Md. Tanvir Hasan Sojib | Mohammed Moniruzzaman Khan | Sheikh Mohiuddin Shahrujjaman | Zawad Ibn Farid | Raisa Imran Chowdhury | Musfique Rahman
达卡大学灾害管理与脆弱性研究学院，达卡1000，孟加拉国
**摘要**
孟加拉国是全球气候最脆弱的国家之一，由于根深蒂固的社会经济和文化不平等，女性经常面临各种灾害的严重影响。尽管女性在气候适应中的关键作用日益得到认可，但关于她们在适应和韧性方面的实际知识、态度和实践（KAP）的实证证据仍然有限。本研究采用描述性横断面调查设计，评估了孟加拉国气候脆弱地区女性对女性主导的气候适应的认知、态度和实践。共有393名女性通过KoboToolbox完成了结构化问卷调查。结果显示，43.3%的受访者具备较高的知识水平，90.3%对女性主导的气候适应持积极态度；然而，只有32.6%的女性表现出较高的适应行为，主要限于家庭层面的措施，如加固房屋、储存应急物资和采取预警预防措施。最终的多变量回归模型显示，较高的知识水平（b = 2.93，p < 0.01）和积极的态度（b = 2.26，p < 0.01）显著预测了适应行为，而培训参与（b = 1.23，p < 0.001）、灾害暴露（b = 1.33，p < 0.001）和非政府组织（NGO）的支持（b = 1.10，p < 0.001）也起到了重要的外部促进作用。研究表明，孟加拉国女性具有巨大的适应潜力，但制度和结构障碍仍然限制了变革性适应的实现。加强女性领导力、能力建设和性别敏感政策的整合，可以促进女性主导的适应，并支持实现可持续发展目标（SDGs）5、10和13.1。
**引言**
孟加拉国面临着日益加剧的气候压力，如频繁的气旋、海平面上升、海岸侵蚀、盐碱入侵、风暴潮和不可预测的降雨[1]、[2]、[3]、[4]。适应能力有限的脆弱社区受到这些变化的不成比例影响，这越来越被认为是全球最严峻的挑战之一[5]。气候变化的影响在南亚尤为严重，反复发生的气旋、盐碱入侵和洪水加剧了农村社区面临的风险[6]、[7]。这些灾害的累积影响不仅破坏了社会经济系统，还加剧了现有的不平等，使性别成为气候脆弱性的一个重要维度。
孟加拉国的性别脆弱性受到结构性和社会文化不平等的影响，这些因素限制了女性的适应能力。女性往往难以获得金融资源、土地所有权和创收机会，从而限制了她们在适应措施上的投资[8]、[9]。社会规范也限制了她们的流动性，使她们难以获得培训、预警信息和制度支持[10]。此外，女性在家庭、社区和机构决策过程中的参与度较低，减少了她们对资源分配和适应规划的影响[11]。因此，尽管女性在家庭和社区层面的贡献很大，但在正式政策和制度框架中往往未被充分认可[12]、[13]。虽然现有研究记录了女性在气候智能农业和家庭园艺等实践中的参与，但对其知识和态度如何转化为更广泛的适应过程中的领导力和参与度的理解仍然有限[3]、[14]。最近的研究表明，孟加拉国的适应工作越来越注重性别敏感的方法[11]。2007年至2024年间关于适应的文献系统回顾显示，对性别、治理、生计多样化、基于社区的适应和基于生态系统的适应等主题的关注度不断提高[15]。该回顾还指出，关于女性适应能力的实证研究往往侧重于生物物理和经济适应，而忽视了领导力、机构参与和能动性等社会维度[3]、[16]。
关于危机时期女性领导力的研究表明，一些女性在灾害中成为非正式领导者[11]。沿海地区的女性协助开展气旋准备计划、预警传播、避难所动员和疏散工作[16]。然而，对女性领导力的正式认可仍然有限[3]。来自孟加拉国的案例研究表明，文化规范和性别社会关系限制了女性在政策制定或机构领导中的参与[4]。这些发现表明，即使女性在非正式场合表现出积极的领导力，社会规范仍然限制了她们在正式机构层面的参与。
KAP框架为更细致地评估女性的气候适应提供了有用的视角[14]。知识包括对气候风险、适应选项、制度支持、传统方法和相关技术的了解[12]。态度反映了女性在适应中的角色认知、对领导力的偏好以及对适应培训和教育的重视程度[17]。实践包括家庭和社区层面的行动，如加固房屋、采用适应性农业、参与委员会工作、倡导政策变革以及为紧急情况储蓄或获取资金[3]、[16]。应用这一框架可以系统地连接个人理解、认知和行为与更广泛的制度和社会环境。
目前孟加拉国的KAP研究仍然有限，通常只关注知识和实践，或仅针对农业、园艺或应对机制等特定领域[13]。很少有研究将所有KAP维度与教育、职业、收入、家庭规模和灾害暴露等社会人口统计因素结合起来进行分析[14]。一项在Nilphamari地区进行的女性主导适应研究表明，储蓄机制是应对气候引发损失的重要应对策略[3]。该研究表明，女性的财务准备可以缓冲农业损失，并有助于维持生计[4]。其他研究指出，社区种子银行、农业生态实践和营养花园既具有适应功能，也具有赋权作用[12]、[13]。然而，系统地探讨这些实践如何因社会人口统计因素而异，以及什么因素影响女性的适应行为的研究仍然不足。
