研究

综合情况发展

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 一体化场景开发的概念性框架
• 结果
  • 在德国中部执行概念框架
  • 可视化
  • 量化的故事情节
• 讨论
  • 利益相关者的参与
  • 知识集成
  • 质量控制
• 结论和展望
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

关于场景的用途和好处的科学文献表明，场景被应用于解决大量当前和未来的挑战。在科学中，它们经常被用来捕捉复杂性，理解不确定性，评估变化驱动因素的影响和相互作用，或测试替代发展轨迹。其他科学用途是整合当前对未来变化的思考，并建立基于科学的共识(Acreman 2005, Kok等人2006,2011,Biggs等人2007,Walz等人2007,Zurek和Henrichs 2007, Liu等人2008,Mahmoud等人2009)。

在问题事先已经确定的情况下，场景可以被用来科学地告知决策(Kaljonen等人2012)。为此，情景可用于预先评估不同政策或战略的后果(Giljum等人2008年，Waldhardt等人2010年，Palomo等人2011年)，并在各种可能的未来下做出稳健的决策(Masini 2000, Harries 2003, EEA 2009)。在这些例子中，场景被用来告知科学家或决策者。

场景可以用于开发过程很重要的其他目的，而不是将场景作为产品。情景可以作为一种激发创造性辩论和因果思维的方法，例如，在创造性环境中分析相互关联的问题和解决方案，并促进知识交流(Harries 2003, Toderi等2007,Henrichs等2010,Haasnoot和Middelkoop 2012, Johnson等2012)。此外，Kahane(2007)和Johnson等人(2012)强调了组织学习的动机、达成目标共识以及对挑战的共同理解。

我们引入了一个概念性框架，它使用参与式场景开发过程来整合从场景开发过程和产品中获得的好处。该框架的开发是对“土地利用选择——战略和适应全球变化”(Seppelt et al. 2009)研究项目的贡献。综合情景框架的应用被视为对研究项目最终目标的贡献，该目标是在区域层面制定可持续土地利用战略。

因此，应用该框架的一个主要任务是跨学科整合，即整合广泛的科学学科、视角、方法和与土地利用相关的专题焦点，包括分析土地利用对生物多样性的影响，不同政策和法规对土地利用的影响，以及生物能源生产对土地转换的影响(利益相关者1组:科学家)。由于设想的可持续土地利用战略不仅要科学合理，而且要对实践者有用和适用，因此第二项主要任务是使区域利益相关者(利益相关者2:实践者)贡献他们的知识，提出他们的关切，以在两个不同的利益相关者群体之间达成对挑战的共同理解。这种知识整合被视为确保场景的显著性和合法性的关键(Alcamo和Henrichs 2008)，从而实现上述好处。

方法

一些概念性的场景框架已经可用，例如，van Notten等人(2003)、Biggs等人(2007)和Bishop等人(2007)提出的。其中最著名的框架是由Alcamo(2001)和Henrichs等人(2010)提出的。虽然这两个是我们概念框架的起点，但我们发现，为了实现跨学科整合，以及所有利益相关者群体的场景的显著性和合法性，有必要进行一些增强。例如，Biggs等人(2007)讨论了四个类似的关键方面，即量化、细节水平、利益相关者参与和与用户/利益相关者的沟通，主要是在他们在不同空间尺度上扮演的角色的背景下。这些扩展被认为是必要的，因为现有的框架通常专注于决策支持，而较少关注跨学科集成，或者相反。

一体化场景开发的概念性框架

场景框架的三个组成部分是:(1)利益相关者的参与，(2)知识整合，(3)质量控制，我们认为这是开发集成场景的先决条件，帮助利益相关者提出他们的关注点，确保不同利益相关者群体之间对挑战的共享理解，并提供一个共同的知识库来支持区域决策。

组件1:涉众参与

为了实现与场景开发过程相关的好处，如联合学习和发展关于目标的共识，或提高应对决策中不确定性的能力，有必要让相关利益相关者群体参与开发过程(Kahane 2007, Henrichs等人2010,Johnson等人2012)。此外，利益相关者的参与确保了他们的问题在情景演练中得到体现，从而增加了情景的重要性和合法性(Alcamo和Henrichs, 2008年)。场景缺乏合法性，例如，当它们只提倡一套特定的信仰或价值观时，可能会导致场景的结果被决策者忽略。因此，不仅要包括涉众，而且要包括足够广泛的涉众。在文献中，关于谁应该参与情景练习以及如何进行，描述了几种方法(Patel et al. 2007, Cuppen et al. 2010)。如果由于场景的空间和/或主题范围，涉及的个体利益相关者数量难以控制，Mostert(2003)务实地建议主要涉及“有组织”团体的代表，如公司、非政府组织、国家或社区机构等，以确保不同地区或国家之间或政府和非政府组织之间的平衡代表。

