文化身份的一部分。

**图 1**
莱兹利亚格兰德位于葡萄牙维拉弗兰卡德希拉附近，具有重要的生态价值，这主要归功于其对水鸟（包括雁形目、鹳形目、鸻形目、鸡形目、鹤形目、鹈鹕目和蜂鸟目）的重要作用。该地区的南部稻田几十年来一直受到保护，1976 年被认定为自然保护区，并被指定为拉姆萨尔地点；1994 年被纳入 Natura 2000 网络的特殊保护区；2003 年被国际鸟盟（BirdLife International）列为重要鸟类和生物多样性保护区。

研究区域内的 45 名稻农每年向当地农民协会（维拉弗兰卡德希拉莱兹利亚格兰德受益者协会——ABLGVFX）支付费用，以获得水鸟驱赶服务。这些服务于 2013 年根据农民对水鸟对水稻生产负面影响的担忧而实施（Madaleno 2019）。驱赶方法包括在车辆上安装丙烷燃气炮。至少有一辆车每天都会穿过整个稻田区域，在固定的时间间隔（1分钟）使用气体发射器进行喷射。这些发射器发出的声音类似于霰弹枪的射击声，能够吓走周围的鸟类（Cummings 2016）。车辆只有在看到所有的鸟类都飞走后才会离开稻田。这种做法在播种季节（四月底到六月初）的夜晚使用，而在水稻生长季节（六月中旬到十一月中旬）则会在白天进行。

**问卷设计与实施**
调查的目标人群包括目前在Lezíria Grande地区工作的所有45位稻农。选择土地所有者、租户和雇佣劳动力（统称为“稻农”）作为研究对象，因为他们是水稻产业和水鸟保护的关键利益相关者，他们的收入依赖于水稻生产。土地所有者/租户要么是稻田的所有者，要么是从其他所有者那里租用土地的租户。相比之下，雇佣劳动力并不拥有他们工作的田地，主要从事田间作业。

设计了一份包含五个部分的问卷：（1）受访者的社会人口统计特征；（2）与水稻种植相关的社会经济信息；（3）对利用稻田的水鸟的看法（包括对作物的益处和损害、损害的程度以及损害发生的时期）；（4）对水鸟驱赶技术的效果的评估；（5）对解决水鸟与稻农冲突的可能策略的看法（详情见在线资源1）。问卷的制定基于初步工作的结果，其中包括对9位稻农的小组访谈。这些稻农的特征与目标人群相似，他们在塔古斯河流域的稻田工作。访谈时使用了问卷的初步版本，之后对该版本进行了修改，以提高了某些问题的清晰度，并添加了一些对数据收集重要的问题；这些初步访谈并未纳入后续的数据分析中。通过问卷调查，可以得出群体层面的普遍结论（问卷的英语和葡萄牙语版本见在线资源2和3）。

2023年10月至2024年2月期间，由主要作者负责发放问卷；所有调查均以葡萄牙语进行。在本地农民协会的协助下，联系了研究区域内的所有45位已知稻农，该协会是本研究的合作伙伴，负责监督该地区的水稻种植工作。在调查过程中未透露作者与水鸟保护组织的关系，以避免受访者过高估水鸟的益处。鉴于作者与水鸟保护组织的相关性，否则受访者可能会根据他们认为的采访者的价值观来回答问卷。此外，每次访谈都是单独进行的，确保受访者不会受到周围人的影响，从而鼓励他们诚实、开放地回答问题。在问卷开始前，采访者简要说明了研究的总体目的，并强调了问卷的自愿性和匿名性，同时确保受访者可以随时终止访谈。必要时，在访谈结束后，会与受访者讨论与研究相关的问题。本研究仅针对具有法定工作年龄（18岁及以上）的人进行。该研究获得了里斯本大学理学院伦理委员会的批准（参考编号CEC/2023）。

