回应:奥沙利文。2015.”资源使用高峰日期分散了人们对真正的行星极限的关注。”

峰值速率年份的同步性表明可持续发展面临挑战:对O 'Sullivan(2015)的回应

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资源利用是可持续发展的关键。在过去，对资源使用的分析通常集中在一种或几种资源上。当同时分析多个资源的使用情况时，我们发现由长且最新的时间序列支持的峰值速率年份的同一性(Seppelt et al. 2014)。这显然与最近对地质记录中人类活动特征的分析相一致，并为人类世的定义提供了基础(Lewis and Maslin 2015)。

然而，O 'Sullivan(2015)认为我们的结果“分散了对真正的行星极限的关注”。她的论点曲解了我们的主要信息。误解可能源于对概念框架和统计分析的基本方法论的误解，而忽略了原始论文中提出的不确定性分析。尽管一些媒体可能不幸地对我们的一些结果进行了耸人听闻的报道，就像他们对许多其他科学报告所做的那样，我们希望吸引读者阅读我们的原始论文。下面我们将更详细地回应O’sullivan(2015)的观点。

为了充分分析资源使用率，我们开发了一个概念框架，包括一个一致的统计程序。可再生能源和不可再生能源被区别对待，因为它们在再生方面不同。

简单来说，可再生能源收获的“可持续性”可以被看到，因为在特定的时间段内，收获的数量不会超过重新种植的数量。在这种情况下，资源使用的时间序列将显示一个平台期，类似于我们分析中捕获的鱼或泥炭的数据。今天，人类使用的大多数资源还没有达到这样的平台期。峰值年，即产量增长最快的一年，指的是收获或生产曲线的拐点，因此提供了一个早期预警信号，表明可能在不久的将来达到平台期。

不可再生资源没有再生，至少在人类的时间尺度上没有。为了以同样的方式分析这些时间序列，我们使用了累积量，考虑到达到平台期等于该资源的完全耗尽。有人可能会说，这种情况与可再生能源的停滞状态有很大不同，因为不可再生资源已经耗尽，而可再生能源仍然可以获得。然而，我们的分析并没有讨论这种情况下的世界会是什么样子。我们选择提供公正的、基于数据的统计数据来提供早期预警指标。

因此，我们提出了一种一致的方法和统计数据来分析可再生能源和不可再生能源的资源使用的时间序列。这个概念框架不使用需要“对称”的数学模型，因为我们不使用逻辑模型，而是采用不需要平稳性的非参数方法。Seppelt et al.(2014)中的图1是一个简化的例子，并不是我们所做的。这区别于石油峰值研究(Gallagher 2011)，提供了捕捉事件的机会，如冲击或创新，即过程的非平稳性。

O’sullivan响应的各个方面都参考了用于确定峰值速率年份的统计程序(Seppelt等人，2014，见方法和附录1)。由于资源生产的时间序列数据不是完全连续的，我们在bootstrap程序中平滑了时间序列。这在统计上消除了“波峰”，并考虑到不存在完美的平稳发展，并且颠簸或尖峰可能会改变结果。

使用的时间序列相当长，这表明O 'Sullivan(2015)的“薪水”例子不适用于手头的数据。自举方法进一步提供了估计的峰值速率年的不确定性区间。这种不确定性表明，对于一些资源来说，最终的峰值年可能比估计的要晚。它们是木薯、棉花、大豆、甘蔗、小麦和木材。这些资源显示了一个峰值率年，但97.5%的百分比年等于时间序列的最后一年，这表明不确定性区间的上限被截断了(Seppelt等人，2014年，表3)。当然，未来还可以进行更多的工作，以制定正式的统计检验，表明峰值之后必须存在多少年的数据才能确定峰值是有意义的。

Seppelt et al.(2014)中的图4使用了16个独立的时间序列(并非表3中的所有时间序列)。对于5000个样本中的每个样本，峰值分布中可能只有一个模态，但该模态并非偶然落在2006年(因此存在明显的同步性)。

最后，O 'Sullivan(2015)为我们的分析提供了一些反例，其中峰值率年份可能是有问题的，即乳制品、土地使用、化石燃料和人口。对于乳制品，O 'Sullivan(2015)忽略了一个事实，即在1964年至2004年期间，这个峰值率年份的估计存在相当大的不确定性，这是由于数据的可变性造成的。这种不确定性可以在Seppelt等人(2014)的图3中可视化，该图是专门为总结大量数据以及推理的不确定性而设计的。

对于农业用地的转换，我们确定了一个峰值速率年在1950年，其不确定区间为1920-1960。改种农田的工作仍在继续，但速度有所放缓。这些发现并不自相矛盾。

令人惊讶的是，没有确定不可再生资源的峰值速率年份。化石燃料达到峰值的年份在最近的文献中仍有争议(Bardi 2009, Gallagher 2011)。由于今天农业生产的很大一部分是以化石燃料为基础的，这一事实提供了证据，证明农业生产强度的降低，即能源投入，不是造成高峰年份的原因。

人口的最大增长是在1989年，其间的不确定区间也相当小。当然，人口在进一步增长，但人口变化发生在世界大部分地区，并在全球总体统计中体现出来。增长下降的原因是获得了生育控制、改善了卫生状况、降低了儿童死亡率、女性劳动力、改善了医疗保健和社会保障(Bongaarts 2009, Lutz和K.C. 2010)。

我们的数据库(与论文一起发表)基于可访问数据，主要来自联合国粮食及农业组织(粮农组织2013年)。这将分析局限于官方统计数据，忽略了自给农业，而这是粮食安全的一个主要支柱(Tscharntke et al. 2012)。世界上某些地区存在着缩小“收益率差距”(Mueller et al. 2012)的机会(Václavík et al. 2013)。然而，总的来说，我们证实了最近的研究结果，估计产量可能增加45%到70%。然而，这种增长在水的可用性、养分供应以及影响生态系统功能和生物多样性方面带来了巨大挑战(Mueller et al. 2012)。这些反馈没有被捕获并进行了讨论(Seppelt et al. 2014)。

衡量可持续性需要一种定量的跨学科方法，能够严格和系统地形式化描述和量化稀缺。我们朝着这个方向迈出了一步，并希望未来的工作能够发展出一个更全面的框架，将物理和社会测量结合起来，并与数据相对抗(Liu et al. 2015)。

奥沙利文(2015)认为，我们的论文分散了对真正即将到来的挑战的注意力。然而，资源使用的同步性增加了对可持续性的挑战。因为资源不是独立消耗的，替代的选择是有限的。尽管本文可以放在正在进行的行星边界辩论的背景下阅读(Steffen et al. 2015)，而且生物物理考虑为可再生资源进一步增长的限制提供了证据，但我们有充分的理由在本文中谨慎地讨论这些问题。要真正评估稀缺程度，需要进行严格的影子价格估算，而这一方法最近才开发出来，目前仍处于初级阶段(Fenichel和Abbott 2014)。

因此，为未来可持续发展制定解决方案需要仔细考虑创新的选择、偏好的变化、替代的机会以及它们之间的相关性。我们的论文旨在讨论这些问题，而不是过分简化关于可能的行星极限的事实。

文献引用

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