研究

利用传统生态知识改善整体渔业管理:墨西哥南部泻湖生态系统的跨学科建模

• 摘要
• 简介
• 定义和概念
• 方法
  • 环境指标
  • 生态系统建模方法
  • 时空变异性
  • 干扰
• 结果
  • 模型的预测
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

传统上，渔业管理采用针对商业上重要种群的特定物种法规，并通过保护具有生物、社会或经济利益的地点来进行。然而，大多数渔业并没有仅仅基于这些准则的使用就实现可持续发展(Christensen和Pauly 1995, Botsford等人1997)。尽管由于缺乏对间接影响的评估和对社会经济过程理解不足等因素，特定物种的规划受到了限制(Ludwig et al. 1993, Wilson 2006, Beddington et al. 2007)，科学家们最近寻求开发新的整体管理方法。这些新方法所基于的假设是，关于生态系统过程的信息与解决与渔业减少和整个生态系统退化有关的问题有关(Pikitch等，2004年)。因此，设计了一系列整体方法来考虑生态系统规模方面，如物种相互作用、人类影响和功能多样性(例如，Loiselle等人2000,Ortiz和Wolff 2002, Montaño-Moctezuma等人2007,Smith等人2007)。

从特定物种管理到整体系统管理的模式转变对热带发展中国家的渔业制度具有重要影响。由于大部分资本投资来自外国贷款，这些国家的大规模渔业在很大程度上遵循了发达国家的管理政策，如指挥控制措施和单一物种管理，尽管它们有着巨大的理论背景(Bailey和Jentoft 1990, Munro 2011)，但失败的次数多于成功的次数(Nauen 2002)。墨西哥就是一个例子，尽管长期使用单一物种条例，但渔业资源的商业捕捞却急剧减少。目前，大多数墨西哥鱼类资源被认为是被充分开发(46.3%)，过度开发(28.6%)，甚至崩溃(18.3%;Arreguin-Sánchez和Arcos-Huitrón 2011)。根据以往的研究(ortizo - lozano et al. 2005, Sáenz-Arroyo et al. 2005, Espinoza-Tenorio et al. 2011一个)，这些法规的有限成功是由于缺乏对生态系统过程的了解，用于评估种群和生态系统性能的信息不可靠和有偏见，以及当地社区在管理、保护和执行措施方面的参与不足。在沿海泻湖生态系统中，这些情况更为复杂，手工渔业在减轻贫困和满足国内消费方面具有区域重要性，但与水产养殖、农业、畜牧业和人类住区等其他日益增长的经济活动共享空间(Rivera-Arriaga和Villalobos, 2001年)。此外，与稳定的工业船队相反，手工渔业是数量最多且不断增长的船队(102,807艘小型注册船只)，占墨西哥约25万名国内渔民的90% (OECD 2005年)。

为了克服其渔业制度的局限性，墨西哥政府最近一直在推动整体渔业管理举措。在墨西哥，祖传的渔业文化，如Cucapa和Seri民族的渔业文化，根植于对海洋和沿海生态系统资源和地方产权的深刻认识(Basurto 2005)。因此，现行的墨西哥渔业法(DOF 2007)将渔业管理计划纳入一个新颖的特点:在决策过程中考虑传统知识和管理系统。因此，通过建立共识的进程，土著人民可以在支持管理他们几个世纪以来所依赖的沿海泻湖资源方面发挥关键作用。

在这项研究中，之所以选择Huave泻湖系统(HLS)，是因为自前西班牙时代以来，Huave和Zapotec民族一直在可持续地使用它。在HLS中，手工渔民在不破坏鱼类种群的情况下竞争资源，因为手工渔业植根于对生态系统的深刻理解，他们使用传统的组织系统运作(Espinoza-Tenorio 2010)。然而，由于影响渔业管理的外部力量，社会与自然之间的这种平衡处于危险之中。例如，20世纪60年代，联邦当局在政治上方便的自上而下的决定改变了泻湖的状况，当时政府政策将泻湖流域的土地使用从传统的多作物耕作系统改变为需要更高肥料方案的集约化耕作系统(Espinoza-Tenorio et al. 2011)b)，在其他地方已被证明是有害的(Islam和Tanaka 2004)。此外，由于人口增长、社会背景下不适当的渔业法规以及缺乏完整的科学信息，渔业压力在过去几年中无法控制地增长(Serrano-Guzmán等人，2007年)。