孟加拉国的政策框架致力于性别主流化[11]。国家战略文件将女性的角色纳入沿海适应、灾害风险减少和气候融资中[18]。联合国开发计划署（UNDP）下的政府项目和适应基金越来越强调女性作为变革的推动者[17]。然而，政策意图与实施之间存在差距。研究表明，女性往往不了解正式的机构机制，如灾害管理委员会或资金获取途径[15]。女性在社区层面的领导机会也不稳定[3]、[4]。这些不一致表明政策设计与基层参与之间存在持续的分歧，需要实证证据来弥合这一差距。
鉴于此，有必要系统地评估孟加拉国女性在适应方面的知识、态度和实践，特别是女性主导的适应。需要实证数据来了解女性对适应选项（传统和技术）的了解程度、她们认为女性应在适应规划中发挥多大的领导作用以及她们实际采取的适应行动[14]。研究女性主导的气候适应的社会人口统计决定因素将有助于揭示干预措施可以弥补的差距[16]。这些证据可以支持促进公平参与和加强女性在多个层面适应领导力的策略。
**方法与材料**
2.1. 研究设计
本研究采用描述性横断面设计，评估孟加拉国气候脆弱地区女性对女性主导的气候变化适应的知识、态度和实践。选择KAP框架是因为它提供了一种结构化的方法来考察知识、认知和行为之间的联系。KAP在公共卫生和发展研究中广泛应用，能够评估意识和态度如何转化为实际行为。在气候适应背景下，这一框架特别有助于识别理解、认知和行动之间的差距，从而为有针对性的干预提供依据[19]。
本研究基于一个概念框架，该框架将女性主导的气候适应实践解释为认知、社会人口统计和机构因素相互作用的结果。知识和态度是塑造女性对气候风险和适应选项认知的关键认知维度，受收入、教育和职业等社会人口统计特征以及灾害暴露的影响，这些因素共同决定了女性的适应能力。机构和社会因素作为促进机制，将这种能力转化为实际的适应行为。这些因素包括培训参与、社会资本、同伴交流、政策意识、安全网获取、金融资源获取和更广泛的制度支持。模型还包括年龄、婚姻状况和家庭规模等控制变量，以解释可能影响女性参与适应的基本人口统计差异。图1展示了研究的概念和分析框架，说明了这些因素之间的理论关系及其在实证分析中的操作化。
2.2. 研究地点
研究在孟加拉国的四个气候脆弱地区进行（图2），这些地区的选择基于它们面临的灾害风险和女性的社会经济脆弱性。这些地区代表了不同类型的气候风险和适应挑战（表1）。其中，Satkhira的Shyamnagar、Khulna的Koyra和Jashore的Monirampur由于位于沿海地区而被认定为高度脆弱，而Sylhet市则经常遭受突发洪水。这些地区的社区经常面临气旋、盐碱入侵、洪水和风暴潮等灾害，严重影响生计、农业和安全饮用水的获取[20]、[21]、[22]、[23]。
2.3. 抽样和样本规模
为了确保研究的全面性和代表性，采用了分层目的抽样方法。这种方法使研究能够捕捉到不同地理区域受各种气候灾害影响的女性的多样化观点。研究选择了三个关键标准进行样本选择：i. 地理多样性，包括受沿海盐碱影响、易受洪水影响的地区和长期积水地区；ii. 社会经济代表性，反映不同收入水平、职业和资源获取的家庭；iii. 包括寡妇、残疾女性和土著群体等边缘化女性，以确保研究涵盖最脆弱的人群。使用以下公式[25]确定适当的样本规模（95%置信度和5%误差范围）：
**样本规模 = Z² × (p₁ − p) / (1 − p²) × N**
其中，N为人口规模，e为误差范围（5%）；Z为z分数（95%置信度）。
为了达到统计可靠性，研究针对家庭调查至少选择了384名受访者。为了提高准确性并允许潜在的数据筛选，研究团队进行了400次受访者调查，每个选定地点各100次。最终，由于回答不充分，有7条数据被排除，最终样本规模为393。该样本旨在代表受气候影响的多样化社区，包括来自女性主导家庭的女性、照顾者、低收入和无收入女性，以及农村和城市地区的不同族裔群体的女性。
2.4. 工具和数据收集
为了收集原始数据，基于研究框架开发了一份结构良好的问卷。问卷条目的制定基于对气候适应和KAP相关研究的回顾，以及与专家的咨询。初步条目旨在捕捉与女性主导的气候适应相关的知识、态度和实践的关键维度。随后对这些条目的相关性、清晰度和情境适用性进行了审查。调查工具包括了关于社会人口统计特征的章节，以及衡量对女性主导的气候适应措施的知识（11个项目）、态度（12个项目）和实践（12个项目）的量表。每个量表中的项目数量经过精心确定，以确保充分代表每个构念，同时保持平衡并尽量减少受访者的疲劳感，这与类似的基于知识-态度-实践（KAP）的研究方法一致。问卷还包含了与概念框架中概述的独立变量和中介变量相关的项目。KAP量表的项目采用二元（是/否）回答方式进行测量。每个组成部分的得分被计算出来，并随后被分类为低、中、高三个水平。
KAP量表的内部可靠性通过Cronbach's alpha [26] 进行评估，结果显示其可靠性很高（α = 0.907）（见表2）。问卷通过预测试进行了验证，并根据反馈进行了必要的修改。数据收集工作于2025年7月和8月期间通过面对面访谈进行。为了确保实时监控、减少数据输入错误并提高准确性，使用了开源的数据收集工具KoboToolbox [27] 而不是纸质问卷。统计人员接受了关于数据收集协议和伦理程序的详细培训，所有现场活动都受到严格监督，以保持数据质量。
2.6. 数据分析
