麻省理工学院地球、大气与行星科学系（EAPS）首席研究科学家萨伊·拉维拉与研究人员、本地合作伙伴及社区协作者共同开展研究，开发基于游戏的计算机模型，帮助各地社区找到应对其独特地理与环境挑战的解决方案。
拉维拉于2002年以博士后身份加入麻省理工学院。此前，他一直从事机器人与计算机视觉领域的研究，但对气候系统研究和可持续发展领域产生了浓厚兴趣。"几乎是一夜之间，我就变成了一个气候研究者，"拉维拉说。
他的项目由2025年阿卜杜勒·拉蒂夫·贾米尔水与粮食系统实验室（J-WAFS）印度资助项目提供资金，重点探讨在气候压力下农业决策的形成机制。项目通过本地化气候预测与参与式方法，旨在帮助社区探索提升整体农业韧性的途径。
EAPS博士后阿纳米特拉·萨哈是该项目的核心贡献者，与拉维拉及当地合作伙伴共同推进降尺度气候建模、参与式决策与社区适应规划的整合工作。其他团队成员包括迈莎·艾哈迈德（Carthago咨询公司）、贾扬塔·巴苏（加尔各答大学）、阿努斯里·戈什（孟加拉国开放大学）、肖米特拉·萨卡尔（库尔纳工程技术大学）及比武蒂·西克德尔（达卡大学）。
在一种被称为"降尺度"的过程中，研究人员将大尺度气候预测转化为高精度的本地化预测。借助这些灾害地图，拉维拉和萨哈能够估算洪涝、干旱、热浪以及盐度压力等极端天气现象的风险。
"我们模拟某个地区可能出现的结果，"拉维拉解释道，"农业生产率会提高还是下降？土地利用模式会发生哪些变化？这片土地会变得更宜居还是更难以居住？"
团队综合问卷调查、科学模型和本地知识，构建了一张影响关系图，用于探索某地区在模拟天气事件中可能发生的连锁反应。
尽管拉维拉深知灾害地图的实用价值，但他发现这些地图很少能真正触达受风险影响最深的人群，这让他深感不安。"我们的客户通常是保险公司，"他说，"但我从未见过这些地图真正改变普通人的生活，这一直困扰着我。"
为弥合这一落差，他开始思考如何让社区直接参与灾害地图的解读，并加入到决策过程中来。在为游戏设计收集素材的交流过程中，拉维拉听到那些生计依赖气候稳定的人们说出了内心最深的忧虑："如果下个季节颗粒无收——如果我没法种地——我该怎么办？"他希望帮助人们转变思路，去思考各种可能的选择、不同的路径以及各自对应的风险。
当他问自己，在什么样的情境下人们才能真正思考风险时，答案逐渐浮现。"那就是掷骰子、抛硬币，"他想，"而这些事情发生在哪里？游戏里。"
游戏的运作机制
合作团队开发的流程分为三个阶段。第一阶段是使用实体棋盘和棋子进行的"蛇与梯子"游戏。第二阶段是混合形式的游戏，仍使用棋盘，但由计算机生成事件并管理资产组合，系统可自动计算风险概率。当玩家熟悉混合游戏后，进入由拉维拉开发的第三阶段——完全抛弃棋盘，转入可在手机应用上运行的更详细的计算机模拟。
"我们在三个地点分阶段进行了测试，"拉维拉介绍道。其中两个村庄——巴利岛和乔戈帕尔普尔——位于印度孙德尔本斯地区，第三个村庄则位于孟加拉国边境另一侧。在每个地点，项目都依托当地居民、社区组织者和区域合作伙伴的协作，根据当地的土地、水资源、生计和治理条件对游戏进行本地化调整。在开发过程中，非正式的社区参与活动帮助团队不断完善和优化游戏，相关互动也催生出一些有趣的观察，正在帮助团队为后续正式研究建立假设。
这三个村庄都位于沿海地区，面临多种极端天气事件的威胁，水资源供应和农业生产深受影响。随着泥沙淤积导致河床抬高，以及地下水超采引发地面沉降，盐水更容易侵入地下含水层，而淡水的排泄、补给和冲刷也愈发困难，进一步加剧了涝渍和干旱问题。
"土壤盐碱化正在形成一个恶性循环，"拉维拉解释道。
一个显而易见的后果是，博罗水稻的叶片如今常常在季节未及过半就开始枯黄——盐度和水分胁迫在作物成熟前便已造成损害。这一循环在许多沿海社区普遍存在，这让拉维拉相信，J-WAFS项目的成果具有在全球推广应用的潜力。
