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法尔，E. R.， J. S.斯托尔和C. M. Beitl. 2018。渔业管理对当地生态知识的影响。生态和社会23(3): 15。
https://doi.org/10.5751/ES-10344-230315
渔业管理对当地生态知识的影响
摘要
局部生态知识，或特定群体对其环境的集体认知，是文化知识代代相传的结果，加上个体与生物物理环境之间定期和持久的相互作用。限制获得某些自然资源的管理制度可能会对这种知识的质量产生影响。我们探讨了当地生态知识的分布，因为它对应于缅因湾东部不同类型的捕鱼活动和渔民的经验。我们使用网络方法来分析渔民在深入的开放式访谈中描述的生态系统结构和动态的认知地图。这些访谈揭示了物种与栖息地之间复杂相互作用的独特视角，提供了关于当地水温和天气模式波动、捕食者-被捕食者动态和物种间竞争的洞见，特别关注具有商业利益的物种。我们发现个体的渔业多样化与其知识范围之间存在显著的正相关关系。初步研究结果表明，具有多样化捕捞组合的渔民与系统中更广泛的组成部分相互作用，从而使人们对海洋环境及其动态有了更全面的了解。由于渔业管理的监管措施日益限制个人进入不同渔业的能力，这些研究结果对可持续性和更广泛地理解机构在塑造当地生态知识方面所发挥的作用具有重大意义。对体制限制如何影响当地生态知识的分配进行更系统的调查将有助于为渔业管理中以生态系统为基础的方法提供信息。介绍
当地生态知识(LEK)在为自然资源治理提供信息方面所能或应该发挥的作用是一个持续争论的主题，这源于对当地生态知识在管理中的准确性和适用性的不同观点。LEK指的是一种关于自然环境的经验信息形式，它是通过与自然环境定期互动而积累起来的(Berkes et al. 2000, Murray et al. 2006)，通常通过文化的方式从一代传递到下一代，或通过社会化水平传递(Ruddle 1994)。最近的LEK研究主要关注知识如何为管理提供信息的问题，而很少强调逆向关系。例如，许多案例研究记录了渔民的LEK与管理的成功结合，包括缅因州的软壳蛤(Hanna 1998)和龙虾(Acheson 2003)渔业、南澳大利亚的对虾渔业(Hollamby et al. 2010)以及波多黎各的小规模和混合物种渔业(García-Quijano 2007)。类似的案例研究还描述了LEK如何帮助建立海洋保护区(Aswani和Lauer 2006)，支持基于生态系统的管理(Olsson和Folke 2001, Wondolleck和Yaffee 2017)，以及为适应生态系统变化的策略提供信息，这些变化是由气候变化和过度捕捞等驱动因素引发的(Berkes等人2000,Carothers等人2014)。beplay竞技总的来说，这些研究支持这样一种观点，即海洋资源使用者的知识可以提供针对特定地方的细节的精细信息，从而补充科学评估和监测项目。
在某些情况下，未能将渔民对生态过程的知识整合到管理决策中，意味着对渔业资源的关键洞察被错过，从而导致不必要的管理结果(Finlayson 1994, Johannes et al. 2000)。例如，Ames(2004)的工作使用了通过采访退休的底栖鱼渔民收集到的数据，以识别缅因湾中具有不同迁徙走廊和产卵地的独立鳕鱼亚种群。在广阔的地理范围内对鳕鱼种群的管理没有考虑到这种复杂的元种群结构，这使得鳕鱼很容易受到局部灭绝的影响。管理方法和生态系统动态之间的这种规模上的不匹配表明，需要对海洋资源的治理采取新的方法，包括多种信息来源。
