Accounting for spatial interactions in the upscaling of ecosystem services
Résumé
Zusammenfassung Karten zur Bereitstellung von Ökosystemleistungen (ÖSL) werden häufig als Orientierungshilfe für die Raumplanung, die Politik und das Ökosystemmanagement verwendet. Diese Karten basieren jedoch in der Regel auf groben Schätzungen und Ersatzparametern für die Landbedeckung. Dieser Ansatz ist unzureichend, denn er verfügt über keine solide mechanistische Grundlage. Zudem vernachlässigt er die räumliche Biodiversitätsdynamik und die Wechselwirkungen zwischen den Eigenschaften der Landschaft, die die Bereitstellung von Ökosystemleistungen beeinflussen können. Wir stellen einen analytischen Rahmen für die Abschätzung (Hochskalierung) von ÖSL vor, der räumliche Wechselwirkungen zwischen Landschaftskompartimenten berücksichtigt. Die daraus resultierenden Modelle können als räumlich fundierte ÖSL‐Produktionsfunktionen betrachtet werden. Zu den wichtigsten Aspekten unseres Ansatzes gehören (i) die systematische Bewertung mehrerer Treiber auf unterschiedlichen Ebenen der abiotischen und biotischen Umwelt zur statistischen Modellierung der ÖSL‐Produktionsfunktionen, (ii) die Einbeziehung räumlicher Wechselwirkungen in diese Berechnungen sowie (iii) die Nutzung von zusätzlichem Expertenwissen zur Unterstützung der ÖSL‐Produktionsfunktionen. Wir veranschaulichen unseren Ansatz anhand von zwei Beispielen für ÖSL aus dem deutschen Grünland: Biodiversitätsschutz und Wasserversorgung. Die Einbeziehung räumlicher Wechselwirkungen in das Modell zur Hochskalierung der ÖSL verbesserte die Modellvorhersagen je nach bewerteter ÖSL um 15% bis 33%. Darüber hinaus führte die Einbeziehung räumlicher Wechselwirkungen zu einer zusätzlichen Verringerung der Fehlerquote. Durch die Beseitigung mehrerer Mängel bestehender Ansätze zur Hochskalierung von ÖSL sind wir nun in der Lage, zuverlässigere Karten der Bereitstellung verschiedener ÖSL für die Raum‐ und Landnutzungsplanung zu liefern. Darüber hinaus ermöglichen die Modelle eine Simulation von Veränderungen der Einflussfaktoren der ÖSL und somit die Schätzung der jeweiligen Veränderungen. Unser Ansatz hat das Potenzial, detaillierte Erkenntnisse zu ökologischen Prozessen und Unterschiede in der Landnutzung für eine großräumige Kartierung von ÖSL zu verknüpfen und somit zielgerichtete und fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Bereitstellung von ÖSL zu ermöglichen.
1. Maps of ecosystem service (ES) supply are frequently used to guide spatial planning, policymaking and ecosystem management. However, these are typically based upon coarse land-cover proxies. This approach lacks a strong mechanistic basis and neglects spatial biodiversity dynamics and interactions among landscape properties that can modify ES provision.
2. We present an analytical framework for ES upscaling that incorporates spatial interactions between landscape properties, which determine ES supply. The resulting models can be viewed as a spatially informed ES production function. Key aspects of our synthetic framework include (i) the systematic assessment of multiple drivers across many levels of abiotic and biotic organization to formulate the statistical ES production function, (ii) the inclusion of spatial interactions with the surrounding environment into the ES production function and (iii) the use of expert input to inform ES production functions.
3. We demonstrate the approach using two example ES from German grasslands: biodiversity conservation and water supply. We show that the inclusion of spatial interactions in the upscaling model improved model predictions by 15%-33%, depending on the ES evaluated. In addition, inclusion of spatial interactions led to reduced error associated with the upscaled estimates. 4. By overcoming several shortcomings of existing upscaling approaches, we generate maps of ES supply that can more reliably inform spatial planning. Further, the underlying models allow for simulation of changes in the drivers of ES supply and estimation of respective outcomes. These advantages have the potential to better link detailed local-scale ecological understanding and land management with large-scale ES supply mapping, and thus better inform decision making.
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