研究，一部分的特别功能小规模社会与环境转变:共同进化动力学

小规模社会生计的恢复力:研究从粮食采集到粮食生产过渡的框架

• 摘要
• 简介
  • 弹性理论与过渡
  • 为什么向粮食生产过渡需要另一种模式?
• 该模型
  • 系统的三个域
• 讨论
  • 这一模式与农业转型研究的相关性
  • ABM是探索生计策略弹性的工具
• 结论
• 作者的贡献
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

农业的采用被认为是过去的主要变化之一，考古学家和人类学家都对其进行了深入研究(参见，例如，Price and Bar-Yosef 2011, Rindos 2013, Barton and An 2014)。然而，由于考古记录的性质，这一过程只有在其实践明确确立后才可见(参见富勒2007年的讨论)，觅食群体和完全发达的粮食生产社会之间的过渡阶段不太容易展开(值得注意的例外是Zvelebil和Dolukhanov 1991年的工作，以及Smith 2001年的工作)。最近的研究表明，这种过渡阶段以及基于野生和驯化动植物物种的混合生存经济的出现，至少持续了几百年，有时甚至数千年(Larson et al. 2014，以及其中的参考文献)。此外，这些变化从根本上塑造了世界各地出现的农业社会的发展(Hayden 1990, Denham et al. 2003, Weiss et al. 2006, Kuijt和Finlayson 2009, Asouti和Fuller 2012, 2013, Fuller et al. 2012, Smith 2015)。最近的方法和技术的进步，以及以前未调查地区考古挖掘的增加，产生了全球范围内大量的觅食者-农民过渡的经验数据(Fuller et al. 2014，以及其中的参考文献)。然而，由此产生的解释受到与考古材料有关的许多埋藏学问题的阻碍，因此不同的保存，特别是生物遗骸，影响了我们对过去过程的重建。相反，Gremillion等人(2014)认为，这种对经验数据的过度依赖导致了对农业起源(OA)的一般解释的拒绝，以及随之而来的理论驱动假设检验的损失。此外，学者们倾向于将这种转变解释为一种必要性，例如，由于气候变化，或作为一个机会，例如，因为驯养提供了更可靠的食物来源(参见Ullah et al. 2015)。beplay竞技但是，越来越清楚的是，这两种机制往往是一致的，在同一时间或不同的时间或空间位置起作用，挑战是区分这两种情况。考古学研究中建模和模拟方法的最新进展(Madella et al. 2014)为详细研究与农业生产相关的过程和过渡提供了机会(Allaby et al. 2008, 2010, van Etten and Hijmans 2010, Ullah et al. 2015)，从而提供了一个正式的工具，帮助我们缩小对狩猎-采集(HG)和农牧(AP)社会之间过渡的理解差距。

本文提出了一个利用弹性和社会生态系统理论研究农业转型的理论概念模型。这被认为是一种澄清所采用的概念和术语的意义的方法，并明确说明这些不同概念之间的联系。最终的目标是通过建立一个模型来推进对农业起源的一般理论理解，然后在基于代理的模拟中实现这个模型。然而，我们认为在进入实施阶段之前，需要对我们提出的在弹性理论中框架转换的方法进行理论介绍，并在当前的论文中交付。单独来看，这里提出的概念在考古学中没有一个是新的(例如，参见Redman 2005, Gronenborn等人2014)。然而，将它们结合起来使用和应用于理解生计战略的弹性，是一项有价值和新颖的贡献。生计战略的概念是指人们为实现生存目标而开展的各种活动的组合。这些通常取决于生态环境(环境资源)、生产策略(经济资源)和社会选择(社会资源)，对此我们提出了参数化(参看Wilson 2012)。

弹性理论与过渡

这里使用了恢复力的概念，即生态恢复力(Holling 1973)，它表示一个系统在不转移到一个新状态的情况下可以受到多大程度的干扰。当我们谈论过渡时，我们指的是系统中的一个缓慢的变化，它可能但不一定会导致一个转变，或关键的过渡(Scheffer 2009)。系统可能会逐渐失去弹性，直到一个小的扰动都能把它推到一个临界点(Scheffer 2009)。弹性理论是一个特别适合研究过渡性质的框架，原因有几个。首先，弹性是一个中性的框架，也就是说，它本身没有积极或消极的内涵，但它可以根据情况是积极或消极的(Cumming et al. 2005)。早期文献倾向于认为弹性是一种积极的状态，因为它通常与可持续性相关(参见Miller等人2010年对弹性一词的使用综述)。然而，这是两个不同的概念，尽管有时是相关的，而且弹性并不总是积极的。偶尔，大范围的变化可能是有益的，在较低范围内没有通过某个阈值的系统可能具有弹性，但同时会在周围环境或定义它们的社会结构中产生问题(Walker et al. 2004)。

