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应用复杂自适应系统方法对生态工业园区的运行进行建模的框架
Elena Romero 和M. Carmen Ruiz
摘 要：生态工业园区（EIPs）的模式可能有助于我们通过促进可持续的生态工业园的出现来改变我们的生产系统，因为这种模式有潜力支持参与其中的合作公司的决策过程，并减少经营的不确定性。本文提出了一个EIPs操作建模的概念框架。该框架以复杂的自适应系统理论、产业生态学和对现有EIPs经验的分析为基础。该框架利用了规划生态工业园区（PEIPs）和自组织共生（SOS）两种产业共生模型的观测优势，以及它们的观测弱点和复杂自适应系统的特点。在此分析中，推导出建模的五个关键特性:功能性、可靠性、生命周期、理论知识和适应性。提出功能性和理论知识由EIP及其成员公司的目标决定，适应性属性由EIP中的公司对EIP周围环境的了解决定，可靠性和生命周期属性由组成EIP的公司的内部和外部关系决定。
关键词：复杂性，工业生态学，影响因素，嵌套系统，规划生态工业园区（PEIPs），自组织共生（SOS）
1.介绍
工业领域的协同活动集中了企业对环境的影响。工业生态学的概念支持对生态工业园区（EIP）的理解和发展，在生态工业园区生命周期的每一个阶段（规划、设计、建造、运营和解构），设施的组合都能带来环境效益和经济效益。本研究以先前研究（FernandezandRuiz 2009）中对EIPs规划和定位阶段的描述为基础，应用之前的框架来模拟EIPs的操作阶段。EIPs的目标是通过公司之间的合作，而不是通过单独提高每个公司的业绩，实现总体环境效益和增加经济利润。为了实现这些目标，EIP在运营过程中实施了不同的策略，包括企业之间的合作、使用最有效的技术以减少消耗，以及引入交换网络等活动，其目的是通过回收材料和能源来关闭线性生产链的循环（Chertow 2004;Graedel 和Allenby 2003;Korhonen 2007; Seiffert和Loch 2005）。这些策略增加了EIP中公司之间的交互数量，并加强了它们之间的关系。因此，在建模和试图理解EIP行为的演化时，应该考虑这些策略，并在需要对系统行为建模时，确定最佳方法类型的概念基础。下一节简要回顾了复杂自适应系统（CAS）理论，它被证明是对EIP操作的特殊特性建模的合适选择。
2.选择建模框架
2.1复杂自适应系统的理论框架
正如Dijkema和Basson（2009, 158）所述，“工业生态学是一个多学科系统导向的概念，它表明工业设计和制造过程并不是孤立于环境中进行的，而是受到环境的影响，进而对环境产生影响。”几位作者，包括Fiksel（2003）和Haskins（2007），都支持这一观点，并将他们的研究建立在可持续工业区作为系统发展的基础上。正如Dijkema和Basson（2009,158）所述，系统被定义为“通过接口以及系统和环境之间交互的元素和子系统的结构化组合”。系统方法分析系统及其环境，将研究范围扩大到设施的物理边界之外，从而支持决策过程（Lifset 2009）。因此，系统方法通常是有用的，但是由于EIPs的演化具有不确定性和复杂行为等特征，因此需要一个更具体的理论框架来理解它们的行为。
复杂系统方法起源于冯·贝塔兰菲的一般系统理论。一个复杂的系统由大量相互作用的代理组成，这些代理构成一个动态网络。他们的集体行为来自于各个部分的行为，而不是由中央控制器强加的（Schuster 2001）。具体地说，这种突现行为产生于要素之间的竞争与合作，这些要素的作用是并行的，但不需要对个体行为有详细的了解就可以对其进行描述（Holland 2006）。复杂系统的行为与其孤立元素的行为不同;相反，它是由孤立元素的行为和相互作用产生的（Boccara 2004）。孤立元件的动力学是正负反馈回路的函数。不确定性和有限的可预测性是这些类型的系统的固有后果（Kay 2002）。不仅与环境交互，而且从自身经验中自主学习并修改行为以适应外部变化的系统称为复杂适应系统（complex adaptive Systems, CAS）（Potgieter et al. 2005; Rammel et al.2007）。如果这些系统中的代理的行为的结果可以分配给一个特定的值（性能、效用、回报、适合度，或类似的东西），并且它们的行为是为了在一段时间内增加这个值，那么这些代理就称为适应性代理（Holland和Miller 1991）。
