研究，一部分的特别功能人类与自然耦合系统的反馈研究

人口决策与土地利用交互关系对人口与土地利用变化年代际动态的影响

• 摘要
• 简介
• 研究网站
• 方法
  • Chitwan ABM概述
  • Chitwan ABM模型细节
  • 场景建模方法
• 结果
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

尽管人们对土地利用和土地覆盖(LULC)与人口变化的研究给予了很多关注，但通常用于土地利用和土地覆盖(LULC)与人口研究的回归方法由于无法考虑相互因果关系或“反馈”而受到限制(Zvoleff and An 2014)。我们在这里将反馈定义为“当一个刺激通过一个或一系列的交互作用被反馈到它的原点。”由于人类活动对大多数“自然”生态系统的影响可能会增加，了解人口和环境之间的反馈对于实施成功的管理策略至关重要，例如适应性管理(Liu and Taylor 2002, Folke 2006)。换句话说，我们不仅要考虑LULC的变化如何影响种群，还要考虑种群的变化如何影响LULC。

新兴的人类与自然耦合系统(CHANS)框架是在考虑反馈的同时概念化这些系统的一种方法(Liu et al. 2007, Alberti et al. 2011)。CHANS框架将人-环境系统描述为非线性复杂系统。处理CHANS的一个挑战是，决定或影响系统动态的过程通常在空间、时间和组织尺度的范围内运行。考虑到这些跨尺度的相互作用，系统响应之间可能会出现滞后。环境和人类系统之间的反馈可能会在空间和时间上影响系统动力学。了解CHANS的动态需要建模方法，这些方法可以将人类和环境变化之间的复杂耦合结合起来。

有越来越多的文献在一系列尺度上探索chan。Acevedo等人(2008)在四个研究地点(两个在美国，两个在委内瑞拉)使用一个允许土地所有者行为和土地覆盖之间反馈的建模框架，对土地使用变化的模拟进行了比较。Le等人(2012)考虑了反馈和适应在调节越南土地利用过渡中的作用，发现在LULC模型中加入表示学习的替代方法可以显著影响模型结果。反馈在减缓或加快对环境变化的政策反应方面的作用也得到了注意。Horan等人(2011)研究了社会系统和生态系统之间的反馈如何影响制度转移，发现管理机构对生态系统的反馈不做出反应会导致不良结果。Jarvis等人(2012:668)认为，“需要在气候变化和社会行动之间存在反馈联系”，以便政策制定者限制二氧化碳排放。beplay竞技Miller等人(2012)回顾了有关保护行动和社会反应之间反馈的文献，发现到目前为止，社会生态系统中积极反馈的报道比消极反馈更多。Miller等人(2012)的观点与Chin等人(2014:38)最近的综述一致，后者发现需要使用跨学科方法和综合方法进行更多“详细的案例研究”，以使研究人员能够对这些系统中的反馈建立一个总体理解。

CHANS的研究大量利用了大量有关人口和LULC变化的文献(Lambin et al. 2001, Carr 2004, de Sherbinin et al. 2007)。迁移已被证明在CHANS的动态中发挥着特别强大的作用。拉丁美洲的研究表明，农村-农村迁移(Carr 2009)和农村-城市迁移(Aide和Grau 2004)的平衡会影响森林砍伐率。Barbieri et al.(2005)在厄瓜多尔亚马逊北部(一个农业扩展机会有限的地区)工作，发现人口增长会导致土地块的碎片化，这是由于先前定居者后代对土地的“内生”需求，以及来自新移民的“外生”需求。

家庭层面的动态在CHANS中也起着重要作用。对巴西亚马逊地区的研究发现，除了衡量市场准入的距离指标(Walker et al. 2002, Caldas et al. 2007)外，家庭层面的小农农业系统类型可以部分由家庭结构(包括家庭劳动力规模、受抚养老人或儿童的数量)来解释。Liu等人(2003年)在中国卧龙自然保护区的工作表明了家庭人口统计对景观的影响，表明由于家庭活动(如柴木收集)，家庭人口数量的变化可能是栖息地退化的一个重要决定因素(Liu等人，2001年，Linderman等人，2005年，holder等人，2008年，He等人，2009年)。结婚年龄、家庭规模偏好以及结婚和第一次生育之间的时间(以下称为“第一次生育时间”)也会影响土地覆盖变化，在结婚年龄或生育模式的首次变化与首次观察到的景观水平结果的变化之间存在时间滞后(An and Liu 2010)。

VanWey(2003)表明，泰国Nang Rong的家庭将临时移民作为收入多样化的一种形式，土地持有的大小对男性和女性移民的迁移概率有不同的影响。Barbieri等人(2009)还发现，社区层面的环境，包括道路网络、医疗中心和学校的可及性，会影响城乡和城乡迁移的平衡。虽然发现公路网增加了农村-城市的移徙，但道路通行的增加也与农村地区非农就业机会的增加有关。获得保健服务的机会增加似乎减少了外迁(Barbieri等，2009年)。

尽管从这些关于CHANS中人口和环境之间联系的研究中我们了解了很多(de Sherbinin et al. 2007)，但到目前为止，关于这些系统中个体层面的决策与环境之间的反馈影响的研究较少。我们不认为这是由于文献中缺乏对反馈在CHANS中可能发挥的重要作用的认识，而是由于常用回归方法的局限性，不允许在单一模型中直接考虑相互因果关系。本分析的目的是在文献的基础上，探讨个人层面的土地使用和人口之间的反馈作用，重点关注与高度优先保护区接壤的发展中农村地区。我们试图解决关于Chitwan河谷CHANS反馈的两个关键问题:(1)人口和土地使用之间的反馈(关注结婚时间和生育率)是如何在个体层面表现出来的?(2)土地利用变化与微观人类决策交互关系的动态效应是什么?

