An exploratory classification-tree analysis of crop residue allocation trade-offs in crop-livestock systems in Malawi

方法

对三组三年观测用CART分类树，以风险容忍、收入、教育等为预测变量。

发现

风险容忍是首要判别因素，三组秸秆分配模式随年份和群体特征明显不同。

机会点

可将CART等可解释模型用于小农户资源分配行为研究，结合物联网数据验证并扩展样本。

背景 作物秸秆是农牧系统中的关键资源，兼具牲畜饲料与土壤管理投入的双重竞争性功能。然而，秸秆可用量有限，往往在支撑畜牧生产力和维持土壤肥力之间形成权衡，使分配决策成为综合种植系统中的长期难题。理解影响这些决策的因素，对于促进可持续集约化和提高资源利用效率具有重要意义。因此，本研究旨在识别马拉维综合农牧系统中三个参与群体在作物秸秆分配决策方面相关的行为、社会经济和人力资本因素。A组和B组分别为年轻且受教育程度较高的学生以及生计活动多样的毕业生/社区青年，参与了结构化体验式学习干预，作为处理组；C组主要由年龄较大的农民组成，作为对照组。方法 采用探索性分类与回归树（CART）分析，基于三个投资者群体在三个生产周期中形成的九个组-年观测值。秸秆分配分为两类：牲畜饲料和土地管理。候选预测变量包括风险容忍度、群体收入、教育水平、职业、婚姻状况、牲畜所有权以及农牧系统（CLS）培训经历。模型性能通过混淆矩阵、分类准确率、精确率、召回率、F1分数和交叉验证程序进行评估。结果 CART模型识别出风险容忍度、群体收入和受教育水平是与秸秆分配决策相关的主要因素，其中风险容忍度作为根节点，是候选预测变量中最强的判别因子。在九个组-年观测值中，55.6%分配于土地管理，44.4%分配于牲畜饲料。A组在前两个生产周期将秸秆分配于土地管理，第三年转向牲畜饲料；B组在全部3年中始终将秸秆分配于牲畜饲料；C组始终将秸秆分配于土地管理。这些模式表明，秸秆分配行为的差异与行为、经济和教育特征的差异相关。