研究，一部分的特别功能山区可持续土地利用实践:全球变化下生态系统动态、社会经济影响和政策影响的综合分析

山区生态系统服务之间的权衡

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 概念上的方法
  • 建模框架
  • 生态系统服务提供指标
  • 计算的权衡
• 研究区域
• 场景
• 结果
  • 基于共同驱动的权衡
  • 基于生态系统服务之间相互作用的权衡
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

权衡分析是生态系统服务评价研究的一个重要方面(ES;Carpenter et al. 2009一个Seppelt et al. 2011)，在景观规划、管理和决策(de Groot et al. 2010)和导致未来可持续土地利用的替代路径分析(Rounsevell et al. 2012)中整合ES时，这是一个关键问题。当一种服务的增加以另一种服务的牺牲为代价时，就会出现ES之间的权衡(Bennett et al. 2009, Raudsepp-Hearne et al. 2010)。与权衡相反的是协同效应，它可以定义为两种服务增加或减少的情况(Bennett et al. 2009, Haase et al. 2012)。

ES之间的权衡和协同作用可能源于影响多个ES的共同驱动因素以及ES之间的相互作用(Bennett et al. 2009)。许多研究分析了土地利用和土地覆盖变化等共同驱动因素在不同空间尺度和时间尺度上对ES权衡的影响(Foley et al. 2005, Steffan-Dewenter et al. 2007, Naidoo et al. 2008, Polasky et al. 2011, Haines-Young et al. 2012, Hall et al. 2012, Maes et al. 2012)。然而，由于潜在相互作用的非线性行为(Koch et al. 2009)和不同生产过程在时间和空间上产生的复杂性(Baumgärtner 2000, Boisvert 2001)，对ES之间相互作用的分析不太常见。例如，在较低的生产强度水平上，食物和生物多样性之间的互补关系可能转变为较高强度水平上的竞争关系(Harvey 2003, Hodge 2008)。在这种情况下，生产中的联合概念提供了一种有用的方法(Baumgärtner等，2001年)，特别是在农业和林业供应服务与其他ES供应之间的相互作用方面(Wossink和Swinton, 2007年)。联合生产意味着ES之间的相互作用有两种不同的原因:生物相互依赖和经济相互依赖(Abler 2004)。后者在受管理的环境中特别重要，因为环境服务的提供受到人类活动的强烈影响。

在管理的山地生态系统中，提供了无数的生态系统，生态系统之间相互作用的复杂性很高(EEA 2010, Huber et al. 2013一个)，边际或周期性生产的地点可能对气候和社会经济变化更敏感(Schröter et al. 2005, Rounsevell et al. 2006)。特别是，由于地形和其他景观特征的异质性，空间动力学非常重要(Bolliger et al. 2008)。此外，气候变化可能会对生态beplay竞技系统的组成部分产生不同的影响，例如，草地与森林的气候响应(Mooney et al. 2009, Power 2010)。就农业而言，山区生态系统的这些时空特征导致了其小规模农业结构，这在欧洲阿尔卑斯山脉尤其明显(Flury et al. 2013)。因此，在管理山区生态系统的平衡时，必须考虑到生态系统的空间分布、平衡如何随时间变化以及它们如何与农业和林业的结构变化相互作用。

综合建模方法允许在空间上明确量化土地使用决策随时间变化对ES供应的影响(Grêt-Regamey等人，2012,Huber等人，2013b)．此外，在空间上明确地综合经济和环境变量使有可能考虑到管理和农场结构变化的影响，例如圈养牲畜的类型的变化，对ES供应的影响。近年来，出现了广泛的综合建模方法，用于评估ES提供中的各种权衡(Holman等人2005,Groot等人2007,Parra-López等人2008,Polasky等人2008,2011,Nelson等人2009,Tallis和Polasky 2009, Chisholm 2010, Osgathorpe等人2011,Willemen等人2012)。

应用现有的综合建模框架ALUAM (Alpine Land Use Allocation Model;Briner et al. 2012)的研究中，我们提出了一个情景分析，在瑞士阿尔卑斯山脉的一个山区，预测食物供应、抵御自然灾害的保护、碳封存和生物多样性之间的空间明确权衡。我们的框架特别考虑到了山区决策时的空间尺度。除了常见的驱动因素外，ALUAM还允许考虑ES之间的经济依赖性。与场景分析中常见的情况一样，本研究没有提供关于未来可预期的ES供应变化的信息(Carpenter et al. 2006)。然而，它确实概述了试图增加单一ES供应的潜在政策方案的后果，即需要投入的资金数额来补偿农民，以及必须容忍的提供其他ES的损失。研究重点:(1)气候和市场变化对ES之间的权衡和协同作用有何影响?(2)增加一项重点可持续发展服务的供应会如何影响其他可持续发展服务的供应?

