合成,一个特殊的功能的一部分应用景观科学自然资源管理

代理、个人和网络:建模方法通知在地区景观自然资源管理

• 文摘
• 介绍
• 方法和结果
  • 案例研究1:加拿大北方森林系统、东北
  • 案例研究2:圣劳伦斯河口,加拿大东部
  • 案例3:艾尔半岛,南澳大利亚
• 讨论
• 结论
• 对这篇文章
• 文献引用

介绍

最近的研究表明,生态系统和景观是复杂的人类环境系统,动力学特征是不确定性,阈值效应,和紧急模式由多个相互作用的过程与跨尺度的空间和时间(1998年莱文,克劳福德et al . 2005年,刘等人。2007年,刘et al . 2007 b,瑞安et al . 2007年)。人类环境系统越来越被研究的幌子下“生态系统(SES)”或“耦合的人类和自然系统(陈氏)”(Liu et al. 2007a, Liu et al. 2007b). This literature has advanced the theory on the resilience of social-ecological systems (Folke 2006), the adaptive capacity of human communities, and the incorporation of complexity science into sustainable resource management (Walker et al. 2004, Norberg and Cumming 2008). Clearly, long-standing approaches to landscape and ecosystem management, traditionally based on a “command and control” paradigm applied to a single resource considered in isolation (Holling and Meffe 1996), must be replaced by innovative, integrated approaches that incorporate the inherent complexity of social and ecological systems (Parrott 2002, Harris 2007, Norberg and Cumming 2008, Parrott and Meyer 2012). In addition, case studies from diverse locations around the world conclude that, to be successful, landscape management approaches should be developed in collaboration with regional populations, using participative methods that engage local stakeholders (Ostrom et al. 1999, Armitage et al. 2008, Norberg and Cumming 2008, Brondizio et al. 2009).

模型可以被通知他们有用的平台与利益相关者的资源体系的复杂性与他们交流,让他们探索不同的管理和干预的潜在结果场景(木匠和甘德森2001年,希利·等。2004年,布莱恩et al . 2011年)。混合模型,经常与代理或基于单独的集成地理信息系统方法,建模工具的选择区域系统和越来越多的被用于研究自然和公共池资源管理问题(帕克等人。2003年,马修斯et al . 2007年)。在这种模型中,基本单位是单个实体建模在低水平的组织结构(例如,个人利益相关者,单个动物或植物,或高度解决景观单位)和更高层次的模式和过程出现在一个模拟的结果较低级别的实体的集体行动。通过模拟过程从下到上,这样的模型捕获许多复杂系统的特点(跨尺度机理如层次结构,出现),适合探索性建模和场景测试(布拉德伯里2002)。混合模型应用于各种自然资源管理环境,包括农业、水文和灌溉,牧场和森林管理(2001年伯杰,Becu 2003亡灵et al . 2004年,总值等。2006年,2006年曼森,莫雷诺et al . 2007年,Schluter Pahl-Wostl 2007年,van Oel et al . 2010年)。

奥斯特罗姆(2009)提出了一个概念框架来描述和分析生态系统,在这四个主要子系统相互交互识别(图1)。图2显示了奥斯特罗姆的框架可以转录成一个典型的自底向上的建模框架。我们展示了奥斯特罗姆的总体框架可以应用于概念化三个区域系统保护规划和管理面临的挑战。这三个系统,包括森林系统、海洋系统,和一个农业系统,已选定具体说明的一般适用性方法通过一系列的资源类型(图3)。我们描述混合,自底向上的开发模型可以代表每个系统的关键组件和告知利益相关者不同管理场景的潜在影响。我们将讨论如何模拟每个系统自下而上的紧急反应可以促进涉众的意识系统的复杂性和发展的理解干预时需要考虑各种可能的结果。

方法和结果

案例研究1:加拿大北方森林系统、东北

上下文

研究区是一个~ 72000公里²主要部分的北方森林位于魁北克Cote-Nord地区,加拿大(图3),这是一个中心区域的范围内濒危森林驯鹿(学家驯鹿)。林业是这个地区的第二大经济活动和大型行业收获和再生计划。在这个生态系统中,与让步伐木公司利用同一资源单位(木头)。林地驯鹿种群的情况的担忧导致了生态系统的实现方法在该地区的森林管理,管理的计划,提出了大面积(数千平方公里)试图确保森林产业的经济可行性,同时保护森林的生物多样性。图4和表1描述的主要子系统和变量研究地区。

林地驯鹿的栖息地是古代北方森林覆盖的加拿大。驯鹿的分布对朝鲜已逐渐消退的结果向北推进的日志和其他人为活动(Schaefer 2003)。通过修改结构的景观,通过栖息地的分裂和通过改变站年龄的分布,森林采伐活动对野生动物产生重大影响(汤普森et al . 2003年)。这些活动减少和片段驯鹿的栖息地,但他们也修改他们的交互与其他物种,特别是在他们的主要捕食者,狼(犬属红斑狼疮),通过:(1)创建一个道路网络,让狼更有效地移动(2000年詹姆斯和stuart smith),和(2)明显的竞争与麋鹿(酒精度酒精度)(James et al . 2004年,Wittmer et al . 2007年)森林再生的种群数量增加。麋鹿数量的增加通常是紧随其后的是狼的增加,因此增加捕食压力驯鹿。由于这些复杂的景观结构之间的反馈和驯鹿的种群动态,狼、麋鹿、管理计划的影响长期生存能力的驯鹿人口是鲜为人知的。建模可以帮助识别的理想空间配置cutblocks维持该地区森林产业的经济可行性,同时最大化驯鹿种群的长期生存能力。

