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布加达斯,A., F.莫雷拉,D.麦克拉肯,J.桑托斯和A.隆巴。2022。评估在不同管理强度下农田提供生态系统服务的潜力。生态与社会27(1):5。摘要
不同管理方法下的耕作系统对农业景观中生态系统服务束(ES)的提供有不同的贡献。低强度农业系统,如高自然价值农田,预计将提供更广泛的ES,而更密集管理下的景观预计将主要提供供应服务。在农业景观的生物多样性和生态系统方面,了解与理想结果相关的管理实践是必要的。我们的研究以葡萄牙北部的一个地区为例,旨在了解与农业景观相关的ES束交付及其社会生态驱动因素之间的联系。基于生态系统服务和驱动因素的公开数据,我们分析了生态系统服务的相关性,描绘了生态系统服务束,并研究了它们与社会生态驱动因素的关系。总体而言,我们的研究结果表明,在景观提供高经济价值的供应服务和景观提供更平衡的多ES之间进行空间权衡。捆扎分析强调了较高的景观多功能性与较高的景观复杂性值、较高的农民数量和农场规模之间的关联。我们的研究结果反映了在景观层面上社会和生态因素的复杂性,确定了具有更高多功能的景观,并揭示了它们发生的潜在条件。研究结果还强调了低强度农业系统的重要性,即那些支持高自然价值农田的系统,对于在景观尺度上提供更广泛的ES。介绍
农业景观中出现的耕作系统驱动关键生态系统服务(ES)的提供,例如食物供应、授粉或旅游价值(Bignal和McCracken 1996, Power 2010, Halada等人2011,DeClerck等人2016,Wood等人2018)。耕作制度源自农民的选择、生物物理和社会经济因素,这些因素共同影响管理实践,并最终塑造农业景观(Plieninger等人,2016年,Santos等人,2021年)。农业系统的集约化导致了农场规模的增加和景观的同质化,这是由于专业化,即生产更少的产品(动物或作物生产),使用更多的机械和外部投入(Emmerson et al. 2016)。农业系统的变化和相关的社会生态驱动因素影响着农业景观提供不同生态系统服务的潜力。因此,集约管理的耕作系统提供的主要是供应服务(如食物和纤维),而低强度耕作系统可以支持更广泛的ES和高水平的生物多样性(Foley et al. 2005, Swinton et al. 2007, Power 2010, Rockström et al. 2017)。这种低强度农业景观被称为“高自然价值农田”(HNVf),其特征是存在大量的自然和半自然生境,如石楠丛和草地(HNVf类型1,以下简称HNVf1),和/或出现混杂着小尺度线性元素的麦田马赛克,如田地边缘和树篱(HNVf类型2,以下简称HNVf2) (Andersen et al. 2003, Lomba et al. 2014, Mäkeläinen et al. 2019)。因此,为了更好地管理农业景观,必须了解不同的农田做法、由此产生的景观模式和生物多样性以及生态系统提供之间的关系。
当一种服务的变化改变了另一种服务的提供,或当两种或两种以上服务响应相同的变化驱动时,可以识别生态系统服务之间的关联(Bennett et al. 2009,斯佩克et al. 2017)。ES束对应于ES关联的映射工作,并允许调查不同的生态系统服务如何跨越空间和时间一起发生(Raudsepp-Hearne等人,2010年)。因此,ES束描述了提供类似规模和类型的ES的空间单元(斯佩克等人,2017年),并允许在不同的社会生态环境中探索服务之间的协同作用和权衡(特纳等人,2014年,斯佩克等人,2017年)。当ES被其他ES所促进时,就会发生ES协同效应,而当通过增加另一种服务的交付来减少一种服务的提供时,就会发生权衡(斯佩克等人2017年,Sylla等人2020年)。协同效应和权衡通常分别由正面和负面的空间重叠来推断(sparrow et al. 2017, Sylla et al. 2020)。最终,理解ES关联和支持性景观之间的联系可以为利益相关者提供管理复杂景观的基本信息(Meacham et al. 2016)。然而,理解ES和ES捆绑包如何与人形景观中的具体管理实践相关联,以及如何与管理实践相变化,还需要进一步探索(Emmerson等,2016)。
