3. 生态系统服务供给：在草地和森林中，生态系统服务供给的量化基于2008 - 2015年在所有样地收集的样地级指标。对于农田，创建了人工“地块”，其中指标值来自文献资料。然后根据环境对地块级指标进行校正，并汇总到景观级，以量化景观级服务供应。除非另有说明，否则，地块级指标在0到1之间缩放，并取平均值，以获得生态系统服务供应，景观级服务供应计算为地块级供应值的总和。

首先通过改变不同管理类型下森林和草地的比例，并测量每种景观的多功能性和公平性，探索了涵盖所有景观组成的6000个景观场景的社会影响。该情景集合显示，基线景观组成接近最佳，因为87%的可能景观组成具有较低的社区水平的多功能性或较低的公平性得分，或两者兼有(图2b,c)，只有13%的景观组合两者都有所改善，与潜在损失相比，潜在收益边际较小(高多功能-高公平性地区很少有情景；图2a的右上角)。

与基线景观相比，大多数潜在景观组合在提高多功能和公平性方面的不足可以通过检查每个利益相关者群体的多功能得分以及不同服务对这些得分的相对贡献来理解。基线景观组成平均包括38%的农田、20%的草地和42%的森林(图3a)，接近全国平均水平。这一基线景观提供了大多数生态系统服务的中等至高水平，这使得涉众群体之间相对相似的高多功能水平(图3f)。由于大多数利益相关者群体对广泛的服务进行了优先级排序，并且由于服务之间固有的同步和权衡，当前的供应满足所有群体的需求大致相同，利益相关者群体之间的总体多功能性在0.5到0.55之间，其中1意味着所有优先级服务都以最大水平提供(图3f)。尽管如此，不同的服务对每一组多功能性的相对贡献有很大差异。例如，旅游、自然保护和经济部门的多功能中有一半以上与文化服务有关，而土地所有者、农业和林业部门的总体需求主要通过供应服务来满足(图3f)。

为了更详细地了解土地使用策略如何影响利益相关者社区，作者探索了几种具体的土地使用变化情景。所有情景都涉及森林砍伐(见图2b,c中的情景1)、森林同化化(情景2-4和7)或草地集约化(情景5和6)，降低了社区的多功能性，而且通常还与公平的减少有关(图2b,c)。然而，一些场景导致了多功能性和公平性的边际增加(例如，场景8-10)。在这些情况下，通常会有适度的草原向森林的转变，多功能和公平性逐渐增加，从目前的42%的森林覆盖率上升到约48%，然后稳步下降，超过这一点。多功能的增加可能是由于一些主要或专门由森林提供的服务，如狩猎和木材生产。森林覆盖率的提高增加了喜欢森林服务的群体(如猎人和护林人)的多功能。由于这些群体目前的多功能性得分相对较低(图3f)，植树造林同时提高了公平性。

由于某些土地使用策略旨在最大化特定服务的供应，如碳储存或生物多样性保护，本文还探讨了最大化特定生态系统服务景观对提供其他生态系统服务和利益相关者社区的影响。本文第一次这么做是为了保护生物多样性。本文确定了15个生物多样性得分最高的景观组成，并计算了它们相对于基线景观的平均土地利用比例以及生态系统服务供应、多功能性和公平性的变化。与基线景观相比，高生物多样性景观增加了低强度草地面积，同时减少了森林和密集草地覆盖(图3b)。与基线景观相比，这大大减少了除牲畜生产和觅食外的所有生态系统服务的供应(图3d)，进而降低了所有群体的多功能性(图3g)，并导致社区不平等(图2b,c中绿色部分突出显示)。本文还研究了优化景观碳储存的影响，使用相同的方法确定了这种服务最高的景观组成。这种富含碳的景观组成以森林为主(平均只有1%的草地)，许多服务水平较低，包括牲畜生产、生物多样性保护、审美价值和觅食，并导致低社区水平的多功能和高度的不平等(14个群体中有11个显著丧失了多功能)，这些结果表明，任何优先考虑单一服务而不考虑土地用户需求多样性的土地使用策略都可能对其他服务产生严重影响，从而对整个社区产生严重影响，可能会增加利益相关者群体之间的冲突。

在进一步的分析中，本文确定了最佳的景观组成，即提供最高可能的社区层面的多功能和公平性，为此选择了15个同时最大化公平和多功能的景观组合，并对其组合进行了平均(图2b,c中蓝色突出显示)。相对于目前的条件，这些景观的特点是草地扩张，森林比例增加了约8%，混交林比例增加(图3c)。这些变化将增加大多数服务的供应(除了生物多样性保护、美学价值和畜牧业生产;图3e)，导致所有利益相关者的多功能性增加，单个群体增加9%，平均增加3.7%(图3h)。

尽管某些景观组合最适合社区生态系统服务多功能和公平性，但采用它们可能会导致本已脆弱的服务供应减少，并降低特定利益相关者群体的多功能。为了解决这些问题，本文进一步确定了一个无害情景，在该情景中，没有利益相关者群体失去多功能，也不会造成脆弱服务的损失(图2b、c和4中的紫色区域)。在利益相关者调查中，脆弱服务被大多数(65%)利益相关者视为“受到威胁”或“不足”的服务，即生物多样性保护、觅食、气候变化减缓和区域特性。然后确定了景观组成，其中所有组的这些服务的供应和多功能性至少与基线景观一样高(即，零组失去多功能性(图4a)，零组脆弱服务的供应减少(图4b))。所确定的景观组成与最佳情景一致，因为它涉及森林覆盖增加和草地扩展，尽管变化较为温和。

通过将自然科学和社会科学数据与景观模拟方法相结合，本文表明，就所需生态系统服务多功能的总体供应和公平性而言，德国研究区域的基线景观构成接近于最优。虽然通过去集约化可以实现这些属性的小幅增加，但大多数土地利用变化情景将减少整个社区的生态系统服务供应，并导致服务提供不平等，可能引发利益相关者群体之间的冲突。本文假设在最近土地利用发生快速变化的地区，将会发现非常不同的结果，因为这导致了大多数利益相关者群体的需求和供应之间的不匹配。此外，在需求两极分化程度更高的系统中，要找到所有群体都能获得所需生态系统服务的最佳状态可能会更加困难。

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