研究

弹性管理工具:科罗拉多州西北部状态和过渡模型的多学科发展

• 摘要
• 简介
• 方法:四个模型开发过程
  • 本地知识(路)
  • 生态数据(ED)
  • 集成(在)
  • 简化(SI)
• 生成的模型
  • 本地知识(路)
  • 生态数据(ED)
  • 集成(在)
  • 简化(SI)
  • 同意、不同意和不确定
• 讨论
  • 知识集成
  • 实用的产品
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

模型是帮助我们了解包括社会生态系统在内的复杂系统之间联系的工具。心理模型是每个人与世界互动的基础(Jones et al. 2011)。理解彼此的心智模式对于交流社会生态系统至关重要(Abel et al. 1998)。科学家经常使用由图表、文本和方程组成的书面概念模型来探索和测试关于系统的现有知识。这些模型越来越多地包含了多种类型的知识(例如，Knapp et al. 2011一个)。测试和更新这些模型的结果是一个“显式学习”过程，提高个人和社会应对干旱等环境压力的能力(Roux等人，2006年)，最终增强社会生态系统的恢复力。建立概念系统模型是自然资源管理的关键步骤，包括自适应管理过程(Holling 1978)和基于弹性的方法(Walker et al. 2002)。创建和更新模型的过程可以对系统的整体理解产生重大影响(Jackson et al. 2000, Jones et al. 2011)。本文的目的是分享美国荞属科草原历时六年、多学科模型开发过程中的经验教训。

相关的模型(STMs;Westoby et al. 1989)正被采用为理解和管理世界各地不同生态系统的弹性的主要工具(Briske et al. 2008, Hobbs and Suding 2009, Zweig and Kitchens 2009)。这些概念模型将生态系统的变化描述为交替状态之间的一系列阈值转移(Westoby et al. 1989, Bestelmeyer et al. 2003, Suding and Hobbs 2009)。根据生态学理论，状态是一种由独特过程控制的动态状态(Scheffer 2009)，在STMs中作为一组具有“与变异性特征范围相关的持久功能和结构属性”的植物群落进行操作(Briske et al. 2008:361)。国家是有弹性的，这意味着它们在经历变化的同时仍然保持对其结构和功能的控制(Holling 1973)。具有类似过程的状态的变体称为状态中的社区。当一个或多个进程保持状态降级时，状态之间发生转换，通常由管理或扰动的扰动触发(Stringham et al. 2003, Briske et al. 2008, Scheffer 2009)。其结果是弹性的丧失和结构和功能不同的交替状态的变化(Briske et al. 2008, Scheffer 2009)。在美国，根据自然资源保护局、林务局和土地管理局之间的协议，stm已成为牧场管理政策的一个组成部分(USDA 2010)。开发方法和结果模型的比较对于STM开发是至关重要的(Knapp等，2011b)、适应性管理生态系统(Walters和Holling 1990)以及维持社会-生态系统的恢复力(Walker等，2002)。

我们在本文中的目标是(1)提供一个六年的、多学科的STM开发过程的概述，(2)评估不同知识类型对STM开发的相对贡献。我们的研究小组使用了当地和专家知识、生态数据和文献综述的不同组合来开发STMs。我们的过程产生了4个山艾草草原生态系统动态模型(图1)。前3个模型旨在用于土地管理决策，基于生态数据(Kachergis等人，2012)、当地和专家知识(Knapp和Fernandez-Gimenez, 2009)以及两者的集成(Knapp等，2011)一个)。最后一个简化模型从综合模型中简化出来，作为牧场经济模拟的基础，该模拟代表了一系列生态系统服务之间的权衡(Hibbs 2011, Ritten等人2011,Pritchett等人2012)。我们以这项工作为基础，讨论整合不同类型的知识，以开发管理社会-生态系统弹性的工具。

方法:四个模型开发过程

我们的目标是创建STMs，为土地管理决策提供信息，并提高牧场社会生态系统的恢复力。我们的研究重点是埃尔克黑德流域，这是美国科罗拉多州西北部荞属科草原上一个占地6万公顷的流域。之所以选择这个地区，是因为牧场是主要的土地用途，这里有大大小小的土地所有者，而且它仍然相对完整。STM的发展分为四步，采用四组不同的模型(图1):(1)使用半结构化访谈的局部知识获取;(2)采用观察研究方法收集生态数据;(3)利用参与式工作坊进行模式整合;(4)通过多学科团队的文献综述简化模型。该多学科研究团队包括植被和野生动物生态学家、人类生态学家和农业经济学家，其中许多人具有丰富的农业推广经验。

