合成

利用管理生态系统的脆弱性评估的潜力

• 文摘
• 介绍
• 评估生态系统的脆弱性
  • 范围(一阶段)
  • 设计(B阶段)
  • 操作化(C)阶段
  • 实现(D阶段)
• 未来的研究途径
  • 生物文化方法
  • 权衡和不适应
  • 脆弱性nonclimatic压力
• 结论
• 对这篇文章
• 确认
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

漏洞评估可以告诉的发展适应和保护政策,支持社会经济和生态因素的集成到决策(麦特卡尔夫et al . 2015年)。实际上,他们帮助识别机会加强系统的能力应对变化的外部力量,减少负面的社会和生态的结果。对脆弱性的研究历来是内进行三个关联字段,概念的不同理解和使用:(1)风险和风险,包括预期的环境危害,一般与气候有关,可能会影响人类社会;(2)政治生态,探索微分磁化率的社会原因;和(3)弹性研究,识别潜在的过程,确定应对和适应变化的能力(特纳et al。2003一个Kasperson et al . 2005年,2006年adg Eakin和鲁尔接口2006)。

基于这些互补的方法提供的概念和实践基础,政府间气候变化专门委员会(IPCC)提出了脆弱性的定义,现在许多漏洞评估的基础:“脆弱性[气候变化]的系统容易,无法应付,不利影响[气候变化]”(IPCC 2007:48)。beplay竞技在这个定义中,“系统”一般指任何社会(人类组织和机构中发挥重要作用)、自然(由生物和生物物理过程),或生态系统(包括社会和自然系统相互依存)。在实践中,这个术语通常指定元素相对独立的子系统,也称为“组件”在我们的方法。例如,这些可能包括个人用户资源,人类社区的资源,或一个物种。脆弱性有三个维度定义在表1:曝光、敏感性和适应能力。漏洞评估可以被视为一个分析运动的目标是评估接触,敏感性,和适应能力的一个或多个值属性(s),例如,幸福,健康,生物量、生产力,或一个或多个条件,系统组件(s)到一个或多个压力源(s) (Tonmoy et al . 2014年)。

管理和保护走向更全面和综合的方法,从多学科项目和更多的定量数据和模型输出可用(格雷罗州et al . 2018年),努力评估脆弱性与SES引起了公众的关注。漏洞评估尤其有助于识别脆弱的组件或地方在SES(漏洞“热点地区”)作为更好的理解的基础结构性缺陷(漏洞“来源”)和通知管理优先级和设计(cin et al . 2013a、bFoden et al . 2013年,麦纳et al . 2016年,约翰逊和韦尔奇2016年,史密斯等人。2016年,Thiault et al . 2018一个)。结果,他们可以帮助建立管理和规划重点(Aretano et al . 2015年莫拉et al . 2015年,Thiault et al . 2018一个Bourgoin et al . 2020年,Lapola et al . 2020),协助通知和设计管理策略和干预措施(cin et al . 2012年,约翰逊和韦尔奇2016年,汉弗莱斯et al . 2019年,Thiault et al . 2020年),设置基线和评估变化(福西特et al . 2017年,Thiault et al . 2018b),通知部门编程(Ayers 2009年Huq, cin et al . 2012年),或进行场景分析(Hallegatte et al . 2011年)。漏洞评估也越来越作为一个共同的框架或工具用于resilience-based管理和适应政策(Anthony et al . 2015年,麦克劳德et al . 2019年)。例如,各种各样的太平洋岛屿国家已经实施了综合脆弱性评估,目的是改善multisector协调,战略调整干预措施,和优先级管理努力和资源分配(SPC-SPREP-GIZ 2016)和,在某些情况下,解决具体问题,如食品安全(贝尔和泰勒2015年,贝尔et al . 2018年)。

虽然最初集中在气候相关压力的影响在人类社会脆弱性已经越来越多的重叠与当代可持续发展的关键主题故事,包括人文的交互,复杂系统科学、全球变化、生态恢复和适应(克拉克和迪克逊2003年特纳et al . 2003一个Folke et al . 2016年)。例如,漏洞越来越集成方法中考虑cross-scalar等更复杂的系统动力学影响,telecoupling,多个压力(O ' brien Leichenko 2000年,特纳et al . 2003bO ' brien et al . 2004年,Belliveau et al . 2006年,2007年Tschakert adg et al . 2009年,麦克道尔赫斯2012年,Debortoli et al . 2018年,黄齐的2018年斯金格,Naylor et al . 2020年)。同样,新兴生态脆弱性的概念(马歇尔等人。2009年,cin et al . 2013 b,麦纳et al . 2016年,Berrouet et al . 2018年,Thiault et al . 2018a、bDepietri 2020)也越来越多的主流认识到人与自然是相互依存的,因为人是生态系统的一部分,形状,但也从根本上依赖于这些系统的能力来支持健康和发展(费舍尔等人。2015年,Lebot和维2015年Aswani et al . 2018年报道et al . 2018年,IPBES 2019)。

学者探索SES脆弱性有长足的进步影响系统识别关键过程的可持续性。尽管潜在的脆弱性的概念来解决当代管理问题,障碍继续阻止吸收由政策制定者和管理者(表2)。其结果是,评估太少导致有形的结果或行为以减少漏洞。缺乏全面、广泛适用、可靠的指导陪分析和编程工作漏洞评估提出了担忧他们的适用性履行既定目标,如沟通风险,理性决策和监控管理干预措施的效果(2007年Fussel Hinkel 2011年伯爵et al . 2019年)。

我们的目标是双重的。首先,我们的目标是,让漏洞评估更容易适用,培养他们使用与关键利益相关者进行知识积累和接触,和帮助信息合成和泛化,以支持决策。为此,我们提出一套框架,指导从业人员理解和执行漏洞评估。这个框架综合不同的方法被用来评估脆弱性SES和强调当前的最佳实践。其次,我们提出新的研究和应用方向。

