合成

弹性思维与保护决策分析方法:陌生的同床异梦还是不可或缺的伙伴?

• 摘要
• 介绍
• 基于弹性和决策分析的视角
  • 对传统自然资源管理的基于弹性的批判
  • 基于管理的弹性思维批判
• 弹性思维对分析保护决策的启示
  • 问题框架和规模问题
  • 评估结果和设定目标
  • 预测和监测结果
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自然资源保护主义者面临越来越大的压力，需要证明他们的活动具有成本效益，并实现预期的生态和社会效益(Possingham 2001年，Keene和Pullin 2011年)。然而，证明这种有效性是相当具有挑战性的。评估生物多样性的收益和成本可能极其困难，大多数保护做法的成功与否极不确定，而且生物多样性威胁的增长速度超过了应对这些威胁所需资源的增长速度。决策科学的应用越来越被视为应对这些现实的一种手段，其重点在于明确认识风险和评估后果(Gregory等人，2012年)。被Keeney(1982)描述为“一种常识的形式化决策问题，这些问题过于复杂，常识无法非正式使用”，决策分析为系统思考决策提供了一个逻辑框架(Clemen 1996)。

决策分析长期以来一直被用于商业和政府决策(Keefer等人，2004年)，但它在自然资源管理(NRM)问题上的应用主要发生在近20年(Huang等人，2011年)。方法各不相同，但都涉及:(1)恰当地制定决策问题;(二)指明可行的替代措施并预测其后果;(3)评估决策备选方案(可能不确定的)结果的选择标准(Tonn et al. 2000)。现代方法，如多准则决策分析，强调NRM固有的基本价值和多目标权衡(Keeney 1992, Arvai et al. 2001)。对价值的强调反映了这样一个现实，即科学预测(无论多么确定)不一定会导致共识，决策者需要了解预测结果的冲突程度以及如何评估这些结果(Lee 1993)。考虑结果和价值的决策分析方法现在广泛应用于保护领域，其决策问题的正式结构允许利益相关者之间的价值冲突(Kiker等人，2005年，门多萨和马丁斯，2006年，Hajkowicz和柯林斯，2007年，黄等人，2011年)。

随着决策科学的广泛应用，适应性资源管理也越来越受欢迎(Walters 1986, Williams 2011a)。适应性管理的核心原则是管理学习和学会管理，这是不言而喻的，几乎所有的资源专业人士今天都将适应性管理视为明智的资源管理的信条。然而，报道的成功案例很少，现场案例往往不能满足适应性管理的一个或多个基本要求(Moir和Block 2001, Schreiber等人2004,Susskind等人2010)。实施、学习和适应的障碍都有很好的记录，人们对适应性管理对资源保护中“恶劣问题”的适用性提出了担忧(Gunderson等人，2008年)。总的来说，Kai Lee关于“到目前为止，适应性管理作为一种理念比作为一种实际手段更有影响力，以洞察人类所利用和居住的生态系统的行为”(Lee 1999)的观察在今天和十多年前同样适用。

尽管有这些困难，我们相信适应性管理和更广泛的决策科学正在帮助改变保护文化，因此其影响远比在特定应用中可能或可能没有实现的资源条件的改善更广泛。这些概念的流行使得承认不确定性及其对资源管理的影响成为可以接受的(甚至是时髦的)。通过管理学习的机会正在被探索，如果还没有被常规利用，对不确定性的更大关注正在产生一场应用决策科学为保护规划提供信息的革命(Burgman 2005, Conroy and Carroll 2009, Moilanen et al. 2009)。

在我们职业生涯的大部分时间里，我们都直接参与了NRM，我们都太熟悉通常做出保护决策的方式了。，using intuition as a substitute for systematic analysis that involves problem formulation, objective setting, identification of alternative actions, explicit predictions, and the recognition of key sources of uncertainty. Although decision analysis is not a panacea for all the difficult conservation problems we face, we believe that a decision-analytic framework can be useful for systematically exploring values and potential outcomes for a great many problems. Such a framework can help to focus the compilation and application of existing information, lend transparency and repeatability to the process, and provide a means to identify key uncertainties and how they might be reduced through learning-oriented management. Whatever the particular details of a decision problem, the complementary processes of predicting and valuing outcomes seem fundamental to the practice of conservation.

值得注意的是，并非所有关注自然资源保护的人都认同决策分析的效用(Carpenter 2002, Walker等人2002,Polasky等人2011a)。保护问题越来越具有跨尺度的性质(在空间和时间上)，这可能极大地复杂化分析，全球变化具有重要的局部影响，反之亦然(Holling 2001)。单一决策者优化有限效用集的概念通常被认为是武断和不恰当的(Berkes 2010)，许多人认为自上而下的控制，以牺牲自然可异性为代价关注效率，不太可能提供可持续的生态系统产品和服务(Holling和Meffe 1996)。自然系统中不现实的平衡假设，指定可能的系统状态和相关概率的挑战性问题，以及阈值和可选稳定状态的可能性，导致了经典决策分析方法的效用的严重问题(Holling 1973年，Ludwig等人1997年，Gunderson 1999年，Carpenter 2002年，Gunderson等人2002年，Walker等人2002年，Peterson等人2003a, Polasky等人2011a)。

