研究

结构性和agent-based因素如何影响激励政策的有效性?空间显式agent-based模型，用于优化地方层面的以林换水生态系统政策设计

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 模型概述
• 结果
  • 政策和社会子模型
  • 政策与生态模式
  • 模型输出的验证
• 讨论与结论
• 对本文的回应
• 作者投稿声明
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

西班牙的森林覆盖率已从19世纪的12.5%增加到目前占总土地面积的30%。尽管这一增长部分是由于政府领导的再造林和植树造林项目(Vadell等人，2016年)，但自20世纪60年代以来，土地废弃也是一个主要原因(Cervera等人，2019年)。据说，这种土地利用的变化是由于森林的低盈利能力和放弃管理做法，以及相关的城乡迁移动态(Górriz-Mifsud等，2016年)。这种情况并非西班牙独有，而是在地中海国家(Feranec et al. 2010)和东欧(Kuemmerle et al. 2011)普遍存在，而且在欧洲大陆也日益成为可预见的情况(MacDonald et al. 2000)。尽管森林覆盖的增加可能是应对气候变化的一项减缓措施(Fox 2019)，但在干旱和半干旱气候中，无目标植被的推进可能在生态、景观和社会经济beplay竞技层面产生负面影响(Lasanta等人，2017年)。其中，森林废弃意味着对干旱压力(De Cáceres et al. 2015)、土地退化(Symeonakis et al. 2007)影响较大的森林致密化，并且在已经普遍存在的水资源短缺(Mekonnen和Hoekstra 2016)的背景下，它可能导致水资源可用性减少(García-Ruiz和Lana-Renault 2011)。在这些情况下，废弃的土地面积很容易变成灌木林地，这增加了野火事件的风险和强度(Moreira和Russo 2007, Badia等人2019)，并由于被动再生过程的缓慢，限制了生态系统的恢复力(Navarro和Pereira 2015)。

有几种政策应对措施可以抵消土地废弃的后果，其中之一是生态系统服务的潜在损失(Mansourian et al. 2005)。其中之一是由国际(OECD 2010)和欧洲(EC 2012)机构共同推动的生态系统服务付费^[1](PES)改变自然资源管理决策，将环境目标纳入其中。尽管引来了一些批评(Fletcher和Büscher 2017)，但该工具在全球范围内得到了充分的混合结果，使一系列可能的政策设计成为可能(Sattler和Matzdorf 2013, Engel 2016)。这些建议极大地促进了我们对PES方案的理解，但它们严重依赖于发达国家的例子(例如，见Wunder 2005, Engel等人2008,Muradian等人2010)。由于pe所处的环境被视为其绩效的关键(Lundberg等人，2018年，Wunder等人，2018年)，在当前的文章中，我们提炼了从欧盟研究中获得的教训，特别关注地中海地区^[２]这是我们案例研究的地点。我们的主要目的是分析PES政策设计、生态系统服务的提供和土地所有者采用的森林放弃/管理动态之间的相互联系，土地所有者的长期行为改变是实现政策的生态目标的关键(Arriagada和Perrings 2013)。

来自工业化国家的研究表明，微观层面的社会人口因素对土地所有者参与环境保护的影响。研究指出，年龄、培训、农场规模和保留期的强度对环境实践的采用有影响，至少在农业中是这样，而且影响的大小和方向存在差异(Cranford 2014)。对于经济覆盖的影响等外生因素，也同样缺乏共识。对林地换水PES计划和自然保护的研究表明，财务激励需要超过土地所有者参与管理变革的实际成本(Kline等人2000年，Pujol等人2006年，Ferranti等人2017年)。其他研究声称，财政激励是不够的(Kilgore et al. 2007)，如果土地所有者要求改变他们的做法，所有的替代方案都会被拒绝(Serbruyns and Luyssaert 2006)。显然，这些差异背后的原因是特定国家森林所有者群体中所有者类型学的存在，一些所有者总是愿意改变自己的行为，而另一些所有者在任何情况下都不愿意改变(Boon et al. 2004, Hogl et al. 2005, Hujala et al. 2007, Ní Dhubháin et al. 2007, Makkonen et al. 2015)。

