体系化的操作框架，用以支持在非正式居住区整合城市农业与社会生态韧性：一种基于动态城市代谢理论的粮食安全保障方法

《Ecological Modelling》：Systemic operative framework to support the integration of urban agriculture and socio-ecological resilience in informal settlements: A dynamic urban metabolism approach to food security

　　亚历杭德拉·阿塞韦多-德洛斯-里奥斯 | 安娜·戴森 | 达米恩·克莱斯 | 乌尔苏拉·卡德纳斯-马马尼
美国耶鲁大学

**摘要**
城市非正式定居点面临粮食、水和能源安全的严峻挑战，这些挑战因治理结构脆弱和基础设施分散而更加复杂。本研究表明，当城市农业（UA）融入到系统的城市代谢（UM）框架中时，可以成为推动循环资源流动和提高这些地区粮食安全的关键力量。我们开发并验证了一个四阶段的诊断至模拟框架，包括多维度指标的确定、五层系统架构、交互式循环图（ILDs）以及针对秘鲁利马戈森市（一个约有6300名居民的非正式定居点）校准的福雷斯特风格系统动态模型。模拟结果显示，屋顶和未开发土地的耕作可以满足家庭对蔬菜和水果的需求；生物消化技术可以提供17-52%的家庭能源需求；灰水再利用可以维持大部分耕作区域的灌溉，稳定在约77%的水平。至关重要的是，治理改革和土地所有权安全成为采纳这些措施的主要推动因素，从而在饮食多样性、废物减少和家庭食品支出方面带来累积性改善，这表明UA的表现更多地受到治理和参与反馈的影响，而不仅仅是技术能力。该框架为全球数据稀缺的非正式定居点提供了一个可转移的诊断流程，将指标、反馈逻辑和动态模拟结合起来，以支持粮食安全评估。

**1. 引言**
1.1 **非正式定居点的挑战和主要驱动因素**
城乡迁移是全球非正式定居点增长的重要驱动力，受到经济、社会、人口、环境和政治因素的影响（Maurel和Tuccio，2016）。就业机会、土地分配不均以及资源获取受限等因素促使人们流向城市寻找更好的生计（Davis和Henderson，2003）。家庭结构、冲突和服务获取等社会决定因素也塑造了迁移模式（Farah等人，2018）。年龄、性别、教育和人口增长等人口变量进一步影响了城市扩张（Singh等人，2015）。自然灾害、水质和土壤质量、温度及降雨量的变化等环境与气候压力因素也是推动因素（Moore和Wesselbaum，2023）。最后，政治不稳定、治理薄弱和规划政策不足也影响了迁移流动（Nyberg–S?rensen等人，2002）。

缺乏有效规划的城市化加速了非正式定居点的扩张，常常超出城市系统的承载能力。全球有超过十亿人居住在非正式定居点（联合国人居署，2020）。这些地区通常是自发形成的，缺乏正式认可、稳定的土地所有权和基本服务（Musango等人，2020；Acevedo等人，2017）。由于负担得起的土地稀缺，社区常常选择在洪泛区或不稳定的斜坡等环境危险地带定居（Kabiru等人，2023）。因此，非正式定居点处于法律框架的边缘，反映了城市规划和治理的系统性缺陷（Choueiri等人，2025；Roy，2005）。它们的主要挑战包括基础设施不足、环境和社会脆弱性，以及获取水、卫生设施和能源的有限性（Reichhuber等人，2023；Henderson等人，2017）。气候变化加剧了这些风险，导致贫困、营养不良和粮食不安全问题（Nguyen等人，2023）。

1.2 **粮食安全与非正式定居点**
粮食安全是一个多维度的挑战，与城市化、贫困和环境变化密切相关。联合国粮食及农业组织（FAO，2006）将其定义为四个维度：可用性、可及性、利用效率和稳定性。在非正式定居点，这些维度因不可靠的粮食供应链、不稳定的就业状况、基础设施落后以及受气候相关风险的影响而减弱（Abualtaher和Bar，2020）。由于被排除在正式分配网络之外，居民依赖非正式市场和自给自足的生产，但这些方式可能不稳定且容易受到经济冲击的影响（Fox-K?mper等人，2023）。不稳定的土地所有权限制了长期粮食生产，加剧了对外部粮食来源的依赖（Nchanji等人，2023）。此外，受污染的水源、不充分的卫生设施和无序的废物处理对食品安全构成严重威胁，导致营养不良和食源性疾病（V?gsholm等人，2020；Fernandez-Mena等人，2016）。有限的购买力限制了人们的饮食选择，导致对加工食品的依赖增加，营养价值较低，非传染性疾病（如肥胖和糖尿病）的发病率上升（FAO，2023）。

随着城市的发展，循环农业食品系统提供了一种可持续策略，既能提高粮食安全，又能减少资源消耗和废物产生（Caputo等人，2021）。这些系统整合了养分循环、废物减少和分散式食品生产，建立了更具韧性和效率的城市食品网络（Bahers等人，2020）。城市农业（UA）在这一过程中起着核心作用，因为它缩短了供应链，减少了对外部市场的依赖，并实现了食品来源的本地化（Orsini等人，2014）。然而，UA的做法往往未得到充分利用，其价值也未得到充分利用，因为决策者和不同利益相关者往往没有认识到其在不同尺度上的系统协同效益。在此背景下，应用城市代谢（UM）框架表明，将UA整合到非正式定居点中可以优化资源流动、修复环境退化、减少城市热岛效应、重新利用有机废物并提高自给自足能力，从而应对多重可持续性挑战（Guibrunet和Sánchez Jiménez，2023）。

越来越多的人认识到UA是提高非正式定居点粮食安全、改善生计和环境韧性的有效策略（Fox-K?mper等人，2023）。诸如袋装园艺、屋顶种植、水培和社区为基础的举措等实践为有限的空间和资源提供了适应性解决方案，同时带来了营养、经济和生态效益（A. Acevedo-De-los-Ríos等人，2025；Yuan等人，2022；Gallaher等人，2013）。例如，在内罗毕的Kibera定居点，袋装园艺使家庭蔬菜消费增加了35%，减少了粮食不安全问题（Zivkovic等人，2022）。同样，在利马，水培农业在干旱地区提高了粮食安全并节约了水资源（Orsini等人，2010）。

除了直接提供食物外，UA在循环城市代谢中还发挥着关键作用，通过支持养分回收、减少废物和分散式资源管理来促进环境可持续性，减少污染、缓解热岛效应并扩大城市绿色基础设施（Kirstgen和Moller，2025；Thwaites等人，2025）。然而，仍存在重大障碍，包括不稳定的土地所有权、分散的政策框架和有限的制度支持（Magigi，2013）。此外，UA提供的生态系统服务往往被评估框架所忽视，包括生物多样性保护、空气和水质改善以及微气候调节（Ciardullo等人，2023；Mankiewicz等人，2022）。克服这些障碍需要将UA纳入更广泛的城市韧性战略中，确保监管支持，并保障对关键资源的获取（FAO等人，2024）。

1.3 **非正式定居点的系统思维与城市代谢**
系统思维为理解城市复杂性提供了认识论基础，使得能够研究社会生态系统中的动态相互关系和涌现属性（Cristiano等人，2020；Lezak和Thibodeau，2016）。它借鉴了控制论（Wiener，1948）、一般系统理论（von Bertalanffy，1968）和系统动力学（Forrester，1969）的思想，这些理论都强调了反馈循环、非线性和适应性行为。信息论（Shannon和Weaver，1949；Shannon，1948）强调了通信流程的形式化，结构主义（Piaget和Inhelder，1948）和建构主义认识论（Maturana和Varela，1987；von Foerster和Varela，1984）则强调了关系性和 contexts 知识。这些视角共同提供了一个跨学科视角，将城市代谢视为一个在政治、基础设施和生态背景下的动态、多尺度过程，而不仅仅是一个资源流动模型。在非正式定居点中，传统模型往往忽略了分散的组织形式、非正式治理和塑造社会生态绩效的适应性反馈机制（Krueger等人，2022；Forrester，1969）。学者们认为需要重新概念化城市代谢，将非正式定居点视为积极的代谢主体，而非边缘现象（Choueiri等人，2025；Kaviti Musango等人，2020；P. M. Allen，2012）。系统动力学（SD）建模通过模拟城市系统中的反馈、时间延迟和非线性来支持这一方法。例如，Sanders和Sanders（2004）扩展了Forrester的原始城市动态模型，加入了空间细分结构以捕捉城市内部的反馈；Winz（2005）将SD应用于城市水系统，连接了经济、监管和行为动态。最近的模型整合了生产、生态和居住条件（Wu和Huang，2023），或在不确定性下改进政策（Yeomans和Kozlova，2023）。Fabolude等人（2025）回顾了大数据时代下的SD，指出了数据稀缺、结构偏差和实时校准不足等挑战。

尽管SD具有优势，但仍面临三个主要限制：难以获取细分数据（尤其是在数据收集稀缺或不可用的非正式环境中）（Winz，2005；Wu和Huang，2023）；假设忽略了行为或制度异质性，这可能削弱长期情景预测的可信度（Yeomans和Kozlova，2023；Sanders和Sanders，2004）；以及模型的实证验证不足，限制了其在城市政策和投资规划中的实际应用（Fabolude等人，2025）。这些挑战在数据稀缺且快速变化的城市环境中（如非正式定居点）尤为突出。

传统上，城市代谢指的是城市内的物质、能量和信息流动（Golubiewski等人，2012；Pincetl等人，2012；Kennedy等人，2011；Stonier，1990；Wolman，1965）。然而，其概念范围需要扩展，以包括制度碎片化、非正式适应和不平等现象（May 2022；Gunderson，2012；Gandy，2004）。根据Stonier（1990）的观点，任何系统都可以用物质（M）、能量（E）和信息（I）来建模，城市代谢可以理解为这些组分的综合循环。M、E和I之间的互动产生了诸如韧性、脆弱性或不平等等涌现属性。在这种扩展视角下，城市代谢将系统思维具体化为开放的、适应性系统，这些系统在正式和非正式边界之间持续交换资源（Cristiano等人，2020；John等人，2019）。

