• 摘要
• 简介
• 机构如何做出管理决策
• 传统决策的成功与失败
• 适应性管理在机构设置中的典型作用
• 机构内部适应性管理的新角色
• 结论
• 对本文的回应
• 文献引用

在做出资源管理决策时，各机构使用各种方法，包括不同层次的政治关注、历史优先级、数据分析和评估。传统的决策方法往往不能在大系统中实现复杂问题的目标，如大沼泽地或科罗拉多河。我认为，适应性管理是各机构解决这类复杂问题的最佳方法，尽管迄今为止它的成效有限。传统的决策方法在解决小规模、重复系统中相对直接的问题方面已经相当成功，例如管理小溪中的鳟鱼或森林中的纸浆生产。然而，随着越来越多的用户对这些系统提出越来越高的要求，这种成功可能会受到威胁。适应性管理在解决小规模系统的问题方面几乎没有得到机构的重视，但我认为，它可能是一个有用的方法，可以对常见问题建立一个整体的看法，并制定可以在更简单、更传统的管理方法中使用的准则。虽然适应性管理的启动可能比传统方法花费更多，但如果它能导致更有效的管理，从长远来看可能会更便宜。适应性管理的总体目标不是保持资源的最优状态，而是培养最优的管理能力。实现这一目标的方法是保持生态弹性，使系统能够对不可避免的压力作出反应，并使机构和利益相关者具有灵活性，使管理人员能够在情况变化时作出反应。结果是，我们不是为单一的最佳状态管理，而是在可接受的结果范围内管理，同时避免灾难和不可逆转的负面影响。

关键词:适应性管理，决策制定，生态弹性，生态系统管理，灵活性，复制系统，资源管理机构，利益相关者。

1999年9月7日出版。

自适应管理作为资源管理技术的使用始于20世纪70年代(Holling 1978)。适应性管理的各种定义在文献中都有(例如，Walters 1986, Parma等人1998,Shea等人1998,Callicott等人1999)，但基本概念都很简单，很吸引人。适应性管理试图整合所有相关方的观点和知识。它接受这样一个事实:即使我们没有我们想要的所有信息，或者我们不确定管理的所有效果可能是什么，管理也必须进行。它不仅把管理看作是实现目标的一种方法，而且把它看作是探索了解更多关于所管理的资源或系统的过程。因此，学习是适应性管理的固有目标。随着我们了解的更多，我们可以调整我们的政策，以提高管理的成功程度，并对未来的情况作出更大的反应。

自适应管理听起来像是一种理想的管理方法。一些人建议适应性管理应该广泛应用于资源管理中(Lancia et al. 1996, Parma et al. 1998)，在某些情况下，它甚至被法律授权为最合适的管理方法(Halbert 1993，格伦峡谷适应性管理项目)．然而，资源管理人员在他们的工作中做出各种各样的管理决策，从制定长期的主要政策到短期的重复性决策，如现在要储存多少鱼或要砍伐多少树。考虑到管理者必须做出的许多类型的决策，什么时候适应性管理是最理想的方法?

我在这篇论文中的目标是建议适应性管理可以成为资源管理机构有用的决策方法的方法。我首先讨论机构决策的方式和传统方法的成功，然后讨论适应性管理如何在两种情况下对机构有用:解决大型系统中的复杂问题，以及小型复制系统的生态系统管理。提出的想法是多年来与机构经理和适应性管理实践者进行多次讨论的结果。我的观点就像一个机构生物学家，寻找更有效的方法来解决反复出现的管理问题。

为了确定适应性管理如何适合机构运作，我们需要考虑机构做出管理决策的方式。我定义了五种决策方法，每一种方法都建立在前一种方法的基础上并加以补充。前四种是传统方法，第五种是适应性管理。

第一种决策方法是政治/社会方法，其中主要关注的是公众和政治对决策的反应。所有机构的决策都在某种程度上涉及政治和社会考虑。政治/社会方法有时要求采取具体的行动方针，以安抚强大的利益集团或为未来保留各种选择。然而，决定什么都不做或推迟行动，直到有更多的数据，往往是一个政治/社会的决定。

第二种是传统智慧方法，即管理者使用历史方法或经验法则，这些方法在过去曾被应用于类似情况。在这种方法中，管理人员通常依赖于对情况和所涉及的资源的历史知识，并假定对管理的响应将与以前经历的类似。一个机构的许多反复出现的决定，比如要储存多少鱼，要切多少板脚，或者允许污染物达到什么水平，可能都是用这种方法做出的。

