研究，一部分的特别功能生态系统与社会:气候、土地利用、生态系统服务和社会之间的相互作用

生态系统服务价值评估的多准则审慎评估方法

• 摘要
• 简介
• 通过DMCE克服传统方法的挑战
  • 个人偏好vs社会偏好
  • 社会学习的作用
  • 货币价值与非货币价值
• DMCE方法
  • MCDA的描述和审议的作用
  • 选择任务描述
  • 考虑未来使用场景
• 案例研究细节
  • 研究领域
  • 属性选择
  • 实验治疗
• 实现细节
  • 参与招聘
  • 厂房结构
• 结果
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

白宫(2015年)最近发布了一份备忘录，“指导所有联邦机构将自然或‘绿色’基础设施和生态系统服务的价值纳入联邦规划和决策。”政策制定者和研究人员认识到，在过去几年里，将生态系统服务纳入决策的能力有了很大的提高(Schaefer et al. 2015)。然而，在利用生态系统服务理念实现社会福利最大化方面还存在一些挑战。例如，通常使用的传统经济估值方法因无法捕捉生态系统服务的集体特征而受到批评(Sagoff 1990, Howarth和Wilson 2006, Wegner和Pascual 2011)。鉴于生态系统服务体现了公共产品的特征，以社会建构的方式评估生态系统服务对有效决策至关重要(Dryzek 2000)。难以评估为子孙后代保护生态系统服务的价值以及强调货币指标是对传统估值方法的其他常见批评(Wegner and Pascual 2011, Farley 2012)。

针对这些挑战的尝试导致了基于协商民主原则的替代估值技术的发展(Habermas 1984, Dryzek 1994, Zografos和Howarth 2010)。协商民主背后的理念是，在民主社会中，需要让公众更积极地参与决策，并通过协商和讨论来达成决定。基于话语的估值方法使用一小群公民或利益相关者，作为焦点小组或“公民陪审团”，参与者在其中进行讨论，目的是就公共产品的价值达成共识(Wilson and Howarth 2002)。

特别是商议性多准则评价(DMCE)方法，它结合了多准则决策分析的优点，即结构和透明度，以及通过审议过程建立和共享的本地知识(Proctor and Drechsler 2006)。DMCE方法允许公民和利益相关方积极参与决策，使社区对环境问题有更广泛的理解，并增加了环境规划早期阶段解决冲突的可能性(Lennox等，2011年)。DMCE方法已被应用于环境资源管理中的几个问题(Proctor和Drechsler 2006, Garmendia和Gamboa 2012, Karjalainen et al. 2013)。

DMCE方法非常灵活，为专家向公民和利益相关者传达社会生态系统的复杂性和不确定性提供了一个框架(Liu et al. 2011)。特别是在生态系统服务估值方面，DMCE为探索传统估值方法无法探索的问题提供了基础(Sagoff 1990, Wegner和Pascual 2011, Farley 2012)。例如，之前的DMCE研究将生态系统服务的概念整合到环境影响评估中，有助于确定生态系统权衡，确保利益相关方的参与，并传播生态系统服务指标背后的科学(Oikonomou等人，2011年，Karjalainen等人，2013年)。然而，DMCE方法需要进一步的研究，以探索和开发其全部潜力(Lennox et al. 2011)。

考虑到这一点，我们基于DMCE方法开发了一个新的评估框架，它体现了可持续性考虑，包括未来人类偏好的不确定性和社会-生态系统的状态。鉴于子孙后代不能参与今天的决策，也没有办法引出他们的偏好，我们需要探索新的方法，让这一代人解决这个具有挑战性的问题。传统的估值方法通过假设未来几代人的偏好将与当前这代人的偏好相似(Mavrommati et al. 2016)来克服这一代表性障碍。这一假设使当代人干涉后代人的选择和福祉的行为合法化。然而，也有研究表明，在耦合的人类和自然系统中，价值是动态的(Winkler 2006a、b， Skourtos等人。2010)。在本文中，我们不是简单地假设后代的偏好保持不变，而是探索了让一群公民充当后代“受托人”的可能性。

我们在四个全天的研讨会上使用了DMCE方法来评估新罕布什尔州梅里马克河上游流域提供的生态系统服务。每个研讨会都使用了多个公民陪审团，以提供我们的方法的可复制性。与传统估值方法相比，我们关注了三项创新:

