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

对美国新罕布什尔州梅里马克河上游流域一系列区域土地利用、社会经济和气候情景的生态系统服务的多属性审慎评估

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究地点
  • 多属性价值函数
  • 审议评估过程
  • 情况考虑
  • 场景预测
• 结果
  • 生态系统服务权衡权重
  • 情景对社会价值的影响
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

毫无疑问，21世纪将给世界生态系统以及它们支持人类的许多方式带来无数的变化。不断变化的气候、不断增长的人口和动态的政治环境共同为许多备选未来提供了可能性(O 'Neill et al. 2017)。地方官员可能认为，主要影响因素的规模太大，难以管理。然而，在地方和区域范围内的土地使用和自然资源决策是全球和国家趋势对当地生态系统影响的关键媒介(dresser等，2016年)。许多生态系统服务的价值也是在区域层面上确定的(Malinga et al. 2013)。这不仅是因为生态系统通常提供国家或市政当局本应提供的服务(例如，水处理、防洪、娱乐和文化设置、风景设施)，还因为对这些服务的需求往往是由区域历史、信仰和规范决定的(MacDonald等人，2013,Cebrián-Piqueras等人，2017)。

基于这些原因，当与区域尺度的环境建模相结合时，评估生态系统服务的努力可能是最有效的。在美国，这样的规模可能比一个直辖市大，但比一个州小。该尺度考虑到当地土地覆盖和全球气候的变化，同时还在流域层面连接陆地和水生生物地球物理过程(Costanza等人，2002年，García-Llorente等人，2015年)。可以尊重当地对经济条件、社区历史、文化实践和政府服务期望的考虑，同时承认国家法规和资源施加的限制(Castro et al. 2016a、b)．

当地景点、设施和活动对社区居民和游客的重要性是高度本地化的，通常与该地区的“地方感”或“共同价值观”密切相关(Hausmann et al. 2016, Masterson et al. 2017)。Irvine等人(2016)将共同价值观描述为代表了超越个人效用的生态系统更广泛的意义和意义。它们源自对公平、伦理、共同责任和集体意义的关注，通常与管理义务、地点感和自然的精神价值相关(Irvine et al. 2016)。Chan等人(2016)将这些价值称为关系价值，并将其定义为“与人际关系相关的偏好、原则和美德，包括政策和社会规范。”Irvine等人(2016)断言，不能简单地通过单个效用的集合来确定这些值。相反，这些价值是通过需要某种形式的社区互动的社会过程形成和塑造的。

在描述他们的协商价值形成模型时，肯特等人(2016b)运用社会心理学理论，通过要求参与者将他们的原则转化为具体的情境价值，来阐明共同的、关系的或超越的价值是如何在群体环境中形成的。这样做的目的是为了让个人将自己的个人喜好与更广泛的关于应该分享什么价值观的叙述区分开来。这些共同的价值观可能与一些个人的自身利益相一致，但Irvine等人(2016)断言，在个人持有的价值观和与他人合作形成的价值观之间仍然存在根本性的差异。长期以来，人们一直提倡采用审慎的方法进行生态系统服务价值评估(Costanza and Folke 1997, Costanza 2000)，但在已发表的文献中很少有这样的例子。

肯特等人(2016b)开始确定审慎评估过程的潜在结果，包括:系统理解的变化，审议能力的变化，休眠价值的触发，以及向共同利益的价值取向转变。更实际的是，这一过程的产出可包括以社会支付意愿评估或集体评级或排名的形式对共同的环境价值进行数字表征。与传统的经济方法一样，这种量化的目的最终是为了更好地理解一种行动相对于另一种行动的相对价值。通过这种方式，公共部门的决策可以由捕捉公共利益的价值观来决定，而不仅仅是个人的综合偏好(Wilson and Howarth 2002)。

肯特等人(2016b)将集体裁决或对具体行动路线或社会应愿意为此类行动支付多少的投票作为审议性估值过程的潜在产出。然而，为了公共部门决策的目的，有强烈的论点赞成将预测任何特定行动的具体后果的任务与对这种后果进行估值的任务分开(Keeney 1992)。无论是单独执行还是集体执行，后者显然是公民利益相关者的角色，而前者可以说是主题问题专家的任务。区分这两个任务有助于区分潜在利益相关者对备选行动路线的预期结果的分歧，以及对这些结果的相对重要性的分歧(Reichert et al. 2007)。

