Despite guidance for best practice

Despite guidance for best practice on biodiversity impact assessments, common practice fails to implement the state of the art tools and methods (Gontier et al., 2006), most commonly failing to estimate cumulative impacts and estimating impacts on the basis of area alone.
Area-based impact assessment considers impacts equivalent in all acres of a given habitat type (e.g. wetland) regardless of the quality or functioning of the habitat or the services it provides (e.g. in retaining species diversity or providing sediment and nutrient retention benefits for water quality). This area-based assessment approach has been widely criticized for its inability to adequately compensate for development impacts (Ruhland Salzman, 2006; Wilkinson et al., 2009). In response, functional assessments have been recommended as a means to more effectively capture ecological variability and function (McKenney and Kiesecker, 2010;Quétier and Lavorel, 2011).
2.2.2.1. Basic principles for ES impact assessment.
An equivalent conceptual basis for ES impact assessment does not yet exist, but relevant
methods have been advanced in several other contexts. In general, it is recognized that ES can be assessed for their potential
to benefit people(supply), the amount of service
actually used or enjoyed by people (delivery), or for people's
preference for receiving the amount of service
(value) (Tallis and Polasky, 2009; Granek et al., 2010).
In a mitigation context, rigorous functional ES impact assessments focus not only on how supply is disrupted but also on how the delivery of services will be impacted over the lifetime of the project, and how much those changes are likely to matter to people (value). Ideal ES impact assessments calculate impacts of a given project in the context of other land-scape or sea-scape scale changes likely to happen over the lifetime of the project, such that they capture cumulative effects of development
and other changes (e.g. climate) along with human population and other changes that alter the demand for and value of a given ecosystem service. Estimates of impact on supply alone will miss the important connection to people, and as such, do not accurately reflect an impact on people's ability to receive and benefit from anES. For example, development that reduces surface water flows reduces the potential supply of
drinking water, but if no people are using those surface water flows for
drinking, then there is no impact on service delivery. Ideally, impact assessments seek to focus on changes in ES value, but value data are often more limited than biophysical data on service delivery, and a strict focus on service value may unnecessarily restrict the set of services that can be assessed (Tallis et al., 2012b). As such, ES impact assessments will at best estimate impact on value, and at least include an assessment of impact on ES delivery.
For services that are provided by a single species or habitat type, functional biodiversity impact assessment methods can be reliably used to estimate impacts on service supply. However, even for these services, additional methods are needed to assess impacts on service delivery or value. For example, population (or habitat) viability analysis may indicate how development will impact pollinator populations,
but such an analysis does not indicate how much pollination service is likely to change. In this context, the service-provider unit (SPU) concept can be useful for impact assessment (Luck et al., 2009b). When there is a tight link between services and particular species, as in the case of pollination, it makes sense to link the appropriate measure of biodiversity (population density, functional diversity, etc.) and the levels of service delivery. However, these clear links between species identity or diversity exist for only a subsetof services,and have been described for an even
smaller subset of services (Cardinale et al., 2012). For example, carbon sequestration, water quality regulation, flood mitigation and air pollution regulation are among the many services that can be provided to differing degrees by a diverse set of species and habitat types.
In all cases, ES impacts are best estimated as the marginal change in
ES delivery or value to each beneficiary (Tallis and Polasky, 2009). Marginal change is the difference between ES delivery or value under baseline conditions and under proposed development scenarios. Simply assessing the current level of service delivery or value is insufficient because it is unlikely that the total service amount will be lost as the result of land conversion or degradation, and such methods could inadvertently overestimate the impacts of development. It is also important to estimate the marginal impacts on each target service and beneficiary independently. As discussed above, services do not always have the same relationships with each other (e.g. tradeoffs or synergies) or to human benefits, so any use of one service as a proxy for another must be established as valid in any given context.
