研究

一个基于专家的变量参考表，用于描述和监测社会生态系统

• 摘要
• 介绍
• 方法
  • 开发社会生态系统变量的综合清单
  • 优先考虑社会生态变量
• 结果
  • 变量和维度来指导SESs的描述和监控
  • 基于科学家评分的社会生态变量的优先排序
  • 受访者的其他评论
• 讨论
  • 解决SES研究中存在的障碍的见解
  • 变量列表中可能存在的偏差和空白
  • 对社会生态系统的基本变量的定义
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

社会-生态系统(SES)方法的出现，正式认识到人类和自然系统是相互交织的，并在嵌套的空间和时间尺度上相互作用(Berkes et al. 2000, Chapin et al. 2009)。目前，SES方法被广泛认为是应对全球变化挑战的关键(Liu等人，2007，韧性联盟2007,Carpenter等人，2009)，也是发展可持续性科学的基础(Ostrom 2009, Leslie等人，2015)。它为理解和管理自然和社会之间的关键反馈提供了新的机会，这可能导致更好的生态系统健康、人类福祉和自然提供的利益分配中的社会公平(Collins et al. 2011)。然而，SESs的复杂性(Levin et al. 2013)及其在世界各地的异质性给基于地点的社会生态研究(Maass et al. 2016, Norström et al. 2017)以及从这些研究中产生的可泛化知识带来了挑战。

在过去的二十年中，在将社会经济地位方法从理论转移到实践方面取得了明显的进展。首先，理论研究定义了SESs的一般特征，解释了其复杂性、动态性和涌现性(例如，Holling 2001, Berkes等人2003,Liu等人2007,Chapin等人2009)。其次，开发了概念框架，将SES概念用于基于地点的研究(例如，Scholz和Binder 2004年，Redman等人2004年，Chapin等人2006年，Ostrom 2009年)。这些框架提供了SES的变量和组件/维度列表，包括这些构建块之间的假设结构关系，通常由图形表示支持(Meyfroidt等人，2018年)。第三，最近的实证研究处理了基于地方的研究，通过开发制图方法来表征不同空间尺度上SESs的多样性(例如，Václavík等人，2013,Hamann等人，2015,Martín-López等人，2017)或在地方尺度上分析特定类型的SESs，例如渔业、河口和森林系统(Delgado-Serrano和Ramos 2015, Leslie等人，2015)。尽管这些实证研究为不同背景下的SESs提供了有价值的知识，但仍难以对SESs在时间和空间尺度上的表现进行比较和提取总体见解(Václavík等，2016,Magliocca等，2018)。

长期监测为了解SESs的时空动态提供了基础。这一点在一些全球研究网络中得到了明确体现，例如国际长期生态研究网络(ILTER)和生态系统变化与社会项目(PECS;Holzer等人。2018)。ILTER包括基于SES概念模型的长期社会生态研究(LTSER)平台(Collins et al. 2011)。这些网络构成了跨学科研究和数据收集的基础设施，旨在为应对自然与社会相互作用产生的复杂环境挑战提供知识，并指导可持续性政策(Dick等人，2018年，Mirtl等人，2018年)。PECS研究的主要目标是整合来自世界各地案例研究的基于地点的和长期的社会生态知识，以更好地理解社会生态动力学(Carpenter et al. 2012, Balvanera et al. 2017, Norström et al. 2017)。此外，教科文组织生物圈保护区世界网络在保护区管理中引入了社会-生态方法，并需要监测人-自然相互作用导致的生物圈变化(Holzer等，2018年)。尽管这些网络在长期社会生态监测方面取得了有希望的进展，但一个持久的挑战是协调监测协议，以促进跨站点的可比性。这将促进更有效的互操作性(Vargas等人，2017年)和从本地驱动的研究项目到更广泛背景下的知识泛化(Dick等人，2018年，Magliocca等人，2018年)。

