与中欧现有的森林规划方法相比，生态系统服务是否提供了附加价值?

• 摘要
• 介绍
• 方法
  • 研究区域
  • 研究设计
  • 生态系统服务评估
  • 评价
• 结果
  • 生态系统服务的提及和评分
  • 丰富度和空间一致性
  • 森林功能与生态系统服务的相互作用
• 讨论
  • 识别和优先级
  • 映射和交互
  • 可转移性
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

生态系统服务(ESS)的空间评估有许多潜在的重点，即人类从环境中获得的利益(MEA 2005)。它们可能专注于混合景观、自然或人为改造的生态系统，或选定的土地使用类别，如森林或农地(Haase et al. 2014)。大多数研究将ESS定位于农业而非林业(Malinga等，2015年)。林业代表性不足可能有多种原因。

从中欧的角度来看，多功能林业将重点从木材扩展到森林带来的多种人类利益(McArdle 1953, Ammer和Püttmann 2009, Grêt-Regamey等人2013,Kindler 2016)。此外，森林功能的概念(即森林的社会需求)及其在森林功能地图中的实施是德语国家已确立的法律规定的规划工具(Pistorius等，2012年)。尽管如此，欧洲森林保护部长级会议(今天的森林欧洲)和联合国在对可持续森林管理的定义中都使用了森林的生态、经济和社会功能(金德勒2016年)。森林功能与ESS概念部分重叠。这种重叠提出了将ESS作为量化人类从森林中获益的另一个概念对森林规划可能带来的好处的问题。在德国，联邦州在20世纪70年代首次全面测绘和评估了森林功能，并定期更新地图(Kindler 2016)。根据德国联邦林业法§1，森林功能是维持和增加森林面积的主要理由。然而，它只规定了主要的类别:使用功能、保护功能和娱乐功能。德国联邦各州在自愿的基础上合作协调森林功能地图，但它们通过个别州的法律和指导方针来实施(Wirth et al. 2015)。国家森林、公共森林或私人森林的森林功能已被绘制出来，所有森林所有者都应在森林管理中考虑森林功能。 Forest functions maps are mostly only binding for communal and state forests, e.g., in the German Federal State of Bavaria (StMELF 2015). The concept extends the purpose of forest management beyond obvious benefits from forests such as timber (Pistorius et al. 2012). The mentioned forest function categories of use, protective, and recreational functions are partly comparable to the ESS concept (Kindler 2016) with its provisioning, regulating, and cultural ESS. In contrast to the environmental science-centric ESS concept (Kindler 2016), forest functions serve as regional planning tool (StMELF 2013). In addition, forest agencies designate forest functions based on assessments and planning instruments from other public agencies. For example, water or nature protection areas are equally included as forest functions, which are not designated by forest agencies but rather by water or nature protection agencies (Bürger-Arndt et al. 2012).

我们解决了两个研究空白。(i)尽管或因为森林功能和ESS的这些共性，现有的研究只是在概念上比较它们(Pistorius等人，2012年，Kindler 2016年)。几乎没有比较ESS和实地森林功能评估的研究。这种比较可能使人有深刻的认识，在何种程度上，ESS概念可增加现有森林效益的量化方法的价值。如果ESS概念没有附加价值，则可能依赖现有的森林功能评估，而不是对森林进行类似的ESS评估，如正在进行的众多国家或区域ESS评估(Wong et al. 2015)。(2)森林的映射函数似乎坚持一些创新如果考虑到低的出版物数量实现在1970年代以来,这是相对来说ESS(2016年Kindler)概念。因此，应该评估方法的可靠性和相关功能的考虑。

为了确定森林功能和ESS评估的适当比较，有必要了解森林功能映射程序。现有森林功能地图基于专家评估(Bürger-Arndt 2013)，由德国联邦各州的森林机构以标准化的方式对所有类型的森林所有权和位置进行评估。然而，尽管做出了协调努力，但联邦州之间的映射方法是不同的(Wirth et al. 2015)。森林功能映射大多局限于名义上的评估，即，在没有进一步区分实现水平的情况下，一个功能是否存在。区域森林功能计划是一个模糊的法律概念，即地方森林机构负责正确解释和执行森林功能(Krott 1985年)。在巴伐利亚州，作为森林面积最大的联邦州，森林管理部门制定了由地图和解释性文本组成的森林功能规划。来自林业部门的利益攸关方(如森林所有者协会)和公共机构(如自然或水保护机构)的意见已被征求，以确定对现有计划的必要修订(StMELF 2015)。