2.2.2.2. Methods for ES impact assessment.
Given these requirements, some methods and tools developed for biodiversity assessment are appropriate for ES impact assessment, while others are not. Area-based or
habitat-based assessments have limited utility (Olander et al., 2015), as they seldom allow for the estimation of marginal impacts or of the impacts on individual services. They instead commonly focus on ‘total ecosystem value’ and rely on the lumping of services that may not accurately reflect the set of services flowing from the focal analysis area. They also commonly assume a consistent delivery or value of service from a given area (unit) of habitat; for many services,the amount of service provided varies within habitats as a function of biophysical conditions, demand, institutions and physical access that limits or allows services to be realized (Barbier et al., 2008; Koch et al., 2009; Ricketts et al., 2008). Tools and databases focused on benefits transfer approaches (e.g. Natural Assets Information System™, Wildlife Habitat
Benefits Estimation Toolkit, parts of Toolkit for Ecosystem Service Site-based Assessment) often use area-based and habitat-based studies, so any application of values from these sources must be done with care to extract service-specific, marginal change information matched to the study site (Plummer, 2009).
The ideal method for ES impact assessment is to use a functional assessment (e.g.
Diaz et al., 2011), preferably in the form of ecological production functions to estimate ES flows and to directly tie them to beneficiaries are ideal for impact assessment (Slootweg et al.,2001; Boyd and Wainger, 2003; NRC, 2005; Olander et al., 2015).
These methods use equations that capture key factors and relationships that allow for the calculation of marginal impacts and the estimation of service-by-service impacts, as well as reflect the variability in ecological and socio-economic conditions both among sites and over time.
Several tools have been developed on this basis (ARIES, InVEST, MEASURES, MIMES), and their strengths and weaknesses have been reviewed elsewhere (Vigerstol and Aukema, 2011; Bagstad et al., 2013; Waage et al., 2011). Data limitations are often a challenge in the use of production function approaches, and several available tools have overcome these limitations by using land use/land cover (LULC) data as a key input to ES models (Nelson et al., 2009; Raudsepp-Hearne et al.,2010). This differs from a simpler habit
at-based approach (e.g. x services provided by y acres of wetland habit at) because LULC data are combined with other data that reflect key variability in service provision within a LULC type (e.g. soils, elevation, climate, management data), and connects these ecological factors to the location and intensity of human demand for
the service (e.g. via travel time models for recreation, or infrastructure access points for drinking water).
A production function approach is currently limited for many services by an absence of critical secondary data, high resource or capacity demands for primary data collection, and/or the absence of practical production function-based assessment models (but see
Kareiva et al.,2011; Guerry et al., 2015). These challenges have led some to suggest
