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2015年，埃尔姆哈根，B.， G. Destouni, A. Angerbj�rn, S. Borgstr�m, E. Boyd, S. A. O. Cousins, L. Dal, J. Ehrl�n, m . Ermold, P. A. Hamb�ck, J. Hedlund, K. Hylander, F. Jaramillo, V. K. Lagerholm, S. W. Lyon, H. Moor, B. Nykvist, m . Pasanen-Mortensen, J. Plue, C. Prieto, Y. Van der Velde，和R. Lindborg。气候变化、人口、土地利用和水利用对生物多样性和生态系统服务的相互影响。生态和社会 20.(1): 23。
http://dx.doi.org/10.5751/ES-07145-200123
气候变化、人口、土地利用和水利用对生物多样性和生态系统服务的相互影响
摘要
受气候、土地利用和水资源利用变化影响的人类人口增长和资源利用日益影响生物多样性和生态系统服务的提供。然而，这些驱动因素对生物多样性和生态系统服务的影响很少被同时分析，并且在很大程度上仍然是未知的。一个正在出现的问题是，科学如何能够提高对生物多样性和生态系统服务提供变化的理解，以及对适应性治理的潜在反馈机制的理解。我们分析了瑞典中南部地区驾驶员过去和未来的变化。我们使用分析来确定主要的研究挑战和概述重要的研究任务。自19世纪以来，我们的研究领域经历了重大而相互关联的变化;气温上升1.6摄氏度、人口快速增长、城市化以及土地和水利用的巨大变化。预计到21世纪中期，未来还会发生相当大的变化。然而，到目前为止，对生物多样性和生态系统服务的影响所知甚少，而这反过来又阻碍了对此类影响的未来预测。因此，我们敦促科学家探索跨学科的方法，旨在调查多种驱动因素的变化、潜在机制和随着时间的推移的相互作用，包括评估和分析来自多个学科的匹配尺度数据。 Such a perspective is needed for science to contribute to adaptive governance by constantly improving the understanding of linked change complexities and their impacts.介绍
自18世纪后期以来，人类人口增长和农业工业化一直是地球系统变化的主要驱动力，使物种灭绝率大大高于背景水平(MEA 2005, Steffen et al. 2007)。这种生物多样性的丧失改变了生态系统的结构和功能，从而在改变生态系统服务提供方面影响了人类(Cardinale et al. 2012, Mace et al. 2012)。目前，由于人类在局部、区域和全球范围内的活动，一些生态系统服务正在下降，例如，湿地排水导致的养分和水分保持，以及自然栖息地丧失导致的授粉(Carpenter等，2009年，Foley等，2011年)。
beplay竞技气候变化目前是环境政治议程的主要焦点(IPPC 2007)。然而，尽管气候变化预计将成为21世纪beplay竞技生物多样性变化的重要驱动力，但预计土地利用仍将是变化的主要驱动力(Sala et al. 2000)。此外，土地利用的变化往往与水利用的变化平行，反过来驱动和反馈不同时空尺度的水气候变化(Lee等，2011,Jarsjö等，2012,Destouni等，2013)。对这些驱动因素和生物多样性未来变化的预测强调了进一步制定生态系统服务框架的必要性，以便更好地将自然资本的价值纳入决策过程(MEA 2005, TEEB 2010)。高度的不确定性增加了适应性治理的必要性，包括治理过程，如多尺度的市场力量和网络，以及通过各种机构进行治理(Bevir 2013)。“适应性”意味着治理具有应对环境危机的灵活性和学习能力(Folke et al. 2005)。然而，除了跨学科评估至关重要的大型国家项目(例如，Kautsky等人2013)外，很少同时分析这些治理挑战以及多种驱动因素对生物多样性的潜在协同效应(Brook等人2008)。缺乏综合研究提出了一个问题，即科学界对生物多样性、生态系统功能和生态系统服务的变化过程的理解程度如何(Naeem et al. 2012)，以及未来的预测是否可以用于决策制定(Olsson et al. 2010)。
