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自然资源适应性管理范文

时间:2022-03-20 09:29:20

自然资源适应性管理

1适应性管理的要素与组织形式

适应性管理的过程实际上是问题界定、方案设计、执行、监测、评估、管理改进等六要素构成的螺旋式管理循环(图1)。问题界定是适应性管理的前提,以讨论为主要组织形式,由学者、管理者和利益相关者参与,开展合作和咨询,就管理目标、假设、管理方案、检验指标、预期结果模拟、不确定问题识别等的基本内容形成统一认识。模型设计是本阶段的重点,也是整个适应性管理成败的关键。方案设计基于现有知识,制定各方案的具体实施细则以及监测措施,通过模拟获得预期结果。设计过程直接关系到适应性管理的实施,通常需要考虑成本等实际因素。执行和监测是适应性管理的核心过。监测是执行中最为关键的一环,监测内容包括管理计划实施、关键指标和方案实施运转效果三个方面。评估阶段将分析监测结果,将监测结果与预期结果比较,验证假设真伪,做出倾向性的选择,其目的在于检验预测结果的准确性,以确定各种管理措施的效果。假设修订或管理调整是继续推进适应性管理的重要步骤。从管理实践中所获取的知识增加了对管理过程的认识,降低了管理的不确定性,资源管理政策与措施随之做出调整。

2适应性管理的类型与决策机制

2.1适应性管理的类型

与适应性管理相区别的传统管理模式本质上是反复试验(Trialanderror)的管理方法,又称为反应性学习(Reactivelearning)或危机管理(Crisismanagement),通常采取一种措施实施管理,直至有新理论和实践推动产生新的管理方式和方法。反复试验法对于自然界众多的偶然性事件缺乏可重复性的实验,统计学基础相对不足,影响了其结论的可靠性,故常被看作单一方案下的对危机或突发事件的管理策略。到目前,反复试验法仍是自然资源管理的主导模式。适应性管理可以分为主动适应性管理(ActiveAdaptiveManagement,AAM)和被动适应性管理两类(PassiveAdaptiveManagement,PAM),二者主要区别见图2。AAM的出发点是通过管理干预降低系统不确定性,而PAM更关注与管理目标的实现,学习只是其副产品。PAM每次只针对一项管理措施。在一定阶段,采取一种措施开展自然资源管理实验,通过执行、监测和评估,验证假设的准确性,对管理措施等进行调整,进而推进其他管理措施的执行,也被称为连续型适应性管理。主要应用于动态变化比较强烈的资源系统。PAM的缺点在于实验集中于较窄的范围,通过学习获取知识,降低系统不确定性的过程较为缓慢,且缺乏对比试验,难于弄清试验结果偏离预期的原因,其优势在于简化且短期成本较低,但从长远看来并不一定是经济的。AAM同步开展多项管理措施的对比研究。基于假设的各种情况,分别设计试验方案,平行展开对比试验,根据结果比较各种可选方案,形成最优管理策略。如在森林的不同地区,同步试验多种不同采伐策略。AAM将实现目标的多种方案同时开展,虽然短期经济压力较大,但试验进展相对较快,对资源管理的机制以及系统响应可以获取充分的了解,其缺点在于大尺度的实验易受到区域环境变化的影响,成本相对较高。

2.2适应性管理的决策机制

适应性管理最终目的是服务管理决策。决策的参与者包括政策制定与决策者、专家学者与工程技术人员、利益相关者(包括公众、商务和其他利益群体)三大群体。政策制定与决策者主要负责界定问题的背景和限定决策的总体范围,还负责最终决策和后续的政策实施。利益相关者帮助界定问题,其最大的贡献在于确定方案筛选的标准和价值考量,并对最后的政策选择提出建议。专家和工程技术人员主要提供政策的措施和评价标准,为决策过程提供技术支撑。适应性管理的决策过程可以分为两个阶段(图3):一是确定管理的可能方案,包括方案筛选的标准和管理中的价值选择;二是通过价值判断对方案进行排序。

