研究

渔民和商人之间以及他们之间的微观经济关系影响到对小规模渔业的社会-生态变化作出反应的能力

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 数据收集
  • 网络分析
  • 渔业分析通过贝叶斯信念网络实现
  • 客户和自由职业者场景评估
• 结果
  • BBN的敏感性和可预测性
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

传统的政府监管和渔民开采行为之间的自上而下管理往往简化或忽略了与渔具获取、当地渔业贸易协议和遥远市场压力交织在一起的权力关系的复杂相互作用(Crona等人2010年，Ntara 2015年)。了解自然资源贸易与当地开采模式之间的跨尺度关系，仍然是一个与生态系统管理和可持续利用密切相关的主题(Crona和Bodin 2010, Marín和Berkes 2010, Thyresson等人2013,Vaccaro等人2013)。这与小规模渔业尤其相关，这些渔业往往基于与全球化贸易日益相关的“共同资源池”(Eriksson等人2015年，Wamukota等人2014年，2015年)。在渔业中，可以确定两种关键的行动者类型;渔民是指那些亲自捕捞鱼类的人，而商人是指那些从渔民那里购买鱼类的人。这些参与者类型不是相互排斥的，交易者可以钓鱼，反之亦然。在开采层面，渔民受到社会经济和生态因素的影响(Vaccaro等人，2013年)，这些因素往往需要长期承诺。在交易的下一个层面，交易者寻求建立关系，证明资源投资是合理的，以满足市场。对许多小型渔业来说，商人的捕捞安排是复杂的，需要复杂的方法来了解社会-生态系统中往往微妙的变化所产生的影响。

随着人口压力的增加，微观经济的影响会加剧生态系统服务的下降。对于难以获得技术和渔具的渔民社区来说，适应干旱和富营养化等环境和生态条件的能力往往受到资本借贷模式的限制(Bodin and Crona 2008, Crona et al. 2010)。对于缺乏资源的渔民来说，赞助-客户关系是一种很有吸引力的选择，通过赞助(通常是渔业商人)的资金来支持捕鱼，但对目标鱼种和交易选择有条件(Russell 1987, Merlijn 1989, Platteau和Nugent 1992)。实际意义是，尽管拥有渔具的所有权，但渔民实际上是资本贷方的雇员(Crona等，2010)。该贸易商面临的风险是，渔民不遵守协议，潜逃到其他地区或将鱼交易给指定贸易商以外的个人(Ntara, 2015)。随着资源的开发超过了其维持开采的能力，生态系统服务将下降(帕特森和查普曼2009，莫里斯2011)。如果捕捞者不负责他们的捕捞行为，即当是否捕鱼的决定以及所使用的渔具实际上超出了他们的控制范围时，对生态趋势(如渔获量下降)作出反应的灵活性就会受到严重限制(克罗娜和博丁，2010)。

因此，只有一个强大的保护人的渔民很容易陷入债务增加和捕鱼量增加的恶性循环，尽管种群数量下降(Platteau and Abraham 1987, Crona and Bodin 2010)。然而，与多个交易员捆绑在一起的渔民(我们将他们称为自由职业者)可能受到的约束更少，能够更好地做出反应。假设这使他们能够更独立地决定他们的贸易和捕鱼活动(Crona和Bodin, 2010)。只要自由职业者有市场准入，他们有能力对市场动态和环境波动，特别是鱼类数量的变化作出反应，就可以帮助抵消单一客户渔民较为受限的捕鱼活动。在这里，市场被定义为在开放的环境中进行当地鱼类交易的地方，比如湖岸的登陆点。在小型农村社区部分依赖当地环境提供以鱼类为基础的生态系统服务的情况下，自由渔民的比例可能会影响资源开发模式。特别是当环境条件恶化，即富营养化时，调整捕鱼方法的灵活性，包括针对特定物种和捕鱼时间，可以增强社会-生态系统的恢复力(Marriott et al. 2004, Walker et al. 2004)。