然而，即使有很高比例的土地所有者坚持PES政策，也不确定该政策对生态系统的长期影响是什么(Pahl-Wostl 2007)。主要原因是，在地方、区域和全球范围内的气候变化的影响可能使受管理生态beplay竞技系统的未来条件与政策制定时不同(Millar et al. 2007)。在耦合的社会-生态系统(SES)中，产出的不确定性被认为是一种规范，它们应该被纳入政策和管理实践的设计中(Folke 2006)。忽视这一点可能导致独立于广泛利益相关者参与的政策失败(Medema et al. 2008)。总之，PES的有效性不仅基于人类行为，还基于方案设计适应另外两个方面的能力:目标地理区域的生态可变性(Chen et al. 2014)，以及生态系统将如何应对管理实践的变化的不确定性(Jack et al. 2008)。一些PES学者将其框定为上下文、设计和实现之间的相互作用(Wunder等人，2018年)。

由于对PES的研究不能与社会或生态系统或其背景脱钩，因此我们的研究目的是通过设计一个空间显式的基于主体的模型(ABM)来促进辩论。ABM被认为有助于研究不同政策工具在农民(Janssen等人，2000年)、湖泊富营养化管理(Janssen, 2001年)以及中国非空间目标的PES方案(Lundberg等人，2018年)和空间目标的方案(An等人，2005年)的充足性。ABM在耦合社会-生态系统的文献中越来越多，因为它允许对复杂的现实世界问题进行简化表示，同时引入各种干预元素(An et al. 2005)。其中一个因素是代理异质性，即存在具有不同特征、兴趣和行为的群体(Pahl-Wostl 2002)，但也存在发生在不同规模的过程的相互作用(An 2012)。具体来说，参与式ABM包括建模过程的不同阶段的利益相关者(Guyot和Honiden 2006)。在我们的案例中，在模型设计的一开始就包括了利益相关者，并讨论了增加PES接受可能性的设计选项(Horne 2006, Getzner et al. 2018)。

利用我们的模型，我们模拟了不同的PES方案设计对个体行为(社会)和变化气候条件(生态)下的水和森林条件的影响。我们的研究问题是，结构性因素和基于agent的因素如何影响激励政策的有效性?为了解决这一问题，我们首先对基于欧盟的PES方案进行了文献综述，以提取PES政策设计的最佳实践。其次，我们在西班牙东北部的一个河流流域组织了一次讲习班，与区域当局和当地利益攸关方，包括森林所有者，讨论了林地换水的PES方案的设计。我们使用从研讨会获得的信息来对比文献综述的结果。第三，我们开发了一个空间显式ABM^[3]在该地理区域内，研究PES方案的不同设计特征如何影响对社会和生态系统的长期影响。ABM基于三个子模型。(1)基于森林所有者行为模型的社会模型;(2)生态，基于气候模型的当地研究采用的gottlwa +模式(见方法);(3)政策结构，包括从文献综述中获得的不同的PES设计特征，并与研讨会的结果进行对比。

方法

研究区域

我们选择西班牙东北部加泰罗尼亚Rialb河流域的地理区域(图1)来开发我们的ABM，因为它允许我们观察放弃/管理动态，作为我们研究目标的一部分，其中包括探索政策设计、ES提供和行为反应之间的相互联系。具体来说，该地区是土地利用废弃的典型案例(财团2018年)。此外，我们可以访问模型开发所需的信息。

该盆地属于干旱的地中海大陆性气候，其特征是两个不同的季节:半干旱季节(约130mm/av 20°C)和干冷季节(约557mm/av 2.7°C在最冷的月份和由于比利牛斯前地质的影响在该地区北部)。在社会经济层面，主要城市巴罗尼亚德里阿尔布有231名居民，比2007年(285名居民登记)的居民数量有所下降(Idescat 2018年)。这反映了西班牙许多农村地区人口减少和人口老龄化的整体社会经济趋势(Serra et al. 2014)。土地所有权主要为私人所有，只有6.6%的区域用于公共事业，并被选中进行管理，以“保护和改善森林对水文的影响”(§11，加泰罗尼亚森林法6)。根据2010年登记册的官方记录，该地区的土地所有者数量估计为1098人^[4]．该地区的面积为350.3平方公里，约80%被森林覆盖(FTiP 2003年)。大部分林地仍然是私有的，面积约为260平方公里。图1中的代码(颜色)表示1993年至2009年期间的土地覆盖变化，森林面积增加，以及该地区经历的土地废弃过程的主要说明。

模型概述

为了描述我们的模型，我们使用了概述、设计概念和细节(ODD)协议^［5］由格林及其同事在他们2010年的更新版本(格林等人，2010年)。该协议在ABM社区中被越来越多地用于改进通信以及模型的复制和扩展。