对于一体化场景开发过程的设计，有许多方法可用，如事前调查、讲习班、专家讨论/访谈和事后评估。

事前涉及所有利益相关者群体的定量调查可以首先评估利益相关者群体的潜在多样性和利益。调查可用于确定研究问题、相关驱动因素/不确定性和/或其假定的变化率。调查可以被认为是一种更简单、更快的德尔菲过程形式，在场景开发中反复使用(Bernarie 1988, Kosow和Gaßner 2008)。

为了实现与场景过程相关的潜力，如培养跨学科和社会学习，场景方法需要促进跨学科和跨学科交流(Winowiecki et al. 2011)。研讨会被认为是交换意见、分享知识和建立共识的必要组成部分。这是通过邀请利益相关者共同开发场景故事线的假设来实现的，这为叙事场景建立了基础。不确定性的关键轴可以由开发团队提出，也可以在研讨会期间开发。

当时间或资源限制讲习班的次数和/或持续时间时，专家讨论/面谈可作为讨论讲习班评价结果的机会。专家也可以通过解决知识差距或量化驱动因素做出贡献。

事后评价调查有可能查明积极因素，以及讲习班或设想过程的其他组成部分的组织或主题缺陷。

组成部分2:知识整合

仅将多个利益攸关方团体纳入情景制定过程，既不能确保整合不同学科或部门的知识，也不能确保整合科学知识和其他形式的知识。在下一节中，将讨论如何集成知识的几种方法。

多尺度情景方法是整合来自不同地理环境的利益相关者、研究人员和决策者的知识的又一种方法(Biggs等人2007,Zurek和Henrichs等人2007)。科学家或由科学家与利益相关者和决策者共同为不同应用领域的环境评估制定了一系列广泛的全球情景。它们通常被用作区域环境变化评估的边界条件，在该评估中，区域叙事从全球故事线解读(Rounsevell et al. 2006, Rounsevell and Metzger 2010, Kaljonen et al. 2012)。Messner(2007)认为，这种自上而下的方法确保包括所有重要的外部变化过程或驱动因素，它们在区域层面上是相关的。已经描述了几种降低全球情景规模或将其背景化的步骤，例如，到次国家层面(Zurek和Henrichs 2007, Alcamo和Henrichs 2008, Metzger等人2010,Kaljonen等人2012)。一种常用的方法是将区域利益攸关方纳入全球情景的背景中。然而，这可能会对内部一致性产生负面影响(Rounsevell和Metzger 2010)。问题的出现是因为参与的涉众可能并不总是对故事线中所描述的系统有一个足够完整的心智模型。因此，他们的输入，尽管有创造性，可能被认为是不一致的，因此被科学家拒绝。但是，众所周知，实际的区域进程可能会偏离从国家或全球一级缩小的进程，因此可能需要考虑采用自下而上的办法来制订情景。 Zurek and Henrichs (2007) discuss a number of possibilities to link scenarios across scales and still ensure internal consistency.

整合不同学科知识(包括科学知识和其他形式的知识)的一种更方法论的方法是发展场景故事线，其中多个利益相关者的假设被巩固为叙事。

与Alcamo(2001)一样，Biggs等人(2007)强调了主要在大尺度/全球环境评估(如第四次全球环境展望(GEO-4)、IPCC或千年生态系统评估(MEA)情景)以及更小尺度(de Nijs等人2004年，Walz等人2007年)中对量化和数值模拟的强烈关注。我们认为这些方面是可选的(Bohunovsky et al. 2011)，这取决于场景开发人员和用户的目标，他们可能更喜欢定性或半定量的场景方法(Kok 2009, Henrichs et al. 2010)。然而，量化可能是知识整合的一种可能性，例如作为向下或向上扩展过程的一部分。

另外，Kok(2009)建议使用模糊认知地图，例如，避免场景叙述和模型之间的不匹配或支持量化。(半)定量方法的应用可能在迭代审查过程中反复出现。至少有一轮修订被认为是必要的，以确保质量控制，例如，关于不同司机的数值假设的一致性。Walz等人(2007)提出了另一种集成方法，他们通过建立“卫星群”和应用系统分析方法来组织不同利益相关群体的集成，来处理区域不确定性的识别。