弹性理论的另一个很适合过渡研究的方面(如Wilson 2012所提出的)是几个适应周期的形式化。具体来说，小与快、中、慢与大循环的同步相互作用似乎特别适合构成研究农业转型的框架。在向完全投入农业的长期过渡中，汞和AP之间的饮食变化很可能是常见的。这些可能包括对一种或另一种资源依赖的微小变化，以及从AP到HG的逆转。这样的例子在考古记录中很明显，强调了食品采购的流动性质和对驯化和野生资源的偏好，如在中欧和北欧地区(例如，Bishop等人2009年，Schibler和Jacomet 2010年，Kirleis等人2011年，Colledge和Conolly 2014年，Whitehouse et al. 2014)以及过渡时期的南欧(Antolín和Jacomet 2015, Valamoti 2015)。一些现代汞中毒的例子也表明，这些策略通常是互补的，从一种策略到另一种策略的逆转并不罕见(例如，Greaves和Kramer 2014)。此外，社会、技术和生态变化可能是充分依赖农牧业的关键。这些变化可能包括引入ard和耕作技术以提高生产力(Kerig 2013)，在降雨有限的地区进行灌溉(Kirch 1995, Doolittle 2014)，以及复杂的存储技术(de Saulieu和Testart 2015)。重组社会结构也可能是必要的，以确保粮食生产和储存的可靠性和可用性(Bar-Yosef 1998, Zapata等，2004)。在较冷的地区，农业边缘和远离许多品种的起源中心，也需要进行生态和遗传变化，以确保作物种子适合当地的生长条件。 For instance, genetic modifications that occurred during the spread of cereal crops across Europe, allowed species to adapt to the wetter and cooler climates and shorter growing seasons of central and northern Europe compared to the crops’ original regions (Jones et al. 2008, 2012). Conversely, crop failure may have been more frequent during this adaptation phase, especially considering the apparent rapidity with which agriculture spread to some of these northerly areas (Whitehouse et al. 2014).

弹性的概念与适应性、脆弱性和过渡的概念相关并包含其中(Wilson 2012, 2013, Callo-Concha和Ewert 2014)。适应性可以描述为系统各行为者影响弹性的集体能力，即对摄动的高适应性有助于系统的高弹性。适应性在这里指的是功能结果，并不一定是在达尔文的意义上。脆弱性与系统一旦受到压力所经历的可能变化有关，这意味着系统可能易受某些扰动的影响，而不受其他扰动的影响(Adger 2006)。弹性理论中的过渡与适应性变化的周期及其转换、成长、保存、释放和重组四个阶段有关(Holling 1987)。适应性、脆弱性和恢复力的概念已大量应用于农业系统的研究(Callo-Concha和Ewert 2014，以及其中的参考文献)。相比之下，过渡的概念没有得到充分的探讨，它经常与适应周期各阶段之间的内部过渡联系在一起，而不是从一个系统改变到另一个系统。这些转变由几个快的和慢的变量控制，对系统弹性最关键和最重要的是低速率和低频率的变化(Walker et al. 2006, 2012)。

一些研究人员批评了“社会弹性”这个表达，因为这个术语几乎直接从环境科学和心理学中被采用，而没有对其他社会科学进行适当的修改(见Keck和Sakdapolrak 2013, Lorenz 2013, Stone-Jovicich等人正在进行中，以及其中的参考文献)。在考古学中，恢复力为研究长期历史生态提供了一个有用的概念框架，强调社会生态系统的稳定和变化的必然性(Redman 2005)。换句话说，这个框架提供了一个机会，让我们摆脱对过去社会变化的确定性叙述，在同一调查范围内探索社会、经济和生态变化。基于这种方法的大多数研究都集中在整个社会-生态系统的恢复力以及社会与环境之间的关系(参见Butzer和Endfield 2012)。其他没有明确使用弹性理论的研究人员专注于开发允许社会吸收外部干扰的特定社会机制，例如，促进系统的固有灵活性(见Head and Fullagar 1997, Trosper 2003, Nelson et al. 2006)。

为什么向粮食生产过渡需要另一种模式?

