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Elmhagen, B, G. Destouni, A. Angerbj ? rn, S. Borgstr ? m, E. Boyd, S. A. O. Cousins, L. Dal ? n, J. Ehrl ? n, m . Ermold, P. A. Hamb ? ck, J. Hedlund, K. Hylander, F. Jaramillo, V. K. Lagerholm, S. W. Lyon, H. Moor, B. Nykvist, m . Pasanen-Mortensen, J. Plue, C. Prieto, Y. Van der Velde, R. Lindborg. 2015。气候变化、人口、土地利用和水利用对生物多样性和生态系统服务的相互影响。生态学与社会 20.(1): 23。
http://dx.doi.org/10.5751/ES-07145-200123
气候变化、人口、土地利用和水利用对生物多样性和生态系统服务的相互影响
摘要
受气候变化、土地利用和水利用的影响，人口增长和资源利用日益影响生物多样性和生态系统服务的提供。然而，这些驱动因素对生物多样性和生态系统服务的影响很少同时进行分析，在很大程度上仍然未知。一个新出现的问题是，科学如何提高对生物多样性和生态系统服务提供的变化以及对适应性治理的潜在反馈机制的理解。我们分析了瑞典中南部司机过去和未来的变化。我们使用分析来确定主要的研究挑战和概述重要的研究任务。自19世纪以来，我们的研究领域经历了实质性和相互关联的变化;气温上升1.6摄氏度，人口快速增长，城市化，土地使用和水使用的巨大变化。预计到21世纪中期，未来还将发生相当大的变化。然而，到目前为止，人们对其对生物多样性和生态系统服务的影响知之甚少，这反过来又阻碍了未来对这种影响的预测。因此，我们敦促科学家探索跨学科方法，旨在研究多种驱动因素的变化、潜在机制和随着时间的相互作用，包括评估和分析来自多个学科的匹配规模数据。 Such a perspective is needed for science to contribute to adaptive governance by constantly improving the understanding of linked change complexities and their impacts.介绍
自18世纪后期以来，人类人口增长和农业工业化一直是地球系统变化的主要驱动因素，使物种灭绝率大大高于背景水平(MEA 2005, Steffen et al. 2007)。这种生物多样性的丧失改变了生态系统的结构和功能，从而在改变生态系统服务提供方面影响了人类(Cardinale et al. 2012, Mace et al. 2012)。由于人类在地方、区域和全球范围内的活动，一些生态系统服务目前正在下降，例如，湿地排水导致的营养和水分保持，自然栖息地丧失导致的授粉(Carpenter et al. 2009, Foley et al. 2011)。
beplay竞技气候变化是目前环境政治议程的主要焦点(IPPC 2007)。然而，尽管气候变化预计将成为21世纪beplay竞技生物多样性变化的一个重要驱动因素，但土地利用预计仍将是变化的主要驱动因素(Sala et al. 2000)。此外，土地利用的变化往往与水利用的变化平行，进而驱动并反馈不同时空尺度上的水文气候变化(Lee et al. 2011, Jarsjö et al. 2012, Destouni et al. 2013)。对这些驱动因素和生物多样性未来变化的预测强调了进一步发展生态系统服务框架的必要性，以便更好地将自然资本的价值纳入决策过程(MEA 2005, TEEB 2010)。高度的不确定性增加了对适应性治理的需求，包括治理过程，如多尺度的市场力量和网络，以及通过各种机构进行治理(Bevir 2013)。“适应性”意味着治理的特点是应对环境危机的灵活性和学习能力(Folke et al. 2005)。然而，除了跨学科评估至关重要的大型国家项目(例如，Kautsky et al. 2013)，很少同时分析这些治理挑战以及多种驱动因素对生物多样性的潜在协同效应(Brook et al. 2008)。这种综合研究的缺乏提出了这样一个问题:科学界对生物多样性、生态系统功能和生态系统服务的变化过程有多了解(Naeem等人，2012)，以及未来的预测是否可以用来为决策提供信息(Olsson等人，2010)。