因此，有必要通过建立共识过程和应用资源使用者的传统生态知识，确定能够减少渔业对HLS影响的生态系统一级管理备选办法。为了测试面向鱼类种群恢复的创新替代方案，采用了跨学科建模方法(sensu Morse et al. 2007)，在这种情况下，研究团队(渔民、科学家、妇女、水产养殖用户、当地政治家)共同定义了研究问题，并制定了将理论知识与实际问题解决相结合的研究设计。该方法遵循了Espinoza-Tenorio等人(2010)提出的方法安排，该方法基于四种核心分析方法的使用:TEK、压力-状态-响应(PSR)框架、定性生态系统建模(环路分析)和地理信息系统(GIS)的使用。

定义和概念

在渔业方面，全面管理需要了解人类活动对复杂生态系统过程的可能后果。由于复杂的社会-生态系统(Berkes et al. 2003)是由跨尺度的相互作用、非线性反馈和不确定性(Gunderson and Holling 2002)形成的，整体方法应涉及社会和科学学科的所有相关部门，然后应共享和综合新信息(Pikitch et al. 2004)。为了克服描述和解释生态系统所涉及的学科之间的概念和习惯障碍，Morse等人(2007)提出了三个层次的整合:通常由传统学科方法(多学科)指导的协作和并行研究，从多学科相互发展成范式的协调工作(跨学科)，以及超越学科边界的组合和集体规划(跨学科)。从多个利益相关者的角度定义特定环境问题，以及结合参与性和传统方法并使知识民主化以实现不同投入(包括来自当地非正式专家的投入)的跨学科方法，对于理解复杂的生态系统至关重要(Cundill等人，2005年)。

整体管理需要共享和综合大量的环境和社会经济信息，包括传统和地方生态知识(Christie et al. 2007)。TEK是一个关于物种、生态系统和祖先文化的信息来源，这些文化与生态系统相互作用，在很长一段时间内每天为他们的利益和生计服务(Berkes et al. 2000)。这样的TEK可以潜在地为科学的管理方法提供信息，可以作为基线数据的来源，以填补无法解决的信息空白，也可以提供可供科学家和管理人员学习的替代管理方法(Schafer和Reis 2008, Rist等人，2010)。此外，对当地生态状况有深入了解的渔民能够认识到与过度开发有关的问题，并可能认为资源管理应以持续收获为目的，而不是为了短期收益(Ostrom 2009)。因此，整体方法以更敏锐和更有基础的意识重新评估用户的贡献，这些方法正在从专家建议转向扩展的同行社区(Berkes et al. 2001)。

方法

HLS是一个复杂的沿海生态系统，由五个相互连接的泻湖(拉古纳Superior，拉古纳Superior，拉古纳Superior, Mar Tileme，拉古纳Oriental和拉古纳Occidental)组成，周围是五个城市(图1):三个Huave社区，San Dionisio del Mar, Francisco del Mar和San Mateo del Mar，以及两个Zapotecs社区，Juchitán de Zaragoza和Santa María Xadani。这些城市的24,736名Huaves居民和93,152名Zapotecs居民分别分布在21个和56个城镇(国家统计局，2005年)。由于其渔业资源丰富，历史上人们一直利用古老的创造性小规模渔业技术进行开发，如风力驱动的木船(Millán 2003)、质朴的桨和渔网(Brockmann 2004)以及风筝捕鱼系统(espinosa - tenorio 2010)。然而，由于外部政治力量、环境影响和捕鱼努力的增加(8.9渔民/km²;Bozada-Robles 2008)，资源已严重减少，生态系统已严重改变(Serrano-Guzmán等人，2007)。此外，由于Huaves和Zapotecs渔民之间的产权差异，导致了频繁的民族冲突。这些冲突阻碍了当局和学者进入泻湖，因此HLS是墨西哥研究最少的沿海泻湖之一(Espinoza-Tenorio et al. 2011)b)．从这个意义上说，受访渔民给团队成员的机会是独一无二的，也是非常宝贵的。