Kay（2002）和Nikolic及其同事（2009）等研究人员开发了基于复杂系统行为的生态和社会技术系统模型。Kay开发了自组织分层开放（SOHO）系统模型，该模型为描述人类的可持续性和生态完整性提供了概念基础。该模型是一个复杂的、自适应的、层次化的耗散系统，应用了热力学原理（Kay 2002）。Dijkema和Basson（2009）介绍了使用社会技术系统模型,由尼克里奇和他的同事在他们的研究（2009）大规模的社会技术系统,或lambda;-systems。这些系统被定义为建立在生态环境中的大型相互连接的社会和技术网络。lambda;-system的行为来源于其代理人的行为有足够的能量、知识或经济潜力。这些方面表明，基于代理模型（ABM）方法可以用来预测lambda;-systems的行为。
本文提出了一个基于Kay（2002）、Dijkema和Basson（2009）以及Nikolic及其同事（2009）的工作的框架，该框架支持EIPs操作的建模。我们对EIPs操作建模的分析的第一部分涉及到用CAS属性标识EIPs的概念方面。第二部分在“确定要建模的关键操作属性”一节中进行了描述，包括分析从现有EIPs的经验中提取的特定特性。
建模过程是迭代的、非线性的。一旦建立了一个初步的概念模型，就需要通过计算来实现它，以检查模型中制定的假设的准确性，并通过将建模结果与现有EIPs的行为进行比较，对其进行调整或改进和验证。
2.2识别适用于生态工业园区运营的复杂自适应系统属性
基于这些反思和Haskins（2006），确定了与EIPs操作相关的复杂自适应系统的主要特性。表1列出了这些属性。
表1 适用于生态工业园区运营的复杂自适应系统特性
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复杂的自适应系统属性 |
描述 |
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开放的系统 |
系统与环境进行了无限的物质、能量和信息的交换。 |
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非线性关系 |
元素的行为不服从线性或预测定律，因此系统的行为是非直观的。 |
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收敛 |
系统的行为来自于个体的行为模式及其元素之间的交互作用。 |
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适应性 |
该系统适应周围环境的变化和内部结构的变化，如流量的变化。 |
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自组织 |
系统在没有外部控制的情况下获取和维护自身结构的动态和自适应过程（De Wolf和Holvoet[2004]在Boons 2008中引用）。 |
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不确定性 |
这来自于非线性关系、系统自组织以及元素实现其自身目标的个人行为。 |
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环境层次结构 |
该系统是在一个具有层次顺序的环境中开发的。这个设置操作和关系的条件。 |
基于“每个系统都是另一个系统的组件，并且它本身由系统组成”的假设（Kay 2002）， EIP可以被定义为一个系统。这些工业系统由单独的公司组成，这些公司本身就是复杂的系统，每个公司都在自己的层次结构中自主工作。这些公司通常根据市场规律和自己的战略来进行经营，以增加利润。除了这种个人行为，作为EIP的一部分意味着与EIP中的其他企业建立合作关系，以改善联合经营，实现更好的环境绩效和更高的利润。公司之间的合作增强了系统网络的强度，使其更灵活，更能适应周围环境的变化。这种业务合作是由信任和协议等因素推动的，但这些因素并不遵循线性模式，它们会产生不可预测的行为，增加了EIP中企业之间交互的复杂性。在EIP运行之前，信任和协议等复杂行为不会出现，因此EIP是一个复杂的自适应系统。
正如Chertow和Ehrenfeld（2012,15）所述，“我们明确地观察到，工业生态系统依赖于市场力量，其方向会发生快速、非线性和不连续的变化，因此有人认为，它们也具有复杂自适应系统的特征（Chertow 2009;Spiegelman 2003）。”
3.确定要建模的关键操作属性