然而，将LEK与基于科学的知识进行比较的文献并不具有结论性(Silvano和Valbo-Jørgensen 2008)，提出了LEK对管理的效用的问题，并支持了批评者的怀疑论(Moller et al. 2004, Murray et al. 2005)。例如，Moller等人(2004)描述了非随机种群抽样的问题，即收割机在物种丰度低的时候瞄准“热点”。将捕鱼工作集中在这些高密度区域可能意味着渔民不知道目标物种的总体分布，而这些分布是通过更广泛的随机科学评估获得的。对于这些批评，其他研究人员对LEK的效用和局限性进行了三点澄清。首先，LEK与基于科学的知识之间的观察尺度往往是不一致的，LEK通常是在较长的时间尺度和较小的空间尺度上获得的(Gagnon and Berteaux 2009, Wohling 2009)。其次，对资源的了解并不一定意味着文化重要性或保护伦理(Casagrande 2004)。LEK的研究在设计数据收集工具、解释和推论时应谨慎。最后，许多研究人员认为LEK是一种更全面、更相关的知识形式(García-Quijano 2007)，它更强调过程、反馈以及人与生态之间的关系，而不是基于科学的知识(Walsh et al. 2013)，后者往往是分类的，范围更窄。当去文本化以适应科学参考框架时，这种复杂性往往会丢失或扭曲，LEK的价值也会降低(Nadasdy 1999,2003)。这些对位和对位加剧了围绕LEK与管理相关的辩论，而忽略了管理系统在塑造知识生产中的作用。
尽管围绕LEK在管理中的效用的争论不太可能在短期内得到解决，但我们认为，更多地关注知识生产的过程，以及形成知识异质分布的因素，将有助于连接LEK和其他形式的科学，为管理实践提供信息。LEK的研究为双向学习和知识的共同生产提供了潜在的机会。渔民学习生物学家和种群评估科学家使用的技术语言，而科学家则学习精细尺度的生态相互作用和有关环境的信息，这些信息可能无法通过传统的科学采样方法获得。对LEK的系统分析有助于将知识置于情境中，促进对话，阐明科学家、渔民和管理者之间的共同价值观(Paolisso 2002)。这对于以生态系统为基础的渔业管理方法的支持者来说尤其有趣，这是一种范式转变，关注生态系统中的物理、生物、经济和社会相互作用(Pikitch等人，2004年)，并认识到LEK在补充和增强科学知识方面的潜力(Ommer等人，2012年，García-Quijano和Pizzini 2015年)。对影响渔民如何设想其海洋环境的因素的定性和定量理解将有助于对生态关系和过程的更具体的、基于地点的理解。
就渔业而言，一系列因素会影响渔民与海洋环境的相互作用，包括捕鱼经验的长度(Pauly 1995)、作业规模(Crona 2006)、渔具类型(Ames 2002)和捕鱼组合(García-Quijano 2006, Garavito-Bermúdez等2016,Stoll等2016)。这些因素都会影响资源用户与之交互的生态系统的“部分”，而这些“部分”又会影响用户获取的信息。渔民的决策也越来越受到管理系统的影响，这些管理系统是为解决特定渔场的特定问题而创建的，部分是通过创建捕鱼许可证来限制进入这些渔场，以防止过度开采鱼类(Stoll et al. 2016)。随着世界各地的自然资源得到越来越多的管理，这些管理系统限制了渔民与海洋环境的互动方式，了解这些制度如何影响LEK，对于确定LEK可以为管理做出贡献的知识种类的期望变得越来越重要。
在这篇论文中，我们描述了缅因州一个渔民对海洋生态系统的了解，该地区的渔民有向管理部门通报信息的悠久历史，并研究了LEK和捕鱼准入之间的关系。在这里，我们使用渔夫作为一个中性的术语，因为它是在缅因州捕鱼的男性和女性最常使用的词，包括我们采访的所有人。缅因州是测试关于渔业管理在LEK中作用的假设的合适环境，因为渔业船队历史上参与了广泛的渔业活动，个人的渔业投资组合有很大不同(Stoll等人，2017年)。渔民通过取得和保持特定鱼种的捕鱼许可证来进入渔业;然而，由于对渔业的限制，几乎所有渔场的准入都是有限的，这使得渔民很难(在某些情况下是不可能)参与渔业活动，如果他/她尚未持有许可证(Stoll et al. 2016)。
