研究，部分进行了专题介绍跨发展梯度的复杂水治理系统中的合作与冲突

国际莱茵集水区多级水质管理:如何通过协同治理建立社会-生态契合

• 摘要
• 介绍
• 理论背景
• 社会-生态(Mis)主题契合
• 数据与方法
  • 莱茵河的国际流域
  • 莱茵河流域的水质管理
  • 案例研究
  • 社会生态网络:数据收集与网络建设
  • 方法与数据分析
• 结果
• 讨论与结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自然资源的管理受到复杂的社会-生态相互依存关系的挑战(Treml等人，2015年，Vogel等人，2015年):人类行为(如污染)影响生态系统(如水)的质量，以及相关服务(如饮用水)。这可能再次影响人类和其他物种，例如，生态或人类毒理学效应，并引发反馈循环，从而导致复杂的因果关系链。为了解释这些复杂性，一些学者强调需要使治理系统(解决环境问题或资源使用的制度安排)与各自生态系统的特征相适应(Berkes et al. 2003, Ostrom 2005)。换句话说，减少社会系统与生态系统之间的不适应是增强环境问题解决的基础(Young 2002, Folke etal . 2007, Galaz etal . 2008, Bodin etal . 2014)。

我们专注于参与者之间的合作，如之前的研究所示，这可以减少不适应并改善环境问题的解决(Bergsten et al. 2014, Bodin et al. 2014)。然而，我们认为，对于跨越边界和规模的生态系统(这里是流域)，建立这种协作关系要困难得多，这些生态系统因此由属于不同司法管辖区或决策级别的行为体管理。因此，本文至少对社会-生态不适应和跨界治理的文献做出了两个贡献:首先，我们将重点放在一个国际河流流域，以研究在一个大型共有池资源问题的情况下建立协作的特殊挑战。其次，我们整合了自然科学和社会科学的方法和数据来做到这一点。

为了分析参与资源管理的参与者之间协作的附加价值，我们采用网络视角。更具体地说，我们研究了两个方面，一个是由自然资源单元(河流集水区)组成的生态网络，另一个是包括对资源单元负责或受其影响的行动者在内的社会网络。然后我们研究所谓的社会-生态网络的“主题”(见Bodin和Tengö 2012, Guerrero et al. 2015)。也就是说，我们定义和概念化了一组社会行动者和生态资源单位之间相互依赖的潜在相关配置。然后，我们能够分析这些不同的社会-生态主题的频率，并根据(在社会网络中)存在或不存在的协作关系来区分是否存在适合或不适合的情况。通过这一点，我们的目的是阐明哪些社会-生态配置反映了行动者之间关于他们管理的资源的协作问题。反过来，确定这些配置使我们能够评估大规模生态系统治理的社会-生态不适应(或适合)。

为了调查参与者之间的合作，我们将重点放在一个具有多个多层次和相互依存关系的特别具有挑战性的案例上:国际河流集水区的水质管理。在这种情况下，水污染的来源和影响通常在空间上是分离的，最常见的例子是上游用户污染了河流的地表水，而下游用户受到了这种水污染。这种空间因果不匹配对如何处理和调节水文集水区的地表水质量具有重大意义。我们认为，使用同一资源系统的行动者之间的合作是减少社会-生态不适应的重要前提条件(Bodin et al. 2014, Guerrero et al. 2015)。然而，在国际河流流域的背景下，行动者的合作在四个方面受到特别的挑战:(1)不同层次的行动者(地方、区域、国家、国际);(2)由代表同一国家或不同国家不同司法管辖区的行为人;(3)由自然河流动态决定的水质和退化问题，最显著的是上下游用户层次;(4)通过制度安排、国家具体法规和边境效应。