标准数据集的系统收集是增强我们研究SESs空间模式及其随时间轨迹的能力的基石(Holzer等人，2018年)。这些数据集应基于一组共同的核心变量，有助于培养更全面和可比较的SESs描述和监测(Ostrom 2009, Frey 2017)。只有少数理论研究涉及到这种关键变量的公共列表的识别。在这个意义上，Ostrom(2009)提出了一个最重要的方法，提出了一个变量列表，这些变量被组织在一个多层嵌套的框架中，以理解SESs的可持续性。随后的研究进一步发展了该列表，使其更适用于SESs的实证研究(例如，McGinnis和Ostrom 2014, Delgado-Serrano和Ramos 2015, Frey 2017)。然而，奥斯特罗姆变量在基于地点的社会生态研究中的应用存在一定的局限性。例如，一些关于局部尺度特定SESs的研究报告了在理解和标准化变量以及收集数据方面的困难(例如，Basurto等人2013年，Cox 2014年，Delgado-Serrano和Ramos 2015年，Leslie等人2015年)。可能由于这些限制，只有少数研究将这种方法用于SESs的空间显式映射(Dressel等人，2018年，Rocha等人，2020年)。为了克服这些操作化的障碍，在处理社会生态环境的多样性(McGinnis和Ostrom 2014, Frey 2017)、SESs的复杂性质和数据的可用性(Rocha等人，2020)时，一个标准的变量列表应该是有用的。找到一组符合这些要求的变量将有助于收集全球范围内的数据集，以加强对复杂SESs的基于地点的研究，以及对长期趋势的观察和跟踪，鼓励跨系统比较。

有助于制定核心变量清单以使各场址对地球系统的监测具有可比性的一项很有希望的倡议是确定基本变量。ev构成了系统及其变更的研究、报告和管理的最小关键度量集(Reyers等人，2017年，Guerra等人，2019年)。在生物多样性(Pereira et al. 2013)、气候(Bojinski et al. 2014)和海洋(Constable et al. 2016)等领域已经采取了重大步骤。然而，在跨学科领域，迄今为止只提出了识别电动汽车的指南。Reyers等人(2017)提出了将社会经济和环境问题联系起来的电动汽车的选择标准，以监测可持续发展目标。Guerra等人(2019)定义了一个框架，用于识别在保护背景下表征人-自然动态的电动汽车，Balvanera等人(2016)开发了一种识别基本生态系统服务变量的途径。因此，尽管最近的研究为确定相关变量提供了有价值的见解，但仍缺乏对用于SES监测的电动汽车的全面清单的广泛共识。例如，Frey(2017)提出，除了社会经济体系的可持续性，变量还可以为其他结果提供信息，如弹性、社会公平或经济效率。Holzer等人(2018)提出，通过LTSER平台收集的指标可能包括定性的社会、政治和经济变量，如地点感、财产所有权或治理结构，以了解定量变量的趋势，如人口密度、生态系统服务或生物多样性。此外，在LTSER背景下，Dick等人(2018年)强调了收集社会和生物物理数据的重要性，以应对自然-社会相互作用产生的复杂挑战，如气候变化、生物多样性丧失或环境危害。beplay竞技 Additional studies that have developed spatially explicit maps of SESs provide multiple examples of relevant variables from which it is feasible to collect data to characterize SES dynamics (e.g., Alessa et al. 2008, Ellis and Ramankutty 2008, Václavík et al. 2013, Castellarini et al. 2014, Hamann et al. 2015, Martín-López et al. 2017, Vallejos et al. 2020).

总之，为描述和监测SESs建立一个相关的、可行的变量列表是至关重要的，这些变量可以用于科学、政策和管理。开发这样一个列表可以培养一个长期协调的社会生态监测网络，允许基于地点的社会生态研究的互比性(Redman等人2004年，Collins等人2011年，Carpenter等人2012年，Balvanera等人2017年)，并加强世界不同地区SESs的可泛化知识的产生(Frey 2017年)。据我们所知，为数不多的SES变量综合列表仅根据Ostrom(2009)的方法建立，并且在实证研究中有时报告其操作化的困难(Delgado-Serrano和Ramos 2015)。为了在综合变量核心集的开发中取得进展，重要的是提供对描述SESs功能的基本特征的新见解，即系统如何执行(Jax 2010)。为此，有必要汇编以前研究中使用的变量，并纳入在跨学科和跨学科领域工作的专家的评估(Redman et al. 2004)。在本研究中，我们旨在为描述和监测SESs制定一个优先变量参考列表。我们基于全面的文献综述，由专家研讨会驱动的迭代过程，以及通过在线调查收集的研究者感知，提供了关于潜在最相关变量的证据。