**数据分析**
对于所有分析，使用了李克特量表（Likert scale）题目的回答作为数值变量，这些变量表示受访者对每个问卷陈述的同意或不同意程度。非数值回答（例如开放式问题的回答）被转换为分类变量。随后，每个类别通过“哑变量化”（dummification）过程转换为二进制数值变量（Bryman 2016）。对于每位受访者，如果他们在原始回答中选择了某个类别，则新的二进制变量被编码为1，否则编码为0。例如，在关于问题解决方案的题目中，每个不同的回答都被视为一个独立的类别并编码为二进制变量（1=受访者提到了该解决方案；0=受访者没有提到）。在初步了解数据后创建了这些类别，并在数据处理过程中进行了重新评估和重新定义。所有数据都使用描述性统计方法进行分析。生态系统服务与损害的差异以及水稻生产中的损害来源差异通过线性混合效应模型进行分析，将李克特量表的回答视为近似连续的数据，并将受访者作为随机效应纳入模型。使用霍姆调整后的P值（Holm-adjusted P-values）进行成对比较，以控制多重检验的影响。

为了识别影响受访者差异的关键因素并分组，我们使用R包FactoMineR（Le等人，2008）和‘PCA’函数，对所有受访者对问卷中每个问题的（数值）回答进行了主成分分析（PCA）。选择PCA是因为它可以全面、同时地理解所有变量之间的关系，并显示个别受访者在所创建的多维空间中的位置（Vaughan和Ormerod 2005）。这使得多变量之间的相互关系能够以直观的方式快速清晰地进行评估（Vaughan和Ormerod 2005）。由于从问卷回答中得出的数值变量数量（58个）超过了受访者数量（38人，见结果部分），在进行PCA之前进行了降维处理，最终保留了6个变量（Bandalos和Boehm-Kaufman 2009）。这是通过将一些原始变量聚合为新的综合指标来实现的，同时排除了其他变量。变量“水鸟服务的重要性”是通过平均每位受访者对问卷中列出的所有与水鸟相关的生态系统服务的重要性评分来找出的。变量“水鸟造成的损害”基于这样一个问题的回答：“您认为每年水鸟对水稻作物造成的经济损失是多少？”这个变量作为水鸟对水稻生产造成的总体损害程度的代理指标。因此，与特定水鸟群体造成的损害相关的其他变量和负面影响被排除在排序之外。变量“更积极的水鸟看法”保留了其原始形式，代表了每位受访者对水鸟利用稻田的总体看法。变量“驱赶措施的成本效益”是通过平均每位受访者对驱赶措施的有效性和成本适当性的评分来生成的。变量“对替代驱赶措施的兴趣”反映了受访者表示有兴趣尝试的替代驱赶技术的总数。最后，“对冲突缓解的兴趣”是通过计算每位受访者对所有列出的冲突解决策略的兴趣评分的平均值来得出的。这些变量及其生成方法的完整列表见在线资源4。

在PCA实施过程中，使用了与受访者特征相关的信息（即来自社会人口统计和社会经济部分的资料）作为辅助变量，这些变量没有用于数据排序，而是被投影到所有其他回答的排序空间中，以评估它们与数据点和其他变量的关系。之所以这样区分，是因为我们的重点仅仅是可视化受访者特征与其回答之间的相关性，而不是进行包含受访者特征的排序——只关注他们的回答。所有变量在分析前都进行了缩放和居中处理。使用R包FactoMineR中的‘HCPC’函数（Le等人，2008）进行了层次聚类分析（HCPC），以定义受访者组。通过‘HCPC’函数建议的分区方法确定了最佳簇的数量，该方法涉及相对惯性的最大降低。选择HCPC是因为它在处理高维数据集和小样本时非常适合数据分析。HCPC利用PCA实现的降维效果，通过专注于主要变异轴来减少噪声和冗余，即使样本量相对于变量数量较少时也能稳定聚类结果。使用v-test评估了簇内每个变量的重要性，这些测试将簇均值与整体均值进行比较。簇间变量均值的差异通过ANOVA进行分析，随后进行了Tukey事后检验。只有在与前两个主成分中的至少一个有大于0.3的绝对相关性的变量才被认为是相关的，并在文中进行了进一步讨论。