考虑到森林功能测绘的性质，如果限于在专家评估中评估森林功能的存在和空间位置，而不是进行数值量化，就足以进行可比的森林功能评估。ESS是这个概念固有的，只有当它们有助于人类福祉时才会存在。为了捕捉生态系统结构、过程和社会需求之间的这种联系，公众参与的地理信息系统(PPGIS)技术通常被用于ESS，而不是空间明确的建模工具(Brown和Fagerholm 2015)。在PPGIS中，研究人员可以引出当地利益相关者的知识和偏好。与主要由森林管理部门的利益攸关方参与的森林功能制图相比(StMELF 2015年)，由森林部门以外的利益攸关方参与的PPGIS方法同样可以揭示法律约束或指导森林功能之外的进一步森林效益。更多异质的利益相关者可能揭示出不同的协同和权衡模式(King et al. 2015)。与受法律限制的森林功能相比，环境保护系统可自由允许(i)参与者确定环境保护系统并部分确定其优先次序;(ii)与森林所有者、森林机构雇员或其他公共机构相比，更多样化的利益攸关方群体可能找到更多或不同的ESS;(iii) ESS概念允许我们考虑取舍或协同作用，并为ESS的整合或分离提供了自由。相比之下，森林功能的方法应该在理想的情况下促进改善和在大多数场地上综合提供多种森林功能(Kindler 2016)。

在本研究中，我们分析了德国南部奥格斯堡的城市森林(i)不同的ESS利益相关者群体识别哪些ESS，以及不同利益相关者群体如何优先考虑ESS。我们研究了(ii)映射的ESS如何与森林功能保持一致，以及(iii)不同利益相关者群体确定了哪些协同作用和权衡。

方法

研究区域

研究区域是德国联邦巴伐利亚州西南部奥格斯堡的城市森林(图1)。研究森林面积达2000公顷(奥格斯堡市2016年)，非常靠近奥格斯堡市(286,374居民[2015;LfStat 2016])。奥格斯堡的森林总面积达7700公顷，是巴伐利亚州最大的公共森林。气候为次大陆气候(平均温度:7.5°C，平均降水量:800毫米)研究区域完全被指定为自然保护区(欧盟栖息地指令)，超过80%为饮用水保护区(Schraudy 2001)。它位于莱赫河畔。由于靠近城市，研究区域密集使用娱乐设施。

研究设计

参与招聘

我们利用利益相关者研讨会来绘制奥格斯堡城市森林的ESS图。我们通过询问森林管理部门和向每位受邀专家询问更多相关专家，即Darvill和Lindo(2015)推荐的滚雪球方法，获得了一份利益攸关方名单。我们采用了审慎的方法(Raymond et al. 2014)，并将利益相关者定义为用户群体以及参与森林规划和管理并受其影响的专业和自愿行为者。对于用户群体，我们主要包括自然保护或狩猎活动等代表，以获得更多的聚集性偏好，而不是单个的偏好。“为了减少研讨会的政治利益，把目标对准了实务层面的专家，而不是政治层面的专家。”我们确定了大约30个利益相关者，其中22人参加了研讨会。利益相关者(见表1)代表了不同的文化、管理和供应服务，以及来自奥格斯堡森林管理局和城市规划部的主要代表。在研讨会之前，我们提供了ESS和森林功能的概念描述(一页纸)，以及项目目标，即识别ESS及其与奥格斯堡森林的相互作用。我们邀请他们代表他们利益相关者群体的偏好。