量化渔民和贸易商对市场和环境波动的反应是了解管理制约因素的关键，也是确定改善资源治理可能采取干预措施的领域的关键。这需要一种多方面的方法，包括社会、经济和生态因素。这些不同的数据包括对渔获量的生物量估计，贷款安排，以及对活动分配的个人偏好，即农业、渔业、建筑和挖掘。要获得必要的数据，特别是在捕鱼和贸易交易往往没有例行记录的情况下，通常需要采用比较定性的方法，例如对渔民和贸易商进行实地采访。我们使用贝叶斯信念网络(BBN)方法来做到这一点，结合各种金融、社会和生态数据，以了解贸易的各个方面与乌干达纳布加博湖的鱼类提取模式之间的关系。BBN模型提供了一种可接受的方法来处理缺失的数据，并允许合并不同的数据类型(Aguilera et al. 2011)。特别是，BBN模型是专家意见和收集到的数据的有用组合，从而可以随着时间的推移发展对因素之间相关性的预测置信度(Marcot et al. 2001, 2006)。这种建模方法基于观测两个或多个事件的概率的图形表示。模型结构包含了数学模型，在给定另一个事件的某些知识的情况下，描述一个事件发生的可能性。

我们特别感兴趣的是，根据市场或生态的变化，渔民与贸易商的单一或多重联系(即自由渔民与主顾渔民)可能产生的灵活性如何影响捕鱼模式。这将提高对市场、贸易参与者和生态动态之间复杂联系的理解，如果我们希望设计出能够处理小规模渔业驱动因素日益增多的多标量性质的治理结构，就必须掌握这些联系。我们从贸易商和渔民的双重视角来研究实践，并利用纳布加博湖渔业的社会、经济和生态方面的综合数据，这些数据是通过对渔民和贸易商的访谈以及渔获量评估和渔业独立渔获量数据收集而来的(Vaccaro等人，2013年)。

方法

研究区域

Nabugabo湖是世界上最大的热带湖泊维多利亚湖的一个小卫星湖，是本研究的目标(图1,Vaccaro et al. 2013)。纳布加博湖(5km * 8km，平均水深3.1 m;Nyboer和Chapman 2013, Vaccaro等人2013)，是维多利亚湖的一个海湾，大约5000年前被广泛的沼泽和沙洲切断(Stager等人2005年)。尼罗河鲈鱼(尖吻鲈属niloticus)，一种大型掠食性鱼类，在20世纪50年代和60年代被引入维多利亚湖和盆地内的其他一些湖泊，包括纳布加博湖，以补偿日益枯竭的商业渔业，在维多利亚湖，也是为了促进体育捕鱼(Balirwa et al. 2003, Pringle 2005)。20世纪80年代，维多利亚湖尼罗河鲈鱼数量的快速增长导致了一个新的渔业的快速发展，并推动了一个非常重要的出口市场，每年约3.5亿美元(Mkumbo和Marshall 2015年)，但也(至少部分)导致了许多本地鱼类的下降或消失(Balirwa等人2003年，Downing等人2014年回顾)。纳布加博湖也出现了本地鱼类的消失和尼罗河鲈鱼作为主要鱼类的出现(Ogutu-Ohwayo 1993)。

由于靠近维多利亚湖，纳布加博湖的经济影响力扩大，主要依据的是出口尼罗河鲈鱼的贸易价格;相反，社会环境显著不同，在维多利亚湖(Ntara 2015)中，主导渔民角色的临时劳动力不存在，取而代之的是湖边当地居民控制渔业(Vaccaro等人，2013)。重要的是，纳布加博湖的渔民和商人通常会选择其他职业，比如农业，来补充收入，这与维多利亚湖观察到的更大、高度组织化的系统形成了鲜明对比(Ntara, 2015)。除了在1960年和1963年引进尼罗河鲈鱼到纳布加博湖外，尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)及其他3条罗非鱼(白纹罗非鱼，罗非鱼,t . zillii)也在同一时间引入或获得进入湖泊的通道(Ogutu-Ohwayo 1993年)。目前，尼罗鲈鱼和尼罗罗非鱼占渔业优势(2011年分别为42.2%和30.3%;但其他本地物种，特别是小的mukene (Rastrineobola银膜)及肺鱼(Protopterus aethiopicus)也对以鱼类为基础的经济做出了贡献。其他罗非鱼的捕获量很低(低于渔民捕获量的2%;摩根和查普曼未发表的数据)．主要使用的渔具是选择大小的刺网和长线，虽然夜间用小目七鳃鳗网进行的轻渔只用于刺鱼，但附带捕获其他鱼种的幼鱼。在我们进行研究期间，对渔业的监管是通过一个单一的海滩管理单位(BMU)进行的，该单位有三个指定的登陆点(图1)。鱼类交易主要是在登陆点渔民和鱼贩之间进行的。从1995年到2010年，尼罗河鲈鱼的体型和单位努力捕获量都下降了(帕特森和查普曼2009年，Chrétien和查普曼2016年)。这种动态影响了在邻近湿地庇护的本地物种(Chapman et al. 1996, 2003, Chrétien和Chapman 2016)，也影响了当地社区的鱼类蛋白供应(Maurice 2011)。