Chertow和Ehrenfeld（2012）在对自组织共生的综合贡献中，比较了文献中描述的五种产业共生机制或模式。它们比较的五种机制是：（1）建设和招聘机制，（2）规划生态工业园（PEIP），（3）自组织共生机制（SOS），（4）改造后的工业园，和（5）循环经济EIP。建设和招聘EIP与PEIPs的不同之处在于，EIP的开发人员更注重招募兼容的公司，从而在不强调环境考虑的情况下促进经济发展（Chertow和Ehrenfeld 2012）。循环经济EIP是亚洲新兴的一种EIP类型，与2009年《循环经济促进法》的实施有关，该法律旨在在发展经济的同时减少环境影响（Yuan等[2006]在Chertow和Ehrenfeld 2012中引用）。我们的研究集中在两种类型的EIPs上：基于实施EIPs的机制，通过SOS.Chertow（2009）对现有EIPs的经验进行分类的PEIPs和EIPs。此分类旨在确定影响现有EIPs演化的主要方面。创造的PEIP机制“包括有意识地识别来自不同行业的公司，并将它们放在一起，以便它们能够在不同行业之间共享资源”（Chertow 2007,21）。这个机制使用一个反思和计划的过程来确定合适的公司，可以参与一个协作网络（Chertow和Ehrenfeld 2012）。
表2生态工业园区分为规划生态工业园区（PEIPs）或通过自组织共生（SOS）发展的例子
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类型学 |
园区 |
起源 |
好处 |
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PEIP |
Verdal（挪威） |
避免公司因经济危机倒闭 |
为新公司和创造就业而设的整体孵化器园（哈斯金斯2008） |
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德文斯计划社区（美国） |
在废弃的军区建设工业可持续发展区 |
创造就业和新企业招聘（Gibbs和Deutz 2005） |
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南宁糖业有限公司（中国） |
从传统公司发展到更可持续的公司 |
企业生产的最大化和消费与污染的最小化（Yang and Feng 2008） |
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SOS* |
Styria（奥地利） |
回收网络 |
透过扩大废物回收网络，让不同公司的处理程序互相交换，以改善公园的运作（Schwarz和Steininger, 1997） |
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伯恩赛德工业园区（加拿大） |
当地的发展规划 |
认识环境功能的土壤利用规划（Cote和Smolenaars 1997） |
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Kwinana（澳大利亚） |
能量和水流动交换 |
改善公园的运作及透过回收水及冷凝物及设备创新节省能源（Van Berkel 2007） |
*这些例子在Chertow（2009）中被确定为SOS EIPs。
另一方面，在通过SOS创建的EIP中，“一个产业生态系统是由私人代理的决策产生的，这些代理的动机是交换资源，以实现诸如降低成本、增加收入或业务扩张等目标”（Chertow 2007,21）。尽管SOS的目标不是创建一个工业生态系统，但一旦企业就改善运营的物质和能源交换达成一致，就形成了一个EIP。SOS机制密切遵循动态和非线性模式，这些模式对系统的内部扰动更具弹性，例如结构扭曲（例如，公司退出EIP）、物质资源变化或每个公司内部的组织变化。通过SOS创建的EIP最著名的例子是丹麦Kalundborg的产业共生网络，这是一个逐步发展的合作而不是一个仔细的环境规划过程的结果（Desroches 2001）。表2总结了一些可分类为PEIPs的EIPs，以及通过SOS开发的一些EIPs示例。
本文的分析对比了通过SOS创建的PEIPs和EIPs，根据实际EIPs成功或失败的经验，确定了这两类EIPs的优缺点，如表3所示。首先要考虑的是是否存在实现EIP目标的战略的方法
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资料编号：[2576]
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