在本文中，我们认为，地表水的社会-生态不适应可以通过跨尺度，如空间或时间尺度等不同维度(参见Cash et al. 2006)和多层次，如一个尺度内的分析单位(再次参见Cash et al. 2006)协作解决。根据Guerrero等人(2015)的观点，我们假设如果(a)使用同一生态系统单元的两个行为体协作，(b)一个行为体能够管理多个相互依赖的生态系统单元，以及(c)属于不同管辖级别的行为体协作以管理与各自领土相接的生态系统单元，则社会-生态拟合会增强。

这种由于合作而产生的改善有不同的原因。一般而言，合作可以被视为联合活动的结果，尤其是参与者之间的学习和相互信任的增加(Guerrero et al. 2015)。信任和学习反过来又在增加合法性和更有效的执行方面巩固制度能力(Sabatier et al. 2005)。

在这种情况下，我们认为在不同的生态系统单位、层次和规模之间建立协作比属于同一层次的行动者之间或管理单一资源单位更困难(另见Young 2002, Treml et al. 2015)。我们分析了莱茵河国际大流域中三个子流域的协作和社会生态适宜性。我们的数据包括三个不同的网络，包括社会(行为体)和生态(子流域)节点，以及与地表水微污染物的特定水质问题相关的不同质量的关系(行为体的协作、下游水流和行为体的权限区域)。第一个网络包括行动者之间的合作，因此完全是社会性的。第二个网络完全是生态的，代表子集水区的下游水流。第三个社会-生态网络反映了行为者及其在管辖和/或管理能力方面与资源单位的联系。为了研究这些多重网络中的协作关系形成，我们计算了包括社会和生态节点在内的不同主题(Bodin和Tengö 2012, Bodin等人2014,Guerrero等人2015)。然而，我们的研究本质上是探索性和描述性的，旨在揭示参与者之间现有的协作模式，同时考虑每个参与者所关联的资源单元。通过这种方法，我们引入了一小组社会生态母题，它们可以在任何社会生态系统中被识别，并指出各自的社会生态不适合或适合。

理论背景

就地理空间和时间范围而言，治理和生态系统通常是碎片化的(Galaz et al. 2008)。由此产生的社会-生态不适应被视为有效资源管理的主要障碍。因此，通过使治理系统与生态系统的特征相一致来减少社会系统与生态系统之间的不适应被认为是增强环境问题解决的基础(Young 2002, Folke等人2007,Galaz等人2008,Bodin等人2014)。评估治理体系调整方面的不适应至少涉及三个挑战。首先，要了解所分析的生态系统环境问题的空间范围，必须确定其确切来源和影响(Elshafei et al. 2014)。然而，这受到生态系统内部复杂的反馈循环和不断进化的挑战。其次，在社会政治体系中，集体行动问题、正式权威和自上而下的倡议可能与自下而上和自愿的倡议发生冲突(Berardo and Scholz 2010, Feiock and Scholz 2010)。此外，来自决策制定和实施过程不同层次的各种各样的参与者有助于现代治理的制度复杂性(Hooghe和Marks 2001年，Lubell 2013年，Lubell和Edelenbos 2013年)。第三，复杂的相互作用不仅在社会政治和生态系统中很明显，而且跨系统的联系加剧了不适应:社会水文模型表明，气候变化、核废料储存或水中有毒化学物质等复杂现象的因果关系、流行程度、时间性和影响不断与人类和社会维度相互作用，这使得它们难以识别，并需要人-水系统耦合的视角(Sivapalan etal . 2012, Chen etal . 2016)。beplay竞技