为了克服以前的限制并建立跨学科模型，团队成员使用并结合了一个集体，核心和互补的理论框架(TEK, PSR和景观生态学)和工具(环境指标，定性数据收集技术，环路分析和GIS)来研究复杂的泻湖生态系统。在实践中，跨学科方法遵循五个步骤来创建新的共享知识和研究领域(图2)。

在HLS中获得了关于渔业动态和管理过程的生物和社会方面的定量和定性信息。TEK用于收集难以从政府渔业的少数技术报告中获得的定性信息。如表1和表2所示，(a)对渔民进行结构化访谈，(b)参与性研究，(c)对关键线人进行访谈，(d)在2009年1月至2010年3月期间进行了研讨会，涉及HLS的Huave(5)和Zapotec(7)渔港，以构建和测试模型。

在对渔民的结构化访谈中，正如同事们所承认的那样，从10个官方渔业合作社和3个未注册的渔业团体中选择了33名受访者(18名Zapotec人和15名Huave人)，以获得他们的经验(表1)。他们是当地渔民，是通过询问合作社领导人对渔业最了解的人来选择的。结构化访谈(附录1)包括46个开放式和封闭式问题，分为五个部分:一般数据(7个问题;例如，年龄，性别，出生地)，渔民描述(7个问题;例如，多年的实践，每年捕鱼的时间，替代经济活动)，渔业资源(20个问题;例如，主要目标资源和捕捞区域、捕捞季节、平均资源规模、营养关系、每次捕捞的收入)、渔业技术(4个问题;例如，船和渔具的类型，新技术的同化)，自然资源管理(8个问题;社会组织类型、渔业问题、与其他经济活动的冲突、濒危物种)。为了尽可能多地获得TEK，对三个最丰富的资源和三个生产区域的渔业资源和捕鱼区域进行了询问。在采访期间，使用预先设计的HLS地图，渔民可以绘制他们的TEK，包括测深、物种分布、主要觅食区、捕鱼季节和渔具的空间变化。考虑到渔民对鱼种使用常见的名称，而且不同民族的鱼种名称大多不同，我们在采访中使用了鱼类当地研究(例如，Serrano-Guzmán 2004, Serrano-Guzmán et al. 2007)和照片来澄清鱼种识别。 Responses to the questions were grouped into categories based on their content: description of the local fishermen, their knowledge about the fisheries resources and the lagoon, and the temporal and spatial variations of the fishery activity and ecological processes. For the last four categories, responses were formed by their frequency of occurrence and the most common were used in the construction of the model. For example, the main fishing areas were found by the overlap in a GIS (ESRI® Arc MapTM 9.3.) of the zones most frequently used by the fishermen.

进一步的参与性研究是通过在该地区生活至少6个月来了解在HLS运作的渔业系统。第一作者花了这段时间在社区观察、倾听、提问，并参与了各种沿海活动，如渔业、水产养殖、农业、风电场、手工业。此外，实地考察小组参与并熟悉了当地的捕鱼活动，如钓鱼和旅游、渔具、登陆和营销。在整个研究过程中，实地工作小组参加了24次会议和49次活动。记录了记录，随后在主要线人访谈和讲习班中进行了讨论。

我们系统地采访了39名关键信息提供者，即水产养殖用户、双语教师、渔民妻子、当地政治家和自然资源管理者，以获取有关传统世界观和实践、华文-萨普特克-西班牙语翻译以及当前行政系统的信息。对主要信息提供者的访谈还审查了有关主要渔业问题的信息，如产权、营销和捕鱼禁令。

2010年组织了12个讲习班，每个渔港的30名渔业合作社领导人和15名年龄最大的渔民参加了研讨会，以证实在与渔民的结构化访谈、参与性研究和关键信息提供者访谈中收集到的关键信息，并填补信息空白。此外，我们要求他们讨论一个包容性的、共识的渔业空间分配方案，并提出方便的、共识的管理目标。这些研讨会在公共或合作和公共空间进行，平均时长约为3小时。最后，TEK使用来自一般科学文献(Froese和Pauly 2011年)和区域大学(如德尔马大学)和研究机构(如CRIP-Salina Cruz, Oaxaca)专门从事海洋生态、渔业和分类学的科学家的定量数据进行了验证。