多属性价值理论(MAVT)支持将专家对结果的评估与利益相关者对结果的评估分离开来的想法。MAVT提供了一个框架，用来比较在多个维度上有结果的备选行动路线，这些结果是用不同的单位来衡量的，或者不能用货币来量化(Keeney和Raiffa 1976年)。这是通过确定每个结果维度的属性或指标来实现的，可以为其生成投影(通常使用模型)，对应于每个可能的行动过程。然后，将跨各种操作的每个属性的全部范围转换为偏好度量，并评估属性之间的权衡权重，以表示它们的相对偏好重要性。每个行为的价值不是由该行为后果的总货币价值来衡量的，而是由每个属性的非货币偏好的加权和来衡量的。

当行动过程对应于潜在的土地利用和气候变化，结果对应于对生态系统的影响时，则可以选择MAVT中使用的属性来代表生态系统服务beplay竞技，而对这些服务的相对偏好应捕获先验或共享的价值，这是Kenter等人(2016年)所认为的一个)．许多研究使用MAVT来评估生态系统服务对区域利益相关者的非货币价值(例如，Hostmann等人，2003年，Fontana等人，2013年，Karjalainen等人，2013年，Uhde等人，2015年)，少数研究采用审慎方法来进行多属性估值(例如，Proctor和Drechsler, 2006年，Oikonomou等人，2011年，Straton等人，2011年)。很少有案例明确要求涉众将他们的先验价值作为审议性估值过程的一部分(例如，Ranger等人，2016)。

本文对美国新罕布什尔州梅里马克河上游流域(UMRW)的生态系统服务进行了多属性评估。因为我们对评估2100年气候和土地使用的备选方案很感兴趣，我们激励与会者把自己视为子孙后代的“受托人”，关注共同的社会价值观，而不是自身利益。这一动机通过构建过程来强调他们作为一个文化和生态独特区域的管理者的作用而得到加强。

我们的审慎评估过程的结果与陆地和水生生态系统相关联的模型的输出结果(其本身由全球气候模型的输出结果驱动)一起使用，以评估UMRW的其他貌似合理的未来的相对可取性。我们采用的土地利用和社会经济情景由Thorn等人(2017)描述，陆地和水生生物地球物理耦合模型及其预测由Samal等人(2017)报道。Mavrommati等人(2016)提出了采用的商议性多准则评价程序及其结果。在此，我们将这三方面的努力结合起来，对21世纪末的生态系统服务水平进行定量评估，以预测在这期间所采取的替代行动将带来的结果。

方法

研究地点

我们研究的重点是美国新罕布什尔州的UMRW(图1)。在我们的研究中，我们将UMRW定义为曼彻斯特市南部的一个排水区域(北纬43°39′27”，西经71°30′2”)。在这一点上，该流域的排水面积为8000平方公里，完全位于新罕布什尔州。UMRW中近80%的土地是未开发的森林、农场或湿地(NHDES 2016年)。部分由于其目前尚未开发的性质，上游被指定为国家野生和风景名胜河，水质良好，至少支持19种居民鱼类，包括8种具有娱乐价值的鱼类(NHDES 2016)。因为保持梅里马克河的高水质对其继续用于供水和娱乐至关重要，这条河是新罕布什尔州河流管理和保护计划的一部分。

梅里马克流域最近经历了人口的快速增长，导致土地覆盖变化，取水增加，废水排放增加(美国河流2016年，Samal等，2017年)。据预测，该地区beplay竞技未来的气候变化将导致温度升高，并导致更多、更多变的降水(Hayhoe et al. 2007, Wake et al. 2014)。发展和气候变化的双重压力将影响该地区的自然设施，并对冬季和夏季旅游及其文化和经济beplay竞技价值产生相应影响。所有这些条件使UMRW成为探索预测和评估未来备选情景下生态系统服务提供变化的方法的理想地点。