连接支离破碎的社会-生态系统的一种方法是通过协作网络安排:它们将公共和私人利益相关者聚集在一起，参与以共识为导向的决策制定(Ansell和Gash 2008)。这种深思熟虑的、自下而上的解决问题的方式已被证明可以改善环境结果(Berkes et al. 2003, Christensen et al. 2012, Newig 2012)。这一论点基于这样的假设和一些经验证据，即受影响的、相关的和负责任的行为者的参与提高了决策的接受度，从而支持了实施，从而提高了结果的质量(Macnagthen和Jacobs 1997, Herzog和Ingold 2019)。尽管这种协作形式的治理被越来越多地采用，但关于其有效性或绩效尚未达成共识(Sabatier et al. 2005, Gerlak et al. 2013)。研究相互关联、多层次和跨部门行为者的安排及其绩效的一种方法是分析(环境)政策网络(Berardo和Scholz 2010, Lubell 2013)。根据这些文献，政策输出和结果是特定网络配置的结果，包括公共和私人参与者(Koppenjan和Klijn 2004, Henry 2011)。这些网络决定性地影响自然资源管理的质量，包括利益相关者参与增加信息交换、连接各种不同行为体的边界组织以及知识转移(Adger 2003, Crona和Bodin 2006, Duit和Galaz 2008, Prell等人2009,Crona和Parker 2012, Vignola等人2013)。

Bodin等人(2014)和Vignola等人(2013)运用这种网络视角评估肯尼亚渔业环境、马达加斯加森林保护环境和哥斯达黎加流域管理中的社会-生态不适应，证明了参与管理和使用地理分布但相互依赖的生态单元的行为体之间的协作减少了社会-生态不适应，从而提高了保护成果。然而，我们认为，在跨越边界和规模的流域中，建立这种合作关系的难度要大得多，这些流域由属于不同司法管辖背景的行为体管理。此外，这种跨尺度管理情况还受到了地表水上下游动态的进一步挑战(另见Sayles和Baggio 2017)。因此，本研究的出发点如下:在使用或管理同一资源的行为体跨不同生态系统单元、层次和规模的环境中，与行为体属于同一层次或管理单一资源单元的情况相比，更难以建立使用或管理同一资源的行为体之间的协作。

社会生态(不)匹配的母题

随后，我们讨论了与上述三种适合性挑战相关的不同社会生态主题(见图1;另见Bodin et al. 2014, Guerrero et al. 2015)。在我们的理解中，母题是社会和生态节点的插图，以及它们之间的关系如何对应于适合或不适合的情况。图案a1而且a2将共享管理和使用生态资源的概念，例如森林或河流段。主题a1展示了不匹配的情况，即共享相同资源的参与者之间没有协作。相反，母题a2说明共享同一资源的行动者之间的协作，表明社会系统和生态系统之间的契合。主题a2因此，在资源管理和监管方面，预期会比母题产生更好的环境结果吗a1．

第二个挑战涉及相互关联的生态系统的管理。图案b1，b2，bb1组,bb2组描述两个资源单元相互连接的情况。在“一个行动者”的情况下，当这个行动者不仅与一个行动者有关，而且与两个相互关联的资源有关时，就可以实现管理的一致性。在一个多参与者的情况下，与我们的核心论点相关，两个参与者之间的协作似乎是关键，只要他们每个人都连接到两个相互连接的资源单元中的一个。

第三组主题与跨尺度匹配的挑战有关，以最大限度地提高空间契合度。较高一级的行动者，例如在国家一级，往往参与管理和使用一个以上的资源单位，因此能够跨越不同的地理单位，例如不同的区域管辖范围。一旦一个资源跨越了不同的管辖范围，协作就应该涉及多个级别的参与者。这种情况在母题中被概念化了c2．

与我们的主要论点一致，在行动者跨不同生态系统单元行动的环境中，行动者之间的协作更难建立(bb2组)和级别(c2)与演员处于同一级别的情况(c1a而且c1b)或管理单一资源单位(a2)．因此，我们期待母题bb2组而且c2与其他相应的母题相比较少出现。

数据和方法

莱茵河的国际流域

我们选择莱茵河来研究行为者与其使用和/或管理的各自资源单位之间的不适应挑战，这些挑战进一步跨越了不同的管辖级别、边界和不同的国家。莱茵河发源于瑞士阿尔卑斯山南部，流经瑞士、列支敦士登、奥地利、德国、法国和荷兰，最后流入北海。莱茵河集水区由主要支流组成，意大利、比利时和卢森堡的部分领土也是莱茵河的一部分。莱茵河全长1230公里，集水区面积18.5万平方公里，是中欧和西欧主要的地表水河流之一。流域的特点是山区和平原，包括密集的城市地区和农业使用地区。由于它被用作运输和冷却目的的路线，重工业，特别是化学部门，将其主要生产基地设在海岸(Kremer 2010)。总体而言，农业、工业生产和大型定居点等广泛多样的人类活动对莱茵河的水质提出了挑战，同时莱茵河也是沿河许多城市定居点的主要饮用水来源(Kremer 2010)。

