研究，部分进行了专题介绍山区可持续土地利用实践:全球变化下生态系统动态、社会经济影响和政策影响的综合分析

草地-林地环境服务付费实施中的社会-生态反馈效应建模

• 摘要
• 简介
• 分析框架
  • 概念化反馈回路系统
  • 政策的场景
  • 案例研究区域
• 方法
  • 基于主体的社会经济模型:ALUAM-AB
  • 景观动态建模:WoodPaM
  • 瑞士农业部门的社会网络分析
• 结果
  • 气候变化下土地利用变化与植被动态beplay竞技
  • 关于草地林地退化的环境意识和政策反馈
• 讨论
  • 气候和社会经济变化驱动的长期植被动态
  • 支持维持森林田园景观的政策措施
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

环境服务付费(PES)被视为调节生态系统产品和服务(EGS)使用的关键机制之一，它将环境的外部非市场价值转化为对当地参与者的财政激励(MEA 2005, Engel等人2008,Sommerville等人2009)。如果善意的管理选择和政策措施不能提供必要的财务激励，那么在实际决策过程中，EGS的价值很可能被忽视(Daily et al. 2009)。PES的有效性取决于自然环境、土地使用者决策和PES工具作为更广泛政策方案一部分的政治执行之间的相互作用(Jack et al. 2008, Kinzig et al. 2011)。然而，环境和社会经济的联系导致了复杂的社会-生态系统，只能通过综合和专门研究相结合的整体方法来解决(Carpenter et al. 2009一个，弗雷泽等人。2011)。关于如何处理这种复杂的相互作用，存在不同框架的传统(Folke 2006, Liu等人2007,Daily等人2009,Ostrom 2009, Alberti等人2011,Collins等人2011,Scholz 2011)。所有这些框架都将跨学科研究作为克服复杂系统分析中基本问题的关键。因此，明确考虑不断变化的社会经济和政治条件对生态系统变化(如气候变化)的相互反馈效应是跨学科研究的重要任务(Cumming et al. 2006, Steffen 2009, Müller et al. 2010)。beplay竞技

在我们的研究中，反馈效应在复杂的人-环境或社会-生态系统中的结果，以维持瑞士汝拉山脉森林田园景观的PES为例进行了说明。这些景观典型地代表了一个复杂的社会-生态系统，其中自然植被动态和农场管理本质上是相互依存的，这在农业系统中很常见(Ericksen 2008)。众所周知，森林牧区景观具有丰富的生物多样性(Buttler et al. 2009)，并且比其他牧区系统更能抵御气候变化的影响(Gavazov et al. 2013)。beplay竞技然而，这些生态系统对土地利用强度的变化非常敏感，因为半开放景观的平衡状态取决于草本和木本植物物种之间复杂的相互作用(Gillet 2008)。在我们的案例研究区域，目前的土地利用被认为不足以维持山地牧场的森林-草地组合，因为气候变化扰乱了草地生产力和树种建立之间的平衡(Peringer et al. 2013)。beplay竞技

因此，我们解决的研究问题有三个方面。土地利用中相互关联的气候和社会经济变化对植被动态的长期影响是什么?PES的付款能否支持瑞士汝拉山脉的森林田园景观和相应的EGS的维护?相关政策网络如何支持或反对必要的政策决策?

关于牧区社会-生态相互作用的研究有很多。Dong et al.(2011)通过对全球10个案例研究的回顾得出结论，由于气候变化的影响，脆弱的牧区生态系统正变得越来越脆弱。beplay竞技在欧洲山区的背景下，研究主要集中在土地弃置和相应的重新造林方面(Keenleyside和Tucker 2010)。关于树木繁茂的牧场，迄今为止的文献主要关注生态动态，并将管理和政策措施视为外生的(Buttler et al. 2009)。这些研究指出了林业和农业之间在人类-环境系统可持续发展方面的挑战。它们为综合管理铺平了道路(Barbezat和Boquet 2008)，但据我们所知，这些研究中没有一项模拟了环境和经济变化与相关政策决策之间的反馈循环。