关于OA模型的可用文献，无论是否使用ABM，都是大量的，其完整的回顾超出了本文的范围。在Barlow(2006)、Winterhalder和Kennett(2006)、Bettinger等人(2010)、Gremillion等人(2014)和Zeder(2015)等人以及Tim Kohler、Michael Barton和Stephen Shennan的大量作品中可以找到最近的详细评论。对于目前的工作，我们发现Ullah等人的一篇文章(2015:9579)提出了批评:“简单地说，目前没有足够的理论来解释从觅食到耕作的非线性和偶发的全球过渡。”我们需要理论驱动的假设检验，以及根据Gremillion等人(2014)所提倡的数据将一般解释和局部叙述结合起来。我们提出的模型有两个重要特征，可以促进我们对粮食生产过渡的理解:(1)它可以应用于原位过渡和扩散过程;(2)它考虑了一系列共同在这一转变中发挥作用的因素。

尽管某些农业转型背后的流行病/文化扩散过程仍有争议(Fort 2012, 2015)，但现在可以明确的是，OA根据当地条件采取了多种路径(Abbo等人2010，以及其中的参考文献)。同一功能群体的成员多样化应对外部干扰的能力是弹性生计策略的一个关键方面(Walker et al. 2006)。早期农业系统很可能增强了生态系统的总体生物多样性(Zeder 2008)，特别是通过中间扰动(例如，参见Colombaroli et al. 2013, Siebert and Belsky 2014)。然而，由于对偏爱的植物或作物选择的选择压力，农业也会同时减少可用食物的范围(Walker et al. 2006)。因此，提高资源管理效率的努力实际上可能导致生存系统丧失恢复力。生物多样性丧失与维持生态系统功能之间的联系众所周知(Cardinale et al. 2012)，并可能最终导致水体富营养化、生境同质性增加和物种丧失(Storkey et al. 2012)。这反过来又会导致生态系统服务的丧失和生态系统恢复能力的下降。单一基因型的单一作物种植是生物多样性极度丧失的一个现代例子，也是从国内谷物生产开始的轨迹的终点。从这些前提出发，可以得出结论，一般来说，农业学家的弹性应该低于HG(尽管我们知道，在过去和现在的一些例子中，农业生态系统显示出巨大的灵活性和高度的活力)。许多研究人员认为，狩猎-采集者或觅食者典型的空间和组织灵活性可以被称为弹性，因为它促进了他们策略的持续重新适应(Ames 1981, Kent 1992)。 Indeed, it has been hypothesized that the resilience of HG groups is greater than that of farming societies because response diversity, mobility strategies, and reliance on a wider spectrum of resources enhances resilience (Bender 1978, Winterhalder 1990, Diamond 2002, Hamilton et al. 2014 and references therein). Few examples of HG systems’ failure, e.g., starvation, exist in the ethnographic record and these are mostly related to extreme climatic conditions (Jones et al. 1999, Williams et al. 2010) or the influence of a distinct population (Swift 1982, McGranaghan 2012, Friesen 2013). The model we present explores modifications introduced in the HG strategy that ultimately led to agriculture. At the same time, it also considers the weaknesses that might result in vulnerability to diffusion pressure. For example, it is unlikely that certain short-term ecological effects, such as biodiversity loss, had immediate impacts on early agriculturalists. However, they are likely to have been increasingly important in how shifts to agriculture developed through time and may also help explain situations where such transitions did not occur.

关于许多现有的模型，我们认为这里提出的模型有以下贡献:

• 解决对许多重要过程缺乏认识的问题，这些过程可以从目前关于混合经济和小规模种植的民族志数据中模拟出来;
• 消除了向农业过渡中隐含的线性关系;
• 为中间阶段或混合经济的存在提供了解释，在这些阶段中，耕种并不必然导致农业;
• 为可在基于代理的模型模拟中使用的模型的形式化和实现提供基础。

跨越一个阈值，在这种情况下，对觅食和农产品的依赖往往会产生级联效应，在不同的空间和时间尺度上突破其他几个阈值。强烈关注单一领域很可能导致错过领域转移之间的相互作用(Kinzig et al. 2006)。因此，我们提出的模型明确地将生存变化与环境、经济战略和社会转变的其他方面联系起来。