车间设计

研讨会的设计和宣布是协商性的，目的是收集与会者的信息(Reed 2008)，结果将与森林管理部门分享，但改变森林管理的任务将由市议会监督森林管理部门。随后，我们简要介绍了研讨会的目标，并给出了农业ESS而非森林ESS的简单例子，以尽量减少参与者的选择偏差。生物多样性被宣布被视为ESS。我们在五组中重复练习以减少偏差。每个表格至少有三个不同的利益相关者组(见表1)。我们为每个参与者提供了与其利益相关者组颜色对应的卡片和贴纸，以及一个针板，用于对表格组中收集的ESS进行分组。此外，每组都有一份森林地形图的硬拷贝来绘制ESS。我们只回答了理解问题，但没有评论表组中的识别和映射过程。在下一节解释的命名和映射练习结束时，每个小组被要求在全会上陈述其研究结果。整个制图工作坊耗时0.5天。

生态系统服务评估

对ESS的评估分为三个主要任务，分别在五个表组中进行:(i)识别和分组ESS， (ii)在空间上定位ESS， (iii)识别ESS的协同作用和权衡:

(i)我们要求每个参与者分别在卡片上写下至少四个与研究区域相关的ESS。所有的参与者都在一个表格组中按主题将他们的ESS分组在一个钉板上。最后，每个参与者可以在针板上对自己喜欢的ESS进行评分，最多可使用6个贴纸。我们对卡片和贴纸进行颜色编码，以捕获涉众组的偏好，如表1所示。作为整个表格组，(ii)我们要求参与者在地形图(点、线、多边形)上画出他们的ESS。我们强调要考虑在任务(i)中确定的ESS。(iii)我们要求参与者作为表格组来识别和分类ESS之间的相互作用。在这方面，参与者创建了一对ESS。参与者对相互作用进行了分类，例如，协同作用或权衡，并证明了他们的选择。

评价

考虑到卡片上以同一ESS命名的多种措辞，例如“木材”和“木材”，我们首先必须按照《国际生态系统服务共同分类》(CICES;Haines-Young和Potschin 2013)。我们使用了CICES，而不是千年生态系统评估(MEA)或生态系统和生物多样性经济学(TEEB)等分类。在CICES中，三个主要类别，供应、文化和支持性ESS是最终的用户需求服务，MEA中的支持性ESS是底层的生态系统过程和功能(Potschin和Haines-Young 2011年)。CICES还提供了一个更详细、嵌套的ESS层次列表(Lee和Lautenbach 2016)，其中包含了便于实现的划分和类。我们将提及的CICES部门和类别归到利益相关者群体(表1)。我们将CICES部门“营养”分为“饮用水”和“食品”，以揭示饮用水的提及，因为研究区域主要被指定为水保护区。此外，我们缩短了CICES各部门的名称(表A1.2)。在第二步中，我们通过计算卡片上的贴纸及其相关的ESS划分和类别来评估涉众的偏好。如果最终将卡片与共享的贴纸组合在一起，我们会根据提到的次数按比例分配贴纸。因此，我们可以将利益相关者群体(a)与ESS提及的数量(b)联系起来。

统计上，我们比较了(i)利益相关者群体对各自ESS的评分和(ii)利益相关者群体之间的ESS评分。我们进行了MANOVAS，并使用R统计包(3.3.0版本;R开发核心团队2016)遵循Hicks等人(2013)的方法。我们将0到1之间的值标准化，并使用评分值的平方根进行利益相关者组的比较。为了比较总体ESS评分，我们对评分值进行对数变换，并将其乘以每个表组中每个ESS划分的卡片份额。后者修正了一个ESS部门或职业可能有几张卡的事实。如果没有加权，经常被列出的ESS可能会被低估，因为参与者有更多的卡片可以贴评分贴纸，平均得分较低。为了量化参与者是否以平衡的方式评价ESS部门，我们计算了利益相关者群体和ESS的基尼系数。