在这篇论文中，我们特别讨论了什么构成了研究生物多样性和生态系统服务变化的有用研究方法的问题。我们利用瑞典中南部集约耕种和城市化的Norrström流域(NDB)(1)分析了潜在的重要驱动因素:气候、人口、土地利用和水利用(下文称土地-水利用)自19世纪中期以来发生了怎样的变化，并有可能在21世纪中期之前发生变化;(2)识别与这些驱动因素变化与生物多样性和生态系统服务提供之间的联系相关的不同时空尺度的研究挑战;(3)概述研究任务，展示跨学科研究如何增进我们对治理的这些联系和反馈效应的理解。
方法
研究区域
NDB占地22,650平方公里，位于北方针叶林混交林群落与北方针叶林群落(15°N, 17°E;图1)。由于相对于受保护栖息地的低比例而言，栖息地的转变影响深远，因此北半球-热带生物群落在全球范围内是脆弱的(Hoekstra et al. 2005)。在最近的冰期，冰盖抑制了海平面以下的新db。大约5000年前，土地抬升使新db高于海平面，人类开始在这里务农。因此，该地区具有持续的人类活动影响历史，主要是通过自给农业(Barthel et al. 2005)。农业革命在19世纪到达瑞典，当时农业机械化间接推动了城市化和工业化。这些过程与20世纪30年代达到顶峰的土地利用变化有关(Cousins 2009)。目前，新开发试验区的土地利用以林业和密集的农作物生产为主，还有零星的半天然草地和落叶林地(Sporrong 2008, Cousins 2009)。
新开发银行下设6个县管理局和54个市。瑞典首都斯德哥尔摩的很大一部分及其郊区位于新开发银行内，使其成为瑞典人口最密集的盆地之一(Darracq et al. 2005)。NDB包括瑞典第三大湖泊Mälaren，它为近200万人提供饮用水，为区域生态系统提供服务(Darracq等，2005年)。由于密集的农业活动和庞大的人口，新开发银行是向波罗的海输送营养物质的关键地区。从国际视野看，新开发银行的突出之处在于其长期的城市化历史、悠久的城市规划传统，以及目前向其他快速城市化地区输出城市规划理念(Borgström 2011)。
驱动程序的变化
为了分析过去的气候变化、人口和水土利用，我们将19世纪中期与现在进行了比较。在19世纪中期，土地使用和人口分布在很大程度上仍然反映了土地革命之前的情况。这也是自1858年瑞典统计局成立以来，官方统计数据大量增加的时期。例如，19世纪60年代早期，测量温度的国家气象站从4个增加到31个。同样地，从1865年开始，每年都有农业报告出版，尽管详细程度各不相同。
为了分析新db过去和现在的气候，我们从瑞典气象和水文研究所获取了该地区所有温度站1861-1890年和1981-2010年的月平均温度测量数据。30年是一个公认的气候标准，即通常用来描述当时的天气状况的时间段。在1981-2010年期间，我们确定了温度、海拔和到波罗的海的距离之间的月关系(Vercauteren et al. 2013)，其中有许多观测站可用。我们假设这些关系在1860年到2000年之间没有变化，并使用它们来插值1861-1890年期间运行的五个温度站之间的温度(克里格)，因此在插值中考虑了海拔和到波罗的海的距离。为了比较现在的气候(1981-2010年)和预测的未来气候(2041-2070年)，我们使用了13个区域气候模型和10个全球气候模型的信息，将它们组合成24个模型运行，下载自ensemble档案(http://www.ensembles-eu.org/；van der Velde et al. 2013)。从这些模型中，我们计算了月温度的综合平均值和范围，以及年温度的综合平均值。集合均值比单一模型预测更可靠(Jarsjö等，2012,van der Velde等，2013)。