出现

森林收获的景观因此加剧和非线性影响驯鹿,不仅减少它们的栖息地的面积,而且还通过改变运动模式和物种的种群动态的相互作用,因此可能增加遇到利率之间的驯鹿和他们的捕食者。这是一个复杂的现象,无法预测没有考虑景观之间的交互模式和个体层面的行为,它涉及到很多重要的反馈循环。

动物运动取决于当地情况、栖息地连接,根据统一的觅食理论(甜菜1986),动物的内部状态。这个内部状态本身就是动物的历史和随时间。不同结构的景观可以因此导致反馈,产生不同的景观空间和非空间特性由个人使用。例如,功能性反应的栖息地选择,定义为一个不成比例的选择栖息地类型对其可用性(Mysterud 1986),产生一个重要的栖息地选择不同的环境变化。此外,当地捕食者-猎物互动可以修改一个动物的行为。经验数据的分析表明,狼存在修改猎物的行为(粗纱架等。2005年,Proffitt et al . 2009年)。此外,狼成功杀死之后修改他们的行为(2002年库扎克),导致复杂的景观结构之间的反馈回路,捕食者-猎物互动、和动物的运动。最后,资源nonlimiting在此系统中,这意味着自顶向下的力量调节动物种群,因此,捕食者-猎物互动的频率是人口生存能力的关键。除了景观结构,各自的动物种群的大小也会影响捕食者-猎物互动,引起另一个反馈回路人口和个体层面的动态链接。

模型

模型旨在探索景观结构之间的上述关系,动物运动,和人口的生存能力。它显式地表示资源系统(森林景观)和生态系统的资源使用的结果(人口的驼鹿,驯鹿,和狼)。资源单位(收获的木材量)不考虑。治理系统和资源用户隐式地包含在模型的形式管理计划(cutblocks,发展的空间和时间分配的道路网络)人类最终用户所输入的模型。更多附加的细节,参见表1。

模型代表了森林景观的演变在每年的时间步骤(空间范围72000公里²;规模25 25米)。空间变量可以分为两组:相关土地覆盖(如植被),和那些与人类活动相关的(如道路、日志记录等)。驼鹿,驯鹿,和狼被表示为个体,使用一个基于单独的建模方法,模拟人的动作,交互,在4 - h时间和能量需求的步骤。个人移动根据步骤选择函数(福丁et al . 2005年)分数分配给不同的可能步骤(运动的方向和距离)倾向于选择或避免环境变量,加上内部(或状态)变量。

更具体地说,食草动物基于能量得失,选择步骤距离公路、密度最近削减和再生,在目标位置和比例的树冠覆盖。个人的能量平衡在过去的几天里(基于资源可用性在最近访问了位置)及其感知捕食风险(根据最近的狼出现在空间或时间)也考虑在运动功能和之间有一个重要的权衡能量需求和捕食风险。之前访问过的补丁被保留在内存中,活动范围也可以复制特性(Van Moorter et al . 2009年,邦内尔et al . 2010年)。基于景观characteristics-i.e狼移动。,land cover types, altitude, elevation, road density, density of recent cuts, density of regenerating stands, percentage of canopy cover, and the gradient of canopy cover—and do not consider energetic requirements in their habitat selection. Territorial behavior emerges because wolves remember previous kill sites, tend to return to previous locations, and avoid locations where wolves from other dens were in the past (Lewis et al. 1997). Wolves have two displacement modes: a wandering one and a resting one. The resting mode occurs after having killed a prey. Herbivores therefore influence wolves’ behavior by changing this mode. Individuals reproduce each year, and die naturally after a certain number of years, allowing the simulation of population dynamics over long time scales.

应用程序

模型被用来测试的影响不同的管理计划的长期(100 - y)动物种群的进化,特别是北美驯鹿,即。,在用户之间的交互的结果(伐木公司)和资源系统。通过模拟动物的反应和植被演化从下到上,该模型可以提高我们理解的直接和间接影响人类活动的林地驯鹿来自多个物种与环境之间复杂的相互作用。由于狼之间的相互作用的复杂性和北美驯鹿在空间和时间,驯鹿种群不同的收获情况的反应本质上是高度非线性和无法预测不使用模拟基于自底向上的建模方法。可能会有很多惊喜在这个紧急响应,如不可预见的后果的特定的空间或时间配置cutblocks和残余。

模拟管理计划目前的经济影响评估独立于模型。显式地建模木材(资源单位)用于收割和不同的经济成本和收益管理场景将改善管理和规划的模型的有效性。而不包括人类组件从模型极大地简化了建模过程,最终用户交互模式将面临多目标,spatiotemporal-optimization问题的解空间是相当大的。未来发展可能包括的软件代理(或人口的软件代理)的解空间搜索最优收获的场景中,为了找到一个可接受的社会经济因素和保护之间的妥协。

案例研究2:圣劳伦斯河口,加拿大东部

上下文

这个例子是6000公里²海景,包括奈河和圣劳伦斯河口的一部分在魁北克,加拿大(图3)。该地区的海洋生态系统的特点是13海洋哺乳动物物种的定期出现包括威胁居民人口白鲸(Delphinapterus莱夫卡斯岛等)和几个迁徙的鲸鱼物种濒危的北大西洋蓝鲸(一道)。观鲸产业是建立在地区,每年有超过10000名观鲸的游览。保护的担忧导致建立一个联邦海洋公园1998年,涵盖了核心区域的赏鲸河口(Guenette和桤木2007)。海洋保护区覆盖更大的部分河口目前在提案阶段。

