工程7（2021）1518意见和评论环境风险管理中的系统思维毕军，杨建勋，刘苗苗，马宗伟，方文南京大学环境学院污染控制与资源化国家重点实验室，江苏南京2100231. 介绍当今世界是紧密相连的。在环境、经济和社会系统之间形成了无数相互依存的复杂网络，通过这些网络，人员、资源、材料、商品和信息以前所未有的速度交换[1]。然而，与此同时，这些网络正在深刻地改变全球风险格局，并使整个系统更加脆弱[2]。特别是，人们越来越担心连锁和系统性风险。在这种情况下，局部初始破坏事件（例如，2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行）可能在全球迅速传播，造成破坏性影响和无数的社会成本[3]。为了控制和减少系统性风险，迫切需要协调一致的研究努力和综合办法。在世界经济论坛（WEF）发布的《2021年全球风险报告》中，环境风险被列为最有可能和最具影响力的风险之首[4]。减轻环境风险作为联合国可持续发展目标的关键目标之一，现已成为全球重要的政策议程和集体努力[5]。如今，人类和环境系统前所未有地“极端生态事件也可能破坏适应性反馈机制，导致整个经济和社会系统崩溃。因此，必须对环境风险采取整体和系统的观点，以揭示外溢后果以及隐藏在这些复杂系统中的脆弱点和盲点。到目前为止，大多数对系统性风险的认识和认识的进展主要集中在金融体系内部，但近年来学者们开始关注环境问题中潜在的系统性风险[8]。此外，虽然现有的系统性风险框架侧重于气候变化等全球环境问题的作用，但它们未能整合跨尺度风险或解决不同系统之间的地方和区域反馈过程[9]。在这份意见书中，我们阐述了概念和分析系统性环境风险框架，并阐述环境风险如何在不同系统和多尺度网络内部和之间转移。我们介绍长江水风险长江流域（YRB），中国，作为一个案例，说明如何理解和管理系统性风险的地区与复杂的经济和环境的相互作用。从系统工程的角度来看，我们指定的战略，应采取以应对生态风险所带来的挑战，我们还强调了研究前沿感兴趣的学者从广泛的学科。2. 复杂系统和系统性环境风险系统性风险通常被视为复杂系统的一个紧急特征一个复杂的系统可以用一个网络来表示，其中节点表征了许多组件，而边表征了这些组件的相互作用[9]。环境、经济和社会领域中的许多相互依赖关系可以被描述为复杂系统，包括生物系统、气候系统、交通系统、金融系统、互联网和社交网络[10]。因此，系统性风险可以被理解为在紧密相连的网络中潜在的相互依赖的失败的风险鉴于人们对复杂系统和网络中的环境风险及其潜在后果的认识不足，本文引入系统性环境风险的概念，作为一个补充框架，以促进对人类-环境系统相互作用的分析。我们将系统性环境风险定义为那些由人类活动引起或与之相关的风险，这些风险可以通过复杂的生态、经济和社交网络与人类系统相互作用。与其他仅在单一系统内转移的系统性风险不同，系统性环境风险耦合了人类和自然系统中的网络，并可能留下很长的跨系统换句话说，环境风险在某些方向上触发人类系统的不稳定性，并通过反馈回路进一步受到人类系统反应的影响图1从概念上描述了系统性环境风险与人类系统相互作用的途径。大多数风险（例如，有毒污染物）源自人类活动，特别是由复杂的经济网络（例如，工业供应链）。在环境系统中，风险沿着食物链和通过污染物转化转移积累https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.06.0162095-8099/©2021 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/engJ. Bi，J. Yang，M. Liu等人工程7（2021）15181519Fig. 1.系统性环境风险概念图。环境风险则加剧了淡水和能源等资源的稀缺性与此同时，个人暴露于环境风险会导致公共卫生问题，破坏社会稳定。更糟糕的是，财富和社会资本在现实世界中不成比例地积累，人类系统中的一些强大节点（例如，少数国家和公司）在推动网络方面占主导地位这一过程将加速生态和财富不平等以及合作失败，进而加剧系统性环境风险。最后，单一系统的缓解和适应无法解决系统性风险，因为跨系统相互作用中存在强烈的锁定效应。系统性环境风险的概念包含三个显著特征，这使得如果没有系统性思维，很难管理这一问题。2.1. 不同时空尺度的相互作用系统性环境风险发生在当地（例如，化学品泄漏），区域（例如，土地退化、空气污染）和全球尺度（例如，气候变化）。环境风险的空间尺度取决于与环境系统相互作用的人类系统的规模[11]。此外，环境风险演化遵循不同的速度，因此具有不同的时间尺度。我们将系统性环境风险分为三类：①在短期内发生的突发性事故风险，如化工厂爆炸或森林野火;②持续积累并爆发为严重事件的风险，最常见的包括藻华和棕地;③对人类系统构成长期慢性威胁并可能引发系统性变化的风险，如 气 候 变 化 。 