我们从瑞典统计局检索了人口和土地使用的数据。大多数早期的报告都是县级的统计数据，但关于1865年的报告包含了更细的空间尺度。因此，我们使用1865年的数据来代表19世纪中期。当时有城镇和司法区人口规模的数据(瑞典统计局，1867年)。最近的数据(1990-2010年)可用于人口密集地区和市政当局(从瑞典统计局下载)http://www.scb.se/)．1865年，新开发银行最小的城镇只有504名居民。为了一致性，我们将人口超过500人的建筑密集地区定义为城市。我们计算了每个司法区或直辖市的农村人口密度。为了预测2045年的人口，我们将1990-2010年农村人口密度和城市人口规模的数据拟合成线性混合效应模型，将城市和城市面积建模为随机效应。拟合模型解释了数据中99%的变化，我们使用随机效应的拟合方程来预测2045年的人口。斯德哥尔摩地区，即斯德哥尔摩市和附近有跨界城市地区的市政当局，由于其人口众多，是一个异类。因此，我们拟合并投影了该区域的单独线性模型。拟合模型解释了数据中96%的变化。
我们使用耕地面积数据作为每个区或市土地-水利用强度的代表，以代表过去和现在的土地利用。与其他土地覆盖类别(如半天然草地是19世纪中期景观的一个重要特征)相比，耕地面积数据的报告是一致的。我们使用了1865年(瑞典统计局1868年)公布的数据和2005年(瑞典统计局)下载的数据。我们通过对新开发银行土地-水利用变化的简要文献综述来补充这一评估。
新开发银行驱动因素的历史和未来变化
气候
19世纪中期新开发试验区实测年平均气温较目前低，1861-1890年为4.6℃，1981-2010年为6.2℃。就当前温度而言，24个气候模式的集成结果系统地低估了当前温度，与实测温度相比，低估了约1.4°C(图2a;1981 - 2010)。到2041-2070年，模型的平均预测表明，与1981-2010年的估计温度相比，年平均温度将上升2.0℃。如果预测正确地代表了上升的程度，我们可以预期测量到的温度将从目前的年平均6.2°C上升到8.2°C。
在任何长期的温度趋势周围都有实质性的年至年代际变化。因此，在解释具体时期之间的比较时应谨慎。然而，对1901-2012年全球温度趋势的评估表明，新开发地区平均升高0.8-1.5°C，而全球平均升高0.89°C (IPCC 2013年)。因此，新开发银行气候变暖的趋势得到了相当大的支持。我们的分析表明，在20世纪末，新开发西北地区已经失去了北方气候条件(图2a)。年平均气温持续变暖至8.2°C可能意味着到21世纪中期，北半球-北半球气候条件将消失。在1961-1990年的气候正常期，瑞典nemoral植被带的年平均温度为7-8℃(SMHI 2013)，该植被带位于NDB以南500公里(图1)。
人口
从1865年到2005年，新开发的人口增长了两倍，从80.7万人增加到260万人。这是一个城市化和农村地区人口减少的时期。1865年，22%的人口居住在城镇，而到2005年，90%的人口居住在城市。1865年，只有6%的地区的农村人口密度低于每平方公里10人，而2005年有49%的城市的农村人口密度低于每平方公里10人(图2b)。预测显示，若干城市地区将继续增长(图2b)。例如，到2045年，斯德哥尔摩地区的人口将从129万增加到185万(SE±11万)。在新开发银行东南部，农村地区的人口密度预计也将增加，这可能是因为城市扩张，人们在城市工作地区和农村家庭之间通勤。相比之下，东北新开发银行的人口减少预计将继续，无论是在农村地区还是在小城市地区(图2b)。
从全球来看，新开发银行的城市化程度很高。2010年，全球约50%的人口是城市人口，预计到2030年，这一比例将增加到60% (Grimm et al. 2008)。然而，与新开发银行类似，全球城市人口的很大一部分预计将生活在相对较小的城市地区，而不是居住在1000万以上居民的超大城市(Cohen 2004)。
地面水达到使用
1865年，新开发银行景观中有18%的耕地，在地区层面上从2%到45%不等。2005年有16%的耕地，在市政一级从0%到48%不等(图2c)。耕地总量变化不大，但其空间分布发生了变化。2005年Mälaren湖周围的耕地比例高于1865年，但在低生产力的东北部和城市化的斯德哥尔摩地区则较低(图2c)。
