研究

综合情况发展

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 集成场景开发的概念框架
• 结果
  • 概念框架在德国中部的执行情况
  • 可视化
  • 量化的故事情节
• 讨论
  • 利益相关者的参与
  • 知识集成
  • 质量控制
• 结论和展望
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

关于场景的使用和好处的科学文献表明，场景被用于解决大量当前和未来的挑战。在科学上，它们经常被用来捕捉复杂性，理解不确定性，评估变化驱动因素的影响和相互作用，或测试可选的发展轨迹。其他科学用途包括整合当前对未来变化的思考，以及建立基于科学的共识(Acreman 2005, Kok等人2006,2011,Biggs等人2007,Walz等人2007,Zurek和Henrichs 2007, Liu等人2008,Mahmoud等人2009)。

在预先定义问题的情况下，情景可以用于科学地为决策提供信息(Kaljonen et al. 2012)。为此，情景可用于预先评估不同政策或战略的后果(Giljum等人2008,Waldhardt等人2010,Palomo等人2011)，并在各种可能的未来情况下做出稳健的决策(Masini 2000, harris 2003, EEA 2009)。在这些例子中，场景被用来通知科学家或决策者。

场景可以服务于开发过程非常重要的其他目的，而不是将场景作为产品。情景可以作为激发创造性辩论和因果思维的一种方法，例如，在创造性环境中分析相互关联的问题和解决方案，并促进知识交流(Harries 2003, Toderi等人2007,Henrichs等人2010,Haasnoot和Middelkoop 2012, Johnson等人2012)。此外，Kahane(2007)和Johnson等人(2012)强调了组织学习的动机、目标共识的实现和对挑战的共同理解。

我们引入了一个概念框架，该框架使用参与式场景开发过程来集成从场景开发过程和产品中获得的好处。该框架是为研究项目“土地利用选择-战略和适应全球变化”(Seppelt et al. 2009)做出的贡献。综合情景框架的应用被视为对研究方案最终目标的贡献，该目标是在区域一级制定可持续土地利用战略。

因此，应用该框架的一项主要任务是跨学科整合，即整合广泛的科学学科、观点、方法和与土地利用有关的主题重点，包括分析土地利用对生物多样性的影响、不同政策和法规对土地利用的影响以及生物能源生产对土地转换的影响(利益攸关方第1组:科学家)。由于所设想的可持续土地利用战略不仅在科学上是合理的，而且对实践者是有用和适用的，因此第二项主要任务是使区域利益攸关方(利益攸关方第2组:实践者)贡献他们的知识并提出他们的关切，以在两个不同的利益攸关方群体之间达成对挑战的共同理解。这种知识集成被视为确保场景的突出性和合法性的必要条件(Alcamo和Henrichs 2008)，从而实现上面列出的好处。

方法

许多概念性场景框架已经可用，例如，van Notten等人(2003)、Biggs等人(2007)和Bishop等人(2007)。其中最突出的框架是由Alcamo(2001)和Henrichs等人(2010)提出的。虽然这两个是我们概念框架的起点，但是我们发现有几个必要的增强来实现跨学科集成，以及所有涉众组的场景的突出性和合法性。例如，Biggs等人(2007)讨论了四个类似的关键方面，即量化、细节水平、涉众参与以及与用户/涉众的沟通，主要是在他们在不同空间尺度上所扮演的角色的背景下。这些扩展被认为是必要的，因为现有的框架通常专注于决策支持，而它们很少关注跨学科集成，或者相反。

集成场景开发的概念框架

情景框架的三个组成部分是:(1)利益攸关方参与，(2)知识整合，和(3)质量控制，我们认为这是开发整合情景的先决条件，以帮助利益攸关方提出他们的关注，确保不同利益攸关方群体对挑战的共同理解，并提供一个支持区域决策的公共知识库。

组件1:涉众参与

为了实现与场景开发过程相关的好处，如联合学习和对目标达成共识，或提高在决策过程中处理不确定性的能力，有必要让相关利益相关者群体参与开发过程(Kahane 2007, Henrichs et al. 2010, Johnson et al. 2012)。此外，利益相关者的参与确保了他们的问题在场景练习中得到体现，从而增加了场景的突出性和合法性(Alcamo和Henrichs 2008)。缺乏合法性的场景，例如，当它们只宣扬一套特定的信念或价值观时，可能会导致场景结果被决策者忽略。因此，不仅要包括涉众，而且要包括足够广泛的涉众。在文献中，描述了几种关于情景练习中涉及谁以及如何进行的方法(Patel et al. 2007, Cuppen et al. 2010)。如果由于场景的空间和/或主题覆盖范围，涉及的个人利益相关方数量难以控制，Mostert(2003)务实地建议，主要涉及“有组织”团体的代表，如公司、非政府组织、国家或社区机构等，以确保不同地区或国家或政府和非政府组织之间的均衡代表。