方法

概念上的方法

我们的概念方法如图1所示。我们评估了一个驱动瑞士阿尔卑斯山山区ES供应的全球变化场景。在我们以农业和森林为主导的案例研究区域，决定生态系统供应的主要系统组成部分是土地利用、农场结构变化、农业产量和森林发展。价格和政策等社会经济参数的变化推动了土地使用变化、农业结构变化和森林发展。beplay竞技气候变化、温度升高和降水模式的变化影响农业产量和森林发展。

在我们的情景中，潜在驱动因素的变化将随着时间的推移影响粮食、生物多样性、碳封存和抵御自然灾害(即雪崩和岩崩保护)之间的空间明确供应水平和权衡。除了驱动因素对ES之间权衡的影响外，模拟ES之间也存在相互作用。因为我们的案例研究区域是一个受管理的景观，所以我们使用生产中的联合概念来研究不同ES之间的相互作用。在经济学中，联合性指的是单一生产活动中出现的几种产出。联合有三个起源:技术或生物联系、不可分配的投入和可分配的固定投入(Lau 1972, Shumway et al. 1984, Leathers 1991)。Abler(2004)将后两个因素总结为经济上的相互依赖，而不是技术或生物上的相互依赖。

• 生产过程中固有的技术或生物联系是指农业和森林生产过程可以对环境产生不可分割的影响这一事实。我们使用线性关系来表示植根于生态系统结构和功能的技术或生物相互作用。换句话说，ES之间的生物相互作用对最小决策单位(畜群或家畜单位)的影响是固定的。在建模过程中，有三个这样的交互示例没有被更改。首先，在我们的空间显式建模框架中，一个地块的粮食产量增加将减少该地块层面的生物多样性，反之亦然。第二，模拟环境中动物数量的增加会自动导致温室气体排放的增加。因此，动物数量的减少将减少温室气体的排放。第三，通过增加林分来增加对自然灾害的保护，从本质上来说会增加碳排放的封存。保护的减少与碳的净封存量的减少自动联系在一起。
• 不可分配的投入意味着两种产品的产出相互依赖，例如，利用土地提供食物通常也会对相应景观的生物多样性和文化服务产生影响。但是，投入要素土地不能仅仅用于生产粮食或提供生物多样性或文化服务。不可分配投入是农业土地利用优化模型的核心(Buysse et al. 2007)，通过在我们的模拟中考虑ES整体生产活动，在我们的综合方法中表示不可分配投入。例如，乳牛，饲养在广阔的草原上，提供食物，同时保持宝贵的栖息地。因此，生产活动的变化将改变所使用的投入，从而影响到社会服务的提供。
• 农场一级的固定投入导致了可销售和不可销售的ES生产之间的竞争关系。例如，如果属于单个农场的土地数量是固定的，分配一定数量的土地用于生物多样性保护将减少可用于生产牛奶的土地数量。固定投入在山区越来越重要，因为山区的景观结构和地形障碍较小，在生产过程中无法充分考虑到规模经济。在我们的建模框架中，固定输入通过根植于我们的案例研究区域的经验现实的地块、农场和景观层面的生产限制来表示(Briner et al. 2012)。

由于我们的概念性方法，模拟框架中的权衡在两个方面受到影响。首先，社会经济和气候变化直接驱动了我们模拟中的四个beplay竞技系统组件。因此，ES的规定也发生了变化，导致了景观层面的权衡和协同，因为在2010年和2080年这两个不同的模拟时期，有共同的驱动因素。其次，生物和经济的相互依赖性间接影响了ES的提供。虽然在我们的建模方法中，ES单位(每块土地或每只动物)之间的生物相互依赖性是固定的，但经济相互依赖性可能会因为农场结构的调整而改变。敏感性分析，即在我们的模拟中增加一个焦点ES的提供，揭示了正在出现的权衡和与我们的建模框架中所代表的其他ES的协同作用。

