洞察力，一部分的特别功能海岸带可持续发展的系统方法

海岸地带系统方法框架

• 摘要
• 简介
  • SPICOSA项目
  • 海岸带是一个复杂的系统
• 系统方法
  • 需要转换方法
• SAF特点
  • 对系统变革的关注
  • 海岸带反馈回路
  • Ecological-Social-Economic (ESE)评估
• 系统方法适应
  • 特征
• 研究网站应用
  • 设计
  • 配方
  • 评估
  • 输出
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用
• [勘误](发表于2012年4月5日)

介绍

SPICOSA项目

作为一个综合项目，SPICOSA(沿海系统评估的科学和政策综合)开发了一个产品，将促进整个欧洲区域的研究结构调整和新知识和方法的更大整合。该项目的产品称为SAF(系统方法框架)。其目标是，这将是综合评价复杂系统的一种自我发展的整体研究方法，以便能够调动现有的最佳科学知识，支持旨在改善海岸带系统可持续性的审议和决策过程。本文通过对理论与实践相结合发展SAF以及如何对其进行测试的深入了解，以解释本卷中论文的共同基础，并通过实际例子说明SAF的价值。

该项目的整合在几个方面进行，例如，地理上通过在18个研究地点的应用(SSAs)进行测试，政治上通过22个国家的参与，制度上通过54个研究机构、大学和小企业，科学上通过生态、经济、社会和治理部门的多学科联系。通过SAF的试点实施和专业、学术培训，推动了研究结构的调整。项目输出包括可更新的、基于web的支持、用户手册、模型构建块库和带有文档的SSA模型(http://www.spicosa.eu/)．虽然系统方法可用于构建其他框架(土地使用、城市规划、工业等)，但本卷中使用的SAF是指SPICOSA为管理css而制定的SAF。此外，SAF被设计为一个基于系统思维的开放框架(Checkland 1981年，Capra 1996年)，它可以结合其他方法的各个方面，或补充以前实施ICZM的方法。

海岸带是一个复杂的系统

我们将海岸带定义为陆地和海洋之间狭长的边界，它是自然和人为变化的动态区域(参见LOICZ 1993)。由于当地的地貌及其相关的生物群落，这一边界具有突出的亚尺度分辨率，这两者都强烈影响着人类活动的规模和类型。这使它们更容易识别，但相反，使它们受到更大范围的影响。因此，大多数css都是高度开放的(大量的质量和能量投入)，当地的自然系统只提供维持居民社会所需的全部投入的一部分。城市化的组成部分对周围的自然系统施加了异常的负担，产生的质量和能量通量远远超过了其弹性所能承受的。css是应力复杂系统的极好例子，因为它们有大量的相互作用和重叠的尺度。在局部尺度上进行研究，它们为开发提高强开放系统可持续性的方法提供了一个实验性的微观世界。

css远未达到平衡，许多正朝着不稳定的方向变化:即资源消耗在增加，而资源资产在减少。这种情况强调了SAF作为一种工具的必要性，以提高我们理解、模拟和交流CZS变化的能力。把人的方面，包括文化、遗产、公众看法、知识水平和交流纳入进来，是有系统地处理可持续发展问题的根本(参看世界环境与发展委员会1987年)。

系统方法

系统方法的目标是设计出一些策略，以提取有关复杂系统功能的信息，这些信息无法从一系列子系统规模的研究中获得。这是一个以问题为导向的调查，它需要一个整体的视角。这与科学方法不同，科学方法更面向对象，更倾向于还原主义的焦点。科学方法和学科专业化的历史使用为我们提供了一个关于系统的生物和非生物组成的巨大数据库，而关于它们更大规模的相互作用的数据库则少得多。多尺度连通性中的量化问题是复杂系统的一个基本特征，在这种复杂性中量化功能的过程是系统方法的基本目标。因此，通过将系统方法添加到我们的研究目录中，并将人的维度纳入我们对系统的定义中，我们将获得为社会治理提供更高层次信息的潜力。这项工作涉及到两个主要挑战:模拟复杂系统和创建有效的科学-政策接口。