第三种是最佳当前数据方法，它使用通过新的或现有采样程序收集的当前数据。管理人员使用最新的技术分析这些数据，评估他们的管理选项，然后选择一个最好的选项来实现。这种方法很有吸引力，因为它使用了最好的可用知识和技术。这种方法的例子包括许多生境改善项目和各种形式的最佳持续产量管理。

四是监测和修改方法。使用这种方法，通常使用传统智慧或最佳当前数据方法来制定策略决策，然后将策略与监视计划一起实现。监测数据用于评估和定期修改政策，以达到特定的目标，例如允许的总收获量、生境单位的产量或某些污染物的浓度。定期修改的目的是“磨练”管理策略，使系统处于最佳状态。涉及年度资源评估和政策更新的大多数管理工作都是采用这种方法进行的，包括许多海洋鱼类的管理。

五是适应性管理方法。通常，自适应管理首先将相关方(涉众)聚集在研讨会上讨论管理问题和可用数据，然后开发计算机模型，表达参与者对系统如何运行的集体理解。该模型用于评估数据差距和不确定性的重要性，并预测替代管理行动的效果。涉众制定管理计划，这将有助于实现管理目标，还将生成新的信息，以减少关键数据差距和不确定性。然后，管理计划与监视计划一起实现。随着监测的进行，随着我们对系统如何工作的理解的提高，我们会分析新的数据并修改管理计划。

这五种决策方法构成了一个日益复杂的过程。每一种连续的方法都增加了将更多的机构资源集中在问题上的特点;因此，执行和评估的成本随着排名的上升而增加。例如，实施传统智慧方法既快捷又便宜，评估通常是通过个人观察和实地人员或资源使用者的反馈进行非正式的。相比之下，适应性管理需要大量的时间和金钱为利益相关者组织研讨会，开发模型和政策评估，并监测管理的效果。然而，如果更复杂的决策方法导致更有效的管理，从长远来看，它们可能更便宜。

大多数自然资源管理人员的职责涉及大量资源，需要作出许多决定，而这些决定往往是在有限的预算和短时间内作出的。决策的效率总是令人满意的，这导致了奥卡姆剃刀方法:永远不要使用比必要的更复杂的决策过程。因此，我认为管理人员应该使用似乎适合问题的最简单的方法，只有在更简单的方法失败时才会转向更复杂的方法。

传统的决策方法产生了广泛的结果，从巨大的成功到明显的失败。最明显的例子似乎可以分为两大类。传统管理的失败最明显地发生在大型复杂系统的问题上，例如北大西洋渔业、大沼泽地、太平洋鲑鱼的管理、太平洋西北地区的森林管理、非点源污染物的控制或科罗拉多河等大河的管理。对于大多数这些问题，传统的管理方法被应用了很多年，但问题仍然存在或变得更糟(Hutchings et al. 1997, Yaffee 1997)。这些类型的问题在生态上是复杂的，因为许多不同的组件直接或间接地相互作用，在社会上是复杂的，因为多个用户组经常有涉及系统多个组件的冲突目标。在大型、复杂的系统中，不确定性通常很高，因为数据通常是有限的，系统通常是唯一的;因此，从类似的系统中不存在知识池。

管理层通常用基于平衡的方法来解决这些问题(Caddy 1996)，并试图保持这些系统处于某种最优状态，变化尽可能小。在某些情况下，这降低了系统对压力作出反应的能力(例如，森林灭火)，并降低了机构对系统变化作出反应的灵活性(冈德森1999年)。此外，在均衡方法下，管理人员无法了解系统在脱离最优状态时是如何运行的;当系统为应对某种压力而改变时，管理者会感到惊讶，不知道该如何应对。多个机构往往对问题的不同方面有管辖权，导致复杂的机构间协调和潜在的地盘之争。在解决大而复杂的问题上偶尔也会取得成功，例如五大湖的鲑鱼渔业，但这些成功可能是偶然的，而不是精心规划的管理努力的结果，而且可能不可持续(Francis and Regier 1995, Callicott et al. 1999)。

