研究

潜在的生态系统模型和建模研究:参考框架插件

• 文摘
• 介绍
• 过去的使用弹性的建模研究
• 模型的目的和角色,以支持不同的生态系统研究的目标
• 在相关领域常用的模型类型
• 一个模型的程度的现实主义
• 连接与建模方法研究的目标是:“插件”的参考方案
• 讨论
• 对这篇文章
• 确认
• 文献引用
• 勘误表

介绍

理解动态,源于人与人之间的交互和反馈,社会,和他们所依赖的生态系统是当今的主要挑战之一(木匠et al . 2009年)。生态系统(税)的研究是一个新兴领域,关注人类与自然之间的相互依存,构成了许多可持续性问题。弹性思维视角用于税研究,强调相互依存,复杂,适应人类环境系统和非线性行为的本质,不确定性和惊奇(伯克Folke 1998 Norberg Cumming 2008 Folke et al . 2016年)。它强调需要了解和管理变更,无论是通过持久性和适应和承受冲击和干扰也使用它们为契机,从根本上改变系统的主要特征,生态、经济、和社会结构使现有系统站不住脚,即。变换(Folke et al . 2010年)。弹性思维从而超越早期韧性的概念系统承受冲击的能力,及以后一个专注于弹性系统属性或结果。当我们提到税的研究,我们将研究弹性思维视角。

建模发挥了重要作用的早期发展弹性的概念,特别是在改变生态系统的观点,系统进化向一个平衡系统与多个稳定状态(温和1973)。生态系统模型的多个稳定状态,政权转移或它们之间的转换,今天仍然广泛使用(例如,比格斯et al . 2009年,雅伯et al . 2009年,休斯et al . 2017年)。过去,模型也被用于自适应生态系统管理的实践,如在大沼泽地,美国,尤其是评估可能的结果范围的复杂系统的管理措施(DeAngelis et al . 1998年,甘德森及其光2006)。最近的研究对税及其治理从弹性的角度来看,然而,很少涉及建模。这有点奇怪,因为建模在生态学等相关领域的最新发展(格林和Railsback 2005),陆地系统科学(马修斯et al . 2007),环境评估和管理(Kelly et al . 2013年),和社会仿真(Halbe et al . 2015年)。这些发展包括扩散等复杂性科学的新方法基于主体建模(Filatova et al . 2013年)和参与性等小说形式的模型应用程序支持社会学习和政策流程建模(Voinov et al . 2016年)。

有限注意建模的一个原因resilience-based税研究可能在于跨学科方法的碎片,它伴随着一个经常混淆目的和模型类型的多样性,不同的基本假设,问题焦点,水平的分析,和方法(Schluter et al . 2012年)。另一个原因可能是一个经常nonmodelers之间,而窄视图的建模,基于经验和使用简单的经济模型进行政策支持或复杂的生物物理模型,遵循系统工程的传统,这两种类型的适用性有限税研究解决的问题(Allison et al . 2018年)。此外,建模的适应和变换交织在一起的税是很困难的,需要推动建模领域。最后,识别环境和路径依赖的SES动力学导致的焦点resilience-based税研究深入的案例研究,允许丰富,基于上下文的理解弹性管理或转换的挑战(例如,奥尔森等。2008年,Gelcich et al . 2010年)。

扩大使用模型和建模的税的研究可能有助于解决产生的分析和治理挑战交织,多样化,税和复杂的自适应的本质。尽管生态关系和交互的重要性一直被忽略了,还有缺乏工具分析超越社会和生态的分离占生态关系和反馈。税是动态系统,不断变化和共同进化。捕捉来自复杂的交互的动态多尺度影响适应或转换另一个挑战不同的建模方法可能显著贡献。这些挑战带来有趣的研究前沿领域的SES建模本身(Schluter et al . 2012年,Filatova et al . 2016年,Schulze et al . 2017年)。因此,我们相信,一个更深层次的参与捐研究界的动态建模,建模的社区和税研究的最新进展,有助于推进领域,加强理解和治理捐的复杂的自适应系统。

在这里,我们的目标是采取一步更深层次的接触,鼓励使用的建模分析和治理引入税税的研究人员最常见类型的模型和应用程序的动态建模相关的税的研究,并通过提供指导识别建模方法最适合给定的研究的目的或活动。为此,我们提出了参考方案“插件”(生态系统研究建模),将不同的税研究目的与合适的模型类型和应用程序的尺寸增加的现实主义,从理论研究到实证案例,以及不同学科的整合度,涉众,和知识体系,从mono -国际米兰和跨学科的。这些维度捕获两个关键挑战在处理复杂的和邪恶的可持续性问题:需要考虑上下文的依赖;和需要研究税作为综合的整体,人类是嵌入在生态系统,而不是单独的社会和生态系统,并考虑到不同的,常常争夺,构架问题,理解、利益和价值观在开发解决方案(天吾et al . 2014年)。尽管插件用于建模者和nonmodelers一样,我们尤其发达支持领域研究者和建模人员之间的合作,因为这些协作提供了令人兴奋的机遇,应对这些挑战。