对于集成场景开发过程的设计，有许多方法可用，例如事前调查、研讨会、专家讨论/访谈和事后评估。

涉及所有利益相关者群体的事前定量调查可以首先评估利益相关者群体的潜在多样性和利益。调查可以用来确定研究问题、相关的驱动因素/不确定性和/或它们的假设变化率。调查可以被认为是德尔菲过程的一种更简单、更快的形式，在场景开发中多次使用(Bernarie 1988, Kosow和Gaßner 2008)。

为了实现与情景过程相关的潜力，如促进跨学科和社会学习，情景方法需要促进跨学科和跨学科交流(Winowiecki et al. 2011)。讲习班被认为是促进交换意见、分享知识和建立共识的必要组成部分。这是通过邀请利益相关者共同开发场景故事线的假设来实现的，这为叙事场景奠定了基础。不确定性的关键轴可以由开发人员团队提出，也可以在研讨会期间进行开发。

当时间或资源限制讲习班的次数和/或持续时间时，专家讨论/面谈可作为讨论讲习班评价结果的机会。专家还可以通过解决知识缺口或量化驱动因素作出贡献。

事后评价调查提供了确定积极因素的可能性，以及从讲习班或设想过程的其他组成部分中发现的组织或主题缺陷。

组件2:知识集成

在方案开发过程中单独包含多个利益相关方团体，既不能确保来自不同学科或部门的知识的集成，也不能确保科学知识和其他形式的知识的集成。在下一节中，将讨论如何集成知识的几种方法。

多尺度场景方法是整合来自不同地理环境的利益相关者、研究人员和决策者的知识的另一种方法(Biggs等，2007年，Zurek和Henrichs等，2007年)。科学家或科学家与利益攸关方和决策者一起为不同应用领域的环境评估制定了广泛的全球情景。它们经常被用作区域环境变化评估的边界条件，在这种评估中，区域叙事是从全球故事线来解释的(Rounsevell et al. 2006, Rounsevell and Metzger 2010, Kaljonen et al. 2012)。根据Messner(2007)，这种自上而下的方法确保了所有与区域层面相关的重要外部变化过程或驱动因素都被包括在内。已经描述了几种将全球情景缩小或情境化的程序，例如，到次国家级别(Zurek和Henrichs 2007年，Alcamo和Henrichs 2008年，Metzger等人2010年，Kaljonen等人2012年)。一种常用的方法是将区域利益攸关方纳入全球方案的背景中。然而，这可能会对内部一致性产生负面影响(Rounsevell和Metzger 2010)。出现这个问题是因为参与的涉众可能并不总是对故事情节中所描述的系统有一个足够完整的心理模型。因此，他们的输入虽然有创造性，但可能被认为是不一致的，从而被科学家拒绝。但是，众所周知，实际的区域进程可能偏离从国家或全球一级缩小的进程，因此可能需要考虑采用自下而上的办法来制定方案。 Zurek and Henrichs (2007) discuss a number of possibilities to link scenarios across scales and still ensure internal consistency.

整合来自不同学科(包括科学和其他形式的知识)的知识的一种更方法论的方法是开发场景故事线，其中多个利益相关者的假设被巩固为叙述。

与Alcamo(2001)一样，Biggs等人(2007)强调主要在大尺度/全球环境评估中对量化和数值建模的强烈关注，例如第四次全球环境展望(GEO-4)、IPCC或千年生态系统评估(MEA)情景，但也在较小尺度(de Nijs等人2004年，Walz等人2007年)。我们认为这些方面是可选的(Bohunovsky等人，2011年)，这取决于场景开发人员和用户的目标，他们可能更喜欢定性或半定量的场景方法(Kok 2009, Henrichs等人，2010年)。然而，量化可能是知识集成的一种可能性，例如作为向下或向上扩展过程的一部分。

另外，Kok(2009)建议使用模糊认知地图，例如，避免场景叙事和模型之间的不匹配或支持量化。(半)定量方法的应用可能在迭代评审过程中反复出现。至少一轮修订被认为是必要的，以确保质量控制，例如，关于不同驱动的数值假设的一致性。Walz等人(2007)提出了另一种整合方案，他们通过建立“附属小组”来识别区域不确定性，并应用系统分析的方法来组织不同利益相关者小组的整合。