数据收集

先前的工作描述了渔业的空间结构，重点关注鱼类种群结构和相关的捕捞实践(Vaccaro等，2013年)。在2009年8月至2010年5月期间，采用3天回忆法进行了半结构式访谈。在738个捕鱼日期间，共进行了245次访谈，涵盖了各种渔业相关方面(详见Vaccaro等人2013年的详细内容)。参与的渔民有123人，商人则有18人。代表乌干达国家渔业资源研究所的一名乌干达公民在从事该区域渔业研究多年的实地助理的支持下进行了调查。表1详细说明了向钓鱼者提出的问题，而表2指定了交易员问题。商人没有被问及他们是否购买了来自维多利亚湖的鱼，因此这方面的区域影响无法解决。

网络分析

问卷的组成部分是每个渔民使用的商人的身份。渔民指的是实际采捞鱼类的人，商人指的是向渔民购买鱼类的人。然后，这些信息被用来构建一个关联网络，交易员和渔民被表示为节点，线表示与一个交易员的关系(图1)。从这个基础上，渔民的交易结构可以与自由职业者类型特别相关。学历(与一个贸易商的联系/链接数量)大于一个贸易商(自由职业者)的渔民被认为对他们的贸易活动有更多的控制，而只与一个贸易商绑定的渔民被认为在目标物种和/或使用的装备方面很大程度上受制于这个贸易商。识别特定交易者的渔民数量被记录为该交易者的程度。有大量相关渔民的贸易商被认为经营的是专门的渔业业务，而不是以农业为重点并以渔业为副业的贸易商。

渔业分析通过贝叶斯信念网络实现

渔业BBN的开发和分析涉及三个阶段的过程(i)结构开发和评估，(ii)参数估计，和(iii)情景的定量评估(Vilizzi等人2012)。两个BBN模型分别为渔民和贸易商的视角开发，反映在问卷实施中。这些问题单是专门定制的，目的是探讨孤立的渔民或商人活动的特点。问题和回答没有直接重叠，因此BBN模型被保留为单独的模型。每个模型中的节点代表所提出的问题，并反映类别或数值的响应。最初，根据对变量之间关系的逻辑理解(Aalders 2008)创建了一个随意的图表，以提供渔业的结构模型。模型中节点的数量反映了问卷设计，而不是被精简为只包括解释性(如渔民是否有农业利益等)或反应性(如针对物种和交易公斤)变量的节点。中介变量，如市场类型(表2)，有助于进一步理解推断模式。将这些节点连接成一个连贯的、合乎逻辑的网络，需要专家对系统中存在的关键关联给出意见。最初，我们开发了一个因果关系图，这形成了BBN结构的基础。 The linkages between nodes were reviewed to ensure simplicity because the performance of the BBN is optimal when connections are minimized (Marcot et al. 2006). Design guidelines from Marcot et al. (2006) were used to avoid potentially spurious or unreliable models. The model development was conducted within the Netica Version 5.15 software (Norsyshttps://www.norsys.com)．

问卷中的两个主要变量类型被排除在BBN之外。首先，由于Vaccaro等人(2013)对湖泊的空间利用进行了充分的研究，因此忽略了湖泊的空间利用细节，我们可以将湖泊视为一个单一的资源池进行分析。第二，那些回答对模型没有信息的问题，比如被调查者的性别(所有男性渔民和商人)，被忽略了。另外，在每个BBN上增加一个额外的节点来描述渔夫或交易者的本地网络配置(如图1)。与不止一个交易员有联系的渔夫被指定为自由职业者。在这里，顾客贸易商被定义为至少有6到20名渔民将他们视为渔获物的购买者。