在这里,我们试图通过调查ES交付和社会生态驱动之间的关系来填补这一知识空白。我们使用葡萄牙北部的Entre-Douro-e-Minho (EDM)地区作为我们的研究区域,这是一个异质性地区,其特征是出现了对比鲜明的耕作系统的梯度(Carvalho 2011, Lomba et al. 2020a)。我们的研究旨在:1)研究EDM中ES的空间关联,并确定ES传递束;2)有助于更好地理解社会生态驱动因素与ES关联的关系。我们在景观多功能性、研究区域HNVf的发生以及农业景观规划和管理的更广泛背景下讨论了我们的结果。
方法
研究区域
EDM位于葡萄牙西北部(图1),由53个市和1326个民间教区(地方行政单位,欧盟统计局,http://epp.eurostat.ec.europa.eu/).EDM包括低地、大山谷和山地的混合体,海拔高度从海平面到1500米左右。地形紧密遵循主要河流的盆地,Minho, Lima, Cávado, Ave和Douro,都是东-东北-西-西南方向。
EDM是一个农业区域,其特征是景观异质性,集约化农业实践下的大型农场主要位于山谷和适宜农业土壤更为频繁的缓坡上,而小型和分散的低强度农场普遍存在于山区(Lomba et al. 2013)。农业景观包括农田,混杂着石楠丛和稀疏植被,通常用于放牧和森林斑块(Lomba et al. 2013)。一个奶牛场种植区出现在EDM的沿海地区,与Cávado、埃斯特和埃夫河流域相关(Brito et al. 2011, Lomba et al. 2013)。葡萄酒生产在该地区也很突出,特别是与河流流域有关。总体而言,约67%的EDM被指定为山地/丘陵农业不适宜区(指令75/268/EEC), 23%的区域在欧盟自然2000网络范围内。HNVf主要发生在EDM的中东部和山区,在Natura 2000区域内外(Lomba et al. 2020a)。
数据收集和管理
ES指标和驱动因素的选择是评价和理解生态系统服务提供的关键步骤(斯佩克等人,2017年)。因此,我们以通常与农业景观相关并与研究区域相关的ES为目标。目标ES如表1所示,我们给出了其选择的基本原理(详细信息见附录1表A1.1)。总体而言,我们遵循CICES定义的ES分类(生态系统服务共同国际分类,Haines-Young和Potschin 2018)。选取了反映不同生态系统供给的8个指标:3个供给指标、3个调控与维持指标(下称调控指标)、1个文化指标和1个反映对生物多样性的支持指标。尽管后者在CICES分类中没有被定义为ES (Haines-Young和Potschin 2018),但我们认为,支持生物多样性保护是高海拔农田提供的重要潜在效益,与景观多功能有关(Kremen和Merenlender 2018)。然后,我们选择了与农业景观及其管理实践相关的ES供应的近似驱动因素(表1,详细信息见表A1.1)。选定的驱动因素反映了耕作强度、专业化和景观构成,并提供了农业景观强度和复杂性的信息(Persson等人2010年,Silva等人2020年,Ribeiro等人2021年,Santos等人2021年)。本研究中使用的所有数据均来自公开的数据库(表1),空间分辨率范围从2000年至2010年的教区级到1x1千米。
我们在民间教区的尺度上进行了分析,因为这代表了大多数数据可用的行政单位。更高分辨率(如1公里)的数据2)进行放大,计算教区层面各项指标的中位数。根据需要,将数据按每个教区的面积进行划分,以便在不同规模的教区之间进行比较(Castro et al. 2015)。随后,对所有变量进行缩放(z得分法),以便在具有不同原始单位的变量之间进行直接比较(斯佩克等人,2017年)。
我们使用ArcMap 10.3和R (R Core Team 2013)来实现所有的统计和空间分析。通过Spearman相关和方差膨胀因子(VIF)分析驱动之间的共线性,使用R包faraway (faraway 2011)。当相关值低于0.7和VIF值低于10时,即发现低于一般定义的阈值时,考虑进一步分析指标(Borcard等人2011年,Dormann等人2013年;详情见表A1.2)。
数据分析