莱茵河流域的水质管理

在我们的研究中，我们重点关注莱茵河流域的水质管理。我们关注的具体水质问题是在地表水中检测到的微污染物、化学和有机物质，浓度水平从纳克/升(ng/L)到微克/升(µg/L)不等。它们的定义与水生大污染物相反，化合物存在于微克/升(µg/L)到毫克/升(mg/L;Stamm et al. 2016)。微污染物因其对环境(Kidd等人，2007年，Brodin等人，2013年，Petrie等人，2015年)以及对人类健康(Cunningham等人，2009年，2010年)的潜在负面影响而日益引起政治关注。它们挑战现有的管理和监管结构，因为它们不同于传统的污染问题。首先，有成千上万种不同的化合物具有不同的环境效应。其次，它们有许多可能的来源(来自家庭的药品和个人护理产品，来自农业的植物保护产品，用于建筑物材料保护的生物杀菌剂等)，因此有许多不同的进入水体的入口(Ternes 1998, Kolpin等，2002,Schwarzenbach等，2006)。这些物质通过扩散污染或点源污染进入水生环境。这对评估问题的严重程度有直接影响:由于来自农业的除草剂和杀虫剂等扩散源覆盖了很大的面积，点源污染可以针对入口点，即废水处理厂。 We account for both possibilities by including subcatchments of the Rhine that embrace both industrial and urban areas with wastewater treatment plants as well as rural areas with diffuse sources from agriculture. Finally, some micropollutants are persistent, which means they do not degrade and cannot be filtered yet and remain in surface waters, transcending jurisdictional borders and countries. This characteristic is particularly relevant here as we assess fit-challenges stemming from cross-scale and multilevel social-ecological interactions across large geographical distances.

总之，微污染物是一个极具挑战性的水质问题，最近才被提上政治议程。因此，我们认为，在这种水污染问题上建立合作关系可能比在另一种更明显、不那么持久的水质问题上更困难。因此，如果我们看到适合的潜力，那么这可能同样或更容易适用于其他水质管理情况。

案例研究

从莱茵河流域，我们选择了三个案例研究区域来调查我们的研究问题:哪些社会-生态配置反映了参与者之间关于他们管理的资源的协作?确定这些配置使我们能够评估大规模生态系统治理的社会-生态不适应(或适合)。为了入选，案例研究必须满足以下选择标准:

• 它们必须位于水体中微污染物浓度相当高的区域;
• 该地区应采用不同形式的敏感用水，如饮用水净化;
• 应该进一步制定一些关于微污染物的现有监管框架。

随后，我们对这三个案例进行了简要的概述。表1提供了三个案例研究区域的简要摘要，而图2显示了莱茵河集水区的地图，其中突出显示了案例研究的三个区域。

巴塞尔的莱茵河

第一个案例研究是瑞士城市巴塞尔附近的莱茵河流域及其城市群。巴塞尔位于瑞士、德国和法国的交汇处。该市以制药和化学工业而闻名，这些工业与城市排水一起，是河流地表水中微污染物的主要来源。然而，微污染物不仅存在于巴塞尔地区，在瑞士水体中也普遍存在，其中许多水体属于莱茵河流域(Gälli et al. 2009)。进入与莱茵河相连的瑞士水体的持久性物质不可避免地出现在巴塞尔的地表水中。因此，我们将巴塞尔上游的河流集水区作为案例研究区域的一部分。在我们对参与者的分析中，我们将重点放在巴塞尔市及其周边地区，将水质管理发生的区域缩小到莱茵河的水离开瑞士并从莱茵河上游流入莱茵河上游的地方。

