以下是引用这篇文章的既定格式:
Piland, n.c., E. Velásquez-Ruíz, C. Palao-Lambarri, M. Caller,和X. Valdivia-Zavaleta。2022.人们认为城市里没有自然,但他们想知道更多。生态与社会27(1):25。摘要
我们调查了位于两个不同生态系统的四个秘鲁城市(太平洋沙漠的利马和华乔,亚马逊西部的诺塔和伊基托斯)的城市居民,研究他们对鸟类生物多样性的知识、参与、感知和好奇心。调查还包括社会变量的问题,如年龄、性别、教育、户外活动和在该地区居住的年限。鸟类点计数也在居民接受调查的同一地点进行。还对这些地点的绿地覆盖和距离最近的地标进行了视觉评估。对环境数据和调查数据进行探索性分析(混合数据的主成分分析和因子分析),对多元线性模型的相关变量进行总结和选择。亚马逊城市居民的死亡率更高”知识”而且”订婚”得分比沙漠城市的居民高。最佳表现模型预测”知识”分数表明,城市居民在正规教育领域之外了解鸟类,尽管城市之间或整个数据集中没有很强的共同模式。”订婚”沙漠城市的得分似乎与当地和社区的绿地和教育有关,这表明社会经济阶层发挥了作用。在这四个城市的受访者中,绝大多数人的得分都很高”感知”而且”好奇心”这意味着在这四个城市中,对自然的定位并没有丢失,在城市地区寻找和促进人与自然的联系是提出正确的问题,并促进现有的自然实践和观点。介绍
城市中到处都是可以推动或颠覆保护和环境优先事项的人,这取决于他们的政治和经济参与、态度以及与自然的联系(Sanderson et al. 2018)。当城市颠覆保护和环境优先次序时,它们会侵占耕地和自然栖息地(例如,Ewing, 1997),供养对肉类和其他能源密集型商品有更高需求的人口(例如,de Haen等人,2003),并对氮循环和微生物群落造成负面破坏(例如,Wang等人,2017)。相比之下,当促进保护和环境优先时,城市的人均能源使用量比农村地区更低(Güneralp等,2017),容纳更多的人,生活水平更高(Addanki和Venkataraman 2017),并提供了为未来对生物多样性的较小影响奠定基础的机会(Sanderson等,2018)。因此,随着全球人口的城市化,城市居民的人与自然的联系是理解人类如何带领他们所居住的城市走上远离或走向可持续发展的道路的起点。
人类与自然的联系受到人们对待自然和珍视自然的不同方式的影响(Chan et al. 2016)。在城市中,绿地可以通过促进锻炼(Wolch et al. 2014)、提供新的经济机会(Wolch et al. 2014)和作为城市农业的背景(Azunre et al. 2019)提供直接效益。城市也有树木缓解城市化导致的气温上升(Derkzen等人,2017,Lin和Gou 2017),湿地净化水用作自来水(de Groot等人,2002),生物多样性减少了人类被一种多面手病原体感染的机会(Hassel等人,2017)。自然的审美品质通过自然史活动促进了科学素养(Wood等人,2011年),绿色和蓝色(水)空间通过精神健康和社会凝聚力促进了社区发展(Wolch等人,2014年,Corburn 2017年)。
然而,许多城市是混凝土峡谷,而不是城市森林。在这些灰色空间里,学者们从理论上认为,人类失去了与自然的联系,因此也就失去了保护自然的欲望”经验的消失”(派尔1978,引用于派尔2003)。这一过程表明,随着人类接触到的物种丰富度的减少,自然激励人类采取行动的力量也就失去了(Pyle 2003)。在美国、日本、西班牙、香港和英国等国家,已经对经验灭绝的原因进行了研究(Botzat et al. 2016, Soga和Gaston 2016)。这些文献大多局限于来自全球北方的经验,然而全球南方的城市是一些发展最快的城市,位于高度生物多样性的地区(Pyle 2003)。城市居民对自然失去兴趣的同样模式是否在整个南半球都存在,还没有在同行评审的文献中加以描述,但必须加以确定,以便为人们参与自然保护和资源管理提供途径(Castillo等,2006年)。
在这项研究中,我们问:在秘鲁的四个城市,城市居民对鸟类的知识、参与、感知和好奇心(KEPC)是如何变化的,哪些因素可以解释这些变化?我们选择鸟类作为研究群体,因为它们引人注目,具有审美和文化价值,并可以表明环境健康状况(Ogden等人,2014年,Robinson 2019年)。根据经验的消失理论,我们假设大城市,特别是沙漠中的城市,在所有响应变量中具有最低的测量值。在城市中,我们假设居住在绿色空间更多、鸟类多样性更高的地方的受访者在所有响应变量上的得分都更高。
方法
为了评估城市居民的KEPC和潜在的预测因素,我们收集了站点层面的环境和鸟类多样性数据,以及个体层面的社会人口数据。
城市和选址
我们首先选择了秘鲁两个生态系统(太平洋沿岸沙漠的利马和西亚马逊的伊基托斯)中最大的城市(包括领土和人口),然后选择了一个距离两个大城市大约3小时车程的小城市(太平洋沿岸沙漠的华乔和西亚马逊的诺塔);一般特征见表1)。这种距离确保了城市之间的隔离,但在同一生态系统中的接近和包容。大小的差异提供了另一个比较轴。根据以下标准选择城市内的地点:距离任何其他地点都不超过200米,海拔低于500米,容易通过汽车到达,以及,共同跨越城市的广阔范围。每个城市的站点数量因城市规模的不同而不同。站点之间的距离确保了分离,而在相同海拔范围内(< 500 m asl)的包含确保了鸟类群落受城市景观而不是不同海拔的影响(见图1的城市地图)。
