以下是引用本文的既定格式:
赫尔佐格,L.坦盖,B. E.贝斯纳,C.帕尔-沃斯特,R.奥德特,M. Schlüter。2022.使用社会-生态行动情境框架研究水生社会-生态系统中的人-自然关系:如何从经验数据转向概念模型。生态与社会27(3):7。摘要
在社会-生态系统(SES)中,人们开发了各种分析框架来研究人与自然之间的相互作用。当对SES的研究没有明确说明如何使用框架来构建概念模型时,它们就为旨在使用此类框架的学者留下了一个黑匣子。我们的研究强调了这样一个过程,着重于从经验数据过渡到最近开发的社会-生态行动情境(SE-AS)框架类别的分析步骤。该框架提出沿着动作情境配置(AS)来研究SES,迄今为止应用的研究很少。因此,阐明如何在这个框架内分析和调整数据对于任何有兴趣使用它的人都是有意义的。我们比较了用于识别AS配置的两种分析方法,每种方法都用于分析位于德国北部和加拿大的两个湖泊集水区之一。第一种方法是基于文本编码的访谈内容定性分析;二是从访谈中得到的因果环图(CLD)分析。这两个数据源都概述了利益相关者对其社会经济地位的社会表征。我们比较了:(1)两种分析方法在识别AS结构及其联系方面的适用性,以及(2)SE-AS框架在评估SES内涌现现象的内在动态方面的潜力和局限性。 Our two-pronged data analysis methodology led to similar results despite the different analytical methods used. We conclude that the SE-AS framework can help illustrate different interactions within an SES while allowing for relatively simple, yet comprehensible system representations. We also identify challenges and limitations that we encountered. Challenges revolve around identifying AS and differentiating them from outcomes. Limitations include the representation of time and levels of governance, and weighting the relative importance of AS.介绍
社会生态系统(SES)分析和治理的一个反复出现的挑战是将对其多维、复杂性质的理解整合到实际决策过程中(Leenhardt等人,2015年)。研究SES需要一个多学科的分析框架,通过这个框架,人们可以专注于复杂系统的结构和基础要素(Ostrom 2009)。已经开发了各种分析框架来研究SES,每个分析框架都对研究的重点和目的有特定的好处(Binder等人,2013年)。值得注意的是,在文献中,通过系统变量之间因果关系的插图来表示SES动态已经成为习惯,例如,在因果循环图(cld)中可以看到(参见Forrester 1961, Inam等人2015,Halbe和Adamowski 2019)。然而,这种方法没有认识到,仅仅基于确定性方法是不能完全预测解释新兴社会生态现象的相互作用的。因为系统中的关键动态可以对整个系统产生影响,就像系统的社会生态现象也可以影响系统变量一样(Schlüter等人,2019),认识到这些现象及其非确定性性质对于理解整体系统状态和预测其潜在影响至关重要。例如,突发现象可以是系统的崩溃状态或生态系统治理制度的转变。
社会经济系统中的突发现象难以预测,更难以管理。因此,有必要进行多学科研究,以确定和评估导致特定感兴趣现象的SES动态。最近开发的社会-生态行动情境(SE-AS)框架(Schlüter等,2019)侧重于将行动情境(AS)作为一个分析单元,就像其前身制度分析与发展(IAD)框架和SES框架(Ostrom 2005,2007, McGinnis和Ostrom 2014)一样。AS,如Ostrom(2005:32)所述,是存在的”当两个或两个以上的个体面临一组共同产生结果的潜在行为时(…)。”IAD和SES框架的主要区别是在SE-AS框架的AS中产生的结果。在SE-AS框架中,AS的概念被拓宽,将社会行动者和生态要素放在同一个层次上,并将它们的相互作用置于分析的中心。因此,SE-AS框架明确考虑了社会和生态要素之间的相互作用,并能够分析这些相互作用。关注社会行动者和生态要素之间的相互作用,可以研究SES内部负责产生紧急现象的动态,包括并影响人类和生态实体。
使用这样的框架进行SES研究需要通过组合不同类型的数据来收集关于复杂系统的知识。学者们以结构化的方式收集有关SES变量的数据和知识的数据库有三个(分别是用于IAD框架的IFRI和NIIS数据库,用于SES框架的SES图书馆和SESMAD;见Bernstein et al. 2019;https://seslibrary.asu.edu/).尽管存在这些数据库,但在出版物中尚未习惯将分析框架与数据收集实践系统地联系起来(Bernstein et al. 2019)。研究通常不涉及基础数据的性质和实际的数据分析过程(Ratajczyk et al. 2016)。当对SES的研究没有明确说明如何使用框架来构建概念模型,在如何使用、测量类别或从经验数据中推导出类别方面几乎没有连贯性时,它们就没有多少支持来指导旨在使用或应用此类框架的学者(Thiel et al. 2015)。这大大削弱了任何给定框架在SES研究中的潜在影响,特别是在与决策者沟通或研究领域内的一致性方面。我们通过描述如何从经验数据中推导出AS类别来填补文献中的这一空白,我们通过使用和比较两种分析方法来做到这一点。我们应用了最近开发的SE-AS框架,从而有助于其使用的实用性。
因此,我们的目标是:(1)在SE-AS框架的指导下,比较访谈内容分析与CLD分析在识别行动情境及其在SES内的相互作用方面的适用性;(2)评估SE-AS框架在理解SES动态及其产生的现象方面的潜力和局限性。提出比较的原因是为了评估基于SE-AS框架的AS配置是否可以通过不同的方法成功生成,或者某些方法是否比其他方法更适合于这种目的。
