编织地方与科学知识：墨西哥旱地生物圈保护区牧场多功能性综合评估指数的共同生产

本综述系统阐述了在墨西哥马皮米生物圈保护区沙丘景观中，通过科学家与当地牧场主的深度合作，创新性地将地方性知识（如植被颜色指示牧草质量）与科学评估方法（如景观功能分析LFA）相融合，共同开发出牧场多功能性综合指数（IRMI）。该研究通过参与式监测方法，实现了生态水文功能认知与牧场健康评估的多知识系统交织（weaving knowledge systems），为全球社会生态系统（SES）的可持续管理提供了可复制的协同生产（co-production）范式。

　　

1 引言

可持续发展挑战的复杂性促使学界探索知识共同生成与决策制定的新方法。旱地生物圈保护区作为全球最大的社会生态系统（SES），其可持续管理亟需整合地方社区与科学知识体系。牧场主对植被、气候和动物行为的系统性认知，与科学评估方法（如土壤稳定性、水文功能等）的结合，可为牧场健康监测提供更全面的基础。然而，现有方法多遵循自上而下的科学范式，缺乏当地牧民的深度参与。本研究通过参与式研究路径，旨在协同构建综合牧场多功能性指数（IRMI），以促进生态健康并应对气候与市场变化。

2 研究路线图

研究路线图作为方法论框架，围绕两个核心问题展开：（1）地方与科学知识系统的交织如何深化对牧场社会生态系统的理解；（2）学术、技术及地方标准如何互补形成定量化综合指数。研究结构遵循参与式进程，所有环节紧密关联，最终形成可用于长期监测的评估方法。

3 合作研究区概况

马皮米生物圈保护区（MBR）位于墨西哥三州交界处，平均海拔1150米，属干旱气候，年降水量263毫米。地貌以沙丘（arenales）、裸土平原（llanos）和植被带（mogotes）为特征，土壤类型包括Regosol和Xerosol等。自1972年成为联合国教科文组织生物圈保护区以来，MBR经历了从科研主导到社区参与的管理模式转变。目前，国家自然保护区委员会（CONANP）推动保护与发展的协同，并通过多方咨询委员会促进居民参与决策。

4 参与式研究的启动

2017年，跨学科团队与“La Soledad”牧场社区建立合作伙伴关系。该社区位于MBR西北部，占地19,700公顷，以沙丘地貌和带状植被为特色。选择该地的原因包括其未被科学研究的背景以及牧场主对合作的高度兴趣。当地管理权由三个家族组掌握，其放牧方式正从连续放牧向轮牧转变，这一转型为研究提供了关键窗口。政府项目（如CONAZA）的技术支持与世代更替进一步促进了管理变革。

5 知识系统交织与“La Soledad”社会生态系统的理解

5.1 方法——景观探索

田野团队由两名牧场主和两名研究生组成，通过徒步与车载调查探索牧场景观。期间，牧场主分享了放牧历史、植被覆盖与水文流动的地方知识，而科研人员则提供了景观系统功能与长期监测的科学视角。团队共同绘制了10组互联景观单元的水流图，并测量了22个沙丘、21个平原和34个植被带的尺寸。2018年6月，团队在5组景观单元中实施了30次降雨模拟实验，以量化干湿土壤条件下的径流系数，揭示生态水文联系。

5.2 结果——协同生成的综合认知

历史与尺度方面：牧场生产是“La Soledad”自19世纪末以来的核心社会经济活动。开放放牧制度下，牲畜移动受资源与水源控制。1990年代的土地产权改革促使围栏建设，许多居民迁往城市。2010年后，新一代牧场主回归，并与CONANP及Pronatura组织合作开展草原鸟类保护项目，推动了管理变革。

社会生态水文功能方面：景观由沙丘（arenales）、平原（llanos）和植被带（mogotes）三级单元构成。沙丘作为渗透区与临时水库，径流率仅2.5%；平原为主要径流源（69.2%）；植被带则作为沉积物、养分与水的汇集区。牧场主指出，沙丘对横向水流起屏障作用，促进植被带形成。植被带内的异质斑块（如Pleuraphis mutica）为牲畜提供全年饲草，并具遮荫保护功能。

放牧管理方面：牲畜随季节变化利用资源——雨季优先采食沙丘与平原的一年生植被，旱季则依赖植被带的多年生植物。这种时空动态利用模式体现了地方知识对系统管理的深度适应。

6 牧场多功能性综合指数（IRMI）的构建

6.1 方法——协同设计监测标准

地方健康指标：通过半结构化访谈，团队识别出10项视觉指标（如牧草颜色、沟壑存在性），并将其转化为定量数值（如二值或三级评分）。科学指标则采用景观功能分析（LFA），包括斑块数量、土壤稳定性指数（SSI）、渗透指数等，并辅以植被覆盖度与土壤有机碳等变量。所有变量均通过标准化处理（以最高值为100%基准）以实现整合。

6.2 结果

地方指数包括合意植物指数（DPI）、植被条件指数（VCI）、再生能力指数（RCI）、植被覆盖指数（VCoI）及土壤稳定性指数（SSI）。科学指数（ISI）整合12项变量，如斑块面积指数、土壤氮含量等。IRMI则为地方指数（ILI）与科学指数（ISI）的均值，确保两类知识系统权重均衡。

协同设计过程中，团队开发了统一数据收集格式，促进了术语沟通（如“blunted”草况与科学名称的对应）。采样策略采用gradsect法，覆盖所有景观单元尺度，确保数据代表性与可比性。

7 讨论

本研究响应了IPBES（2024）关于融合多知识系统以实现变革的呼吁。参与式方法通过水平协作与相互学习，有效克服了传统评估的局限。景观调查作为信任构建与知识交换的核心环节，使地方经验与科学概念得以深度融合（如沙丘的水文功能描述）。

IRMI的创新在于将定性地方指标（如植物颜色指示饲草质量）转化为定量指数，并与科学变量（如LFA指标）数学整合。该方法可推广至其他SES，但需注意地方术语的语义转换与长期监测的实用性平衡。挑战包括时间投入与科研基金期限的匹配，以及跨文化沟通中的权力平衡。

最终，IRMI为“La Soledad”的轮牧管理提供了基线数据，助力适应性决策。成果通过MBR咨询委员会会议传播，体现了“自下而上”方法在融合保护与发展项目中的潜力。