这不是一个简单的附加研究，因为它需要广泛的多学科训练和“系统思维”技能的经验，这是理解复杂系统的特征和行为所需的科学知识和直觉的混合(cf. Capra 1997)。上个世纪的一批思想家对我们理解复杂系统做出了贡献。系统理论(Bertalanffy 1968)指出，复杂的非线性系统具有不同的功能在活的有机体内而不是单独检查它们的组成部分，这是系统方法的基本前提。为此，我们混合了哥德尔定理的含义，即在一个系统中没有足够的信息来理解或预测它的行为，也就是说，一个人需要理解它的外部输入，以及海森堡原理，科学是近似的，服从于我们的质疑方法。最近，一套复杂性理论集中于研究生命系统如何与环境相互作用。特别重要的是自组织的概念，以及具有仅在有限条件下被认为是确定的和可逆的特征的生命系统的概念，但我们应该期望它们也具有不确定的和不可逆的特征(参见Kauffman 1995)。自组织是其组成部分的多样性和相互作用的功能，也就是说，许多具有建设性的相互作用的不同组成部分可以发展成一个更复杂的组织，从而更好地优化其可用资源。负熵重组对应于复杂适应周期的增长部分(Gunderson and Holling 2002)，熵无序对应于该周期的崩溃部分。在这些相反方向之间的顶点，相对于现有的环境条件，系统达到势能最大值，或组织优化，但最终变得脆弱的环境干扰的变化，更强烈或更长时间，超过系统的弹性可以承受。

需要转换方法

地球上许多重要的生态系统在这个周期中处于崩溃的边缘，这主要是由于人类活动和趋势超出了它们的恢复能力。生态系统的混乱可能是由于几个干扰的巧合而突然发生的，并可能导致生态系统功能的“相移”(例如，牙买加珊瑚礁;hughes 1994)到更高的熵态，这在海洋动物的减少中是明显的(例如，Jackson 2001)。扰动加上持续趋势的组合迫使退化螺旋下降到一个不可逆转的点，新的生长周期不能重复自己，因为它可能的初始条件已经恶化。可以说，我们的人类社会目前正经过适应周期的脆弱阶段，适应力和多样性正在下降，不稳定趋势和破坏性干扰正在增加，例如，由于我们对全球生态位的过度扩张，在燃料、粮食、气候和经济债务方面(参考布朗2001年)。研究记录了这种退化，历史证据(Diamond 2005)表明，当面对日益减少的资源基础时，由于不愿意改变，我们将会像以前的大多数大型社会一样崩溃。从概念上讲，很容易理解，酒店接待的人数超过了酒店床位的数量，这是一种不可持续的商业行为。然而，这个简单的类比适用于自然系统(自然资本)提供的商品和服务的枯竭，自80年代中期以来一直超过可持续极限(图1)。这个类比甚至更糟糕，因为我们的全球酒店不仅失去了床位(资源的损失)，而且更多的客人到达(现在超过70亿大关)。同样，也很容易理解这种日益增长的全球压力与目前在社会、经济和环境部门所表现出的反应之间的关系。

研究的预警往往被政策或社会忽视，这本身就是一个令人担忧的指标。简单地记录自然系统的变化，或提供环境条件的静态指标，都不足以发挥科学的作用(Hopkins和Bailly 2012)。在许多例子中，指标和科学建议都不成功，例如，关于大气CO持续增加的警告也不成功₂1980年代，人均鱼类和食物数量出现了一个没有预告的峰值，但这并没有导致使用化石燃料的国家减少对化石燃料的消耗，也没有导致能够负担得起化石燃料的国家减少对食物的消耗。这些例子强调，研究需要升级到互动强度和数量的动态指标(Patrizio 2004)，将客观模拟分析引入有益于政策决策者和民主公众的互动对话中。

研究战略应包括重点向决策者提供预防信息和预测工具，以便使政策能够从追溯性规定转变为积极的规划和谈判。其中最重要的是评估变化方向的能力，作为制定政策的标准。如果你不能衡量实现或偏离目标的进展，那么定义目标是没有用的。即使知道政策的方向，也需要一个合作和妥协的平台，才能使政策有效。针对一个不熟悉的或未来的问题的政策是难以推销的，没有令人信服的证据和显著的公众意识。提高社会意识和政策有效性是社会问题。然而，在这些领域中，科学应发挥重要作用，并符合可持续发展的目标，即优化政治和经济战略，以保持公平的社会利益，而不损害资源基础的生产潜力。

