V. ПРИКЛАДНЫЕ СЮЖЕТЫ ГИС-МОДЕЛИРОВАНИЯ В ГЕОЭКОЛОГИИ

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОСИСТЕМНЫХ УСЛУГ

23.1. Природный капитал, экосистемные услуги и инструменты оценки

Для достижения целей устойчивого развития необходима более качественная информация о финансовых выгодах и нематериальных преимуществах сохранения, восстановления и щадящего использования экосистем и ландшафтов. Для более наглядной и убедительной демонстрации преимуществ восстановления экосистем, Фонд Commonland Foundation разработал концепцию так называемых "четырех типов возврата (восполнения)", относящихся к четырем типам условных "капиталов" и распространяющихся на три вида "ландшафтных зон" (Рис. 23.1):

Зона природного ландшафта - регенерация естественного средостабилизирующего потенциала за счет восстановления растительного покрова и биоразнообразия;
Комбинированная зона - обеспечение устойчивой эксплуатации ресурсов в сфере лесного и сельского хозяйства;
Экономическая зона - обеспечение устойчивости на периферии урбанизированных ареалов с интенсивной эксплуатацией природных ресурсов за счет специальных вложений в элементы зеленой инфраструктуры.

Рис. 23.1 Три типа ландшафтных зон - природная, комбинированная и экономическая - как "получатели" выгод от возвратов и вложений в природный капитал (источник: сайт CommonLand)

Четыре типа возврата ("4 Returns") включают:

Возвращение природного капитала: реконструкция деградированных ландшафтов восстанавливает биоразнообразие и здоровую окружающую среду;
Возвращение социального капитала: позволяет местным общинам вновь обрести возможности восстановления культурной самобытности и преумножения средств существования;
Возвращение финансового капитала: включает прямые монетарные эффекты (например, увеличение доходов и стоимости земли) и более широкие экономические выгоды;
Обретение вдохновения и воодушевления ("inspiration"): вышеупомянутые "возвраты" в процессе восстановления "вмещающих ландшафтов" (если использовать выражение Л.Н.Гумилева) дают людям надежду и чувство цели, поскольку воодушевление генерирует совместное видение, которое необходимо для восстановления, это "топливо для души" одновременно - результат лучших знаний, осведомленности и практической деятельности, которые влияют на местные сообщества.

С этими четырьмя типами возврата, в свою очередь связаны 9 шагов рабочего процесса интегрированной оценки экосистемных услуг (integrated ecosystem services assessment).

Рис. 23.2 Девять шагов рабочего процесса интегрированной оценки экосистемных услуг (источник: сайт CommonLand)

Хотя шаги (2-9) в значительной степени совпадают с "четырьмя возвратами", полного соответствия здесь не существует, поскольку обычно невозможно строго разделить этапы (например, денежную оценку и экономический анализ) и собственно "капиталы" (например, занятость является или может быть частью как социального, так и финансового капитала). Таким образом, предложенная структура является в основном концептуальной и демонстрирует отношения между Природным Капиталом и Экосистемными Услугами. Для реальной ситуации в каждом конкретном случае требуется гораздо больше подробностей о методах и инструментах, необходимых для реализации каждого шага, и связанных с ними показателях.

Девять шагов рабочего алгоритма кратко могут быть охарактеризованы следующим образом:

Scoping - определение сферы использования: перед началом оценки в рамках консультаций с заинтересованными сторонами следует четко определить сферу использования, контекст и задачи оценки, чтобы избежать сбора ненужных данных или недоучета важных аспектов.
Impact Assessment - оценка воздействия (положительные и отрицательные аспекты) должна предварять любые оценки по восстановлению; оценка должна охватывать вмешательство в ландшафт, структуру экосистем и процессы, а также характеризовать вторичные последствия с точки зрения изменений в функционировании ландшафта (способность ландшафта обеспечивать услуги) по сравнению с базовым показателем (например, уничтожение растительности приводит к эрозии и потере плодородия).
Ecosystem Services analysis - анализ экосистемных услуг: влияние мер по восстановлению на изменения в фактического и потенциального использовании конкретных экосистемных услуг. Например, посадка деревьев уменьшает эрозию, тем самым повышая общий потенциал ландшафта (поскольку создается среда обитания для видов и повышаются эстетические рекреационные качества). С другой стороны, это может негативно сказаться на наличии воды для орошения или потребления. Таким образом, следует учитывать общую совокупность ЭСУ, (в том числе компромиссы) при анализе доходности природного капитала.
Benefit analysis - анализ выгод: изменения в ЭСУ, проанализированные на этапе 3, окажут влияние (положительное или отрицательное) на здоровье, средства к существованию, культурную идентичность и другие показатели благосостояния (социальный и человеческий капитал), например, такие как рабочие места, образование, безопасность, социальная сплоченность. На этом этапе эти выгоды количественно оцениваются в неденежном выражении.
Monetary valuation - денежная оценка: после того, как мы способны охарактеризовать, и желательно в количественной форме, последствия в изменении использования конкретного земельного участка на экосистемные услуги (Шаг 3) и преимущества (Шаг 4), появляется возможность анализировать денежные выгоды с использованием прямых и косвенных оценок рыночной стоимости, и определить, таким образом, изменения в общей экономической стоимости пакета ЭСУ.
Economic analysis - экономический анализ: на этом этапе исследуются последствия восстановления экосистем для местной/региональной/национальной экономики с точки зрения экономических показателей, таких как занятость, увеличение налоговых поступлений, прибыль корпораций, доходность для инвесторов и т.д. Кроме того, изменение (обычно увеличение) стоимости земли (см. шаг 5) должно быть частью экономического анализа.
Capturing the value - оценка размера стоимости. На основе шагов 5 и 6, которые предоставляющих информацию о возврате финансового капитала, могут быть разработаны стимулы (финансовые или иные) для инвестирования в восстановление экосистем и/или устойчивое управление ландшафтами.
Communicating the value (and benefits) - соотнесение ценности и выгод (преимуществ) с целью повышения осведомленности и поддержки в отношении предпринимаемых действий, необходимых для осуществления стимулирования социальной коммуникации. Может применяться после любой из стадий, например, посредством ввода информации о возврате экосистемных услуг (Шаг 3) и достигаемых преимуществ (пункт 4).
Capacity building and institutional change - наращивание потенциала и институциональные изменения: для обеспечения реализации результатов оценки в долгосрочной политике необходимы институциональные и управленческие изменения на соответствующих масштабных уровнях (например, от местных программ восстановления экологического потенциала до национальной политики).

Для комплексной оценки последствий реконструкции экосистем и экореабилитации ландшафтов в идеале должны быть включены все 9 этапов. В зависимости от ситуации (имеющихся данных, времени и финансирования) и требуемого уровня детализации прохождение всех процедур может занять от несколько месяцев нескольких лет (особенно если оценка включает в себя долгосрочный мониторинг социальных изменений). Поскольку существует некоторое перекрытие между шагами, на практике охарактеризованные шаги могут и должны выполняться одновременно. Кроме того, не все оценки в зависимости от цели и контекста оценки потребуют выполнения всех шагов.

На настоящий момент (2022 год) потенциальный пользователь имеет в распоряжении более 80 инструментов оценки ЭСУ: нелегко быстро решить, какой инструмент наиболее подходит для того или иного сюжеты или этапа оценки. Обычно для каждого шага можно использовать разные инструменты, и часто один инструмент может быть полезен для нескольких шагов. В идеале следует разработать "дерево принятия решений", чтобы помочь пользователю найти наиболее подходящий инструмент(ы) для целей текущей оценки. В (Таблице 23.1) приведены сведения о принципиальной применимости некоторых, наиболее популярных инструментов оценки ЭСУ для разных "шагов" [De Groot et al., 2018].

Таблица 23.1 Применимость инструментов в контексте "Девяти Шагов"*

№	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Шаги	Опреде- ление сферы исполь- зования	Оценка воздей- ствия	Анализ эко- систем- ных услуг	Анализ выгод	Денеж- ная оценка	Экономи- ческий анализ	Оценка размера ценности	Соотне- сение ценности и выгод	Наращи- вание потенциала и институцио- нальные изменения
Aries	X		X	X
Ecosystem Services Review	X	X	X
InVEST		X	X	X		X
LUCI		X	X
MIMES		X	X
EcoServ- GIS	X	X	X
Co$ting Nature		X	X
SolVES			X		X
Ecosystem Portfolio Model		X
EcoAIM		X	X
ESValue			X
EcoMetrix			X
NAIS					X
Ecosystem Valuation Toolkit					X
BTUEMT Benefit Transfer					X
ESTIMAP			X
IPBES	X			X					X
Q -metho- dology		X	X	X					X

*источник: De Groot et al., 2018

23.2. Теоретические подходы к оценке ЭСУ

Прежде чем сравнивать различные подходы к оценке экосистемных услуг ЭСУ), мы должны признать, что любой современный инструмент апеллирует к определенной модели, реализованной в компьютере. В свою очередь, модели - это упрощенные презентации окружающей среды, которые позволяют сначала исследовать, а затем количественно (или качественно) оценить биофизические, экологические и/или социально-экономические характеристики. Поскольку в данном разделе мы рассматриваем геоинформационные методы, следует сразу оговорить, что общие подходы к моделированию ЭСУ отличаются от геоинформационного моделирования ЭСУ прежде всего тем, что, во-первых, они не являются обязательно пространственными (хотя многие модели действительно дают картографические результаты); во-вторых, как правило, общие подходы сосредоточены на понимании и количественной оценке взаимодействий между различными компонентами социальных и/или экологических систем, и, в третьих, путем изменения параметров внутри моделей они способны исследовать как альтернативные сценарии, так и внутреннюю динамику модели.

Применительно к оценке (ЭСУ) модели являются важными инструментами, позволяющими количественно оценить взаимосвязи, лежащие в основе предложения, спроса и потоков ЭСУ, а в некоторых случаях - генерировать карты, отражающие эти факторы. Кроме того, модели позволяют формировать и анализировать сценарии, и, следовательно, оценить компромиссы, вытекающие из различных сценариев.

Широкий набор различных типов моделей, которые применяются в настоящее время для оценки ЭСУ, обычно дифференцируются по характеру и содержанию самого процесса моделирования. Существует множество различных типов моделей. Так модели могут используются для прогнозирования самих ЭСУ, или лежащих в их основе экологических параметров и функций, из которых они выводятся. Модели ЭСУ используют различные типы входных данных, но обычно включают измерения параметров окружающей среды (например, высоты деревьев, стока рек, количества видов), ответы на опросы или экспертные оценки; кроме того модели могут использовать результаты другой модели: например, результаты модели флуктуации климата могут обеспечить входные данные по количеству осадков в модели речного стока.

Популяризация самой концепции ЭСУ во-многом связана с компьютерным моделированием; некоторые модели (например традиционные геоэкологические или "биофизические" в англоязычной традиции) имеют более чем десятилетнюю историю использования и обычно менее целенаправленно ориентированы на так называемых бенефициаров (или "выгодополучателей" ЭСУ), чем более современные модели ЭСУ, ориентированные прежде всего на экономику. Существуют несколько принципиальных общих типов моделей, которые используются для оценки ЭСУ.

Методы оценки ЭСУ были внедрены и апробированы в 27 тематических исследованиях в рамках финансируемого Евросоюзом проекта OpenNESS. Тематические исследования охватывают различные географические регионы: большая часть относится к Европе, а остальные были осуществлены в Аргентине, Бразилии, Индии и Кении. Все проекты были сосредоточены на практической реализации концепции ЭСУ в различных контекстах управления, включая устойчивое городское управление, управление лесами/, управление сельскими ландшафтами, комплексное управление речными бассейнами, управление прибрежными районами и управление экспортом сырьевых товаров [Wijnja et al., 2016].

Классификация всего набора используемых инструментов затруднена, поскольку некоторые программные комплексы являются интегративными по своей природе и охватывают целый ряд подходов. Одни методы могут быть относительно легко классифицированы как геоэкологические, (например, модели эрозии почв и гидрологические модели), другие методы определяются как социокультурные (нарративный анализ), или как финансово-экономические (стоимостные) методы. Однако есть множество подходов, которые используют или выявляют различные типы ценностей ЭСУ или могут быть классифицированы по-разному в зависимости от конкретного сюжета и цели применения.

Так или иначе моделирование обладает значительным потенциалом для оценки как структуры и функций экосистемы, лежащих в основе ЭСУ, так и спроса и предложения на сами ЭСУ. Кроме того, моделирование предоставляет потенциал для изучения воздействия изменений окружающей среды и управления ими с помощью сценариев, что делает их важными инструментами поддержки принятия решений в области ЭСУ. Для лучшей ориентации в мире моделей можно использовать следующую классификацию.

1. Концептуальные модели

Концептуальные модели (далеко не всегда алгоритмизированные и переведенные на языки современного программирования), являются первой стадией любого процесса моделирования. Они используются для установления связей между различными компонентами изучаемой системы. Циклы углерода и воды, например, обеспечивают базовые концептуальные знания для ряда более детальных алгоритмизированных и расчетных моделей, используемых при прогнозировании ЭСУ, таких как связывание углерода растительностью или учет роли растительности в предотвращении наводнений. Так или иначе, первый шаг любого нового процесса моделирования состоит в том, чтобы нарисовать концептуальную диаграмму (или блок-схему), которая иллюстрирует, как компоненты модели взаимосвязаны, а затем определить, с помощью каких параметров можно количественно оценить эти связи.

2. Статистические модели

Когда оценка количественных отношений между компонентами концептуальной модели взывает затруднения обычно разрабатываются так называемые статистические модели, которые призваны установить необходимые связи с опорой на вновь собираемые "большие данные" и расчетные параметры. Например, если концептуальная модель предполагает, что запасы пресной воды определяются количеством выпадающих атмосферных осадков и соотношением типов растительности в пределах речного бассейна, то можно собрать соответствующие данные и использовать регрессионные модели для изучения направленности и силы этих взаимосвязей. Выявленные взаимосвязи затем могут быть использованы в рамках детерминированной модели (модели-аналога) для прогнозирования, например - прогнозирования ожидаемых запасов пресной воды в районах, для которых соответствующие гидрометеорологические наблюдения отсутствуют.

3. Детерминированные модели

Детерминированная модель могут рассматриваться как развитие концептуальных моделей на основе установления статистических связей между переменными, т.е., как своего рода синтез концептуальных и статистических моделей. Поскольку детерминированные модели обычно основаны на фундаментальных физических законах, то для них выполняется правило существования только одного возможного выхода для данного набора входных данных. Однако это правило может не срабатывать при моделировании сложных систем, где неопределенность является неотъемлемым и весьма распространенным обстоятельством. Для решения этой проблемы были разработаны специальные вероятностные модели.

Тем не менее, детерминированные модели лежат в основе многих распространенных подходов к оценке ЭСУ. Так, например, Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE)|Универсальное уравнение потерь почвенного горизонта, является широко используемой детерминированной моделью, разработанной для лучшего понимания факторов и процессов, приводящих к почвенной эрозии (линейной и плоскостной) с сельскохозяйственных угодий. Слабость детерминированных моделей проявляется в том, что они часто плохо отражают региональную специфику - например, особенности процесса эрозии почв в разных природно-ландшафтных зонах и физико-географических провинциях.