非正式定居点作为更广泛城市代谢系统中的适应性社会生态系统子系统运作。它们是积极的代谢节点，食物、水、能量、废物和劳动力在这些节点中流动（Acevedo-De-los-Ríos等人，2024；Diep等人，2019）。这些系统源于结构不平等（如土地所有权不安全、基础设施不足和制度排斥），但也展现出创新能力和适应能力（Bryan等人，2024；Cruz和Forman，2022；Simone，2019）。它们的代谢与正式区域不同，体现在分散的循环、非正式治理和特定情境的规范上（Choueiri等人，2025），产生了复杂适应性系统的特性，如变异性、路径依赖性和涌现行为（Folke等人，2010；Grimm等人，2008）。这与韧性理论和城市政治生态学相一致，后者强调物质流动和治理的共同进化（Borie等人，2019；Allen P.M，2012）。

在非正式环境中，城市系统在空间、时间和功能尺度上呈现出层次结构（Yang和Zhang，2025）。微观层面的实践往往与宏观层面的可持续性结果相关（Lwasa等人，2022；Andersson等人，2021），但社区快速适应与正式规划之间的时间错配导致了制度碎片化（联合国人居署，2020；Sovacool等人，2020）。解决这种分歧需要多层次的协同生产策略，将短期韧性与其长期规划结合起来。城市农业、现场水资源捕获和生物修复、分散式堆肥以及基于社区的服务等实践可以作为可持续性转型的关键基础设施，挑战正式与非正式之间的界限（Bricas等人，2019；Choguill，2008）。系统建模必须捕捉这种二元性：非正式定居点既是更广泛城市流动的组成部分，也是受 local 制约的自我调节微观系统（Al和Verebes，2025；Fransen等人，2024；Zhang等人，2015）。图1展示了正式和非正式子系统之间的互动，特别是在食物、水、能量和废物领域。

**图1. 城市和区域代谢中正式与非正式城市系统的系统互联**
该图说明了非正式定居点的粮食安全和资源循环性源于正式治理结构与非正式适应实践之间的多尺度反馈，而不仅仅源于其中一个领域。注意：该概念图展示了正式和非正式系统在城市代谢过程中的嵌套动态整合，涵盖空间（分析单位：微观、中介、宏观）、功能和时间尺度。分层的圆锥结构代表了多层次的治理资源交换和社会生态互动，这些互动由物质-能量流动、信息-治理渠道和正式-非正式交流所交织。底部的可持续性指南针组织了与资源获取、公平性、韧性和基础设施绩效相关的指标。双向箭头表示自上而下的政策和自下而上的适应，最终产生粮食安全和韧性等成果。该框架将诊断指标、决策支持工具和多层次反馈过程联系起来，展示了包括废物再利用、城市农业和养分循环在内的非正式基础设施如何与正式治理在复杂适应性城市系统中相互作用。

**注释：**
该概念图展示了正式和非正式系统在城市代谢过程中的嵌套动态整合，涵盖空间（分析单位：微观、中介、宏观）、功能和时间尺度。分层的圆锥结构代表了多层的治理资源交换和社会生态互动，这些互动通过物质-能量流动、信息-治理渠道和正式-非正式交流得以体现。底部的可持续性指南针组织了与资源获取、公平性、韧性和基础设施绩效相关的指标。宏观尺度对应于大都市或区域层面，包括生态系统过程、食物-水-能量交换以及塑造城市-区域代谢的治理网络（Yang和Zhang，2025；Sharifi，2019）。中观尺度对应于社区或邻里层面，捕捉土地利用动态、基础设施分布以及城市结构内的社会空间不平等（Dooghe等人，2023；Irwin等人，2009）。微观尺度关注社区和定居点结构，在这里会出现本地资源循环、非正式治理和适应性行为（Fransen等人，2024；Ol?un等人，2022）。最后，分析单元尺度代表了日常代谢实践的操作单位，例如现场水捕获和净化、灰水再利用、堆肥和家庭食物生产等，这些实践体现了系统间的互动（Khadim等人，2022）。在这个尺度上，基础设施，特别是绿色基础设施，作为关键的代谢接口，将个人行为与城市生态表现联系起来。这些尺度共同定义了城市代谢的多层次组织结构，将局部行动与城市范围内的可持续性成果联系起来。最终，综合性的多尺度治理至关重要。基于反馈的规划和与社区的协同设计可以放大有针对性干预措施的好处。例如，通过城市农业回收营养物质可以带来水资源再利用、食物供应和社会凝聚力的连锁改善（Guzman-Molina等人，2025；Arcas-Pilz等人，2023）。此外，新兴技术正在利用种植食物的植物进行现场水净化，尤其是在易干旱的地区（Pretorius和Dyson，2024）。这种基于系统的理念支持了本研究发展的框架，该框架将复杂的相互作用转化为提高城市韧性、可持续性和食物安全的诊断工具，尤其是在标准规划方法常常不足的非正式环境中。本研究提出的系统方法还与网络科学和复杂性研究中关于社会生态韧性的更广泛观点相联系。关于复杂网络鲁棒性和韧性的研究（Artime等人，2024）表明，相互连接系统中的拓扑和功能冗余性是其在压力下的适应能力的基础，这一原则直接适用于这里提出的多循环反馈架构。来自社会物理学的补充见解（Jusup等人，2022）揭示了集体行为、资源共享和社会规范如何从紧密连接的社区中的局部互动中产生，为本研究模拟的参与和知识转移动态提供了理论基础。Helbing等人（2015）早期关于复杂性科学对社会挑战贡献的综述进一步说明了信息流动和反馈机制如何指导对脆弱城市人口的干预设计。

尽管关于城市代谢、食物安全和非正式定居点的研究日益增多，但仍存在关键空白。虽然先前的研究在不同的配置中整合了城市代谢、系统动态、食物-能源-水的关系以及城市农业，但现有框架往往缺乏系统性连贯性，并且未能明确纳入反映非正式城市环境中动态相互关系的操作性、对反馈敏感的结构。此外，城市农业通常被视为一种局部干预措施，没有嵌入到考虑到资源流动、治理和社会环境反馈的更广泛的代谢框架中，这限制了其作为食物安全和循环经济的战略工具的潜力。大多数现有模型强调部门效率或资源优化，但缺乏针对非正式定居点的诊断能力，忽略了诸如产权不安全、非正式服务提供和分散资源管理之类的适应性因素。本研究通过提出一个基于系统思维和城市农业（UM）的系统操作框架来填补这些空白，以通过战略整合城市农业来增强非正式定居点的食物安全。其贡献不在于城市农业、系统思维和城市农业本身的整合新颖性，而在于操作性结构和诊断工作流程，将文献中的指标转化为适合非正式环境的系统动态架构。该研究追求四个关键目标：（1）开发一个将城市农业定位为非正式环境中食物安全代谢干预措施的系统操作框架；（2）通过维度、变量、指标和五层系统框架操作化该框架，以捕捉资源流动和反馈；（3）构建交互循环图（ILDs）以识别非正式定居点代谢中的动态反馈和杠杆点；（4）通过为秘鲁利马市Gosen定居点校准的系统动态模型来验证该框架的有效性。为了指导研究，探讨了以下问题：
- RQ1：如何将城市农业整合到系统思维的城市代谢框架中，以促进非正式定居点的食物安全和循环资源流动？
- RQ2：需要哪些由系统思维指导的变量和指标来描述这些环境中的食物-水-能量-废物相互依赖性？
- RQ3：交互循环图如何帮助识别杠杆点、反馈机制以及循环经济的系统障碍，特别是在食物安全方面？
- RQ4：系统动态模型如何测试所提框架在非正式城市系统中的连贯性和潜在效用？
基于这些问题，研究提出了以下假设：将城市农业整合到对反馈敏感的城市代谢框架中，通过激活优化资源循环性和韧性的系统杠杆点来增强非正式定居点的食物安全。

2. 最新技术
2.1. 框架的定义
在与社会生态系统、治理、经济学和可持续性科学相关的研究领域中，框架提供了概念和方法论结构，组织实证研究并确保理论发展的清晰度和透明度（X. Shi和Ling，2025；William，2024；Pulver等人，2018；Binder等人，2013）。在计算学科中，它们作为由组件和库组成的结构基础，控制功能流动（Traoré，2017）。然而，语义不一致性、本体论模糊性和翻译差距经常挑战跨学科使用（Bevan，2022）。这些差异降低了连贯性和互操作性，尤其是在框架在不同假设的学科之间转移时。许多框架还依赖刚性分类，限制了它们表示动态和涌现系统的适应性（Evans，2004）。尽管没有通用定义，框架通常作为概念结构，组织关键变量及其关系，为跨学科整合提供共同语言（Cox等人，2016；McGinnis和Ostrom，2014）。从系统理论的角度来看，框架作为边界构造，支持具有多尺度和跨尺度互动的复杂领域的整合思维（Cash等人，2006；A. W. Moore等人，2018）。它们可以用于诊断、描述或规范目的，帮助研究人员探索互动机制、识别杠杆点或模拟政策结果（Maxwell，2013；Scholz和Tietje，2002）。在这个意义上，框架既是理论工具也是实践工具，连接不同的认识论，支持跨学科综合与合作（Ligtermoet等人，2025；Morse，2014）。框架通常源于两种主要的认识论方法：实证综合和理论概念化（Lawrence，2015）。实证框架源于现实世界观察，捕捉特定情境下的动态，而理论框架源于抽象范式，以概括系统关系（Partelow，2023；Nilsen，2020）。这两种方法通常相互作用，实证证据完善理论，反之亦然，尤其是在可持续性、治理或城市代谢等复杂领域。在这两种情况下，框架作为桥梁对象，连接理论和实践，促进研究和应用之间的知识整合（McGinnis和Ostrom，2014）。尽管框架具有价值，但其作用仍不确定。Ban和Cox（2017）质疑什么构成了一个成功的框架，而Partelow（2018）指出许多框架在其应用和操作化方面缺乏清晰性。这种黑箱性质导致了框架在结构和适用性上的差异，从提供可测量指标的框架到仅概述概念关系而没有具体方法论指导的框架（Nagel和Partelow，2022）。此外，过度依赖内部结构可能导致过度抽象、过度简化以及忽略情境细微差别（Etman等人，2020）。解决这些问题需要明确的概念边界和稳健的操作策略（Superti等人，2021；Sala等人，2015）。基于最近在诊断和多尺度系统方法方面的进展（A. Acevedo-De-los-Ríos等人，2025；C. Allen等人，2023；Kanger和Sovacool，2022；Pahl-Wostl等人，2021），本研究提出了一个操作框架，超越了描述性类型学或参数化指标集。操作框架旨在通过整合系统建模、诊断分析和情境决策支持来架设理论与行动之间的桥梁。在这种观点下，操作框架不仅是概念性的，而且是可以操作的，为指导干预设计和系统评估提供了跨学科工具，特别是在非正式定居点等复杂和适应性环境中。这种方法回应了对于灵活的、对反馈敏感且具有情境意识的框架的需求，这些框架能够捕捉涌现的互动和跨尺度依赖性，而不仅仅是规定固定的输入或输出。它符合最近对动态、模块化和适应性框架的呼吁，这些框架随着知识体系和治理条件的变化而演变。