对这些复杂性的日益认识有助于刺激NRM中“弹性思维”(Walker和Salt 2006)的兴起(Chapin et al. 2009)。弹性的特征是在不将系统转移到另一种稳定状态(或“吸引域”)的情况下可以吸收的扰动(Holling 1973)，或系统在保持本质上相同的功能、结构、特性和反馈的情况下可以吸收的扰动的大小(Walker et al. 2004)。相互关联的生态和社会系统被视为复杂的适应系统，其中的紧急行为源于一组不同的系统组成部分(如物种、利益相关者)、组成部分之间的非线性相互作用(如竞争、政治)和自主选择过程(如自然选择、法院)的存在(Levin 1999)。复杂的适应系统具有进化的本质，其特征是不断循环的增长、积累、重组和更新(Gunderson et al. 1995)。术语“panarchy”被用来描述这种跨越空间和时间的适应周期的嵌套安排，这样在一个尺度上的动态变化可以级联到其他尺度上的系统动态(Holling 2001)。在生态保护的弹性理论中，最相关的一个概念是，社会生态系统可能存在于不同的稳定机制中——从人类的角度来看，其中一些可能是非常不可取的(例如，用沙漠取代半干旱的草原)。

在保护方面，有一些倾向将决策科学和弹性理论视为对立的方法，或至少是对立的视角(Walker等人，2002年，Fischer等人，2009年，McFadden等人，2011年，Polasky等人，2011年)。一些作者认为，根据弹性理论，基于优化的规划，其重点是最大化效率是NRM“问题的很大一部分，而不是解决方案”(Walker and Salt 2006) (Holling and Meffe 1996, Linkov et al. 2006)。我们认为，这种批评的难点在于，它没有考虑到受人为干预影响的系统以及管理它们的必要性。显然，在管理的自然系统中，必须有一个指导决策的原则，它至少允许在决策备选方案之间进行比较。如果在保护方面的决策不仅仅是基于直觉或机会，那么决策过程必须包括一些衡量保护备选方案相对价值的标准，以及在它们之间进行选择的机制。即使决策的主要关注点是保持系统的弹性，情况也是如此。

我们在这里的目标是探索弹性思维和决策分析方法之间的一些紧张点，并建议弹性思维对决策分析方法的保护的一些含义。我们关注生物多样性的保护，认识到它被广泛视为社会生态系统恢复力的重要贡献者(Peterson et al. 1998, Tilman 1999, Naeem 2002, Elmqvist et al. 2003, Hooper et al. 2005, Hector and Wilby 2009)。我们首先考察了两种观点的追随者提出的一些批评，这些批评倾向于将两个阵营彼此孤立起来。然后，我们描述了保护问题的仔细框架，特别是在管理目标和预测模型方面，如何有助于减少弹性思维和决策分析之间据称的紧张关系。

基于弹性和决策分析的视角

在这里，我们更详细地关注基于弹性的NRM方法和基于决策分析的NRM方法之间的冲突。通过“决策分析”或“决策科学”，我们指的是一种构建决策问题的方法，使其能够接受形式分析，并确定最可能满足决策者目标的备选选择。因此，决策分析必须整合决策者的价值，可用的选项是什么，以及这些选项的结果可能是什么(Skinner 2009)。然而，从广义上看，决策分析有许多组成部分，并可能使用各种决策支持工具，而这些工具并不直接属于选择行动并因此做出决策的过程。为了本文的目的，我们不考虑这个广泛的观点，而是专注于包括优化过程的决策分析方法，这是弹性思维的一些支持者批评的主要目标。因此，我们对术语决策分析的使用包括决定实现一组可用操作中的哪个成员的步骤。

尽管我们努力在以下对基于弹性和决策分析视角的描述中保持准确，但我们承认我们作为决策分析的支持者所持有的偏见。公平地说，我们注意到弹性思想家很少批评决策科学本身的应用;更多时候，真正值得关注的问题是“如何”应用决策科学。我们在这里的目标只是为思考如何更好地集成这两种资源管理视角提供一些背景和背景。

传统自然资源管理的弹性批判

从基于弹性的角度来看，许多批评都集中在资源开发的历史模式上，特别是受到大规模社会和技术趋势的影响(Ludwig 2001)。批评者认为，目前流行的资源开发范式导致了自然的过度商品化，因此，自然资源只有在它们可以作为满足人类需求或提供效用的商品的程度上才有价值(Freese 1998, Berkes 2010)。功利主义的商品被认为是有市场的，基本上是免费的。这意味着，不具备市场价值的生态系统产品和服务被认为是没有价值的。因此，这种批评集中在一些历史上用于管理的决策分析方法的狭隘目标上，以及需要将它们扩大到包括更广泛的生态系统产品和服务。

总的来说，弹性思想的支持者认为，在理解和管理社会生态系统以及应对它们的威胁方面，没有明显的边界(Levin 1992)。决策分析师被认为把问题的框架设定得太窄，试图使问题在分析上更容易处理(Carpenter et al. 2009)。这种简化往往忽略了跨尺度的影响，这些影响可能会产生意想不到的行为，以及偶尔出现的糟糕的、有时是不可逆转的结果(Ascher 2001)。此外，许多重要的保护问题具有足够的范围和规模，其补救措施将对其他文化、经济或美学价值产生附带影响。这些价值观可能会在一定程度上发生冲突，各种利益集团往往会在决策过程中争夺权力。大量的保护挑战不适合单一的决策者优化有限的和明确的加权值集的环境。事实上，除了最小的规模外，通常都有多个决策者或多或少地独立行动，追求各自的议程。