分析框架

概念化反馈回路系统

本研究的框架基于Mountland项目中应用的综合研究方法(Huber et al. 2013)一个)．该项目的核心明确考虑了生态系统动态、EGS的社会经济评估和政策选项之间的不同反馈(Huber et al. 2013b)．在这篇文章中，我们关注两个关键的相互关联的反馈循环:(1)农场层面的汇总土地使用分配与牧场-林地景观的潜在饲料供应之间的主要反馈循环;(2)一个次要的，但以政策为媒介的反馈，将牧场-林地的长期和定性变化与具体的政策选择及其在当前瑞士农业政策网络下的政治可行性联系起来。政策选择的实施反过来又决定了农场结构的变化，最终在围场层面重新塑造土地使用分配，即最小的放牧管理单位。图1说明了所处理的两个相互关联的反馈循环。

主要反馈回路产生于农场结构变化，即规模、强度或生产活动的变化，包括农场停产，由政策和市场变化或农场层面的个人管理决策引起，导致围场层面的饲养密度变化。同时，气候变化改变了植被动态的自然条beplay竞技件。放养密度和自然条件的共同变化会影响不同管理单位的放牧价值。这些变化将迫使农民重新考虑他/她的土地管理。这种反馈回路是固有的，并有规律地发生，在森林牧区系统和农业主体之间形成了主要的人-环境相互关系(图1中的主要反馈)。我们通过耦合两个动态模拟模型实现了主要反馈回路:林地显式生态系统模型WoodPaM和基于主体的土地分配模型ALUAM-AB。

主要反馈回路也是次要回路的重要组成部分。第二个反馈回路涉及到在相应生态系统损失的情况下对牧场-林地的长期影响。政治进程在实现这一反馈循环方面起着至关重要的作用:只有当政治系统认识到生态系统退化，并愿意和能够以替代政策(例如环境保护和生态系统计划)作出适应性/战略性反应时，这个循环才会关闭。

我们采用了政策网络方法来评估相关政策过程及其对政策产出的潜在影响(Knoke 2011)。基于社会学发展的概念，该方法试图确定政策网络中行动者之间的交流(如互动、资源流动、信息提供等)所导致的结构配置，而这些交换反过来又限制或实现特定的政策输出(Sandström和Carlsson 2008)。在汝拉山区森林牧场系统的生态变化和农场层面的结构变化的背景下，主要相关政策网络与瑞士联邦农业政策有关。汝拉山区的农民一直严重依赖联邦农业政策担保的直接支付，以维持在树木繁茂的牧场上放牧，这些牧场相对难以进入，土壤往往相当薄。因此，汝拉山区的生态和社会经济条件在很大程度上取决于联邦农业政策网络如何感知和评估该地区的森林牧场系统、其动态以及农民的结构状况。通过这种方式，农业政策网络将林地系统的反馈调节到农场层面，如果该网络支持适当的政治措施，就可以从政治上抵消牧场林地的长期恶化(图1中的二次反馈)。

在分析第二次反馈过程时，必须对不同的政策选择进行评估，包括其生态经济效益、政治可行性和社会相关性。因此，我们使用ALUAM-AB来实施一套一致的政策方案，充分考虑到瑞士农业部门相关政策网络的结构，在下一步的政策场景中，将重新审查以评估其对农民个人行为的影响。从长期来看，农业结构可以根据政策和市场驱动力以及农业资源结构的临时累积变化而发生重大变化。农业结构的变化将通过改变决策环境来重塑农业代理人的土地使用决策。