• 通过要求公民群体作为后代的托管人来构建社会偏好;
• 通过明确地展示一个“假设的未来”，包括土地使用、基础设施和经济增长等方面，为构建社会学习提供一个框架(Thorn, Wake, Grimm等，未出版的手稿）;
• 基于2100年可能的非货币水平范围与现在的比较，评估多个关键生态系统服务(Samal, Wollheim, Zuidema等，未出版的手稿)，并由有关领域的专家加以解释和解释。

通过dmce克服传统方法的挑战

对环境进行评估的传统方法，如条件估值或多准则决策分析一直受到各种批评(Gregory等人，1993年，Wegner和Pascual, 2011年)。我们讨论了反对这种方法的三个论点，支持基于话语的讨论。

个人偏好vs社会偏好

许多生态系统服务具有公共产品(竞争性和非排他性)或公共产品(非竞争性和非排他性)的特征，使它们受制于搭便车问题(Muradian and rival 2012)。这意味着个体可以从生态系统服务中受益，而无需对其管理或保护做出贡献(Vatn 2009)。这揭示了环境选择的伦理层面，并挑战了个人偏好充分解决伦理考虑的观点(Vatn 2009)。因此，生态系统服务价值评估是一个超越自我利益效用的问题，它涉及“社会的是非”(Sagoff 1990, Wilson and Howarth 2002)。

一个相关的问题涉及许多生态系统服务考虑的长期范围。尽管今天作出的决定可能会对后代的选择和福祉产生影响，但传统的方法通常只是基于当代人的价值观。O 'Neill(2001)很好地描述了这种担忧，他指出，在传统的估值方法中，后代(和非人类物种)最多是被歪曲了。

考虑到上述问题，Wilson和Howarth(2002)建议，我们需要探索新的方法来评估生态系统服务的价值，既要尊重它们的集体特性，同时又要在代内和代间公平对待个体。Dryzek(2000)提出，协商过程可以通过相互协议导致社会构建的价值。也就是说，协商方法通过公民、利益相关者和科学家之间基于话语的互动，为构建社会价值提供了基础。此外，如果要求参加审议进程的人担任受托人，那么就有可能通过建设性和合理的对话作出选择，而不必假定后代将具有与当代人类似的偏好。

社会学习的作用

无论选择何种估值方法，生态系统服务估值任务通常采用一个或多个假设场景以及一个特定的估值任务。例如，在条件估值方法中，受访者被要求在特定场景下表达他们为生态系统服务付费的意愿。根据调查方法的不同，如邮件、互联网或电话，受访者可能会对场景描述或生态系统服务的描述方式感到困惑。这可能导致抗议投票或误解，导致回应错误。因此，准确的评估要求参与者充分理解假设的场景和用于评估任务的生态系统属性。假设人们在形成对生态系统服务的偏好时拥有完美的知识，可能会导致错误的决策。此外，向受访者或研讨会参与者交流场景相关信息的选择方法可能会影响参与者的知识构建和偏好判断。除了传统的科学ppt演示，科学家们一直在使用其他方法向公众传播科学，如视频、游戏、插图和戏剧(Sheppard等人2011年，Wibeck等人2013年，Carpenter等人2015年)。例如，Carpenter等人(2015)使用插图和视频向公众传达他们的场景。

审议性评估方法有助于克服情景沟通和理解的挑战，方法是(i)将参与者聚集在一起，通过对话和审议分享信息(Sagoff 1990, Howarth和Wilson 2006)， (ii)在必要时将有关生态系统服务情景和属性的科学知识纳入过程。为了更好地理解社会知识是如何通过审议过程得到增强的，需要更多的应用。

货币价值与非货币价值

生态系统服务价值评估的货币技术使用经济损益作为环境效用的代表。例如，揭示偏好技术利用正常经济商品(如住房)的现有市场来推断相关生态系统服务(如空气质量)的价值。然而，只有少数生态系统服务有相关数据支持显示偏好方法。另一方面，陈述偏好技术创造了一个假设的市场，以引出个人为保护生态系统服务而支付的意愿(WTP)或他们为放弃生态系统服务而接受支付的意愿(WTA)。反对设定偏好技术的一个论点是，人们可能对生态系统服务(如水质和濒危物种)拥有不可通约的价值(Gregory et al. 1993)。Chan等人(2012)认为，货币估值不适合广泛的生态系统服务，如文化服务和非使用价值，因为它不能计算人们可能从同一生态系统服务中获得的多重利益。与货币估值相关的另一个问题是无法捕捉非线性和不可逆性等生态系统特性(Limburg等，2002年，Winkler 2006年)一个)．例如，如果对一种生态系统服务的需求是非弹性的，跨越临界生态(或社会)阈值可能导致在这些阈值处边际WTP或WTA极高。