提出的基于代理的模型的目的是促进PES政策的设计、实施和上下文辩论(Wunder等人，2018年)。我们使用了生态系统服务的林地换水付费(PES)的案例，并在加泰罗尼亚(西班牙东北部)的一个地方地区模拟了其实施。我们的研究问题是:结构性和基于代理的因素如何影响整合森林和水部门的激励政策的有效性?结构性因素指的是PES政策的不同设计。在基于代理的因素方面，我们使用了以欧洲为重点的研究中关于土地所有者对激励政策的接受和反应的行为研究文献。通过成功，我们了解到政策的生态和社会目标都得到了有效的实现^[6]．我们对欧洲的关注源于许多地中海地区和东部国家正在经历的土地废弃的大背景，以及政策制定者和实践者对实施PES计划以改善这一状况的日益浓厚的兴趣。具体到林地换水，森林和水提供的各种服务在政策和文献中被分类为供应、调节、支持和文化(Báliková等人，2020年)。在本文中，我们关注供应服务(地下水补给)。

结构子模型:PES政策设计

为了选择用于审查欧盟最佳实践的文献，我们在Web of Science上搜索关键词“生态系统服务付费”或“环境服务付费”(Wunder 2015)，并列出每个欧盟成员国和“欧洲”(包括英国)。从这次搜索中，我们获得了236篇文章。我们首先检查了这些文章的摘要，并根据PES的定义排除了那些被认为超出我们范围的内容，例如Natura 2000支付或森林补贴。在第二步中，由两位作者并行执行，59项研究被认为与当前的研究相关。我们获得了以下信息:国家/国家、方案类型(PES或农业-环境方案，见脚注2)、领域(如森林、农业)、方法、结论、总结，以及PES是否到位或是否为一篇理论文章。这些标准允许我们从实证案例中选择那些专门针对PES的文章。在最终的选择之后，我们总结了基于16项研究的最佳实践。结果与在与利益相关者的研讨会中获得的结果进行了对比。

为期半天的研讨会是欧盟资助的项目中在Rialb河流域地区举行的第二次研讨会。组织者是加泰罗尼亚森林所有权中心(CPF)和加泰罗尼亚森林研究和技术中心(CTFC)。来自地方、次区域和区域行政部门、森林所有者以及农业和旅游协会代表的25名与会者。参与者的选择是基于欧盟项目第一阶段进行的利益相关方分析。研讨会一开始就介绍了目标——在该地区试点实施PES方案——并介绍了设计PES方案的不同方法。在此之后，参与者之间的讨论被设计成两条主线:谁支付和谁接受，以及如何支付。每组有两名研讨会协调员，一名做会议记录，一名主持人。最后报告总结了每个小组内的讨论情况^[7]．总的来说，与会者非常支持支持森林管理以改善水资源的奖励机制，但强烈强调有必要执行几项宣传运动，以提高遵守的程度。表1显示了文献中作为PES设计最佳实践的因素，以及与每个实践相关的研讨会结论。

该政策的设计有望引发森林所有者的不同行为反应。这些反应是森林所有者将选择的森林管理类型。在这项研究中，这些决定是基于森林管理指南，称为ORGEST(加泰罗尼亚可持续森林管理指南;Piqué等。2017)。其中，考虑到水量的改善，每种树种的一般管理模式有两种。根据这些指南中的建议，我们使用短期和长期的间伐周期(针叶树和阔叶树分别为15年和35年)和50年和100年的自然更新轮伐结束。间伐意味着有选择地移除树木，以允许其他树木生长，在轮作结束时，更多的树木被移除。第三种选择是在接近自然的方法之后，管理只被少量激活(50-100年)。

代理子模型:土地所有者行为

森林所有者被确定为森林生态系统服务提供的主要代理人(Sotirov等，2019年)。关于私人森林所有者的文献表明，他们在管理森林方面的决策过程不仅基于经济因素，还包括道德责任感和自豪感(奥利瓦等，2016年)。此外，还有一些人认为，森林所有者的意图是在他们的森林中做“好事”(Domínguez和Shannon 2011)。一些学者认为，需要根据森林所有者的性格类型定制政策设计(Boon等人，2004年，Layton和Siikamäki 2009年，Primmer等人，2014年)作为比财政激励更相关的因素(Serbruyns和Luyssaert, 2006年)。Ferraro(2008)研究了确定森林所有者类型对PES有效性的重要性，他建议在实施该政策之前收集可观察到的土地所有者属性的信息。与此同时，森林所有者的规划间隔时间很长，在制定任何政策时都应考虑到这一点。