卢森堡和德国的摩泽尔河

摩泽尔河是莱茵河的西部支流，发源于法国孚日，在德国科布伦茨与莱茵河汇合。它的流域由法国、卢森堡、德国和比利时共享。案例研究区域涵盖卢森堡大公国及其两个邻近的德国Bundesländer莱茵兰-普法尔茨州(RLP)和萨尔州。这三个政治实体都负责管理这条河的水域，因为摩泽尔河是卢森堡和德国之间的自然和国家边界(联合国欧洲经委会，2011年)。卢森堡领土上摩泽尔河流域的微污染物不可避免地会出现在德国领土上的摩泽尔河水中。因此，我们将重点放在卢森堡大公国和德国两个Bundesländer莱茵兰-帕拉廷州和萨尔州的微污染物水质管理方面的合作。

德国的鲁尔区

第三个例子是德国西部莱茵河东部支流鲁尔区的集水区。它的流域以其名字命名了德国最大的城市群和20世纪德国最密集的工业区之一:鲁尔区。因此，鲁尔河容易受到来自居民区和工业区的微污染物的影响。在过去十年中，有几种药物化合物被检测出高于0.1µg/L的阈值(亚琛工业大学，2008年)。河水中还发现了除草剂和杀菌剂化合物，但没有超过最大允许浓度(AWWR 2015)。该地区与水相关的行为体对微污染物问题非常敏感，因为该河流占该地区饮用水供应的20% (MKULNV 2009)。联邦州政府的总体目标是将微污染物浓度控制在0.1µg/L以下。

社会生态网络:数据收集与网络建设

随后，我们通过解释数据的收集过程和网络的构建来介绍本研究所分析的三个网络。

网络一:演员合作网络

这项研究的基本论点是，行为者之间的某些类型的互动增强了所谓的社会-生态适应。我们将合作作为自然资源管理中行动者之间互动的关键类型。协作被定义为在一种联合关系中相互(相对于单向)参与，这对于评估一个特定的生态系统、生态单元或地理区域中两个行为体的共同关注、责任或能力至关重要(Weible和Sabatier 2005, Lubell等人2010,Henry 2011, Ingold 2011)。

我们关注集体行为者和组织的合作，如公共当局、私人组织(如自来水厂)、非政府组织和参与地表水使用、管理和监管的利益集团(另见Knoke et al. 1996)。根据在SES框架(Sadoff and Grey 2005, Ostrom 2009)背景下开发的方法，我们确定了各自区域内直接或间接使用莱茵河地表水的组织，这些组织受到莱茵河水中微污染物的影响或对其负责，并负责河流的监管管理。为了收集有关行动者的进一步信息，我们于2016年春季和夏季采访了各区域水务部门关键组织的经理、首席执行官和公共部门负责人。这些关键行为者被要求列出他们认为在各自地区的水质管理中重要的行为者，从而应用声誉方法(Laumann和Pappi 1976)。

最终演员名单用于2016年4月18日至8月24日在巴塞尔地区、2016年9月5日至2017年2月6日在鲁尔区进行的调查，在2016年9月25日至2017年2月17日期间的摩泽尔地区(有关每个案例研究参与者的更多信息，见附录1表A1.1-1.3)。参与者(节点)被问及在水质管理方面与谁密切合作(关系)，而不考虑政策立场的一致。我们将密切合作定义为讨论调查结果、制定政策方案、交换立场和评估替代方案。因此，参与者之间的合作是基于参与者的自我评估。参与者的回答被转换成一个矩阵，其中1表示参与者与另一个参与者合作，0表示与各自的参与者没有合作。这个过程为我们提供了每个案例的参与者协作网络。我们把合作视为无导向的联系。附录1中的表A1.4概述了每个案例研究区域接触的行为者数量、返回的问卷数量和最终的回复率。附录中的表A.1.5-1.7提供了三个行动者网络的描述性统计的概述。