在这篇论文中，我们专门讨论了什么构成了一个有用的研究方法来调查生物多样性和生态系统服务的变化。我们利用瑞典中南部精耕细作和城市化的Norrström流域(NDB)来分析:(1)自19世纪中期以来，气候、人口、土地利用和水利用(即土地-水利用)的潜在重要驱动因素发生了怎样的变化，并可能在21世纪中期发生变化;(2)确定在不同时空尺度上与这些驱动力变化与生物多样性和生态系统服务提供变化之间的联系相关的研究挑战;(3)概述研究任务，展示跨学科研究如何增强我们对这些联系和治理反馈效应的理解。
方法
研究区域
NDB面积22,650平方公里，位于北纬和新纬混交林群落与北纬针叶林群落(15°N, 17°E;图1)。相对于低比例的受保护栖息地，由于栖息地的深远转换，北风-新风生态群落在全球范围内是脆弱的(Hoekstra et al. 2005)。在最近的冰期，冰盖将NDB压制在海平面以下。大约5000年前，土地的隆起使新开发银行高于海平面，这片土地被人类开垦。因此，该地区有一个持续的人为影响历史，主要是通过自给自足的农业(Barthel et al. 2005)。19世纪，农业革命到达瑞典，农业机械化间接地促进了城市化和工业化。这些过程与20世纪30年代达到顶峰的土地利用变化有关(Cousins 2009)。目前，新开发银行的土地利用以林业和密集的农作物生产为主，半自然草地和落叶林地的残余物零星分布(Sporrong 2008, Cousins 2009)。
新开发银行由6个县管理局和54个直辖市组成。瑞典首都斯德哥尔摩的大部分地区及其郊区都位于新开发银行内，使其成为瑞典人口最密集的盆地之一(Darracq et al. 2005)。新开发银行包括瑞典第三大湖泊Mälaren，该湖泊为近200万人提供饮用水，为区域生态系统提供服务(Darracq等，2005年)。由于农业活动密集，人口众多，新开发银行是波罗的海营养物质运输的关键地区。从国际视野看，新开发银行因其长期的城市化历史、悠久的城市规划传统，以及向其他快速城市化地区输出城市规划理念而脱颖而出(Borgström 2011)。
司机的变化
为了分析过去气候、人口和土地-水利用的变化，我们将19世纪中期与现在进行了比较。在19世纪中期，土地利用和人口分布仍然应该在很大程度上反映土地革命之前的时代。这也是自1858年瑞典统计局成立以来，官方统计资料收集大幅增加的时期。例如，在19世纪60年代早期，测量温度的国家气象站数量从4个增加到31个。同样，农业方面的年度报告从1865年开始发布，尽管具体程度各不相同。
为了分析新开发银行过去和现在的气候，我们检索了瑞典气象水文研究所1861-1890年和1981-2010年该地区所有气象站的月平均气温的测量数据。30年是一个公认的气候标准，也就是通常用来描述盛行天气状况的时间段。在1981-2010年期间，有许多站点可用，我们确定了温度与海拔和波罗的海距离之间的月度关系(Vercauteren等，2013年)。我们假设这些关系在1860年至2000年之间没有变化，并利用它们来插值1861-1890年期间运行的五个温度站之间的(克里格)温度，从而在插值中考虑到海拔和到波罗的海的距离。为了比较目前的气候(1981-2010年)与预计的未来气候(2041-2070年)，我们使用了来自13个区域气候模式的信息，并结合了10个全球气候模式，将这些信息放入了从ENSEMBLES存档(http://www.ensembles-eu.org/；van der Velde et al. 2013)。从这些模型中，我们计算了月温度的集合平均值和范围，以及年温度的集合平均值。集合平均值比单一模型预测更可靠(Jarsjö et al. 2012, van der Velde et al. 2013)。