政策的场景

瑞士国内公众对农业的支持仍然是世界上最高的之一。边境保护措施和对农民提供特定公共利益服务的直接报酬估计可使生产者获得60%的支持(经合组织，2010年)。

一个重要的问题是，应该如何组合不同的政策工具来实现保护目标，因为在一个多种市场失灵来源并存的世界中，工具的组合是必不可少的(Engel et al. 2008)。从经济角度来看，应减少贸易扭曲(Anderson 2010)，而对公共和共同利益的特定服务的支持应侧重于有针对性和量身定制的支付(Wunder et al. 2008)。根据这篇文献，针对森林牧区景观维护的有针对性的、绿色盒子兼容的支付，将允许农民为维护森林牧区和相应的环境服务所做的努力获得特定的报酬。这种环境服务付费(PES)被视为将生态系统产品和服务整合到实际政策制定过程中的一种方式(Engel et al. 2008)。但是，不能孤立地评价PES。它们的影响在很大程度上取决于其他农业政策措施的同时设计。因此，我们根据不同的PES水平定义了两种政策场景(表1):

保护场景是现有策略的延续。在这种情况下，国内对农业部门的支持将维持在当前水平。然而，在最近的政策改革过程中，基于动物数量的支付减少了(Lanz 2012)。更重要的是，市场准入仍然受到限制，包括对谷物和肉类分别征收关税和进口配额，导致目前较高的农场出入口价格维持不变。

PES场景是一个新的场景，包括环境服务付费(PES)。在这种情况下，改革国内支持，即直接支付制度，重点关注生态绩效，而不增加整体支付水平。在市场准入方面，对瑞士农业的支持水平有所降低。农产品价格大幅下跌。因此，这种情况与国际世贸组织制度(WTO 2011)是兼容的。

这些政策情景与政府间气候变化专门委员会(IPCC 2000)提出的未来气候变化温和的情景B2相结合。beplay竞技根据2001年至2100年B2情景估计的气候数据分区，使用每月温度和降水时间序列在WoodPaM中模拟植被动态(方法方面见Briner et al. 2012)。B2情景以环境保护和社会公平为导向，关注地方和区域层面(Abildtrup等人，2006年)。因此，农业政策的目标是自给自足，生态管理是重要的(Verburg et al. 2010)。自给自足和生态管理这两个特征在我们的政策情景中都是必不可少的方面。因此，它们代表了一种可能的政策状态，与IPCC的总体故事线一致。

案例研究区域

在瑞士汝拉山脉，密集的土地使用形式与广泛放牧的夏季牧场密切相关。我们研究了一个由8名农民组成的当地社区，他们总共种植了390公顷土地。表A2(附录1)描述了不同农户的情况。虽然本地土地市场包括所有农场土地，但土地用途变化的影响只模拟在树木繁茂的牧场上，这些牧场包括69个不同的牧场，平均面积为2.39公顷。在Les Planets和Les Cluds两个村庄周围有60个围场(平均海拔约1200米，占地124公顷)，使用非常密集，另外9个围场形成了海拔较高的La Bullatonne夏季牧场(平均海拔1300米，占地41公顷)。由于空间分离的原因，对Planets-Cluds和Bullatonne分别进行植被动力学建模。

方法

基于主体的社会经济模型:ALUAM-AB

基于代理的建模(ABM)提供了将人类-环境系统联系起来的机会，并包括生态系统中特定的个人行为以及人类决策(An 2012)。特别是在跨学科研究问题方面，ABM是人类环境界面上广泛使用的工具，在解决土地利用变化动态方面也已成为最先进的工具(Parker等人，2003年，Matthews等人，2007年，Le等人，2008年，Heckbert等人，2010年)。就欧洲农业而言，近年来出现了不同的基于主体的模型，侧重于结构变化(Happe等人，2006,2008)，创新和政策的影响评估(Berger 2001)，或农民-环境相互作用(Roeder等人，2010,Valbuena等人，2010,Schreinemachers和Berger 2011)。

根据这些模型，我们创建了ALUAM-AB (ALUAM-Agent-Based)，以更好地理解由市场和政策变化引发的农业用地变化，同时考虑农民的个人偏好。该模型以年为时间步，将农场层面的结构变化模拟为价格、政策和个人偏好的内生发展，这些都是外生的。时空土地利用模式，即围场层面的动态土地利用强度，是农场层面结构变化的主要结果，并与围场和景观层面的植被模型WoodPaM具有良好的联系。考虑到我们的方法关注农民的个体特征，模型的时间尺度被限制在25年。