所有统计分析均使用IBM SPSS Statistics版本27.0进行。对于分类变量，使用频率和百分比计算描述性统计量；对于连续变量，则使用均值、标准差和方差。通过单因素方差分析（one-way ANOVA）检验社会人口统计特征与结果得分之间的双变量关系，并使用最小显著差异（LSD）方法进行事后比较。
为了识别影响女性主导的气候适应实践的因素，估计了三个多元线性回归（MLR）模型。选择MLR作为主要分析技术，因为结果变量是连续的，这使得MLR比需要二元或分类结果的分类回归更为合适。其次，MLR能够同时评估多个独立变量、中介变量和控制变量，并在其他变量保持不变的情况下量化每个变量的独特贡献，这对于实现研究目标至关重要。模型1包括了关键的自变量（知识、态度、灾害暴露程度、教育水平、收入和职业）。模型2增加了与培训参与、社会和机构支持以及资源获取相关的中介变量。模型3还纳入了年龄、婚姻状况和家庭规模等控制变量。这种逐步建模方法允许评估中介变量和控制变量的加入如何改变个体能力与适应实践之间的关系强度和显著性。
在回归分析之前，系统地检验了多元线性回归的标准假设。通过方差膨胀因子（VIF）和容忍度值（Tolerance values）评估了多重共线性；所有预测因子的VIF值均低于3.0，容忍度值均高于0.35，表明没有问题性的多重共线性。使用Kolmogorov–Smirnov检验（D = 0.049, p = 0.022）和Shapiro–Wilk检验（W = 0.992）评估了残差的正态性，并通过正态Q-Q图进行了视觉确认。尽管两种检验都得出了统计上显著的结果，但Shapiro–Wilk统计量为0.992，且数据点与参考对角线的接近程度表明残差大致呈正态分布。观察到的轻微尾部偏差与大样本（n = 393）的预期一致，因此认为正态性假设得到了合理满足。通过标准化残差与预测值的散点图检查了同方差性；未发现系统模式，从而确认了同方差性的假设得到满足。
2.6. 伦理考虑
本研究获得了达卡大学灾害管理与脆弱性研究所研究伦理委员会的伦理批准（SN: ERC (EXT)-49/2025）。在所有受访者参与之前，都获得了他们的知情同意。向受访者说明了研究目的，他们的参与完全是自愿的。在整个研究过程中严格维护了参与者的隐私和匿名性。
3. 结果
3.1. 受访者的社会人口统计特征
共有393名女性参与了这项研究，她们来自孟加拉国的四个气候脆弱地区。表3总结了她们的一些关键社会人口统计特征。大多数受访者的年龄在26至45岁之间，属于经济活动最活跃的年龄段。大多数受访者已婚，生活在四到五口人的家庭中。在教育方面，相当一部分人只有小学教育水平，而超过四分之一的人没有接受过正规教育。家庭主妇是最主要的职业，其次是失业者和日工。近三分之一的家庭报告月收入在5001至10,000孟加拉塔卡之间，表明低收入家庭占多数。
表3. 受访者的社会人口统计特征（n = 393）
| 特征 | 频率（n） | 百分比（%） |
|-----------------|--------|---------|
| 年龄 | 17至25岁 | 48 | 12.2 |
| | 26–35岁 | 126 | 32.0 |
| | 36–45岁 | 100 | 25.4 |
| | 46–55岁 | 61 | 15.5 |
| | 55岁以上 | 58 | 14.7 |
| 婚姻状况 | 未婚 | 51 | 27.4 |
| | 已婚 | 330 | 83.9 |
| | 离婚/分居 | 12 | 3.0 |
| | 寡妇 | 46 | 11.7 |
| 家庭规模 | 1–3人 | 114 | 29.0 |
| | 4–5人 | 183 | 46.5 |
| | 6人及以上 | 96 | 24.4 |
| 学历 | 无正规教育 | 108 | 27.4 |
| | 仅能签名 | 69 | 17.5 |
| | 小学 | 163 | 14.8 |
| | 中学/高中及以上 | 53 | 13.4 |
| 职业 | 失业 | 77 | 19.5 |
| | 家庭主妇 | 195 | 49.6 |
| | 日工 | 45 | 11.4 |
| | 农民 | 11 | 2.8 |
| | 裁缝 | 20 | 5.0 |
| | 家政工人 | 9 | 2.2 |
| | 畜牧农民 | 22 | 5.6 |
| | 其他 | 14 | 3.5 |
| 月家庭收入 | < 5000 | 80 | 20.3 |
| | 5001–10,000 | 118 | 30.0 |
| | 10,001–15,000 | 103 | 26.2 |
| | 15,001–20,000 | 46 | 11.7 |
| | > 20,000 | 46 | 11.7 |
3.2. 知识
大多数女性表示了解女性对气候变化的脆弱性（83.5%），了解女性在适应措施中的传统知识（67.4%），以及非政府组织提供的气候适应性培训机会（66.4%）。超过一半的女性还知道气候适应性生计方式（50.1%）和支持女性获取气候资金或信贷的组织（51.9%）。然而，对于当地灾害管理委员会（35.4%）和新的气候适应技术（34.6%）的了解程度明显较低（表4）。
表4. 对女性主导的气候适应措施的知识、态度和实践（KAP）（n = 393）
| 量表编号 | 项目编号 | 是（%） | 否（%） |