the use of ES indicators in other decision contexts (e.g. de Groot et al.,2010 for land use planning) and some efforts have been made to compile lists of such indicators. However attractive the use of proxies or indicators may be, their utility for creating marginal impact estimates is tenuous at best, and the relationships between services and their potential proxies remain largely untested for most services (Naidoo et al., 2008)

Kết quả (Việt) 1:

Mặc dù hướng dẫn cho các thực tiễn tốt nhất về đa dạng sinh học tác động đánh giá, phổ biến thực hành không thực hiện các công cụ hiện đại và phương pháp (Gontier et al., 2006), hầu hết thường không ước tính tác động tích lũy và ước tính tác động trên cơ sở diện tích.Đánh giá tác động dựa trên khu vực sẽ xem xét tác động tương đương trong tất cả các mẫu một loại môi trường sống nhất định (ví dụ như vùng đất ngập nước) bất kể chất lượng hoặc hoạt động của môi trường sống hoặc các dịch vụ cung cấp (ví dụ như trong các duy trì sự đa dạng loài hoặc cung cấp lợi ích giữ trầm tích và chất dinh dưỡng cho chất lượng nước). Cách tiếp cận đánh giá dựa trên khu vực này đã bị chỉ trích rộng rãi nhất của nó không có khả năng đầy đủ bù đắp cho phát triển tác động (Ruhland Salzman, 2006; Wilkinson et al., 2009). Đáp lại, chức năng đánh giá đã được đề nghị như là một phương tiện để nắm bắt hiệu quả hơn nhiều thay đổi sinh thái và chức năng (McKenney và Kiesecker, 2010; Quétier và Lavorel, năm 2011).2.2.2.1. các nguyên tắc cơ bản cho ES tác động đánh giá.Cơ sở khái niệm tương đương cho đánh giá tác động của ES chưa tồn tại, nhưng có liên quanphương pháp đã được nâng cao một số ngôn ngữ. Nói chung, nó được công nhận rằng ES có thể được đánh giá tiềm năng của họđể hưởng lợi people(supply), số lượng dịch vụthực sự được sử dụng hoặc rất thích của người dân (cung cấp), hoặc cho nhân dânưu tiên cho nhận được số lượng dịch vụ(giá trị) (Tallis và Polasky, năm 2009; Granek et al., 2010).Trong một bối cảnh giảm nhẹ, nghiêm ngặt ES chức năng ảnh hưởng đến tập trung đánh giá không chỉ trên làm thế nào cung cấp là bị gián đoạn, nhưng cũng có ngày làm thế nào giao hàng của dịch vụ sẽ bị ảnh hưởng trong đời của dự án, và bao nhiêu những thay đổi có khả năng quan trọng đối với người dân (giá trị). Lý tưởng ES tác động đánh giá tính toán tác động của một dự án được đưa ra trong bối cảnh khác bố cục đất hoặc biển-scape quy mô thay đổi có thể xảy ra trong đời của dự án, như vậy mà họ nắm bắt các hiệu ứng tích lũy của phát triểnvà các thay đổi khác (ví dụ như khí hậu) cùng với người dân và các thay đổi thay đổi nhu cầu và giá trị của một dịch vụ hệ sinh thái nhất định. Ước tính tác động về cung cấp một mình sẽ bỏ lỡ kết nối quan trọng cho người dân, và như vậy, không phản ánh chính xác ảnh hưởng đến ngày của người dân có thể nhận được và hưởng lợi từ anES. Ví dụ, sự phát triển đó làm giảm dòng chảy bề mặt nước làm giảm việc cung cấp tiềm năng củauống nước, nhưng nếu không có người đang sử dụng những dòng chảy bề mặt nước chouống rượu, sau đó có là không có tác động trên cung cấp dịch vụ. Lý tưởng nhất, đánh giá tác động tìm kiếm để tập trung vào những thay đổi trong giá trị ES, nhưng dữ liệu giá trị thường có nhiều hạn chế hơn các dữ liệu lý sinh ngày cung cấp dịch vụ, và một tập trung nghiêm ngặt trên giá trị dịch vụ không cần thiết có thể hạn chế các thiết lập của dịch vụ có thể là đánh giá (Tallis et al., 2012b). Như vậy, đánh giá tác động của ES sẽ tốt nhất