方法

开发社会生态系统变量的综合清单

用于表征和监测SESs的变量列表分为四个步骤(图1)。首先，我们进行了文献回顾以搜索候选变量。我们还确定了候选的概念框架来构造变量列表并描述它们之间的关系。我们在Scopus上搜索标题、关键词或摘要中有以下术语的期刊文章和书籍章节:“社会-生态系统”和(“地图”或“框架”)。然后，我们遵循“滚雪球”的方法(见van Oudenhoven等人，2018年)，以确定明确开发了SES地图、SES概念框架或对理解SES功能至关重要的其他论文(附录1)。从这一搜索中，我们注册了所有被经验使用或理论引入以表征SESs的变量和概念框架。其次，我们组织了一个初始研讨会(2015年11月)，由地球系统动力学(碳、水、能源、营养循环)和可持续性科学(生态系统服务、跨学科、转化生态学;参见附录2中的参与者)开发一个综合概念框架下的变量初步列表。专家们分析了候选变量，选择了最合适的框架。变量被分类到一个由三个SES组件组成的嵌套方案中，这些组件中有多个维度。第三，为了完成变量列表并验证维度和成分的结构，我们针对具有SES科学经验的研究人员进行了初步的在线调查(2016年8月- 12月;见确认)。 The survey (Appendix 3) introduced the list of variables classified into the dimensions and components and asked respondents to score each variable from 0 to 5 according to its relevance for characterizing and monitoring SESs. Scientists were also encouraged to suggest the addition or deletion of variables and to provide any other comments. These scores, suggestions, and comments were analyzed during a second scientific workshop (January 2017; see participants in Appendix 2) to improve the set of variables and dimensions. We then launched a final online survey (January-May 2017; Appendix 4) that was distributed to a new group of researchers with similar expertise in SES science (see acknowledgments). As in the preliminary survey, they were asked to score each variable from 0 to 5 and to provide comments and suggestions.

优先考虑社会生态变量

为了对改进列表中的变量进行优先级排序，我们使用最终调查的分数(图1)进行了“相关性vs.共识”分析，分析专家对每个变量在表征和监测SESs方面的感知的重要性。相关性被评估为专家分配给每个变量的分数的平均值。一致性估计为在149个变量中发现的得分的最大标准差与每个变量得分的标准差之间的差值(低差异表示低一致，高差异表示高一致)。然后，根据相关和共识的百分位数分别对变量进行排名，并分为五个类别(四个优先级和一个非优先级)。优先级1(最高优先级)包括相关性和一致性高于90的变量^th百分位;第2级包含75个变量^th和90年^th百分位数;第3级包括相关性高于75的变量^th百分位数，但是50人之间的共识^th和75年^th百分位数，反之亦然;最后，第4级包括50人之间的相关性和共识变量^th和75年^th百分位数。非优先级类别包括相关性和一致性低于50的变量^th百分位。最后，为了评估变量列表中的潜在偏差和空白，我们分析了两项调查中研究人员提供的额外建议和评论(图1)。该分析通过对关键词进行注释，并通过在概念图中泛化的方式进行组织。我们将反复出现的关键词(被受访者提及5次或5次以上)确定为“特色主题”。