我们的案例研究集中在德国和加拿大两个北温带浅湖生态系统的人为改变:湖Dümmer是一个浅湖,表面积为13.5平方公里,位于德国西北部下萨克森州东南部;圣查尔斯湖占地约3.6平方公里,位于加拿大魁北克省魁北克市以北20公里处。这两个湖都用于娱乐,提供钓鱼场所,是鸟类和其他野生动物物种的栖息地,并受到人类使用的影响,即道路盐和污水是圣查尔斯湖的主要污染源,农业的营养物质导致湖的富营养化Dümmer。在我们的分析中,我们重点关注湖泊及其集水区,包括生态系统和社会系统之间的反馈,我们使用的数据是在参与性研究项目的背景下生成的。SES的表征和所研究的涌现现象,在我们的案例中是湖泊生态完整性,定义为”[生态系统]结构、组成和功能完好无损,并具有自我更新的能力”(Schallenberg et al. 2018:367),因此源自对这些系统的社会描述。这些社会描述本身是通过与相关利益相关者的协作努力确定的。此外,我们对所研究的SES开发了比迄今为止的SE-AS框架研究更全面的表示。因此,我们的分析有助于讨论SE-AS框架如何帮助更详细地了解SES及其涌现现象。
概念背景
社会生态系统研究中的定性数据分析
在分析提供SES表示的定性数据时,编码协议保存了分析标准和步骤的记录,确保了分析过程的一致性(Anderies et al. 2016)。这只是一套方法论工具中的一个元素,还包括选择标准、码本手册或编码器可靠性测试,它们共同确保了可靠的定性研究和透明的定性数据分析记录(Ratajczyk et al. 2016)。分析过程的透明记录有助于根据任何给定的分析方案(如SE-AS框架)指导数据的分析和解释。编码和分析协议实现了案例研究的可复制性和可比性,并为变量和术语提供了通用语言。
Leslie等人(2015)的研究提供了一个很好的例子,说明如何在分析框架内使用定性和定量数据分析SES,同时透明地报告分析步骤。SES图书馆(https://seslibrary.asu.edu/)和达特茅斯学院的社会-生态系统元分析数据库(SESMAD 2021)代表了基于所研究变量数据库和底层编码手册的SES案例研究的比较。这些数据库依靠透明的数据操作和分析过程的研究,为SES动态的比较研究提供了基础。我们进一步强调并说明了在SES研究中使用框架时对透明数据分析的需求。
因果循环图(CLDs)
我们专注于CLD建模技术(1)收集数据和(2)奠定相关系统变量的基础,在此基础上我们在圣查尔斯案例中确定AS。CLD通过描述系统变量和事件以及它们之间的联系来展示被研究系统的结构图,以揭示焦点问题的解决方案(Haraldsson 2004)。CLD表示”动态系统的因果结构:变量、具有极性的因果联系和标识反馈循环的符号”(Schaffernicht 2010:653)。因此,CLD揭示了系统的相关元素、它们的关系以及它们的影响。
设计CLD通常从识别系统中的问题开始,这赋予了CLD的目的(Richardson and Pugh 1981, Vennix 1996)。目的可以是更好地理解围绕已确定问题的动态,或者找到潜在的解决方案。一旦确定了目的,问题的原因和后果就被确定为变量。变量通过正相关或负相关的关系联系在一起,这表明给定的第一个变量将以相同或相反的方向影响第二个变量。然后,问题的结果直接或通过一系列变量与原因联系起来。当两个(或多个)变量通过链接连接在一起时,CLD中的循环就形成了(图1)。循环可以平衡(用a表示)”B”)或加强(用”R”).一个强化循环意味着一个变量的变化导致该变量在整个循环中的初始偏差加剧;平衡循环意味着循环中的一个变量抑制了因果关系的强化,由于两个变量之间的负相关性,限制了随着时间的推移循环变量的增加(Vennix 1996, Haraldsson 2004, Inam et al. 2015)。因果循环图在研究人员指定的时间尺度上绘制,重要的延迟被标记在受影响的因果联系上(Haraldsson 2004)。
社会生态行动情境(SE-AS)框架
SE-AS框架(Schlüter等人,2019)从制度分析与发展(IAD)框架(Ostrom 1990)扩展了行动情境(AS)的概念,并将其与复杂性科学和弹性思维(Folke等人,2010)的思想相结合。行动情境的概念作为一个分析单元,用来研究多层次复杂系统背景下社会行动者的行为和互动,是在IAD框架中阐述的(Ostrom 2005)。在IAD框架中,AS由参与者、他们的位置、潜在的结果、将行动转化为结果的功能、对该功能的控制、信息和成本以及与这些行动和结果相关的收益组成(Ostrom 2005)。AS和其中包含的参与者因此产生反馈到系统中的行动和结果。IAD表明,所谓的外生变量是被研究系统的一部分,也会影响AS和参与者。例如生物物理条件、群落属性和规则。因此,IAD强烈关注社会动态和制度,以理解社会经济体系以及参与者如何在其中行动和行为。
SES框架是SE-AS框架的前身,由IAD发展而来,是对自然科学家的回应,他们发现IAD通过将所有生态过程浓缩为外生变量来简化。因此,SES框架将SES的生态部分积极地整合到分析中:它以行动情境为中心,行动者在其中相互作用并创造塑造SES的结果,处于资源系统、资源单元、治理系统和行动者中间(McGinnis和Ostrom 2014)。在此框架下,IAD的外生变量转向了关注的中心,生态方面,即生物物理条件,在使用SES框架的SES研究中更加突出。
SE-AS框架建议在SES研究中平等地承认社会和生态领域,提供由社会行动者和/或生态实体组成的AS,在特定背景下相互作用。因此,行动情境是由其中的社会、生态或社会-生态相互作用的性质和质量来定义的。行动情境本身塑造了系统,通过结果相互影响,并创建AS配置,从而产生系统的涌现现象。SE-AS框架作为其前身的补充方法,因此能够在各种组织级别上捕获SES内部的动态、流程和交互(Schlüter等人,2019)。这个框架是用来分析SES内部突现现象是如何发生的。
SE-AS框架映射AS的配置,即假设系统组件的上下文交互,以支持感兴趣的涌现现象(图2)。SE-AS框架包括(Schlüter et al. 2019):
- 行动者(A)和生态系统要素(EE)在微观层面上相互作用;
- 纯社会或生态行动情境(分别为S-AS和E-AS),在给定的分析框架内,专门定义社会或生态相互作用;
- 人们感兴趣的人类-生态系统相互作用发生的社会-生态行动情境(SE-AS);
- 由AS产生的结果,这些结果与其他行动情境相联系并影响其他行动情境,而且也会影响产生这些结果的行动情境;
- 一种位于中观层面的行为情境的配置,由不同行为情境之间的不同结果所产生的联系所产生。AS的配置代表了一种关于交互和结果如何产生感兴趣的涌现现象的假设;
- 在宏观层面上观察到并反馈影响AS配置的新兴社会生态现象。
Schlüter等人(2019)确定了一组非详尽的交互作用,定义了动作情境并指出了它们的性质或特征。参考Pahl-Wostl等人(2020)对水治理背景下的行动情况的研究,我们发现,来自Schlüter等人(2019)的SE-AS框架的社会AS列表可以通过Pahl-Wostl等人(2020)使用的一些类别进一步扩展,即协调、规划、措施的应用、冲突解决和规则的执行。因此,我们将这些类别添加到我们的AS列表中(见表1;编码协议参见附录1,其中包括AS类别的更多细节)。我们还在表1中包含了基于案例分析创建的AS。