|-----------------|---------|--------|--------|
| K1 | 我知道“气候变化”是什么 | 223 | 170 |
| K2 | 我知道女性比男性更容易受到气候变化的影响 | 328 | 65 |
| K3 | 我知道有女性团体（如SHG）或委员会参与气候行动 | 240 | 153 |
| K4 | 我知道社区/联合灾害管理委员会（WDMC/UDMC） | 139 | 254 |
| K5 | 我知道女性可以从非政府组织获得气候适应性培训或支持 | 261 | 132 |
| K6 | 我知道气候适应性生计方式 | 197 | 196 |
| K7 | 我知道女性的传统知识可以改善适应措施 | 265 | 128 |
| K8 | 我知道有助于人们适应气候变化或减少灾害风险的新方法或技术 | 136 | 257 |
| K9 | 我知道如何在洪水或飓风警报时领导家人 | 253 | 140 |
| K10 | 我知道有组织帮助女性获取气候资金或信贷 | 204 | 189 |
| K11 | 我知道气候变化如何影响你所在地区的水资源和粮食安全 | 252 | 141 |
| A1 | 我认为女性应该带头保护家庭免受气候问题的影响 | 348 | 88.55 |
| A2 | 我认为女性的传统知识对适应策略很有价值 | 359 | 91.35 |
| A3 | 我支持女性领导你所在社区的灾害管理委员会 | 308 | 78.37 |
| A4 | 我同意女性应该接受适应性/气候适应性农业或水产养殖的培训 | 375 | 95.42 |
| A5 | 我认为女性应该参与决定家庭如何使用应急资金 | 322 | 71.93 |
| A6 | 我会支持女性家庭成员参加村外的气候培训 | 348 | 88.55 |
| A7 | 我同意应该向受气候影响地区的女性提供更多资源 | 375 | 95.42 |
| A8 | 我同意投资女性教育对气候适应性至关重要 | 376 | 95.67 |
| A9 | 我认为男性和女性在灾害恢复中应该承担平等的责任 | 356 | 90.59 |
| A10 | 我认为女性主导的气候适应措施更可持续 | 350 | 89.06 |
| A11 | 我认为政策应在气候适应规划中优先考虑女性的需求 | 365 | 92.88 |
| A12 | 我相信女性有能力做出重要的家庭气候适应决策 | 345 | 87.79 |
3.3. 态度
调查结果显示，绝大多数受访者（超过90%）认可女性传统知识的价值，支持投资女性教育，并同意女性应该接受气候适应性生计方面的培训。大多数受访者也支持女性在家庭决策、气候培训和资源分配中的领导作用。然而，只有较少的一部分人（78.4%）支持女性领导正式的灾害管理委员会（表4）。
态度得分的分析表明，大多数受访者（90.3%）对女性主导的气候适应持有积极态度，而分别有4.8%的受访者表现出中等和较低的态度水平。平均态度得分为10.76，标准差为2.42（见图4和附录表A1）。
3.4. 实践
最常见的实践包括加强房屋以抵御气候事件（76.8%）、在早期预警时采取家庭预防措施（74.8%）、协助疏散（73.8%）以及储存应急物资（73.8%）。超过一半的受访者还报告采用了节水技术（66.4%）并为气候相关紧急情况储蓄资金（58.3%）。然而，相对较少的女性参与了气候适应性农业（35.1%）、新的生计方式（36.4%）或植树以增强韧性（46.1%）。值得注意的是，只有少数人（6.6%）表示支持促进女性参与的政策（表4）。
实践得分的分布显示，31.3%的受访者知识水平较低（得分0–3），32.3%的知识水平中等（得分4–7），43.3%的知识水平较高（得分8–11）。平均实践得分为6.57，标准差为3.20（见图5和附录表A1）。
3.5. 知识、态度和实践得分的平均差异
表5展示了不同社会人口统计类别在知识、态度和实践得分上的平均差异。虽然在年龄组或婚姻状况方面没有观察到显著差异，但在其他特征上存在差异。教育与实践得分有显著关联，仅能签名和小学教育水平的受访者报告的实践得分高于没有正规教育或更高教育水平的受访者。家庭规模与知识有显著关联，来自较小家庭（1–3人）的女性得分高于来自较大家庭的女性。职业与所有三个维度都有显著关联，日工和家政工人通常比失业者和家庭主妇报告的得分更高。虽然月家庭收入与知识、态度或实践没有显著关联，但在不同收入类别之间观察到了平均得分的差异。还检查了不同灾害暴露程度下的KAP得分平均差异。结果显示，经历中等和高度气候冲击的女性在实践得分上高于经历低程度气候冲击的女性。这些结果表明，教育、家庭规模、职业甚至对灾害的体验是塑造女性对气候适应的知识、态度和实践的关键因素。
表5. 按社会人口统计特征划分的知识、态度和实践得分的平均差异
| 特征 | 知识 | 态度 | 实践 |
|-----------------|--------|--------|--------|
| 年龄 | 1.026 | 0.394 | 1.949 |
| | 1.7至25岁 | 5.94 | 3.06 |
| | 26–35岁 | 6.79 | 3.00 |
| | 36–45岁 | 6.22 | 3.37 |
