在弹性评估中量化不确定性和权衡

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 调查
  • 分析
• 结果
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

弹性是一个系统在不越过临界阈值的情况下所能承受的扰动或干扰量的度量(Holling 1973)。当超过这个阈值时，系统就会崩溃并重组。重组可以发生在相同的驱动变量和过程中，在这种情况下，原来的系统会更新，或者系统可以围绕一组新的变量和驱动进行重组，在这种情况下，新的组织会出现，而且通常是一个非常不同的系统(Chaffin et al. 2016)。当围绕新的驱动因素进行重组时，在提供商品、服务和相对可预测性方面，新系统可能不如前系统对人类有利。因此，维护系统处于理想状态、避免临界阈值并增强弹性通常符合管理人员和其他涉众的利益。或者，当一个系统不受欢迎时，可能有必要削弱弹性，并有意地将系统转变为更理想的状态(Chaffin et al. 2016)。在任何一种情况下，能够评估(至少相对地)系统的弹性有多强是很重要的，这样管理人员就可以根据当前系统状态的可取性来培养或削弱弹性。

资源管理者通常依靠社会生态系统(SES)的恢复力或能力来吸收和应对干扰，同时保持其基本结构和功能(Holling 1973, Folke et al. 2002)。弹性系统对管理人员是有用的，因为它提供了管理选项的自由度，而且与非弹性系统相比，弹性系统的管理不太可能导致不必要的制度更改。更好地理解恢复力的边界，即将系统的一种状态与其他机制分隔开的阈值，可能有助于资源管理者避免或促进机制的转变，从而维持或恢复所需的生态系统服务。在人与自然的复杂系统中，恢复力具有生态和社会两个维度(Folke et al. 2002)。生态恢复力是一个生态系统在转变成一个新体制之前可以吸收的干扰的大小，而社会恢复力是社会系统承受和适应由社会、政治或环境变化引起的干扰的能力(Adger 2000)。增强和保持复原力越来越被确定为关注生态系统(例如，Benson和Garmestani 2011, WWF 2012)或社会系统(例如，Godschalk 2003, Norris等人2008,Longstaff等人2010)的项目的管理目标或战略，但复原力最好被理解为社会和生态的强化互动的产物。然而，由于社会和生态系统中的驱动因素不同，明确考虑复原力的社会和生态方面可能是有用的，并提供有意义的见解。

不幸的是，对弹性的量化还很不完善(Angeler和Allen 2016)。许多弹性评估方法基于关于系统弹性的格式塔，依赖于利益相关者的输入，这些输入设想了系统的利益、主要驱动因素以及利益焦点尺度上下的有限尺度范围(Angeler和Allen 2016, Quinlan等人2016)，而忽略了复杂的跨尺度结构(Allen等人2014)。用这种方法，定量评估是困难的。然而，如果这个概念要在快速变化的人类世中发挥效用和应用，那么推进韧性科学就非常重要(Biggs等人，2012,2015)。

尽管已经提出了一些用于进行弹性评估的框架(例如，Walker等人2002002009,resilience Alliance 2010, Biggs等人2015,Quinlan等人2016)，但由于相关社会生态系统的高度动态和多维属性(Berkes和Folke 1998, Walker等人2002)，将这些技术应用到现实系统中仍然是一个挑战。此外，尽管一些从业者可能会发现这些或类似的框架是有用的和合适的(参见韧性联盟2013年的一些案例研究，http://www.resalliance.org/resilience-analysis-practice)，其他人可能想进行弹性评估，但缺乏足够的时间或信息来使用现有框架中固有的往往详细和耗时的方法。此外，现有的恢复力评估中缺失的一个重要方面是不确定性度量，以及在比较类似系统的相对恢复力水平时有用的度量。对不确定性的评估将有助于更好地理解有问题的系统，并且应该通过识别知识不足的领域来改进管理，允许设计适应性干预措施，可以进一步增强对系统的理解，增强学习，并迭代地减少分析所揭示的关键不确定性领域。

不确定性有多种形式(Williams 2001, 2011)，通过弹性评估对其进行量化和识别关键的不确定性也可以深入了解如何改进评估、系统本身如何运行以及结构化实验和学习的潜力，从而减少不确定性(Allen et al. 2011, 2016)一个Birge et al. 2016)。因此，评估不确定性的方法对于推进弹性理论以及将弹性方法应用于特定系统或挑战至关重要。我们提出并应用了一种简化的弹性评估方法，该方法综合了Walker和Salt(2006)的九个弹性度量:生态可变性、多样性、模块化、对慢变量的承认、紧密反馈、社会资本、创新、治理重叠和生态系统服务。