基于本节的概念,我们提出以下术语:
- AS配置:与为每个案例研究绘制的AS配置相关,使用访谈数据并基于SE-AS框架。
- 社会表征:指行动者感知到的SESs的叙述。
- SES表示:涉及所研究的SESs的说明,通过AS配置并基于参与者对系统的社会表示来表示。
- 框架:与SE-AS框架相关,除非另有说明。
方法
为了收集我们的数据,我们对两个案例研究区域的相关利益相关者进行了采访,这两个区域是德国北萨克森州的Dümmer湖和加拿大魁北克的圣查尔斯湖。访谈问题按照因果循环图的逻辑进行结构,询问一个中心问题、其原因和后果以及其影响,形成问题(访谈问卷见附录2,表A2.1)。我们这样做是因为揭示问题、其原因、后果和潜在反馈之间的联系的技术很容易解释,因此更容易为参与者所接受。尽管我们知道这种方法与Schlüter等人(2019)使用的方法不同,但我们研究的参与性要求采用这种方法。我们认为,在访谈过程规定的时间内解释AS概念并让参与者有效地理解和使用它似乎不现实。也就是说,虽然访谈问题是基于CLDs结构,但我们使用了两种不同的分析方法来概念化AS配置,对每个SES使用一种分析方法,并将湖泊生态完整性作为突现现象(见图3)。
第一种分析方法是基于访谈内容分析。为此,我们对转录访谈应用了定性编码方案,评估了参与者描述的SES内的社会、生态和社会生态AS(关于编码方案,见表1,关于类别的更多信息见附录1)。对于另一种方法,我们构建了因果循环图,并将其合并到一个独特的CLD中,作为识别AS之前的初步分析步骤(CLD分析)。使用两种不同的分析方法来识别AS及其配置的基本原理是,当后者基于SE-AS框架时,检查不同的方法是否可以导致可比较的表示,或者一种方法是否在某些方面优于另一种方法。
值得注意的是,与Schlüter等人(2019)最初提出的AS配置相比,我们专注于所研究系统的更详细的表示,将许多AS集成到我们的配置中,而不是只有几个主要的配置。Schlüter等人(2019)写道:”框架在抽象层次和分析细节方面是灵活的(…)。”我们选择更详细的分析有三个原因:(1)我们有兴趣探索SE-AS框架对不同适应的适用性,除了Schlüter等人(2019)的原始命题,(2)通过访谈收集的数据允许详细的表述,(3)与这两种情况直接相关的利益相关者,与更详细的SES表述交流我们的结果是相关的,而不是对他们来说可能没有什么实际用途的广泛概括。
两个案例研究
湖Dümmer的分水岭占地346平方公里(Hochschule Osnabrück 2013)。它的水来自Hunte河,这条河从南到北穿过湖。西部和南部海岸,以及东部和南部的低地是自然保护区(Landkreis Diepholz 2020)。该湖由德国联邦州下萨克森州的两个区管理,大约8000名居民居住在湖附近(关于湖在德国下萨克森州的位置,见图4)。
目前,该湖储存的水用于调节亨特河的水位,保护下游社区免受洪水侵袭。该湖全年都是许多游客的休闲区,同时也是丰富的生物多样性的家园,包括各种标志性的动植物习性(FFH)物种和候鸟(欧盟理事会1992年,Landkreis Diepholz 2018年;FFH是指欧盟理事会关于保护自然栖息地和野生动植物的指令)。一个湖泊再开发项目正在进行中,以减少亨特河流域主要由农业造成的营养负荷。
圣查尔斯湖的分水岭占地165.8平方公里(Légaré 1998;图5).圣查尔斯河从该湖流入圣劳伦斯河,因此该湖也位于该河的分水岭,延伸至550平方公里。较高的圣查尔斯河流域,由湖下游河流的进水口形成,覆盖约348平方公里,横跨五个城市:Stoneham-et-Tewkesbury, Lac-Beauport, Lac-Delage,魁北克市和圣- gabriel -de- valcartier,以及土著Huron-Wendat民族的城市领土,Wendake (APEL 2009, 2017)。尽管斯通汉姆在流域中占据了最大范围的土地面积(41%),但魁北克市拥有湖周围的大部分河岸区域,约80%的海岸线属于其管辖范围,而其余部分属于斯通汉姆(APEL 2009)。2016年,圣查尔斯河上游流域的人口约为19,000人,主要集中在支流和湖泊周围(APEL 2019)。
湖泊成为半天然水库,水力容量为14.8 Mm3.1934年,西里尔-德拉格大坝建成,1948年重建,使水位比自然历史水平高出约3.6米(APEL 2009, OBVC 2015)。湖的北部是一个被称为北方沼泽的重要保护湿地,它与湖泊和分水岭一起是丰富的鸟类多样性的家园,并提供少量的生态系统服务,特别是娱乐机会。此外,圣查尔斯湖是位于圣查尔斯河下游11公里处的饮用水过滤设施的主要水源(夏季高达60%)(APEL 2017)。该分销网络为居住在魁北克大都会社区的30多万居民提供饮用水。
共同基础:面试
在Dümmer湖,XX于2019年春夏采访了18名关键利益相关者,YY于2019年秋季在圣查尔斯湖采访了22名关键利益相关者。访谈是半结构化的,遵循一个问题列表,但面试官可以自由地提出额外的问题(关于问卷,见附录2,表A2.1)。访谈持续了45分钟到3个小时,其中大部分是Dümmer案例的记录,而所有的都是圣查尔斯案例的记录。
采用有目的抽样(cf. Palys 2008),访谈参与者根据其组织对每个湖泊及其自然资源和集水区的管理、使用、保护或评估的重要性来确定。在圣查尔斯的案例中,还提供了一个当地非政府组织的指导,以确定哪些行动者最积极地参与了湖泊流域的管理或使用。受访者包括:来自联邦、地区和市级的州当局;保育及其他以自然为本的非政府组织;旅游部门的集体行为者;民营企业家;农业商会;咨询公司,以及;水协会(关于Lake Dümmer案例的访谈列表,见附录3,表A3.1;由于魁北克省对参与者保密的标准,圣查尔斯湖案无法提供类似的名单)。
因为cld是一种方便的工具,可以用来表示系统变量及其连接,所以我们决定按照cld的逻辑来组织访谈,以确定涉众对SES的理解。我们还明确询问了利益相关者他们在湖泊观察到的人与自然的相互作用。因此,访谈的目的是构建每个受访者对所研究的社会经济体系中主要问题的社会表征,与该问题相关的原因和后果,以及识别变量之间的关系和反馈。
通过文本编码识别行动情境:案例研究1,Lake Dümmer
Lake Dümmer股东的访谈录音由自动转录软件AmberScript进行转录。为了确定参与者和生态系统组件的相互作用,三位研究人员根据Schlüter等人(2019)和Pahl-Wostl等人(2020;参见表1;附录1)并对这些AS创建的结果进行编码。