非货币技术，如多准则决策分析(MCDA)，为评估具有不同度量单位、无形的和/或不能用货币量化的环境属性提供了适当的框架(Belton和Stewart 2002)。在MCDA中，生态系统服务的多维度可以在评估过程中得到解决，允许对它们之间的权衡进行表征(Gregory等人1993年，Borsuk等人2008年，Chan等人2012年)。近年来，量化不同情景下提供的各种生态系统服务的能力有了很大的提高(Samal, Wollheim, Zuidema等人，未出版的手稿)．然而，在MCDA的应用中，社会和自然科学家仍然面临一个挑战，那就是用公众和利益相关方容易理解的显著术语来表达生态系统服务。协商式方法通过建立相互的知识来帮助这一过程，在这一过程中，生态系统服务指标是讨论和妥协的对象，并可在需要时由专家进一步解释(Proctor和Drechsler 2006, Chan et al. 2012)。在审议性评价设置中，研究人员可以传达可能导致非线性和不可逆响应的生态系统过程的信息，并将这方面包括在评价任务中。

DMCE方法

DMCE方法将MCDA和审议整合为生态系统服务价值评估的共同框架(Proctor和Drechsler, 2006年)。MCDA技术提供了适当的结构和透明度，而审议则有助于社区参与和知识建设。在操作层面应用该方法涉及几个步骤(选择陪审团、选项和总体目标;选择衡量目标的标准;衡量标准;评估各种选择;聚合每个选项的标准;敏感性分析;交互和迭代)取决于项目的总体目标(Proctor和Drechsler 2006)。与之前的DMCE应用程序相比，我们增加了(i)一个由联合分析告知的选择任务，可以预期导致更可靠的权衡评估;(ii)通过使用社会经济情景和要求参与者作为未来的“受托人”来明确考虑未来几代人。

MCDA的描述和审议的作用

MCDA指的是应用结构化方法来解决多个目标之间的权衡，通常是相互竞争的。MCDA的各种具体方法已经被开发出来，包括层次分析法(AHP)、优先排序法(例如ELECTRE或PROMETHEE)、目标规划(GP)和多属性价值理论(MAVT)。我们选择使用MAVT是因为它强大的公理基础，并且因为我们过去在类似应用中使用它的成功经验(Hostmann et al. 2005)。

MAVT的目标是将定义在多维属性空间上的世界的一个特定状态转换为一个实数，这样，这些数字在可选状态之间的排序代表了那些与个人或社会价值判断一致的状态的偏好排序(Fishburn 1967, Keeney和Raiffa 1993)。换句话说，MAVT使用了一个函数(称为价值函数)，该函数集合了世界的某个特定状态满足多个目标的程度，以提供对世界其他状态的相对可取性的总体评估。其中一个函数采用加权平均或相加形式:

(1）

在哪里V（x₁,……，x_我,……，x_n为多维值函数，则v_我（x_我)是一维值函数，它将n属性x_我到普通(通常为0到1)的比例，而w_我是每个属性的权衡权重。

MAVT天生就能够评估世界某一特定状态的可持续性，因为它允许同时计算表征可持续性三个维度的属性:经济、社会和环境。然而，在公式1中所给出的值函数的加性形式假设，不同属性的级别的偏好之间不存在相互作用，这一特性称为互偏好独立性。因此，加性多属性值函数是补偿性的，这意味着一个属性上的弱性能可以被另一个属性上的强性能所抵消。这意味着，虽然加法形式足以使弱可持续性的概念付诸实施，但它不适用于评估强可持续性。

为了帮助评估等式1所需的权衡权重，开发了多种方法(Von Winterfeldt和Edwards 1986)。然而，在数学上聚合多个个体的权重并没有公理上令人满意的方法。例如，平均权重可能无法得到描述任何个人偏好的多属性值函数。幸运的是，正如Proctor和Drechsler(2006)所指出的，公民陪审团可以通过通过审议来达成共识，实现利益相关者权重的令人满意的集合。然而，Proctor和Drechsler(2006)要求参与的公民直接为属性分配权重，如果没有仔细考虑可能的属性级别的范围，这个过程容易歪曲偏好(Clemen和Reilly 2013)。因此，我们采用了一种更可靠的方法，称为“摇摆”权重，它类似于联合分析(Rao 2014)，即由参与者讨论和评分假设的世界多属性状态，然后从这些分数推断权重。