在本研究中，我们调查了连接土地使用和人口决策的两个特定反馈循环。Yabiku (2006一个)的研究发现，社区环境的变化会影响结婚年龄。特别是，生活在以农业为主的社区的人往往比其他社区的人更早结婚，即使在控制其他协变量的情况下也是如此。Ghimire和Hoelter(2007)以及Ghimire和Axinn(2010)也在Chitwan进行了研究，他们发现农业社区的女性往往比城市地区的女性在婚后更早生第一个孩子(在控制相关协变量的情况下)。Rindfuss(1991)表明，在“人口密集”的青年时期，个人经历家庭、教育、就业和婚姻状况的快速转变，是终身生育的特别重要的决定因素。因为Chitwan很少有非婚生育，所以结婚的时间和婚后第一次生育的时间是控制终生生育率的因素。

研究网站

位于尼泊尔中南部的奇旺河谷(图1)为研究人口和土地利用之间的反馈提供了理想的环境。20世纪50年代，该地区的部分森林被砍伐，为定居点和农业让路，随后该地区的疟疾被根除，随之而来的是人口的快速增长(Barber et al. 1997)。这里考虑的奇旺区西部的人口(奇旺区本身延伸到研究区域外的东部，见图1)，截至2011年约为284,939人(CBS 2012)。该山谷是喜马拉雅山麓低地Terai景观的一部分，相当平坦，定居区平均海拔165米，西部和北部与河流接壤，南部和东部分别与Chitwan国家公园和Barandabar森林(受保护的缓冲区森林)接壤。国家公园和巴兰达巴森林都是濒危物种的栖息地，包括孟加拉虎(豹属底格里斯河底格里斯河)及独角犀(犀牛unicornis；Carter et al. 2012)。

从1996年开始，奇旺河谷家庭研究(CVFS)追踪了河谷当地人口样本的土地使用和人口数据(Axinn et al. 2011)。通过对Chitwan的151个样本社区的1551个样本家庭(1551是1996年原始样本的样本量)的持续纵向调查，CVFS从定期深入访谈和每月随访问卷中收集了社区和个人的生活史数据。CVFS还在1996年、2001年和2006年制作了所有样本社区的LULC详细地图(用卷尺和指南针)。

如何定义社区环境的度量是文献中持续讨论的问题(Zvoleff et al. 2013)。社区环境通常通过构建邻里边界来定义，在边界内可以定义土地覆盖、社会组织或其他变量的度量。在CVFS中使用的社区是在1996年CVFS数据收集开始之前由项目定义的(数据收集始于1997年的户籍)。在确定了1991年尼泊尔人口普查中使用的定居点边界后，研究人员通过实地访问和对居民的采访确定了每个定居点内的社区(Barber et al. 1997)。因为奇旺谷主要是农村，社区往往很明确。山谷里的家庭经常聚集在一起，周围是农田。灌溉渠和小路常常把邻里分开。

自1997年2月以来，CVFS收集了所有样本社区居民的生活事件(出生、死亡、婚姻和迁移)的每月记录。我们使用这个月度数据集，结合1996年、2001年和2006年进行的三个详细的家庭层面的访谈，重点关注家庭层面的消费和农业，以参数化本文中的模型。

方法

为了解决我们关于Chitwan Valley CHANS内人口变化和土地利用之间的反馈效应的两个主要研究问题，我们使用了一个基于代理的模型(ABM)。使用基于代理的模型(ABMs)的计算机模拟在复杂系统研究的许多学科中已被证明是强大的(Axtell等人2002年，Parker等人2003年，Deadman等人2004年，An等人2005年，在新闻Brown和Robinson 2006, Entwisle等人2008,Evans和Kelley 2008, Walsh等人2008,An 2012, Chen等人2012,Zvoleff和An 2014)。ABM能够整合来自多个尺度的数据，允许在考虑反馈、非均匀性、多重平衡和不稳定动力学的同时研究CHANS。

abm将chan表示为在不同层次组织中的一系列交互组件(或代理)。例如，一个关注LULC变化的ABM可能代表许多不同类型的代理的行为和相互作用，包括个人代理、家庭代理(由个人代理组成)、社区代理(由家庭代理组成)和政策代理(代表政策制定者的综合影响的一类)。ABM的结构使研究人员能够考虑从较低层次的相互作用中可能产生的突发现象的可能性(Liu et al. 2007, Werner and McNamara 2007, Manson et al. 2012)。

ABM对CHANS分析师非常有用，因为它能够集成来自多个空间、时间和/或组织尺度的数据，包括异质代理、它们的相互作用和由此产生的紧急现象，并与细胞模型耦合(An等人，2005年，Liu等人，2007年，Werner和McNamara, 2007年)。Rindfuss等人(2008)认为，考虑到这些个人和家庭层面的决策过程在土地利用变化中的重要性，ABM在推广案例研究结果方面具有独特的优势。ABM在CHANS研究中的应用持续迅速增加。ABMs已经在LULC变化的研究中得到了广泛的应用。对CHANS建模中的ABM的评论包括Parker等人(2003)，他们专注于LULC变化建模，以及An(2012)对人-环境系统中的决策建模。虽然反馈的表征是ABM在CHANS研究中经常被引用的一个优点，但很少有研究明确调查了反馈在CHANS中的影响。最近的一个例子是Le等人(2012)，他们使用ABM探索了越南人类决策和土地使用变化之间的反馈循环的作用，发现当适应和学习过程在土地使用变化模型中表示时，由此产生的反馈可能导致土地使用结果的十年级差异。