ALUAM-AB的结构代表了所研究的森林牧区的社会-生态耦合系统。该模型由一个相互关联的人与环境子系统组成。附录1根据描述基于代理的模型的概述、设计概念和细节(ODD)协议，包含了模型的详细描述(Grimm et al. 2006,2010)。

该模型由相互关联的人类和环境/农艺子系统定义。人子系统是由充当交互决策位点的个体农场代理定义的。农场代理具有(1)自己的状态，该状态在每一年的模拟期后更新;(2)管理农场资源的决策机制。我们利用农业部门模型ALUAM (Briner et al. 2012)的结构，自适应地将其从农业部门级别降尺度到个体农场级别。

农场代理人的状态包括家庭组成和可用资源的变量，即土地、资本和劳动力，以及家庭对农业活动的偏好。表A2(附录1)总结了模型中考虑的个体农民的偏好。它们包括每个农民的意愿(1)增加农场规模，即增长，(2)参与农业环境计划，即扩展，(3)农业活动多样化，即活动变化，以及(4)特定偏好，如工作量。代理变量的数据是通过对案例研究地区农民的半结构化面对面访谈收集的。

代理人的决策机制由农场层面的收入优化方法表示，该方法管理代理人的可用资源分配到生产中，考虑自然、农场层面和个人约束，以及来自市场和政策场景的激励和规定。虽然优化子模型的一般结构和算法对所有农场代理都是通用的，但其输入变量和参数的向量，例如家庭对农业活动的偏好系数，是特定于由农场规模、牲畜和生产系统定义的代理类型的。现有能力被认为是沉没成本，代表了对单个农场的路径依赖。农场代理人之间的经济互动由Lauber(2006)详细描述的土地市场模块表示一个,b)．一般来说，土地分配是基于影子价格和农场的社会经济特征(附录1中的图A1)。

环境/农艺子系统以案例研究区域的农业生产景观为特征，其中最小的景观单元是个体家庭使用的围场。农艺变量包括作物损失、植物养分需求(N、P)、粪便产量和生产系数，如饲料摄入量、动物生长、出生、死亡和基于瑞士平均数据的劳动需求(Briner et al. 2012)。与生产相关的变量在农场级别上聚合，并表示一年的聚合值。利用植被模型WoodPaM的结果对不同围场的自然条件和潜在饲料产量进行了综合。在农场决策过程中，即收入优化，环境变量被视为物质平衡，即将土地使用活动与牲畜活动联系起来的饲料和营养物质。因此，土地使用强度可以在空间上明确界定。作物轮作要求和劳动平衡是连接人类和环境/农艺子系统的额外约束。

景观动态建模:WoodPaM

建立了模拟模型WoodPaM (Gillet 2008)来研究山区林木牧场的演替动态。WoodPaM是一个牧场生态系统的空间显式模型，能够模拟半开放景观结构的出现，因为牛的选择性放牧。在模拟过程中，牛的选择性觅食对植被产生了局部影响，如放牧、浏览、践踏和排粪，这些影响反过来共同驱动景观结构的动态，并使其朝着森林发展的总趋势发展。

在WoodPaM中，牧场由25平方米的单元格表示。每个单元格具有草本层、灌木、树木和牛的四个子模型。草本层局部植被演替受局部放牧、灌粪强度和林木盖度的影响。当地木本植物演替受苗木投入、草本层安全部位有效性以及放牧牛对树苗的影响等因素的驱动。细胞内的局部遗传通过树木的种子传播耦合到邻近细胞，在围场水平上通过牛的行为耦合。牛在牧场水平的选择性觅食考虑网格细胞的吸引力，这种吸引力主要是由饲料产量作为吸引因子，以及树木覆盖和地貌(如斜坡、岩石露头)作为驱避因子。模拟的景观结构在地图中可视化，按几个时间步骤绘制，并基于树木覆盖的类别，这些类别代表了为牧场-林地植被结构分类而开发的植物群落类型，即无树木的牧场、树木稀疏的牧场、树木茂密的牧场和放牧森林(Gallandat et al. 1995)。该分类用于使用景观聚合指数计算景观水平上的聚合变化(He et al. 2000)。最近(Peringer et al. 2013)在以前的模型版本(Gillet 2008)的基础上对模拟植被的气候敏感性进行了改进。