在瑞典，人口增长和城市化与大量的土地使用变化有关(Antonsson和Jansson 2011)。19世纪中期的景观是由自给自足的粮食生产塑造的。新开发试验区典型农场的农田面积相对较小，有大片放牧的半开放草地(图3;表亲2009)。森林被牲畜放牧，相对开放(Emanuelsson 2010)。古老的森林也很稀少，因为区域铁开采工业和相关的燃料木材的需求。从19世纪中期开始，潮湿的栖息地被排干以增加产量(Antonsson和Jansson 2011)。高效的犁允许种植富含粘土的土壤，这些土壤从草地变成了农田。直到20世纪30年代，耕地数量一直在增加，此后生产力较低的耕地被转化为森林(Cousins 2009)。为了促进森林生长和造林，20世纪30年代禁止在森林中放牧牲畜。 In productive regions, e.g., around Lake Mälaren, most traditional farms were merged into larger and intensively managed farms with high use of fertilizers and pesticides, a process that still is ongoing (Nykvist 2014). Both evapotranspiration and variation in daily runoff increased with cropland area and crop production in the early 1900s, but then stabilized or decreased. This change suggests that increased crop production was associated with greater water use that altered the water circulation in the landscape, despite the fact that irrigation is rare in NDB (Destouni et al. 2013, van der Velde et al. 2014). Moreover, urbanization and agricultural intensification have led to water pollution and eutrophication in NDB and coastal waters in the Baltic Sea (Darracq et al. 2008).
自19世纪中期以来，农业机械化、人口增长和城市化一直是新开发银行土地利用变化的重要驱动因素。我们对人口增长的预测表明，城市化将继续下去。这种城市化可以维持低生产力地区耕地面积减少的趋势。但是，根据地方和国家政策，可能会出现其他几种情况，例如，对当地生产的粮食的需求增加，以及能源价格上涨等全球问题。同样，从气候变化的角度来看，由于气候变暖可能提高农业生产潜力，新开发beplay竞技银行可能面临景观组成的重大变化。在全球层面，人口增长也增加了增加土地和水利用的需求，以增加粮食和能源的生产(粮农组织，2009年)。因此，新开发区内自20世纪30年代以来一直被造林的低生产力土壤(Cousins 2009年)可能会被回收用于农业生产。这将鼓励以密集林业和农业为主的景观的发展。流域上游地区农业和能源生产用水的增加可能反过来改变水流和下游渔业和其他生态系统服务的潜力(Destouni et al. 2013)。19世纪以来，新开发银行的几次水土利用变化是非线性的。 Likewise, a number of future scenarios are possible, making it difficult to project changes in land-water use.
识别研究挑战
生物多样性和生态系统服务的驱动因素与变化之间的联系
在上个世纪，由于粮食和森林生产加剧而导致的栖息地变化是全球生物多样性变化的主要驱动因素，而人类的采伐是一个促成因素(Sala等人，2000年，Foley等人，2011年)。现在，气候beplay竞技变化已经开始影响物种的物候学和分布(Parmesan and Yohe 2003)。此外，不同的变化驱动因素之间可能存在实质性的相互作用和协同作用(Brook et al. 2008)。我们的分析表明，新开发试验区在气候、人口和水土利用方面经历了重大的历史变化。目前关于生物多样性响应的知识是分散的，但表明了广泛的变化。例如，一项部分关注新开发银行的研究显示，一个世纪前半天然草地占景观的46%，而今天只有2%。这些物种丰富的草原主要已经过渡到低多样性针叶林(Cousins et al. 2015)。同样，在过去30年里，38%的瑞典鸟类种类减少了，特别是与过去景观相关的农田鸟类(Ottvall et al. 2009)。