森林所有者行为模型将代理聚集在六个不同的类别:优化者、传统主义者、最大化者、被动者、多功能主义者和环保主义者(Sotirov等人，2019年)。这些类别以理论为主导，但与经验证据进行了对比(Deuffic等人，2018年)，并与来自欧洲各地案例研究的其他既定类别相匹配(见Sotirov等人，2019年的表3)。优化者和最大化者的特点是密集的森林导向的林业，通常是大规模的，无论是否尊重规则。接下来的四个类别与小规模森林所有者相当相关。传统主义者与维护传统价值观的家庭所有权有关。被动的人很少管理他们的森林，因为他们更喜欢城市生活方式。最后，多功能主义者和环保主义者参与中低强度的管理，前者侧重于生态系统服务，包括木材生产，后者侧重于接近自然的方法。如果他们认为这些规则与他们的价值观一致，他们通常会遵守这些规则。这些假设与Layton和Siikamäki(2009)的工作相似。其他参考文献支持这样的观点:一些代理总是参与，而另一些代理则不参与，独立于任何因素(Boon等人2004,Hogl等人2005,Hujala等人2007,Ní Dhubháin等人2007,Makkonen等人2015)。

从该地区的数据中，我们知道所有者的数量(1098)，他们森林的大致规模，以及他们是否有森林管理计划(FMP)，这是记录在一定时期内将进行的活动的技术文件(Brukas和Sallnäs 2012)。我们模型的基本场景从1000个森林所有者开始，没有优化者或最大化者，因为他们不存在于我们的案例中(Fletas等人，2012年，以及来自2010年登记册的数据)。其中，我们随机分配了公顷的数量，可以在1到25公顷之间，这是在该地区观察到的，代表了加泰罗尼亚作为主要制度的财产原子化的场景(Icea 2019)。这种分布是随机的，并且每次运行模型都会发生变化。根据该领域的专家知识，我们知道40%的业主拥有FMP，而60%没有。在前者中，我们将20%划分为多功能主义者和20%的传统主义者，因为这两类人通常在森林实践方面有较高的参与度，包括与森林当局联系或请求补贴。来自没有FMP的地区的大多数人属于被动管理的范畴(40%)，还有一些是环保主义者(20%)，他们认为被动管理是保护自然的一种方式。在模型界面中，这些分布可以更改，但我们的结果是基于参考资料的。该地区森林所有者类别的实际分布情况尚不清楚。这些专家来自负责私人森林(CPF)的森林管理局，与进行欧盟资助项目的研究人员合作^[8]在全球范围内，被动药物(40%)和主动药物(60%)的比例最终分布是合理的。第二次讲习班正式结束后，与这些专家进行了讨论，并总结了主要成果。

在模型中，代理人不会在决策中出错:他们总是遵循与他们的价值观相一致的管理风格。为了实现代理遵从性，补偿通常应该包括实际改变行为的成本。最后，一种政策方案模拟了减员的概念，通过这种方法，政策设计在多年的时间里降低了参与方案的积极性。

生态子模式:气候变率下的林地换水

对于生态模型，我们使用了两种信息来源:GIS和模型goololwa +(树木生长受水限制)的输出，该模型开发并应用于研究地中海地区不同森林类型对水可用性的响应，但也适用于温带和北方地区(C. Gracia, S. Sabaté，和A. Sánchez, 2003)。未出版的手稿；D. Nadal-Sala, S. Sabaté， C. Gracia和CPF, 2014，未出版的手稿)．在一个欧盟资助的项目中，gogolwa +是使用特定树种的ORGEST指南来实现的(海蓬松，冬青栎，黑松，西洋松,Quercus云淡的)，这些都是我们的案例研究中出现的松属黑质占森林总面积的40%问:冬青属植物而且问:云淡的26%，紧随其后(FTiP 2003)。运行该模型所需的输入数据包括基于政府间气候变化专门委员会的气候变化情景、季节性质量、气象学和土壤质beplay竞技量。从gottlwa +，我们使用它的输出作为子模型的数据，与我们的案例研究的特征相匹配^[9]．这些输出数据包括不同树种的蒸散发(ET)和径流的百分比以及管理对径流和干旱的影响(D. Nadal-Sala, S. Sabaté， C. Gracia，和CPF, 2014，未出版的手稿)．我们的模型不包括季节性，但它确实包括在已知变化之后预期的降雨量减少(FTiP 2003)。

