墨西哥野生动物管理系统复杂性的社会生态学评估：以墨西哥社会生态系统为例

《Sustainability》：Socioecological Evaluation of the Complexity of Wildlife Management Systems: A Case Study of Mexican Socioecosystems

　　

摘要专业翻译 野生动物的可持续利用与农村社会经济发展一直是许多国家公共政策的关键因素和主题。本文描述了墨西哥一项旨在通过可持续利用和管理来保护生物多样性，并由此促进农村社会经济发展的公共政策案例。野生动物保护与可持续利用管理单元（UMA）是该公共政策的核心工具。尽管这些社会生态系统作为综合性和适应性的社会生态复杂系统，用于管理野生动物种群及其栖息地，但它们通常并未被如此看待。本研究提出使用社会生态系统动力学指数（SDI）将墨西哥韦拉克鲁斯州的管理单元（UMA）作为复杂系统进行评估，该指数由以下部分组成：（1）部分生态指数，包含生态维度；（2）部分管理指数，包含社会、经济、文化和管理维度。对九个自由生活型管理单元（UMAs-fl）的评估显示了发展适应性管理策略的三种主要情景，揭示了调控机制（如关键野生动物物种（即中型食肉动物）的多样性和自然生态系统的比例）以及干扰因素（如景观基质、城市化和人口密度）如何显著影响自由生活型管理单元（UMAs-fl）的自组织过程和抗脆弱性。社会生态系统动力学指数（SDI）可以作为一种相关且全面的方法论工具，用于在复杂社会生态系统背景下评估野生动物适应性管理和社会经济发展的公共政策工具。其估算能够识别系统动态中的轨迹和每种社会生态系统情景中的杠杆点；在本案例中，它显示了社会行动者、管理干预措施及管理计划和目标、经济绩效以及每个社会生态系统的文化背景的影响，这些是引导社会生态系统动态的社会管理关键属性。

论文解读

一、研究背景与问题

面对日益增多且影响不断扩大的社会环境冲突，各国政府、非政府组织、企业和学术机构在可持续发展话语下，投入了大量努力以调和多维度的经济、社会、文化和环境目标。然而，这一路径忽视了社会环境复杂性以及学术界和公共、私营部门的学科局限性，这些因素可能使人们无法为生物多样性危机和社会经济边缘化问题提供有效的解决方案。

对生态系统中的生态相互作用和资源利用进行评估，有助于识别生态群落结构的关键因素，以及生物在生态动态中的功能，这对于野生动物和栖息地管理至关重要。复杂系统被理解为由相互依赖且可相互定义的子系统组成的集合，子系统之间具有足够强的相互作用，其变化速度与观察者的时间尺度相当；它超越了其组成要素的简单相加，代表了一个有生命的相互作用网络。考虑到生命系统必须获取周围环境的信息以响应和适应变化，复杂生态系统的结构是其“抗脆弱性”的关键。抗脆弱性不仅指生命系统通过自然选择对环境变异性作出反应的能力，还包括使其能够发现周围变化并应对逆境、变异性和不确定性的内在特征。

在此背景下，需要采用跨学科的方法，如“社会生态系统”的整体性方法，以克服学科分析的局限性，并促进有利于适应性管理的制度变革。在概念化社会生态系统方法时，大多数野生动物管理和保护工具都可以被评估为用于管理野生动物及其栖息地的综合性、适应性的社会生态复杂系统。由于所有被管理的生态系统都是复杂系统，即使是那些旨在保护野生动物的系统，其内部相互作用发生在多个层次和层级上，与外部相互作用交织，最终受到人为和生态因素的影响。

在理想的可持续性模型中，人类组成部分的结构和功能应既不损害也不改善自然组成部分的结构和功能。然而，人类对生态系统影响的强度可以通过改变空间异质性和维持当地生物多样性的物质与能量有效流动的自然模式来降低后者的复杂性。这反映出需要将管理强度视为社会生态系统动态的一个活跃变量，从而作为其评估的指标。仅承认生态效益和估算生物多样性不足以在综合性和多学科视角下评估和指导管理与保护策略。通过对土地所有者、技术人员和管护人员就管理决策进行访谈所获得的知识，可以整合与社会生态系统相关的信息。这种方法使得评估这些系统的社会生态系统动态成为可能。

因此，本研究的目的是对墨西哥的野生动物管理和保护工具——野生动物保护与可持续利用管理单元（UMA）进行社会生态评估，通过提供一个分析工具方案，旨在促进识别驱动管理单元（UMA）内社会生态系统动态的关键要素，并利用某些杠杆点来设计适当的适应性管理策略。该保护方案整合了两种模式的策略：自由生活型（就地保护；包括野外野生动物，无行动限制，位于从数百到数千公顷的大面积区域内）和密集型（迁地保护；包括在圈养条件下饲养物种的小型场所）。特别是，自由生活型管理单元（UMAs-fl）构成了一种工具，通过评估社会生态系统动态和识别可能的基础情景，可以制定适应性管理策略。这种评估的实际应用具有两个尺度：（1）地方尺度，面向自我管理，旨在识别杠杆点并指导适应性管理策略；（2）国家尺度，面向公共政策评估，通过提供一种标准化、全面且可复制并适应区域背景的分析工具。