建模框架

我们使用ALUAM建模框架评估了不同生态系统之间的权衡和协同作用，这是一个基于活动的、空间显式的土地分配模型(Briner et al. 2012)。为了充分模拟提供不同生态系统之间的联系，ALUAM框架进行了扩展，增加了计算提供生物多样性、保护和碳封存指数的能力。我们在图1中描述了ES变化的主要驱动因素的模型。beplay竞技利用LandClim森林景观模型模拟了气候变化对森林发展的影响。beplay竞技利用回归分析计算了气候变化对农业产量的影响。在使用收入最大化方法的经济土地分配模型中模拟了农场结构变化和土地使用变化。数据传输的图形描述见附录1。表1说明了所有可能导致ES条款改变的驱动因素和相互依赖的变化。

森林开发

我们使用基于过程的森林景观模型LandClim (Schumacher et al. 2004, Elkin et al. 2012)来模拟森林动态并估算潜在的木材产量。LandClim是一个空间显式模型，专门用于评估气候影响、自然干扰和管理对森林动态的重要性(Schumacher et al. 2004,2006)。该模型在25米× 25米的细胞中模拟森林生长，使用树木招募、生长和竞争过程的简化版本。森林生长由气候参数、土壤性质和地形、大规模干扰以及土地使用和森林管理决定。个体细胞通过种子传播、景观干扰和森林管理的空间显式过程联系在一起。为了评估每个单元内潜在的木材生产，我们实施了一种森林管理制度，每20年对林分进行评估，以确定是否应该进入林分并移除木材。然后将特定单元木材生产的潜在价值传递给经济土地使用分配模型ALUAM。

作物产量

利用联合国粮食及农业组织(粮农组织)关于最佳和绝对作物生长条件的粮农组织数据(粮农组织2007年)计算了相关作物的预期未来产量。使用最低和最高温度、降水值以及定义作物温度和降水极端值的值，我们使用不完全beta分布拟合温度和降水值的相对作物产量曲线。然后，根据案例研究景观中每个景观单元(100 m × 100 m)的月降水量和温度值，利用这些物种特异性作物产量曲线计算六种作物的相对产量。预测实现产量取温度和降水响应的最小产量值。为了使数据适合我们的案例研究区域，模型中实际使用的产量是通过对2000年作物观测产量的值进行标准化计算得出的(Landwirtschaftliche Beratungszentrale Lindau, 2000)。

农业结构变化和土地利用变化

ALUAM是一种经济土地利用优化模型，它模拟了不同级别(地块、农场和区域)的决策，以最大化案例研究区域的农民和林业工人的总收入。因此，可以模拟未来情景下的土地利用活动和强度以及牲畜活动的管理。在地块层面，使用空间明确的数据设计了13种不同的土地利用活动(见附录1)和35种牲畜活动。后者包括在案例研究区域已经存在的主要以粗饲料为基础的牲畜活动:饲养奶牛、乳牛、小母牛和奶羊。每项活动对农民收入的贡献都被计算出来。因此，补贴和农产品销售收入都包括在计算中。该模型考虑了由不同的土地使用和牲畜活动造成的直接成本和结构性成本。所有相关价格、补贴和成本的参数都是外生的，由情景假设驱动。关于土地使用和牲畜活动的决定通过模型中作为约束的三种不同的平衡相联系。

1. 营养平衡可确保牲畜活动和人工肥料提供的营养不超过土地利用活动所需营养的110%。
2. 饲料平衡保证了土地利用活动生产出足够质量的粗饲料来喂养案例研究区域内饲养的动物，这也保证了所有粗饲料在市场上被消费或出售。
3. 劳动力平衡确保有足够的合格劳动力可用于不同的活动，包括所有管理任务。如果需要额外的劳动力，可以雇佣一定数量的额外劳动力。