弹性的支持者对优化尤其挑剔，至少对于那些专注于积极追求效率的情况(Walker和Salt 2006, Norberg et al. 2008)。一般来说，资源系统的优化(更一般地说，建模)是为了减少空间、时间或组织的异质性，否则会限制效率，导致系统的同质化，降低应对意外变化或干扰的能力(例如，单一作物种植或单一投资组合)(Meyer 1976, Holling和Meffe 1996)。进一步断言，优化通过缩小理想领域的吸引力盆地(即降低弹性)增加了制度变化的风险(Peterson et al. 1998, Levin 1999, Walker and Salt 2006)。因此，弹性思维和决策科学应用之间的一个关键紧张来源似乎是后者对效率的追求(即，选择“最佳”管理行动或战略，以最大化一个或少数资源组件的生产力)，而前者则希望保持选择的开放(即，保持和增强多样性)(Norberg et al. 2008)。对于那些理解并欣赏弹性思维的价值，同时也理解帮助资源管理者做出艰难决定的必要性的人来说，这种紧张关系是否能够调和，可能是他们面临的最紧迫的问题。

弹性思维的前沿还包括认识到资源可以被开发到超出其更新能力的程度，不受限制的获取可能导致资源崩溃(哈丁1968年，克拉克1971年，克拉克和门罗1978年)。在资源开发过程中，对资源限制的逐渐认识促进了一个管理阶层的兴起，其目的不仅是规范对公共资源的获取，而且还确保自然资源得到有效利用(例如，通过最大可持续产量的概念或其他一些不太正式的概念)(Ludwig et al. 1993, Holling and Meffe 1996, Ludwig 2001)。这种方法强化了一种哲学，即利用自然来改善人类的生活，人类与他们试图管理的系统是分开的。直到最近，对生态系统管理的研究都专注于平衡条件和管理行动，旨在将资源状态稳定在其最具生产力的水平(Holling 1973)。其论点是，资源管理科学主要是简化主义者，通常未能认识到破坏平衡并导致替代稳定机制和滞后的不确定性和非线性行为(Ludwig 2001)。这些批评通常集中在用于预测系统行为和对管理的响应的模型的不足上。

弹性思考者似乎在含蓄地质疑，在不同的决策选择中，预测结果的必要性。预测需要的数据比许多(如果不是大多数的话)保护问题可能获得的数据要多(Polasky et al. 2011a)。而且，即使可以获得经验信息，决策者也面临着利益系统动态变化的风险，因此过去不再是序幕(Carpenter et al. 2009)。鉴于全球和人类引起的变化的规模和速度不断增加，这可能特别成问题。更糟糕的是，弹性理论假设社会-生态系统是复杂的适应性系统，其本质上是不可预测的，非线性和跨尺度的相互作用产生了一定程度的不确定性，这种不确定性一直存在，可能在很大程度上是不可知的。这些批评还集中在用于预测系统行为和对管理的响应的模型的不足上。

这种对传统NRM的批评，现在已经得到了很好的发展，并被弹性分析人员广泛接受(Berkes 2010)，它帮助推动了资源管理决策分析和制定方式的一些重要改变。例如，它导致环境决策更加关注系统行为和对管理的响应的不确定性的后果，以及不良结果的风险(Hilborn and Walters 1992, Burgman 2005, Gregory et al. 2012)。人们越来越重视产生和维持生态系统产品和服务的生态机制(Carpenter 2009)。生态系统和社会系统是相互联系的，这一点现在得到了广泛的认可(如果还没有得到充分的理解)，生态学家和社会科学家正在共同努力，为可持续资源开发开发综合理论(Lee 1993, Gunderson et al. 1995, Gunderson and Holling 2002, Berkes et al. 2003)。随着这些发展，资源治理的多元化越来越普遍(Lebel et al. 2006, Wilson 2006, Armitage et al. 2009)。

基于管理的弹性思维批判

就决策分析师而言，他们一直批评弹性支持者没有为决策者提供很多实用的建议(Berkes 2010, Polasky et al. 2011a)。可以肯定的是，有许多基于弹性的原则被推荐用于健全的资源管理，特别是在理解社会和生态系统之间的联系以及资源治理模式如何提高或降低弹性方面(Levin 1999, Gunderson 2000, Gunderson和Holling 2002, Berkes et al. 2003, Lebel et al. 2006, Walker和Salt 2006, Chapin et al. 2009, Berkes 2010)。然而，当涉及到基于弹性的资源决策问题框架、管理备选方案的评估和选择、以及决策结果的预测、估值和监测时，指导就明显变薄了。

尽管我们相信资源管理可以从对弹性原则的理解中受益，但基于弹性的决策问题结构似乎令人生畏。例如，一个关键的挑战是问题框架，在这个过程中，人们必须确定与手头决策相关的社会生态系统的适当空间和时间边界。然而，对多尺度弹性思维的强调往往使问题边界看起来更加困难，如果不是难以处理的话(Levin 2000, Walker等人2002,Fischer等人2009,Polasky等人2011a)。此外，预测或预测管理结果的经验努力，包括制定弹性的动态模型和考虑关键的不确定性，仍处于初级阶段(Carpenter et al. 1999, Scheffer and Carpenter 2003, Scheffer 2009)。监测关键制度转变的早期预警信号正受到越来越多的关注(Karunanithi等人，2008年，Biggs 2009年，Scheffer等人，2009年)，但及时了解制度转变以避免它们仍然是一个挑战。最后，基于弹性的评估决策结果的方法几乎没有被探索过(Carpenter et al. 1999, Peterson et al. 2003a)，尽管需要以一种方式来定义效用，以避免专注于狭窄的生态系统产品或服务，如果优化，可能会削弱弹性。