我们采用多层次网络方法探讨缅因湾东部渔民LEK的异质性。具体来说，我们分析了渔民在深入、开放的采访中描述的生态系统结构和动态的认知地图。认知图是一个系统的定性模型，它由变量(下称节点)和这些节点之间的因果关系(下称边)组成，可用于生成关于系统(即网络)的知识的图形表示(Hmelo-Silver和Pfeffer 2004， Özesmi和Özesmi 2004)。类似的方法已被用于探索利益相关者对海洋食物网认知的差异性(Stier等人，2017年)，描述渔民对鱼类种群健康的生态、社会和历史知识(Curtin和Hammit, 2012年)，建模关于渔业系统的个人和社区知识的组织(Gray等人，2012年)，并调查生态复杂性的驱动因素(Garavito-Bermúdez等人，2016年)和渔民中领导力的出现(Stoll, 2017年)。研究人员系统地使用认知地图来检查渔民对特定食物网(Gray et al. 2012, Stier et al. 2017)、离散边界内如单个湖泊或渔村(Olsson and Folke 2001, Crona 2006, Garavito-Bermúdez et al. 2016)和特定渔业(Curtin and Hammit 2012)的知识。在这里，我们不将我们的观察局限于单一的渔业、群落或食物网，而是研究渔民在一个相对广阔的空间中所持有的知识的广度和分布，以及关于多个商业重要物种的知识。通过这样做，我们能够在个人和群体层面解决关于LEK模式的问题，并特别注意管理的影响，这目前限制了渔民获得多样化投资组合的机会，从而限制了他们为管理贡献知识的能力。
方法
征集当地生态知识
我们对缅因州东部12个城镇的17名商业渔民进行了深入、半结构化的采访，他们参与或曾参与总共18个渔场。为了了解捕捞渠道和生态知识生产之间的关系，我们采访了在缅因州几乎所有重要商业渔业都有经验的渔民，包括龙虾(也),幼鳗(安圭拉岛rostrata)、鲱鱼(Clupea harengus)、软壳蛤(米娅arenaria)、底栖鱼、海胆(Strongylocentrotus droebachiensis)及扇贝(Placopecten magellanicus)渔业。
我们的研究集中在华盛顿和汉考克县的渔民，因为在这一地区，渔业是沿海经济的一个特别重要的组成部分(Colburn et al. 2010)。最初的受访者(n = 7)是由缅因州沿海渔业中心(Maine Center for Coastal Fisheries)介绍给我们的，该中心是一家总部设在该地区的非营利机构，与当地渔业社区保持着良好的关系。被推荐的渔民以前曾参加过研究或管理活动，接受采访很舒服。我们使用滚雪球抽样方法，通过要求每个参与者推荐其他受人尊敬或有成就的渔民来确定剩下的受访者(Berg 2004)。采访是在渔民自己选择的地点进行的，时间从45分钟到1.5小时不等。
与关注具有特定技能或经验或特定地理区域的渔民不同，采访旨在收集反映广泛特征的观点，包括年龄、地理位置、渔业许可证组合、可用性和参与项目的意愿。渔民的年龄在25至71岁之间，参加了一至九场渔场，包括过去和现在的参与。这些渔民有15到67年的经验，在整个地区生活和工作。访谈过程和对结果的解释也通过在渔业管理会议、商业捕鱼旅行和生活在本研究的一个渔业社区中的参与者观察得到。