SAF特点

对系统变革的关注

SAF必须有能力量化系统中的变化(过去、现在、未来)，并评估这种变化是朝着更大的可持续性还是更小的可持续性发展。具体来说，我们需要知道所研究的cts如何根据外部输入和内部相互作用进行自我调节。人类活动的外部输入在物质和/或强度上与自然发生的输入相结合。在这些条件下，生态系统可能会迅速退化，不可避免地导致退化的螺旋上升。这主要是因为退化的时间范围一般比恢复的时间范围快，而且因为许多人类活动的发展与自然系统状态的趋势无关。因此，我们必须获得关于生态系统的功能及其内部相互作用的最佳资料，以便模拟其对预期的外部影响，包括政策选择的综合反应。因为这些是复杂的系统，我们必须在我们的解释中区分由于我们的方法和由于我们缺乏知识而引入的不确定性水平。最后，为了使这些反应有用，我们必须将它们转化为适应经济估值和社会评估的情况。

把自然系统和社会系统相提并论是有问题的，因为人类认为自己是不同的，因此不能以同样的方式量化。从机制上讲，它们是不同的，例如，自然系统以可用的能量作为控制变量，而人类系统则额外使用储存的能量，经济系统使用货币，社会系统使用感知和文化范式作为控制变量，而人类拥有更强的意识水平，扩展了他们的重组能力。然而，这种看法掩盖了一个事实，即人类系统仍然受制于同样的热力学和大多数支配生态系统的生态原理。此外，从整体的角度来看，它们通过强大的相互依赖和反馈循环而不可逆转地联系在一起。这一讨论导致最近关注全球不可持续性的思想家认为系统方法是应对这一挑战的最佳选择，例如，“我们的前提是，有效追求全球可持续性需要一种系统方法来制定政策和干预策略”(Fiksel 2006:14)。

海岸带反馈回路

针对生态系统退化而引发纠正性政策改变的默认反馈循环是缓慢的，这主要是由于相关的经济或社会变化缓冲了来自自然系统的商品和服务损失的信号(图2)。在加速退化的时候，这种延迟可能导致自然系统的长期不可逆性。通过生态-社会-经济(ESE)评估补充这种反馈，SAF增加了更快评估自然系统变化和确定补救政策方案的可能性。SAF通过要求政策和利益相关方的参与投资，以及同时向利益相关方、用户和公众传播信息和知识，提高了其循环的效率和持久性。

Ecological-Social-Economic (ESE)评估

在ICZM领域，制度、治理和文化维度(社会)和经济维度通常被认为是彼此独立的维度，很少以CSZ规模的操作工具的形式成功地与生态维度整合。政策决定一般缺乏经济评价，无法对这些社会和环境非市场价值的成本和效益进行货币评估，因此在决定中往往不考虑这些因素，而倾向于短期、直接的市场估值。体制安排，即产权结构或管理形式的设计和执行，对政策评价造成的挑战也很少得到承认。偏好和社会规范也发挥着需要得到承认的重要作用。SAF试验初步取得了在人类系统和自然系统之间的相互作用方面改善这些社会和经济方面的平衡和综合的结果。

SAF有意不包括政策制定的动态;它只提供信息和指导工具。划清科学与政策的界限是很重要的，因为它将科学的客观作用与治理的民主作用区分开来。SAF试图通过改进信息的内容和信息的呈现方式来加强科学-政策的衔接。因此，方案协调组的目标是提供高质量的资料，按照可持续发展的政策效力对资料进行分类，包括对政策情况的经济评估，并将其产出重新编排，以供在决策中起决定性作用的其他最终用户部门使用。

系统方法适应

特征

系统方法有许多强烈的支持者对理解复杂的生态系统感兴趣(cf. Jeffers 1978)，但由于缺乏软件来表示复杂系统中固有的非线性过程，系统方法的使用逐渐减少。这种限制已不复存在。另一个基本的调整是纳入社会和经济组成部分和客户(决策者)的参与。为了制定SAF, SSA团队得到了一套初步猜测的指导方针，将系统方法浓缩为四个步骤，即设计、制定、评估和输出。鼓励各安全评估机构采用多样化的方法，以证明安全评估机构适用于任何安全评估机构，并对不断发展的方法开放。其基本特征是“系统思维”的运用，它不容易被分解成一套严格的规则。当然，我们对SAF的发展规定了其他重要的特征，这些特征应该有助于理解本卷的案例研究结果。