决策分析师的另一个担忧是，弹性思维的支持者总是主张使用适应性管理(Gunderson 1999, Gunderson et al. 2008, Allen et al. 2011)，而对如何实际规划和实施它提供很少的指导(Gregory et al. 2006, Allen and Gunderson 2011)。特别重要的是，要知道适应性管理在什么时候是合适的，并且它并不适用于所有的决策问题。例如，决策的主要障碍通常是涉众之间的价值观冲突。在这种情况下，适应性管理可能没有什么可提供的(尽管参见诺顿(2005))，应用的尝试可能看起来像置换行为，避免了发展有效的制度和治理结构来解决价值争议的困难挑战(Susskind等人，2010)。如果可用的管理选择对结构上的不确定性来源不敏感，也不需要自适应方法(尽管动态优化在这里可能有用)。最后，如果管理选择不能区分竞争的系统模型，适应性管理将不会导致学习，这是适应性决策的一个基本方面。决策分析为探索这些问题提供了一个系统框架，很难想象在没有这种结构的情况下如何规划或实施适应性管理。

总之，我们认为弹性思想家在为决策者提供实用建议方面并不成功，尽管我们也承认决策分析师还没有做很多“弹性思维”。如果我们要缩小对资源问题的界定和我们解决这些问题的能力之间的差距，就必须改变对各群体之间潜在联系缺乏注意的情况。

弹性思维对分析保护决策的影响

尽管人们对如何应用弹性概念存在担忧，但我们相信这些概念与保护工作越来越相关。因为我们的背景是资源管理的决策分析方法，并且因为这种方法旨在为决策者提供具体的建议，所以我们在这里将重点放在在资源保护的决策分析方法中应用弹性概念。

问题框架与尺度问题

与资源保护有关的人经常面临各种各样的决策问题，包括分配优先事项和分配资金，通过收费所有权和地役权获得生境，恢复或加强生境，通过储存、转移或征用管理种群，以及设计和执行监测方案。最终，所有这些决策问题都与“做什么、在哪里和什么时候做”有关(Wilson et al. 2007)——我们认为，这些问题最好是通过仔细的问题结构来解决，包括确定决策的选择、结果和价值(Arvai et al. 2001, Possingham 2001, Wilson et al. 2006, Gregory et al. 2012)。问题框架是决策分析的基本部分(通常也是最困难的部分)。这也是决策分析的一个方面，应该是弹性思维的主要焦点(Possingham和Biggs 2012)。

在问题框架中特别值得关注的是“决策背景和构成决策情境的基本目标必须是兼容的”(Keeney 1992)这一概念。因此，决策备选方案必须充分描述实现目标(价值)的方式，而目标必须充分允许对考虑中的备选方案进行评估。这一要求突出了规模在问题框架中的核心作用，特别是当它涉及到确保感知到的问题规模与保护主义者(或社会)可以解决问题的规模相匹配的必要性时(Cumming等人，2006年，Carpenter 2009年)。虽然一个决策问题的实施方案的焦点尺度可能相对狭窄，但为了充分预测和评估结果，可能需要考虑更小和更大的尺度。不幸的是，我们认为许多关于保护规模的讨论是没有重点的和广泛的。最重要的是，决策分析促进了情境思维。，recognizing the precise nature of the decision problem, defining the larger ecological and social context in which it is embedded, and identifying and evaluating alternatives.

尽管如此，对规模问题的认识往往会使本已具有挑战性的保护决策问题变得更加困难。在任何特定尺度上观察到的系统属性既反映了较小-较快过程的聚合，也反映了较大-较慢过程施加的约束(Holling 1992, Levin 1992, Peterson et al. 1998, Cumming和Norberg 2008)。除了决策的焦点比例尺以外，在何种程度上需要明确考虑，很少有人探讨。在生物多样性方面，恢复力理论认为，不是物种丰富度本身对系统恢复力有贡献，而是在特定尺度上具有重叠功能的物种的存在，以及在不同尺度上运作的功能群中多个物种的存在(Walker 1992, Peterson et al. 1998, Levin 2000, Folke et al. 2004, Hector and Wilby 2009)。再加上资源治理经常在无数的尺度上运行这一事实(Lebel et al. 2006)，这足以让任何决策分析师头疼。事实上，在保持分析的适应性的同时，难以解释多个空间、时间和组织尺度的影响，这是弹性思想家有时质疑决策分析效用的关键原因之一。

那么该怎么办呢?首先，必须认识到，在小的焦点范围内，养护行动对社会的间接或附带影响可能是无关紧要的(例如，对单一所有者财产的生境管理)。在这些尺度上，一个合理的重点可能是相对快速的生态结构过程和少数物种，由单一的决策者根据一组狭窄定义的目标采取行动。当然，会有更大范围的限制(如气候、预算等)，但也会有更大的机会(更小的风险)来试验新的保护方法。主动适应管理将管理行为视为实验，可能特别适用于这些情况(McCarthy和Possingham 2007)。通过这种试验发现的创新最终有可能在更大范围内对管理产生积极的改变。

在大的焦点尺度上(例如，分水岭或景观)，分析人员可能需要更多地意识到小的-快的和大的-慢的尺度，物种的功能群，以及有时与其他社会经济目标相冲突的保护行动。在这些情况下，需要一个更加开放和包容的决策过程，明确考虑更广泛的价值观及其权衡。为了在这些尺度上取得成功，自然资源保护主义者必须透明地解释利益相关者的各种关切(通过，例如，机会成本的量化)(Naidoo et al. 2006)。在更大的范围内，往往不可能确定“决策者”，即使是在保护利益之间。然而，假设单一决策者(例如，具有法定管理责任的政府机构)的分析仍然有助于在不同当局和利益相关者眼中形成对问题的共同看法(Keeney 1982年)。

