以下是引用这篇文章的既定格式:
诺伊曼,W., C. leverse, F. Widemo, N. J.辛格,J. P. G. M. Cromsigt, T. Kuemmerle. 2022。狩猎作为土地使用:理解狩猎、农业和林业之间的空间关联。生态与社会27(1):2。摘要
狩猎是一种广泛但经常被忽视的土地利用活动,为社会带来重大利益。大多数景观中都有狩猎活动,但目前尚不清楚哪种类型的景观促进或抑制了狩猎相关的服务,以及狩猎与其他土地使用之间的关系。更好地理解这些关系是综合野生动物管理的可持续土地使用规划的关键。这对欧洲来说尤其紧迫,因为那里的野生动物数量正在增加。以瑞典为中心,我们探索了狩猎、农业和林业之间的空间联系,以确定这些土地用途的典型组合。具体来说,我们将农业和林业的范围和强度指标与63种狩猎物种的狩猎袋数据结合起来,使用自组织地图(一种非参数聚类方法)。我们在瑞典的市政一级确定了15个典型的共发生土地使用束。森林松鸡、熊和驼鹿的收获与瑞典北部的林业同时发生,而小型野味、不同种类的鹿和野猪的收获与瑞典南部的农业同时发生,反映了物种的生物学、环境因素和管理。我们的研究结果还强调了狩猎和其他土地使用之间的联系。重要的是,我们发现瑞典中部大片地区的猎物收成低于平均水平,这可能表明狩猎的强度与农业或林业的强度不平衡,可能导致野生动物和土地使用之间的冲突。 Collectively, our results suggest that (1) hunting should be considered a major land use that, in Sweden, is more widespread than agriculture and forestry; (2) land-use planning must therefore integrate wildlife management; and (3) such an integration should occur in a regionalized manner that considers social-ecological context. Our approach identifies a first spatial template within which such context-specific land-use planning, aiming at aligning wildlife and diverse land uses, can take place.介绍
在全球范围内,猎杀野生动物是一项主要的地理上广泛的活动(Gordon et al. 2004, Fischer et al. 2013)。狩猎为社会提供了重要的服务,也控制了野生动物产生的危害(Apollonio et al. 2010)。此外,狩猎是一项重要的娱乐活动,具有巨大的经济价值。美国有1150万猎人,欧洲有700万(Massei et al. 2015,美国鱼类和野生动物局2016)。在美国,仅猎鹿一项的经济价值估计就有13亿美元,所有的野生动物狩猎价值262亿美元(美国鱼类和野生动物局2016年)。显然,狩猎是一种广泛的土地利用方式(Fischer et al. 2013),但令人惊讶的是,狩猎在更广泛的土地使用规划和政策讨论中基本上被忽视了。
通常,狩猎与其他土地用途在空间上重叠,因为狩猎物种利用农业和生产-林业景观,许多狩猎物种确实受到这些景观的青睐(Apollonio等人,2010年,Linnell等人,2020年)。例如,狍子(Capreolus Capreolus)及白尾鹿(Odocoileus virginianus)主要受益于当今碎片化的景观(Andersen et al. 1998, Dawe et al. 2014)。同样,野猪(野猪)欧洲的人口一直在大幅增长(Massei et al. 2015)。通过狩猎,我们从野生动物,特别是肉类和娱乐中获得重要的生态系统服务(ESS) (Linnell等人,2020年)。据估计,狩猎在德国每年提供32000吨野生肉(Deutscher Vagdverband),在瑞典每年提供20000吨野生肉(Wiklund and Malmfors 2014)。今天,许多土地所有者管理他们的土地至少部分是为了野生动物(Oldfield et al. 2003)。
然而,野生动物也造成了广泛的伤害,包括作物袭击、有蹄动物对森林的破坏、大型食肉动物造成的牲畜损失和野生动物车辆碰撞(Gren等人,2018年,Linnell等人,2020年)。例如,驼鹿的浏览破坏(酒精度酒精度)估计每年至少造成5000万欧元的损失,仅在2004/2005年,法国野猪造成的作物损失就超过2100万欧元(Apollonio等人,2010年),野生动物车辆碰撞造成了很高的经济成本,例如,2006年,法国造成1亿欧元的经济成本(Apollonio等人,2010年,Gren等人,2018年)。尽管人类活动和栖息地改造通常会对野生动物种群的增长产生积极影响,但在许多地区,自然捕食者不再控制这些种群,因此狩猎成为控制这些野生动物种群产生的伤害的关键机制(Fischer et al. 2013, Linnell et al. 2020)。关于狩猎如何缓解与其他土地用途的冲突已有大量研究(Weisberg和Bugmann, 2003年,Harrison等人,2018年),但我们对哪些景观促进或抑制狩猎相关的服务和损害的理解仍然有限。