然后，在能够补偿缺失值的期望最大化学习算法中，使用问卷数据计算描述观察节点任何特定状态的可能性的边际概率的参数估计(Korb和Nicholson 2010)。为了评价bbn，我们采用灵敏度分析和预测评价方法。fisher BBN对“Primary fish species”节点的预测精度通过独立评估20%随机排除数据集(49个响应)来测试。混淆矩阵显示了预测(基于其他节点的发现)和观察之间的分布，产生了26%的错误率。用自然对数计算出对数损失值0.52。这些值通常介于0和无穷大之间，其中0表示最佳性能。我们计算了二次损失值0.33(也称为Brier评分)。这个分数一般在0到2之间，0代表最好。最后，我们计算了0.80的球形收益。这个收益分数被限制在0到1之间，1是最好的。 Overall the model appears robust with a high degree of prediction capacity. Similar tests were conducted on the “Time spent on Nile perch” node. The confusion matrix has three classes of hours against which the 49 independent responses were evaluated. The fisher BBN gave an overall error rate of 25% for the predicted values of this node. The sensitivity of any specified target node to single changes in all other nodes was used to gauge the major influences in the model structure. This sensitivity is generally measured as a variance reduction for continuous nodes and entropy reduction for categorical nodes. High values indicate that the findings at one node will have a high change in the beliefs of the target node and consequently highlight the parts of the model that are most informative to the target node. To test the BBN’s capacity to predict a random 20% of the questionnaire, data were withheld while constructing the marginal probability tables. This small data set was then used to explore the predictability accuracy of the BBN model (Pollino et al. 2007). The final BBN models included all data, since the number of questionnaires was limited.

客户和自由职业者场景评估

然后，在渔民和贸易商之间微观经济关系结构发生变化的情况下，利用这两个bbn预测鱼的捕捞成分和鱼的交易量的变化。考虑到两种模型捕捉到的不同视角，赞助-客户关系和自由职业者关系的影响被评估为场景。场景提供了描述模型变量变化的重点方法(Stelzenmüller et al. 2010, Gudimov et al. 2012)。每个场景(表3)都描述了这样一种情况:给定一组节点的特定状态，反映了fisher或trader视角BBN模型中的关系类型。例如，在交易者BBN中，庇护-客户关系的情况表示为100%的可能性交易的主要活动，程度指数为6到20，以及基于投入资金和贷款或设备节点之间50%的分配选择的fisher客户。每个场景的节点选择和相关的后验可能性是在对网络分析中发现的典型案例进行检查之后制定的。然后，对BBN模型中的所有其他节点进行重新计算，根据场景中规定的选定节点的指定结果，推断出每个节点状态的可能性。考虑到对交易关系影响的关注，我们专注于描述物种选择和交易量的节点的预测值(表4)。对每个场景的预测都被记录下来，并在每个场景和每个视角之间进行比较。这样，各种捕鱼方式和作业所产生的潜在变化就可以直接通过鱼的提取来衡量。

结果

我们直接从问卷调查(表1和2)和网络分析(图1)构建并检查了贸易商和渔民的BBN(图2和3)。具体确定的鱼类种类包括尼罗河鲈鱼(NP)、尼罗罗非鱼(T)、单重铬酸盐慈鲷(H)、曼巴鱼(Ma)或肺鱼(Ma)和鲶鱼Schilbe中间部(原理图)。与维多利亚湖(Ntara, 2015)更密集的捕鱼作业相比，渔民和商人的生活方式与农业和其他追求混合在一起。只有25.2%的渔民表示捕鱼是他们的主要职业(图2:25.2%的概率钓鱼= 50 - 100%)，而29.7%的交易员表示交易是他们的主要职业(图3:29.7%的概率交易员的主要活动=交易)。农业是主要的替代选择，反映了对多种工业的依赖，而不仅仅是渔业开采。进一步证明纳布加博湖渔业是一个小规模的综合产业的证据是，渔民经常单独捕鱼(图2:操作= 85.5%)，商人主要向村庄出售(图3:市场类型= 27.3%的村庄)，使用市场风格，优质的较大的鱼被送到工厂(图3:为什么这个市场= 49.7%的市场和28.2%的工厂)。湖泊的大小似乎限制了“营地所有者”式捕鱼发展(Ntara 2015)和移民渔民(Vaccaro等人2013)的发展。两种模型都支持将渔民区分为自由职业者和赞助-客户(图4和图5)。赞助-客户的渔民优先与单个个体进行交易，如图1所示。促进赞助-客户关系的交易者(图6)有更大的贷款(贷款金额=平均90700乌干达先令)，要求鱼偿还(偿还类型= fish)，主要是贷款和设备(资金类型= 63.2钱和36.8钱和船)。相比之下，与自由职业者打交道的交易者(图7)倾向于借出少量的钱(贷款金额=平均41,400乌干达Shillings)，要求钱作为还款(还款类型=钱)，只借出钱而不借出资本(资本类型=钱)。