ước tính tác động về giá trị, và ít bao gồm đánh giá tác động trên giao hàng ES.Cho dịch vụ được cung cấp bởi một loài duy nhất hoặc loại môi trường sống, phương pháp đánh giá tác động chức năng đa dạng sinh học có thể được đáng tin cậy được sử dụng để ước tính tác động về cung cấp dịch vụ. Tuy nhiên, ngay cả đối với các dịch vụ này, phương pháp bổ sung là cần thiết để đánh giá tác động về cung cấp dịch vụ hoặc giá trị. Ví dụ, dân (hoặc môi trường sống) khả năng phân tích có thể cho biết làm thế nào phát triển sẽ tác động đến giải quần thể,nhưng một phân tích chỉ ra làm thế nào nhiều dịch vụ thụ phấn có khả năng thay đổi. Trong bối cảnh này, khái niệm đơn vị cung cấp dịch vụ (SPU) có thể hữu ích cho việc đánh giá tác động (may mắn và ctv., 2009b). Khi đó là một liên kết chặt chẽ giữa dịch vụ và loài cụ thể, như trong trường hợp của thụ phấn, nó làm cho tinh thần để liên kết các biện pháp thích hợp của đa dạng sinh học (mật độ dân số, chức năng đa dạng, vv) và các đơn vị cung cấp dịch vụ. Tuy nhiên, các liên kết rõ ràng giữa loài danh tính hoặc sự đa dạng tồn tại cho chỉ là một dịch vụ subsetof, và đã được mô tả cho một thậm chítập hợp con nhỏ của dịch vụ (Cardinale và ctv., 2012). Ví dụ, sequestration cacbon, nước chất lượng quy định, lũ lụt giảm nhẹ và máy ô nhiễm quy định là một trong nhiều dịch vụ có thể được cung cấp độ khác nhau bởi một tập đa dạng của loài và môi trường sống các loại.Trong mọi trường hợp, ES tác động được tốt nhất ước tính như là sự thay đổi biên trongES giao hàng hoặc giá trị cho mỗi người thụ hưởng (Tallis và Polasky, 2009). Thay đổi biên là sự khác biệt giữa giao hàng ES hoặc giá trị điều kiện đường cơ sở và theo kịch bản đề xuất phát triển. Chỉ đơn giản là đánh giá mức độ hiện nay cung cấp dịch vụ hoặc giá trị là không đủ vì nó không chắc rằng số tiền tất cả dịch vụ sẽ bị mất như là kết quả của chuyển đổi đất hoặc suy thoái, và các phương pháp như vậy vô tình có thể đánh giá cao tác động của phát triển. Đó cũng là quan trọng để ước tính tác động biên trên mỗi dịch vụ mục tiêu và thụ hưởng một cách độc lập. Như được thảo luận ở trên, Dịch vụ không luôn luôn có các mối quan hệ cùng với nhau (ví dụ: cân bằng hoặc hiệp lực) hoặc lợi ích của con người, do đó, bất kỳ sử dụng một dịch vụ như là một proxy cho người khác phải được thành lập như là hợp lệ trong bất cứ ngữ cảnh nhất định.2.2.2.2. phương pháp ES tác động đánh giá.Đưa ra những yêu cầu này, một số phương pháp và công cụ phát triển đa dạng sinh học đánh giá là phù hợp với đánh giá tác động của ES, trong khi những người khác là không. Dựa trên khu vực hoặcmôi trường sống dựa trên đánh giá có giới hạn Tiện ích (Olander et al., 2015), như họ hiếm khi cho phép cho ước tính tác động biên hoặc của các tác động về các dịch vụ cá nhân. Họ thay vì thường tập trung vào 'hệ sinh thái Tổng giá trị' và dựa vào lumping dịch vụ có thể không phản ánh chính xác các thiết lập của dịch vụ chảy từ khu vực trung tâm phân tích. Họ cũng thường lấy một phù hợp giao hàng hoặc giá trị của các dịch vụ từ một khu vực nhất định (đơn vị) của môi trường sống; cho nhiều dịch vụ, số tiền của dịch vụ cung cấp thay đổi trong môi trường sống như là một chức năng của lý sinh điều kiện, nhu cầu, các tổ chức và quyền truy cập vật lý giới hạn hoặc cho phép các dịch vụ để nhận ra (Barbier et al., năm 2008; Koch et al., 2009; Ricketts et al., 2008). Công cụ và cơ sở dữ liệu tập trung vào lợi ích chuyển phương pháp tiếp cận (ví dụ như hệ thống thông tin tài sản tự nhiên ™, môi trường sống động vật hoang dãLợi ích công cụ dự toán, các bộ phận của bộ công cụ đánh giá hệ sinh thái dịch vụ trang web dựa trên) thường sử dụng dựa trên lá và môi trường sống dựa trên nghiên cứu, do đó, bất kỳ ứng dụng của các giá trị từ các nguồn phải được thực hiện với việc chăm sóc để trích xuất các dịch vụ cụ thể, biên thay đổi thông tin phù hợp với trang web nghiên cứu (Plummer, 2009).Phương pháp lý tưởng cho ES đánh giá tác động là sử dụng một đánh giá chức năng (ví dụ:Diaz et al., 2011), tốt nhất là trong các hình thức sinh thái sản xuất chức năng để ước tính ES chảy và để trực tiếp buộc họ để hưởng lợi là lý tưởng cho đánh giá tác động (Slootweg et al., năm 2001; Boyd và Wainger, 2003; NRC, 2005; Olander et al., năm 2015).Những phương pháp này sử dụng phương trình đó nắm bắt yếu tố quan trọng và mối quan hệ đó cho phép cho tính toán tác động biên và dự toán Dịch vụ bằng dịch vụ tác động, cũng như phản ánh thay đổi trong điều kiện sinh thái và kinh tế xã hội trong số các trang web và theo thời gian.Một số công cụ đã được phát triển trên cơ sở này (ARIES, đầu tư, các biện pháp, MIMES), và điểm mạnh và điểm yếu của họ đã được nhận xét ở nơi khác (Vigerstol và Aukema, năm 2011; Bagstad et al., 2013; Waage et al., năm 2011). Giới hạn dữ liệu thường là một thách thức trong việc sử dụng của phương pháp tiếp cận chức năng sản xuất, và một số công cụ có sẵn đã khắc phục những hạn chế này bằng cách sử dụng dữ liệu bao gồm (LULC) sử dụng/đất đất như là một đầu vào quan trọng để mô hình ES (Nelson et al., 2009; Raudsepp-Hearne et al., 2010). Điều này khác với một thói quen đơn giảntại dựa trên phương pháp tiếp cận (ví dụ: x dịch vụ cung cấp bởi y ha đất ngập nước thói quen tại) bởi vì LULC dữ liệu được kết hợp với các dữ liệu phản ánh nhiều thay đổi quan trọng trong dịch vụ cung cấp tài khoản trong một loại LULC (ví dụ như đất, độ cao, khí hậu, quản lý dữ liệu), và kết nối các yếu tố sinh thái vị trí và cường độ của các nhu cầu của con người đối vớiDịch vụ ví dụ như thông qua (du lịch thời gian mô hình để giải trí), hoặc điểm truy cập cơ sở hạ tầng nước uống.Một cách tiếp cận chức năng sản xuất hiện nay hạn chế cho nhiều dịch vụ của một trường hợp không có dữ liệu quan trọng thứ cấp, cao tài nguyên hoặc công suất yêu cầu cho bộ sưu tập dữ liệu chính, và/hoặc sự vắng mặt của sản xuất thực tế dựa trên chức năng đánh giá mô hình (nhưng nhìn thấyKareiva et al., năm 2011; Guerry et al., năm 2015). Những thách thức này đã dẫn một số đề nghịviệc sử dụng của ES chỉ số trong ngôn ngữ này quyết định (ví dụ như de Groot et al., 2010 cho đất sử dụng kế hoạch) và một số nỗ lực đã được thực hiện để biên dịch các danh sách của các chỉ số. Tuy nhiên hấp dẫn sử dụng proxy hoặc chỉ số có thể là, của tiện ích cho việc tạo ra ước tính tác động biên là mong manh lúc tốt nhất, và các mối quan hệ giữa dịch vụ và proxy tiềm năng của họ vẫn còn phần lớn chưa được kiểm tra cho hầu hết dịch vụ (Nguyễn và ctv., 2008)

Kết quả (Việt) 2:

Mặc dù hướng dẫn thực hành tốt nhất về đánh giá tác động đa dạng sinh học, thực tế phổ biến không thực hiện các trạng thái của các công cụ và phương pháp (Gontier et al., 2006), phổ biến nhất là không để ước tính tác động tích lũy và tác động ước tính trên cơ sở diện tích một mình.