2.2. 一致性矩阵和变量的操作化
框架的一致性矩阵是指将概念元素与实证数据对齐的过程，确保理论构建与实际应用之间的连贯性。这涉及到定义可以在特定环境中操作的维度、变量和指标（Partelow，2023）。操作化将抽象概念转化为可测量的变量，分为独立变量、依赖变量和中介变量，并由指导数据收集和分析的维度及指标支持（Gan等人，2017）。这一明确的过程增强了实证研究的透明度、可复制性和稳健性（Zimek和Baumgartner，2024；Sala等人，2015）。框架开发可以采用自上而下或自下而上的方法。自上而下的方法将广泛范式细化为具体理论和模型（Smeets等人，1999），而自下而上的方法则将实证观察综合为总体理论结构（Maxwell，2013）。实际上，这两种方法相互作用，实证结果完善理论，理论又指导新的数据收集，需要持续验证和适应性管理（Collins和Stockton，2018）。框架的结构通常从广泛范式发展到可测量指标（Reed等人，2021），包括：a）范式：指导开发的理论基础；b）理论：解释组件互动的原则；c）框架：构建关系的概念模型；d）模型：现实的实证表示；e）指标：操作化理论概念的可测量变量。框架通常包含多个维度，每个维度代表一个分析主题领域（Naeem等人，2023）。在社会生态系统中，标准维度包括治理、环境可持续性、经济可行性和社会福祉（Hessami等人，2015；Sala等人，2015）。在每个维度内，变量定义了结构，可以是定性的或定量的，取决于研究重点（Barroga和Matanguihan，2022）。例如，在可持续性研究中，变量可能包括资源可用性、消费模式和韧性指标（Scordato和Gulbrandsen，2024；Merino-Saum等人，2020）。指标代表最详细的分析层面，将理论与观察联系起来；它们必须具体、可测量且与情境相关。例如，在经济维度下，指标可能包括GDP增长、就业率或收入分配（Zimek和Baumgartner，2024）。指标与理论维度的明确对齐确保了评估的系统和严谨性。

2.3. 与城市代谢、食物安全、城市农业和非正式定居点相关的现有框架
首先介绍城市代谢框架，因为它作为指导先前文献综述结构的总体分析视角（Acevedo-De-los-Ríos和Perrotti，2024）。它为评估物质和能量流动提供了基础，这对环境可持续性至关重要，并为整合食物安全、城市农业和非正式定居点动态等相互关联的领域提供了基础。关于城市农业（UM）、食物安全（FS）和非正式定居点（IS）的研究促成了各种概念和操作框架的发展。这些框架涵盖了城市环境的环境、经济、社会、技术和治理维度，借鉴了系统理论、生态经济学、城市规划和可持续性科学来分析资源流动、治理结构和社会经济互动（Guibrunet和Sánchez Jiménez，2023；Kaviti Musango等人，2020；Kennedy等人，2014，2011）。这一系列文献为识别城市农业、食物安全和非正式定居点框架之间的概念趋同和持续存在的差距提供了全面的基础。城市代谢框架将城市视为生命系统，研究物质和能量流动如何影响可持续性。Wolman提出的“城市的代谢”概念引入了城市-生物体的类比，强调了资源的输入、转化和输出（Wolman，1965）。Kennedy和Hoornweg（2012）的后续工作将社会经济变量整合到代谢模型中，从而对城市可持续性有了更全面的理解。食物安全框架围绕四个经典维度发展，包括可用性、获取、利用和稳定性，并结合营养、经济和环境因素来评估城市环境中的食物系统韧性（Giuseppe，2015；Newell等人，2019）。这些框架经常与城市代谢（UM）方法相交，特别是在解决食品系统中的资源效率和减废策略时（Zeinstra等人，2020年；Jacobi等人，2018年）。城市农业框架侧重于将食品生产整合到城市环境中，将土地使用规划与社会经济发展和环境目标联系起来。它们强调资源回收、经济增长和社会生态韧性（Hammelman等人，2022年；Bahers和Giacchè，2019年）。针对非正式定居点的框架则关注治理、土地所有权安全、基础设施和社区适应性问题。研究指出，治理失败和资源不平等会加剧环境和社会脆弱性（Anwar等人，2023年；Kooy，2014年）。最近的研究提出了综合性框架，以弥合这些领域之间的差距，并强调它们之间的相互关联性（Acevedo-De-los-Ríos和Perrotti，2024年；Kuhn等人，2017年；Shillington，2013年）。补充材料1中的表S1总结了先前文献综述中确定的关键框架，比较了它们的范围、变量、指标和方法。这种比较综合有助于系统地识别现有框架的交汇点（例如，在物质和能量流方面），以及它们仍然碎片化的地方（例如，在治理处理、反馈操作化和非正式性特定诊断方面）。然而，大多数现有的综合性框架更侧重于主题耦合（例如，UM–FEW联系或UA–循环性联系），而不是提供明确的指标到模型的转换逻辑或专为非正式城市环境设计的诊断流程。非正式定居点的食品安全问题仍然是一个主要挑战，这一问题因快速城市化、治理薄弱、资源限制和环境压力而加剧。居民面临着不稳定的生活条件、有限的营养食物获取机会以及与气候相关的风险，这些因素加剧了不平等并削弱了城市的韧性。尽管在可持续性和食品安全研究方面取得了进展，但文献显示，在非正式条件下能够系统地连接指标、反馈逻辑、治理动态和基于模拟的验证的框架仍然存在不足。本研究提出了一个系统性的操作框架，用于评估城市代谢，并明确将城市农业作为解决非正式定居点食品安全问题的核心干预措施。与之前的模型不同，其贡献不在于引入新的代谢关系，而在于将从审查的框架中获得的见解系统地整合到一个五层操作框架和一种从诊断到模拟的流程中，从而使指标能够转化为反馈结构和存量-流量模型。通过将城市农业纳入更广泛的城市代谢系统中，该框架推动了资源优化、循环经济战略以及为非正式城市环境设计的情境敏感型治理路径。

方法论遵循四个阶段的过程（图2），以开发和验证一个用于评估城市代谢的系统操作框架，将城市农业整合到非正式定居点中以增强食品安全。该过程实现了一个从诊断到模拟的序列，该序列将文献中的指标、系统层次、交互式循环图和Forrester风格的系统动态模型联系起来。它基于系统的文献回顾（Acevedo-De-los-Ríos和Perrotti，2024年），并结合了系统理论（von Bertalanffy，1968年）、城市代谢（Pincetl等人，2012年；Kennedy等人，2011年）、可持续性评估框架（Sala等人，2015年；Ness等人，2007年）以及用于韧性的系统建模（Zimek和Baumgartner，2024年；Hessami等人，2015年）的原则。

图2. 将城市农业整合到非正式定居点中的系统操作框架的方法论流程图。流程图展示了所提出的框架如何通过确保每个转换阶段的方法论连贯性的结构化序列，从指标推导到可执行的模拟。

3.1 阶段1：多维指标框架的推导
该阶段识别并结构化了支持非正式定居点代谢性能和食品安全潜力的变量和指标。基于Acevedo-De-los-Ríos和Perrotti（2024年）对273个科学和灰色文献来源的回顾，提取了82个变量，并将其分为12个维度：农业、人口统计、经济、能源、环境、食物、土地、营养、社会、土壤、废物和水（见补充材料1中的表S2）。制定了一个一致性矩阵，将每个变量与城市代谢和食品系统领域对齐（Arias等人，2000年；Binder等人，2013年）。使用自下而上的综合方法，将系统框架的演绎性见解与基于案例证据的归纳性分类相结合（Partelow，2018年；Maxwell，2013年）。每个维度包括多个变量。例如，农业（投入、生产和残留物以及土地使用）和营养（磷循环、氮流和肥料管理）。变量根据诊断和描述性标准进行分类（Díaz等人，2015年；Ness等人，2007年），从而使框架既支持评估也支持规划。

3.2 阶段2：系统重组和操作框架的结构化
在阶段2中，线性指标框架被转换为一个系统模型，该模型明确包含了复杂的适应系统所特有的反馈、相互依赖性和杠杆点（Zimek和Baumgartner，2024年；Sala等人，2015年；Meadows和Wright，2008年；von Bertalanffy，1968年）。82个变量被重新组织为五个系统层次：存量和流量结构（资源可用性和输入-输出动态）、过程和互动（内部转化）、治理和控制（制度安排）以及结果和影响（系统范围内的结果）。每个变量都与一阶可持续性（现有系统内的效率改进）或二阶可持续性（向韧性转变）相关联（Zimek和Baumgartner，2024年）。这种分层结构允许多维地可视化变量如何在代谢和治理领域之间相互作用（详见补充材料2中的表S4）。

3.3 阶段3：系统交互式循环图（ILDs）的开发
为了表示非正式定居点代谢的动态行为，遵循系统动态方法（Sterman，2000年；Forrester，1969年）开发了五个系统交互式循环图（ILDs）。这些图表具有因果性质，明确表示方向性的因果关系以及强化和平衡的反馈结构，与标准的因果循环图（CLDs）一致。ILDs可视化了在第一阶段确定的食品、水、能源和废物维度之间的强化和平衡反馈。