通过选择关键节点的特定结果，对交易者和渔夫BBN模型的影响使剩余节点上的推理概率得以计算(渔夫BBN:图4和5，交易者BBN:图6和7)。我们发现，与“所有情况”场景(平均= 21kg)相比，顾客关系和自由工作者关系的情况(表4)显示出更高的平均鱼类生物量交易的可能性(增加42%，平均= ~30kg)。考虑到场景中选择的主要活动是“交易”，因此排除了偶尔购买鱼类的交易员，而主要专注于农业，这并不特别令人惊讶。也许更有趣的是，与其他情景(目标鱼种约40%，每天捕鱼时间约8小时)相比，顾客-客户情景强调了可能只关注尼罗河鲈鱼和尼罗罗非鱼(分别占主要和次要目标鱼种的54%和55%，每天捕鱼时间约为14小时:表4):重要的是，自由渔民可能能够创造出符合市场和环境波动而不受获得渔具和设备限制的反应迅速和灵活的提取方法(从主客户渔民出售的鱼的数量类似可以证明这一点，但种类更多样:表4，图4)。这可以从对渔民关于“为什么某些物种”是目标的问题的回答中看出(图4)。主顾渔民(图5)的回答是，原因是齿轮(85%的可能性)和其他(15%的可能性)，而自由职业者渔民(图4)选择了价值(45%的可能性)、市场(20%的可能性)、齿轮(12%的可能性)和其他(21%的可能性)，这表明更受市场驱动的重点。

交易者和渔夫BBN模型输出之间的一个显著差异是主要的目标鱼类。这种差异在自由职业者和赞助客户两种情况下都可以观察到。在交易者网络中，在所有情况下(图3)，尼罗罗非鱼都被列为最可能的首选主要目标鱼种(40%尼罗罗非鱼，30%尼罗鲈鱼，20%曼巴，9%穆克尼)，这表明这是他们希望渔民瞄准的鱼种。然而，渔民最可能的选择是尼罗河鲈鱼(60%的尼罗河鲈鱼，32%的尼罗罗非鱼，4%的haps)作为首选物种(表4)。渔民的次要选择是尼罗罗非鱼(40%的可能性)，但商人对尼罗河鲈鱼和尼罗罗非鱼的权重相等(~40%的可能性)。贸易商对尼罗罗非鱼的额外强调可能与海滩设施的烤罗非鱼的新兴旅游市场有关(贸易商BBN，顾客-客户场景“为什么这个物种”节点=市场适合[68.3%])。由于调查问卷所抽样的是单一时间段，BBN模型无法提供有关渔业和市场趋势的任何信息。

BBN的敏感性和可预测性

对于fisher BBN(图2)，对“Primary fish species”节点影响最大的5个节点(%熵约减)分别是Gear(35%)、Why these species(29%)、Secondary fish species(21%)、fishing For house consumption(11%)和Agreement type(9%)。对“花在NP上的时间”影响最大的节点是花在T上的时间(24%)、花在交易者购买上的时间(6%)、花在为什么某些物种上的时间(5%)、花在房屋消费上的时间(4%)和花在钓鱼上的时间(3%)。

对于交易者BBN(图3)，测量了基于“购买KG的金额”节点的敏感性影响最大的5个节点，包括市场类型(28%)、交易者主要活动(17%)、交易者次要活动(12%)、主要目标物种(6%)和着陆(5%)。“主要目标物种”节点对另一个节点发现的敏感性包括以下5个最具影响力的节点:为什么这个物种(27%)、市场类型(20%)、次要目标物种(17%)、交易者主要活动(5%)和价格波动(4%)。交易员BBN内部没有足够的数据来去除20%的响应，以独立测试预测准确性。