在SESPES模型中，我们将树木分为两个主要物种:针叶树(海蓬松，黑松，西洋松)及阔叶(问:冬青属植物而且问:云淡的)，每个人都经历了不同的生理过程。这些数据从栅格数据中分组和分布，使用GIS扩展开发一个空间显式模型。所包含的信息包括地形(海拔和坡度)、森林面积的百分比以及这些地区的土地覆盖类型。在我们的模型中，来自接口的32508.8像素的总数等于270平方公里，其中地图中的每个像素相当于0.8公顷。森林总面积为281.2平方公里，其中约50公顷为灌木林地。在森林所有者中，该模型在每次运行中平均分配了260公顷。这一基本情景模拟了该地区大多数森林所有者(95.2%)拥有不到25公顷土地的情况(Icea 2019)。表2按子模型显示了模型使用的数据和来源。

模型参数的选择使用专家评估或来自该地区的经验数据。森林所有者类别的分布是我们没有通过二次预测进行验证的唯一数据，我们通过观察通过森林所有者类型分布的微小变化所管理的ha数量的变化来进行分类校准^[10](Railsback和Grimm 2020)。

模拟模拟了不同的PES政策设计对森林所有者行为的每种影响。因此，我们提出了四种场景:

1. 短期的，通过这种方式，所有最佳做法都得以实施，每个森林所有者都按照社会子模式中提出的价值观，采用自己的管理风格;
2. 自然减员，每过一定年限，参加的森林所有者人数就会减少，因为没有经常性付款和丧失积极性;
3. 长期，即同时追求两个生态系统目标和管理上的权衡意味着森林所有者只在长期内对森林进行干预;而且,
4. 基本情况下，只有生态子系统，等于一项政策，不确保财政覆盖森林所有者。

表3和图2映射并说明了所选场景对-à-vis的模拟所有者行为。

我们将每个场景运行了100次^[11]由于模型的随机元素，即森林所有者及其属性的分布，包括这些属性的维度，以及管理导致的水利用效率的降低，这个周期为150年(每tick相当于一年)。这一时期包含了至少两代森林所有者(Schouten et al. 2013)，因此假设第二代将维持其前辈所做的决定。为了提高运行效率，我们遵循了Railsback等人(2017)的建议。

模型验证与验证

通过验证、复制和验证来评估模型的准确性。验证是概念模型和实现模型之间的匹配。复制是其他研究人员实现概念模型的能力。最后，验证意味着将模型结果与来自文献或经验数据的替代预测进行对比(例如，Wilensky和Rand 2015)。对于模型验证，我们引入了用于模型设置的单元测试。其中一个应用于空间显式模型，以确保所有土地用途都代表原始GIS数据。第二个测试是每个森林所有者的公顷均匀分布。在这两种情况下，如果两个条件中的任何一个遇到错误，接口都会向用户显示错误消息。此外，我们用伪代码完成了代码，也就是在模型预期在概念模型之后执行什么的代码旁边的解释。为了实现模型复制，我们在线提供模型和ODD协议^[12]．

对于模型验证，我们使用了经验数据。这包括检验我们的预测，即在整个期间内管理的公顷数量，以及在150年标志结束时估计的平均用水效率。首先，我们使用了IFN(国家森林清查)数据和来自CPF的可用地图。根据这些数据，并结合坡度、可达性和森林状态的标准，可采取行动的潜在面积将在3300公顷(只在木材更多的地方砍伐，最小但有利可图的砍伐)和12000公顷(在有东西可砍伐的地方砍伐，寻求水的最大效益)之间。目前在该地区的一套管理计划中计划的砍伐行动涉及5760公顷。用这三个数据点，我们将它们与-à-vis我们的模型输出进行比较。为了验证水的利用效率，我们使用了欧盟资助的项目背景下生成的案例研究的模拟数据。该研究评估了在提取30%基面积的单点行动中在蓝水中的收益(即，间伐约30%的树木)。模拟是用MEDFATE模型(De Cáceres等人，2021)完成的，该模型没有考虑到生长(如gottlwa)，但它更现实，因为它包括树木和灌木之间的竞争，结果来自我们的案例研究(IFN中的80个地块)的数据。根据这些数据，假设植被生长每15-20年就会减少，如我们的模型所实现的(间伐次数和MFU和TRA的30%间伐)，我们计算了平均年增益。 The average gain in water use efficiency according to these calculations is 7% in conifers and 3.2% in broadleaves at the 150-year mark.