在分析主要反馈时，我们通过定期更新WoodPaM和ALUAM-AB之间的接口变量来耦合自然和社会经济系统的动态。尽管每个模型都是由气候或农艺限制的同步时间序列驱动的，但农场结构的变化是根据每个围场的牲畜数量从ALUAM-AB传递到WoodPaM。在牧草产量方面，植被对放养的响应由WoodPaM转移到ALUAM-AB。这种数据交换从2000年开始每五年进行一次(数据交换协议见附录1)，并假设农民的决策不是由单一年份的条件(例如天气)驱动的，而是由一段时间(即5年)积累的某种经验驱动的。

因为ALUAM-AB是基于当前农民的特征，所以模拟在2034年停止。然而，由于树苗的形成与树木和林分的形成之间存在很大的时间差距，土地利用和气候对景观结构的综合影响只能在至少几代树的时间框架内表现出来(Bithell和Brasington 2009)。因此，我们继续进行WoodPaM模拟，直到当前可用的气候变化预测结束，即2100年，保持2034年模拟的土地利用强度不变，直到2100年。beplay竞技这些探索性模拟精确地指出了当今土地使用决策的潜在长期后果。如果不考虑这种长期趋势，就无法在结果中观察到管理层变动的累积效应(Wallman et al. 2005)。因此，我们的情景结果必须被解释为气候、社会经济和政治相互作用的长期趋势，而不是对未来的现实预测。

瑞士农业部门的社会网络分析

我们采用政策网络方法评估了不同政策选项的政治可行性(Hirschi et al. 2013)。在方法上，政策网络方法首先确定政策子系统中最重要的行动者，主要是不同的政府和非政府组织，然后使用网络分析技术分析这些行动者之间的联系(Wasserman和Faust 1994)。具体而言，我们实证考察了2007年至2011年农业政策改革过程中网络行动者之间的合作与冲突互动。这是以官方文件为基础，并使用官方政府咨询过程的结果，对参与者关于国内支持、市场监管和瑞士农业政策绿化的政策偏好进行编码。基于参与者过程事件方案(APES)概念(Serdült and Hirschi 2004, Widmer et al. 2008)，我们从系统编码的策略过程(所谓的从属关系或参与者事件网络，见Wasserman and Faust 1994)中聚合了策略网络结构。这些关系使我们能够重建瑞士最近实施的农业改革所采用的政策网络。此外，为了将现有的政策网络结构与未来的政策情景相结合，我们回顾了嵌入瑞士农业政策网络的政治行为者的政策立场，并使用网络中心性度量分析了他们在网络中的结构位置(Freeman 1979)。

瑞士农业部门的政策网络分析显示，负责部门联邦农业办公室(FOAG)和经济事务部(DEA)以及联邦委员会(FC)是政策网络的中心角色。主要的部门利益组织瑞士农民协会(SBV)也位于网络的中心位置，与瑞士联邦政府的行政部门和联邦议会的两个议院都有密切联系。然而，当涉及到参与者的政策立场时，SBV对以FOAG、DEA和FC为代表的瑞士官方农业政策中的几个问题采取了相当对立的态度。