环境和鸟类多样性数据
继Piland(2020)之后,我们使用从谷歌Earth获取的卫星图像对每个站点进行视觉分类,以表征每个站点的绿地和灰空间覆盖的局部(半径=站点坐标周围100米)和邻域测量(半径= 500米)(2016-2018年期间卫星图像版权归CNES/空客所有,2019年访问谷歌Earth V.7.3.2.5776)。从最近的地标(公园、城市中心和水域)边缘到站点坐标的距离使用谷歌地球距离工具测量这些相同的图像。处理的卫星图像是2017年在谷歌地球上最接近鸟类点计数和2018年调查实施的卫星图像。2017年1月至4月,作为相关项目的一部分,在每个地点坐标进行了鸟类点计数(Grández等,未发表的数据).在这项研究中,我们使用了以下得到的多样性指标:总物种丰富度(每个站点看到的物种数量)、平均个体数量(每个站点在访问期间平均看到的单个鸟类数量)和辛普森均匀度(基于站点的个体数量的物种公平度量,其中1表示所有物种出现的频率相同)。评估了97个地点的环境和鸟类多样性数据。
调查施工
知识、认知和态度(KPA)协议最初是为公共和社区卫生社会诊断而开发的(Gumucio等人,2011年),被用于评估城市居民对其社区鸟类多样性的认知、知识和态度(受Celis-Diez等人,2017年)。选择了四类响应变量(KEPC),以捕获西方科学范式下的知识以外的更多内容,试图测量与自然联系的多种方式(Dickinson 2013)。知识近似于通过常见的、科学的或流行的名字来识别城市中大量鸟类的插图的能力,而流行的名字则由样本最受欢迎的回答决定(附录1:问题15和图表)。A1.1-4;参见Celis-Diez等人的方法。2017)。每个城市的鸟类选择是根据在鸟类点数统计中观察到的最丰富的鸟类来确定的(见上文)。通过拥有宠物和花园来评估与自然的接触(附录1:问题9和10),后续文献表明,如果需要与外界的非人类生活接触,就会对周围的自然有更高的欣赏度(Bjerke et al. 2015)。鸟类多样性的感知是通过调查对象对其社区鸟类群落的评估来近似的(附录1:问题11-14)。好奇心通过询问被调查者是否有兴趣了解他们附近的鸟类来进行评估(附录1:问题16-17)。
调查还包括受访者的年龄、性别、教育水平、就业情况、居住时间、最近居住时间(如适用)、在户外度过的时间和在户外进行的活动类型(附录1:问题1 - 8)。这些变量与环境变量一起,是城市居民对周围自然环境态度的潜在预测因素。调查报告完成后,由三位社会科学家编辑并发表评论(Andrea Ugarte Villalobos, Pontificia大学心理学系,Católica del Perú;纽约州立大学奥尔巴尼分校社会学系Daniela Ugarte Villalobos;和菲尔德自然历史博物馆的人类学家Alaka Wali博士),并获得芝加哥大学生物科学部机构审查委员会的批准(协议#IRB18-0045)。调查材料见附录1,包括鸟类插图和同意语言。
调查的实施
2018年1月至4月期间,我们在鸟类点统计地点(共96个地点;一个地点没有住宅),他们挨家挨户地敲门,或者在街上询问人们是否住在附近。调查对象包括居住在鸟类观察地点或附近、白天在那里生活的人。这些观众让我们能够将调查结果与网站的环境信息联系起来。一项调查平均耗时5分钟。所有四个城市都有六名调查员,NCP在所有四个城市都进行了调查,而其他五名调查员分别在伊基托斯和诺塔(XV, EV和Claudia Pezo)进行了调查,两名调查员在利马和华乔(MC和CP)进行了调查。每个地点调查了10个人,只有三个例外:一个在利马,我们调查了9个受访者;另一个在利马,我们调查了11个受访者;还有一个在瑙塔,我们调查了11个受访者。调查于每周每天上午九时至下午六时进行。调查人员接受了研究目的和目标的培训,以及如何提问。调查对象被告知了研究的目标,并被问及他们是否同意参与。 Questions not about birds were asked first (Appendix 1: Questions 1–10), whereas questions on birds (Appendix 1: Questions 10–17) were asked in the same order and last. If there was a lack of clarity in the question, the question was explained using words not on the survey. In some cases, interviewers wrote down their interpretation of a respondent’s gender rather than asking how they self-identify, and as such, all discussion of gender from here on out will be presumed to represent interpretation of gender by surveyor, rather than true gender.