然而，受益于温暖环境的鸟类数量增加了，而北方的鸟类数量减少了(Lindström et al. 2013)。气候变暖也在影响物种的物候学; 45 of 66 investigated butterfly species have advanced their flight dates (Karlsson 2014). The wildlife has been affected by harvest and management, leading to extirpation and recolonization of both ungulates and large carnivores since the 19th century. Large carnivore extirpation favored ungulate recolonization and increased numbers of European red fox (Vulpes Vulpes)，狐狸数量的增加可能抑制了野兔和松鸡等小型猎物(Elmhagen and Rushton 2007, Liberg et al. 2010)。然而，狐狸和重新定居的有蹄类动物如狍子也受到土地利用变化和气候变暖的影响(Liberg et al. 2010, Pasanen-Mortensen 2014)。
与生物多样性变化类似，对新开发银行过去生态系统服务提供的评估也无法获得。然而，Andersson等人(2015)表明，人口规模和分布的变化，以及价值体系、政策和优先事项的变化，通常会改变社会对某些服务的需求和使用。城市化和全球化使以农村自给农业为主的景观向以商业农业和林业为特征的景观转变，这也改变了地方和区域生态系统之间的联系。一项评估新开发银行当前生态系统服务的研究发现，16种生态系统服务的分布在整个景观中存在很大差异(Quieroz et al. 2015)。虽然规范性服务平均分布，但除狩猎和户外娱乐外，文化服务在斯德哥尔摩大都会区附近占主导地位。来自农业的供应服务，以及调节服务授粉，聚集在大湖泊周围。研究还发现，与其他案例研究相比，农业地区具有高度的多功能，在供应和其他生态系统服务之间的权衡较少(Quieroz et al. 2015)。
综上所述，我们认为，尽管没有对19世纪以来新开发银行生物多样性和生态系统服务提供的过去变化进行全面评估，但由于许多相互作用的驱动因素，已经发生了广泛的变化。新出现的问题是，我们如何能在信息的细节和适当的时空尺度上调查这些反应。
数据可用性和知识方面的差距
改善生态系统治理的一个主要挑战是了解气候和土地-水利用等多种驱动因素的关键变化机制，以及这些因素如何影响生物多样性和生态系统服务提供(Rockström et al. 2009)一个)．如何实现这一理解是一个关键的研究问题，因为生物多样性和生态系统服务之间的联系在很大程度上仍然未知(Cardinale et al. 2012)。气候变化、土地-水利用和生物多样性对未来生态系统服务供应的综合影响(Haines-Young 2009)就更不清楚了。基于对新开发银行过去和未来潜在变化的分析，我们发现了两个主要的研究障碍:(1)匹配时空尺度的数据可用性低;(2)未来预测的不确定性，特别是与未来地方到全球社会生态发展的不确定性有关。
我们分析中使用的数据来自国家数据库和出版物，但它们提供的空间覆盖稀疏，或只报道了大面积。随着时间的推移，气候监测不断增加，但温度站的空间覆盖仍然稀疏(图2a)。因此，只能评估区域气候变化。beplay竞技这一限制使得研究气候变化对定居物种的主要重要空间尺度的影响变得困难，因为地形和土地-水利用造成的局部温度变化可能很大。beplay竞技气候模型的分辨率通常是粗糙的，生物对当地气候的反应可能与更大范围内的平均值相差很大(Dobrowski et al. 2009)。在新开发数据库中，目前的气候模型也低估了当前的区域温度，尽管模型预测可能捕捉到未来变化的相对程度。此外，由于温度和降水可以沿着不同的轨迹变化(Bring和Destouni 2011)，考虑几个气候变量可能是有价值的。在NDB中，可以获得关于温度以及降水和水流的长期数据(Destouni et al. 2013)，但在许多其他领域，这些数据的时间范围要短得多(Koutsouris et al. 2010, Bring和Destouni 2011)。