识别土地利用的典型组合及其产生的(非)服务捆绑的新方法也具有相当大的潜力,可为狩猎和其他土地利用的空间关联提供新颖的见解,从而实现更智能的景观规划(Karrasch等,2019年,Sietz等,2019年)。例如,空间聚类可以根据主要土地用途的范围和强度绘制原型景观(Václavik等人,2013年,杠杆等人,2018年),为评估景观多功能性提供有用的空间模板(Stürck和Verburg 2017年)。同样地,原型方法可以识别共同出现的典型服务束,这可以揭示服务提供的热点和冷点,并有助于探索服务之间的权衡和协同作用(Raudsepp-Hearne等人2010,Turner等人2014,Cord等人2017)。这样的捆绑包可以帮助识别利益攸关方之间容易发生冲突的领域,从而成为实施政策以缓解此类冲突的起点(Frei等人,2018年)。
然而,据我们所知,正式评估狩猎(即考虑鹿或有蹄类动物)与其他土地利用之间ESS空间关系的研究屈指可数。例如,以前的研究强调了猎鹿在空间上如何与空间上的林业和娱乐价值相关联(例如,见加拿大的研究;Raudsepp-Hearne et al. 2010)或在丹麦(Turner et al. 2014)。然而,根据环境背景,狩猎也可能与空间中的其他土地用途相对分离,例如,在法国阿尔卑斯山的有蹄类狩猎(Crouzat等人,2015年,皮克等人,2017年)。重要的是,由于专注于猎鹿,即森林生活物种,而没有考虑其他狩猎物种,以前的研究可能低估了狩猎的空间分布及其与林业以外土地使用的联系,例如农业和驼鹿狩猎之间的低联系(Queiroz et al. 2015, Meacham et al. 2016)。狩猎提供供应,例如野味,文化服务,例如狩猎传统,娱乐,并可能修改调节服务,例如通过捕食者或浏览器的数量控制(Fischer et al. 2013),但通常被认为是提供文化服务。这可能会影响对观察到的与其他服务的空间互动的解释,特别是与其他土地用途产生的供应服务(Raudsepp-Hearne等人2010,Turner等人2014,Queiroz等人2015,Meacham等人2016,斯佩克等人2017)。以往与有蹄类管理相关的社会生态系统制图强调了狩猎和其他土地使用的区域多样性(Dressel等人,2018年),强调了将狩猎与土地使用管理结合起来的必要性,以确保可持续的多功能。尽管所有这些研究都强调了原型方法在评估与服务和伤害相关的狩猎空间模式方面的潜在价值,但我们仍然缺乏考虑狩猎各种各样的游戏物种(即有蹄类动物以外的物种)以及这些不同的游戏物种的狩猎与其他土地使用之间的空间关联的研究。
确定土地使用的典型组合,包括狩猎,将对管理产生直接影响。首先,尽管狩猎、农业和林业之间有着明确的联系,但这些部门的空间规划和政策制定在很大程度上仍是在部门内部独立进行的(begin等人,2016年,Albert等人,2020年)。这通常会导致意想不到的结果,例如生物能源政策导致更有利的野生动物栖息地,这反过来又增加了作物的损害(Apollonio等人2010年,Massei等人2015年)。因此,需要跨部门(即野生动物管理、农业和林业)规划和管理,确认土地用途和不同服务之间的关系(Fischer等人,2013年,Prager等人,2018年,Linnell等人,2020年)。其次,环境条件、土地利用的程度和强度,以及它们产生的原型在空间上都有很大的差异。这种可变性转化为土地使用规划中迫切需要上下文专一性(Simoncini等人,2019年,Sjolander-Lindqvis和Sandström 2019)。不幸的是,这种区区化规划的空间模板往往缺失(Sayer et al. 2013)。特别是,区域往往不会与通常进行管理和规划的行政边界直接重叠。因此,为跨部门规划确定适当的空间模板非常重要。
在这一背景下,欧洲尤其相关,因为许多狩猎物种,如有蹄类动物、大型食肉动物和鹅,近年来它们的数量和分布都有所扩大(Chapron等人2014年,Fox和Madsen 2017年,Linnell等人2020年)。因此,野生动物、农业和林业之间的相互作用加强了(Linnell等,2020年)。在许多欧洲地区,狩猎仍然是一项重要的活动(Apollonio et al. 2010),但其强度和空间足迹也在发生变化。例如,尽管狩猎的经济价值增加了(Boman et al. 2011),但猎人的数量保持稳定或下降(Apollonio et al. 2010),外迁现在是欧洲和其他地方许多农村地区的特征(Navarro and Pereira 2012)。最后,欧洲的土地系统多种多样,包括高度强化的多功能景观,具有很高的文化遗产和保护价值(Tieskens等人2017年,杠杆等人2018年)。欧洲以人类为主的景观是各种野生动物、鸟类和哺乳动物的栖息地。尽管人们在识别和绘制欧洲典型土地系统(杠杆等人,2018年,Schulp等人,2019年)、它们如何变化(Kuemmerle等人,2016年)以及它们如何与生态系统服务相关(Van der Zanden等人,2016年,Holting等人,2019年)方面做出了大量努力,但在这一背景下,狩猎在很大程度上被忽略了。