Diện tích đánh giá tác động dựa trên xem xét những tác động tương đương trong tất cả các mẫu của một loại môi trường nhất định (ví dụ như đất ngập nước) không phụ thuộc vào chất lượng hoặc chức năng của môi trường sống hoặc dịch vụ mà nó cung cấp (ví dụ như trong việc giữ chân đa dạng loài hoặc cung cấp trầm tích và giữ dinh dưỡng lợi ích cho chất lượng nước) . Phương pháp đánh giá theo vùng này đã bị chỉ trích rộng rãi cho sự bất lực của mình để bù đắp đầy đủ cho các tác động phát triển (Ruhland Salzman, 2006; Wilkinson et al., 2009). Trong phản ứng, đánh giá chức năng đã được khuyến cáo như là một phương tiện hiệu quả hơn chụp biến đổi sinh thái và chức năng (McKenney và Kiesecker, 2010; Quétier và Lavorel, 2011).
2.2.2.1. Nguyên tắc cơ bản để đánh giá tác động ES.
Một cơ sở khái niệm tương đương với đánh giá tác động ES chưa tồn tại, nhưng có liên quan
các phương pháp đã được nâng cao trong nhiều bối cảnh khác. Nói chung, nó được công nhận là ES có thể được đánh giá về tiềm năng của họ
để lợi cho người dân (cung cấp), số lượng dịch vụ
thực tế sử dụng hoặc hưởng bởi những người (giao hàng), hoặc cho người dân
ưu tiên tiếp nhận số lượng dịch vụ
(giá trị) (Tallis và Polasky, 2009;.. Granek et al, 2010)
Trong một bối cảnh giảm thiểu, đánh giá tác động ES chức năng nghiêm ngặt không chỉ tập trung vào cách cung cấp bị gián đoạn mà còn về cách cung cấp dịch vụ sẽ bị ảnh hưởng trên vòng đời của dự án, và bao nhiêu những thay đổi có vẻ quan trọng cho người dân (giá trị). Đánh giá tác động lý tưởng ES tính toán tác động của một dự án được đưa ra trong bối cảnh đất-scape hoặc biển-scape thay đổi quy mô khác có thể xảy ra trên vòng đời của dự án, như vậy mà họ nắm bắt tác động tích lũy của sự phát triển
và thay đổi khác (ví dụ như khí hậu) cùng với dân số con người và thay đổi khác làm thay đổi nhu cầu và giá trị của một dịch vụ hệ sinh thái. Ước tính tác động vào cung một mình sẽ bỏ lỡ các kết nối quan trọng với mọi người, và như vậy, không phản ánh chính xác ảnh hưởng đến khả năng của người dân để nhận và hưởng lợi từ anES. Ví dụ, phát triển, làm giảm lưu lượng nước bề mặt làm giảm khả năng cung cấp
nước uống, nhưng nếu không có những người đang sử dụng những nguồn nước mặt chảy cho
uống, sau đó không có tác động đến cung cấp dịch vụ. Lý tưởng nhất, đánh giá tác động tìm cách tập trung vào những thay đổi trong ES giá trị, nhưng dữ liệu giá trị thường có nhiều hạn chế hơn so với dữ liệu sinh học trên cung cấp dịch vụ và tập trung nghiêm ngặt về giá trị dịch vụ có thể không cần thiết hạn chế việc tập hợp các dịch vụ có thể được đánh giá (Tallis et al. , 2012b). Như vậy, đánh giá tác động ES sẽ tốt nhất ước tính tác động đến giá trị, và ít nhất bao gồm đánh giá tác động về giao ES.