本地知识(路)

定期与生态系统互动的人获得了当地知识，可以洞察当地环境(Dewalt 1994)、管理实践(Flora 1992, Eshuis and Stuiver 2005)以及社会和生态系统之间的相互联系(Fazey et al. 2006, Peloquin and Berkes 2009, Fairweather 2010)。当地知识被认为是成功管理自然资源(Fernandez-Gimenez et al. 2007, Plummer and Armitage 2007)和维持有弹性的社会生态系统(Berkes et al. 2000)的一个重要因素。在生态系统管理工具的开发中整合当地知识的实践正在全球范围内得到认可，但在美国仍相对罕见。Knapp和Fernandez-Gimenez(2009)采用了Agrawal (Agrawal 1995)对当地知识的定义，即“与人们的生活紧密相连，总是在人与人之间以及人与自然之间的动态互动中产生的，并不断变化的”知识。Knapp和Fernandez-Gimenez(2009)通过对26名当地牧场主的半结构化访谈，以及随后的11次实地访谈，记录了埃尔克黑德流域牧场主的知识。所有访谈均录音、转录，并采用定性分析方法进行分析，重点关注STM的四个组成部分:状态、过渡、阈值、指标和生态过程。这些组件被编译成一个工作STM，描述基于牧场主知识的荞属科草原植被变化。STM通过访谈和社区会议之间的内部比较得到验证(Knapp and Fernandez-Gimenez, 2009)。

生态数据(ED)

一些人认为定量生态数据是生态系统建模最可靠的基础(Allen-Diaz and Bartolome 1998, Stringham et al. 2003)。由于许多类型的土地无法获得长期数据，建立模型的工作往往转向观察研究，比较不同管理的地区(Petersen et al. 2009)。Kachergis等人(2011,2012)在埃尔克黑德流域对植被、土壤和气候(生态站点)相似的两种不同类型的土地进行了一项观察研究:以碱荞属科植物(艾arbusculassp。longiloba)和限制渗水的粘土;山壤土，以山大荞为特征(艾tridentatassp。vaseyana)和肥沃的土壤。他们根据土壤类型和管理历史对采样进行分层，并描述了植被、土壤和生态过程指标，包括每个地块的牧场健康指标(Pellant等，2005年)。利用层次聚类分析，根据物种组成的相似性，识别每个生态站点内的潜在交替状态。使用非度量多维尺度和逻辑回归来识别与每个状态相关的独特过程和状态间转换的触发器。虽然用来建立模型的分析是定量的，但这种方法并没有提供建立一个完整的STM所需的所有信息;例如，我们观察到当前状态与哪些管理实践相关联，但没有观察到每个站点如何过渡到其当前状态(路径依赖)。因此，构建ED模型部分依赖于从其他研究中提取的假设和生态推理。在上面的例子中，假设所有的状态都可以从参考状态过渡。这一过程产生了两个STMs，分别针对粘土滩和山壤土生态站点(Kachergis et al. 2012)。

集成(在)

整合来自不同来源的信息可以在多个尺度上提供对复杂系统的洞察(Cash et al. 2006)，并最终导致比任何单个来源更准确和更相关的决策研究(Fortmann and Ballard 2011)。建模过程本身改善了沟通(Heemskerk et al. 2003)，基于多个信息源的模型可能对所有相关方都更可信和有用。LK和ED模型通过2009年在埃尔克黑德流域举行的两个研讨会进行了整合(Knapp et al. 2011)一个)。这些研讨会旨在为大大小小的小组讨论提供许多机会，这是促进知识分享的有效方式(Patel et al. 2007)。每个研讨会的议程如下:(1)介绍STM术语和STM本身;(2)小组分组讨论，参与者通过在模型的大海报上写字来评估每个STM (LK, ED)的准确性和实用性，然后与更大的小组分享他们的批评;(3)大群体建模环节，参与者使用以前的STM的组件以及小组讨论中产生的新组件，在一个大型空白泡沫芯板上组装一个集成的STM;(4)通过在每个人强烈同意或不同意的STM集成组件上标上绿色或红色圆点，对一致性进行个人评估;(5)具体的模型评价表格和车间整体评价问卷。这一过程还产生了两个STMs，分别针对粘土盘和山壤土生态站点，它们集成了ED和LK模型的组成部分。

