以下是引用本文的既定格式:
布朗,D. R. N., T. J.布林克曼,G. P. Neufeld, L. S.纳瓦罗,C. L.布朗,H. S. Cold, B. L. Woods和B. L. Ervin。阿拉斯加内陆农村生存土地利用的地理空间格局和模式。生态与社会27(2):23。摘要
阿拉斯加土著居民和阿拉斯加农村居民依靠采集野生资源维持生计。本研究整合了阿拉斯加内陆>30社区的公开数据,以研究该地区的生存地理空间模式,并开发基于模型的生存土地使用地图。通过分析和确定对生存至关重要的土地,这项研究提供了一个工具,为土地利用的合理决策提供信息,并促进土地使用者之间的沟通。我们发现当代大多数自给自足的土地利用(约。70%)发生在传统上世世代代使用的地区。生存使用区域的大小在各社区之间差别很大(约为。50 - 25000平方公里),与总人口直接相关。生存土地利用随资源类型和季节的变化而变化,这反映了资源可利用性和采伐策略的差异。生存性土地利用的空间格局受可达性的影响较大,偏远社区和有道路连通社区的可达性差异较大。我们的逻辑回归模型显示,维持生计的土地利用在很大程度上可以通过与社区的距离、与主要交通走廊(道路和/或河流)的距离、与湖泊的距离(对于偏远社区)和人口规模进行预测。 Probability maps of subsistence use were generated and classified into used and unused areas with accuracies from 83–86%. Results suggest a large spatial extent (353,771 km²) of subsistence land use in Interior Alaska, comprising >60% of the land area of this sparsely-populated region. The outcomes of this study provide a more comprehensive view of subsistence land use patterns and spatial products that may help reduce conflict and inform decisions affecting lands and resources important for sustaining the subsistence way of life.介绍
为维持生计而进行的狩猎、捕鱼和采集野生资源是阿拉斯加土著居民和阿拉斯加农村居民的福祉不可或缺的一部分。生存资源被用于食物、燃料、住所、衣服、工具、运输、工艺品、习惯贸易、易货和分享。阿拉斯加内陆地区的大多数农村家庭(98%)报告使用生存资源(ADF&G 2020a),通过直接参与收获和通过共享网络获得(Wolfe等人2010年,Holen等人2012年,BurnSilver等人2016年,Brown和Kostick 2017年)。阿拉斯加土著文化和身份与土地紧密相连,参与生存活动提供了社会凝聚力和代际知识转移(Wheeler and Thornton 2005, Loring and Gerlach 2009)。野生食物的收获对阿拉斯加农村居民的身体健康和营养状况也至关重要,与商店购买的替代品相比,野生食物通常是首选的、更健康的食物来源(Ballew et al. 2006, Johnson et al. 2009)。阿拉斯加农村地区每年的野生食物收成平均为125公斤/人,满足人口大约176%的蛋白质需求和25%的热量需求(2018年秋季,ADF&G 2019a)。野生资源的可获得性和可获取性有助于为阿拉斯加农村地区的混合自给市场经济提供粮食安全(Wolfe和Walker 1987, BurnSilver等人2016)。在公路网络之外的许多偏远社区,对生存资源的依赖尤其明显,那里的工资就业机会有限,商品价格昂贵(Wolfe and Walker 1987, 2016年秋季,Magdanz等人2017)。
保护传统的生存方式对阿拉斯加州人,尤其是阿拉斯加州原住民非常重要,也是该州的一项宗旨(阿拉斯加州法令16.05.258)和联邦法律(阿拉斯加州国家利益土地保护法[ANILCA];公法96-487,第VIII篇)。政策、发展和气候变化的影响影响生存资源的可获得性和可获得性。beplay竞技在快速的社会、经济和环境变化中,了解如何以及在哪里利用这些景观进行生存实践有助于保护这种传统的生活方式。因此,阿拉斯加州渔猎部(ADF&G)生存司与部落和地方政府合作,努力记录社区一级的生存实践。与社区成员进行的调查提供了有关自给自足收成的详细信息(ADF&G 2020a)和自给自足使用地区(即用于寻找和收获自给自足资源的土地面积)地图(Neufeld等人2019年和2021年)。伴随数据的报告提供了历史、社会文化、经济和监管背景,以了解当地的生存实践和问题(Holen等人2012,Van Lanen等人2012,Brown等人2014,Brown和Kostick 2017)。