多属性价值函数

最近对新罕布什尔州公民的一项调查显示，他们关于流域管理的主要目标包括:未来提供安全饮用水、控制污染及其对鱼类和野生动物的影响、防止洪水、提供娱乐机会等(Rogers et al. 2014)。由于资源有限，这些目标未必都能在最大程度上得到实现。多属性价值函数是一种非货币性的方法，用于量化世界某一特定状态的相对可取性，它是在一个多维属性空间中定义的，这些属性表征了各种目标的满足程度(Fishburn 1967, Keeney和Raiffa 1976)。在我们的研究中，这种组合是特定的未来土地利用和气候情景的结果，价值函数传达了该情景提供所需的一套生态系统服务的总体能力，每种服务根据其评估的社会重要性进行加权。这可以写成:

(1）

其中每个x_我属性的级别是否为n生态系统服务被重视，v（x₁、……x_我、……x_n)为结果为标量的多属性值函数，w_我每个生态系统服务属性的重要权重和v（x_我)是单属性值函数，将每个属性转换为0到1的比例。

我们假设单属性值函数为线性形式，可以写成:

（2）

在哪里x_我^最糟糕的而且x_我^最好的分别是每个属性在考虑的所有场景中的最不理想和最理想的水平(Keeney和Raiffa 1976)。这种线性形式假设每个属性的边际偏好不变，经常被用作多属性生态系统服务估值的简化方法(见Martin和Mazzotta[2018])。

方程(1)的相加形式假设对生态系统服务的偏好之间不存在相互作用。这一假设意味着偏好是补偿性的，一种生态系统服务的低提供可以被另一种生态系统服务的高提供所抵消(Garmendia和Gamboa 2012)。这一假设与弱可持续性的概念是一致的，弱可持续性允许各种形式的资本之间的替代，而不是强可持续性，后者认为某些类型的自然资本是不可替代的(Neumayer 2003)。因此，必须仔细考虑所考虑的生态系统服务的选择和定义。除了表现出附加独立性之外，属性必须是相互偏好独立的，这意味着对一个属性的特定级别的偏好不依赖于另一个属性的级别(Keeney和Raiffa 1976)。属性互斥且总体穷尽也很有用，这样它们就涵盖了关键问题的范围，而不会重复计算。

我们依靠来自不同学科(例如，水生态学、森林生态学、生态经济学和决策科学)的项目科学家来选择和定义要考虑的生态系统服务。目标是将对公众既显著又重要的生态系统服务包括在内。利用现有的知识和模型，根据未来的条件预测未来生态系统服务的水平也是必要的(Samal et al. 2017)。最终，我们确定了10个生态系统服务，并以相应的环境指标作为属性，可分为土地、气候和水三个领域(表1)。这种分类方案使得我们最终的多属性价值函数具有嵌套形式:

（3）

在哪里w_j是米域权重,w_我是n_j每个域中的属性权重j。

审议评估过程

人们提出了多种方法来确定式(1)中所需的权衡权值(Von Winterfeldt和Edwards 1986)。然而，这类方法通常被设计用来描述个人的偏好，当试图将这些偏好汇总为社会偏好时，问题就出现了。这一困难是因为个人偏好完全是主观的，不能在个人之间进行比较(Robbins 1938)。因此，审慎估值背后的思想是通过一个散漫的过程，而不是通过数学聚合来聚合个人的偏好(Wilson and Howarth 2002, Howarth and Wilson 2006, Proctor and Drechsler 2006, Kenter et al. 2011)。市民小组聚在一起讨论特定生态系统服务的相对重要性。在这个过程中，参与者有机会深入思考自己的偏好，并与他人交流关于知识、信仰和价值观的不同观点(Kenter et al. 2016)b)．这个论坛还提供了一个机会，根据需要从专题专家那里获得关于正在审议的经济或环境系统的额外资料。目标是让群体根据共同的社会价值观，而不仅仅是他们的个人喜好，达成一个知情的集体判断(Wilson and Howarth 2002)。

肯特等人(2016b)认识到可能影响审议性估值结果的许多因素，包括流程设计和促进、群体组成以及新信息的接触程度。他们利用这种认识开发了一个六步模板，用于设计审慎的估值过程。这六个步骤包括:(1)建立制度背景，包括可能采取的行动;(2)先验价值的思考;(3)语境信念、更广泛的政策影响和系统关系的表达;(4)对可能行为对先验价值的影响的考虑;(5)规范和语境价值的讨论;(6)建立价值指标(Kenter et al. 2016)b)．虽然我们的研究设计早于Kenter等人(2016b)模板，我们遵循一个类似的过程，如下所述。Mavrommati等人(2016)报道了参与者招募、审慎评估工作和完整结果的细节。在这里，我们只描述研究中与确定多属性价值函数中权衡权重相关的组成部分。