结果

政策和社会子模型

社会子模型从1000个森林所有者开始，每个小规模类别的森林所有者占20%，被动类型的森林所有者占40%。该模型将“领地”随机分配给每个群体，因此个体和群体拥有的土地数量在每次运行时都是不同的，其位置也不同。这对传统主义者的行为产生了影响，他们的管理受到邻居行为的影响^[13]而不是受到政策设计的刺激。虽然在模型运行期间无法跟踪位置，但模型界面显示了在启动时分配给每个森林所有者类型的ha数量。表4显示了按森林所有者类别分列的平均分布公顷数。

多功能专家(MFU)在(A)短期和(B)归因和(C)长期轮换下进行短期管理(见图2，政策情景)。环保主义者(ENV)只管理长期，我们可以从150年的标记中观察到，这两种森林所有者类别在情景c中显示出相似的百分比。传统主义者(TRA)在每个情景中显示出相似的产出。表4还在最后一列中显示了该时期结束时森林质量的数量，在基本情景(D)中减少了高达10平方公里，这显示了在没有PES方案存在的情况下该地区的演变(见图3)。该地区被假设为退化。

图4显示了管理森林在过去150年的演变。在前两种情况下，MFU显示的输出几乎是活跃对等体的4倍，而ENV和TRA显示出非常接近的模式。只有在场景D中，所有三组都显示出相似的可区分路径。如果TRA是由邻居的活动触发的，即使在短期和长期环境v不同的管理方式下，它们在150年的管理百分比也总是低于邻居。另一个有趣的结果是政策方案B的发展被认为是触发减员的。减损意味着一些参与该计划的森林所有者不再感兴趣并放弃该政策。尽管如此，相对于短期政策设计的最终产出是非常相似的。这意味着人员流失的影响不是线性的，而且似乎很低。因此，在减员水平不断增加的情况下，方案的中介机构可以通过改善沟通(外部变化)进行干预。此外，考虑到A和B之间的区别是在管理活动结束时定期支付和一次性支付，中介机构也可以对这方面进行修改，以保持参与者的动机。 Additional characteristics of both policies are the presence of an intermediary, as suggested, as well as one ecosystem (water and possibly timber, but not water and fire) and the coverage of the costs of the change in management from traditional to additionally improving water bodies.

注意到作为第一代目标森林所有者的25年标志(Schouten et al. 2013)与该时期结束之间的差异也显示出重要的结果。短期和减员政策设计的管理森林的总百分比与政策C在150年时达到的百分比相似。个人年金参与人从参与该计划中获益这一事实已被提及为保留该政策的一个动机因素。与此同时，它对生态系统的影响也具有非常重要的意义。综上所述，政策A和B在社会目标(积极的利益相关者)和生态目标(水效率)之间建立了比长期设计更清晰的联系。

政策与生态模式

考虑到气候变化的影响，生态模式在不同年份有所不同。beplay竞技模拟的两个主要影响是降水减少和林分所需水量增加。我们加入了干旱的影响，干旱是一种伴随降水减少而发生的事件，在此期间，老树通过枯梢或转化为灌木表现出受到压力的迹象。这种情况发生的速度随着降雨量的减少而增加。

图5显示了在不同策略模拟下森林的演化。基本设想情况反映了上述生态环境，并与不支付管理变革费用的政策相一致。缺乏财政支持将阻碍森林所有者对其管理进行变革，因此生态系统的发展没有政策的影响(D)。(C)中的地图表示政策在引发长期而不是短期管理时的影响(a)，第三个情景暗示了消耗的背景，但显示了如上所述的类似结果。这些插图展示了150年后的终点。棕色的点代表在压力下的树木覆盖，浅绿色的点代表被管理过的土地。在场景A中，可以区分一些森林所有者的领土。尽管在所有场景中都存在管理，但树木应力在不同场景之间没有太大差异:在场景a中模拟损失8.7平方公里，在场景D中模拟损失11.8平方公里。

模型的最终输出是各树种蓝水百分比的预期平均值(图6)。蓝水被定义为树木消耗后的水百分比，它对应于径流和排水(D. Nadal-Sala, S. Sabaté， C. Gracia，和CPF, 2014，未出版的手稿)．针叶树和阔叶树的初始平均覆盖率分别为35%和15%，然后以每年0.03%的速度下降。管理预计将提高0 - 10%的比率，我们模拟的效果是，当管理时，林分将显示0 - 10%的改善。