该模型

系统的三个域

该模型遵循Wilson(2012)提出的概念，将社区复原力放在三个互补领域的交叉点:环境、经济和社会。威尔逊使用过渡理论作为研究弹性的方法。在这里，我们采取相反的观点，将弹性和过渡理论联系起来，但使用前者作为框架来解释后者。以前有人建议将弹性放在三个领域的交叉点(例如，见Kinzig et al. 2006及其参考文献)，方法是考虑一个领域的制度变化如何影响其他领域，然后总体上影响整个社会生态系统。

因此，该模型受到环境、经济和社会资源相互作用的调节，因此，当三个领域重叠时，就会出现弹性系统，代表SES系统的弹性状态，或者，在目前的工作中，代表一个社会维持相同生计战略的能力(图1a)。该区域的扩展(代表更大或更小的弹性)可以通过修改三个区域的重叠部分(图1b)或一个或多个区域的形状(图1c)来改变。当系统不能抵消领域中的变化，并发生向不同生计战略的过渡时，生计战略就不再具有弹性(图1d)。下面描述了我们如何定义模型中的领域，以及我们在三个领域中每一个都包含了什么因素。具体来说，我们将集中解释我们选择的对粮食生产转型有影响的参数和变量，以及为什么我们认为它们在这一背景下很重要。

考虑到弹性框架的多标量、复杂性质，定义要操作化的变量是极其困难的，Cumming等人(2005)也提出了这一点。此外，在处理社会生态系统的弹性时，这是一个复杂的系统，在处理它们的形式化和参数化时，会带来额外的挑战，因为不止一个吸引子可以发挥重要作用(Davidson 2010)。此外，鉴于复制和分析现实世界系统的不可能，必须假设，在任何与社会-生态系统弹性有关的研究中，一定程度的主观性是不可避免的。我们认为所选择的变量(表1)是那些对系统影响最大的变量，尽管认识到它们并不代表可能变量的全部范围。我们特别提请注意的事实是，重要的不是每个变量的绝对值，而是它们的变化和相对于其他领域的相对权重。换句话说，不是绝对的资源可得性，而是特定资源的变化量和新资源的生产速度，这是任何特定系统的特征。

参数1:环境资源

人类是地球上500万到3000万动物物种中的一种(Erwin 1982)，但使用了陆地生态系统目前约40%的生产力(Vitousek et al. 1986)。因此，环境资源是我们模式的基础。我们将该参数定义为可用于人类开发的生物多样性和地理多样性，并选择了两个特定变量，生产力和可变性，因为它们与环境无关，也就是说，它们可以应用于任何环境/经济背景，但在需要时可以严格指定，例如，查看单一资源的生产力。此外，该方法可以适应不同的尺度:单个元素(如温度)或元素池(如季节性)和非线性轨迹，观察弹性和非弹性系统

变量1:生态系统生产力:这表示系统中的整个资源池或生物量产生的速率。量化可用资源的一个相当直接的方法是计算一个环境的净初级生产(NPP)和净次级生产(NSP)。

NPP是一个生态系统中所有植物产生净化学能的速率。这个速率等于生态系统中植物产生化学能(总初级生产量)的速率与它们在呼吸过程中使用部分化学能的速率之差。NSP是系统中异养(消费)生物生物量的生成。这是以有机物质在营养级别之间的转移为特征的，代表了食物同化所产生的新组织(主要是动物组织)的数量。NSP通常被定义为包括所有异养生物产生的生物量(食草动物消费者;食肉动物消费者)。NPP和NSP是公认的能量流动测量方法，可用于任何环境，包括特定资源的计算，精度有高有低。这些资源可以来自完全人为的环境，如麦田，也可以来自人类影响微不足道的环境，如热带森林。动物的总生产等于吸收的生物量或能量或吃掉的生物量减去粪便。