其次，对测绘的ESS进行数字化分析。指定的森林功能取自奥格斯堡地区(包括研究区)修订和批准的地图(StMELF 2013年)。我们分别计算了ESS和森林功能的丰富度。因此，我们对每个表组分别分析结果，并对所有表进行聚合。将结果与森林功能丰富度进行比较。为了确定表组是否能够可靠地识别森林函数，我们对单个表组和整个映射ESS集应用诊断测试统计信息。我们遵循Gos和Lavorel(2012)的观点，因为他们认为重叠分析可能会产生误导性的结果，因为它没有考虑到规模效应。例如，一个小的ESS区域可能与一个大的森林功能区域有很大的重叠，尽管没有给出高度一致。因此，我们利用R统计包(R Development Core Team 2016)的两个指标计算了交叉预测能力(Altman和Bland 1994):敏感性和特异性(在0到1之间比例)。高敏感性表明ESS映射对森林功能位置的分类基本正确。高特异性显示了对没有森林功能和没有ESS的位置的基本正确识别(Meyer et al. 2016)。 To identify the informational value for each table group, we combined the different ESS maps of the table groups and tested the agreement with the forest function maps. This may equally give an indication, on the reliability of table groups for ESS mapping.

第三，基于两种方法评估ESS与森林功能的相互作用。(i)我们对R统计包(3.3.0版本)中的映射森林函数和ESS应用了多因素分析;R开发核心团队2016)。因此，我们确定了单个森林功能或ESS之间以及彼此之间的重叠。(ii)我们要求参与者列出研究领域的相关协同效应和权衡，以确定潜在的重叠。

结果

生态系统服务的提及和评分

参与者总共提到了127个ESS，包括重复。提及的情况与国际竞争研究中心8个部门中的7个相符，与国际竞争研究中心49个类别中的18个相符(表A1.2)。六张卡片没有指明服务，而是指明土地使用或基础设施，根本不能归为(“其他”)，另外26张卡片只能与国际经济咨询服务的各部门有关，没有对国际经济咨询服务类别加以区分。

娱乐、生物多样性、气候和水的调节、饮用水和木材(木材和薪柴)是所有利益攸关方群体最常列出的ESS(见图2a、b)。对于ESS的评分(图2c,d)，与ESS的列表相同，所有参与者对娱乐的评分最高(39%)，其次是饮用水(供应)和生物多样性。防洪是最不重要的。统计上(见表2)，在Tukey的范围测试中，娱乐的得分显著高于大多数其他ESS，证实了这一模式。此外，利益相关者对洪水保护的评价低于生物多样性，对进口控制的评价低于饮用水，而对饮用水的评价高于薪柴。

娱乐利益相关者群体列出了他们自己的ESS，占所有提及的56%(图3)。所有利益相关者很少提及防洪和薪柴。统计结果(见图3)证实了图2和图3的主要规律。娱乐利益相关者对娱乐的评价高于森林、其他和水保护利益相关者。有趣的是，自然保护利益相关者对娱乐的评价同样高于水保护利益相关者。反之，娱乐利益相关者对食物的评价低于森林、自然保护，其他利益相关者对木材的评价低于木材生产利益相关者。总之，与林业或自然保护利益相关者等其他利益相关者群体相比，娱乐利益相关者显著强调其关注的ESS。所有利益相关者群体的同等权重(图2b,d)显示了与未加权清单和评分(图2a,c)相似的大多数模式。只有生物多样性不那么重要(如果加权[图2c与图2d]，生物多样性是第四大森林效益)，薪柴比粮食生产更重要。

此外，如果对绝对数量进行校正，大多数利益相关者群体对娱乐和饮用水的排名相当(基尼系数，见表3)。水保护利益相关者对气候和水的调节的重视也变得明显(图2d和图3)。森林利益相关者得分最平衡(G: 0.4748;表3和图3)。

丰富度和空间一致性

森林功能和ESS的丰富度最高分别为7和6(图4)。大部分区域具有4种ESS和森林功能，分别为自然保护、休闲娱乐、饮用水和气候调节。作为森林功能的木材平均地覆盖了整个森林区域。森林功能结合了当地气候调节和进口控制。关于森林功能的格局，我们可以认为，在城市森林地图中心(浅蓝色)没有树木覆盖的部分，在森林功能制图中，即气候、噪声、准入调节、使用(木材)和休闲功能，都没有被考虑为森林的一部分。相比之下，自然保护区和饮用水区包括这一没有树木覆盖的区域，被指定为独立于森林土地使用。森林南部的橙色区域(图4)没有娱乐功能。中心的浅绿色区域错过了休闲、气候调节和入口控制功能。对于ESS，浅绿色区域用于提供ESS综合饮用水、饮用水热点和饲料生产。