本研究的动机是让公众、研究人员和各级治理人员了解阿拉斯加内陆农村社区的生存土地利用模式,以支持他们的生存目标。这项研究为阿拉斯加土著社区提供了信息和资源,以倡导他们自己的利益。我们建立在局地尺度上的研究,并整合阿拉斯加内陆地区ADF&G的地理空间信息。首先,我们量化了生活用地随时间变化的连续性和变化程度,期望看到传统用地的持续使用和变化的证据。其次,我们研究了当代生存土地利用的空间特征,以及可达性(到交通走廊和社区的距离)和社区特征(连接道路与偏远地区、人口规模)的影响。众所周知,可达性是影响生存的一个关键因素,大多数土地利用集中在社区附近和沿着交通走廊(Wolfe 2004, Brinkman等人2016)。由于偏远和道路相连的社区使用的出行网络类型(河流和道路)根本不同,因此这些社区类型之间的土地利用空间格局应该有所不同。此外,社区人口规模预计将影响使用区域的规模,因为居民会分散开来获取有限的资源(Hasbrouck et al. 2020a)。我们还调查了自给土地利用如何因资源类型(如大型陆地哺乳动物、小型狩猎和毛皮搬运者、鱼类等)和季节而变化,期望资源的特征和收获实践(如季节性)会影响土地利用。
最后,本研究开发了空间明确的生存土地利用模型,并将其应用于整个阿拉斯加内陆农村,提供了社区和区域水平的预测生存利用概率和生存利用区域地图。这些地理空间产品填补了一个重要的信息空白,因为内陆地区一半的农村社区目前没有有文件记载的生活使用地区地图。本研究的模型输出可以促进生存活动空间范围的交流,并有助于为土地利用决策和保护生存方式的政策提供信息。
方法
研究区域
我们在阿拉斯加内陆地区进行了研究,该地区在纬度上从阿拉斯加山脉延伸到育空河流域内的布鲁克斯山脉(图1)。研究区域的边界由ADF&G内陆西部和东部的生计地区确定,面积为569,682平方公里,主要特征是北方森林生态系统。这个地区属于大陆性亚北极气候。该地区的平均气候平均值(1981-2010年)显示,年平均气温为-2.8°C,月最低/最高气温为-25.8°C /21.3°C,年降水量为351mm (Arguez等,2010年)。北极阿拉斯加经历了气候变化的放大效应,在过去20年里变暖到全球平均水平的两倍多(Meredith etbeplay竞技 al. 2019)。这种快速变化影响了阿拉斯加内陆的生存实践(Brinkman等人2016年,Cold等人2020年)。
该地区人口估计为111214人,大多数居住在费尔班克斯人口中心附近(ADL&WD 2019)。本研究的重点是阿拉斯加内陆生计地区的农村社区,不包括费尔班克斯市、郊区社区、军事设施和人口规模小于5人的社区(图1)。本研究考虑的64个阿拉斯加内陆农村社区的总人口为13850人,其中40%的人口位于37个偏远社区(未连接公路网络),60%的人口位于27个公路连接社区(美国人口普查局,2012年)。大多数偏远社区和内陆一些公路相连的社区主要是阿拉斯加土著人口(美国人口普查局,2012年)。阿拉斯加土著和非土著都参与生存活动。数千年来,主要是Dene Athabascan人居住在阿拉斯加内陆(De Laguna 1936, Osgood 1958, VanStone 1978)。这一地区的阿拉斯加土著居民主要属于五个不同的阿萨巴斯坎语系:Deg Xinag和Holikachuk阿萨巴斯坎在Kaltag的下游和Innoko河流域;中间的小育空以小育谷河为中心;阿萨巴斯坎的哥维奇贯穿育空平原东部;以及排水最东端的Han Athabascan (Krauss 1982)。在延续至今的季节性循环之后,大家庭或小团体沿着传统地域的资源迁移; for example, salmon fishing in summer, moose hunting in fall, trapping small mammals/furbearers and ice-fishing in winter, and hunting migratory birds when they leave in the fall and return in spring. Important subsistence resources for Interior Alaskan communities include: fish (salmon and non-salmon species), large land mammals (e.g., moose, caribou, bear), small land mammals and furbearers (e.g., beaver, marten, hare), birds (e.g., grouse, ducks), plants (berries and vegetation), and wood. During the ice-free season, boats and all-terrain vehicles (ATVs) are used to access resources. In winter, snow machines and dog teams (less commonly) are used to travel over frozen water bodies and trails. In areas with roads or ice roads, passenger vehicles are also used to access subsistence use areas.
