Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Quản lý thích ứng cho việc xóa bỏ các loài ngoại lai
Tóm tắt
Các vấn đề kiểm soát các loài ngoại lai đã được công nhận là mối đe dọa nghiêm trọng đối với hệ sinh thái bản địa cũng như đối với xã hội. Để đối phó với những mối đe dọa này, nhiều chương trình quản lý các loài ngoại lai đã được đề xuất nhằm hỗ trợ việc xóa bỏ chúng ở nhiều khu vực. Mặc dù việc xóa bỏ được coi là giải pháp tốt nhất, nhưng những nỗ lực này vẫn không thành công trên thực tế do chủ yếu hai yếu tố: (1) khả năng đánh bắt phụ thuộc vào số lượng, và (2) sự không chắc chắn. Bài viết này chỉ ra khi nào nên nhắm đến việc xóa bỏ thông qua việc đề xuất một chiến lược quản lý thích ứng tối ưu trong khuôn khổ một mô hình sinh thái - kinh tế với các yếu tố đã đề cập. Nghiên cứu chỉ ra rằng độ nhạy của khả năng đánh bắt đối với sự thay đổi trong số lượng hiện tại quyết định liệu việc nhắm đến việc xóa bỏ có hợp lý hay không. Kết quả cũng cho thấy rằng sự không chắc chắn trong quá trình liên quan đến sự tăng trưởng của số lượng ảnh hưởng đáng kể đến thời điểm tiến hành các hành động xóa bỏ, và sự gia tăng mức độ không chắc chắn có thể giúp đạt được mục tiêu xóa bỏ một cách hiệu quả về chi phí nếu chúng ta điều chỉnh một cách tối ưu các hành động xóa bỏ của mình theo sự không chắc chắn.
Từ khóa
#quản lý thích ứng #xóa bỏ #loài ngoại lai #mô hình sinh thái-kinh tế #khả năng đánh bắtTài liệu tham khảo
Bertsekas DP (2001) Dynamic programming and optimal control, vol 1, 3rd edn. Athena, Belmont
Bomford M, O’Brien P (1995) Eradication or control for vertebrate pests. Wildl Soc Bull 23:249–255
Clark CW (1990) Mathematical bioeconomics, 2nd edn. Wiley, New York
Clark CW, Kirkwood GP (1986) On uncertain renewable resource stocks: optimal harvest policies and the value of stock surveys. J Environ Econ Manage 13:235–244
Conrad JM (1999) Resource economics. Cambridge University Press, New York
Dick VA, Hendrichs J, Robinson AS (eds) (2006) Sterile insect technique: principles and practice in area-wide integrated pest management. Springer, Dordrecht
Eisewerth ME, van Kooten G (2002) Uncertainty, economics, and the spread of an invasive plant species. Am J Agric Econ 84(5):1317–1322
Judd KL (1998) Numerical methods in economics. MIT Press, Cambridge
Knight FH (2006) Risk, uncertainty and profit. Dover, Mineola
Kotani K, Kakinaka M, Matsuda H (2008) Optimal escapement levels on renewable resource management under process uncertainty: some implications of convex unit harvest cost. Environ Econ Policy Stud 9:107–118
Kotani K, Kakinaka M, Matsuda H (2009) Dynamic economic analysis on invasive species management: Some policy implications of catchability. Math Biosci 220:1–14
Merton RC (1975) An asymptotic theory of growth under uncertainty. Rev Econ Stud 42(3):375–393
Myers JH, Savoie A, van Randen E (1998) Eradication and pest management. Annu Rev Entomol 43:471–491
Olson LJ, Roy S (2002) The economics of controlling a stochastic biological invasion. Am J Agric Econ 84(5):1311–1316
Perrings C, Williamson M, Dalmazzone S (2000) The economics of biological invasions. Edward Elgar, Cheltenham
Pimentel D, Zuniga R, Morrison D (2005) Update on the environmental and economic costs associated with alien-invasive species in the United States. Ecol Econ 52:273–288
Puterman ML (1994) Markov decision processes, discrete stochastic dynamic programming. Wiley, New York
Reed WJ (1979) Optimal escapement levels in stochastic and deterministic harvesting models. J Environ Econ Manage 6:350–363
Saphores JM, Shogren JF (2005) Managing exotic pests under uncertainty: optimal control actions and bioeconomic investigations. Ecol Econ 52:327–339
Sethi G, Costello C, Fisher A, Hanemann M, Karp L (2005) Fishery management under multiple uncertainty. J Environ Econ Manage 50:300–318
Simberloff D (2002) Today tiritiri matangi, tomorrow the world! Are we aiming too low in invasion control? In: Clout MN, Veitch CR (eds) Turning the tide: the eradication of invasive species. University of Auckland, Auckland, pp 4–12
Walters C (1986) Adaptive management of renewable resources. Blackburn, New Jersey