结果

变量和维度来指导SESs的描述和监控

我们开发了一个包含149个变量的列表，在SESs的三个组件中分为13个维度:社会系统、生态系统及其相互作用(表A5.1，附录5)。我们在第一次研讨会中选择了韧性联盟概念框架(韧性联盟2007)作为最实用和最具解释性的框架，以描述各维度之间的结构关系，并指导更协调的社会经济地位描述和监测(图2)。在社会系统中，三个维度(人口动态、福祉和发展、和治理)包含36个变量。在生态系统中，识别出5个维度(有机碳动态、水动态、养分循环、地表能量平衡和扰动状态)包含51个变量。在人与自然的相互作用中，确定了5个维度(生态系统服务供给、生态系统损害服务供给、生态系统服务需求、人类对环境的作用和社会-生态耦合)共62个变量。初步在线调查中，研究人员的评论引导了变量和维度列表的制定，由此衍生出的特色主题见附录6的图A6.1，以及附录7的概念图。

基于科学家评分的社会生态变量的优先排序

对最终调查结果的分析显示出显著的正线性关系(n = 149;R = 0.82;在每个变量的描述和监测SESs的平均相关性与受访者观察到的共识之间的p值< 0.001)(图3)。正斜率小于1 (m = 0.33;p值< 0.001;均方根误差= 0.12)表明相关性比共识增加得更快。通过应用优先级阈值，我们认为有60个变量是相关的，因为它们被包含在四个优先级级别之一(表1)。10个变量被包含在优先级级别1(最高优先级)下，分别代表营养循环、扰动机制(生态系统组成部分)、生态系统服务供应、人类对环境的行为和社会-生态耦合(交互作用组成部分)的维度。优先级2考虑了16个变量，增加了新的维度，如福祉和发展、治理(社会系统)、水动力(生态系统)和生态系统服务需求(交互成分)。22个变量构成优先级3，包括人口动态(社会系统)、有机碳动态和地表能量平衡(生态系统)三个维度。最后，第4级(优先级最低)增加了12个变量，其中2个变量属于生态系统损害服务供给(交互成分)维度。因此，被优先排序的变量代表了描述社会经济系统功能的所有13个维度，尽管我们发现值得注意的是，社会系统组成部分中没有一个变量达到优先级别1，最高达到级别2。 Overall, 25% of the variables assessed for the social system were prioritized, 24% in the ecological system, and 48% for the interaction component. To explore in detail the relevance and consensus obtained for each variable, see Figs. A6.2 to A6.14 in Appendix 6 and Appendix 8.

受访者的其他评论

通过对最终调查中被调查者的评论和建议的分析，我们确定了14个具有特色的主题，这些主题表明变量列表中潜在的偏见和差距(图4和附录7)。在社会系统中，一些研究者强调了“社会公平”和“生活条件”对表征福祉和发展维度的重要性。在生态系统中，“生物多样性”是最具特色的主题，被认为是解释供应、调节和文化生态系统服务的基础。答复者还认为，水动力方面应主要基于“水平衡”的特征，加上一些有关水和土壤盐度和季节性的附加变量。在互动中，衡量“人与自然之间联系的强度”的重要性是讨论最多的话题。在这个范围内，其他相关的特色主题是“资源消费模式”、“自然的文化价值”、“文化生态系统服务需求”、“当地生态知识”和“人类对环境的有益行为”。其他突出的问题是与经济系统三个组成部分有关的。一些研究人员认为，所有的“变量都应该反映SESs中发生的潜在过程和功能”，而不是其功能的结果或症状。此外，还建议需要考虑更多与“能量通量”有关的变量作为系统复杂性的指标。最后，研究人员还指出，变量相关性可能是“上下文相关的”，而SES的复杂性使其“难以评估一些变量”。图4的扩展版本和完整的主题列表可在附录6的图A6.15中找到。

讨论

通过这项研究，我们通过提供60个变量的参考列表，为SESs的研究和监测提供了一个共同的核心相关变量集，这些变量是按照社会经济系统功能的13个维度构建的，嵌入到社会经济系统的社会、生态和交互组件中(图2)。使用这样一个嵌套框架有助于理解变量之间的关系，旨在保持SESs研究的整体方法。并通过作为边界对象促进跨学科交流(Ostrom 2009, Meyfroidt et al. 2018, van Oudenhoven et al. 2018)。根据研究者对变量相关性的共识(图3和表1)，变量被分为四个优先级别，以促进它们适应数据可用性、背景和社会政治需求。确定优先级揭示了社会生态交互作用在表征社会经济系统复杂性方面的关键作用(Liu等人，2007年，Carpenter等人，2009年)，但同时也表明，社会生态功能的所有维度对于梳理社会经济系统动力学都是必要的(表1)。总体而言，在可持续性研究中，开发变量参考列表是一种新兴需求，以促进跨SESs的结构化、长期、协调的核心数据集的收集(Frey 2017年，Holzer等人。2018)。这将有助于提高我们跨时间和跨空间研究SESs的能力，实现跨系统比较和监测协议的标准化。