资源系统因此由圣劳伦斯河口的一部分由Saguenay-Saint劳伦斯海洋公园和圣劳伦斯河口海洋保护区。这些保护区管辖加拿大和加拿大渔业和海洋公园。两个机构组成的治理系统。的上下文中观赏鲸鱼,鲸鱼代表系统的资源单位和资源用户观鲸者(游客由船船长代表不同的公司)。图5和表2描述系统的主要子系统和变量。

访问资源单位在海洋公园是由加拿大公园。公园于2002年出台了一项许可制度,要求所有商业观鲸船操作在公园里携带许可证。规定实施限速附近的鲸鱼和最低boat-whale距离也采用了2002年。此外,公园的法规规定船只必须增加他们的距离观察鲸鱼在5个或5个以上的船只附近的豆荚。尽管这些规则的存在,系统的大尺寸很难有效地执行法律在整个保护区,有相当大的潜在影响的担忧人类活动对鲸鱼的种群数量。大型船聚合鲸鱼可能缩短他们的潜水(Michaud和Giard 1998),可能影响觅食成功和干扰至关重要的功能。此外,鲸鱼已经观察到机动,以避免船,又可能干扰他们的觅食活动(c·马丁斯et al .,个人沟通)。尽管这些观察,长期累积对鲸鱼的影响很难量化,并没有立即明显。这些因素往往会强化现状而言,企业如何做观赏鲸鱼。最后,船船长,周转率高和缺乏稳定意味着转移非常有限的知识和环保意识在船长从一年到下一个。

在这种情况下,建模可以帮助增加观鲸船长的行为的理解,并帮助探索不同的管理场景的潜在影响(例如,新观鲸法规)的动态观鲸鲸旅行和接触船。

出现

船模式聚合和游览动力学系统的涌现性直接影响海洋哺乳动物博览会。观鲸船长通过甚高频无线电通信和共享信息,简化鲸鱼本地化和观察。这个信息是决策的基础,这是基于外在因素(例如,公园规定,船舶操作指南,鲸鱼空间分布、物种丰度)和内在因素(如价值观、偏好、知识的信念)。队长决定潜在游览动力学因此摆脱队长和队长的之间的相互作用与资源系统和资源的交互单元,由治理约束系统。管理操作(例如,增加监测公园管理人员)和政策(例如,引入新规定)因此套件的一部分变量影响队长的行为,由于系统的涌现性,不一定会收到预期的效果。

模型

他开发了一个模型来探索潜在的紧急响应系统对不同管理场景。模型显式地表示资源系统(海洋环境)、资源单位(鲸),和资源的用户(观鲸者)。治理系统隐式表示的形式管理场景(例如,限制船长的形式规定),输入到模型中。更多细节见表2。

海洋环境(范围6000公里²,分辨率100)由空间表示的显式表示深度测量法和其他河口的物理属性(例如,浮标,灯塔)。五种鲸最针对性的观鲸之旅表示使用一个基于单独的方法。鲸鱼在三维空间建模和他们实际再现已知运动模式(个人层面),聚合模式(社会层面),和分布模式(人口)(Lamontagne 2009)。三种不同的演员组成的资源用户,即公司、船长,和游客。在模型中,企业和船长是显式地表示。公司提供偏离他们的一级计划时间表。船长被建模为代理与认知能力发展基于采访活动和野外观察(Chion et al . 2011年)。虚拟船长也有视觉模块,不同类型的内存,和沟通能力。对于不同的管理场景,模型模拟的所有船只的运动和鲸鱼在研究区10分钟时间步骤期间5月至10月旅游旺季。给出更详细的模型的概述在帕罗特et al。(2011)。

应用程序

模型被用来作为决策支持工具来测试和探索新的管理方案的影响(例如,减少速度限制,增加最低允许船只和鲸鱼之间的距离,改变在时间允许的最大数量相同的连续观察鲸鱼)的时空模式观鲸远足和海洋哺乳动物暴露在船只。通过模拟从下到上,模型可以提供洞察潜在的紧急响应系统的,通知保护区管理者改变期望的范围。变化可以被监控记录变量如:boat-whale碰撞的风险,鲸鱼暴露在船只的总时间在给定的距离,或船和鲸鱼之间的共生的总数在给定半径。变化相对于观鲸旅行也可以监控,如:总时间花在旅行期间的观察,游览过程中观察到的物种数量平均,或船观察网站的平均数量。这些变量是重要的指标,而不只是为了保护而且对观鲸公司,并允许的分析相对权衡保护和经济因素为每个管理场景。最后,该模型可以提高我们理解上的跨船长决策和聚合系统属性之间的关系。