弹性的绝对度量还没有开发出来，也不太可能开发出来，而且可能没有用处(Quinlan等，2016年)。相反，有两种类型的弹性评估:具体弹性的量化，即什么弹性、对什么弹性和为谁弹性(Carpenter et al. 2001)，以及类似系统相对于其他系统的一般弹性(Nemec et al. 2013)。我们关注后一种类型的弹性评估(相对弹性)，以合并权衡和不确定性。正如我们所做的那样，对复原力也纳入不确定性的量化方法可能为评估风险和脆弱性提供新的途径。我们的实证结果只是为了说明用途，因为我们的样本量很小。我们的分析并不是为了捕捉这些基于流域的系统的真实弹性，而是为了说明这种方法的效用。

方法

研究区域

缺水地区的河流系统是当今世界面临的一些最具挑战性的自然资源管理问题。人为压力极大地改变了河流系统，影响了生态系统服务的提供。

我们对阿纳科斯蒂亚、哥伦比亚、中里约热内卢格兰德和普拉特河流域的利益相关者进行了复原力评估调查，这些流域都位于美国境内，但哥伦比亚河流域北部延伸至加拿大除外。这些流域都被纳入了国家社会环境综合中心(sessync)的工作小组，其重点是对受水压力的流域进行适应性治理。这些流域都有一些基本的相似之处，即受水压力的影响，受到极大的改造，受到密集的管理和频繁的诉讼，受到适应性管理恢复努力的影响，并具有未知的恢复力。

阿纳卡斯蒂亚河流域涵盖了1140平方公里的从农村到城市的土地覆盖类型，包括哥伦比亚特区，使其成为评估中最城市化的系统。1990年人口普查的人口密度为每英亩2.66人。因此，围绕阿纳科斯蒂亚河流域恢复力的问题往往集中在社会和生态系统承受持续或增加的污染、径流和洪水的能力上。考虑到复杂的制度相互作用，这一点尤其正确，这种相互作用决定了社会和生态组成部分应对与水质有关的干扰的能力(Arnold et al. 2014)。

哥伦比亚河流域面积约67万平方公里，横跨爱达荷州、华盛顿州、俄勒冈州、不列颠哥伦比亚省的大部分地区，以及怀俄明州、加利福尼亚州、内华达州和犹他州的一小部分地区。该盆地主要包括乡村景观，但也包括少数大都市地区，包括俄勒冈州的波特兰市、爱达荷州的博伊西市和华盛顿州的斯波坎市，哥伦比亚盆地的600万人类居民大多居住在这些地区(Cosens和Fremier 2014年)。在哥伦比亚河流域，气候变化和水资源短缺的交叉问题出现了，这是西部河流系统的特点，包括水力发电、灌溉、防洪、生态完整性和其他有价值的社会生态产beplay竞技品和服务之间的竞争，以减少水资源供应(Cosens和Fremier 2014年)。

Middle里约热内卢Grande盆地占地约8000平方公里，完全位于美国新墨西哥州。尽管它的大部分地区人口稀少，但它包含了阿尔布开克市，总人口为69万(Bartolino 2012)。Middle里约热内卢Grande河流域的恢复力通常涉及社会生态系统在面对持续的占用和气候变化时承受持续的人口增长和城市化、生物多样性丧失和周期性干旱的能力(Benson et al. 2014)。beplay竞技就像我们研究的其他西部水系统(哥伦比亚和普拉特)一样，州际水和/或能源契约义务与系统中的社会生态成分强烈地相互作用。

普拉特河流域面积超过23,000平方公里，横跨美国科罗拉多州、内布拉斯加州和怀俄明州(Palmer 2006)。在普拉特盆地，人口不成比例地分布在几十个中等(如内布拉斯加州的科尔尼)到非常大(如科罗拉多州的丹佛)的大都市地区，其中许多都在南普拉特盆地，预计在未来40年人口将翻一番，给已经过度使用的水资源带来额外的压力(CDLF 2010)。与其他西部流域类似，州际水契约和有限流量限制了可用于濒危物种、河流湿地、产生电力和娱乐机会的灌溉项目、有权流量的下游用户和其他用途的水量。因此，该系统的恢复力主要集中在社会-生态系统作为一个整体抵御流量变化的能力，特别是干旱，但也包括大洪水，而不会有任何整体系统组件失去获取水的途径，并破坏系统的其他部分(Birge et al. 2014)。