简化(SI)

我们试图利用综合STMs和定量模拟模型探索不同管理决策的未来经济和生态成本(Hibbs 2011, Ritten et al. 2011, Pritchett et al. 2012)。计算能力要求我们减少状态的数量，这是基于与文献的一致性和出现的频率(不熟悉或不常见的状态被排除在外)。我们还指定了一个在in中被确定为群落的西部麦草主导的州，因为(1)文献表明它是一个州(2)错误地假设州是群落会造成更大的生态和经济后果(Scheffer 2009)。我们基于IN模型定义了状态之间的转换，并补充了缺乏转换机制足够特异性的文献。

通过专家的启发和贝叶斯信念网络(BBN)框架下的组合，确定状态之间转换的概率。BBN是一个节点和链接的图表，它为系统中变量之间的因果关系建模，并提供了一种集成主观判断的透明方式(McCarthy 2007)。bbn是基于每个生态站点的stm，遵循Cain(2001)的指导方针和Bashari等人(2008)的例子。我们根据Cain(2001:105)的指导原则设计了一个概率启发性调查，用于“基于理论计算或最佳判断的学术‘专家’意见”。启发式调查是一系列的问题，关于在综合考虑上述条件的情况下，10个牧场中有多少个牧场会发生一个事件。例如，参与者被要求告诉我们“在过去3年里，10个没有空中喷洒或焚烧的牧场中，有多少牧场的灌木覆盖率中等高?”由于荞属科草原是一个变化缓慢的生态系统，我们使用了三年的时间步来提高估计的精确度。得到的概率被平均，输入BBN的条件概率表(Clemen and Winkler 1999)，并通过与两位独立专家的详细访谈进行验证。SI模型中的转换被更新，以反映该过程建议的转换触发器。

SI模型通过几个外联研讨会进一步得到验证，其中包括一个基于SI模型和相关经济模型的农场模拟游戏(Pritchett et al. 2012)。参与者被要求管理一个模型牧场，根据SI模型，景观对管理和环境变化做出反应。

生成的模型

本地知识(路)

通过对当地土地所有者的采访，建立了一个覆盖埃尔克黑德流域荞属科草原的植被变化模型(Knapp and Fernandez-Gimenez, 2009)。该过程确定了7个州和3个群落(表1和表2)。以生态过程变化为特征的4个关键阈值被确定:(1)杂草入侵与过度放牧有关，(2)荞属科植物优势与缺乏火有关，(3)荞属科植物缺乏与空中喷洒除草剂有关，(4)耕地。参加社区会议的牧场主普遍同意该模型，但对缺乏与其他植被类型的相互作用表示担忧，这是STMs当前结构固有的限制。

生态数据(ED)

对管理方式不同的土地进行的观察研究得出了埃尔克黑德流域(Elkhead Watershed)的两个生态站点的两个模型，即粘土滩和壤土山(Kachergis et al. 2012)。Claypan模型有7种潜在状态，Mountain Loam模型有6种(表1和表2;统计不包括耕地)。管理方法与许多州有关，但也有几个州与土壤和地形的变化有关。在知识整合研讨会期间，我们还没有纳入每个状态的生态过程差异的证据(例如，Stringham et al. 2003)，因此我们没有确定阈值，而是将物种组成显著不同的每个群体视为不同的状态。一些人认为，考虑到过渡的生态和经济后果，举证责任应该是证明不存在替代状态(Scheffer 2009)。随后对该数据集的分析使用了牧场健康的定性指标(Pellant等人，2005年)作为区分州与社区过程差异的证据(Kachergis等人，2011年)。

集成(在)

基于车间的模型集成过程创建了两个stm，分别为Claypan和Mountain Loam (Knapp et al. 2011)一个)。这些模型比LK或ED模型要复杂得多。两个模型都有9个状态，Claypan有3个，Mountain Loam在参考状态中有5个群落，其特征是有不同下层植被的山艾树(表1和表2)。与LK或ED模型相比，状态和群落之间的过渡更多，包含更广泛的管理实践和生态系统组件。它们也比LK或ED模型更具体，包括一长串不同类型的因素。尽管这些模型很复杂，但研讨会参与者认为这些模型是可信的。在过渡过程中，分歧和不确定性比各州更普遍。参与者评论动力学的复杂性，他们没有亲自观察到过渡，过渡的触发器太模糊，如放牧。一些研讨会参与者表示担心这些模型过于简化。