二、研究内容与主要结论

本研究开发了社会生态系统动力学指数（SDI），对墨西哥韦拉克鲁斯州九个自由生活型管理单元（UMAs-fl）进行了社会生态评估。研究发现，管理单元（UMAs）作为复杂的社会生态系统运作，生物多样性保护既取决于管理干预措施，也取决于周边景观条件。研究识别出三种主要情景，由脊椎动物丰富度、自然生态系统比例和景观改造程度决定，结果表明更大且连通性更强的管理单元（UMA）促进更高的生态复杂性和保护效果。虽然管理增加了景观异质性并有助于维持生物多样性，但过度干预或管理不当，加上城市化、非法狩猎和栖息地丧失等外部压力，会对生态系统的自组织和恢复力产生负面影响。本研究提出社会生态系统动力学指数（SDI）作为评估管理单元（UMA）并识别其生态与管理组成部分之间失衡的综合工具，从而识别杠杆点并指导适应性管理策略，同时改善生物多样性保护和野生动物利用的可持续性，并为所有者和社区提供社会经济利益。

三、关键技术与方法

研究人员从韦拉克鲁斯州不同市镇选取了九个自由生活型管理单元（UMAs-fl），选择标准包括至少六年运营期、与环境和自然资源部（SEMARNAT）保持运营沟通、经环境主管部门验证运营状态、最大面积以及全州空间代表性。研究构建了社会生态系统动力学指数（SDI），整合了生态和管理两个部分指数，涵盖生态、社会、经济、文化和管理五个维度，共31个属性、47个变量。生态数据通过红外相机陷阱采样获取，每个管理单元部署6至10台相机，间隔至少500米，连续运行30至45天，达到450个相机日的最低采样工作量，实现超过90%的采样完整性。物种多样性基于Hill数（⁰D、¹D和²D）的三个阶真多样性进行评估，使用iNEXT包和Chao 1非参数估计器。物种相对丰度采用改进的丰度指数（InVI）估算。生态相互作用网络复杂性使用bipartite包分析，构建九组二分隶属矩阵。管理数据通过半结构式访谈、管理计划审查和官方政府文件获取。研究使用Pearson多重线性相关检验评估47个变量的共线性，排除高度相关变量（R ≥ 0.7），变量在0-1范围内加权以消除尺度偏差。

四、研究结果

4.1 部分生态指数（I_ecol）

共线性检验排除了十个高度相关变量，剩余37个变量中13个构成部分生态指数（I_ecol），由生态维度的九个属性构建。九个管理单元共记录74种野生陆生脊椎动物（24种哺乳动物、46种鸟类和4种爬行动物）以及6种家养动物。管理单元VER-07拥有最多的中型食肉动物物种数（n = 8），管理单元VER-02拥有最丰富的相互作用物种数（n = 30）。管理单元VER-08的中型食肉动物多样性¹D和²D值最低，管理单元VER-09的相互作用物种多样性¹D和²D值最低。网络分析显示，管理单元VER-05的生态相互作用网络特化指数H'2最高（0.61），管理单元VER-09最低（0.23），表明后者大多数物种为泛化种。九个管理单元的网络鲁棒性均超过75%的物种丧失容忍度，其中VER-03和VER-06最鲁棒（R = 0.89），VER-05最低（R = 0.77）。白尾鹿（Odocoileus virginianus）和犰狳（Dasypus novemcinctus）在四个管理单元中被确定为重要物种。牛（Bos spp.）在四个管理单元（VER-01、VER-03、VER-04和VER-07）的相互作用动态中具有显著影响，其物种强度均值为2.17，但与野生陆生脊椎动物真多样性¹D的相关性呈正但不显著（r = 0.57，p = 0.111）。

4.2 部分管理指数（I_man）

共线性检验确定24个变量构成部分管理指数（I_man），由社会（四个）、管理（十个）、文化（五个）和经济（三个）维度的22个属性构建。其中1个变量由实地数据估算，15个来自管理计划审查和访谈信息，8个来自官方政府数据库审查。