调查

我们使用快速原型法(Nicolson et al. 2002)对相对弹性进行评分，方法是让利益相关者分别回答一系列调查问题，这些问题旨在探究社会生态系统的不同方面，从而推断出具有弹性，李克特评分从1到5,1表示弹性最小，5表示弹性最大(表1)。此外，我们对每个弹性评分的不确定性进行评分，评分范围从1到5，即从低到高。弹性评估指标的选择非常重要。我们关注的是社会和生态的组成部分，但整合关键基础设施的组成部分，明确地整合经济可能也有用。韧性联盟(http://www.resalliance.org/)花费了大量的时间和资源来确定复原力的相关方面。虽然评估弹性的特定方面或轴是合适的，但我们使用Nemec等人(2013)提出的修正，因为它们既有用又具有说明性。我们的方法是基于对社会-生态系统利益相关者的调查，基于26个问题，重点关注恢复力的社会和生态方面。特定变量(调查问题)的选择是重要的，并且必须根据感兴趣的系统和这些系统的重要方面而变化。

我们调查了四个流域内的政府、研究人员、最终用户和非政府组织，以说明我们评估流域相对弹性、弹性的社会和生态成分之间的权衡以及评估中的不确定性的方法。为了确定参与者，每个流域研究负责人通过机构审查委员会(IRB)批准的电子邮件邀请了40名他们确定为4个利益相关者小组(每组10人)的成员参与调查。当每组10人无法确定时，盆地负责人/调查协调员使用搜索引擎查找其他参与者。潜在的参与者被告知，他们被盆地领导确定为属于特定组的用户，但如果他们同意参与，他们可以将自己重新分配到其他组。那些肯定同意参与的人的姓名和电子邮件地址被发送给调查协调员。然后，参与者从协调员那里收到一封电子邮件，其中包括知情同意、调查说明和使用SNAP软件在线管理的匿名调查链接。

总共进行了200项调查(5个流域，4个用户组，每个用户组10项调查)，完成了30项调查，回复率为15%。我们发起了超过30份问卷，其中有超过1个问题完成了，但我们只在分析中纳入了完全完成的调查。

由于我们依赖于学术研究人员的人际关系，因此对那些可能已经接触过调查材料的参与者存在偏见，他们可能比我们希望参与者所代表的人群具有更低的不确定性和更强的观点。此外，我们使用搜索引擎来识别非政府组织和最终用户参与者，而不是政府和学术参与者，这可能导致对这些群体进行更随机的抽样。然而，由于我们的分析是为了探索一种新的方法，而不是对用户群体或兴趣范围本身进行推断，因此参与者的偏见并不影响我们研究的目标。

尽管社会恢复力和生态恢复力是相互交织的，但我们分别评估了社会恢复力和生态恢复力的属性，并将其结合起来，以提供对恢复力要素更清晰的评估(Allen et al. 2003)。由于并非所有的属性都适用于两种恢复力，我们评估了社会恢复力方面的8个属性，生态恢复力方面的3个属性(表1)。我们赞同Walker和Salt(2006)创建的生态变率属性，但不包括社会变率，因为正如他们所定义的，变率指的是生态现象的发生和量级的变率，如洪水和野火，它们没有相应的社会变化。系统的类似方面，如社会和文化异质性，被纳入社会多样性和社会模块化变量。同样，社会资本、创新和重叠治理的社会属性也没有生态上的对等物。我们认为，缓慢的生态变量和紧密的生态反馈与生态变率密切相关，以至于这些特性都包含在生态变率特性中，而生态系统服务是一种社会结构，而不是一种生态结构，因为它们指的是人类从自然中获得的利益。

在这5个流域中的每一个，我们邀请了40个调查参与者，我们将他们确定为最终用户(农民、牧场主和/或私人公民)、州或联邦政府、非政府组织或研究/推广利益相关者团体的代表，但允许受访者在调查开始时将自己重新分配到他们最接近的利益相关者类别。这一点，再加上调查超链接不是特定于用户的，以及除了涉众组和盆地之外不收集任何可识别的信息，确保了参与者的匿名性被小心地保留了下来。