| | 46–55岁 | 6.03 | 3.00 |
| | 55岁以上 | 6.35 | 3.11 |
| | 教育水平 | 2.327 | 0.074 |
| | 无正规教育 | 5.74 | 3.30 |
| | 仅能签名 | 6.29 | 3.25 |
| | 小学 | 6.75 | 2.95 |
| | 中学/高中及以上 | 6.49 | 2.95 |
| 婚姻状况 | 2.328 | 0.074 |
| | 未婚 | 4.40 | 3.72 |
| | 已婚 | 330 | 83.9 |
| | 离婚/分居 | 12 | 3.05 |
| | 寡妇 | 46 | 11.7 |
| 家庭规模 | 1–3人 | 114 | 29.0 |
| | 4–5人 | 183 | 46.5 |
| | 6人及以上 | 96 | 24.4 |
| 学历 | 无正规教育 | 108 | 27.4 |
| | 仅能签名 | 69 | 17.5 |
| | 小学 | 163 | 14.8 |
| | 中学/高中及以上 | 53 | 13.4 |
| 职业 | 失业 | 77 | 19.59 |
| | 家庭主妇 | 195 | 49.6 |
| | 日工 | 45 | 11.4 |
| | 农民 | 11 | 2.8 |
| | 裁缝 | 20 | 5.0 |
| | 家政工人 | 9 | 2.2 |
| | 畜牧农民 | 22 | 5.6 |
| | 其他 | 14 | 3.5 |
| 月家庭收入 | < 5000 | 80 | 20.3 |
| | 5001–10,000 | 118 | 30.0 |
| | 10,001–15,000 | 103 | 26.2 |
| | 15,001–20,000 | 46 | 11.7 |
| | > 20,000 | 46 | 11.7 |
| 月家庭支出 | < 5000 | 73 | 18.58 |
| | 5001–10,000 | 156 | 39.69 |
| | 10,001–15,000 | 93 | 23.66 |
| | 15,001–20,000 | 40 | 10.18 |
| | > 20,000 | 31 | 7.89 |
3.6. 伦理考虑
本研究获得了达卡大学灾害管理与脆弱性研究所研究伦理委员会的伦理批准（SN: ERC (EXT)-49/2025）。在所有受访者参与之前，都获得了他们的知情同意。受访者了解了研究目的，他们的参与完全是自愿的。在整个研究过程中严格维护了参与者的隐私和匿名性。在这个模型中，知识水平被证明是最强的预测因素：具有中等知识水平的女性得分显著更高（系数：2.29；95%置信区间：1.62至2.96；P<0.001），而知识水平较高的女性则表现出更强的实践能力（系数：4.12；95%置信区间：3.43至4.81；P<0.001），相比知识水平较低的女性。积极的态度也有显著关联，因为态度得分高的受访者报告了更高的实践水平（系数：2.63；95%置信区间：1.45至3.81；P<0.001）。暴露于气候冲击也是另一个决定因素，中度暴露（系数：1.60；95%置信区间：0.95至2.25；P<0.001）和高度暴露（系数：0.78；95%置信区间：0.14至1.43；P=0.018）的女性比暴露程度低的女性表现出更强的适应能力。家庭主妇的实践能力也显著高于失业女性（系数：0.96；95%置信区间：0.35至1.56；P=0.002）（表6）。
表6. 使用多元线性回归（MLR）分析影响孟加拉国女性主导的气候适应实践的独立变量、中介变量和控制变量。
**协变量**
**模型1（独立变量）**
**模型2（独立变量+中介变量）**
**模型3（独立变量+中介变量+控制变量）**
b值（置信区间）
P值
b值（置信区间）
P值
b值（置信区间）
P值
**知识水平**
低
参考
参考
参考
参考
参考
参考
中等
2.29（1.62至2.96）
<0.001
1.57（0.87至2.27）
<0.001
1.67（0.96至2.38）
<0.001
高
4.12（3.43至4.81）
<0.001
2.80（1.94至3.65）
<0.001
2.93（2.06至3.80）
<0.001
**态度**
低
参考
参考
参考
参考
参考
参考
中等
0.38（−1.13至1.90）
0.62
0.37（−1.08至1.82）
0.61
0.48（−1.01至1.97）
0.525
高
2.63（1.45至3.81）
<0.001
2.25（1.11至3.39）
<0.001
2.26（1.09至3.43）
<0.001
**气候冲击暴露**
低
参考
参考
参考
参考
参考
参考
中等
1.60（0.95至2.25）
<0.001
1.30（0.67至1.94）
<0.001
1.33（0.69至1.96）
<0.001
高
0.78（0.14至1.43）
0.018
0.81（0.18至1.44）
0.012
0.97（0.33至1.61）
0.003
**家庭月收入**
< 5000
参考
参考
参考
参考
参考
参考
5001–10,000
−0.27（−1.04至0.51）
0.494
−0.27（−1.03至0.48）
0.478