Human–environment interactions across dynamicspatiotemporal scales2.2. 风险相互关联系统性环境风险遵循非线性因果关系，因此不能简单地理解为所有部分的总和[12]。不同环境相关风险之间的相互作用可能会产生协同效应和溢出效应，并表现出复杂的现象。自组织和负反馈效应使复杂系统能够对有限的扰动具有弹性;然而，当累积的非线性相互作用达到某些临界点时，它们会产生系统性和不可逆的变化，并引发多米诺骨牌式的级联后果[13]。例如，在经济和资源差距已经很大的边缘化贫穷地区，自然灾害可能频繁发生。在这种情况下，环境风险可能会加速经济网络的崩溃。由于这些非线性关系，很难仅根据单个组成部分预测风险，临界点通常会意外出现。2.3. 非理性的人类认知和决策人类在产生、承担和减轻风险方面发挥着核心作用然而，管理强耦合的医疗风险的尝试可能会受到非理性人类感知和行为的干扰首先，公众的风险判断往往受制于有限的感知能力。例如，人类对可以直接看到的有形风险更加警惕，例如当地的空气污染物，但低估了长期全球规模问题的风险，例如气候变化。就人类系统的决策而言，一些“双赢”的集体行为可能会因搭便车问题（即，当那些从公共产品中受益的人不为他们付费时发生的失败）和囚徒当人们为自己的缺乏找借口时，J. Bi，J. Yang，M. Liu等人工程7（2021）15181520不合作），最终可能导致全球环境风险治理的失败。3. 系统性环境风险的认识--以长江流域在本节中，我们将介绍中国长江流域水资源风险管理，作为一个例子来说明理解系统性环境风险的重要性。长江是世界第三长河，创造了广泛的自然生态系统。同时，长江三峡是中国经济和社会活动的心脏地带，创造了近一半的国内生产总值（GDP），养活了三分之一的总人口。前所未有的工业扩张和城市化带来了严重的水污染风险;此外，面对气候变化，该区域还面临着更频繁的极端天气事件的风险，如洪水。图2简要说明了黄河流域与水有关的生态风险及其与人类经济和社会系统的耦合。农业和工业部门的大量用水和废水排放据估计，中国每年有60%以上随着经济增长和城市化进程的推进，对水的需求和污染排放可能会增加。环境风险驱动和放大经济系统中的网络风险的途径有多种，但很少被研究。举例来说(1) 水污染、密集用水和气候变化导致的异常降水模式增加了水资源短缺的风险。水资源短缺风险将通过一系列非线性经济网络，如全球供应链、上游和下游，下游贸易网络、(2) 气候变化和日益严重的极端天气有可能破坏公共基础设施和私人财产，造成直接经济损失并破坏上游供应链。这些环境风险往往发生在地方一级，在区域一级聚集，由于这些地区的复原能力不同，在各部门和各区域之间表现出异质性与此同时，在YRB中，人们对与社会行为和不平等有关(1) 水污染和水灾害与许多急性或慢性健康风险有关，包括消化道癌症和流行病[19]。 不成比例的公共卫生资源可能会加剧地区不平等，并产生许多被忽视的风险热点。(2) 水风险也是贫富差距和移民的一个重要驱动因素。水风险的不平衡经济影响扩大了贫富差距，并将更多的社会资本和劳动力资源引向城市地区和沿海发达地区。在管理水风险时，治理失败的潜在风险值得关注。YRB覆盖19个省市。地方政府在管理环境风险方面发挥着主导作用，但其决策是基于经济和环境目标之间的权衡。此外，由于治理和生态系统的边界总是错位的，地方政府之间合作破裂的风险很高[20]。这些因素加在一起，可能导致治理失灵，放大水风险对经济可持续增长和社会稳定的影响，并逐渐形成闭环，加大解决这些问题的难度。4. 应对系统性环境风险控制系统性环境风险需要系统性战略。最先进的风险管理有许多缺点，导致无法解决人类-环境系统之间的风险相互联系图二、长江流域系统性环境风险示意图J. Bi，J. Yang，M. Liu等人工程7（2021）15181521(1) 缺乏对导致环境风险的社会、政治和经济因素的关注。例如，目前的环境健康风险分析范式主要依赖于一个四步过程，包括危害识别、剂量反应评估、暴露评估和风险表征。消除风险的大多数努力都是为了防止风险在环境媒介中传播，并减少人类接触。推动环境风险转移和塑造不平等景观的社会和经济网络的原始不平衡结构很少受到调查。(2) 未能将反馈循环纳入风险建模。典型的故障树和事件树分析是一种自这些方法无法处理反馈循环中的风险。例如，人类活动改变了气候，反过来又受到气候变暖的影响，这可能进一步放大人类活动对气候变化的贡献[21]。(3) 低估罕见极端事件和人类系统惊人行为的可能性。主流经济学基于均衡范式，并假设系统将做出最优决策并向稳定状态演化未充分分析罕见事件发生的概率未充分分析的风险的最典型的例子是自然灾害引发技术灾害（Natech）风险[22]，2011年福岛核事故和随后的社会核恐慌就是例证。下面，我们推荐一系列方法，将环境风险作为系统性问题来解决。4.1. 