案例3:艾尔半岛,澳大利亚

上下文

艾尔半岛是一个80000公里²地区在南澳大利亚阿德莱德城以西250公里处(图3)。是与南部,东、西南大洋。半岛的气候变化很大,据南北梯度,从南部的地中海式气候在北方半干旱气候,降雨是高度变量在250 mm / y)。该地区的经济主要以农业为主,即。、谷物和放牧。因此,景观主要是农村。除了田野和牧场,原生植被的景观包括959000公顷:729000公顷在公共土地上,剩余的230000公顷私有土地。艾尔半岛有几个本地植物和动物物种受到威胁,濒危或脆弱(马修斯et al . 2001年)。这些物种受到多种因素的影响(马修斯et al . 2001:139),包括它们的栖息地的连接,这是有关覆盖变化对私有土地,即。,clearance of native vegetation for agriculture, fencing of remnant vegetation to protect against grazing, and revegetation through native tree windbreaks or through the use of perennial bush for grazing, etc.各种保护措施正在实施半岛帮助恢复本土物种的栖息地。图6和表3描述的主要组件和变量艾尔半岛的生态系统。

栖息地的生物多样性,支持连接的残余植被(资源单位的生态系统如图6所示),是这个案例研究的重点。生物多样性的保护和维护艾尔半岛是一个日益增长的关注,尤其是在气候变化的背景下预测降水减少、场景,将施压已经强调生态系统服务。beplay竞技生物多样性保护和增加在该地区可以提供增加景观和生态恢复朝鲜半岛增加生态系统的能力,以适应环境变化。艾尔半岛部分取决于生物多样性的保护和改善许多,撒在私有土地上原生植被斑块;然而,农民和其他地主艾尔半岛有不同观点的保护生物多样性的重要性(病房和麦克唐纳2009)。因此,生物多样性保护面临着一系列的挑战,这意味着项目经理和军官必须开发创新项目,考虑环境和社会经济的限制,即本地藜为放牧般美丽,种植原生树木风能壁垒,等等。

出现

的社会和生态子系统艾尔半岛可能出现紧急属性。治理系统,例如,由许多演员属于各种机构、团体或组织,即。,governmental agencies, universities and research centers, farmers' groups, etc. These actors interact with each other in many ways, such as through information-sharing or other cooperation, in order to best manage the ecological subsystem. The way these interactions occur between heterogeneous actors leads to the emergence of social structural patterns at higher hierarchical scales. These emergent patterns can exhibit features considered important for a robust and adaptive governance system. A high social capital, for instance, emerges from the density of interactions at the level of individuals, and is often related to the capacity of individuals to organize in order to better manage natural resources (Crona 2006:135–155). Similarly, the number and nature of influential actors, which may affect the robustness and adaptive capacity of the governance system (Crona 2006), emerge from each individual’s level of centrality. The centrality of an individual relates to his/her capacity to connect, on his/her own scale, more individuals than average within the system. Thus each individual’s level of influence within the system is a function of the connectedness of the other individuals in the system, and the flow of information through the social network is the emergent result of all of these interconnections. In the resource system, individual patches of vegetation are linked to each other to form a network of habitat connectivity. The structure and dynamics of the habitats of threatened, endangered, or vulnerable species emerges from the local interactions of the individual patches. For both the social and ecological subsystems, individual interactions need to be explicitly taken into account to learn about the emerging structural qualities of each of the subsystems.

模型的总结

已经开发了一个模型来探索艾尔半岛地区的弹性和适应能力相对于一系列的潜在变化。治理系统,资源用户和资源系统的单位明确建模使用网络方法(Prell et al . 2009年,2011年Cumming)。网络治理系统机构和用户之间的交互,即。,在formation sharing, co-participation in program promotion, and/or implementation efforts, is mapped from a series of interviews. In this network, each actor (individual or agency) is a node and their interactions are edges. For the resource system, satellite remote sensing is used to identify the significant native vegetation patches of the region (resource units). Links are established thereafter between patches, according to the maximum dispersal distance of a selection of animal and plant species, to form a habitat network. As resource units (native vegetation patches) and resources users (farmers) are spatially located, both networks can then be connected. In this coupled social-ecological network, the governance network influences individual resource users, who in turn affect resource units, which in turn affect the resource system. As a consequence, changes in the social subsystem (removal of nodes or edges) may spread to the ecological system and affect habitat connectivity. How these perturbations spread through the networks and how they affect its resilience may then be analyzed through a series of structural metrics (see Gonzalès and Parrott 2012 for a short review).

与前面的两个例子,这个模型没有一个动态组件。然而,在未来的版本中,演员的动力学可以使用一个基于主体的建模方法,和资源的单位也可以使用空间土地利用模型建模。这些组件可以相互联系的网络允许生态网络随时间的演变和促进探索某些“假设”场景。

应用程序

模型可用于更好地理解和识别结构特点导致两个耦合的治理和资源系统的鲁棒性和适应性。这个生态模型相对简单的分析,可以快速帮助确定哪些资源单位景观水平的栖息地连接或更重要,在气候变化的背景下,资源单位是最受到威胁。beplay竞技知道了这一点,耦合模型可以帮助识别,在治理系统,应该把更多的集约经营措施为了保护这些区域。同样的,该模型可以通过识别差距在治理网络的连通性,或确定的区域网络,太少的角色访问控制过多的信息,帮助集中努力更好地共享信息和协作,以及机构。重要的是在这个案例研究中,这个模型可以识别参与者与资源用户项目经理紧密联系,并告知治理措施,可以帮助提供信息资源用户更有效地为了鼓励他们参与生物多样性保护项目。最后,另一组分析可以帮助探索系统的非线性响应,确定哪些节点或链路删除扰动传播最远的整个网络治理和栖息地。

建立在相同的观点,这种方法可以帮助探索“假设”场景节点和/或链接可能会从系统中添加或删除。这样的场景,利用这个模型的自底向上的方法解决问题,很难回答使用更多的标准方法,可能包括:如果一个国家机构是遏制生物多样性保护力度艾尔半岛?如何造成的干扰删除节点通过生态网络治理系统中的传播和影响的鲁棒性和自适应能力的生态系统?如何,另一方面,会增加资金向当地计划帮助建立社会资本在社区一级?反过来,如何将这一新的更高密度的一小部分的交互网络分布在组织规模和影响整个治理网络的结构特性和栖息地?