为了探索ES的相关性及其与驾驶员之间的关系,我们对整个教区的ES供应和驾驶员进行了多变量分析。这允许识别ES的协同作用和权衡(分别指ES的积极和消极关联)。然后,我们通过对提供相似水平ES的教区组进行束分析,研究了ES在EDM空间中的关联方式,并确定了与每个ES束相关的最相关驱动程序。最后,我们分析了景观多功能性和景观多功能性面积的变化规律以及景观多功能性面积占景观多功能区面积的百分比,以评估景观多功能区、景观多功能区和景观高密度vf之间的关系。
ES电源和驱动
将主成分分析(PCA)应用于所选ES指标,通过识别解释ES在各教区的变化和分布的主要因素,探讨ES如何在EDM区域关联。然后通过冗余分析(RDA)分析社会生态驱动因素与ES之间的关系。具体来说,我们在RDA分析中实施了一个逐步的程序来评估驾驶员的重要性,只有那些具有统计学意义的驾驶员被保留。通过排列检验评估RDA模型的显著性。PCA和RDA都是使用R的素食包装进行的(Oksanen et al. 2018)。
ES包和驱动程序
为了在景观尺度上分析ES和驱动因素(这里用教区组表示),我们首先应用了一个聚类程序,使用来自显著PCA轴的分数,并基于相关ES派生出教区的聚类(Mouchet et al. 2014)。使用PCA轴的优点是它们代表ES数据的不相关分量(Legendre和Legendre 2012)。我们遵循Kaiser-Guttman准则(特征值> 1)选择显著性PCA轴(Legendre和Legendre 2012)。为了确定最合适的聚类方法和最佳的聚类数量,我们测试了不同的聚类算法,包括:聚类(“分层”和“艾格尼丝”);分区聚类(“k-means”,“pam”和“clara”)分裂聚类(“diana”和自组织树算法-”sota”);和基于正常混合模型的聚类(”模型”);其中测试了2到6个集群(Brock et al. 2008)。用欧几里得距离计算距离矩阵,Ward作为团聚法。然后,根据该区域的聚类验证度量的最佳值和ES束的可解释性,选择聚类算法和聚类数量的最佳组合。聚类验证包括内部(廓形系数)和稳定性(优点图- FOM)测量的分析,用于确定给定数据集的最佳方法和最佳聚类数量(Kassambara 2017)。我们使用cluster (Maechler et al. 2018)和clValid (Brock et al. 2008) R包实现了聚类分析。我们将所选簇映射以描述ES束的空间显式模式。为了确定观察到的空间模式的最重要驱动因素,我们在ES束上运行了一个多项logit模型,使用ES驱动因素作为束的预测因子。我们使用mlogit包(Croissant 2013)在R中执行多项logit模型。
ES捆绑,多功能和HNVf景观
为了将bundle与ES多功能性联系起来,我们使用gi - simpson指数的转换(H)来估计景观多功能性作为每个教区提供的ES关联的多样性(Renard等人2015年,斯佩克等人2017年)。这是基于ES值的最小-最大归一化。这种转换提供了一种度量”有效服务数量”(Jost 2006, Renard等人2015),便于独立于所使用的多样性指数进行研究间的比较。数值范围从1到无穷大,数值越高表示多功能越强(Jost, 2006)。为了总结每个bundle的多功能性,我们计算了组成教区的bundle的多样性指数的平均值和标准差。最后,为了将捆绑包与HNVf的存在联系起来,我们计算了每个单独ES捆绑包中出现HNVf1和2的百分比。Lomba等人提供了Entre-Douro-e-Minho农业地区每个教区HNVf1和HNVf2的百分比(2020a)。
结果
生态系统服务提供模式及其驱动因素
PCA分析(图2,详细信息见表A2.1,附录2)产生了三个主成分(PCs),解释了53%的方差(特征值> 1)。PC1(总方差的23.43%)代表了四个主要ES(葡萄酒(装载:0.50)、粮食作物(0.48)、防止侵蚀(0.43)和碳固存(0.41))提供潜力不断增加的教区梯度。PC2(16.75%)对比了对农田鸟类、授粉和自然旅游提供高支持的教区(负载:0.48;0.36;0.30,分别为),与供应和监管ES较高的教区(装载:牛,-0.49;固碳量-0.42;防侵蚀,-0.30)。PC3(12.95%)代表了一个梯度的教区,其提供粮食作物、葡萄酒和自然旅游的潜力不断增加(负载:0.29;0.22;分别为0.15)和农田禽鸟和牛的交付潜力下降(装载:-0.69;分别为-0.44)。