3自然资源适应性管理的主要问题

适应性管理作为一种新理念已被广泛认可,大量应用于自然资源管理,但在实践中却鲜有成功案例。Walters在1997年之前的20多年里,参加了25项适应性管理的论证,只有7项开展了大规模的管理实验,仅有2项符合统计学的要求。目前,我国适应性管理的研究还处于初级阶段,从侧面反映出适应性管理理念的应用还存在一定的问题。

3.1尺度效应

不同尺度适应性管理研究的目标、方法等有很大差别。目前小尺度适应性管理研究开展得比较好,案例也较多,中尺度研究相对较少。主要原因是较大尺度适应性管理实验缺乏利益相关者的充分参与,加上缺乏资金支持,系统监测和评估乏力,无法将所获取知识整合入新的实验。相反,小尺度适应性管理的实验却充分且完善。从项目执行可看出,大尺度项目执行期通常较长,常受到时间的制约,而繁琐的项目运行机制使适应性管理过多地关注执行环节,而忽视了监测、评估、方案调整等其他关键环节,也影响了适应性管理的开展。由于许多重要的自然资源管理问题只有在大尺度上才能解决,因此适应性管理还需要考虑尺度推绎的问题,即从小尺度向大尺度研究的转换,以及大尺度研究中的取样技术。因此,跨尺度效应是导致当前自然资源适应性管理进展缓慢收效甚微的主要原因之一。

3.2自然资源响应的模拟与监测

模拟自然资源对管理措施的响应是开展适应性管理的先决条件。模拟虽然可以在一定程度上拟合自然资源管理的响应,但多数情况下无法完整反映资源系统响应的全貌和本质。如河流生态系统模拟多集中在短、小尺度的第一性生产力、群落、种群等,而较少反映长期的沉积循环、栖息地恢复以及濒危鱼种的响应。此外,模型的有效性验证也是一个重要问题。通常情况下,采用历史数据验证模型的有效性往往受到数据可获取性的制约,这也影响了模拟的准确性。对监测而言,小尺度的监测设计、执行以及评估相对容易实现,而中尺度及以上的监测则较为困难。监测过程中存在许多不确定性和未知因素,如监测目标多变、手段不一致、过程缺乏管理等问题,要求监测过程应从管理对象出发,针对管理目标,制定统一有效的监测手段,同参与者和管理者等相关各方相互沟通,减少或解决监测障碍。

3.3制度与协调问题

开展自然资源适应性管理需要大量、长期的投入。从时间角度看,管理项目初始启动后的监测及评估体系的建立就需要较长时间,具体监测和评估等后续研究往往得不到充分的时间保障,影响了自然资源适应性管理的顺利开展。此外,许多项目管理面临着不定期考核的要求,而自然资源适应性管理研究需要大量、长期的探索性实验,导致往往无法顺利通过考核。因此,适应性管理的开展需要突破管理制度等多方面的障碍,在多个部门与利益主体之间形成一致的管理目标。美国阿巴拉契科拉-查特胡奇-弗林特河(ACF)流域水资源适应性管理失败的一个重要原因就是管理各方缺乏信任、各利益主体难以妥协,使管理陷入长期的争议,焦点更多集中在分配机制上而不是提升流域水资源管理水平。可见,适应性管理必须实现跨区域、跨部门、跨群体,从整体的角度系统化、综合性地考虑问题。

3.4研究与管理机构的利益

自然资源适应性管理组织通常较为复杂,涉及到管理、研究和政策等诸多部门和机构。一些管理参与主体存在风险规避行为或者利己主义,如复杂的适应性管理需要较大的投入,而管理者往往会选择推迟开展较难的管理实验,干扰了管理实验的自主探索;不同学科的参与者相互独立,竞争有余而协作不足,也增加了管理的主观不确定性。可见,自然资源适应性管理是一种自下而上的全新管理模式,与传统的自上而下的组织方式不相适应,用传统的管理理念来开展适应性管理明显不适。此外,一些管理者受到传统资源管理思维的限制,将适应性管理看作是对现有研究方法和管理机制的挑战,而不是看作有益的补充和提高,影响到适应性管理的开展。