在这里,我们关注瑞典,那里的林业和农业是主要的土地用途,狩猎很普遍:约3%的成年人是猎人,约4%拥有森林,2%从事农业(Apollonio等人,2010年,瑞典林业局2018年,瑞典农业委员会2018年)。自20世纪60年代以来,瑞典的林业、农业和狩猎经历了重大变革,导致林业和农业的强化,同时也更加强调多功能和保护目标(Antonson和Jansson 2011年)。例如,有蹄类动物的管理,特别是驼鹿的管理,在很大程度上转向了基于生态系统的管理(Bjärstig et al. 2014)。狩猎,特别是有蹄类动物的经济价值很大,而且还在增长;在瑞典,这一数字为4.89亿美元(Widemo等,2019年)。然而,瑞典各地狩猎、农业和林业的程度和强度差异很大,在这些多用途景观中对野生动物管理的看法取决于社会生态环境(Dressel等人,2018年)。虽然狩猎与供应服务呈正相关(Queiroz et al. 2015),但较高的社会生态多样性,例如几种有蹄类物种的共同出现、高水平的啃食损害和土地所有者多样性,也可能导致土地使用者在有蹄类管理目标上存在较高程度的分歧(Dressel et al. 2018)。考虑到有蹄动物数量的增长以及这对农业和林业带来的潜在冲突(Apollonio等人,2010年),迫切需要一个更区区化和跨部门的规划,将狩猎、农业和林业作为土地用途进行整合(Angelstam等人,2017年)。
我们的首要目标是了解狩猎(这里定义为所有狩猎物种和有蹄类动物的收获)、农业和林业是如何在空间上相互关联的。我们收集了关于农业和林业的范围和强度的9个指标,以及63种狩猎物种的狩猎袋。这里的狩猎袋表示在给定的狩猎单位中捕获的动物数量(Jaktvardskrets;SAHWM 2018;https://www.algdata.se/).我们评估了两组狩猎指标。其中一组包括8个功能组的全部63种狩猎物种,例如:森林松鸡、农禽、水禽、野兔、中型食肉动物、水生哺乳动物、熊和有蹄类动物。另一组由五种最重要的有蹄类物种组成,以解释它们在野味供应中的主导地位(Widemo等人,2019年),以及它们经常与其他土地用途发生冲突的事实(Linnell等人,2020年):驼鹿、狍、马鹿(Cervus elaphus)、休闲鹿(Dama Dama)和野猪。我们应用了基于自组织地图(SOMs)的空间聚类,来识别在市政一级同时出现的典型土地利用束。以瑞典为例,我们探讨了以下问题:(1)什么是典型的猎、农、林共存束?(2)这些捆绑包的空间模式是什么?它们在不同的游戏种类群体中有何不同?
材料和方法
研究区域
瑞典横跨北欧14度纬度。瑞典人口稀少(1000万居民,每平方公里25人),大部分人口生活在南部(2019年瑞典统计局)。瑞典有290个市镇,每个市镇都有一项战略总体计划,确定市镇在地方和区域开发和使用土地的长期规划。因此,市政当局是多重土地使用利益规划中的相关参与者。该国包括四个全球生态区,在北纬60°左右植被变化明显(Limes norrlandicus,图1)。北纬60°以北以针叶林为主,南部为针叶林、落叶林和农业组成的马赛克景观。此外,沿着挪威边界,斯堪德斯山脉和高山植被占主导地位。从南部的平坦地区到西北部的高山地区,地形各不相同。海拔范围从零到海拔2100米。
与主要植被带相对应的是,野生动物种类、农业和林业在全国的分布不均匀。林业在北方占主导地位,而农业主要在南方。狩猎在瑞典有着悠久的传统,在大多数土地上都有,但主要针对不同的猎物种类。在历史上,猎捕有蹄类动物是一种重要的土地利用方式,与欧洲其他地方一样,它取代了捕食成为主要的死亡原因(Apollonio et al. 2010)。在五个最重要的大型有蹄类物种中,驼鹿和狍遍布瑞典大陆,而野猪、马鹿和休闲鹿主要生活在南部。因此,瑞典提供了一个优秀的研究系统,以评估沿强环境和气候梯度的狩猎、农业和林业之间的空间联系。
数据输入和预处理
我们在市政一级进行了分析,这是大多数官方统计数据所能获得的最详细的一级。我们推导出22个空间指标来处理三个主要的土地使用部门:农业、林业和狩猎(表A1.1),并收集了2008-2016年期间的数据。我们对整个研究期间的所有指标取平均值,以解释在分析一些城市的快照时出现的虚假信号(Cord et al. 2017;我们排除了三个城市(斯德哥尔摩、Malmö和哥德堡),因为它们的城市概况排除了我们的目标土地用途。