编码过程通过定性文本分析软件MaxQDA进行定性内容分析。编码员通过审查彼此的编码并讨论随后的差异来保证编码员之间的可靠性。如有需要,允许在清单中增加新的AS类型。因此,行为情境及其结果的识别是一个迭代的演绎和归纳过程:研究人员定期会面,讨论编码过程、新创建的AS类别的必要性、AS的解释以及它们通过结果的联系。编码协议通过记录我们对过程本身的观察、讨论的主要问题和所做的决定来支持编码过程。该方案还包括如何编码的指导方针和术语“行动情况”、“结果”和“现象”的词汇表(关于该方案,请参阅附录1)。该过程有助于在访谈中确定34个AS类别。
为了确定相关的AS来解释SES中的兴趣现象,我们首先确定了一组核心AS:我们从被受访者更频繁提及的SE-AS开始,这些SE-AS似乎是社会表征的焦点。然后,我们按照参与者的描述,列出了与这些初始AS相关的其他编码AS以及它们之间的连接,从而创建了AS配置的第一个版本。在第二步中,我们检查AS是否是感兴趣的涌现现象的组成部分。如果是这样的话,我们分析了它们的元素和它们的相互作用,以定义它们的结果和随后相关的AS。我们以类似的方式继续下去,直到我们找不到任何新的必要的AS来解释这个涌现的现象。对于Dümmer案例研究,有19种行动情况被认为与分析相关(关于所确定的行动情况的概述,见表1;附录1)。
通过cld识别行动情境:案例研究2,圣查尔斯湖
在面试过程中,我们主动提出和面试参与者一起制作一个CLD,用了一大张纸和便利贴。当参与者表示更喜欢口头讨论时,随后就会创建cld,并将访谈录音插入ATLAS中。Ti 8编码。我们使用演绎编码来识别与所讨论的主要问题相关的感知原因和后果(参见Crabtree和Miller 1999),从而识别出CLD变量。然后使用Vensim软件(Ventana Systems Inc.)将生成的cld转换为数字可视化。为了获得利益相关者对湖泊SES的社会代表的整体印象,我们合并了各个CLD,从最全面的单个CLD开始,并添加来自其他CLD的元素,直到所有相关元素都被合并(附录4,图A4.1;参见Inam et al. 2015关于如何合并cld,选择相关变量和处理争议的六个步骤)。因此,一个合并的CLD并不体现一个给定系统的一个连贯的、聚合的社会表示,因为一个系统不存在一个单一的一致的表示。合并的CLD是由研究人员收集的CLD拼凑而成,由构成系统及其核心挑战的最全面表示的元素组成。
所有变量都被确定为社会的、生态的或社会-生态的,以便为接下来的分析步骤做准备,合并后的CLD中变量之间的所有因果关系都基于提到它们的利益相关者的数量进行加权。应该注意的是,合并的CLD并不意味着简单地聚合所有变量,也不是说明一个系统的一致社会表示。相反,它使用不同社会表征之间的趋同感知作为基础,而不同感知可以通过几种方式来说明,例如通过几种条件因果联系。
从合并的CLD中推导出行动情境及其结果,并构建了一个AS构型来解释感兴趣的湖泊生态完整性涌现现象。当通过SE-AS框架镜头检查时,CLD中的变量或变量组可以表示:
- 宏观层面的突发SES现象;
- 多个AS或单个AS的构型(介观级);
- 结果,行为者与生态系统要素之间或单个行为者或生态系统要素之间的相互作用(微观层面)。
为了便于对合并后的CLD的AS配置进行概念化,我们根据合并后的CLD变量或变量组是否代表社会AS、生态AS、社会-生态AS、涌现现象、外部AS或涌现结果对它们进行了颜色编码。我们使用了CLD变量的初步分类来指导不同类型AS的识别。如果我们能够识别参与描述变量的参与者,那么变量就被认为是AS的一部分;如果变量只是一个正在进行的过程的表达,没有任何可识别的参与者或与分析相关的交互,那么变量就被认为是突发结果的一部分(附录4,图A4.2)。讨论中给出了该过程的更详细示例。
与Lake Dümmer案例一样,我们根据Schlüter等人(2019)和Pahl-Wostl等人(2020;表1;附录1),同时对以前出版物中可能没有确定的新类别保持开放;因此采用一种主要由归纳完成的演绎方法。构建AS的相关CLD变量的选择是基于访谈中最常提到的变量,以及因果关系最多的变量。
为了评估确定的AS和结果如何相互作用,我们只考虑了变量之间最强的因果联系,如合并的CLD中所示。对于每个变量,因果关系的强度需要与其他变量进行比较评估,因为在采访过程中,并非所有变量都有相同的提及次数。因此,没有因果循环强度”限制”为整个合并后的CLD建立。此外,在两个AS之间没有任何确定的紧急结果的情况下,因果关系被认为是额外的结果,并相应地描述,以便更好地将合并的CLD转换为AS的配置。一旦在合并的CLD中确定了所有AS和结果,AS配置将被重新绘制为基于SE-AS框架的SES表示。
基于se-as框架的动作情境配置
这两个案例研究揭示了不同的人类活动、社会-生态相互作用以及影响湖泊生态完整性的生态过程。此外,我们在SES内部发现了独特的反馈,其中参与者参与调节和管理新出现的动态和现象。值得注意的是,与Schlüter等人(2019)中描述的现象相反,与富营养化等更可测量的现象相比,我们描述了一种更能代表整个系统状态的现象(湖泊生态完整性)。之所以这样选择,是因为我们既包括了对富营养化或扰乱自然生态系统负责的AS,也包括了应对这些负面影响的措施。因此,我们的突现现象既可以表示湖泊生态完整性的维持,也可以表示湖泊生态完整性的恶化。
湖中动态和反馈Dümmer SES
Dümmer湖的生态完整性受到磷含量过饱和的挑战,这改变了湖泊内部动态,影响了生态系统提供的娱乐服务,并对系统产生影响(图6;表2)。
总的来说,AS配置向我们展示了湖泊的富营养化过程,主要源于农业活动的养分输入,对SES产生了一系列负面影响。人为调节水位会加剧这种情况。根源和症状都可以通过一系列措施加以消除。这些措施是规则制定过程的结果,并得到参与湖泊管理的各方持续协调、规划和审议的持续支持。
圣查尔斯湖SES内部的动态和反馈
圣查尔斯湖的生态完整性一直是利益相关者关注的问题,但直到2006年,当湖中开始出现大量蓝藻华时,它才真正成为一个紧迫的问题(APEL 2009)。然而,由于圣查尔斯湖周边的治理系统在访谈时正处于过渡阶段,参与者对该系统的过去和未来设想状态都表达了社会表征(见附录4,图A4.2)。为了目前的研究,AS配置仅包括系统最近的过去和现在的描述(图7;表3),因此排除了利益相关者作为潜在解决方案提出的措施,以解决与湖泊状态有关的问题,或所谓的”视觉的措施”(见附录4,图A4.2)。
综上所述,治理不力、社会矛盾和住宅开发增多,导致湖泊及其资源压力加大,似乎是湖泊生态完整性恶化的核心原因。然而,如图7所示,治理也可以成为确保生态完整性维护的催化剂,特别是通过利益相关者之间的更多协调,这将有助于采取不同的措施来减少人类活动对湖泊的影响。
讨论