评估生态系统的脆弱性

我们建议从业者试图评估脆弱性的SES应当适用12步骤分四个阶段:范围、设计、操作化,和实现每个阶段(图1)。由多个步骤组成,我们描述的整体原理和审查相关方法用来约会,他们假设,和潜在的缺点。提出了框架作为指导,帮助描述重要的步骤和导航的关键挑战,基于广泛的文献回顾和我们的经验在应用漏洞评估在不同的设置。虽然步骤的序列反映了评估的一般发展,我们强调应用这个框架应该保持尽可能迭代允许新信息,缺点,确定和障碍,解决和合并。漏洞评估涵盖范围广泛的方法(Brugere 2015年德年轻,Foden et al . 2019年),但在这里,我们专注于那些依靠定量,而非定性的数值数据。

范围(一阶段)

进入每一个漏洞评估的重点首先明确目标、空间和时间的界限,被评估的系统组件和可用的数据和资源。这第一阶段奠定了基础的脆弱性评估。如果相关,利益相关者的参与,因此应考虑尽可能早和整个过程以整合前的角度评估重点和途径是固定的。这意味着,系统(1)代表利益相关者(步骤1);(2)设置明确的目标(步骤2);(3)使用相关方法(步骤3 - 6;10 - 12);(4)确保机会共同所有权(步骤10 - 12);和(5)反思过程和结果(2008年里德,Talley et al . 2016年)。

步骤1:目标

漏洞评估需要超过一个学术活动,与更大的决策程序和工具。变得更加广泛和有效的应用,他们应该涉及核心的一群人,可以推动进程,管理信息,故意的,代表的更广泛的目标群体的影响过程。他们应该导致实现确定的行为和策略。虽然每个漏洞评估是独一无二的,他们总是涉及编译、分析和合成大量的数据和信息的不同类型(步骤5 - 10),这就需要人们有能力组织和利用这些信息的感觉。从业者有技能和经验在设计和实现程序放在地上,知道如何生成结果在复杂的设置。他们的专业知识将有助于阐明评估的特定目的和确定行动的一般决策上下文和特定的触发点在现有监管框架(10)步。此外,有能力的人伸手跟多个利益相关者,解释的理由和过程的结果,谁也善于倾听利益相关者输入,是极其宝贵的,特别是在步骤1 - 6和10 - 12。

一旦这个核心团队组装,需要制定共同的“最佳实践”的原则进行脆弱性评估。这些应包括识别、区分和研究利益相关者之间的关系来决定,当到什么程度,与一个特定的组或为什么不(即。步骤1 - 6和10 - 12);确保自由、事先知情同意在数据收集(步骤6);考虑性别和社会包容和人权的方法确定干预措施(第10步);从受影响的人群和维护保密的数据(第11步;里德et al . 2009年)。

第一步还需要检查收益人的具体需求,确定要回答的主要问题,确定评估的时间框架,例如,结果会通知短期的决定和行动,或中长期规划?至关重要的是不要忽略这些高层决策时可能出现的偏差。边界的理论批评的确表明,个人或团体的方式做出选择上面应该严格检查因为个人的任何情况的理解本质上是不完整的(2000年1995年乌尔里希,米底哥列)。所以最终的决定是基于“选择性的应用知识”,可能会导致一些利益相关者群体的边缘化和他们所关心的问题。选择对上述问题应确保公平包含所有利益相关者可能受到影响的过程及其结果。这可以通过方法等关键系统启发式(CSH;乌尔里希1987),它提供了有关核心团队和涉众的框架问题系统地检查评估的动力来源,系统中的权力、知识、和合法性。在一系列的问题,什么是相关知识,适当的值,或者“改进”可能是讨论和挑战,导致更参与式的方法(而不是由专家),这些人用更少的电力系统中有一个声音在这个过程中(表2)。

步骤2:系统探索

这一步是框架漏洞评估。它需要显式描述的关键元素占SES,并阐述假设SES组件和压力是如何交互的。具体地说,这个步骤包括确定关键组件(s)(脆弱性?)的压力源(s)(易受什么?)和系统组件的途径受到压力的影响。例如,在脆弱性框架由cin et al。(2012),作者决定明确专注于耦合的珊瑚礁SES对气候变化影响的脆弱性在社区一级。beplay竞技尽管作者承认,多种因素可以影响珊瑚礁SES,他们明确地集中分析途径的直接生态影响温度引起的造礁珊瑚漂白和死亡率(生态脆弱性)和相关的生态系统服务(社会脆弱性)损失。

通过第二步,核心团队从而使重要的决定被认为是相关的,暂时决定应该包括什么,应该排除,最终到达一个共享的概念的理解系统的身份(粘结剂et al . 2013年)。Coconceptualizing系统的关键要素与影响利益相关者是必要的,以确保他们的需求和观点。协作系统映射通过工具,如思维导图、因果图、或模糊的认知映射提供途径来实现这一目标(Voinov和Bousquet 2010)。因为脆弱性涉及到一个特定的术语,评估是一个协作努力,开发系统读写能力可能是保证集体讨论和反映关键概念。帮助在这个过程中,我们提供了定义和关键术语和概念的例子在表1所示。

另一个需要考虑的关键问题在这个初始系统探索的空间和时间尺度评估(Huynh和斯金格2018)。评估量表需要对应的基础流程影响管理决策的结果和时间视野为了兼容的目标(步骤1)。例如,如果目标是优先的国家实现特定的政策,例如,确定保护区的空间位置,根据目前的弱点,然后评估仍可以静态和国家边界的限制。另一方面,如果目标是评估系统响应政策,然后重复评估涉及两个或两个以上的快照将保证捕捉动态反馈。