4. Вероятностные модели

В основе вероятностных моделей лежит предположение о том, что случайное поведение часто является частью системы; они выражают вероятность наступления событий поэтому вместо использования отдельных значений в качестве входных данных вероятностные подходы используют функции распределения вероятностей. Например, вместо использования среднего количества осадков вероятностный подход позволяет использовать диапазон входных данных, отобранных из нормального распределения вокруг среднего значения, вплоть до максимальных и минимальных зарегистрированных наблюдений. Эти выборочные значения могут быть выбраны систематически или случайным образом (метод Монте-Карло), а затем пропущены через детерминированную модель для изучения диапазона выходных данных. Модель позволяет оценить вероятность тех или иных выходных значений, но не подразумевает, что в сложной системе можно ожидать одно выходное значение для данной комбинации входных параметров.

5. Моделирование на основе правил

Модели, основанные на правилах, могут быть применены с использованием булевых решений ("да/нет"") и операторов ("если - то") для построения алгоритма рабочего процесса от входных данных к результату. Они часто представлены в виде вложенных деревьев решений|decision tree и традиционно распространены в методах дистанционного зондирования и биологической классификации (например, если переменная X, представляющая древесный покров, выше заданного порога, то класс Y=лес, если иначе, то класс Y=пастбища). Модели, основанные на правилах, также могут быть включены в платформы выбора моделей, поддерживаемые контекстно-зависимым искусственным интеллектом (AI), которые учитывают контекст путем выбора из библиотеки возможных данных и моделей. Однако действительно эффективные модели строятся не на простых правилах типа "объект выше 500 м со склоном более 18^o является горой", а на правилах так называемого Fuzzy Logic|Нечеткой принадлежности, которые записываются в примерно таком виде "объект выше 500 м и крутизной склона более 18^o в 65% случаях будет "горой"...

6. Агент-ориентированные модели (ABMs)

Агентные модели (ABMS) или модели участников - это особый тип модели, основанной на правилах, устанавливаемых для отдельных "агентов-участников", которые взаимодействуют между собой, порождая тем самым так называемое коллективное поведение. В рамках ЭСУ может проводится обучение агентов на основе опыта, что позволяет ЭСУ моделировать такие аспекты, как передача идей между индивидами и другие процессы.

Модели, ориентированные на "агентов" или субъектов хозяйствования и девелопмента имитируют процесс принятия решений человеком, связанный с управлением экосистемными услугами или политикой. Они могут представлять несколько организационных уровней взаимодействий стейкхолдеров и целевых групп друг с другом и окружающей средой.

ABMs-модели предоставляют значительные возможности для понимания того, как взаимодействие между отдельными субъектами может влиять на ЭСУ. В качестве "субъектов" в модель могут включаться отдельные люди и группы людей, стейкхолдеры (например, фермеры), взаимодействующие с политиками и институциональными структурами для определения оптимальных видов сельскохозяйственных культур и объема их производства с позиций сохранений качественных и количественных показателей ЭСУ.

В рамках подобной модели ЭСУ результаты зависят от времени, идентичности и последствий взаимодействия вовлеченных сторон. Если в руководящих правилах присутствует элемент случайности (например, 50% времени агент делает выбор X и 50% выбор Y), то один и тот же результат не будет воспроизводиться при повторных запусках модели.

7. Интегрированные системы моделирования

Если охарактеризованные выше модели, как правило, разрабатываются для решения конкретной проблемы, возникающей в некоем секторе, то в рамках интегрированной концептуальной модели обычно рассматриваются комплексные сложные коллизии, требующие привлечения и взаимодействия многих отдельных моделей. Результаты одной модели могут быть использованы для обеспечения входных данных для другой модели, что позволяет создавать цепочки моделирования и связанные системы моделирования, учитывающие межсекторальные взаимодействия, синергию и компромиссы, включая, например, последствия для одной ЭСУ (например, обеспечение питьевой водой) в результате изменений в другой (например, регулирование речного стока). Представляется, что интегрированные модели особенно актуальны для Российской Федерации, где за время перестройки были утрачены жизненно важные регуляторные механизмы между различными отраслями хозяйства (яркий пример "цепочка" сезонные и недельные режимы сработки ГЭС- сохранение крупных нерестилищ в отмелых зонах крупных равнинных водохранилищ - стабильность берегов в нижних бьефах водохранилищ).

Интегрированные геоэкологические модели объединяют алгоритмы, описывающие различные секторы или компоненты экосистем, для моделирования изменений в землепользовании и/или предоставления экосистемных услуг; отличаются от большинства других моделей ЭСУ тем, что они включают обратные связи между компонентами. Примеры, которые были использованы в OpenNESS, включают:

SITE (SImulation of Terrestrial Environments), программный пакет для разработки и применения моделей, имитирующих региональную динамику землепользования;
IMAGE-GLOBIO, a глобальная модель, которая имитирует прошлое, настоящее и будущее влияние деятельности человека на биоразнообразие и экосистемные услуги [Schulp et al., 2014];
CLIMSAVE интегрированная платформа оценка (IAP)[Harrison et al., 2015], которая объединяет десять отраслевых моделей для анализа воздействия различных климатических и социально-экономические сценарии на экосистемные услуги и возможные варианты адаптации в европейском масштабе.

8. Модели природной среды

Модели природной среды, в целом имеют более длительную историю разработки и применения - например такие как модели землепользования/ландшафтного покрова, (LandUse/LandCover), что делает их полезными для использования в более интегральных моделях ЭСУ. Следует отметить, что такие модели являются "поставщиками" исходных данных для большинства реализованных алгоритмов моделирования ЭСУ, в особенности - геоинформационных алгоритмов.

9. Моделирование распределения видов

SDM-Species distribution modelling|Моделирование распределения видов часто используется для определения того, как виды растений и животных реагируют на изменение параметров окружающей среды, таких как атмосферный CO₂, климат или доступность среды обитания. Существует широкий спектр подходов к SDM, таких как простые статистические методы, методы, основанные на регрессии, и подходы, использующие "машинное обучение". Передовые подходы к SDM сочетают эти карты с моделированием землепользования для определения местообитаний, а использование моделей рассредоточения и связности (в частности - известных моделей семейства FRAGSTAT, Patch Analyst или Conifor), может помочь в исследовании способности видов колонизировать новые местообитания. На выходе моделей карты распределения видов для данного сценария, которые могут быть использованы для оценки обеспечения ЭСУ, связанного с ключевыми и\или "зонтичными" видами фауны и флоры.

10. Моделирование землепользования/ландшафтного покрова

Данные о землепользовании/ландшафтном покрове (LandUse/LandCover) являются ключевыми входными данными для многих подходов к картографированию ЭСУ, и существуют различные способы увязки LULC с дополнительными наборами данных моделирования. Исходные данные LULC обычно получаются на основе дистанционного зондирования или картографирования местообитаний, и актуальное землепользование может быть смоделировано на основе этих исходных данных различными способами. Учитывая воздействие изменений в землепользовании на ЭСУ (например, урбанизации, интенсификации сельского хозяйства или экореабилитации), данные LULC имеют очевидную ценность для понимания того, как потоки экосистемных услуг изменяются с течением времени.

Во-первых, модели LULC позволяют оценивать любое данное местоположение с позиций принадлежности к природной, сельской или урбанизированной среде, и использовать дополнительно соответствующие модели, такие как модели урбанизации (Atlas of Urban Expansion), модель "городской ткани" (Urban fabric) Urban Atlas) модель роста сельских городов RUG), индикаторы и показатели всех этих моделей могут быть напрямую использованы практически в любом инструменте оценки и картографирования экосистемных услуг (например - в ESTIMAP ).

Во-вторых, присваивая вероятности переходам между типами землепользования (например, 50% пастбищ превратятся в леса), вероятностные подходы к переходу помогают спрогнозировать изменения в землепользовании в будущем. Эти вероятности сами по себе могут быть обусловлены другими пространственными и/или сценарными переменными для создания более сложных моделей изменений. Так подобные оценки, выполненные для всего урбанизированного ареала Большой Москвы, позволяют прогнозировать состояние LULC на основе выявленных трендов урбанизации [Климанова, Колбовский, Илларионова, 2020].

В-третьих, модели состояния и перехода (state-and-transition models STMs) для LULC - это концептуальные модели, которые используют простые схематические подходы для выявления нелинейных сдвигов в экосистемах в ответ на внешние экологические или антропогенные нарушения. Модели состояния и перехода обычно создаются в процессе консультаций с экспертами, и схематичность подхода делает их хорошим средством для совместной работы с заинтересованными сторонами. STMs включают некоторое число возможных состояний экосистемы и факторов, определяющих переходы между этими состояниями.

11. Геоэкологические модели

Геоэкологические модели рассматривают основные экосистемы, включая климатические, экологические, гидрологические и геохимические аспекты. Популярные и часто используемые модели - Soil and Water Assessment Tool (SWAT)|Инструмент оценки почвы и воды, который может быть использован для оценки ЭСУ, связанных с водой, и вышеупомянутое Универсальное уравнение потерь почвы (RUSLE). Такие модели, как правило, фокусируются на одном компоненте или подсистеме окружающей среды (например, поверхностные воды, почвы или биота ландшафта) и могут не подходить напрямую непосредственно для оценки ЭСУ. Часто требуется дополнительный блок моделирования для преобразования биофизического параметра (такого как ежегодная потеря почвы) в ЭСУ (например, влияние потерь почвы на урожайность сельскохозяйственных культур или качество питьевой воды), особенно для того, чтобы связать эти процессы с социальными бенефициарами. Многие биофизические модели вполне традиционны, имеют длительную историю использования и часто пользуются доверием лиц, принимающих решения в сфере охраны окружающей среды, что иногда делает их более предпочтительными, чем разработанные недавно более современные эффективные инструменты, в особенности связанные с ГИС-моделированием.

Геоэкологические (в англоязычной традиции "биофизические" модели, оценивающие физико-географические и экологические факторы (процессы и функции), могут включать:

экологические модели, такие как распределение видов модели (SDMs; [Harrison et al., 2016];
гидрологические модели, такие как инструмент оценки почвенных вод (SWAT); [Francesconi et al.,2016];
модели эрозии почвы, таких как Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE; USDA, 2016);
модели состояния и трансформации|state-and-transition models (STMs) которые воспроизводят динамику экосистем после возмущений на основе теории альтернативных состояний и могут быть полезны для понимания важности экологических функций, лежащих в основе предоставления экосистемных услуг [Bestelmeyer et al., 2010].

12. Модели, явно ориентированные на ЭСУ

По мере роста интереса к ЭСУ разрабатывались инструменты с явным акцентом на отдельные экосистемные услуги или специфические наборы услуг. Некоторые из этих инструментов были предназначены для использования в разнообразных сюжетах, в то время как другие более-менее жестко привязаны к конкретным кейсам.

Экосервисные модели оценивают предложение (а иногда и спрос) нескольких экосистемных услуг, как правило, в специализированной ГИС, либо "гис-подобной" программной среде. Они включают такие модели, как:

ESTIMAP, набор пространственно-эксплицитных моделей,каждая из которых может быть запущена отдельно для оценки различных экосистемных услуг в европейском или региональном масштабе [Zulian et al., 2013];
Инструмент QuickScan - среда пространственного моделирования для объединения экспертных знаний с пространственными и статистическими данными, предназначенная для включения в обсуждение политиков, экспертов и заинтересованных сторон, для совместного исследования влияния различных вариантов политики на экосистемные услуги [Verweij, 2015];
InVEST, набор моделей для картографирования и оценки экологической и экономической ценности нескольких ЭСУ на региональном масштабах [Sharp et al., 2018];
концептуальные каскадные модели, позволяющие выделять цепочки формирования ЭСУ и связывать геоэкологические структуры и процессы с элементами комфортности и благополучия человека [Potschin, Haines-Young, 2011].

Matrix-based approaches|Матричные подходы находятся на границе между отображением и моделированием ЭСУ. Они объединяют ГИС и электронные таблицы анализа входных данных LULC для создания карт предложения и/или спроса ЭСУ. В самом простом виде это чисто картографические методы: они объединяют ГИС-слои LULC и оценочные значения для предоставления ЭСУ: например, подобная обобщенная оценка проводится в Евросоюзе на основе кодов Urban Atlas а также Atlas of Urban Expansion [Angel et al.,2016] что позволяет быстро сравнивать между собой любые урбанизированные территории Европы. Матричные подходы могут применяться с очень ограниченным техническим опытом. Однако чем больше значения матрицы опираются на экспертные знания, а не на количественную оценку с помощью первичных данных, тем более они открыты для критики чрезмерного упрощения и субъективизма, особенно по сравнению с первичными данными или более детальными подходами моделирования.

Модели комплексной оценки|Integrated assessment models связывают секторальные модели таким образом, что результаты одной модели используются в качестве входных данных другой. Этот подход, часто технически сложный и трудоемкий в реализации, обеспечивает учет результатов таким образом, что становится возможным сравнение отдельных отраслевых или ЭСУ-моделей для одного и того же сценария. Например, сельскохозяйственная модель может рассчитать наличие воды для орошения на основе осадков, но без интеграции модели распределения воды, которая разделяет объемы воды между различными секторами (ирригацией, бытовым снабжением, промышленностью или энергетикой), было бы невозможно узнать, действительно ли эта вода доступна для использования.

13. Байесовские Сети Доверия (BBNs)

Bayesian Belief Networks (BBNs)|Байесовская сеть доверия - это тип модели, которая использует условную вероятность для присвоения вероятностей набору потенциальных выходов при известном состоянии некоторых или всех входных параметров. Применительно к ЭСУ входы BBNs, скорее всего, будут факторами, определяющими предложение ЭСУ (такими как растительный покров, типы почв и другие параметры окружающей среды), в то время как результаты будут представлять собой затраты на предложение ЭСУ, спрос или получаемые выгоды.

Байесовские сети доверия|Bayesian Belief Networks(BBN) основаны на графической структуре, состоящей из узлов, представляющих процессы или факторы и связей, определяющих как соединены узлы. Байесовские сети могут быть построены на основе комбинации исторических данных и экспертных знаний. Каждая связь представляет собой отношение зависимости таким образом, что соответствующий узел имеет условное распределение вероятностей, определяющих отношения между значениями узлов с входящими ссылками на узел и значениями самого узла. Это означает, что неопределенность явно принимается во внимание [Burkhard, Maes, 2017]. BBN можно связать с ГИС для проведения пространственного анализа.

BBNS имеют ряд преимуществ. Во-первых, они очень гибки с точки зрения данных, которые они могут интегрировать: можно использовать как качественные, так и количественные значения, что позволяет заполнять их на основе полевых данных, результатов других моделей и экспертных заключений. Они также способны интегрировать в себя более сложные модели. Во-вторых, если условные вероятности неизвестны, их можно вывести из существующих данных с помощью автоматизированного машинного обучения или статистического подхода. В-третьих, их условно-вероятностный подход явно учитывает неопределенность, так что ни входы, ни выходы принудительно не рассматриваются как детерминированная величина. В-четвертых, BBNS могут быть встроены в ГИС или веб-платформу для обеспечения результатов, которые могут быть продемонстрированы пространственно. Наконец, они хорошо подходят для изучения сценариев в интерактивном режиме с заинтересованными сторонами, поскольку модификация исходных данных позволяет быстро идентифицировать изменяющиеся вероятности.