我们从瑞典统计局检索了人口和土地使用的数据。大多数早期的报告都是县一级的统计数据，但1865年的报告包含了更精细的空间尺度。因此，我们使用1865年的数据来代表19世纪中期。关于城镇和司法区人口规模的数据是现成的(瑞典统计局1867年)。最近的数据(1990-2010年)可获得建筑密集地区和城市(下载自瑞典统计局)http://www.scb.se/)．1865年，新开发银行最小的城镇只有504名居民。为了一致性，我们将超过500名居民的密集建筑区域定义为城市。我们计算了每个司法区或直辖市的农村人口密度。为了预测2045年的人口，我们将1990-2010年的农村人口密度和城市人口规模数据拟合为线性混合效应模型，将直辖市和城市面积模拟为随机效应。拟合模型解释了99%的数据变化，我们使用随机效应拟合方程来预测2045年的人口。斯德哥尔摩地区，即具有跨界城市地区的斯德哥尔摩市和附近城市，由于人口众多而成为一个例外。因此，我们对该区域拟合和投影了一个单独的线性模型。拟合模型解释了96%的数据变化。
我们使用耕地面积的数据作为每个区市的土地-水利用强度的代理，来代表过去和现在的土地利用。与19世纪中期景观的重要特征半自然草地等其他土地覆盖类别相比，耕地面积数据的报道方式是一致的。我们使用了1865年(瑞典统计局1868年)公布的数据和2005年(瑞典统计局)下载的数据。我们对新开发银行的土地-水利用变化进行了简要的文献综述，作为对这一评估的补充。
新开发银行驱动因素的历史和未来变化
气候
19世纪中期，新开发银行的年平均气温低于现在:1861-1890年的4.6°C, 1981-2010年的6.2°C。对于当前温度，24个气候模式的集合结果与实测温度相比系统低估了当前温度约1.4°C(图2a;1981 - 2010)。到2041-2070年，模型的平均预测表明，与1981-2010年的估计温度相比，年平均温度将增加2.0°C。如果预测正确地反映了增长的程度，我们可以预期测量的温度将从目前的年平均值6.2°C上升到8.2°C。
在任何长期的温度趋势周围都存在着显著的年至年代际变化。因此，在解释具体时期之间的比较时应谨慎。尽管如此，1901-2012年全球气温趋势评估显示，NDB地区平均气温上升0.8-1.5°C，而全球平均气温上升0.89°C (IPCC 2013)。因此，新开发银行的气候变暖趋势得到了相当大的支持。我们的分析表明，到20世纪末，西北地区的新开发银行已经失去了北方气候条件(图2a)。持续升温至平均年气温8.2°C，可能意味着到21世纪中期将失去新北方气候条件。在1961-1990年的气候正常时期，瑞典nemoral植被带的年平均温度为7-8°C (SMHI 2013)，位于NDB以南500公里(图1)。
人口
从1865年到2005年，新开发银行的人口增长了两倍，从80.7万人增至260万人。这是一个城市化和农村人口减少的时期。1865年，22%的人口居住在城镇，而2005年，90%的人口居住在城市。1865年，只有6%的地区的农村人口密度低于10人/平方公里，而2005年这一比例为49%(图2b)。预测显示，一些城市地区将继续增长(图2b)。例如，到2045年，斯德哥尔摩地区人口将从129万增加到185万(SE±11万)。在新开发银行东南部，农村地区的人口密度预计也将增加，这可能是由于城市蔓延，人们在城市地区和农村家庭之间往返工作。相比之下，东北地区的人口减少预计将继续，包括农村地区和小城市地区(图2b)。
从全球来看，新开发银行的城镇化程度较高。2010年，全球城市人口约占总人口的50%，预计到2030年，这一比例将增加到60% (Grimm等，2008年)。然而，与新开发银行类似，预计全球很大一部分城市人口将生活在相对较小的城市地区，而不是人口超过1000万的特大城市(Cohen 2004)。
地面水达到使用
1865年，新开发银行的土地中有18%是农田，从2%到45%不等。2005年有16%的耕地，从0%到48%不等(图2c)。耕地总量变化不大，但空间分布发生了变化。2005年，Lake Mälaren周围的耕地比例高于1865年，但生产率较低的东北地区和城市化的斯德哥尔摩地区的耕地比例较低(图2c)。