结果表明，在没有任何类型的管理的情况下，在100年内，蓝水减少了3个百分点，而在所有其他类型的政策设计下，这一比率都有所提高，尽管它们都略低于最初的基本情景。情景之间的边际差异是最小的，但是情景A和B显示了与在年标记0(模型开始)时相似的比率。因此，就PES政策所预期的水利用效率产出而言，尽管所管理的林分数量存在显著差异，但管理类型之间没有太大差异。

模型输出的验证

我们的模型的两个主要产出是管理森林的数量和相对于绿水的蓝水百分比的改善。就管理森林数量而言，政策B和C的管理公顷总数与最低和计划数量非常相似。该地区的最低管理量估计为3300公顷，只考虑到最少的砍伐。我们的政策方案C获得了3461.6公顷的平均运行，这是一个考虑到长期干预措施的接近自然管理轮换特征的方案。策略场景B显示的总输出为5760.4托管ha。根据来自FMP的信息，这一产出与计划在Rialb河流域管理的公顷数量大致相同，也估计为5760公顷。这个数量与情景a的平均产出6321.7公顷有560公顷的差异。因此，就该地区森林管理的潜在预期数量而言，我们认为这一产出是现实的。最后，关于这一点，森林的最大容量定为12 000公顷，这意味着不考虑盈利能力而单独砍伐，并在用水效率方面获得最大收益。如果任何森林所有者采取与MFU类似的模式，就可以实现这些场景。 However, in the context of our case study representing a Mediterranean area with low profitability of forest products and land abandonment is a very unrealistic scenario without public intervention and investment.

验证的第二步是水利用效率输出。在这种情况下，MFU和TRA采用了与我们的模型中类似的管理方案，进行了一项平行研究，以估算150年后蓝水的百分比。该研究表明，针叶树的蓝水比例提高了7%(蓝水比绿水提高了28%)，阔叶树的蓝水比例提高了3.2%(11.8%)。我们对阔叶树的研究结果非常相似，在情景a、B和c中分别有-0.7、-0.5和0.2的差异。但在针叶树的情况下，差异高达-6点(-5.9;-5.7;-4.6)。这些差异可以解释为，每次进行管理时，水分利用效率是一个随机过程:根据gogolwa的结果，针叶树的改善范围为0-10%，阔叶树的改善范围为0-5%，因此，后者的可能差异小于前者。有了这些结果，我们无法验证我们的结果在输出方面的水利用效率的提高。

讨论与结论

策略执行和代理遵从性之间存在差距。政策设计有望通过触发目标主体的不同行为反应来缩短这一差距。在欧盟最近的一项调查中，这些行为的直接变化被认为是影响林地换水方案有效性的关键因素(Báliková等，2020年)。由于这些原因，PES政策设计在文献中引发了激烈的辩论(Wunder等人，2018,2020,Wells等人，2020)。在本研究中，我们还考虑了地中海地区土地废弃的背景和管理动态。

基于欧盟的PES文献综述，我们设计了一个基于空间显式agent的模型，以观察这些结构性因素如何影响森林所有者的决策和影响生态系统。结果表明，在25年的时候，包括假设第一代目标森林所有者仍将存在，促进对森林进行经常性干预的政策设计的管理产出与在150年的时候预期的其他政策设计的管理产出相同，特别是那些触发长期管理的政策设计。经过深思熟虑的最优政策设计包括重复支付、当地中介的存在和一个生态系统目标的目标。长期政策设计包括针对多个生态系统目标，如水保护和火灾风险管理。然而，在生态层面，几个设想在提高用水效率方面的产出是相似的，这可能意味着有必要采取更积极的干预形式，一些利益攸关方可能总是拒绝实施，因为“最优值”的重要价值与之相反。在我们的区域研究中进行的其他研究使用了与最优情况下模拟的相同的管理方法，尽管如此，它们在水利用效率方面显示出显著差异。因此，我们的模型可能低估了管理对水的影响。

此外，我们的研究结果还表明，包括中介因素在内的PES对城乡动力驱动土地废弃的地区可能是有益的。中介机构的选择被视为关键，因为它有望在目标代理人之间产生信任，否则一些代理人将不会遵守该政策。在我们的模型中，中介的数字确保了第一代目标森林所有者能够从行为的变化中看到系统的变化。文献已经强调，中介是一个关键行为体，因为它在利益相关者之间产生信任，并可以提高目标代理自愿进入方案的可能性(Báliková等人，2020年)。这支持了关于PES方案的文献，将其归类为一种混合系统，包括基于市场和基于网络的治理模式(Pahl-Wostl 2015)。事实证明，资金支持本身是不够的，还需要利益攸关方(从森林所有者到当局)之间的协作结构，以确保生态环境政策影响目标社会生态系统。正如讲习班的结果也强调的那样，这一中介机构可以在其工作中增加宣传政策，以便更好地与森林所有者进行接触，并在利益攸关方的价值和偏好与环境保护政策的目标之间找到协同作用。PES学者也建议在PES政策设计上进行创新，允许不同形式的合规，作为增加合规的可能手段(Jack et al. 2008)。基于对森林所有者的实证研究，一些学者认为这些传播活动也应该根据接受者的特征进行不同的设计(Kuipers et al. 2013)。