14. Совместное моделирование с заинтересованными сторонами

Participatory modelling with stakeholders|Совместное моделирование с заинтересованными сторонами. Моделирование традиционно проводилось экспертами в отрыве от лиц, принимающих решения, и заинтересованных сторон. Это привело к критике "элитарности" концепции ЭСУ в целом и снизило доверие к моделированию. Включение заинтересованных сторон в процесс моделирования повышает легитимность и доверие ко всей процедуре в глазах социума, не говоря уже о том, что учет местных знаний часто повышает качество самого моделирования. Кроме того совместное моделирование гарантирует, что выполняемое работа выделяет ЭСУ, которые имеют наибольшее значение для местного контекста, а не обращается к стандартному набору результатов, которые могут упустить локально важные ЭСУ. Для примера приведем ситуацию, сложившуюся в бассейне реки Авачи Камчатского полуострова, где в последние годы там началась добыча россыпного золота, что приводит к разрушению нормальных русловых форм, и, как следствие - обмелению и уничтожению нерестилищ ценных пород рыб. Между тем рыбный промысел - важнейшее сезонное занятие местного населения, и в этой связи возникает вопрос: стоит ли добыча нескольких сотен килограмм золотого песка (годовая "товарная" отдача от прииска) лишения средств к существованию нескольких тысяч семей, живущих данным промыслом?

Совещательное или партисипативное картографирование - это широкая группа методов, направленных на включение местных знаний, ценностей и предпочтений заинтересованных сторон в создание карт ЭСУ. В рамках проекта OpenNESS было разработано несколько методов совещательного или партисипативного картографирования, включая:

Партисипативные ГИС или ГИС участия общественности (Public Participation GIS (PPGIS)), которая использует семинары, личные интервью или веб-опросы для интеграции представлений, знаний (местных или технических) и ценностей различных заинтересованных сторон и представляет выводы в виде карты ЭСУ [Brown, Fagerholm, 2015];
MapNat приложение, приложение для смартфона для полевого картографирования главным образом культурных, но также и некоторых обеспечивающих и регулирующих сервисов;
BGApp, приложение для смартфона помогающее вести учет различных "зеленых" и "голубых" элементов ландшафта на основе их значимости для ЭСУ, либо комплекта услуг, далее взвешенное по площади значение рассчитывается в предполагаемой недвижимости.

15. Подход совместного производства знаний

A knowledge co-production approach|Подход совместного производства знаний может быть использован с любым методом моделирования, который ставит взаимодействие между разработчиком модели и заинтересованными сторонами на необходимую основу. Из-за своей итеративной природы такие подходы часто значительно более трудоемки, и требуют от разработчиков моделей разработки совершенно новых стратегий для решения вопросов, поставленных заинтересованными сторонами. Это может означать, что планируемые разработчикам моделей методы, могут либо вовсе не подходить для удовлетворения потребностей заинтересованных сторон, либо нуждаться в существенном расширении учитываемых факторов, и, следовательно - в усложнении.

Совещательная оценка. Delibirative valuation|Совещательная оценка это не один конкретный метод оценки, а подход, обеспечивающий основу для синтеза различных инструментов и методов, которые объединяют граждан и академические круги, а также различные научные дисциплины. Такие методы приглашают заинтересованные стороны и граждан (широкую общественность) совместно формировать свои предпочтения в отношении экосистемных услуг посредством открытого диалога с другими.

Разработка сценариев участия. Сценарии определятся в рамках проекта OpenNESS как "правдоподобное, упрощенное описание того, как может развиваться будущее, основанное на последовательном и внутренне непротиворечивом наборе предположений о ключевых движущих силах". Взаимодействие с заинтересованными сторонами помогает сформулировать сценарии, которые согласуются с перспективами заинтересованных сторон [[Priess, Hauck, 2015]].

16. Многокритериальный анализ решений (MCDA)

Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA)|Многокритериальный анализ решений - это обобщающий термин для набора гибких подходов к моделированию, призванных выделить оптимальный выбор в ситуации со многими альтернативами. Он разбивает проблемы на отдельные блоки и анализирует их с точки зрения ряда последствий (например, финансовых затрат, а также экологических и социальных последствий). Применительно к оценке ЭСУ MCDA может использоваться для оценки компромиссов между несколькими видами ЭСУ в самых разных сценариях. MCDA разработан как инструмент поддержки принятия решений и используется как с отдельными лицами, принимающими решения, так и с группами заинтересованных сторон для анализа предпочтений в отношении потенциально возможных результатов принятия решений

Анализ Мультикритериальных решений|Multi-criteria Decision Analysis MCDA - обобщающий термин для описания набора формальных подходов, которые призваны четко учитывать множество критериев, помогая отдельным лицам или группам разрабатывать и принимать решения в сложных ситуациях с явными противоречиями между заинтересованными сторонами. Пространственные MCDA выполняются в ГИС для того, чтобы обеспечить визуализацию множества критериев [Munda, 2004].

17. Экономические модели с оценкой стоимости, выгоды и затрат

Метод временных затрат основан на исследовании затрат времени (косвенно - затрат труда, и следовательно - монетарной оценки), которое представители разных целевых групп и заинтересованных сторон готов потратить на оптимизацию состояния и\или функционирования тех или иных конкретных ЭСУ; по сути это инвариант метода предпочтений [García-Llorente et al., 2016].

Метод анализа эффективности затрат|Cost-effectiveness analysis - это инструмент принятия решений в условиях ранжирования альтернативных возможностей достижения одних и тех же целей на основе анализа баланса "стоимость-эффективность" [Boardman et al., 2016].

Методы, основанные на рыночной/обменной стоимости|Market price / exchangebased methods. Подразумевают непосредственное или опосредованное извлечение стоимостных показателей на основе рыночной стоимости товаров, услуг и т.д. Охватывает большую группу методов, базирующихся на анализе предпочтений и обменных оценках, в которых рыночная стоимость (недвижимости, или путешествий, совершаемых с целью отдыха) используются для формирования представлений о ценности ЭСУ. Так называемые "теневые" оценки также одна из непрямых форм использования рыночных цен, определяемых как "крайняя" цена, которую общество готово заплатить за обеспечение "нерыночных " ЭСУ для достижение целей связанных с оптимизацией состояния окружающей среды

Методы выявленных предпочтений|Revealed preference methods раскрывают ценность ЭСУ косвенно через покупки (например, цены на жилье) или поведение (транспортные расходы). Примеры, используемые в программе OpenNESS, включают в себя:

гедонистическое (?) ценообразование, которое представляет собой изучение множественной корреляции между экологическими характеристиками товара и его ценой продажи;
методы затрат на поездки (Тravel Cost Мrtods), которые основы на том обстоятельстве что рекреационные услуги могут быть реализованы только через физический доступ к природе.

Ресурсная рента выводит стоимость экосистемной услуги как остаточную после того, как вклады других форм капитала были вычтены из операционного профицита [Obst et al., 2015].

Моделируемый обмен|Simulated exchange экспериментальный метод, предложенный для экосистемного учета производной функции спроса на основе:

предельной меновой стоимости, с предварительным выбором точку вдоль функции спроса или на основе наблюдаемого поведения продавцов и покупателей на рынке (например - рынке обмена и купли-продажи жилья);
через пересечение с моделируемой кривой предложения.

Оценка на основе функции "производство-затраты"|Production/cost function - подход, связывающий выпуск продаваемых товаров с затратами экосистемных услуг с помощью эконометрических методов [Bateman et al., 2011].

Передача выгод|Trancfer value или в более общем смысле - передача ценности - относится к применению количественных оценок ценности экосистемных услуг из верифицированных исследований в другие коллизии природопользования [Johnston et al., 2015].

18. Простое ГИС-картографирование экосистемных услуг

Простое ГИС-картографирование экосистемных услуг с использованием программного обеспечения ГИС, если пространственные данные непосредственно доступны для какой-либо услуги (например, производство продуктов питания):

ГИС-картографирование заключается в связывании значений электронных таблиц - показателей спроса/предложения ЭСУ по категориям LULC с картой ГИС для создания карт баланса ЭСУ (предложение минус спрос); эти показатели могут быть получены на основе научных данных или могут быть оценены на основе местных или экспертных знаний;
ГИС-картографирование на основе усовершенствованных матриц достигаются путем включения нескольких источников пространственных данных (в проекте OpenNESS является так называемый GreenFrame), разработанный для оценки пространственных вариаций потенциала предоставления ЭСУ зеленой инфраструктуры в пространственном планировании.

19. Модели оценки нематериальных экосистемных услуг

Нарративный анализ направлен на то, чтобы запечатлеть важность ЭСУ для людей через их собственные истории и прямые действия (как вербально, так и визуально) [de Oliviera, Berkes, 2014].

Оценка на основе предпочтений - это прямой и количественный консультативный метод анализа восприятия, знаний и связанных с ними ценностей в проекции на спрос или использование ЭСУ (или даже социальных мотиваций для их поддержания) без использования экономических показателей. Данные собираются с помощью опросов с различными вариациями, такими как упражнения по "свободному листингу" (составление списков ценности), ранжирование, рейтинг или выбор ЭСУ [Martín-López et al., 2012], иногда также с использованием визуальных стимулов (например, фотографий в качестве иллюстрации ЭСУ, как в случае карточной игры "Экосистемные услуги"").

Анализ фотосерий. Сайты обмена фотографиями, такие как Flickr, Panoramio и Instagram, используются для предоставления выявленных предпочтений в отношении услуг культурной экосистемы, предполагая, что посетителей привлекает место, где они делают фотографии [Richards, Friess, 2018].

Метод "извлечения" ценности из фотографий. Метод "Photo elicitation" направлен на то, чтобы перевести визуальный опыт людей и восприятие ландшафтов в термины ЭСУ. Респонденты в анкетах (работая с фотографиями) указывают основные экосистемные услуги, предоставляемые каждым ландшафтом, из списка потенциальных услуг, предоставляемых районом.

23.3. Общая характеристика моделей оценки ЭСУ

Широкое распространение идеологемы экосистемных услуг вызвало к жизни разработку разнообразного набора инструментов поддержания решений - так называемых desizion-making tools, варьирующих от простых моделей электронных таблиц до сложных программных пакетов. Несмотря на широкое распространение инструментов, ощущается острый недостаток критических обзоров и оценок инструментов ЭСУ с целью определения сильных и слабых сторон разных алгоритмов и их применимости к различным условиям и масштабам.

Помимо быстрого развития инструментов ЭСУ, одной из основных причин, по которым такие обзоры долгое время отсутствовали, была проблема определения того, что представляет собой инструмент экосистемных услуг среди множества новых инструментов охраны природы, градостроительного и землеустроительного планирования, землепользования, гидрологического и экологического моделирования.

Существует болезненный компромисс между использованием новых инструментов экосистемных услуг, многие из которых предназначены для переноса в новые географические условия и контексты принятия решений, и использованием существующих подходов к картографированию или ГИС-моделированию, которые известны на местном уровне и которым доверяют лица, принимающие решения, но требуют добавления компонента экосистемных услуг. Новые инструменты экосистемных услуг открывают потенциал для "стандартизации" оценок а также облегчения тестирования и сравнения при условии, что модели четко документированы и удобны для пользователя.

Основные направления развития моделей - добавление новых компонентов и расширение набора пространственных масштабов использования. Отсутствие сопоставимости между локально адаптированными моделями представляет дополнительную трудность, заключающуюся в ограничении сопоставимости результатов. Так, некоторые обобщенные модели (в частности предпочитаемые американскими агентствами по управлению ресурсами государственного сектора и транснациональными корпорациями) достаточно эффективны на национальном и межрегиональном уровнях, однако могут быть неэффективными на местном уровне, если не включают точные данные (высокого разрешения), а также не учитывают местные условия предложения, спроса и стоимости экосистемных услуг.

Ниже приводится обзор самых популярных из существующих на сегодняшний день более чем восьмидесяти инструментов с оценкой их применимости на различных пространственных уровнях и для различных групп экосистемных услуг. Из обзора исключены инструменты для планирования, сохранения или оптимизации, например, C-Plan, NatureServe Vista, , интегрированные модели, явным образом не связанные с экосистемными услугами, например, Landscapes Toolkit и гидрологические модели - например, Soil and Water Assessment Tool (SWAT).

В качестве восьми оценочных критериев характеристики инструментов ЭСУ К. Багстад с коллегами [Bagstad et al., 2013] предлагают следующие позиции.

Возможность количественной оценки и указание неопределенности. Количественные результаты имеют важное значение для измерения компромиссов экосистемных услуг, хотя и качественные инструменты могут быть полезны при первоначальном скрининге, определении области охвата или ранжировании проблем. Указание неопределенности являются ценным дополнением к набору результатов модели.

Требования к времени. По мере того как время, необходимое для применения инструмента, уменьшается, "практичность" инструмента в глазах потенциального круга пользователей растет.

Возможность для самостоятельного применения. Условно бесплатные инструменты, или инструменты, для которых можно приобрести лицензию, чтобы иметь возможность независимого применения, обладают вполне понятными преимуществами. Это контрастирует с дорогостоящими инструментами, или инструментами, которые требуют заключения контрактов с академическими или консультационными группами для каждого применения инструмента.

Уровень разработки и документирования. В идеале инструменты должны быть достаточно "доведены", чтобы надежно работать, обеспечивать воспроизводимые результаты, иметь свои ключевые алгоритмы, допущения, а также сайты приложений и надежную документацию в виде руководств пользователя и/или журнальных статьей.

Масштабируемость. Инструменты, являющиеся потенциально пригодными для применения в нескольких пространственных масштабах (от локального до регионального и межрегионального) всегда более привлекательны для специалистов, потому что один инструмент легче освоить, чем несколько разных; однако ни один инструмент, скорее всего, не справится с анализом во всех масштабах одинаково эффективно, что, как правило, ведет к пространственной специализации.

Настраиваемость. В идеале инструменты должны быть широко применимы в различных экорегиональных и социально-экономических условиях, обеспечивая при этом некоторую степень настраиваемости и адаптации для учета различных местных условий. Большинство инструментов либо специфичны для конкретного места и учитывают локально важные процессы, либо напротив практически универсальны, но при этом неспособны учесть важные детали. Есть целый ряд инструментов, которые были разработаны для конкретных тематических и региональных кейсов, и одновременно заявлены как развивающиеся и пригодные в обозримой перспективе для более широкого использования - но эти обстоятельства, как показывает опыт всегда нуждаются в проверке.

Возможность учета немонетаристских и нематериальных выгод ЭСУ. Очевидно, что идеальный инструмент должен обладать свойством расчета как финансовых, так и нематериальных оценок ЭСУ. Неоднократно отмечалось, что последние - неденежные и культурные перспективы, особенно важны для поддержания жизненно важных условий существования коренных народов.

Доступность, и возможность интеграции с иными экологическими оценками. Инструменты для количественной и стоимостной оценки экосистемных услуги более предпочтительны, если позволяют получить дополнительную информацию, соответствующую установленным процессам управления и планирования.