编码的变量
由于调查中的许多问题是开放式的,回答需要编码以进行分析。就业(附录1:问题4)使用北美行业分类系统(美国2017年)进行编码,其中回答被分类为”行业”变量。有关被调查者最近一次居住地变更的信息(附录1:问题6)是根据他们最近的居住地与他们现在的居住地(”运动”).户外活动(附录1:问题7)分为以下几类:”娱乐”(主要目的:消磨时间,享受户外活动或社交),”锻炼”(主要目标:促进身体健康),”萃取”(主要目标:消费),”工作”(主要目标:生产),和”其他”(主要目标:在之前的类别之外或受访者没有详细说明的地方)。在人们列出多于一项活动的情况下,两项活动都被计算在内。在分析中,每个答案都创建了虚拟变量。受访者被要求指定与鸟类有关的感兴趣的主题(附录1:问题17),这些主题被广泛地分类,根据主题是围绕鸟类还是围绕人类,以及它与该焦点是直接、间接、美学、娱乐或内在相关。这些分类的灵感来自于人类对自然范式的估值,其中自然对人类社会的价值是相对于直接伤害或利益(直接)、间接生态系统服务(间接)、审美/文化意义(美学)、娱乐机会(娱乐)或存在(内在的;Primack 2014)。
数据分析
所有分析都在r4.0和RStudio中进行,使用tidyverse R包进行数据整理和可视化(Wickham等人2019年,R Core Team 2020, RStudio Team 2020)。使用R包汇总工具(Comtois 2020)计算了整个数据集和每个城市的描述性统计数据(数值变量的最小值、最大值、中位数、平均值和标准差或因子变量的百分比频率)。
探索性分析
利用主成分分析(PCA),明确总结了整个数据集中环境与鸟类多样性变量之间的关系,并确定了最能表征城市类型的维度。这个维度的得分用来描述每个站点(从这里开始,”greenspace得分”)。利用混合数据因子分析(FAMD)对城市居民对鸟类多样性态度的维度进行归纳和可视化。个体在FAMD维度1-4上可视化。所有pca和famd都使用R包FactoMineR运行,并使用factoextra进行可视化(Lê 2008, Kassambara和Mundt 2020)。
模型建设
利用FAMD维度1-4分作为以下变量的函数进行多元线性回归模型:年龄、性别、教育、工作、户外活动、每周户外时间、居住时间、最后一次迁移、观察到的物种丰富度、平均单个鸟类数量、绿地得分和Simpson均匀性。场地没有作为一个随机因素被纳入,因为场地变量(观察到的物种丰富度、单个鸟类的平均数量、绿地得分和辛普森均匀度)解构了场地,并被假设为决定受访者KEPC的潜在因素。异常值受访者,即那些具有独特的分类得分,被排除在模型之外。伊基托斯的三个站点被排除在外,因为它们的Simpson均匀度评分显著高于其他站点:0.1-0.4,而其他站点的平均值为0.04,标准偏差为0.01。这种模式似乎是由两个网站缺乏Brotogeris在第三个地点,物种多样性较低(n = 3)也导致个体分布较均匀。在运行完整数据集模型时,City变量可以作为自变量,也可以不作为自变量。模型还按城市在数据集的子集上运行。所有模型使用10倍交叉验证作为重采样技术,并逐步选择。基于均方根误差(RMSE)的最小值选择每次运行中表现最好的模型。这些分析是使用插入和跳跃R包(Kuhn 2020, Lumley 2020)进行的。
结果
描述性统计
完整的描述性统计包含在附录2中。共有961名受访者来自伊基托斯(n = 350)、诺塔(n = 101)、华乔(n = 180)和利马(n = 330)。在这些受访者中,52.8%记录为女性,46.1%记录为男性,1.1%没有性别记录。四个城市的年龄分布具有可比性(每个城市的平均值±标准差:华超41.3±19.3;Lima 43.3±19.4;伊基托斯40.8±18.5;Nauta 41.4±16.1),合并平均41.8岁,标准差18.7岁。利马的受访者比其他三个城市的受访者接受了更多的正规教育,52%的人完成了大学学业,而在其他三个城市,15% - 18%的人完成了大学学业。尽管每个城市有一半的受访者在”其他服务”(主要是家政工人)或者是学生,另一半的职业因城市大小而异:华超、利马和伊基托斯的受访者主要从事零售(分别为9.4%、10.3%、17.7%),退休(7.8%、8.7%、2.9%),或者从事自由职业(华超和伊基托斯;6.7%和10.6%)或行政和支持(利马,6.6%)。在瑙塔,被调查者的劳动力还包括教育工作者(15.8%)和农业、林业、渔业和狩猎工作者(14.9%)。利马的受访者比其他三个城市的受访者更频繁地从事市场化工作(零售、行政和支持)。Nauta的受访劳动力反映了当地的经济,以农业、狩猎和渔业为中心,而且该市有从小学到大专的学校,有较高比例的教育工作者和直接从事自然资源工作的人(ministry erio de Transportes y交通部,2008年)。