采访以一系列开放式问题为指导，这些问题涉及商业捕鱼行为、栖息地动态、影响目标物种的生态和生物物理参数、食物网关系以及环境和社会经济变化。对于参加过多种渔业活动的个人，我们要求他们讨论他们认为最有知识或最有成就的渔业活动。海图是促进自由流动的对话的极好工具，这些对话与深入理解系统性质和关系的时空动态有关。这促使许多研究参与者回忆有关海洋环境的具体的详细信息，这些信息构成了更大图景的一部分。这包括关于渔业更广泛的社会和经济背景的信息，例如不断变化的技术、市场和管理机构。每次采访都使用定性分析软件NVivo进行记录、转录和归纳编码，该软件允许基于采访数据中的突发主题不断改进代码。
通过参与渔业活动，将渔护署与渔业管理联系起来
我们要求每位渔民确定其一生中参与过的所有渔业，然后根据Stoll等人(2017)描述的方法，将这些列表与缅因州海洋资源部的渔业许可证数据进行交叉参照，以确定每个人过去和现在的参与情况。一些渔民确定了他们是另一个有执照的渔民的船员的渔场，我们把他们的参与计算在内，尽管他们不是执照持有者。许可证和访谈数据的结合使我们能够将正式和非正式渔业参与纳入我们的分析。
认知地图的网络分析
多图考虑网络组件之间的多种类型的关系或边。在复杂系统中，这些不同的过程和关系有助于理解系统结构和动力学(Shafie 2015)。因此，多图方法可以对生态系统进行更全面的检查，生态系统由许多具有不同类型关系的生态和生物物理成分组成，例如，捕食、栖息地。我们同时考察了两个网络层次:(1)渔民与海洋资源的联系(通过他们过去和/或现在参与渔业)和(2)渔民对生态系统组成部分如何相互作用的了解。我们使用多层次和多图认知地图，使我们能够识别和整合渔民对生态系统的各种知识(Gray et al. 2012, Ommer et al. 2012)。认知地图为分析变量之间的关系提供了一个框架，而我们在这些地图上使用的社会网络分析使我们能够系统地研究人类与海洋资源的联系如何塑造生态知识。这种新方法的依据是认识到有必要超越对社会和生态组成部分的复杂系统的研究(Bodin 2017)。
利用统计软件R(3.2.3版)中的igraph包，根据编码的访谈数据构建了每个渔民个体的认知地图。图论为我们提供了分析认知地图结构的工具，并基于各种度量标准对个体和集体认知地图进行比较(Özesmi和Özesmi 2004)。我们用来表示生态知识结构的指标包括节点的数量(N)和边(C)，它们共同描述了网络的大小、网络密度(D)和基于接收机与发射机变量之比的复杂度指数。网络密度是连通性的一个指数:
 |
(1） |
或者,
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（2） |
如果一个节点可以对自己产生因果效应(Hage和Harary 1983，引用于Özesmi和Özesmi 2004)。网络节点的类型描述了节点之间如何相互作用。网络的复杂性是接收节点与发送节点的比值，其中发送节点是对系统有重大影响的强制函数，接收节点代表系统运行的最终结果(Stier et al. 2017)。大量的接收者表明认知地图考虑了系统的许多结果，而许多发送变量表明系统包含较少的因果关系阐述。
为了识别渔民的潜在分组，我们对每个渔民网络的指标进行了层次聚类分析(Stier等人，2017年)。我们还将每个识别边缘的所有个体认知图进行聚合，以可视化社区网络结构，并使用网络差分函数分析每个个体认知图对集体生态知识的贡献。为了将渔业参与与LEK联系起来，我们使用普通最小二乘回归检验来确定参与与四个用于描述每个认知地图的单个结构指标之间的关系:节点数量、边缘数量、网络密度和网络复杂性。
结果