选择任务描述

Swing方法通常使用一个假设的引用状态，其中所有属性都设置为最差级别。然后执行估值的人(相对于最坏的状态)对其他假设状态进行评分，在这些状态中，一个属性一次被“摇摆”到最佳水平。对于加性多属性值函数，摇摆属性上的权重与这些分数成正比。摇摆权重的一个优点是，它只需要知道属性的范围，即属性的最佳值和最差值。它不需要知道底层单个属性值函数的形状，也不需要知道中间属性值的可能性(Eisenführ et al. 2010)。

在我们的研究中应用典型的摇摆方法的一个缺点是，假设的最坏情况状态可能难以让参与者想象，因为对于许多生态系统属性来说，这些水平对应的是预期的未来状态，而不是最近的过去经验。因此，我们采用了一种“反向摆动”方法(Schuwirth et al. 2012)，在这种方法中，参考状态将所有属性设置为最佳水平，然后每个要评分的状态都有一个属性“摆动”到最差水平。对于许多属性，最佳情况下的参考状态可能与实际的当前状态相似，因此参与者可以将其用作突出的参考点。

我们要求每个公民陪审团执行的具体任务是定位卡片，代表最好的参考状态和假设的多维状态，每个状态都有各自的属性，沿着从0到100的测量棒的长度摇摆到最坏的水平。代表最理想状态(大概是最佳参考状态)的卡片被放置在棍子的100端，而代表最不理想状态(由陪审团决定)的卡片被放置在0端。其他卡片则被放置在两端之间的任何位置和间距代表陪审团的共同偏好顺序。

然后每一个权重计算如下:

（2）

在哪里年代_我的位置(从0到100)我沿着测量棒的属性和n要计算的属性的数量。

考虑未来使用场景

与DMCE的以前应用相比，我们的研究的一个独特之处在于，我们没有要求公民陪审团的参与者专注于他们自己当前的偏好，而是要求他们为后代充当“受托人”。为了帮助他们完成这一过程并提供具体信息，我们在他们讨论之前向他们展示了2100年的详细的假设社会经济情景。事实上，为了明确地考虑他们对未来的感知如何影响他们的思考，我们采用了两组实验“处理”:一组改变所呈现的具体社会经济场景，另一组改变场景呈现的方法。我们的假设是，从选择任务中得到的权衡权重会根据以下因素有系统地不同:(1)参与者对后代社会经济状况的预期，以及(2)呈现的社会经济情景对参与者的显著性。

测试这两个假设需要一个实验设计，包括四个独立的一整天的研讨会，每个研讨会都由一个独特的未来场景和演示风格的组合定义。每个工作坊都有两个或三个独立的陪审团作为“重复”。

案例研究细节

研究领域

我们将DMCE方法应用于美国新罕布什尔州梅里马克河上游流域的背景下，该流域由新罕布什尔州曼彻斯特市南部的一个点定义。该流域排水8000平方公里，居住着41万人(Samal, Wollheim, Zuidema，等人，未出版的手稿)．该地区正在经历人口快速增长和土地利用变化，导致与发展相关的水使用量、氮排放和其他环境影响增加。森林是主要的土地用途，因此对供水、水质和水生生境具有关键影响。该流域位于冬季强弱之间的边界，预计在未来几十年将转向更温暖的气温和更大、更多变的降水。由于该地区是冬季和夏季休闲娱乐的重要旅游目的地，这种气候变化可能会产生重要的经济后果。由于所有这些原因，上梅里马克流域是评估旨在更好地了解生态系统服务对子孙后代价值的方法的理想地点。