为了讨论用于基于SE-AS框架开发AS配置的两种分析方法的实用性和相关性,我们首先探讨为我们的两个案例研究确定的AS配置的可比性。然后,我们将深入探讨使用定性数据来构建此类配置的挑战,并强调SE-AS框架用于研究SES的附加价值和局限性,正如在我们的两个案例研究中遇到的那样。
两个案例研究的可比性
通过访谈内容分析和CLD分析开发AS配置,使我们能够确定产生所关注的紧急现象的关键AS,湖泊生态完整性。两个案例研究的访谈结构相似,团队之间的密切合作有助于确保两个AS配置之间的任何内容差异成功地反映了访谈数据的真实变化,而不是用于开发配置的方法的任何差异。这样的观察对于强调SE-AS框架的实用性至关重要,因为它强调了这样一个事实,即尽管在不同的上下文中使用不同的分析方法,它仍然允许在两个不同的情况之间进行比较。
虽然所研究的两个SES在生态系统服务(例如娱乐活动)、水位处理和水质退化症状(蓝藻的存在)方面有相似之处,但导致紧急现象的AS是不同的。正如as污染图(图6)所观察到的,导致湖泊Dümmer水质退化的主要活动是农业,反映了农民和土地之间的相互作用。在圣查尔斯湖流域,住宅开发,包括相关的道路网络和废水,是导致水质恶化的原因,如as转换(图7)所示。为应对水质下降所采取的措施也非常不同,在Dümmer湖的案例中,补救计划、农民志愿行动、生态控制和水文改变是已经存在的主要解决方案。而来自圣查尔斯湖的利益相关者提出了一个综合治理系统,更好的废水管理和生态系统保护作为未来应该采取的措施。
AS结构还指出了社会经济系统的三个部分,即社会、生态或社会-生态,在产生涌现现象方面最突出。在Dümmer案例中,生态AS被限制为4个,而社会-生态AS有9个,社会AS有6个。在圣查尔斯案例中,有3个生态AS, 8个社会生态AS和14个社会AS。这反映出,就比例而言,Dümmer案例中的利益攸关方更强烈地关注社会生态AS,他们认为社会生态AS对影响水质负有主要责任,而在圣查尔斯案例中,利益攸关方将责任主要归咎于社会AS,这是治理失败的结果,以及其他潜在的社会AS受到这种失败的阻碍。
方法上的挑战和比较
我们使用的方法确实有挑战。
访谈内容分析
当从访谈中编码AS时,出现了几个新问题。第一个问题与要应用的细节水平有关。例如,虽然我们最初决定编码参与者话语中提到的隐式AS,但我们最终意识到它们与解释突现现象无关。在编码过程中,我们还认识到需要两个新的AS类别。第一个是(非)运输(Non),这是一个生态AS,从文献中提取的AS列表中没有对应的AS,用来描述一个生态系统元素在系统空间内运输另一个元素或物质的运动。其次,生态操纵是为了解释有规律的扰动对食物网动态的潜在影响,例如,通过抑制害虫物种或支持所需的物种。AS类别与AS类别的转换不同,后者考虑通过技术或通过恢复或转换使用来保护生态系统来改变生态系统。我们的新范畴解释了生态操纵更动态的本质。最后,我们还意识到一些交互可以分配给几个AS类别,因为其中一些代表更广泛的类别。例如,描述生态操纵或转换的相互作用通常被额外编码为一种措施的应用。 However, the former categories (either Ecological manipulation or Conversion) were favored in the AS configuration because they described those interactions more precisely. For instance, in Figure 6, Ecological manipulation 2 (mowing macrophytes) is, in fact, a measure applied by stakeholders. But stating that this is an application of measures would be less precise and less informative than stating that it is an ecological manipulation.
CLD分析
我们发现基于CLD生成AS配置是一个相对快速的过程。我们还发现,一旦完成了基于访谈数据的合并CLD,就可以相对有效地重用它,以开发基于审查下不同涌现现象的AS配置。尽管如此,因为我们必须在识别AS配置之前构造cld,所以我们面临与创建和合并cld相关的所有已知限制。然而,这些局限性在文献中已经被广泛覆盖(例如,Haraldsson 2000, Schaffernicht 2010, Inam et al. 2015, Bureš 2017),我们可以依靠这些积累的知识来确保正确使用和合并cld。
除了详细阐述cld之外,开发基于cld的AS构型的主要挑战是结构上的差异。将一系列不同的变量和因果关系转换为参与者或元素与意外结果之间的交互并不是一个简单的过程,而且有些主观。然而,使用主要的演绎方法有助于减少主观性,因为文献中描述的AS类别可以通过隔离相关变量或在必要时将其与因果关系分组在合并的CLD中相对容易地找到。只有当重要的变量不能归入先前描述的AS类别时,我们才使用归纳方法来描述一种新的AS类型。
另一个挑战来自于将CLD变量和链接(它们大多没有参与者)转换为主要涉及参与者及其交互的AS。这需要一个额外的解释水平,我们必须在必要时通过参考访谈数据将适当的参与者带回相关的AS中。例如,CLD变量”住宅开发”而且”道路网”联合表达AS”转换”在这个项目中,开发商重新成为与土地和生态系统互动的角色。该AS的结果之一,由CLD变量表示”从城市中心向外迁移”而且”居住环境的吸引力”合并为as的单一紧急结果”转换。”这是因为,即使迁移确实意味着一些参与者,但在这些变量之间不存在相关的相互作用,这将有助于分析湖泊生态完整性。相反,影响外移的其他AS,即社会冲突和娱乐,更有助于理解影响利益现象的动力。因此,他们被描述为as,而迁移仍然是一种结果,被描述为”市民离开市中心。”
比较两种分析方法
虽然没有一种分析方法优于另一种,因为两种方法都用于分析给定的案例研究,但可以从我们的研究中进行比较。与CLD分析相比,访谈内容分析最明显的优势是它允许将访谈数据直接转换为AS配置。因此,在将原始信息(如访谈数据)传输到模型(如SE-AS框架)时,它较少受到可能发生的信息丢失的影响。在访谈内容分析中,这个转换过程只需要进行一次,而在CLD分析中需要进行两次,即从访谈数据到合并后的CLD,以及从合并后的CLD到AS配置。因此,第二种分析方法可能更容易在分析过程中丢失信息。
与访谈内容分析相比,CLD分析也有优势。首先,我们发现CLD概念比SE-AS框架更容易在访谈环境中向参与者解释。因此,我们可以先验地构建访谈,使访谈数据易于集成到cld中。其次,当这些AS基于CLD变量时,更容易定义AS之间的联系,因为后者已经在因果关系中结构化。这与访谈内容分析相比尤其如此,仅根据受访者的回答建立AS之间的联系,在分析过程中增加了另一个层次的复杂性。