第三部分:质量控制

基于情景演练的质量标准(Alcamo and Henrichs 2008, Alcamo et al. 2008)，该组成部分包括各种审查和反馈手段，以确保在整个情景演练过程中假设的一致性、科学可信度和透明度方面的严格质量控制。

一种方法是在场景演练的初始阶段任命一个由来自多个学科的科学家组成的审查小组。我们采用了“场景小组”的想法(Alcamo 2001)，但在区域研究中，将其任务扩展为审查小组的功能是可行的，例如，提供指导和场景故事线的反复修订。与全球范围的研究相比，区域研究可以促进小组会议的重复。我们建议根据进展情况、冲突问题的数量和未决问题，举行三到五次会议。与面板的迭代过程旨在贯穿整个过程，并被认为是质量控制的关键元素，以确保假设、驱动因素的一致性，以及与场景练习的目标保持一致。

质量控制的其他要素可包括:

• 通过事后调查问卷对利益攸关方讲习班进行评价，以查明组织或主题问题、方法、术语定义不够明确和遗漏的要素等;
• 由涉众编辑故事情节，以确保涉众的观点和输入得到充分处理;
• 由外部人员和编辑审查最终的故事线，以确保故事线的清晰和可读性。

结果

概念框架在德国中部的执行情况

制定这个概念框架是为了促进参与研究项目“土地利用方案——战略和适应全球变化”(Seppelt et al. 2009)的20个不同研究小组的合作和知识整合，以共同制定德国中部可持续土地利用战略。然而，关于将科学发现用于决策的研究表明，当决策者和其他利益相关者参与研究时，对科学发现的吸收会增加(Alcamo和Henrichs 2008年)。因此，决定超越跨学科合作，在概念框架的实施过程中整合区域利益攸关方和决策者。实现过程如图1所示。

步骤1

尽管实现过程主要由作者(以下称为场景开发人员/团队)驱动，但团队由评审小组支持和评审，如组件3中所概述的。跨学科小组，即政治和社会科学、法律和经济学、生态学和生物学、气候学和地理学，是在情景演习开始时成立的，主要由参与研究项目的科学家组成。如图1右栏所示，该小组被反复咨询，并审查了场景团队的活动。

步骤2

作为情景开发的第二步，开展了一项调查，询问科学利益相关者(即研究项目“土地利用选项-战略和适应全球变化”的20个研究小组)认为哪些驱动因素和指标是相关的。科学家认为相关的驱动因素主要与大尺度或全球尺度有关，而提及频率下降的驱动因素是气候、土地利用、经济和贸易。因此，在与审查小组协商一致的情况下，决定将区域方案嵌入大规模方案中。

选择联合国环境规划署(UNEP 2007)的全球GEO-4情景来代表区域情景的边界条件有几个原因。在选择时，它们是最新的一组科学接受的全球情景，具有一系列关键的不确定性和驱动因素，与科学家作为第一个利益相关者群体所处理的驱动因素强烈重叠。此外，在GEO-4情景中，在国家范围内提供了许多量化假设，促进了预期的降尺度。情景开发旨在沿着关键不确定性的两个轴进行2 × 2设计，在IPCC、GEO-4和其他情景方法中成功实现。选择2 x 2的设计也是为了避免科学或区域利益相关者关注“一切如常”的场景，因为与当前条件的相似性，隐式地分配了更高的发生概率(Tress and Tress 2003)。根据对第一个利益攸关方群体的驱动因素的调查，设想将一个轴用于该群体的大规模/全球驱动因素，而将第二个轴用于预期的区域实践者的区域驱动因素。场景团队在区域场景过程中提出了“市场第一”和“可持续发展第一”的场景，后来分别命名为“激进的市场力量”(RaMa)和“可持续与公民友好”(NaBü)。边界条件有三种不同的形式。第一，定性形式，摘自《地球-地理四次报告》第9章(第400-454页);第二，半定量的形式，从同一章提供的数字。 Third, in quantitative form derived from the detailed output tables provided by one of the GEO-4 models, the International Futures (IFs) model (Hughes 2009). The top-down approach was supplemented by bottom-up approaches during the stakeholder workshops described in Step 3 and 4, to account for stakeholder views and region-specific developments not present in the global scenarios (Palomo et al. 2011).