组成部分3:质量控制

基于情景演练的质量标准(Alcamo and Henrichs 2008, Alcamo et al. 2008)，该组成部分包括各种审查和反馈手段，以确保在整个情景演练中假设的一致性、科学可信度和透明度方面的严格质量控制。

一种方法是在情景演练的初始阶段任命一个由多个学科的科学家组成的审查小组。我们采用了“场景小组”的想法(Alcamo 2001)，但在区域研究中，将其任务扩展为一个审查小组，并提供指导和反复修改场景故事情节等是可行的。与全球范围的研究相比，区域研究促进了多次小组会议。我们建议根据进展情况、冲突问题和未决问题的数量举行三到五次会议。带有面板的迭代过程旨在贯穿整个过程，并被认为是质量控制的关键元素，确保假设、驱动程序的一致性，以及与场景练习的目标保持一致。

质量控制的其他要素可以包括:

• 通过事后调查问卷对利益相关者讲习班进行评价，以确定组织或主题问题、方法不明确、术语定义不明确以及缺少要素等;
• 由利益相关者编辑故事情节，以确保利益相关者的意见和意见得到充分考虑;
• 由外部外行人和编辑审查最终的故事情节，以确保故事情节的清晰和可读性。

结果

在德国中部执行概念框架

该概念框架的制定是为了促进参与“土地利用选项——战略和适应全球变化”(Seppelt et al. 2009)研究项目的20个不同研究小组的合作和知识整合，共同制定德国中部可持续土地利用战略。然而，关于科学发现对决策的吸收的研究表明，当决策者和其他利益相关者参与研究时，这种吸收会增加(Alcamo和Henrichs 2008年)。因此，决定超越跨学科合作，将区域利益攸关方和决策者纳入概念框架的执行过程。图1总结了实现过程。

步骤1

尽管实现过程主要是由作者(以下称为场景开发人员/团队)驱动的，但正如组件3中概述的那样，该团队得到了审查小组的支持和审查。该跨学科小组，即政治和社会科学、法律和经济学、生态和生物学、气候学和地理学，在情景演练开始时就成立了，主要由参与研究项目的科学家组成。如图1右边的栏所示，该面板被反复咨询，并审查了场景团队的活动。

步骤2

作为情景开发的第二步，我们进行了一项调查，询问科学利益相关者，即“土地利用选项-战略与适应全球变化”研究项目的20个研究组，哪些驱动因素和指标被认为是相关的。科学家认为相关的因素主要与大范围或全球范围有关，而提及频率下降的因素是气候、土地利用、经济和贸易。因此，经与审查小组协商一致，决定将区域设想纳入大规模设想。

选择联合国环境规划署(UNEP 2007)的全球GEO-4情景来代表区域情景的边界条件有几个原因。在选择的时候，它们是最新的一组科学上接受的全球情景，具有一系列关键的不确定性和驱动因素，与作为第一个利益相关者的科学家解决的驱动因素有强烈的重叠。此外，在GEO-4情景中，在国家尺度上提供了许多量化假设，促进了预期的规模缩减。基于两个关键不确定性轴的2 × 2设计的情景开发，已在IPCC、GEO-4和其他情景方法中成功实施。选择2 × 2的设计也是为了避免这样的影响，即科学或区域利益相关者关注“一切照常”的场景，由于与当前条件的相似性，隐含地分配了更高的发生概率(tresand tres2003)。根据对第一个利益相关者群体的驱动因素的调查，设想将一个轴用于该群体的大规模/全球驱动因素，而保留第二个轴用于对区域从业者的区域驱动因素的预期关注。情景小组在区域情景过程中分别提出了“市场第一”和“可持续发展第一”的情景，后被命名为“激进市场力量”(RaMa)和“可持续与公民友好”(NaBü)。边界条件有三种不同的形式。第一，定性形式，摘自《第四次地球环境研究报告》第9章(第400-454页);第二，半定量形式，从同一章提供的数字。 Third, in quantitative form derived from the detailed output tables provided by one of the GEO-4 models, the International Futures (IFs) model (Hughes 2009). The top-down approach was supplemented by bottom-up approaches during the stakeholder workshops described in Step 3 and 4, to account for stakeholder views and region-specific developments not present in the global scenarios (Palomo et al. 2011).