数据分析
分析文件化的土地利用模式
本研究的主要数据是ADF&G通过对居民的调查开发的公开的社区水平生存利用区地图(ADF&G 2020b)。ADF&G定期在以生存为基础的社区进行全面调查,以记录所有野生资源在一年周期内的生存利用和收获水平,描述共享模式,并衡量粮食安全等目标。只有得到各社区的管理机构,包括部落委员会和市政府的明确许可,才能进行调查。通常情况下,首席研究员将向部落理事会提供有关潜在研究的信息,如果获得批准,将理事会的任何输入纳入调查工具和研究设计。我们聘请了来自社区的本地研究助理协助调查的实施。ADF&G根据社区大小使用不同的抽样方法。人口普查用于收集大约100户或100户以下社区的生存收获数据。对较大的社区采用简单的随机抽样设计,根据社区规模的不同,代表每个社区20-80%的家庭。作为调查的一部分,居民被要求在地图上显示他们的家庭在研究期间用于寻找和收获所有生存资源的活动的地点。然后在社区层面编制家庭空间数据(Neufeld等人,2019年和2021年)。 Once subsistence data, including spatial data, are analyzed researchers return to the community with the data to discuss results in detail, review the analyses for accuracy and presentation, and discuss appropriate deliverables for the community in addition to a written report in many cases. Tribal entities and project respondents are provided with the draft report for review and comment. Publication of data and analyses happens only after review and approval of the draft report. Specific approval and review processes are detailed in individual reports. Other spatial data exist for subsistence uses by Interior communities, collected and held by other entities including tribes and other researchers; however, the only data included in this analysis are those publicly available through ADF&G for which the above review processes have been followed.
我们的研究包括对内陆地区32个社区(18个偏远社区,14个公路连接社区)的当代(2011-2017年)空间生计数据的分析(Neufeld等人,2019年和2021年)和历史社区(约。20世纪30 - 80年代)13个社区的数据(Neufeld等人,2021年)。通过结合多年的生存活动,历史上的生存数据可以更完整地反映过去使用的地区(大约。20世纪30 - 80年代),而当前使用面积的代表(2010年代)仅代表单个年份。因此,两个数据集之间的重叠空间面积(km²)低估了历史使用区域的当前使用情况。基于这一原因,我们将空间重叠面积表示为当代利用面积的百分比,以评估生存土地利用的连续性。
为了描述当代生计的空间特征,我们利用简单线性回归分析了生计利用面积的大小及其与社区人口规模(美国人口普查局2012年)和收成质量(kg/社区)的关系。我们评估了可达性对生计土地利用的社区类型(偏远和有公路连接)的作用,通过研究可达性的空间分布如何根据与家庭社区的距离、最近的河流(ACCS 2019)和最近的道路(阿拉斯加运输部2012)的不同而变化。这一分析表明,与社区和旅行走廊(河流和道路)有关的地方主要用于维持生计。结果总结为距离社区和交通走廊10公里范围内的社区生活使用地区的中位数百分比。步道系统也是重要的旅行通道,但由于没有区域地理空间数据,所以没有列入。
为了了解土地利用在不同的生存活动中是如何变化的,我们比较了不同资源类型的土地利用面积以及相对于每种资源类型的收获量。所考虑的资源类型包括鱼类、大型陆地哺乳动物、小型猎物和毛皮搬运者、植物和木材。ADF&G (2020a)和Neufeld等人(2021)详细介绍了每个资源类别所包含的物种。此外,我们还调查了生活用地的季节性变化。积雪和冰盖影响着旅游方式(船、雪机)和自然旅游走廊的可达性。季节性资源的可用性(例如,管制捕鱼/狩猎的开放时间,动物迁徙模式)也会影响每月的活动。我们将6个月的周期大致定义为有或没有显著冰雪覆盖的典型时期:11月至4月(有冰雪覆盖)和5月至10月(无冰雪覆盖)。
生存土地利用的空间显性预测模型
我们的主要目标是开发空间明确的模型,利用公开的数据来预测整个内陆地区农村社区的生存土地使用。回答变量有两种可能的结果:一个地点被用作或不用作生存目的。为了预测这种二元分类反应的概率,我们使用了逻辑回归,这是一种在自然和社会科学中广泛使用的统计模型(Menard 2010)。逻辑回归的空间应用包括人类土地利用的模型,特别是农业系统、城市蔓延和森林砍伐的模型(Ludeke等1990年,Verburg等2002年,Etter等2006年,Alsharif和Pradhan 2014年)。