对ES和驱动因素的RDA分析产生了两个梯度,解释了大部分数据的可变性(参见图3和表A2.2,附录2),其中RDA1解释了12.66%的方差,RDA2解释了4.69%的方差。RDA1反映了从低到高的农民数量(负荷:0.93)和其他与景观组成相关的驱动因素(如边缘密度(0.50)、土地覆盖多样性(0.39))的梯度,但也反映了产值(0.39)。总体而言,拥有大量农民和更复杂景观的教区与供应服务相关,如粮食作物和葡萄酒(分别为2.36和1.87)和监管服务(碳固存:1.25,防止侵蚀:1.04)。RDA2描述了农业系统从高到低的生产力梯度(-0.89),专业化指数(-0.21),主要与牛相关(-1.91)。RDA2还描述了土地覆盖多样性从低到高的梯度(0.44),与生物多样性的提供(农田鸟类:0.59)和调控服务(授粉:0.54)有关。
在EDM中评估一系列生态系统服务和相关的社会生态驱动
为了评估ES束,我们使用了聚类分析中前三个PCA分量的分数。总的来说,通过四个聚类的k-means (Silhouette: 0.30, FOM: 1.18,详细结果见附录3中的表A3.1)获得了最佳性能(反映为验证度量和可解释性之间的最佳折衷)。下面,我们给出了每个bundle的平均ES值的总结,并将每个bundle与驱动程序和HNVf发生率联系起来,随后是景观多功能性值的增加(完整结果见表A3.2和A3.4,附录3)。
第4区(466个教区;EDM的37.26%)对应于EDM内部区域的沿海带、大部分低地和部分山脉(图1和图4)。它包括大部分城市地区。Bundle 4在大多数ES(特别是监管、供应和生物多样性相关服务)方面提供了最低的价值,在碳封存、养牛和自然旅游方面提供了第二低的价值。农户数量、土地覆盖多样性和农场规模显著降低了bundle 4发生的对数概率。Bundle 4的多功能指数最低(H:3.97±0.68),HNVf1和HNVf2的比例分别为6.45%和1.18%。
第3区(381个教区;39.40%的EDM),主要发生在位于EDM中心区的低地和位于山区的Natura 2000站点(图1和4)。Bundle 3对生物多样性的支持最高,文化服务的提供第二高,对授粉的贡献最大(图4)。土地覆盖多样性显著增加了Bundle 3的发生率,而产值、边缘密度、农民的数量显著降低了对数赔率。Bundle 3的多功能性排名第三(H: 4.37±0.68),HNVf1的比例最高(17.33%),HNVf2的比例较高(2.65%)。
第2组(212个教区,EDM的10.46%)大部分与乳制品种植区重叠(图1和图4)。第2组对牛的生产和管理服务(如防止侵蚀和碳汇)的贡献最大(图4)。产值和农民数量在较小程度上显著增加了第2组出现的对数几率,而土地覆盖多样性显著降低了第2组出现的对数几率。多功能性值次之(H: 5.02±0.54)。Bundle 2中HNVf1和HNVf2的比例分别为2.29%和1.35%。
第1区(270个教区;(图4)。Bundle 1的供应(粮食作物和葡萄酒)、文化(自然旅游)和调节服务(授粉)的值最高,其他调节服务(防止侵蚀和碳固存)和生物多样性支持的值中间(图4)。土地覆盖和农场规模的多样性与Bundle 1的发生有较小程度的关联。Bundle 1的多功能性(H: 5.40±0.52)和HNVf2比例最高(5.77%),HNVf1比例较低(8.62%)。
讨论
管理农田以提供多种ES已被建议作为促进农业景观可持续性的策略(Lescourret等人,2015年)。在EDM中,不同的农业系统产生的农业景观对该地区目标ES供应的贡献不同。我们分析了ES的相关性,并将ES与农场管理驱动因素相关联,以仔细研究ES在电火花加工中的交付模式。总的来说,我们发现复杂景观中的多个ES之间存在潜在的协同作用,以及集中管理的农业景观中供应和其他服务之间的权衡。