网络二:生态网络

生态网络由每个案例研究区域的子流域组成。一旦有潜在的下游流动，两个子流域之间就可能存在联系，因此微污染物可能从一个子流域转移到另一个子流域。尽管下游流暗示了方向性，但我们仍然将两个子集水区之间的联系视为无方向性(另见Sayles和Baggio 2017)。虽然在微污染物的情况下，水污染遵循下游流动方向，但鱼类洄游或饮用水相互依赖性包括上游因素。生态网络的信息基于欧洲河流和流域数据库(Vogt等人，2007年)，该数据库将莱茵河划分为3万多个主要流域和河流段(另见Ingold等人，2018年)。为了限制流域数量，只考虑Strahler流阶≥4的河网^[1]莱茵河流域的主要集水区也随之合并，在整个莱茵河流域形成了336个平均面积为477平方公里的子集水区(莱茵河流域336个子集水区地图见附录1中的图A1.1)。

这些流域随后进一步被限制在三个案例研究区域。在巴塞尔案例中，从莱茵河源头开始，包括莱茵河的所有上游子流域，包括莱茵河的前、后流域、阿尔卑斯莱茵河、康斯坦茨上下湖莱茵河和高莱茵河的后续流域。以巴塞尔为例，生态网络终止于巴塞尔市，这里是莱茵河上游的交汇处。摩泽尔河案包括卢森堡和德国领土上的摩泽尔河所有支流，并以摩泽尔河流入莱茵河的科布伦茨市为界。最后，鲁尔河的案例包括鲁尔河的所有子流域，并在杜伊斯堡市结束，在那里鲁尔河流入莱茵河。这导致巴塞尔案例中有74个生态节点，摩泽尔案例中有31个，鲁尔案例中有11个。节点及其链接形成生态网络，代表每个案例研究的各自子集水区。三个生态网络的描述性统计数据载于附录表A1.8-1.10;图A1.2-4显示了三个案例的集水区图，显示了它们的Strahler流级≥4的子集水区以及这些子集水区之间的联系。

网络三:社会生态网络

网络3是一个双模式网络，它将网络1中的参与者(节点1)关联到网络2中的子集水(节点2)。一旦参与者负责、使用或管理节点2所代表的子集水区，就建立了参与者和生态节点之间的链接。更具体地说，如果行为者的能力区域或资源使用在地理上与子集水区重叠，则将其分配到子集水区。如果该区域包括三个子流域，这就导致行动者和三个生态节点之间分别有三个联系。参与者的能力或使用的地理区域来自参与者在调查中的自我评估，并被定义为参与者具有正式的监管、实施或咨询能力的区域。调查问卷中给出了以下六个关于行为者的能力或使用地理区域的选项:(1)单个社区，(2)由几个社区组成的区域，(3)联邦国家，(4)民族国家，(5)跨界地区，(6)莱茵河流域，以及(7)整个莱茵河流域。对于每个选项，都需要进一步的说明，例如社区的名称。

为了使子流域与参与者的各自能力区域相匹配，采用了空间方法。首先，各个地区按照行政单位(社区、联邦州、民族国家)进行了(重新)编码。其次，在地图上绘制了双方的空间数据，即子流域和行为体的行政单位。第三，在地理信息软件的帮助下，我们确定了子流域的交叉点和每个参与者的能力范围。由于集水区数据的分辨率较低(100 x 100m)，为考虑交叉，定义了权限区域和子集水区的最小地理重叠阈值5%。第四，将子流域与行为者能力区域之间的交叉点转换为三个双模网络矩阵(每个案例研究区域一个)，其中“0”表示没有交集，“1”表示行为者能力区域与子流域之间的交集。