最终，我们需要的是生物多样性保护的跨尺度方法(Levin 2000, Willis and Whittaker 2002, Whittaker et al. 2005, Sarkar et al. 2006)。从分析的角度来看，一个关键的问题是如何跨尺度联系保护决策。例如，生物的收获(或储存或移植)通常被视为一个顺序决策问题，其中当前的决策影响系统状态，从而影响未来的决策(Anderson 1975, Williams 1989)。这种连续决策过程的目标是平衡当前和未来的值，以便在较长时间内保持策略良好运行。在生物多样性保护中，关注这种时间权衡的工作有限(Wilson et al. 2011)。同样，在空间上做出的保护决策可以在不同的尺度上促进生物多样性(Poiani et al. 2000)，并且已经有一些尝试着眼于在时间和空间上相关联的决策(Meir et al. 2004)。决策分析师面临的挑战是理解什么时候需要(或可以)明确地处理链接，也就是说，当多个关联的决策处于“决策者”的控制之下时。在其他情况下，无关的决策可以隐式地视为相对于决策的焦点规模的噪音(在小规模决策的情况下)或约束(在大规模决策的情况下)。

重视结果和设定目标

决策问题的框架最终需要一种预测和评估决策结果的方法。理解利益相关者如何感知和评价潜在的决策结果是制定基本目标的关键，而基本目标又会影响决策分析的所有其他方面(Keeney 1992, Arvai et al. 2001)。在制定生物多样性保护目标的方式上，弹性视角有几个含义，我们将在本节中关注它们。

决策问题的基本目标必须由一个或多个可衡量的属性表示，这些属性可用于评估管理行动的后果。由于生物多样性可以是一个复杂的、多元的属性，自然资源保护主义者通常求助于生物多样性替代物的规范，如物种子集、物种聚集或栖息地类型(Margules和Pressey 2000年，Sarkar和Margules 2002年，Sarkar等人2006年)。物种丰富度是使用最广泛的度量标准(Westphal et al. 2003, Wilson et al. 2006, 2007, 2011, Polasky et al. 2008)。然而，一些证据表明，增强系统弹性的不是物种丰富度本身，而是物种之间以及它们与环境相互作用的方式(Peterson et al. 1998)。关键问题是生态过程，而不是模式，而模式可能不是过程的适当替代品。因此，基于弹性的保护可能最好集中于维持具有群内冗余的多样化功能群，其中冗余指的是功能重叠但对环境变化作出不同反应的物种的存在(Walker 1992, 1995)。一个重要的启示是，并不是所有物种对恢复力的贡献都一样。然而，由于缺乏对功能类型的全面统计，自然资源保护主义者可能别无选择，只能把注意力集中在物种的整体多样性上，他们认为这一目标有助于确保必要的冗余。在任何情况下，挑战是根据特定的保护目标和它们所代表的价值调整生物多样性指标。因此，不可能有一种综合的生物多样性指标，将适用于保护中的所有决策问题。

除了生物多样性的好处外，如果要使保护具有成本效益，就必须考虑直接和间接成本(Naidoo et al. 2006, Murdoch et al. 2007, Polasky 2008)。通过为保护效益分配美元价值来进行成本效益分析的努力正在增加(Farber et al. 2002, Naidoo和Ricketts 2006)，但它们有时受到批评，因为生物多样性价值不可避免地是不完整的，一些重要价值的市场不存在，成本考虑没有得到充分解决，效率不一定意味着可持续性(Bishop 1993, Nunes和van den Bergh 2001)。通常情况下，收益和成本不能用同一种货币(如美元)加以具体说明，必须采用其他方法来评估取舍。一种是尝试在固定的保护预算下最大化生物多样性效益(Wilson et al. 2006, Murdoch et al. 2007)。另一个目标是将维持生物多样性的成本降至最低。还有一种是依赖帕累托最优性的概念(Kennedy et al. 2008)。在帕雷托效率解决方案中，如果不降低其他社会经济价值，就无法改善保护结果(Bishop 1993, Polasky et al. 2005, 2008)。因此，帕累托效率解决方案可以作为具有不可调和价值的利益相关者之间谈判的基础(即，目标及其可能的权重)。

无论如何衡量保护的收益和成本，保护工作的有效性最终取决于这样一种认识，即决策及其旨在影响的系统本质上是动态的，具有多种不确定性来源的特点。为了应对这些挑战，保护规划人员越来越多地转向动态优化工具。在这里，我们提供了一个最优动态守恒的一般框架，然后探索它应对各种来源和不同程度的不确定性的能力。

系统动力学

一般来说，随着时间的推移对生态系统变化的管理可以用特定时间的效用来框架U（一个_t| x_t)和跃迁概率P（x_{t + 1}| x_t,一个_t)对应于一个特定的动作一个_t和资源状态x_t在时间t对于一个延伸到时间的时间范围T，这可能是无限的。假设系统是已知的，并且得到了充分的观察，管理人员可能会将重点放在随着时间推移的实用程序的聚合上，例如

(1）

在这个价值函数中一个_t表示一个策略，该策略指定从state开始的其余时间内每次针对每个状态的操作x_t在时间t．无论效用(即收益净成本)如何定义，管理的挑战是选择一种策略一个_t^＊最大化V（一个_t| x_t)对于任何初始状态x_t：