传统决策的成功应用最明显的是涉及相对简单的重复系统的问题，如小溪中的鳟鱼管理、纸浆生产的森林管理、点源污染物控制、农场池塘的渔业管理以及植被和水禽生产的土壤管理。对于这些问题，目标通常是直接的(例如，生产更多的鱼或纸浆，减少污染水平)，并指向单一物种或目标。这些系统的动态通常由几个主要组件之间的紧密关系控制。此外，通常由一个机构负责，而该机构的研究部门往往参与制定和评价管理办法。管理人员通常在特定站点的基础上一次处理一个问题。然而，由于他们要管理多个存在类似问题的站点，因此在一个站点获得的知识被集成到传统智慧或最佳当前数据方法中，以便在其他站点使用。只要这些系统的管理目标和基本结构和功能保持不变，这个过程就能很好地发挥作用。本质上，这些问题都有明确的目标和界限，管理的改进来自于对科学和技术问题的整理(Brunner和Clark 1997)。

考虑到传统管理的这些失败和成功，适应性管理什么时候是一个合适的策略?到目前为止，适应性管理的大多数应用都是针对大型复杂系统的问题，如大沼泽地、哥伦比亚河的鲑鱼和新不伦瑞克的森林(见Gunderson等人1995年的评论)、北美水禽的收获(Johnson和Williams 1999年)和科罗拉多河(Wieringa和Morton 1996年，格伦峡谷适应性管理项目)．其中一些系统在以前被提到是传统管理的失败。在这些情况下，当更简单的方法失败时，机构似乎确实转向了更复杂的适应性管理方法。

我认为自适应管理可能是解决大型系统中复杂问题的最佳方法。其他作者已经讨论了如何将适应性管理应用于各种复杂的问题(例如，Holling 1978, Walters 1986, Walters和Holling 1990)，我在这里不重复他们的论点的细节。简而言之，自适应管理与传统方法的不同之处在于，它通过将管理作为获取关键知识的工具，直接解决不确定性问题。适应性管理试图理解不同管理计划下利益相关者利益之间的潜在权衡，并试图在可能的情况下产生创新的方法和“双赢”的情况。

适应性管理的总体目标不是保持资源的最优状态，而是发展最优的管理能力。这是通过保持生态弹性(Holling 1973年提出的具体意义，Holling和Meffe 1996年进一步描述)来实现的，它使系统能够对不可避免的压力做出反应，并通过在机构和利益相关者中产生灵活性，使管理者能够在条件变化时做出反应(Gunderson 1999)。结果是，我们不是为单一的最佳状态管理，而是在可接受的结果范围内管理，同时避免灾难和不可逆转的负面影响。尽管这种方法通常比传统方法的实现成本更高，但大型且通常是独特的系统通常被认为有足够的价值，因此值得在决策过程中花费更多的时间和金钱。

即使适应性管理可能是复杂的、大规模的问题的最佳选择，成功也不能保证(Halbert 1993, McLain and Lee 1996, Walters 1997)。适应性管理的许多应用在评估阶段就停止了，并未能在管理中实现有意义的变化(Walters 1997)。缺乏实施有各种各样的原因，但大多数原因要么涉及强大的利益相关者(包括机构)的不妥协，要么涉及利益相关者不愿意接受在实验管理下可能发生的短期损失的风险(Halbert 1993, Walters 1997, Gunderson 1999)。

我认为适应性管理在一个机构解决大规模、复杂问题时应该占有一席之地。然而，鉴于各机构所面临的时间和资金的严格限制，我认为，大多数管理决策是并将继续使用传统方法，如传统智慧或最佳当前数据方法，并适当考虑政治和社会关切。适应性管理是否有助于改进机构应用这些传统方法的方式?我相信，通过将自适应管理应用于小型的、复制的系统，可以解决许多管理人员共有的共同问题。这意味着机构内部适应性管理的新角色。

人口的增加、对环境的日益关切以及公众更直接参与管理的愿望，都对资源管理人员提出了更大的要求，并增加了管理的复杂性。为了解决这一日益复杂的问题，许多机构现在采取了更加基于生态系统的方法(Cortner和Moote 1994, Haeuber和Franklin 1996和相关论文，Lancia等人1996,Slocombe 1998)。在生态系统环境中，根据管理小规模、重复系统的经验为狭隘的目标制定的指导方针可能并不合适。这些小规模的系统成为应用自适应管理来开发新的指导方针的理想候选者，这些指导方针可用于传统智慧和最佳当前数据决策方法。