步骤3

基于调查，场景团队和审查小组建议了边界条件和轴线。关于有关的驱动因素，即引起变化的因素和不确定因素的决定是参与过程的一部分。这一过程进一步包括发展回顾故事线，描述2050年最后一年的社会、经济和土地使用，以及逐步描述变化，即导致2050年最后一年的状况的事件和发展。

这一过程始于两个为期半天的研讨会，与会者是来自20个研究小组的科学利益攸关方。在介绍了情景概念和设想的方法后，参与者被要求制定关于德国中部土地利用在2050年可能是什么样子的假设，以及哪些过程将导致这种状态，假设GEO-4情景“市场第一”和“可持续发展第一”的边界条件。科学家们对这些假设和过程进行了讨论，以达成共识。

在研讨会之后，场景团队将假设转换为故事情节，然后由评审小组修改。修改过程重复了两次，假设和故事情节都经过了改进。

考虑到最常被提及的驱动因素——气候变化，人们一致认为，捕捉气候变化的影响必须在2050年之beplay竞技前覆盖最低时间范围。土地使用变化被认为是第二重要的驱动因素，一些研究小组将农业部门，即粮食和生物能源生产列为预期变化或不确定性最大的部门。科学家预测了对环境和社会经济因素的影响，最常提到的是“生态系统服务”，其次是不同的“社会经济指标”，作为评估气候和土地使用变化相关影响的手段。情景的空间范围更有争议，反映了研究地点和规模的变化。科学家和开发团队商定了一个包括大多数关键研究地点的区域，包括德国中部的萨尔河(Saale)和穆尔德河(Mulde)的集水区。30000 km²)。在讨论期间，事实证明，科学利益攸关方往往不愿在他们的专业知识以外的主题领域提出假设，例如在讨论基础设施、交通或城乡生活方式的变化时。有人一再认为，需要公共行政部门或区域规划部门提供更多“实际”的专门知识，以使情景假设更加具体并检查其合理性。

步骤4

在第四步中，我们开始邀请来自德国中部的从业者。在利益相关者分析中，我们确定了三个不同的土地利用相关群体:

1. 影响联邦、州或区域的土地使用决定，例如通过从地方到联邦州一级的土地使用和景观规划;
2. 根据土地资源情况，如农民协会、生物能源协会等;
3. 从事(可持续)土地利用或环境保护方面的研究，如研究机构、环境保护人士。

来自萨克森州、萨克森-安哈尔特州和图林根州这三个联邦州的约160名代表受邀(见结果部分)。在受邀代表中，有25名利益相关方参加了研讨会。参与者平均分布在上述3组和联邦州之间。

在研讨会开始前，所有注册的参与者都收到了调查问卷，以评估:(1)他们的工作领域，如区域规划、环境保护、农业;(二)组织的土地利用目标;(3)对未来土地利用变化的区域不确定性和相关问题的看法。这些答案反映了人们认为最重要的区域变革驱动力。此外，这些答案还揭示了与这些驱动因素相关的感知到的巨大不确定性，表现为差异很大的预期变化率。与第一个利益相关者群体的驱动因素选择形成鲜明对比的是，“人口减少”被第二个利益相关者群体认为是最重要的驱动因素。第二个驱动因素是“可再生能源产量的增加”，这可以被认为是科学家们提出的“土地使用变化”的更具体版本。有趣的是，许多受访者指出，他们认为可再生能源的发展将对土地使用产生深远的影响。然而，他们对这些变化将如何演变的假设差别很大，反映出各种不确定性，例如，将生产多少生物能源，为此目的将需要多少土地。对于预期的区域人口变化的假设也出现了类似的差异，一方面一致假设为负，但另一方面在2050年之前覆盖了-10%到-50%的广泛范围。

基于对预期变化速率的不同假设，场景团队建议使用为利益相关者群体保留的第二个关键不确定性轴，将“激进的市场力量”和“可持续和公民友好”场景分为温和和极端的变化路径。因此，对于第二个关键的不确定性轴，使用慢与快的变化率。该程序得到了参与者的批准，然后他们自愿为四个不同的场景组讨论和发展四个故事线的假设，关注三个优先的区域驱动因素，即区域人口变化、可再生能源和自然资源的稀缺，以及三种土地使用类型，即定居点、有机农业和保护区。