森林功能和ESS之间的主要差异是小的生物多样性热点(浅蓝色，图4，文化地图)。这些地区不属于森林功能地图的一部分。相比之下，休闲森林功能只覆盖了部分区域(浅蓝色)，而整个研究区域提供了休闲ESS(深绿色)。与森林功能相比，地表水质量的维持被映射为调节ESS。

此外，我们还确定了单个森林功能与ESS的对齐方式(见表A1.1)。ESS与森林功能映射的比较灵敏度高(灵敏度等于1)，表明所有表组(ESS [all])和ESS表1组(ESS 1)的ESS映射组合能够识别所有森林功能区域。然而，ESS在空间上的映射超过了类似的森林功能。特别是，游憩和气候调节不是整个研究区域的森林功能，而是选定部分的森林功能(正预测值[PPV]小于1)。除了ESS 1，其余的表组没有映射大多数ESS的整个森林功能区域(灵敏度低于1)。然而，其余的表组识别没有森林功能的地区更好(更高的特异性值)。特别是ESS 1和ESS 3经常超过森林功能区域。为了可视化表组的信息值是如何相加的，我们添加了除ESS1之外的ESS映射。在这方面，正确确定森林功能地区和没有森林功能地区的工作有所增加。多表组的敏感性和特异性大多高于单表组。

森林功能与生态系统服务的相互作用

关于相互作用的空间相关性(见图5)，森林功能(饮用水、生物多样性)和ESS(饮用水、生物多样性和游憩)大部分重叠(见图4)。两种制图方法都将列出的森林功能和ESS定位于整个区域(见前一节)。此外，以下森林功能也与这一集群接近(图5):木材、气候调节、景观美学和休闲。除了这些与大部分研究区域相关的功能之外，文化ESS和狩猎(ESS)也可能在空间上产生干扰。此外，诸如饲料生产和生物多样性热点(ESS)等ESS几乎不相关。

对参与者关于ESS的协同作用和权衡的提问提供了两种主要模式(见表4)。参与者多次将木材和生物多样性的相互作用以及饮用水和生物多样性的相互作用列为协同作用和权衡。主要的权衡是分别在娱乐和木材、食物和饮用水之间进行权衡(多个列表)。利益攸关者经常提到森林的管理以及不同的选择和活动强度，例如娱乐活动，是协同的自然资源供应的关键因素。

讨论

识别和优先级

尽管关于森林ESS偏好的可比较研究很少，但我们的研究与土地利用总体研究相一致，如西班牙的Martín-López等人(2012)。例如，对于与本研究相似的城市利益相关者来说，休闲和环境教育(包括在我们的分类中的休闲)更重要。同样，在我们的研究中，木材和薪材的低排名和得分表明，城市利益相关者对森林生产作为一种相关的ESS相当遥远。然而，几乎所有利益攸关方群体都提到了薪柴和木材，并对它们进行了次等评分，这表明它们在一定程度上接受了木材采伐。在德国、芬兰和波兰的另一项研究中(Hauck et al. 2013)，最相关的ESS部分符合我们的发现:娱乐和旅游是第三重要的ESS，仅次于农业、食品和防洪。撇开林业研究中的农业不谈，洪水生产已经无关紧要，因为针对莱赫河的技术防洪措施取代了历史上的森林洪水的地区。娱乐的高优先级与Crouzat等人(2016)的观点一致，他们假设利益相关者对具有直接利益的ESS的评价更高，或者与Plieninger等人(2013)的观点一致一个)，他们认为文化ESS可以立即和直观地得到欣赏，特别是与提供和调节服务相比。娱乐优先化的另一个触发因素可能是供给和受益区域之间的空间位置关系(Fisher et al. 2009, Burkhard et al. 2014):娱乐是少数在同一位置实现供给和受益的ESS之一。