所有分析均使用R版本4.3.0（R Core Team 2025）进行。

**结果**
共有38名参与者完成了问卷。拒答率为16%（45名潜在参与者中有7人）。受访者的年龄范围从18岁到80岁不等，最常见的年龄组是60至70岁之间。大多数受访者是男性，女性占所有参与者的比例不到16%（n=6）。大多数受访者受过大学教育（58%，n=22），并且通常拥有他们管理的田地（79%，n=30）。受访者在研究区域的从业时间从1年到50年不等，最普遍的从业时长为10至20年。土地所有者的稻田面积从17公顷到1050公顷不等，平均约为164公顷。大多数受访者拥有的稻田面积不到200公顷（82%，n=31）。受访者从水稻生产中获得的收入占他们总收入的1%到100%不等，其中58%（n=22）表示水稻收入占他们收入的50%或以上，34%（n=13）表示水稻收入占100%。大多数受访者（63%，n=24）表示他们每天都会访问研究区域的稻田。

**水鸟对水稻生产的实际影响**
总体而言，人们认为水鸟对稻田造成的负面影响（即损害）远比其带来的益处更重要（图2）。踩踏稻田被认为是最重要的负面影响，95%的受访者给予其最高的评分（“非常重要”，评分=5）。浑浊水质和鸟类捕食也被评为高度有害（中位数=5），属于排名靠前的负面影响类别。相比之下，水鸟带来的益处普遍被认为重要性较低。控制小龙虾被认为是评分最高的益处（中位数=3，“有些重要性”），并且与鸟类捕食的影响没有显著差异。昆虫控制得到的评分略低（中位数=2，“较低重要性”），虽然与控制小龙虾的影响没有显著差异，但明显低于所有负面影响。其余的益处评分普遍较低（中位数<3），且显著低于最高评分的益处和所有负面影响。

**图2**
这张图像的替代文字可能是人工智能生成的。

**对水鸟在稻田中促进的服务（绿色条形）和负面影响（红色条形）的评分（n=38个回答）**：1=不重要，2=较低重要性，3=有些重要性，4=重要，5=非常重要。平均值差异通过线性混合效应模型进行评估，随后使用霍姆调整后的P值进行成对比较。显著差异（P<0.05）用不同的字母表示。

大多数受访者（90%，n=34）认为水鸟对水稻生产有负面影响，将它们分类为有害的（45%，n=17）或非常有害的（45%，n=17）。只有8%（3人）的受访者认为水鸟没有正面或负面影响，只有1人认为水鸟有益。当被问及“您认为哪些鸟类种类对水稻生产有益？”时，几乎所有受访者（84%，n=32）都回答没有有益的鸟类。尽管如此，仍有4名受访者认为小龙虾捕食者可能是有益的，因为它们能够控制小龙虾的数量，只要它们不会对水稻造成太大损害（即如果它们体型较小或不会成群出现）。还有一名受访者提到越冬的滨鸟是有益的（因为它们只在非生长季节使用稻田，并可能有助于施肥），另一名受访者提到所有小型鸟类（因为它们在捕食害虫的同时不会损害水稻）。

关于水鸟对水稻作物造成的损害程度，大红鹳（Phoenicopterus roseus）和杂草受到了最高的重视（中位数=5；图3）。然而，这些损害与白鹳（Ciconia ciconia）造成的损害没有显著差异。另一组评级较高的损害来源包括白鹳、凤头鹮（Plegadis falcinellus）、风、昆虫害虫和小龙虾，它们的评分中位数为4。这些损害来源的总体评级明显低于评级最高的组（大红鹳和杂草），但大多数受访者仍认为它们很重要。所有其他损害来源的评级都显著较低（中位数≤3），表明它们对水稻作物的影响相对较小。

图3：此图像的替代文本可能是使用AI生成的。全尺寸图像。

不同损害来源对水稻生产潜在影响的评级（n=38份回答）。评级：1=无损害；2=轻微损害；3=中度损害；4=重度损害；5=完全损害。使用线性混合效应模型评估了平均评级的差异，并通过Holm调整后的P值进行了成对比较。显著差异（P<0.05）用不同的字母表示。