在狩猎方面,我们分析了以下8个功能群(森林松鸡、农禽、水禽、野兔、中食肉动物、水生哺乳动物、熊和有蹄类)的所有猎物的狩猎袋(收获数量);(2)有蹄类动物的猎袋(表A1.2)。狩猎单位和城市的边界并不总是重叠的,因此我们计算了每个城市的面积加权估计值,使用狩猎单位的面积作为权重。接下来,我们表示了每个市政区域收获的动物数量(头数/公顷)。为了考虑有蹄类动物体型的差异,我们计算了野生动物单位(相当于牲畜单位),以驼鹿为参考单位:即驼鹿= 1.0,狍子= 0.15(6.6只狍子等于1只驼鹿),马鹿= 0.56(1.8只马鹿等于1只驼鹿),休牧= 0.29(3.4只休牧等于1只驼鹿),野猪= 0.56(1.8只野猪等于1只驼鹿;Wiklund和Malmfors 2014)。因为其他的狩猎物种,如中观捕食者和鸟类,被猎杀的原因不是肉,我们决定对这些物种使用袋数。
在农业方面,我们收集了农田和牧场的范围,以及它们的生产力(产量和牲畜单位)的数据。我们总结了市政一级的农田和牧场面积(ha)和牲畜(牛、羊和马)的数据(瑞典农业委员会2018年)。我们使用官方换算率将牲畜头数换算为牲畜单位(牛= 1.0,羊= 0.1,马= 0.8;欧盟统计局2019年)。不同作物类型的作物产量数据(公斤/公顷)可在县一级获得(瑞典统计局2018年)。为了匹配其他数据的分辨率,我们分别使用每种作物类型的市级作物范围来计算给定作物类型的市级作物产量(表A1.3)。我们首先将一个直辖市内的每种作物类型的范围与相应县的产量(公斤/公顷)相乘(假设县内产量同质性),以获得市级的每种作物类型的作物产量(公斤)。因为我们感兴趣的是每个城市作物产量的总体度量,然后我们计算了每个城市所有作物类型的作物总产量(公斤),并除以所有作物类型的总面积(公顷),以获得所有作物组合(以下:作物)的市政一级产量(公斤/公顷)。市政一级的牧草数据有两种获取方式:饲料(例如青贮和干草)的面积(公顷)和产量(公斤/公顷)(下称:牧草),以及牲畜用于觅食的土地面积(下称:牧草)。
在林业方面,我们收集了林业范围(森林覆盖)和林业强度(木材生产)的数据。我们总结了城市层面的森林面积(公顷)(生产性和非生产性森林的总和)和砍伐(公顷)(瑞典林业局2017年,瑞典统计局2018年)。然而,可用于木材总产量(1000立方米/公顷森林)的决议只允许在县一级进行总结(瑞典林业局2017年)。
空间聚类
我们使用SOMs来绘制瑞典狩猎、农业和林业的典型组合。SOMs是一种自动化的非参数聚类技术,依赖于无监督的竞争学习算法(Kohonen 2001)。SOMs根据它们在特征空间(包括地理位置)中的相似性对观测数据进行分组,从而保留数据拓扑结构。具体来说,SOMs寻求最小化集群内的变化,同时最大化集群间的对比。这些特性使得SOMs非常适合分析和可视化高维数据及其复杂性(Ripley 1996)。在运行聚类之前,我们将所有指标缩放为零平均值和单位标准偏差,以允许指标之间的可比性。与其他聚类算法一样,SOMs需要对分配给观察结果的聚类数量的先验定义。我们执行了大量的预测试,以确定适当的集群编号(从1到25)。我们使用样本到其聚类质心的平均欧氏距离的自然断点和davis - bouldin聚类指数确定了最佳聚类数量,该指数与聚类内部和簇间的变异性有关(杠杆等人,2018年)。
一旦确定了最优的聚类数量,我们就执行了两个备选的聚类分析(A和B,表1)。首先,聚类分析A使用了农业(种植和牧场)和林业的所有指标,以及所有游戏物种的指标,总结为8个游戏功能组(以下为野生动物束)。其次,聚类分析B采用相同的农林指标,并将其与五种有蹄类物种(以下为有蹄类束)的指标相结合。我们使用R中的kohonen (Wehrens and Buydens 2007)和clusterSim (Walesiak and Dudek 2014)包来执行所有分析(R Foundation 2019)。
结果
在我们9年的研究期间,共收获了10,683,439只动物,其中仅有蹄类动物就贡献了2,680,248只动物。狩猎活动在整个瑞典都有,但功能群体和有蹄类物种的收获强度随着纬度梯度的变化而变化(图2和图3)。我们发现某些群体和物种的收获模式类似:森林松鸡和熊的收获主要或完全位于瑞典北部,而农业鸟类、水禽和较小的有蹄类物种(狍、野猪、休闲鹿和马鹿)主要在南部收获。在瑞典南部和东海岸,有蹄类动物的收获强度较高,尽管在北部城市有更多的动物被射杀,例如驼鹿(图3;无花果。A1.1 A1.2)。
基于8个功能游戏组、农业和林业指标的数据,我们的聚类分析A得出了15个典型的野生动物束(图4-I;图A1.3A)。为了突出游戏收割和其他土地使用之间的交互水平,我们将这些捆绑包按照交互梯度进行分组,从弱到强的交互分为6类(图4-II)。强烈的相互作用,即在农业和林业用地密集度较高的地区(绿色)收获较高,是瑞典最南端和瑞典北部沿海地区的特征。相互作用较弱的束,即对大多数参数的平均估计(紫色),是瑞典中南部的特征,而中等强度的束,即高于平均水平,但不是很高(蓝色),是瑞典北部的特征。大多数被研究参数的低于平均水平的集合定义了最北部的山区城市(C7,图4-I)。少数地块明显只被一种土地用途所支配,即灰色或黄色。