许多这样的场景和分析可以探索利用自下而上的,非线性的系统,解决问题是很难回答的标准方法。当仔细分析和场景制定满足人口的需求,这种模式可以为适应气候变化的发展策略以及通知利益相关者如何最好地实现管理和规划项目,以创建一个更具弹性区域景观。beplay竞技

讨论

我们所描述的三个案例研究,自下而上,混合建模方法被用来改善我们的理解和分析能力来管理景观生态系统一样复杂。自底向上的建模是一种方法,允许跨尺度机理明确的考虑,出现,非线性分析和景观的结构和动态特征。

这三个案例研究显示三种不同方式的总体方法可以实现自底向上的建模研究一个区域系统。如何实现方法的选择,模型,和细节,取决于这个问题被研究和可用的数据。前两个案例研究,对象代表人类和生物物理组件,例如,船,鲸鱼,和森林哺乳动物,在真实的交互,空间显式环境。他们集体行为产生的模式和流程的风景,例如,动物活动范围,船的“热点”活动,进而反馈修改个人的行为。在第三个案例研究中,人类和生态系统的所有部件建模为空间位置,节点在网络中进行交互。网络表示允许紧急模块化和其他结构属性的详细研究,对系统的可持续性至关重要(冈萨雷斯帕洛特,2012)。为了简化建模过程,在所有三个案例,实现保护政策与管理场景模型的终端用户通过一个接口模型。治理过程,导致政策的动态发展,以及系统之间的反馈结果和新政策和管理情况,并没有显式地建模。场景一个终端用户提出的服务约束�如单个组件的行为。最近收获的景观,驯鹿运动将被修改;观鲸之旅船必须尊重法规关于限速和方法距离在海洋哺乳动物的存在; a new land-use policy requires the conservation of native flora and fauna on 20% of all privately owned land�thus affecting not only individual decisions but also the nature of the patterns and processes that emerge. In this way, the end-user can explore how different interventions influencing individual-level behavior are manifested in the patterns and processes that emerge on the landscape. This exercise may ultimately lead to hypothesis building about the mechanisms behind observed patterns on the landscape and to reverse engineering experiments in which one attempts to find the appropriate set of policies, regulations, or direct interventions that give rise to a desired outcome at the landscape scale.

在这里描述的模型,就像每一个模型,漫画真实的系统,他们也很大程度上基于经验数据。在我们的经验中,强劲的链接数据,用于模型开发、标定和验证,导致相对现实的表征现象的研究和灌输信心最终用户模型。然而,构建一个良好的自底向上的模型所需的数据并不总是可用,这可以限制的普遍适用性的方法。额外的挑战在自底向上的建模包括构建和验证所需的时间一个好的模型和维护的问题模型(通过添加新数据),这样就可以有一个可用的多个多年寿命延长。最后,在自然资源管理模型用于应用程序需要相关的人会使用它。终端用户的参与和贡献来构建模型是必要的,以确保它会有用的,回答正确的问题。这些最后的考虑可能对任何应用建模不仅锻炼和自底向上的建模。

自底向上的模型,建立与资源用户和合作的代表治理系统,有助于提高理解资源单位和资源的动态系统。因此适当的工具来利用当寻求促进可持续资源管理的自组织在一个生态系统。奥斯特罗姆的许多变量确定可持续管理是必要的也是成功的必要前奏模型项目:明确定义系统边界和可量化的国家资源的单位,例如。我们将添加到此列表模型最终用户是谁参与模型创建和明确建模的目标。最后,一旦完成,模型本身成为一个存储库的知识系统,超过任何一个个人的理解,所有资源用户之间可以交流和共享。

结论

文献多次呼吁需要考虑流程和功能在一个景观是多个交互和反馈的结果尺度空间,时间,和组织(刘et al . 2007 b,瑞安et al . 2007年,Cumming et al . 2010年,Cumming 2011)。Cross-scale交互,景观格局的形式影响个人运动模式、制度政策影响导航模式,或治理系统,摆脱个人行动,在所有三个很明显这里描述的案例研究。在每种情况下,代表组件的自底向上的建模提供了一种方法在一个或多个尺度上的兴趣和允许跨交互出现在一个模拟世界中。除了跨尺度相互作用,奥斯特罗姆和其他人强调重点生态之间的相互作用的重要性(资源系统、资源单位)和社会组件(治理系统,资源用户)对理解复杂的生态系统的动态(迪茨等。2003年,Norberg Cumming 2008,奥斯特罗姆2009)。我们描述混合模型明确地包含了这些交互,管理形式的干预影响自然环境或用户显式建模的形式及其资源利用的模式。