步骤3:检查

每个评估不仅在不同类型的输出,而且在输入要求。一旦目标定义和关键的组件和压力源(s)已明确指出,重要的是要在地图上标出先前的努力和项目有类似的目标。这个过程将:协助规划数据收集(例如,优先考虑资源分配的新主数据源)和分析(例如,识别所需的技术能力);为评估系统组件创建一个证据基础改变反应条件;协助聚合指标;和可能导致重新评估目标和范围(步骤1)。除了指导评估的人,各种各样的利益相关者可能参与协助在这个步骤中,如果之前没有任何关系。决策者、管理者、资源用户、意见领袖、科学家、和传统知识持有者可以等,提供重要的数据和社会文化和政治背景(2008年里德,Skroblin et al . 2019年)。与这些利益相关者参与的程度将取决于具体情况和需要,尽管知识协同生产的文献表明,将视角的多样性会导致丰富的理解系统组件和交互(阿米蒂奇et al . 2011年,Norstrom et al . 2020年)。此外,正确的方法为任何特定的评估取决于总体目标设置在步骤1中,对当地环境和水平的资源(数据、专业知识、时间、资金)。因此重要的是要确保可用的时间和资源评估与目标相一致。

设计(B阶段)

反思目标、系统模型和可用资源使战略设计脆弱性评估方法。从业者可以建立在知识范围中生成阶段,确定最相关的适当评估结构和设计相关的指标。在所有这些步骤都应该合理的选择和记录的透明度和可复制性(步骤12)。

第四步:模型结构

我们建议定量漏洞评估应该包括至少三个嵌套层增加细节:维度,域,及指标,全面整合相关理论和context-grounded信息(框1)。模型结构描述了高层互动,一般在社会和/或生态维度,并帮助系统理解(步骤2)转换成因果模型的脆弱性。该模型结构脆弱性评估的支柱。它的选择是重要的,因为它的形状的输出来自评估。

在某些情况下,域可以包含多个元素被认为与本地相关。例如,各种元素的教育已确认为重要的太平洋岛屿社区适应能力超越标准指标的正规教育。这些包括教育质量;当地知识的角色/语言正规教育;当地信仰/价值观向正式和非正式的教育;多样的学习机会;访问和使用的职业培训;访问和使用技术和科学信息(比如戴克斯et al . 2019年)。各种模型结构链接曝光,敏感性和适应能力提出了在文献中反映系统概念化的方式最初(步骤2)。在最简单的形式中,漏洞评估侧重于一个单一类型的组件(例如,社区,国家,物种栖息地,生态系统)与一个单一的压力(例如,经济冲击,人口增长,热带气旋,气候变化)。beplay竞技在这种情况下,曝光和灵敏度确定的潜在影响,然后脆弱性潜在影响的结果结合(或受到)适应能力(图3)。

在更复杂的情况下,社会和生态组件可能被认为是联系和相互依存的,例如,通过生态系统服务交付组件(例如,一个社会的脆弱性生态脆弱性的组件),使用(例如,生态的脆弱性组件使用社会组件),或两者兼而有之。在这种情况下,社会和生态脆弱性是“耦合”和相互影响:生态脆弱性评估作为输入数据的接触社会脆弱性(马歇尔等人。2009年,cin et al . 2013一个)和社会敏感度可能影响生态风险敞口(Thiault et al . 2018a、b;图3 b)。或者,一个“集成”评估dove-tails生态和社会指标在一个单一的评估步骤交付结果,确定脆弱性的主要来源和确定哪些行为最有效(Abson et al . 2012年,约翰逊和韦尔奇2016年,约翰逊等。2016年,贝尔et al . 2018;图3 c)。选择之间的“耦合”或“集成”的方法取决于社会和生物物理系统之间联系的理解(步骤2)。如果评估的目的是检查的脆弱性两个或更多组件相同的压力源,尺寸可能是特定于每个组件(图3 d),除非共享途径和过程是涉及跨组件。例如,在全球农业和渔业的脆弱性的评估(组件),布兰查德et al .(2017)和Thiault et al . (2019一个)使用行业的接触(预计行业生产率的变化)和灵敏度(依赖于每个部门),但采用了通用视图的适应能力,因为他们认为指标(经济发展水平)使一个国家动员资源和调整任何类型的食品生产行业的潜在影响气候变化。beplay竞技另外,评估一个组件的两个(或更多)的压力(O ' brien Leichenko 2000 Leichenko 2002年O ' brien,贝内特et al . 2015年,Thiault et al . 2019b)可能需要一个平行的评估,一些领域和指标都是通用的压力而另一些则stressor-specific(图3 e)。这种方法类似于累积影响的方法(2013年Halpern, Fujita),适用于一个“脆弱体重”(敏感性和适应能力理智表1)翻译每一个压力源的强度(暴露)预测的影响。因为模型结构确定,在某种程度上,指标的程度可以或应该聚合(步骤9)和解释(第10步),需要思考在这一步中作出的选择。

第五步:指标

指标特征或过程,可以测量或估计跟踪状态或特定领域的趋势。指标,比维度或域,可以定制(框1)每个特定上下文,可用性的信息,和整体的可用资源。最好的指标是那些具体的、可衡量的,可实现的、相关的、有时限的(智能)。