为了扩展CHANS中反馈的文献，我们使用了一个ABM，即“Chitwan ABM”，来探索Chitwan河谷土地利用和人口变化的十年时间尺度动态，同时考虑了农业土地利用、结婚时间和第一次生育时间之间的反馈。在我们的建模工作中，我们不寻求做出直接的预测，例如Chitwan河谷在未来特定时间点的确切土地利用组成，而是在一系列情景下描述系统动态，并更好地理解人口变化和土地利用之间的反馈效应。

Chitwan人口密集地区的土地使用变化主要是因为新建筑的建设(根据我们在研究地点的经验数据和实地观察，An等人，在新闻)．在Chitwan，婚姻与土地使用密切相关，因为Chitwan的新家庭主要是在结婚后(或移民后)建立的。生育率与土地使用有关，因为在Chitwan的有限区域，人口无法扩展到南部或东部的保护区，更大的人口规模将倾向于需要更多的私人基础设施，占用以前属于农业的土地。

鉴于人口和土地使用之间的这些联系，我们假设，在保持其他因素不变的情况下，农业用地的损失将导致晚婚，以及婚后第一次生育的推迟。这将对农业用地进一步转化为新建筑起到负反馈作用。我们将使用Chitwan ABM来检验这个假设。

Chitwan ABM概述

ABMs很难用书面形式描述。考虑到abm的复杂性和模型构建中经常涉及的许多特定于上下文的细节，标准化的描述格式有助于确保模型描述既“可理解又完整”(Grimm et al. 2010:1)。概述、设计概念和细节(ODD)框架是ABM社区中越来越多使用的一种方法(Grimm et al. 2006, 2010)。ODD提供了一个结构化的模型描述框架，以促进对单个模型的评估(Grimm et al. 2010)和模型之间的相互比较(An et al. 2010)。在新闻)，同时也为其他研究人员提供足够的细节，以便复制现有模型的结果。对于CHANS的应用研究，有几个关键领域在原始ODD框架中没有直接涉及:模型验证和验证、敏感性分析和不确定性分析(An et al.，在新闻， Schmolke et al. 2010)。为了完整性，我们在ODD描述中包括这些组件，遵循An等人的建议。在新闻)．

由于篇幅不足，我们无法在此提供该模型的完整ODD描述。在接下来的章节中，我们将概述Chitwan ABM的关键细节，重点关注与我们关注的人口和土地利用之间的反馈相关的细节。我们建议读者参考附录1中的补充材料，以获得ODD模型的完整描述。模型代码可以在http://www.openabm.org/model/3640．

目标和主要假设

构建Chitwan ABM是为了探讨土地利用和人口变化之间的反馈在确定Chitwan河谷土地利用变化的年代际尺度动态中的作用。该模型被用作实验室，用于测试人口和土地利用和覆盖变化的不同驱动因素的相对影响，并用于探索替代发展情景。

我们使用个体嵌套在家庭中，嵌套在更广阔的社区(约250米半径的空间尺度)的分层结构来表示西Chitwan山谷的人口。与过去文献中的发现一致，我们假设个体层面的关于生育、婚姻和移民的决策过程是由社区特征决定的，距离较近(空间上)的社区比距离较远的社区联系更紧密(例如，人们可能在老社区附近建立新家庭)。此外，与经验观察一致的是，我们假设河谷定居区土地使用的主要变化是土地从农业转向建筑环境，而新家庭的形成是这一变化背后的主要驱动力。

人类代理的表示

Chitwan ABM模拟了Chitwan西部研究区总人口的一个样本。在Chitwan ABM中使用的样本来自CVFS的受访者。1996年的CVFS样本包括了在1991年人口普查时居住在奇旺的30,838户家庭中的1551户。与过去在Chitwan的工作一致，Chitwan ABM排除了29个非常罕见的种族群体的家庭，因为没有足够的家庭数量来确定这些群体在统计上的显著影响。因此，Chitwan ABM的最终家庭水平样本量为1522户。CVFS家庭样本分布在Chitwan的151个社区。

Chitwan ABM使用CVFS(个人、家庭和社区)中使用的多级结构，以及观察到的社会背景(电气化、非家庭组织或NFOs的存在)和土地使用模式来代表Chitwan山谷的人口。表1是Chitwan ABM中代理层次结构的概述。模型中最低级别的代理是“人”代理。个人代理代表CVFS调查中的单个个人。模型初始化时使用8245人代理。每个个体代理都有一些基于调查数据分配的属性，例如，个体身份证号、年龄、性别、种族、直系亲属的身份证号。每个个体代理依次被分配到1522个家庭中的一个，方法是将CVFS调查中每个个体的家庭身份证号与ABM中相应的家庭身份证号匹配。每个家庭都有一组根据经验数据分配的属性，例如，家庭身份证号码，家庭是否使用任何非木材燃料来源，家庭是否拥有任何土地。通过将CVFS调查中的家庭和社区ID号码联系起来，住户代理被分配到151个社区中的一个。而社区则有一组属性，例如，社区ID号、每个社区内的土地使用、到最近的学校的距离、到最近的卫生站的距离、到最近的公共汽车站的距离、到最近的市场的距离、到最近的雇主的距离。 For complete lists of the attributes assigned to each person, household, and neighborhood agent see Appendix 1 and also the discussion in An et al. (在新闻)．