结果

气候变化下土地利用变化与植被动态beplay竞技

在保护情景下，每公顷一个以上牲畜单位放牧的土地面积减少了24%。相比之下，饲养密度低的土地增加了5%(表2)。这一发展源于假设每头动物的人均报酬减少，这促使农民降低了动物的绝对数量。与此同时，以面积为基础的高额支付确保了农民不会放弃土地，整个地区仍在耕种。在Les Planets-Cluds，这种牲畜数量减少和面积不变的结合导致最不适合围场的牲畜密度降低。因此，从长期来看，在保护情景下，密林丛生的牧场会扩大，所有以前未被砍伐的牧场至少会发展为稀疏的牧场(图2)。在案例研究区域，开放的草地将会消失，尽管直到2034年，只能识别出微小的变化(表3)。因此，更广泛的放养率的后果无法在中期观察到。在La Bullatonne(图3)的情况下，其特征是在模拟开始时较低的放养密度，这种连续趋势甚至更加明显。对于2100年，我们的模拟显示了景观的同质化，其中树木繁茂的牧场和树木稀疏的牧场占主导地位(表4)。

在PES政策情景下，土地使用强度增加，支付生态系统维护费用，同时减少市场保护。与保护情景相比，放养密度为每公顷一个以上牲畜单位的放牧土地数量增加了13%，较少集约利用的土地减少了14%(表2)。由于放养密度的增加，可以维持很大比例的无林地牧场。特别是在planet - cluds的南部，那里几乎没有茂密的草地(图2)。这导致了景观多样性的整体增加，如表3所示的景观聚集指数下降。尽管在Planets-Cluds中，PES的引入有效地维护了开放草地，从而形成了森林牧区的马赛克，但在La Bullatonne中，不同的木材牧场的维护却失败了(图3)。尽管放养密度增加，但景观的同质化与保护情景中的发展相似。这可以从表4中景观聚集指数的增加中得到说明。此外，在PES情景中，行星- cluds中的放牧森林水平消失了。这可以解释为，在未来的情景中，气候变化的强烈影响不仅会导致镶嵌的变化，还会导致物种组成的改变(Peringer et al. 2013)。beplay竞技然而，考虑到PES情景下放牧压力大，新的树木(即山毛榉和松树取代云杉)的建立被推迟。

这些结果有两个含义。首先，载畜率变化对草地-林地模拟植被动态的影响存在时滞。尽管新的激励措施引发了生态系统管理的变化，但由于景观层面的反应缓慢，可能需要几十年的时间才能出现预期或不预期的效果。因此，土地利用历史起着重要作用。在目前广阔的牧场上，森林的侵蚀速度更快，因为大量的树木已经生长起来，这是一种遗留效应。其次，管理层变动可能会产生模棱两可的影响。一方面，开放草地的模拟维持增加了景观层面的多样性，支持了具有丰富生物多样性的特定生境。另一方面，开放草地更容易受到气候变化的影响，高放牧压力可能会减缓树种群落对新气候条件的适应。beplay竞技

关于草地林地退化的环境意识和政策反馈

表5总结了当前行为者在放宽国际农业市场管制和支持进一步绿化农业部门方面的政策立场。放松管制和绿化方案的主要支持者位于政策网络的核心，而反对者大多位于外围，除了主要的部门利益组织瑞士农民协会(SBV;Hirschi et al. 2013)。有趣的是，SBV对绿化的态度是矛盾的，这意味着它的立场既不是明确的支持也不是敌对的。这种矛盾可以用SBV的关键政策核心立场来解释，即它试图维持农民的收入水平，从而使农业部门至少维持在目前的经济规模。

因此，如果SBV能够继续甚至扩大对农业部门的直接支付，它就可以支持绿化方案。然而，如果结果意味着从以生产为导向转向纯粹以生态为基础的直接支付系统，它就反对绿化。SBV强烈反对放松监管，并得到保守右翼瑞士人民党(SVP)的支持，该党也明确反对为农业部门制定新的生态标准。这些结果可以看作是农业部门愿意支持更有针对性的生态政策工具的一个迹象，这是生态环境政策设想的中心，只要不大规模取消以生产为导向的支助，而且农业部门目前的经济意义至少可以维持。