分析师使用指标的量化表征系统组件和属性。在这一过程中,他们重视他们认为接触的重要表征,敏感性,和适应能力及其潜在的领域。

脆弱性的评估基于指标总是包含所有可能的子集的脆弱性来源,因此将捕获只有一小部分“真正”的漏洞(Brenkert和马龙2005)。例如,一些文化价值观和知识是典型的非空间(禁止et al . 2013年)和可能是不切实际的合并在一个空间的脆弱性模型。倾向容易量化的指标可以错过关键元素驱动系统漏洞,而指标不相关的当地的观点,愿望和文化设置可以误导评估输出和结果的实现程序,不适应当地环境(英镑et al . 2017年)。因此定义关键指标代表的子集,它省略了什么。Cocreation指标与人民和利益相关者的投入和过程的影响是至关重要的,他们都是上下文接地和也反映了当地的世界观(天吾等。2014年,Lemos et al . 2018年,Wyborn et al . 2019年)和参与方法,建立当地的文化视角,价值观,知识,和需要(英镑et al . 2017年)。例如,依赖资源的社区,环境变化的前线,有经验,可以提供当地专业合适的指标(麦克米伦et al . 2014年)。然而,重要的是要注意,这种类型的协同生产的指标可以创建权衡与普遍性,随着指标的发展可能缺乏意义和适用性在其他位置。

因为个别指标通常不完全描述每个脆弱域,因为指标测量的不确定性(第9步),需要考虑几个指标同时为每个域。维数可以减少,例如,使用相关分析(步骤8)。同样的,它可能是重要的在这个阶段反思所需的水平的数据集成(步骤8)。指标也需要反映什么可以解决管理干预措施,以避免不匹配评估与处理(步骤10)。

操作化(C)阶段

一旦建立,评估设计方法论的问题需要考虑。这一阶段包括反思如何收集和分析数据,并评估潜在的不确定性,这样输出可以充分反映和解释。

第六步:数据收集

如何收集数据,为什么,以及由谁都是重要的因素,因为数据中包含漏洞评估将告知结果,相关性、适用性、和使用。因此,重要的是要考虑最合适的方法为每个指标和方法,以及这如何可能影响脆弱性评估的结果。因为每个漏洞评估是上下文相关的,最合适的数据可能再次取决于范围、环境和资源的可用性(步骤1 - 3)。

从主要研究可能的数据源包括数据(生态调查、采访、感知模型预测),二级数据集(官方数据库、人口普查、空间数据)和灰色文献(基廷格et al . 2014年)。结合当地的演员,是很有价值的决策者和其他利益相关者的研究。为了实现这一点,现有的实验数据可以认为随着信息来源于专家抽取,当地调查,参与映射,工作坊,焦点小组(Huynh 2018年斯金格,Cochrane et al . 2019年)。通过与上面的“客观”的方法是独立的判断,“主观”分析依赖于人们的自我评价自己的接触,敏感性,或适应能力可能采用琼斯(2019)。

重要的是,必须道德漏洞评估和相关数据收集,和伦理应用程序应该寻求地方是必要的和适当的。Ibbett和Brittain(2020)最近发现,将近一半的保护期刊文章,应该不包括道德信息,这意味着人类参与者的重要伦理保障措施不到位或在这项研究的合作者。道德将漏洞评估考虑尤其重要,因为这些评估通常进行的地区的人可能已经脆弱。

第七步:标准化

除非使用归纳方法(步骤8),指标一般必须通过转换和重新调节,这样被标准化指标不同的单位(例如,数量的人在家庭/工作,度加热从气候变化、生计活动的贡献)和鳞片(例如,个人和社区与国家层面)可以集成(步骤8)。决定是否以及如何规范数据漏洞评估的结果有重要影响,需要仔细考虑。beplay竞技

数据转换处理处理偏态和分布。虽然没有单一的正确答案如何最好地转换数据,有合理理由保留部分或全部倾斜时对决定数据转换决策,因为原来的变化通常代表真正的差异,通常为了解漏洞不同组件之间的相关性。转变可能仍然需要提高数据的可解释性或消除某些异常值的影响,否则将压缩变化。常见的数据转换方法包括Min-Max正常化和Z分数归一化,或者分布向一边倾斜时,根、立方体和对数变换。Winsorization极值存在时也可以应用。这种转变将异常值设置为指定的百分比数据和应用的漏洞评估(例如,埃克斯特龙et al . 2015年)。阈值反应系统的知识,离群值值可以Winsorized临界点值,但这些都是目前未知的假设在大多数情况下,尤其是社交组件,从而需要更多的假设。模糊逻辑技术也可以用来规范和综合指标,特别是在案件复杂响应行为模式(辛格2014年Nair,琼斯和2018张)。

重新调节涉及调整值测量在不同尺度上名义上常见的规模,说0 - 100。在某些情况下,指标可能已经以这种方式扩展,可以使用。在其他情况下,指标可以被定义为一个百分比,比如,钓鱼对家庭收入的贡献,气候敏感性物种的比例,可以方便地转换为0 - 100的规模。其他指标可能有一个有限的各种可能的值,例如,信任在李克特量表或香农多样性,并且可以仅仅通过使用一个常数乘法因子。一些更有挑战性的指标没有有限范围的可能的值,例如,家庭大小或物种生物量。在这种情况下,最低和最高的值通常用来定义范围,重新调节其他值比例,假设他们代表真正的所有可能值的范围。无论决定选择这些方法,重要的是要明确和透明的决定。半定量的评估使用二级数据或灰色文献的地方,分数一般为每个指标分配使用标准3(或5点李克特)规模和每一个指标的分数标准化和规范化占分数的变化。

第八步:集成

一旦标准化,它可能是有用的组合指标提供一种复合测量的弱点。整合时,应注意确保指标的互补性,它们的相对价值,提供标准化、系统和它们的相对重要性进行了分析。

有很多方法,数据可以集成在一个漏洞评估(de Sherbinin et al . 2019年)。根据所需分析的水平(步骤10)和概念的结构脆弱性模型(步骤4),指标可能聚合在域,维度,或总体脆弱性水平(框1和图3)。这需要占指标的相对重要性(权重)和他们互动的方式来反映所需的水平的分析。聚合和权重方法是强有力的决定因素的脆弱性评估的结果(Monnereau et al . 2017年)这就是为什么重要的是反思的适当方法。

有三大类权重的方法。第一个依赖经验权重来自统计模型,例如,回归,树,或结构方程模型,解释漏洞的结果,即。,一个measured change in a component’s attribute, as a function of indicators describing exposure, sensitivity, and adaptive capacity (Eakin and Bojórquez-Tapia 2008, Hinkel 2011, Morel et al. 2019). The rationale behind this “inductive approach” is that the means by which indicators determine vulnerability in one context can be translated to predict vulnerability in other similar contexts. Although results depend strongly on the inputs and available data being modeled, inductive approaches remain useful to refine theory and assess which particular indicators and interactions are more closely associated with vulnerability in a given context. Although very powerful, these kinds of approaches have rarely been applied in practice so far because they typically require the model to be built prior to the vulnerability assessment and rely on large amounts of data.