在逻辑回归模型中,响应的概率在数学上可以表示为解释变量的函数:
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我们比较了可用区域内用于生活的地区和未使用的地区的样本。为了确定某一地点是否已被利用或未被利用,我们使用了Neufeld等人(2019年)编制的30个农村社区(18个偏远社区,12个公路连接社区)的当代生存利用地区ADF&G地图。这些地图包括多边形(例如,收获搜索区域)、线(例如,三线)和点(例如,收获位置)。在将线和点特征转换为带有30米缓冲区的多边形后,我们使用所有这些特征类型来表示生存使用区域。我们将当地的可用区域定义为每个社区周围150公里的半径。选择这个半径是为了表示居民从他们居住的社区出发以维持生计的大约最大距离(Neufeld等人,2019年)。
通过对生活利用区ADF&G图和先验知识的探索性分析,选择潜在预测因子。通过在地理信息系统(GIS)中将ADF&G地图叠加在阿拉斯加的物理地图上,可以直观地看出,生活使用区域集中在社区附近以及河流和道路的交通走廊沿线(Wolfe 2004, Neufeld et al. 2019)。自给自足的土地利用也出现在湖泊/池塘/湿地地区,这可能与这些地区的资源丰富有关,并可能将这些地区用作旅游走廊(Holen et al. 2012)。视觉和统计分析表明,人口相对较多的社区(如Tok, pop。与较小的社区(例如,鹰村、流行社区)相比,1258年的使用面积也较大。67)。因此,我们在模型开发中考虑的潜在回归因素包括:社区人口规模(美国人口普查局2012年)、到家庭社区的距离、到最近公路的距离(阿拉斯加运输部2012年)(仅针对公路连接社区)、到最近河流的距离(ACCS 2019年)以及到最近湖泊/池塘的距离(ACCS 2019年)。与家庭社区的距离和与道路或河流的距离之间的相互作用项也包括在内。我们探索了地形指标和土地覆盖类别的使用,但最终决定不包括这些,因为解释被与水体距离的多重共线性混淆。
我们为偏远社区和公路连接社区类型开发了单独的模型。在每个社区使用和未使用的区域内随机投出相同数量(100)的点数。70%的这些点用于模型训练(n=2544用于远程,n=1675用于公路连接);30%被保留用于模型验证(偏远地区n=1056,公路连接地区n=725)。利用最小贝叶斯信息准则(BIC)评分,用正向逐步逻辑回归构建模型,以选择参数最少、解释能力最强的最拟合和最简约的模型。BIC、Akaike的小样本信息判据差(AICc)和McFadden R²(R²McF),以作模型比较。生活使用的预测概率被划分为离散的类别(已使用或未使用)。为了减少这种分类中的偏差,我们通过选择一个最佳的概率截断来平衡1型错误和2型错误之间的权衡,使假阳性和假阴性率之间的差异最小化。训练数据集(用于模型开发)和验证数据集(未用于模型开发)的分类准确率被用来评估模型性能。
将最佳拟合逻辑回归模型分别应用于ADF&G内陆阿拉斯加生存区(图1)的64个农村社区,在GIS框架内生成30米分辨率的预测生存利用概率(连续:从0-1.0概率)和预测生存利用区域(使用区域的离散分类)地图。利用每个像素的最大概率值,从社区层面的地图创建了一个区域的生存利用概率合成图。利用分类生活用地面积,估算了全国生活用地总面积。该研究的社区和区域级空间产品可通过北极数据中心(https://doi.org/10.18739/A25T3G149) (Brown等人,2021年)。
我们的模型有局限性。它们是根据每个社区一年的当代数据编制而成的。由于使用的年度变化,我们的预测很可能低估了生存使用区域的全部范围。此外,这些模型没有包括已知影响生存实践的所有变量。人类与土地的互动是复杂的,受到许多个人、社会、文化、经济、政治、调控、生物和物理因素的影响(Moerlein和Carothers 2012)。当地的传统、社会习俗、信仰和价值观影响着人们对生存资源的选择、这些资源的采收地点以及使用的做法(Wolfe 2004)。资源的可得性在很大程度上决定了对特定的生存活动有用的景观区域,而土地所有权和管理对可得的生存用地施加了重要的限制。景观也是动态的,随着干扰(如野火)、演替和气候变化而随时间变化。beplay竞技可达性随着水位、河流冰质、河流侵蚀和碎屑以及步道条件等环境条件的变化而波动(Brinkman等人2016年,Brown等人2018年,2020年,Cold等人2020年,Hasbrouck等人2020b)。社会经济因素也影响生存土地利用模式。 For example, the distance that people can travel for subsistence is limited by the high cost of fuel (Brinkman et al. 2014) and by time constraints from wage employment (Holen et al. 2012). We could not include all of these factors because of insufficient data at the community level. Instead, our models focused on readily-available data on basic demographics and physical predictors that remain relatively stable across time and space.
