third objective, minimizing agricul

third objective, minimizing agricultural opportunity cost, was also included in the prioritization to help increase the feasibility of identified, optimal offset options (Kennedy et al., in review).
In contexts where biodiversity and ecosystem service targets have high spatial correlation, any of the above spatial prioritization options will give similar results, and selection of a method is less significant. In areas where there is little spatial overlap among targets, choice of method will strongly influence the selection of sites, and will require serious consideration. For example, a mitigation assessment of a proposed road through the Peruvian Amazon compared how different offset options affected indigenous and non-indigenous communities in the impact region, emphasizing how offset placement would affect social equity (Mandle and Tallis, 2012). In this case, ecologically driven offsets with ES fill in were compared to jointly targeted offsets for several water quality regulation services. Neither approach could fully compensate
for lost ES benefits, but including services information in the spatial prioritization
reduced projected residual impacts to drinking water quality more than 4-fold for sediment loads, 16-fold for nitrogen pollution and nearly 40-fold for phosphorous pollution. Given the minimal availability of such studies, research is insufficient to identify which method is most
informative or efficient under different ecological and social conditions. In addition to scientific considerations of where offsets for BES can be most efficiently sited, policy rules will be important in defining the degree to which it is desirable to promote overlapping BES offsets.
This issue relates to the “stacking” debate in the ES literature regarding whether policymakers should allow or prevent compensation for spatially overlapping services as separate units, each compensating for different impacts (Robertson et al., 2014). In designing mitigation policies,
policymakers need to determine whether to allow stacking, a decision that may influence whether offset activities deliver a credible environmental benefit without unintended of un-assessed ES.
2.3.4. Mitigation replacement ratios
Offset policies generally seek no-net-loss or net-gain outcomes for conservation (McKenney and Kiesecker, 2010; Quétier and Lavorel, 2011; Gardner et al., 2013). For these outcomes to be achieved, practitioners need to develop a framework that estimates how much an offset
project compensates for project impacts and to help identify which offsets maximize conservation return by delivering the highest-value conservation at the lowest cost and risk. Under existing policies, offset benefits are often estimated using mitigation replacement ratios, which establish the number of credit units that must be created by an offset action to compensate or replace one unit of loss at the project site. The most common current practice is to define offsets in habitat area units. For example, a ratio of 4:1 would mean that 100 impacted hectares of habitat would need to be offset by 400 ha of the same habitat elsewhere.
There are no standard practices for establishing mitigation ratios, and ratios vary dramatically. Common values are reported below 10:1, reaching higher ratios in some cases (Moilanen et al., 2009; McKenney and Kiesecker, 2010; Saenz et al., 2013a). Ratios are often negotiated, inconsistently representing the many factors that are likely to determine
the actual match between impact levels and offsets. Both biodiversity and ecosystem service ratio calculations would benefit from a consistent approach that considers a standard set of variables, and matches the importance and relevance of those variables to the context and the
assessment methods used.
Based on a literature review of commonly considered offset factors, we introduce a factor set that can serve as the starting point for a standard approach to BES ratio calculation (Table 1). Factors fall into three general categories: the magnitude of impact, the quality of both the impact site and the potential offset site and the mitigation method used to create the offset.
The relevance of nearly all commonly-considered factors seems to be determined by the method used to calculate impacts and offset potential. As discussed above, the common practice of using habitat area as a proxy for BES may be expedient but is seldom effective, as it overlooks
many factors that cause each target to vary within a habitat type. Most factors traditionally used to calculate biodiversity offset ratios are introduced to try to correct for these oversights, and establish more accurate impact estimates or more accurate equivalency between
impact and offset sites. However, functional assessment approaches negate the need for these factors when they are directly incorporated into the assessment of impacts and offsets. For example, because area-based approaches do not estimate marginal impact, but rather assume full biodiversity loss, some ratio factors are used to adjust the actual impact based on the type of development (e.g. a higher ratio for a more damaging kind of development). If impact assessment accounts for the marginal change through a functional assessment, little adjustment would
be needed via an offset ratio. Similarly, habitats of the same type, but farther away from the impact site may be assigned a higher offset ratio because of the chance that the habitat is too dissimilar to support the biodiversity lost. A functional assessment that accounted for the actual differences in habitat would not need to rely on a ratio to reflect this possibility. When such comprehensive functional assessments are not possible, ratio factors can be used to correct any shortfalls.