我们的研究结果显示,多种ES(特别是农田鸟类、葡萄酒、自然旅游和授粉服务)之间存在正相关关系(参见图2和图4)。授粉与较高的生物多样性和乡村美学之间的关系此前与农业系统中的自然植被保护有关(Wratten et al. 2012)。EDM的葡萄园也具有较高的风景价值,本身就是乡村旅游景点(Marques 2006, Thiele等人2019)。这种关联在空间上由Bundle 1来说明,Bundle 1具有最高的多功能性,Bundle 3也有部分。Bundle 1反映了支持生物多样性(农田鸟类)、生产(如葡萄酒)、文化(自然旅游)和调节(授粉)ES之间的潜在协同效应,分布在EDM的中部地区,与河流流域有关(见图1和图4)。它与HNVf2区域重叠,支持先前的研究,强调HNVf景观也带来多重ES (Plieninger等人2019年,Lomba等人2014年,2020b)。Bundle 3占据了EDM区域的大部分,包括山区和Natura 2000地区。其中调节服务(授粉)和生物多样性支持(农田鸟类)的供给值较高,且与HNVf1景观的发生有关。HNVf1与大量的自然和半自然植被有关,支持许多物种的出现和需要保护的栖息地(Doxa等人,2010年,Halada等人,2011年,Lomba等人,2020b)。
总体而言,观察到的生态系统服务的关联突出了供应服务(畜牧业生产)和调节服务(碳吸收和防止侵蚀)之间的空间权衡(见Bundle 2的空间描述)(参见图2和图4)。供应ES和文化、调节ES以及支持生物多样性之间的这种权衡之前已经有报道(例如,见Maes等人2012年,Castro等人2015年,Lee和Lautenbach 2016年,Quintas-Soriano等人2016年,Sylla等人,2020年)。例如,Sylla等人(2020年)报告了波兰近郊地区食物供应、营养循环和美学特征之间的权衡。Castro等人(2015)和Quintas-Soriano等人(2016)在西班牙温室进行的一项研究中报告,集约化园艺生产与其他ES供应(如水调节或栖息地质量)并不同时发生。Bundle 2以高水平的牛产量为特征,与EDM的奶业种植区相匹配,这是一个具有高度经济重要性的区域(Brito et al. 2011)。与集约耕作下的其他景观一样,Bundle 2在与流域相关的低地被观察到,那里的土壤最适合耕作(Raudsepp-Hearne et al. 2010, Turner et al. 2014)。有趣的是,Bundle 2和Bundle 1提供了一些最高的监管服务值,即碳封存和防止侵蚀。这似乎与地形有关,加上以桉树和松树为主的人工林的出现。通常情况下,更高的侵蚀潜力更多地与更高的坡度相关,如山脉,而在EDM中,乔木种植与更好的土壤侵蚀控制有关(参见图1,Perez-Soba等人2010年,Carvalho-Santos等人2016年,Alegria等人2020年)。就碳封存而言,较高水平可能与人工林内生物量积累的高潜力有关(Verkerk等人,2015,2019)。 Importantly, the dairy farming region and tree plantations have been associated with negative environmental impacts such as biodiversity loss, pollution of soils, water, and air and streamflow reduction in the EDM (Brito et al. 2011, Carvalho-Santos et al. 2016). Contrastingly, Bundle 4 presented the lowest supply of ES and was found to match areas dominated by urban settlements. While urban areas have been reported to deliver ES, particularly cultural services (Ernstson et al. 2008, Andersson et al. 2014, Queiroz et al. 2015), our analysis focused on ES delivered by agricultural landscapes, which may explain the results obtained.