问题驱动的
SAF的实现开始于策略问题的定义和一组特定于cts中可观察到的影响(功能障碍)的场景;最后是对这些问题的政策问题的评估。“影响”是系统中一个公认的、可衡量的问题，“问题”涉及可能需要采取何种行动，以及需要采取何种行动，“情景”是一组问题，以帮助评估可以采取何种政策选项。模拟分析提供了这一序列的信息，包括其向政策和公众的传递。在SAF的开发过程中，研究现场团队(研究人员)和来自环境管理部门的志愿者(利益相关者)以及在当地海岸带有既得利益的组织的代表之间的协商产生了政策问题。对于未来的应用程序，客户将提出一个政策问题，并与研究人员就其范围和SAF应用程序所需的资源进行协商。如果客户代表一个公共办公室，那么来自广泛利益范围的利益相关者应该包括在内。

整体
它在范围上是整体的，因为它在评估与策略问题相关的内部功能时，必须保留对整个cts的认知。

分层
SAF是分层的，在方法上是灵活的，因为模拟可以修改或构建，任何方法组件都可以用另一个或升级。这种结构有助于使用可以从一个应用程序转移到另一个应用程序的ExtendSim™模型块。

迭代
SAF是迭代的，因为它最初的重点可以根据业务限制和/或过程中获得的新知识扩大或缩小。它具有可重新调整的操作优势，可以满足资源或时间限制，以确保工作量、准确性和分辨率之间的平衡。

系统的依赖
SAF本身并不关心所分析的系统类型，因此作为调查不同类型系统的共同媒介具有价值。一个应用程序的完整仿真模型不能完整地移植到另一个应用程序。然而，许多模型组件和分析方法可能对其他CZS应用程序有用。这些适应需要系统思维和模拟技能。这些技能提供了一种整理css对政策措施的不同响应的能力，以及使政策选项适合特定系统的能力。这两种能力对可持续管理都是必不可少的。

信息流动
SAF非常重视通过系统的信息流(除了质量和能量之外)，因此有助于包含非线性依赖关系、阈值切换、控制和人类社会强加的约束，这些可能很容易由其他类型的分析表示。

传染性
SAF的结果可以成为可理解的产品，即通过翻译成与政策对话或培训相适应的其他格式。例如，特殊输出可以包括简化的交互模型，允许环境管理员或策略运行场景并可视化系统对更改的响应。仿真建模具有很强的启发式，类似于试错实验，因此在学术和研究环境中都有价值。

操作工具
SAF远远不是一个曾经的决策工具。该方法旨在开放和自我进化，但必须植根于基于系统论和复杂系统最新进展的系统方法。此外，它还可以被复制和修改，用于其他政策问题、研究和管理、监测系统状况、揭示知识差距、资源和经济规划、测试技术选择、培训或监测公众看法的变化。

仿真软件
SAF是解决问题的一种方法，并不一定需要任何特定的软件。然而，在开发SAF时，我们选择了最能满足所有特性的ExtendSim™软件。它可以利用或耦合其他计算软件，如Matlab, Excel等。模型构建不需要在代码中编程;相反，它就像一套现有数学模块的乐高积木。此外，用户可以将这些组合成模型块的层次结构(例如，流程、功能组件、ESE组件等)，或者用户可以用基于c的语言编写新的块。ssa使用的许多块都是可用的(http://www.spicosa.eu/)。扩展模型是在一阶导数处及时建立的，这极大地方便了我们对变化的关注。然而，有一个限制是它只能在动态或虚拟意义上表示空间，例如，作为一个盒子模型，分段的河口，基于淡水含量的河流羽流，或按土地使用类型的分水岭。该项目的一个有价值的附带产品是开发了ExtendSim™与PCRaster的耦合，用于在GIS网格上进行计算(Vermaat、J. E.、S. Broek、B. van Eck、G. Engelen、F. Hellmann、J. de Kok、H.、van der Kwast、J. Maes、W. Salomons和W. van Deursen)未出版的手稿)．