（2）

值函数可以写成迭代形式为

（3）

哪一种用当前和未来效用的积累来表达价值，并具有最优价值函数

（4）

这种随着时间推移的决策特征突出了对生态系统管理很重要的几个特征。例如，它包括通过状态转变的概率对随机环境变化和部分可控性的显式核算。它包括通过目标函数在当前效用和未来估值之间进行取舍的规范。重要的是，保护策略被视为是依赖于状态的，即在特定时间采取的行动取决于当时的系统状态。最后，以这种方式制定的守恒策略不需要假定系统状态或返回的稳定性。后一个特性似乎与解决基于弹性的问题特别相关，即传统优化寻求保持系统处于平衡状态，这最终会削弱系统的弹性。

过程的不确定性

在许多(如果不是大多数)守恒问题中，驱动系统动力学的过程存在不确定性，当采取行动时，这可能导致意想不到的结果。过程不确定性可以在上述公式中通过一组K流程模型P_k（x_{t + 1}| x_t,一个_t)，结合了关于生态系统过程的不同假设。这些模型提供了随时转换到任何系统状态的可能性t + 1，取决于系统状态和管理行为t．然后我们可以表示一个模型状态问_t与元素问_t（k)，指定了每个模型的相对置信度。贝叶斯更新提供了一种捕获模型状态中基于观察的变化的方法。

在存在结构不确定性的情况下，可以为每个模型表示一个值函数

（5）

一个整体过程函数在模型状态上取这些值函数的平均值:

(6）

给出了过程不确定性下的最优决策问题

(7)

一种实用新型U（一个_t| x_t)用于上述每个流程P_k（x_{t + 1}| x_t,一个_t)．或者，效用可以是特定于模型的，U_k（一个_t| x_t)和预期效用

（8）

可以使用。

在决策过程中加入过程不确定性将决策框架转化为模型状态下连续的马尔可夫信念过程(Williams 2011b)。因此，决策是对演化模型状态的响应，模型状态本身是根据随机系统动力学给出的。该策略和由此产生的系统行为都被认为受到以下因素的影响:(1)价值函数;(二)被管理系统的结构;(3)结构和环境不确定性的程度和性质。有了这个框架，人们可以识别自适应管理的算法，结构的不确定性是决策过程的影响因素(Williams 2001)。

健壮的决策

然而，生物多样性保护目标的弹性思维的另一个含义涉及系统动态的“深度”不确定性的可能性(Lempert 2002)，以及非常不希望出现的结果的风险。一个这样的表述建立在Ben-Haim(2006)的工作之上，但涉及到关于引导系统动力学的结构和过程的假设，但甚至缺乏关于哪个假设最合适的随机信息。在这种情况下，一种方法是根据“猜测”定义一系列可能的模型状态， _t模型状态的，以及由不确定范围给出的模型状态的程度或范围α．特定于动作的鲁棒函数指定值超过某个最小值的不确定范围V_c：

（9)

在哪里R（α， _t)由以。为中心的区域中的模式状态组成 _t与程度α．在模型状态不确定的情况下，对给定的临界值定义了鲁棒决策V_c和瞎猜 _t通过行动的选择一个_t具有鲁棒函数产生的最大不确定性水平(Williams and Johnson 2013)。

这种方法的优点包括优化不依赖于模型状态的规范(模型状态可能不可用或不可靠)。它也不依赖于预期收益的最大化;相反，它专注于为尽可能广泛的模型不确定性范围实现最低水平的性能。最后，该方法可以扩展到处理关于系统状态和模型状态的深度不确定性(Williams and Johnson 2013)。我们认为，稳健目标函数代表了弹性思维对决策分析方法的重要贡献，也是对优化总是导致弹性降低的广泛批评的明确回应。

不确定的目标

最后，我们注意到，目标函数及其所代表的值本身可能是不确定或模糊的来源。在某些情况下，关于系统动力学的价值观和信念之间可能存在关联，在这种情况下，自适应方法可以同时揭示生态系统结构和影响其管理的价值观(Williams 2012)。相关的框架可以识别值随时间变化的可能性，可能是为了响应系统变化(White 1984)。虽然我们不知道该方法在保护决策问题中的应用，但这种方法似乎为战略评估提供了可能性，假设“价值在实践中由所做的决策决定，而不是由其他方法决定”(Ludwig 2001)。认识到相互关联的社会和生态系统通常具有双向反馈的特征，这促使人们探索决策分析方法，考虑到目标的时间变化及其权重。

预测和监测结果

除了制定生物多样性成本、效益和目标功能的困难之外，使用决策分析方法的一个挑战是指定系统动力学的合理模型。预测模型的构建是任何系统决策方法的一个基本方面。然而，基于弹性的视角强调了即使是概率预测的困难，因为需要从有限的经验进行推断，缺乏对可能产生极端事件的机制的理解，以及“深度”不确定性的存在(Walker等人2002,Peterson等人2003b, Carpenter等人2009)。情景规划有时被提倡作为一种替代方案(Peterson et al. 2003b, Polasky et al. 2011a)，尽管似是而非的情景常常产生于(可能是隐式的)模型构建过程(尽管模型不必是机械的，也不必为情景未来提供随机结构)。出于决策分析的目的，我们建议应该将场景与更传统的建模方法可能产生的任何其他潜在结果同等对待。因此，我们将最广泛意义上的“模型”视为任何类型的依赖于状态和动作的预测，或者是生成这种预测的算法。