我们向同意的参与者发送了一个在线问卷的超链接。我们在调查中纳入的问题旨在评估利益相关者对其系统的社会-生态弹性各方面的看法和不确定性。具体来说，我们设计了问卷来分析利益相关者对Walker和Salt(2006)的弹性世界的9种属性的评估，但是在个体环境中(表1)。我们对问卷使用了李克特量表(李克特量表为5分)，其中包括25个内容问题，每个问题后面都有一个问题，要求受访者对他们对前一个问题的回答的确定性水平进行排名(见附录1的完整问题列表)。一些定义(例如，模块化)通过嵌入在线调查的超链接提供给受访者(提供的定义见附录2)。

我们的问题涉及来自五个流域的不同利益相关者如何感知(1)生物(物种、反应和性状)多样性水平，(2)生态多样性水平，(3)模块化水平。(4)承认慢变量，(5)反馈长度，(6)社会资本，(7)创新，(8)关键社会角色重叠，(9)社会生态系统中的生态系统服务提供。我们明确要求利益相关者评估这些属性(例如，“评估你的系统中的生态多样性”)，但也设计了针对压力流域环境的属性问题。

这9个弹性变量可能是一个不完整和主观的列表，但它们在之前的评估中使用(例如，Nemec等人2013年，Allen等人2016年)b)、易于解释和跨不同系统的适用性使它们很好地用于快速比较方法和不确定性评估，正如我们在这里所做的那样。实践者应根据他们的研究背景设计自己的调查问题。

分析

为了评估弹性和不确定性，我们通过分配与每个问题的李克特分数相对应的值来计算每个问题报告的平均分(例如，非常高= 5，高= 4，中等= 3，低= 2，非常低= 1，等等)。为了评估不确定度，我们计算了问卷中报告的个体利益相关者的平均不确定度(显性不确定度)，以及对内容问题的回答和显性不确定度(隐性不确定度)的差异程度。我们的分析只包括完成的调查。

相对弹性由结果的雷达图中曲线下的总面积推断(见图1-8)，即通过对各个轴的得分相加。可以对生态和社会领域进行比较，以评估复原力不同组成部分之间的权衡。相对弹性分数和不确定性程度可以在用户组和盆地之间进行比较。因此，我们的调查得出了一系列的经验结果:每个盆地的相对弹性;各个轴分数的总和，以及其中的不确定性;各轴弹性的相对度量及其不确定性;不同用户群体和社会与生态组成部分的相对弹性分数及其不确定性;以及弹性轴之间的权衡，通过坐标轴的分数来衡量特别是分数之间的相对强度。还可以采取其他措施，如选择不同的轴来测量弹性。

结果

我们从所有四个用户组和四个分水岭的代表那里收到完整的回复(n = 30)(图1-9)。在非政府组织、最终用户和政府用户群体中，总弹性分数(对问题的平均回答之和)相似，但在研究/扩展受访者中明显较低(表2)。在河流流域中，来自阿纳卡斯蒂亚的受访者报告的得分最高(图5)，其次是哥伦比亚、普拉特和中里约热内卢Grande(表2)。

调查中的单个问题似乎没有驱动或偏离用户组的总体弹性趋势，但研究/扩展受访者一致报告较低的平均分数(图2)。我们评估中的方差是指隐含的、组级不确定性的指数。尽管大多数用户组相对于他们的平均弹性分数有相对较低的方差，但最终用户在他们对流量可变性、生态系统服务生产和利益相关者之间的信任等问题的回答中，与这一趋势有偏差。对于某些问题和用户群体，差异的峰值(图2)表明了这些领域的不确定性，以及学习和进一步探索以确定不确定性来源的机会。

除了这个群体水平，隐式不确定性(即回答中的方差)，我们要求受访者报告他们在回答中自我评估的个人确定性水平(图3)，作为量化不确定性的第二种方法。在我们的调查中，自我评估的不确定性变化相对较小，在所有问题中都是适度的，尽管社会和治理问题的不确定性似乎比生态问题更多。最终用户在回答中报告了较高的平均确定性;我们还评估了用户识别不确定性的方差，发现在一些问题和用户群体中，方差相对较低，但有趣的是，方差较高，特别是在终端用户的社交模块化方面。(图4)。

跨流域的每个问题的恢复力得分(图5)与总恢复力得分(表2)平行。然而，值得注意的是，图1中的恢复力得分的形状比图5更圆，尽管它们来自相同的源数据。这可能反映在跨流域弹性得分中显著较高的方差或隐含的群体水平不确定性(图6)。跨流域个体不确定性也较高(确定性得分较低;图7)，但这种差异是名义上的，很可能是由于在前一种分析中终端用户在跨流域的再分配。与跨用户组的差异模式相似，在不同盆地的响应确定性水平上没有明显的差异模式(图8)。