这三个案例研究有助于增进了解的研究系统,允许替代未来情景的模拟。鉴于参与预测复杂系统的动态不确定性,我们建议景观期货应该研究的可能的未来的信封州帕罗特和迈耶(2012),政策制定者应该做出决定维持景观设计中所需的信封。因为他们模拟出现,自底向上的模型可以用于识别这些信封的边界范围内的系统的知识和理解,和我们的能力来表示这些知识模型。即便如此,黑天鹅理论(塔勒布2011)告诉我们,罕见,高度不可能例外事件对系统动力学的影响不成比例,并且常常负责完全将其未来的发展轨迹。此类事件无法预测使用已知的系统属性,并重新创建一个黑天鹅事件的概率模型,也会发生在现实世界未来是极其不可能的。然而,自底向上的模型可以模拟系统的响应一个强加的“黑天鹅”和可以提供洞察哪些类型的景观结构和配置最佳改编来处理这类事件。

自底向上的模型很容易理解和交流,和利益相关者通常可以直接参与导致精化模型建立的模型假设和行为规则的实体模型,提出方案研究,有助于解释和沟通模拟结果。这种类型的参与建模是流行的一种方式帮助利益相关者理解的复杂动力学系统的干预(Videira et al . 2003年)。模型过程中利益相关方参与也确保了模型响应最终用户的需求和充分结合了真实系统的多个视角和概念模型(野兔等。2003年,Prell et al . 2007年)。在我们的经验与这里描述的三个案例研究,模型过程也有助于合成和巩固知识和信息系统,和确定我们的理解的鸿沟。这样,模型有助于利益相关者之间知识共享的过程,这是一个关键的标准背后成功的共同经营区域景观(阿米蒂奇et al . 2008年)。混合,自底向上的建模是景观科学的关键工具,可能会继续被用来通知管理和规划范围广泛的自然资源管理上下文。

文献引用

阿米蒂奇,d R。,R. Plummer, F. Berkes, R. I. Arthur, A. T. Charles, I. J. Davidson-Hunt, A. P. Diduck, N. C. Doubleday, D. S. Johnson, and M. Marschke. 2008. Adaptive co-management for social-ecological complexity.生态与环境前沿7:95 - 102。http://dx.doi.org/10.1890/070089

Becu, N。,P. Perez, A. Walker, O. Barreteau, and C. Le Page. 2003. Agent based simulation of a small catchment water management in northern Thailand: description of the CATCHSCAPE model.生态模型170:319 - 331。http://dx.doi.org/10.1016/s0304 - 3800 (03) 00236 - 9

伯杰,t . 2001。基于主体空间模型应用于农业:技术扩散的模拟工具,资源使用变化和政策分析。农业经济学25:245 - 260。http://dx.doi.org/10.1111/j.1574-0862.2001.tb00205.x

邦内尔,T。,R. Sengupta, C. Chapman, and T. Goldberg. 2010. An agent-based model of red colobus resources and disease dynamics implicates key resource sites as hot spots of disease transmission.生态模型221:2491 - 2500。http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.07.020

布拉德伯里,r . 2002。期货、预测和其他愚蠢。48 - 62页在m·詹森编辑器。复杂性和生态系统管理。爱德华。埃尔加出版,英国切尔滕纳姆。

Brondizio,大肠。,E. Ostrom, and O. R. Young. 2009. Connectivity and the governance of multilevel social-ecological systems: the role of social capital.年度审查的环境和资源34:253 - 278。http://dx.doi.org/10.1146/annurev.environ.020708.100707

布莱恩,B。,N. Crossman, D. King, and W. Meyer. 2011. Landscape futures analysis: assessing the impacts of environmental targets under alternative spatial policy options and future scenarios.环境建模与软件26:83 - 91。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2010.03.034

木匠,s R。,和L. H. Gunderson. 2001. Coping with collapse: ecological and social dynamics in ecosystem management.生物科学51:451 - 457。http://dx.doi.org/10.1641/0006 - 3568 (2001) 051 (0451: CWCEAS) 2.0.CO; 2

Chion C。,P. Lamontagne, S. Turgeon, J.-A. Landry, L. Parrott, D. Marceau, C. C. A. Martins, R. Michaud, N. Ménard, G. Cantin, and S. Dionne. 2011. Eliciting cognitive processes underlying patterns of human–wildlife interactions for agent-based modeling.生态模型222:2213 - 2226。http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.02.014

克劳福德,t·W。,J. P. Messina, S. M. Manson, and D. O'Sullivan. 2005. Complexity science, complex systems, and land-use research.环境和计划B:规划和设计32:792 - 798。http://dx.doi.org/10.1068/b3206ed

粗纱架,S。,J. Winnie Jr, B. Maxwell, K. Hamlin, and M. Creel. 2005. Elk alter habitat selection as an antipredator response to wolves.生态86 (12):3387�3397。http://dx.doi.org/10.1890/05 - 0032

Crona, b . 2006。红树林和中间商:研究一个沿海社区的社会和生态的联系。部门系统生态学、斯德哥尔摩大学、瑞典斯德哥尔摩。

Cumming, g . s . 2011。空间生态系统的弹性。施普林格,荷兰多德雷赫特。http://dx.doi.org/10.1007/978 - 94 - 007 - 0307 - 0

Cumming, g S。啊,。博丹,h . Ernstson, t·姆奎斯特,2010年。网络分析在保护生物地理学:挑战和机遇。多样性和分布年代16:414 - 425。http://dx.doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00651.x

亡灵,P。,D. Robinson, E. Moran, and E. Brondizio. 2004. Colonist household decisionmaking and land-use change in the Amazon rainforest: an agent-based simulation.环境和计划B31:693 - 710。http://dx.doi.org/10.1068/b3098