这种更广泛的潜力，源于游戏所能揭示的洞见。模拟系统不是将堤坝、运河、地下水补给、农作物、渔业和能源等潜在干预措施视为相互独立的选项，而是让玩家看清每一种干预对土地、水、盐度和生计这一耦合系统的综合影响。当玩家测试不同选项时，往往会发现单纯加高堤坝的效果不如预期，因为这并不能打破导致土地持续积水的根本循环。
相比之下，更具整合性的策略——将红树林恢复、运河清淤、地下水补给、多元化农业与渔业、改善水资源管理，以及将太阳能板融入农业的农光互补或渔光互补模式相结合——往往能在提升长期收益的同时，增强整体景观的韧性。
游戏还为探讨堤坝保护之外的根本性替代方案创造了空间，包括季节性迁移、转换生计，以及其他艰难的抉择。这些可能性可以在游戏中安全地加以探索，即便它们在现实生活中几乎无法被提及。这样一来，那些平时可能被刻意回避的棘手问题，得以被正视和探讨，而非被忽略搁置。如果游戏揭示出某个艰难选择可能带来更好的长期结果，这一结论并非强制性处方，而是社区、政府及其他决策者之间开展知情对话的起点。
竞争还是合作？
为了使游戏在策略发展方面更为有效，拉维拉的团队需要明确最佳参与人数。玩家太少可能无法产生足够多样的想法，而人数过多则会大幅拖慢进程。在游戏开发过程中，大约十至十二人的规模被证明最为适宜：人数足以支撑活跃互动，同时又不影响实质性讨论和学习。
"一旦人数超过十二人，"拉维拉解释道，"游戏就会成为解决问题非常可行的方式。"
游戏激发了参与者的兴趣，也催生了新的策略。人们通常对参与游戏充满热情，而反复游玩则呈现出不同类型的专长。一些参与者成为积极的策略探索者，另一些人则通过讨论、批评、记忆和本地知识做出贡献。整个过程有助于发现那些尤其擅长跨维度思考问题的玩家。
拉维拉强调，游戏的社交属性是其有效性的核心所在。"即便游戏是在手机上进行的，"他说，"玩家之间仍处于彼此可及的范围内。"主持人或协调员会鼓励玩家相互交流，要求他们解释自己的操作，阐明背后的逻辑，并从彼此的选择中相互学习。
游戏虽未将竞争作为明确规则，但可能出现零和结果。某个家庭在土地、水、排水或能源方面的决策，可能在改善自身处境的同时使他人的条件恶化。起初，玩家往往追求个人利益最大化。但随着模拟时间跨度的延长，他们通常会逐渐转向合作策略。
每局游戏结束后，研究团队与本地协调员会主持一次学习交流环节，让参与者从彼此的策略中相互学习。起初，玩家往往倾向于模仿上一局赢家的打法——通常是尽可能多地赚钱并储蓄起来以备灾时之需。但有些灾难规模之大，单靠个人力量根本无力应对。
"这种策略只在一定时间范围内才是最优的，"拉维拉解释道，"因为当所有人都复制同一策略时，整个社区不一定能实现整体繁荣。"
当玩家意识到这一点，便开始逐步形成集体行为模式，例如建立共同保险基金——由所有人共同出资，形成一个灾害救助储备。在多轮游戏迭代中，玩家往往趋于收敛，倾向于合作性解决方案。
"社区通过这种方式，在与自然——也就是模拟自然——的博弈中，找到了适合自己的解决之道，"拉维拉说，"我们非常希望将来能对此进行系统性的正式研究。"
游戏奏效的原因
拉维拉的团队认为，基于游戏的决策方式具有三大优势。
首先，游戏能够引入正式决策过程中往往忽视的新视角。许多社区存在严格的等级秩序，这可能妨碍女性或弱势群体公开参与。游戏允许人们在不违背文化规范的前提下贡献自己的洞见。一个反复出现的现象是：通常负责管理家庭事务的女性往往更早实现投资组合多元化，而男性则更倾向于专注于单一的生计策略。这一现象引人注目，团队希望在未来的研究中对此进行正式检验和量化分析。
其次，在游戏中，所有玩家都在同等条件下起步，无论地位、性别或财富状况如何。"这让整个过程更加民主化，"拉维拉解释道。在模拟系统中，一位富有影响力的社区人士相对于一名裁缝并不具备任何天然优势。游戏通过为每个人的想法提供在相同条件下接受检验的机会，有效减少了自然偏见的影响。