属性选择

重要的是要仔细考虑使用多属性价值函数评估的生态系统服务的属性的选择。在可能的程度上，这些属性应该是相互排斥的，总体上是详尽的，这样它们就可以涵盖关键问题的范围而不会重复计算(Keeney和Raiffa 1993)。理想情况下，选择属性的过程应该包括生态系统公民利益相关者和为当前或未来世界状态测量或预测属性级别的专家。然而，由于公民研讨会的时间和资源有限，我们决定依靠我们团队的专家判断来定义属性。我们组织了四次刺激竞争性研究实验计划(EPSCoR)的科学家会议，这些科学家来自不同的学科，如水生生态学、森林生态学、生态经济学和决策科学，以反复考虑最好的方式来代表关键的生态系统服务，以一种对可能组成我们陪审团的普通公众成员既突出又重要的方式。同样重要的是，这些属性与环境指标相对应，可以针对当前和未来的条件进行测量或建模(Samal, Wollheim, Zuidema等人，未出版的手稿)．最终，我们确定了10个可以划分为以下领域的属性:土地、气候和水(表1)。Samal、Wollheim、Zuidema等人给出了环境指标的详细描述。(未出版的手稿)．每个属性的最差和最佳水平对应于世界的两种状态，这两种状态包含了Thorn、Wake、Grimm等人评估的广泛的潜在未来。未出版的手稿)和Samal, Wollheim, Zuidema等人(未出版的手稿)．

我们分别对三个领域(土地、气候、水)中的每一个领域应用反向摆动方法，然后跨三个领域。因为我们让参与者分别评估三个领域，然后是跨领域的评估，我们最终的多属性值函数采用嵌套形式:

（3）

在哪里w_j是米域权重和w_我是n_j每个域中的属性权重j．图1显示了评估任务中使用的卡片示例。

实验治疗

对于我们研究设计的场景维度(图2)，我们选择了Thorn、Wake、Grimm等人所称的“后院设施”和“社区设施”场景家庭两种场景(未出版的手稿；这些情景描述了由快速的郊区发展和缺乏生态系统服务保护(后院设施)或集中的混合用途开发和自然区域的保护(社区设施)所定义的替代未来。每个情景都包括关于人口和人口统计、土地覆盖、发展模式、公共服务、能源和经济状况的数量或质量信息。

这两个场景在不同的日子以两种不同的方式呈现:ppt风格的幻灯片演示和剧院表演。幻灯片是由一位科学家做的，他用地图、图表、项目符号和表格描述了场景的定义特征。戏剧表演由四位演员担任，他们扮演2100年的代表公民的角色，并通过一场再现对话的过程传达了场景的关键要素。我们的假设是，以戏剧表演的形式呈现的场景可能比幻灯片演示对陪审团成员更明显，特别是对那些可能不太擅长科学或数字的人。关于这两种表示方法的详细信息可在附录2中找到。

实现细节

参与招聘

我们遵循了两个步骤来为我们的研讨会招募参与者。首先，我们在当地媒体(广播和报纸)和社交媒体(Facebook)上发布广告，要求参与在线调查(附录3)，该调查还邀请受访者参加我们的全天研讨会，以换取100美元的奖励、午餐和交通费。我们的调查有286名受访者，其中217人居住在上梅里马克流域，并愿意参加我们的一个讲习班。然后，从这217名受访者中，我们邀请了96名，他们在最大程度上代表了新罕布什尔州人口的年龄、性别、收入和政治立场。四场研讨会分别在2015年9月的四个不同日期举行，共有67名参与者参加了这四场研讨会(表2)。根据参加每个研讨会的人数，我们在第一天有两个评审团，其他三个评审团各有三个。11个公民陪审团每个都由5到7名具有不同人口统计学特征的人组成。我们承认这种自我选择的样本有一定的局限性，但考虑到我们实验的特点，我们选择这种招募和选择的方法是最合适的。我们没有提前与参与者分享任何研讨会材料，因为我们的目标是让所有参与者在同一时间接触相同的信息。我们招募了8名EPSCoR科学家(每个研讨会至少3名)，在公民陪审团的审议过程中作为专家“证人”。

厂房结构

每个讲习班的目标是让每个公民陪审团评估，在特定的未来社会经济情景下，生活在梅里马克河上游流域的人们在2100年将如何评估自然环境带来的效益。这个时间框架适合于处理与可持续性有关的研究问题，也适合于为后代分配受托人的作用，因为它代表了超出他们自己一生的时间范围。与会者被提醒，如同陪审团成员一样，他们有责任促进公共利益。具体来说，在这种情况下，他们为后代提供受托人的角色，保护他们的权利和促进他们的利益，就像父母为他/她的孩子或孙子孙女所做的那样。科学家，每个土地、气候和水域都有一个，作为“专家证人”，为陪审团带来证据，以防他们在审议过程中需要更多的信息。我们还为每个陪审团聘请了一名调解员，在陪审团审判中充当“法官”的角色，让陪审团完成任务，但不为他们提供建议，也不做出最终决定。为了达到我们的目标，我们将每个全天的工作坊分为两个部分:

第一部分

在上午的会议中，我们向参与者介绍了这个过程和他们的职责。这包括对生态系统服务概念、参与者在这一过程中的作用以及科学家和促进者的作用的简短介绍。然后，根据当天指定的具体表示方法，给出具体的社会经济场景(见图2)。最后，由代表三个领域的三位科学家给出了用于表征10个选定生态系统服务的属性。每次演示结束后，参与者都有机会提问。

第2部分

在第二阶段，参与者根据他们的人口特征被分成两到三个陪审团，被带到不同的房间。每个引导者都提醒小组的过程和费用，以确保小组理解分配的任务。随后，与会者进行了自我介绍，然后进行了简短的“破冰讨论”，讨论他们与梅里马克河上游流域自然资源的关系。然后评审团执行上面方法部分中描述的选择任务，每次一个领域。首先，主持人要求每个参与者与小组的其他成员分享他们对代表实现反向摇摆权重方法所需的特定生态系统服务包的4或5张卡的特定顺序的想法和论点。然后，他们开始将卡片沿着测量棒放置，位置和间距代表他们对每一束卡片的相对偏好。每个领域都有一名专家回答出现的问题。讨论、审议和辩论继续进行，直到陪审团达成共识、妥协或僵局。调解人管理这个过程，使每个人都参与其中，在达成共识或妥协的情况下，每个人都明确同意卡片的最终排名和评级。对时间进行了管理，每个领域都有大约一个小时的考虑时间。 At the end of the workshops, participants were asked to complete a five-question survey about their experiences in the deliberative process.

结果

所有小组都能就生态系统服务捆绑包的评级达成共识或妥协，只有一个小组(第10组)不能就气候领域或三个领域之间的权衡达成一致。对于所有其他组和领域，可以计算每个生态系统服务属性的权衡权重。总体而言，权衡权重的模式在组间相当相似(图3、表3)。在任何一个领域或跨领域的推断权重上，场景没有显著的统计影响(MANOVA;P = 0.65土地， p = 0.25水；P = 0.97气候；各域P = 0.32)。陈述风格对任何领域的权重都没有统计学上的显著影响水(MANOVA;土地p = 0.38，水p = 0.05;P = 0.52气候；跨域P = 0.86)。为水域，配合剧场展示鱼类栖息地的丧失体重明显降低水资源短缺得到的权重明显高于幻灯片演示。表4总结了在讨论小组中使用的支持各种生态系统服务属性的更高或更低权重的论点。大多数小组的讨论重点是讨论生态系统服务对生态系统健康和人类福祉的多种贡献方式，以及在未来这些生态系统服务退化时恢复或取代这些服务的潜力。下面是每个域的详细结果。

土地领域

在土地领域，农地的权重通常最大，而森林类型的权重最小，尽管这些差异在统计上不显著(表3)。支持农地高权重的主要论点是，当地食品可能提供安全和健康益处。支持森林覆盖重要性的论点是森林覆盖、碳封存和生态系统健康之间联系的重要性。此外，许多与会者讨论了森林覆盖有助于人类与自然和环境福祉的联系的多种方式，例如，娱乐。第2组、第8组和第11组的参与者一致认为，只要森林覆盖足够，森林类型就不是大问题。特别是，第8组讨论了与其他土地指标相比，由于气候变化对森林组成的影响，管理森林类型的能力有限。beplay竞技第2组和第4组的成员还认为，森林资源的开发提供了经济效益，因此保护森林覆盖不是至关重要的。

第5组是唯一一个将土地相关属性按相反顺序排列的组，他们同意，考虑到农业集约度增加的历史趋势，农地减少不一定会减少粮食产量，因此农地可以获得较低的权重。该小组还强调了枫林对国家认同和文化遗产的重要性，从而支持了森林类型更大的权重。

气候领域

对所有组来说，炎热的日子是最重要的气候属性，其次是积雪，这些差异具有统计学意义(表3)。9组认为炎热的日子最高，所有组认为娱乐的日子最低。大多数团体认为，炎热天气引起的热应激对人类健康和劳动生产率至关重要。此外，炎热的天气限制了娱乐的机会，增加了冷却的能源消耗。一些与会者认为，人类能够适应较高的温度，他们介绍了其他国家或州的情况以及各种现成的缓解措施，例如空调。