该模型还考虑到不同的土地所有者类型的存在，这些类型对政策设计的反应不同。鉴于本研究和相关文献中的类似发现(Boon等人，2004年，Serbruyns和Luyssaert, 2006年，Ferranti等人，2017年)，考虑到土地所有者的特征及其社会经济背景似乎至关重要。利益相关者网络映射将包括他们在土地所有者社区内管理和参与的强度、关于森林生态、娱乐和生产观点的主要价值观(Nordlund和Westin 2011年)以及在其中进行的主要活动的信息。这些信息可以帮助评估预期的遵守程度，甚至他们接受保护政策的意愿。在我们的案例中，森林所有者类型学的分布是主要假设。尽管我们基于该领域专家知识的初始分布，但仍存在一些差异，我们认为这些差异是我们研究的局限性。一方面，对于模型，我们假设没有管理计划的森林所有者是被动的或环保主义者，有管理计划的森林所有者是积极的类别。此外，我们假设多功能主义者总是会参与PES方案。这些都是未经验证的假设，因此我们理解，在模型开发的几个点上，无论是包括调查的使用，还是扩展ABM的参与式方法，都将对这些类型的研究大有裨益。

在欧洲，除了供应服务(如木材)之外，农业部门对ES提供的财政激励比森林部门更多(Bösch等人，2018年)。然而，人们越来越有兴趣实施这些计划，以支持森林管理，并期望这些计划将“为当地、社区或行业带来重大利益”(Capodaglio和Callegari 2018年)，即使它们只在有限的地方实施。适应性管理和共同管理治理方法的支持者提出了管理复杂社会生态系统的政策设计创新(Armitage et al. 2009)。在这些计划中，还强调在利益攸关方之间建立信任以及继续监测执行的政策。根据我们的研究结果，我们认为这种治理形式与PES兼容。

综上所述，模型的扩展可以挖掘PES设计的创新方法的可能性，包括依赖于目标利益相关者的差异，而不是像我们在本文中暗示的那样，一刀切。对这种可能性的探索可以为PES设计的争论带来更多的贡献。另一种扩展可能是纳入“支付意愿”(Primmer等人，2014年，Mäntymaa等人，2018年)。一般来说，公共福利制度计划考虑到私人受益者的参与，例如旅游公司或其他当地提供者。参与式ABM中这些利益相关者的参与可以为有效的PES设计提供重要的见解。

__________

^[1]PES可以定义为“(1)服务用户(3)和服务提供者(4)之间的自愿交易(2)，这些交易以生成场外服务的商定的自然资源管理规则(5)为条件”(Wunder 2015:241)。这个定义改编自Wunder(2005)，以回应批评和实现经验。有关PES定义的更多信息，请参见Sattler和Matzdorf(2013)。
^[２]在欧洲，对自然资源生态服务的补偿始于20世纪70年代的共同农业政策下的农业环境计划(AES)，该政策与PES非常相似(Schomers and Matzdorf 2013)。
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^[7]最终报告可按要求分享。会议的新闻报道可在项目网站上找到(访问2020年12月):https://sincereforests.eu/rialb-2021-forests-and-water2/
^[8]这些专家也参与支持在该地区建立森林协会，因此与当地森林所有者社区保持联系。
^[9]gottlwa +提供了一个特定森林150年(约150年)所有管理的平均值。10个清拆)，由2000年开始。
^[10]我们增加或减少了10%的主动和被动森林所有者类型。结果表明，活跃林主类型学数量增加10%对管理耕地总量的影响要大于增加被动林主类型学数量的相反情况。然而，这些变化是最小的，它们在预期管理数量所给出的参数内。
^[11]我们将这个数字作为ABM文献中经常使用的标准(参见讨论和建议:Lee et al. 2015)。
^[12]参见注释[3]或协议的补充材料。
^[13]社区被模拟为TRA，注意到在任何方向的10公顷半径内是否有另一个活跃的森林所有者。

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