我们首先回顾过去的建模研究韧性研究强调早期使用的建模。我们不评论越来越多的SES建模研究自2012年以来,因为这超出了本文的范围,其他已经完成(Schulze et al . 2017年,艾格力et al . 2019年)。相反,我们评估使用不同类型的模型和模型应用于相关领域能够支持不同类型的总体税研究的目标和挑战。研究目标和挑战反映弹性思维的最新发展,特别是重点从持久性的转变对适应和转变,intertwinedness人的重要性和生态系统,和这些系统的复杂的自适应特性(Folke et al . 2016年)。我们使这些目标与不同目的的模型和相关领域常用的模型类型,可以服务于不同的目的。的组合类型的模型,例如,系统动力学或基于代理,一定程度的现实主义和程度的集成特征我们称之为建模方法。我们使建模方法与税的研究目标是在参考方案插件来引导他们的申请不同的税研究活动。在我们的讨论潜在的弹性思维和税研究的建模,我们强调模型的需要转向一个更广泛的使用超出科学理解支持交流和知识集成在国米和跨学科的过程。我们希望插件将第一步帮助捐研究者和感兴趣的人使用建模支持适应和转变过程选择合适的工具。

过去的使用弹性的建模研究

建模中扮演了重要的角色在早期的韧性研究生态学及其扩展到自然资源和生态系统管理(1973年温和,Crepin 2007)。我们回顾52弹性建模研究从1998年到2011年表明,大多数模型是理解和管理生态或自然资源系统的持久性干扰或改变(在附录1第三节,表A1)。这些研究的主要目的是:评估一个特定系统的持久性,确定持久性机制,开发方法和措施分析和量化的弹性,并评估和开发管理策略。模型管理集中在一个探索影响和权衡不同替代管理策略或寻找优化管理策略,最大限度地恢复和经济性能。只有四个研究建模用于理解和管理适应,也没有解决转换。后者自2012年以来没有什么变化(但见Zagaria et al . 2017年)。

最常见的模型的目的是理解和决策或管理支持(图在附件1)A4a。模型为理解大多是通用的,equation-based模型,而这些决策或管理包括两种通用模型的发展(最优)管理策略或特定,通常基于规则的模型替代管理策略评估的影响特别是案例研究(图在附件1)A4b。通用模型的突出部分是一个历史遗留的第一弹性模型的起源理论生态学、经济学或资源。只有大约三分之一的研究使用模型的一个案例研究。这种状况限制了他们潜在的解决现实世界问题的上下文相关的复杂的相互作用确定系统行为。这种低数量可能被低估了,因为特定的模型,用于自适应(合作)管理的实践在科学文献很少报道。

许多模型关注生态弹性不占一个人为驱动力来自生态系统的反馈改变人类的行为。社会制度的最基本的表示在许多早期弹性模型强烈限制可能解决生态的影响弹性反馈,例如,资源的反应用户生态系统状态的变化。已经解决,例如,在bioeconomic模型,研究优化管理策略,他们这样做在一个高水平的总水平,如一个完美的远见和他们的社会规划者一般规定性,即。下,他们的目标是确定最优政策极其简化的假设,而不是试图理解现实世界的动态。反馈个人层面的演员或生物体和反馈水平或尺度基本上没有解决。缺乏完整的反馈循环纳入SES今天在SES建模模型仍然是一个问题,最近强调Filatova et al。(2016)和Schulze et al。(2017)。然而,也有发展前途,明确考虑生态反馈的模型和弹性(Huber et al . 2013年,装货等。2013年,2015年)。

我们提供更多的信息选择的论文及其编码,以及额外的见解从回顾研究1998 - 2011年在附录1中。信息包括,例如,资源和社会的类型系统建模,类型的干扰,包括生态反馈,和深度的模型分析。

在支持不同的模型的目的和作用
生态系统研究的目标是

介绍了弹性思维作为一种税的研究和管理框架,突出了持久性和跨尺度变化之间的相互作用(Folke et al . 2010年)。经验和概念研究近年来一直专注于向更可持续的轨迹变换的能力(例如,Westley et al . 2013年,摩尔等人。2014年,奥尔森et al . 2014年)。增加重点一直放在需要承认人与生物圈之间的相互依存关系,和税的复杂的自适应特性(Folke et al . 2016年)。弹性思维,作为一个面向问题的研究领域内可持续性科学,也把重点放在开发方法和流程支持改变在现实世界中,实体、问题背景。它还需要建立在学科研究和跨学科的框架,以确保概念的合理性。税研究的目的从而跨越整个范围从概括和理论建设现场支持变革的过程。