受访者认为水稻播种季节（4月至5月）是水鸟造成损害较高的时期，其次是成熟和收割季节（8月至11月；图4）。平均而言，受访者估计水鸟可能破坏18%（±16%）的作物面积。不过，这些回答的范围从0到65%不等。

图4：此图像的替代文本可能是使用AI生成的。全尺寸图像。

受访者认为由于水鸟的存在而导致水稻生产损失最大的月份（n=38份回答；每个受访者可以选择多个月份）。

大多数受访者认为目前使用的分驱方法效果仅中等（评分中位数=3，四分位数范围（IQR）=1）。同时，他们认为当前的效果是值得的（评分中位数=4，IQR=2）。当被问及当前分驱方法有效性的限制因素时（开放式问题），相当数量的受访者（50%，n=19）指出分驱事件的频率较低。其他人（37%，n=14）认为限制是由于鸟类习惯了这些方法，而且改变目前的分驱方法也不会提高效果。一些受访者（13%，n=5）认为方法上的限制和鸟类的习惯共同导致了分驱效果的低效。

研究人员询问了参与者关于研究区域内当前使用的分驱方法的潜在替代方案，大多数受访者（61%，n=23）无法提出任何替代方案，其中两人建议需要进一步研究。在提出替代方案的人中，最常被提到的（24%，n=9）是对鸟类种群进行密度控制。这意味着由政府机构监管地对被认为有害的物种进行捕杀，以重新建立“健康”的种群水平，从而不影响水稻生产。还有受访者分别建议通过“拍手”来吓唬鸟类、使用警报器以及引入鸟类捕食者等方法。

当向受访者提供可以在研究区域内使用的各种分驱方法列表，并允许他们选择任意数量的方法时，大多数人选择了加强当前分驱方法（丙烷气炮）作为最吸引人的策略（发生频率（FO）=92%，n=35；图5）。非致命射击（使用枪械）是次受欢迎的方法（FO=76%，n=29），其次是使用威胁性噪音的录音（例如捕食者的叫声、人类活动等；FO=68%，n=26）、使用反光材料（FO=55%，n=21）、设置诱饵田（即不干扰的稻田，以吸引鸟类远离其他有产的田地）（Vickery等人，1994年）（FO=53%，n=20），以及致命射击（FO=50%，n=19）。最著名的视觉威慑手段之一——如稻草人、捕食者模型、剪纸和猛禽形状的风筝等——并不特别受欢迎，只有五名受访者选择（FO=13%）。最不受欢迎的选项是训练狗和完全不采取分驱措施。只有三名受访者（8%）认为当前的方法是最佳选择。

图5：此图像的替代文本可能是使用AI生成的。全尺寸图像。

选择替代鸟类分驱方法以减少水稻作物损害的受访者比例（n=38；每位受访者可有多个回答）。

绝大多数受访者（79%，n=30）无法提出解决水稻农民与水鸟之间冲突的方案或策略。其余受访者建议在研究区域外创建或恢复自然或半自然区域，以吸引水鸟远离稻田，从而减少对作物的损害，并消除实施分驱措施的必要性。当提供一系列潜在的缓解农民与水鸟冲突的策略时，92%（n=35）的受访者对经济补偿表示最大兴趣（评分中位数=5，IQR=0）。这包括根据每年估计的水鸟造成的作物损害直接向农民支付费用。所有其他策略，即来自环保认证水稻项目的经济补偿以及观鸟和狩猎活动的收入，在受访者中的反应差异较大（评分中位数=3，IQR=4）。

主成分分析（PCA）的结果表明，用于排序的所有六个不同变量对于解释参与者回应特征的差异都很重要（图6）。两个补充变量与PCA分析得到的轴有较高的相关性，因此有助于解释排序结果：受访者的年龄和教育水平（即是否有大学教育）。HCPC确定了三个受访者群体，分别为集群1、2和3。每个集群中的某些变量与整个样本的平均值存在显著差异。每个集群中变量的平均值以及v检验和ANOVA的结果可以在表1中找到。