之前的ESS映射研究表明，在识别、映射和评估过程中，利益相关者的整合程度较低(Nahuelhual等，2015年)。我们没有选择获得利益相关者积极回忆的ESS的规范性清单。此外，我们不希望限定提到的ESS的数量，因为这可能会使参与者失去动力或排除他们。在这方面，我们同意Pert等人(2015)的观点，让参与者开发他们最相关的ESS。尽管如此，我们还是根据CICES对上述ESS进行了分组，这主要适用于部门级别。然而，类的水平似乎不太合适，因为127个提及中有26个不能归因于特定的类。只有6项提到超出ESS概念。因此，与Nahuelhual等人(2016)相比，我们认为CICES是相当合适的，他们担心与自然的不同关系可能会阻碍ESS概念的使用。我们只是偏离了CICES在“食物”和“饮用水”中划分“营养”的划分，以回应饮用水的地方意义(表A1.2)。国际文化交流中心的类别提供了较高的多样化，但由于一些一般性提及只能归因于国际文化交流中心的各司，因此有些资料丢失。 CICES classes lead to less information density, which hampers (statistical) evaluation.

生物多样性是有限的ESS，支持或不影响ESS的提供，可能因当地环境条件和社会偏好而异(Mace et al. 2012)。我们纳入生物多样性的方法为利益攸关方提供了分析和讨论与ESS相互作用的机会。因此，我们不赞成制定ESS的规范性清单，而是赞成在CICES部门层面构建ESS，以便与利益相关者进行未来的研究。

关于个体利益相关者群体对ESS偏好的影响的信息至关重要(García-Nieto等，2015年)。卡片和贴纸的颜色编码是分析利益相关者群体行为及其不同优先级模式的一种方法。游憩、生物多样性、气候和水的中介作用以及饮用水的重要性在ESS和生物多样性的未加权和等加权评分中都很明显(图2)。加权仅显示出轻微的差异。在对利益相关者的得分进行同等加权后，薪材变得比粮食生产更重要。在这方面，加权将是纠正协商讲习班中代表人数过多或不足的一种方法，因为利益攸关方很少以平衡的方式参与。

对于一个面向决策的研讨会，给所有涉众组同等的权重并不总是合理的。为了进行判断，需要了解不同群体的评分行为(Brown and Kyttä 2014)。例如，我们的结果显示，一些利益相关者群体对一个目标ESS(游憩、木材生产、水保护、城市规划)有更强的偏好，而其他利益相关者群体则没有(自然保护、林业、其他)，如图3和表3中的基尼系数所示。因此，我们的研究结果与现有的研究(Ananda和Herath 2003年)相矛盾，在这些研究中，所有利益相关者群体对目标森林效益的权重都显著高于现有研究。这种异质且部分出人意料的偏好结构，使得在利益相关者权重上很难立即反映出当地人群的偏好。因此，如果为了改良ESS供应而改变森林管理，测试不同群体如何代表受影响的人口可能更合理，以避免意想不到的影响。

映射和交互

区域森林功能地图与基于利益相关者的当地ESS地图的对比表明，在研究区域，利益相关者群体优先考虑的最重要的森林效益(游憩、饮用水、生物多样性和气候保护)可以实现高度的空间重叠(见表A1.1和图4)。对于选择的、较少提及的ESS，如养蜂或文化ESS热点，森林功能地图和生态系统服务大多不一致。然而，一些景观美学的热点被大致映射为森林功能(StMELF 2013)。我们没有把它们包括在图4中，因为缺少关于它们确切位置的信息。实际位置的缺失可能是由于森林功能被开发为区域规模的规划和评估(Bachmann 2005)。

ESS映射显示，需要多个利益相关者小组来映射森林功能的整个范围和范围(见表A1.1)。森林功能与ESS的空间一致性和ESS数量随利益相关者群体数量的增加而增加。正如Brown和Fagerholm(2015)所要求的，我们的方法可能是评估基于利益相关者的ESS映射有效性的一个选项。此外，当将多个组相加时，如果他们过度预测ESS的供应区域，也就是说，如果更多的利益相关者映射，整个区域可能适合ESS，这可能是有趣的分析。森林功能和ESS高度一致的另一个原因是，自然和水保护区已被确定为森林功能和ESS的相关供应区域。ESS和森林功能制图都将研究区域的大片区域指定为某些ESS和森林功能的供应区。这两种方法的不足之处在于它们都没有区分供给水平，而只是隐式地考虑了需求。例如，森林功能应该满足社会需求(Pistorius etal . 2012)。因此，对林分一级森林管理的影响将需要以更高的空间分辨率对不同供应水平的森林功能或ESS进行额外的评估。