另一个不太健壮但更多的操作方法缺乏基于经验数据时可用的理论和知识来识别指标如何结合形成漏洞。因为这些信息通常是由自然、定性”演绎论点“依靠科学论文的数量等指标将因果效应指标的属性来评估“科学证据,”,因此重量,支持一个给定的指标或域(cin et al . 2013一个)。或者,可以分配权重的专家,即。,一个cademics, decision makers, managers, or stakeholders, either directly, or (preferably) indirectly using ranks to elicit scores through mathematical formulas and multiple-criteria decision analysis, e.g., analytic hierarchy process, measuring attractiveness by a categorical-based evaluation technique (see, for example, McClanahan et al. 2008). Of course, expert judgements are not immune from potential biases (differences in experts’ values, risk tolerance, and other subjective influences), but these can be minimized using a large number of experts to survey if the expert pool is large enough. They also have the added advantage of improving participation.

第三,方法不能依赖归纳或演绎论点估计权重基于数据的变化对于一个给定的指标,例如,主成分分析(Abson et al . 2012年)。这样一个数据驱动的“描述性的方法”是基于结构(同现和相关)的指标。高度相关的指标,例如,财富和教育,或功能和分类的多样性,会组织在一起,不同主成分可以用来评估领域。另一种类型的演绎方法包括使用相等的权重方案(Tonmoy et al . 2014年)假设所有指标同样有助于特定域嵌套在一个特定的维度。选择演绎和描述性的方法是决定基于可用的数据,是否知道一些指标更重要比其他漏洞积极或消极的影响。虽然指标的影响很可能是不平等的,决定应该平等对待他们如果值和指标之间的交互是不清楚(Allison et al . 2009年)。

尽管SES的一个定义特征突出的帕罗特和迈耶(2012)的脆弱性文学(2005年鲁尔接口),非线性关系很难结合在实践中由于缺乏信息指标,域,和维度的漏洞通常交互确定脆弱性。尤其如此演绎和描述性的方法,它只提供重量估计。没有明确的证据包括复杂的交互,加法和乘法脆弱性仍然默认模式。但是这两个模型需要更多的假设。添加剂模型假设指标是完美的替代品,这意味着低价值在一个高价值的补偿另一个。乘法模型暗示脆弱性、尺寸或最低变量域是有限的潜在的决定因素(但看到托尔和尤伊2007这个假设的实证反证危险/风险上下文)。其他方法基于排名(Parravicini et al . 2014年)或基于网络的方法(Debortoli et al . 2018年)也被使用,以减少数据转换的影响最终的输出。

步骤9:不确定性

漏洞评估的不确定性是一个普遍存在的问题,然而,很少有研究明确与它(Tonmoy et al . 2014年)。不确定性可以发出四个主要来源。首先,一些过程产生漏洞可能不是已知或可量化的。第二,虽然个别指标过程生成脆弱的关系,这种关系的本质往往是不确定的(步骤8)。第三,随机(即。,引起的自然波动指标)和系统误差(即。,caused by the measurement method) can generate a high level of imprecision, especially if they are averaged over spatial or temporal scales and/or projected into the future. Fourth, indicators and the weights attached to them are sometimes evaluated by interviewing stakeholders or experts and the process inevitably carries a level of subjectivity, as well as possible variances between the opinions of different informants.

各种方法被用来捕捉这些不同来源的不确定性。使用多个指标描述单个域(步骤4 - 5),例如,是一个简单的方法来减少随机和测量误差。模糊集理论已被用于将不确定性源于模糊的定义和缺乏知识的漏洞及其维度(Eakin Bojorquez-Tapia 2008 Eierdanz et al . 2008年,琼斯和2018张)。常见的多重准则决策分析方法通常提供一个估计判断一致性,并可用于调整分数在专家抽取演习针对评估指标权重(Eakin Bojorquez-Tapia 2008年,麦克拉纳罕et al . 2008年,Thiault et al . 2018一个)。此外,如蒙特卡罗模拟计算实验帮助调查的范围可能脆弱性建模结果的脆弱性的各种组合下数据源、转换、聚合和/或权重方法,从而使区分可靠和不可靠的建模结果(Thiault et al . 2018一个,2019年bBourgoin et al . 2020年)。敏感性分析使估计的总体影响这些因素,并提供重要的知识回顾他们的可靠性和潜在指导监控努力提高鲁棒性的评估。不确定性的问题并不仅限于脆弱性评估,和教训可以学到如何处理不确定性等更成熟的应用研究累积影响评估(Halpern, Fujita 2013, 2016年股票和Micheli·et al . 2018年)。

评估脆弱性评估的不确定性是一个有价值的组成部分。不仅综合测量的最终结果的不确定性通知应用结果的信心,也可以通知潜在修订指标是如何被选中(步骤5),收集(步骤6),或集成(步骤8)。也许最大价值的量化不确定性(包括分类)可以为未来努力减少识别机会决定的不确定性,例如,通过进一步的研究努力。