紧张的解决现实问题和发展税理论通过流程,整合不同的知识系统和占税的复杂交织在一起的性质,我们确定了五个的税的研究目标,可能受益于更大的参与建模:(1)确定通用流程或原则确定SES行为,(2)管理税作为复杂的自适应系统,(3)理解SES现象的出现,(4)产生跨学科的知识生态互动和反馈,和(5),以支持社会学习和探索新途径,社会转型(表1),目标1代表经典的演绎方法理论测试和建筑经济学实践或理论生态学应用于税的研究。目标2地址管理复杂适应性捐的挑战,具有不确定性,令人惊讶的是,潜在的突然变化,和意想不到的结果(Levin et al . 2013年)。目标3与越来越要求理解SES结果随着新兴微程序级的行为和交互的多样化的人类和非人类实体和过程约束它们(Levin et al . 2013年)。这个调用包含识别复杂的因果过程,产生税的结果如弹性或自适应治理(Biesbroek et al . 2017年)和理解影响治理(目标2)。4解决了需要开发一个综合目标,学科间的理解和理论生态相互作用和反馈更好地捕捉捐的交织在一起的性质(Folke et al . 2016年)。目标5代表SES治理和转换工作,特别是研究或活动,目的是支持社会过程的转换通过行动研究,参与流程和其他形式的利益相关方参与。

这些研究的目标是有直接影响的目的模型用于解决这些问题。模型总是为一个特定的开发目的(Kelly et al . 2013年)。这个想法是很重要的,因为研究或研究目的和相关研究问题(如适用)确定模型的选择程度的现实主义,因此,它的复杂性,以及在多大程度上从一个学科,它应该建立在科学知识几个,或更广泛的知识体系,包括政策的科学性。两个选择,关于现实主义的程度和一体化的程度,将影响系统边界的选择、变量和过程将包括在模型中,如何决策(基于理论、经验数据或野外观察),以及如何评估模型的有效性。通用模型目的税研究相关的系统认识,探索、解释、预测、管理支持、沟通、学习、理论建设(例如,凯利et al . 2013年,Poile和Safayeni 2016)。

最后,模型可以扮演不同的角色在一个研究或参与的过程,作为分析、预测、解释或探索性的工具提供桥接接口边界对象的理论和经验(费利克斯et al . 2008年)或科学与社会(Collier et al . 2011年,Seidl 2015)。模型可以规定,旨在确定应该如何管理,税或描述,旨在描述,理解,解释税是如何工作的。经典角色模型是其使用的工具来确定优化管理策略或预测结果的管理措施。其他角色中越来越常见,可能更有用的税研究作为大开眼界,在有争议的问题的情况下,作为参数或对象创建共识(van Daalen et al . 2002年)。相同的模型目的可以与不同的模型关联的角色;举例来说,一个模型可以捕捉的目的关键过程的资源管理状况在一个特定的地方。这个模型可以作为预测工具管理措施的后果或大开眼界的副作用特别管理行动。几个角色可以重叠。然而,重要的是要确保模型是适合的角色,其目的是,以同样的方式,因为它应该适应它的目的。一个未反射的使用模型在不同的角色可以是有问题的。

总而言之,一个给定的目的研究项目或活动的目的决定了模型及其在科学或参与式过程中的作用。它还决定了模型的程度的现实主义,以及在多大程度上该模型建立在米兰或者跨学科的知识。我们所说的结合程度的现实主义的一个模型,集成的程度不同的知识在模型设计中,使用的模型类型,“造型的方法”。接下来,我们将讨论不同类型的模型常用的税相关研究的领域,然后解释不同程度的现实主义,可以表达不同的模型类型。

在相关领域常用的模型类型

模型的目的和应用程序的数量增加了新模式的发展类型。增加计算能力现在允许复杂的设计,在结构上现实的模型。不同的模型类型是或多或少适合上述不同的目的和角色,因为他们可能会导致不同的选择关于普遍性之间的权衡,现实主义和精密(1966年levin)。不同的模型类型也允许不同类型的分析和代表系统的自顶向下或自底向上的视图。例如,通用分析模型有一个高水平的一般性的现实主义,可以用数学方法分析了稳定性分析等,代表了一种自上而下的系统中单个系统元素表示为平均水平(表2)。相比之下,在结构上现实的模型往往具有很强的现实的通用性,通过模拟和统计技术分析,代表了自底向上的视图的系统整合异构系统的元素。不同模型类型也有他们在不同学科的起源,影响对系统动力学的基本假设(例如,系统处于平衡状态与不断变化的),模型结构(例如,从第一原理与经验数据和理解),人类行为(例如,理性人与基于规则的决策),和抽象级别(例如,股票比单个实体)。