环境指标

经济合作与发展组织(OECD 1993)提出的PSR框架被用来选择和组织简单的指标，这些指标提供了关于生态系统的有用证据。之所以选择PSR框架，是因为它基于因果关系的概念:人类活动对环境施加“压力”，并改变其自然资源的质量和数量(“状态”)。社会通过一般的经济、环境和部门政策来“回应”这些变化。在这项研究中，使用了两类指标:描述渔业资源“状况”的指标和描述对这些资源的间接捕鱼“压力”的指标(图2a)。在模型中，社会反应没有被用作一个指标，而是作为一个干扰因素。渔业资源状况指标是根据在海洋群落和当地手工渔业中具有类似作用的物种分组的，即相似的丰度、副渔获物比例、摄食习惯和作为渔业资源的重要性(表3)。由于HLS缺乏直接施加于所有资源的压力的信息，例如鱼类死亡率和捕捞率，因此根据渔具创建了间接压力指标。并根据当地渔民认可的齿轮选择性和使用强度进行分组(Espinoza-Tenorio等人，2011年)b)．在设计渔业指标时使用这些实用标准代表了当地人民和政府利益攸关方能够管理和理解的捕鱼压力。

生态系统建模方法

循环分析用于表示HLS生态系统，并分析其对特定管理策略的响应(图2b)。该技术表示生物和渔业变量之间的主要关系，即状态和压力指标之间的关系，并使用有向图表示模型变量之间的正相互作用(→)、负相互作用(-●)和无相互作用(0)的简单矩阵。在生物学上，一个变量对另一个变量的积极影响转化为生态效益或改善条件，例如，增加猎物数量或渔业资源的可用性。在负关系的情况下则相反，这代表了对变量的负影响，例如，捕食者数量增加和捕捞资源减少。自我调节效果表示为开始和结束于同一变量的链接。这些表示调节变量的过程，例如，依赖种群密度的因素，或系统中没有特别包括的其他捕食者。

扰动后各变量丰度的变化方向由群落矩阵(a^－1)或预测矩阵(Levins 1974)，预测积极或消极干扰对每个群落成员的反应。为了克服循环分析的一些最严重的概念限制(Justus 2006)，对模型的稳定性和预测的“加权”可靠性进行了测试。一个模型被认为是稳定的，如果在一个扰动之后，变量水平增加或减少，但最终回到之前的水平(Puccia和Levins 1985)。稳定性测试考虑了基于每个模型的反馈特征的两个数学标准:(a)所有水平的反馈都应该是负的，(b)与较低水平相比，高水平的负反馈不能太强(Hurtwitz决定因素应该是> 0;Puccia和Levins 1985)。加权预测包含了给定预测的概率，因此预测> 0.4被认为是可靠的(Dambacher et al. 2002)。PowerPlay有向图编辑器版本2.0®和Maple版本5.00®用于构建有向图并生成模型预测。

Puccia和Levins(1985)描述了循环分析的实用性，他们使用了一个包含三个变量的简单系统:营养物质(N)、食草动物(H)和捕食者(P;图3)。这些营养物质被食草动物利用，而这些营养物质又被捕食者吃掉。食草动物和食肉动物是自我调节的，因为每个变量都连接到另一个稳定的系统。一个预测矩阵(图3c)显示了每个变量丰度水平将如何变化，即，增加，减少，或保持不变，因为一个变量的增长率的修改。例如，如果正干扰导致捕食者数量的增加(突出显示的栏目)，食草动物将因为更高的捕食率而减少，而营养物质将因为食草动物的消耗减少而增加。

为HLS构建了一个核心模型，代表生态系统成员之间所有可能的相互作用(图4)。为了确定群体之间最重要的关系，我们使用了在不同生态系统成员胃内容物中出现比例较高的物种。不太频繁的互动不包括在内。例如，海龟(ST)可以捕食软体动物(MBC)、肉食性副渔获物(CBC)、肉食性鱼类(CF)和甲壳动物(Cr);然而，渔民认为软体动物(MBC)是海龟胃里最常见的猎物。生物资源之间的相互作用主要是捕食者-猎物关系(←•)，但由于刺网副渔获对海龟的影响(GN -●ST)，生物资源与渔具之间存在负相关关系。生物资源的自我调节效应(如MBC -●MBC)既表现为同类相食过程，也表现为密度依赖过程。渔具的自我调节效应(例如SN -●SN)包括模型中未作为变量包括的规范性方面，例如渔业当局管制的虾网数量(SN)。