贝叶斯信念网络提供了一种方便的方式，可以将大量来源的定量和定性信息结合起来，帮助生成合理的结果并探索其后果(McCann et al. 2006)。贝叶斯信念网络越来越多地被用作元建模工具，用于整合生态系统动力学的多个方面(Castelletti和Soncini-Sessa, 2007, Barton等人，2008)和参与式建模，参与式建模有助于整合各种知识(Walker等人，2002)和促进利益相关者之间的理解和信任(Beratan, 2007)。

生物多样性保护的一个问题是过度依赖统计关联来进行预测，因为这些关联可能无法很好地预测环境变化对生物多样性的影响。有必要关注维持生物多样性模式的机制和过程，而不是仅仅依赖模式识别和描述(Sarkar et al. 2006, Pressey et al. 2007)。这些过程包括扩散、局部灭绝和殖民、物种相互作用以及范围收缩和扩张(Sarkar et al. 2006)。关注过程动态也有助于识别保护干预的潜在行动(Richards et al. 1999, Westphal et al. 2003, Tenhumberg et al. 2004, Bogich and Shea 2008, Martin et al. 2011)。

我们认识到生态过程建模的固有困难，并认识到这一直是弹性思维的重点。然而，如果以系统的方式承认和处理不确定性(Conroy et al. 2011, Nichols et al. 2011)，系统地制定有用的模型并不需要依赖彻底的机制理解或精确的参数化。关键的一点是，明智的决策需要对潜在行动的结果进行预测，而这些预测必须来自某种系统动力学模型。模型不是决策制定的可选组件，与建模和预测相关的挑战不能简单地用作放弃建模工作的理由。

随着人们对生态过程建模的必要性的认识日益提高，人们也认识到生态系统模型应该包括生态系统可以发生突变的阈值(Huggett 2005, Lindenmayer和Luck 2005, Groffman 2006, Martin et al. 2009)。这种阈值通常被视为分隔不同系统制度或吸引力盆地的边界(Scheffer et al. 2001, Scheffer and Carpenter 2003, Folke et al. 2004)。生态系统管理的一个重要问题是，当系统状态接近一个(可能是未知的)阈值时，恢复力的丧失，以及随之而来的一些扰动将使系统转向一个不太理想的稳定状态的可能性的增加。另一个是控制吸引域的大小和形状的参数变化的可能性，这使得系统转移的可能性或多或少(Beisner et al. 2003)。最后，具有备选稳定状态的系统会表现出迟滞现象，在这种情况下，弹性丧失之后是系统变化，随后是弹性增加，因此扭转这种变化是困难的(Ludwig et al. 1997, Scheffer et al. 2001)。

可产生替代性稳定状态的过程包括在Allee效应存在的情况下过度捕捞、营养结构的变化、景观的破碎化、种间竞争(尤其适用于外来物种的入侵)和疾病的传播(Scheffer 2009年)。尽管许多研究人员已经开始制定简单的模型来探索这些过程(Ludwig et al. 1997, Scheffer et al. 2001, Carpenter et al. 2002, Scheffer and Carpenter 2003, Scheffer 2009)，但需要做更多的工作来开发为生态系统管理提供实用建议的模型。特别是，有时可以从过程模型中推断出阈值，这与更典型但不太有用的方法相反，这种方法试图使用系统状态变量的时间序列数据的回顾性分析进行后验识别。例如，居住在碎片化栖息地的元种群模型被用来发展“灭绝阈值”的概念(Lande 1987,1988)，即由合适栖息地组成的潜在栖息地斑块的比例，低于该比例，元种群就会灭绝。灭绝阈值可以直接通过元种群生命率(灭绝和定植的局部概率)和关键关系(例如，斑块面积和灭绝之间;补丁隔离和殖民)定义了这些速率。这种关于阈值推断的方法为开发将这些特征(如阈值)纳入决策过程的系统行为模型提供了强大的动力。这种对过程建模的强调与我们之前的建议一致，即专注于较少描述性和更多机械性的建模。

应该注意的是，并非生态系统中的所有制度转变都是灾难性的，也不是所有系统都表现出明显的滞后效应(Scheffer et al. 2001, Beisner et al. 2003)。在以渐进变化为规则的系统中，经典决策分析及其变体仍然是资源使用和保护的宝贵工具。当然，关键是要知道利益体系是否有可能迅速发生政权更迭。如果可以制定包含或产生多种制度的似是而非的模型，则决策分析也很有用。例如，已经使用简单模型来演示在关于制度变化性质的各种假设下，最优管理是如何不同的(Polasky等人，2011b)。有趣的是，如果潜在的制度转移导致系统动力学的变化，并且如果管理影响制度转移的概率，那么最优管理可能是预防性的。在制度转移的外生概率下，最优管理政策可能不受影响，除非它会随着制度转移而发生变化。Polasky等人(2011b)的研究结果提供了有价值的见解，我们建议进行更多这样的研究。

潜在的制度转变对适应性管理的影响不太清楚。直觉表明，当弹性较低，与不良状态相关的成本较高时，为促进学习而进行的系统探索或实验不太可能是审慎的(Gunderson 1999, Allen and Gunderson 2011)。事实上，应用自适应优化(Williams 1996, 2001)将被期望产生管理策略，最小化转移到与高成本相关的系统状态的概率，除非预期的学习足够(并且系统有足够的弹性)在决策制定的时间框架内收回成本。因此，一个富有成效的探究路线包括理解制度转移机制中的各种来源和不确定性程度如何影响适应性管理的最佳方案。专注于客观回报的可变性和稳健决策的决策分析方法比专注于最大化期望值的经典方法更可能与这些情况相关。