冬季娱乐是一种文化生态系统服务，与新罕布什尔州的身份密不可分。大多数小组讨论了高积雪覆盖带来的娱乐和经济效益以及积雪覆盖与生态系统健康(例如野生动物数量)以及公共健康(例如莱姆病)之间的相互关系。基于这些理由，两组(第2组和第5组)给予Snow Cover的权重大于Hot Days。只有三组(1、8和10)强调了降雪天数减少可能带来的好处，从而改善道路安全和减少盐的使用。他们还确定造雪是一种可能的替代品。考虑到预测值在低和高之间的低范围，小组之间似乎达成了一个共识，即休闲日是最不重要的属性。

水领域

在水畴中，组间差异较大。我们认为，看似与场景呈现风格相对应的系统性差异，实际上是由于不同的专家在不同的日子对各种与水相关的属性所提供的描述有所不同。具体地说，在使用幻灯片演示的头两个讲习班中，水专家是水质特征方面的专家，而在另外两个讲习班中，专家在水量方面有更大的专长。因此，他们对属性的描述和回答与会者问题的方式可能会影响陪审团的审议。这是一个需要进一步调查的问题。尽管如此，总体上权衡权重表明水资源短缺、海岸伤害和鱼类栖息地丧失的重要性大致相同，而洪水的权重显著较低(p = 0.002)。大多数团体认为，高洪水可能不会构成问题，因为人们有能力通过分区和工程解决方案来减轻洪水风险。只有少数群体(4,5,6和10)认为洪水的权重相对较高，主要是因为担心财产损失带来的安全和经济成本。

一些与会者支持降低鱼类栖息地损失的权重(表4)的论点是，其他物种可能会在河流中栖息并取代现有的物种，以及通过鱼类饲养来解决这一问题的潜力。有些人认为鱼类栖息地的丧失是维持水生生物、娱乐活动和食物等人类基本需求的基本生态系统服务。第5组是唯一一个认为鱼类栖息地损失高于其他生态系统服务的组，他们强调，与其他生态系统服务相比，缺乏技术补救措施使得保护鱼类栖息地损失势在必行。

支持《海岸危害》高度重要的主要论点是过量的氮对水生生物、饮用水质量、旅游业的影响，并最终影响到人类健康。那些认为“海岸危害”重要性较低的人提出了通过工程和/或绿色基础设施管理过剩营养和将过剩营养用于农业的可能性。

有六个小组认为“缺水”的权重最高，这些小组的参与者认为水满足了人类的各种需求，包括饮用水等基本需求。一些人还提到了对企业的货币影响。另一方面，一些小组考虑如何通过人类行为和支持有效用水的技术进步来管理较低的水资源供应。

跨领域

比较三个领域，组对水的权重显著高于气候或土地(p = 0.0002)。所有的小组都认为水是生命的基础，一个与会者说:“没有水你就不能生存。”此外，与气候相比，大多数群体认为水的权重更高，因为水更容易管理;与会者指出了气候的全球层面，并将其与能够改善水属性的区域行动相比较。一些小组讨论了土地对人类福祉的重要性，因为土地的属性可以“创造舒适”。总的来说，区域一级的政策和管理工具维持或恢复领域属性的能力以及对人类福祉的重要性推动了讨论和权衡权重。

参与者在审议过程中的经验调查结果(图4)表明，大多数人认为他们对生态系统服务的相对重要性的看法只发生了“轻微”或“适度”的变化。大多数与会者认为，他们在审议期间的意见被听取了“相当大”或“极其大”，他们对审议结果的影响“一般”。尽管所有参与者都认为科学家对结果至少有轻微的影响，但对于向公民陪审团作证的科学家的影响众说纷纭。总体而言，绝大多数与会者至少对审议结果“相当”满意。

讨论

我们的方法应用了决策科学和参与式规划的技术，以解决货币估值的潜在弱点的方式衡量与生态系统服务有关的公共价值。我们对权衡权重的评估结果表明，在每个领域，参与者都认为满足人类基本需求的生态系统服务更重要。例如，农地面积是当地潜在粮食生产的一个指标。水资源短缺和海岸危害都是与人类健康状况有关的水量和质量方面的问题。同样，“炎热的日子”是主要的气候问题，与会者强调极端高温对人体和健康的影响以及对劳动生产率和经济的影响。总的来说，我们观察到与会者广泛讨论了人类福祉依赖于生态系统服务的方式，他们明确承认至少要确保未来人类的基本需求得到满足。在应用于现实世界的决策之前，这些发现的有效性需要在不同的空间和时间尺度上进行更多的应用。