Some factors are relevant for ratio calculation even if a comprehensive functional assessment method is used, as they are difficult to account for. For example, all assessment methods are associated with some uncertainty, and best practice would be to increase the offset ratio in cases where it is known that datasets or models are more uncertain (Bull et al., 2013). As another example, it is possible to capture the risk of losing offset benefits due to natural disturbances or stochastic events in functional assessments, but likely challenging due to model
and capacity limitations. This, and other similar factors may need to be accounted for in a ratio even when functional assessments are done.
For ES, the inclusion of some factors in ratio calculation will depend on whether the impact and offset assessments include value, or stop at service delivery. For example, all impact assessments have some assumed timeframe into the future over which the impact of the development
is being captured. For ES impacts, the longer into the future the impact will persist before the offset fully restores the benefit to society, the more value is lost. Economists generally agree that people value a benefit more if they are able to experience it today than if they were
to experience it in the future. To reflect this preference economists commonly use discount rates to reflect the difference in value attributed to benefits received today versus in the future. Ecosystem service impact and offset assessments that do monetary valuation of services and include a net present value estimate account for this difference in value preference, while impact assessments that do not use this method will miss it. Put another way, if ES impacts and offsets are not compared in value terms and a discount rate is therefore not used, then the assessment implicitly applies a discount rate of zero meaning that stakeholders do not have any preference for the timeframe of impacts and offsets that occur today relative to in the future. Many standard economic valuation methods include discounting, and some tools for compensation
calculation do as well (e.g. Habitat Equivalency Analysis (HEA) and the Resource Equivalency Analysis (REA) (Snyder and Desvousges, 2013)). When such methods or tools are used, additional
factors are not needed to adjust ratios for this concern.
Non-value based assessments could potentially approximate time rate preferences through mitigation ratios (as is done in some biodiversity assessments, e.g. Denne and Bond-Smith, 2012), though this would need to be explicitly discussed among stakeholders to ensure clarity on
the purpose of this approach and context-specific preferences. The need for time discounting has also been recognized for biodiversity impacts given that the losses to species and habitats are often more certain than are the offset benefits in the future (e.g. given restoration time
lags and uncertainty of success) (Overton et al., 2013).
Overall, there is no conceptual reason that the potential set of factors used in ratio determination for BES should vary dramatically from site to site. A consistent approach can be developed

Kết quả (Việt) 1:

mục tiêu thứ ba, giảm thiểu chi phí cơ hội nông nghiệp, cũng được bao gồm trong ưu tiên để giúp tăng khả năng xác định, tối ưu bù đắp tùy chọn (Kennedy et al., trong việc xem xét).Trong bối cảnh nơi đa dạng sinh học và hệ sinh thái dịch vụ mục tiêu có tương quan không gian cao, bất kỳ của ưu tiên không gian trên tùy chọn sẽ cho kết quả tương tự, và lựa chọn một phương pháp là ít quan trọng. Tại các khu vực nơi có ít không gian chồng chéo giữa các mục tiêu, sự lựa chọn của phương pháp mạnh mẽ sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn các trang web, và sẽ yêu cầu xem xét nghiêm trọng. Ví dụ, một đánh giá giảm nhẹ của một con đường được đề nghị thông qua Amazon Peru so tùy chọn khác nhau như thế nào bù đắp ảnh hưởng cộng đồng bản địa và phòng không bản địa vùng tác động, nhấn mạnh vị trí bù đắp như thế nào sẽ ảnh hưởng đến công bằng xã hội (Mandle và Tallis, 2012). Trong trường hợp này, sinh thái hướng offsets với ES điền vào được so sánh với offsets cùng được nhắm mục tiêu cho một số các dịch vụ chất lượng nước quy định. Cách