综述：农业景观中生态系统服务权衡与协同的建模工具

这篇综述系统评估了可用于农业景观管理的生态系统服务建模（ESM）工具，重点介绍了InVEST、ARIES、SWAT、SolVES、APEX和RPM等框架。文章指出InVEST在覆盖多种农业生态系统服务（如碳储存、土壤保持、授粉）方面最具优势，且具备开源、可自动化等FAIR原则特点，但其在放牧地模拟等方面存在不足。综述为决策者选择合适工具以理解管理措施对生态系统服务协同与权衡的影响提供了重要指导。

　　

生态系统服务权衡与协同的建模挑战

在农业景观规划中，理解并管理多种生态系统服务（ES）之间的权衡与协同关系，对于实现可持续农业至关重要。随着研究人员和决策者日益认识到这一问题的重要性，生态系统服务建模（ESM）成为一种探索不同景观管理情景及其潜在结果的有价值的方法。然而，并非所有建模框架都同样适用于田间或农场尺度以上的农业生态系统。

模型评估标准与方法

为了识别能够同时评估与可持续农业相关的多种生态系统服务的框架，本研究设定了明确的评估标准。理想的模型应具备空间显性，能够量化多种与农业相关的生态系统服务，并可适应畜牧业系统以及一年生和多年生作物。此外，模型还应符合可发现、可访问、可互操作和可重用（FAIR）的原则。通过对28篇比较多种模型的文献综述进行综合分析，研究者聚焦于那些在综述中反复出现且符合大部分标准的建模框架。

主流建模工具概览

分析确定了四个被广泛讨论的工具：生态系统服务综合评估与权衡（InVEST）、生态系统服务人工智能（ARIES）、土壤和水评估工具（SWAT）以及生态系统服务社会价值（SolVES）。此外，还纳入了农业政策/环境扩展器（APEX）和牧场生产模型（RPM）作为专门关注放牧地生态系统服务的建模框架代表，这些在现有综述文献中代表性不足。

这些工具在文献中被提及的频率差异显著。在2019年至2024年间，InVEST被提及276次，SWAT为116次，APEX为54次，SolVES为24次，ARIES为20次，而RPM的提及次数很少。这反映了它们在不同研究社区中的知名度和应用广度。

模型核心功能比较

各模型在生态系统服务覆盖范围上各有侧重。大多数ESM工具包含了气候、土壤和水文过程，而较少模型涵盖授粉、自然栖息地或文化价值，并且没有模型包含生物害虫控制或遗传多样性。

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  InVEST框架：覆盖了最广泛的农业生态系统服务，包括作物生产、土壤保持、水源涵养、营养物滞留、授粉、栖息地质量、碳储存和文化服务（如旅游）。它采用模块化、基于Python的建模框架，允许用户独立建模不同的生态系统服务。其优势在于可自动化、开源、免费且易于应用于景观尺度，但其在放牧地特定过程建模方面缺乏集成模块。
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  ARIES工具：同样能够建模多种生态系统服务，如土壤保持、碳储存和授粉。它通过在线平台访问，旨在实现数据和模型的语义互操作性。其当前版本侧重于与联合国环境经济核算系统（SEEA）对接，提供了全球覆盖的数据集，但在模型定制和自动化方面可能不如InVEST灵活。
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  SWAT模型：专注于模拟地表水和地下水的质与量，预测土地利用、管理和气候变化的影响。它在水文过程模拟方面非常详细，但需要复杂的水文数据输入。虽然其原始设计并非用于生态系统服务评估，但通过后期处理其输出（如产水量、土壤侵蚀）可以转化为供给和调节服务指标。
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  SolVES工具：独特性在于专注于生态系统服务的社会和文化价值，基于公众的价值和偏好调查数据，使用最大熵模型来量化社会价值指标与环境变量之间的关系。它补充了InVEST等工具的物理过程模型，但需要大量的调查数据收集工作。
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  APEX模型：作为环境政策综合气候（EPIC）模型的扩展，APEX能够模拟农场和小流域尺度，包含水、碳（C）、氮（N）、磷（P）循环、土壤侵蚀、水文动态和粪便管理。它主要在每日时间步长上运行，适用于详细的田间尺度过程模拟，但其参数要求高，景观尺度应用和转移性面临挑战。
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  RPM模型：与InVEST相关联的放牧模块，将草地生态系统模型与反刍动物生理学模型相结合，在月度时间尺度和空间网格上预测饲草生产和放牧动物日粮充足度。该模型尚处于早期开发阶段，侧重于管理决策通过日粮充足度对牲畜生产可行性的景观尺度影响，而非直接预测动物产量。