科学利益相关者关于气候变化是一个重要的、大规beplay竞技模的驱动因素的假设没有受到实践者的质疑或挑战。当主持人在四个讨论小组中发言时，与会者要么认为气候变化问题超出了他们的专业范围，要么认为这不是本区域的一个紧迫问题。beplay竞技这也反映在气候变化不在10个最重要的区域驱动因素之列。beplay竞技关于情景的时间范围，大多数从业人员认为，未来的一二十年将比2030年至2050年以后的时期更相关，而一些与会者和开发团队认为，需要到2050年的时期来解决气候变化的影响。beplay竞技通过涵盖到2050年的这段时间来整合这两种观点，同时提供到2020/30年这段时间的充分细节，这与从业者更相关。相比之下，后来与撒克逊国家林业局林业专家的讨论表明，他们需要考虑更长的时期，最好是100年或更长时间。关于情景的空间范围，国家机构和非政府组织的利益攸关方强烈主张使用国家边界而不是分水岭，如科学家在步骤3中建议的那样，以确保结果在国家层面的适用性。考虑到这些偏好，利益相关者和开发人员一致认为，该方案应该开发整个德国中部，包括萨克森州、萨克森-安哈尔特州和图林根州(约55000平方公里)，包括科学利益相关者首选的流域(约30000平方公里)。

在Patel et al.(2007)之后，在研讨会结束两周后，向参与者发送了一份事后调查问卷，以收集关于研讨会组织、研讨会参与者的组成以及他们对结果和后续过程的期望的反馈。

步骤5

利益相关者团体的输入被用于开发四个故事线，“激进的市场力量”(RaMa)具有适度和极端的变化率，“可持续与公民友好”(NaBü)具有适度和极端的变化率。基于事后问卷的差距分析，故事情节辅以文献综述和专家讨论/访谈。接下来，审查小组和步骤4中涉及的一些研讨会参与者修改了故事情节。

步骤6

两个利益攸关方团体的一些参与者都表示，他们倾向于对情景假设进行量化，以使情景在规划过程和研究中更有用和适用，例如，用于使用数值模型的模拟研究。因此，场景团队激励所有贡献的科学和非科学涉众在讨论、研讨会和评审期间量化驱动因素、不确定性和变化率。其目的是在涉众流程中生成尽可能多的涉众要求的信息。为了便于量化，场景团队从历史变化率、政治目标和其他场景练习的例子中提供了参考和定位。反复检查和讨论了可能相互冲突的变化率的可信性和一致性，例如，不同用途的土地需求。其中最具争议的话题是:(1)生物能源生产的发展，(2)保护区的规模和作用，(3)有机农业的作用，(4)在较小程度上，预计到2050年的人口变化。在一些与会者的极端观点中，有关驱动因素“生物能源生产”量化的讨论部分反映了所观察到的强烈情绪，但也反映了混淆潜在未来发展的合理性和可能性的问题。支持者认为，在NaBü的情况下，生物能源生产可以覆盖50%的农业面积。反对科学的人认为这种形式的可再生能源完全没有意义，因为植物只能吸收1%的辐射，而实践者则认为，该地区的人，即联邦州之一的人，不愿意接受生物能源。然而，在与科学家们的第二次研讨会上，以及在实践者研讨会的第二天，双方独立地就NaBü极端情况下30%的农业用地用于生物能源作物的上限达成了一致。

步骤7

为了支持对场景的识别和使用，需要调整传播策略，以便不同的利益相关者群体能够避免关注他们无法获取或通常不使用的形式或媒体(Jacobs et al. 2005)。因此，场景练习的结果以各自用户熟悉的不同格式分发。其中一条传播途径是通过科学渠道，例如科学论文、会议和中心主页上的下载区(http://www.ufz.de/index.php?en=21894)．作为第二个传播途径，场景团队用从业者和外行人都能理解的语言制作了一本小册子，其中包括研究过程的总结、故事情节、可视化和场景的示范量化。该小册子通过邮政服务和电子邮件分发，并在区域利益攸关方组织的以区域为重点的各种活动和讲习班上分发。

四个故事情节的简短版本，即“可持续发展与公民友好”的中/极端和“激进的市场力量”的中/极端，载于附录1。完整版本可通过http://www.ufz.de/index.php?en=21894．

可视化

为了提供多种传播手段，以虚拟地图的形式使用了场景端点的可视化。在此基础上，确定了土地利用的特征要素，并估算了其在2050年的空间范围和形态。在专业设计师的支持下，我们开发了一个简单的符号和颜色编码来可视化通向未来的四条不同路径。科学家和从业人员对这些地图进行了三轮审查，以确保预期的信息，即景观、空间范围和空间结构中的关键元素，对预期的用户来说是明显和合理的。在图2中，给出了NaBü极端场景的虚拟映射。所有四个虚拟地图都可以通过http://www.ufz.de/index.php?en=21894．

量化的故事情节

到2050年期间的预期变化和变化速率在利益相关者、专家和场景团队内部和之间反复进行了辩论。在可能的情况下，量化以最高空间分辨率(国家级别)对应的GEO-4情景的量化输出为指导。在接下来的段落中，我们将重点放在有机农业和人口变化的量化上，因为它们都被认为是特定于该区域的，而且它们都不能直接从GEO-4情景中推导或缩小。