我们利用基于模型的研究和活动领域的生态、资源经济学、土地制度科学、计算社会科学,和参与性自然资源管理来确定不同模型类型适合支持表1中概述的研究目标(表2)。我们也建立在先前的评论模型类型和目的等相关领域的土地利用和覆盖变化(帕克et al . 2003),综合评估(Kelly et al . 2013),政权转移(Filatova et al . 2016年),和产品化研究(Halbe et al . 2015年)。我们补充这些研究包括学科的起源和概念的分析和分析不同模型类型的基础和目的,因为他们是理解的关键假设是每种方法的基础。模型类型之间的界限是模糊的,例如,一个基于主体的模型也可以正式在差分方程,和模型名称不同的学科之一。模型类型之间的主要区别是聚合的水平(总变量数学模型通常使用基于平均场近似,而结构现实模型表示单个对象或代理和他们的交互)和方法用于解决模型(数学分析和仿真随着时间的推移)。

动力系统模型、bioeconomic模型和系统动力学模型都是基于动力系统理论,这是一个在数学研究复杂动力系统的行为。这些模型的区别在于其建设、规范化、和分析。动力系统的微分方程模型是形式化的系统分析来确定固定或稳定状态点,评估他们的稳定性,并确定,分岔,或转折点。模型通常是解决分析,强烈限制的数量可以包含的变量和函数。结果往往呈现图形状态或相空间图。动力系统模型表示系统在一个高度简化和聚合方式,经常在著名建筑模型等生态捕食生态方程或从Gordon-Schaeffer收获等生物经济学模型(戈登1954)。他们的目的主要是了解和预测系统行为。开创性的工作生态包括温和的(1973)替代稳定状态的生态系统,以及研究政权转移,关键的转换,和早期预警信号(例如,雅伯et al . 2009年)。进一步应用的领域包括自然资源的动态在技术和人口变化(Anderies 2003)。

Bioeconomic模型经济理论应用于自然资源,最常见、渔业。他们分析了确定最优管理策略通过最大化一个生产函数,使用自然资源和精力或劳动作为输入。优化方法是用于查找一个所有者的利润最大化的努力或社会管理者的约束下的动态自然资源。Bioeconomic模型也被用来模拟经济系统的开发自然资源利用的优化控制变量(而不是)。基于仿真的bioeconomic模型类似于系统动力学模型(描述下),与特定的专注于经济过程。Bioeconomic渔业政策评估方法是非常普遍的,例如,引入一个海洋保护区的影响用户对资源和生态的结果(例如,Sanchirico Wilen 2001年,史密斯和Wilen 2003年,道林et al . 2012年)。大多数渔业bioeconomic模型中只考虑经济驱动资源用户的决策(van Putten et al . 2012年)。同样的情况适用于农业bioeconomic模型的使用,虽然模型假设多准则方法存在(詹森和却连的审查,2007)。

系统动力学模型通常使用因果循环图构造,其中代表反馈驱动系统的动力学。这些模型通常是分析图形通过识别稳定系统的反馈(消极或平衡反馈)和那些破坏(积极或加强反馈),并评估他们的相对优势(见Marzloff et al . 2011珊瑚礁生态系统的例子)。因果循环图和股票,他们是基于流也可以正式在仿真模型中系统的变化在每个时间步是使用差分方程来表示。系统动力学模型模拟分析了随着时间的推移和研究产生的系统级的行为(例如,鲍尔和粘合剂2015)或评估管理或政策干预的影响(Elsawah et al . 2017年)。动力系统模型之间的差异主要在于分析方法模型,例如,固定点或平衡数学分析和仿真系统开发的随着时间的推移,这可能会或可能不会导致稳定状态(Elsawah et al . 2017年)。

相关的模型是用于调查和沟通景观变化随着时间的推移,(很et al . 2017年)。他们是基于假设考虑生态系统可以表现出多个替代状态和状态之间的转换发生有一定概率的。转换通常是由连续的相互作用,干扰,和管理,可能会导致不可逆转的状态(丹尼尔和Frid 2012)。这种类型的模型已经应用于许多管理相关的问题包括森林、牧场、湿地。相关的模型是经验数据紧密相关。概念相关的模型,用方框和箭头图也被证明是有用的工具整合当地知识和支持假说的一代参与式过程(例如,克纳普等。2011年,Kachergis et al . 2013牧场管理)或定性比较不同管理操作(例如,很et al . 2004年火灾和在牧场放牧过程系统)。