迪茨,T。,E. Ostrom, and P. Stern. 2003. The struggle to govern the commons.科学302:1907。

Folke, c . 2006。韧性:生态系统的角度分析的出现。全球环境变化16:253 - 267。http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2006.04.002

福丁,D。,H. Beyer, M. Boyce, D. Smith, T. Duchesne, and J. Mao. 2005. Wolves influence elk movements: behavior shapes a trophic cascade in Yellowstone National Park.生态86 (5):1320�1330。http://dx.doi.org/10.1890/04 - 0953

冈萨雷斯,R。,和L. Parrott. 2012. Network theory in the assessment of the sustainability of social-ecological systems.地理指南针6:76 - 88。http://dx.doi.org/10.1111/j.1749-8198.2011.00470.x

恶心,J。,R. McAllister, N. Abel, D. Smith, and Y. Maru. 2006. Australian rangelands as complex adaptive systems: a conceptual model and preliminary results.环境建模与软件21:1264 - 1272。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.04.024

Guenette, S。,和J. Alder. 2007. Lessons from marine protected areas and integrated ocean management initiatives in Canada.沿海管理35:51 - 78。http://dx.doi.org/10.1080/10.1080/08920750600970578

兔子,M。,R. Letcher, and A. Jakeman. 2003. Participatory modelling in natural resource management: a comparison of four case studies.综合评估4:62 - 72。http://dx.doi.org/10.1076/iaij.4.2.62.16706

哈里斯,g . 2007。寻求可持续发展在一个复杂的时代。英国剑桥大学出版社、剑桥。http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511815140

温和C。,和G. Meffe. 1996. Command and control and the pathology of natural resource management.保护生物学10:328 - 337。http://dx.doi.org/10.1046/j.1523-1739.1996.10020328.x

詹姆斯,一个。,S. Boutin, D. Hebert, A. Rippin, and J. White. 2004. Spatial separation of caribou from moose and its relation to predation by wolves.野生动物管理》杂志上68 (4):799�809。http://dx.doi.org/10.2193/0022 - 541 x (2004) 068 (0799: SSOCFM) 2.0.CO; 2

詹姆斯,一个。,和A. Stuart-Smith. 2000. Distribution of caribou and wolves in relation to linear corridors.野生动物管理》杂志上64 (1):154�159。http://dx.doi.org/10.2307/3802985

库扎克,g . w . 2002。狼在位于阿尔伯塔省中西部驯鹿范围分布和运动。理科硕士论文。野生动物生态和管理部门的可再生资源,阿尔伯塔大学,埃德蒙顿,加拿大阿尔伯塔省。

Lamontagne, p . 2009。Modelisation spatio-temporelle orientee par顾客用一个approche basee苏尔个个体(spatially-explicit基于单独的模型使用面向模式的方法)。工程。论文。高等技术师范学院,蒙特利尔,魁北克,加拿大。

莱文,s . 1998。生态系统和生物圈的复杂的自适应系统。生态系统1:431 - 436。http://dx.doi.org/10.1007/s100219900037

刘易斯,M。,K. White, and J. Murray. 1997. Analysis of a model for wolf territories.数学生物学》杂志上35:749 - 774。http://dx.doi.org/10.1007/s002850050075

刘,J。,T. Dietz, S. R. Carpenter, M. Alberti, C. Folke, E. Moran, A. N. Pell, P. Deadman, T. Kratz, J. Lubchenco, and others. 2007a. Complexity of coupled human and natural systems.科学317:1513 - 1516。

刘,J。,T. Dietz, S. R. Carpenter, C. Folke, M. Alberti, C. L. Redman, S. H. Schneider, E. Ostrom, A. N. Pell, J. Lubchenco, and others. 2007b. Coupled human and natural systems.中:《人类环境36:639 - 649。

甜菜,M。,和C. Clark. 1986. Towards a unified foraging theory.生态16 (5):1127�1138。http://dx.doi.org/10.2307/1938669

曼森,s . 2006。墨西哥尤卡坦半岛南部地区的土地使用:人口和制度变化的场景。电脑、环境和城市系统30:230 - 253。http://dx.doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2005.01.009

马修斯E。,A. Oppermann, and R. W. Inns. 2001.生物多样性计划艾尔半岛,南澳大利亚。环境和遗产,南澳大利亚,澳大利亚。

马修斯R。,N. Gilbert, A. Roach, J. Polhill, and N. Gotts. 2007. Agent-based land-use models: a review of applications.景观生态学22:1447 - 1459。http://dx.doi.org/10.1007/s10980 - 007 - 9135 - 1

米肖德,R。,和J. Giard. 1998.莱斯一种鲸communs et Les活动d 'observation en mer在l 'estuaire海上du圣洛朗在1994到1996之间:2。评价德的des活动d 'observation en mer苏尔le遵守des一种鲸commun年代。教育集团和研究海洋哺乳动物(GREMM), Tadoussac,魁北克,加拿大。

莫雷诺,N。,R. Quintero, M. Ablan, R. Barros, J. D'vila, H. Ramirez, G. Tonella, and M. F. Acevedo. 2007. Biocomplexity of deforestation in the Caparo tropical forest reserve in Venezuela: an integrated multi-agent and cellular automata model.环境建模与软件22:664 - 673。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.12.022

Mysterud,。,和R. Ims. 1998. Functional responses in habitat use: availability influences relative use in trade-off situations.生态79 (4):1435�1441。

Norberg, J。,和G. S. Cumming, editors. 2008.复杂性理论可持续的未来。哥伦比亚大学出版社,纽约,纽约,美国。

奥斯特罗姆,e . 2009。一个通用的框架,分析生态系统的可持续性。科学325:419 - 422。http://dx.doi.org/10.1126/science.1172133

奥斯特罗姆,E。,J. Burger, C. Field, R. Norgaard, and D. Policansky. 1999. Revisiting the commons: local lessons, global challenges.科学284:278。http://dx.doi.org/10.1126/science.284.5412.278

帕克,d . C。,S. M. Manson, M. A. Janssen, M. J. Hoffmann, and P. Deadman. 2003. Multi-agent systems for the simulation of land-use and land-cover change: a review.美国地理学家协会上93:314 - 337。http://dx.doi.org/10.1111/1467 - 8306.9302004

派瑞特l . 2002。复杂性和生态工程的极限。交易的ASAE45:1697 - 1702。

派瑞特L。,C. Chion, C. C. A. Martins, P. Lamontagne, S. Turgeon, J. A. Landry, B. Zhens, D. J. Marceau, R. Michaud, G. Cantin, N. Ménard, and S. Dionne. 2011. A decision support system to assist the sustainable management of navigation activities in the Saint Lawrence River Estuary, Canada.环境建模与软件26:1403 - 1418。

派瑞特L。,和W. Meyer. 2012. Future landscapes: managing within complexity.生态与环境前沿。(在线)网址:http://www.esajournals.org/doi/pdf/10.1890/110082。

Prell C。,K. Hubacek, and M. Reed. 2009. Stakeholder analysis and social network analysis in natural resource management.社会与自然资源22:501 - 518。http://dx.doi.org/10.1080/08941920802199202

Prell C。,K. Hubacek, M. Reed, C. Quinn, N. Jin, J. Holden, T. Burt, M. Kirby, and J. Sendzimir. 2007. If you have a hammer everything looks like a nail: traditional versus participatory model building.跨学科科学评论32:263 - 282。

Proffitt, K。,J. Grigg, K. Hamlin, and R. Garrott. 2009. Contrasting effects of wolves and human hunters on elk behavioral responses to predation risk.野生动物管理》杂志上73 (3):345�356。http://dx.doi.org/10.2193/2008 - 210

瑞安,j·G。,J. A. Ludwig, and C. A. Mcalpine. 2007. Complex adaptive landscapes (CAL): a conceptual framework of multi-functional, non-linear ecohydrological feedback systems.生态复杂性4:113 - 127。http://dx.doi.org/10.1016/j.ecocom.2007.03.004

Schaefer, j . a . 2003。长期衰退和持久性的驯鹿针叶林。保护生物学17:1435 - 1439。http://dx.doi.org/10.1046/j.1523-1739.2003.02288.x

Schluter, M。,和C. Pahl-Wostl. 2007. Mechanisms of resilience in common-pool resource management systems: an agent-based model of water use in a river basin.生态和社会12 (2):4。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol12/iss2/art4/。

希利·B。,J. Nelson, R. Wells, B. Peter, M. Meitner, A. Anderson, H. Harshaw, S. Sheppard, F. Bunnell, and H. Kimmins. 2004. The application of a hierarchical, decision-support system to evaluate multi-objective forest management strategies: a case study in northeastern British Columbia, Canada.森林生态与管理199:283 - 305。http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2004.05.048

塔勒布:n . 2011。黑天鹅:影响的可能性非常小。兰登书屋Inc .,纽约,纽约,美国。

汤普森,i D。,J. A. Baker, and M. Ter-Mikaelian. 2003. A review of the long-term effects of post-silviculture on vertebrate wildlife, and predictive models, with an emphasis on boreal forests in Ontario, Canada.森林生态与管理177:441 - 469。http://dx.doi.org/10.1016/s0378 - 1127 (02) 00453 - x

Van Moorter B。,D. Visscher, S. Benhamou, L. Börger, M. Boyce, and J. Gaillard. 2009. Memory keeps you at home: a mechanistic model for home range emergence.Oikos118:641 - 652。http://dx.doi.org/10.1111/j.1600-0706.2008.17003.x

van Oel, P。,M. Krol, A. Hoekstra, and R. Taddei. 2010. Feedback mechanisms between water availability and water use in a semi-arid river basin: A spatially explicit multi-agent simulation approach.环境建模与软件25:433 - 443。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2009.10.018

Videira, N。,P. Antunes, R. Santos, and S. Gamito. 2003. Participatory modelling in environmental decision-making: the ria Formosa natural park case study.环境评估政策与管理杂志》上5:421 - 447。http://dx.doi.org/10.1142/S1464333203001371

沃克,B。,C. S. Holling, S. R. Carpenter, and A. Kinzig. 2004. Resilience, adaptability and transformability in social–ecological systems.生态和社会9 (2):5。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol9/iss2/art5/。

病房里,J。,和D. H. MacDonald. 2009.鼓励土地拥有者参与自然资源激励项目艾尔半岛。CSIRO的土地和Water-Society经济和政策,CSIRO土地和水资源政策和经济研究单位,格伦婚礼,南澳大利亚,澳大利亚。

Wittmer, H。,B. Mclellan, R. Serrouya, and C. Apps. 2007, Changes in landscape composition influence the decline of a threatened woodland caribou population.生态76:568 - 579。