当对问题的平均回答的方差与确定性(即群体水平的不确定性与个体的确定性)相对应时，我们预期会出现负相关。然而，当比较用户组的方差和确定性时，这种关系很弱(图9)，仅显著(P < 0.043)。

讨论

量化人与自然复杂系统的绝对、一般恢复力是有问题的，但评估相对恢复力和具体恢复力(什么对什么的恢复力)是一个现实的目标，可以为管理人员和决策者以及其他利益攸关方提供有用的工具。此外，寻找更好的方法来量化弹性，将有助于更好地理解复杂系统中弹性的驱动因素。我们扩展了Walker和Salt(2006)提出的、Nemec等人(2013)修改的弹性属性，对SES的利益相关者进行了直接调查，并采用了量化相对弹性的方法(Nemec等人，2013)、社会和生态(或经济或基础设施)组成部分之间的权衡以及不确定性。我们通过两种方式解决了不确定性:用户自我评估和响应内差异分析以及跨分水岭和用户组。虽然我们开发和实施我们的调查只是为了演示方法，有足够的随机性和样本量，我们的指标的定量比较是直接的，并服从方差分析或许多类似的方法，以确定在不同盆地或用户组的响应中是否存在显著差异。

很明显，在人与自然的复杂系统中，恢复力包括该系统的社会和生态组成部分。此外，纯粹的社会组成部分可以与经济组成部分区分开来。在社会、生态和经济组成部分之间，往往存在明显的权衡。例如，普拉特河流域几乎包括内布拉斯加州的全部地区、科罗拉多州和怀俄明州的部分地区，是一个被人类活动(主要是农业)严重改变的系统，地表和地下水发生了广泛的水文变化，以支持农业和发展。为了支持农业，以及包括能源生产在内的其他原因，普拉特河本身被筑坝，水文变异性大大减少。河岸走廊经历了一种制度的转变(Birge et al. 2014)。在筑坝之前，脉动洪水为目前濒危的最小燕鸥(Sternula antillarum)及管式珩管(Charadrius melodus)．由于筑坝，沙洲变得植被繁茂，最终被草本和木本植被覆盖，河道减少并被切割。河岸走廊在生态学上处于一种不良状态，具有较强的滞后性。然而，普拉特盆地的社会和经济方面是非常可取的，而且，至少在不知不觉中，人们做出了牺牲生态成分而支持社会和经济成分的决定(Birge et al. 2014)。这种不平衡很可能削弱整体的韧性。我们所描述的方法允许评估系统子组件的权衡，除了社会和生态组件，还可以包括经济和基础设施组件。

识别脆弱或高度不确定的复原力的个别组成部分，无论是在高水平上(生态vs社会，如上图)，还是在调查问题(轴)水平上，都应该对从业者有益。明确考虑取舍和确定最不确定的领域将使我们能够集中注意最需要干预或进一步了解的那些方面或组成部分。这些类型的结果还可以提供基线信息，随着时间的推移，可以根据这些信息评估干预措施的成功与否。影响恢复力的干预措施之后的时间序列数据(例如，Nemec等人，2013年)为评估权衡提供了特别宝贵的机会。

恢复力的方法正在成熟，而且正在开发更好的、客观的恢复力测量方法(Angeler和Allen 2016年)。发展定量方法来补充定性措施是至关重要的，特别是考虑到弹性的概念已经扩展到对许多人意味着许多事情。弹性可以被认为是一个过程(如建立弹性)，一个速率(如扰动后的返回时间)，或者，最合适的是，作为人与自然的复杂系统的一个涌现属性。后一种定义避免了规范性的确定，适用于客观的定量措施。回归时间也可以通过量化来修正，但回归时间是一个固定的概念，它也忽略了阈值对其他状态的潜在影响，因此充其量是弹性的部分度量(测量在阈值以下发生的短暂行为)。了解不确定性的来源是随着时间的推移减少不确定性的第一步，也是环境管理的最终目标。

我们提出了一种弹性评估的简化方法，其中包含弹性度量(Walker和Salt 2006)。该方法旨在减少恢复力评估中的不确定性，并比较不同的大规模流域的相对恢复力。我们在北美的四个流域测试了该方法，使用了快速原型方法，从每个流域的利益相关者那里获得了反馈。由于样本量小，该研究结果仅用于说明目的，但结果表明，该方法在评估人与自然复杂系统的相对弹性、权衡和不确定性方面具有巨大潜力。

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