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为探究农民对气候智能农业数字化（DCSA）的认知及影响因素，研究人员开展对比研究，发现相关支持可促进 DCSA 应用。
# 农民对气候智能农业数字化的认知研究：解锁印度泰米尔纳德邦的农业发展密码
在科技飞速发展的今天，农业领域也正经历着深刻变革，气候智能农业数字化（DCSA）成为了农业发展的新方向。它借助数字技术，将农业与气候智能实践紧密结合，有望为农业带来诸多益处。然而，在实际推广过程中，DCSA 却面临着重重挑战。
从全球范围来看，气候变化对农业的影响日益显著。印度泰米尔纳德邦，这个以农业为重要产业的地区，正饱受气候变化之苦。频繁的极端天气、温度上升、洪水肆虐以及水资源短缺等问题，严重威胁着当地的农业生产。在这样的背景下，DCSA 本应成为农民应对气候变化、提升农业生产力的有力武器。但现实是，DCSA 的推广并不顺利，农民对其接受程度参差不齐。此前的研究大多聚焦于农民和经营者的特征、农民与推广人员的互动等方面，而对于技术属性和心理因素的研究相对较少，这就使得在推动 DCSA 发展的道路上缺乏关键的理论支持和实践指导。
为了填补这一研究空白，来自日本庆应义塾大学（Keio University）研究生院媒体与治理学系的 Divya Suresh、Rajib Shaw，以及日本国立环境研究所气候变化适应中心的 Yuji Masutomi，共同开展了一项极具意义的研究。该研究成果发表在《Discover Agriculture》上，为我们深入了解农民对 DCSA 的认知和采纳行为提供了宝贵的见解。
研究人员采用了一系列科学严谨的研究方法。首先引入罗杰斯创新扩散理论（DOI），从相对优势、兼容性、复杂性、可试验性和可观察性这五个技术属性维度，构建了理解农民对 DCSA 服务采纳认知的概念框架。在研究地点的选择上，选取了泰米尔纳德邦的 Chengalpattu 区（Type A）和本地治里邦 Embalam 村（Type B）。这两个地区在农业推广模式上差异明显，Chengalpattu 区采用政府主导的自上而下的推广模式，而 Embalam 村则依靠当地村民，采用自下而上的参与式推广模式。研究人员运用参与式农村评估工具，对这两个地区的水稻种植农民进行了焦点小组讨论（FGD）和半结构化访谈，共收集了 50 位农民的数据。同时，还采用了滚雪球抽样这一非概率抽样技术，以获取更深入的定性数据。
分析和结果
- 相对优势：Chengalpattu 区的农民主要通过手机获取 DCSA 农业信息，期望提高农场盈利能力，但较少使用相关服务查看天气预报。而 Embalam 村的 VKC 农民则充分认识到利用数字技术获取气候变化适应措施信息的重要性，且女性参与获取信息的比例更高。
- 兼容性：Chengalpattu 区近 80% 的农民认为使用手机获取农业信息存在时间消耗、设备不兼容、识字率和数字素养低等问题，与日常农业活动不兼容。而 VKC 农民则认为 ICT 设备与他们的日常活动紧密相关，VKC 能满足他们广泛的信息需求。
- 复杂性：Chengalpattu 区有第二职业的农民，因教育水平和工作经历，认为 DCSA 服务在一定程度上易于理解和使用，但仍希望获得补贴和培训。VKC 的农民在获取 DCSA 服务时，有知识工作者的协助，觉得服务易懂且可靠。
- 可试验性：Chengalpattu 区由于农业推广人员短缺，导致农民对 DCSA 服务的认知度低，尽管部分服务有效，但反馈时间长，降低了可试验性。VKC 的存在则大大提高了 Embalam 村农民对 DCSA 服务的认知和使用，增加了可试验性。
- 可观察性：Chengalpattu 区农民认为推广人员联系少，更依赖农资经销商和其他农民获取信息。VKC 农民通过 WhatsApp 群组，能与农业科学家交流，看到咨询过程的有效性，这影响了他们对 DCSA 服务的采纳。
研究结论与讨论
研究表明，MSSRF - VKC 在促进 DCSA 服务的采纳方面表现更优。当地变革推动者的引导、社区主导的自下而上的方法，以及持续的制度支持，对提高农民对 DCSA 的认知和采纳率至关重要。为了更好地推广 DCSA 服务，研究人员建议提供符合当地需求的数字化农业信息，缩小性别和社会经济差距，并建立可持续的制度支持体系。
这项研究为推动气候智能农业数字化发展提供了重要的理论依据和实践指导。它让我们明白，要想让 DCSA 真正惠及广大农民，就必须充分考虑农民的实际需求、解决技术应用中的难题，同时加强制度建设和社区参与。这不仅有助于提升农业应对气候变化的能力，还能促进农业的可持续发展，为保障全球粮食安全贡献力量。未来，随着研究的不断深入和实践的持续推进，相信气候智能农业数字化将在农业领域发挥更大的作用，为人类创造更加美好的未来。