当脆弱性评估在气候变化的背景下,风险维度通常是由大气环流模式(GCMs)派生的预测。beplay竞技因为气候预测是基于未来情景的温室气体(GHG)排放,至关重要的是,气候变化脆弱性评估明确国家和描述有关温室气体排放的假设,即。beplay竞技气候beplay竞技变化的情况下,考虑评估(2014年联合国政府间气候变化专门委员会)。理解基础的假设每个发射场景也是必要的比较和匹配未来气候预测在不同的一代又一代的政府间气候变化专门委员会(即气候变化场景。beplay竞技、sr、AR5 AR6),允许使用一组不同的数据模型和场景。

实现(D阶段)

脆弱性评估的结果不是终点,而是一个源的信息纳入决策和计划。这一阶段大约从评估结果到实际的应用程序。这个阶段决定了成功的脆弱性程度将实际管理和使有用的概念。

第十步:解释

解释输出的漏洞评估对决策至关重要。这一步需要反思如何描绘了两个漏洞,互补方式:聚合或分解。首先,描述聚合最高级别的漏洞评估产生脆弱性评分和/或排名。这些信息可以帮助决策者选择目标和设置优先级,例如,15个最脆弱的物种,保护投资10%最脆弱地区评估能力建设,或传播工作的漏洞的分数。聚合漏洞描述尤其适合在空间环境下,脆弱性热点可以优先或丢弃,根据总体战略(Parravicini et al . 2014年,史密斯等人。2016年,Thiault et al . 2018一个,德Sherbinin et al . 2019年)。这种类型的信息可能被整合在一个框架系统的优先级,例如通过Marxan或优先排序器。完全聚合脆弱性输出也有用时间比较,系统的漏洞在哪里将随时间变化遵循一个特定的事件或干预(Thiault et al . 2018b)或多个时间段(Naylor et al . 2020年)。

尽管聚合对脆弱性的评估是有用的,他们可能缺乏所需的具体建议决策者理解和有效地管理SES因为缺乏解决理解准确的司机的整体得分。第二,分类表示通常认为脆弱性的多个维度(Sietz et al . 2011年,Foden et al . 2013年,Kok et al . 2016年)。通过观察暴露之间的交互、敏感性和适应能力,利用点可以被识别(费舍尔和瑞切尔斯2019)和选择空间管理和政策研究。事实上,如果低脆弱性的根本目标,那么它可以通过行动来实现降低风险,降低灵敏度,建立适应能力,或结合,根据脆弱性的主要来源。这种方法有助于确保策略实际上解决漏洞的原因,不只是目标的症状。

数组的策略来解决每个维度造成漏洞已被确认。这些通常是来自于应用研究文学和语言“翻译”的漏洞(Thiault et al . 2020年)。例如,在渔业社区的脆弱性评估气候变化的影响,cin et al。(2012)提出了干预重点加强社区团体和投资于当地机构建立社会适应能力强,两者都是直接来自奥斯特罗姆和同事的工作beplay竞技共享和渔业应用程序(2009年奥斯特罗姆,Basurto et al . 2013年)。其他的建议在此基础上评估包括社会保障体系的发展,自适应管理方法或减少贫困,和多样化的生计可持续生计方法的核心原则(Allison 2001年埃利斯,埃里森和Horemans 2006)。很多漏洞评估在生态领域的例子出现在最近几年,确定渠道管理和政策使用相同的基本原理(约翰逊和马歇尔2007年Foden et al . 2013年,Parravicini et al . 2014年,安东尼et al。2015年,贝尔和泰勒2015年好et al . 2015年,约翰逊和韦尔奇2016年,约翰逊et al . 2016年),说明这个框架的能力培养多学科评估,告知有针对性的政策和管理。

当然,聚合和分类方法并不是相互排斥的,可以按顺序,从而提供一个丰富的理解管理重点和潜在的策略。集群分析组一组组件根据相似性指标或域混合方法的一个例子来识别管理优先级(高脆弱的集群)和期权(提供集群范围内的脆弱性来源要求提供集群范围内的干预;Sietz et al . 2011、2017 Foden et al . 2013年)。

每个干预应该评估对其他更广泛的社会、经济、文化因素,以及上下文在步骤1中定义的机会。例如,“甜点”管理的一个理想的干预可以作为高度脆弱到目标组件评估(价值)和顺从重要性管理(成本效益)也高(Johnson et al . 2016年)。这个甜点之外,会有三国权衡和经理可以选择最佳的权衡与管理目标一致,利益相关者的价值观,和预算。

最后,重要的策略时需要考虑的问题包括如何创建最强大的组合动作,和应该如何排序不同的动作时间和有组织的跨尺度。例如,对于一个新的收获实践成为了,从业人员可能需要首先建立意识的负面影响旧的实践,和改变当前激励机制在促进新的。在前面的步骤中,文档和假设的证据是很重要的对于每个选定的操作如何降低脆弱性,和所有的利益相关者的影响过程涉及当识别和缩减行动。

步骤11:沟通

一旦得到输出,应关心结果沟通的方式。未能有效沟通可以使目标受众,这可能包括决策者、目标受益者,捐助者、学术团体,或公众,吸收评估输出的一个片段,夸大其价值,或者有选择地追求方便的真理(国家科学学院、工程和医学2017)。

如何最好地包和评估可能不同,这取决于观众的交流。服务多元化的观众因此要求人们能够理解接受,工艺通信,传播消息和思想文化敏感性(Fischhoff 2013)。科学传播专家可以帮助在发展中一个沟通计划与关键信息根据每个观众交付这些关键信息和车辆资源的可用性。有效沟通的漏洞评估提供人们一个共同理解的事实和可以帮助动员行动,产生广泛的支持。