方法与数据分析

根据Bodin和Tengö(2012)，社会-生态主题，即一组与生态单位相关的社会行动者(见图1)被计算在内。因此，将经验观察网络中每个动机的频率与10,000个随机生成的网络(每个网络有10,000个样本)的频率进行比较，以估计子图的数量。这个过程使我们能够通过比较它们在随机网络中的分布，来检查哪些母题在我们的原始网络中占重要地位。除了图1中列出的主题外，我们还添加了两个附加的“控制”主题BC3而且BC4(图3-5)，根据Guerrero et al.(2015)的分析。不同于我们的分析，我们只包含包含一个单一资源单元的主题(图1)，这些作者还添加了由一个或多个社会参与者管理多个资源单元的主题。

利用FANMOD软件包对图案进行分析。FANMOD能够分析广泛的主题集，包括具有不同节点和领带属性的主题。对具有相同数量的节点以及固定数量的不同节点属性和类型的纽带进行分析。例如，由三个节点组成的母题分析同时包含母题a1，b1，a2，b2，c1a，c1b,c2但剩下的不是。然而，FANMOD对超过5个节点大小的图案的分析施加了一定的限制。对于超过5个节点的主题，节点属性的数量限制为1。因此，计算包含五个以上节点的多层或双模网络的基元是不可能的。附录1中的表A1.11列出了每个案例中3、4和5个节点的motif的统计信息。

结果

图3-5总结了我们的结果。第一列表示观察到的频率(%)各自的主题。在图3中，母题a1在包括三个跨尺度节点的所有可能病例中，22%发生。第二列表示随机排列网络中motif的平均频率。我们选择了1%的显著性水平，显著性结果(图中粗体部分)表明motif的偶然出现频率高于预期。因此，第一列(观察到的频率)和第二列之间的差异表示发生的高或低。

在Moselle区域(图3)，三个不匹配的图案a1，BC3,c1b偶然出现的频率比预期的高。这意味着连接到同一子集水区的参与者之间没有相互合作(a1)．此外，连接到各种不相关资源单元的单个参与者不能通过社会网络中的参与者之间的进一步协作来解决(BC3)．最后，与同一子流域相关的两个行为体具有相同的管辖/操作级别，例如区域，即使子流域嵌入不同级别的层次结构，例如国家和区域(母题)c1b)．即使主题BC3在我们的模型中，它只是作为“控制母题”出现。

图3进一步概括了适合的图案a2，b2,c2在摩泽尔案例中很重要。因此，观察基线主题之间的相互作用a1以及它们各自适合的主题a2,使用相同资源单元的参与者也有相当大的机会进行协作。从多层次的角度来看，两个行动者连接到同一子集水区，但在不同的层次上进行协作的频率较小(c2)．另一个重要但不太常见的拟合母题是连接到两个相互关联的子流域(b2)．

结果在鲁尔区非常相似(图4)，只有一个例外:c1aMotif在较低的频率下显著出现。这很有趣，因为这两种多层不匹配母题的出现频率都比预期的要高(c1a而且c1b)，有统计证据显示，在某些情况下，参与者会设法打破单一层级的协作，而参与多层的互动，以管理相同的资源单元(c2)．

巴塞尔地区(图5)与其他两种情况有很大不同。主题a1作为一个典型的基线不匹配配置仍然相当频繁(超过20%)，但在一个不显著的水平。除了BC3这一比例在巴塞尔地区非常常见，为27%(在所有三个案例中都很显著)，BC4偶然发生的频率也比预期的要高，但并不经常发生。显著和频繁拟合函数，a2，b2,c2与其他两个案例相同。

讨论与结论

协作被视为解决社会系统与生态系统之间不适应的关键机制，从而防止环境退化和资源过度开发(Young 2002, Folke等，2007,Galaz等，2008,Bodin等，2014)。虽然之前的研究发现支持加强合作和相应的社会-生态契合(Bodin et al. 2014, Guerrero et al. 2015)，但我们的分析不能完全证实这一趋势。比较莱茵河沿岸三个地区的水质管理，社会-生态不适应似乎至少与社会-生态适应一样突出。更具体地说，即使存在两个参与者在使用或管理同一资源时进行合作的趋势，相反，因此缺乏合作的情况更加频繁。然而，也有好消息:我们测试的四个拟合函数中有三个在所有三个区域都是显著的。例如，多层管理的发生比预期的要频繁。只有负责相互关联资源的多个参与者之间的协作似乎特别具有挑战性(母题)bb2组)．