使用NPP和/或NSP提供了估计人类可能利用的能源水平的机会(Kelly 1995, Binford 2001)。它还允许对资源不可持续使用的可能后果进行评估，例如环境退化和物种灭绝(生物多样性丧失)以及气候变化。为了达到我们模型的目的，我们可以使用NPP、NSP，或者对人类可能获得的资源更有用的直立作物(一个系统在单一时间点的生物量的度量;卡路里/m²)作为我们的一个参数。一个环境的一次生产和二次生产可以表示为每单位表面和每单位时间内环境中新材料或产生的所有生物量的形成率(能量=卡路里/m²/年)。初级生产和常熟作物之间的区别是至关重要的，例如，当我们对了解延迟投资和资源管理感兴趣时。一块麦田的生产力可以简单地用站立的作物来计算，因为资源是在同年生长季节结束时收获的。另一方面，森林或榛子林的生产力应计算为初级生产，因为它必须包括“时间”，因为这些系统通常是在一个较长的时期内管理的。事实上，在考虑生态系统时，“时间”这个元素非常重要;了解事情发生或变化的程度和速度是正确理解所研究系统的关键方面。 NPP can be calculated for past systems through current data or models of past vegetation or plant production (see for example Sugita 2007, Gaillard et al 2010). Because NSP is positively correlated with NPP, at least for what concerns herbivores (Coe et al. 1976), NPP can be used in the model to combine two values in one measure.

变量2:系统生产力的可变性:该变量表示系统生产力的年际和年内变化，并评估系统生产力变化的程度和速度。在这种情况下，我们考虑发生在系统阶段内的变化，因为系统特性的固有差异，而不是阶段的变化。系统的不稳定取决于系统生产力下降的规模和速度，迫使人类群体在特定时期处理更少或减少的资源，在某些情况下，这对群体的生存至关重要。例如，在半干旱环境中对汞种群进行的一系列模拟实验(Balbo et al. 2014)强调了系统生产力变化的重要性。这些研究表明，独立于气候变率的规模，随着年降水量(VYP)变率的减少，人口数量增加。在这里，年降水量(YP)被作为NPP的粗略代表，至少在特定的气候环境下有效。因此，降水的年际(年、年代际)变化越低，人类在模拟(人口增长)中的表现就越好。就人类行为而言，这是可以理解的，因为短期可变性的减少会提高资源的可预测性(系统具有更恒定的生产)和从一年到下一年的持续可用性。相反的情况(高方差)会降低种群的增长能力，因为它需要不断重新考虑依赖于资源数量及其在景观中的分布的生存战略。这些实验还揭示了资源可得性的年代际模式影响生殖策略，即任何代理人的后代数量(其中代理人是由一对夫妇及其后代组成的家庭)取决于对资源的获取。 It is interesting that similar responses are observed in current animal populations and that a higher variance of certain environmental parameters, e.g., temperature, impact the population performance (Vasseur et al. 2014). We therefore suggest that general models of ecosystem productivity should consider the amplitude and frequency of variations of ecosystems, especially in those study systems characterized by high seasonality or high fluctuations or variability in climatic parameters.

参数2:经济资源

我们将这个参数定义为一个种群的生存策略，包括人们在可用资源中选择利用的资源池以及利用的方式。工业化前的生存策略通常分为四大类(Nanda和warm2011):(1)狩猎和采集;(二)园艺，即技术水平低、无剩余的家养动植物;(3)畜牧业，即以家畜和畜产品为主要资源基础;(4)农业，即用高技术集约化或广泛种植植物。现在看来，很明显，在许多情况下，这种分类过于严格，一些社会实行混合经济，结合了上述不止一种策略的元素(Minzenberg和Wallace 2011, Greaves和Kramer 2014)。

变量1:饮食:饮食被定义为构成一个社区主要热量摄入的一系列资源，可以追溯到民族志和考古学。食用的食物种类和相对数量可以通过访谈和直接观察从民族志的角度进行探索。通过考古动物学(研究脊椎动物和无脊椎动物的遗骸，以重建动物的消费和开发模式)、考古植物学(研究考古植物的遗骸)以及人类遗骸，可以从考古记录中重建过去的饮食。这些分析提供了关于过去生存策略的大量信息(关于这些主题的文献非常丰富;Smith和Munro在2009年的工作代表了将这些技术结合起来的有趣努力)。最近，其他膳食指标，如化学、同位素和元素特征，已成功用于重建过去的饮食(费尔南德斯等人，2014年，以及其中的参考文献)。

过去和现在的生存策略的变化与气候和环境变化(例如，Richerson et al. 2001)、资源过度开发(Williams et al. 2014)以及社会结构的修改(例如，McCabe et al. 2010)有关。通过调整饮食，人们可以抵消对特定资源的过度开发，但也可以增强他们的适应能力。事实上，HG通常因其多样化的饮食(Bender 1978)和灵活的社会组织(Colonese et al. 2014)而具有弹性。