人口规模和土地覆盖的数据往往作为县的汇总统计报告，这是一个比区/市大得多的空间尺度。此外，报告的土地覆盖类别随时间而变化。目前的土地覆盖数据可用于整个欧洲(分辨率为50 x 50 m的CORINE土地覆盖数据;http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/corine-land-cover-2000-clc2000-seamless-vector-database)，但在同样大的地理尺度上却没有土地使用的历史数据。详细的历史地图通常只适用于当地农业地区(Cousins和Eriksson 2002)，与欧洲其他地区的情况类似(Krauss et al. 2010)。数据的尺度不匹配也会影响对用水变化的评估。跨区域，水文监测覆盖的地区与富营养化和污染(Hannerz和Destouni 2006)或气候变化(Bring和Destouni 2011)带来巨大压力的地区之间存在差异。beplay竞技土地覆盖和水条件的巨大变化使得在与水治理相关的尺度上评估水文气候变化既必要又困难(Koutsouris et al. 2010)。对于土地覆盖/利用数据，报告的土地利用规模与影响生物多样性和生态系统服务的治理相关规模之间通常也存在不匹配(Andersson等，2015年)。
有必要评估关于生物多样性和生态系统服务的更详细的历史数据，以便对过去的变化进行更好和更翔实的分析。有一些关于经济上重要物种的官方数据，例如，食肉动物的奖励和关于猎物物种状况的定性信息，但它们经常是针对整个县的报告(例如，瑞典统计局1879)。对于大多数类群，很少有时间和地点特定的文档。瑞典的历史档案可能包含更多更精细时空尺度的信息和数据，包括博物馆收藏和发表报告的手写文件。评估和发布这些信息将是未来跨学科研究的一个有价值的领域(cf. Kardell和Dahlström 2013)。生态系统服务交付的变化更难从历史数据中预测，因为它是变化分析中相对较新的组成部分。很少有研究直接评估其随时间的发展(Malinga等人，2013年)，除了一些供应服务，如木材和粮食生产，每年在区域或国家层面进行监测。此外，生态系统服务的变化评估通常只涉及与特定生态过程相关的一种服务，例如，植被的授粉或营养保留(Nowak等人，2006年，Norris 2011年，Andersson等人，2012年)。
未来预测本身就包含着很大的不确定性。我们预测了一些变量的变化，我们可以为一些预测模型提供集合平均值，例如温度，或者过去的趋势具有很强的线性性，例如人口增长。人口增长普遍表现出的高度惯性表明，对几十年的预测是相当可靠的，尽管它可能因移徙模式的改变而被推翻。相比之下，过去的土地-水利用变化是非线性的，因为社会-生态条件从地方到全球的变化。这意味着未来可能出现多种情况。高度的不确定性强调了涉及灵活性和学习的适应性治理的必要性(Folke et al. 2005)。这反过来突出了将生物多样性和生态系统服务的变化与治理联系起来的跨学科研究的必要性。
未来跨学科研究任务
我们对新开发银行变化的分析表明，未来的一项主要任务是汇编匹配规模的数据，并调查不同变化驱动因素(包括治理)之间的联系和反馈机制。这种工作具有广泛的研究兴趣，因为生物过程的研究规模通常小于与管理和政策相关的过程(Cardinale等人，2012年，Scholes等人，2013年)。制定旨在评价机制及其在区域到地方尺度上的相互作用的研究方法，在具有复杂社会生态系统的区域尤其适用，例如，人口快速增长以及城市化和土地-水利用压力的区域以及气候变化可能影响这些和其他变化组成部分的区域。beplay竞技
第一个任务是在匹配的尺度上评估数据。这些数据包括历史数据，例如历史地图和气候数据。为了考虑不同的尺度，必须开发和测试新的尺度转换和偏差校正方法。例如，来自全球和区域气候模型的结果必须转化为与土地-水利用和水流、可用性和质量变化评估相关的尺度(Jarsjö等人，2012年)，以及与生物和社会过程相关的尺度。同样，历史地图应该用来重建大范围的历史景观。由于地图通常倾向于生产和农业地区，因此有必要找到方法在地图区域之间插入，例如，使用土地利用如何在不同时间和不同地区与不同土壤相关的信息(Cousins 2009, Pasanen-Mortensen 2014)。为了增加有关历史物种分布和种群趋势的数据的可用性，跨学科的工作需要有擅长寻找和解释资料的历史学家参与，例如存档的手写文件。