建模师还需要更加熟练地描述跨尺度动态，特别是在不同尺度上运行的过程之间的反馈，这对系统组织和功能非常重要(Kerkhoff and Enquist 2007, Cumming and Norberg 2008)。此外，还需要探索社会系统和自然系统之间的关键反馈。事实上，关于如何以更全面的视角看待生态系统和人类，使社会-生态系统成为分析单位，我们还有很多需要学习的地方(Janssen和Carpenter 1999, Carpenter 2009, Berkes 2010, Schluter et al. 2012)。

最后，我们提供一些关于监视的评论。在具有不确定性的决策过程中，监控系统状态变量和相关的生命率起着四个主要作用(Yoccoz et al. 2001, Nichols and Williams 2006)。需要对系统状态进行估计:(1)对依赖状态的决策;(2)评估目标实现的程度。监测还提供了(3)学习的基础，因为将对关键变量的估计与基于模型的预测进行比较，以便更新系统模型的相对信任度度量(Williams等，2002年)。最后，监测数据用于提供(4)更新的或更好的关键系统生命率估计。基于系统模型的阈值预测将通过更好地估计控制模型过程的关键速率而得到改进。对潜在的阈值和制度转移的一个反应是监测制度变化的驱动因素。例如，产生灭绝阈值的模型(Lande 1987, 1988)强调需要监测评估栖息地质量，以便为栖息地动态模型提供信息(MacKenzie等人，2011年，Miller等人，2012年)。当前气候快速变化的时代应促使管理人员开发影响管理系beplay竞技统的关键环境驱动因素的动态建模和监测模块。 Monitoring programs for these driver variables will be required in order to track and model system dynamics (Milly et al. 2008, Nichols et al. 2011).

结论

生物多样性保护具有动态和不确定性的特点。它是动态的，因为它不依赖于对静态生物多样性特征或属性的保护，而是依赖于维持生物多样性的生态和进化过程的维持。它之所以不确定，是因为生态系统本身就是随机的，因为对资源条件和动态的任何理解都不可避免地是不完整的。因此，保护在维持弹性系统方面的有效性取决于如何在规划过程中考虑到这些动态及其相关的不确定性。为此，保护规划者越来越依赖决策分析工具。尽管决策分析方法各不相同，但它们通常涉及:(1)恰当地表述决策问题;(二)规定可行的替代措施;(3)预测与决策选择相关的结果;(4)选择评价潜在结果的标准。

动态优化方法将系统变化模型与目标函数相结合，目标函数对备选行动的当前和未来后果进行评估。一般的守恒问题通常涉及在很长(如果不是无限的)时间范围内的决策时间序列，其中每个决策点的最佳行动取决于时间和/或系统状态。分析师的目标是制定一个决策规则或策略，为每个决策点上的每个系统状态规定一个管理操作，该操作相对于目标函数是最优的。动态优化的一个关键优势是它能够为“可能的”未来系统状态而不是“预期的”未来状态生成一个指定最优决策的反馈策略。在实践中，这使得优化适用于随机行为的系统，不存在任何关于系统保持所期望的平衡或产生恒定的资源回报流的假设。

根据我们的经验，不是优化本身是弹性的敌人，而是缺乏批判性思考，如何描述环境保护对社会的收益和成本，如何确定一整套可能用于提高收益与成本的净收益的潜在行动，以及如何表示系统可能因这些行动和其他不可控因素而发生变化的方式。在这方面，我们倾向于同意Possingham和Biggs(2012)的观点，他们认为“弹性思维是构建问题的一种方法——决策科学解决了它。”因此，我们认为，在决策问题的仔细框架中，弹性概念可以为决策者操作化。我们尤其认为，在保护方面的客观设定需要更加适应社会-生态系统的动态以及可能存在的深层不确定性，这些不确定性构成了意外的、如果不是不可逆转的后果的风险。弹性思维还导致了这样一种建议:模型开发应该更多地关注过程而不是模式，关注影响的多重尺度，以及可以创建替代稳定机制的现象。

最后，我们注意到弹性思维和决策分析之间的一个感知分歧的关键点集中在优化和多样化之间的二分法。正如Holling(2001)在描述社会生态系统的适应周期时所描述的那样:

“这就好像两个独立的目标在起作用，但是按顺序进行的。第一种使生产和积累最大化;第二种是将发明和重组最大化。这两个目标不能同时最大化，只能依次发生。而实现一个目标的成功会无情地为相反的目标创造条件。因此，适应周期包含了两个对立面:一方面是增长和稳定，另一方面是变化和多样性。”

当然，这两个目标不能同时最大化的说法是正确的。然而，这并不排除为包含两类目标元素的目标函数寻求最优解的可能性。例如，我们可以考虑一个目标，使一些关键的生态系统产品或服务的积累最大化，受制于一个约束，即系统多样性保持在某个阈值水平以上，低于该阈值水平系统弹性可能会降低。在其他情况下，系统可能退化到如此严重的程度，对恢复力的威胁可能如此巨大，以至于最大限度地提高多样性和恢复力可能是管理的唯一目标。然而，在这两种情况下，开发决策分析方法是可能的，应该导致明智的决策。我们相信，这种弹性和决策分析方法的调和可以帮助定义保护实践的未来。

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