城市之间的这些差异也反映在户外活动的性质上。尽管在华乔、利马和伊基托斯的受访者很少外出工作(分别为7.8%、3.3%和7.4%),但14.9%的Nauta受访者表示外出工作。Nauta似乎也是一个流动较多的城市,受访者的平均居住时间为15.1年,而在其他城市,受访者的平均居住时间在18到20年之间。在诺塔,受访者经历的最常见的流动是从农村搬到城市地区(35.6%),而在其他三个城市,这是在同一城市内(35%在华乔,37%在利马,52.9%在伊基托斯)。受访者在瑙塔的流动性相对较低(26.7%在城市,2%在同一社区),这可能反映了相对近期的增长,因为它将自己定位为从全国其他地区连接伊基托斯的重要港口和连接点(2008年,Figallo和Vergara;利马是唯一一个报告有海外移民的研究城市(2.4%)。
来自亚马逊城市伊基托斯和诺塔的受访者对鸟类识别的回答更多,平均而言,他们比沿海沙漠城市的人识别出更多的正确插图(图2b-d)。与沙漠城市相比,这些城市有更多拥有花园的受访者,其花园中报告的平均物种数量也更高(图3c-d)。利马和伊基托斯这两个大城市的宠物主人比例都高于小城市(图3b)。尽管存在这些差异,但超过90%的受访者注意到他们的社区有鸟类(图4b)。超过一半的受访者(64.1%,个别城市由53.2%至73.6%不等)认为其社区的鸟类多样性较低,平均估计约有四种不同的鸟类出现在他们的社区(根据鸟类调查,87个地点的物种丰富度从3至35不等,平均约为17种/地点;图4 c - d)。在这四个城市中,每个城市超过70%的受访者希望了解更多关于鸟类的知识(图5b)。人们想知道的关于鸟类的最流行的主题类别是”鸟类的内在,”一类包含有关鸟类本身的信息的类别,如识别、栖息地、行为、迁徙和进化等。
探索性分析
在97个站点上使用以下日志转换特征进行了完整的环境主成分分析,以确定描述绿色空间和灰色空间的适当维度:在本地和社区尺度上,树木、建筑、草地、沥青和泥土的土地覆盖百分比;距离公园、水域和城市中心最近的地标;每只鸟的平均数目;辛普森均匀度;和物种丰富度。在水和湿地两种尺度上的土地覆盖百分比都被排除在外,因为它们没有表现出正态分布。尺寸1 (PC1;”greenspace得分”)显示出城市梯度,较高的数字与绿地和树木有关,较低的数字与建筑和沥青有关。城市沿着城市梯度发展,华乔和利马的站点倾向于负的PC1值和更多的城市特征(例如,更高的建筑覆盖率%),伊基托斯站点分布在轴线的中间,诺塔站点倾向于正的PC1值和更多的树木或草。观察到的物种丰富度与维度1(城市较少,鸟类较多)的关系最为密切。Simpson均匀度也与第1维度(较不城市化,较不均匀)有关。一个地点的鸟类个体的平均数量与维度1和维度2(较少的城市,更多的鸟类)呈正相关。其他维度和PCA载荷的解释包括在附录3中。
所有受访者的FAMD得出了第一个总结的维度”知识”变量(解释23.98%的方差),总结的第二个维度”好奇心”(12.82%),第三维度总结”订婚”(11.31%),以及总结的第四个维度”感知”(10.24%;表2)。个体受访者的调查回答被映射到这四个维度上,95%置信度椭圆,以直观地评估任何自变量(人类或环境)是否显示聚类。唯一显示出强聚类的变量是城市成员(见图2-5不同城市的得分分布差异)。描述受访者兴趣的类别被排除在分析之外,因为大量的潜在答案超出了构建维度的能力。排除了离群值调查(对构建维度的贡献单独定义了它的调查),重新运行了FAMD。最终的FAMD包括956份调查。
表现最好的模型
表现最好的多元线性模型是使用排除异常个体的数据集构建的(包括在模型中的应答者总数= 911;伊基托斯320人,诺塔101人,利马317人,华乔173人;而总共有961名受访者)。对于为每个响应变量构建的每一组模型,选择RMSE最小的模型进行解释。其中,贝叶斯信息准则(BIC)得分最低的模型(-439.94)是包含城市变量的全模型,响应变量为第一个FAMD维(”知识”;图2e), RMSE最小的模型为Iquitos的模型,其中响应变量为第4个FAMD维(”感知”;参见图4 e)。在所有模型中RMSE的变化很小,R²的值从未超过0.42,大多数保持在0.15以下(图2-5)。