4.3 统计分析与社会生态系统动力学指数（SDI）估算

社会生态系统动力学指数（SDI）最高的管理单元为VER-02（SDI = 1.130），最低为VER-09（SDI = 0.846）。部分管理指数（I_man）最高的是VER-07（5.90），但该单元的部分生态指数（I_ecol）最低（0.401）；部分管理指数最低的是VER-04（0.379）；部分生态指数最高的是VER-02（0.591）。部分生态指数（I_ecol）与真多样性¹D呈显著正相关（r = 0.92，p = 0.0005），部分管理指数（I_man）与真多样性¹D呈不显著负相关（r = ?0.14，p = 0.72），其中18个变量呈负相关趋势，仅“服务收入百分比”显著（r = ?0.77，p = 0.0154）。社会生态系统动力学指数（SDI）与真多样性¹D呈正但不显著的关系（r = 0.65，p = 0.058）。根据九个管理单元的真多样性均值（¹D = 17.88），估算出各指数的最低期望值：部分生态指数（I_ecol）为0.486，部分管理指数（I_man）为0.481，社会生态系统动力学指数（SDI）为0.967。

五、讨论与结论

研究识别出三种主要情景：（1）陆生脊椎动物物种丰富度高，但核心区和影响区内自然生态系统比例和多样性较低，处于以诱导牧场、耕地、人类聚落和人口密集城区为主的改造基质中；（2）陆生脊椎动物物种丰富度较低，但自然生态系统比例和多样性较高，靠近保护区，城市化比例较低且人口密度适中；（3）陆生脊椎动物物种丰富度和丰度均高，核心区和影响区内自然生态系统多样性中等，覆盖大面积区域且被高比例人口密集城区包围。第三种情景支持了基于空间和潜在连通性分析鼓励建立更大面积管理单元（UMA）的必要性。

这三种情景清晰展示了调控机制（如影响自然生态系统比例和多样性的管理干预）如何作为自由生活型管理单元（UMAs-fl）中生态系统自组织的过程，以及外部干扰（如景观基质、城市化和人口密度）如何影响其自组织和维持。对自然系统的无序干预以及随机性或对压力因素的绝对抑制，可能导致抗脆弱性丧失，显著影响生态系统面对更大压力（如自然干扰和气候变化）时的恢复力和适应能力。

研究发现，管理单元（UMAs-fl）中控制强度的牲畜管理不会对其保护的生物多样性产生负面影响，特别是在像墨西哥韦拉克鲁斯州这样牲畜生产水平较高的地区。牲畜的重要性与野生物种多样性之间的正相关并不意味着牲畜的存在有利于动物群多样性，而是表明管理单元（UMA）内的牲畜管理对本地野生物种的丰富度和丰度没有负面影响。此外，管理单元（UMA）内牧场碎片的管理和规模以及土地利用变化比例可以促进景观异质性，有利于微栖息地的持续存在，这反过来又反映在野生物种的增加和它们之间相互作用的稳定性上。

社会生态系统动力学指数（SDI）的估算表明，社会行动者的影响、管理干预及其相互依赖性，可以根据每个管理单元（UMA）管理计划中的目标（即社会、商业和保护目标）以及各自的经济绩效和文化背景而变化。该评估模型通过整合较小尺度的组成部分（构成部分生态指数（I_ecol）和部分管理指数（I_man）的变量），允许探索管理单元（UMA）影响区域内更大尺度的相互作用，从而识别指导适应性管理策略的杠杆点及其必须实施的尺度。

对于管理干预数量多、部分管理指数（I_man）值高但生态组分值相对较低的管理单元（如VER-03、VER-07和VER-08），建议详细审查管理干预和具体目标，以修改直接影响生物多样性和栖息地保护的措施，包括生态系统恢复、入侵物种根除以及高影响活动和服务的重新设计。对于部分生态指数（I_ecol）相对较高但管理尺度值较低的管理单元（如VER-01、VER-02、VER-04和VER-05），建议设计和实施对当地生物多样性及其栖息地低影响的管理干预，以多样化生产力（如再生农业和养殖）和服务，增加管理者和社区的经济效益和社会发展。

该工具的主要优势在于可以利用墨西哥及许多其他国家在不同尺度和不同信息来源中广泛可用的数据。将野生动物管理和保护工具视为复杂的社会生态系统，生物多样性和生态系统即使在面临土地利用变化和管理干预等压力因素时也具有适应和进化的能力。该模型在方法论和分析基础上提出，用于评估复杂社会生态系统中的社会生态系统动态；它可以在韦拉克鲁斯州和墨西哥其他地区的自由生活型管理单元（UMAs-fl）中复制，也适用于世界范围内其他一些野生动物管理和保护工具，并作为密集型管理单元等其他管理模式评估的基础。实际应用具有两个尺度：地方尺度面向自我管理，国家尺度面向公共政策评估。在相关社会行动者之间建立知识和信息交流策略，可以显著有助于弥补政府环境机构在评估和监测方面的能力不足，例如通过数字平台促进定期自我评估，从社会生态系统复杂性的分析视角全面平衡野生动物及其栖息地保护的有效性和这些工具的 socio-economic 效益。