讨论

在乌干达的纳布加博湖，我们的研究结果表明，渔民和商人之间的关系方式对提取模式有潜在的影响。虽然两种渔商关系类型的鱼类贸易量并无明显差异，但捕鱼方式的目标种类及原因却各不相同。与适应能力更强的自由渔民相比，客户关系可能会产生不灵活的捕鱼安排，因为自由渔民只关注尼罗河鲈鱼和罗非鱼，这两种鱼都是重要的商业鱼种，在尼罗河鲈鱼的情况下，也是重要的出口导向型鱼种(Marriott et al. 2004)。特别是主顾渔民提出鱼类种类选择最可能基于“渔具”和“其他”，这表明对设备可用性的偏好。相反，自由渔民根据“价值”、“市场”、“装备”和“其他”来选择鱼种，这表明他们更注重经济基础。重要的是，只有两个物种主导了主顾渔民的努力，而自由渔民在物种选择方面受限制较少，但仍然受到市场价值的强烈影响。从管理的角度来看，这表明自由渔民由于不被锁定在与保护人的不对称权力关系中而获得了更多的灵活性，这可能会增加渔业系统对生态动态的反应能力，如果渔民要改变渔场、区域或物种，或退出渔业去探索其他生计。但是，很明显，庇护客户和自由渔民的经济考虑很可能与生态波动相冲突，特别是在市场价格没有反映丰度的情况下。尼罗鲈鱼和尼罗罗非鱼的区域价格在一定程度上与纳布加博湖的鱼类丰度指标隔离;然而，较小的(非目标)物种，如单色丽鲷的价格可以反映湖泊的资源状况。 The BBN model used here does not explicitly explore the responsiveness of the fishers or the market to overfishing. Nonetheless sensitivity analysis of the factors influencing fish selection and intensity of fishing and trading show differences between traders and fishers. Fishers identify Gear and Species factors as the reason certain species were the focus of fishing effort. The time they spent fishing Nile perch was influenced by both the time spent fishing Nile tilapia, and if the fish were destined for the trader. Although both Nile perch and Nile tilapia can be captured in the same gillnets, the fishers targeting Nile perch use either larger mesh gillnets or longlines. Traders also stated that the species attribute and market type were most influential, while the amount of fish they bought was determined by market type and if trading was their main activity.

影响贸易商对特定物种偏好的市场类型的主导作用突出了渔业开采背后的复杂驱动因素。这将如何影响湖泊管理是许多小型渔业普遍关心的话题(Ntara, 2015年)。贸易自由化造成了这样一种情况，即价格的决定因素在很大程度上与生态资源基础无关，往往受到遥远消费者需求的影响，正如本文观察到的尼罗河鲈鱼等高度商业化的出口导向型物种的情况(例如，Kurien 2005年)。这意味着，尽管鱼类储量下降，但外国需求创造的价格会刺激开采(Crona等人2015年)。与此同时，与渔业和市场系统的性质相关的一些因素结合在一起，有效地掩盖、稀释和掩盖了当地生产系统的信号，阻止了生态危机信号反馈给市场(Crona等人，2016)。

在一些小规模渔业中观察到的与渔民和贸易商之间的顾客-客户关系相关的不断增加的债务和捕鱼压力的恶性循环(Thorburn 2001, Armitage和Johnson 2006, Crona和Bodin 2010, Fabinyi 2013)使我们假设自由渔民(相对于贸易商)增加的灵活性可以增加他们应对生态衰退的能力。正是在市场和生态动态失调的背景下，我们必须理解和分析这里所研究的渔民与商人的关系。

尽管自由职业者渔民不会与某一贸易商发生关系，因此似乎更有能力改变渔场，甚至改变生计，以应对鱼类数量的下降，但这最有可能适用于生态下降和成本上升导致单位努力渔获量下降而阻碍继续捕鱼的情况。然而，出口市场产生的价格提供了强大的经济激励(Vaccaro等人，2013年)，这可能不是一个可行的假设。如果没有一种力量来抵消这种对行为的影响，通过规则和执法或为没有负债的自由职业者渔民提供替代生计机会(Ikiara和Odink 1999)，自由职业者类型的渔民的潜在灵活性不太可能变成有利于渔业生态可持续性的东西。