响应变量的最佳模型”知识”在不同城市之间差异很大(图2e)。在伊基托斯,各种各样的工作类型最强烈地影响”知识”得分(系数在1到2之间),在外工作和较高的教育水平是较强的负面因素。利马的教育水平也有负系数,尽管如此小,它可能不会严重影响受访者的知识,而在华乔和诺塔,教育工作是关于鸟类知识的一个强有力的指标。在华超,从事农业工作对鸟类知识有负面影响。知识维度最强的模型是完整数据集,包括城市变量。在这个模型中,居住在诺塔或伊基托斯是鸟类知识的最佳预测因子。
当使用响应变量评估模型时”好奇心”得分,负系数最强的是需要在室内工作时间的工作类型:例如,在华超模型中,工作在制造业,或在伊基托斯模型中,工作在行政和支持,两者的系数都小于-1.0。如果用BIC (BIC = -82.05)来判断,完整数据集模型是最强的模型,而没有在户外呆过的时间具有最强的负系数(-0.49)。然而,分数和变量的分布表明,不同城市的响应变量几乎没有很强的差异(图5a-c)。
预测参与得分的因素(通过宠物拥有量、花园和花园物种丰富度来衡量)在不同城市之间存在差异(图3e)。在华超和利马,最具解释性的因素是环境维度得分:较高的地方”greenspace得分”,因此有更多的绿色空间/树木,更有可能有宠物和花园的居民。在Iquitos的最佳表现模型中,Simpson均匀度的系数最大。该系数与参与得分呈强烈的负相关,也可能是绿色空间得分的替代品,在绿色空间得分中,辛普森均匀度得分越高,意味着物种丰富度越低,而灰色空间数量越多。在诺塔,学生身份让受访者更有可能养宠物或花园,尽管我们不知道家里谁会选择养宠物或花园。
最后,对于第四个FAMD维度评分,表现最好的多元模型,”感知”,最多解释9.4%的方差(见利马模型的R²;图4 e)。Nauta的相关系数最强(2.58)。在整个数据集中,最强烈的负面关联是居住在Nauta。五个模型之间没有发现共同因子。
讨论
”灭绝的经验”让我们相信,大城市的居民,无论他们在哪里,与自然互动的机会更少,因此在知识、参与、感知和对自然的好奇心(KEPC)方面的得分更低。然而,我们发现,城市居民的KEPC可能更多地取决于他们所居住城市的社会环境背景,而不是城市的规模。在太平洋沿岸沙漠的调查对象有较低的”知识”得分高于亚马逊西部,但每个城市的最佳模型不同。同样,沙漠地区的受访者的智商也较低”订婚”得分高于亚马逊地区,但沙漠受访者的得分似乎与绿色空间的可用性有关。”感知”这四个城市的得分都很低,尽管亚马逊地区的城市得分较低”好奇心”这四个城市的得分都很高。综上所述,这些结果表明,在人们所居住的城市中,存在着一种潜在的城市人与自然的联系。
亚马逊西部的城市居民”知道”更多关于鸟类
正规教育一直被认为可以预测科学和自然历史素养(Luck等人,2009年,Celis-Diez等人,2017年),然而来自太平洋海岸沙漠的城市居民的得分一直较低”知识”轴和变量比来自西亚马逊的城市居民要多,尽管他们接受了更多的正规教育(图2),这表明正规教育,至少在太平洋沿岸沙漠中,并不影响城市居民能否识别当地鸟类。完整数据集的最佳模型将居住在诺塔或伊基托斯的居民确定为高的最强预测因子”知识”分数(图2 e)。尽管这些城市的居民受正规教育程度不如沙漠城市的居民,但他们在鸟类识别测试中的得分始终较高。这说明学生的课外环保意识更强了。与亚马逊的其他地区一样,诺塔和伊基托斯的区域经济围绕着自然资源展开,鸟类为旅游业提供了吸引剂,而伊基托斯和诺塔是进入点(Figallo和Vergara 2014年)。相比之下,在利马地区,华乔和利马是工业和商业中心(Lazarte 2015)。来自这些城市的结果显示,与智利首都圣地亚哥的知识结果相似,圣地亚哥也是一个类似的生态系统,尽管海拔更高(Celis-Diez等人,2017年,大多数受访者在10只鸟类中正确识别了2到3只)。
城市居民对花园和宠物的拥有量受到环境的制约
”订婚”太平洋沿岸沙漠城市的得分表明,社会经济因素在决定这些得分方面比亚马逊城市更重要,亚马逊城市的居民拥有更多的花园和更多的花园物种,更一致(图3c-d)。整体模型将较高的绿地得分确定为确定参与得分的积极因素,但特定城市的模型在环境与人口因素的作用上存在差异(图3e)。在利马,最好的模型将失业和从农村地区迁出视为负面因素——这两个因素表明首都的社会经济阶层较低。从资源的角度来看,这是有道理的:水的获取限制了拥有花园的能力,而水的获取(以及更多的绿色空间)与更高的社会经济水平有关(Ioris 2012, Bell 2015, Alata Ninapaytán等人2019)。在亚马逊地区,植物的水分获取可能与较高的社会经济水平没有太大的联系,那里大量的雨水和周围的湿地使花园的水很容易获得。伊基托斯和诺塔的模型中的非环境系数很低(图3e),这一事实支持了这一点。然而,在伊基托斯,辛普森均匀度的系数非常高,可以作为一个潜在的替代物来衡量一个地点的城市程度,因为辛普森均匀度得分越高,意味着物种丰富度越低,灰色空间越多,因此花园或宠物的空间或水就越少。