结合农业结构条件，即稳定的规模，这三种平衡是ES之间经济相互依存的核心要素。

生态系统服务提供指标

防止重力危害

森林抵御重力危害的能力取决于林分的位置、树种混合、结构剖面、活树的生根稳定性和森林的更新潜力。Frehner等人(2005)制定了森林属性的指导方针，森林需要保持这些属性，以提供保护功能。基于这些准则，我们开发了一个评估森林一般保护价值的指标，即重力保护森林指数(GPFI)。GPFI模拟了森林抵御所有重力危害的能力，考虑了森林的树种混合、结构轮廓、生根稳定性和更新。有关GPFI的详细描述，请参见附录2。每一个位于岩崩保护区或雪崩保护区内的地块都计算了潜在的GPFI。因为森林只能在雪崩刚开始时(大约在雪崩释放后的前150米)才能防止雪崩释放，我们假设只有当森林位于雪崩开始区域内时，林分才能提供对雪崩的保护(Bebi et al. 2009)。这一潜在的GPFI计算是由LandClim在当前状态和气候情景下完成的。这些空间显式数据被传输到ALUAM。在优化过程中，ALUAM将所有作为森林或休闲用地的地块的潜在GPFI进行聚合，计算区域保护指数。

生物多样性

一些类型学不认为生物多样性本身是一种生态系统(MEA 2005, Costanza 2008);然而，基于理论研究(Ives和Carpenter 2007)以及观察和实验(Hooper et al. 2005)，有人提出了生态系统中生物多样性的范围与允许生态系统运行的元素之间的直接关系。特别是，较高水平的生物多样性通常被归因于较高的生态系统稳定性，因为不同的生态系统包含具有不同特征的物种，这些特征使它们能够对环境变化作出反应(Pohl et al. 2009)。我们参考了de Groot等人(2002)和Costanza等人(1997)的类型学，他们认为生境功能或避难所可以被归类为ES，因为它们为野生动植物提供了合适的生存和繁殖栖息地。由于提供这些生境增加了农业生产过程的成本，我们没有重复计算生物多样性保护的成本。在山区，生物多样性通常在高寒干草甸最高(Baumgärtner和Hartmann 2001)，在广泛管理的草甸和牧场略低(Zoller和Bischof 1980, Dullinger et al. 2003, Herzog et al. 2005)。因此，在ALUAM中，我们使用广泛栽培的草甸和干草甸的份额作为生物多样性的指数。

碳封存/释放

为了计算净温室气体封存量，同时计算了农业温室气体排放量和森林碳封存量。在这些计算中，只考虑了该地区内部的排放。我们没有考虑生产投入的制造所造成的排放，例如人工肥料、机械和建筑，也没有考虑燃烧采伐木材所造成的排放。我们计算了农业活动的所有温室气体(GHG)排放，包括间接氮₂O的排放与N的损失有关。农场排放的计算采用了政府间气候变化专门委员会(IPCC) 2000年和2007年的方法。beplay竞技由于排放水平与气候和管理有关，这些方法适应了瑞士的情况。用于计算各种农场排放的方法总结在附录1中。温室气体排放量主要取决于该地区饲养的牲畜数量。由于动物的饮食不受优化过程的影响，模型不可能通过优化该饮食来减少排放。其他缓解措施，如在反刍动物的饮食中补充脂肪，没有被考虑，因为它们要么还没有准备好使用，要么太昂贵(Briner et al. 2011)。土地利用对温室气体排放也有影响，因为广泛使用的草地上的拖拉机小时数低于作物或集约化草地生产，因此CO₂排放量也降低了。此外，在广泛使用的土地上，氮通量较低，导致氧化亚氮排放较低。

森林的固碳量以每年地上树木生物量固定的碳量计算。尽管额外的碳也可以储存在土壤有机碳库中(Lal 2005)，但本研究没有考虑这些过程。在优化过程中，温室气体的释放作为相应动物数量和土地利用的函数进行了计算。森林固碳量的计算是基于LandClim提供的关于潜在树木生长的空间显式数据输入。

食品供应

为了评估粮食生产，计算了考虑到作物和草地对人类营养的不同价值的小麦当量指数。这一指数考虑到草地的营养价值较低，因为草地首先要被动物转化为奶或肉。小麦等农作物可以被人类消化，所以它们的价值比草地高。有关该指数的详细描述，请参见Briner等人(2012)。在优化过程中计算食物供应作为动物数量和土地使用的直接函数。通过作为优化过程基础的作物模型提供的空beplay竞技间显式产量数据，它受到气候变化的影响。

计算的权衡

在优化过程中的整组土地利用和牲畜活动之外，应用对农业活动的不同约束来定义形成解空间的可行子集。就土地使用活动而言，这些分组不仅是在总的区域一级确定的，而且是在技术和生物相互依存的每一部分确定的。因此，这个解决方案空间也定义了我们框架中的潜在权衡(表1)。在优化过程中，然后选择一组土地使用和牲畜活动，使农民和伐木者的收入最大化。