在IN模型中，参与者而不是研究人员的任务是建立一个与基础理论一致的STM。我们在每个研讨会上都做了一个介绍性的介绍，并经常将对话重新引导到理论问题上，以确保他们很好地理解了这些问题。然而，我们不能确定参与者是否有意让每个转换跨越一个阈值。事实上，大量的状态和一些转变的高概率提出了一个问题:它们是否真的是与生态理论一致的不同状态，而不仅仅是给定状态中的不同群落。

简化(SI)

研究团队将黏土盘模型和山壤土模型简化为可以量化的更简单版本，并将其纳入经济决策工具中。最后的简化模型包含了前面所有模型的元素(表1和表2;Claypan有四种状态，Mountain Loam有三种。通过对当地牧场主的调查和对专家关于过渡概率的采访以及文献综述，过渡的原因和机制比ED、LK或in模型更加精确，例如，不同的放牧量和时间。然而，仍然存在一些不确定性，特别是从两个生态站点上以西部麦草为特征的荞属科灌木状态到灌木状态的过渡。

外联研讨会表明SI模型对广泛的受众是可信的，包括牧场主、其他土地管理者和牧场学者(Pritchett et al. 2012)。然而，一些学者对SI模型中州和社区之间的区别表示担忧。

同意、不同意和不确定

模型的建立过程揭示了埃尔克黑德流域牧场生态系统动态的共识和分歧。我们使用三角法，一种将知识主张相互联系起来的方法，来理解由不同类型的知识产生的模型之间的共性和差异。拥有更大支持的主张，例如，相似的观察或知识类型之间的对应关系，表明通过建模过程获得的确定性。LK和ED模型中的大多数状态也出现在两个生态站点的in中(表1和表2)，显示出知识类型之间的高度一致性。SI表示最一致的状态(表1和表2;图2)。对于大多数这些状态，尽管LK和ED最初关注的是转变的不同触发因素，但关于in和SI转变的原因有广泛的共识(Knapp et al. 2011)一个)。

个体之间或不同知识类型之间的分歧表明不确定性较大。分歧集中在一些状态是否真的是交替状态而不是社区、过渡的具体原因以及环境变化是否影响过渡。在两个生态站点上，以西部麦草为特征的状态的不确定性最高。动态土壤性质的文献和差异支持麦草主导状态的概念(Cagney et al. 2010, Duniway et al. 2010);然而，关于它们是否真的是参考州内的群落，还是每个生态站点上有更多粘性表层土壤的变体，有很多讨论。因为它们是ED模型中最常见的状态，并且考虑到过渡的生态和经济后果(Scheffer 2009)，我们将它们分离为SI模型中的状态。然而，转变原因和概率估计的可变性表明，这种状态的不确定性仍然很高。

第二个重要的分歧是关于杂草丛生的荞属科草原状态，这是由土地管理者在LK和in模型中确定的，而不是由ED模型中的数据确定的。土地管理者表示，他们对这些土地的看法和管理方式不同，但研究团队认为，他们从ED的努力或生态学文献中没有足够的证据来将其确立为SI模型中的一种替代状态。这表明，仅建立在生态数据和理论基础上的STMs可能无法解决对管理者来说很重要的所有生态系统差异。

讨论

越来越多的人认识到，开发有效的工具来管理社会生态系统的弹性需要综合来自不同来源的信息(Walker等人2002,Roux等人2006,Raymond等人2010,Knapp等人2011b)。STMs是一种植被管理工具，反映了当前对生态系统恢复力的科学理解(例如，Scheffer et al. 2001)，并被美国各地采纳为政策(美国农业部，2010年)。我们的目标是创建STMs，为土地管理决策提供信息，并提高牧场社会生态系统的恢复力。STM的发展分为四步，采用四组不同的模型(图1):(1)使用半结构化访谈的局部知识获取;(2)采用观察研究方法收集生态数据;(3)利用参与式工作坊进行模式整合;(4)通过多学科团队的文献综述简化模型。