然而,这些量化措施”订婚”应该谨慎看待,因为他们衡量的假设来自世界的另一个地方。拥有花园或宠物的意义取决于文化,而且可能因地而异。例如,一些受访者说他们没有养宠物,但后来又提到喂养流浪动物。我们的调查问卷也使用了这个词”查顿”意为花园,而非花园”韦尔塔”,这意味着蔬菜或水果园。我们很快将”韦尔塔”在实施调查时,我们与受访者的对话;然而,这可能表明,这些比例低估了我们研究城市的花园所有权。此外,拥有家庭花园的概念可能不适用于城市居民仍倾向于耕种农村田地的情况(chacras;Hecht等人。2021年),这可能是四个城市中至少三个(华乔、伊基托斯和瑙塔)的情况。有趣的是,有一些受访者,尤其是在Nauta,他们会说他们没有花园,然后告诉我们他们的chacras.这一结果强调了在这一主题上需要更多的地方性文献。
尽管存在这些限制,亚马逊城市的受访者拥有花园的比例(伊基托斯57.7%和诺塔64.4%)远高于报告的全球北部城市,如瑞典斯德哥尔摩(16%)和新西兰达尼丁(19-27%),这与利马(29.5%)和华乔(26.4%)报告的花园拥有比例更接近;考克斯和加斯顿2018年)。达尼丁和斯德哥尔摩都不在沙漠中,这表明尽管水资源和环境可能是造成这些差异的原因之一,但文化和社会地理位置也有影响。文化和社会地理位置也会影响我们对研究结果的解读。例如,在农村和城市地区都拥有房产可能是全球北方较高社会经济阶层的标志,需要足够的财富来购买和管理两处房产(Mendham和Curtis 2010, Stiman 2020)。但在全球南方却未必如此,在那里,沿着城乡梯度仍然普遍存在社区所有权和家庭连接的概念,土地所有权可以通过定居而不是购买获得(包括在城市地区),财产税不高,也不强制执行(Browder和Godfrey, 1997年,Padoch等人,2014年,Diep等人,2019年)。因此,是否拥有花园或宠物,以及是否与自然接触有关,取决于你所居住的城市和城市的位置。
城市居民对城市鸟类多样性的感知也可能取决于生态系统
所有四个城市的居民都认为他们的社区的鸟类多样性很低,然而在每个城市中,亚马逊地区的居民给出这个答案的比例高于太平洋沿岸沙漠地区(图4b-c),这表明城市居民如何看待他们的社区的鸟类多样性是一个环境的功能。城市的生物多样性通常低于其周边环境,城市的鸟类多样性指标之间的相似性高于其周边环境(McKinley 2006, Aronson et al. 2014, Sol et al. 2020),但这并不意味着城市完全缺乏鸟类多样性或它们的物种数量总是低于其周边环境(Piland 2020)。在一些城市,人类投入的能量和资源养活了更多的鸟类个体(Marzluff 2001),这似乎是利马的情况,那里每个地点的平均鸟类个体数量(41.07±29.1)高于华超(35.72±17.5)或伊基托(34.5±11.7)。在Nauta,每个地点的平均个体数量为50.04±23.8只,可能仍然依赖城市和农村的混合资源(这是理论模型假设的情况;Anderies et al. 2007)。
在亚马逊地区,城市周围是世界上鸟类种类最多的地方;相比之下,城市本身是物种贫乏的。在太平洋海岸的沙漠中,虽然周围的环境仍然是物种,但却有成群的鸟类或更难以看到。因此,相比之下,城市的鸟类种类数量相似,有时甚至更多(Piland 2020)。在我们的研究中,我们在伊基托斯的一个地点登记了3种物种的范围,在伊基托斯的另一个地点登记了35种物种,平均物种丰富度从11.5种/地点(hucho)到23.9种/地点(Nauta)。当被要求进行量化时,居民们平均表示,不管该地点有多城市化,也不管在点数计算中观察到多少种鸟类,这里大约有四种不同的鸟类(图6)。然而,在诺塔和伊基托斯,更高比例的人将他们的社区归类为有”低”鸟类多样性(图4c)。
城市居民都想更多地了解鸟类