时空变异性

为了分析HLS动态，考虑到收获制度的空间和时间变化以及特定资源的存在或不存在，建立了替代模型(图2c,d)。基于水生环境的景观生态学概念，使用空间分类系统构建了这些不同渔业海景的替代模型(Hunsaker和Hughes 2002)。我们将渔业海景定义为具有渔业资源和人类活动特定组合的区域。这样，根据HLS的TEK设计了捕鱼海景的空间变化。每个海景所覆盖的面积也被计算出来。该空间分析由GIS进行。

海景内资源可用性的季节性变化被确定为与渔具变化相一致的渔业目标物种的变化。确定了3个捕捞季节:(1)虾，5 - 7月;(2)淡渔期，10月至2月;(3)鱼类，3 - 4月，8 - 9月。通过分析全年渔业资源的可用性，可以确定适用于每个海景的目标物种或群体的时间变化。

干扰

根据PSR框架，生态系统模型中的正向扰动对应于成功减轻人类对环境造成的负面影响的社会反应。在HLS中，渔业几个世纪以来一直是维持生计的活动，但鱼类数量最近呈现下降趋势，当地的生存策略是提高副渔获物的提取率，这些资源以前没有被利用过(Espinoza-Tenorio等人，2011年)b)．然而，这些物种中的大多数是二级食肉动物(见表3)，因此位于营养网络能量流的关键位置(Espinoza-Tenorio et al. 2010)。因此，HLS鱼类种群的恢复对于缓解当地贫困和恢复生态系统以前的生态过程至关重要，从而恢复其恢复力或在保持功能的同时吸收干扰的能力(Berkes et al. 2003)。当对最流行的渔具(刺网渔业)建议的减少副渔获物等战略实施时，对生态系统的反应进行了分析。例如，减少刺网留在水中的时间可以增加非目标物种的生存，因为它们可以在死亡前回到泻湖。如果这一管理策略成功并减少副渔获，食肉物种将有可能增加。这种扰动代表了用于生成模型预测的正输入(图2e)。

结果

HLS上的TEK是丰富的，因为人们对该地区及其自然资源有着强烈的文化依恋。受访渔民为35岁至83岁的成年男性，居住在萨波特克(Zapotec)和华夫(Huave)渔港，全职从事当地渔业工作，从小就在HLS捕鱼。都有超过10年的实践经验，有些甚至达到45年和71年的实践经验(表1)。当地渔民已经更新了玻璃纤维船和小型发动机(15-60马力)，但由乡村桨或传统风力推进系统驱动的木船仍然在该地区常见，渔民也使用风筝捕鱼系统。他们通常每天赚8到15美元，特殊情况下可达46美元。泻湖资源的大量使用者以及他们愿意在访谈和讲习班中进行合作，也证明了社会对管理泻湖资源的兴趣有所提高。

TEK分析允许在生态系统范围内整合生物和渔业变量(表3)，并通过描述该地区主要渔业(压力)与生物资源(状态;例如:(1)商业渔业从3个生物类群(食肉鱼类、杂食性鱼类和甲壳类鱼类)中捕捞了16个物种，(2)刺网和环网渔具捕捞了相似的目标物种(食肉鱼类)，但只有刺网对海龟和食肉副渔获物有影响;相反，虾网主要针对甲壳类，主要影响杂食性副渔获物;(3)当地渔业主要针对食肉类，客观资源为8种，副渔获物为24种。

图5显示了从收获资源的空间分析中获得的6种捕捞海景:河口、湿地、海岸线(深度< 1米)、浅泻湖(深度1≥3米)、泻湖(深度3 > 6米)和岛屿和水道(深度> 6米)。海景内的时间变化产生了14个替代模型(图6)，这些模型代表了每个海景中存在的生物资源的组合和HLS捕捞活动的季节动态。各海景间的异同点是:(1)各海景均有食肉动物副渔获物的存在;(2)泻湖、岛屿和河道中甲壳类动物的缺失;(3)只在泻湖和口部有海龟;(4)湿地无软体动物副渔获;(5)除湿地和岸线以肉食副渔获鱼(CBC)为主要捕食者外，大部分海域目标肉食鱼类作为顶级捕食者的生态作用。