将自适应管理应用于复制系统的概念并不新鲜。Walters(1986)有一章题为“复制系统的自适应策略”。然而，适应性管理适用于解决集体、小规模问题的想法在大多数机构中几乎没有得到重视，尽管这种方法有许多潜在的应用，包括低水头水坝的水力生产管理、湿地恢复、鱼类饲养作为一种管理工具、利用河岸缓冲带、泛鱼的过度捕捞、森林火灾生态、木材收获后的树木再生成功，农业或森林景观的生境破碎化，以及新耕作方法减少农田营养物质、沉积物和农药损失的潜力。在本文的其余部分中，我将从代理的角度重点介绍实现这种方法的一些概念和注意事项。

针对小型、可复制的生态系统的适应性管理方法不会关注特定地点的个别问题，而是关注需要在不同情况和地点做出类似决策的一类一般性问题。因此，这种方法从解决一组类似系统中出现的一般问题的整体观点出发，而不是从个别解决的具体地点问题的简化观点出发。从这个整体的观点来看，管理人员可以制定出可以广泛应用于这类问题的一般原则和指导方针，但要根据具体地点的特点进行修改。

复制生态系统的适应性管理可能需要与利益相关方更多地参与，以制定管理目标并为管理实验获得支持。管理目标可能会扩大到处理诸如物种和生境的多样性、营养物质或污染物在系统之间的转移、维持经济效益以及平衡消费和非消费用途等问题。对于复制系统，系统之间的目标可能不同，以满足特定用户组的需要，或在提供更广泛信息的系统之间产生对比。适应性管理中使用的研讨会方法应该有助于这一过程，但将需要管理者更多的“预先”计划和协调(Shindler和Aldred Cheek 1999)。此外，随着管理过程的继续，需要培养利益相关者和资源专业人员之间的关系(Weeks and Packard 1997, Smith et al. 1998)。

复制生态系统的数据分析和合成可能比单一系统更为复杂。在自适应管理中，计算机建模是集成来自多个站点和组件的数据的主要方法。建模被用作研究这些数据的学习工具(Johnson 1995)，以确定哪些系统过程最适合管理，以及哪些关键不确定性限制了我们预测这些过程如何运行的能力。计算机可视化工具，如图形软件、动画技术和地理信息系统，可以帮助参与者理解复杂的关系和模型输出。实施这些技术将需要一个机构生物学家，或一个受过建模和通信培训的技术专家，或一个外部顾问。

计算机建模的结果被用来开发有效的管理实验设计。就像建模是探测数据的主要工具一样，管理实验是探测系统和解决通过建模确定的关键不确定性的主要工具。与针对特定地点问题的传统管理相比，使用复制系统应该为开发高效和决定性的实验设计提供更大的灵活性(Walters 1986, McAllister和Peterman 1992, Sit和Taylor 1998)。理想情况下，结合系统间的自然变异和管理人员对位点特异性差异的了解，可以用于开发实验和对照位点、对比处理和多因子设计(例如，见Linnell Nemec 1998, Nyberg 1998)。为了帮助避免未来的意外，管理实验应该刻意探索系统之间的行为范围和我们可以管理的范围。这包括检查系统抵抗压力的能力，多重稳定状态的可能性，以及保持稳定状态的任何潜在负面后果，如生态恢复力降低或更不稳定。这可能需要研究极端条件下的系统，这些条件可能是自然发生的(如过度收割、过量污染)，也可能是实验诱导的(如火灾、极端水位)。

大多数实验都会涉及一些对利益相关者或资源产生负面影响的风险。尽管系统可能在实验意义上是重复的，但是一些涉众可能会感到对特定系统的所有权(例如，鳟鱼钓鱼俱乐部和他们当地的小溪)，并且可能不愿意为了更大的利益而拿“他们的”系统冒险。为了获得用户的支持，管理人员必须对任何实验的潜在损失和好处开诚布公，但最终，可能需要对潜在损失进行某种形式的补偿。

对于复制系统，一个明显的问题是要进行多大的实验(Walters和Holling 1990)?答案将取决于所涉及系统的特征、利益相关方试验的意愿以及机构可获得的时间和金钱的数量。重复的实验设计应该比单一系统的实验更快地产生结果，但即使有一个有效的设计，也可能需要数年时间来收集关键信息。从一个机构获得长期承诺可能非常困难，即使获得了长期承诺，机构的优先事项和管理也可能发生变化。因此，管理者应该计划每隔几年就为长期的实验辩护。如果管理人员能够提出短期的产品，关注到目前的进展，信息对其他管理问题的有用性，或者新信息如何使实验更有效，这将是有帮助的。