Общее представление об инструментах (целевые ЭСУ, масштабы применения, операционно-территориальные единицы и программное обеспечение) дает Таблица 23.3

Таблица 23.3 Сводная справочная таблица основных инструментов оценки экосервисных услуг

Наименование, ссылка на веб-сайт, оригинальный источник	Краткая характеристика	Набор экоуслуг	Программное обеспечение и необходимые входные данные	Масштабные уровни использования	Перспективы монетизации, и основные результаты оценки
GLOBIO-ES	Система моделирования для расчета воздействия экологических факторов на биоразнообразие в прошлом, настоящем и будущем, основанный на причинно-следственных связях, полученных из литературы	Секвестирование углерода, Защита от эрозии, Обеспечение продовольственной безопасности, Качество воздуха. Опыление, Защита от наводнений, Туризм и рекреация	Слои DEM, LandCover, WordClime переменные, Почвенные карты; Литературные данные по факторам ЭСУ	Глобальный, национальный	Качественная оценка и ее трансформация, монетизация не предполагается
Urban Atlas	Растровые и векторные файлы урбанизированных территорий Евросоюза с кодировкой различных типов "городской ткани" позволяют оценить потенциальную площадь ареалов, предоставляющих основные группы ЭСУ по принятой классификации	Пять групп экосистемных услуг: Сохранение биоразнообразия и защита популяций, Адаптация к климатическим изменениям, Предотвращение изменения климата, Управление стоком, Обеспечение продовольственной безопасности, Рекреация, благополучие и здоровье, Обеспечение культурной идентичности	Данные Urban Atlas могут быть открыты в любой ГИС, для РФ - отсутствуют	"Региональный город" и город в административных границах	Обобщенная оценка ареалов потенциально обеспечивающих сервисы по группам; не предполагает монетизация
CLIMSAVE Integrated Assessment Platform (IAP), [Harrison et al., 2015]	Интерактивный веб-инструмент, который позволяет заинтересованным сторонам оценивать последствия изменения климата и уязвимость для ряда секторов, включая сельское хозяйство, леса, биоразнообразие, прибрежные районы, водные ресурсы и городское развитие. • Увязка моделей для различных секторов позволяет заинтересованным сторонам увидеть, как их взаимодействие может повлиять на изменение европейского ландшафта. Выходы из связанных моделей переводятся в ЭСУ	Обеспечивающие: Производство продукции, Дикоросы, Питьевая вода, Ирригационная вода, Охлаждающая вода, Ткани, Древесина; Регулирующие: климаторегулирующие (запасание углерода), защита от наводнений, Регулирование слоя стока водосборов, регулирование руслового стока, запас воды в почвах; Опыление; Культурные сервисы: Эстетические (чувство места), Рекреация и туризм, Промысловые виды, Дни для катания	На тематические наборы данных по блокам (город, лесной фонд, сельскохозяйственные земли, водопользование, гидрология, и др.)	Страновой (Шотландия), Общеевропейский	Оценка с учетом сценариев с сочетанием климатических и экономических сценариев; на выходе монетарная стоимостная оценка по дробно дифференцированными ЭСУ
Ecosystem Services Review (ESR) World Resources Institute (WRI), 2012	,Сервис открытого доступа на основе электронных таблиц для качественной оценки воздействия намечаемой деятельности на объемы ЭСУ, для отдельных предприятий и кейсов в различных сферах	Конкретные ЭСУ зависят от намечаемой деятельности	Не требуется	"Aspatial" вне конкретной пространственной привязки	Монетизация не предполагается; наиболее полезен в качестве малозатратного инструмента первичного скрининга
Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST); World Resources Institute (WRI) [Tallis et al., 2013; World Resources Institute (WRI), [Sharp et al., 2016]	Модели картографирования и оценки экосистемных услуг включает в себя 18 инструментов для оценки морских, прибрежных, наземных и пресноводных ЭСУ. Модели учитывают как спрос, так и предложение ЭСУ с точки зрения местоположения людей, которые могли бы воспользоваться этими услугами; это позволяет оценить несоответствия спроса и предложения	Диверсифицирован для различных кейсов - углеводородный баланс, уязвимость морских побережий, производство сх/продукции, Рекреация, Рыболовство, Городская среда, Качество местообитаний, Гидроэнергетика, Качество воды, Опыление сельскохозяйственных культур, эстетика ландшафта	ArcGIS	Разный, в том числе мелкомасштабный, зависит от входных данных	Биофизические параметры потенциально могут быть монетизированы; Трудоемкий, связан с производством серии карт в том числе "компромиссных
Artificial Intelligence for Ecosystem Services (ARIES) springuniversity; World Resources Institute (WRI), [Villa et al., 2014]	Платформа моделирования с открытым исходным кодом для картографирования потоков экосистемных услуг; разрабатывается онлайн-интерфейс и автономные веб-инструменты. Данные и модели доступны для нескольких западных штатов США; глобальная модель и разрабатываемый онлайн-интерфейс позволят широко использовать их. Предлагает учитывать "потоковые" взаимоотношения различного вида ЭСУ для их корректного учета, модель усложняется при выявлении взаимодействия между процессами и упрощается при его отсутствии	Охватывает все группы экосервисных услуг: Cеквестирование и хранение углерода, Регулирование речных и прибрежных наводнений, снабжение пресной водой, Регулирование донных отложений, натуральное рыболовство, Рекреация, Эстетические смотровые площадки и Близость открытого пространства, а также активно Разрабатываемые дополнительные модели обслуживания	Используется k.LAB Version 0.98 ПО особая платформа с собственным "языком" и открытым кодом; есть портал для обучения.	Ландшафтный уровень	Биофизические параметры потенциально могут быть монетизированы; трудоемкий, разработаны новые приложения
LUCI formerly Polyscape (LUCI) lucitools; [Jackson et al., 2013]	Инструментарий ГИС с открытым исходным кодом для картографирования областей предоставления услуг и потенциальной выгоды или потери услуг в сценариях управления^ Умеренный; инструмент предназначен для простоты и прозрачности, в идеале с привлечением заинтересованных сторон	Поддерживается часть спектра экоуслуг, Секвестирование углерода, Защита от эрозии, Обеспечение продовольственной безопасности, Защита от наводнений, защита популяций, Качество воды,	на входе слои ЦМР с размером грида не более 10 м, Land cover information (соответствие собственному классификатору LUCI, Soil on:	Локальный, также на уровне речных бассейнов и ландшафтов	Характеризует соотношения между видами услуг, но не подразумевает монетизации; Интуитивен в использовании и интерпретации результатов, утверждается возможность использования как в сельской местности, так и для городского планирования
Multiscale Integrated Models of Ecosystem Services (MIMES) toolkit what-we-do; [Boumans et al., 2015]	Система динамического моделирования с открытым исходным кодом для картографирования и оценки экосистемных услуг. Требуется коммерческое программное обеспечение для моделирования; построение модели в настоящее время требует заключения контракта с группой разработчиков	Поддерживается и дифференцируется для разных масштабных уровней и кейсов	SIMILE ПО и в основе изменения Land Cover	Мультимасштабный, от глобального до национального, регионального и локального	Денежная оценка с помощью анализа "затраты–выход"; Динамическое моделирование и оценка с использованием анализа "затраты–доход"; в настоящее время отнимают много времени
EcoServ-GIS [Winn et al., 2015]	Веб-доступный инструмент для моделирования экосистемных услуг с собственным доступным инструментарием ГИС для картографирования ЭСУ; использующий входные ГИС-картографические данные для создания мелкомасштабных карт, иллюстрирующих потребность или спрос на ЭСУ, а также способность природной среды их предоставлять.	Очистка воздушного бассейна, Хранение запасов углерода, Регулирование климата, Регулирование шумового загрязнения, Опыление, Регулирование качества воды, Доступность дикой природы, Путешествия, Дополнительные услуги: Мультифункциональные ландшафты. Мультифункции зеленой инфраструктуры	Оригинальная ГИС + ArcGIS Desktop	локальный, региональный масштаб	Биофизические параметры потенциально могут быть монетизированы; исключительно для Британии и основаны на британской классификации экосистем или биотопов
Co$ting Nature [Mulligan et al., 2018] Documentation for the Co$tingNature Model V3	Доступный в Интернете инструмент для картографирования экосистемных услуг и приоритетных областей охраны природы	Секвестирование углерода, Защита от наводнений, Сохранение биоразнообразия, Предотвращение изменения климата,	SolVES 4.0 Tool а также ArcGIS	средне- и мелкомасштабный	На входе - глобальные данные и карты природоохранных приоритетов на выходе индексированные, объединенные ценности экосистемных услуг; монетизация не предполагается
Social Values for Ecosystem Services SolVES [Sherrouse et al., 2011]	ГИС-приложение для оценки, картографирования и количественной оценки социальных ценностей, т.е., нематериальных ЭСУ	Культурные сервисы, основанные на так называемых "лесных ценностях": Рекреация, Туризм, Эстетика ландшафта, Доступность зеленой инфраструктуры	SolVES 4.0 (предоставляется), ArcGIS или QGIS	бассейновый или ландшафтный уровень	Неденежные предпочтения (ранжирование) относительных ценностей для заинтересованных сторон; Предоставляет карты социальных ценностей для экосистемных услуг; требует много времени для новых исследований
Envision Интегрированная платформа моделирования для совместного анализа человеческих и природных систем. Oregon State University [Guzy et al., 2008]	Моделирование экосистемных услуг в условиях роста городов, использует внешние модели, включая InVEST, или создает новые модели ЭСУ в зависимости от обстоятельств	Набор культурных и регулирующих ЭСУ, есть специальный гидрологический блок	ENVISION Software предоставляется	Ландшафтный уровень	Позволяет сравнивать немонетарные компромиссы, а также поддерживает денежную оценку. Нереально работать на новых участках без существенных внешних исследовательских усилий. Экономически эффективен в регионах, где он развит; требует много времени для новых применений
Ecosystem Portfolio Model EPM [Labiosa et al., 2013]	Доступный в Интернете инструмент для моделирования экономических, экологических и качественных последствий альтернативных вариантов землепользования. В настоявшее время поддерживается только гидрологический проект	Разные услуги по большей части регулирующие, конкретного перечня нет, явно зависят от кейса	Нет специфического инструмента	Бассейновый или ландшафтный уровень	Экологические, экономические и качественные характеристики конкретного места могут поддерживать неденежную оценку. Экономически эффективен в регионах, для которых разработан, но неосуществим для запуска на новые участки без существенных внешних исследовательских усилий требует много времени для новых применений
InFOREST INFOREST USER MANUAL	Инструмент количественной оценки работающий через веб-сервис как кредитный калькулятор экосистемных услуг.	Загрязнение атмосферного воздуха, Биоразнообразие, Секвестирование углеводородов, Сток питательных веществ и осадков, Калькулятор открытых земель потенциально пригодных для облесения	Оригинальный InFOREST Web Mapping Tool; Входные данные - карты типов лесов и почвенные карты предоставляются для загрузки региональными ведомствами	локальный, уровень ландшафта, уровень графства	Разработан как кредитный калькулятор, без экономической оценки эффективен в регионах, где он развит разработан и документирован; только для Лесного Департамента Вирджинии
EcoAIM [Booth et al., 2014]	Проприетарный инструмент для картирования экосистемных услуг и предпочтений заинтересованных сторон EcoAIM-это система поддержки принятия решений и инструмент на основе ГИС для картографирования и оценки производящих ЭСУ	производящие, и, возможно. частично регулирующие услуги	Нет прямого указания	уровень речного бассейна или мелкомасштабный ландшафтный	Завершен на проекте Exponent Высокая степень учета предпочтений заинтересованных сторон с помощью модифицированного подхода к анализу рисков Пространственно явные карты компромисса экосистемных услуг; относительно трудоемкий запуск
ESValue [Waage et al., 2011]	Проприетарный инструмент для картирования предпочтений заинтересованных сторон в отношении экосистемных услуг	Количественная неопределенность с помощью моделирования методом Монте-Карло	Набор услуг не указан	речной бассейн или ландшафтный уровень	Завершен на проекте Entrix; Оценка относительной ценности экосистемных услуг на основе заинтересованных сторон; относительно трудоемкая; Немонетарные предпочтения с помощью ранжированного анализа компромиссов между заинтересованными сторонами
EcoMetrix	Проприетарный инструмент для измерения экосистемных услуг на месте шкалы с использованием полевых исследований	Разработан как кредитный калькулятор, без экономической оценки;	Заявлен полный комплекс регулирующих и производящих услуг	Локальный уровень	Завершен на проекте Parametrix; Один из методов оценки экосистемных услуг в масштабе территории
NAIS Natural Assets Information System NAIS	Проприетарный инструмент, оценочная база данных в сочетании с ГИС-картографированием типов почвенного покрова для точечного переноса	Полный комплекс ЭСУ	Не указывается	Речной бассейн или ландшафтный уровень	Ограниченные первичные оценочные исследования для поддержки применения к исследуемому объекту, только монетарная оценка $
Ecosystem Valuation Toolkit	База данных оценки на основе картографирования землепользования land-cover в паре с ГИС; предлагает библиотеку исследователя, СЕРВИС (веб-инструмент для расчета стоимости ЭСУ и проведения оценки природного капитала)	Используется land-cover и специальный набор инструментов Ecosystem Valuation Toolkit(EVT)	Заявлен полный набор услуг	речной бассейн или ландшафтный уровень	Передача точек для "приблизительных чисел", повышение осведомленности о ценностях; только монетарная оценка $
BTUEMTBenefit Transfer and Use Estimating Model Toolkit; [Loomis et all, 2008]	Выплаты пособий по социальному страхованию и использовать модели для расчета. Общедоступные электронные таблицы, использование функции переноса для оценки изменений в экосистемных услугах	Рекреация и Биоразнообразие	Toolkit	Локальный и ландшафтный уровни	Только монетарная оценка $; Хорошо документирован; может быть независимо применен и протестирован; поддается широкому использованию; Низкозатратный подход к денежной оценке

23.4. Краткий обзор наиболее популярных инструментов оценки ЭСУ

GLOBIO-ES является примером динамической модели для оценки прошлого, настоящего и будущего воздействия человеческой деятельности на биоразнообразие и ЭСУ, отображаемого с помощью показателя MSA Mean Species Abundance|Среднего видового обилия и протяженности экосистемы [Schipper et al., 2016]. Воздействие на ЭСУ включено в стоимость 10 услуг. Модель применялась как в национальном, так и в глобальном масштабе. GLOBIO-ES использует причинно-следственные связи между переменными окружающей среды и ЭСУ, на входе модели исходные данные - климатические переменные WorldClim и данные по сельскому хозяйству IMAGE и глобальной модели LULC GLOBIO.

Рис. 23.3 Скриншот входного экрана сайта GLOBIO

Тесная связь с системой IMAGE 3.0 позволяет оценивать взаимодействие между экономическим развитием (например, моделями потребления) и природной средой (например, климатом) на основе таких ключевых факторов, как рост населения, валовой продукт, политика и управление, технологии, образ жизни и доступность природных ресурсов. Будущие направления этих факторов определяются количественно на основе различных сценариев будущего социально-экономического развития. Для использования GLOBIO не требуется никаких подробных данных о видах. Вместо этого модель использует в качестве входных данных пространственную информацию об экологических факторах.

Рис. 23.4 Рабочий процесс модели GLOBIO (источник [Schulp et al., 2012]

CLIMSAVE Integrated Assessment Platform (IAP). Интегрированная платформа оценки CLIMSAVE является примером свободно доступной региональной (в европейском масштабе) модели комплексной оценки [Harrison et al., 2015]. Основана на интегрировании секторальных оценок учитывающих урбанизированные территории, пресноводные воды, прибрежные/речные наводнения, биоразнообразие, сельское и лесное хозяйство. На выходе модели показатели, связанные с землепользованием и различными (полный набор) ЭСУ.