结构现实主义作为组成的实体模型表示一个系统(人类和非人类),他们的互动,和他们的环境是嵌入式。他们等结构方面的空间安排,异质性的演员,或他们的交互通过(社会)对于一个给定的网络相关研究问题考虑,通常在两个或两个以上的水平。结构方面和代理的决策常常是通过基于规则的形式化方法(“if - then规则”)或决策树,它允许一个更现实的映射相关的流程比可能的通用数学模型。在生态结构现实模型通常被称为基于单独的模型;在社会模拟和环境研究中,模型,包括人类演员被称为基于代理模型。他们是一个强大的模型类型生成一个机械的税和多层次的理解。可以构造模型代表不同的假设可能的机制和模型结果可以对经验数据进行测试(DeAngelis和却2005)使用面向模式的建模(格林et al . 2005年)。基于复杂性的角度,允许一个诱导的方法科学的模型建设是有充分根据的假设或理论的启发,和模型分析归纳的方法,所提供的数据是模拟(格里芬2006)。他们计算自然促进建设模型比动力系统更现实的模型或bioeconomic模型,因此,更容易与现实问题(2006年伯杰和Schreinemachers,詹森和2006年奥斯特罗姆,Smajgl Bohensky 2013 Schulze et al . 2017年)但也更难以分析。然而,结构实际的模型并不旨在尽可能真实的; they include details only where they are considered relevant to answer a given research question.

一个模型的程度的现实主义

每个模型类型可以用来开发一个模型与不同程度的现实主义,但一些更适合通用的表示和其他高程度的现实主义。对于我们的分析的目的,我们区分(1)通用或因果关系结构的理论模型和假设都是基于经济或生态理论(生物),(2)程式化或玩具模型构建系统仅代表选择方面以程式化的方式为目的的调查他们对结果的影响,和(3)实证模型的结构,假设和参数值是基于信息和数据从一个特定的情况。当然,在现实中三个类的边界是模糊的;实证模型通常会包括假设是基于理论,和一个理论模型可以启发或在一个特定的情况下进行测试。玩具模型通常是建立在理论和经验告诉假设。因为他们已经成为很受欢迎,特别是基于主体建模,我们简要描述详细程式化或玩具模型。

程式化或玩具模型是“虚拟实验室”,方便计算实验的SES政策试验的情况下是不可能的(Seppelt et al . 2009年)。通常假设,他们专注于几方面的复杂问题情境作为第一步加强对系统的行为的理解。他们是特别有用的情况下,量化知识库或可用的时间框架模型发展太有限结构发展的现实模型,或在一个更复杂的模型太困难和非透明的利益相关者沟通。他们的优势在于探索不同的后果的可能性假设生态反馈和可能的生态和人类的反应。在这样的设置,玩具模型可以作为快速发展的思想实验和测试假设通知现场活动(2003年特纳),探索新的战略和发展途径,或开发一个模型原型生成新的假设,可以稍后再结构丰富的测试模型(穆勒et al . 2011年)。例如一个玩具模型可以用来评估潜在的新机构和风险,考虑到影响用户的反应。应用于保护管理策略评估,使用玩具模型来评估不同类型的不确定性及其对野生动物管理(Milner-Gulland 2011)。范Poorten et al。(2011)使用一个玩具模型的休闲渔业演示长袜的灵丹妙药可以摆脱管理行为的有限理性行为者在一个变量的环境。这些模型也可以作为通信工具和集成不同的概念背景和视角,为基础的开发管理策略(寒鸦et al . 2015年)。

现实主义的程度需要为给定的建模研究维度众所周知的环境建模。特别感兴趣的是需要导航之间的紧张关系上下文依赖的生态现象和需要找到可归纳的观点来支持管理和治理。

连接与建模方法研究的目标是:“插件”的参考方案

参考方案插件描述空间映射不同的研究目标和使他们与合适的建模方法。每个研究目标和模型类型映射根据现实主义的程度和程度的集成模型支持这一目标应该结合(图1)。通用性之间的紧张关系和现实主义和科学与社会之间的斗争,不同环境建模社区面临几十年了。建模研究,旨在解决前者涵盖了从理论到案例研究,对不同层次的抽象和聚合相关的实体和交互或流程(鲍姆加特纳et al . 2008年)。研究解决后者关心的具体问题的复杂性和上下文依赖的情况以及需要考虑不同的知识系统和合作演出知识与利益相关者(天吾et al . 2014年)。这些紧张关系的本质是相同的税的研究,但在一些重要的细微差别税的复杂性和交织在一起的性质有关,在人类和生态系统各种尺度coconstitute和互相影响(Folke et al . 2016年)。这种情况需要关注生态关系和交互为核心的过程决定结果,大大超越了生态模型,其中包括人类行为作为一个司机,还是一个经济模型,作为生态系统的一个生产函数的输入(Schluter et al . 2012年)。这种关注相互依存程度的集成带来了额外的挑战和现实主义的程度,因为生态关系可以在不同的上下文中扮演不同的角色。

