PNAS 速递：解开影响可持续性的复杂因果过程需要整合实证和建模方法

关键词：自然-社会系统，复杂动力学，复杂因果过程

论文标题：Unraveling complex causal processes that affect sustainability requires more integration between empirical and modeling approaches论文来源：PNAS斑图链接：https://pattern.swarma.org/paper/0726b3ce-6181-11ee-b6f3-0242ac17000d原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215676120
理解自然-社会系统中的因果关系，对于推动可持续性科学发展并解决可持续性问题至关重要，如气候变化、污染、自然资源枯竭和传染病传播等。为了研究因果关系，可持续性科学家依赖建模或实证分析，但很少将这两种方法结合起来。然而，由于自然-社会相互依赖性和由此产生的复杂动力学，这种缺乏整合的情况是有问题的，因为每种方法单独无法解决概念和方法上的挑战。
文章演示了可持续性科学家如何通过更好地整合实证分析和过程或基于主体的建模来应对这些挑战，从而提出更为稳健的因果主张。为了说明如何整合这些不同的认识论传统，作者提出四项有关空气污染管制、自然资源管理和COVID-19传播的研究。这些研究显示了整合如何改善因果效应的实证估计，为未来的研究设计和数据收集提供了信息，提高了对观察到的时间模式背后的复杂动力学的理解，并阐明了因果机制及其运作的背景。这些对因果理解的进展可以帮助可持续性科学家发展更好的理论，涉及社会和生态过程动态交织，以及先前的因果知识和数据有限的现象。
图1. 装备限制政策的真实因果效应与估计的因果效应的分歧
改进的因果理解还通过帮助科学家和从业者在潜在干预方案之间进行选择，决定何时以及如何干预的时机重要，以及预测意想不到的结果，从而提高治理水平。方法的整合需要所有相关人员的技能和努力，以了解各自不同传统的成员如何思考和分析自然-社会系统。
图2. 牵制战争因果机制的激活和时机决定了渔业长期结果的类型

编译｜董佳欣

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