虚拟机系统
虚拟系统封装了引起和响应影响的功能，并与图2中的ESE框相对应。这需要确定将自然系统中的影响与社会经济系统中的原因联系起来的关键组成部分，以及将影响与社会经济系统中的响应联系起来的关键组成部分(图3)。虚拟系统不是从cts中提取出来的，而是以循序渐进的方式与cts联系起来的，这种方式优先考虑更基本的联系。因此，根据组件之间的依赖程度和所需的解析级别确定和排序内部交互。该程序允许SAF应用程序模拟人类活动与ESE对影响的反应之间的联系，以指导政策走向可持续发展。因此，虚拟系统由直接连接到已识别的影响的组件和间接连接到系统其余部分的组件定义。SAF的分层性质允许在SAF应用程序中以一种可根据范围和解析所需的更改扩展或收缩的方式流畅地定义该边界。

研究网站应用

SPICOSA开发和测试SAF的目标要求选定的ssa覆盖范围广泛的css，其地貌类型、环境条件和驱动这些系统的人类活动各不相同。这种多样性的另一个主要目标是更好地理解一个特定的cts的自然特征在多大程度上使其对类似的人类活动和/或其他系统的政策控制更加敏感。为了实现欧盟知识产权的目标，该项目认为有必要在欧洲区域内全面分配安全安全协定(图4)，以促进具有不同政策利害关系和社会、经济或生态特征的欧洲成员在研究和政策方法上的一致性。

为了实现项目目标并适应所需的学习过程，本项目对各安全保障机构施加了一些约束，以确保任务的一致性，并优化安全保障机构之间的信息交流:(1)优先发展安全保障机构，而不是研究方面，(2)在项目之间自由交换信息、方法和数据，(3)与客户和利益相关者群体保持一致的联系，(4)满足项目截止日期。虽然这些约束条件与研究项目有所不同，但它们符合SAF申请成功的条件，SAF必须有能力为每个申请重新协商和调整规模，以平衡可行性和解决方案。

我们SAF方法的目的是为一般的IZCM使用启动一个开放的、自发展的过程。成功的SAF应用程序在很大程度上取决于系统思维，对于任何特定情况，都取决于可用知识和给定cfs的特殊性的结合。为协助未来的使用者，本计划已出版一份网上手册(http://www.coastal-saf.eu/)和一本补充教科书(Tett et al. 2011)。这两种方法都不提倡固定的程序，而是根据从项目中获得的经验提供方法示例和选项。由于这些原因，我们在这里以对每个步骤的主要任务的简要描述的形式描述SAF应用程序的四个基本步骤(图5)。

设计

CZS设计定义目标(政策问题)并收集必要的信息以启动解决政策问题的模拟分析(虚拟系统)(图6)。设计步骤在与客户协商协议之前开始，以确保双方都理解的合同，计划模拟分析，并允许在整个制定和评估步骤的规划中进行迭代，以为应用程序提供迭代的灵活性。


政策问题
从客户的角度来看，cts有一个政策问题和一组需要更好解决的场景，以便理解相关政策选项的后果和有效性。从SAF团队的观点来看，一个问题及其情景与生态系统中可观察到的影响和社会经济部门中的反应有关。这两种观点需要在双方就申请SAF的合同达成一致之前通过谈判达成一致。

整体的概览，还原主义的焦点
新加坡武装部队在两个层面上展开行动。研究团队必须对cts保持一个整体的观点，即面临政策、利益相关者的利益、相关立法和模拟所需的信息的潜在问题和冲突。测绘工作是获得这一观点的一个很好的方法，例如，通过测绘与政策问题相关的人类活动、治理、经济活动和社会关注，通过理解生态系统的功能，通过确定它所提供的商品和服务。然后，通过对与影响和响应相关的功能进行排序，将虚拟系统定义为cts的一个子系统。要做到这一点，研究人员必须从简化的角度来量化这些功能，并注意到与CZS的隐藏联系，这可能需要更好地模拟CZS中不可预见的动态变化。

客户和涉众的参与
在合同期内，客户和利益相关者必须同意扮演参与角色，而SAF团队必须同意在整个申请过程中保持公开对话。这是SAF方法的一个基本方面，基于其开发过程中所吸取的经验教训，即参与对于促进对结果的理解和所有权是必要的，知识共享对于合作是必要的，这两者都极大地有助于模拟分析的相关性和准确性。参与程度将根据政策问题和利益相关方的组成而有所不同。在某些情况下，利益相关者的参与可能必须是双边的，并且与客户是分开的。