模型的预测

对替代模型(表4)的预测表明，不同捕捞海域对某些生物指标(如杂食性和肉食性鱼类(of和CF)以及刺网渔业(GN)对肉食性副渔获物种增加的响应有所不同。其他资源，如甲壳类动物(Cr)和软体动物副渔获物(MBC)的反应在所有海洋环境中都类似，并表明肉食动物副渔获物物种的增加可能对这两个群体不利，因为所有模型都表明它们将减少。间接影响也很明显，因为软体动物副渔获物(MBC)的减少也导致了依赖这种猎物的海龟(ST)的减少。相反，肉食性副渔获物种的增加可能有利于杂食性鱼类(OF)，它们将在浅泻湖海景中增加，而在泻湖海景中保持不变。肉食性鱼类(CF)也可能在河口和岛屿水道中增加，在泻湖海景中保持不变(表4)。每个海景对所分析干扰的不同响应主要是由于代表每个海景的特定群落的结构。例如，泻湖口中营养级(CBC)对应的肉食性副渔获物种的丰度成功增加(图6;模型1)，由于直接捕食导致甲壳类动物数量减少。甲壳类的减少降低了目标食肉鱼类的食物可用性(CF);然而，由于肉食性副渔获物(CBC)种群的增加，它们(CF)获得了更多的食物。由于这种间接的食物网效应，顶级掠食性鱼类的种群规模没有变化(预测= 0)。在鱼类季节，在泻湖海景观察到顶级食肉鱼类的类似反应(图6; model 11).

在岛屿和海峡海景中，顶级食肉鱼类的唯一积极响应是由于所有模型中都没有来自该区域的甲壳类(Cr)和杂食性副渔获物(OBC)(13和14;图6)。在这个海景中，占据中等营养级的食肉动物物种的增加并没有导致顶级食肉动物猎物的减少，因为两个食肉动物群体(CBC和CF)在岛屿和海峡海景中捕食的食物不同。因此，中层食肉动物的增加对捕食者顶级食肉鱼类产生了直接的正向影响(主要食物来源)。

在一年中，代表不同捕捞季节(虾、淡渔期和鱼类)的替代模型的响应没有显示出它们的响应差异(表4)。例如，来自海岸线海景的所有三个模型(3/3)都表明甲壳类动物(Cr)、软体动物副渔获物(MBC)、杂食类鱼类(of)和杂食类副渔获物(OBC)减少。除口海区的肉食性鱼类(CF)外，其余鱼类均表现出这一趋势。

渔具预测取决于目标资源对食肉动物副渔获物种增加的响应，因为所有渔具的目标物种可能变得更多、更少或同样可用(表4)。例如，虾网(SN)预测表明，由于该渔业的主要目标资源(虾)也可能减少，渔获量可能在三个海域(口、湿地和海岸线)减少。对环绕刺网(EG)的预测表明，岛屿和水道海景的渔获量可能增加，而泻湖海景的渔获量可能保持不变。这些反应符合食肉鱼类(CF)的反应，而食肉鱼类是该渔业的主要目标。刺网渔获量(GN)在湿地和海岸线海域可能减少;然而，在其他海域，渔获量可能保持不变。这些结果表明，成功减少副渔获将有利于环绕刺网和特定海域的刺网渔业。预测表明，刺网在两种捕捞情景下将保持不变:(1)刺网只影响食肉鱼类(图6;模型1)和(2)，刺网同时捕获肉食性鱼类和杂食性鱼类(图6;模型9,11和13)。相反，如果刺网只针对杂食性鱼类，渔业将会减少(图6; models 5 and 6).