五个野生动物群落在空间上集中出现,共同覆盖了该国约75%的土地:两个群落在瑞典北部(C7和C13,图4-I),两个群落在瑞典南部内陆(C11和C12,图4-I),一个群落在Limes norrlandicus (C10,图4-I)之后。沿这一植被-气候边界存在明显的空间分离,北部的北方带束比南部的北方带束少。平均城市规模的差异导致束覆盖北部更大的地区。对于一些功能性游戏群体,例如野兔,特别是有蹄类动物,狩猎在全国范围内与农业或林业同时出现(C2, C4, C11, C14和C15,图4-I),显示了游戏收获模式与农业和林业强度之间不同程度的关系。作物和草地强度与水禽、农禽、野兔、有蹄类动物和中观捕食动物(C2、C4和C14,图4-I)的收获呈正相关,特别是在南方。水生哺乳动物、熊和森林松鸡的收获强度与森林发生呈正相关,但也与林业强度呈正相关(C1、C3、C4、C10、C13和C15,图4-I)。两个捆(C10和C12,图4-I)描述了一个明显不同的区域,该区域的林业或农业强度高于平均水平,但有蹄类植物的收获低于平均水平。与这些清晰划分的大束相比,斯德哥尔摩附近的地区包含了不同的束,其中一些束突出了不同功能游戏组的收获和农业或林业的共同出现(C11和C14,图4-I),而其他束代表单一的土地用途,如收获和农业(C6和C12,图4-I)。
我们基于有蹄类物种指标的聚类分析B得到15个有蹄类束(图5-I;图A1.3B)。这些在相互作用梯度上显示出类似的模式,如野生动物束,有蹄类收获和林业或农业之间有中等强度的相互作用,描述了瑞典北部大部分地区和瑞典南部内陆(蓝色,图5-II)。沿着青柠,一捆捆的平均关系(紫色)与一捆捆的高狩猎收获强度,但低农业和林业强度(黄色)和一捆捆的高农业和林业强度,但低收获强度(红色)相邻。有蹄动物的收获和农业(绿色)之间的紧密关系是瑞典最南端的特征。
每种有蹄类植物的收获在农业和林业的密度和分布方面表现出明显但不同的模式。在野生动物群落中,椴树表现出明显的空间分离特征。瑞典北部有五个束(C5, C6, C9, C14和C15,图5-I),覆盖了大的均匀区域。例如,沿着海岸线,驼鹿的收获与森林和林业密切共存,但也与牲畜共存(C6和C15,图5-I)。两个主要的束特征是北部内陆和山脉,并强调了林业和低于平均水平的有蹄类收获值(C14,图5-I)以及低于平均水平的山区大多数参数值(C9,图5-I)之间的关联。相比之下,在瑞典南部,束分布更加多样化和异质性,15个有蹄类束中有10个束。有蹄类作物的收获强度与其他土地利用之间的平均和中等强度的关联描述了norrlandicus周围和南部地区(C10、C11和C13,图5-I)。森林和草原同时出现,同时收获驼鹿和狍是南部内陆的特征(C12,图5-I)。在瑞典最南端和Öland上,牧场和草地以及某种程度上的农田与所有较小有蹄类动物的收获同时出现并呈正相关,并产生了强烈的相互作用,例如农业和收获的高强度(C1-C4,图5-I)。瑞典中南部的东海岸是几个束的拼接,那里的农业价值较高,如草地和作物,以及森林和林业,在不同程度上与野生动物的收获同时出现,特别是狍和野猪,以及马鹿和休耕鹿(C7, C8和C10-C12,图5-I)。
讨论
了解土地使用的关键空间关联,以及这些关联产生的服务束,对于管理不同土地使用之间的权衡非常重要。在这种情况下,狩猎是一种经常被忽视的土地利用活动。以瑞典为例,首次系统评估了不同功能游戏群体的狩猎空间关联,以及农业和林业的程度和强度。我们的研究得出了四个主要发现。首先,我们发现狩猎是一项非常广泛的活动,在瑞典无处不在,覆盖的面积远远超过其他主要土地用途,包括林业(58%的瑞典土地用于林业;瑞典统计局2015年)和农业(8%;统计2015年瑞典)。鉴于狩猎活动的大面积足迹,我们建议在土地利用规划和政策制定中应将狩猎活动本身视为一种主要的土地利用方式。其次,我们发现狩猎、农业和林业之间存在很强的空间关联,其中的捆绑明显与特定的环境条件、社会经济和制度因素以及遗产效应相关。第三,尽管有些捆绑包在地理上聚集在一起,但其他捆绑包则高度分散,跨越司法管辖区。 This emphasizes the need for context-specific planning and policy making that transcends traditional administrative boundaries. Finally, our bundles pointed to areas where harvest rates were below-average in relation to intensities of agriculture or forestry, which may indicate areas where services produced by hunting being small relative to services produced by the other land uses.