有机农业的空间动态

所有的情景都包括对生活方式和食物消费变化的假设，以及对人口变化程度的假设。在NaBü条件下，科学家和从业人员假设偏好增加，因此对区域生产的有机食品有更高的需求。独立地，两组都假设2050年农业土地覆盖的最大覆盖率为30%，超过了2001年国家政府制定的(过时的)25%的目标。假设NaBü的变化速率适中，到2050年有机农业增长20%，这反映了该区域在过去十年观察到的变化速率(图3)。

在RaMa的温和条件下，两个利益攸关方团体都认为，最近的趋势不会继续，但有机生产的需求和领域将保持在目前的水平，直到2050年。在极端条件下，利益相关者认为，有机生产的食品将是富人的利基产品，因此，需求和空间覆盖率将从目前的5%下降到3%，直到2050年(图3)。一些利益相关者(多数是从业者)建议，在NaBü极端情况下，农业面积将达到50%，在RaMa极端情况下，农业面积将下降到1%。然而，科学家和大多数实践者认为极端的价值是不可信的，共识是建立在利益相关者认为最合理的价值基础上的。

基于最近的历史动态，即线性增长，没有对变化率的变化做额外的假设，这就是为什么假设整个时期都是线性变化。需要注意的是，农业总面积的变化可能导致有机农业面积增加或减少的非线性变化。

人口变化的量化

人口变化的量化是一个高度优先事项，因为在区域不确定因素清单上，人口变化被从业人员列为第一。这两组利益相关者都假设在所有四种情况下人口将继续减少，但实践者提供了关于城乡人口转移预期变化的更丰富的细节。对于RaMa情景，他们假设农村人口的±大幅下降，直到完全废弃的村庄，社区的合并，同时，城市地区的强烈郊区化和部分隔离过程;区域和城市规划的大幅减少促进了这两个进程。对于NaBü的情景，人口减少和农村人口减少被认为没有那么剧烈。另一方面，在区域实践者讲习班期间，关于城乡地区变化的讨论受到规划者的影响，大多数人反对其他与会者提出的极端假设，如完全放弃村庄、将道路降低为土路或拆除连接生物群落的道路。受规划师的专业观点影响，基于历史或当前变化的假设在一定程度上受到了其他参与者的质疑，认为它们“太狭隘”。

图4所示的人口变化的量化使用了德国第12次人口预测的假设，其中提供了跨越国界的移民和外迁模式，协调的州际移民，以及预期寿命的假设，与目前相比增加了7年，每个妇女生育1.4个孩子(德国统计局2010年)。对于RaMa情景，我们采用了联邦统计局的人口预测(变体V1W1: 2020年以后的全国移民10万;Statistisches Bundesamt 2010)。相比之下，对于NaBü情景，调整了预测变量V1W2(2020年以后的国家移民20万)，因为NaBü情景中较高的移民率与假设的有吸引力的社会和环境情况相匹配。对于RaMa中等情况，在2030年之前保持内部外迁，对于NaBü中等情况，减少50%，对于两种极端情况，都增加一倍。到2050年，各联邦州的人口损失情况相差很大，萨克森州的情况为17% (NaBü中等)，萨克森-安哈尔特州为41% (RaMa极端)。请注意，NaBü情景的较大种群和RaMa情景的较低种群与对应的GEO-4情景中对德国的假设一致。

讨论

我们演示了场景练习在整合不同利益和知识形式方面的适用性，不仅在两个不同的利益相关者群体之间，而且在两个不同的利益相关者群体内部。然而，即使在将不同利益攸关方群体的关注和知识进行整合时，单一的区域方法所能包含和表示的内容也有局限性，同时又不会失去大多数预期用户的科学可信度和突出性。下面将根据案例研究过程中的经验介绍该概念的优点和局限性。

利益相关者的参与

与参与场景练习的涉众相关的学习效果可以在我们的案例研究中找到。调查和个人交流证实，作为利益攸关方和评审小组成员的科学家喜欢与他们学科领域以外的同事进行交流，并证实了对彼此工作的更好理解。此外，这些工作对合作产生了积极影响，甚至产生了进一步的研究建议。

然而，科学利益攸关方反复表示，他们缺乏实际知识，如土地使用规划或农业实践，这证实了区域利益攸关方参与的必要性(Biggs等，2007年)。尽管大多数科学家对情景演习中的学习效果做出了积极的评价，但来自区域从业人员的期望和评论则更为多样化，涵盖了从“好奇心”到“专业讨论的机会”到“结果的预期用途”的整个范围。