从自由职业者而非庇护-客户安排中分离出社会-生态动态是具有挑战性的，因为两者在同一系统中共存，关系的含义在理论和实践中都不能孤立。理解系统内依赖关系的一种潜在方法是使用BBN模型，该模型通常用于分析社会-生态问卷数据(Newton et al. 2006, Sun和Müller 2013)。将定性和定量信息与缺失数据相结合的能力适合社会导向问卷研究。此外，有足够的数据复制，BBN可以评估预测的准确性和变化的敏感性。对于Nabugabo湖的案例，问卷的结构要求两个bbn，在单一系统上呈现商人和渔民的双重视角。BBN模型能够推断出跨模型域的变化，从发现一个特定的场景，例如自由渔民的情况下，观察到。这里的好处是，尽管在少数节点的发现有限(将图2和3与图4、5、6和7进行比较)，整个系统的所有节点中存在的概率分布仍然具有影响力。然而，该模型不能基于完全结构变化的场景(例如，对100%的自由渔民)自信地评估对系统的影响，因为这在纳布加博湖的这些问卷中没有观察到。该方法的强大之处在于，专注于关键方面的场景可以在两个模型中实现，并对结果进行比较。

这里开发的模型还包括一个简单的网络分析，作为为BBN生成属性数据的机制。这种方法能够以不同于渔民感知的尺度对系统进行测量。虽然可以直接问一个关于商人和渔夫关系的问题，但这可能与Nabugabo湖人民的日常活动无关，事实上，这可能是一个陌生的概念。在许多方面，自由职业者或顾客的社会结构与交易系统的邻里属性有关，因此只能通过分析网络中的聚合关系来确定。调查问卷的回答非常坦率，涉及贷款协议和资本安排等微妙问题，但公开向研究人员披露的细节可能有限。网络分析是一种通过关注鱼类交易的日常交易来解决这些细节问题的机制。

我们对渔民和商人模型的比较发现，在商人和渔民确定的目标物种中可能存在差异。商人偏爱数量较多但价值较低的尼罗罗非鱼，与渔民对尼罗鲈鱼的渴望形成对比，其中一些鲈鱼将运往鱼类码头/市场(如兰布)，那里的冷冻鱼卡车将与国际出口市场建立联系。虽然很难完全理解，但这可能与捕鱼方式、可用的渔具和市场反应有关。当“丰度”是渔民BBN中物种选择的特定原因时，尼罗罗非鱼是高度首选。然而，贸易商强烈认为尼罗河鲈鱼是其控制的捕鱼作业的主要目标品种，这表明该品种具有较高的潜在经济回报。满足日益扩大的尼罗罗非鱼旅游市场对贸易商的物种选择也有潜在的影响。最近，纳布加博湖岸边的当地旅游业对罗非鱼的需求增加(L. Chapman，个人沟通)可能正推动当地罗非鱼捕捞的重要性，而当地罗非鱼在附近有市场。商人们可能也在权衡便宜而丰富的尼罗罗非鱼和昂贵但越来越稀有的大型尼罗鲈鱼的经济回报。渔民还需要在BMU建立的监管环境下作业，包括渔具限制等。尽管在本研究中，我们没有研究非法渔具的使用情况，但非法渔具的发生率可能是社会网络的变化、渔具投资的经济回报以及其他类似小规模渔业的粮食安全变化的结果(Stevens等，2015年)。考虑到纳布加博湖渔业企业的规模较小、捕鱼努力的空间结构和社区的固定性，非法捕鱼的水平被认为是可以控制的;然而，渔业仍面临许多挑战，包括渔业法规的执行(Odongkara等人2009,Lawrence and Watkins 2012, Vaccaro等人2013)。有趣的是，bmu最近在乌干达被解散，这对渔业自律和可持续的鱼类开采有影响。

结论

本研究的核心发现是，商人-渔民关系对捕鱼行为有影响。这尤其从社会-生态框架内影响了湖泊的管理。海滩管理股的目的是作为自我管理的当局运作，特别是考虑到渔业不同部门的代表。这项研究的结果强调，bmu可能没有能力为当地社区提供可持续的鱼类提取，特别是如果客户渔主的比例增加。这里所描述的研究并没有试图涵盖纳布加博湖渔业的所有方面，而是侧重于渔民和贸易关系的一个方面。特别是在妇女的作用、区域贸易惯例和农业过程方面的进一步审查将有助于全面描述社会-生态系统，并补充以前描述湖区鱼类生态的工作。然而，尽管纳布加博湖社区具有固有的复杂性，但探索渔民实现经济独立的潜在途径可能有助于减少市场驱动的有限资源开发。

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