我们可以想到三个主要原因，为什么我们在我们的案例中观察到更多的不适应而不是适应:首先，与关于复杂的社会-生态相互依赖的文献一致(参见Elshafei等人，2014年)，所调查的微污染物环境问题是一个弥漫性的问题。微污染物是水中看不见的物质，这一特征使得很难设想和针对这个问题。因此，在当局、污染者和一个基本上不为人知或不可见的问题的目标群体之间建立合作关系似乎是一个特别的挑战。其次，我们的数据只考虑了参与者之间的直接协作联系。然而，我们网络中的一些行动者可能通过水体关联间接地联系在一起。考虑演员在这些平台上的联系，从而考虑演员所处的游戏生态(参见Lubell 2013)，可能比只考虑演员的直接合作更合适。不同的研究强调了所谓平台在管理自然资源方面的潜力(见Fischer和Leifeld 2015年)。第三，我们可以看到不同的适合和不适合情况之间的层次结构。这种层次结构反映了我们的期望，即参与者之间的协作在单个资源单元中更常见a2图1)或单个行为人(见motif)b2)的情况。相反，我们期望的是多资源(见主题)bb2组)和多层(见母题c2)协作情况发生的频率会降低。频率分析证实了这一预期:两个参与者之间的合作，每个人都负责相互关联的资源，并没有发现显著性，而且这种母题的频率非常低。在这种跨尺度的网络环境中，多层主题代表了对一个子集水区的多层管理，与参与者之间的其他协作安排相比，这种多层主题的频率较低。然而，属于不同管辖级别、对莱茵河同一子流域负责或在同一子流域开展活动的两个行为体之间的合作虽然显著，但频率仍然较低。最后一项结果强调，扩大管辖范围，例如通过建立区域间和跨界水或生态系统协会，可能是促进跨国界、跨国家和跨文化合作的一种方式。

这项研究的一个附加价值是，我们首次将社会-生态网络分析应用于一个大型跨尺度资源系统。此外，我们的生态网络具有上下游相互依存的特殊特征。即使责任在社会网络中的不同行为者之间或多或少地平均分配，影响仍将明显是单向的:这里调查的水污染对下游辖区(及其行为者)的影响确实比上游辖区更严重。需要进一步研究，以详细审查上游/下游环境中问题影响程度的这种差异，以及这种差异如何影响资源管理。一般来说，这种分析可以通过包括更多关于行动者的信息来加强:例如，区分他们是私人组织或公共当局，还是污染者或遭受水质短缺的行动者。有了这些信息，就更容易清楚地识别不匹配的位置，并应用进一步的工具，如可视化(见Sayles and Baggio 2017, Ingold et al. 2018)。因此，可视化是一种向从业者传达科学成果的好方法，并为自然资源管理做出具体贡献。

我们的结果没有揭示三个案例之间的显著差异，尽管一个是典型的跨境案例(巴塞尔)，一个是国际案例(摩泽尔)，一个是单一国家案例(鲁尔)。为了从这种文化和背景的多样性中受益，未来的调查可以分别包括更多资源单位和行动者的属性。最后，需要新的应用程序来解释这种增强的节点复杂性，并允许对相关网络配置进行更灵活的建模。

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^[1]河网的Strahler流序是一种基于河流支流的树状层次结构来定义河流大小的数值方法。最小的上游支流按Strahler阶1指定。只有当具有相同Strahler阶数的两条支流加入所产生的河流段时，Strahler阶数增加1。我们决定将我们的生态网络限制在斯特拉勒阶≥4的集水区，因为这些集水区对应的支流的大小足以让参与地表水管理的参与者意识到或关心水质问题。

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