−0.39（−1.16至0.39）
0.326
10,001–15,000
0.59（−0.27至1.44）
0.178
0.31（−0.55至1.17）
0.483
0.06（−0.87至0.98）
0.903
15,001–20,000
0.75（−0.24至1.74）
0.138
0.61（−0.37至1.58）
0.22
0.23（−0.80至1.27）
0.656
> 20,000
−0.28（−1.26至0.69）
0.572
0.06（−0.93至1.05）
0.901
−0.30（−1.37至0.77）
0.578
**教育程度**
无正规教育
参考
参考
参考
参考
参考
参考
仅能签名
0.59（−0.15至1.33）
0.117
0.61（−0.12至1.34）
0.099
0.55（−0.19至1.29）
0.148
小学
−0.35（−0.95至0.26）
0.259
−0.32（−0.91至0.28）
0.295
−0.29（−0.99至0.40）
0.408
SSC/HSC及以上
−0.61（−1.40至0.18）
0.129
−0.40（−1.18至0.39）
0.322
−0.44（−1.36至0.47）
0.344
**职业**
失业
参考
参考
参考
参考
参考
家庭主妇
0.96（0.35至1.56）
0.002
0.88（0.28至1.48）
0.004
0.75（0.11至1.40）
0.022
日工
0.71（−0.17至1.59）
0.115
0.64（−0.24至1.52）
0.155
0.73（−0.19至1.64）
0.121
农民
0.46（−0.02至1.93）
0.543
0.00（−1.43至1.43）
0.999
−0.03（−1.49至1.43）
0.965
裁缝
0.64（−0.52至1.79）
0.279
0.33（−0.79至1.45）
0.564
家政工人
1.21（−0.38至2.80）
0.135
0.91（−0.64至2.46）
0.25
0.77（−0.80至2.34）
0.334
畜牧业者
0.24（−0.89至1.37）
0.677
0.24（−0.86至1.35）
0.664
0.23（−0.89至1.35）
0.691
其他
0.29（−1.02至1.61）
0.661
−0.17（−1.44至1.10）
0.794
−0.38（−1.67至0.92）
0.568
**培训参与**
无
参考
参考
参考
参考
参考
参考
有
––
1.14（0.46至1.82）
0.001
1.23（0.54至1.91）
<0.001
**邻居帮助**
无
参考
参考
参考
参考
参考
参考
有
––
0.03（−0.25至0.32）
0.824
0.04（−0.25至0.33）
0.765
**小组讨论气候问题**
无
参考
参考
参考
参考
参考
有
––
−0.06（−0.78至0.66）
0.870
−0.14（−0.86至0.58）
0.710
**政策意识**
无
参考
参考
参考
参考
参考
有
––
−0.48（−1.25至0.29）
0.217
−0.56（−1.34至0.22）
0.159
**安全网获取**
无
参考
参考
参考
参考
参考
有
––
−0.18（−0.74至0.38）
0.524
−0.27（−0.90至0.36）
0.407
**金融资源获取**
无
参考
参考
参考
参考
有
––
−0.20（−0.32至0.72）
0.446
0.05（−0.48至0.58）
0.844
**非政府组织支持**
无
参考
参考
参考
参考
有
––
1.07（0.47至1.68）
0.001
1.10（0.49至1.71）
<0.001
**年龄**
17–25
参考
参考
参考
参考
参考
26–35
––
––
0.04（−0.75至0.84）
0.916
36–45
––
––
0.04（−0.83至0.90）
0.934
46–55
––
––
−0.23（−1.24至0.78）
0.650
>55
––
––
0.02（−1.08至1.12）
0.969
**婚姻状况**
未婚
参考
参考
参考
参考
参考
已婚
––
––
−1.04（−3.15至1.07）
0.335
离婚/分居
––
––
−0.54（−3.04至1.96）
0.671
寡妇
––
––
−0.88（−3.15至1.38）
0.444
**家庭规模**
1–3
参考
参考
参考
参考
参考
4–5
––
––
0.30（−0.30至0.90）
0.322
6及以上
––
––
1.07（0.32至1.83）
0.005
**模型总结**
R²：0.528–0.577
调整后R²：0.503–0.546
模型2加入了中介变量，解释的方差增加到54.6（调整后R²=0.546）。除了知识、态度和暴露程度的作用外，培训参与显著提高了实践得分（系数：1.14；95%置信区间：0.46至1.82；P=0.001）。接受非政府组织援助也显示出积极效果（系数：1.07；95%置信区间：0.47至1.68；P=0.001）。其他中介变量，如邻居的支持、关于气候问题的小组讨论、政策意识和安全网或金融资源的获取，没有显示出显著关联。