讨论

HLS位于墨西哥沿海地区(中太平洋和南太平洋)，产生科学信息的能力较弱;然而，居住在这片土地上的人们对生态系统有着深刻的传统理解。考虑到这一复杂的背景，我们探索了一种适用于该领域的跨学科建模方法(Espinoza-Tenorio et al. 2010)，该方法有助于分析基于生态系统的管理政策的影响。相应地，在HLS中应用该方法解决了Garcia和Cochrane(2005)为成功实现整体渔业管理所确定的一些科学挑战:(a)以多学科方式解决部门间问题;(b)有效处理缺乏数据的情况;(c)扩大用于包括渔民知识的信息范围，评估其相关性和可靠性，并解决明显相互矛盾的信号;(d)提供事前评估，作为选择适当政策方案的基础。

在一个多文化的地区，如HLS，有必要考虑当地人民的历史和当前的经验和利益，以大大减少地方冲突(Schafer和Reis 2008)。这样，决策过程就应该下放到最低一级。由于这种分散化，本文中描述的建立共识的过程得到了HLS用户的支持。这种社会参与被证明对模型的构建非常有价值，通过用户的参与，方便的共识管理目标被实现，并使用模型预测进行测试。在这项研究中，模型构建过程充当了一个信息中心，Huave和Zapotec小组成员可以在这里表达他们对HLS的生态知识。正如Espinoza-Tenorio等人(2010)所指出的，用户参与构建渔业管理替代方案被证明是促进基于生态系统的渔业管理战略的关键工具。

纳入跨学科模型的四种核心分析方法(TEK、PSR框架、环路分析和GIS)具有特定的作用。TEK已被建议作为一种整体管理工具(Berkes et al. 2000)，但由于普遍低估了这类信息的相关性，实际的方法很少被实施。因此，很少有人关注识别某些管理策略可能有用的特定领域以及它们可能存在问题的领域的重要性(Rist等人，2010年)。因此，正如Davis和Ruddle(2010)所主张的，在实证生态知识的研究过程中，有必要进行理性怀疑。例如，一些研究表明，渔民的当地经验可能无法准确地描述捕食者-猎物动态或季节性等生态系统过程(Davis and Wagner 2003, Ruddle and Davis 2011)。然而，TEK的巨大价值是对当地科学信息的补充(Murray et al. 2008, Nenadovic et al. 2012)，特别是在无法获得或不存在精确科学数据的国家。在HLS中，TEK可能被用作未来研究中科学测试的假设。然而，与此同时，将TEK纳入HLS方法有助于更好地了解当地生态(物种食性和分布)和渔业(捕鱼季节和区域)动态，从而实现社会和生物数据的整合。TEK在填补数据库空白和作为建模过程的信息源以及批判性地识别不可靠和有偏见的信息方面很有用。另一方面，渔民的生态知识具有不同的细节水平(Neis et al. 1999)，在HLS中，TEK在渔民没有丰富经验的主题上没有用处，例如，非目标物种的摄食习惯，他们的信息必须由当地科学家证实。 TEK currently provides a large amount of research questions to local university students and researchers, but future conservancy efforts may eventually take advantage of TEK studies, for example, fish population dynamics and assessing reproduction and nursery areas (Schafer and Reis 2008).

PSR框架有助于整合HLS的社会和生物数据，以及利用来自异质数据库的数据分析作为人类活动和自然资源指标的研究变量。我们研究中使用的指标将是获得HLS整体渔业管理“仪表板”所需的最低指标的第一个列表(Garcia和Cochrane, 2005年)。PSR框架还提供了一种简化的多原因和多结果系统方法，特别有助于在环境政策框架中对模型进行概念化。这一框架包括问题认识、政策制定、监测和政策评价，这些都是只能用定性术语表达的社会反应(OECD 1993)。因此，这些响应不能被模型用作指标，而只能作为正干扰。对旨在降低数量最多的鱼类群体副渔获物死亡率的管理战略的分析，使我们能够全面了解HLS的潜在情况(状态)，无论该特定社会的努力是否得到成功执行。同样的模型也可以探索其他可能的情况，例如，以保护关键物种为目标的鱼类排除技术或分配捕捞努力的空间管理战略。

当以减少刺网肉食性副渔获为目标的管理策略在HLS得到加强时，循环分析的使用可以更好地理解生态系统的反应。生态学理论假设，捕食者的增加会导致猎物数量的减少;然而，如果营养网络高度相连，由于来自群落其他成员的间接影响，这种趋势不一定是明显的(Puccia和Levins 1985)。模型的预测证实了这些发现，并强调了理解生态系统中这些违反直觉的变化的原因的重要性。由于定性建模不能在一个模型中包含时间变化，使用替代模型已被证明有助于分析系统中的时间变化(Puccia和Levins 1985, Espinoza-Tenorio, et al. 2010b)．虽然提出了不同的替代模型来表示每个系统海景的时间变化，但所有的预测都是相同的，这表明一年中发生的不同的捕捞季节(虾、淡渔期和鱼类)不会影响系统对这一特定管理策略(减少副渔获)的响应。此外，不同模式之间的差异有助于指导监测工作;例如，模型中对肉食性鱼类(CF)的不同反应表明，随着时间的推移，跟踪这些群体反应以辨别它们是增加还是保持不变是很重要的，正如模型所表明的那样(表4:↑*^(1/3)0^(2/3))．