受访者确定了生态系统的229个独特的生物和非生物组成部分(节点)和它们之间的635个独特关系(边)，折除重复边(图1)。影响物种丰度或分布的因素是最常见的边缘类型(n = 245)，其次是影响物种行为的因素(n = 249)和食物网结构(n = 224)。系统健康的驱动因素是最不常见的边(n = 48)，并且仅涉及讨论的渔业的约一半。有些关系是由多个边类型定义的，这取决于渔夫描述的性质。例如，鳕鱼吃龙虾(食物网)，并影响龙虾的行为(物种行为)。
每个受访者都在环境中识别了多个其他渔民没有明确表达过的新关系和组成部分(图2)。从复合网络中连续减去个体认知地图显示，采访次数和边缘数量之间存在相关性(R²= 0.99)。相比之下，在17次访谈后，新发现的节点出现了一些平衡。这些结果表明，我们没有达到边缘的访问饱和，但可能已经接近节点的饱和。
基于四个结构网络指标(节点数、边数、复杂度和密度;图3)。普通最小二乘回归检验发现，渔民过去和现在参与的渔场总数与他们的个体网络规模(节点和边的数量)之间存在显著的正相关(P < 0.01，调整后的R²= 0.381,df = 15)，包括所有四种边缘类型(图4)。第1组(红色)的渔民参与了1至4个渔场，网络最小，而第2组(蓝色)的渔民参与了3至9个渔场，网络最大。普通最小二乘回归检验也发现个体参与渔业的数量与网络复杂性之间存在显著的正相关(P < 0.05，调整后的R²= 0.198,df = 15)，因此对于更多样化的渔民的认知地图具有更详细的因果生态关系。捕鱼经验长度与任何网络结构指标之间不存在显著关系:第一组渔民的经验为20至50年，第二组为18至65年，第三组为15至67年。
讨论
渔民注意到许多生态参数，这些参数决定了在哪里和什么时候找到他们的目标物种，包括海底类型、水温、摄食相互作用、季节性和物种移动或迁移模式。它们的LEK包含不同尺度的信息，从广泛的气候动态和鱼类洄游模式到个体物种的进食行为，以及在特定海湾或特定泥滩上观察到的变化。这类知识本身也很难分类，因为对一个动态或生态系统相互作用的观察与其他相互作用融合在一起。因此，描述物理过程与生态过程密切相关，而生态过程又与生物和社会经济过程密切相关。我们可以从以下龙虾迁移模式的描述中看到渔民LEK的多维属性(图5):
当深海水母在五六月间开始追逐浮游生物时，水柱就会变暖。当这种情况开始发生时，龙虾开始向北迁移。另一个水温指标是，当候鸟的后代聚集在一起，开始在这个岛周围游泳时，龙虾通常都在海湾的头部。
尽管这种丰富而错综复杂的知识似乎在渔民中很常见，但渔民对海洋生态系统的知识的细节却不尽相同。相反，我们发现知识在个体之间是不同的(甚至在那些实际上是邻居的人之间)。知识和个人经验之间的联系似乎在某种程度上与渔民经常与之互动的环境组成部分有关。渔民与生态系统的哪些部分相互作用取决于许多因素。其中一些因素取决于个人的具体情况，包括年龄和健康状况。经济因素，如诱饵的价格或龙虾在市场上的售价，也会影响捕捞行为，生态系统条件，如一些海洋资源生物量的下降也会影响捕捞行为。此外，参与多种渔业活动的渔民与环境的相互作用比专门从事渔业活动的渔民更广泛，这使他们能够对生态系统，包括人的方面有一个相对全面的认识。之所以会发生这种大量的相互作用，是因为每一次捕鱼都涉及特定的渔具，发生在特定的季节，或者发生在不同的地区。例如，与在潮间带挖掘海洋蠕虫或在近海使用刺网捕捞底栖鱼相比，潜水捕捞海胆使渔民接触到不同的生态系统组成部分和物种相互作用。生计多样化对知识的分配有重大影响。