在这四个城市中,超过75%的人希望更多地了解他们社区的鸟类(图5b)。在有兴趣了解更多关于他们社区鸟类的居民中,大多数受访者对鸟类本身的信息感兴趣。第二受欢迎的一般回答类别因地区而异:沿海沙漠地区的受访者最感兴趣的是鸟类如何与人类直接相关的信息,例如,如何饲养它们作为宠物或饲养它们,它们是否传播疾病等(两个城市约16%),而在低地雨林地区,受访者感兴趣的是什么支持或与鸟类相互作用的信息,特别是它们的栖息地,它们的生态关系等(约17%在伊基托斯,约13%在诺塔)。在这三个分类之后,这四个城市最受欢迎的分类是为信息而信息。许多受访者表示,他们有兴趣学习更多知识,只是因为了解更多总是好的。这表明,尽管城市地区可能会减少花时间在被认为是”自然”,它不会减少”取向”即感知、对自然元素感兴趣并有动力与之互动的能力(在这些城市中,与鸟类互动)。这方面已被证明比”机会”在其他城市(如澳大利亚的布里斯班;Lin et al. 2014),并被理论认为是城市化作为驱动力的另一个牺牲品”灭绝的经验”(索加和赤坂2019年)。
很多研究,当他们问到”取向,””的知识,”或”连接,”专注于可能不适合所有人群的特定类型(Dickinson 2013)。与自然的联系和为自然利益而行动的意愿有不同的衡量方法:与自然的联系量表(例如,Mayer和Frantz 2004年,Olivos等人2011年);在公园里参观、徒步旅行和背包旅行(例如,Zaradic et al. 2009, Wright and Matthews 2015);以及野生动物林奈分类的知识(例如,Cotterill 1995, Celis-Diez et al. 2017)。然而,与自然的连通性量表已被证明是有偏见和无效的(Perrin和Benassi 2009, Zhang et al. 2014)。在询问参观美国受保护公园的情况时,优先考虑那些建立受保护公园的人或类似于他们的人的经历,通常是那些在种族或经济上更优越的阶层(Byrne and Wolch 2009, Wolch et al. 2014, O 'Brien 2015, Mock 2017)。林奈分类的知识只评估了一种野生动物的识别类型,该类型的野生动物历来无法被外部权力集团所接触,并美化了一个人,其原始分类包括对人类的种族主义定性(Boster et al. 1986, Spickard et al. 1995, Dickinson 2013)。在这项研究中,我们展示了一种多管全下的方法来评估人与自然的联系,并建议在进一步的研究中使用参与者对如何描述联系有更多控制权的方法,例如,photovoice方法(Wang和Burris, 1997)。
城市人与自然联系的可能性
我们研究的所有四个城市的受访者都对不同社区的鸟类有不同的社会经济、文化和种族历史(图4和图5)。城市居民最感兴趣的是关于鸟类本身的信息,而不是如何利用它们,这一事实表明,大自然可能为城市居民提供其他非金钱利益(有关潜在利益的更多信息,请参见Masterson等人2019)。支持这些已经存在的方向,同时尝试更多地充当不同经济和政治之间的翻译者,而不是作为一个”更改代理”,可以增强社区参与政治、自决以及最终环境管理和管理的能力(Wali等人,2017年)。
此外,我们的研究与文献相悖,文献规定将儿童作为一项长期投资,以防止经验的消失(Miller 2005),因为儿童最有可能与自然建立联系(Chawla 1999)。在调查实施过程中,许多不同年龄的受访者继续参与对话,就如何让居民注意和了解附近的鸟类提出建议。一位来自利马的受访者非常兴奋地想到了让孩子参与进来的方法:他们提到了公园里的鸟类木偶表演,公园里的互动活动,以及制作当地的野外指南。所有四个城市的成年受访者都分享了许多关于鸟类的想法和问题,在这种背景下很难分类。其中一些问题包括:”为什么我们没有在电视上看到的狮子和老虎?为什么我们在电视上看不到这些鸟?”;”鸟儿歌唱是因为它们悲伤吗?”.对儿童的关注很重要,但儿童并非存在于真空中;他们与成年人互动,而成年人本身可以交流他们与自然的联系(Schuttler et al. 2018)。利用父母和其他成年人的兴奋感是有益的,不仅可以参与更大的对话和一起回答问题,而且对社会也是有益的。当我们现在就可以开始创造一个环境和社会更加公正的社会时,将我们的范围限制在世代变化上,人为地将责任转移给下一代(Carruthers 2018)。
结论