第二个任务是研究生物多样性对气候、土地-水利用和其他不同尺度的人类驱动因素变化的响应。例如，目前尚不清楚在不适宜的气候时期，物种在多大程度上重新分布到景观中适合的小气候中(Ashcroft et al. 2009)，也不清楚土地使用在多大程度上限制了景观容纳这种地气候庇护所的可能性。这就需要研究与定居物种分布相关的驱动因素的小规模变异，以及它们在不同景观中的遗传组成。我们还需要研究驱动因素如何在更大的空间尺度上影响物种及其相互作用。当驱动因素和物种趋势的历史数据在匹配的尺度上可用时，这些数据可以直接进行分析(参见Elmhagen和Rushton 2007)。然而，时间换空间的方法，即分析驱动因素和生物多样性之间的空间关系以取代时间关系的方法，应该作为一种补充。这些方法可以用来研究过去的变化对物种丰度和生态系统结构的影响(Pasanen-Mortensen 2014)。当我们关注特定的生态系统模型时，湿地可能提供一个特别有趣的例子，它与水文气候条件、温室气体排放、生物多样性和各种生态系统服务有关联。迄今为止，湿地可持续生态系统管理的例子很少，因为对潜在机制的理解不完全，或者因为关注特定的商品而不是维持生态系统功能的过程(Euliss et al. 2008)。
第三项任务是将生态系统服务提供与治理动态和其他研究变化联系起来，例如农业强度(Norris 2011)、水文气候(van der Velde et al. 2014)和/或土地-水利用和其他社会经济部门(Baresel和Destouni 2005)。研究不同的农业系统如何影响生态系统服务和生物多样性组成可以帮助我们理解驱动变化的机制(Fischer et al. 2008，里程碑等人2010,Andersson et al. 2015)。寻找有效的方法评估多个生态系统服务如何以“捆绑包”的形式相互耦合，也是生态系统服务研究中需要弥合的研究空白(Bennet et al. 2009, Carpenter et al. 2009, Quieroz et al. 2015)。为了应对当前和未来气候、土地-水利用、生物多样性和生态系统服务的内在嵌套性变化及其嵌入的非线性和意外，人类社会需要高度的适应能力(Ostrom 2009, Rockström等，2009b)．至关重要的是，保持支持多层次灵活机构的治理形式，不断提高社会和生态知识，用于修订的规划和管理(Boyd和Folke, 2011年，Boyd等人，2015年)。治理还应在时间和空间上与系统过程的规模相匹配，增强快速响应和适应变化的能力(Cumming et al. 2013)。需要进一步研究:(1)评估在变化影响下区域生态系统服务管理的适应性治理能力，(2)评估生态系统服务概念在跨尺度决策过程中整合生态方面的潜力，(3)评估快速城市化景观中地方-区域尺度匹配程度，(4)探讨与社会和生态系统边界相关的治理举措的升级和/或降级所面临的挑战。
结论
新开发银行研究区土地利用、水利用、人口和气候随时间变化，生物多样性和生态系统服务提供的变化可能与这些相互作用的驱动因素有关。尽管由于人类价值体系和政策的变化，从根本上很难制定变化的预测，但预测对于向决策者传达变化的潜在影响，以及制定考虑到预测和可能的变化场景的预期治理仍然是有价值的(Boyd等人，2015年)。为了更好地理解生物多样性和生态系统服务提供的变化，我们敦促科学家跨学科合作，探索相互作用的驱动因素和反馈机制的重要性，包括综合和评估来自多个学科的匹配尺度数据。通过这种在不同时空尺度上提高的跨学科理解，科学将更好地为支持适应性治理贡献知识。
致谢
作者从事跨学科研究，由斯德哥尔摩大学EkoKlim战略研究项目通过瑞典环境、农业科学和空间规划研究委员会(FORMAS)资助。Georgia Destouni和Fernando Jaramillo还感谢瑞典研究委员会(Vetenskapsr—det，项目编号2009- 3221)以及斯德哥尔摩大学平行战略研究计划BEAM的Georgia Destouni和Ype van der Velde的财政支持。我们感谢三位匿名审稿人的深思熟虑的评论，改进了稿件。
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