概念模型
SAF使用概念图来规划仿真分析(参见Odum 1983)。在向客户端传递和讨论模拟过程时，cts的图表非常有用。同样重要的是虚拟系统的后续图，它帮助识别模拟分析所需的交互和变量，并将功能传递给参与的涉众。

数据和方法
这些概念图还有助于识别模拟分析所需的数据，即数据和信息、时间序列输入、过程验证、系统后验、工业和城市浪费、政府约束、公众认知等。这些方法必须根据它们的数据需求和/或使用所需的极限近似来规划和评估。使用的最后数据和方法应输入到文档报告中，以验证所进行的分析。

配方

制定步骤通过选择最相关的输入、过程、内部交互和约束以及为模拟选择最合适的输入来表示虚拟系统的模拟和解释功能(图7)。定量部分要求将这些制定为功能模型块，这些模块在连接时表示原因和影响链以及影响和响应链。初步组合构成一阶模拟，可与观测值或文献值进行比较，检查稳定性，并用于确定需要哪些二阶信息。单个组件可以很容易地通过电子邮件发送给合作者。这些级别和类别的使用取决于用户的经验和对已验证模型块的访问。

输入
输入信息有几个级别的可用性和相关性，而输入数据有几个类型，例如用于输入强制、过程验证和模型后验的数据。很少有完整和兼容的数据集可用，这需要额外的工作来根据需要查找、调整或模拟数据。缺乏足够的数据是在制定过程中进行迭代和/或缩放的主要原因之一。在实验结束时，应在模拟文档中报告数据来源、处理过程和值。

内部的相互作用
我们使用术语交互来包括过程、输入函数、反馈循环等。质量、能量和信息的输入通常在进入系统时进行转换，例如，光转化为光合作用，淡水转化为势能，公众对资源使用的感知等。这些对于将系统中的变异性区分为自然和人为原因的模拟是必不可少的。生态系统优化利用这些输入的能力取决于一系列内部相互作用，这些相互作用重新分配和回收质量，并保存复杂系统的能量特征。在一阶模拟中，只有这些输入的主要轨迹通过因果链和效应响应链被跟踪。如果一阶模拟的输出具有可接受的精度，则使用输出的灵敏度来确定哪个公式产生的误差最小。只有在不降低模型的可信度(错误必须记录下来)的情况下，近似才可以被接受，这可能发生在过度简化关键过程的因变量的情况下，例如，使用经验常数代替动态变量将一个过程从其与系统其余部分的连接中隔离出来。为了在系统中保留足够的连通性，以预测与过线性化或限制表示相关的错误，必须仔细考虑通过消除二次过程所做的任何简化。

层次结构
ExtendSim™利用数学块的层次结构来表示计算，例如，一个进程、一组进程或一个子系统。因此，一个完整的系统模型由一组相互关联的复杂程度不同的块组成。该特性使模型适合SAF应用程序，主要有三个原因:整体视角可以保留，任何块都可以“拔出”、升级、验证和重新插入，模型范围或目标的迭代可以被容纳。

解释分析
进行补充解释分析以描述模型构建及其结果，并适应不能直接建模的所需仿真分析的部分。解释性分析的类型从输入数据分析到主观问卷的解释，再到模拟结果的展示。任何模型，特别是多学科模拟的效用，都取决于解释结果的科学质量。用于这些分析的方法是用户、资源和系统相关的。模拟建模的许多技巧在于所使用的方法和近似的选择。

文档
应该在整个过程中报告数据源、数据描述(方法、频率、单位)和数据处理，包括用于升级或降级、近似或转换的方法。涉众会议、意见和贡献也需要记录在案。

评估

评估步骤通过ESE组件模型之间的最终链接组装集成的仿真模型(图8)。该模型适用于评估场景和完成伴随的解释性分析。评估步骤和制定步骤之间的分离是在定量重点从准备转移到结果的点上任意设置的。为了进行灵敏度和误差分析，ESE组件模型需要分别运行和解释。当每个ESE组件所需的校准数据中存在时间不相干时，这也是必要的。需要对联系进行协调测试，以检查ESE各组成部分之间的相互作用。当可逆性的时间尺度不同时，这对反馈循环尤其重要，例如，回收一种海鲜产品的时间尺度可能大大超过渔民可容忍的失业时间。然后将ESE组件模型耦合起来，构建模拟后验模型，在足够长的时间内运行该模型，以确认模型的稳定性、对政策变化的响应以及根据可用观测数据校准的结果的准确性。