图6：此图像的替代文本可能是使用AI生成的。全尺寸图像。

使用受访者对问卷的回答作为变量进行的主成分分析（PCA）的结果。不同的点形状代表通过主成分层次聚类得到的受访者群体。仅表示与轴I和II的绝对相关性高于0.3的向量。有关变量的含义，请参阅方法部分和完整问卷的补充材料。

表1：用于PCA排序的变量在三个集群之间的平均差异，以及与整体平均值的差异，使用v检验进行评估。对于每个变量，展示了整体平均值（±SD）、每个集群内的平均值（±SD）、相关的v统计量和v检验的p值。平均值与整体平均值有显著差异的变量（p<0.05）以粗体显示。补充变量没有用v检验进行测试。使用ANOVA和Tukey事后检验（调整后的P值）评估了每个变量在不同集群间平均值的差异显著性。

集群1主要由受教育程度较低的老年受访者组成（主要是本科学历）。他们对水鸟的好处持怀疑态度，对冲突缓解策略不感兴趣（图6），尽管他们总体上对水鸟有更积极的看法，并报告水鸟造成的损害程度较低。该群体还认为分驱方法成本效益低，对替代方法兴趣不大（图6）。集群2的特点是年轻受访者比例较高，他们不重视水鸟的好处，报告的损害程度较高，对水鸟的看法更为负面。集群3包括受教育程度较高的受访者（主要是研究生）。他们认为水鸟的好处更为重要，对水鸟的看法更积极，认为分驱方法成本效益高，并对冲突缓解策略更感兴趣（图6）。

讨论

本研究探讨了水稻农民对水鸟的看法，发现他们的观点主要是负面的，强调水鸟对水稻生产的负面影响，而很大程度上忽视了水鸟提供的益处。虽然需要彻底检查感知与实际影响之间的联系，但我们的研究结果强调了收集关键信息的必要性，例如准确估计水鸟对水稻作物的损害以及确定这些鸟类所提供的服务的真实经济价值。此类信息有助于平衡农民对水鸟对水稻作物正面和负面影响的看法。本研究还确定了更愿意采用环保方法来驱赶水鸟或采取措施缓解农民与水鸟冲突的农民群体。针对这些群体进行宣传，可以鼓励他们的同龄人也采取这些方法和措施，从而促进人类与野生动物更可持续的共存。

对水鸟的负面看法——大多数受访农民非常重视某些物种造成的作物损害，而不重视它们对水稻生产的益处——可能是因为与服务不同，鸟类造成的损害通常是直接可见的。例如，农民可以看到鸟类（以及其他动物）留下的踩踏痕迹，但像秸秆分解或小龙虾控制这样的服务则无法直接看到或容易评估。事实上，自从引入生态系统服务的概念以来，量化任何类型的生态系统服务一直是一个挑战（Boerema等人，2017年）。水稻农民的负面看法也可能与对损害的过高估计有关。实际上，在涉及作物、家畜或猎物动物的许多人与野生动物冲突案例中，对冲突的看法往往脱离现实，因为农民和猎人常常高估他们的损失（McIvor和Conover，1994年；Woodrofe等人，2005年；Love，2013年；Duriez等人，2019年）。尽管没有关于塔古斯河流域水稻田中水鸟实际造成的损害的数据，但在类似系统中的先前研究表明，欧洲记录的最大损害发生在法国的卡马格地区，那里的大红鹳（Phoenicopterus roseus）可以破坏高达3-12%的水稻作物（Johnson和Mesléard，1997年；Tourenq等人，2001年；Ernoul等人，2013年）。该地区以在水稻播种季节拥有欧洲最大的红鹳种群之一而闻名（超过20,000对繁殖对；Béchet等人，2017年）——超过塔古斯河流域的种群（最多1600只；Alves等人，2012年）——因此塔古斯河流域的损害预计低于这个数值，可能低于农民估计的18%。然而，农民也报告了鹳和鹮造成的显著损害——这一点在其他地方尚未得到评估——所以他们的看法也不能完全忽视。尽管如此，不同农民对损害评估的高度差异（从0到65%不等），有些农民认为鸟类对作物没有损害，这也表明高损害率并不普遍。鉴于农民对水鸟损害的估计不确定性——特别是对红鹳、鹳和鹮的担忧——迫切需要在整个水稻生长季节评估这些物种的损害，尤其是在播种和收获等敏感时期。然而，这需要密集监测，因为必须全天候持续观察整个水稻田，以明确将任何损害归因于水鸟而不是研究区域内已知的其他损害来源（例如野猪、小龙虾、强风事件）。这可以通过结合使用相机陷阱持续监测水稻田中的水鸟存在情况与无人机航拍图像来量化水稻损害的程度来实现。然而，确保足够的空间覆盖将需要极高的财政和人力资源。尽管如此，这一步骤对于确定水鸟对水稻生产的真正影响至关重要。