从建模方法得到的见解表明，如果在HLS的特定区域收获特定资源，那么在刺网渔业中减少副渔获物等战略确实对该渔业有益。例如，为了实现这一利益，刺网渔业可以只针对口腔海景中的食肉鱼类。另一种选择可能是在三个海景(浅泻湖、泻湖、岛屿和海峡)同时开发食肉和杂食性鱼类。某些限制也可能适用于某些领域，例如防止在湿地和海岸线海景中单独捕捞杂食鱼类。这些发现支持了这样一种观点，即收获不同营养级别的植物可能会在生态系统中创造一种平衡(Pikitch et al. 2004)。虽然本练习探讨的是一种管理策略的后果，但将定性建模的应用可视化以生成与基于生态系统的管理概念相关的假设是有用的。循环分析与GIS的集成使我们能够在空间上区分代表HLS中每个区域的生态系统或群落结构，并检测哪些收获场景可能与旨在保护生态系统的管理政策一致。这项研究所遵循的共识建立过程对改善该地区的渔业管理特别重要，因为以前的空间使用权分配(例如，HLS的渔业管理计划;Serrano-Guzmán等人，2007)已被证明是不充分的，因为该过程没有考虑到资源使用者的文化多样性或不同的民族管理实践。

根据研究结果，湿地、海岸线和浅礁湖等高度复杂的海景是管理HLS的关键。因此，应加强将渔业组织到这些海景中的战略。“禁捕区”的经典目标在诸如HLS这样的当地生态系统中并不适用，这些生态系统已经遭受了七个多世纪的集体开发，并支持了数百名用户的基本和即时需求(Alcalá 1999)。这一事实在萨帕特克地区的湿地和海岸线海景中尤其如此，大部分未注册的渔民在上面工作，由于其容易进入和丰富的资源，也支持了许多渔业全年(表1)。浅泻湖也是一个复杂的生态系统，但与更容易进入的海景相比，只有在主要捕鱼季节(3月至4月和8月至9月)才能乘船进入。因此，这三个海景可以成为平衡战略的一部分，以调节湿地和海岸线海景(占总面积的11.3%)的渔业活动，并促进浅水泻湖海景(占总面积的39.3%)的特殊保护战略。例如，因为刺网对生态系统的负面影响最大(偶然收获引起的几次负面相互作用;表3)，应鼓励在浅泻湖地区使用较无害的渔具。

结论

本研究探索了一种跨学科的方法，用于设计适合墨西哥渔业环境的新的整体方法。这种方法在分析复杂泻湖生态系统内管理政策的影响方面是有用的。这项研究的反直觉结果强调了理解生态系统如何应对干扰的重要性，以及间接途径对生态系统成分丰度的影响。虽然该模式构成了一种定性的管理方法，但它是该地区第一个考虑整个生态系统的模式，确定了应产生定量数据的关键方面，例如相互作用物种的类型、非目标物种的摄食习惯、地理参照的生态数据。随后的定量方法还可以验证其他未知的相互作用，这些相互作用对减少HLS内的捕鱼影响很重要。

该方法表明，如果社区的参与是HLS的主要目标，则应考虑到生态结构和渔业动态之间的差异，为每个渔业景观考虑具体的管理战略。海景分析对空间管理非常有用，可以为管理人员和用户提供替代方案，以确定每个位置的确切压力来源，从而制定有针对性和有效的管理策略，有效减少人类对泻湖系统的影响。此外，研究结果表明，让用户参与模型构建过程，有助于提供有价值的信息，以提出可能减少当地渔民之间冲突的管理替代方案。整合渔民的观点和意见可能是协商一致的渔业管理的一个关键过程，并可能是朝着未来保护HLS迈出的重要一步。

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