Đối với các dịch vụ được cung cấp bởi một loài đơn lẻ hoặc loại môi trường sống, phương pháp đánh giá tác động đa dạng sinh học chức năng có thể được sử dụng đáng tin cậy để ước tính tác động về cung cấp dịch vụ. Tuy nhiên, ngay cả đối với những dịch vụ, phương pháp bổ sung là cần thiết để đánh giá tác động về cung cấp dịch vụ hoặc giá trị. Ví dụ, dân số (hoặc môi trường sống) phân tích khả năng tồn tại có thể chỉ ra cách phát triển sẽ tác động đến các quần thể loài thụ phấn,
nhưng một phân tích như vậy không chỉ ra cách dịch vụ thụ phấn nhiêu là khả năng thay đổi. Trong bối cảnh này, các đơn vị dịch vụ cung cấp (SPU) khái niệm có thể hữu ích cho việc đánh giá tác động (Luck et al., 2009b). Khi có một liên kết chặt chẽ giữa các dịch vụ và các loài đặc biệt, như trong trường hợp của sự thụ phấn, nó làm cho tinh thần để liên kết các biện pháp thích hợp của đa dạng sinh học (mật độ dân số, chức năng đa dạng, vv), và mức độ cung cấp dịch vụ. Tuy nhiên, những liên kết rõ ràng giữa bản sắc loài hoặc sự đa dạng tồn tại chỉ một dịch vụ subsetof, và đã được mô tả cho một thậm chí
tập hợp con nhỏ hơn của các dịch vụ (Cardinale et al., 2012). Ví dụ, cô lập carbon, quy định chất lượng nước, giảm thiểu lũ và quy chế ô nhiễm không khí là một trong những dịch vụ nhiều có thể được cung cấp mức độ khác nhau bởi một tập hợp đa dạng của các loài và các loại môi trường sống.
Trong mọi trường hợp, tác động ES được ước tính tốt nhất là cận biên thay đổi trong
giao ES hoặc giá trị cho từng đối tượng (Tallis và Polasky, 2009). Thay đổi cận biên là sự khác biệt giữa giao hàng hoặc giá trị ES theo các điều kiện cơ bản và theo các kịch bản phát triển được đề xuất. Đơn giản chỉ cần đánh giá mức độ hiện tại của dịch vụ hoặc giá trị là không đủ bởi vì nó không chắc rằng tổng số lượng dịch vụ sẽ bị mất như là kết quả của việc chuyển đổi đất hoặc suy thoái, và các phương pháp như vậy vô tình có thể đánh giá quá cao tác động của sự phát triển. Nó cũng quan trọng để đánh giá các tác động bên lề trên mỗi dịch vụ đích và thụ hưởng một cách độc lập. Như đã thảo luận ở trên, dịch vụ này không luôn luôn có mối quan hệ tương tự với nhau (ví dụ như cân bằng hoặc phối hợp) hoặc đến lợi ích của con người, vì vậy bất kỳ sử dụng một dịch vụ như là một proxy cho khác phải được thành lập như là hợp lệ trong hoàn cảnh cụ thể.
2.2.2.2 . Các phương pháp đánh giá tác động ES.
Với những yêu cầu, một số phương pháp và công cụ phát triển cho đánh giá đa dạng sinh học là thích hợp cho việc đánh giá tác động ES, trong khi những người khác thì không. Theo vùng hoặc
đánh giá môi trường sống dựa trên bị giới hạn trong (Olander et al 2015.,), Vì chúng hiếm khi cho phép phán đoán các tác động bên lề hay các tác động lên các dịch vụ cá nhân. Thay vào đó họ thường tập trung vào "tổng giá trị hệ sinh thái" và dựa trên lumping của dịch vụ có thể không phản ánh chính xác bộ các dịch vụ chảy từ khu vực phân tích đầu mối. Họ cũng thường giả định một giao hàng phù hợp hoặc giá trị của dịch vụ từ một khu vực nhất định (đơn vị) của môi trường sống; cho nhiều dịch vụ, số lượng dịch vụ cung cấp khác nhau trong môi trường sống như là một chức năng của điều kiện sinh lý, nhu cầu, các tổ chức và truy cập vật lý làm hạn chế hoặc cho phép các dịch vụ được thực hiện (Barbier et al, 2008;. Koch et al, 2009;. Ricketts et al., 2008). Công cụ và cơ sở dữ liệu tập trung vào chuyển giao lợi ích phương pháp tiếp cận (ví dụ như tự nhiên Tài sản Information System ™, Wildlife Habitat
lợi Estimation Toolkit, các bộ phận của bộ công cụ cho hệ sinh thái dịch vụ trang web dựa trên đánh giá) thường sử dụng theo vùng và nghiên cứu môi trường sống dựa, vì vậy bất kỳ ứng dụng các giá trị từ các nguồn này phải được thực hiện cẩn thận để giải nén, thay đổi thông tin biên dịch vụ cụ thể phù hợp với các khu vực nghiên cứu (Plummer, 2009).