结果
有文献记载的生活用地区空间特征
对于13个有文献记载的历史土地利用面积,平均69%(范围:41-91%)的当代土地利用面积与历史土地利用面积重叠(表1)。13个社区的历史和当代土地利用累计面积地图显示了土地利用的空间重叠和偏差(图2)。
以社区为单位的当代生存用地总面积呈对数正态分布,范围为44 - 24802平方公里,中位数为2135平方公里(图3a)。近一半(48%)的生活用地面积变化由社区人口规模解释,其范围为13-1258人(中位数= 95人)(图3b)。种群大小也与总收获(log(收获)=5.17+0.90*log(种群),n=28,R²= 0.55,P< 0.0001)。
根据距离社区、河流和道路的距离计算各社区的生存土地利用空间分布,如图4所示为中位数百分比。绝大多数生存用地发生在社区100公里范围内,偏远社区的累计面积百分比中值为100%,有道路连接的社区为92%(图4a)。安德森和德纳里公园的公路连接社区是这种模式的例外,那里的大多数生活使用区域距离家庭社区150公里。在距离150公里的12个报告有生存活动的社区中,这些土地的主要用途是捕鱼(46%的面积,中位数)或狩猎大型陆地哺乳动物(43%的面积,中位数)。一些距离社区150公里的生活用水刚好超过这个距离门槛,但全州各地的偏远地区也出现了用水,包括阿拉斯加湾和布鲁克斯山脉以北。
生活用地集中在交通走廊附近。河流是偏远社区的重要交通通道,特别是95%(中值)的生活使用区域位于河流10公里范围内(图4b)。在公路连接的社区中,大部分生存用地位于距离公路30公里以内(75%,中值)或距离河流10公里以内(74%,中值)(图4b和c)。
图5显示了不同资源类型的社区生活使用面积和收获量的变化情况。从重量上看,鱼类和大型陆地哺乳动物占可食用收获的大部分(96%),木材也被大量收获。大型陆地哺乳动物采收面积最大(中位数1694平方公里),其次是小型野味和毛皮搬运者采收面积(中位数661平方公里)。渔业用地面积(中位数为15.7平方公里)在所有资源类型中最小。对季节性生存用地的比较显示,在5 - 10月期间,更大的面积用于鱼类、大型陆地哺乳动物和植物的收获,而在11 - 4月期间,更大的面积用于小型猎物和毛皮搬运者的收获(图6)。
生存土地利用预测的空间显式模型
生存土地利用的最佳拟合逻辑回归模型各有5个参数,且无交互项,且对偏远地区(d.f。= 4, χ²= 1752.56,P< 0.0001)和道路连接社区类型(d.f。= 4, χ²= 1073.73,P< 0.0001)(表2)。偏远社区类型的选择模型包括到社区的距离、到河流的距离、到湖泊的距离和人口规模(表2和3)。公路连接类型的选择模型包括到社区的距离、到道路的距离、人口规模和到河流的距离(表2和3)。回归系数表明,离社区越远(偏远,有道路连接),生存利用的概率越低。河流(偏远,公路连接),湖泊(仅偏远)和道路(公路连接),并增加了更大的人口规模(偏远,公路连接)(表3)。Wald的χ²统计显示,与公路连接社区相比,偏远社区和旅行走廊的距离更大的影响(表3)。
为了平衡假阳性和假阴性错误率,选择了将预测生存利用概率分为二组(已使用/未使用)的最佳截止点。偏远社区和公路连通社区的最优截断值均为0.52;因此,预测生存利用概率≥0.52的像素被列为使用。使用该截断值,偏远社区模型的分类准确率为86%(训练数据集和验证数据集),而连接道路的社区模型的分类准确率略低,为83%(训练数据集)至84%(验证数据集)。假阴性(被错误归类为未使用的区域)往往发生在远离社区的主要河流或道路沿线,这些地方的模型预测使用的概率较低。该模型用于绘制社区和区域水平上的生存利用概率(图7)和预测生存利用区域(图8)(Brown等,2021年)。生计利用概率区域图显示了各群落各像元上的最大土地利用概率(0 - 1.0)(图7)。预测的生计利用面积由社区水平生计利用概率≥0.52(图8)定义。根据我们的模型分类,预测的区域生计利用面积为353,771 km²,相当于阿拉斯加内陆土地面积的62%。
讨论
生计使用地区的连续性和变化
大多数传统使用领域的文档是通过代际知识传递的;本研究通过GIS分析,有助于转化土地利用的深度和复杂性。我们的研究结果表明,传统土地利用区域对当代生存用地的持续重要性,约70%的当代生存用地发生在历史记录的使用区域内。这一发现并不令人惊讶,因为许多传统的使用区域,如狩猎区、季节性鱼类营地和三线路线,都是已知的,几代人都会重新访问(Brown et al. 2014)。新区域的使用也很重要,当代约30%的生存土地使用发生在历史记录使用区域之外。
由于多种原因,自给自足的使用区域会随着时间的推移而变化。资源可得性或收获规则的变化会影响收获模式。例如,自2007年以来,奇努克鲑鱼数量的严重下降迫使人们捕捞更多其他物种(Holen等人2012年,Hansen等人2013年,ADF&G 2019b)。土地所有权和法规的变化常常限制了生计活动的发生方式、时间和地点(2016年秋季)。通过减少当地鱼类和野生动物的数量和改变迁徙路线,工业发展可以减少自给自足的产量,导致人们转向捕捞不同的物种,或者需要从更远的社区出发(Cameron et al. 1992, Holen et al. 2012)。伴随资源开发而来的道路建设导致当地人和非当地人之间对野生资源的竞争加剧,导致更严格的狩猎和捕鱼法规,以及当地自给自足产量的持续大幅下降(Wolfe and Walker 1987, Magdanz et al. 2017)。新技术的采用也对收获的移动性产生了很大的影响;例如,摩托艇和全地形车的使用使人们旅行得更远更快。对特定资源的需求也会随着时间的推移而变化。随着使用雪地机器的转变,雪橇犬队需要的鱼越来越少(Anderson 1992); and as the fur trade declined so did the demand for furbearers (Holen et al. 2012). The socioeconomic change toward wage employment has also reduced the amount of time that people can allocate to traditional harvest activities (Holen et al. 2012).