该模型中的151个社区是Chitwan地区人类与环境互动的一组“窗口”。追求这种类型的窗口ABM的决定是基于理论和实际原因做出的。首先，Chitwan ABM的主要目的是探索人口与环境之间的反馈，重点关注社区背景和个体层面的变化。为了达到这个目的，一个数据子集就足够了，不需要整个人口，个人特征和社区背景的准确表示很重要。其次，因为Chitwan ABM是基于调查的，并且是从使用系统样本的人群中提取的，如果我们对Chitwan山谷的总人口感兴趣，我们可以根据原始CVFS调查的抽样设计，简单地对结果应用权重因子，将我们的样本的发现提升到人群水平(参见Barber等人，1997年，关于CVFS抽样框架的详细信息)。第三，考虑到通过CVFS项目获得的纵向人口统计和社会经济数据，我们对在模型中创建代理(使用缩放或重采样)感到犹豫，因为我们可能丢失或稀释了模型中代理和代理状态变量之间的相互关系。最后，一个实际的问题是Chitwan的人口规模，即到2001年(CBS 2001年)，在近45,000个家庭中有215,000人，考虑到我们的模型的复杂性，如果我们试图将所有215,000人纳入模型，这将大大减慢模拟速度，几乎没有什么好处。

景观的表现

1996年首次进行CVFS测绘时，农业用地是研究地点清理区域内的主要土地用途类别(占非森林土地总面积的80%以上)。CVFS在社区层面收集了三个时间点(1996年、2000年和2007年)的土地利用数据。每个街区都是用指南针和卷尺手工绘制的。最初的调查绘制了18个不同的类别，为了简单，并与先前的分析(如Yabiku 2006)一致一个， Axinn和Ghimire 2007, Ghimire和Hoelter 2007);我们将这18类分解为5类:农业植被、非农植被、私人建筑、公共建筑和其他(运河、池塘、河流、淤积土地和未开发土地)。

通过CVFS在社区一级收集土地使用数据;单个地块没有与单个家庭相连，因为在地图数据中没有唯一的id来匹配一个家庭地块与其所有者。考虑到这一限制，ABM在社区层面跟踪土地使用。模型中的土地使用被存储为点数据，其中每个点都是一个社区的质心。在五个土地使用类别中，每个点都有一个指定的总土地面积值(以公顷为单位)。表2列出了Chitwan ABM所包含的社区的LULC汇总统计数据。

模型中的流程

Chitwan ABM借鉴了有关LULC变化驱动因素和人口变化关键决定因素的文献中的理论，包括过去在Chitwan进行的研究。在Chitwan的现有工作显示了土地使用变化(例如在个人社区的农业普及)对人类行为的影响，包括生育(Ghimire和Hoelter 2007, Ghimire和Axinn 2010)、迁移(Massey等人2010)和婚姻(Yabiku 2006)a、b)．根据这些证据，Chitwan ABM使用单独的子模型对人口和土地使用变化进行建模，考虑到相互因果关系，因此土地使用的变化可以影响人类行为，而人类行为又决定了土地使用模式。

该模型以月为时间步，从1997年2月(CVFS家庭登记数据收集的第一个月)开始，到2050年12月结束。我们选择了一个月的时间步来匹配CVFS的可用数据和我们所建模的人口统计事件运行的时间尺度(见附录2)。在每个时间步中，我们连续运行了一系列子模型(图2)。每个时间步从生育子模型开始，该子模型有单独的程序，用于建模妇女婚后的第一个孩子，以及为已经有第一个孩子的妇女的后续生育建模。接下来是死亡率子模型。接着是婚姻子模型，然后是移民子模型，允许个人和家庭层面的迁入和迁出。最后运行的子模型是离婚子模型和教育子模型。在婚姻和迁移子模型(详见附录1)中都模拟了新家庭形成导致的景观变化。

在给定的时间步骤中应用于模型中特定的人代理的子模型子集由该代理的年龄决定，对于一些子模型，由他们的婚姻状况、教育状况(在校或校外)和性别决定。如果在特定的时间步骤中，一个代理不满足子模型的年龄、性别或婚姻状态要求，那么该代理将不会经历该子模型。

为了说明问题，我们可以考虑一个假设的人代理，看看他们如何体验图2中所示的子模型。该代理人在其整个生命的每一个时间步骤中都将经历增量年龄和死亡率子模型(他们总是会变老，并且总是有死亡的风险，尽管死亡的概率因年龄和性别而不同)，而薪柴使用和需求子模型适用于所有家庭代理人的所有时间步骤。其他子模型只适用于个人代理生命过程中的特定点。婚姻子模型只适用于达到最低结婚年龄(默认为15岁)的未婚代理人。离婚子模式只适用于已婚代理人。男性个体代理将永远不会经历生育子模型。女性代理只有在结婚并达到最低生育年龄(默认为15岁)后才会经历生育子模型，在达到期望子女数量或最大生育年龄(默认为45岁)后不再适用。迁移子模型适用于所有居住在Chitwan的大于外迁最小年龄(默认为15岁)的人代理。教育子模型只适用于年龄超过开始上学的最低年龄(6岁)但低于模型确定的最终教育水平的代理(有关教育子模型的更多细节，请参阅附录1)。

Chitwan ABM模型细节

为了让读者更清楚地了解Chitwan ABM的过程结构和结构，我们描述了模型的初始化，以及本文重点关注的主要子模型(结婚时间、生育时间和土地使用变化)。详情请参见附录1。

初始化

Chitwan ABM的初始化使用的是来自CVFS调查的户籍和调查数据。每种类型的代理的数量跟随CVFS数据的分布。三种主要媒介类型(个人、家庭和社区)的初始种群由CVFS调查数据中的应答者数量决定。来自CVFS调查的受访者使用一对一映射在模型中表示。