Рис. 23.5. Скриншот входного экрана сайта CLIMSAVE Integrated Assessment Platform (IAP)

На входе - тематические наборы данных по блокам (город, лесной фонд, сельскохозяйственные земли, водопользование, гидрология, и др.). В платформу включен широкий выбор климатических сценариев (изменение среднегодовых температур, повышение уровня моря, увеличение эмиссии углеводородов) а также четыре социально-экономических сценария, определяемых заинтересованными сторонами с помощью привлечения специального набора параметров, что дает возможность исследовать широкий спектр комбинированных социально-экономических и климатических сценариев для анализа их воздействия на ЭСУ и позволяет прогнозировать сценарии трансформации ЭСУ в европейском масштабе.

The Corporate Ecosystem Services Review (ESR), (World Resources Institute (WRI) это аналитическая платформа, структурированная методология, которая помогает менеджерам разрабатывать стратегии управления бизнес-рисками и возможностями, возникающими в связи с влиянием их деятельности на экосистемы. Предприятия могут либо проводить анализ как самостоятельный процесс, либо интегрировать его в существующие системы экологического менеджмента. Сервис размещен на портале Word Resources Institute.

The Corporate Ecosystem Services Review (ESR) - это качественный инструмент, бесплатная загружаемая электронная таблица, описывающая 27 экосистемных услуг, полученных из типологии экосистемных услуг согласно Millennium Ecosystem Assessment,2005, основанный на структурированном наборе вопросов. Сервис часто предпочитают в качестве недорогого инструмента оценки, который может обеспечить возможность картографирования, моделирования или оценки экосистемных услуг. Ориентирована на оценку ЭСУ частного сектора: проведение пользователей через процесс выявления бизнес–зависимостей, рисков и возможностей, связанных с экосистемными услугами.

Рис. 23.6. Скриншот входного экрана сайта Word Resources Institute

К рискам развития бизнеса могут относится более высокие затраты на пресную воду из-за дефицита, более низкая производительность гидроэлектростанций из-за заиливания или сбои в работе прибрежных предприятий из-за наводнений. Многие компании не в полной мере осознают степень воздействия на экосистемы, а также возможные последствия и, поэтому часто не могут установить связь между здоровьем экосистем и прибылью бизнеса. Аналогичным образом, системы экологического менеджмента часто не в полной мере учитывают риски и возможности, возникающие в результате деградации и использования экосистемных услуг. В результате компании могут оказаться застигнутыми врасплох или упустить новые источники дохода, связанные с изменением экосистемы.

Обзор корпоративных экосистемных услуг (ESR) предназначен для устранения этих пробелов. Предприятия могут либо проводить Обзор экосистемных услуг как самостоятельный процесс, либо интегрировать его в свои существующие системы экологического менеджмента. Обзор ЭСУ может обеспечить ценность для предприятий в отраслях, которые непосредственно взаимодействуют с экосистемами, таких как сельское хозяйство, напитки, водоснабжение, лесное хозяйство, электроэнергетика, нефть, газ, горнодобывающая промышленность и туризм. Это также относится к таким секторам, как розничная торговля, здравоохранение, консалтинг, финансовые услуги и другие в той степени, в какой их поставщики или клиенты непосредственно взаимодействуют с экосистемами. Например, розничные торговцы могут столкнуться с репутационными или рыночными рисками, если некоторые из их поставщиков несут ответственность за деградацию экосистем и предоставляемых ими услуг.

Платформы InVEST и ARIES, пожалуй, две самые известные платформы, использующие различные пространственные данные в качестве входных данных модели и кодирующие экологические производственные функции в детерминированных и вероятностных моделях. Для предоставления и регулирования услуг оба инструмента создают карты, отображающие результаты в параметрах экосистем, к которым могут быть применены удельные монетарные значения. Детерминистические модели, лежащие в основе InVEST, могут быть более подходящими для использования в кейсах, где экологические процессы хорошо изучены. Вероятностные модели ARIES, которые кодируются как байесовские сети доверия и могут быть более подходящими в условиях дефицита данных.

Проект оценки природного капитала InVEST - это набор инструментов моделирования, которые отображают, измеряют и оценивают товары и услуги, поддерживающие человеческую жизнь. Позволяют количественно оценить компромиссы в рамках альтернативных вариантов управления и определить области, в которых инвестиции в природный капитал могут способствовать развитию и сохранению человеческого потенциала [Sharp et. al., 2018].

В настоящее время InVEST располагает 18 подмоделями ЭСУ для наземных, пресноводных, морских и прибрежных экосистем и может оценивать изменения в функциях экосистем или ЭСУ с помощью сценарного анализа.

Рис. 23.7 Cкриншот входного экрана сайта InVEST

По сути InVEST предлагает целый набор моделей для практически исчерпывающего (во всяком случае очень широкого) набора кейсов InVEST models
Рис. 23.8 Подмодели InVEST и ключевые виды экосистемных услуг

Текущий релиз InVEST включает в себя девять морских, семь пресноводных и наземных моделей экосистемных услуг: волновая энергия, энергия ветра, уязвимость прибрежных районов, защита от эрозии, аквакультура морской рыбы, эстетическое качество, дублирование рыболовства и рекреации, оценка риска среды обитания, качество морской воды, биоразнообразие, хранение и секвестирование углерода, производство гидроэлектроэнергии, удержание питательных веществ, удержание отложений, древесина и опыление сельскохозяйственных культур [Sharp et. al., 2018].

Модели InVEST первого уровня, выполняемые в ArcMAP10.x, используют LandUse/LandCover и другие пространственные данные для количественной оценки предоставления услуг с помощью таблиц коэффициентов для каждого типа LULC (например, для хранения углерода, эвапотранспирации или фильтрации питательных веществ); при этом данные для заполнения таблиц обычно получаются из полевых исследования и натурных экспериментов. Модели InVEST второго уровня обладают способностью кодировать более сложные и потенциально более реалистичные базовые процессы, но их применение требует больших объемов данных и времени.

Каждый из инструментов InVEST представляет собой отдельную модель и может использоваться индивидуально в зависимости от потребностей пользователя. Результаты могут быть получены в экосистемных (биофизических) параметрах или монетизированы, однако взаимодействия между разными группами ЭСУ специально не моделируются. Большинство инвестиционных моделей учитывают как спрос, так и предложение ЭСУ с точки зрения местоположения людей, которые могли бы воспользоваться этими услугами; это позволяет оценить потенциальные несоответствия спроса и предложения.

Для картографирования выходных данных InVEST требуется опыт работы с ГИС, при этом модели могут запускаться независимо от специализированного программного обеспечения через использование отраслевых стандартов или платформ ГИС с открытым исходным кодом для визуализации и подготовки данных. Однако, сбор и обработка необходимых наборов данных может потребовать времени и усилий.

InVEST использовался для решения широкого спектра задач, включая использование показателей ЭСУ для оценки устойчивого управления прибрежными районами в Белизе, поддержку принятия решений по обеспечению чистой водой в Латинской Америке, и разработку основных направлений ландшафтного планирования в Китае; в этом смысле InVEST - это хороший пример набора инструментов, который получил широкое распространение благодаря возможности использованию в различных контекстах, за исключением, пожалуй оценки нематериальных культурных ЭСУ.

Система искусственного интеллекта для оценки экосервисных услуг ARIES Artifical Intelligence for Ecosystem Services (ARIES) - это сетевое программное обеспечение, которое позволяет проводить оценку посредством сопоставления потоков ЭСУ. ARIES предоставляет инструменты количественной оценки ЭСУ включающие возможности учета сложности и динамики процессов, но при этом модели в целом остаются достаточно простыми, доступными, и масштабируемыми до необходимых уровней детализации [Villa et al, 2014]

Рис. 23.9 Cкриншот входного экрана веб-сервиса ARIES

ARIES основана на технологии k.LAB, которая позволяет моделям и данным быть представленными независимыми исследователями, размещаться в сети и автоматически собираться в рабочие процессы моделей по желанию пользователя. Пользователи вносят данные и модели в растущую библиотеку, из которой система Искусственного Интеллекта может выбирать необходимые сведения: технология, которая является первым практическим примером семантически интегрированного, распределенного, совместного моделирования.

Текущий релиз ARIES включает в себя восемь экосистемных услуг: секвестирование и хранение углерода, регулирование долинно-речных и морских прибрежных наводнений, снабжение пресной водой, регулирование седиментации донных отложений, рыболовство, рекреацию, обеспечение условий для восприятия красивых ландшафтов и доступность открытых природных пространства. Активно разрабатываются дополнительные модели обслуживания.

ARIES использует модели агентов-участников для расчета потоков ЭСУ между экосистемами, предоставляющими услугу, и их бенефициарами, что позволяет количественно оценить фактическое предоставление и использование услуг, в отличие от теоретического предоставления услуг, оцениваемого многими другими инструментами [Bagstad et al., 2013].

Рис. 23.10 Скринщот входного экрана сайта k.LAB software Лаборатория

Поскольку международная сеть научных сотрудников предоставляет данные и модели, система ARIES постоянно развивается, и каждая новая оценка автоматически использует лучшие имеющиеся данные и модели. Программный пакет k.LAB предназначен для разработчиков моделей ARIES, приложение k.EXPLORER с интуитивно понятным графическим и веб-интерфейсом - для конечных пользователей моделей.

Рис. 23.11 Рабочая область Klab со встроенной геоинформационной моделью и открытыми векторными и растровыми слоями

k.LAB предоставляет удобные для пользователя средства для поисковых запросов и легко связывает модели, основанные на естественных процессах и с социальными моделями, отображающими человеческое поведение, использует дедуктивный процесс и строит дерево решений, автоматически разрешает различия в единицах измерения или масштабе, тем самым поддерживая сложные междисциплинарные решения.

LUCI-POLYSCAPE: гис-картографирование и ландшафтная оценка экосистемных услуг. LUCI, ранее известная как Polyscape [Jackson et al., 2013], предназначена для использования простых алгоритмов и выходных данных для прозрачного обмена информацией о компромиссах ЭСУ с заинтересованными сторонами и лицами, принимающими решения. Это инструмент пространственного моделирования, который в настоящее время включает оценки ЭСУ в различных сферах: сельскохозяйственное производство, борьба с эрозией, секвестирование углерода, смягчение последствий наводнений, обеспечение среды обитания и т.д. LUCI сравнивает услуги, предоставляемые текущим использованием ландшафта, с оценками его потенциальных возможностей, и изменением этих возможностей в случае трансформации землепользования. Инструмент предназначен для разномасштабных приложений, от фермерского поля, и речного бассейна до ландшафта. Входные данные LUCI включают в себя общедоступные наборы данных, такие как ЦМР и LULC, гидрография и т.п., которые могут быть изменены заинтересованными сторонами для повышения точности при моделировании на локальном уровне. На выходе модели, модели LUCI демонстрируют ареалы ландшафта, которые в настоящее время обеспечивают экосистемные услуги, и области, где управленческие вмешательства могут улучшить или ухудшить качество услуг. Первоначальные тестовые испытания LUCI были проведены в Великобритании, Новой Зеландии, Гане и Греции.

Рис. 23.12 Скриншот входного экрана сайта LUCI

MIMES: мультимасштабные интегрированные модели экосистемных услуг Multiscale Integrated Earth Systems Model MIMES - система динамического моделирования с открытым исходным кодом для картографирования и оценки ЭСУ. Применяются в широком диапазоне мест и масштабов, как в США, так и за рубежом. Представляет собой набор моделей для принятия решений по изменению землепользования и морскому пространственному планированию путем количественной оценки воздействия изменений в землепользовании и использовании морских акваторий на ЭСУ.

Сайт MIMES (Рис. 23.13) - это многоуровневый интегрированный комплекс моделей оценки ЭСУ. Сложные модели позволяют руководителям государственных органов, НПО и менеджерам природных ресурсов быстро понять, как могут измениться объемы ЭСУ при различных сценариях управления. MIMES предоставляет экономические аргументы для менеджеров по землепользованию, чтобы подойти к сохранению экосистем как к форме экономического развития.

Рис. 20.13 Входной экран сайта MIMES

Сайт MIMES-аналитическая структура, предназначенная для оценки динамики, связанной с функцией ЭСУ и деятельностью человека. Он объединяет различные типы знаний и объясняет, как выгоды от ЭСУ приобретаются и теряются. С помощью Рис. 20.14 специальной программы Dynamic Special Modeling можно продемонстрировать, как потоки ЭСУ преобразуются в природный и социальный капиталы. Благодаря анализу множественной экологической и антропогенной динамики результаты могут быть интерпретированы через различные временные и пространственные "объективы" для оценки последствий различных действий в краткосрочной и долгосрочной перспективе и в различных пространственных масштабах [Boumans et al., 2015].

Рис. 23.14 Набор инструментов специальной программы Dynamic Special Modeling для расчета ЭСУ

ECOSERV-GIS пример "сервис-ориентированного" подхода, ориентированный на обычного пользователя, EcoServ-GIS разрабатывался в регионе прерий США и Канады, но с перспективами выхода на национальные или глобальные обобщенные модели. EcoServ учитывает среднемноголетнюю изменчивость климатических параметров и может обеспечить выходные карты предоставления ЭСУ в соответствии со сценариями изменения климата и землепользования [Winn et al., 2015].

Рис. 23.15 Скриншот входного экрана платформы ECOSERV

EcoServ использует собственный (свободно предоставляемый) (модуль ГИС - ссылка для скачивания на Гугл-Диске), позволяющий производить оверлей пространственных наборов данных, включающие слои компонентов природного ландшафта и социально-экономические факторы. Эта комбинация позволяет пользователю определить, где генерируются ЭСУ - с одной стороны, и где сформирован высокий спрос - с другой. Слои потенциала и спроса могут быть наложены друг на друга в рамках ГИС-модели, чтобы визуализировать области, где они совпадают ("зоны выгод"), или ареалы, в которых необходимы действия для улучшения предоставления услуг ("зоны управления"). Полученные результаты могут использоваться для создания карт экологической сети чтобы продемонстрировать районы с более широкой сетью местообитаний ключевых видов и зоны возможностей биоразнообразия, в пределах которых создание или буферизация среды обитания могут быть перспективными.

Базовые карты, необходимые для рабочего процесса моделирования используют OS Mastermap и другие наборы данных для обновления атрибутов, включающие векторные карты OSM (например, достопримечательности, здания, дороги); цифровую модель рельефа (уклон, высота); типологию зеленых пространств и зеленой инфраструктуры. После ввода всех необходимых базовых слоев модель последовательно классифицирует поля полигонов среды обитания Базовой карты. В итоговой модели (BaseMap_FINAL) диапазон атрибутов экосистемных услуг добавляется к каждому полигону векторного слоя среды обитания Окончательная модель присоединяется к таблице атрибутов. Типовой набор данных выглядит примерно следующим образом [EcoServ-GIS, 2018]:

Open Space Typology,
Landscape Character Area (usually not recommended),
Biodiversity Action Plan Habitats (or Natural England’s Priority Habitats Inventory),
Digital Elevation Model,
Woodland Survey (Scotland),
Landuse/ landcover map,
Socio-economic point data (Census 2011 e.g. population density, age, Index of Multiple Deprivation; all supplied in toolkit),
Public Access data,
Soil data.