尽管我们的两种分析方法有这些比较的优点和缺点,但我们的双管齐下的方法表明,SE-AS框架可以成功地与不同的分析方法一起使用,将经验数据与SE-AS框架提出的程式化模型联系起来。根据我们的经验,我们没有发现真正的”优越的”识别AS并创建AS配置的分析方法。因此,研究人员对特定方法的需要和熟悉程度可能是识别AS时需要考虑的最重要因素。实际上,尽管我们的案例研究分析揭示了高水平的复杂性,但它们通过使用AS配置(如SE-AS框架中所描述的)而具有可比性。
方法的局限性
第一个限制来自于访谈中提到的重要变量可能更能代表更广为人知的变量,而不是对系统影响最大的变量。虽然这些变量可能相同,但我们不能这样假设。为了解决这个问题,我们与不同的涉众合作,以确保不同类型的知识包含在我们的系统表示中,我们也保持透明,即我们的AS配置反映了涉众对SES的社会表示,因此不意味着全面或一致。其他限制涉及数据收集方法和AS的性质。
数据收集
事实上,访谈是围绕CLD的生成进行的,这在一定程度上限制了所获得的数据。参与者被问及他们观察到的人类与淡水的相互作用,但他们主要被要求从因果关系的角度来思考,而不是从SES的要素和参与者之间的相互作用的角度来思考。因此,任何给定交互的微妙之处都可能丢失。然而,让利益相关者思考因果关系有助于识别系统变量的多样性,产生系统主要问题的社会代表的完整图景。此外,根据我们的经验,我们估计cld对参与者来说更容易理解,更容易解释,并在访谈过程允许的时间内生成。相比之下,如果事先不知道我们在寻找什么现象,以及哪些相互作用导致了AS的表现,围绕AS的概念及其结果组织采访是很困难的。
动作情境的性质
我们在讨论开始时提到,在我们的案例研究中,受访者如何认为社会和社会生态AS对产生涌现现象更为重要。尽管如此,应该强调的是,在我们的案例研究中,系统变化是由生态AS及其结果产生的,因此是由生态非线性产生的,这可能引发所研究湖泊生态完整性的变化。SE-AS框架试图将社会-生态纳入重点,因为这些相互依存关系非常重要(见Lade等人,2013,2015,Martin等人,2020)。然而,在一个SES的AS配置中,什么被认为是最相关的,这取决于分析的目的,在我们的例子中,也取决于受访者的观点。如果目的是找到管理或治理环境问题的方法,可以操纵或影响的相互作用将比那些不受人类控制的相互作用(例如,沉积物中的磷)更重要。同样,由于参与我们研究的大多数利益相关者对湖泊的管理感兴趣,对其生态方面的知识较少,这可能影响了他们更关注系统的社会元素。
关于使用SE-AS框架来研究SES的一般优势和限制
如Schlüter等人(2019)所述,一个新兴现象的As配置为讨论现象背后的机制、挑战关于所谓原因的常识知识、产生关于以前未知的影响SES的因素的见解,或并置一个现象的不同As概念提供了空间。框架建议:”澄清不同的理解,作为进一步探索和学习的基础。”
的优势
首先,在我们的案例中,SE-AS框架对于以简单而全面的方式说明新兴现象背后的主要动态是有用的。如前所述,尽管我们使用不同的分析方法从两个案例研究中开发As配置,但我们得出的结论是,两个As配置允许对案例进行比较。SE-AS框架还有助于指出三种AS原型(即社会、生态或社会-生态)中哪一种被认为在每种情况下对产生新兴现象——湖泊生态完整性最重要。
其次,SE-AS框架为理解圣查尔斯湖合并的CLD所提供的信息提供了必要的工具。实际上,SE-AS框架允许将因果关系未定义或非线性的变量解纠缠,通过将这些情况处理和解释为单个as。因此,该框架特别有助于处理高度复杂和密集的cld,这可能是由合并许多不同的cld引起的。通过将St. Charles案例(图7)的AS配置与等效系统CLD(附录4,图A4.1)进行比较,可以观察到SE-AS框架为分析和通信增加价值的一个特别雄辩的例子。前者可以很快理解,包括应对湖泊生态完整性恶化的必要措施和涉及的行为者,而后者则很难掌握。关于系统动力学的类似分析解释可以从CLD和SE-AS系统表示中得到,但当CLD过于复杂时,从CLD中获得见解要困难得多。
第三,我们认为使用SE-AS框架的主要理由之一是它具有跨学科和跨部门交流的潜力。它提供了一种工具,允许将生态和社会要素组合成一个连贯的整体,同时侧重于这些要素之间的相互作用,而不是将它们视为孤立的实体。它的基本分析单位是行动情况,有助于传达利益相关者和生态系统元素在产生被审查的现象中的作用。因此,该框架突出了社会经济体系中今后需要采取行动的领域,从而为决策进程提供信息。政策沟通的附加价值在于,使用SE-AS框架可以快速理解SES状态和动态,以及系统中负责这些状态和动态的集体参与者的位置。行动情况配置可以通过指出需要改变哪些人的行动以及应当在系统的哪些地方实施措施来促进可持续的资源治理。因此,SE-AS框架在这方面也优于cld,因为它有助于定位参与者并突出他们在SESs管理中的角色,因此它向决策者传达了一个明确的信息。
第四,SE-AS可能有助于解释系统内的治理失败。因为我们案例研究中的AS配置是分析SESs对访谈参与者的社会表征的结果,这些配置反映了对系统的主观理解,而不是客观理解。因此,SE-AS框架是展示湖泊的社会表征和科学描述的社会-生态过程如何趋同或不同的合适工具。这些差异可以向资源管理者和资源管理学者揭示,他们对共同社会经济地位的看法与不同重点的不同观点相比如何。这种差异可能导致次优决策,并可能最终解释在面对社会-生态问题时湖泊治理和决策的陷阱。
限制
尽管SE-AS框架具有优势,但我们确实遇到了在未来研究中应该承认的局限性。首先,SE-AS框架本身不能阐明哪一个AS对于产生任何给定的现象是最关键的,它也不是为了这个目的而创建的。有兴趣使用它的研究人员必须很好地理解这一点。在我们的案例中,识别相关AS是通过数据分析以及研究人员对焦点系统的知识和理解来完成的。然而,我们的分析方法也面临着自身的挑战。例如,在Dümmer案例中,基于访谈识别AS导致了大量观察到的AS,说明了SES中不同参与者和生态系统元素之间的各种相互作用。定义利害攸关的紧急现象和相关的AS来解释它不是一个直观的过程,需要对涉众提供的见解有很好的理解。编码协议有助于指导分析,避免对访谈数据进行不同的分析。