讨论

关于解决相互关联的环境和社会问题的复杂系统分析的文献有所增加(Scholz 2011)。我们的研究结果展示了一种综合研究方法，在考虑气候和土地利用变化的情况下，评估了人类与环境相互作用建模中的两个不同反馈循环。为了收集农民当前的态度和偏好，一项农场调查允许对未来景观发展进行基于跨学科模型的评估，这种评估植根于案例研究地区的经验现实。

我们的情景分析面临两个挑战，涉及到我们的综合建模方法的空间和时间尺度。首先，研究区域很小(390公顷)，模型中只代表了有限数量的农场代理人。不选择部门视角的原因是，我们希望将所代表的决策与精细尺度植被模型中的细节水平相匹配。而后者，由于计算的限制，又被限制在一个小的区域。这在一定程度上限制了我们结论的代表性，即使所代表的农民在瑞士汝拉山脉非常典型。

其次，两种模式的时间尺度不同。一方面，ALUAM-AB不应在较长时间内运行，因为下一代土地使用者的行为存在很大的不确定性。因此，在长期模拟中，我们将失去建模方法的优势之一，即将社会经济决策锚定在农民的经验现实中。另一方面，在WoodPaM中扩大时间范围是有意义的，因为它允许考虑树木种群对气候变化的响应惯性和牧业管理决策，以捕获土地使用遗产(Foster et al. 2003)。beplay竞技2034年的景观格局在很大程度上影响了后续65年WoodPaM模拟的景观发展。这种路径依赖关系确保了ALUAM-AB在前35年的结果塑造了长期景观格局。

我们意识到，在未来人类决策的表示和相应的情景模拟中存在不确定性(Carpenter et al. 2009b)．因此，我们对未来发展的轨迹不应被解释为预测，而应被解释为对未来的合理描述(Carpenter et al. 2006)。此外，社会系统与生态系统之间的尺度错配在社会-生态系统研究中普遍存在且不可避免(Cumming et al. 2006)。我们的研究展示了一种将不同尺度整合到分析中的方法，但无法避免这种尺度错配问题，这仍有待未来研究(Rounsevell et al. 2012)。尽管如此，我们认为提出的方法在分析社会-生态反馈效应方面是朝着正确的方向迈出的一步。

从根本上说，政策网络分析允许对我们的政策建议进行现实检查。如果不了解政治上的可行性，就存在这样一种风险，即必要的激励措施，即使在科学上是合理的，也可能在政策过程的早期就被否决。显然，这种认识并不能消除政治谈判的必要性。以科学为基础的所谓第一最佳政策解决方案很难进入政治进程而不遭到部分政治派别的反对。然而，更好地了解和理解政策网络中所显示的现有政治条件，可以识别星座、机会和战略，这些星座、机会和战略可能有助于制定政治上可行的政策措施。

气候和社会经济变化驱动的长期植被动态

beplay竞技在温和变暖的情景下，气候变化预计将导致侏罗山脉的林地和草地进一步分离(Peringer et al. 2013)。我们的研究表明，这一趋势受到中期社会经济相互作用的鼓励，导致土地使用的集约程度降低。尽管对反馈效应的评估揭示了重要的空间差异，导致不同位置的栖息地的损失和增加，正如Claessens等人(2009)所显示的那样，基于模型的林地评估预测，从长期来看，同质化的土地覆盖类别将会增加。因此，未来的趋势是减少我们案例研究区域的生态系统多样性。这一结果与山区的不同评估研究(MEA 2005, EEA 2010)和情景分析(Verboom等人2007,Pereira等人2010,Verburg等人2010)一致。

不同栖息地的损失程度取决于我们设想的不同生态和社会经济边界条件。极端气候变化情景下植被动态加速(Peringer et al. 2013)。beplay竞技正如Hanley等人(2012)所示，土地利用变化取决于具体的政策情景和所分析的农场类型。此外，历史和当前的土地利用，以及过去的干扰，如风吹(Chételat等，2013年)，可能触发了由于遗留效应而无法恢复的植被动态(Foster等，2003年，Liu等，2007年，Sitzia和Trentanovi 2011年)。因此，即使是合理的经济政策设置也可能无法确保现有形式的草地-林地景观的维持。这揭示了跨学科框架在评估山地景观变化和相应环境影响方面的重要性(Gibon et al. 2010, Figueiredo and Pereira 2011)。