步骤3

在调查的基础上，情景小组和审查小组提出了边界条件和轴线。有关驱动因素的决定，即引起变化的因素和不确定因素，是参与过程的一部分。这一过程还包括发展回溯性的故事线，描述2050年最后一年的社会、经济和土地使用，以及逐步描述变化，即导致2050年年底状态的事件和发展。

这个过程始于与20个研究组的科学利益相关者的两个半天研讨会。在介绍了场景概念和设想的方法后，参与者被要求制定关于2050年德国中部土地使用情况的假设，以及假设两个GEO-4场景的边界条件“市场第一”和“可持续发展第一”，哪些过程会导致这种状态。这些假设和过程在科学家之间进行了讨论，以达成共识。

在研讨会之后，场景团队将假设转换为故事情节，然后由审查小组进行修改。这一修改在完善的假设和故事情节的基础上重复了两次。

考虑到最常被提及的驱动因素——气候变化，人们一致认为，要捕捉气候变化的影响，必须有2050beplay竞技年之前的最低时间覆盖率。有人提到土地利用变化是第二大最重要的驱动因素，一些研究小组指定农业部门，即粮食和生物能源生产部门是预计变化或不确定性最大的部门。科学家们预测了对环境和社会经济因素的影响，最常提到的是“生态系统服务”，其次是不同的“社会经济指标”，作为评估气候和土地利用变化相关影响的手段。场景的空间范围更有争议，反映了研究地点和规模的多样性。科学家和开发团队商定了一个包括大多数关键研究地点的区域，包括德国中部的萨尔河和穆尔德河的集水区。30000 km²)。在讨论中，事实证明，科学利益攸关方往往在他们的专业知识以外的主题领域中不愿提出假设，例如在讨论基础设施、交通或城市和农村生活方式的变化时。人们一再认为，需要公共行政或区域规划部门提供更多的“实用”专业知识，以使情景假设更加具体，并检查它们的合理性。

步骤4

第四步，我们开始邀请来自德国中部的从业者。在利益相关者分析中，我们确定了三个不同的土地使用相关群体:

1. 影响联邦、州或地区的土地使用决策，例如通过从地方到联邦州一级的土地使用和景观规划;
2. 根据土地资源的不同，如农民协会、生物能源协会;
3. 参与(可持续)土地利用或环境保护的研究，如研究机构，环境保护主义者。

来自萨克森州、萨克森-安哈尔特州和图林根州3个联邦州的约160名代表应邀参加了会议(见结果部分)。邀请的代表中有25名利益攸关方参加了讲习班。参与者平均分布在上面提到的3组和联邦州之间。

在讲习班之前，所有登记的参加者都收到了调查表，以评估:(1)他们的工作领域，例如区域规划、环境保护、农业;(二)本组织的土地利用目标;(3)对未来土地利用变化的区域不确定性和相关问题的看法。这些答案反映了人们认为最重要的地区变革驱动力。此外，这些答案还揭示了与这些驱动因素相关的巨大不确定性，表现为差异很大的预期变化率。与第一个利益相关者群体的司机选择形成强烈对比的是，第二个利益相关者群体认为“人口数量的减少”是最重要的驱动因素。第二个驱动因素是“可再生能源产量的增加”，可以被认为是科学家们提到的驱动因素“土地利用变化”的更具体版本。有趣的是，许多受访者指出，他们认为可再生能源的扩张将对土地使用产生深远的影响。然而，他们对这些变化将如何演变的假设有很大的不同，反映了不确定性，例如，将生产多少生物能源，以及为此目的将需要多少土地。在对预期区域人口变化的假设上也出现了类似的差异，一方面，人们一致认为该区域人口变化为负，但另一方面，该区域人口变化的范围在-10%到-50%之间，直到2050年。

基于对预期变化速率的广泛不同假设，场景团队建议使用为利益相关者群体保留的第二个关键不确定性轴，将“激进市场力量”和“可持续与公民友好”场景划分为温和和极端的变化路径。因此，在第二个关键的不确定轴上使用慢速与快速的变化率。该程序得到了参与者的批准，他们自愿为四个不同的场景小组讨论和发展四个故事线的假设，重点是三个优先的区域驱动因素，即区域人口变化、可再生能源和自然资源稀缺，以及三种土地使用类型，即住区、有机农业和保护区。