我们的研究使我们能够更好地理解ES交付背后的社会生态驱动因素。我们发现,同时出现农田鸟类、葡萄酒、粮食作物、自然旅游和授粉的教区,其特征是农民数量更多,土地利用的边缘密度和多样性更高,但与农场规模、专业化指数和产值呈负相关(参见图3)。尽管之前的研究报告了景观复杂性和多功能性之间存在和缺乏关系,但在景观复杂性和多功能性之间存在和缺乏关系。我们的研究结果(Bundle 1)强调了更复杂和不那么密集的景观,如HNVf2在ES的多功能供应和支持生物多样性方面的潜在作用(Bignal和McCracken 1996, Power 2010, Finney和Kaye 2017, Birkhofer等人2018)。组合3的特征是景观更加多样化、产值较低和农民数量较少,表现为ES的中间传递。具体来说,Bundle 3提供的较低的供应服务价值和较高的支持生物多样性和授粉价值可能与HNVf1的存在有关。HNVf1主要发生在山区和农业不太受欢迎的地区(指令75/268/EEC),这些地区由于自然条件的限制和进入的困难,不太容易发生农业集约化。这些特征可以解释对生物多样性的更高支持水平,因为景观的强化与生物多样性的丧失有关,特别是农田鸟类(Donald等人,2001年,Reif和Vermouzek, 2019年)。同时,我们的结果与其他关于山区ES供应较低的报告一致,而且重要的是,这些地区与农田废弃有关(Beilin等人2014年,Quintas-Soriano等人2019年,Lomba等人2020a)。相反,RDA的结果显示,诸如产值、专业化指数和农场规模等驱动因素与供应服务、牛相关。与Bundle 2相关的驱动因素的结果也证实了这一点,表明同质化的景观与以工业化为重点的生产。 Finally, social-ecological drivers associated with Bundle 4 show that these areas may have the lowest presence of agricultural areas with low number of farmers and low average farm size contributing to low supply of analyzed ES.
总的来说,我们的研究结果增加了对EDM农业景观中空间显性ES关联的理解。这些结果可用于确定类似社会经济和生态条件下的农田,从而确定为实施ES而采取有针对性管理行动的优先领域(Verhagen等人,2018年)。我们的结果代表了第一个易于共享和可视化的EDM空间评估。这些信息可用于为土地管理者提供信息,支持(参与式)决策和规划(例如,在分区域尺度上),并最终支持在多个决策尺度上设计量身定制的政策工具(Lescourret等人2015年,Verhagen等人2018年,Sylla等人2020年)。此外,在地方和区域尺度上调整ES供需关系,并将结果与这些景观管理下的政策和社会经济因素联系起来,这将是在EDM景观中实施基于ES的管理的下一步(Laca等人,2021年)。例如,可能从传粉者中获利的生产景观并不在授粉服务最高的同一束内,促进引入和/或维护树篱,也可以在更集中管理的农田中改善这种ES的提供(Kremen等人,2018年)。重要的是,与欧洲的大多数农业景观一样,EDM耕作系统面临着两个截然不同的过程:集约化(如奶牛场耕作系统)和废弃(如HNVf景观)(Lomba et al. 2020a)。共同农业政策未能支持农民促进可持续景观,从而促进农村景观的多功能潜力(Pe er等人,2019年,Lomba等人,2020b)。如果促进多功能景观被认为是农业景观的理想结果,则应使用多种政策工具,包括土地管理计划、流域管理、森林管理和共同农业政策(CAP)工具。后者对于促进异质景观(例如,保持田地边际)或为农民提供支持,以维持更多功能的耕作系统和防止土地废弃尤其重要(Santos等人,2021年)。
我们的研究使用的是教区一级的公开数据,因此可以保证可复制性。这是一种具有成本效益的方法,为与其他地区、其他时间段或变化情景下的比较分析提供了基础(Raudsepp-Hearne等人2010年,Queiroz等人2015年)。然而,ES和驱动因素的选择受到现有数据的限制,因此结果受到所选ES和分析规模的限制(斯佩克等人,2017年)。在EDM这样复杂的区域内,这些限制导致了我们的PCA和RDA解释的方差的缺乏,但这并不罕见(Turner等人2014年,Quintas-Soriano等人2016年,wick等人2017年)。事实上,教区层面的ES束分析受到记录的规模效应的限制,其中ES关系将主要反映土地利用分布(斯佩克等人,2017年)。例如,我们可以试图从景观层面理解供应,但不能理解每个特定土地用途的贡献。虽然这不在本研究的范围内,而且在本研究期间也无法获得任何情况下的数据,但多尺度分析将允许调查ES关联的跨尺度效应(Scholes等人2013年,斯佩克等人2017年)。因此,虽然我们的结果说明了基于模式的多功能性,但它们没有说明基于过程的多功能性,这将进一步提高对ES关系的理解(斯佩克等人,2017年)。然而,我们选择了可获得的数据和被认为与描述EDM地区农业景观相关的近似驱动因素的ES (Plieninger等人2016年,Santos等人2020年)。因此,我们的发现代表了EDM中主要ES关联的一个重要的首次评估。