子

婚姻、生育、死亡率、移民、教育和土地使用变化的模型是基于现有经验工作和CVFS时间序列数据分析得出的关系。我们在这里详细关注婚姻、生育和土地使用变化子模型，因为这些模型是本文研究问题的核心。其余子模型的更多细节，包括模型系数，可在附录1中找到。

婚姻子模型使用回归结果来参数化基于若干协变量的婚姻过程。在Chitwan已有的研究表明，即使在控制其他因素的情况下，主要农业社区的人比主要城市社区的人结婚更早一个)．为了在模型中表示这一点，婚姻子模型使用了从预测给定月份内结婚概率的离散时间风险分析中导出的回归系数(表3)。婚姻时机模型中包括的协变量是根据Yabiku(2006)的工作选择的一个)，调查Chitwan地区土地使用变化对结婚时机的影响。看到Yabiku (2006一个)以查阅有关该模型的更详细讨论。

基于表2中使用的建模策略和控制，本文基于Yabiku(2006)中的模型5重新运行了Chitwan ABM中用于表示结婚时机的回归模型一个:456)，得到回归方程的截距，以及模型中包含的代表基线危险的月度虚拟变量的值(这些参数是估计的，但没有在Yabiku 2006上发表一个)．由于使用了不同的统计软件，这里给出的回归系数与原文略有不同，尽管系数的显著性和效应量基本一致。

我们将回归系数转换为比值比(指数回归系数)，以便更容易解释(表3)。因此，协变量的比值比大于1意味着协变量的增加将导致结婚年龄的降低(通过增加每月的结婚概率)。在每个时间步中，婚姻子模型根据这些协变量在该时间步中的值计算每个合格个体的每月结婚概率。

继Yabiku (2006一个)，婚配时机回归模型以农业植被对数为协变量，以符合土地利用变化对婚配时机反馈的理论预期。例如，对数尺度表示预期农业从10%到20%的转变(10%的变化)对个人的影响将大于农业从80%到90%的转变(同样是10%的变化)。尽管这两种变化的幅度是相同的，但农业用地加倍(10% - 20%)的相对影响将比从80% - 90%的农业用地增加带来更大的质变。

为了解决反馈对景观动态的影响问题，我们在实验中使用了两种不同的婚配时机模型:(1)“完整模型”，包括一个将农业植被变化与婚配时机联系起来的系数，以及(2)不包括农业土地利用协变量的“简化模型”。两种模型的其他协变量均相同。

为了模拟婚姻过程，在每个时间步骤的开始，列出所有未婚个体的名单，包括男性和女性。Chitwan地区的婚姻过程开始于模型首先运行这个列表，并检查每个人(男性或女性)是否达到了最低结婚年龄(15岁)，是否低于最高结婚年龄(35岁，两者都是根据经验确定的)。对于那些满足这些要求的人，在该时间步内计算每个人的结婚概率，使用模型运行中选择的两种婚姻模型(完整的或简化的)中的任何一种。一旦计算出这个概率，在[0,1]的区间上画一个随机数，如果这个数字小于或等于这个人结婚的概率，这个人就被添加到该时间步长的结婚名单中。根据CVFS 48个月的户籍数据计算，为了模拟通过婚姻进行的移民，个人可能与移民结婚的概率为0.1。

接下来，名单上的男性和女性被配对，但要求是所有人都与本民族的人结婚。经验数据显示，配偶的年龄往往相当接近，男性往往比女性略大。为了解释配偶之间的预期年龄差异，我们使用多项逻辑回归预测配偶年龄，以性别、年龄和种族作为预测因素(见附录1)。

Chitwan ABM的育性模型由三个部分组成。首先是确定女性想要的家庭规模。其次，利用子模型对婚后第一胎进行建模。第三，一个单独的程序模拟了所有随后的生育，直到达到女性期望的家庭规模(或直到她不再结婚，或去世)。这些模型是使用来自CVFS户籍的经验数据开发的，其中包含调查中所有个体的活产月度记录。

根据CVFS数据中报告的期望家庭规模来确定期望家庭规模。对于在模型中出生的新个体，根据报告数据构建的直方图(见附录1)，将期望家庭规模分配给每个结婚的女性。尽管未来的工作可能会考虑与期望家庭规模相关的协变量，但目前还没有这样做。

通过使用回归模型的结果来预测每个时间步骤中每个符合条件的妇女的每月生育概率，首次生育时间的建模方法与结婚时间的建模方法类似。继Ghimire和Hoelter(2007)和Ghimire和Axinn(2010)的结果之后，我们使用离散时间事件历史分析开发了一个回归模型，将一系列协变量(包括社区层面的农业土地使用)与一个新结婚妇女每月生育第一个孩子的几率联系起来(表4)。参见Ghimire和Hoelter(2007)和Ghimire和Axinn(2010)，对该回归模型进行更详细的讨论。

基于panel A (Ghimire and Hoelter(2007:309)中表2中的模型3)中使用的建模策略和控制，本文重新运行了Chitwan ABM中使用的回归模型，以获得回归方程的截距(该回归方程未在Ghimire and Hoelter 2007中发表)。由于使用了不同的统计软件，本文使用的回归系数与原文略有不同，但系数的显著性和效应量基本一致。

协变量的优势比大于1意味着协变量的增加将导致首次生育时间的减少(通过增加每月首次生育的概率)。我们还估计了一个不包括农业土地使用期限(消除土地使用-第一生育时间反馈)的简化模型。根据ABM情景，选择完整或简化模型来允许或不允许农业土地使用变化和头胎生育时间之间的联系。