为了评估这10种生态系统服务的相对重要性(表1)，我们在2015年9月的4天与UMRW的居民举行了全天的研讨会。在通过当地媒体招募的217名有意愿和合格的参与者中，我们选择了96名大致代表新罕布什尔州人口的年龄、性别、收入和政治立场的参与者(见Mavrommati等人，2016年)。他们每个人都被分配到四个日期中的一个，有67个受邀者实际上参加了。根据参加每个工作坊的人数，我们在第一天组成两组，在接下来的每一天组成三组，每组由五到七名参与者组成。参与者获得了咖啡和糕点、午餐、旅费报销和100美元作为参与我们研究的补偿。

每个研讨会的上午都用来向参与者介绍生态系统服务的概念、审议过程和评估任务的性质。下午，参与者被分成小组，每个小组在一个单独的房间里开会。然后每组执行由Mavrommati等人(2016)描述的选择任务。这些任务包括三个领域中每个领域中不同级别生态系统服务的各种组合的比较估值(表1)，以及三个领域之间的比较。在上午的介绍和整个审议过程中，与会者被要求将自己视为2100年UMRW居民的受托人，因此在其估值中明确考虑后代的需求和偏好。一个专业的推动者管理每个小组的讨论，以保持参与者的任务，并鼓励整个小组的参与。代表这三个领域的科学家也可以回答参与者可能有关于正在考虑的生态系统服务的任何问题。

根据选择任务的结果，根据Mavrommati等人(2016)的描述，计算11个组中每个生态系统服务的权衡权重。在小组讨论前后，所有参与者都完成了个人偏好调查。这里没有讨论这些个人偏好，但由Murphy等人(2017)进行了评估。

在审议性评估过程中使用的属性级别范围(表1)来自于我们最终方案制定之前认为是极端情况的方案的预测。给定我们的价值函数的加性形式，评估权重的大小w_我任何特定的属性我应该取决于范围的宽度和x_我^最糟糕的而且x_我^最好的的属性。据推测，一个属性的最差和最佳可能级别之间的差距越大，人们对该属性的重视程度就越高(Keeney和Raiffa 1976)。由于我们实际最终场景的预测范围与研讨会上使用的有所不同，我们根据表达式在最终场景估值之前重新调整研讨会得出的权重:

（4）

在哪里w_我*为工作坊得出的权重;x_我^最好的*而且x_我^糟糕的*是分别呈现给参与者的最佳和最差属性级别;而且x_我^最好的而且x_我^最糟糕的分别是最终场景中的最佳和最差属性级别。然后，通过除以跨每个域的缩放权重之和，将这些缩放权重归一化。由于这些原因，我们提出的权重与Mavrommati等人(2016)报告的权重有所不同。对于我们的场景估值，我们使用组间权重的平均值，并通过敏感性分析研究这一假设的含义。

情况考虑

情景是考虑备选未来对生态系统服务价值影响的常用方法(Bohensky等人，2011年，Sandhu等人，2018年)。为了评估UMRW的一系列可能的未来，我们考虑了两种气候情景和四种社会经济和土地覆盖情景的组合。选择这两个气候情景来代表潜在的区域极端情况，并与政府间气候变化专门委员会的情景B1(大气CObeplay竞技₂到2100年，浓度为550ppm，我们标记为“低”)和A1FI (970ppm CO₂,被贴上“高”)。然后用Thorn等人(2017)描述的社会经济和土地覆盖情景来反映关于土地覆盖、人口、经济增长、水基础设施、政策、这些情景综合了新罕布什尔州不同利益相关方的观点和专业知识，并提供了模拟模型所需的定量信息和假设的土地覆盖图，以预测本世纪末流域提供的生态系统服务。