在瑞典，人口增长和城市化与土地利用的重大变化有关(Antonsson和Jansson, 2011)。19世纪中期的景观是由自给自足的食物生产塑造的。新开发银行的一个典型农场有相对较小的农田和大面积的半开放放牧草原(图3;表亲2009)。森林被牲畜放牧，相对开放(Emanuelsson, 2010)。古老的森林也很稀少，因为该地区的铁提取工业和燃料木材的相关需求。从19世纪中期开始，为了增加产量，湿地和潮湿的栖息地被排干(Antonsson和Jansson, 2011年)。高效的犁可以种植富含粘土的土壤，这些土壤从草地变成了农田。耕地数量一直增加到20世纪30年代，之后生产力较低的耕地被转变为森林(Cousins 2009)。为了促进森林生长和造林，20世纪30年代禁止在森林中放牧牲畜。 In productive regions, e.g., around Lake Mälaren, most traditional farms were merged into larger and intensively managed farms with high use of fertilizers and pesticides, a process that still is ongoing (Nykvist 2014). Both evapotranspiration and variation in daily runoff increased with cropland area and crop production in the early 1900s, but then stabilized or decreased. This change suggests that increased crop production was associated with greater water use that altered the water circulation in the landscape, despite the fact that irrigation is rare in NDB (Destouni et al. 2013, van der Velde et al. 2014). Moreover, urbanization and agricultural intensification have led to water pollution and eutrophication in NDB and coastal waters in the Baltic Sea (Darracq et al. 2008).
自19世纪中期以来，农业机械化、人口增长和城市化一直是新开发银行土地利用变化的重要驱动力。我们对人口增长的预测表明，城市化将继续下去。这种城市化可以维持低生产力地区耕地面积减少的趋势。但是，根据地方和国家政策的不同，还可能出现其他几种情况，例如，对当地生产的粮食的需求增加，以及能源价格上涨等全球性问题。同样，从气候变化的角度来看，由于气候变暖可能提高农业生产潜力，新开发beplay竞技银行可能面临景观构成的重大变化。在全球范围内，人口增长也加强了对土地-水利用的需求，以增加粮食和能源生产(粮农组织，2009年)。因此，自20世纪30年代以来(Cousins 2009)，新开发银行内的低生产力土壤可能会被用于农业生产。这将鼓励以密集的林业和农业为主的地区的发展。流域上游农业和能源生产用水的增加反过来可能会改变水流和下游渔业和其他生态系统服务的潜力(Destouni等，2013)。19世纪以来，新开发银行水土利用的几个变化是非线性的。 Likewise, a number of future scenarios are possible, making it difficult to project changes in land-water use.
确定研究的挑战
驱动因素与生物多样性和生态系统服务变化之间的联系
在上个世纪，由于粮食和森林生产的强化而导致的栖息地变化是全球生物多样性变化的主要驱动力，人类采伐是其中的一个因素(Sala等人2000年，Foley等人2011年)。现在，气候beplay竞技变化已经开始影响物种的物候和分布(Parmesan and Yohe 2003)。此外，变化的不同驱动因素之间可能存在实质性的相互作用和协同效应(Brook et al. 2008)。我们的分析表明，新开发银行经历了气候、人口和水土利用等重大历史变化。目前关于生物多样性响应的知识是分散的，但表明了广泛的变化。例如，一项部分关注新开发银行的研究显示，一个世纪前半自然草原覆盖了46%的景观，而今天只有2%。这些物种丰富的草原已经主要过渡到低多样性的针叶林(Cousins et al. 2015)。同样，在过去的30年里，瑞典38%的鸟类种类减少了，尤其是与过去景观相关的农田物种(Ottvall et al. 2009)。