重要的是,脆弱性术语被批评是消极的当地社区和当地社区标签受害者(卡梅隆2012)。回应这些批评指出,脆弱性评估寻求关注形状的环境压力是如何有经验,可能对这个系统,这方面包括“漏洞”和“灵敏度”在学术和政府应该使用写作但不沟通与社区(表2),公众的沟通,从业者应该寻求更加积极地强调价等概念的弹性和适应能力,并符合当地的术语和本体(福西特et al . 2017年)。

在任何风险或累积影响评价(·et al . 2018年),被透明的不确定性水平(第9步)是最重要的通信时脆弱的结果。还应注意明确条款和避免未定义的缩写或晦涩难懂的技术术语公共沟通。同样重要的是无所作为的权衡风险的分析选择和考虑的不确定性。

有效的沟通,从业者应该使用可用的媒体和视觉辅助,例如,图、表、地图、传播和数字。使用彩色图形显示组件的相对脆弱性评估和误差来表示不确定性可以强大的通讯手段的局限性(Dubois et al . 2011年)。媒体比如简短报告、图表和汇总表可以快速传达的复杂性,很难解释在其他方面。最近,社会媒体对传播变得越来越有用结果广泛的观众。例如,Twitter, Facebook,和Instagram的帖子,包括引人注目的图片,图表,和视频可以直接向观众更深入的报道,新闻发布会上指出,和媒体报道对脆弱性评估结果,而使思想的推广,否则在决策过程被忽视。

步骤12:学习

学习是一个持续的努力在一个漏洞评估。的范围、设计和操作化阶段旨在刺激学习、解释和沟通的步骤。学习主要通过两种方法经常发展是通过(1)系统的理解,这可能会花上几十年收购;和(2)测量系统冲击后的适应(伯克和特纳2006)。漏洞评估潜在的使用代表了第三条道路的学习诊断的方法,可以建立在元素深入系统的了解和类似的系统是如何回应的压力在过去,但并不依赖于长期投资在一个地方和/或观察通过主要的冲击响应。

然而,真正的学习和知识共享不能发生,除非分析是有效地沟通,共享,用于通知通过自适应管理实践(步骤- 11)。然而,数据和知识的转移仍然是一个被忽视的漏洞评估的关键一步。透明的和可复制的评估为研究人员、决策者和利益相关者的信心评估和帮助改善SES理解作为一个整体。未能透明地共享信息排除了一个完整的了解已经完成人们不能直接参与这个过程。虽然决策很少是完全脆弱性评估的基础上,评估的过程和产品经常提供讨论在多个领域的基础知识来源支持竞争决定(Claudet et al . 2020年)。在这些领域,脆弱性评估的吸收是当所有的步骤,所有决定透露,已被记录。

可复制性是必要的评估系统对环境变化的反应,评估管理干预措施如何影响脆弱,或占新相关数据,因为它变得可用。复制的评估也可以表明如果管理重点,资源分配和应用干预已经合适和适当降低脆弱性。指导现在存在于如何使科学更开放和可复制的(朗兹et al . 2017年)。漏洞评估开发库,上面所有的选择是明确的记录,因为它存在其他领域(例如,EcoBase Ecopath Ecosim食物网模型[克里斯滕森et al . 2004]和系统规划[Alvarez-Romero et al . 2018])将有助于对透明度和可复制性。

确保透明度和可复制性还提供了反思实践的基础,也就是说,一个问题的方法,测试和改进知识和假设基于先前建议的结果。学习过程中可能确实需要重新审视之前的阶段,例如,改变核心团队的构成(步骤1),选择不同的指标(步骤5),或提出降低脆弱性的其他策略(步骤10)。

未来的研究途径

我们确定了未来的研究途径和应用程序漏洞评估更健壮的和有用的。下面的想法并不是唯一的出路为提高漏洞评估(Eakin和鲁尔接口2006),但是它们代表潜在途径评估脆弱性的方式认识到面临的当代挑战SES和更符合目前的话语环境政策。

生物文化方法

当在一个道德的方式进行,结合多种方式通过生物文化了解的方法会导致维护和增强的新见解和创新系统的弹性,从而降低脆弱性。生物文化方法是那些从实体发起的文化视角和世界观,认识到生态状态与人类福祉之间的直接连接(英镑et al . 2017年)。

生物文化方法明确不同于一些知识协同生产方法理解SES的出发点必须是一个“文化基础的理解什么因素驱动系统”(英镑et al . 2017:1800)。上下文中的漏洞评估,特别是那些土著居民和地方社区参与,这期间可能需要调整系统读写系统探索(步骤2),使脆弱的语言相互理解和包容的,当与“多个域和类型的知识,不同的逻辑学和认识论”(Agrawal 1995:433)。尽管存在一些指导如何处理多个知识系统在其他领域(科克伦等。2008年,他表示和Tomaselli 2019),其实践尚未广泛应用于漏洞评估和需求关键焦点。

生物文化的关键组件方法包括承认有多个利益相关者都有不同的目标;代际重要性的认识,规划和机构长期适应治理;认识到文化是动态的;裁剪干预生态环境;利用不同和嵌套的制度框架;优先合作伙伴关系的重要性和关系建设实现结果;合并各方的权利和责任;将不同的世界观和知识系统纳入规划(Gavin et al . 2015年)。实现这些方法通过系统勘探和评估(步骤2 - 3),发展指标(步骤5),解释(步骤6),和沟通(步骤11)将导致文化上建立一个框架,能够更好地捕捉生态相互依赖关系,并确定杠杆点干预,真正减少系统漏洞,提高人类福祉。

鉴于生物文化方法通常更大数量的利益相关方参与的需求,它可以是昂贵的,需要确定最有效的方法在伦理上接触不同的知识体系,包括通过文化的发展建立指标(步骤5),以优化适当的描述和减少系统漏洞。赌注很高:描述系统的不了解当地条件和相互作用会导致管理干预,不工作或不适应,增加漏洞(例如,Aselu 2015)。