ESS和森林功能映射之间的一个主要对比是，利益相关者明确地优先选择ESS:娱乐优先级高于大多数其他功能，防洪优先级较低(见表2)。巴伐利亚森林功能的实现具有相当全面的视角，要求区域规模保持保护和娱乐功能、原材料供应和生物多样性(StMELF 2013)。在这方面，其目的是维持所有已确定的森林功能。缺少优先级有好处也有坏处。如果森林的管理有利于多样化的生态系统特征和动态，它将更有可能确保恢复力(Führer 2000)。因此，我们认为它更可能适合经济、环境和社会的变化。例如，生物多样性更高的森林可以确保更高的木材长期生产力(Liang et al. 2016)。就目前的社会需求而言，缺少优先次序(多功能林业)可能无法完全满足单一利益相关者的偏好，因为需要按照Gamborg和Larsen(2003)的要求平衡不同的社会偏好。例如，正如利益攸关方所提到的，木材生产可能会干扰生物多样性和娱乐活动(见表4)。有趣的是，利益攸关方并没有将木材作为研究区域的ESS，这与前一节中直接效益得分更高的发现相一致。

确定的协同作用和权衡与空间的相互作用一致，特别是在木材和饮用水与娱乐和生物多样性方面。此外，对于重要森林ESS，我们关于协同效应和权衡的研究结果与Hauck等人(2013)一致。在整个欧洲的案例研究中，木材和娱乐之间的权衡、混合协同效应以及饮用水和木材之间的部分权衡同样明显。与他们一样，我们对多个其他ESS的权衡和协同也有不同的意见。因此，特别是地方尺度的ESS研究，更应该包括ESS的管理和需求。

可转移性

奥格斯堡的森林是欧洲较大城市的城市森林的一个例子，当地的娱乐需求压力很大，这必须由当地的森林管理来解决。城市规划考虑了森林的休闲效益。尽管城市森林的总体份额总体上相当小，但靠近森林的受益者数量相当高是许多其他城市森林的特点(Konijnendijk 2003年)。其他没有在现场发生的ESS，如当地气候调节或排放减少，可能会根据规模、结构和环境(Escobedo et al. 2011)，如城市内的位置、城市森林的总体数量或形式或温度水平(Jaganmohan et al. 2015)，有很大差异。

一般来说，案例研究的权衡似乎相对较低。许多ESS的高评价可能与当地长期的水保护历史有关。奥格斯堡市为供水目的第一次购买土地可以追溯到1818年(Loderer 1986);1979年建立了以森林为主体的法定水保护区。另外，在1940年和1942年分别被指定为自然保护区，从1986年开始在法律上要求维持森林地区。因此，利益相关者之间关于ESS的小冲突可能在一定程度上反映了法律上明确的社会需求，这些需求可能已经渗透并改变了当地林农对适应性管理的努力(Ammer和Püttmann 2009)。此外，不同的利益相关者在很长一段时间内意识到当地ESS的多样性和重要性，并开始“欣赏彼此观点的合法性”(Reed 2008:2420)。

关于可转移性的注意事项是(i)在其他地方不可能期望利益相关者之间有相当低水平的冲突和高水平的信任。参与者之间的高度信任和理解以及公认的ESS共存促进了映射过程。其他研究领域则需要更全面的利益相关者分析，以提前识别可能干扰映射过程的冲突(Reed等人，2009年)。(ii)接触审议过程的参与者(Raymond et al. 2014)也可能更加困难。从森林中获取重要利益和利益的努力可能会随着有形倡议(例如自然保护或体育俱乐部)组织程度的下降而减少。