然而，受益于温暖环境的鸟类物种数量增加了，而北方的物种数量下降了(Lindström et al. 2013)。气候变暖也在影响物种的物候; 45 of 66 investigated butterfly species have advanced their flight dates (Karlsson 2014). The wildlife has been affected by harvest and management, leading to extirpation and recolonization of both ungulates and large carnivores since the 19th century. Large carnivore extirpation favored ungulate recolonization and increased numbers of European red fox (Vulpes Vulpes)，狐狸数量的增加可能抑制了野兔和松鸡等小型猎物(Elmhagen and Rushton 2007, Liberg et al. 2010)。尽管如此，狐狸和狍等重新定居的有蹄类动物也受到了土地利用变化和气候变暖的青睐(Liberg et al. 2010, Pasanen-Mortensen 2014)。
与生物多样性变化类似，新开发银行过去的生态系统服务提供情况也没有评估。然而，Andersson等人(2015)表明，人口规模和分布的变化，以及价值体系、政策和优先事项的变化，通常会改变社会对某些服务的需求和使用。城市化和全球化使以农村自给农业为主导的景观转变为以商业农业和林业为特征的景观，这也改变了地方和区域生态系统的联系。一项评估新开发银行当前生态系统服务功能的研究发现，16种生态系统服务功能的分布在不同景观之间存在显著差异(Quieroz等，2015)。虽然管制服务分布均匀，但在斯德哥尔摩都市区附近，除了狩猎和户外娱乐外，文化服务占主导地位。农业供应服务和调控服务授粉集中在大湖周围。研究还发现，与其他案例研究相比，农业地区具有高度的多功能，在供应和其他生态系统服务之间的权衡较少(Quieroz等，2015)。
综上所述，我们认为，尽管尚未对19世纪以来新开发银行生物多样性和生态系统服务提供的过去变化进行全面评估，但在许多相互作用的驱动因素下，该银行发生了广泛的变化。新出现的问题是，我们如何能以翔实的细节和适当的时空尺度来研究这些反应。
数据可用性和知识方面的差距
改善生态系统治理的一个主要挑战是理解多种驱动因素(如气候和水土利用)变化的关键机制，以及这些因素如何影响生物多样性和生态系统服务的提供(Rockström et al. 2009)一个)．如何实现这一理解是一个关键的研究问题，因为生物多样性和生态系统服务之间的联系在很大程度上仍然是未知的(Cardinale et al. 2012)。气候变化、水土利用和生物多样性对未来生态系统服务供应的综合影响就更不为人所知了(Haines-Young 2009)。通过对新开发银行过去和未来潜在变化的分析，我们发现了两个主要的研究障碍:(1)在匹配的时间和空间尺度上的数据可用性低，(2)未来预测的不确定性，特别是与未来地方到全球社会-生态发展相关的不确定性。
我们分析中使用的数据来自国家数据库和出版物，但它们提供了稀疏的空间覆盖，或仅报道了大面积的区域。气候监测随着时间的推移而增加，但温度站的空间覆盖仍然稀疏(图2a)。因此，只能评估区域气候变化。beplay竞技这一限制使得研究气候变化对定居物种的主要重要性的空间尺度的影响变得困难，因为地形和土地-水利用引起的局部温度变化可能是巨大的。beplay竞技气候模式的分辨率通常很粗糙，生物体响应的局部气候与更大范围内的平均气候差异很大(Dobrowski et al. 2009)。在NDB，现有的气候模型也低估了当前的区域温度，尽管模型预测可能会捕捉到未来变化的相对程度。此外，由于温度和降水可以沿着不同的轨迹变化(Bring and Destouni 2011)，考虑几个气候变量可能是有价值的。在NDB，有关于温度、降水和水流的长期数据(德斯托尼等人2013年)，但在许多其他地区，这些数据的时间范围要短得多(Koutsouris等人2010年，Bring和德斯托尼2011年)。