知识集成

不同的知识类型各有优缺点(表3)，但在创建管理生态系统弹性的stm时，它们最终是互补的，正如其他人也提出的那样(Walker等人2002,Roux等人2006,Raymond等人2010)。LK包含了相对较长的时间框架，对管理实践的知情理解，确定了当地管理关注的问题，并在当地范围内提供了信息(Knapp和Fernandez-Gimenez 2009, Berkes 2010)。包含本地知识还可以增加潜在用户的意识和购买(Prell et al. 2007)。观察研究中收集的ED提供了更多关于植物种类和土壤的信息，并增加了对不同土地类型的特异性(Bestelmeyer et al. 2009, Kachergis et al. 2011, 2012)。然而，即使是数据驱动的模型也包括对影响最终STM的假设、指标和分析方法的选择。在研讨会(in)中集成ED和LK模型允许参与者利用和调和这两种类型的知识，从而产生最复杂的模型(Knapp等，2011年)一个)。这个整合过程产生了新的理解，揭示了假设，并确定了不确定性(表1和表2;费尔韦瑟2010)。通过多学科团队讨论和进一步的文献综述(SI)简化模型，得到的模型具有更少的状态和更具体的过渡和概率，但可能不能代表现实世界的复杂性。知识分享的过程也是语言分享的过程;LK、IN和SI是学习经验，允许管理者、当地居民和来自不同学科的科学家之间进行更有效的交流(Knapp et al. 2011)一个)。在土地管理中，需要多种类型的知识来创建广泛可信和有用的工具(Cash等人，2003年，Knapp等人，2011年)b)。

尽管不同类型的知识之间有很多共识，但在整个STM建设过程中仍然存在一些不确定性。一个关键的不确定性集中在对生态理论的解释上:将状态与群落区分开来，例如，以西部小麦草为特征的荞属科灌木地(Briske et al. 2008, Scheffer 2009)。这可能有两个相互关联的原因:(1)对阈值的定义缺乏共识(Knapp et al. 2011)b)和(2)在LK和in中，在几个小时的互动中交流复杂理论概念的困难。在LK中，Knapp和Fernandez-Gimenez(2009:516)将阈值定义为“管理者认可的边界，超过这个边界就很难恢复土地以前的生产潜力。”对于IN，我们在STM文献的基础上提出了一个技术定义(Stringham et al. 2003:109):状态之间的不可逆变化，“这样一个或多个主要生态过程已经发生了不可逆的变化，必须积极地恢复，才能有可能回到以前的状态。”然而，我们不知道参与者是否认为阈值的所有特征都得到了满足。一些IN和SI状态更接近于状态的“狭义”解释，近似于若干阶段或阶段，而不是由阈值分隔的状态的“广义”解释(Stringham等，2003年，Briske等，2008年)。ED方法可以更清楚地说明过程的差异(Stringham等，2003年，Petersen等，2009年，Kachergis等，2011年)，但仍然依赖于假设来确定阈值，例如，空间换时间替代。最终，长期数据和实验提供了最有力的证据来区分状态和社区(例如，Allen-Diaz和Bartolome 1998, Firn等人2010)，当它们可用时，应该包括在STM开发过程中。如果没有，在访谈和研讨会中留出时间问一些具体的基于理论的问题(例如，Scheffer和Carpenter 2003)可能会提供更有力的阈值证据。弹性管理工具与生态理论的联系不如STMs紧密，可以避免这个问题。

除了理论上的不确定性，stm的建立过程突出了生态数据、土地管理者和社区成员之间的一些分歧，从而澄清了哪些心智模型是一致的，哪些是冲突的。一些分歧源于对生态系统动力学的不同看法。例如，尽管生态学家关注的是物种和过程，但牧场主们确定了一种“杂草”状态，即使入侵植物覆盖率很低，这种状态对管理也很重要(Knapp and Fernandez-Gimenez, 2009)。同样，尽管经济学家最初试图得出一年时间步的过渡概率，因为许多土地管理者每年都做决定，但研究团队将时间延长到三年，因为山艾树生态系统变化缓慢(达格利什等人，2011年)。价值观也影响着不同的人如何理解和解释景观，并体现在STMs中使用的语言中。例如，当地居民使用“退化”和“改善”等术语来描述状态，而生态学家则使用植物物种来描述状态。尽管当地居民使用的带有价值的术语可能不那么精确，但这些描述符提供了有关植被变化的社会驱动因素和影响的有价值信息，就像物种提供了有关一个地区生态功能的有价值信息一样。在为管理复原力建立模型的任何参与性努力中，分歧可能被视为一个可怕的部分，但最终可以帮助建立对系统的共同理解并改进模型(Walker et al. 2002)。因此，为验证和集成不同类型的知识维护一个清晰、公平的过程是很重要的，以防止分歧破坏工作。例如，科学知识可以通过测量确定性、同行评审和复制的统计程序进行验证; local knowledge can be validated through comparisons among different sources; and hybrid forms of knowledge can be investigated through cooperative efforts among multiple knowledge holders.