术语从因果循环图（CLDs）演变为交互式循环图（ILDs），以强调图表的功能和操作用途，而不是引入不同的图表结构。方法论上，ILDs在因果逻辑、反馈极性和系统结构方面与CLDs相同。与传统CLDs不同，这些框架中的ILDs被明确设计为支持交互、迭代改进和诊断探索，包括情景测试和利益相关者参与讨论。它们旨在识别富含反馈的结构、确定系统改进的杠杆点，并支持通过封闭的材料和能源循环实现循环性。ILDs作为概念性因果推理与第四阶段开发的可执行Forrester风格存量-流量模型之间的中间接口；执行和模拟仅在转换步骤之后进行，确保与现有的系统动态实践完全一致。前面的阶段为每个ILD提供了信息，并作为情景测试和参与式讨论的概念工具。

3.4 阶段4：通过秘鲁利马非正式定居点的系统动态建模进行诊断验证
最后阶段使用在Vensim中开发的基于Forrester的系统动态模型，针对秘鲁利马的Ciudad de Gosen非正式定居点进行框架验证（Acevedo-De-los-Ríos和Perrotti，2024年）。选择Ciudad de Gosen作为模型案例，是因为它代表了一个具有良好记录的社会生态动态的成熟非正式定居点，并且有来自先前城市代谢和系统动态研究的高分辨率实证数据。Ciudad de Gosen位于利马大都市南部的Villa María del Triunfo区（见图5）。该定居点包括大约107个城市区块和792个住宅地块，估计人口约为6300人。其特征是部分接入水资源、卫生设施和能源服务，土地所有权规范化进程正在进行中，绿地和生产空间的可用性有限，且高度依赖非正式和基于社区的资源管理实践。这些特点使Ciudad de Gosen成为食品安全、循环资源流动和治理动态强烈交互的成熟非正式定居点的代表。该模型模拟了多尺度的城市动态，强调食品安全、资源循环和社会生态韧性。底层的食物-能源-水-废物（FEW–W）联系结构和反馈逻辑被视为通用且可转移的，反映了城市代谢和系统动态文献中广泛确立的因果关系。情境特异性主要来自模型的参数化和边界条件，包括产量、水资源可用性、废物组成、采纳率和治理变量以及行为决策规则，这些参数和条件必须为每个应用场景重新校准。

验证评估了框架的交互反馈逻辑是否可以在校准后的模型中操作化。有两个指导原则：评估关键变量和反馈是否可以使用现有数据和定居点级别的指标进行实证建模；以及确认CDLs与Forrester模型的行为和结构之间的兼容性。选择Ciudad de Gosen进行验证是因为之前的研究提供了家庭层面调查、社会代谢指标和治理数据的既定基线，从而允许在模型各阶段之间进行透明的校准和一致性检查。根据实证可观测性、对代谢性能的相关性以及在食物-水-废物治理中的系统杠杆作用，选择了一部分变量。模拟的部门包括营养回收、城市农业、堆肥、灰水再利用、能源效率和土地所有权治理。

可执行的Vensim模型文件（FWEW_Nexus_SD_Model_Gosen.mdl）、完整的方程电子表格（SDModel_equations.xlsx）和可重复性指南（README_Model_Reproducibility.txt）作为补充材料S1包含在内，并存放在公共仓库（https://doi.org/10.5281/zenodo.18727731）中，以便直接检查、修改和重新执行所有模拟。表1提供了模型关键状态变量（存量）、主要流量、单位、基线值和情景杠杆的简要概览。

表1. 关键模型状态变量、流量、单位、基线值和情景杠杆的简要概述。
变量名称 类型 单位 基线值 情景范围 来源
定居点整合（SC）存量 无量纲 0.80 0.80–1.00
实地调查 城市花园（UG）存量 m2 16,307 16,307–
正式就业中的妇女（WFE）存量 人数 73 73–
ARE驱动的INEI（2012）
绿地（GA）存量 m2 19,872 19,872–
土壤肥力（SF）存量 无量纲 0.50 0.30–0.70
文献 定居点食物需求（SFD）流量/辅助 单位/月 125.4 (=0.02×6268) 固定值 INEI（2012）
城市花园的水需求（WDUG）流量/辅助 单位/月 m3 0.09 取决于情景
土地所有权安全（LTS）辅助（内生）无量纲 0.82 0.70–0.95
实地调查 食物自给自足（1?PF）辅助 无量纲 ～0.0（基线）0.0–1.0 计算值
灰水回收率（WRR）参数 无量纲 0.75 0.50–0.85
文献 城市花园的净增加（NIRUG）情景杠杆 单位/月 20 10–40
绿地的净增加（NIRGA）情景杠杆 单位/月 7.79 3.0–15.0