关于人口规模和土地覆盖的数据经常作为县的汇总统计，县的空间尺度比区/市大得多。此外，报告的土地覆盖类别随时间变化。现有的整个欧洲的土地覆盖数据(分辨率为50 x 50米的CORINE土地覆盖数据;http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/corine-land-cover-2000-clc2000-seamless-vector-database)，但在同样大的地理尺度上，历史土地利用数据是不可得的。详细的历史地图通常只适用于当地农业地区(Cousins和Eriksson, 2002年)，这与欧洲其他地区的情况类似(Krauss等，2010年)。数据尺度不匹配也会影响对用水变化的评估。在不同地区，水文监测覆盖区域与富营养化和污染(Hannerz and Destouni 2006)或气候变化(Bring and Destouni 2011)带来的巨大压力区域之间存在差异。beplay竞技土地覆盖和水条件的巨大变化使得在与水治理相关的尺度上评估水文气候变化既必要又困难(Koutsouris et al. 2010)。对于土地覆盖/利用数据，土地利用报告的规模与影响生物多样性和生态系统服务的治理相关规模之间通常也存在不匹配(Andersson等，2015)。
有必要评估关于生物多样性和生态系统服务的更详细的历史数据，以便对过去的变化进行改进和更有信息的分析。有一些关于经济上重要的物种的官方数据，例如，食肉动物赏金和游戏物种状况的定性信息，但它们经常被报道为整个县(例如，瑞典统计局1879年)。对于大多数分类群，很少有时间和地点特定的文献。瑞典的历史档案可能包含更精细的时空尺度的更多信息和数据，包括博物馆收藏和出版报告的手写文件。评估和发布这些信息将是未来跨学科研究的一个有价值的领域(cf. Kardell和Dahlström 2013)。生态系统服务提供的变化更难从历史数据中预测，因为它是变化分析中相对较新的组成部分。很少有研究直接评估其随时间的发展(Malinga et al. 2013)，除了一些供应服务，如每年在区域或国家层面监测的木材和食品生产。此外，生态系统服务的变化评估通常只涉及与某一生态过程相关的一项服务，例如植被的授粉或养分保留(Nowak等，2006,Norris 2011, Andersson等，2012)。
未来预测本身就包含很大的不确定性。我们对一些变量的变化进行了预测，这些变量可以为几个预测模型提供集合平均值，例如温度，或者过去的趋势是强线性的，例如人类人口增长。人口增长通常表现出的高度惯性表明，对未来几十年的预测是相当可靠的，尽管它可能会被改变的移民模式推翻。相反，过去土地-水利用的变化是非线性的，因为社会-生态条件从局部到全球的变化。这意味着未来可能出现多种情况。高度的不确定性强调了涉及灵活性和学习的适应性治理的必要性(Folke et al. 2005)。这反过来又凸显了跨学科研究的必要性，将生物多样性、生态系统服务和治理的变化联系起来。
未来跨学科研究任务
我们对新开发银行变化的分析表明，未来的一项主要任务是编制匹配规模的数据，并调查包括治理在内的不同变化驱动力之间的联系和反馈机制。这样的工作具有广泛的研究兴趣，因为生物过程的研究通常比管理和政策相关的研究规模更小(Cardinale et al. 2012, Scholes et al. 2013)。制定研究方法，以便在区域到地方的尺度上评价各种机制及其相互作用，对于具有复杂社会-生态系统的区域尤其重要，例如，随着城市化和土地-水利用压力而经历人口快速增长的区域，以及那些气候变化可能影响这些和其他变化部分的区域。beplay竞技
第一项任务是评估匹配规模的数据。其中包括历史数据，如历史地图和气候数据。为了考虑不同的尺度，必须开发和测试新的尺度转换和偏差校正方法。例如，全球和区域气候模型的结果必须转换为与土地-水利用、水流、可用性和质量变化评估相关的尺度(Jarsjö etal . 2012)，以及与生物和社会过程相关的尺度。同样，历史地图应该被用来重建大面积的历史景观。由于地图通常偏向于生产和农业地区，因此有必要找到方法在地图区域之间进行插值，例如，利用不同时间和不同地区的土地利用与不同土壤之间的关系的信息(Cousins 2009, Pasanen-Mortensen 2014)。为了增加历史物种分布和人口趋势数据的可获得性，跨学科的工作需要有善于发现和解释材料的历史学家参与，如存档的手写文件。