与Biggs等人(2007)认为该过程主要对区域利益相关者的决策重要的假设相反，我们发现科学家和区域利益相关者都从情景开发过程中受益，即相互学习，拓宽了他们的视角。此外，科学和区域利益攸关方表达了他们对演习产品的需求，我们将其解释为演习中开发的场景的突出性和合法性的标志。因此，我们认为过程和产品这两个方面对于成功的集成场景开发都是必不可少的(O 'Neill et al. 2008)。

开发人员意识到，尽管他们使用了不同的参与形式(参见组件1)来弥合不同观点之间的潜在差距，以及不同的话语和协作文化之间的差异，但他们最多可以声称他们包含了相关涉众的观点。除了参与的利益相关者之外，没有评估这些场景在多大程度上对其他人是合法的，并且承认可能存在代表性的限制。

知识集成

作为促进跨学科/部门间知识整合的一种手段，在讲习班开始时邀请专家发表简短的陈述，涵盖与土地使用情景有关的关键方面，例如不同的变化驱动因素、历史上的土地使用变化、观察到的和预期的影响等，以减少参与利益攸关方的信息不足，并将学科/部门的观点和论点结合起来。

由于涉及的科学和区域利益相关者、驱动因素、假设以及随后的多样性，本研究中的故事线已经涵盖了基于广泛科学知识的大量土地利用相关问题。情景练习被证明是整合不同研究方向的一个有用步骤。因此，两个利益相关者群体的连续参与被证明是非常有益的，因为它使开发人员和科学利益相关者能够专注于跨学科的问题，这在很大程度上可以在前两个研讨会中讨论和解决。因此，在随后由从业人员作为第二个利益攸关方小组参加的讲习班中，有可能集中讨论这个小组所处理的主要是区域范围的不确定性问题，并讨论不同的部门观点，例如规划者和环保主义者的观点。在这种情况下，为每个利益相关者群体预测一个代表关键不确定性的轴是有利的。我们预期使用轴来表示不同的变化驱动因素，相反，对第二个涉众群体的调查建议我们使用一个轴来表示驱动因素，第二个轴来处理变化的慢速与快速;在其他场景方法中成功应用的策略。我们承认，第二组人可能会拒绝第一组人的假设，这将导致在研讨会期间重新讨论所有的不确定性。

作为一种普遍模式，科学利益相关者倾向于在更普遍或更大规模的方面提供投入，如气候变化、人口趋势，而区域利益相关者倾向于就未来可能如何展开提供更多(创造性的)区域细节，如有争议的城市扩张问题、废弃的村庄、道路的拆毁等，许多假设是互补的。beplay竞技然而，由于一些矛盾，事实证明，在多个学科(即科学利益相关者)和部门(即区域规划者和其他从业者)之间的知识整合比预期更具有挑战性和耗时，需要进一步的审查步骤(见关于质量控制的讨论)。影响利益相关者群体内部和之间知识整合的第二种模式与从个人或专业角度提出的观点和假设有关。与个人观点相比，基于专业观点的假设较少受到其他参与者的挑战，而且往往更接近当前的发展/问题，缺乏创造性。

我们认为量化是一个可选的步骤，但是基于一些涉众的需求量化了假设。然而，我们也发现情景假设的量化为知识整合提供了一些手段，因为假设中缺乏细节或矛盾可能比定性假设更加明显。因此，矛盾既可以作为进一步讨论的切入点，也可以用来整合不同参与者群体的知识。然而，量化工作也可能揭示不同的世界观或关于不同驱动因素之间的联系的假设。这是在讨论NaBü场景中保护区的预期增加或减少时发生的。一些与会者认为，由于有机农业的增加，高达30%的农业用地，对保护区的需求将会减少，因为这种类型的农业被认为不那么密集，更多样化，更接近自然，然而另一部分人认为，在尊重自然的情况下，人们倾向于保护比现在更大的土地份额。这一专题领域也是少数几个以专业视角为基础的假设受到强烈挑战的例子之一，因为讨论中的主要反对者都是从事自然保护的专业人士，或从事研究、规划或与非政府组织合作。