tiếp cận không đầy đủ có thể bù đắpcho mất ES lợi ích, nhưng bao gồm cả dịch vụ thông tin trong ưu tiên không giangiảm tác động dư dự kiến đến chất lượng nước uống nhiều hơn 4-fold cho trầm tích tải, 16-fold cho nitơ ô nhiễm và gần như 40-fold cho ô nhiễm phốt pho. Cho sự sẵn có tối thiểu của nghiên cứu như vậy, nghiên cứu là không đủ để xác định phương pháp đó là hầu hếtthông tin hoặc hiệu quả trong điều kiện sinh thái và xã hội khác nhau. Ngoài khoa học cân nhắc của nơi offsets cho BES có thể được đặt một cách hiệu quả sited, quy tắc chính sách sẽ được quan trọng trong việc xác định mức độ mà nó là mong muốn để thúc đẩy chồng chéo BES offsets.Vấn đề này liên quan đến các cuộc tranh luận "xếp" trong các tài liệu ES liên quan đến việc hoạch định chính sách nên cho phép hay ngăn chặn bồi thường cho trong không gian chồng chéo dịch vụ như các đơn vị riêng biệt, mỗi cách đền bù cho tác động khác nhau (Robertson và ctv., 2014). Trong việc thiết kế chính sách giảm nhẹ,hoạch định chính sách cần thiết để xác định xem có nên cho phép xếp chồng, một quyết định mà có thể ảnh hưởng đến cho dù bù đắp các hoạt động cung cấp một lợi ích môi trường đáng tin cậy mà không có không mong đợi của Liên Hiệp Quốc đánh giá ES.2.3.4 bật. giảm nhẹ thay thế tỷ lệ Bù đắp chính sách thường tìm kiếm kết quả không có net, mất hoặc đạt được mạng cho việc bảo tồn (McKenney và Kiesecker, 2010; Quétier và Lavorel, năm 2011; Gardner et al., 2013). Đối với những kết quả đạt được, học viên cần phải phát triển một khuôn khổ ước tính như thế nào nhiều là một đối tượng dời hìnhdự án đền bù cho tác động dự án và để giúp xác định mà offsets tối đa hóa bảo tồn trở lại bằng cách cung cấp bảo tồn các giá trị cao nhất tại các chi phí thấp nhất và nguy cơ. Theo chính sách hiện tại, lợi ích bù đắp được ước tính thường sử dụng tỷ lệ thay thế giảm nhẹ, thiết lập số lượng đơn vị tín dụng phải được tạo ra bởi một hành động bù đắp để bồi thường hoặc thay thế một đơn vị của mất mát ở trang web dự án. Thực hành hiện nay phổ biến nhất là xác định offsets trong môi trường sống khu vực đơn vị. Ví dụ, một tỷ lệ 4:1 có nghĩa là 100 ha bị ảnh hưởng của môi trường sống nào cần phải được bù đắp bởi 400 ha cùng môi trường sống ở nơi khác.Không có không có thực hành tiêu chuẩn cho việc thiết lập tỷ lệ giảm nhẹ, và tỷ lệ khác nhau đáng kể. Phổ biến giá trị được báo cáo dưới 10:1, đạt tỷ lệ cao hơn trong một số trường hợp (Moilanen et al., 2009; McKenney và Kiesecker, 2010; Saenz et al., 2013a). Tỷ lệ thường được thương lượng, không nhất quán đại diện cho nhiều yếu tố mà có khả năng để xác địnhtrận đấu thực tế giữa mức độ tác động và offsets. Tính toán tỷ lệ dịch vụ đa dạng sinh học và hệ sinh thái sẽ hưởng lợi từ một cách tiếp cận phù hợp mà sẽ xem xét một bộ tiêu chuẩn của các biến, và phù hợp với tầm quan trọng và sự liên quan của những biến đến bối cảnh và cácphương thức đánh giá sử dụng.Dựa trên đánh giá văn học thường được coi là bù đắp yếu tố, chúng tôi giới thiệu bộ yếu tố có thể phục vụ như là điểm khởi đầu cho một phương pháp tiêu chuẩn để tính toán tỷ lệ BES (bảng 1). Yếu tố rơi vào ba loại tổng quát: tầm quan trọng của tác động, chất lượng của các trang web ảnh hưởng và tiềm năng bù đắp trang web và các phương pháp giảm nhẹ được sử dụng để tạo ra các bù đắp.Sự liên quan của gần như tất cả các yếu tố thường được coi là dường như được xác định bằng phương pháp được sử dụng để tính toán tác động và bù đắp tiềm năng. Như được thảo luận ở trên, các thực hành phổ biến của việc sử dụng khu vực môi trường sống như là một proxy cho BES có mưu mẹo nhưng là hiếm khi có hiệu quả, như nó nhìn ranhiều yếu tố gây ra từng mục tiêu thay đổi trong một loại môi trường sống. Hầu hết các yếu tố theo truyền thống được sử dụng để tính toán tỷ lệ đa dạng sinh học bù đắp được giới thiệu để cố gắng để các oversights, và thiết lập chính xác hơn tác động ước tính hoặc chính xác hơn tương đương giữatác động và bù đắp các trang web. Tuy nhiên, phương pháp tiếp cận chức năng đánh giá phủ nhận sự cần thiết cho những yếu tố này khi họ được tích hợp trực tiếp vào việc đánh giá tác động và offsets. Ví dụ, bởi vì phương pháp tiếp cận dựa trên diện tích không ước tính tác động biên, nhưng thay vì giả định tổn thất đa dạng sinh học đầy đủ, một số yếu tố tỷ lệ được sử dụng để điều chỉnh những tác động thực tế dựa trên loại phát triển (ví dụ như một tỷ lệ cao hơn cho một loại gây tổn hại hơn phát triển). Nếu đánh giá tác động tài khoản cho sự thay đổi biên thông qua một đánh giá chức năng, ít điều chỉnh nàolà cần thiết thông qua một tỷ lệ bù đắp. Tương tự, môi trường sống cùng loại, nhưng xa hơn ra khỏi trang web tác động có thể được chỉ định một tỷ lệ cao hơn bù đắp do cơ hội mà môi trường sống là quá khác nhau để hỗ trợ đa dạng sinh học mất. Một đánh giá chức năng chiếm sự khác biệt thực sự trong môi trường sống sẽ không cần phải dựa vào một tỷ lệ để phản ánh khả năng này. Khi đánh giá chức năng toàn diện như vậy là không thể, tỷ lệ các yếu tố có thể được sử dụng để sửa chữa thiếu hụt bất kỳ.Một số yếu tố có liên quan để tỷ lệ tính ngay cả khi một phương pháp đánh giá chức năng toàn diện được sử dụng, vì họ là khó khăn để các tài khoản cho. Ví dụ, tất cả các phương thức đánh giá có liên quan đến một số sự không chắc chắn, và thực hành tốt nhất sẽ là để tăng tỷ lệ bù đắp trong trường hợp nơi nó được biết rằng datasets hoặc mô hình là không chắc chắn hơn (Bull et al., 2013). Ví dụ khác, nó có thể để nắm bắt nguy cơ mất đi lợi ích bù đắp do rối loạn tự nhiên hoặc các sự kiện ngẫu nhiên trong chức năng đánh giá, nhưng có khả năng thách thức do mô hìnhvà năng lực hạn chế. Điều này, và các yếu tố tương tự khác có thể cần phải được chiếm một tỷ lệ ngay cả khi chức năng đánh giá đã làm xong.Đối với ES, sự bao gồm của một số yếu tố trong tính toán tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào việc các tác động và bù đắp đánh giá bao gồm giá trị, hay dừng lại ở cung cấp dịch vụ. Ví dụ, tất cả tác động đánh giá có một số khung thời gian giả trong tương lai mà tác động của sự phát triểnis being captured. For ES impacts, the longer into the future the impact will persist before the offset fully restores the benefit to society, the more value is lost. Economists generally agree that people value a benefit more if they are able to experience it today than if they wereto experience it in the future. To reflect this preference economists commonly use discount rates to reflect the difference in value attributed to benefits received today versus in the future. Ecosystem service impact and offset assessments that do monetary valuation of services and include a net present value estimate account for this difference in value preference, while impact assessments that do not use this method will miss it. Put another way, if ES impacts and offsets are not compared in value terms and a discount rate is therefore not used, then the assessment implicitly applies a discount rate of zero meaning that stakeholders do not have any preference for the timeframe of impacts and offsets that occur today relative to in the future. Many standard economic valuation methods include discounting, and some tools for compensationcalculation do as well (e.g. Habitat Equivalency Analysis (HEA) and the Resource Equivalency Analysis (REA) (Snyder and Desvousges, 2013)). When such methods or tools are used, additionalfactors are not needed to adjust ratios for this concern.Đáng giá tiền phòng không dựa trên đánh giá có thể có khả năng khoảng thời gian giá tùy chọn thông qua tỷ lệ giảm nhẹ (như thực hiện trong một số đánh giá đa dạng sinh học, ví dụ như Denne và trái phiếu-Smith, 2012), mặc dù điều này sẽ cần phải được thảo luận một cách rõ ràng giữa các bên liên quan để đảm bảo rõ ràng trênmục đích của phương pháp tiếp cận và bối cảnh cụ thể sở thích này. Sự cần thiết cho thời gian chiết khấu cũng đã được công nhận cho đa dạng sinh học tác động cho rằng các thiệt hại cho loài và môi trường sống thường có nhiều nhất định hơn bù đắp lợi ích trong tương lai (ví dụ như cho thời gian phục hồichậm lại và không chắc chắn của sự thành công) (Overton và ctv., 2013).Nói chung, có là không có lý do khái niệm bộ yếu tố được sử dụng trong tỷ lệ xác định cho BES, tiềm năng nên thay đổi đáng kể từ trang web đến trang web. Một cách tiếp cận phù hợp có thể được phát triển

Kết quả (Việt) 2:

Mục tiêu thứ ba, giảm thiểu chi phí cơ hội nông nghiệp, cũng được bao gồm trong các ưu tiên để giúp tăng tính khả thi của xác định, tối ưu bù đắp tùy chọn (Kennedy et al., đang xem xét).