在每个时间步骤的开始，所有尚未生育第一胎、期望家庭规模大于零的已婚妇女都被构建了一个列表。然后，根据模型协变量在该月的值计算出每个妇女在该月首次生育的概率。随机抽取一个数字，如果这个数字小于该妇女第一次生育的概率，她就会在那个月第一次生育。

在第一次分娩后，在第一次分娩后的9-48个月内随机分布有额外的分娩。这个间隔是从生育间隔的经验直方图中选取的(见附录1)。每个妇女生育的最大总数受妇女期望的家庭规模的限制。一旦一名妇女超过了生育的最大可能年龄(定义为45岁)或达到了她想要的孩子数量，她就被排除在生育子模型之外。

当在Chitwan建立一个新家庭时，其占用的土地面积是由来自CVFS的经验绘图数据的家庭土地面积的概率分布确定的。为了模拟土地利用转换，从农业用地类别(优先)或非农植被用地类别(如果农业用地不足)中扣除相当于新住户面积的土地数量，并添加到适当社区的私人建筑类别中。家庭优先建在丈夫父母的社区。如果那个社区没有足够的土地，那么这个家庭就位于离丈夫父母家最近的有土地的社区。

场景建模方法

为了分离人类决策和土地使用之间反馈的时空效应，我们提出了三组场景，在这些场景中，我们以系统的方式改变两个关键模型参数(如表5所示)。在第一组场景中，我们改变农业土地使用和头胎生育时间之间的联系的效应大小(场景集“a”)。其次，我们改变农业土地利用和婚姻时机之间的联系的效应大小(场景集合“B”)。第三，我们一起改变这三个参数(场景集“C”)。为了了解模型对这些参数变化的敏感性，我们在经验计算值的范围内改变每个参数:计算值的一半，计算值，计算值的两倍。

为了与这三组情景进行比较，我们运行了一个基线情景，其中包含了婚姻择偶时间(表3)和头胎择偶时间(表4)的简化模型。在基线情景中，从定义上看，农业用地变化对头胎择偶时间或头胎择偶时间没有影响，因此不存在反馈循环。我们在使用不包括农业植被系数的第一次生育时间和婚姻时间的简化模型时，消除了基线情景中的反馈循环。请注意，我们没有简单地将农业植被协变量的系数设为零，因为这将导致对结婚率和头胎生育时间的低估，因为模型中的其他回归系数依赖于农业植被系数的估计值。相反，我们重新估计了回归模型，不包括农业植被协变量。

在情景集A-C(表5)中，我们改变了第一次生育时机和婚姻时机模型中农业土地利用的系数，以观察这些参数的变化是否导致模型结果与基线结果进行比较时的任何显著差异。这种方法测试了农业植被、首次生育和结婚时间之间的反馈是否会影响我们在模型中观察到的结果。我们对10个场景中的每一个都运行了40次模型。我们给出了模型中三个结果变量运行的平均值:第一次生育时机、平均结婚年龄(仅限女性)以及2020年和2050年社区农业土地使用的平均百分比(表6)。对于第一次生育时机和平均结婚年龄结果，我们关注的是以农业为主的社区的妇女(根据1996年农业覆盖百分比，这些妇女位于社区的第四分之一)，因为这些妇女最有可能受到农业土地使用变化的任何反馈的影响。基于双尾t检验，所有声明为“有统计学意义”的结果均显著(P≤0.05)。

结果

在场景集合A(首次生育时间)中，我们研究了三种不同的场景，包括农业土地使用和首次生育时间之间的联系。计算结果，即社区农业土地利用的平均百分比，是将所有社区用于农业的土地比例(百分比)相加，并除以社区总数(得到平均值)。我们使用这一结果而不是总土地面积的变化，因为它是变化的社区环境的更好指标。在所有这三种情景中，2050年剩余的农业用地比例明显低于基线情景，在基线情景中，农业用地使用和首次生育时间之间不存在联系。在计算效应情景下，农业土地利用下降到26.20%±0.20%，在半效应情景下下降到26.28%±0.19%，在双效应情景下下降到25.93%±0.18%。

在集合B(结婚时机)中，我们改变了结婚时机和农业土地使用之间的联系系数的大小。在所有三种情景下，2050年土地利用与基线值均存在显著差异，但在计算效应情景(27.03%±0.22%)和半效应情景(28.53%±0.20%)下，剩余农业用地百分比高于基线值(25.17%±0.19%)，而在双效应情景(25.17%±0.19%)下，剩余农业用地百分比低于基线值。

在集合C(组合)中，我们同时改变两个参数。当计算的效应量用于结婚时机和首次生育时机模型时，2050年的农业土地利用(26.66%±0.18%)与基线没有显著差异。集C 2050年农业用地利用仅在半效应情景(28.39%±0.19%，高于基线)和双效应情景(24.36%±0.16%，低于基线)下与基线存在显著差异。

在图3中，我们绘制了总人口(图3的左侧)和社区农业土地利用的平均百分比(图3的右侧)。这些数据给出了53年模型运行中土地利用变化动态的定性视图(参见上文，讨论2020年和2050年结果的统计意义)。图3中的每一行都表示40个模型运行的平均值。阴影误差条表示±1.96 * 40个模型运行的平均值的标准误差。

首先，我们考虑了三组情景(图3的左侧)的人口结果。包括农业植被(情景集A)对首次生育时间的积极影响，导致2050年人口(计算效果情景中的24,592人)显著高于基线(23,609人)。考虑到农业植被对结婚时机的积极影响(情景集合B)，与基线相比，人口减少(2050年为22,787人)。在综合情景(情景集C)中，我们看到了从基线(2050年23,461人)开始的小幅但统计上显著的人口下降。