模型使用Vensim中的Euler数值积分实现，时间步长（dt）为0.25个月，模拟范围为10年（120个月）。控制四个主要子系统的核心功能形式如下：
- 食品生产和需求覆盖：定居点食物需求计算为SFD = SFDPC × SP，其中SFDPC = 0.020 吨/（人·月），SP = 6268人。
- 食物自给自足代理（PF）定义为PF = max(SFD ? UG × UGFPm, 0) / SFD，其中UG是城市花园面积（m2），UGFPm = 0.005 吨/（m2·月）是平均产量。
- 食品安全作为三个FAO对齐维度的加权组合：可用性（A = 1 ? PF）、可达性（AC = min(1, LocalFoodValue / FoodExpenditurePerCapita)）和营养（N = DietDiversityProxy），权重相等。
- 该框架明确模拟了可用性和可达性；营养通过健康社区食物指标（AHFC）来近似，该指标汇总了社区厨房面积、社区花园面积和家庭参与城市农业的情况相对于人均标准。
- 稳定性维度没有直接作为时间序列变量建模，而是通过干旱韧性存量（DR = f(GII, WCI, SC）隐含地捕获。
- 灰水生成、处理和灌溉分配：总灌溉水需求为WDUG = UG × WDUGm + GA × WDGAm，其中WDUGm = 0.09 m3/（m2·月），WDGAm = 2.0 m3/（m2·月）。可用回收水为WCC = WSDG × WRR，其中WSDG是灰水供应，WRR = 0.75 [0.50–0.85]是处理效率。
- 灌溉覆盖率为WCC/WDUG（上限为1.0）。
- 生物消化器能量转换：生物消化器的能量作为分配给能量回收的有机废弃物的函数进行参数化。当100%的有机废物用于生物质气时，模型产量约为9 MW/月；当25%用于生物质气，剩余用于堆肥时，产量约为3 MW/月。这些界限对应于情景分析中报告的17–52%的家庭能源覆盖率，该比率来自生物消化器能量输出与总定居点能源需求的比率。
- 采用动态：城市花园面积随着UG(t) = UG(t?dt) + NIUG × dt扩展，其中城市花园的净增加（NIUG）是受情景控制的流量，基线NIRUG = 20 m2/月，范围[10–40] m2/月。治理内生性通过土地所有权安全（LTS = mean(ABSW, ABSE, ABSS)来实现，这又反过来影响住房整合、基础设施投资和能源需求函数。因此，在模型中，与治理相关的采纳反馈是内生的；然而，采纳率（NIRUG, NIRGA）被视为外生情景参数，代表政策决定的投资路径，而不是 emergent behavioral dynamics（新兴的行为动态）。由于缺乏Ciudad de Gosen的完整时间序列数据，采用的验证协议包括一种与标准SD验证实践（Sterman, 2000）一致的多层次方法：（i）结构验证：所有方程都经过了维度一致性检查；每个变量的单位在补充材料1和表1中都有说明。通过将人口设置为接近零并将采纳率设置为最大值来进行极端条件测试，确认了预期的边界行为，而没有数值不稳定性。（ii）行为验证：模拟的居住整合路径、家庭收入动态和食品支出趋势与Acevedo-De-los-Ríos等人（2024; 2025）建立的居住层面的实证基线进行了比较，同时也参考了类似非正式居住区整合的城市代谢文献中的典型事实。定性模式匹配证实了土地所有权安全、基础设施接入和循环实践采纳之间的预期增强作用。（iii）敏感性和不确定性分析：通过对24个参数进行拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）的蒙特卡洛模拟，确认了关键结果的稳健性（第4.4.2节）。主要结果（17–52%的能源来自生物消化器；约77%的灰水用于灌溉）落在蒙特卡洛分布的10%到90%之间，证实它们不是点估计参数化的结果。（iv）合理性检查：模型预测的UA生产能力（在保守和综合情景下每月117–2450个家庭食品篮子）与来自类似背景的已发布实证基准（Gunapala等人，2025；Toboso-Chavero等人，2021）进行了交叉验证，得出了数量级一致的结果。验证方法承认这是一种结构和行为验证，而不是针对独立时间序列的预测校准，这是应用于数据稀缺背景的探索性SD模型的标准做法（Fabolude等人，2025）。4. 结果本节呈现的结果本身并不引入新的城市代谢关系；相反，它们展示了所提出的系统操作框架的内部一致性、可操作性和诊断能力。结果按照四个方法论阶段组织，从中间分析输出逐步过渡到集成系统行为。4.1 多维指标框架的推导，4.2 指标框架的系统性重组报告了多维指标框架的推导和系统性重组，展示了如何将文献中衍生的变量转化为五层操作结构。第4.3节介绍了交互循环图（Interactive Loop Diagrams）的开发，记录了连接食物、水、能源、废物和社会维度的反馈结构。第4.4节通过动态验证综合了这些元素，报告了利马一个非正式居住区在不同情景下的系统行为，包括敏感性和不确定性分析。4.1 多维指标框架的推导系统操作框架的第一阶段集中在识别和组织与非正式居住区的城市代谢、粮食安全和城市农业相关的变量和指标上。基于Acevedo-De-los-Ríos & Perrotti（2024）的系统文献综述（分析了273篇同行评审和灰色文献来源），该研究提取了资源受限城市环境中可持续性动态的实证证据。从这项综述中，识别出82个关键变量，并将其分为12个核心维度：农业、人口统计、经济、能源、环境、食物、土地、营养、社会、土壤、废物和水（详见补充材料1中的表格S2，了解12个维度及其相关变量的细分）。这些维度代表了非正式居住区的代谢和社会生态复杂性。这些维度捕捉了脆弱城市地区食物系统表现和城市韧性的主要驱动因素。变量经过了系统编码，验证了相关性和重复性，并在多个学科中进行了交叉检查（Díaz等人，2015；Maxwell，2013；Ness等人，2007）。为了确保理论一致性和方法论对齐，开发了一个一致性矩阵（见表2），将第1阶段识别的82个变量映射到可持续性科学和UM的核心分析类别中。该矩阵将主题维度（例如，能源、食物、土壤）与生命周期评估（LCA）、循环经济（CE）和UM等分析模型进行交叉制表，以量化指标之间的重叠程度。这揭示了不同框架之间的理论趋同和实证重点，包括UM研究（Kennedy等人，2011）、食物-能源-水纽带、循环经济原则以及基于SDG的评估方法（Kennedy等人，2014；Binder等人，2013）。表2. 82个变量按主题维度和分析框架的交叉分类矩阵。空白单元格空白单元格FLWCBSDCEENAEFAEWFEWMFAEWFINTFEW +MuSIASEMFEW + SDFAFANFEWIA+FAIONBSLCIA + LCALCALCIALRMFAMFA+LCAMFA+SFAMFA+SDMuSIASEMNEIAPBSLCASEFASFAUM空白单元格维度农业002000114330268000407601210902000110INDICATOR COUNT人口统计1000001100000000020100000000010经济00700000000000005120010000000能源004301010071012100050083001000010环境021501164000015700412194852403000100食物100000770221230200084317710000127土地010000001000000311000000000营养1004000110001110050383415203300420社会04400000020000000010211004000000土壤000000000000000废物017000011020300001044474200001202水01120001505200170014023592000010100空白单元格总计3940912254471773285812536144325474024783111079注：表中的缩写代表在文献综述中确定的关键分析方法。这些包括：FLW（食物损失和浪费）、CBSD（基于社区的系统动态）、CE（循环经济）、ENA（生态网络分析）、EFA（能源流分析）、EWF（能源-水-食物纽带）、EWMFA（全经济范围的材料流账户）、INT（专家访谈）、FEW + MuSIASEM（食物-能源-水纽带和社会与生态系统代谢的多尺度综合分析）、FEW + SD（食物-能源-水纽带和系统动态）、FA（流分析）、FAN（农业-食物网络中的流）、FEW（食物-能源-水纽带）、IA+FA（影响评估和流分析）、IONBS（自然基解决方案的输入和输出）、LCIA + LCA（生命周期影响评估和生命周期评估）、LCA（生命周期评估）、LR（文献综述）、MFA（材料流分析）、MFA+LCA（材料流分析和生命周期评估）、MFA+SFA（材料流分析和物质流分析）、MFA+SD（材料流分析和系统动态）、MuSIASEM（社会与生态系统代谢的多尺度综合分析）、NEIA（基于营养的环境影响评估）、PB（磷质量平衡）、SLCA（社会生命周期评估）、SEFA（物质和能量流分析）、SFA（物质流分析）和UMAn（城市代谢分析师）。从已建立的框架中进行自下而上的综合，并结合非正式居住区的实证研究的归纳编码，强调了本地适应策略和多尺度资源流动。这个过程确保了分析的透明度，并增强了所提出框架的理论稳健性和实际适用性，为后续的建模和评估阶段提供了支持。表3展示了每个变量的代表性指标选择。完整清单包含在补充材料2的表格S6中。表3. 非正式居住区城市代谢和粮食安全系统操作框架中的维度、变量和指标摘要。维度# 变量# 指标示例变量农业9184输入、生产、废物、贸易环境13195空气排放、生物多样性、沼气水10111水质和损失、排放、管理营养14176P/N流、效率、损失、贸易能源646电力、使用、效率、能量食物765供应、加工、废物经济416性能、循环经济、附加值土地332土地利用、城市花园、绿地社会617服务、公平、就业土壤15基质管理废物687一般废物、回收、有机废物人口统计4.2 指标框架的系统性重组在第二阶段，基于线性的文献框架被重组为一个强调非正式城市系统中相互依赖性、反馈和杠杆点的系统模型。这种重组遵循了系统思维（Meadows和Wright，2008；von Bertalanffy，1968）、系统可持续性科学（Sala等人，2015）以及一级和二级可持续性的新兴分类（Zimek和Baumgartner，2024）的原则。第1阶段识别的每个变量被重新分类为五个系统层次，代表不同的城市功能：（1）库存和流动结构（例如，水抽取、肥料可用性、能源需求）；（2）过程和互动（例如，堆肥、城市农业、食品加工）；（3）子系统反馈（例如，有机废物 ? 堆肥 ? 土壤肥力 ? 作物产量）；（4）治理和控制（例如，土地所有权、CE激励、水价）；（5）结果和影响（例如，粮食安全、环境健康、公平、韧性）。图3总结了所有12个维度中变量的分布。表4展示了每层的指标数量与第1阶段识别的1048个指标的比较。虽然大多数维度显示出强烈的一致性，但有些维度表现出中等程度的变化。例如，农业（+15）和食物（+63）略微过度代表，因为跨领域指标涉及多个系统角色，而环境（-26）和土地（-23）则代表性不足，这表明需要更细的细分。这些变化证实了框架的灵活性和适应性，而不是不一致性，支持其根据具体情况进行迭代改进。下载：下载高分辨率图像（306KB）下载：下载全尺寸图像图3. 变量在不同系统层次上的系统分类。农业和食物维度表现出最高的跨层次密度，证实了它们作为连接资源库存、过程反馈和治理结果的关键代谢杠杆点的作用。注：该图可视化了82个变量在五个系统层次上的分类：库存与流动、过程、反馈、治理和结果。垂直轴代表12个维度（例如，农业、水、废物），而水平轴显示了按系统层次的分布。表4. 按维度对82个变量的系统层次分类总结。维度反馈治理结果过程库存与流动# 来自线性框架的指标层次分配之和与线性框架的差异农业374836354318419915人口统计51001473经济6512216160能源18179921467428环境2437383931195169?26食物21253125266512863土地02214329?23营养372944384017618812社会5444317203土壤20021550废物23252320258711629水23222423251111176每个变量及其分配的系统层次和可持续性层次（一级或二级）的完整映射在补充材料2的表格S5中提供。每个变量还对其对可持续性结果的贡献进行了评估。一级可持续性反映了现有系统内的效率改进（例如，能源效率、水资源再利用）。相比之下，二级可持续性捕捉了提高系统韧性的转型结构变革或适应能力（例如，循环食品政策、分散的营养循环）。这种类型学改编自Zimek & Baumgartner（2024），使框架能够支持增量和结构转型，特别是在正式治理有限但适应能力高的非正式居住区。通过将指标叠加在两个分析轴（系统角色和可持续性层次）上，框架捕捉了每个维度的结构位置和转型潜力。尽管二级指标的数量较少，但它们代表了框架最具转型性的杠杆点。在废物维度中，例如包括来自生物消化器的能源生成和社区管理的堆肥系统，这些系统将有机废物转化为生产性循环。在农业中，垂直农业和水培农业倡议以及共同管理的城市花园引入了向本地化食品生产和自给自足的结构变化。这些例子说明了框架即使在定量表示有限的情况下也能识别转型过程的能力。由于其分层的跨尺度结构，该框架作为一个操作性诊断工具，而不是静态的分类法。它使用户能够可视化相互联系，定位杠杆点，并设计有针对性的干预措施，为多样化的治理环境中的多方利益相关者决策提供了一个语义上可访问、可适应的平台。4.3. 系统交互循环图和反馈结构为了补充将变量分类为系统层次的结构，开发了一组系统交互循环图（ILDs），以模拟非正式居住区代谢的动态行为。这些图基于系统动态原理（Sterman，2000；Forrester，1969）构建，基于第1阶段识别的变量和在Vensim模拟模型中操作化。ILDs关注四个代谢子系统——食物、水、能源和废物——这些子在框架内显示出最高的指标密度和跨维度互动。这些领域加强了粮食安全和社会资源的韧性，提供了非正式城市代谢中交互反馈的动态表示。ILDs可视化了反馈循环、杠杆点和循环路径，使得设计综合干预措施成为可能。这些结果表明，所提出的五层框架和从诊断到模拟的流程能够在非正式居住区环境中实现已建立的UM和FEW互动的操作化，而不是重新定义潜在的代谢机制。4.3.1. ILD 1–2：营养回收、城市农业和能源循环（图4a）前两个循环整合了食物-水-能源-废物的动态，说明了城市农业、堆肥、灰水再利用和生物消化器系统是如何相互加强的。来自家庭和市场废物的堆肥提高了土壤肥力，增加了作物产量和食物供应，从而鼓励更多的废物回收。处理过的灰水和堆肥支持灌溉和食品生产，减少了对集中系统的依赖。来自生物消化器的能源为社区厨房和垂直农业提供动力，创建了一个增强循环性和抗旱能力的反馈系统。关键指标：有机废物生成、堆肥生产、土壤肥力、作物产量、灰水再利用、生物消化器能源输出和食物供应。循环逻辑：更多的废物回收 → 更好的堆肥和灌溉 → 更高的产量 → 更多的食物供应 → 增加的废物输入 → 提高的能源和收入 → 提高的资源循环性。4.3.2. ILD 3：治理-接入-基础设施循环（图4b）这个循环展示了安全的土地所有权、基础设施提供和治理支持如何加强循环实践，如堆肥、回收和灰水再利用。改进的基础设施支持居住区整合和更安全、更健康的生活条件。住房整合和设备取决于每个家庭的可用收入及其投资改善的能力。循环过程，如城市农业生产和来自堆肥的能源生产，可以减少日常开支。国家通过补贴和就业计划等形式的干预也可以增加生产能力，从而提高社区的福祉。关键指标：土地所有权、基础设施提供、获取生产资料的机会以及家庭投资。循环逻辑：更正式的土地所有权和治理机制 → 更好地获取基本服务 → 更积极参与循环经济活动 → 改善住房条件与健康状况 → 为投资和政策优先级提供反馈。

4.3.3. ILD 4：社会韧性-知识循环（图4c）：该循环将社区参与、知识 transfer 和城市农业联系起来，作为增强韧性的驱动因素。社区厨房、托儿中心及老年人护理设施成为食物再分配、教育以及地方知识生成的枢纽。随着参与度的提高，社区对食物和气候冲击的抵御能力也会增强，进而加强社会机构并促进适应性学习。具体而言，在这个模型中，我们考虑了老年人对农业实践的影响和知识传承作用。他们将自己的人生经验和专业知识传递给社区成员，这转化为积极参与城市农业活动，并最终参与劳动。关键指标：社区组织、知识 transfer、城市农业参与情况、韧性指标。循环逻辑：更多的社区参与和服务 → 提高对城市农业的知识和参与度 → 增强食物获取能力与韧性 → 强化社会制度 → 为进一步的投资和政策制定提供反馈。