为了计算权衡，我们进行了(a)基于共同的经济和环境驱动因素的不同权衡和协同效应的场景分析，以及(b)每个ES的敏感性分析。换句话说，我们通过逐步增加额外的约束条件来增加一个ES的数量。对于每个模拟，计算了对焦点ES和其他三个ES的聚合效应。然后将这些值与我们模拟的无约束经济最优条件下获得的水平进行比较。景观层面的生态系统的发展被解释为一种权衡，如果附加生态系统的发展方向与中心生态系统相反。如果额外的可持续发展服务的提供与重点的可持续发展服务的发展方向一致，则可被解释为协同作用。

权衡要么与系统组件的直接变化有关，要么与我们的框架中模拟的ES之间的经济相互依赖有关。所采用的方法假设农民和林农面临压力，需要增加ES的供应，例如建立相应的指挥和控制措施。在这些新的限制条件下，农民和林农仍然有收入最大化的目标，也就是说，他们寻求一种战略，使他们能够以最低的成本提供额外的ES。

研究区域

我们将我们的概念和建模框架应用到瑞士南部的内陆高山山区瓦莱中部(图2)。研究区域包括Saas山谷(Saas- fee, Stalden)、主要山谷的Visp周围地区和Baltschieder山谷，共有15346名居民。面积为443.3平方公里。非生产性土地占面积的62%，20%的面积为林地，约16%的土地用于农业。农业生产主要集中在牛奶和肉类。农业和森林土地利用在将该地区作为游乐区和植物和野生动物的栖息地方面发挥着重要作用。有关研究区域的更多细节，请参见Huber等人。2013b．

场景

我们假设了在IPCC情景A1FI (IPCC 2007)之后2080年气候和社会经济参数的变化。这种情况是最坏的情况，假设全球平均地表温度上升4℃。地区气象站的每日气候观测数据由MeteoSwiss (www.meteoswiss.admin.ch)．利用DAYMET算法(Thornton et al. 1997)和Swisstopo(2005)的数字高程模型，将这些点数据插值到分辨率为100米的网格气候图中。根据A1FI情景的月气候数据(2001 - 2100年)和观测到的10角分分辨率的气候数据(1900 - 2000年)来自英国诺里奇东安格利亚大学气候研究中心(CRU) (Mitchell et al. 2004年)。然后，我们应用变化因子方法将观测数据和全球气候模型HadCM3的输出降尺度到100米(Mitchell and Jones 2005)。我们计算了相对于1961年至1990年的基准期温度的差异距平和降水的相对距平。将异常插值到100 m，然后与同一基线期的DAYMET数据重新组合，得到1900 - 2100年所有年份的精细A1FI和观测气候图。

政策和市场情景是基于IPCC的同一情景。Abildtrup等人(2006)通过专家调查和研讨会，评估了IPCC情景A1FI对欧盟农产品价格和生产要素的相对影响。本研究的结果被用来计算绝对参数使用当前价格和成本的农业生产在瑞士，以及计算这些参数之间的差距在瑞士和欧盟。这些经济场景在附录1和Briner等人(2012)中有更详细的描述。

结果

基于共同驱动的权衡

在我们的模拟中，气候和经济变化的影响导致了我们的主要系统组成部分的显著变化，即在2010年至2080年期间，我们的案例研究区域的农场结构变化、土地使用变化(包括土地覆盖变化)以及农业产量和森林发展的变化。农业的三个主要影响是(a)耕地减少，(b)草地生产集约化程度降低，(c)从牛奶生产转向肉类生产。此外，大部分夏季牧场被废弃，变成了重新造林。beplay竞技预计气候变化将减少低海拔和中等海拔地区的木材生产，而增加高海拔地区的木材生产，从而使木材生产总体上净减少。总体而言，由于气候变化，农业产量预计将增加。beplay竞技就ES供给而言，这些共同的驱动因素导致了粮食供给的减少、生物多样性指数的增加和净碳封存的减少(详情见Briner et al. 2012)。此外，在低海拔和中等海拔地区，气候变化预计会降低耐旱树种的生长速度和死亡率，从而降低这些地区森林的beplay竞技整体保护价值(Bigler et al. 2006, Seidl et al. 2011)。因此，我们的共同驱动因素预计将导致粮食供应和生境服务之间的权衡，以及粮食供应、净碳封存和森林保护价值之间的(负面)协同作用。