当代生存的土地利用模式:可达性与社区特征
社区的现代生活用地面积从50平方公里以下到近25000平方公里之间变化显著,社区人口规模的巨大差异可以部分解释这一变化。为了避免拥挤和争夺有限资源(Hasbrouck et al. 2020a, 2020b),当地居民倾向于在景观中分散。因此,预计较大的社区将有较大的生存使用面积。人口规模和生存使用概率之间的直接关系在偏远和有公路连接的社区类型中都成立。
生活使用地区集中在农村社区周围,并沿着河流和公路网络的主要交通走廊向外延伸。绝大多数的生存活动发生在离家100公里以内,虽然一些当地居民主要外出打猎和捕鱼,但行程超过150公里。对于偏远社区来说,大多数土地用于生计的情况发生在河流10公里以内,这凸显了河流作为其主要出行通道的重要性,夏季主要通过船只出行,冬季主要通过雪地机出行(Johnson et al. 2016)。农村居民也通常通过ATV从他们的家乡社区出发,沿着道路网络进行自给自足的收获,尽管道路地图在本研究中没有使用。正如预期的那样,公路连接的社区将公路和河流作为维持生计的交通走廊。生活使用地区与道路之间的距离往往大于与河流之间的距离,这可能是由于道路沿线竞争加剧或人为干扰,以及使用主要交通走廊的次要交通工具(例如亚视)。logistic回归统计数据表明,距离社区和主要旅游走廊的距离对偏远社区的影响比公路连接社区更大,公路连接社区可以反映出偏远社区使用更有限的旅游网络(河流和小径)和旅行方式(船、沙滩车、雪地机)、更大的野生资源可用性和更少的竞争。
本研究所量化的生存活动空间格局与中国的生态环境研究基本一致central-based使用面积描述了阿拉斯加农村社区的土地利用模式(Wolfe 2004),该社区周围的核心区域集中用于大多数生存生产,而边远地区的使用频率较低。以中心为基础的使用面积模式是有效的,可以优化每次努力投资和有限资本(如燃料成本)的收获(Brinkman等,2014年)。农村居民通常会多年或几代人使用相同的季节性钓鱼和狩猎营地,这些营地通常沿着便于进入的交通走廊(Johnson et al. 2016)。
根据资源和季节的生计使用区域的变化
资源可获得性和收获策略影响用于不同生计活动的土地面积。例如,最大的土地面积被用于收获大型陆地哺乳动物,这是一种重要的资源,占可食用粮食收成的主要部分(29%)。捕猎大型陆地哺乳动物,如驼鹿或北美驯鹿,需要很大的搜索区域,猎人需要分散开来以减少竞争。按重量计算,鱼类是最大的粮食收成来源(66%);然而,用于捕鱼的土地用途是最小的区域之一,因为大量洄游鱼类往往是在单一地点捕获的,使用放置在社区附近的鱼轮和渔网,以促进每天的出行。植物和木材的收获也发生在相对较小的地区。
小型狩猎和毛皮搬运者占非木材采收总量的一小部分(2%);然而,不成比例的大面积土地被用于这些资源。虽然按重量计算,鸟类通常是小型收获品,但它们是许多人常用的资源。高地野鸟(如松鸡、松鸡)的使用区域有时也包括其他资源类型的鸟类,因为它们经常在从事其他收获活动时被机会主义猎杀(Holen et al. 2012)。居民们会在河流走廊、湖泊和湿地的栖息地猎杀候鸟(如鹅、鸭)。捕获小型哺乳动物的策略通常包括为捕获少数大型哺乳动物(如狼、猞猁、狼獾)和大多数小型毛皮搬运动物(如貂皮)而设置的长折线。由于毛熊种群密度低,三线需要穿越较长的距离来增加偶遇率(Van Lanen et al. 2012)。在人类住区附近捕食者的数量通常也较低,这就要求捕猎者走得更远(Van Lanen et al. 2012)。