在缅因州，不断变化的政策环境越来越限制渔民进入渔业，这似乎影响了渔民对当地生态环境的了解。尤其值得一提的是，该州立法机构建立了一套许可证制度，稳步限制了渔民可以捕捞的物种。尽管多样化的减少从来都不是该制度的意图，但在过去25年里，渔民进入国家渔业的机会减少了一半以上，今天三分之二的渔民只持有一个许可证(Stoll等人，2016,2017)。联邦渔业形势的变化，尤其是在底栖鱼行业，也对缅因州渔民的捕捞机会减少起到了一定作用。新英格兰渔业管理委员会(New England fisheries Management Council)在为解决不可持续的捕捞活动和底鱼数量的历史低点做出了一系列努力后，于2010年通过了一项渔获量分享计划，根据最近的渔获量历史分配配额。当这种情况发生时，底栖鱼行业经历了整合，活跃船只的数量从20世纪90年代的1000多艘下降到2015年的220艘(Brewer等人，2017年)。这些担忧并非缅因州独有。在其他情况下，渔业管理系统的获取和参与越来越有限(Carothers 2011年，Pinkerton和Davis 2015年)，这影响了渔民与海洋环境各组成部分相互作用的方式，进而影响LEK的生产。
这些基于探索性研究的发现，值得进一步研究替代方法和更大的样本量。特别是，我们依赖于基于半结构化访谈指南的自由流动的对话，而不是结构化问卷，这将促进个人和群体之间的比较。此外，在17次访谈后，我们没有达到数据饱和。在定性分析中，元主题预计在约10次访谈后出现(Guest et al. 2006)。然而，由于我们的样本量相对较小，所讨论的信息范围较大，每次连续的采访都会添加新的观察结果。考虑到渔业组合的范围、地理位置和研究参与者的经验水平，这并不令人惊讶。还有一种可能是，生态系统的精细尺度性质，以及它在空间和时间上的动态，使得这个知识领域特别多变。研究知识分布的替代方法，如使用结构化问卷的文化共识分析(Miller等人，2004,García-Quijano 2006, Carothers等人，2014)，将提供更多解释可变性驱动因素的力量。尽管如此，我们的研究结果提供了初步证据，表明缅因州的渔业管理系统可能会影响LEK的生产。虽然还需要进行更系统的调查来梳理潜在的混杂变量，但这些研究结果已经延伸到其他地方，那里的管理结构正在改变渔民与海洋环境相互作用的方式。
结论
尽管关于LEK与管理的相关性的争论一直在进行，但很少有人注意到管理系统在形成LEK本身方面所起的作用。我们假设，对这种反向关系的更多关注可能有助于解释渔民之间LEK的重要差异，而这反过来又最终影响了个体反馈给管理的信息类型。基于对缅因州渔民的一系列深入、开放式的采访，我们看到渔民的生态知识与他们的目标渔业之间存在显著的关系。具体来说，那些拥有更多样化的渔业组合的人似乎比那些相对专业的人对生态系统有更全面的理解。虽然还需要进一步的研究来理解观察到的相关性，但我们的研究结果表明，LEK和管理系统之间存在反馈，因此管理系统影响LEK的生产，这反过来又影响LEK在管理中的效用。换句话说，限制获取LEK的管理做法可能改变LEK的性质，从而改变它在理解海洋生态过程中的潜在作用。如果这种关系成立，那么理解管理系统的结构以及它们如何影响渔民与海洋环境相互作用的方式，对于理解LEK对管理的潜在贡献至关重要。
致谢
如果没有参与采访的渔民，没有他们在繁忙的捕鱼季节抽出时间与我们分享他们的知识，这个项目就不可能实现。东缅因保护倡议、缅因沿海渔业中心、缅因大学和缅因海洋基金提供了慷慨的资助。我们还要感谢Carla Guenther、Robin Alden、Mike Thalhauser、Patrick Shepard和Ted Ames，感谢他们在整个过程中支持与渔业成员建立联系并提供宝贵反馈，感谢Marina Cucuzza协助采访。最后，我们感谢两位匿名审稿人，他们深思熟虑的评论改进了手稿。
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