在生成情景时，Thorn等人(2017)就未来人口增长、政策目标和发展模式做出了三组不同的假设。线性趋势(LT)情景族假设1996 - 2011年观察到的土地覆盖和保护模式是线性外推的，1990 - 2010年观察到的人口增长是线性外推的，监管环境与今天类似。后院设施(BA)系列场景假设人口快速增长，分散发展，主要由4000到8000平方米(1-2英亩)的单户住宅组成，很少有监管或公共努力来保护土地。最后，社区设施方案主要采用集中的混合用途开发，强调现有森林和农业用地的保护。在社区设施情景系列中，Thorn等人(2017)考虑了另外两组关于人口增长和土地覆盖变化的假设:要么是与后院设施情景类似的高人口增长(“大”)，要么是人口轻微减少(“小”)，要么是保护当前的森林覆盖(“荒地”)，要么是强调当地农业，推广当地食物，并相应地增加农业用地(“食物”)。为了简单起见，我们只考虑高人口增长和森林保护(大社区+荒地[LCW])和低人口增长和当地农业的扩张(小社区+粮食[SCF];详细的场景描述以及预测未来土地覆盖和人口密度模拟的地图由Thorn等人(2017)提供。

场景预测

将四种社会经济和土地覆盖情景中的每一种与两种气候情景中的每一种进行配对，总共可考虑8种情景。使用多种方法将这些情景转化为环境指标的水平。陆地指标直接来源于土地覆盖情景(Thorn et al. 2017)和北方研究站气候变化地图集beplay竞技(艾弗森等，2008)。如Wake等人(2014)所述，气候指标来自缩小到新罕布什尔州富兰克林气象站的全球气候模型的结果。采用基于森林(PnET-CN)和基于水生(FrAMES)过程的耦合模型模拟水文和水质指标。这种陆水耦合模型特别适用于以森林为主导的流域，因为它明确考虑了森林过程、陆水联系、流内处理和氮负荷(Samal et al. 2017)。

任何预期会对气候或人类发展作出反应的模型输入或参数都被修改为与每个情景的假设一致。与气候相关的模型输入来自于地球物理流体动力学实验室CM2.1模型，该模型由Hayhoe等人(2007)统计缩减。耦合模式的主要气候驱动因素包括平均、最低和最高日气温;每日总降水;平均日云量;和平均日风速。根据土地覆盖假设修改的关键模型参数包括不透水(影响流态、总径流)、道路盐施用量(影响水质)、郊区和农业非点源负荷以及污水处理厂点源负荷。Samal等人(2017)提供了具体的参数化以及它们如何根据每个场景变化的描述。

结果

生态系统服务权衡权重

在我们的研讨会上，除了一个小组外，所有小组都能就导致生态系统服务权衡权重的各种选择任务达成共识。第10组无法就气候领域内属性的相对重要性或三个领域之间的权衡达成一致意见。对于所有其他组，在许多属性和领域的权衡权重的模式是相当相似的，如低标准偏差所示(图2)。

例如，在土地领域，11组中有9组在农地上的权重最大，总体平均权重(ŵ)的0.51。许多与会者认为，当地农场除了健康、文化和美学方面的好处外，还可以提供食品安全。第4组和第5组是例外，赋予森林覆盖更大的权重ŵ组间= 0.40。在这里，与会者认识到森林覆盖、碳封存和整体生态系统健康之间的联系。他们还欣赏流域内的森林将提供的娱乐机会。尽管枫是新英格兰的一种标志性树种，但所有群体都认为森林类型不那么重要(ŵ= 0.08)，这可能是因为该属性在不同场景中的预测值差异相对较小(表3)。

在“气候”属性中，大多数群体认为“雪天”是最重要的(ŵ= 0.06)，他们认识到如果降雪日数减少，新罕布什尔州的娱乐和经济成本。他们还判断未来的积雪覆盖和生态系统健康之间存在联系。热调节紧随其后，与ŵ= 0.27，其论据与未来对人类健康、劳动生产率和冷却需求的影响有关。所有小组都认为，由于不同情景中预测的最低和最高值之间的范围很小，休闲日(Recreation Days)是温和气温的指标，是最不重要的属性(表3)。

在水领域，洪水防护和海岸卫生的平均权重都较低。就前者而言，大多数与会者认为，未来将有能力通过适当的土地利用和缓解措施来减少洪水风险。就后者而言，人们认为沿海指标对人类福祉的直接影响较小。除第4组外，其余各组对供水的权重均显著较高，而鱼类生境的权重为中等。最后，在这三个领域中，所有小组都认为水比气候或土地更重要，认为水是未来人类健康和福祉的基础。