变量2:技术:技术是人们获取自然资源的手段。可用的技术决定了可能采购的资源套件。技术可以被看作是对新的食物机会(无论是环境产生的还是由于饮食变化造成的)的自发变化，或者通过引进实现新的开发任务。过去许多关于技术和饮食变化的考古学争论，特别是在食品生产者之间，强调工具和技术的引入是至关重要的(Kirch 1995, Doolittle 2014, de Saulieu和Testart 2015)。目前的理解认识到在考古学和民族学中识别创新、简单采用和修改使用新技术的潜在复杂性。事实上，技术和资源开发被认为是共同进化的(见Rammel et al. 2007关于现代复杂适应系统的讨论)。

在考古学中，技术变革是推断生存变迁的一个关键方面。相关的动物群和植物遗骸不一定能从考古遗址中找到，以提供对技术和饮食之间的可靠了解。工具的变化可能标志着新的生存活动，现有饮食习惯的环境变化，或以复杂方式影响资源开发的变化，这些变化可以反馈到环境可用性或社会组织。例如，技术创新可以驱动资源开发强度的变化，即增加可达性，减少搜索、追逐或处理时间，增加回报可预测性(Bender 1978)。例如，在阿拉斯加土著社区引进火器大大增加了被猎杀驯鹿的数量(Usher 1965)。

有人提出，牛拉犁的引入，其考古特征有时可以通过土壤微形态进行研究(Lewis 2012)，启动了一系列社会转型，最终导致了生产的集约化(Kerig 2013)。新的食品加工技术也会导致资源集约化(Wright 1994)。因此，食品采购和加工人工制品可能反映增加其营养投入的战略变化。其他形式的技术，如存储，允许特定资源的不平衡的时间生产在全年保持可用，减少资源可用性的风险和不确定性(de Saulieu和Testart 2015，以及其中的参考文献)。流动性也可以被认为是一种操纵资源空间分布和维持系统稳定性的技术策略(Binford 2001, Kelly 2013, Hamilton等人2014，以及其中的参考文献)。

参数3:社会资源

我们把社会资源定义为社会对内外压力和干扰作出反应和应付的手段。根据民族志，这些机制出现在不同的社会尺度，包括个人、家庭和社区水平。在考古学上，社会尺度可能是一组更为抽象的事件，因为考古记录的时间深度和时间分辨率并不等同于相对短期的民族志观察。尽管许多社会因素影响着应对不断变化的条件的能力，但为了简单起见，大多数因素预计会通过人口分布和社会网络过滤。因为我们正在探索从汞到汞的过渡(即使从汞回归到汞的情况并不罕见)，我们专注于主要调节汞社会的社会机制。

变量1:种群分布:虽然环境对种群规模有一定的限制，但狩猎-采集群体可能通过各种机制调整群体数量，以平衡资源密度和种群密度。个人、家庭和群体的分布可以通过流动性、营地组成(Williams and Hunn 1982, Kelly 1983, 2013, Binford 2001)、分散和婚后居住模式(Alvarez 2004, Marlowe 2010, Kramer and Greaves 2011)和融合/裂变动态(Crema 2014)来管理。种群再分布可能发生在不同的时间尺度上，例如，每天、季节或每年，可能涉及不同群体成员的聚集和分散，例如，单身汉觅食旅行，雌性食物加工团体)。最简单地说，人口再分配是为了调整消费者和生产者，以及群体的年龄和性别组成，以达到获取资源、交配和信息交换的目的。

人种学上，人口分布与资源可用性有关，关于资源可用性、流动性和人口密度有大量研究(Keeley 1988, Taylor 1998)。例如，生活在委内瑞拉大草原上的Pumé移动狩猎采集者，他们的阵营成员包括双边亲属，在所有季节的移动中都保持稳定。这似乎是对边际环境的一种反应，通过最大化生产者的数量，尽可能包容男性和女性的亲属基础(Kramer和Greaves 2011年)。相比之下，在生活在坦桑尼亚林地的哈扎族(Hadza)狩猎采集者中，个体在更小的短期营地中轮换(Marlowe 2006)。与委内瑞拉大草原不同，哈扎的环境有更多的野味、块茎和可靠的蜂蜜来源，因此营地搬迁很少与食物短缺有关。营地可以包括更少的生产者，部分原因是每个人都有更大的保证，每天的觅食成功(Woodburn 1972)。