3.5成本和管理风险

一般认为,自然资源适应性管理的成本要高于传统管理方式。这不仅包括规划实施阶段实验本身的成本,还包括各个阶段涉及到的组织协同与运行成本。管理实验还有可能造成机会成本的损失,其收益并不一定能够弥补机会损失,甚至还会产生外部性,实验效果影响到外部区域。首先,开展适应性管理,需要对自然资源的原有管理机制做出调整,这往往涉及到复杂的利益关系,如在大坝地区开展鱼类洄游的适应性管理实验,将直接影响到通航、发电、旅游等经济活动;其次还要考虑到适应性管理成效的显现需要较长的时间,因此需要考虑长期的成本和收益;第三是监测成本,适应性管理存在极大的不确定性,因此其监测成本较高;四是对濒危敏感物种管理存在较大的风险,有可能产生不可逆的后果,需要更加慎重。

3.6生态价值之间的冲突

自然资源适应性管理对资源的干预经常会暴露甚至激化生态价值之间的冲突。在有些情况下,自然资源适应性管理需要在不同生态价值之间进行权衡,如恢复河流的季节性淹没以保护濒危物种,但季节性淹没区域相当部分却已被开垦为农田或成为其他重要物种的栖息地,这之间形成的生态利益冲突需要谨慎考虑。可见,适应性管理涉及面非常广泛,需要综合权衡各种相互冲突的利益关系,简单的妥协往往会形成双输或多输的局面。对我国目前自然资源适应性管理而言,除了存在上述共性问题以外,还存在一些特殊的问题。第一,自然资源适应性管理过多地停留在理论层面上,自然资源适应性管理涉及到各种自然资源领域,但大多数研究还停留在理念性论述和框架性的研究阶段,缺乏实际支撑,实地开展操作实践的适应性管理较为少见,如适应性管理在流域水资源管理中具有重要作用,但研究仍停留在采用适应性管理理论层面上,这也反映了适应性管理在国内研究的大体情况;第二,存在适应性管理概念泛化的趋势,对自然资源的适应性管理还表现为另一种解读,将适应性管理解读为适应环境变化的资源管理措施或对策,而不是适应资源管理过程的变化而开展的管理调整,这一泛化导致了适应性管理偏离了自然资源管理模式的内涵。

4自然资源适应性管理研究的新趋势

自然资源适应性管理必须持续开展研究,实施研究计划全程控制,做好监测和评估环节,要积极推行新的管理理念,推进适应性管理模式的不断完善。当前,适应性管理呈现出一些新的研究趋势,促进了适应性管理不断完善和发展。

4.1适应性规划

适应性规划(Adaptiveplanning)是设计可以实现的管理目标的过程,该目标是适应性的,能够随着认识的提高不断做出调整。适应性规划是先于适应性管理的一个关键步骤,它以协商一致为前提,整合社会、技术、经济、环境、文化和政治等多方面的要素,综合评估管理中涉及到的各种价值取向,将其转化为可以实现的目标。首先达成基础性的管理目标,针对涉及到的领域,确定各领域的主要管理目标,为开展适应性管理奠定基础。如南非克鲁格国家公园适应性管理中实施适应性规划,随着实验和知识的增加,每5a对管理目标进行一次调整。目前,适应性规划在自然资源适应性管理中的应用还较为少见,适应性规划介入适应性管理的途径还需要深入研究。