Trong bối cảnh mà các mục tiêu đa dạng sinh học và các dịch vụ hệ sinh thái có mối tương quan không gian cao, bất kỳ các tùy chọn ưu tiên không gian trên sẽ cho kết quả tương tự, và lựa chọn một phương pháp là ít quan trọng hơn. Ở những nơi có sự chồng chéo không gian giữa các mục tiêu, lựa chọn phương pháp mạnh mẽ sẽ ảnh hưởng đến sự lựa chọn của các trang web, và sẽ yêu cầu xem xét nghiêm túc. Ví dụ, một đánh giá giảm nhẹ của một con đường được đề xuất thông qua Amazon Peru so cách khác nhau bù đắp tùy chọn bị ảnh hưởng cộng đồng bản địa và không phải bản địa trong khu vực ảnh hưởng, nhấn mạnh cách bù đắp vị trí sẽ ảnh hưởng đến công bằng xã hội (Mandle và Tallis, 2012). Trong trường hợp này, hiệu số sinh thái lái xe với ES điền được so sánh với offsets cùng nhắm mục tiêu cho một số dịch vụ quy định chất lượng nước. Phương pháp tiếp cận không phải hoàn toàn có thể bù đắp
cho mất ES lợi ích, nhưng bao gồm cả các dịch vụ thông tin trong các ưu tiên không gian
giảm tác động còn lại dự kiến chất lượng nước uống nhiều hơn 4 lần đối với các tải trầm tích, gấp 16 lần đối với ô nhiễm nitơ và gần gấp 40 lần đối với ô nhiễm phốt pho. Với sự sẵn có tối thiểu của các nghiên cứu như vậy, nghiên cứu là không đủ để xác định đó là phương pháp nhất
thông tin hoặc hiệu quả trong điều kiện sinh thái và xã hội khác nhau. Ngoài xem xét khoa học của nơi offsets cho BES có thể được bố trí một cách hiệu quả nhất, các quy tắc chính sách sẽ rất quan trọng trong việc xác định mức độ mà nó mong muốn thúc đẩy chồng chéo BES offsets.
Vấn đề này liên quan đến các "xếp" tranh luận trong văn học ES về dù hoạch định chính sách nên cho phép hoặc ngăn chặn bồi thường cho các dịch vụ không gian chồng chéo như các đơn vị riêng biệt, mỗi đền bù cho các tác động khác nhau (Robertson et al., 2014). Trong việc thiết kế chính sách giảm thiểu,
hoạch định chính sách cần phải xác định xem có cho phép xếp chồng, một quyết định có thể ảnh hưởng đến việc hoạt động bù đắp cung cấp một môi trường đáng tin cậy mà không có lợi ích không mong muốn của ES-un đánh giá.
2.3.4. Tỷ lệ thay thế giảm nhẹ
offset chính sách thường không tìm kiếm-net-mất hoặc kết quả ròng lợi cho bảo tồn (McKenney và Kiesecker, 2010; Quétier và Lavorel, 2011;. Gardner et al, 2013). Đối với những kết quả đạt được, các học viên cần phải phát triển một khuôn ước tính bao nhiêu một bù đắp
dự án đền bù cho các tác động của dự án và để giúp xác định được bù tối đa hoá lợi bảo tồn bằng cách cung cấp việc bảo tồn giá trị cao nhất với chi phí thấp nhất và rủi ro. Theo chính sách hiện có, bù đắp lợi ích thường được ước tính bằng cách sử dụng tỷ lệ thay thế giảm nhẹ, trong đó thiết lập số đơn vị tín dụng đó phải được tạo ra bởi một hành động bù đắp để bù đắp hoặc thay một đơn vị của sự mất mát tại khu vực dự án. Các thực hành hiện nay phổ biến nhất là xác định hiệu số trong các đơn vị khu vực môi trường sống. Ví dụ, một tỷ lệ 4: 1 có nghĩa là 100 ha bị ảnh hưởng của môi trường sống sẽ cần phải được bù đắp bởi 400 ha của môi trường sống cùng một nơi khác.