在进一步调整了控制变量的模型3中，解释的方差增加到58.4（调整后R²=0.584）。知识、态度和暴露程度仍然显著，培训参与（系数：1.23；95%置信区间：0.54至1.91；P<0.001）和非政府组织支持（系数：1.10；95%置信区间：0.49至1.71；P<0.001）继续是强有力的预测因素。较大的家庭规模也是一个重要因素，因为成员超过六人的家庭表现出更高的实践能力（系数：1.07；95%置信区间：0.32至1.83；P=0.005），相比规模较小的家庭。其他控制变量，包括年龄和婚姻状况，与实践能力没有显著关联。
**4. 讨论**
4.1. 女性对气候适应的知识、态度和实践（KAP）
这项研究系统地评估了女性在气候变化适应方面的知识、态度和实践，发现了一个复杂但富有信息量的图景，反映了女性在气候脆弱地区孟加拉国的结构性地位。
孟加拉国的气候脆弱女性对关键气候和相关风险减少问题有很高的认识，例如她们对气候变化影响的脆弱性（83.5%）以及她们的传统知识在气候适应中的重要性（67.4%）。这与Jerin等人在孟加拉国一个易受洪水影响的地区的研究结果一致，他们认为女性的知识和技能是社区中减少洪水脆弱性的关键适应能力。Tanjela和Rutherford也指出，由于性别身份，女性更善于识别在公共空间（特别是在疏散营地和灾后救援期间）面临的挑战，这有助于建立积极的气候适应环境。这些发现也得到了女性主义环境理论的支持，该理论认为女性与环境有着密切的联系[29]、[30]。另一方面，也有一些观点反对这些观点。Ahmed和Eklund[6]认为，孟加拉国的沿海女性通常不被允许与不熟悉的男性接触，这影响了她们获取信息和资源的机会，而这些信息和资源通常通过男性社交网络传递。Eastin和Dupuy[31]的研究则得出结论，孟加拉国的女性对气候智能农业的了解较少，但对改进型炉灶的了解较多，因为她们与家庭的联系更紧密。
关于非政府组织提供的气候抵御培训项目的高认知度（66.4%）和获取气候资金的便利性（51.9%）表明女性积极参与民间社会组织。然而，对机构结构的认知不足很明显，只有35.4%的受访者知道当地灾害管理委员会（Ward Disaster Management Committee – WDMC和Union Disaster Management Committee - UDMC），同样，只有34.6%的人知道新的适应技术，这意味着她们对基于社区的风险管理参与度较低。Mahbub等人[32]指出，女性在基于社区的方法中的参与度不足部分是由于她们对现有机构结构的认知有限，因为缺乏教育意识项目。为了克服这一问题，建议通过非政府组织（NGOs）向社区提供有关机构结构的信息推广项目，这将使女性能够有效地与正式结构互动，从而弥合Morshed等人[15]指出的政策和社区层面参与之间的差距。
本研究中的态度总体上是积极的，90%的受访者支持投资女性教育，并认识到女性在家庭中可以发挥的作用，以减轻气候变化的影响。一项针对伊朗女性农民的研究发现，对潜在脆弱性的认识对她们对气候变化适应的态度有积极影响，女性农民认为投资于水资源管理干预措施是有益的[33]。但认知与行动之间的联系并不总是明确的。尼日利亚的一项研究指出，在农村社区，采取缓解和适应措施的态度并未受到气候变化认知的积极影响，原因是她们认为人类活动不是气候变化的原因[35]。这表明，态度培养项目需要超越单纯的认知，关注她们的信仰体系，并灌输信念，将态度转化为实际行动。
这些发现中明显存在态度与实践之间的差距。女性在短期、基于家庭的适应措施上积极参与，如加固房屋（76.8%）、采取早期预警措施（74.8%）和储备应急资源（73.8%）。这种即时准备状态可能是由于频繁暴露于气候冲击所致，MLR结果也证实了这一点。Haque等人[36]指出，女性的适应措施主要局限于家庭管理实践，特别是住房和食品安全。Roy等人[37]还记录了孟加拉国沿海女性在家庭生存和适应气候变化方面的多方面作用，利用当地知识确保食物和收入安全，通过种植蔬菜和水果、在灾害期间和之后收集饲料喂养牲畜以及鱼类加工来促进区域经济和适应。长期和制度性的适应措施，如气候抵御型农业（35.1%）、新的生计方式（36.4%）和政策倡导（6.6%）的参与度显著较低，这表明需要更多定制化的生计多样化举措，以利用她们的家庭技能并将其能力扩展到制度层面。
4.2. 社会人口统计和暴露程度对KAP的影响
分析不同社会人口统计特征和暴露程度下的KAP变化表明，教育水平、职业、家庭规模和气候冲击暴露程度是影响适应能力的关键因素。实践得分与教育水平显著相关。Tanjela和Rutherford[29]解释说，女性的性别身份影响她们在灾害情况下对气候相关问题的理解。研究结果表明，将性别敏感的气候素养信息纳入非正式的基于社区的教育项目中是必要的，因为素养与更好的适应实践显著相关。职业与KAP的三个维度都显著相关，日工和家政工人的得分高于失业女性和家庭主妇。Eastin和Dupuy[31]观察到，孟加拉国的女性对气候智能农业的了解较少，但对改进型炉灶的了解较多，这反映了她们在家庭中的角色。因此，帮助女性走出家庭的生计多样化举措是促进适应知识和机构参与的良好政策杠杆。家庭规模也是一个重要因素，较小家庭的女性拥有更多的知识。Masud-All-Kamal等人[38]指出，孟加拉国的女性总是意识到自己在社会中的低地位，这阻碍了她们与高地位人士建立联系。在较大家庭中进行的小组学习和信息传播项目可以帮助克服这一结构性障碍，增强社区知识。