基于这些结果，如果增加一个焦点ES，就会从ES之间的相互作用中产生以下权衡和协同效应，如图3至图5所示。

基于生态系统服务之间相互作用的权衡

增加粮食供应

在我们的案例研究区域，随着时间的推移，食品生产和其他ES之间的权衡如图3所示。实线和虚线分别表示2010年和2080年条件下的变化，100%表示2010年粮食生产水平。在我们的模拟中，基于2010年的条件，粮食供应增加25%会导致碳平衡的低权衡，因为耕地的扩张增加了粮食供应，而没有额外的排放。进一步增加需要增加牛奶的产量，这反过来又会使温室气体的吸收比2010年的水平减少13%。在我们的模拟中，增加食物供应对生物多样性的影响将导致一种巨大的权衡。特别是，牛奶产量的增加将降低生物多样性的水平，因为不那么密集使用的草地将被更密集地利用，以便能够生产足够数量的粗饲料。但是，这种增加不会增加农民的收入，因为要达到粮食供应的目标水平，就必须选择利润较低的活动。

对于2080年，模拟结果表明从耕地向草地转移，总产量下降到2010年水平的12%。此外，2080年作物和草地产量的提高也将使粮食产量扩大到155%，而在2010年的条件下，粮食产量的最大增幅将限制在140%。由于2080年农业产量水平较低，粮食产量的增加将通过在适合耕种的土地上用作物取代草地来实现。因此，在这种情况下，牲畜数量也会减少，温室气体排放也会减少。因此，在粮食供应和净碳封存之间存在协同效应。预计到2080年，农业作物产量将会提高，无需增加牲畜数量，就可以扩大粮食生产。然而，如果粮食供应的增加超过2010年水平的10%，将再次需要增加牛奶产量，这将导致温室气体排放的大幅增加，从而在这一点之后在粮食和净碳封存之间进行权衡。生物多样性的水平将随着粮食产量的增加而降低。然而，如果必须生产牛奶来提高食品供应水平，减少的数量将会逆转。因为在我们的作物模型中的模拟显示了草地产量的增加，用更小的草地面积可以喂养相同数量的牲畜，这将允许在我们的模拟中维护广泛使用的草地。 Hence, we could observe a synergy between food production and biodiversity in 2080 beyond a production level of 110%.

增加生物多样性提供

提供生境服务，即生物多样性和我们模拟中估计的其他生态系统之间的权衡如图4所示。粮食产量将增加到模拟生物多样性指数增加10%的水平。根据2010年的情况，在这一水平之后，粮食产量将大幅下降。粮食生产和生物多样性保护之间最初的协同作用可以用2010年未耕种的土地的额外使用来解释。将这片土地用作广阔的草原将增加食物和生物多样性的供应。这种协同作用仅限于少量的土地。如果进一步增加生物多样性的供应，就会出现一种权衡，因为生物多样性指数的增加必须通过从密集利用到广泛利用的草地的转变来实现。这将限制粗饲料的数量，从而也限制牲畜的数量。因此，温室气体排放将减少，这可以解释为生物多样性提供和净碳封存之间的协同作用。

在2080年情景下，我们的结果估计，如果生物多样性指数超过117%的水平，食物供应将略微减少，然后增加超过80%(图4)。食物供应的减少可以用密集和广泛使用的草地的替代来解释，就像2010年的情况一样。据估计，110%点之后的增长是由于生产模式从牲畜生产向作物生产的转变造成的，这使得草地的扩大和粮食生产的同时增加。在2080年，生物多样性和粮食产量之间的协同作用将超过120%，这可以通过模拟夏季牧场上广泛使用的干草草地的扩张来解释，这将取代在我们的气候变化情景下生长的森林区域。beplay竞技这一效应还体现在净温室气体封存量大幅下降，生物多样性指数增加超过120%。只有生物多样性指数的大幅度增加才会导致对农民收入的权衡，因为对低密度草地的补偿是直接支付的。模拟结果表明，在2010年和2080年条件下，生物多样性可扩大到2010年水平的120%(2010)和125%(2080)。因此，与2080年相比，2010年的农场结构限制了农民提供生境服务的能力。