Không có tiêu chuẩn thực hành cho việc thiết lập các tỷ lệ giảm nhẹ, và các tỷ lệ khác nhau đáng kể. Giá trị chung được báo cáo dưới 10: 1, đạt tỷ lệ cao hơn trong một số trường hợp (Moilanen et al, 2009; McKenney và Kiesecker, 2010; Saenz et al, 2013a..). Chỉ số này thường được đàm phán, không nhất quán đại diện cho nhiều yếu tố có khả năng xác định
các trận đấu thực sự giữa mức độ tác động và hiệu số. Cả đa dạng sinh học và hệ sinh thái tính toán tỷ lệ dịch vụ sẽ được hưởng lợi từ một cách tiếp cận phù hợp mà xem xét một bộ tiêu chuẩn của các biến, và phù hợp với tầm quan trọng và sự liên quan của các biến với bối cảnh và các
phương pháp đánh giá được sử dụng.
Dựa trên việc xem xét văn học của các yếu tố thường được xem xét bù đắp, chúng tôi giới thiệu một tập hợp yếu tố đó có thể phục vụ như là điểm khởi đầu cho một cách tiếp cận tiêu chuẩn để BES tỷ lệ tính toán (Bảng 1). Các yếu tố được chia thành ba loại chính:. Tầm quan trọng của tác động, chất lượng của cả trang web tác động và các trang web bù đắp tiềm năng và các phương pháp giảm thiểu sử dụng để tạo ra sự bù đắp
Sự liên quan của các yếu tố gần như tất cả thường được xem xét thấu đáo dường như được xác định bằng phương pháp được sử dụng để tính toán các tác động và bù đắp tiềm năng. Như đã thảo luận ở trên, thực tế phổ biến của việc sử dụng khu vực môi trường sống như là một proxy cho BES có thể mưu nhưng hiếm khi có hiệu quả, vì nó nhìn ra
nhiều yếu tố gây ra từng mục tiêu khác nhau trong một loại môi trường sống. Hầu hết các yếu tố truyền thống được sử dụng để tính toán đa dạng sinh học bù đắp tỷ lệ được giới thiệu tìm cách khắc phục cho những sơ suất, và thiết lập các ước tính tác động chính xác hơn hoặc tương đương chính xác hơn giữa
tác động và bù đắp các trang web. Tuy nhiên, các phương pháp thẩm định chức năng phủ nhận sự cần thiết của các yếu tố này khi họ được trực tiếp đưa vào đánh giá tác động và hiệu số. Ví dụ, bởi vì cách tiếp cận khu vực dựa trên không ước lượng tác động bên lề, nhưng khá giả mất đa dạng sinh học đầy đủ, một số yếu tố tỷ lệ được sử dụng để điều chỉnh các tác động thực tế dựa trên các loại hình phát triển (ví dụ như một tỷ lệ cao hơn cho một loại nguy hiểm hơn của sự phát triển) . Nếu đánh giá tác động chiếm các thay đổi biên qua một thẩm định chức năng, điều chỉnh nhỏ sẽ
được cần thiết thông qua một tỷ lệ bù đắp. Tương tự như vậy, môi trường sống của các loại tương tự, nhưng cách xa các trang web tác động có thể được chỉ định một tỷ lệ cao hơn bù đắp bởi vì các cơ hội mà môi trường sống là quá khác nhau để hỗ trợ đa dạng sinh học bị mất. Một đánh giá chức năng mà chiếm sự khác biệt thực tế trong môi trường sống sẽ không cần phải dựa trên một tỷ lệ phản ánh khả năng này. Khi đánh giá chức năng toàn diện như vậy là không thể, yếu tố tỷ lệ có thể được sử dụng để sửa bất kỳ sự thiếu hụt.