第二项任务是研究生物多样性对气候变化、水土利用和其他不同规模的人类驱动因素的响应。例如，在不适宜居住的气候时期，物种在多大程度上重新分布到一个景观内适合的小气候环境中尚不清楚(Ashcroft et al. 2009)，也不清楚土地使用在多大程度上限制了景观容纳这种地形气候避难所的可能性。这就需要对驱动因素的小规模变化进行调查，尤其是与定居物种分布相关的因素，以及它们在不同景观中的基因组成。我们还需要研究驾驶员是如何在更大的空间尺度上影响物种及其相互作用的。当驱动因素和物种趋势的历史数据在匹配尺度上可用时，可以直接分析这些数据(参见Elmhagen和Rushton 2007)。然而，时间换空间的方法，即分析驱动因素和生物多样性之间的空间关系以替代时间关系的方法，应作为补充。这些方法可以用于调查过去的变化对物种丰富度和生态系统结构的影响(Pasanen-Mortensen 2014)。当我们关注特定的模式生态系统时，湿地可能会提供一个特别有趣的案例，它与水文气候条件、温室气体排放、生物多样性和各种生态系统服务有关。到目前为止，湿地可持续生态系统管理的例子很少，因为对潜在机制的理解不完全，或者因为关注特定的商品而不是维持生态系统功能的过程(Euliss et al. 2008)。
第三个任务是将生态系统服务提供与治理动态和其他被调查的变化联系起来，例如农业强度(Norris 2011)、水文气候(van der Velde等人2014)和/或土地-水利用和其他社会经济部门(Baresel和Destouni 2005)。研究不同的农业系统如何影响生态系统服务和生物多样性组成，可以帮助我们理解随着时间的推移驱动变化的机制(Fischer等人2008年，里程碑等人2010年，Andersson等人2015年)。寻找评估多种生态系统服务如何“捆绑”地耦合在一起的有效方法，也是生态系统服务研究的一个研究缺口(Bennet et al. 2009, Carpenter et al. 2009, Quieroz et al. 2015)。为了应对气候、水土利用、生物多样性和生态系统服务等正在发生和未来的内在嵌套性变化及其内在的非线性和意外，人类社会需要高度的适应能力(Ostrom 2009, Rockström et al. 2009)b)．维护支持多层次灵活机构的治理形式至关重要，这些机构不断提高社会和生态知识，以用于修订规划和管理(Boyd and Folke 2011, Boyd et al. 2015)。治理还应与系统过程在时间和空间上的尺度相匹配，增强快速响应和适应变化的能力(Cumming et al. 2013)。需要进一步研究:(1)评估在变化影响下管理生态系统服务的区域适应性治理能力，(2)评估生态系统服务理念在跨尺度将生态因素纳入决策过程中的潜力，(3)评估快速城市化景观中局地到区域层面的尺度匹配程度，(4)探索与社会和生态系统边界相关的提升和/或降低治理举措的挑战。
结论
新开发银行研究区域的土地利用、水资源利用、人口和气候随时间发生变化，生物多样性和生态系统服务提供的变化可能与这些相互作用的驱动因素有关。尽管由于人类价值体系和政策的变化，对变化的预测从根本上难以制定，但预测对于向决策者传达变化的潜在影响，以及促进将预测和可能的变化情景考虑在内的预期治理的发展仍然具有价值(Boyd等人2015年)。为了更好地理解生物多样性和生态系统服务提供的变化，我们敦促科学家跨学科合作，探索相互作用的驱动力和反馈机制的重要性，包括综合和评估来自多个学科的匹配尺度数据。通过这种在不同时空尺度上的跨学科理解，科学将为支持适应性治理提供更好的知识贡献。
致谢
作者参与了由斯德哥尔摩大学战略研究项目EkoKlim通过瑞典环境、农业科学和空间规划研究委员会(FORMAS)资助的跨学科研究。Georgia Destouni和Fernando Jaramillo也感谢瑞典研究委员会(Vetenskapsr�det，项目编号2009- 3221)以及斯德哥尔摩大学战略研究项目BEAM的Georgia和Ype van der Velde的资金支持。我们感谢三位匿名审稿人的周到评论，这些评论改进了稿件。
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