特定服务建模能力深度剖析

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  作物/动物生产：InVEST和ARIES提供了相对粗略的全球尺度的作物生产模型，无法捕捉气候区内生产力的变异。APEX和RPM等专门模型能进行更详细的日尺度过程模拟，但参数复杂，难以整合到景观尺度的多服务评估框架中。多年生作物（如果树）的生产和其提供的碳封存等服务在InVEST中有所体现，但饲草和干草的生产未被InVEST或ARIES建模。
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  土壤服务：InVEST和ARIES都使用修订的通用土壤流失方程（RUSLE）来估算土壤保持和沉积物输送。SWAT和APEX也包含侵蚀和养分循环组件。这些模型在识别沉积物输出的空间格局趋势上具有一致性，但SWAT等复杂模型需要更详细的输入，也提供了更强的预测能力。
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  水文服务：InVEST（年/季节性产水、营养物输送）、SWAT和APEX具备水相关生态系统功能模型。比较研究表明，InVEST的结果与更复杂的水文模型在识别景观中水文服务总体趋势方面一致，但其输出更适合作为相对指数进行比较。
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  授粉服务：InVEST和ARIES都能模拟野生传粉者对作物生产的贡献。两者都基于景观特征估算传粉者丰度指数，并进而评估对作物产量的贡献。这些模型是静态估计，适用于不同管理情景的定性比较，但未纳入时间动态、物种差异、农药影响等因素。
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  栖息地服务：仅InVEST提供了“栖息地质量”模型，通过土地覆被适宜性和距威胁源的距离来估算生物多样性的相对指数，可用于比较不同景观情景。
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  气候服务：InVEST和ARIES都基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）的方法，利用土地覆被信息和固定的碳储存值来模拟碳储存。它们假设碳储存是静态的，不像APEX那样能模拟土壤碳随时间的变化。此外，这些模型均未估算农业重要的温室气体排放，如氧化亚氮（N₂O）和反刍动物肠道甲烷（CH₄）。
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  文化服务：InVEST（基于照片的旅游模型）和ARIES（过去版本的户外休闲模型）可以评估旅游和休闲价值。SolVES则能进行更深入的社会文化价值建模，反映不同利益相关者的观点，但需要大量的调查工作。
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  缺失的服务：遗传多样性和生物害虫控制这两个重要的农业生态系统服务在当前的主流ESM工具中均未得到有效体现。

总结与展望

InVEST框架在景观尺度比较多种农业生态系统服务方面具有显著优势，覆盖服务范围广，且其Python应用程序接口支持脚本化和批处理，便于进行情景比较甚至多目标景观优化，从而揭示服务间的权衡与协同关系。然而，其在害虫控制、遗传多样性、温室气体排放核算以及放牧地系统详细模拟方面存在不足。

未来的发展方向包括：为不同建模目的明确ESM工具量化和不确定性分析的最佳实践；探索使用R或Python等开源脚本语言混合现有生物物理模型的途径，以构建更全面的框架；更重要的是，模型的发展应基于决策者和利益相关者的需求，通过空间显性的景观建模工具，帮助土地管理者和保护规划者共同构想能够有效管理多种生态系统服务、并符合其价值和需求的情景。