对于定性分析，评估的开始和完成是一个从制定到评估的连续迭代过程。关于输出产品的预期格式和规格，在评估和输出之间保持迭代的重叠。对结果的解释应能成功地解决模拟中揭示的系统复杂性(例如，反馈循环、阈值、潜在相移、灵敏度等)，并满足与决策者沟通的需要(Engelen et al. 2003)。在评估的最后阶段，应与客户和利益相关者进行参与性会议，以更好地确定预期的输出产品。

输出

同样，在模拟分析完成时，评估和输出之间的分离是任意设置的。产出的目的是整合和组织从SAF中得到的定性和定量信息，用于书面和交互式演示(图9)。内容在不同的解释(定性描述、动态指标、错误和有效性评价、建议)、情景ESE分析以及与客户、利益相关者和公众进行的交互式讨论之间有所不同。接受者的焦点群体各不相同，例如:科学政策咨询、利益攸关方论坛、媒体发布和学术材料。采用了多方面的方法来改进知识的转让。通过多媒体、共享讲台、互动讨论的主持人和简洁的硬拷贝摘要，演示文稿使用了一套结构良好的技术。这些努力是在投资加强当地研究人员和环境管理人员之间的合作以及在一个问题的共同利益攸关方之间的合作以及提高公众意识的背景下进行的。

讨论

特别武装部队的一个实际要求是，它可以在大约一年的政策时间范围内执行。该项目的开发历时四年。大部分时间都花在了学习曲线、数据获取、人员问题和资金延迟上。开发范围很广，有两个优先事项:测试实施和建立支助活动。该项目有一个工作任务节点，专门用于编写执行四个SAF步骤的准则。然后通过来自所有ssa的反馈修改这个初始过程，用于为未来的用户编写基于web的手册。另一个节点侧重于支持活动，例如模型支持、模型块库、数据门户、备选战略和外部通信，这些产品都可以通过电子方式获得(http://www.spicosa.eu/)。我们还投资于学术活动，为ICZM创建系统课程和培训活动，为SAF进行专业培训。所有这些支持投资都是为了缩短实现时间并建立一个不断增长的用户社区。

对SAF的接触是否足以使其继续使用和演变仍有待观察。一方面，学习曲线是经验的，由于缺乏系统科学方面的培训而变得困难。最初，只有少数研究人员使用了系统方法和/或与ESE研究人员密切合作，而不是来自他们自己的学科。大多数特种部队合作伙伴必须招募博士后来补充他们的特种部队团队，特别是在社会和经济学科方面。所有安全评估机构都难以找到充分的现有数据，而且资金限制禁止进行任何实地观察。在设计阶段，对于许多SSA团队来说，这项工作确实是多学科的，这一点非常清楚。除了将英语术语翻译成当地语言以便利益相关方参与的语言问题外，团队还必须处理通用词汇，这些词汇在不同学科中有不同的含义。该项目的优先目标是发展SAF方法，而不是专门做研究。尽管有这些限制，所有的SSA练习都为SAF的开发贡献了丰富而多样的应用程序集。

作为其应用的副产品，战略战略评估通过更清楚地确定政策选择、更好地理解cts如何运作以及可持续发展的长期利益，展示了战略战略评估的研究价值。例如，政策制定者、利益攸关方和研究人员都热情地接受了一种工具的可能性，它可以量化政策选项，并团结共同利益以实现可持续效益。一些ssa发现在制定步骤中与客户和涉众讨论子模型是非常有用的。涉众要么确认结果反映了他们对系统的理解，要么批评结果。在某些情况下，他们提出了修改模型的建议，要么通过提供对过程的更好理解，要么通过提供以前无法获得的新数据来帮助改进数据库。在这种情况下，新数据极大地改进了模型，并且有可能在结果展示过程中确保匿名性。

本卷中的文章讨论了SAF的两个重点领域中的例子:模拟分析和科学-政策接口。我们要求读者不要把这些文章看作是个别研究项目的结果，而应看作是一套多学科的研究主题和方法，它们展示了SAF的潜在价值。卷的最后一篇文章进一步讨论了SAF的需要和价值，并提供了综合结果的比较分析(Hopkins, T. S.， D. Bailly, J. G. St ? ttrup, a . Sandberg, R. Elmgren，和G. gleg，未出版的手稿)．

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