情景对社会价值的影响

2070-2099年的环境指标预测水平跨越了特定土地使用和气候情景下生态系统服务提供的合理范围(表3)。每种情景下提供的生态系统服务的总体社会价值取决于预测指标水平和公民利益相关方权重的组合(图3A)。基于平均权重，与低温室气体排放(LT_low、LCW_low和SCF_low)配对的LT和Community facilities土地利用假设具有最高的评估社会价值。低气候变化情景(BA_lbeplay竞技ow)的社会价值大大降低，主要是因为土地和水域的减少。

与低排放情景相比，高排放情景与土地利用的相对模式相同，但总社会价值大幅下降(图3A)。这是因为在高排放情景中，每种气候属性都处于最不可取的预测水平，因此没有贡献积极的社会价值(图3C)。更具体地说，在低排放情景下，到2100年，> 32°C的多年平均日数预计将增加到16天/年，而在高排放情景下，这对热应激的贡献将增加到46天/年(表3)。此外，与低排放情景下> 15厘米积雪的预测平均47天/年相比，高排放情景下的减少到18天/年是显著的。两种情景之间(低排放情景和高排放情景下分别为115和105 d)舒适的春夏休闲日数差异相对较小，因为此前过于凉爽的日数的增加预计将由过于炎热的日数增加所导致的舒适休闲日数的减少大致补偿。这使得游憩日指标在整体社会价值中不太重要(图3C)。

土地领域生态系统服务对总社会价值的贡献(图3B)直接来自情景叙述和土地覆盖变化模型。例如，在BA土地覆盖情景中，假设森林覆盖到2100年将从目前的80%下降到64%，以适应郊区发展的增加。在社区设施情景中，目前的森林覆盖要么保持(LCW)，要么被增加的农田(SCF)所取代。在BA和LCW情景下，到2100年人口增长170%，在SCF情景下下降5%，这导致了人均耕地面积的巨大差异:283 m²vs. 4046 m²(0.07 vs. 1.0英亩)。农地对社会价值功能的较高贡献反映了这些较大的差异。代表枫林适宜性的森林类型指标主要与情景定义中的气候因素有关。与目前占森林总覆盖的49%相比，预计到2100年，在高排放情景下，森林覆盖将减少到29%，在低排放情景下将减少到34%。

与水相关的生态系统服务对整体社会价值的贡献(图3D)反映了有关气候和土地利用的情景预测。流域水文和生物地球化学过程主要由气候因素驱动。然而，这些过程是由土地覆盖变化介导的，包括不透水表面和人口密度，它们影响植被生长、蒸散发和水停留时间(Samal et al. 2017)。各水指标间气候和土地利用变化的相对影响的差异导致了在跨情景提供水生生态系统服务方面的一些有趣的权衡(图3D)。例如，鱼类栖息地被认为是由气候变化主导的，因为在所有土地覆盖情景中，高排放情景的损害大于相应的低排放情景。beplay竞技Samal等人(2017)指出，这一结果主要与源流的大量温度下降有关。因此，特定的土地使用假设只能轻微地修正气候变化造成的损害。beplay竞技例如，在BA土地使用情景下，住宅开发和相关的不透水表面增加导致到2100年超过10%的河流总长度违反流量、温度或氯含量标准。相比之下，在社区设施情景下，集中发展和绿色基础设施造成的额外生境损害可以忽略不计，相对于在两种预测排放情景下对当前趋势的线性外推。

沿海健康指标，以流入河口的氮负荷超过沿海标准来衡量，在所有情况下都比目前糟糕得多，气候是主要驱动因素，土地利用影响是次要因素。与低排放情景相比，高排放情景会导致更大的沿海氮通量，因为所有土地覆盖类型的总体负荷都更大，包括温度压力越来越大的森林(Samal et al. 2017)，以及河流系统的氮滞留能力下降(Wollheim et al. 2008)。例如，在BA和SCF方案中，过量氮负荷增加到1000吨/年氮。然而，在相应的低排放情景下，过剩的氮出口预计仅为50-60吨/年。由于假设人口减少和肥料管理改善，SCF土地利用情景的值相对较低。尽管这一生态系统服务的变化相对较大，但较低的评估权重(图2)意味着它对不同场景的不同值没有实质性贡献。