科学利益相关者所做的关于气候变化是一个重要的beplay竞技、大规模的驱动因素的假设没有受到实践者的质疑或挑战。在四个讨论小组的主持人讨论时，与会者要么认为气候变化问题超出了他们的专业知识范围，要么认为它在该地区不是一个紧迫的问题。beplay竞技这也反映在气候变化不在10个最重要的区域驱动因素之列。beplay竞技关于情景的时间范围，大多数实践者认为，未来一到二十年比2030年到2050年这段时间更适合他们，而一些参与者和开发团队认为，2050年之前的一段时间将需要解决气候变化的影响。beplay竞技通过涵盖2050年之前的时间段，同时提供2020/30年之前的足够细节，从而实现了两种观点的整合，这对从业人员更有意义。与此相反，后来与撒克逊国家林业局林业专家的讨论显示，他们需要考虑更长的周期，最好是100年或更长时间。关于情景的空间范围，国家机构和非政府组织的利益相关者强烈主张使用国家边界而不是分水岭，如科学家在步骤3中建议的那样，以确保结果在国家层面的适用性。考虑到这些偏好，利益相关者和开发者同意，应该为整个德国中部开发方案，包括萨克森州、萨克森-安哈尔特州和图林根州(约55000平方公里)，包括科学利益相关者首选的流域(约30000平方公里)。

继Patel等人(2007)之后，在研讨会两周后，一份事后调查问卷被发送给参与者，以收集关于研讨会的组织、研讨会参与者的组成以及他们对结果和后续过程的期望的反馈。

步骤5

利益相关者群体的输入被用来开发四个故事线，“激进市场力量”(RaMa)与温和和极端的变化速率和“可持续与公民友好”(NaBü)与温和和极端的变化速率。基于事后调查问卷的差距分析，辅以文献综述和专家讨论/访谈。接下来，审查小组和一些参与步骤4的研讨会参与者修改了故事情节。

步骤6

两个利益相关团体的一些与会者表示，他们更倾向于将情景假设量化，以使情景在规划过程和研究中更有用和适用，例如，用于使用数值模型的模拟研究。因此，在讨论、研讨会和审查期间，场景团队激励所有贡献的科学和非科学利益相关者量化驱动因素、不确定性和变化率。其目的是在涉众过程中生成尽可能多的涉众要求的信息。为了促进量化，场景团队提供了来自历史变化率、政治目标和其他场景练习的例子的参考和导向。对可能相互冲突的变化率的合理性和一致性进行了反复检查和讨论，例如，不同用途的土地需求。其中最具争议的话题是(1)生物能源生产的发展，(2)保护区的规模和作用，(3)有机农业的作用，(4)在较小程度上，人口到2050年的预期变化。以一些参与者的极端观点来看，有关“生物能源生产”驱动因素量化的讨论，一方面反映了观察到的强烈情绪，另一方面也反映了未来潜在发展的合理性和可能性存在混淆的问题。支持者认为，在NaBü情景下，生物能源生产可以覆盖多达50%的农业面积。科学反对者认为，这种形式的可再生能源根本没有意义，因为只有1%的辐射可以被植物捕获，而实践者认为，该地区的人们，即联邦州之一，不愿意接受生物能源。然而，在与科学家的第二次研讨会上，以及在第二天的实践研讨会上，双方分别就NaBü极端情况下30%的农业用地用于生物能源作物的上限达成了一致。

步骤7

为了支持对场景的识别和使用，需要对传播策略进行调整，以便不同的利益相关者群体能够避免将注意力集中在他们无法获得或通常不使用的形式或媒体上(Jacobs et al. 2005)。因此，场景练习的结果以各自用户熟悉的不同格式分发。一条传播途径沿着科学渠道，如科学论文、会议和中心主页上的下载区(http://www.ufz.de/index.php?en=21894)．作为第二种传播途径，场景团队制作了一本专业人员和外行人都能使用的语言编写的小册子，其中包括研究过程的总结、故事情节、可视化和场景的示范性量化。该小册子通过邮政服务和电子邮件以及在区域利益攸关方组织的以区域为重点的各种活动和讲习班上分发。

四个故事线的简短版本，即“可持续发展与公民友好”温和/极端和“激进市场力量”温和/极端，在附录1中提供。完整版本可通过http://www.ufz.de/index.php?en=21894．

可视化

为了提供多种传播手段，采用虚拟地图的形式对场景的端点进行可视化。在此基础上，确定了2050年中国土地利用的特征要素，并估算了其空间范围和形态。在专业设计师的支持下，我们开发了一个简单的符号和颜色编码来可视化未来的四种不同的路径。这些地图经过了科学家和实践者的三轮审查，以确保预期的信息，即景观中的关键元素、空间范围和空间配置，对预期用户是明显和可信的。在图2中，给出了NaBü极端场景的虚拟映射。所有四张虚拟地图都可以通过http://www.ufz.de/index.php?en=21894．

量化的故事情节

直到2050年期间的预期变化和变化率在利益相关者、专家和场景团队内部和之间反复辩论。在任何可能的情况下，量化都以最高空间分辨率(国家级别)对应的GEO-4情景的量化输出为指导。在接下来的段落中，我们将重点放在有机农业和人口变化的量化上，因为这两种变化都被认为是特定于该地区的，它们都不能直接从GEO-4情景中推导或缩小。