研究目标模型类型的对齐,程度的集成和现实主义是基于评估的特点,不同的模型类型和评估他们的使用在其他学科。此外,它是由多年的通知作者的建模经验的生态、环境系统、自然资源管理、税,和参与式过程使用所有类型的模型在下面进行了突出显示。当评估模型的适用性类型为研究目标,以下两个标准的重要性。首先,研究目的和研究问题确定模型中元素的聚合级别(例如,子系统,总变量,或个人代理)和水平的现实需要一个模型。不同类型的模型允许不同程度的聚合和现实主义;例如,动力系统模型不能把演员的个人特征或生物体和非常限制对其复杂性,因为数学分析用来确定固定的点和其稳定性。相反,一个结构实际的se模型分解成代理(个人或集体演员如农民家庭或树官能团)及其交互彼此和他们的环境。这种模型可以实现高度的现实主义作为一个经验模型与经验数据或参数化的玩具模型,该模型是基于假设代理交互可以通过经验观察或理论。然而,这些模型只能通过统计分析结果的分析基于时间的模拟。

其次,某些类型的模型比其他人更常见的用于具体的研究目标。例如,动力系统模型很少用于参与建模,而结构现实主义理论测试的模型很少使用。最后,模型可以预测或探究的,描述性或说明性的,影响的模型类型选择一项研究或应用程序。如果一个模型的目的是确定一个最优的渔业管理策略,规定bioeconomic模型解决了最大化效用函数将是最合适的。如果目的是理解人类行为的多样性如何影响渔业的结果,选择将是一个描述性结构现实的模型,使异构的渔民和他们的交互与鱼类资源的代表。

左下角的插件(图1)是目标识别通用流程或原则确定SES行为,这通常是由动力系统模型,bioeconomic模型或理论的相关模型,通常依赖于从各自的学科理论和方法,特别是生态学和经济学。这个建模使用在早期最常见的一种韧性的研究,建立在温和的(1973)的生态系统的稳定性,和大量的研究关键转换(雅伯et al . 2001年,2009年,布洛克和木匠2006)。这些模型主要是开发和使用的科学家。

水平轴的另一端在右下角(图1),一个可以找到结构现实的模型或相关的模型,它是基于知识和数据从一个特定的地方比如景观(间谍et al . 2017年)或渔业(自由泳et al . 2015年)。结构现实主义模型或相关的模型有一个高度的现实主义,目的是了解SES结果的出现从本地交互或其组件的状态变化,分别。这些模型通常被用来探索政策的影响(例如,Daloğlu et al . 2014年农业、Bino et al . 2015年泛滥平原管理、动物疾病Thulke et al . 2018年)或未来的发展SES下气候变化或其他外部扰动(野火米林顿et al . 2008年)。beplay竞技这些模型通常捕获结构特定设置的详细信息如空间模式或社会自下而上的方式或生态网络使用经验数据从案例研究。结构现实的模型,如基于主体模型特别适合捕捉空间方面的研究SES (Filatova et al . 2013年)。这些详细的案例模型的发展是由科学家,经常从一个特定的景观生态学等学科,但可以包括收集的数据通过利益相关者访谈,调查或焦点小组讨论。

当沿着纵轴的中间插件三角形(图1),建模目的变化主要集中在了解关注政策,管理和决策支持。此外,包含在模型开发的程度或分析增加不同领域专家和利益相关者。使用模型来支持管理最常见的用途之一是在环境研究和建模是越来越多地用于税研究(如查宾et al . 2003,思et al . 2013年)。模型管理往往发展为一个特定的案例研究,但他们的程度的现实主义可以有很大区别。Bioeconomic模型经济理论适用于特定情况下确定最优管理策略(Anderies et al . 2002年,Crepin 2007);相比之下,在结构上现实的模型测试的后果不同的管理策略,考虑到税的复杂的自适应特性(例如,小et al。2009年,沃尔什和中东和北非地区2016年)。系统动力学模型也是一个常见的模型类型,包括现实主义比bioeconomic模型,但仍模型系统动力学的系统在一个聚合级别表示为股票和流动。在这些建模方法,涉及利益相关者有时专家通知模型结构,确定管理重点,或优先级管理措施和排名结果(例如,Reichert et al . 2013年)。