向系统性环境风险评估和全过程管理鉴于上述差距，迫切需要开展跨系统的风险评估，向全过程管理转变，而不是侧重于单一环境风险因素的分析。首先，当前线性环境风险链分析范式应转变为基于循环反馈回路分析的范式。应将社会和经济网络纳入该框架，并应在调查环境风险本身的同时，调查其作为环境风险驱动者和放大者的作用。除了在累积环境风险达到临界点之前对累积环境风险演变进行建模之外，重要的是模拟风险网络在罕见的“黑天鹅”事件（即，影响重大的突发事件），并制定相应的应急预案。4.2. 确定系统性环境风险的优先事项，并确定紧迫的管理需求鉴于系统性环境风险涉及面广，管理资源有限，建立管理优先级清单，提前确定需要监管的关键相关节点包括高风险加工链、资源密集型部门和强大的社会代理人。建立一个优先事项清单必须涉及大量的量化数据，并应根据可能性和影响制定一个排名标准专家意见等定性数据在这一过程中也很有帮助，有时可能比从不同系统收集的大量定量数据更有例如，世界经济论坛进行的年度全球风险认知调查是基于与来自广泛社区的650名专家组成的小组的磋商[4]。此外，由于环境风险优先事项和目标将随着社会经济发展而变化，鉴于新出现的风险，应定期和动态地进行这种排名工作，以发现新的挑战。4.3. 通过整合工程项目、营销工具和公民参与来复原力决定了人类-环境耦合网络在系统性环境风险面前的脆弱程度。为了促进系统性复原力，应当遵守几项原则。例如，备份系统的设计应提高容错能力，分散网络耦合，从而广泛分散和稀释风险。在实践中，提高抵御系统性环境风险的能力应涉及来自不同系统的工具包。工业园区生态系统修复、风险排查等工程项目是缓解环境风险、提高风险适应能力的最直接措施。绿色金融工具，如经济体系中的责任保险，有助于在面临破坏性环境风险时保持经济的弹性。最后但并非最不重要的一点是，将多边机构和民间社会结合起来对于早期风险检测至关重要，以便比较不同利益攸关方所要求的权衡。防范化解重大风险已成为中国最重要的国家战略之一，以确保社会安全和可持续发展。政府还启动了到2060年实现碳中和和推动新绿色经济的计划。在网络化时代，要确保生态安全，实现经济转型升级，决策者必须系统地评估和控制环境风险，认识到多个系统共同努力的必要性。管理系统性环境风险的成功实践和经验也将为应对大规模生态危机的全球努力和协调提供信息。致谢本工作得到了国家自然科学基金（71921003和71761147002）和中国工程院重大咨询研究项目（2019-ZD-33）的支持引用[1] 放 大 图 片 作者 ： D. 复 杂 网 络 驱动 传 染 现 象 的 隐 藏 几何 学 。 Science2013;342（6164）：1337-42.[2] 赫尔宾湾全球网络化的风险以及如何应对。 Nature 2013;497（7447）：51-9.[3] Chang S ， Pierson E ， Koh PW ， Gerardin J ，Redbird B ， Grusky D ， et al.Mobilitynetwork models of COVID-19 explain inequities and inform reopening.Nature2021;589（7840）：82-7.[4] [10]杨文，李文. 2021年全球风险报告第16版日内瓦：世界经济论坛; 2021年。[5] 博 丹 合 作 环 境 治 理 ： 在 社 会 生 态 系 统 中 实 现 集 体 行 动 。 Science2017;357（6352）：eaan1114.[6] [10] Keys PW，Galaz V，Dyer M，Matthews N，Folke C，Nyström M，et al.人类世风险。Nat Sustain2019;2（8）：667-73。[7] Liu J，Dietz T，Carpenter SR，Taylor WW，Alberti M，Deadman P，et al.耦合的人类和自然系统：集成框架的演变和应用。安比奥在出版社。[8] LiuJ，Hull V，Batistella M，DeFries R，Dietz T，Fu F，et al. 在一个远距离耦合的世界中构建可持续性。 Ecol Soc 2013;18（2）：26.[9] GaoJ，Barzel B ， Barabási AL. 复杂 网络中 的普遍 弹性模 式 Nature 2016;530（7590）：307-12.[10] Brown DG，Robinson DT ，An L，Nassauer JI，Zellner M，Rand W，et al.Exurbiafrom the bottom-up ： facing empirical challenges to characterizingacomplex system. 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