4.3.4. 系统性洞察：这些 ILDs 显示了跨领域反馈（涵盖治理、基础设施和社会组织）如何产生最有效的干预切入点。为了促进脆弱城市系统中的食品安全、韧性和循环经济，需要综合性的多尺度政策框架，而不是孤立地处理这些领域。

4.4. 在秘鲁利马进行的综合系统行为和反馈验证：ILDs 与 Forrester 模型的兼容性证实了所提框架的内部一致性。每个循环的关键指标被转化为模拟方程，使得模型能够再现营养循环、水资源再利用和韧性提升等非正式城市系统中的动态行为。图4d 将第4.3节描述的四个 ILDs 整合成一个统一的城市代谢行为表示。该图表展示了食品安全、城市农业、营养回收、水-能源-食物-废物关系、治理、基础设施获取、社会韧性和知识交流之间的多尺度互动。这种综合扩展了 Acevedo-De-los-Ríos 等人（2025年）提出的结构模型，通过纳入通过当前框架识别的额外变量和反馈信息。系统动态模型方程、变量和参数记录在补充材料1中，并通过 Vensim 列表报告进行说明，以确保透明性和可重复性。利马案例证明了这一通用 FEW-W 关系结构在非正式环境中的可行性，数值结果反映了特定情境下的参数化设置。

利马案例表明，系统框架从抽象的代谢原理转化为可操作的定居点级干预措施。这幅图利用秘鲁利马案例中的空间数据，将概念框架具体化。四个嵌套层次代表了功能尺度——宏观（都市区）、中观（区级）、微观（非正式定居点）和分析单元（城市农业），涵盖了正式与非正式系统、动态互动和资源交换。该图整合了 Sustainability Compass 中的特定变量（如土地所有权、灰水再利用、有机废物流量），并通过交互式循环图（ILDs）和 Forrester 建模将其转化为系统动态。图4d 总结了系统中的强化和平衡反馈循环，呈现了一个资源受限城市定居点中循环经济和资源动态的统一模型。这种综合有助于系统解释反馈关系、干预点和新兴行为。

4.4.1. 基于 ILDs 的动态验证：系统动态模型使用秘鲁利马一个代表性非正式定居点的具体数据进行了验证，并用于模拟不同政策和基础设施情景下食品安全、资源流动和社区韧性的共同演变。交互式循环图（ILDs）中的反馈结构通过 Vensim 转换为动态模拟模块，捕捉系统中的非线性关系、时间延迟和强化/平衡行为。为了考虑社会经济变化，评估中纳入了 Acevedo-De-los-Ríos（2025年）提出的“时间质量”和“正式就业中的女性”情景。表5显示了两种情景下修改的参数。一组探索性指标（垂直农业比率 VFR、农业生产劳动强度 APLI 和用于堆肥的废物 WFC）用于确定定居点层面城市农业和能源生产的最佳情景。

4.4.1.1. 场景1：食物-废物-堆肥子系统：模拟结果表明，通过改进有机废物回收来增强堆肥实践可以提高土壤肥力和城市食品产量。由于堆肥的持续投入，土壤肥力随时间增加。然而，到第七年时，系统达到饱和点，堆肥的吸收量趋于稳定，作物产量增长也停止。这反映了与堆肥施用量和土壤容量相关的系统级限制，表明需要补充的土壤管理策略（如生物炭改良或轮作）来维持产量增长。在基线情景（BAU）中，土壤肥力受到当地食品生产量的限制（图7所示为133吨）。在综合情景下，食品安全在第十年年底前得以实现。

4.4.1.2. 水-能源关联子系统：灰水再利用和生物消化系统的结合显示出提高代谢效率的巨大潜力。在模拟情景中，最初几年处理过的灰水量可满足高达2.4倍的灌溉需求，大幅减少了对集中式水务基础设施的依赖。接近第七年时，随着绿色城市农业基础设施的增加，这一差距缩小，但自来水供应的总容量仍不足以满足需求。同时，尽管有雾捕捉器等措施，但其贡献有限。若优先将有机废物用于能源回收，每月可产生9兆瓦的生物气；若更侧重于将其用于城市农业，则总能源产出为3兆瓦。模拟结果显示，食品生产、水资源再利用和能源生成之间存在明显关联，表明最佳绩效取决于基础设施的协调部署和维护。图6显示了堆肥对土壤肥力和食品产量的贡献随时间的变化。