供水是UMRW中为数不多的生态系统服务之一，预计将随着气候变化的加剧而改善。beplay竞技在高排放情景与低排放情景下，由于在富碳大气下降水增加和森林用水效率提高，供水压力的人口持续时间约降低20-40% (Samal et al. 2017)。在这两种情况下，BA的土地使用情景有最大的供水压力(6000至7300人日/年)，主要是由于假设人口更多。

虽然对UMRW降水增加的预测可能有助于缓解供水压力，但这意味着在更严重的气候变化下，洪水可能会恶化。beplay竞技然而，由于我们所做的人口和土地使用假设，这种变化只是部分正确。对于LT、LCW和SCF土地利用情景，高排放情景下的洪水风险比低排放情景高50-80%，在这些情景中，洪水风险与假定的流域人口成很大比例。然而，就BA情景而言，高排放情景下的洪水风险实际上比低排放情景下低30%。这是因为，在LCW情景中，假设人口增长将集中在现有的下游城市地区，而在BA情景中，人口更多地分布在整个流域，包括不太容易受洪水影响的北部源头地区(Thorn et al. 2017)。

从整体上看，模型预测和不同情景之间权衡权重的组合显示，供水和积雪覆盖对总体排名的影响最大(图4)。缺乏其中一种生态系统服务的情景，其价值远远低于能够同时提供这两种生态系统服务的情景。在后一种情况下，主要的区别是与保护森林覆盖或扩大农业有关的权衡。公民利益相关者认为这两种用途都很重要，但通常彼此之间存在冲突。如前所述，各情景之间的气候差异比土地使用差异具有更强的影响，几乎所有高排放情景都不如得分最低的低排放情景令人满意。只有scfhigh能够弥补相对于BA_low的雪天损失和更大的热应力，有更多的农田和更大的供水。

讨论

审慎的生态系统服务评估提供了一种方法，可以改善利益相关者之间的相互尊重和理解，获取共同的价值观，并描述不同行动路线的相对可取性(Wilson and Howarth 2002)。然而，以往审慎估值的应用大多关注于社会对行动或决策的总体结果的偏好，而不是特定生态系统服务的相对重要性(Spash 2007, Lo和Spash 2013, Kenter等人2016一个)．为了使公共部门的决定具有可辩护性和透明度，阐明对提供不同程度生态系统服务的偏好的任务应与预测在其他行动方针下可提供的水平的任务分开。在发生这种分离的分析中，对未来属性水平的预测通常使用专家判断，而不是定量模型(例如，Proctor和Drechsler 2006, Randhir和Shriver 2009, Kenter 2016, chard- webb等人2016)。我们的研究举例说明了生态系统和气候模型如何与审慎估值和情景分析一起使用，以严格评估替代未来的相对可取性。

我们发现，气候变化对UMRWbeplay竞技未来居民生态系统服务价值的影响比土地或水管理决策的影响更大。特别是预计的积雪日数的减少，预计将对流域未来的居民产生重大影响。考虑到新罕布什尔州冬季活动的经济、文化和娱乐重要性，这并不令人惊讶。比较情景还揭示了气候变化对沿海健康、河流鱼类栖息地和枫树林的显著间接影响。beplay竞技不幸的是，避免全球气候变化在很大程度上超出了地方、地区和国家规beplay竞技划者的控制范围。减轻生态系统服务损失的主要杠杆点是土地和水管理。尽管在两种气候变化情景下，社区设施和LT土地使用假设都比BA假设更可取，但决策者只有同时促进集中发展和促进当地农业(SCF_high)，才能弥补在最坏情景(BA_high)下可能出现的雪天损失、更大的热压力和其他损失。beplay竞技这种补偿来自于当地农场提供的便利设施和改善的供水。在水管理方面，审慎评估结合框架- pnet建模结果表明，如果管理人员在这期间优先考虑供水而不是防洪，关注河流鱼类栖息地而不是沿海健康，未来UMRW居民将最满意。这些优先事项与位于大梅里马克河水系源头的UMRW的地理位置一致(图1)。