考古学的一个例子是阿扎帕山谷(智利北部)，Varela和Cocilovo(2002)在那里发现了大约6000年期间人口分布动态的变化。他们的研究强调，种群的遗传变化与人口流动、亲属结构内婚配的增加/减少以及经济的变化(如植物种植的开始)有很好的相关性。考古学中的人口密度和分布还可以通过放射性碳年代的汇总概率分布(例如，Crema等人2016年，Shennan和Edinborough 2007年，Bamforth和Grund 2012年，以及其中的参考文献)，通过聚落模式和分布(Zimmermann等人2009年)，或可居住区域(参见Gautney和Holliday 2015年，以及其中的参考文献)来推断。该方法的一些最新结果似乎表明，人口统计在欧洲早期粮食生产阶段的形成中起着至关重要的作用(Shennan等人，2013年)，尽管也出现了不同的视角，将HG的人口增长与AP的人口增长进行比较(Zahid等人，2016年)。

变量2:社交网络:除了人口分布，庄园还利用许多策略建立社交网络，将个人与小型家庭单位联系起来，有时也跨越遥远的距离。社会网络包括亲属和非亲属之间为生殖、家庭组成、食物和资源共享、信息交换、保护、侵略和其他形式的合作而可能形成的义务和责任。社交网络是一个系统，在这个系统中，层级(不同规模的元素)在不同的层次上相互作用(Kohl 2008)。社交网络包括个人的数量和网络的范围(网络的规模)，以及互动的强度(频率，周期性等)。由于考古记录的偏袒，很难评估过去社会网络的证据。然而，在考古组合中发现外来材料可能表明交换路线的存在，也可能作为信息交换网络(Zvelebil 2006, Otte 2009)。此外，人们正在开发新的方法来了解跨领土的人口分布(Marwick 2003, Soares et al. 2010)。人种学数据提供了广泛的社交网络信息，可用于建立一般交换和社交网络模型。然后，可以根据特定的方法来衡量网络的复杂性，例如霍顿-斯特拉勒数(参见Arenas等人2004年在社会案例研究中的应用)。

Pumé例如，狩猎者-采集者经常聚集在一起彻夜跳舞，在广泛的社会领域具体化群体团结和成员关系(Kramer和Greaves 2016)。虽然在这些聚会中不进行食物消费，但个人通过唱歌和跳舞来参与，这些活动被认为是促进合作的(Adams 2004年，Wiltermuth和Heath 2009年)。舞会上的信息交流包括讨论资源分配、亲属和因一系列经济和社会原因而感兴趣的个人的消息，以及可能影响当地社区的外部事件。这些每周的舞蹈还包括讲故事和表演治疗仪式。歌曲和故事通常重申亲属和仿射关系跨越多代人和远距离。营地成员很少不参加这些活动，通常紧随其后的是觅食、狩猎和其他合作活动。

Gamble(1982)是最早使用社会网络理论来解释旧石器时代艺术和装饰品，将考古对象与社会联盟和互动之间的联系形式化的学者之一。此外，不同类型饰品的传播在考古学上被解释为一种加强身份认同和延迟互惠的机制(Trubitt 2003)。Stiner和Kuhn(2006)提出了一种从生计实践中推断社会网络的方法。他们的研究表明，在旧石器时代晚期，有蹄类猎物体积的减少，以及死亡模式的变化，可以被解释为更高的人口压力的结果(Stiner et al. 1999)，这反过来迫使社会网络的重组和强化(Stiner and Kuhn 2006)。

讨论

由于社会生态系统的动态主要由人类驱动，一些作者认为适应性主要是社会组成部分的功能(Walker et al. 2004)。然而，正是我们在模型中确定的三个领域(环境、经济和社会)的相互作用影响了任何特定适应系统的恢复力。过于关注这三种风险中的一种，就会低估其他三种以及它们之间相互作用的影响。这就是为什么我们将每个领域的交集概念化为代表弹性度量的原因。当然，社会经济地位是复杂的，因为相互作用的影响比单个部分的总和更大。例如，在我们的模型中，其中一个贡献域的任何变化都可能影响这些域之间的重叠区域(系统的弹性)，从而在其他域中产生级联效应，最终影响整个系统。人类的经济和社会行为会影响环境，显然，环境在决定有效的经济和社会战略方面起着重要作用。例如，在从HG到AP的过渡过程中，可能会出现相关的土壤贫瘠和生物多样性损失(Denevan 1995, Haberle 2007)，但事实上，各种形式的传统景观工程也可以有利于创造更高的生物多样性(Zeder 2008)。另一方面，在一些生态系统中，去除一种元素可能会产生级联效应，影响整个营养系统(Chapin et al. 2000)。通常情况下，生物多样性越高，系统的恢复力就越强。 Generally, environmental effects are better understood or hypothesized than the diverse outcomes from changing subsistence responses of humans as economies change and social behaviors shift, making systemic resilience measures problematic. This concept has been explored in the study of livelihood strategies and it is mostly accepted that HGs, who consume a wide spectrum of food products and share and divide their foodstuff to minimize vulnerability, are more resilient than many agricultural adaptations (Bender 1978, Winterhalder 1990, Diamond 2002).