CO$TING NATURE – экосистемные услуги для приоретизации природоохранных задач и планирования. Co$ting Nature позиционируется как Система Политики Поддержки (PSS), - инструмент разработки и реализации стратегий развития и сохранения, ориентированных на поддержание и совершенствование ЭСУ и их экологических основ. Рассчитывает пространственное распределение регулирующих, обеспечивающих и нематериальных (туризм) ЭСУ и объединяет их с картами сохранения приоритета, угроз биоразнообразию и эндемизма видов для понимания пространственной локализации критических экосистем [Mulligan et al., 2018].

Co$ting Nature - использует предварительно загруженные глобальные наборы данных с разрешением 1 1 км² или 1 га для количественной оценки водоотдачи, накопления углерода, природного туризма и смягчения последствий стихийных бедствий, а также для сценариев изменения климата или землепользования. Co$ting Nature оценивает и агрегирует эти значения в "индекс комплексных услуг" (со значениями в диапазоне от 0 до 1) путем учета предоставления ЭСУ, местоположения бенефициаров и потоков.

Рис. 23.16 Входной экран сайта Co$ting Nature

Так называемая Система Поддержки Политики (PSS) в рамках Co$ting Nature является своего рода испытательным стендом для разработки и реализации природоохранных стратегий, направленных на поддержание и улучшение экосистемных услуг. Она также была сосредоточена на том, чтобы обеспечить возможность проверки предполагаемых и непреднамеренных последствий действий в области предоставления ЭСУ до того, как они будут предложены на практике. PSS включает в себя пространственные модели биофизических и социально-экономических процессов, а также сценарии изменения климата и землепользования. PSS рассчитывает б базу для текущего предоставления экосистемных услуг и позволяет использовать ряд вариантов политики или сценариев изменений для понимания их влияния на предоставление ЭСУ. Модель интегрируется с целым рядом геобраузеров для визуализации результатов.

SolVES: социальные ценности экосистемных услуг - Social Values for Ecosystem Services SolVES - это ГИС-приложение для оценки, картографирования и количественной оценки социальных ценностей, т.е., нематериальных ЭСУ. Разработан для изучения и формулирования ценностей, которые люди приписывают общедоступным благам природы, таким как красота ландшафта или культурная или рекреационная ценность местного леса. Общие социальные ценности (в отличие от частных ценностей) могут быть оценены для различных групп заинтересованных сторон, которые, как правило, отличаются по своим установкам и предпочтениям [Sherrouse et al., 2015].

В отличие от предыдущих инструментов, которые используют физико-географические и геоэкологические модели для количественной оценки ЭСУ, ЭСУ SolVES предназначен для количественной оценки социальных ценностей, получаемой на основе сочетания пространственных данных и данных опросов, отражающих предпочтения разных контингентов населения. Привлекаемые для оценки параметры зависят от типологии ценностей, чаще всего используется так называемая "типологии лесных ценностей", специально адаптированная для учета культурных сервисов (эстетических, рекреационных, духовных, образовательных и ценностей, ассоциируемых с культурным наследием). Данная классификация была модифицирована для использования в различных условиях, начиная от альпийских лугов и заканчивая прибрежными экосистемами.

Рис. 23.17 Скриншот входного экрана сайта SolVES

SolVES использует специальные анкеты по распределению ценностей для расчета количественного 10-балльного "Индекса ценностей". Местоположения респондентов, связанные с каждым типом ценностей, затем используются для расчета взаимосвязи между значениями и физическими атрибутами ландшафта (слои экологических данных, такие как высота над уровнем моря, расстояние до воды, тип почвенного покрова и т.д.). Входные данные также включают демографическую и поведенческую информацию об респондентах, которая может быть использована для изучения ценностей, разделяемых различными социальными группами.

Рис. 23.18 Локации использования сервиса SolVES

ENVISION – интегрированная платформа для объединенного анализ природных и антропогенных экосистем. EnVision это агентно-ориентированная имитационная ГИС-модель для анализа пространственных изменений землепользования и исследования альтернативных сценариев будущего, "прописываемых" на общинном и региональном уровнях комплексного планирования и экологической оценки. В концепции акторы - это субъекты, которые принимают решения об управлении конкретными участками ландшафта, на которые они имеют управленческие полномочия, на основе сбалансированного набора целей, отражающих их конкретные ценности, мандаты и политические установки. Считается, что ENVISION обеспечивает надежную платформу для интеграции различных пространственно эксплицитных моделей изменения ландшафта, используя сценарии, данные и оценочные модели, полученные в ходе прошлых исследований, а также предыдущие работы в области агентного моделирования и экологии ландшафтов.

Рис. 23.19 Скриншот входного экрана сайта Envision

Модель работает с тремя блоками - блоком субъектов, которые имеют право принимать решения по земельным участкам, блоком ландшафтов, которому присущи определенные параметры, изменяющиеся по мере реализации принимаемых решений, и блоком управления, посвященным выработке и сравнению возможных решений. Взаимосвязь между блоками в рамках общей модели позволяет количественно оценить социальные предпочтения в отношении экономического развития, показателей целевого состояния ландшафтов, стоимости земли и роста населения, таким образом пространственные данные связываются с наборами стратегий достижения определенных сочетаний экономических и экологических целей. Сопутствующая экономическая оценка проводится с использованием рыночных цен или методов избегаемой/восстановительной стоимости [Guzy et al., 2008].

Рис. 23.20 Рабочий процесс Envision

ENVISION включает три дополнительных (свободно распространяемых) инструмента – Envision, Ecosystem Portfolio Model (EPM) и InFOREST – использование которых позволяет учесть специфику мест и тематических сюжетов, а также детальные экологические процессы и социальные предпочтения. Хотя эти модели включают "мультиагентное моделирование" и могут быть адаптированы для применения в новых областях, в целом ENVISION дорогостоящий и трудоемкий инструмент. Envision в основном применяется на Тихоокеанском Северо-западе США, хотя международные приложения в Колумбии и Новой Зеландии находятся в стадии разработки.

EPM: прототип модели экосистемного портфеля. Ecosystem Porfolio Model (EPM)Прототип модели экосистемного портфеля - это веб-инструмент планирования землепользования, который объединяет экологическую, экономическую и социальную информацию и ценности, имеющие отношение к лицам, принимающим решения, и заинтересованным сторонам. EPM использует многокритериальную систему оценки, анализ ГИС и пространственно-эксплицитные модели LULC для характеристики изменений важных экосистемных ценностей, связанных с земельным покровом, ценами на земельные участки и показателями качества жизни местных общин [Labiosa et al., 2013].

Некоторые ценности монетизируются, например, премия за "неосвоение", предоставляемая за сохранение открытых пространств для критериев, которые трудно оценить в денежном выражении, таких как биоразнообразие. Альтернативные предпочтения пользователей могут быть сопоставлены с использованием подхода "множественной полезности".

Рис. 23.21 EPM как одно из приложений портала Геологической Службы США USGS

Тематические исследования EPM были завершены в округе Майами-Дейд, штат Флорида, Пьюджет-Саунд, штат Вашингтон, и на водоразделе реки Санта-Крус, штат Аризона. EPM функционирует как веб-инструмент, требующий от пользователя просто выбрать интересующую его область, выбрать весовые коэффициенты для оценки каждого критерия и сравнить результаты в онлайн-просмотровщике.

Рис. 23. 22 Один из конкретных кейсов применения EPM в бассейне реки Нискуалли, штат Вашингтон

EPM оценивает предлагаемые изменения в землепользовании, как конверсию, так и интенсификацию, с точки зрения соответствующих экологических, экономических и социальных критериев, которые объединяют информацию о вероятных результатах землепользования, основанную на различных моделях, а также оценочные суждения, выраженные терминах предпочтений. Основываясь на текущих встречах и интервью с заинтересованными сторонами и потенциальными пользователями EPM фокусируемся на трех измерениях антропоцентрической ценности, связанной с LULC (1) экологическая ценность (основанная на различных экологических критериях), (2) рыночная цена земли и (3) показатели качества жизни (человеческого) сообщества или благосостояния человека.

Рис. 23.23 Концепция экосистемных услуг, развернутая в виде аналитической блок-схемы (ментальной карты) EPM угодий дельты реки Нискуалли

Каждое из этих измерений реализуется как подмодель EPM, генерирующая "карты стоимости" для заданной ситуации землепользования, включая модель цен на землю, которая отражает рыночные цены вне влияния отдельного пользователя. То, что является "хорошим" с в рамках одной подмодели (например, увеличение потенциала среды обитания в рамках модели экологической ценности), может быть "плохим" с точки зрения другой (например, увеличение времени в пути до покупок в рамках модели качества жизни сообщества), поэтому результирующие оценки подмоделей могут конфликтовать между собой. EPM предназначен для того, чтобы позволить пользователям анализировать компромиссы между конкурирующими ценностями, поскольку карты ценностей (экологическая ценность, цена земли и качество жизни сообщества) могут быть разбиты на базовые индивидуальные критерии ценности, а также рассматриваться как агрегированные карты ценностей.

EPM предназначен для использования различными пользователями в разных контекстах. Потенциальными пользователями являются:
1) сотрудники и руководители федеральных, государственных и местных агентств природных ресурсов, которые рассматривают заявки на разработку ресурсов и планы землепользования;
2) сотрудники местных и региональных агентств планирования, оценивающих потенциальное экологическое воздействие на охраняемые государственные земли и частные неосвоенные земли;
4) сотрудники ресурсных агентств, общающиеся с лицами, принимающими решения в области землепользования, и другие стороны, заинтересованные в понимании потенциальных последствий изменений в землепользовании ресурсопользовании.

InFOREST: калькулятор экосервисных услуг. Модель InFOREST - это веб-инструмент оценки для количественной оценки углерода, биогенной нагрузки на речные бассейны, а также биоразнообразия; основывается на ряде существующих углеродных и гидрологических моделей и метрик среды обитания. Пользователь входит в онлайн-интерфейс, выбирает интересующую область и вводит информацию о почвенном покрове, землеустройстве и сельскохозяйственной практике. InFOREST разработан как кредитный калькулятор экосистемных услуг; таким образом, он не включает экономическую оценку в качестве цели. В настоящее время InFOREST разработан для применения только в штате Вирджинияю Калькулятор работает как веб-сервис с встроенной загрузкой карт типов лесов для Вирджинии. Рассчитываются 5 видов ЭСУ [INFOREST USER MANUAL], причем калькуляторы основаны на сторонних дружественных сервисах.

Рис. 23.24 Общий вид веб-сервиса InFOREST

Расчет в Калькуляторе Выгод от предотвращения загрязнения воздуха основан на стороннем сервисе i-Tree Tools, пользующемся огромной популярностью у специалистов и широких кругов "экологически озабоченного" населения, поскольку позволяет прикинуть выгоды от сохранение или создания любых элементов зеленой инфраструктуры - от старого дуба на окраине городка до вновь посаженной лиственной рощи на месте бывшего сельхозугодья (Рис. 23.25).

Рис. 23.25 Скриншот входного экрана веб-сервиса I-Tree

Калькулятор Биоразнообразия InFOREST предоставляет современную базовую информацию о биоразнообразии ландшафтов в пределах водосборов, основанную на сведениях, собираемых Вирджинской службой (VaFWIS). Инструмент обеспечивает 3 показателя биоразнообразия (видовое, генетическое и популяционное) и позволяет оценить ожидаемое изменение видового богатства (включая виды рыб) на основе заданных пользователем сценариев управления земельными ресурсами.

Калькулятор секвестирования углерода InFOREST позволяет рассчитать текущие и прогнозные оценки количества углерода, запасаемого лесами на основе введенной пользователем информации о древостое. Углеродные оценки относятся к общей надземной биомассе, которая включает стебли, ветви и листву; единицами измерения, предусмотренными этими оценками, являются метрические тонны эквивалента углекислого газа (MT CO²), торгующиеся на развивающихся добровольных рынках. Так, для сосновых насаждений, при наличии параметров возраста, высоты и плотности, для получения оценок углерода используется модель FASTLOB Лесной службы Министерства сельского хозяйства США., разработанная Virginia Tech Forest Modeling Cooperative, предоставляющая варианты рубок прореживания и сопровождения.

Калькулятор (предотвращения) стока питательных веществ и осадков InFOREST основан на Модели Generalized Watershed Loading Function|Обобщенной функции загрузки водосбора GWLF, использующей в качестве исходных данные о почвенном покрове интересующего района.

Калькулятор открытых земель InFOREST позволяет определить потенциальные ареалы перспективного облесения в пределах выбранного пользователем региона. Модель использует географическую базу данных почвенных исследований (SSURGO), разработанной Службой охраны природных ресурсов (NRCS). Для данной проектной территории пользователь может выбрать одну из двух систем классификации почв, пригодность земель или сельхозугодий, и некоторые дополнительные параметры (например - уклон поверхности).

Два инструмента EcoAIM и – были разработаны консультантами частного сектора для инвентаризация? картографирования и оценки экосистемных услуг в на уровне ландшафтов. EcoAIM - это система поддержки принятия решений и инструмент на основе ГИС предназначенный для того чтобы инвентаризировать экологические услуги и помогать в принятии решений относительно восстановления окружающей среды и предлагать средства для достижения компромиссов, возникающих в результате различных решений по управлению земельными ресурсами или ресурсами" [Waage et al., 2011]. EcoAIM использует серию общедоступных пространственных наборов данных в сочетании с функциями взвешивания или агрегирования для получения пространственных оценок относительно представляющих интерес ЭСУ. EcoAIM также позволяет интегрировать предпочтения заинтересованных сторон при рассмотрении воздействия экосистемных услуг, используя модифицированный подход к анализу рисков.

ESValue оценка экосистемных сервисов, компьютерный инструмент поддержки принятия решений, который отображает предпочтения заинтересованных сторон в отношении экосистемных услуг [Bagstad et al., 2013]. Позволяет интегрировать экспертные и литературные данные для определения относительных ценностей и ключевых экологических эффектов, которые общество, менеджеры и заинтересованные стороны придают экосистемным услугам в процессе взаимодействия друг с другом.

EcoMetrix - инструмент принятия решений на локальном уровне с адекватным пространственным разрешением для анализа в масштабе небольшого земельного участка. Охарактеризованные выше инструменты в значительной степени зависимы от наличных данных землепользования (LULC), которые, до недавнего времени имели пространственное разрешение 30*30 м, что "несколько грубовато" для проектирования участка земле- или домовладение размерности в первые несколько гектар. EcoMetrix - это проприетарный запатентованный инструмент, предназначенный для оценки экосистемных услуг в масштабе участка, сочетает полевые измерения с кодированными в электронных таблицах производственными функциями для количественной оценки изменений экосистемных услуг. Служит для оказания помощи местным органам власти в разработке и реализации программ сохранения ЭСУ, включая финансовые аспекты, прежде всего - получение экологических кредитов для рыночной торговли в сценариях восстановления или деградации.

Рис. 23.26 Общий вид веб-сервиса EcoMetrix на сайте Parametrix

На сайте Parametrix (Рис. 23.26) представлены три образцовых проекта West Hayden Island Ecosystem Services Optimization, Quantifying Ecosystem Functions and Services, Yarrow Creek Watershed.