除了集约化或土地遗弃是生物多样性丧失的驱动因素外(Zimmermann et al. 2010)，我们认为，在树木繁茂的牧场中，未充分利用也会导致重要栖息地的丧失。树木繁茂的牧场明显容易发生土地使用扩张，这通常被视为生物多样性的促进因素(Marini et al. 2011)。在讨论旨在抵消日益严重的牧场-林地隔离的政策措施时，这是一个重要方面。

支持维持森林田园景观的政策措施

我们评估了一个潜在的政策替代方案来缓解这种发展。考虑到任何新政策的实施都不能以增加对农民的总体支持为代价，我们将环境服务付费计划与更开放的市场政策联系起来。建模结果显示，评估的PES情景将抵消景观的同质化。然而，演替或森林侵蚀等自然过程可能会导致某些部门增加种群密度或选择性砍伐的管理替代方案(Chételat等，2012年)。由于景观镶嵌中不可避免的自然驱动的结构变化，用PES“冻结”现有的景观模式既不可能也不可取。

相比之下，基于农民经济激励、态度和偏好的农业结构变化在我们25年的模拟期内显示出稳定和可预测的发展。这可以解释为，与瑞士的平均水平(18公顷)相比，农场的规模相对较大(48公顷)，这使得即使在更开放的市场上也有稳定的收入。尽管农民改变土地使用强度以适应这些制度的转变，但他们不会因为经济原因而被迫停止生产。

考虑到政策网络的结构和该部门政策偏好的一致性，PES的成功引入取决于伴随这些支付的市场放松管制的程度。尽管核心参与者支持放松对农业市场的管制，但更开放的市场将面临农业部门本身的强烈反对，这在政治上得到了高级副总裁的支持。鉴于主要反对者SBV和SVP的强大动员力量，放松管制的支持者似乎不太可能冒险提出雄心勃勃的改革建议(Hirschi et al. 2013)。总体而言，农业部门似乎愿意支持更有针对性的生态政策工具的进程，即绿化，只要不完全取消对农民的生产导向支持，农业部门的经济水平和重要性至少可以保持(Huber et al. 2011)。

林地是一个特殊的例子，其中生物多样性保护要求增加而不是减少土地使用强度。在其他条件相同的情况下，农民协会肯定会支持任何增加农业收入的支出。然而，除非市场更加开放，否则PES的引入将导致农场饲养密度的增加，从而提高生产者支持的估计值，并再次引发政策网络中(联邦)核心参与者的反对。决策机构的环境意识和及早识别生态功能实质性变化的能力，对于实现预期的二次反馈循环至关重要。然而，到目前为止，对这方面的研究还很少。由于政策措施往往会延迟影响(Le et al. 2010)，而生态恢复的成本往往令人望而却步，当意外的质变变得清晰可见时，再采取行动可能为时已晚。为此，对宣布关键社会生态变化的早期预警信号的理解应该是一个具有挑战性的，但富有成果和高度相关的研究领域。

结论

我们的研究结果表明，伴随的社会经济变化和气候变化可能会加速侏罗森林生态系统中封闭森林和开放草地之间的分离，导致生物多样性beplay竞技的丧失。此外，以支付环境服务为形式的经济奖励措施抵消了这种发展，但仍然尊重历史上的土地使用和生态边界条件。在我们的案例研究区，农业存放量密度和牧区价值之间的模型反馈循环说明了考虑伴随的社会经济和气候变化影响的重要性，从而支持了在人-环境系统分析中对土地利用和气候变化进行综合评估的呼吁。beplay竞技经评估的政策反馈过程显示，伴随的政策问题可能妨碍执行，尽管支付林木牧场的维持费得到了政策网络的支持。为了有效地支持维护侏罗地区树木繁茂的牧场，必须考虑进一步的政策变化，例如放宽市场管制。

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