我们发现,从温带森林到北方森林和高山地区,在所有类型的景观中,狩猎的广泛收获表明,在政策制定和规划中,狩猎应该被视为主要的土地用途。许多指标都支持这种观点。首先,野味提供了相当大的经济价值(Widemo等,2019年)。其次,野味越来越被视为传统肉类的气候智能型替代品(Schiermeier 2019年)。在欧洲,一些国家允许狩猎肉贸易(Ljung等人,2012年),这可能大大增加狩猎的经济价值,而不仅仅是其娱乐价值(Gren等人,2018年)。第三,狩猎权可能成为推动土地价格的关键因素(Mensah和Elofsson 2017)。显然,在不同的狩猎物种中,有蹄类的收获在瑞典最为相关,特别是在南部,并主导了我们研究中15个群落中的4个:最南端(C2和C4,图4-I)和东南海岸(C6和C14,图4-I)。野生动物的收割提供了供应,如有蹄类肉,和文化服务,如森林松鸡、水禽、水生哺乳动物和鹿的收割,也可以改变调节服务,如中食动物、熊和有蹄类动物的数量控制(Fischer et al. 2013)。然而,目前的许多研究仍多考虑其文化服务(Raudsepp-Hearne et al. 2010, Turner et al. 2014, Queiroz et al. 2015, sparrow et al. 2017)。基于我们以上的观点,我们认为这种有限的观点不再合理。 Moreover, as we show in our study, there are major spatial relationships to other land uses, such as agriculture and forestry, which may provide forage to wildlife, but may also suffer from the disservices this wildlife delivers. The bundles of hunting, agriculture, and forestry as land uses that we identified do not closely match with traditional management units (in Sweden typically provinces, the brown lines in Figs. 4-II and 5-II), translating into a need for a contextualized policy making and planning that transcend traditional policy boundaries.
我们发现狩猎、农业和林业之间存在明显的空间关联。更具体地说,在瑞典南部,农业与水禽、农禽、野兔、(较小的)有蹄类动物和中型食肉动物的收获呈正相关,而在瑞典北部,森林松鸡、熊、驼鹿和水生哺乳动物的收获通常与森林和林业同时发生。社会、文化、生态和经济方面在当地塑造了狩猎活动(Fischer et al. 2013),改变了跨景观狩猎活动的空间结构,例如,水生哺乳动物或熊的收获。对于瑞典来说,环境和社会因素,例如野生动物分布、狩猎传统和景观特征,似乎共同塑造了我们发现的空间异质性。社会生态视角有助于澄清野生动物产生的服务之间的差异及其与其他土地用途的关系(Meacham等人,2016年,Dressel等人,2018年)。例如,环境和所有权类型的多样性可能会影响土地用途之间的协议水平(Dressel等,2018年)。有趣的是,我们的分析区分了瑞典南部同样的服务匮乏群体(单一土地利用农业;C12,图4)在欧洲层面确定(杠杆等人,2018年),突出了不同尺度上服务差的捆绑包和服务丰富的捆绑包(多功能景观)的强烈分离。然而,理解服务产生的确切的社会生态驱动因素可能具有挑战性,因为关系可能很复杂(Meacham et al. 2016)。例如,土地利用集约化可能以丧失多功能为代价(Holting等,2019年)。 This was partly supported by our findings: moose harvest rates were lower in bundles with high forestry intensities, e.g., northern Sweden for moose (C5 and C9, Fig. 5). Yet, we also found several bundles where high-intensive agriculture co-occurred with high harvest rates for diverse wildlife groups, e.g., southern Sweden and at the coast in northern Sweden (C1-C4, Fig. 4). Institutional boundaries are clearly visible in our bundles as we found different land-use patterns among neighboring municipalities, indicating different local decision making. In Sweden, municipal plans define landscape planning and seek to mediate among conflicting land-use interests (Bjärstig et al. 2018, Svensson et al. 2020), explaining the strong imprint of municipalities. Finally, land-use legacies shape landscapes and ecosystem service bundles (Renard et al. 2015), because they influence the capacity to provide services and therefore should be considered in land-use decision making (Requena-Mullor et al. 2018). This should also be the case for wildlife distributions and wildlife-related services, e.g., long-term effects of forest clear-cutting (Apollonio et al. 2010).
我们发现在空间聚类中有显著的变异性,一些聚类集中在不同的区域,而另一些则高度分散,例如图4-II中的C10-13,与图4-II中的C6或C14相比。与其他研究类似(Raudsepp-Hearne et al. 2010),我们强调了以农业为主的束(在我们的研究中是瑞典南部)和以森林为主的束(在我们的研究中主要是瑞典北部)的不同空间模式。同样,不同的束可以表征城市附近的景观(Queiroz et al. 2015),例如在我们的案例中,斯德哥尔摩附近的地区,例如C6、C8、C11、C12和C14,图4-II。我们的研究结果包括了所有的狩猎物种,这表明狩猎发生在所有的景观中,这种空间结构主要取决于捕获的物种类型,正如之前的研究所见,例如鹿(Raudsepp-Hearne et al. 2010, Turner et al. 2014)。我们的集群为在区域规划中考虑具体的野生动物管理目标提供了明确的入口点,例如,避免有蹄类和其他土地使用之间的冲突,如浏览或作物损害(Dressel等人,2018年)。像我们在这里所做的那样,绘制这种社会-生态相互作用的地图,可以帮助确定潜在的冲突热点,以调整跨土地使用的管理,并就共同目标达成一致,以确保多功能(Dressel等人,2018年)。