增加碳封存

图5显示了净温室气体封存量增加时ES供给的变化情况;0%为2010年温室气体净吸收水平。模拟结果表明，通过增加森林管理的强度和移除更多的树木，可以增加碳汇。在2010年条件下(实线)，森林封存量的增加被认为可以补偿农业造成的温室气体排放的增加。因为加强森林管理的成本相对较低，如果温室气体平衡改善92%，收入只会减少约4%;农业释放的几乎全部温室气体又被森林吸收了。减少动物生产还可以进一步改善碳平衡。由于这一措施造成的粮食产量减少将由作物产量的增加来补偿，因此它不会对粮食供应产生重大影响。根据2080年的假设情景(虚线)，由于气候变化将产生重大影响，预计未来森林固碳的效益将减少。beplay竞技如果要补偿碳储存减少，除了改变森林管理之外，还必须改变生产系统。 Suckler cows, which represent the most profitable production activity, given the conditions in 2080, would be replaced by sheep, which emit less greenhouse gases per hectare. This shift would result in a decrease of biodiversity provision because slightly more grassland would be used. A further increase in greenhouse gas sequestration would lead to a replacement of sheep with dairy cows and an expansion of cropland. As a consequence, food production would remain at a constant level and biodiversity provision could be improved because of a re-extensification of grassland. However, levels of more than 80% would require a reduction in the number of livestock, which again would decrease food production in 2080.

加强对重力危害的防护

在我们的模拟中，只有很小的权衡和协同作用，在保护免受来自ES之间的相互作用的引力危害。这可以用GPFI指数的计算只考虑了空间明确的保护区的事实来解释。因此，即使在增加焦点ES时有显著的土地覆盖变化，这些影响不会发生在保护区内，因此不会影响对重力危害的保护价值。

讨论

在一个山区，我们模拟了ES之间的权衡和协同作用，产生于一个焦点ES的持续增加。为了考虑ES提供的空间和时间驱动因素，我们以空间明确的方式将我们的模拟框架应用于2010年和2080年的经济和环境条件。这种方法允许我们在权衡和协同的分析中考虑常见的(基于场景的)驱动程序和交互。

而社会经济和气候变化是提供山地ES的重要驱动因素(Rbeplay竞技odríguez等，2006年，Carpenter等，2009年一个)，在权衡分析中也应考虑ES之间的相互作用(Bennett et al. 2009)。我们在生产中使用了联合的概念，以在我们的分析中包含不同类型的交互。联合性将生物和经济上的相互依赖区别开来，作为相互作用的潜在机制。如果不考虑经济的相互依赖性，根据土地使用和土地覆盖变化计算的权衡或协同作用可能被高估或低估。理解联合的不同原因与评估权衡是相关的，因为相互作用的性质也会影响试图管理这些权衡的政策方案的结果(Wossink和Swinton, 2007年)。例如，农业中从生产补贴到基于环境的支付脱钩可能会产生异质的经济和生态效应，这取决于农场类型(Acs等人2010,Hanley等人2012)和农民的态度和偏好(Huber等人2013c)．

在敏感性分析方面，我们的结果表明，管理山地生态系统会导致提供可销售和不可销售的ES之间的权衡。更多的粮食生产(一种可销售的ES)会减少生物多样性和碳封存。这一事实已经得到了近年来其他不同生态系统建模研究的支持(格鲁特等人2007,Parra-López等人2008，纳尔逊等人2009,Polasky等人2011)。在我们的模拟中，导致权衡的主要因素是生物的相互依赖性。为牲畜提供更多的食物就需要使用更密集的草原。这自动降低了我们选择的代表生物多样性和净碳封存的指标的值。此外，通常情况下，这些权衡也是由农场层面的固定投入造成的(Wossink和Swinton, 2007年)。相比之下，不可分配的投入可能会导致与焦点ES水平增加的交替权衡或协同作用，这取决于结构和环境条件(Huber和Lehmann 2010)。例如，在2010年的条件下，生物多样性指数的增加伴随着粮食供应的增加，只要生物多样性的增加保持较小，只要粗饲料等不可分配的投入可以被替代。但是，在达到一定的阈值之后，固定的投入就需要改变土地使用。 Based on the technological interdependencies between land use and the provision of ES, a trade-off emerges.