环保运动将荒野和原始景观浪漫化,使许多城市居民难以接近大自然,助长了城市体验消失的想法(Cronon 1995, Pyle 2003)。然而,这些想法”野性”而且”原始的”没有经验或证据支持。例如,大多数自然区域,如亚马逊的连片森林,是人类已经进化并继续进化的环境,它们是由这种关系形成的(Heckenberger et al. 2014)。在城市的本质,玛丽安·克拉斯尼(康奈尔大学)写道,她对在曼哈顿下东区感受到的与自然的强烈联系感到惊讶(Krasny 2015)。她不是从原始的高山景观或汹涌的海浪中感受到这种联系,而是从见到在社区花园工作的家庭中感受到这种联系。她继续在预防中反思这一点”灭绝的经验”那么,有必要明确你要保留的体验是什么。我们预计,随着城市和社区越来越城市化,KEPC的流失模式将会出现,从而导致人们越来越冷漠。然而,尽管从最小的城市到最大的城市,知识和参与(花园和养宠物)普遍减少,但表现最好的模型的复杂性和多样性表明城市的自然和社会历史之间的相互作用。感知和好奇心的测量在城市中基本保持不变,这强调了城市环境本身可能不是人们与自然脱节的决定性因素。这些城市社区的受访者注意到并对自然感兴趣,因此可以引导他们的社区走向可持续发展。作为环保专业人员,我们的作用可能是将居民与那些可能在经济、政治或技术上支持他们的倡议的人联系起来,而作为居民,我们的作用可能是与我们自己的社区接触。
作者的贡献
NCP参与了研究设计、数据收集、数据处理、数据分析、写作和编辑。EV参与了数据收集、数据处理和编辑。所有其他作者都参与了数据的收集和编辑。
致谢
我们要感谢我们工作的所有四个城市的市政当局,以及参与该项目的受访者本身。此外,我们要感谢John Bates博士、Alaka Wali博士、Trevor Price博士和Benjamin Blanchard博士,以及匿名审稿人,他们对这份手稿的各种形式提出了意见,以及Andrea和Daniela Ugarte Villalobos对调查设计的意见。本材料基于国家科学基金研究生研究奖学金项目资助的工作,资助号为DGE-1144082和DGE-1746045。本材料中表达的任何意见、发现和结论或建议都是作者的观点,并不一定反映美国国家科学基金会的观点。我们将此作品献给克劳迪娅·佩佐。
数据可用性
由于隐私/道德限制,数据/代码可按要求提供
支持本研究结果的数据/代码可向通讯作者NCP索取。没有任何数据/代码是公开的,因为这些数据是基于个人居住的地理参照,可能会危及研究参与者的隐私。该研究获得了芝加哥大学生物科学部机构审查委员会的伦理批准(协议#IRB18-0045)。
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表1
表1.研究城市的特点。数据来自citypopulation.de(反过来,来自INEI 2017),除了伊基托斯,我们使用的是梅纳斯省2007年的人口估计。这是因为伊基托斯大都市区(布林克霍夫2020年)的估计是非官方的。人口增长是根据2017年人口估计与2007年人口估计之差计算出来的。利马和华超的地表面积来自全球人类住区数据库(Florczyk等人,2019年)。如Piland(2020年)所述,在谷歌地球上计算的诺塔和伊基托斯的表面积。用人口除以表面积计算出的密度。
城市 | 环境 | 人口 | 流行音乐。增长 | 表面积(km²) | 密度(ppl. / km²) |
秘鲁首都利马 | 太平洋沿海沙漠 | 10209275年 | 16.91% | 876 | 11654点 |
Huacho | 太平洋沿海沙漠 | 141395年 | 2.55% | 31 | 4561 .13 |
伊基托斯 | 亚马逊西部 | 404545年 | 1.58% | 36.3 | 11144 .49点 |
Nauta | 亚马逊西部 | 20716年 | 3.53% | 7.5 | 2762 .13 |
表2
表2.对每个调查响应变量的混合数据(FAMD)负载的最终因素分析(四舍五入到小数点后两位)。括号中表示由各维度解释的方差百分比。
调查反应变量 | 昏暗的。 (23.98%) |
昏暗的。 (12.82%) |
渺茫。3 (11.31%) |
渺茫。4 (10.24%) |
响应次数(ID) | 0.44 | 0.03 | 0.05 | 0.00 |
ID评分(分类学) | 0.47 | 0.03 | 0.05 | 0.00 |
ID评分(流行) | 0.42 | 0.03 | 0.06 | 0.00 |
数量的类别 | 0.03 | 0.48 | 0.01 | 0.10 |
对更多信息感兴趣 | 0.03 | 0.44 | 0.03 | 0.11 |
物种在花园 | 0.19 | 0.00 | 0.34 | 0.00 |
养宠物 | 0.02 | 0.05 | 0.18 | 0.00 |
花园的所有权 | 0.12 | 0.00 | 0.44 | 0.00 |
生物多样性主观水平 | 0.01 | 0.10 | 0.01 | 0.33 |
估计鸟类 | 0.03 | 0.06 | 0.00 | 0.17 |
知觉的鸟类 | 0.00 | 0.06 | 0.03 | 0.39 |