解决SES研究中存在的障碍的见解

本研究中提出的变量列表为解决主要障碍提供了新的视角，例如，对基于地点的研究的适用性，社会地位复杂性的代表性，以及监测的可行性，在操作现有列表来评估社会地位时发现(例如，Ostrom 2009, McGinnis和Ostrom 2014, Delgado-Serrano和Ramos 2015, Frey 2017)。首先，根据van Oudenhoven et al.(2018)，关于变量在基于地点的研究中的适用性，变量不仅需要是可信的，即基于专家判断、科学文献和概念框架的科学合理性，而且还需要在实际中可用于收集。例如，Ostrom的变量列表被用来诊断SESs的可持续性(Ostrom 2009)，有时被认为过于抽象和笼统，无法描述具体的系统(Cox 2014, Delgado-Serrano和Ramos 2015, Hinkel等人2015,Leslie等人2015)。为了克服这些限制，我们强调从SESs的空间显式映射的先前研究中使用的原始数据中容易推导出的变量的选择(附录1;表A5.3，附录5)。此外，变量列表和概念框架必须提供一定的灵活性，以适应上下文和分析规模的多样性和数据可用性(McGinnis和Ostrom 2014)。Ostrom SES框架在不同的层次(层)上提供了一个层次结构，其中的变量和子变量可以根据SES的类型进行调整(Delgado-Serrano和Ramos 2015)，但缺乏任何关于其相关性的指导。在我们的研究中，我们不仅对SESs的维度和组成部分下的变量进行了层次结构，而且根据它们在表征SESs方面的一致相关性将它们分布到优先级级别。通过这样做，我们为根据研究背景调整变量选择提供了指导，同时保持了关于跨SES维度变量相关性和代表性的一致性。

其次，关于社会经济系统复杂性的代表性，变量不仅需要提供关于系统不同“部件”的信息，而且必须有助于理解这些“部件”之间的联系(Ostrom 2009)。为了实现这一目标，在一个嵌套的概念框架中嵌入变量有助于在描述它们之间的结构关系的同时，跨组件和层次层次组织它们(Frey 2017, Ostrom 2009, McGinnis和Ostrom 2014)。例如，Ostrom的SES框架使用了SESs的人类中心视角，其中本该关注生态子系统的变量也有社会起源或反映人类与自然之间的相互作用(Binder et al. 2013)。然而，如果大多数变量只有在人类存在的情况下才有意义，这意味着社会、生态和交互变量之间存在不平衡的表示，这被认为是解决社会经济系统复杂性的一个关键原则(Liu等人，2007年，韧性联盟2007年，Reyers等人，2017年)。我们的提案提供了一个方案，将所有变量分类为13个专家验证的维度，嵌入到社会经济系统的三个关键组成部分，即社会系统、生态系统和相互作用。描述生态系统的变量遵循“生态中心”的视角(sensu Binder et al. 2013)，并被构建为五个维度，其中系统及其过程的分析独立于它们与人类的联系。对于社会系统，我们的变量专注于理解人口动态、福祉和发展以及治理维度，而没有考虑生态过程。最后，对于人类与自然之间的相互作用，类似于Ostrom(2009)，我们的变量处理的是社会和生态系统之间的互惠关系(Binder et al. 2013)。然而，我们提出了一个更详细的变量结构，根据相互作用的类型和方向，我们将其分为五个维度:(a)从生态系统到社会系统(生态系统服务和损害服务的提供)，(b)从社会到生态系统(生态系统服务需求和人类对环境的行动)，(c)社会和生态系统之间的双向(社会-生态耦合)。我们认识到，依赖单一框架可能是不现实的，但理解和概括SESs的复杂性需要通用的层次分析结构，全面集成SESs的多个维度和组件(Reyers等人2017,Magliocca等人2018,Meyfroidt等人2018)。