权衡和不适应

脆弱性的关键差距实践不足考虑潜在的意想不到的或反常的副作用,干预措施寻求减少脆弱性可能(Schipper 2020)。通常认为,减少脆弱性通过针对性的行动解决漏洞的来源(s),例如,加强适应能力或减少敏感性,将整个SES受益。然而,SES的各个组件之间的关系是复杂的,不可能完全被漏洞评估,因此反馈和联系在SES级别可能会导致不必要的结果。

的一个关键方面的生态脆弱性可能潜在的高社会适应能力(通常被认为是理想的),使剥削和退化的生态组件(通常被认为是不可取的;cin et al . 2011年,鸟和袁2020)。这种现象被称为放大适应能力因为适应能力倾向的增强环境变化(cin et al . 2011年)。然而,我们几乎不知道如何避免放大适应能力以及如何培养适应能力与反应可能减少生态退化(抑制适应能力)。vulnerability-based管理识别的优缺点也可能发生在脆弱域和跨时空尺度(cin et al . 2018年)。其他形式的交易发生在stressor-specific能力建设项目无意中增加其他压力。这可能发生,例如,当高适应能力使人们新的压力,增加他们对这些新压力的敏感性,或挤意味着可供其他stressor-specific适应(Belliveau et al . 2006年,麦克道尔赫斯2012年,培根等。2017年,Finkbeiner et al . 2018年)。

不适应可能发生时,例如,能力建设,比如通过改善基础设施或保险,导致人们过分依赖这些安全网和自满或无法感知需要投资于风险规划(Næss et al . 2005年,Eakin Bojorquez-Tapia 2008 Saldana-Zorrilla 2008年adg 2009年巴内特,Lemos et al . 2013年,巴内特et al . 2015年,城堡内et al . 2017年)。而不需要权衡风险,人们可能不再与他们先前的网络,从而减少整个社会资本和风险意识需要应对和缓解曝光(穆勒et al . 2017年)。

尽管许多真实世界的权衡取舍的例子和不适应,他们继续发生。期待这些肯定是困难的,但关键的考虑因素,如当地的生态环境,系统组件的内在关联性,和现有的风险应对策略可以帮助在这个过程(Schipper 2020)。此外,还需要更多的研究来了解可能的正面或负面的结果,干预可能跨维度,域,组件,和压力,减少不确定性在vulnerability-based决策(Heltberg et al . 2009年)。

脆弱性nonclimatic压力

到目前为止,大多数应用程序漏洞的概念都集中在风险造成的社会经济影响气候变化的压力,和大多数知识漏洞与这些学校的思想。然而,SES暴露,可能容易受到广泛的社会经济和生物物理压力超出气候和随后的环境变化(贝内特et al . 2016年)。因此,脆弱了牵引在其他领域,应用程序从社会脆弱性管理(陈等人。2014年,陈和2015年Lopez-Carr Tilley et al . 2018年),社会经济变化(O ' brien Leichenko 2000 O ' brien et al . 2004年,Belliveau et al . 2006年,汤普森et al . 2016年),偷猎(Thiault et al . 2019b)、火(Aretano et al . 2015年),和其他人类生态系统的使用(琼斯和2018张,Thiault et al . 2018一个Bourgoin et al . 2020年)。然而,这样的评估往往缺乏理论或实证基础,没有很好地理解,因此开展脆弱性影响的因素和过程的特定上下文。

一种可能性提高健壮性和相关性的脆弱性概念之外的原字段可能利用其他相关菌株的研究更加明确。生态脆弱性评估,例如,在很大程度上是基于工作的适应力和生态毒理学文献(使役动词等。2010年,Mumby et al . 2014年,Beroya-Eitner 2016),使用类似的语言和概念,例如,灵敏度/电阻或适应/恢复,并使从经验证据推理。关于社会脆弱性管理和自然资源管理背景下,可以吸取经验教训从诊断和原型方法的眼光看着脆弱性(Oberlack et al . 2016年,Sietz et al . 2017年,比达尔美利奴et al . 2019年)。例如,奥斯特罗姆的SES框架(2009年奥斯特罗姆)可以作为识别关键属性知识基础,促进或阻碍SES可持续性和相关干预措施以减少漏洞(格尼et al . 2019年)。

当不可能链接漏洞从其他领域发现,归纳方法(步骤8)可以使用。之后/ control-impact类型的评估可用于测试,例如,适应能力的来源,渔民利用实现当一个新的海洋保护区的渔场(脆弱性管理),或暴露在新的市场条件下如何推进资源型社区根据他们所经历的敏感性和适应能力水平。尽管应用程序的强大方法nonclimatic压力保持相对罕见到目前为止,有很多进步空间增加可用性的长期监测数据和统计模型在处理复杂的生产过程。

结论

这里的结构,提出了解决过去的许多缺点方法(表2),将最好的科学定义的脆弱性评估方法适用更容易和更健壮。这项工作的目的是鼓励医生申请最好的实践和刺激急需的讨论和实验。仔细考虑的问题,漏洞评估可以建立在强大的科学基础,同时也被广泛应用,因此给他们潜在的实质性推进决策在一个日益具有挑战性的环境。本文中给出的结构表示一组步骤,可用于实现漏洞评估。应用最佳实践的所有步骤可能并不总是可能的可用资源,访问数据源,所需的计划和工作。然而,问题意识的增强,介绍将有助于防止不恰当的结论来自脆弱性研究和帮助从业人员充分利用可获得的信息和见解。改善漏洞评估的可靠性并不是一个小的挑战,但是一个有价值的人,因为他们的巨大潜力提供平衡的见解管理在实际解决方案导航时需要新的可持续性问题。

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