NAIS: информационная система природных активов. Natural Assets Information System (NAIS) была разработана для оценки экосистемных услуг в рамках концепции "передачи ценностей", предполагающей адаптацию существующих оценок к новым политическим контекстам и экономическим стратегиям.

Модель использует (в качестве входных) геопространственные данные о землепользовании/ растительном покрове (LULC), которые затем сопоставляются с соответствующими оценочными исследованиями. Результаты включает сведения о стоимости экосистемных услуг в расчете на гектар для каждого конкретного ареала ландшафтно-земельного покрова.

Рис. 23.27 Скриншот входного экрана веб-сервиса NAIS ECOSYSTEM SERVICES Spatial Informatics Group

На сайте программы (Рис. 23.27) Представлено несколько конкретных проектов: программа мониторинга водных растений озера Тахо, расширение калифорнийского протокола о лесных пожарах в Колорадо, ГИС-моделирование лесного покрова в горах Санта-крус, Калифорния.

ECOSYSTEM SERVICES VALUATION - оценка экосистемных услуг. Ecosystem Valuation Toolkit - это всеобъемлющая база данных СУ, доступная для поиска. Количество и качество данных, а также передовые инструменты фильтрации и отчетности позволяют быстро генерировать надежные значения экосистемных услуг практически для любого местоположения и экосистемы в мире. EVT дает природе "право голоса за столом переговоров", обеспечивая прозрачную и денежную оценку природных активов. EVT предлагает библиотеку исследователя, СЕРВИС (веб-инструмент для расчета стоимости ЭСУ и проведения оценки природного капитала), ресурсы. Базовый слой модели LULC и специальный набор инструментов Ecosystem Valuation Toolkit (EVT).

Рис. 23.28 Скриншот экрана OPPLA сервиса EVToolkit демонстрирующего основные места применения инструмента по всему миру

Benefit Transfer and Use Estimating Model Toolkit (BTUEMT) специализированная модель расчета страховых выплат, разработанна доктором Дж. Лумисом [Loomis, 2008], может помочь аналитикам количественно оценить ежегодные экономические выгоды, используя, в основном так называемые передаточные функции, которые кодируются в наборе электронных таблиц "общественного достояния". Позволяет оценивать (на основе использования методологии аналогов) ЭСУ для рекреации, имущественные премии и готовность платить за восстановление находящихся под угрозой исчезновения видов. Пользователь вводит значения независимых переменных, необходимых для данной "передаточной функции" (например, характеристики открытого пространства или открытой акватории), и электронная таблица вычисляет экономическую ценность в расчете на домохозяйство.

23.5. Развитие картографического блока в составе оценок

Концепция картографирование экосистем и оценки условий может быть применена во всех пространственных и временных масштабах. Пространственная привязка в оценке ЭСУ важна для характеристики экосистем с точки зрения их естественных условий, определяемых климатом, геологией, свойствами почвы, высотой и т.д. Местные или региональные оценки требуют более подробной информации для адекватной поддержки принятия решений. В последние десятилетия картографические инструменты претерпели впечатляющее развитие: мы стали свидетелями технологической эволюции, которая способствовала демократизации географических информационных систем (ГИС). Картографирование ЭСУ достигло быстрого прогресса за очень короткий промежуток времени: первые рецензируемые карты экосистемных услуг были опубликованы в 1996 году, и с тех пор было проведено большое количество специальных картографических исследований и разработано множество инструментов для систематизации картографирования ЭСУ.

Вычислительная мощность и доступность данных, поддерживающих ГИС-анализ, существенно изменились в последние годы. Были разработано несколько бесплатных ГИС-платформ, таких как QGIS, GRASS GIS, SAGA GIS.

Конкретные подходы к моделированию ЭСУ были разработаны различными учреждениями по всему миру, что привело к широкому спектру возможностей для использования аналитиками. Большинство из разработанных инструментов открыто доступны общественности и постоянно развиваются. Рабочее время, необходимое для их применения в тематических исследованиях, колеблется от нескольких часов (простые инструменты на основе электронных таблиц) до нескольких месяцев (продвинутые программные средства, генерирующие сложные ГИС-модели).

Использование ГИС в картографировании ЭСУ может основываться на трех общих подходах:
(1) инструменты анализа, встроенные в программные пакеты ГИС;
(2) дисциплинарные "биофизические" (т.е., физико-географические и геоэкологические) модели, применяемые для оценки ЭСУ (например, гидрологические модели, такие как RUSLE, SWAT или модель переменной инфильтрационной способности VIC для ЭСУ, связанных с водой);
(3) интегрированные инструменты моделирования, разработанные специально для оценки ЭСУ (например, InVEST, ARIES).

Первый подход применим для простого анализа землепользования и ландшафтного покрова и картографирования ЭСУ на этой основе. Второй подход подходит для более сложных моделей, которые объединяют экспертные знания конкретных дисциплин (например, экология для опыления сельскохозяйственных культур или гидрология для моделирования зон затопления при паводках разной обеспеченности). Третий подход расширяет второй за счет привнесения социальных и экономических параметров, и использования инструменты моделирования, которые позволяют проводить оценку компромиссы и сценариев при меняющихся и/или неопределенных внешних условиях.

Кроме того, было разработано несколько баз данных оценки ЭСУ, таких как База данных оценки экономики экосистем и биоразнообразия (TEEB) и Инструментарий оценки экосистем, которые могут быть использованы для создания карт ЭСУ. Инструмент визуализации Партнерства по экосистемным услугам (ESP) представляет собой базу данных, состоящую из карт ЭСУ, подготовленных различными исследователями.

Углубленная оценка различных картографических инструментов необходима для того, чтобы понять, какой из них лучше всего соответствует контексту проблемы и нуждам пользователей, при этом значение будет иметь такие факторы как:

время, которую потребуется на разработку модели и получение результата,
потенциальная открытость и доступность данных,
стоимость приобретения данных,
навыки картографирования и ГИС-моделирования,
виды и стоимость дополнительных услуг для картографирования,
требуемая точность,
ожидаемое влияние на принятие решений,
интерпретируемость и прозрачность результатов моделирования,
воспроизводимость алгоритмов и всего процесса моделирования в целом,
общие цели исследования.

В реальной ситуации это означает, что ни один инструмент не соответствует всем критериям идеально. Некоторые очень сложные модели могут обеспечить поддержку политики в регионах со значительными временными, информационными и кадровыми ресурсами. Однако должны существовать и другие подходы, позволяющие оценивать ЭСУ в ситуациях и регионах с более ограниченными бюджетами и более короткими временными рамками. Предполагаемое использование карт (например, для повышения осведомленности или прямого использования в процессе разработки политики) также повлияет на решение о том, какие инструменты использовать.

Во многих случаях тип оцениваемых ЭСУ будет определять подход к составлению карт и/или набор используемых инструментов. Такие услуги, как регулирование водных ресурсов, обычно требуют подходов к моделированию, которые объединяют метеорологические базы данных, растительность, почвы и топографические данные, в то время как другие, такие как культурная идентичность, могут потребовать совсем иного подхода основанного на Больших Данных и современных медийных (например, фото) сервисах. Другие услуги, такие как производство продовольствия, могут использовать сложные сельскохозяйственные модели или индикаторы. С одной стороны - особенности обеспечивающих, регулирующих и культурных услуг вызывали к жизни разработку специфических моделей для каждой группы, с другой - взаимосвязи между группами привели к появлению инструментов, способных реализовать интеграцию ценностей в рамках единой региональной модели оценки ЭСУ для лиц, принимающих решения.

Важно также понимать, что различные инструменты ГИС-моделирования по-разному учитывают точность, надежность и неопределенность разрабатываемой модели. Точность устанавливается посредством успешной калибровки и верификации в полевых условиях, надежность - путем успешного применения в различных контекстах, а неопределенность - с помощью методов, которые оценивают и прозрачно передают неопределенность. Эти аспекты не всегда должным образом освещены в руководствах по применению конкретных инструментов.

Перед картографированием ЭСУ стоит ряд задач. Они связаны с прогрессом, который в настоящее время наблюдается в области исследований и мониторинга, дистанционного зондирования, сенсорных сетей, хранения данных, интеграции данных и знаний, гармонизации данных и обмена ими, обслуживания баз данных и инструментов, а также краудсорсинга. С технической стороны, накопление все большего количества данных ставит задачу эффективного хранения и анализа больших объемов данных и ведет к увеличению внимания к машинному обучению, распознаванию образов (в сложных данных или продуктах дистанционного зондирования) и интеллектуальному анализу данных.

Показатели, используемые для количественной оценки трех категорий ЭСУ, существенно различаются. Обеспечивающие ЭСУ часто количественно оцениваются на основе параметров их фактического использования/потока или спроса или их стоимости. Напротив, оценка регулирующих ЭСУ обычно основывается на показателях "предложения со стороны ее Величества Природы", генерируемых различными экологическими процессами, лежащие в основе функционирования экосистем или пороговых значений экстремальных предотвращаемых событий (например, эрозия или наводнения) и связанные с ними опасности. Показатели культурных ЭСУ в основном ограничиваются рекреацией и (эко)туризмом, для которых количественно определяются как предложение (популярные экосистемы для посещения), так и спрос (количество посетителей).

Использование обеспечивающих ЭСУ включает в себя извлечение продукта из экосистемы (например, собранная биомасса в тоннах на гектар в год). Поэтому картографическое моделирование обеспечивающих ЭСУ часто опирается на данные статистических управлений, которые собирают сведения о потреблении воды, урожаях сельскохозяйственных культур и древесины, уловах рыбы и животноводстве. Иногда эти данные имеют географическую привязку и, таким образом, доступны в виде слоев геопространственных данных. Если они отсутствуют, то статистические данные могут быть пространственно распределены (уже в рамках моделирования) по различным экосистемам. Такие модели демонстрируют накопление и перенос, например, углерода, азота, воды или загрязняющих веществ через экосистемы и окружающую среду.

Учитываемые в моделях экологические процессы могут быть использованы для вывода значений, отображающих потенциал или поток регулирующих ЭСУ. Спрос на регулирующие ЭСУ обычно не отображается в статистике, поскольку он концептуально менее понятен. Как уже отмечалось, оценки культурных ЭСУ на сегодняшний день в основном ограничиваются рекреацией и туризмом. Фактический поток использования/ЭСУ должен быть нанесен на карту на основе обследований, национальных счетов и сбора данных (например, статистики посетителей национальных парков или платы за вход). Эти данные могут быть объединены с пространственными данными для картографирования и оценки услуг, а также для предоставления подробной информации о том, как экосистемы способствуют рекреации и туризму.

23.6. Ключи для выбора подходящих моделей

В данном разделе предлагаются ключи для облегчения выбора тех или иных методов по обстоятельствам конкретного кейса и в соответствии с потенциалом известных моделей

Критерии выбора различных методов. Ключ:
X = ключевой признак или очень важный критерий для выбора метода;
* = возможный признак/некоторая важность для выбора метода;
~ редкий признак;
+ = только релевантный критерий, если он интегрирован или объединен с другими методами картирования или моделирования экосистемных услуг.

Таблица 23.3 Геоэкологические модели

Критерии	Биофизи- ческие модели	Экосервис- ные модели	"Агент-ориенти- рованные" модели	Интегри- рованные биофизи- ческие модели	Совеща- тельное или партиси- пативное картогра- фирование	ГИС-картогра- фирование на основе простых матриц	ГИС-картогра- фирование на основе усовершен- ствованных матриц	Байесов- кие сети доверия
(1) Характеристика текущего состояния	X	X	X	X	X	X	X	X
(2) Прогнозирование будущего	X	X	X		*		*	X
(3) Целостное понимание динамики социально-экологических систем			X	X				X
(4) Обращение к многочисленным экосистемным услугам		X	+	+	X	X	X	X
(5) Возможность исследования компромиссов		X	+	+	X	X	X	X
(6) Облегчение социального обучения	*	*	X	*	X	X	X	*
(7) Информирование о принятии решений	*	*	*	*	X	*	X	*
(8) Использование местных знаний	~	*	X		X	*	X	*
(10) Удобство в обращении					X	X	X	~
(11) Прозрачность для понимания					X	X	X	*
(12) Интегрирование различных аспектов		X	X	X		*	*	X
(13) Междисциплинарная интеграция
(14) Интеграция социально-экологических аспектов		*	X	X	~		~	*
(15) Пространственная кроссмасштабность	*	*	*	*
(17) Явная пространственная распределенность (геопривязка)	*	X	*	*	X	X	X	*
(18) Временная привязка	*	*	X	X	*	*	*	*
(19) Потребность в данных за различные периоды времени	*		*	*				*
(20) Главным образом количественные данные	X	X	X	X	*	X	X	*
(21) Главным образом качественные данные		*	*		X	*	*	X
(22) Интенсивность использования данных	X	X	X	X			*	*
(23) Оценка неопределенности	*	*	*	*	*			X
(24) Необходимость в высоко-квалифицированной экспертизе	X	X	X	X			*	X
(25) Высокая требовательность к ресурсам	X	X	X	X	*		*	X

Таблица 23.4 Социокультурные модели

Критерии	Оценка на основе пред- почтений	Метод "извле- чения" ценности из фотографий	Анализ фотосерий	Нарратив- ный анализ	Разработ- ка сценариев участия	Совеща- тельная оценка	Метод времен- ных затрат	Мульти- критериаль- ный анализ
(1) Характеристика текущего состояния	*	*	*	*		X	*	X
(2) Прогнозирование будущего				*		*	X	*
(3) Целостное понимание динамики социально-экологических систем	*	*	*	*	*	X	*	*
(4) Обращение к многочисленным экосистемным услугам	X	X	*	X	X	*	X	X
(5) Возможность исследования компромиссов	X	X	*	X	X	*	X	X
(6) Облегчение социального обучения	*	*			X	X	*	X
(7) Информирование о принятии решений	*	*	*	*	X	*	*	X
(8) Участие стейкхолдеров	X	X	X		X	X	X	X
(9) Использование местных знаний	X	X		X	X	X	X	X
(10) Удобство в обращении	X	X	X	X	X	X	X	X
(11) Прозрачность для понимания	X	X	X	X	X	X		X
(12) Интегрирование различных аспектов	*	X			X	X	*	X
(13) Междисциплинарная интеграция	*	*			*	*	*	X
(14) Интеграция социально-экологических аспектов					*	*		X
(15) Пространственная кроссмасштабность	*	*				*	*	*
(16) Временная кроссмасштабность	*	*			X	*	*	*
(17) Явная пространственная распределенность (геопривязка)	*			X	*	*	*	*
(18) Временная привязка					X			*
(19) Потребность в данных за различные периоды времени								*
(20) Главным образом количественные данные	*	*	X				X	*
(21)Главным образом качественные данные	*	*	X	X	X	X
(22) Интенсивность использования данных	*	*		X			X	X
(23) Оценка неопределенности					X		*	X
(24) Необходимость в высоко-квалифицированной экспертизе				*			X
(25) Высокая требовательность к ресурсам	*	*	*	*		*	X	X

"Дерево геоэкологических решений" (Рис. 23.29)обеспечивает руководство между различными подходами к картографированию и моделированию оценки экосистемных услуг. Первый вопрос в дереве задает цель исследования, проводя различие между оценками, ориентированными исключительно на текущее состояние, и теми, которые направлены на исследование будущей динамики. Последнее приводит к целому ряду подходов к моделированию, а первое- к целому ряду подходов к картографированию.