气候冲击暴露程度与知识和实践显著相关，中度和高程度暴露的女性表现出更好的适应实践。基于社区的程序，用于收集和分享关于气候冲击的故事，可以让低暴露程度的女性在不暴露于危险的情况下获得适应意识，使适应知识在不同社区群体中传播。
4.3. 女性主导的适应实践的预测因素和基于证据的建议
回归分析提供了关于适应实践预测因素的坚实证据，并对设计性别响应性干预措施具有启示意义。较高的知识水平（b=2.93，p<0.01）和积极的态度（b=2.26，p<0.01）是两个最强的独立预测因素，证实了强调知识和信念在指导实践中的作用的成熟行为模型。Banerjee等人[39]发现，增强女性的知识基础可以显著提高实践水平；参与性别敏感的金融素养和洪水准备培训的女性在洪水期间更有可能储蓄资金并加以使用。所有这些都表明需要扩大性别敏感的培训项目，提高女性对传统和技术适应选项的认识，并增强她们参与机构和政策过程的信念。
参与培训（b=1.23，p<0.001）和非政府组织支持（b=1.10，p<0.001）是影响实践的强大外部因素，表明基于技能的项目可以非常有效。（Akanksha）Patnaik[40]强调了女性社会资本和网络的重要性，以及她们在社区收入生成中的作用，以及她们在促进女性积极参与方面的积极作用。强烈推荐由非政府组织（NGO）推动的项目，这些项目将金融知识、气候适应性农业和机构意识整合到一个连贯的干预方案中。这样的项目能够帮助女性从家庭层面的适应措施过渡到更广泛的社区领导和政策倡导角色，从而直接解决本研究中观察到的女性在正式参与度较低的问题。气候冲击（b = 1.33，p < 0.001）也是影响实践的重要因素，这突显了从经验中学习的重要性。最终模型中家庭规模（b = 1.07）对实践的显著正面影响表明，家庭内部劳动和资源的共享具有积极作用。Hasan等人[41]指出，国家政策中尚未充分解决平等决策的问题。需要通过性别敏感的政策改革来解决这一问题，明确将女性纳入灾害管理委员会和气候治理结构中，以制度化女性的适应作用，从而实现可持续发展目标（SDGs）5、10和13.5。
**研究的局限性与未来研究方向**
本研究存在一些局限性需要承认。首先，由于数据是在单一时间点收集的，横断面设计限制了建立知识、态度与实践之间因果关系的能力。纵向或面板研究将提供更有力的证据，说明这些因素如何随时间演变并相互作用，从而影响女性的适应行为。其次，研究的地理范围仅限于四个气候脆弱地区，可能无法全面反映孟加拉国其他脆弱地区的多样化气候、文化和社会经济背景。因此，在将研究结果推广到全国层面时应谨慎解读。此外，研究主要依赖于自我报告的数据，这些数据可能受到回忆偏差或社会期望的影响，尤其是在报告适应措施时。尽管在数据收集过程中进行了培训并进行了密切监督，但回答中仍可能存在一定的主观性。
未来的研究可以结合混合方法，将定量调查与定性工具（如焦点小组讨论或参与式农村评估）相结合，以更深入地了解女性的动机、限制因素和经验知识。未来的研究还应探讨培训、金融包容性和机构支持对女性主导的适应措施可持续性的影响。此外，对孟加拉国不同生态区域的比较研究可以揭示特定地区的适应动态，为本地化的干预措施提供参考。
**结论**
研究结果表明，在孟加拉国持续受到气候灾害影响的地区，知识和态度在女性采纳气候适应措施方面起着关键作用。研究发现，女性在气候变化和适应措施方面的知识水平较高，对女性主导的适应措施持积极态度，这表明她们具备领导气候适应的坚实基础。然而，她们的适应行动主要局限于短期、家庭层面的响应，如房屋加固、预警期间的预防措施和应急准备。研究结果提供了有力证据，表明针对知识提升、态度改变和技能培训的针对性干预可以显著增强女性在气候韧性方面的领导力和能动性。培训和支持的预测能力进一步强调了非政府组织和政府在赋予女性将意识转化为行动方面的重要性。通过解决适应框架中的性别障碍并优先考虑包容性的机构参与，政策制定者可以使女性成为社区和国家适应策略中的核心参与者。
本研究直接有助于实现多个可持续发展目标（SDGs）：通过促进女性在气候治理中的领导力和赋权，实现SDG 5（性别平等）；通过强调基于地方的适应策略，实现SDG 13（气候行动）；通过强调女性在增强家庭和社区抵御气候损失方面的作用，实现SDG 10（减少不平等）。研究结果支持这样的观点：推进女性主导的气候适应不仅是性别公正的问题，也是实现孟加拉国可持续、包容性和气候适应性发展的务实途径。
**作者贡献声明**
Md. Tanvir Hasan Sojib：撰写初稿、正式分析、数据管理、概念化。
Mohammed Moniruzzaman Khan：监督、资金筹集。
Sheikh Mohiuddin Shahrujjaman：撰写初稿、方法论、正式分析、概念化。
Zawad Ibn Farid：撰写初稿、可视化、项目管理、调查。
Raisa Imran Chowdhury：审稿与编辑。
Musfique Rahman：可视化、数据管理。
**资金支持**
本研究得到了伊斯兰救济孟加拉国（IRB）的支持。
**未引用的参考文献**
[42], [43]