第三，关于变量用于长期监测的可行性(van Oudenhoven等人，2018年)，我们的列表有助于在系统级别上描述SES，即，根据Binder等人(2013年)，它关注宏观级别，将SES组件的属性集成为一个整体。系统级别的聚合变量显然比在个体级别收集的变量更多地用于描述、绘制和跟踪SESs，即根据Binder等人(2013)的观点，关注于微观级别的变量用于测量SES个体构建块的属性，如植物、动物、个体生产者、用户或消费者(参见表A5.3中的示例)。事实上，即使是基于Ostrom框架的SES映射策略(该框架结合了系统和个人层面的视角，即Binder等人(2013)提出的宏观和微观层面的视角)，也只使用了系统层面的度量(例如Dressel等人2018,Rocha等人2020)。几项研究表明，系统级的特征可以更好地从局部到全球尺度的社会生态过程(例如，Václavík等人，2013,Martín-López等人，2017，杠杆等人，2018,Vallejos等人，2020)，并有助于克服当前基于高档地点的研究的局限性，以共同生产关于SES的可泛化知识(Balvanera等人，2017)。

变量列表中可能存在的偏差和空白

对研究人员评论的分析显示，在构建变量列表的过程中，拟议框架引入了潜在的概念偏差(图4)。在交互部分，大多数评论强调，社会文化价值和身份可能没有得到充分代表，解决“人与自然之间联系的强度”和“自然的文化价值”的变量可以得到加强，例如，通过加入变量“当地生态知识”。然而，有趣的是，文化生态系统服务变量(遵循生态系统服务国际通用分类，CICES;Haines-Young和Potschin 2013)并不是研究人员在调查期间优先考虑的问题(表A5.2，附录5;尽管这些发现可能看起来矛盾，但它们与自然对人类的贡献(NCP)范式(Díaz等人，2018)以及与这些贡献相关的多元价值(UNEP 2015, Pascual等人，2017)的新见解一致。在新冠肺炎范式下，文化在定义人与自然之间的所有联系方面发挥核心作用(Díaz et al. 2018)。因此，在CICES和千年评估(MA 2005)的独立文化范畴之外，通过赋予文化和传统/土著知识一个跨生态系统服务类别的更横向的角色，进一步的SES变量清单应该扩大生态系统服务供应维度。此外，通过整合来自人类与自然的个人和集体关系的价值，加强对文化背景和身份的刻画，进一步提升生态系统服务和国家cp的工具价值(Chan et al. 2018)。为了解决这些“关系价值”，新的变量，如归属感，对自然的责任，或维护传统(Chan et al. 2016)，可以添加到列表中。

在生态系统组成部分中，生物多样性的明确作用可能也没有得到充分说明，因为许多评论建议在这个组成部分中增加更多的生物多样性变数或增加整个生物多样性方面。考虑到生物多样性在SESs中作为支持社会新陈代谢的自然资本的作用(Costanza et al. 1997)和生物中心保护主义者的传统(Mace 2014)，我们同意在该框架中明确命名生物多样性。然而，我们最初排除了结构和组成生物多样性方面，因为与功能变量相比，它们对干扰的响应较慢(McNaughton et al. 1989, Milchunas and Lauenroth 1995)。相反，我们关注的是生物多样性在生态系统层面的功能方面，比如可能成为生态系统功能类基本生物多样性变量的候选变量(例如，Pereira et al. 2013, Pettorelli et al. 2018)。