中左的插件三角形(图1),我们发现研究的目标是与国际米兰的发展或跨学科的理论理解和税。模型和建模流程可以是有用的工具来支持生态集成在国际米兰-或跨学科的流程(Nicolson et al . 2002年,舀出et al . 2015年)。结构实际的模型有一定程度的现实主义特征程式化或玩具模型是常见的工具,本研究目的(图1)灰色区域。他们的现实但选择性表示真正的系统使他们开发简单快速、作为工具,探索不同的关于因果关系的假说。因此允许快速原型和实验在一个迭代过程的模型开发和实证研究。他们可以通过的过程支持跨学科知识集成模型的codevelopment代表不同的学科。这个过程需要参与者定义他们所使用的概念和明确自己的理解和假设SES (Nicolson et al . 2002年,奥尔森et al . 2008年),从而促进知识的集成的生态和社会因素和动力学研究SES现象(例如,舀出et al . 2015年)。然而,鉴于其简单自然,玩具模型通常很难验证,因此应该在一个更大的上下文中使用字段和实验研究或自适应的管理过程。

最后,模型的使用或codevelopment参与式过程(参与建模)已经成为一种广泛使用的方法在环境评估和自然资源管理(Voinov et al . 2016),目的是支持社会学习和探索替代发展途径,通过情景分析(例如,木匠et al . 2015年)。模型在参与过程中可以作为边界对象(Mollinga 2010)帮助揭示问题框架的差异,价值观和目标,有助于提高透明度,建立信任,促进沟通复杂的SES关系(Campo et al . 2010)。然而,这个过程和上下文模型的开发和使用在参与过程中,以及他们融入更大的决策过程,对他们的成功至关重要(Lynam et al . 2007年)。有参与建模的目标范围:(1)使用参与式过程增加建模的实际影响;(2)增强系统理解和问题对参与者的看法,例如,识别权衡和潜在的冲突和发展策略来解决这些问题,从而提高解决问题的能力(Sandker et al . 2010年,Dumrongrojwatthana和Trebuil 2011);(3)促进探索可能的生态后果的决定,(4)支持参与者之间的交流和学习;(5)合作演出一个模型实现问题定义相关的利益相关者价值的多样性的系统;(6)支持解决冲突(Lynam et al . 2007年,Prell et al . 2007年,Voinov 2008年盖迪斯,Smajgl 2010)。使用一系列不同的模型类型,基于主体或系统动力学模型是最突出的。模型可以被带进参与式过程由科学家或者伙伴与利益相关者代表他们的系统理解和感知问题(也称为介导建模或同伴建模; van den Belt 2004, Etienne 2012). Often, they are combined with role-playing games, a combination that has been shown to facilitate problem solving and relational learning in complex problem situations such as river basin management (Gurung et al. 2006, Stefanska et al. 2011).

讨论

插件的目的是作为一个工具来帮助建模者、nonmodelers、学生、决策者、和其他利益相关者有兴趣使用模型或税研究建模导航模型类型的多样性以及模型建立和应用程序进程用于税研究和相关领域。它可以被用来创建不同的建模目的的认识和帮助指导或证明一个特定的模型类型的选择。它还促进了交流选择的方法和应用其他研究人员和利益相关者定位它沿着两个维度:generality-realism和科学学会。插件合并在顶部的两个轴,表明方法支持社会适应和转变的过程需要吸收足够的现实主义和跨学科的性质。例如,战略发展和社会学习可以大大受益于使用实体建模方法,旨在揭示因果机制操作在一个特定的上下文。还有一个需要从个案概括的方式做正义环境的重要性,即。,通过开发更符合实际的概括。这样一种理解的关键机制在起作用在不同的上下文中可以提供宝贵的见解关于治理的入口点。最终,应该会有沿着这两个维度研究位于不同的位置,根据模型的目的或在它所嵌入更大的研究。一项研究可能还包括几个不同的模型类型地址SES的不同方面或涉众需求和受益于不同见解的问题他们可以提供。不过,建模研究的有效性可以得到极大提高的选择程度的现实主义和程度的集成是有据可查的和合理的,当研究人员了解每种方法的可能性和局限性。

插件的目的是成为既不全面也不排斥对模型的类型包含或如何将它们映射到不同的研究目标。其他组合都是可能的和可能,例如,动力系统模型较低程度的现实主义,但高度的集成用于社会学习;然而,他们不太常见,有时可能是不兼容的,因为基本假设的冲突。其他建模者可能不同意我们的一些选择基于不同经验和解释关于哪些模型最适合研究的目标。尽管如此,我们认为,该计划是用于提供方向和指导关于不同建模支持税的可能性研究,特别是对那些有兴趣开发他们的第一个模型或与建模者合作。我们遇到很多困惑关于模型,能或不能做什么。我们希望插件将提供一些清晰和工具,建模者可以通过解释他们的模型和如何以及他们可以应用为目的。