有机农业的空间动态

所有的情景都包括对生活方式和食物消费变化的假设，以及对人口变化程度的假设。科学家以及实践者假设不断增加的偏好，从而在NaBü条件下对区域生产的有机食品有更高的需求。独立地，两组都假设2050年农业用地的最大覆盖率为30%，超过了2001年国家政府25%的(过时的)目标。假设NaBü moderate的变化速率，导致2050年20%的有机农业，反映了该地区在过去十年观察到的变化速率(图3)。

在RaMa适度的条件下，两个利益相关群体都认为最近的趋势不会继续，但有机生产的需求和面积将保持目前的水平，直到2050年。在极端条件下，利益相关者认为有机食品是富人的利基产品，因此，到2050年，有机食品的需求和空间覆盖率将从目前的5%下降到3%(图3)。一些利益相关者(主要是实践者)认为，在NaBü极端情况下，农业面积将达到50%，在RaMa极端情况下，将下降到1%。然而，极端的价值观被科学家和大多数实践者认为是不可信的，而共识是建立在利益相关者认为最可信的价值观之上的。

根据最近的历史动态，即~线性增长，没有对变化率的变化做额外的假设，这就是为什么在整个时期假设线性变化的原因。注意，农业总面积的变化可能会导致有机农业面积增加或减少的非线性变化。

人口变化的量化

人口变化的量化具有很高的优先级，因为它们被从业人员排在区域不确定性清单的第一位。两组利益相关者都假设在所有四种情况下人口将继续减少，但实践者提供了更丰富的关于城乡人口转移预期变化的细节。在RaMa情景中，他们假设农村人口的±强下降，直至完全废弃的村庄，社区的合并，同时，城市地区的强郊区化和部分隔离过程;这两个进程都得益于区域和城市规划的大幅减少。在NaBü情景中，人口减少和农村人口减少被认为没有那么剧烈。另一方面，在区域从业者的研讨会上，关于城乡变化的讨论受到了规划者的影响，大多反对其他参与者提出的极端假设，如完全放弃村庄，将道路降为土路，或拆除道路来连接生态圈。这些假设受到规划师专业观点的影响，基于历史或当前的变化，而其他参与者在一定程度上质疑这些假设“过于狭隘”。

图4所示的人口变化量化使用了德国第12次人口预测的假设，其中提供了跨越国界的移民和向外移民模式，协调的州际移民，以及预期寿命的假设，与当前相比+7年，以及每个妇女1.4个孩子的生育率(2010年德国统计局)。对于RaMa情景，我们采用了联邦统计局的人口预测(变体V1W1: 2020年以后全国移民10万人;Statistisches Bundesamt 2010)。相比之下，对于NaBü情景，预测变量V1W2(2020年以后全国移民20万人)进行了调整，因为在NaBü情景中更高的移民率与假设的有吸引力的社会和环境状况相匹配。到2030年，RaMa温和的内部迁移仍保持不变，NaBü温和的减少了50%，两种极端情况下都增加了一倍。到2050年的人口损失结果在联邦各州和情景之间差异很大，萨克森州为17% (NaBü中等)，萨克森-安哈尔特州为41% (RaMa极端)。请注意，NaBü情景中较大的种群数量和RaMa情景中较低的种群数量与相应的GEO-4情景中对德国所作的假设一致。

讨论

我们演示了场景练习对于整合不同利益和知识形式的适用性，不仅在两个不同的利益相关者群体之间，而且在两个不同的利益相关者群体内部。然而，即使将重点放在整合不同利益攸关方群体的关切和知识上，单一区域方法所能包括和代表的内容也有限制，而又不会失去对大多数预期用户的科学可信度和重要性。下面将通过案例研究过程中获得的经验介绍该概念的优点和局限性。

利益相关者的参与

在我们的案例研究中可以发现与参与场景练习的利益相关者相关的学习效果。调查和个人交流证实，作为利益相关者和审查小组成员的科学家们喜欢与他们学科领域以外的同事交流，并确认对彼此的工作有了更好的了解。此外，这些练习对合作产生了积极的影响，甚至导致了进一步研究建议的制定。

然而，科学利益相关者反复表示他们缺乏实践知识，如土地利用规划或农业实践，这证实了区域利益相关者参与的必要性(Biggs et al. 2007)。尽管大多数科学家对情景练习中的学习效果给出了积极的评价，但地区实践者的期望和评论则更加多样化，涵盖了从“好奇心”到“专业讨论的机会”到“预期结果的使用”的整个范围。