更分散的捆绑可能更难以通过政策制定来解决,但却为学习提供了重要的机会。例如,瑞典东南部和中南部地区可能面临与农业、小型鹿种和野猪共存相关的类似挑战(C7和C8,图5-II),但对野生动物管理目标的一致性较低(Dressel等人,2018年),相关当局可能没有意识到这些地区之间的相似性。同样,生态更相似的系统,例如瑞典北部(C3, C7,和C13,图4-II)可能会遇到目标一致的问题,因为森林和山区景观可能提供高度多样性的服务(Crouzat et al. 2015)。因此,我们的集群不仅为跨部门的协调提供了起点,也为土地所有者之间可能的自我反思提供了起点,而且还鼓励了地理上分离但具有相似束束特征的市政当局在面临类似挑战的背景下促进交流。除了理解功能的异同以帮助决策之外,原型包还有助于识别预测服务分布的驱动因素,以及哪些人与自然交互的模型最适用于给定的区域和服务集(Meacham等,2016年,Sietz等,2019年)。最后,我们的捆绑包指出了潜在的附属效应,即服务捆绑包中的市政当局可能从服务丰富的邻近市政当局受益或受损。随着野生动物在人类景观中自由移动,了解这种补贴和邻里效应对规划和管理避免不想要的或令人惊讶的结果很重要。
我们的一些包明确指出,与其他土地用途相比,那些地区的收成,特别是有蹄类作物的收成低于平均水平。这一发现很有趣,因为农业和林业同时进行集约收割,特别是有蹄类的收割,可能被解释为狩猎具有缓解冲突的潜力,但也可能表明猎人对狼的出现有功能反应(犬属红斑狼疮;Wikenros et al. 2015)。然而,了解这些关联背后的因果关系超出了我们的研究范围。尽管如此,我们还是要强调空间环境在这里很重要,因为野生动物的流动性和栖息地使用会不成比例地分配损害(Kuijper等人,2009年,Fox和Madsen 2017年)。考虑到野生动物,特别是有蹄类动物带来的伤害风险(Beguin等人,2016年),在不同的土地利用部门之间制定共同目标,以避免在牧草丰富的景观中与缺乏野生动物控制(通过捕食者或狩猎)相关的权衡(Sjolander-Lindqvis和Sandström 2019)。收成低于平均水平的捆绑可能表明,野生动物产生的潜在伤害与通过狩猎提供的服务不平衡,或者,没有感知到的伤害。研究狩猎、农业和林业之间缺乏空间关联背后的因果关系,将是未来研究的一个富有成果的领域。
我们使用了狩猎、农业和林业方面的综合数据集,首次确定了土地利用组合,包括若干功能性野生动物群体的狩猎。有几个限制需要提到。首先,我们的一些输入数据并不理想。例如,由于瑞典的报告方式不同,作物产量代表了最低值,可能低估了作物总产量(只考虑拥有> 5公顷农田的农民和每株作物至少20名农民)。同样,只有耕地上的草地可以获得牧草产量,而草场则不能。其次,根据比较作物类型的标准措施,我们平等对待所有作物,即使用它们的估计产量。因此,我们没有考虑它们的热值,这可能会在一定程度上影响产量的计算。第三,一些理想指标的空间分辨率太粗,这里无法包括,例如农药或化肥的使用。第四,我们的分析捕获了大范围的模式,这很有趣,但也可能掩盖更细范围的模式。因此,我们建议在当地范围内谨慎解释我们的结果。 Fifth, interpretation should consider that the identification of our bundles is based on relative, and not absolute, comparison of indicator values, e.g., clear-cut area per municipality might be several standard deviations above the country average, but still small. Finally, our number of bundles depend on the parameterization and while we performed extensive analyses to identify the optimal cluster number, a different number of clusters would lead to different results.
结论
我们的研究结果表明,狩猎是一种广泛但经常被忽视的土地利用方式。在整个欧洲,野生动物物种的数量正在增加,它们的范围正在迅速扩大,因此与其他土地用途的相互作用越来越多,并产生服务(恢复生态系统功能、狩猎机会、猎物肉、野生动物观赏)和伤害(作物和浏览损害、车辆碰撞、疾病)。这意味着迫切需要超越司法管辖边界进行更综合、跨部门的规划和政策制定,特别是考虑到许多土地使用者从事多种土地用途,包括狩猎。从我们的案例研究中可以了解到三个主要的考虑因素。首先,将不同功能的野生动物群体包括在内,强调狩猎活动发生在所有可用的景观中,使其成为一个关键的土地利用利益。第二,野生动物与不同的土地利用活动密切相关,这表明将野生动物管理纳入土地利用规划将有助于避免和减轻冲突,并利用协同效应。第三,野生动物的流动性导致了对其他土地利用提供的资源的不统一的景观利用,不同的野生动物群体因不同的原因被猎杀,如肉类、娱乐和人口控制,产生了狩猎与其他土地利用之间不同的社会生态关系。考虑规模效应和时空赢家输家星座有助于防止在这种情况下产生不必要的规划结果(Cord et al. 2017)。我们的方法确定了具体环境政策的领域,以促进多功能景观的价值创造、可持续的狩猎、农业和林业。
更普遍地说,理解人与自然之间的相互作用是解决我们面临的主要可持续发展问题的核心。在此背景下的一个关键挑战是,如何以有意义的方式构建此类互动的多样性和复杂性、它们发生的社会生态环境,以及这些互动产生的服务(杠杆等人,2018年,Schulp等人,2019年,Pacheco-Romero等人,2020年)。寻找典型的、反复出现的交互组合已成为达到案例特异性和一般解释之间的中间抽象水平的关键工具(Cumming等人,2014年,Oberlack等人,2019年)。在这里,我们导出了与其他土地用途相关的广泛狩猎狩猎的第一批包,强调了原型分析如何可以作为背景化的、量身定制的规划、管理和政策制定的基础。
作者的贡献
名词,名词;,J. P. G. M. C., and T. K. designed the study. W. N. gathered the data. C. L. and W. N. conducted the analyses. F. W. gave advice on the analyses. W. N. and T. K. drafted the manuscript together with C. L., J. P. G. M. C., F. W., and N. J. S. All authors contributed to the text. All authors agree to be held accountable for the content therein and approve the final version of the manuscript.
