home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / sci / environm / 12928 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-21  |  8.6 KB

  1. Path: sparky!uunet!olivea!sgigate!sgi!cdp!alanm
  2. From: alanm@igc.apc.org (Alan McGowen)
  3. Newsgroups: sci.environment
  4. Subject: I=PAT, and a little sci-fi
  5. Message-ID: <1466601925@igc.apc.org>
  6. Date: 21 Nov 92 06:09:00 GMT
  7. Sender: Notesfile to Usenet Gateway <notes@igc.apc.org>
  8. Lines: 176
  9. Nf-ID: #N:cdp:1466601925:000:8480
  10. Nf-From: cdp.UUCP!alanm    Nov 20 22:09:00 1992
  11.  
  12.  
  13. Some thoughts on ecosystem impacts and the I = PAT eqn. [I = 
  14. impact, P = population size, A = mean "affluence" or consumption, 
  15. T = impact of technology used to provide consumed goods or 
  16. services.]
  17.  
  18. The I = PAT idea is due to Ehrlich and Holdren [1].
  19.  
  20. Some posters have criticised the idea on the grounds that the
  21. factors are not in general completely independent, i.e they say 
  22. that we might have A = A(P,T), T = T(P,A) or dependencies on 
  23. derivatives. It has also been suggested that only physical 
  24. scientists would ever notice such a complex situation ;-). 
  25. Actually, the problem may be that physical scientists have 
  26. inappropriate expectations about the generality which can be 
  27. expected from any detailed model in the life sciences. 
  28.  
  29. I = PAT is *not* a detailed model -- it is a template for 
  30. building detailed models -- it is a *class* of models, if you 
  31. like. To build a detailed model, we need to specify the exact 
  32. impact and the factors of technology and affluence which are 
  33. relevant to it. It is also important to remember that the 
  34. response of ecosystems to impacts is not in general linear, even 
  35. though there are *qualitative* similarities of response to 
  36. impacts of different *kinds* (which is why the concept of impacts 
  37. is useful).
  38.  
  39. For example, consider the impact of logging on a forest 
  40. ecosystem. Very selective logging on a small scale may closely 
  41. approximate the normal effects of trees falling -- especially if 
  42. the wood is used within the ecosystem, so that its nutrients are 
  43. not permanently removed from the total capital. This is the 
  44. situation with traditional use of trees by indigenous forest 
  45. people. Here the impact may be smaller than what the ecosystem 
  46. can absorb without change of character ("loss of function"). At 
  47. the opposite extreme is clearcut logging on a scale affecting 
  48. entire watersheds. 
  49.  
  50. The different *techniques* of logging give the different factors 
  51. of T. Note that T should be measured as some specific type of 
  52. important impact -- e.g. as a rate of habitat conversion per unit 
  53. of time per dollar in the case of nonselective logging. 
  54. Quantification is difficult but not impossible. For techniques 
  55. which produce extreme degredation remote sensing can be used to 
  56. measure extent of habitat destruction. For less destructive 
  57. techniques there are a panoply of diversity measures which could 
  58. be used to quantify impacts.            
  59.  
  60. A is simply the average consumption of forest products of the 
  61. population responsible for the logging.  In an earlier post about 
  62. this subject, one objection raised was that the T for logging in 
  63. one area (say Indonesia) was multiplied by the A in another area 
  64. (say Japan) -- this violated the intuitions of one poster. 
  65. However, the As which are relevant are the ones which are 
  66. responsible for the logging operation -- i.e. the As at the 
  67. sources of consumption. A has to be modified if there are 
  68. nonmarket factors such as regulations restricting the use of a 
  69. given technology or its use in certain areas, since this reduces 
  70. consumption.  
  71.  
  72. P is just the number of people with the A characteristic, i.e. PA 
  73. is the total consumption of the forest products produced by the 
  74. technology with impact T per unit of consumption. The result? 
  75.  
  76. I(rate of habitat destruction due to clearcut logging) 
  77. = P(consumers of forest products from the logging)X
  78.   A(mean consumption of forest products from the logging)X
  79.   T(rate of habitat destruition for the given technology and the 
  80.     given ecosystem per unit of consumption)
  81.  
  82. Like more than a few basic ideas in science, this is scarcely 
  83. anything more than than bookeeping. Moreover, the factors are 
  84. independent enough to permit some prediction -- for example of 
  85. the likely effects on a specific ecosysem of a regulation 
  86. changing T (specifying logging methods) or A (restricting take).
  87. Likewise, for cases where P is increasing rapidly and T is 
  88. changing slowly if at all (South American farmers with 
  89. chainsaws), again prediction is possible without considering 
  90. complex implicit dependencies among the factors.
  91.  
  92. Michael Tobis wonders whether my position is that I is an order of 
  93. magnitude too great, and that P has to come down by this much. 