用于生计的空间面积也随季节变化,大部分资源在5月至10月用于收获的面积更大。这与季节性的收获是一致的,大多数活动,如钓鱼,狩猎和浆果采摘,发生在春天,夏天和秋天。然而,用于收获小猎物和毛皮搬运者的区域从11月到4月是最大的。山地猎鸟全年都在被猎杀,而诱捕主要发生在皮毛状况良好的冬季(Holen et al. 2012)。作为一项主要的冬季活动,捕兽者经常依靠穿越结冰的水体来进入地层。近年来,随着气候变暖,冰态的季节性变化显著影响了这一通道(Brown等人2018年,Cold等人2020年)。
基于模型的生存土地利用预测
利用有文献记录的生存利用区域地图(Neufeld等人,2019年),我们建立了地理空间关系模型,使我们能够有效预测整个内陆地区的生存利用区域,偏远社区的分类准确率为86%,道路连通社区的分类准确率为83-84%。该模型包括到社区的距离、到主要交通走廊(河流或道路)的距离、到湖泊的距离(对于偏远社区)和人口规模的参数。本研究的空间模型输出补充了文献记载的土地利用区域地图,以提供更完整的土地生存利用视图。这些新的空间产品可用于社区的自我宣传,传达生存活动的空间范围,以尽量减少冲突,并向研究人员和决策者通报发展、政策和气候变化对人类的影响。beplay竞技例如,生存土地使用模式可以帮助确定开发/商业活动将直接干扰生存做法的地点,或帮助确定可以通过管制行动减少与非当地猎人竞争的地区。这些模型还可以促进有关环境变化如何影响生存资源获取的科学研究,并支持社区制定气候适应规划(例如,Gibson等人,2021年)。
当本地价值观与外部价值观发生冲突时,冲突就会产生(Wolfe 2004, Holen等人2012,Hasbrouck等人2020a)。这种冲突的部分原因是缺乏对当地文化价值的认识,以及阿拉斯加人口稀少的荒野被居民积极地用于生存。我们的模型显示了阿拉斯加内陆广大的农村居民用于生计活动的区域(353771平方公里)。从这些模型中,我们估计该地区约60%的土地面积被农村社区用于当地的生存。需要提高对这些土地利用模式的认识,以改善与访问和工作在阿拉斯加农村的外部组织和个人的互动结果。在阿拉斯加农村地区,人类的外部活动(经济发展、旅游、研究)持续增加。避免和减轻不尊重的侵犯对阿拉斯加农村社区的社会经济和文化福祉至关重要。
结论
这项研究建立在以前对阿拉斯加内陆农村的生计研究的基础上,提供了整个地区生计土地使用的定量分析和基于模型的预测。我们的研究证实了世代使用的传统使用区域的持续重要性,同时也显示了在历史使用未被记录的地区的当代生存活动。现代生活用地面积受群落人口规模的影响差异较大。生存土地利用因资源类型和季节而异,反映了资源可利用性和收获策略的差异。可达性对整体土地利用空间格局影响较大,且偏远社区和有道路连通社区的可达性差异较大。维持生计的土地使用主要由与社区的距离、与河流或道路的主要交通走廊的距离、与湖泊的距离(对于偏远社区)和人口规模来解释。我们使用这些经验关系来模拟整个阿拉斯加内陆农村的生存土地使用。由此产生的地图显示了农村居民赖以生存的广阔土地面积。这些地图可以帮助我们评估土地利用、政策、资源可用性、气候和环境变化对生存的影响。当地社区可以利用这些地图进行自我宣传,并宣传某些地区和旅行网络对其维持生计做法的重要性。 A shared understanding among multiple land users may reduce conflict and inform smart, adaptive, and timely decisions. A similar approach could be applied to modeling human–environment interactions in other regions to facilitate a more comprehensive understanding of subsistence patterns and the spatial footprint of subsistence throughout the Arctic.