与Biggs等人(2007)的假设相比，我们发现科学家和区域利益相关者都从情景发展的过程中受益，即相互学习和拓宽视角。此外，科学和区域利益相关者表达了他们对演习产品的需求，我们将其解释为演习中开发的场景的显著性和合法性的标志。因此，我们考虑了两个方面，过程和产品，对成功的综合场景开发至关重要(O’neill等，2008)。

开发人员意识到，尽管他们使用了不同形式的参与(参见组件1)，但他们最多只能声称他们包含了相关涉众的观点，以弥合不同观点之间，以及不同文化的话语和协作之间的潜在差距。并没有评估这些场景在多大程度上对除了参与的利益相关者以外的任何人都是合法的，而且人们承认，代表性可能是有限的。

知识集成

作为促进跨学科/跨部门知识整合的一种手段，专家们被邀请在讲习班开始时发表简短发言，内容涉及与土地使用情景相关的关键方面，例如，不同的变化驱动因素、历史土地使用变化、观察到的和预期的影响等，以减少参与的利益攸关方的信息不足，并将学科/部门的观点和论点放在背景中。

由于所涉及的科学和区域利益相关者的多样性、驱动因素、假设，以及随后的研究主线，已经基于广泛的科学知识涵盖了大量与土地利用相关的问题。场景练习被证明是整合不同研究方向的有用步骤。因此，两个利益相关者小组的连续参与被证明是非常有益的，因为它使开发人员和科学利益相关者能够关注跨学科问题，这在很大程度上可以在前两个研讨会中讨论和解决。因此，在随后的讲习班中，从业人员作为第二个利益相关群体参与，有可能集中讨论这个群体解决的主要区域性的不确定性问题，并讨论不同部门的观点，例如规划师和环境学家的观点。在这方面，有利的做法是为每个利益攸关方群体预测一个表示关键不确定性的轴。我们期望使用坐标轴来表示不同的变化驱动因素，相反，第二个利益相关者小组的调查建议我们使用一个坐标轴来表示驱动因素，而第二个坐标轴用来表示变化的速度是慢还是快;这是一个成功应用于其他场景方法的策略。我们承认，第二组可能会拒绝第一组的假设，这将导致在研讨会上重新讨论所有的不确定性。

作为一种普遍模式，科学利益相关者倾向于在更普遍或更大规模的方面提供投入，例如气候变化、人口趋势，而区域利益相关者倾向于提供更多(创造性的)关于未来可能如何展开的区域细节，例如，有争议的城市扩张、被遗弃的村庄、道路的解构等，许多假设是beplay竞技互补的。然而，由于许多矛盾，事实证明，多学科(即科学利益相关者和部门(即区域规划者和其他从业者)之间的知识整合比预期的更具挑战性和耗时，因此需要进一步的审查步骤(见关于质量控制的讨论)。第二种影响利益相关者群体内部和之间知识整合的模式与个人或专业角度提出的观点和假设有关。与个人观点相比，基于专业观点的假设较少受到其他参与者的挑战，往往更接近当前的发展/问题，缺乏创造性。

我们认为量化是一个可选的步骤，但确实根据一些涉众的要求量化假设。然而，我们也发现场景假设的量化为知识整合提供了一些手段，因为在假设中缺乏细节或矛盾可能比在定性假设的情况下更明显。因此，矛盾既可以作为进一步讨论的切入点，也可以作为不同参与者群体知识整合的切入点。然而，量化的努力也可能揭示不同的世界观或关于不同驱动因素如何联系的假设。这发生在NaBü场景中关于保护区预期增加或减少的讨论中。一些参与者认为，由于有机农业的增加，多达30%的农业用地，对保护区的需求将会减少，因为这种类型的农业被认为不那么密集，更多样化，更接近自然，而另一部分人认为，在尊重自然的场景中，人们会倾向于比今天保护更多的土地。这个主题领域也是少数几个基于专业视角的假设受到强烈挑战的例子之一，因为这次讨论的主要反对者都是从事自然保护的专业人士，无论是研究、规划，还是与非政府组织合作。

质量控制

整合不同利益相关者的需求和观点的目标，需要对质量控制的强烈关注。不同的作者(Alcamo和Henrichs 2008, Alcamo等人2008,Hulme和Dessai 2008)提出了评估场景质量的标准和开发过程。我们在组件3中结合了不同的质量控制方法，并将评审小组作为反复修订的关键因素，以确保过程的一致性、可信性和透明度。科学利益攸关方预期会对情景的可信度持批评态度，这是由于科学审查小组的早日成立，以及填补情景小组和该小组(例如在林业和生物能源领域)知识空白的额外专业知识的参与。