DMCE过程应用中的挑战

设计和操作应用DMCE涉及几个步骤，需要整合学科和人员，因此需要分配资源(时间和资金)。在我们的案例研究中，来自不同背景的科学家，如水生生态学家、森林生态学家、气候科学家和经济学家，在选择我们研究中应该考虑的适当的生态系统服务和指标的过程中提供了帮助。尽管DMCE过程提供了适当的框架来包含具有各种度量单位的属性，但重要的是，社会科学家和自然科学家一起工作，将这些属性传达给可能没有任何科学背景的人。这一过程是反复的，依赖于相关生物物理和气候模型的可用性。

尽管我们对几个平行的公民群体进行了实验，但代表性和包容性的问题(Vatn 2009, O 'Neill 2001)仍然是一个挑战。首先，公民参与研讨会是耗时的，导致愿意投入时间的个体数量有限。虽然我们的目标是80人参加，邀请了96人，确认了85人，不允许演出，但最终只有67人参加了研讨会。与此同时，用于这方面研究的资金有限，限制了可以邀请的人数。其次，总体上参与者在政治立场和收入水平上是不同的，但大多数参与者的年龄都在50岁以上(表2)。由于参与的时间长，我们发现很难招募到更年轻的人加入这个过程。这与新罕布什尔州老年人参与集体决策(如政府选举)的趋势有关(文件2014)，也是我们需要找到解决方法的问题。

DMCE过程的可复制性是另一个挑战。我们遵循相同的整体过程来组织和运行这四个研讨会，我们的结果表明，复制这个过程是可能的。然而，正如我们在与水相关的属性的例子中所了解到的，重要的是每个研讨会都有相同的专家参与，以便始终以相同的方式传达生态系统服务指标背后的科学。这一发现得到了所有参与者的支持，即所有参与者都认为科学家至少对审议的最终结果有一定影响(见图4d)。

DMCE过程应用的机会

我们发现，审议过程中的知识建设是一个双向的过程;参与者不仅通过与其他参与者和科学家的互动提高了他们的知识，科学家也找到了新的方式来交流他们的工作，并了解公众如何理解他们的科学。专业人员的协助加强了这种互动，确保每个群体的包容性和代表性。

参与者表达他们关于生态系统服务、人类福祉和未来社会生态状态的论点和推理的过程，揭示并提高了他们对上梅里马克流域生态系统服务的共享知识。特别是，我们能够确定一些共同的审议主题，并更好地理解一些意见的变化，以回应其他与会者或专家的主张。许多与会者明确提到，他们改变了自己的观点，以回应一位专家或另一位陪审员提出的新证据。例如，一位参与者说:“(专家X)说的话让我完全改变了我的想法，因为缺水。如果一年只有三天的可能性，那就没那么严重了。我不会再把它视为第一。”另一位与会者说:“我改变看法是因为有些人的论点很有趣。”

这一过程也有利于科学家理解公民形成对生态系统服务的信念和偏好所需的信息。科学家们发现，由于实际原因，参与者可以理解，一些属性必须作为多种未明确识别的生态系统服务的替代品。例如，参与者对森林产品、娱乐、碳储存和美学价值感兴趣，所有这些都必须用森林覆盖这一单一属性来表示。科学家们还获得了用通俗易懂的方式交流他们的专业领域的经验。这是一个互动的过程，在这个过程中，科学家与参与者进行开放式的讨论，没有预先确定的问题或答案。

结论

我们提出了一种新的审慎的多准则评估方法，允许公民以一种解释社会生态系统未来特征的不确定性的方式来评估生态系统服务权衡。所提议的方法根源于协商民主，因为它通过超越自身利益和促进共同利益的理性的对话和辩论来支持集体决策。此外，DMCE方法提供了一个框架，可以将非货币性指标纳入生态系统服务评估，并通过整合科学家和参与者的知识，以结构化的方式构建社会学习。对我们的研讨会结果的分析表明，所提出的方法在操作层面上具有适用性，并具有探索传统估值方法无法解决的问题的潜力。此外，研讨会参与者觉得自己的意见被听取了，相信自己有个人影响力，并且对结果感到满意。因此，我们认为所提出的方法可能为评估生态系统服务权衡提供一个坚实的基础，在一个建立社会知识的环境中，产生对沉默的后代的考虑，并创造对过程的满意度。

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