有效的监视计划是任何自适应管理应用程序的关键部分(Walters 1986, Ringold et al. 1996)。建模可以帮助提出哪些指标可能是需要监测的关键指标以及数据收集的适当时间和空间尺度。对复制系统的监视可能比单一系统需要更多的时间和精力，但复制系统可能允许更有效的监视设计，例如对不同的复制集使用交替的时间段，或在一些站点进行详细的监视，而在另一些站点进行更一般性的监视。在各机构之间分担监测费用应能减轻任何一个集团的负担。此外，各机构应不断寻找更有效的收集数据的方法(Walters 1997年)，例如让资源使用者收集数据，使用诸如水声或卫星成像等远程采样技术，以及使用诸如带有电子数据通信的自动化现场采样器等不需要多少人力干预的方法。

同传统办法一样，只有在管理目标和系统功能保持相对不变的情况下，在适应性管理下制定的准则才适用。因此，需要某种类型的扩展监测，以帮助管理人员意识到什么时候情况发生了变化，当前的指导方针不再合适。这种监视可以帮助评估对管理的长期响应，可能包括在少数系统上维护一个实验性的管理制度，或者在一些系统上以较低的努力水平继续监视，可能是轮换的时间表。花费的努力将取决于监测工作的效率，将稀缺资源用于其他问题的压力，以及该机构对未来未知情况感到惊讶的意愿。

因为适应性管理比传统管理更具整体性和多学科性，它将需要一个机构内部更多的跨学科合作，在许多情况下，还需要机构和利益相关方之间的跨司法管辖区合作。这可能是机构面临的最困难的挑战。合作需要放弃一些控制权给其他机构或利益相关者;因此，“地盘之争”的可能性始终存在。如果参与者能够同意需要一种实验方法来提高他们对系统的集体理解，那么在进行管理实验方面的合作应该是正当的，即使参与者的目标不同。为机构和资源使用者寻找双赢局面可能是至关重要的。

各机构、利益相关者和公众之间的公开沟通和自由交换数据应有助于保持各方之间的合作、信任和支持(Hutchings等人，1997年，Pinkerton 1999年)。在重复的地点进行跨学科研究可以产生大量的数据。因此，中央数据存储库可能是有用的，可能位于公正的外部方，如学术机构。虽然解决某些问题总是需要面对面的会议和研讨会，但通过电子邮件、电子公告栏和网站可以更有效地完成许多日常沟通和信息交换。

开放的沟通很可能是对涉众对适应性管理的承诺的最终测试。在管理者和资源使用者之间建立信任关系的长期目标将会被隐藏的议程、权力游戏和保密所阻碍。适应性管理只会得到资源使用者和机构的支持，因为它们认为适应性管理是一种工具，对所有相关人员都有潜在的长期利益，而不仅仅是促进机构或特定用户群体自身利益的一种方法。

我曾建议，适应性管理作为资源管理机构的一种业务方法有许多用处。在大型、独特系统中解决复杂问题，在小型、复制系统中解决常见问题的例子代表了广泛的管理问题的端点，其中许多可能受益于自适应管理。适应性方法通常比传统方法花费更多，但从长远来看可能会产生更有效的管理。提高效率可以通过更有效的短期管理来实现，或者更重要的是，通过避免代价高昂的灾难、反复的管理失败和通过诉讼进行管理来实现。

将适应性管理纳入机构运作将需要在管理理念上作出一些改变。最重要的是，管理者和资源使用者都需要承认管理中的不确定性，并试图确定减少这种不确定性的成本和收益。如果不确定性对于一个特定的管理问题不是至关重要的，或者如果它可以通过小规模的研究来解决，那么传统的管理方法可能是合适的。然而，如果不确定性是关键的，并且只能通过操纵系统来解决，那么我认为自适应管理是目前可用的最有用的方法。总是会有来自某些团体(包括机构)的社会和经济压力，以维持短期利益或控制资源。这些压力可能会使管理实验不可行，至少暂时如此。然而，为了使适应性管理成为一种有效的工具，机构和资源使用者必须开始把它看作是解决某些问题的最适当的方法，而不仅仅是在其他方法失败时的最后手段。

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