2080年的模拟结果表明，考虑这种经济相互依赖性以及共同的变化驱动因素的重要性，因为2080年的模拟结果代表了不同的经济和环境条件。在这些条件下，经济和生物相互依赖之间的相互作用发生了逆转。在这种情况下，由于投入固定，生物多样性指数的小幅上升导致了粮食生产的损失。然而，生物多样性增加了25%以上，导致了广泛利用的草地的增加，以森林面积为代价。在我们的模拟中，饲料平衡保证了所有来自这片广泛使用的草地的额外生物量都被牲畜消耗掉。因此，需要更多的牲畜来消耗额外的饲料，粮食生产作为生物多样性增加的协同作用出现了。这种影响还得到了气候变化影响的支持，气候变化应该会增加我们案例研究区域的草地产量。beplay竞技这些复杂的相互作用也导致了非市场ES之间不同的相互作用。在2080条件下的模拟中，我们发现当焦点ES的增加很小时，生物多样性与净碳固存量之间存在协同作用。随着生物多样性指数水平的提高，牲畜数量的增加扭转了这种关系，并出现了一种权衡。

我们的建模框架不允许我们模拟森林保护功能和碳平衡之间的权衡。森林面积增加，两者的生态系统水平都会提高;森林面积减少，两者的生态系统水平都会降低。此外，由于瑞士森林法禁止积极减少目前的森林覆盖，因此权衡也受到限制。因此，目前的权衡仅限于农业用地，这可能会降低景观对外部驱动因素的潜在反应水平。为了防止资源浪费，在管理ES供应时需要考虑到这一事实，因为管理方案不能影响林地的土地使用(Grêt-Regamey等，2012年)。

在解释我们的结果时必须考虑两个限制。首先，我们采用了较为粗糙和简化的ES提供指标。例如，我们假设森林的生物多样性价值低于广泛使用的草甸(Dullinger et al. 2003)。然而，也有一些森林类型为生物多样性提供了高价值(Küffer和Senn-Irlet 2005, Spiecker 2003)。此外，Hanley et al.(2012)最近的研究表明，扩展并不一定适用于草原生物多样性的每一个方面。在未来的工作中，生物多样性指数的计算应改进，将空间位置与生物多样性质量联系起来，如通过植物功能性状(Lavorel et al. 2010, Lavorel and Grigulis 2012)。第二，经济建模框架考虑有限数量的生产系统。这是建模研究的普遍局限性，因为我们无法预测未来的技术或生产过程(Sterman 1991, Carpenter et al. 2009b)．例如，新的农林复合系统可以最大限度地减少粮食供应和碳平衡之间的权衡(Briner et al. 2011);或者来自低投入、高多样性草地生物量的生物燃料(Tilman et al. 2006)可能会改变供应与其他生态系统之间的技术依赖关系，从权衡变为协同。未来使用综合建模方法进行权衡的工作不仅应该解决更好指标的计算，还应该明确考虑ES之间生物相互依赖性的变化(Koch et al. 2009)。

结论

我们的模型研究支持在应对全球变化影响时，在一个综合框架内联合考虑社会经济和气候变化的主张。beplay竞技气候变化不仅会影响生态系统提beplay竞技供某些生态系统的能力，而且社会经济和结构条件也会影响土地使用决策，从而影响不同生态系统之间的经济和技术关系。如果没有对社会经济和气候变化、它们对生态系统提供的驱动因素的影响以及生态系统之间的潜在关系进行相互关联的评估，beplay竞技就不可能设计出稳健的生态系统管理方案。

首先，我们的模拟结果显示了在ES提供的权衡和协同分析中的两个重要方面。首先，根据经济和技术相互依赖性的相互作用，在山区增加提供一个重点的生态系统可能会产生交替的权衡和协同作用。因此，旨在增加提供一个主要的原始资源的管理办法不仅必须考虑到相互关系的技术或生物性质，而且还必须考虑到不同原始资源之间的经济相互依赖。在设计新的管理计划时考虑到不同层次上的不可分配和固定投入，可以在提供多种环境服务方面进行小规模的折衷甚至协同作用。其次，这些相互作用的权衡和协同作用在很大程度上取决于由社会经济和气候发展推动的潜在结构和环境条件。因此，我们的模拟结果表明，在提供可销售和非可销售ES时，考虑权衡和协同效应的空间异质性以及经济和气候变化诱导的阈值的重要性。因此，在经历全球变化的山区，灵活的政策指导形式、适应当地条件的政策措施以及部门政策的协调(例如通过空间规划)是备选政策方案的重要方面(Huber等人，2013年)一个)．

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