总体而言，大多数受访者认为研究区域内实施的分驱措施效果仅中等（要么是因为鸟类习惯了这些方法，要么是因为方法本身的限制），但认为其成本是值得的。习惯使大多数视觉和听觉分驱方法的效果受到限制（Seamans和Gosser，2016年），尽管如此，农民仍然偏好这些方法，并认为增加频率可以提高效果。然而，该领域之前的研究表明，额外的努力会成比例地增加成本，并且只有当该地区的水鸟造成的损害超过某个阈值时才有效，而在塔古斯河口，这种情况似乎不太可能发生（Paulino等，2024年）。大多数受访者不了解冲突缓解措施，但一些人建议恢复或创建替代的觅食区，这是一种已知可以减少农民与水鸟之间冲突的方法（Tréca 1992；Vickery等，1994；Merkens等，2012；Fox等，2017）。目标是通过提供更好的觅食地点来减少鸟类在生产区域的出现（Tréca 1992；Vickery等，1994；Merkens等，2012；Fox等，2017）。然而，稻田中食物的丰富性和稻田的规模使得创建能够吸引鸟类从稻田转移到这些区域的竞争性替代地点变得具有挑战性。尽管附近有两个大型湿地——塔古斯河口的泥滩和EVOA的人工湖，许多水鸟仍然在稻田中觅食。分流田可以作为有效的替代方案，将一些可用的土地用于保护其他区域，这些土地在食物供应上可以与剩下的稻田竞争（Vickery等，1994）。这种方法在过去其他地区已被证明有效，因为它可以将大多数目标鸟类的活动集中在特定区域，从而使作物损害更加可预测，并且主要限于这些指定区域。然而，问卷中农民更倾向于的建议是对因水鸟造成的实际稻谷损失进行年度补偿，这可能是因为这种方法简单且能直接带来经济利益（van Eerden 1990；MacMillan等，2004）。这种方法的一个重要局限性是在核实过程中难以直接将农民水稻生产遭受的损害归因于水鸟。因此，很难计算出应补偿的实际金额。一个设计良好的经济补偿方案可以产生“簇集效应”——即它可以增强人们从事所需行为的内在动机（为了行为本身带来的满足感），从而增加参与保护工作的积极性（Van Hecken和Bastiaensen 2010；Rode等，2015）。然而，同样重要的是要避免“挤出效应”，即经济激励可能会削弱人们遵循保护目标的内在动机（Bowles 2008；Rode等，2015）。因此，经济补偿计划的设计必须谨慎且周到，以确保它们支持而不是取代内在动机（Rode等，2015）。一个“簇集效应”的例子是将补偿视为生态系统服务支付（PES）——例如，通过强调水鸟对稻田和更广阔地区生态系统功能的积极贡献（Van Hecken和Bastiaensen 2010；Rode等，2015）。通过解释这些生态系统服务如何有益于水稻种植和当地环境，农民可以更好地理解他们在支持这些服务中的价值，从而强化他们的保护行为既有意义也应得到经济补偿的观点（Rode等，2015）。鉴于研究区域拥有多个保护 designation（RAMSAR 场地、自然保护区、Natura 2000 场地、IBA），将补偿视为生态系统服务支付可能是可行的。葡萄牙卡斯特罗韦尔德（Castro Verde）已经实施了一个类似的成功案例（Borralho等，1999），在那里，农民因维护和按特定时间轮作谷物田而获得报酬，因为这些区域对支持濒危草原鸟类种群起着关键作用（Catry等，2012）。这些支付是欧盟共同农业政策的一部分。可以为水稻种植开发类似的生态系统服务支付系统；然而，这需要大量的游说工作，在短期内不太可能实现。总的来说，分流田和经济补偿——主要是作为生态系统服务支付——都可以帮助促进农民与水鸟之间的共存，减少稻田中的人与野生动物之间的冲突。