我们也意识到潜在方法偏差的其他来源。一方面，我们在调查期间对变量进行排序的方式可能会影响受访者分配优先级别。通过显示按维度分类的变量，我们旨在促进调查的完成。我们知道，随机显示或其他排序可能会导致不同的变量分数。然而，这种影响可能很低，因为在在线调查中，优先级得分和可变顺序之间没有显著的相关性。另一方面，由于大多数受访者的专业领域是可持续发展科学和生态学(附录9)，社会变量的得分可能低于预期。事实上，社交变量从未达到最高优先级(1级;表A5.2，附录5)尽管它们对人类福祉和解释人类与自然相互作用的形式和强度(例如教育和人口密度)都很重要(Ellis和Ramankutty 2008, Hamann等人2016)。社会生态学和可持续性科学中的大多数跨学科和跨学科努力都来自生态学(Lowe等人，2009年，Holzer等人，2019年)，但生态学家之间仍存在着广泛的视角，以整合社会科学的概念和方法。这种观点的差异可能是因为一些研究者认为生态学是一门研究野生自然的基础科学(人只是“生态受众”)，另一些人认为生态学是指导生态系统和物种管理的工具(将人视为“生态主体”)，还有一些人认为生态学是一门将人类社会融入生态系统的学科(人是“生态主体/客体”; Lowe et al. 2009, Mace 2014). Indeed, these perceptions of ecology have been evidenced throughout the development and implementation of the long-term social-ecological monitoring network, which mainly originated from ecological monitoring and research. Despite the adoption of a new social-ecological paradigm, the network continues to monitor primarily ecological processes, although it is progressing toward incorporating economic and social data and conducting more germane transdisciplinary research (Dick et al. 2018, Angelstam et al. 2019). In our study, the potential coexistence of these three perceptions among the surveyed researchers could be the basis of the lack of consensus around the most relevant social variables. This highlights the need to strengthen cooperation between natural and social scientists and experts to lead to a truly integrated approach for long-term social-ecological research (Dick et al. 2018). Finally, many scientists have reported difficulties in scoring the variables without considering a specific SES, arguing that variable relevance is context dependent. Although biodiversity, climate, oceans, or sustainable development goal variables may have more evident global perspectives, this is not easily applicable to SES variables given the place-based nature of SES research (Carpenter et al. 2012). All these potential biases should be considered when using our list of variables and formally analyzing them in future assessments.

对社会生态系统的基本变量的定义

开发协调全球观测网络的基本变量(ev)是跟踪变化和协调监测工作的优先事项(例如，Pereira等人2013年，Bojinski等人2014年，Constable等人2016年)。尽管可持续性科学呼吁将这种系统思维扩展到社会和生物物理领域之间的相互作用领域，但仍然需要建立一个基本的社会-生态系统变量列表(Reyers et al. 2017)。这里开发的维度和变量集有助于创建一个研究SESs的公共结构，并开始朝着这些基本变量努力。由于变量和维度是基于共识专家知识，它们的可信性、显著性和可行性得到了重申(van Oudenhoven et al. 2018)。此外，协同设计过程遵循了电动汽车开发的基本步骤(Reyers et al. 2017):(1)通过专家驱动的过程，采用SESs功能的概念模型，代表社会和生态系统以及它们之间的相互作用;(2)确定候选变量的广义类别和分类输入;(3)基于对变量相关性的共识，细化变量并确定其优先级;所有这一切都是通过(4)一个迭代的过程，以科学专家知识提供从研讨会和在线调查。然而，考虑到我们工作的初步性质，还需要进一步的工作来围绕一组用于SESs研究的ev建立全球共识。例如，新的调查应解决上述潜在的偏见和局限性，例如(1)明确考虑生物多样性和新型冠状病毒感染相关价值的作用; (2) by having a greater and more balanced number of respondents (particularly the inclusion of social scientists); and (3) by reporting on the most frequently relevant variables in relation to specific place-based social-ecological contexts.