致谢
我们非常感谢瑞典环境保护署(研究项目)的资助”超越驼鹿-多物种有蹄类系统的生态学和管理,”nv - 01337 - 15 / nv - 03047 - 16 / nv - 08503 - 18)。我们感谢瑞典狩猎和野生动物管理协会向我们提供瑞典游戏监测数据。作者声明他们没有竞争利益。T. K.感谢克努特和爱丽丝·瓦伦堡基金会资助瓦伦堡教授职位,使这项工作得以开展。我们感谢S. Juthberg在语言编辑方面的帮助。我们感谢两位审稿人和编辑提出的建设性和非常有益的意见。
数据可用性
有关资料已公开,市民可透过以下网页下载:
获取数据—www.viltdata.se,www.algdata.se
Cropdata -www.jordbruksverket.se,www.scb.se
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表1
表1.关于农业、林业和狩猎的范围和强度的参数列表,用作识别瑞典各地土地利用束的指标,以及每个参数的计算估计值(平均值±标准差(SD),最小值和最大值)。
指示器 | 单位 | 分析 | 最小值 | 马克斯 | 的意思是 | SD |
狩猎 | ||||||
熊 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 20.78 | 0.91 | 2.54 |
Meso-predators | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 8121.84 | 1254.39 | 1172.46 |
野兔 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 4121.84 | 227.50 | 334.83 |
森林松鸡 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 3935.95 | 225.29 | 569.48 |
农业的鸟 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 10660.00 | 482.96 | 1083.84 |
水禽 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 12353.71 | 863.99 | 1749.84 |
水生哺乳动物 | 头/公顷 | 一个‡ | 0.00 | 495.17 | 27.91 | 54.40 |
有蹄类动物 | #野生动物单位(WU)/公顷__ | 一个‡ | 0.00 | 2611.07 | 539.12 | 489.37 |
驼鹿 | #野生动物单位(WU)/公顷__ | B§ | 0.00 | 2525.36 | 298.33 | 405.13 |
狍子 | #野生动物单位(WU)/公顷__ | B§ | 0.00 | 300.96 | 53.77 | 52.47 |
马鹿 | #野生动物单位(WU)/公顷__ | B§ | 0.00 | 402.81 | 12.06 | 42.42 |
小鹿 | #野生动物单位(WU)/公顷__ | B§ | 0.00 | 536.08 | 28.88 | 76.34 |
野猪 | #野生动物单位(WU)/公顷__ |
B§ | 0.00 | 1097.06 | 146.09 | 231.70 |
农业 | ||||||
农作物种植面积 | %的直辖市 | 一个‡& B§ | 0.00 | 0.75 | 0.09 | 0.15 |
草原地区 | %的直辖市 | 一个‡& B§ | 0.00 | 0.21 | 0.05 | 0.04 |
牧场面积 | %的直辖市 | 一个‡& B§ | 0.00 | 0.43 | 0.02 | 0.03 |
作物产量 | 公斤/公顷 | 一个‡& B§ | 0.00 | 18062.66 | 4432.42 | 3315.49 |
收益率——草原 | 公斤/公顷 | 一个‡& B§ | 0.00 | 6946.46 | 4377.09 | 1742.94 |
牲畜 | #牲畜单位(LSU)/公顷| | 一个‡& B§ |
0.00 | 23510.30 | 1916.19 | 2483.62 |
林业 | ||||||
明确的区域 | %的直辖市 | 一个‡& B§ | 0.00 | 0.05 | 0.01 | 0.00 |
森林面积 | %的直辖市 | 一个‡& B§ | 0.00 | 0.96 | 0.63 | 0.24 |
木材生产 | 1000 m³/公顷森林 | 一个‡& B§ | 0.00 | 13304.00 | 111.26 | 943.77 |
__为了考虑体型的差异和由此产生的野味数量,我们应用(相当于牲畜单位)所谓的野生动物单位,以驼鹿为参考单位,换算较小的有蹄类物种(即驼鹿= 1.0,狍子= 0.15,马鹿= 0.56,休耕= 0.29,野猪= 0.56;Wiklund和Malmfors 2014); ‡分析包括狩猎袋的所有游戏总结为八个功能组(森林松鸡,农业鸟类,水禽,野兔,中型食肉动物,水生哺乳动物,熊和有蹄类;见表A1.2); §仅针对有蹄目单一种的猎袋分析; |换算成牲畜单位(牛= 1.0,羊= 0.1,马= 0.8;欧盟统计局2019年)。 |