我们的建议的前提是，通过审慎的评估过程得出的生态系统服务价值的量化衡量，代表了捕捉公共利益的共识意见，而不是简单地集合个人偏好。Murphy等人(2017)支持了这一假设，他们将群体排名与对讨论前后获得的个人参与者偏好应用各种聚合方法的结果进行了比较。对于我们的大多数群体来说，使用任何经过测试的聚合方法，都无法从个人预审议排名中预测出共识排名。然而，使用基于共识的聚合规则，个体后审议排名可以用来重建群体排名。这意味着参与者在审议过程中改变了他们的偏好，群体偏好反映了一种共识，而不仅仅是多数人的汇总偏好。Irvine等人(2016)认为，这种将预先形成的个人价值观转化为共同价值观形成的能力可能会导致“更稳健、更具包容性和更有远见的决策”。

Murphy等人(2017)观察到，为了更好地代表群体共识意见，个人偏好会在审议过程中发生变化，这提出了这样一个问题:这种对共同社会价值的新欣赏可能会持续多久?这也引发了一个问题，即没有机会参与这种讨论的UMRW居民是否会同样同意对共同价值观的描述，而这些描述可能不一定与他们的个人偏好一致(Irvine等人，2016年)。不幸的是，我们的研究设计不允许我们在参与者离开工作坊后对他们进行跟踪，以解决这些问题。

我们对场景的评估使用了代表11组平均值的权衡权重。虽然许多组的结果相似，但也有一些变化，特别是在土地领域(图2)。对这些权重差异的敏感性分析显示，总体估值的特殊变化，但总体模式保持一致。这可能是因为不同场景之间存在较大的差异(图4)。有必要进一步调查不同群体形成的偏好范围以及影响这些群体偏好的因素(见Mavrommati et al. 2016)。

我们的价值函数的形式需要相当强的可加性和偏好独立性假设(Martin and Mazzotta 2018)。虽然通常采用这些假设是为了简单，但在许多情况下它们显然会被违反。任何一种生态系统服务的提供消除了另一种生态系统服务的价值，或必须同时提供多种生态系统服务才能产生价值的情况都不符合附加性假设。Langhans和Lienert(2016)通过与河流生态学家和工程师进行详细的启发，测试了在河流恢复背景下的多属性值建模中采用的通常假设。他们发现，各种简化假设的适用性取决于被诱导的个体和河流当前的生态状态，但通常有证据支持更复杂的偏好表示，如非线性价值函数和乘法聚合(Langhans and Lienert 2016)。

Langhans和Lienert(2016)提出偏好的受试者是对河流系统的生态过程和相互作用有详细知识的科学专家。可能线性和可加性的假设对于描述一般公众或非专家利益相关者的偏好更合理。然而，如果我们试图描述一个群体的共同价值观，以一种抓住诸如正义、共同责任和集体意义等复杂关切的方式，我们很可能需要使用更复杂的数学表示。的确，关系价值的框架强调了集体繁荣和消费自我限制的潜力，这些想法与权衡权重的对立内涵和固有的线性价值函数的越多越好冲动背道而驰。最近关于描述个人偏好的各种数学形式的适用性的研究(Langhans and Lienert 2016, Martin and Mazzotta 2018)应该得到扩展，以更好地理解如何描述共有价值观。

最后，尽管我们没有将生态系统服务的价值转化为货币，但如果我们包括一个或多个货币属性(如水处理成本、木材收入)，我们就可以使用由此产生的多属性价值函数来计算其他属性变化的等价货币价值。这将产生支付意愿估计，然后可用于验证权衡权重或与更传统的生态系统服务估值研究进行比较。

结论

我们采用审慎的多准则评估、情景分析、气候预测和陆地和水生生态系统建模相结合的方法，评估备选人口、土地利用和气候变化情景对UMRW未来居民的相对可取性。beplay竞技我们的研究结果表明，在不同情景下，气候变化对生态系统服务价值的影响比人口增长或土地使用决策beplay竞技的影响更大。造成这种差异的原因是，预计积雪会减少，最热的夏季天数会增加，以及气候变化对水生和森林生态系统的间接影响。beplay竞技然而，由于地方、区域和国家规划者在避免这些气候影响方面的能力相对较弱，减轻总体生态系统服务损失意味着要做出符合公共优先事项的土地使用和水管理决策。根据我们的评估，这意味着将未来的发展集中在保护供水和保护或扩大森林覆盖和农田上。

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