与Raymond等人(2010)一样，我们建议，未来构建弹性管理工具的努力应超越围绕不同类型知识的争论，而将重点放在相互学习和创建混合形式的知识的过程上。对我们的团队来说，模型更新和验证是一个迭代的过程(Bellamy and Brown 1994)，包括不同类型的知识持有者之间不断增加的对话(图3)。制作和更新stm的许多好处直接来自知识集成活动(IN和SI)。到过程的最后一步，之前建立的联系允许模型构建者咨询越来越广泛的知识持有者群体，以创建SI(图3)。例如，一个野生动物生物学家提出了许多关于STMs的有意义的问题，导致了进一步的澄清;生态学家打电话给牧场主，询问他们如何解释生态数据。重要的是，我们并不认为SI是最精确的模型，而是迄今为止积累了最多证据的模型。与所有管理弹性的概念模型一样，该模型可以而且应该通过适应性管理和额外的现场数据和管理经验进行测试。改进当前多机构STM构建过程的一个关键步骤是创建一种机制，通过这种机制，新的信息源可以很容易地纳入(Knapp et al. 2011)b)，其他人也提出了将多种类型的信息纳入弹性管理的机制(Walker et al. 2002, Roux et al. 2006)。就像在这项研究中，不同类型的知识可以通过三角测量来验证，有更大支持的主张，即相似的观察或与数据的对应，表明更可信的信息，而较少观察的主张表明需要更多观察的地方。

实用的产品

STMs可以提供生态系统结构-功能关系的概述，以及这些关系如何受到自然和人为扰动的影响，从而为恢复力管理提供信息(Briske et al. 2008)。我们过程中的每一步都为弹性管理创建了不同的STM，具有不同的应用(表3)。集成知识导致了复杂的模型，这些模型代表了广泛的知识，并允许不同利益相关者之间的比较和对话(Knapp等，2011年)一个)。然而，通过多学科团队回顾和文献回顾得出的简单SI模型更适合创建定量STMs。探索生态系统服务中权衡的经济模型(Hibbs 2011, Ritten et al. 2011, Pritchett et al. 2012)的发展在更复杂的STMs中是难以处理的，与经济学家的协商使我们启动了SI过程。现实主义和可用性之间的紧张关系在数学建模中是众所周知的，正如“所有模型都是错误的，但有些是有用的”这句话所捕捉到的。具有讽刺意味的是，其他牧场科学家主张更复杂和生物现实的STMs，而土地管理人员则主张更简单的模型，更容易使用(Knapp et al. 2011b)。与其为不同的目的创建不同的模型，我们认为复杂的模型可能更好地代表土地管理中可能发生的各种动态，而这些模型的子集，如SI，可能对特定的应用有用。

STMs确定了影响埃尔克黑德流域生态系统动态和恢复力的几个关键过程。两个生态站点的基本过程都是植物种群生长，特别是物种建立和种间竞争。管理措施和干扰影响了荞属科植物、草本植物和杂草等关键物种的动态以及它们之间的相互作用。这些物种的优势以及本地植物物种的混合被认为是相对有弹性的条件。此外，土壤侵蚀是一个重要的过程，特别是在Claypan生态基地，粘性土壤质地可能限制入渗，并在风暴期间促进地表径流(Kachergis et al. 2012)。从过渡概率(SI)来看，粘土盘侵蚀的荞属科草原是最具弹性的状态。

STM的开发工作还产生了关于牧场生态系统动态和恢复力的假设，这些假设可以在未来的适应性管理和研究中得到验证。以下是几个假设，由多种类型的知识支持，涉及每种土地上草料产量最低的状态:

1. 粘土侵蚀的荞属科草原:过渡到这种状态是由过度放牧、干旱和/或火灾造成的，这减少了草本植物的覆盖，增加了侵蚀。回到多样的荞属科草原状态的转变是由放牧减少和有利的降水造成的，但这是非常不可能的。
2. 山壤土茂密或被侵蚀的荞属科草原:过渡到这种状态是由于过度放牧和/或干旱造成的，干旱减少了草本植物的覆盖，使荞属科植物成为优势，并在竞争中排斥草本植物的重建。要恢复到多样化的荞属科草原状态，除了有利的降水和减少放牧外，还需要灌木的干扰，鉴于这些条件，这是很有可能的。

同样，以下是来自不同知识类型的两组相互竞争的假设，它们可能对解决未来牧场生态系统动态和恢复力的不确定性很重要:

1. 荞属科/西部麦草灌丛:基于SI，向这种状态的过渡是由天气模式(多雨年份)和适度放牧驱动的，这促进了两个生态地点西部麦草种群的增长。然而，基于ED，这种状态的发生也与两个生态站点内的变异性有关，即表面粘土含量较高的土壤。
2. 杂草丛生的荞属科草原:LK认为，这种状态的转变与干旱和/或野生动物或牛的大量放牧有关，它们减少了本地植物的数量，并允许杂草种群的建立和生长。IN将火灾、娱乐和不当开垦作为可能的过渡触发器，杂草种子扩散是另一个重要机制。IN和LK表明，减少放牧、有利的降水和/或杂草处理逆转了这一转变。ED认为这是原生山艾草草原内的一个群落，而不是一个州，因为杂草在该地区通常不会占主导地位。

这些假设对于适应性管理和未来学习可能是卓有成效的(Holling 1978, Grantham et al. 2010)。例如，恢复处理可以应用于已经在粘土盘侵蚀的荞属科草原和山壤土密集/侵蚀的荞属科草原州的地点，以确定恢复途径。同样，荞属科/西部麦草灌丛可以受到不同的放牧压力，并随着时间的推移与降雨一起监测，以确定这种变化是暂时的(群落)还是持续的(状态)。利用土地管理者收集的输入和监测数据创建的STMs可能会增加STMs在当地范围内影响牧场决策的可能性(Danielsen等，2010年)。

结论

我们的结论是，多学科发展的状态和过渡模型有很大的潜力，以提高我们对牧场生态系统动态和管理弹性的理解。整合不同类型信息的方法可以产生更可靠的工具，可以应用于更多样化的情况，例如，经济模型(Ritten et al. 2011, Pritchett et al. 2012)。参与式模型开发是复杂的，并且很难进行文档化，但是文档化对于模型的可信度非常重要。特别是，记录不确定性和分歧使未来的学习能够通过适应性管理。

基于这项工作，我们设想了一个集成了多种类型信息的简化的参与式状态和过渡模型开发过程，该过程可用于构建管理弹性的其他工具。我们的方法类似于Bestelmeyer等人(2009)提出的方法，但除了收集生态清单数据外，还更加强调当地知识和适应性管理。这一进程的拟议步骤如下:

根据已知信息编制一个STM草案

这包括文献综述以及搜索可用的数据，包括遥感、历史记录和监测数据。根据未来步骤确定的关键不确定性/假设，在整个过程中可能会继续进行额外的数据分析和合成和努力。

组织一个建模研讨会，将STM草案与当地知识整合在一起

邀请不同的当地知识持有者参加，包括具有经验、学科和科学知识的个人。除了对状态和转换进行分类(例如，Knapp等人，2011年)一个)，增加了具体的活动(1)区分状态和群体(2)识别不确定性和可测试的假设。

进行一项旨在解决关键不确定性和假设的观察性研究

与当地牧场主和土地管理机构合作，确定管理历史和采样地点，并针对对管理有重要影响和/或高不确定性的特定状态和过渡。向社区提交数据和初步分析，以更新STMs并识别剩余的不确定性。

启动自适应管理

与当地牧场主和土地管理机构合作，设计一系列适应性管理实验来检验假设。这将涉及基线监测、实施管理实践、附加监测和评估结果。应通过涉及多个利益攸关方的持续参与过程，随着了解到更多信息而更新STM。

文献引用

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