在这个过程中，科学家和实践者似乎经常以假设的概率而不是似是而非的视角来看待未来，尤其是在他们的核心专业领域，这是心理学中众所周知的一种效应(Kahneman 2012)。此外，他们经常在核心专业知识以外的话题上非常犹豫。相比之下，两个利益相关群体的一些参与者，他们更熟悉场景开发的方法，制定了更有创造性和挑衅性的假设。

需要进行比预期更多的审查，以处理公开的或相互冲突的问题。在场景开发人员处理了这些假设后，有必要在审查小组之外的不同利益相关者进行事后调查和修订，以确保所有利益相关者群体的意见和看法得到充分表达。这些也是迈向知识整合的进一步步骤。它们可以用来交叉检查涉众提供的知识是否充分集成，或者用更详细的数据充实粗略的假设。除了需要额外的时间进行整合外，相互冲突的假设导致了场景假设中极端情况的缩小。这也反映在定量假设中，例如，在两种“激进市场力量”情景下保护区的变化，在第一个版本中，假设从目前的21%减少到表面积的1.5%和3%，而在修订版本中，假设缩小到面积的9%和18%。

在定量调查中以及随后与不同利益攸关方团体举行的讲习班中，对全球和区域驱动因素和不确定性进行了评估。然而，审查小组只由科学家组成，直到最后，其他非科学利益相关者才参与到审查过程中。与我们关于整合科学和非科学利益相关者的案例研究相反，Walz等人(2007)建立了一个由备受尊敬的当地利益相关者组成的顾问委员会，而不是审查小组，反映出他们更注重整合不同的当地利益相关者群体，而不是科学家和实践者。我们不认为这种替代方案对我们的练习是可行的，因为整个审查过程非常耗时，而且我们不期望从业者能够负担得起必要的时间，特别是因为我们的研究项目没有预见到非科学家长期参与的财政资源。然而，如果这些资源是可用的，通过一个共同的审查小组整合科学和非科学利益相关者被认为是一个充分的替代方案。

结论和展望

在这个综合情景练习中，提出了一个概念框架，它可以作为一个完整的程序包，也可以作为在区域或地方尺度上进行其他综合情景练习的指南或模板。在德国中部的实施表明，通过应用严格的质量控制措施，该概念能够在一组区域场景中捕捉广泛变化的假设、需求和视角，以确保对预期用户的显著性。双方利益相关群体普遍愿意接受基于互补的专业视角的论点和观点，从而促进了知识整合。此外，虽然并非所有利益攸关方都能同时参与，但两组似乎都对方案中意见和看法的表述感到满意。这一成功是由我们在代表两个组所确定的变化的驱动因素方面的灵活性促成的，即，通过为关键的不确定性提供每个利益相关者组的一个轴。然而，成功不仅仅是基于合适的概念，涉众在实践中投入了大量的时间和精力，审查小组和场景团队也是如此。

利益相关者主要批评任务的复杂性，即场景开发，以及研讨会期间的有限时间，而在最后的演示中，一些科学利益相关者和审查小组成员评论说场景假设可能更极端。在可能的场景的广泛性和整合不同涉众组的目标之间，基于广泛接受的可能的场景，场景团队对集成目标有一个明确的偏好。后者被认为比(稍微)更广泛的设想更适合于区域评估。

这种情景练习的结果已以各种形式传播，数据也已提供给计划就此研究主题进行的后续研究。目前，模拟研究正在使用情景来驱动数值模型，例如，解决土地利用变化、环境影响和其他主题。建模结果将在未来的研讨会上向区域利益相关者展示，这也将有助于共同制定在德国中部更可持续的土地利用建议。虽然我们可以确保参与的科学和区域利益相关者的合法性、显著性和相关性，但我们同意Chilvers(2009)或Lövbrand等人(2011)的观点，即除了相关利益相关者和有用性之外，对结果的合法性进行评估，即场景和相关研究结果的应用(Hulme和Dessai 2008)是最重要的，也将是未来研究的一部分。除了参与开发的涉众组之外，其他组认为集成场景是相关的和有用的，这是其他用户的应用程序。由于所介绍的故事情节和可视化图像已向公众公开，其他用户正在将它们应用于以绿色基础设施为重点的科学研究项目、区域林业部门以及处理环境变化的教科书中。

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