第三，由于游戏本质上是一种模拟，人们可以探索那些在现实中可能过于冒险、代价过高或社会接受度过低的选择。人们可能不愿讨论大型含水层管理系统、新的土地利用安排或艰难的生计转型，因为现实中的影响可能过于沉重。但在游戏里，他们可以自由测试各种可能性，而无需承担即时后果。"最坏不过是输掉这一局，重新开始，"拉维拉说。
正是在这里，游戏超越了单纯的沟通工具，将不确定性转化为一个共同决策的空间。玩家可以测试各种干预措施，观察取舍关系，比较不同结果，并在现实灾难迫使抉择降临之前，提前发现可行策略。游戏将对话的焦点从"如何规避风险"转向"如何理性认识风险"，从宿命式的消极思维转向集体能动性的主动探索。
拉维拉及其合作者还将游戏视为破解政策落实困境的一种途径，让社区成员真正拥有自主发现的解决方案。传统模式通常是：捐助方向提出项目方案的非政府组织（NGO）拨款，NGO再将资源分配给社区。然而，实际落实情况究竟如何，社区是否真正拥有过决策权，往往并不清晰。"在寻求问题解决方案时，困难往往在于制定能够衡量方案有效性的政策，"拉维拉说，"游戏让人们能够迅速看清政策空间，而不是只能在问题发生后被动应对。"
当人们在游戏中测试各类政策、亲眼看到其运作效果，并通过反复游玩加以修正完善，他们便能够开始主动提出这些政策。这样产生的结果不再只是外部专家提出的技术建议，而是具有社区基础的行动依据。
下一步计划
这一与印度和孟加拉国合作伙伴共同开发的宏观项目，已引起孟加拉国和泰国的关注，类似的基于游戏的沿海农业韧性项目正在当地探索推进。虽然游戏需要根据当地条件进行一定程度的定制调整，但模拟系统具备高度适应性——75%至80%的内容可以跨地区通用，其余部分则可针对当地地理、生计、灾害和治理结构灵活调整。尽管各地挑战不尽相同，"土地、水与人的互动方式却高度相似，"拉维拉说。
基于游戏开发和非正式社区参与活动所积累的洞见，拉维拉希望项目未来能够拓展至更多地区，包括东南亚国家联盟成员国及拉丁美洲部分地区。但他强调，在大规模推广之前，建立纵向成果评估机制至关重要。"关键问题是：它能否真正解决现实问题？"他说。
未来的正式研究将对这些新兴假设进行前瞻性和纵向性验证，由此获得的证据将有助于判断该方法能否推广、在何处推广以及如何推广。
如果计算机辅助决策的有效性能够随时间得到验证，其影响将远远超出最初的试点地区。但这项工作的意义不仅在于寻找最优解。正如拉维拉所说："这个过程的核心，在于帮助人们彼此协作，就像寻找最优解一样重要——因为找到最优解的一部分，本身就在于找到愿意携手合作的人。"
Q&A
Q1：J-WAFS项目开发的气候风险游戏具体是怎么运作的？
A：游戏分三个阶段：第一阶段是用实体棋盘进行的"蛇与梯子"游戏；第二阶段是混合形式，棋盘与计算机结合，系统自动生成事件并计算风险；第三阶段完全转为手机应用上的计算机模拟。玩家通过测试堤坝、运河、农业多元化等不同干预策略，观察它们对土地、水、盐度和生计系统的综合影响，从而在真实灾难发生前探索出可行的应对方案。
Q2：为什么沿海村庄的土壤盐碱化问题会越来越严重？
A：这是一个多重因素叠加形成的恶性循环。河床因泥沙长期淤积而不断抬高，同时地下水过度开采导致地面下沉，两者共同造成盐水更容易侵入地下含水层。与此同时，淡水的排泄、补给和冲刷也愈发困难，进一步加剧了涝渍和干旱问题。最终结果是土壤盐碱化持续加深，博罗水稻等作物在成熟之前就出现枯黄受损的情况。
Q3：这款气候应对游戏为什么能让社区成员从竞争转向合作？
A：游戏初期，玩家通常追求个人利益最大化，倾向于尽量多赚钱并储蓄备灾。但随着模拟时间跨度延长，玩家逐渐发现，当所有人都复制同一策略时，整个社区并不能实现整体繁荣，因为有些灾难规模太大，靠个人力量根本无力应对。多轮游戏后，玩家往往自发形成合作机制，例如建立共同灾害救助基金，从而发现对整体更有利的集体解决方案。