4.2适应性协同管理

适应性协同管理(Adaptiveco-management)是在自然资源管理的复杂性背景下出现的一种管理策略,它允许利益相关者在自然资源管理系统中,共担管理责任,并从其管理中学习,是一个动态、持续、自组织的过程。适应性协同管理以协同为核心,以跨组织部门和尺度为主要特征,链接自然资源适应性管理涉及的科学家、资源管理者、政府和其他利益相关者,融合了协同管理与适应性管理的原则,更强调通过学习与协作,管理系统内部的协同运作以及从学习到实践的协同推进过程,增强对复杂资源管理系统的认识能力。适应性协同管理是适应性管理的进一步发展,目前虽然在管理模式特征、要素等方面有了初步的研究,但仍处于初级阶段,尤其是组织方式、参与机制、制度建设和推进途径还需要开展深入的理论与实践研究。

4.3适应性风险管理

风险评估是资源管理科学的重要组成部分,为资源管理政策比较提供基础。自然资源适应性管理往往需要在多个选项中做出选择,即管理存在大量的机会成本,管理决策具有极大的风险。适应性风险管理(Adaptiveriskmanagement)最早由Wintle等在森林适应性管理中提出,是在实验方案与方案执行之间增加风险评估环节,充分考虑风险源、风险可能结果以及发生概率,对管理中存在的风险进行预判,从而有利于确定更为科学的管理策略。适应性风险评估在推动适应性管理,尤其是说服不同的利益相关者参与适应性管理具有重要的作用。未来适应性风险管理研究的重点是在适应性管理中引入风险评估程序,开展适应性风险管理,探索风险减缓机制。

4.4公众参与平台建设

自然资源适应性管理必须建立有效的公众参与机制,使管理获得公众的理解和支持,更易于推行。公众参与有利于在决策过程中综合考虑各种利益关系,综合评价、正确确定各种关系,为科学开展适应性管理奠定基础。公众可分为一般性公众和利益相关者两个群体,相应参与方式也可分为有限公众参与全面参与两种。在全面参与的适应性管理中,公众在管理的各个环节发挥积极作用,形成利益相关者—管理者(决策者)—科学家的参与模式。此外,适应性管理也应构建参与平台,以利于发挥公众作用,推动适应性管理。公众参与模式可以分为正式的参与和非正式的参与,非正式的参与更利于适应性管理的开展,但目前对适应性管理中公众参与的模式,以及公众参与同适应性管理其他主体之间的关系和互动机制还缺乏研究。

5结论与建议

自然资源适应性管理针对管理系统存在的复杂性和不确定性,通过规划、设计和开展探索性试验,提供了适应性地开展自然资源管理的模式。虽然适应性管理还存在一些局限和问题,但总体看来,随着研究的不断深入,自然资源的适应性管理的理念不断更新,机制不断完善,已经成为不确定背景下,人类积极主动地开展自然资源管理、优化资源管理决策的重要途径。我国自然环境地域差异明显,人类利用与管理自然资源历史悠久,传统的资源管理方式在我国自然资源管理中长期发挥着重要作用。目前,我国适应性管理研究还相对较少,对于推进我国自然资源适应性管理建议如下:(1)进一步提升对自然资源适应性管理的认识。适应性管理作为一种新的管理方式,适应了当前复杂性科学发展的趋势,是自然资源管理的新模式,国内相关研究要进一步更新观念,从传统的资源管理模式中走出来,树立适应性的自然资源管理理念。(2)进一步深化自然资源适应性管理的理论研究。适应性管理作为资源管理的一项重要趋势,具有广阔的应用前景。国内适应性管理研究不仅要继续追踪国际前沿理论,更要在各个尺度、各个环节,积极开展适应性管理的理论研究探索。(3)进一步拓展自然资源适应性管理的实践研究。目前,我国在许多地区开展了众多的资源管理实践,许多研究已经为深入开展适应性管理研究奠定了条件,因此,建议相关研究积极探索,将已有管理实践纳入适应性管理的框架,开展适应性管理的创新研究。

作者:徐广才康慕谊史亚军单位:北京农学院都市农业研究所北京新农村建设研究基地北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室

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