为了进一步开发SESs电动汽车，在现有的列表中找到共同的方面和变量也有助于建立一个基线。在Ostrom(2009)和Frey(2017)的列表中建议的一些变量也与我们的研究相关。为交互组件找到了最常见的方面。例如，奥斯特罗姆清单上的收获变量与我们清单上的净初级生产、材料使用、水使用或能源使用的人类占用有关。同样，奥斯特罗姆列出的污染模式与水体富营养化或净CO有关₂我们名单上的通量;奥斯特罗姆清单上的建设设施和弗雷清单上的可达性都与领土连接、进入自然区域或我们清单上的人为水管理有关;以及奥斯特罗姆清单上资源的重要性，以及弗雷清单上资源的依赖性，以及我们清单上对当地自然资本的依赖性。在社会系统中，经济发展和社会经济属性(Ostrom 2009)与贫困、教育水平或我们列表中的社会公平变量有关，与人口密度有关的行为者数量(Ostrom 2009)。类似地，与治理相关的变量，如冲突和政治稳定，都包括在Ostrom的列表和我们的列表中，而Frey(2017)认为冲突管理是规则系统稳定性和资源使用的一个关键方面。在生态系统中，Ostrom的(2009)、Frey的(2017)和我们的列表趋同于包括气候特征和初级生产力或资源再生率。

此外，我们从SESs的生态和交互成分中提取的一些优先变量与行星边界框架中列出的9个主要环境挑战中的6个相关(Rockström et al. 2009, Steffen et al. 2015)。例如，太阳净辐射和净CO的监测₂通量可为评估"气候变化"和"大气气溶胶负荷"提供信息;beplay竞技生物入侵、病虫害爆发和按植物功能类型划分的生态系统组成的信息，以评估“生物圈完整性的变化”;测定水体氮沉降和富营养化程度，评价其对“生物地球化学流动”的干扰;农业用地分配与“土地制度变迁”的土地利用强度最后，用水水平和灌溉作物用水来评估“淡水使用”。

从一般的角度来看，应该采取额外的步骤来促进基本SES变量的开发和实施的制度化(见Pereira等人2013年，Bojinski等人2014年，Constable等人2016年，Reyers等人2017年)。作为第一步，应彻底检查变量是否符合被认为是必要的标准，例如，应是(i)对变化的长期监测敏感的状态变量;(ii)代表系统层面，在主要观察和指标之间;(iii)灵活适应多种监测方案;以及(iv)观察和推导可行，并可扩大规模以满足当地、区域或次全球的需求。第二，建立和协调共识，使变量清单的发展与研究和政策需求相结合，为科学家、决策者和利益相关方提供开放的合作平台。第三，优化学习循环，完善和稳定电动汽车清单，建立具有明确目标和时间线的透明流程，规划清单的发展和跟踪更新。最后，为了提高全球地球监测系统的效率，我们的清单中可能出现的电动汽车与其他电动汽车(用于生物多样性、气候、海洋等)的互连应该协调一致。

结论

开发参考变量列表是可持续性研究的一个新需求，以促进系统收集全面和协调的SESs数据集，并提高我们跨时间和空间研究SESs的能力。这些在概念框架下构成的变量列表提供了一种共同的语言，有助于对来自实证研究的知识进行比较和概括。尽管近年来在特定地球系统领域(气候、生物多样性、海洋)的此类列表的开发取得了显著进展，但SESs的综合方法仍然匮乏。通过这项研究，我们为确定SESs的表征和监测的共同核心变量集做出了贡献。我们的60个变量列表从科学文献综述和专家知识中收集了SES的相关特征和过程。这份清单被嵌入一个13个维度的框架中，涵盖了社会系统的三个关键组成部分(社会系统、生态系统和它们之间的相互作用)，以帮助在与社会系统合作时保持一种综合的方法。此外，变量被分类为优先级，以提供更大的灵活性，在其应用于基于地点的研究。在这一过程中，出现了新的见解，有助于克服在对社会生态系统的研究中变量清单操作化方面的现有障碍，例如对基于地点的研究的适用性、处理社会生态系统复杂性的能力或长期监测社会生态动态的可行性。我们的变量列表可能是确定SESs的基本变量方向的初步步骤，其进一步发展将为促进长期的社会生态研究网络提供机会。这可以加强我们应对全球变化挑战的能力，将系统思维扩展到人与自然相互作用的领域，并通过更有效的社会-生态方法运作化来促进可持续性科学。

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