4.4.1.3. 治理和基础设施获取子系统：涉及土地所有权正规化及公共基础设施投资增加的情景显示出积极的系统级协同效应。稳定的土地权利在模拟的前两年内促进了基础设施（包括水、卫生设施和能源）使用的增加8%。这又支持了家庭在堆肥、城市农业和灰水再利用等循环经济活动中的更大参与度，形成了福祉和环境表现的提升循环。此外，当循环基础设施与市政补贴结合使用时，采用率会加速，从而加强定居点的整合和长期规划能力。图8。下载：下载高分辨率图像（650KB）下载：下载全尺寸图像图7。灰水再利用和生物消化器产出——情景2：循环水-能源整合。在第7年左右，灌溉供需的趋同表明了一个关键转折点，在这个点上，需要额外的水资源捕获策略（例如雾捕捉器、扩展的灰水系统）来维持灌溉覆盖。下载：下载高分辨率图像（314KB）下载：下载全尺寸图像图8。情景3——土地和基础设施投资正规化对循环实践采纳的影响。在最初两年内，基础设施获取量增加了8%，这表明土地所有权正规化是目前可用的最有效的单一治理干预措施，用于整合非正式定居点。4.4.1.4. 情景4：社会韧性-知识子系统基于社区的基础设施，如公共厨房、花园、托儿中心和老年护理设施，作为社会韧性的稳定支柱。模拟显示，在这些空间得到维护并用作食物再分配和知识交流中心的投资情景下，社区对外部冲击的韧性稳步提高。与基准情景相比，参与城市农业和当地食物网络的人数增加了80人。老年社区成员在农业知识传递中的参与是一个关键驱动力，促进了代际学习和劳动力稳定。然而，在这些子系统中，最显著的因素是男性和女性劳动力在农业活动中的存在。由于许多女性将从农业活动中抽出的时间用于寻找正式工作，因此在两种情景下，她们可用的时间都会减少，这显示了女性在社区中的重要角色，以及家庭内部工作与社区工作之间的权衡，以及家庭条件的改善。图9。下载：下载高分辨率图像（327KB）下载：下载全尺寸图像图9。情景4——社会参与（社区参与）。随着女性获得正式就业，可用于农业活动的时间减少，这突显了需要儿童保育和灵活的农业参与计划，以在不对女性造成额外负担的情况下维持采纳。4.4.1.5. 动态行为总结这些结果强调了在非正式城市系统中加强反馈循环以放大循环策略的重要性。每个子系统对干预措施的反应不同，存在非线性阈值、饱和点和延迟，这些都影响结果。例如，堆肥-食物循环在几年后稳定下来，而社会韧性的提高则更加渐进但持续。基础设施和社会策略的整合，如将灰水系统与社区花园结合，产生了协同效应，提升了整个系统的性能。这些见解突出了跨部门规划和干预措施的战略性排序的重要性，以防止瓶颈或回报减少。根据情景确定的约束条件：在基准情景中，耕地面积是主要约束条件（额外潜力上限为TUGPS = 1588平方米），在没有政策推动的扩张情况下，食物自给率接近0%。在集成情景中，土壤堆肥吸收能力首先饱和（第7年），随后灰水供应等于灌溉需求（也是在第7年左右）。劳动力可用性（在保守参与假设下估计为每周160-216小时）在任何测试的情景中都不是约束因素。生物消化器的能源产出受有机废物分配比例（25%-100%用于能源或堆肥）的限制，这是一个政策上的权衡，而不是物理限制。4.4.2. 敏敏度和不确定性分析为了评估模型的稳健性，进行了结合不确定性和全局敏感性的分析。不确定性分析采用基于拉丁超立方抽样（LHS）的蒙特卡洛（MC）模拟框架，能够高效、分层地探索多维度输入参数空间。我们选择了24个模型参数（见补充材料表S5），并根据文献值、专家判断或情景假设为它们分配了合理的范围，然后通过模型生成9个主要变量的输出值分布。这九个变量的蒙特卡洛输出分布在补充材料图S2中呈现。分析的输出变量包括：食品安全、定居点整合、社区人口健康、干旱韧性、本地食物生产、城市农业劳动力、女性正式就业、城市农业用水需求以及生物消化器产生的能源。在食品安全方面，数值倾向于聚集在上限附近，120个月运行的点质量为1。这证实了结果的强烈饱和度，因为其三个组成部分（可用性、营养和可及性）被赋予了权重。由于我们没有考虑居住者饮食的变化或城市形态的变更，可用性是唯一随时间影响结果的变量。此外，它代表了总食物消费的百分比，从而降低了该变量对食品安全的影响。定居点整合和社区人口健康也有较低的不确定性，并且接近上限，因为这些变量的起始值已经很高：整合度为0.80，意味着大部分定居点已经接近整合的最后阶段，变化取决于家庭的社会经济因素。干旱韧性、本地食物生产和城市农业劳动力具有较高的不确定性，主要是因为它们与多个循环相连，增加了复杂性。在水动态方面，新的水资源再利用或收集方式的影响影响了干旱韧性和本地食物生产。社会动态，如女性进入劳动力市场、其他家庭成员（如老年人）的参与以及具体的政策计划来促进农业活动，导致模型输出更大的变化。总之，尽管将蒙特卡洛模拟应用于Forrester城市动态模型存在挑战，因为它依赖于“行为模式”而不是精确预测，但不确定性分析揭示了输出变异性的强烈异质性：综合标准化指标由于饱和效应表现出较低的方差，而生物物理和资源基础的输出显示出更大的不确定性。虽然这项分析描述了选定参数空间内的变异性，但它并没有解决当前模型规范是否参数化过多或过少的问题。此外，空间布局、邻里内部异质性和区域相互影响被视为外生边界条件而非内生过程，它们对系统行为的潜在影响仍然是一个未解的不确定性来源。将这些限制与主要结果联系起来：17%-52%的家庭能源覆盖范围反映了情景驱动的废物分配权衡和蒙特卡洛参数的不确定性；在蒙特卡洛集合中，这一范围大致涵盖了生物消化器能源输出分布的第10%-90百分位数，尽管实际性能仍受未建模的运营冲击的影响。虽然约77%的灰水灌溉覆盖率在所采样的参数空间中是稳健的，但蒙特卡洛模拟的第80百分位数超过了70%的灌溉覆盖率。生物物理输出的主要不确定性驱动因素是高度敏感的产量参数（MHY、VFY）和废物用于堆肥的比例（WFC）；对于社会输出，女性获得正式就业（WARE）和用于农业活动的时间（TNEW）的额外预测不确定性占主导地位，这在SM图S2中的分布相对差异中有所体现，表明社会结果显著依赖于外部劳动力市场条件。5. 讨论5.1. 食品安全与循环城市代谢的系统性整合本研究通过展示如何在非正式定居点中通过基于循环经济原则的系统干预来增强食品安全策略，为关于城市代谢的知识体系做出了贡献。与其提出城市代谢、系统动态和城市农业的新整合方式，不如说它的贡献在于将这些方法操作性地构建为一个对非正式性敏感的反馈框架。在动态系统模型中整合食物-水-能源-废物（FWEW）流动，使得能够全面分析城市农业、堆肥、灰水再利用和生物消化如何共同增强代谢韧性和当地生计，当它们嵌入到治理和采纳敏感的反馈结构中时。从ILDs得出的综合反馈结构在动态模型中的实施验证了这样一个假设：当有适当的基础设施和治理支持时，加强循环可以推动城市资源效率的持续改进。城市农业被视为一个杠杆点，而不是一个孤立的解决方案，这与Qiu等人（2024年）、Caputo等人（2021年；2022年）以及系统理论方法（Y. Shi等人，2021年；Gallotti等人，2021年；Lezak和Thibodeau，2016年）的研究结果一致。模型中实现了两个关于公平和营养的最低操作指标。首先，食物消费成本（CFC = SP × CFCP × PF）捕捉了家庭食物支出作为人口、人均食物成本和食物购买比例（PF）的函数，提供了一个食物可负担性的代理指标，随着本地农业生产的增加，这一指标下降。其次，社区获取健康食物的能力（AHFC = (CK + CP + UG) / (SP × DAHGC)）表示可用食物供应基础设施与人均规范需求的比例，作为饮食多样性和社区食物获取的代理指标。这两个指标在SM1中有文档记录，并且符合FAO（2006年）的食品安全监测标准。本研究中的公平性主张涉及可负担性和社区食物获取的模型维度；家庭内部分配公平性和微量营养素充足性不在模型的范围之内。这些发现的一个重要扩展涉及农业活动对戈森市家庭食品安全的贡献。根据INEI关于利马大都会区（INEI，2012年）的报告的当地消费模式，四口之家的平均每月对可种植食物类别（块茎、蔬菜、水果）的需求约为44.8公斤。将这些需求水平与模型情景中的耕种能力进行比较，未开发的土地和屋顶区域都代表了显著的生产潜力。模型中模拟的保守的土壤生产和屋顶容器种植表明，分散生产可以在逐步采用的情况下提供相当一部分可种植食物需求。这些产出理论上每月可以覆盖117到2450个家庭的食物篮子，即使在保守的假设下也能超过当地的耕种需求。从一个有14个家庭的开始情景开始，每月以10%的速度扩展到146个结构上已整合的家庭（占总数的58%），表明即使只有20平方米的屋顶模块，也能在第一年内帮助减少食物不安全性。到第12个月时，模拟的屋顶系统服务于越来越多的家庭，表明饮食韧性有所提高。此外，将社区级别的块茎和水果地块与屋顶绿叶作物生产结合起来，既提供了热量供应，也增强了微量营养素的多样性，解决了秘鲁城市饮食中已知的蔬菜摄入不足问题（FAO，2022年；Dorr等人，2021年；Wielemaker等人，2019年；Willett等人，2019年）。因此，除了家庭层面的影响之外，农业活动还为非正式定居点提供了加强社会食物基础设施的系统机会，确保依赖社区厨房的弱势群体不仅能够获得足够的热量摄入，还能获得多样化的、富含微量营养素的饮食。总体而言，模拟结果表明，在戈森市战略性地分配和采用农业活动可以显著增强饮食多样性，降低食物不安全的风险，并提高循环资源的利用。这些结果与之前的实证验证一致，这些验证估计在类似情况下，适度的屋顶和公共土地转化可以覆盖17%-27%的食物流动（Gunapala等人，2025年；Toboso-Chavero等人，2021年）。这些动态源于生产能力、治理支持、资源回收和家庭参与之间的强化反馈。5.2. 子系统间的权衡、阈值和协同效应情景分析揭示了城市子系统之间的非线性动态和相互依赖性。模拟行为表明，堆肥最初可以提高土壤肥力和食物产量；然而，当养分可用性接近平衡时，边际生产力增益会减弱。这种模式反映了一旦土壤有机物达到较高水平，系统响应性的下降，这与长期堆肥应用研究的结果一致（Morra等人，2021年）。灰水再利用的有效性受到处理能力、水质阈值和基础设施相关时间延迟的影响，这些因素引入了投资和灌溉可靠性之间的滞后。这些延误不仅影响作物生产力，还影响公共健康风险的降低（Van de Walle等人，2023年；Shaikh和Ahammed，2020年），这表明基础设施的时机如何影响反馈强度和系统性能。在不同的子系统中出现了多种相互加强的协同效应。模拟结果显示，生物消化技术可以减少有机废物的积累，同时增加能源的可用性，从而加强了废物回收、能源获取和食品准备能力之间的反馈循环。减少废物积累也有助于改善因无管理倾倒而导致的环境健康状况。在水资源方面，灰水的再利用提高了灌溉的可靠性，同时减少了对 tanker 提供的水的依赖。当与资源子系统中的互补水资源收集策略结合使用时，这种做法对耕种区域的可行性和家庭用水支出产生了稳定作用。灰水再利用还减轻了与水资源收集相关的人工负担，增强了社会-资源之间的反馈联系。这些权衡和协同效应说明了子系统之间的相互作用如何产生既促进效果也产生阈值限制。当存在资源回收基础设施时，反馈循环会提高系统性能；而当饱和限制、基础设施延误或质量约束存在时，则会出现平衡循环，从而降低边际收益。

总体而言，模型行为表明，非正式定居点的代谢改善不是由孤立干预措施带来的，而是由加强和平衡反馈结构之间的相互作用产生的。该模型确定了杠杆点，在这些点上，对废物回收、水资源再利用和分散式能源系统的协调投资可以产生协同的韧性提升，同时也揭示了超过这些点后，额外投入带来的回报会递减。

5.3. 治理、非正式性以及参与的作用
治理是循环经济的基本支持系统。正如情景3中所展示的那样，安全的土地所有权对于鼓励家庭层面的基础设施投资和促进长期规划至关重要。该框架的创新之处在于将这些治理变量作为内生反馈结构嵌入到系统动态模型中，而不是像许多现有文献中那样将它们视为外部假设或边界条件。模拟结果证实，法律承认度的提高和公共投资的增加与堆肥、水资源再利用和清洁能源技术的采用率提升相关。虽然这些治理-投资-采用反馈的方向在非正式定居点背景下具有结构上的普遍性，但其 magnitude、时机和阈值高度依赖于具体情境，需要根据当地情况进行参数化调整，而不是修改底层反馈结构。然而，结果也揭示了非正式性带来的结构性限制。在缺乏明确权利或制度支持的情况下，循环经济实践往往难以持续并最终消失。模型中描绘的治理合法性、基础设施获取与循环经济参与之间的反馈循环表明，政策干预不仅需要解决技术上的差距，还需要解决社会政治障碍。这些发现与关于非正式性和城市公平的文献（Parikh等人，2020年；Satterthwaite和Mitlin，2013年）一致，并强调了参与式和包容性规划过程的必要性。因此，从利马案例中得出的治理相关见解应在因果结构方面具有诊断性转移性，而定量结果仍需根据当地的制度、经济和社会政治条件来确定。

为了明确模型中对治理的处理方式，治理在两个层面上进行了操作化处理，并引入了一些简化假设。首先，在内生层面上，土地所有权安全（LTS）是通过三个服务获取变量（水、能源和卫生设施）的平均值来计算的，这些变量又反过来影响住房整合、基础设施投资和家庭能源需求函数，从而在治理合法性和代谢性能之间形成了假设的反馈循环。其次，城市花园扩张（NIRUG）和绿地增长（NIRGA）的采纳率被视为外生情景参数，代表政策决定的投资路径而非行为结果。这种区分很重要：LTS、基础设施与循环经济参与之间的反馈循环是模型内的内生动机；而城市花园扩张的步伐则取决于外生的治理承诺。未来的模型扩展应该使用与感知到的土地所有权安全性和制度支持相关的行为决策规则来内生化采纳率。

5.3.1. 参与动态、劳动力动员和治理杠杆
模型中纳入的时间使用数据揭示了基于性别的劳动力约束，同时也反映了采用城市农业（UA）的潜在能力。只有42%的居民从事有偿工作，而无偿家务劳动占总劳动活动的43%；女性承担了68%的家庭任务，并且比男性投入更多的时间。这些条件表明，如果在儿童照护和培训的支持下，参与城市农业可以立即带来食品安全的好处，并为经济参与创造路径。模拟情景设想了一个保守的采纳路径，即14个整合的家庭开始开展城市农业活动，参与度每月增长10%，直到达到定居点内结构上整合的住所。按照这一轨迹，第一年的参与家庭数量约为40户。如果每户参与家庭中有一名成年女性每周贡献四个小时的工作时间，那么到第十二个月时，系统每周可以提供大约160个工作小时。如果包括就业男性和老年人的有限共同参与，那么在适度采纳假设下，可用劳动力将增加到大约216小时。这些结果表明，劳动力可用性并不是城市农业早期扩张的限制因素；相反，参与度取决于促成的治理条件和制度支持。模型显示，土地所有权安全、组织支持和集体安排起到了加强反馈的作用，稳定了采纳率并维持了系统的长期性能。