其次,AS和结果之间的区别通常不清楚。Schlüter等人(2019)对结果的定义仍然相当模糊:”一个AS的结果可能会影响到另一个AS的规则、结构或参与者。”在我们确定的一些结果中,它们的元素与其他行动情境的元素混合在一起,或者可以被解释为相互作用本身。为了克服这一点,我们讨论了研究人员之间的具体案例,以决定我们是否将观察到的行为(或相互作用)解释为as的结果还是新的相互作用。其中一个例子就是河流和湖水相互作用的AS运输。我们讨论了”营养物质流失”,这是AS污染的结果,足以描述营养物质进入湖水的过程。当我们确定AS转换(重新归化支流)有利于河流水质时,问题就出现了。在这种情况下,我们发现将河水输送到湖水本身需要被识别为as。AS转换通过结果影响AS传输”减少营养物质”.这一方面可能反映了在社会经济体系中,要素及其相互关系处于持续变化的状态,这意味着通过结果的相互作用及其相互关系处于一个不断发展的过程中。从这样的角度来看,什么被定义为as,或者交互的过程,什么被定义为结果,这取决于研究者的角度,可能与时间、其他as相关,甚至像下面的例子一样,研究者选择捕获as及其相互关系的解决方案的问题。
第三,关于为确定的交互作用分配AS类别,我们观察到一些交互作用可以通过几个AS类别来解释。例如,Dümmer委员会代表了参与者之间的商议和网络互动。研究者需要决定哪一种解释能更好地表达对突现现象有贡献的AS,或者两者是否都应该作为两个独立但相互关联的AS被包括在内。社会AS类别信息共享和审议,以及生态AS促进和物种-栖息地相互作用,通常都被编码在一起。需要对所讨论的特定交互进行彻底的讨论,以便将它们分配到AS类别中。
第四,一个社会经济体系中的互动可能发生在不同的组织层面(地方的、区域的、国家的)。但是,该框架不容易区分AS在其SES表示法中所处的级别。Schlüter等人(2019)建议如何从地方和全球层面反映H5N1禽流感全球爆发的潜在诱因。然而,这种表述不如我们所展示的详细。其他AS配置可能包含更多的级别和更多的AS。专注于不同层次的研究人员可能会考虑这一点,并找到使用框架的变通方法。
第五,我们发现,与cld的情况一样,时间分量在SE-AS框架中很难表达,甚至比在cld中更难表达。这个框架根本不包括时间跨度。如果研究的SES中AS发生在不同的时间点,但仍然相互影响,则很难在表示中说明这种时间差。例如,在圣查尔斯案例中,访谈参与者在他们对系统的描述中描述了过去和未来的变量。因此,在合并的CLD中表达了不同的时间段,并且我们没有找到令人信服的方法来将这个思想转换到AS配置中。因此,我们选择不包括所谓的”视觉的措施”:代表参与者提出的改善整个湖泊SES的潜在措施的变量。Dümmer案例研究中过去发生的组件被指出为外部因素(见图6)。对于这种限制,一种可能的解决方法是针对不同的时间跨度使用不同的as配置。
最后,SE-AS并没有提出一套旨在全面解释涌现现象的规定AS。相反,它对可能与任何给定的研究需求相关的新的AS类别开放。这可能被视为一个弱点,因为它降低了框架的分析能力,但它提供了更大的灵活性,这也可以被视为一个优点。无论是哪种方式,它都需要被研究人员理解,这样他们才能充分利用SE-AS框架并相应地使用它。例如,在我们的案例中,我们观察到缺乏明确描述信任、社会一致性和相互理解的社会AS;在资源管理中很重要的方面,这些方面不一定在AS中体现出来。然而,它们与理解社会动态有关。在St. Charles案例中,信任变量以及缺乏信任分别被认为是as冲突解决和冲突的一部分;社会一致性被包括在AS网络中。对于未来的研究,我们鼓励SES学者探索在交互中包括描述行为者心理状态的AS的可能性,无论这些状态是冲突的还是双方同意的。
结论
我们比较了使用访谈数据的两种分析方法,并基于Schlüter等人(2019)开发的SE-AS框架开发AS配置,检查了以德国和加拿大湖泊SES为中心的两个案例研究。我们阐述了如何在案例研究的SES的简单表示中观察到不同的SES动态。使用SE-AS框架这样做有几个好处。该框架有助于理清因果关系定义不清或非线性的变量,从而在复杂系统的分析中创建清晰性。它通过结合生态和社会知识和变量的可能性,为社会经济系统的社会-生态交织性质的跨学科研究服务。此外,它有可能在学术界之外提供一个交流工具,说明利益相关者和生态系统元素在社会经济系统中的作用,同时刺激对社会经济系统潜在机制的讨论。
在分析的局限性方面,我们发现AS的不同组织层次(地方、区域、国家)难以表示,时间因素不能简单地用一张图来说明。的定义是使用SE-AS框架时需要考虑的其他方面”结果”仍然含糊不清,而且在社会经济体系中恰当地确定结果可能具有挑战性。此外,几个AS类别可以描述所研究的SES中的单一相互作用。由研究人员决定在AS配置中包含哪个类别更重要。最后,未来的研究可能需要包括反映演员信任、社会一致性和相互理解的社会AS,以更好地说明社会动态,应该指出的是,所有这些都包括在Ostrom的问题和她的研究中使用的变量中。将这些变量添加到SE-AS方法将丰富人际关系的分析捕获。
随着气候变化及其导致的不确定性和不平衡性在全球范围内的大量SES中显现出来,对超越耦合社会和生态数据、将社会-生态相互作用置于数据收集和数据分析中心的研究的需求正在迅速增加。beplay竞技未来的研究可以研究AS配置如何为计算模型提供信息,以设计所研究系统的模拟,如Schlüter等人(2019)所建议的那样。将确定的相互作用及其各自的结果转化为可量化的测量将是必不可少的下一个研究步骤。这里介绍的方法可以帮助理解复杂的系统,并以一种优雅的方式组织系统的不同利益相关者的知识,简单到足以让决策者掌握其基本部分,但全面到足以提供对任何给定感兴趣的现象背后的动态的基本理解。SE-AS框架可以帮助决策者了解现有的治理结构,这可能成为提高任何SES系统(如淡水水体)在面临日益增加的气候扰动和不确定性时的抗灾能力的关键。
作者的贡献
LH在CPW的监督下起草了数据收集方法。LH和LT细化了数据收集方法,对数据进行了收集和分析。LH和LT也根据所有作者的意见起草了手稿。BB、CPW和MS协调了本研究开展的研究项目的总体方向。
致谢
这项研究是通过2017-2018年贝尔蒙特论坛和BiodivERsA联合研究提案征集,在BiodivScen ERA-Net联合基金计划下,与资助组织DFG, Formas, FRQNT(魁北克)和NSERC(加拿大)共同资助的。我们还要感谢Thomas Rellensmann和David Verdugo-Raab对Dümmer案例研究分析的宝贵支持。Maja Schlüter由欧盟地平线2020研究和创新计划下的欧洲研究委员会(ERC)支持,资助协议No 682472 - MUSES。
数据可用性
支持本研究结果的数据/代码可根据主要作者的要求提供。没有一个数据/代码是公开的,因为它们包含的信息可能会损害研究参与者的隐私。本研究的伦理批准由第二主要作者所在的大学批准。
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表1
表1:基于Schlüter等人的行动情况类别(AS)。2019__, Pahl-Wostl等人。2020‡,以及为本研究目的而新创建的§.