作者的贡献
DRNB主导了手稿的分析和撰写。TJB构思了这个想法,并对分析和写作做出了贡献。GPN和LSN提供了阿拉斯加渔猎部的地理空间数据集。CLB对写作有贡献。HSC提供了额外的验证数据集。BLW和BLE对手稿进行了编辑。所有共同作者审阅了手稿。
致谢
该项目由美国国家科学基金会(1518563)、NASA (NNX15AT72A)和Bonanza Creek LTER(由美国国家科学基金会(deb1636476)和美国农业部森林服务、太平洋西北研究站(RJVA-PNW-01-JV-11261952-231)共同资助。我们感谢参与社区的当地居民分享他们的生存实践信息,我们感谢塔纳纳酋长会议的威尔·普特曼和本·史蒂文斯对这份手稿的反馈。
数据可用性
支持这项研究结果的数据可以在北极数据中心公开获得https://doi.org/10.18739/A25T3G149/
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表1
表1.历史和当代生活用地面积和空间重叠。历史上的生活使用区域包括比当代生活使用区域更长的时间范围内的生活使用区域,后者代表自2010年以来的单一年的使用情况。虽然使用面积没有直接的可比性,但重叠(当代面积百分比)估计了历史上使用的当代使用面积的比例。
社区 | 历史数据年数 | 历史使用面积(km²) | 现代使用面积(km²) | ²重叠(公里) | 重叠(%当代面积) |
Alatna & Allakaket | 1981 - 1983 | 11305 | 10597 | 6141 | 58.0 |
海狸 | 1930 - 1986 | 4726 | 2454 | 1718 | 70.0 |
点湖 | 1946 - 1982 | 1877 | 674 | 329 | 48.8 |
埃文斯维尔__ | 1981 - 1983 | 5093 | 371 | 338 | 91.2 |
育空河堡 | 一生中 | 23824 | 3395 | 2892 | 85.2 |
休斯 | 1981 - 1983 | 5680 | 2496 | 1742 | 69.8 |
Minto | 1960 - 1985 | 3248 | 1272 | 1104 | 86.8 |
格拉斯 | 1981 - 1982 | 6658 | 2011 | 1313 | 65.3 |
Northway | 1974 - 1984 | 4660 | 8268 | 3383 | 40.9 |
史蒂文斯村 | 1974 - 1984 | 6983 | 268 | 188 | 70.0 |
塔纳纳河 | 1968 - 1988 | 9561 | 2052 | 1592 | 77.6 |
托托 | 1968 - 1988 | 31747 | 24802 | 17413 | 70.2 |
__埃文斯维尔的历史生活使用区域也包括Bettles。 |
表2
表2.选择偏远和有道路连接的社区的生存使用逻辑模型,比较训练和验证数据集的参数数量(k)、贝叶斯信息准则得分(BIC)、赤池信息准则得分(AICc)和McFaddens R²(R²McF)。BIC得分最低的模型以粗体显示。
社区类型 | 术语 | k | BIC | AICc | R²McF培训 | R²McF验证 |
远程 | 通讯 | 2 | 2086.1 | 2074.39 | 0.41 | 0.44 |
通讯+河 | 3. | 1832.3 | 1814.77 | 0.49 | 0.51 | |
Comm + river + lake | 4 | 1816.8 | 1793.42 | 0.49 | 0.51 | |
Comm + river + lake + pop | 5 | 1813.4 | 1784.17 | 0.50 | 0.52 | |
Comm + river + lake + pop + (Comm x river) | 6 | 1817.1 | 1782.05 | 0.50 | 0.51 | |
Road-connected | 通讯 | 2 | 1369.2 | 1358.37 | 0.42 | 0.43 |
通讯+路 | 3. | 1320.7 | 1304.46 | 0.44 | 0.45 | |
Comm + road + pop | 4 | 1290.7 | 1269.06 | 0.46 | 0.47 | |
Comm + road + pop + river | 5 | 1285.4 | 1258.33 | 0.46 | 0.48 | |
Comm + road + pop + river + (Comm x road) | 6 | 1286.2 | 1253.7 | 0.47 | 0.48 | |
Comm + road + pop + river + (Comm x road) + lake | 7 | 1291.2 | 1253.28 | 0.47 | 0.48 | |
Comm =到社区的距离;河=到河的距离;湖=到湖的距离;路=到路的距离;人口规模 |
表3
表3.选取偏远社区和有公路连接社区的生存利用概率logistic回归模型,显示回归系数(β)、标准误差(SE)、Wald 's χ2统计量和P值(P)。
社区类型 | 术语 | β | SE | 瓦尔德的χ2 | P |
远程 | 拦截 | 4.15 | 0.18 | 546.81 | < 0.0001 |
到社区的距离(公里) | -0.0479 | 0.0019 | 608.99 | < 0.0001 | |
至河流距离(公里) | -0.152 | 0.013 | 126.51 | < 0.0001 | |
到湖的距离(千米) | -0.130 | 0.029 | 20.21 | < 0.0001 | |
人口规模 | 0.00130 | 0.00039 | 11.08 | < 0.001 | |
Road-connected | 拦截 | 3.63 | 0.19 | 355.78 | < 0.0001 |
到社区的距离(公里) | -0.0462 | 0.0022 | 425.41 | < 0.0001 | |
距离公路(公里) | -0.0254 | 0.0040 | 40.12 | < 0.0001 | |
人口规模 | 0.00104 | 0.00018 | 34.09 | < 0.0001 | |
至河流距离(公里) | -0.040 | 0.011 | 12.63 | < 0.001 | |