Một số yếu tố có liên quan để tính tỷ lệ thậm chí nếu một phương pháp đánh giá chức năng toàn diện được sử dụng, vì họ rất khó để giải thích cho. Ví dụ, tất cả các phương pháp đánh giá có liên quan với sự không chắc chắn, và thực hành tốt nhất là để tăng tỷ lệ bù đắp trong trường hợp nó được biết rằng bộ dữ liệu hoặc các mô hình không chắc chắn hơn (Bull et al, 2013.). Một ví dụ khác, nó có thể nắm bắt những rủi ro mất lợi ích bù đắp do rối loạn tự nhiên hoặc các sự kiện ngẫu nhiên trong đánh giá chức năng, nhưng có khả năng thách thức do để mô hình
và hạn chế năng lực. Này, và các yếu tố tương tự khác có thể cần phải được hạch toán theo tỷ lệ ngay cả khi đánh giá chức năng được thực hiện.
Đối với ES, sự bao gồm của một số yếu tố trong tính toán tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào việc tác động và bù đắp các đánh giá bao gồm giá trị, hoặc dừng lại ở cung cấp dịch vụ . Ví dụ, tất cả các đánh giá tác động có một số khoảng thời gian giả định trong tương lai qua những tác động của sự phát triển
là bị bắt. Đối với ES tác động, còn trong tương lai tác động sẽ vẫn tồn tại trước khi bù đắp phục hồi đầy đủ các lợi ích cho xã hội, các giá trị nhiều hơn là mất. Các nhà kinh tế nói chung đồng ý rằng mọi người coi trọng lợi ích hơn nếu họ có thể trải nghiệm nó ngày hôm nay hơn nếu họ đã được
trải nghiệm nó trong tương lai. Để phản ánh sở thích này các nhà kinh tế thường sử dụng tỷ lệ chiết khấu để phản ánh sự khác biệt về giá trị do lợi ích nhận được ngày hôm nay so với trong tương lai. Tác động dịch vụ hệ sinh thái và bù đắp các đánh giá mà làm định giá tiền tệ của các dịch vụ và bao gồm một tài khoản ước tính giá trị hiện tại ròng cho sự khác biệt này trong ưu tiên giá trị, trong khi đánh giá tác động mà không sử dụng phương pháp này sẽ bỏ lỡ nó. Nói cách khác, nếu ES tác động và hiệu số không so sánh về giá trị và tỷ lệ chiết khấu được do đó không được sử dụng, sau đó đánh giá ngầm áp dụng một tỷ lệ chiết khấu không ý nghĩa rằng các bên liên quan không có bất kỳ ưu đãi cho các khung thời gian của tác động và hiệu số đó xảy ra ngày hôm nay so với trong tương lai. Nhiều phương pháp xác định giá trị kinh tế chuẩn bao gồm chiết khấu, và một số công cụ để bồi thường
tính toán làm là tốt (ví dụ như Habitat Equivalency Analysis (HEA) và các tài nguyên Equivalency Analysis (REA) (Snyder và Desvousges, 2013)). Khi các phương pháp hoặc công cụ đó được sử dụng, bổ sung
các yếu tố không cần thiết phải điều chỉnh tỷ lệ cho mối quan tâm này.
Đánh giá không có giá trị dựa thể sở thích tỷ lệ thời gian có khả năng xấp xỉ thông qua tỷ lệ giảm nhẹ (như được thực hiện trong một số đánh giá đa dạng sinh học, ví dụ như Denne và Bond-Smith, 2012), mặc dù điều này sẽ cần phải được thảo luận một cách rõ ràng giữa các bên liên quan để đảm bảo sự rõ ràng về
mục đích của phương pháp này và sở thích hoàn cảnh cụ thể. Sự cần thiết cho thời gian chiết khấu cũng đã được công nhận cho các tác động đa dạng sinh học cho rằng sự thiệt hại đối với các loài và môi trường sống thường nào đó hơn là những lợi ích bù đắp trong tương lai (ví dụ như thời gian phục hồi cho
bị tụt và không chắc chắn thành công) (Overton et al., 2013 ).
Nhìn chung, không có lý do quan niệm rằng tập hợp tiềm năng của các yếu tố được sử dụng trong việc xác định tỷ lệ cho BES nên thay đổi đột ngột từ trang này sang trang. Một cách tiếp cận phù hợp có thể được phát triển