接下来，我们考虑了三组情景的土地利用结果(图3右侧)。当我们考虑了农业植被对第一胎生育时间的积极影响时，我们发现在基线情景、计算情景、一半效应情景和双重效应情景之间，农业土地利用变化几乎没有差异。当我们考虑了农业植被对结婚时机的正向影响时，计算出的影响情景与基线没有显著差异;然而，半效应情景显示农业用地转化略有减少，而双效应情景显示农业用地转化略有增加。在组合情景中，我们发现双效应和半效应情景之间差异较大，而计算效应情景与基线之间差异不大。

为了详细研究首次生育时间和土地使用之间的反馈，我们绘制了来自场景集A的主要农业社区的妇女从结婚到首次生育的平均月数(图4)。由于在模型开始之前不知道妇女的准确结婚日期，我们关注的是在模型第一个时间步骤上或之后结婚的妇女;由于这个原因，平均第一次出生时间似乎在上升，直到2001年左右。这是因为在第一个时间步骤(1997年2月)上或之后结婚的妇女要经历许多时间步骤才能在婚后开始第一次生育。我们在图4中看到了首次生育时间和土地使用之间的联系的影响:在无影响情景模型运行的开始，女性平均在结婚18个月后第一次生育。使用第一次生育时机-土地利用系数的计算效应量可得到第一次生育时机为15个月。计算效应、半效应和双重效应情景均显示，在整个模型运行期间，平均首次生育次数稳步增加;这是对农业用地变化对头胎生育时间的影响的回应。随着农业用地的减少，妇女开始推迟生育。

我们很清楚地看到，将农业用地变化和头胎生育时间之间的联系纳入研究的影响;如果将这一联系包括在内，那么在模型运行过程中土地使用的变化会导致在模型运行期间首次生育次数增加4个月(图4)。婚后首次生育的任何延迟都会减少女性服从生育模型的总时间。因此，第一次生育时间的增加应该通过减缓人口增长，从而减缓新家庭的形成，对农业土地的过渡起到负反馈作用。然而，与基线相比，我们看到的是2050年的人口略有增加(考虑到这一影响)，由此导致的农业用地非农业用途的轻微增加。

最后，我们考虑了集合B中不同情况下的结婚年龄差异，其中农业用地对结婚时机的影响是不同的。在图5中，我们绘制了场景集合B中以农业为主的社区女性的平均结婚年龄，这些女性在模型的第一个时间步骤上或之后达到了可能的最早结婚年龄(模型中定义为15岁)。这确保了图5所示的女性样本在符合结婚条件的整个时间内都处于Chitwan ABM婚姻模型中。平均结婚年龄在2010年之前的快速上升是这种限制的副产品，而不是模型中的真实现象。正如预期的那样，在无影响情景下，结婚年龄并没有随着时间的推移而变化，并且在2050年明显低于计算出的有影响情景下。双计算效应情景显示，初始结婚年龄最低，但随着时间的推移，由于农业用地变化对结婚时间的影响，结婚年龄增长最快。

在集合B中，我们看到了包括农业土地使用和结婚年龄之间的联系的影响(图5)。当使用计算出的效应量时，结婚年龄在模型运行期间增加了大约一年。这一增长应该通过直接减缓新家庭的形成和间接减缓人口增长对农业土地过渡起到负反馈作用。正如预期的那样，当考虑到这一影响时，我们看到2050年的人口略有下降，而2050年的农业用地略有增加，但在统计上并不显著(图3)。

讨论

Chitwan ABM综合了社会和环境数据，以考虑人口和环境之间的反馈在土地变化中的作用。该模型的人口组成部分的不同寻常的细节水平使我们能够测试非常具体的微观尺度联系(首次生育时间-农业土地使用和结婚时间-农业土地使用)在影响更大尺度土地覆盖变化方面的作用，同时控制也影响人类决策的个人、家庭和社区层面的因素。我们的研究结果表明，农业用地利用与结婚时机之间以及农业用地利用与头胎生育时机之间的反馈导致了人口和土地利用在统计上的显著差异。这一结果证实了微观层面人口统计过程的变化可以与更大范围的LULC变化显著相关(Carr 2004)。

尽管土地使用变化的影响在直接影响的模型结果中明显存在(首次生育时间和结婚时间)，但假设的人口变化和土地使用之间的负反馈循环的影响则不那么明显。虽然不包括反馈环的基线情景与包含反馈环的基线情景之间的模型结果存在统计学上的显著差异，但差异相对较小(53年来观测到的相对于基线的土地利用差异在-5.25%至7.36%之间)。这可能是由于这里选择的结果;对于这篇论文，为了调查决策和土地使用之间的间接联系，选择了第一次生育时间和结婚时间。婚后新家庭的形成(家庭裂变)作为Chitwan ABM土地使用变化的主要直接决定因素，对土地使用有很大影响，因为它与新家庭的土地清理直接相关。如果环境变化和家庭裂变之间的潜在反馈包括在模型中，反馈的影响可能会更明显。与Chitwan ABM的未来工作可能包括直接代表Chitwan河谷的薪柴和饲料收集过程，使人口变化、资源收集实践和环境变化之间的联系更加直接。