建模方法的选择也是一种选择感兴趣的概念化系统的影响可能的结果的类型和方法的适用性对于一个给定的任务。不同模型类型的起源不同学科或研究领域,有不同的本体,认识论和方法论。理解概念基础和系统的理解与一种模型是必不可少的一个敏感的使用不同的方法。基于动力系统理论模型,如bioeconomic模型,例如,通常是基于视图的异质性系统组件可以充分代表的平均值或代表个人如代表代理。模型基于复杂性理论如基于代理模型是基于认为异质性和地方适应是人类重要的系统级的结果,决策是有限理性或遵循其他决策模型。

的聚合级别的选择一个模型,是否可以表示为元素总股票或作为单独的实体,当空间结构或重要异质性的实体可能会影响结果。Railsback和哈维(2011)使用一个结构实际的模型表明,常见的食物限制动物种群理论不考虑持有当个人行为的有机体。鱼类数量的模型,包括生境复杂性和鱼类生理学表明鱼导致正反馈的积极行为,维持食品限制尽管食品供应的增加。这个结果可以为保护策略具有重要意义。结构现实模型也证明是有用的,揭示了社会异质性对税的动力学的影响,例如,代理商的异质性的影响对政策干预的结果(Smajgl和Bohensky 2013)。

模型是现实的简化表述的简化过程的指导下参与的知识和假设模型的开发过程。模型的结果应该被根据这些假设和底层系统概念化。假设和选择的文档时执行一个方法并讨论限制因此至关重要的。最近,一些工具已经开发支持更多的透明度建模的选择(格林et al . 2006年,穆勒等。2013年,Schluter et al . 2014年)。模型假设对模型的适用性也至关重要的政策支持。例如,人类行为模式的选择如何影响政策的设计,因为资源用户策略的反应决定了其有效性(富尔顿et al . 2011年)。模型越来越多被用于测试后果SES替代假设人类行为的结果(2016年詹森,Beckage et al . 2018年)或生态关系(装货et al . 2017年)更好地理解人类行为的复杂性相关的不确定性和生物物理过程。

仍然存在许多挑战实现全部潜能的建模分析和治理的税。我们回顾过去的弹性建模研究显示许多模型缺乏与现实世界中,这反映了构建基于经验模型的困难,真正的相互依存的税,特别是关于社会科学与自然科学相结合的概念和不同层次的分析数据和会计(詹森2006年奥斯特罗姆,Smajgl和Barreteau 2014)。组合不同模型类型的混合模型,例如,动力系统模型与基于代理模型是一个办法来解决不同级别的聚合和利用几种方法的优势(马丁和Schluter 2015)。新的建模方法最近也被开发出来,有前途发展的综合实证模型的政权转移使用广义建模(装货等。2015年,装载和Niiranen 2017)或动态的社交网络(Wiedermann et al . 2015年)。然而,仍然是政策支持的困境,因为模型,旨在预测或优化通常不考虑复杂的生态互动,而那些捕捉生态相互依存通常不用于预测(Allison et al . 2018年)。

税研究的两大挑战,扩大使用建模可能会特别有趣的发展可概括的见解,做正义的上下文依赖的生态过程,和税的理解和理论的发展真正的一体化和建立在学科和知识系统之间的桥接捕捉跨尺度和发展生态互动和反馈策略的转变。缺乏模型转换本身(不是建模支持转换)可能反映了建模的难度系统性重组(Polhill et al . 2016年)。这是一个有趣的研究前沿SES建模,尤其是关于如何模型可以帮助识别生态机制转换的复杂和不断变化的税和推广超越单一案例研究。SES研究模型的最大好处之一,然而,实际上可能是他们的潜在过程的工具,他们作为边界对象挑战思维纪律筒仓,和解释不同的价值观,世界观,和理解之间的不同的知识体系,因此,帮助走向更多的综合理解和广泛接受和共有的解决方案的开发。特别是简单的国际米兰——和跨学科的玩具模型可以用来解决邪恶的问题,传统的学科或系统工程模型失败(Allison et al . 2018年)。

我们相信关键参与建模为不同的目的税研究有助于开发综合理解和行动对增强弹性和可持续性。然而,是至关重要的建模是一个更大的过程,涉及的一部分,根据不同的目的,现场研究,实验,参与过程。过程的每个部分突出SES的不同方面,涉及到不同的数据和知识来源,并因此能共同创造一个更加分化,也许足够的照片问题岌岌可危。当基于多元化的方法和应用在更大的过程中,建模为税分析,在我们看来,有可能显著提高科学依据治理复杂的税和支持知识集成和社会学习的发展战略和方针政策,SES治理。插件的第一步是鼓励和指导使用模型和模型过程涉及建模者和nonmodelers税作为一种工具来解决可持续性问题。

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