Các phương pháp lý tưởng để đánh giá ES tác động là sử dụng một thẩm định chức năng (ví dụ như
Diaz et al., 2011), tốt nhất là trong các hình thức của chức năng sản xuất sinh thái để ước tính dòng ES và trực tiếp gắn chúng với đối tượng thụ hưởng là lý tưởng cho việc đánh giá tác động (Slootweg et al 2001,;. Boyd và Wainger, 2003; NRC, 2005;. Olander et al, 2015).
Những phương pháp này sử dụng các phương trình mà các yếu tố phím chụp và các mối quan hệ đó cho phép tính toán các tác động bên lề và ước tính các dịch vụ-by-dịch vụ tác động, cũng như phản ánh những biến đổi trong điều kiện sinh thái và kinh tế-xã hội của cả hai trong số các trang web và qua thời gian.
Một số các công cụ đã được phát triển trên cơ sở này (ARIES, đầu tư, BIỆN PHÁP, MIMES), và điểm mạnh và điểm yếu của họ đã được xem xét ở những nơi khác (Vigerstol và Aukema, 2011; Bagstad et al, 2013. Waage et al., 2011). Hạn chế dữ liệu thường là một thách thức trong việc sử dụng các cách tiếp cận chức năng sản xuất, và một số công cụ có sẵn đã khắc phục được những hạn chế này bằng cách sử dụng sử dụng đất / che đất (LULC) dữ liệu như là một đầu vào quan trọng để mô hình ES (Nelson et al, 2009;. Raudsepp- Hearne et al., 2010). Điều này khác với một thói quen đơn giản
tại dựa trên cách tiếp cận (ví dụ x dịch vụ cung cấp bởi mẫu y của thói quen đất ngập nước tại) vì dữ liệu LULC được kết hợp với dữ liệu khác phản ánh sự biến đổi quan trọng trong việc cung cấp dịch vụ trong một loại LULC (ví dụ như các loại đất, độ cao, khí hậu, quản lý dữ liệu), và kết nối các yếu tố sinh thái đến vị trí và cường độ của nhu cầu nhân lực cho
các dịch vụ (ví dụ như thông qua các mô hình du lịch thời gian để giải trí, hoặc các điểm truy cập cơ sở hạ tầng cho nước uống).
Một cách tiếp cận hàm sản xuất hiện đang giới hạn cho nhiều dịch vụ theo một trường hợp không có dữ liệu quan trọng thứ cấp, nguồn cao hoặc nhu cầu năng lực thu thập dữ liệu sơ cấp, và / hoặc sự vắng mặt của các mô hình thực tiễn sản xuất dựa trên chức năng đánh giá (nhưng xem
Kareiva et al 2011,;. Guerry et al, 2015.). Những thách thức này đã khiến một số người đề nghị
việc sử dụng các chỉ số ES trong bối cảnh quyết định khác (ví dụ như de Groot et al., 2010 cho quy hoạch sử dụng đất) và một số nỗ lực đã được thực hiện để tạo danh sách những chỉ số như vậy. Tuy nhiên hấp dẫn việc sử dụng proxy hoặc các chỉ số có thể được, tiện ích của họ để tạo ra các ước tính tác động cận biên là mong manh lúc tốt nhất, và các mối quan hệ giữa các dịch vụ và proxy tiềm năng của họ phần lớn vẫn chưa được kiểm tra đối với hầu hết các dịch vụ (Naidoo et al., 2008)