然而，理解间接耦合产生的弱反馈是CHANS研究中一个持续的挑战(Chin et al. 2014)。本文的结果表明，在足够长的时间尺度上(本例中为年代际)，间接耦合可以导致CHANS的观测状态在统计上的显著差异。在这一分析中，在基线情景和反馈情景之间观察到土地利用差异之前的时间滞后与Le等人(2012)的发现相似，他们使用ABM来考虑两种不同类型的适应过程(一种是反应性的，另一种是学习过程)的影响，发现每一种过程都会导致十年时间尺度上土地利用变化的替代路径。

考虑到土地使用变化对先前回归模型中婚姻和第一次生育时间的单位影响很小，在这里考查的一系列情景中土地使用结果之间的微小差异也许并不令人惊讶。例如，在首次生育模型中，农业增长1%将导致在特定月份首次生育的风险仅增加0.6%(表4)。有许多因素会影响个人生育孩子的决定，其中许多在回归模型中表示出来，用于参数化这里提出的ABM。这些因素中有几个对婚姻或生育时间的影响比改变农业土地使用的影响大得多，例如婚姻持续时间和教育。

尽管弱反馈有可能导致观测到的土地利用结果在很长一段时间内发生显著变化，但在考虑回归和ABM结果并为政策提供信息时，重要的是不要忽视更大的图景。尽管我们可能会在系统中发现值得注意的耦合，比如这里讨论的两个反馈，但如果这些反馈很弱，它们对系统动态的影响在长时间尺度上可能会被其他反馈过程和与人类和景观变化更直接相关的其他因素的变化所抵消。以奇旺河谷为例，增加教育和非农就业机会对土地利用变化的长期影响可能比我们这里描述的反馈更大。

这个结果并不意味着弱反馈不重要。然而，这提醒我们必须仔细考虑统计模型的结果，包括效应大小和意义，特别是在就人口和环境变化的长期动态作出政策建议时。例如，尽管一个回归模型可能揭示一个协变量是一个给定结果的统计上显著的预测因子，但我们必须从系统的整体角度来评估协变量在系统长期演化方面的影响的重要性。

这项研究的一个局限性是必须记住的是，我们假设关系在模型的53年时间跨度中是不变的。由于市场准入的增加而造成的当地生计的变化，以及日益增加的国际移徙对当地经济的影响，只是值得额外注意的两个方面。目前正在进行进一步的研究，以便使人口过程，例如移徙和生计战略根据社会经济变化而有所变化。环境变化与决策模型结构之间也可能存在反馈;例如，随着一个地区的城市化，我们可能预期土地覆盖变化对生育决策的影响会随着时间的变化而变化。进一步研究允许决策模型结构随时间变化的影响将是进一步研究的一个富有成果的领域。

最后，在解释ABM模型结果时，必须考虑ABM的结构和用于参数化模型的方法。建模CHANS时特别关注的是如何表示人类决策模型(An和López-Carr 2012)。模型参数化的一种方法是建立一个基于规则的模型，例如，启发式规则或基于偏好的决策模型可用于建模代理行为(An 2012)。考虑到我们有兴趣建立一个基于经验的ABM，用它来测试经验观察的关系的影响，比如我们在这里探讨的第一个孩子出生的时间和结婚时间的反馈，我们使用了不同的方法。在Chitwan ABM中，使用随机过程模型对事件进行建模，事件发生的概率由经验数据的统计分析确定。我们在统计模型中包括基于当前对我们所建模过程的理论理解而选择的协变量。这种方法允许我们在每个决策模型中控制可能影响人类决策的一系列协变量，允许我们分离和检查模型中的特定关系。

结论

为了研究土地利用和微观决策(结婚时机)之间的反馈对土地利用和人口动态的影响，我们构建了尼泊尔Chitwan河谷的一个CHANS的ABM。先前的研究表明，Chitwan的土地从农业转为农业可能对未来的土地使用变化起到负面反馈作用，因为从结婚到第一个孩子出生的时间延长了(Ghimire和Axinn 2010)，结婚年龄也延长了(Yabiku 2006)一个)．对一组53年的模型进行了人口和土地使用结果的比较，这些模型在考虑和不考虑土地使用变化对生育率和结婚时间的影响的情况下运行。人口和环境研究人员已经认识到，CHANS中的联系“不是单向的，而是相互的”(de Sherbinin等人，2007:363)。本文采用的框架使我们能够直接看到反馈对CHANS年代际动态的影响。

我们的研究得出的结论是，土地使用变化与个体层面的婚姻和生育决策之间的反馈可以导致模型结果的显著差异(尽管很小)，当包含反馈时，社区用于农业的土地的平均百分比与基线相比有显著差异(p < 0.001)，较基线从-5.25%降低到7.36%，差异的大小取决于计算的效应大小。这些微小的差异不应被视为反馈一般不重要。然而，这提醒分析师和政策制定者必须仔细考虑统计模型和ABMs的结果，包括效应大小和显著性，特别是在就CHANS的长时间尺度动态作出政策建议时。

这里的研究集中于两种具体的耦合:需要进一步研究人口和环境文献中已经发现的其他耦合的动态影响，例如移徙与土地使用和覆盖变化之间的联系。还需要进一步考虑空间变化关系在CHANS中的影响，以及可能存在于不同代理群体(如按种族或教育背景定义的群体)中的替代决策模型的影响。López-Carr等人(2012)通过多层次建模和地理加权回归(GWR)表明，社会经济指标和土地利用变化之间的关系方向可以在空间上发生变化。同样，我们可能会认为，婚姻时机和生育偏好的决定因素取决于家庭层面的生计策略。用于参数化Chitwan ABM的混合回归模型捕获了模型中预测因素与观察到的结婚时机和生育决定之间的线性关系;允许决策模型在不同群体之间变化的未来工作可能会揭示更多的动态复杂性。

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