年龄和教育水平是唯一似乎与农民反应相关的因素，这两个因素都被认为是影响人们对野生动物看法的最重要因素之一（Tessema等，2007；Snyman 2012；Ngonidzashe等，2015；Inglehart 2018；van Eeden等，2021）。在大多数西方国家，老一代人通常不太支持保护行动，对野生动物普遍持有负面看法，特别是对那些造成某种损害或损失的物种（van Eeden等，2021）。然而，在本研究中，年龄较大的参与者（集群1）对水鸟的看法更为积极，但他们并不重视这些鸟类提供的许多服务。此外，尽管他们认为目前的威慑方法效果不佳，他们对缓解稻农与水鸟之间冲突的替代措施也最不感兴趣。这表明他们可能是最难接受新观点或新做法的群体。另一方面，年轻人较多的群体（集群2）对水鸟的看法最负面，这与文献中的情况往往不符（van Eeden等，2021）。关于教育水平，受过更多正规教育的个体通常更支持野生动物保护（Kleiven等，2004；Dressel等，2015）。在本研究中也观察到了同样的模式：受教育水平较高的农民（集群3）对水鸟及其生态系统服务的看法最为积极，并表现出强烈的解决冲突的意愿。有趣的是，他们也是最支持当前威慑方法的群体，认为这种方法具有成本效益。然而，这个群体可能最适合同意讨论缓解与水鸟冲突的替代策略——尤其是那些对环境影响最小的策略，如分流田和经济补偿。

本研究收集了有关农民对水鸟看法的重要信息，但这仍需要进一步的研究来准确估计水鸟（以及其他物种）造成的作物损害以及它们所提供的经济效益。让农民参与这些研究对于确保接受研究结果和减少他们与水鸟之间的冲突至关重要（Fox等，2017）。他们参与制定管理工具和保护策略，以及有针对性的环境教育，有助于改变他们对水鸟的负面看法。然而，基于证据的信息和教育可能还不够，仍需要进一步的策略来缓解农民与水鸟之间的冲突。虽然在短期内在研究区域实施补偿措施的可能性不大，但可以通过其他方式将财富转移到农民手中，例如消费者资助的项目（如水稻认证；Herring等，2022）和/或旅游业，特别是观鸟和与自然相关的旅游（Dickman等，2011）。这些方法在研究区域实际上是可以实施的，因为：（1）水稻种植已经遵循特定的可持续性指南，因此添加“水鸟友好”认证与当前做法一致，只需要一些额外的管理调整；（2）该区域已经是里斯本大区（居民300万）最重要的观鸟和其他形式自然旅游地点之一，考虑到莱兹利亚格兰德（Lezíria Grande）的封闭性质，将这种旅游吸引力货币化相对容易。如果水鸟被视为收入来源而非生产损失的原因是可能的，那么农民的看法可能会显著改变。总体而言，一种全面的方法包括进一步研究关键知识空白、让农民参与实地工作和决策过程，以及将财富转移到受水鸟损害影响的农民手中，最终可以缓解或消除稻田中的农民与水鸟之间的冲突。鉴于全球自然湿地的丧失，这使得稻田越来越成为水鸟的重要栖息地，这一点尤为重要。