结论
我们的研究旨在更好地理解生态系统及其在农业景观中的关系。这项工作确定了提供更多功能ES的区域,例如复杂和强度较低的高密度vf景观,以及在区域一级发生的潜在ES协同作用和权衡。它还展示了该区域内发生的空间权衡,在这里,以前的多功能景观与生产供应服务的高度专业化的农业系统景观进行权衡。作为动态的实体,研究区域的农业景观在不断变化,一些农业系统的专业化,如乳制品部门,而另一些农业系统的代表性下降(由于废弃等原因),如高密度vf景观。这样的耕作轨迹将影响这些景观未来的ES的潜在交付。
EDM的乳制品部门对该地区具有高度的经济重要性。但这里提出的分析表明,这种供应是如何与自然旅游和农田鸟类等其他ES的低交付率相关联的。这些奶牛场确实与其他一些生态系统相关,特别是碳封存和防止侵蚀,尽管这些更可能反映的是更广泛景观中的历史土地利用特征(以植树的形式),而不是奶牛场本身的特征。相反,更大范围的额外ES与HNVf主要发生的复杂景观有关,在大多数情况下,这些ES将与农场本身的特征有关。但是,从这些高质量农村妇女生产的农产品获得的收入有限,加上目前对这些额外的农村妇女缺乏任何支付/奖励制度,意味着这些农场的持续经济活力很低,导致人们放弃和失去这些农村妇女。
这里产生的知识强调了在为复杂的社会生态系统的规划和管理提供信息时需要考虑的冲突。研究结果还强调了低强度耕作系统的重要性,例如高自然价值农田,因为它们在这些景观中提供了更广泛的ES交付。
致谢
本研究成果来自FARSYD - (POCI-01-0145- FEDER- 016664- PTDC/ AAG-REC/ 5007/2014)项目和IF/01053/2015项目。AB和FM分别得到了FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P的支持,博士授权SFRH/BD/143236/2019和合同IF/01053/2015。在过渡规范-DL57/ 2016/CP1440/CT0001的框架下,AL通过FCT、I.P获得了国家基金的支持。DMcC受到苏格兰政府2016-21战略研究计划的支持。作者感谢匿名审稿人对稿件的改进所提出的有价值和建设性的意见。
数据可用性
支持本研究结果的代码可在附录4中获得。本研究中使用的数据可从公开来源获得,所有的数据都在方法部分中确定。
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表1
表1.目标生态系统服务和社会生态驱动因素指标一览表。变量根据生态系统服务或驱动因素的类别以及它们各自的缩写词、单位、来源和每个变量的描述而呈现。
变量 | 首字母缩写 | 描述 | 单位 | 源 | ||||
生态系统服务 | ||||||||
条款 | 粮食作物 | 粮食作物 | 粮食作物种植面积 | ha /公顷 | 快乐(2009) | |||
牛 | 牛 | 动物数量(牛) | n /公顷 | 快乐(2009) | ||||
酒 | 酒 | 葡萄园栽培面积 | ha /公顷 | 快乐(2009) | ||||
监管 | 气候调节 | Carbseq | 潜在的碳封存 | C Mg /公顷 | Schulp等人(2008) | |||
水土流失防治 | ErsPr | 潜在的保护土地覆盖免受侵蚀 | 吨/公顷 | Perez-Soba等人(2010) | ||||
作物授粉 | 波淋 | 发生授粉的概率 | % | Schulp等人(2014) | ||||
文化 | 自然旅游 | NatTour | 区内提供康乐服务的潜力 | 索引0 - 1 | 范伯克尔和维尔伯格(2011) | |||
生物多样性 | 农田鸟类 | FarmBirds | 农田鸟类的物种丰富度 | n | 塔克等人(2013) | |||
司机 | ||||||||
农民人数 | FarmerN | 农民人数 | n /公顷 | 快乐(2009) | ||||
农场规模 | Farmsize | 农场平均规模 | 哈 | 快乐(2009) | ||||
产值 | ProdValue | 农业活动的货币价值 | 103.欧元/公顷 | 快乐(2009) | ||||
专业化指数 | SpInd | 以专业技术经济为导向的农业领域 | NA | 快乐(2009) | ||||
土地用途多样性 | SEI | 以香农均匀度指数表示的景观模式 | NA | 本局(2007) | ||||
景观边缘密度 | 艾德 | 边的密度 | 米/公顷 | 本局(2007) | ||||