类别 | 描述 |
社会生态行动情况 | |
转换__ | 通过技术(例如,建造大坝)或通过恢复或转换用途来保护生态系统(例如,保护区/保护区)改变海洋或景观 |
培养/收获__ | 种植农作物,收获鱼类、木材、草等自然资源 |
污染__ | 将物质引入生态系统 |
重新创建__ | 花时间在大自然中,享受(身体上,心理上) |
生态伤害§ | 自然系统给人类带来的伤害 |
生态处理§ | 通过常规干扰改变食物网,改变自然动态 |
保留§ | 有意关心或改善生态组成部分状态的特定社会行动(例如,措施) |
社会行动情境 | |
冲突__ | 从事旨在伤害其他行动者的行动 |
考虑__ | 沟通,交换观察和观点,反思,评估结果,说服对方 |
信息共享__ | 在参与者之间共享信息或知识 |
投资__ | 分配财政资源以恢复、保护或改造海洋或景观 |
游说__ | 影响政治行动者追随自己的利益 |
网络__ | 创造和维持社会关系 |
制定规则__ | 制定操作标尺,例如,个人可以收获资源的水平;制定集体选择规则,决定谁参与决策 |
措施的适用‡ | 具体措施或方案的应用产出不是计划,而是更有形的产品 |
解决冲突‡ | 专门为解决冲突而设计的社会互动 |
协调‡ | 专门为支持战略、计划、活动、工具、监测过程、测量等的协调发展和实施而设计的社会互动。 |
执行规则‡ | 监察某些预先订定的目标、环境指标等的达成情况,以及评估遵守规则及其执行情况的程序,以及非正式地观察其他人可能施加社会压力的行为 |
规划‡ | 制定一些关于资源使用的计划 |
生态行动情况 | |
竞争__ | 同一或不同物种的个体竞争有限的食物资源或空间 |
减少§ | 一个生态组成部分的存在(处于特定状态,例如,更热,更丰富,…)会降低另一个生态系统组成部分的能力 |
(非)运输§ | 一个生态系统组成部分中的物质/粒子被传输到另一个组成部分,例如通过风;两个生态系统组成部分之间的自然流动被抑制 |
表2
表2。Lake Dümmer的操作情况(AS)配置描述。
过程 | 描述 |
1. | 1953年竣工的堤坝(外部因素)将Dümmer湖周围的湿地变成了耕地。这种生态操纵(N°1)意味着湖水的水位被调节并保持在一个人为的高度:冬天低,夏天高。这一措施使航行成为可能(Recreating 1)。 |
2. | 夏季的高水位进一步干扰芦苇的生长;水的积累导致湖中营养物质的更集中(用箭头指向比赛1)。 |
3. | 营养来自流域的农业活动:农民施肥(污染)土壤以增加收成;营养物质,主要是磷(P),被冲进水循环(用箭头表示),并被输送到湖水中(输送)。在湖中,大型植物(水生植物)和蓝藻(有毒藻类)以营养物质为食(比赛1)。 |
4. | 藻类过剩导致水中缺氧,杀死较小的鱼类(竞赛2);产生有害的气味,并对触摸和吸入有潜在的毒性,从而阻碍了来湖边骑自行车、钓鱼或游泳的游客(再创造2)。 |
5. | 大型植物的过度生产阻碍了航行,但确实为鱼类提供了产卵地点和栖息地(比赛2)。 |
6. | 热浪(外部因素)通过蒸发将营养物质(P)集中在湖中,有利于藻类和大型植物的生长;高温也有利于生长。由于堤坝的存在,这种过剩的生物量留在湖中,导致湖泊分解后持续沉积(非迁移)。 |
7. | 如红色as所示,社会行动解决了污染和人工用水调节(生态操纵1)的这些后果。下萨克森州环境部已委托国家水管理、海防和自然保护办公室编制一个旨在修复湖泊的概念(ML和MU 2012;制定规则)。该修复计划包括16项旨在减少Hunte R.和湖泊磷负荷的行动。 |
8. | 一项主要行动是在农业中实施自愿措施,减少营养物质的使用及其从农田流出(措施的实施)。另一个是Hunte R.的再自然化,以减少营养输入(转换和计划)。这一措施旨在扭转过去湖泊支流的流道(外部因素)。 |
9. | 补救计划的实施由各界代表组成的理事会(审议)负责监督和建议,理事会每年召开三次会议,就措施的必要性进行沟通。因此,制定了紧急措施计划(协调)。 |
10. | 在此基础上,进行了不同的生态操作(N°2-4):从湖中捕捞大鱼;在蓝藻大量繁殖时向湖中添加氧气;设置屏障和潜水屏障,防止藻类到达海滩;为航海而割大型植物。年度沉积物清除是另一项持续的修复措施(ML和MU 2012;生态操纵N°5)。 |
11. | Dümmer论坛向公众传播有关湖泊生物状况和湖泊整治计划进程的信息,每年邀请感兴趣的公民和利益相关者参加两次公开听证会(信息共享)(ML and MU 2012, LGLN 2019)。 |
表3
表3。描述圣查尔斯湖的行动情况(AS)配置。
过程 | 描述 |
1. | 虽然访谈参与者讨论了许多导致湖泊完整性下降的原因,但最突出的解释涉及高影响开发和土地利用的影响、道路网络的发展、过时的化粪池以及上游处理厂的废水溢出(转换)。 |
2. | 由于不透水表面积的增加,重要营养物质的释放和更大的径流(运输)导致了湖中更多的污染物(污染)。 |
3. | 这反过来又促进了蓝藻大量繁殖,阻碍了湖泊生物多样性(减少)并降低了饮用水质量(收获)。 |
4. | 更大的住宅开发增加了该地区利用湖泊生态系统进行娱乐的居民数量。当游客使用未经清洗的船只时,可能会引入入侵物种,增加与当地物种的竞争,减少生态服务,阻碍湖泊生态完整性和水质。 |
5. | beplay竞技气候变化也发挥了作用,因为干旱时期,更频繁的强降水和相关的生态损害(生态损害),如洪水,以及普遍较高的温度,预计将有助于降低湖泊完整性和水质(Moss 2012, Jeppesen et al. 2014)。 |
6. | 在过去,当面临这种不断恶化的水质时,魁北克大都会社区(MCQ),一个包括魁北克市区所有城市代表的机构,决定通过一系列临时控制附例(ICBL;自上而下制定规则)。这最终导致在2016年,禁止在圣查尔斯湖海岸线500米范围内的所有住宅开发活动,MCQ领土上的所有开发必须首先得到后者实体的批准,因此剥夺了当地市政当局通常的自治权。 |
7. | 这些ICBLs,尤其是2016年的ICBLs,被圣查尔斯河上游流域的市政当局所负面接受,最终导致了冲突(冲突)和法律诉讼,最终由相关市政当局获胜。 |
8. | 此外,当2016年ICBL宣布时,周边一个城市的开发商和市民都希望避免即将到来的限制,建筑许可证申请(规划)达到了历史峰值,导致该流域的住宅开发更加密集。 |
9. | 水质退化还导致了对土地所有者感知权利的一些限制(措施的执行),导致这些措施的社会接受度较低,并导致更多冲突,以及公民为了自身利益进行游说(游说),进而降低了决策者投资保护措施的意愿。 |
10. | 这些限制,加上自上而下的规则制定,也阻碍了利益相关者之间更协调的行动(协调)和共享(信息共享)的可能性,而这可能有助于找到共同的目标和解决方案(冲突解决),减少自上而下的规则制定的需要,并激发投资保护的政治意愿(投资)。 |
11. | 也就是说,自2019年以来,社会环境一直在稳步改善,魁北克市开始在保护方面投入更多资金。到目前为止,这些投资明显导致了为保护目的(转换)在湖岸购置私人土地,从而有利于生态服务和湖泊水质。 |
12. | 利益相关者为减少人类活动对湖泊生态系统的影响而采取的其他措施包括:安装洗船站和更好地控制和组织娱乐活动(措施的应用),尽管仍需要更多的努力;减少冬季道路上的盐用量;使用留沙基础设施;获得受污染的地点(保留),以消除污染,或至少通过更好的管理来降低污染风险。 |