为了使劳动力供应与系统需求相匹配，模型区分了不同的生产模式。基于土壤的水平系统将劳动力分配到季节性周期中，而容器或水培系统则将任务集中在适合轮换参与时间的短期常规活动中。在定居点规模上，结合屋顶种植和地面种植既满足了热量需求，又 production 了微量营养素的供给，同时保持了可管理的劳动力需求。一旦满足了家庭消费需求，剩余的生产产品可以通过当地交换网络进行流通，从而加强营养和货币循环，增强当地的食物获取能力。

5.3.2. 社会韧性和知识转移作为系统促成因素
模拟结果表明，社区机构在与城市农业举措和知识共享机制相结合时，能够作为增强适应能力的关键节点。社区厨房、托儿中心和邻里组织等设施加强了协调，促进了参与，并支持了资源循环的持续。模型表明，知识转移，特别是农业生态实践和食品准备传统，作为一种加强机制，可以加速采纳并随着时间的推移提高系统性能。代际知识和技能有助于改善作物管理、增加饮食多样性，并维护生产空间，从而增强定居点的韧性。当制度支持和知识交流共同作用时，系统表现出更高的稳定性、更好的饮食多样性以及对资源约束的更强适应性响应。这些动态展示了社会生态记忆和集体学习如何增强循环经济的持久性，并在非正式城市环境中强化了韧性。

5.4. 方法论贡献：从交互式循环图到动态验证
本研究的一个核心贡献是将定性交互式循环图（ILDs）与定量系统动态建模相结合。ILDs 捕捉了戈森市（Ciudad de Gosen）中观察到的食物流动、水资源短缺、废物积累和能源获取之间的相互依赖关系，并将其转换为库存-流动结构，从而在动态条件下正式测试了这些关系。除了结构映射之外，这种转换还允许根据情境约束验证系统行为。一旦反馈循环被形式化，动态模式（如时间延误、阈值效应和意外后果）就成为静态框架无法捕捉到的可见现象。例如，灰水处理延误会影响灌溉的可靠性，而废物回收的变化会通过能源和营养循环传播。将模拟行为与定居点条件进行比较，提高了内部一致性和情境有效性。这种整合表明，基于实地证据的系统动态模型可以通过识别杠杆点和潜在的系统过载来支持情景测试和韧性规划（Sterman，2000年；Richardson，2011年）。从方法论上看，ILDs 作为定性系统理解和可执行模拟之间的启发式和操作性接口，强调了关系依赖性和反馈结构，而非确定性预测，使框架与支持参与式验证和跨学科应用的系统思维方法保持一致。

5.5. 政策影响和战略杠杆点
模拟结果表明，在有利的治理结构支持下，食品生产、能源回收和水资源再利用的改进是相互促进的。综合评估强调，非正式定居点的政策干预不能被视为孤立的技术解决方案，而应被视为更广泛的食品-能源-水-废物（FEWW）体系中的互动策略。对于食品系统，政策关注点应从生计支持转向在城市规划工具中制度化城市农业和社区基础食品供应。在学校中嵌入农业教育、支持生产性社区花园，以及将当地屋顶或地面农场的农产品纳入政府主导的营养计划，可以为减少食物不安全提供持久的途径，同时解决营养不良问题。在能源方面，激励分散式可再生能源发电的政策（如来自有机废物的沼气或太阳能微电网）可以显著降低家庭支出，并减少对污染燃料的依赖。将这些举措与社区厨房相结合，可以确保能源转型也强化了社会保障网络。水资源子系统同样需要制度创新：在公共卫生和城市规划法规中正式承认灰水再利用和雾水收集技术，可以合法化已经在非正式场合发生的做法，同时确保安全标准的遵守。此外，将关税结构与包容性获取相协调至关重要，因为目前依赖 tanker 水的家庭承担了不成比例的成本。

在废物处理方面，将有机部分视为资源而非废物的市政条例可以鼓励在定居点层面推广堆肥和生物消化器的使用。这些措施可以减轻垃圾填埋场的压力，减少温室气体排放，并为食品生产提供可控的输入流。跨部门治理框架是不可或缺的：通过将食品供应、能源供应、水资源管理和废物回收整合到一个连贯的策略中，市政当局可以从碎片化的服务提供转向综合的循环经济基础设施。这些举措不仅增强了代谢韧性，还创造了劳动力包容、性别响应式参与的机会，并与国际承诺（如可持续发展目标）保持一致。最后，未来的发展应明确解决在非正式背景下应用系统动态时的认识论和行为边界问题。

5.6. 局限性和未来研究
尽管当前模型具有系统范围，但它仍存在一些局限性，需要进一步迭代开发以更全面地处理认识论不确定性和系统非线性问题。虽然家庭决策、制度信任和社区合作等行为维度对非正式定居点的政策干预可行性有很大影响，但在模型中这些维度被简化了。经济动态也在静态假设下进行了建模；然而，食品、能源和水市场的价格波动会显著改变家庭的脆弱性和代谢循环的稳定性。此外，模型将社会网络和治理视为聚合变量，引入了潜在的聚合偏差，未能捕捉到行为者异质性或定居点内部权力的不均衡分配。后续迭代应优先考虑透明地表示不确定性、偏差和非线性，从而强化该框架作为自适应学习工具的作用。将交互式循环图整合到参与式共同设计过程中，可以支持迭代的假设验证，弥合学科视角的差距，并扩展动态模型在城市政策和规划中的操作相关性。其他局限性还包括：首先，模型中的食品安全操作化涵盖了粮农组织（FAO）四柱框架的可用性和可访问性维度；利用度维度（饮食质量、微量营养素组成）通过AHFC指标进行近似，而稳定性通过干旱韧性（DR）间接捕捉。因此，关于食品安全全面改善的声明主要适用于这些建模维度。其次，模型没有明确模拟极端气候情景（例如多年厄尔尼诺干旱或洪水事件）。干旱韧性变量捕捉了基准水资源短缺和治理条件下的适应能力，但没有考虑到极端气候事件带来的尾部风险。在极端气候情景下的压力测试被确定为未来研究的高优先级方向。第三，关于可转移性：虽然因果反馈架构是通用和可转移的，但将其应用于新的定居点需要重新估计至少三个参数组：(a) 生物物理参数（产量、用水需求、土壤肥力），这些参数取决于气候区和作物选择；(b) 社会人口统计参数（人口、收入、劳动力可用性、性别比例），这些参数需要从当地调查中得出；(c) 治理参数（基本服务获取、土地所有权安全），这些参数反映了当地制度条件。与戈森市（Ciudad de Gosen）最为相似的定居点类型包括在半干旱气候条件下整合近郊定居点，这些定居点具备部分服务设施（覆盖率为0.70–0.90），人口数量在2000至15,000人之间，并且正在进行土地权益的正规化过程。将该框架应用于具有完全不同特征的定居点（例如易受洪水侵袭的沿海贫民窟或高密度的城市内部公寓区）时，需要对其进行超出简单的参数重新调整的结构模型调整。因此，未来的研究应深化该框架的技术和社会政治维度。在技术层面，整合精细的地理空间建模有助于更准确地识别屋顶可用空间、闲置空间、集水区以及废物产生热点。针对极端事件（如厄尔尼诺现象或长期干旱）的气候敏感性测试可以提升模型的韧性指标。在社会层面，纳入居民、社区领袖和市政当局的参与式建模能够增强决策的合法性，改善参数校准，并培养对解决方案的共同责任感。有必要在不同生态区域和治理体制下的城市中进行比较研究，以确定所识别的关键驱动因素是否具有普遍适用性，或者它们仅仅是当前模型地理和制度边界的产物，从而为其可转移性提供依据。

**6. 结论**

本研究以戈森市为例，探讨了如何利用城市代谢机制来解决非正式定居点的粮食安全问题。通过整合多维指标框架、系统性结构分析、交互循环图（ILDs）以及福雷斯特式系统动态模型，本研究建立了一个从诊断到模拟的工作流程，能够将社会代谢评估转化为动态决策支持工具。模拟结果显示，在定居点的代谢流程中嵌入城市农业可以显著提升粮食安全和资源循环利用效率。屋顶和未开发土地的耕作可以满足家庭对蔬菜和水果的需求；生物消化技术能够满足大约17–52%的家庭能源需求；灰水再利用可以维持大部分耕作区的灌溉需求，长期来看这一比例可稳定在77%左右。情景分析表明，治理条件（尤其是土地所有权安全性和制度支持）对采用这些措施的动力有着重要影响，从而进一步改善饮食多样性、减少废物产生并降低家庭开支。这些结果表明，系统的表现更多地受到治理结构和参与度的影响，而不仅仅是技术能力。

模型揭示了食物、能源、水和废物之间的相互作用机制：养分回收、有机废物的合理利用以及分散式能源生产能够强化循环代谢过程。同时，延迟效应、饱和效应和临界点动态突显出生产力提升的局限性，强调了适应性治理和分阶段实施的重要性。方法论上，该研究构建了一个将指标、反馈结构和存量-流量模型相结合的操作框架，适用于数据匮乏的环境，能够帮助进行情景分析、识别关键驱动因素并促进政策学习。虽然该模型的因果结构具有普遍性，但定量结果仍受具体情境影响，因此存在固有的认识论不确定性，需要通过实地参数重新调整来完善。

总体而言，研究结果表明非正式定居点作为社会生态系统具有潜在的循环资源管理和韧性能力。将城市农业纳入城市代谢规划中，为快速城市化地区的粮食安全、可持续性和公平性发展提供了一条基于系统的途径。

**CRediT作者贡献声明**

- 阿莱杭德拉·阿塞韦多-德洛斯-里奥斯（Alejandra Acevedo-De-los-Ríos）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、项目监督、软件使用、资源管理、方法论设计、调查研究、资金筹集、数据分析、概念框架构建。
- 安娜·戴森（Anna Dyson）：撰写——审稿与编辑、项目监督、资金筹集、概念框架构建。
- 达米安·克莱斯（Damien Claeys）：撰写——审稿与编辑、数据可视化、项目监督、概念框架构建。
- 乌尔苏拉·卡德纳斯-马马尼（Ursula Cardenas-Mamani）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、软件使用、方法论设计、调查研究、数据分析、概念框架构建。