Следуя за сужающей выбор ветвью дерева, пользователю задается вопрос об аспектах системной динамики, которые способны влиять на модель. Если внимание сосредоточено на конкретных экосистемных процессах, то есть смысл обратиться к геоэкологическим моделям, которые включают широкий спектр различных экологических, гидрологических и других типов подмоделей; если на первый план выходит необходимость оценить ряд экосистемных функций, то следует попытаться использоваться модели экосистемных услуг, таким как InVEST, ESTIMAP и QuickScan.

Если они необходимо понять более сложные взаимодействия между природой и социумом (либо местными сообществами), то модели, основанные на агентах могут быть уместны, в том числе если требуется представить индивидуальное или групповое поведение при принятии решений.

Модели комплексной оценки, оптимальны если необходимо представить взаимодействие и обратные связи между несколькими секторами, такими как сельское хозяйство, лесное хозяйство, водные ресурсы и биоразнообразие.

Рис. 23.30 Ключи к поиску подходящих моделей для оценки геоэкологических ("биофизических") ЭСУ

Дерево решений также показывает, что результаты некоторых видов моделирования (например, моделей комплексной оценки, имитирующих изменения в землепользовании) могут использоваться в качестве входных данных для моделей экосистемных услуг. Выходные данные всех классов моделей также могут быть использованы в BBNs в дополнение к другим типам данных для вывода взаимосвязей между различными компонентами системы. Следует отметить, что в геоэкологическом дереве решений указаны только широкие типы подходов к моделированию с несколькими примерами, поскольку в рамках каждой категории существует множество моделей.

Картографическая ветвь дерева геоэкологического моделирования предоставляет выбор между отображением отдельных нескольких или многих ЭСУ. Последнее решение неизбежно ведет к использованию матричных подходов, которые различаются по своей сложности с точки зрения количества наборов данных, объединяемых для оценки предоставления услуг. Если основное внимание уделяется одной или нескольким услугам, а также восприятию заинтересованными сторонами спроса и предложения услуг, то предлагается "совещательное картографирование". Если данные доступны для непосредственного отображения услуги (например, для производства продуктов питания), то в качестве опции предлагается простое ГИС-картографирование. Если данные недоступны для непосредственного отображения, то пользователь направляется в моделирующую часть дерева решений. Картографическая часть дерева решений также признает, что большинство картографических подходов могут быть реализованы с привлечением заинтересованных сторон или без него, и отсылает пользователя к социокультурному дереву решений для дальнейшего руководства по партисипативным и совещательным подходам.

Рис. 23.31 Ключи к поиску подходящего метода для оценки культурных ЭСУ

Дерево социокультурных решений Рис. 32.31 дает рекомендации по выбору методов, направленных на понимание восприятия ЭСУ людьми. Для этого дерева решений мы принимаем методы социокультурной оценки в широком смысле, включая подходы, исходящие из различных предпосылок, которые могут выявить (общие) социальные ценности ЭСУ. Социокультурная оценка ЭСУ в последние годы претерпела бурное развитие, но она все еще меньше формализована и более разнообразная (с точки зрения онтологии и эпистемологии), чем, например, денежная оценка. Это отражается в дереве решений, которое приводит к весьма неоднозначным методам через ряд вопросов, многие из которых имеют сильную методологическую направленность.

Начальный вопрос касается цели исследования с точки зрения роли, которую будут играть заинтересованные стороны. Два основных предложенных варианта: активная, диалоговая роль, когда участники исследования рассматриваются как партнеры (1), и более формализованная роль, когда участники исследования рассматриваются скорее как поставщики данных (2). При выборе первого варианта пользователя спрашивают, являются ли фактические компромиссы или альтернативные сценарии будущего предметом исследования. Возможность реальных компромиссов приводит пользователя к ряду методов, которые воплощают интерактивные групповые процессы, но очень неоднородны с точки зрения требований к данным и времени, в особенности в смысле возможности геопространственного отображения и способности справляться с неопределенностями. К таким методам относятся совещательная оценка, BBNs и MCDA. Вариант альтернативного будущего часто приводит пользователя к разработке партисипативного сценария, который может осуществляться различными способами в зависимости от географического и временного масштаба, а также количества участников, участвующих в исследовании [Burkhard, Maes, 2017].

Обращаясь к социокультурным исследованиям с целью более формализованного (одностороннего) сбора данных, пользователь сталкивается с двумя основными направлениями в рамках социальных научных исследований: следуя герменевтическому подходу, который фокусируется на понимании восприятия человеком ЭСУ, или применяя описательную стратегию исследования, которая создает количественные данные о предпочтениях людей в отношении услуг. Первое направление ведет к семейству нарративных методов, включающих, среди прочего, интервью, транссекты прогулок и полевые заметки наблюдений. Второе направление дополнительно уточняется в соответствии с требованиями к данным (денежным или неденежным) и предпочтительным форматам результатов (уровень количественной оценки, пространственная привязка, визуальность), что приводит пользователя к социокультурным методам, таким как оценка предпочтений, анализ фотосерий и исследования использования времени.

23.7. Интерпретация, валидация и пределы использования моделей ЭСУ

Модели и принятие решений

Концепция ЭСУ предоставляет лицам, принимающим решения, иной взгляд на проблемы управления окружающей средой. Лес - это уже не просто запас древесины, но и источник регулирования климата, обеспечения среды обитания, место для отдыха и любования живописной красотой природы. Хотя подобная позиция обеспечивает широкий взгляд на ценность экологических систем, она также приносит и новые проблемы: как решить какие ЭСУ являются более важными? Каковы будут последствия, если мы решим заготавливать лес как древесину? Моделирование может помочь дать количественные ответы на многие из этих вопросов. Граница между инструментами моделирования и элементами поддержки принятия решений, всегда несколько размыта: и если промышленная лесозаготовка является единственным местом работы и средством выживания местного сельского социума, то будет непросто апеллировать к ценности леса для заезжающих на уикэнд городских рекреантов.

Какой метод ЭСУ использовать

Не все ЭСУ подвержены легкому моделированию и оценке: в целом, оценка обеспечивающих и регулирующих услуг имеют более длительную историю моделирования, чем оценка культурных сервисов, моделирование которых, как правило, ограничивается анализом в проекции на такие сферы как отдых и туризм, и, в некоторой степени, оценку комфортности проживания и стоимости. Это объясняется тем, что факторы, имеющие большее социальное или культурное значение, значительно труднее привязать к параметрам окружающей среды. Именно в таких ситуациях на первый план выходят партисипативные подходы.

Следует проявлять осторожность при интерпретации результатов моделирования ЭСУ. Ярким примером является Секвестирование углерода, которая часто используется в качестве "базы" для выстраивания международной политики регулирования климата. В этом отношении очень важно точно понять, что представляет собой полученный результат: является ли он оценкой только базовой структуры и функции экосистемы или же обеспечивает прямую выгоду с конкретными бенефициарами?

Отдельная проблема - выяснить представляют ли результаты моделирования количественную оценку фактического предоставления услуг непосредственному "выгодополучателю" или же просто презентацию потенциального объема ЭСУ, который мог бы "достаться" бенефициарам при наличии спроса и доступа к экосистемам, предоставляющим услуги.

Наконец, зачастую бывает очень сложно определить - моделируем ли мы спрос или предложение ЭСУ. В некоторых моделях сравнительно легко можно получить и то, и другое, а затем посредством "оверлея" выявить несоответствие "предложения" и "спроса". Так, очистка воздуха имеющимися лесными насаждениями санитарно-защитной зоны может быть легко сопоставлена с источниками промышленных выбросов предприятия. Гораздо сложнее решить вопрос относительно насаждений зеленой зоны города в особенности в том случае, если не обеспечены условия (доступности, безопасности и т.д.) для ее посещения горожанами.

Ценности

Сколько "стоит" экосистемная услуга - ключевой и весьма "нагруженный" смыслами вопрос в исследованиях ЭСУ. Модельные исследования часто позволяют получить количественные результаты ЭСУ (или их "базы") в биофизических (например, запасы древесины в тоннах/га) и денежных единицах (например, цена продажи древесины в Р/$/€). Однако действительная ценность - это гораздо более неуловимое понятие, особенно при сравнении несопоставимых услуг друг с другом. Такие вопросы, как "ценность для кого?" и "ценность по состоянию на какое время?", являются равно значимыми ключевыми и должны рассматриваться как разработчиками, так и пользователями моделей.

В реальной действительности значимость многих ЭСУ многообразна и различная для разных этнических, социальных, гендерных и возрастных групп: чтобы убедиться в этом достаточно провести опросы различных целевых групп населения относительно того какую конкретно ценность представляет для них ближайших парк отдыха: молодые мамы с детьми оценят наличие детских площадок с игровой зоной, пенсионеры - относительную тишину и покой прогулочной зоны с лавочками, молодые люди - велосипедную и беговую дорожки и т.д.

Услуги не статичны, и зависят от спроса, а спрос подвержен множеству внешних факторов, не в последнюю очередь - моде во всех аспектах этого сложного понятия (мода на образ жизни, потребительские предпочтения, мода на обустройство жилья и т.д. и т.п.). Например, в средней полосе России на протяжении десятилетий разрабатывались песчано-гравийные карьеры, "разрезающие" различные богатые на стройматериалы формы гляциального и водно-ледникового рельефа (озы и камы, холмы конечных морен). На дне отработанных карьеров всегда оставались крупные (часто в несколько кубометров) валуны, с которыми не могла справится обычная камнедробилка, и которые не попадали на "грохот" и погрузочный конвейер. Однако наступили 1990-е годы, произошел "земельный передел", возникла мода на "ландшафтный дизайн". Мода определила спрос: "бизнес" нашел способы извлечения и доставки валунов - стоимость КАМАЗа (в ценах тех лет) достигала 20-50 тыс. рубл. Таким образом у заброшенных (и нерекультивированных бывшими природопользователями!) карьеров сформировалась новая ЭСУ с вполне конкретной и ощутимой ценностью.

Однако модели, особенно детерминированные, производящие единичные результаты, обычно не отражают эти аспекты ЭСУ. Это особенно проблематично, например, для рекреационных услуг, которые всегда социально обусловлены: их предоставление и регулирование имеет разную ценность в различных социальных контекстах, и трансформируется в ответ на изменение экологических, социально-экономических или политических факторов, таких как изменение климата, политическая напряженность, транспортная доступность и т.д.

Валидация и пределы использования

Валидация является одним из ключевых моментов в моделировании; хорошей практикой является проверка валидности модели на основе известных данных. В статистической модели может быть использована мера надежности соответствия, (например, коэффициент детерминации R² для объясняющей регрессии или значение "каппа" в качестве меры соответствия слоев при классификации LULC. Однако для действительной проверки модели порой необходимо знать, какими должны быть истинные значения выгоды экосистемных услуг. Например, модель может помочь в установлении увеличения стоимости жилья в зависимости от близости элементов зеленой инфраструктуры (парков, городских лесов и т.д.). Но чрезвычайно полезно иметь доказательство таких выгод, открывающиеся при анализе первичной или обменной рыночной стоимости реального жилья возле лесопарка по сравнению с жильем среди городской застройки.

Разумеется такой подход практически невозможно реализовать для нематериальных (культурных) ЭСУ, которые основаны на экспертном мнении, культурных услугах, когда нет (и не может быть) объективных критериев для проверки, обстоятельство делающее подобные модели более открытыми для критики. Последнее обстоятельство позволило Т. Дэниелю с соавторами [Daniel et al., 2012] предложить некую перспективу монетизации нематериальных ЭСУ, базирующуюся на степени (уровне) учета разрабатываемыми методами структуры и функции экосистем. Предполагается, что по мере разработки содержательной части методов этот уровень будет повышаться. Выделено 4 шага (на пути к монетизации), которые как показали прошедшие годы вполне сохранили свою актуальность для всего пула нематериальных культурных, в целом.

Таблица 23.5 Перспективные этапы «монетизации» нематериальных экосервисных услуг (по [Daniel et al., 2012] с изменениями)

Этапы	Типы моделей	Методы	Примеры объектов оценки
1. Качественные описания	исследования сложных сторон взаимодействия человека и Природы в нематериальной сфере	наблюдения вовлеченных участников, интервью, полевые описания, групповые дискуссии	культурное значение сакральных рощ для местных жителей
2. Немонетаристская «квантификация»	количественные оценки экосистемных сервисов	оценки предпочтений, моделирование эстетики ландшафта, оценки численности посетителей, психометрические и физиологические оценки по специальным шкалам	обоснование ценности унаследованных культурных ландшафтов в проекции на процедуры территориального планирования и стратегию охраны природы
3. Косвенные (непрямые) монетарные оценки	общая экономическая оценка сервисов	оценка контингента, оценка «готовности платить», эксперименты «выбора» конкурирующих ценностей	оценка эстетических аспектов разных моделей лесопользования
4. Непосредственные экономические (монетарные) оценки	детальная экономическая оценка сервисов	оценка затрат на «потребление» предоставленных услуг, методы "travel cost" затрат на путешествие, метод "гедонической цены" и др.	оценка рекреации и туризма в национальном парке, оздоровительный эффект рекреации в городском парке

Интерпретация результатов модели

При работе с моделями важно помнить, что они, во-первых, являются искусственными конструкциями, во-вторых, представляют собой лишь один из способов доступа к информации об окружающей среде, и, в третьих - должны рассматриваться в контексте. Легко представить себе ситуации, когда лица, принимающие решения, приходят к неверным выводам, некритично используя результаты моделирования, не понимая, насколько хорошо они отражают рассматриваемую экологическую проблему, или насколько модель в целом адаптирована к местным условиям.

Неопределенность является ключевым аспектом интерпретации модели. Существует множество элементов неопределенности и далеко не все они могут быть устранены даже в удачно построенных моделях:

Неопределенность данных связаны с тем, что данные используемые "на входе" для обучения модели могут в недостаточной степени отражать условия, для которых они предназначены;
Неопределенность модели вызвана тем, что модель может не вполне корректно отображать процессы, происходящие в реальности, иногда - чрезмерно их упрощает или схематизирует;
Неопределенность сценария для моделей, прогнозирующих будущее, и тесно связанных с обширным набором внешних факторов, которые в принципе не могут быть предсказаны (геополитические, глобально-климатические и т.п.).

Для устранения неопределенности модели часто используется валидация модели. Так, вероятностные подходы и анализ чувствительности также могут быть использованы для решения проблемы неопределенности сценариев путем изучения влияния изменений входных параметров на выходные данные модели посредством неоднократных "прогонов" модели с изменением входных данных и выявления общих закономерностей.

Наконец проверке подлежат прагматические факторы, такие как время, опыт и финансирование, которые повлияли на разработку модели. Мы подчеркиваем это, поскольку крайне важно учитывать контекст моделирования при интерпретации его результатов для принятия решений. В любом случае модели являются упрощениями реальности и должны толковаться с осторожностью. Когда это возможно, интерпретация модели должна осуществляться с помощью разработчика - с одной стороны и местных заинтересованных сторон, которые понимают контекст ее применения - с другой.