  94. Actually, I from all sources is probably 2-3 orders of magnitude 
  95. above what would be stable in the sense of a coevolutionary 
  96. stable state. I don't believe that any one of the three factors P, 
  97. A, or T could be expected to absorb the entire reduction, and 
  98. would advocate an order of magnitude reduction in P, and another 
  99. roughly two orders in AT. The technologial optimists of course 
  100. think that T can be brought as low as you please, but history 
  101. points the other way: T has been increasing, not decreasing. A 
  102. Brazilian farmer with a chain saw and a little gasoline has a 
  103. vastly greater T at his disposal than Spanish Conquistador or a 
  104. native of the rainforest. Technology has tended to evolve to make 
  105. it easier for humans to rearrange things, and that is the whole 
  106. problem. If we are to get huge reductions in T we are going to 
  107. need some stong nonmarket incentives (i.e. regulations) to get 
  108. the same level of service at much lower impacts.
  109.  
  110. To address the worries that we can't think about the future with 
  111. I = PAT because the "real" model is something like
  112.  
  113. I(t) = P(t, A, T, dP/dt, dA/dt, dT/dt, I, dI/dt) x
  114.        A(t, P, T, dP/dt, dA/dt, dT/dt, I, dI/dt) x
  115.        T(t, P, A, dP/dt, dA/dt, dT/dt, I, dI/dt)
  116.  
  117. which roughly means "its too complicated to think about", I'd 
  118. like to conclude with a philosphical tale which I will present as 
  119. a science fiction story.
  120.  
  121.      A Dialogue of the Dead and the Not-Yet Dead
  122.  
  123. The Space Empire Empidonax, deciding that they prefer Earth's 
  124. rainforests to Earth's humans, determines to end human 
  125. technology. They send their latest model space-time cruiser to 
  126. Earth, and after stopping a few cars on rural roads, cutting six 
  127. or seven crop circles, and leaving kindred signs of Higher 
  128. Intelligence, they kidnap four people who post in this group:
  129. an ECONOMIST, a PHYSICIST, a COMPUTER SCIENTIST and a 
  130. METEOROLOGIST. The four are transported back in time to the late 
  131. 17th century, where they are brought face to face with the 
  132. English scientist Robert Hooke, president of the Royal Society of 
  133. London, who has been busy measuring springs and is about to give 
  134. the world Hooke's Law -- the force of a spring is directly 
  135. proportional to its displacement from equilibrium. The four time 
  136. travelers are dismayed at his simplemindedness.
  137.  
  138. PHYSICIST: "Look, Hooke, you've fastened onto the first silly 
  139. model you've come across. The real situation is far more 
  140. complicated. Nonlinear oscillators, chaos... you have no concept. 
  141. Just look at what happens when you stretch your spring too far -- 
  142. it breaks. Start by modelling that. Have you thought about what 
  143. happens if the oscillation occurs in a non-Euclidean manifold, 
  144. or if energy is quantized? I didn't think so. It's utterly 
  145. useless."
  146.  
  147. ECONOMIST: "Not only that, Hooke, but you have committed a 
  148. logical error: you say that EVERY spring obeys your law, but you 
  149. haven't examined EVERY spring. You've only examined a FEW 
  150. SPRINGS. Your conclusion doesn't follow from your premises."
  151.  
  152. COMPUTER SCIENTIST: "You don't seem to know how to use 
  153. statistics. I think your relation is emotive -- you discard the 
  154. cases you don't like. You should study some arithmetic. He who 
  155. refuses to --"
  156.  
  157. METEOROLGIST (cutting in): "Yes, I'm convinced that scientific 
  158. objectivity (which has nothing whatsoever to do with history or 
  159. cultural background) forces me to conclude that the situation 
  160. is probably more complex than Mr. Hooke thinks it. Real springs 
  161. are not linear, except in some very local applications."
  162.  
  163. HOOKE: "Gentlemen, I'm amazed at how simple I have been. You have 
  164. quite convinced me."
  165.  
  166. [Vast upheaval, in which the four time travelers cease to exist. 
  167. Hooke never publishes his law, no theory of harmonic oscillators 
  168. is ever developed, no electrodynamics, quantum mechanics, 
  169. electronic devices or computers are ever developed. The Earth in 
  170. the 20th century is quite safe for rainforests.
  171.  
  172. The Space Empire of the Empidonax is greatly pleased.]
  173.  
  174.  
  175. The moral: thou shalt not multiply implicit variables beyond 
  176. empirical necessity without well-supported and *applicable* 
  177. theoretical cause, or in other words Keep It Simple, Stupid.
  178.   
  179.  
  180. [1] P.R. Ehrlich and J.P. Holdren, "Impact of Population Growth," 
  181. Science, vol. 171, pp. 1212-17 (1974)
  182.  
  183. ------------
  184. Alan McGowen
  185.  
  186.   
  187.       
  188.