质量控制

目标是整合不同利益相关者的需求和观点，需要高度关注质量控制。各种作者(Alcamo和Henrichs 2008, Alcamo等人2008,Hulme和Dessai 2008)都提出了评估场景质量和开发过程的标准。我们在组成部分3中结合了不同的质量控制方法，并以评审小组作为反复修订的关键因素，以确保过程的一致性、可信性和透明度。科学利益攸关方预期会对设想的可信性提出批评意见，这是由于科学审查小组的提早成立和补充专门知识的参与，以弥补设想小组和小组(例如在林业和生物能源领域)的知识差距。

在这一过程中，科学家和从业者似乎经常在假设概率而不是似是而非的视角下看待未来，特别是在他们的核心专业领域，这一效应在心理学中众所周知(Kahneman 2012)。此外，他们经常在核心专业知识之外的话题上犹豫不决。相比之下，两个利益相关者群体中的一些参与者，他们更熟悉场景开发的方法，制定了更有创造性和挑衅性的假设。

需要进行比预期更多的审查，以解决公开的或相互冲突的问题。在场景开发人员处理了假设之后，审查小组以外的不同利益相关者进行的事后调查和修订被认为是必要的，以确保充分代表所有利益相关者群体的观点和看法。这些也是迈向知识整合的进一步步骤。它们既可以用来交叉检查利益相关者提供的知识是否充分整合，也可以用来用更详细的数据充实粗糙的假设。除了巩固所需的额外时间外，相互冲突的假设导致情景假设的极端值缩小。这也反映在定量假设中，例如，在两个“激进市场力量”情景中，保护区的变化，在第一个版本中，假设从目前的21%减少到表面积的1.5%和3%，而在修订版中，假设缩小到表面积的9%和18%。

在定量调查和随后与不同利益攸关方团体举行的讲习班中，评估了全球和区域驱动因素和不确定性。然而，审查小组只由科学家组成，直到最后才有其他非科学的利益相关者参与审查过程。与我们关于整合科学和非科学利益相关方的案例研究相反，Walz等人(2007)建立了一个由受人尊敬的当地利益相关方组成的顾问委员会，而不是一个审查小组，反映出更关注整合不同的当地利益相关方群体，而不是科学家和从业者。我们不认为这种替代方案对我们的实践是可行的，因为整个评审过程非常耗时，我们不期望从业者能够花得起必要的时间，特别是因为我们的研究项目没有预见到非科学家的长期参与的财政资源。然而，如果这些资源可用，通过一个共同的审查小组将科学和非科学利益攸关方整合起来被认为是一个适当的替代方案。

结论和展望

在这一综合方案练习中，提出了一个概念性框架，它可以作为一个完整的方案或单独的组成部分，作为区域或地方一级其他综合方案练习的指南或模板。在德国中部的实施表明，该概念能够在一组区域场景中捕捉到广泛不同的假设、需求和视角，通过应用严格的质量控制措施来确保针对预期用户的突出性。两个利益相关者群体普遍愿意接受基于互补专业观点的论点和观点，从而促进了知识整合。此外，虽然不是所有利益相关方都能同时参与，但两组人似乎都对方案中意见和看法的表达感到满意。这一成功得益于我们在表示由两组确定的变化驱动因素方面的灵活性，即为关键的不确定性提供每个涉众组的一个轴。然而，成功不仅仅是基于合适的概念，涉众在实践中投入了大量的时间和精力，评审小组和场景团队也是如此。

利益相关者主要批评了任务的复杂性，即场景开发，以及研讨会期间可用的时间有限，然而在最后的演示中，一些科学利益相关者和评审小组成员评论说，场景假设可能更加极端。在合理场景的广度和整合不同涉众组的目标之间，场景团队对基于广泛接受的合理场景的集成目标有明显的偏好。后者被认为比(略)宽泛的情景假设更适用于区域评估。

这一设想方案工作的结果已以各种形式传播，并为为研究专题计划的后续研究提供了数据。目前，正在准备使用情景来驱动数值模型的模拟研究，例如，解决土地使用变化、环境影响和其他主题。建模结果将在今后的讲习班中提交给区域利益攸关方，这也将有助于联合制定关于德国中部更可持续土地利用的建议。尽管我们可以确保参与的科学和区域利益相关者的合法性、突出性和相关性，但我们同意Chilvers(2009)或Lövbrand等人(2011)的观点，即超越相关利益相关者的结果合法性和有效性的评估，即情景和相关研究结果的应用(Hulme和Dessai 2008)是最重要的，也将是未来研究的一部分。除了参与开发的涉众组之外，集成场景被认为是相关的和有用的，一个明确的指示是其他用户对其应用。由于所展示的故事情节和可视化是公开的，它们正被其他用户应用于以绿色基础设施为重点的科学研究项目、区域林业部门以及处理环境变化的教科书中。

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