这一模式与农业转型研究的相关性

本文提出的模型可以用来解释生计系统的转变。在我们的预期中，当环境和社会领域的吸引力很强，而人口没有可能通过改变一些内部变量(技术、流动性等)来缓解它时，转型最有可能发生。这些可能包括但不限于有意混合使用野生和驯化资源，注重更可靠的食物储存，和/或交换和专业化等社会机制(Whitehouse和Kirleis 2014, Antolín等人，2015,García-Granero等人，2015)。因此，唯一或最有利可图的选择是完全改变生存战略，即经济资源。这个模型提供了考虑社会生态史前系统是动态和波动的可能性。该模型的价值由于选择参数的额外考虑而得到增强，这些参数也可以在现代民族学背景下进行检验，在这些背景下，人口表现出稳定或过渡的经济，包括觅食、混合生存和农业依赖。

提出的方法还消除了简单地期望大多数系统导致农业适应的线性，并提供了将模型形式化并将其用于模拟的可能性。这可能提供了更好的理解环境，在这些环境中，庄园改变了他们的战略，包括一些可能或可能没有导致对农业的更大依赖的种植方面。这样的实例将表示系统弹性区域的“形状”或“大小”(图1b和1c)的变化，而没有将三个区域分开(图1d)。这些案例对于更好地理解从觅食到依靠园艺和农业的转变是很重要的，考古证据表明，种植的最初出现和转向依赖这些食物之间相隔了很长一段时间(Allaby et al. 2008, Piperno and Pearsall 1998, Richerson et al. 2001, Smith 2001)。这也意味着大多数向农业的过渡都是由混合经济产生的，而不是直接由狩猎和采集产生的。

ABM是探索生计策略弹性的工具

作为复杂社会和经济领域之间动态的结果，生计战略的弹性受到遵循非线性路径的社会的涌现特性的影响，并基于对不确定性和变化的自下而上方法(Wilson 2012年，以及其中的参考文献)。从这个角度来看，基于代理的模型(ABM)和模拟(ABS)代表了调查这些更广泛的过程的一些最有用的工具，特别是在小规模社会中。传统上，建模和模拟方法分为两种不同的角度:(1)受生态影响的或(2)面向人工社会的(关于这一主题的综合，见Epstein和Axtell 1996)。第一种观点主要关注环境限制和资源开发和管理，往往忽视了人类行为的重要性。第二种视角利用简化的虚拟社会来研究理论问题，因此去掉了模型的一个基本组成部分:人类互动发生的环境。ABM和模拟，提供了在现实的异质场景中整合生态和社会方面的机会(Rubio-Campillo等人，2012年，以及其中的参考文献)。此外，ABMS能够处理广泛的假设(Balbo et al. 2014, Lake和Crema 2012)以及agent的决策过程(Francès et al. 2015)，从而打开了从理论和实证角度研究生存转移的可能性。我们认为，该模型包含了许多有用的相互作用，以评估弹性概念的潜力，以改善从狩猎和采集到农业生活方式的潜在复杂路径背后的替代解释含义。

结论

我们在本文中描述的模型构成了作为正式ABM和ABMS实现基础的第一个概念化。我们强调，我们在这些想法的应用方面的工作尚处于早期阶段，并提出了这个框架，希望它将有助于未来对OA问题的研究，更广泛地说，对社会-生态系统弹性问题的研究。选择用来解释模型的变量可以很容易地转换为数值，引入到计算模型中，并适用于任何特定的案例研究。研究的下一步将是实施拟议的模型，通过一系列世界范围的案例研究探索向农业转型背后的机制。我们相信，我们的方法可以积极帮助理解这一转变是如何发生的，以及为维持HG和AP生计战略的弹性而实施的适应机制。

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