结论

在大多数利益相关者群体中，对ESS的优先排序显示出明显的趋势，表明休闲是主要的ESS。只有少数ESS被利益相关者群体高估，尤其是娱乐利益相关者的娱乐。感知文化ESS的直接性(Plieninger等，2013一个)可能会造成这种情况，即使其他ESS，特别是饮用水供应，对当地人类福祉的重要性应该是类似的，如果不是更高的话。有趣的是，参与者同时制定了娱乐和饮用水供应之间的权衡，表明优先的娱乐不能简单地否决饮用水供应。为了避免直观理解的ESS凌驾于不那么明显、更依赖知识的ESS之上，推荐引入基于利益相关者初始学习过程的ESS优先级排序技术(Reed 2008, Brown和Kyttä 2014)。

森林利益相关者对ESS的权重相同。这是符合多功能林业的方法(Schmithüsen 2007)，反映了它的建立，特别是在一个具有多重需求的城市地区。他们平衡的ESS评分表明他们普遍意识到多重需求。饮用水、自然保护和林区维护等长期的地方法律保护区可能促进了当地森林利益攸关方对这一社会需求的接受和适应。然而，当地适应性森林管理决策必须评估和调节当地和区域利益相关者的偏好、森林功能、法律限制(例如，自然保护区)和所有者利益(在我们的例子中是城市)，并由市议会执行(Schmithüsen 2007)。在我们的研究中所显示的对所选ESS的明显偏好表明需要采取适应森林管理战略，以平衡和满足当地需求。为了支持这一点，可以与利益相关者进行更大程度的协商，明确地捕捉偏好的异质性，而不是在没有全面协商的情况下对森林功能进行隐性考虑。从治理的角度来看，问题可能是灵活的ESS方法是否比完善的森林功能映射更适合。尽管如此，大多数森林功能都符合国际森林信息系统。更明确地说，未来的研究应表明:(i)不同利益攸关方群体的空间尺度优先模式如何以及在何种程度上与目前的森林管理相一致，(ii)地方尺度上的示范性地图绘制和评估ESS及其与造林管理的相互作用是否有助于说明潜在影响对ESS组合的影响。 Data-based mapping of local ESS and the discussion of corresponding silvicultural solutions might help to visualize and clarify the link between forest management and local demand. For forestry, there are numerous studies on the impact of forest management on few ESS, especially timber, carbon sequestration, and biodiversity such as van der Plas et al. (2016). Few also include regulating ESS and model them in a spatially explicit manner (Meyer et al. 2015). The explaining factors of bundles of provisioning, regulating, and cultural ESS are often assessed at the regional scale, e.g., García-Nieto et al. (2013), Qiu and Turner (2013), or Raudsepp-Hearne et al. (2010), but studies on the local scale barely exist.

关于森林功能或ESS的相互作用，除了一些额外的ESS热点外，现有的区域森林功能图一般与讲习班生成的ESS图重叠。但是，具有更高空间审查的ESS制图可能不同于森林功能，可能导致明确的权衡，并可能需要作出赞成或反对单一ESS的决定。最后，在选定的情况下，偏离单一林分水平的多功能范式可能是合适的(Wagner 2004, Ammer和P ? ttmann 2009)。这与Hauck等人(2013)一致，他们也发现了在更大规模的协同和权衡中简化或隐藏异质性的问题。即使在地方尺度上，利益相关者也认识到协同效应或权衡的存在可能取决于实际的管理，例如造林管理或城市规划，这已被证明用于调节和供应ESS (Duncker et al. 2012)。然而，与现有的关于抽象森林实体的林业研究相比(Biber et al. 2015)，应考虑空间链接，将森林功能或ESS的供应置于当地需求的背景下。一种方法可能是现有景观尺度研究中的情景开发(Plieninger等人，2013b)。在这里，一个挑战将是将场景的故事线转化为ESS的实际变化(Priess和Hauck 2014)，特别是在局部范围内。应用的制图方法应可转移到欧洲的大多数城市森林;ESS和森林功能之间的比较可能不仅限于具有森林功能概念的国家，还可以与其他用于满足世界范围内多用途林业的森林规划和优先排序工具进行比较(McArdle 1953, Garc - a-Fern - ndez et al. 2008)。

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