人类活动以各种方式对我们的自然生态系统施加压力，例如通过排放的扩散在全球范围内施加压力，或通过物种丰富的景观的退化在局部施加压力。然而，由于数据、建模和解释的内在差异，整合生态系统服务(ES)的生命周期评估(LCA)研究仍然是少数。本研究旨在通过开发和测试一个全面评估人类活动(社会)环境影响的框架来克服这些挑战。
LCA与生态系统服务评价(ESA)以两种不同的方式进行整合:(1)两种方法并行运行并将结果结合起来;(2)LCA作为一种驱动方法，其中集成了生态系统服务评价。由于当地ESA研究包含最准确的信息，但无法用于价值链中的所有过程，因此有必要推进生命周期影响评估方法ReCiPe 2016，其中包括三个新的中点影响类别(陆地供应、监管和文化ES)和基于生态系统服务评估数据库的站点通用CFs，以解释由于土地使用而导致的监管、文化和供应ES的变化。对于价值链中剩余的流程。货币估值用于在保护区域(AoP)进行汇总。
制定了一个全面的LCA+ES-ESA可持续性评估框架，以考虑人类活动对三个aop(自然资源、生态系统质量和人类健康和福祉)的地方和全球影响，其中的结果以货币形式表示。该框架能够可视化通过手印/足迹方法计算的所有利益和负担。对苏格兰松木的简化陆地案例研究显示了所提议框架的适用性，产生的手印(2022 9.81E+02)是生产1公斤木材的足迹(2022 2.31E+02)的四倍。讨论了与框架相关的挑战，例如数据可用性和数据库缺陷(即，超出土地使用范围)以及ES相互关系。
虽然经典的LCA研究更多地关注负担，但该框架也可以考虑收益，例如提供生态系统服务(或研究的功能单元的价值)。尽管近年来对LCA和ESA的整合进行了越来越多的探索，但到目前为止，还没有一个框架可以将当地ESA、特定地点ESA和经典LCA研究的结果结合起来，这被认为与决策高度相关。
随着全球人口的不断增长，人类越来越多地利用生态系统及其服务来获取食物、药品、住所、能源、清洁空气和水，或抵御自然灾害。生态系统服务(ES)的供应受到不断增加的人为压力的影响，这些人为压力从当地栖息地破碎化或授粉减少到由于温室气体排放的持续释放而加速的全球气候变化。与此同时，为了缓解压力，也在努力恢复当地的自然环境，产生积极的影响。
然而，对当地和全球、不利和有利的影响进行全面的(社会)环境影响数量评估并非直截了当，因为没有既定的方法来处理这些方面。一方面，生命周期评估(LCA)是从生命周期角度(ISO 2006)计算产品(即商品和服务)潜在环境负担的标准化定量工具，即涵盖产品生命周期的所有阶段，从原材料提取到材料加工，制造，分销，使用和生命结束。人类活动被模拟为造成环境压力的原因，原因可能是向空气、水或土壤释放的物质，产生的废物或自然资源的开采，和/或对土地或海景的占领和改造。通过因果链对环境影响进行建模，因此该方法主要处理区域到全球的影响，如富营养化、人类毒性或臭氧消耗(Huijbregts et al. 2017)。在LCA中使用表征因子(CFs)将库存流动转化为这些特定的影响类别。此外，LCA还可以呈现因果链端点的影响。端点是人类想要保护的实体。这些也被称为保护区域(AoPs)。最常用的aop是人类健康、生态系统质量和自然资源。为了评估整体的环境不利和有益影响，可以使用多标准决策分析或货币评估等汇总技术将AoPs进一步汇总为单个分数(Pizzol et al. 2017)。然而，传统的生命周期分析方法在许多方面都未能包括对产品系统和人类活动引起的生态系统功能变化所造成的不利或有益的局部影响的定量评估。基本上，这些局部影响反映在影响人类福祉的ES供应的变化上。Costanza等人(2017)将生态环境定义为“直接或间接促进人类福祉的生态特征、功能或过程:即人们从功能良好的生态系统中获得的利益。”
自从Costanza等人(1997)引入ES概念以来，已经提出了许多分类，如最终生态系统产品和服务分类系统(美国环保局2013年)，国家生态系统服务分类系统(美国环保局2015年)，生态系统和生物多样性经济学(TEEB 2010年)和千年生态系统评估(千年生态系统评估，2003年)。然而，目前使用最广泛的类型学是CICES (Common International Classification of Ecosystem Services)，特别是CICES (v5.1)。它试图区分服务和利益(Haines-Young and Potschin 2018)。ES分为提供、调节和维护、文化服务三类。这些类别中的每一个都进一步细分为“部门”，“组”和“类”(Czúcz et al. 2018)。
为了评估对生态系统的不同影响及其在不同地点提供的各种服务和效益的程度和重要性，使用适当的评估工具至关重要(Rugani et al. 2019)。正如De Luca等人(2022)所概述的那样，生态系统服务评估(ESA)是一种旨在提高对生态系统、其生物物理过程和功能及其相互作用、人类如何将其视为服务以及它们如何促进人类福祉的理解的方法。Haines-Young和Potschin(2010)提出了一个被广泛采用的ES级联框架。它提供了一个概念模型来指导ES评估，也被用作开发CICES分类系统的骨干。根据ES级联框架的基本原理，ES通过生态系统功能(如反硝化)提供，这是生物物理结构和系统过程(如生物群、过滤)之间复杂相互作用的结果。当改变生态系统功能时，这会导致生态系统的传递发生变化(例如，调节生态系统，废物的调解)。这反过来将改变人类获得的利益(例如，改善或减少水质)。虽然生态系统是由自然环境提供的，但它们的估价通常是从社会经济角度进行的。为了准确判断生态系统(水生和陆地)的状态及其提供的生态系统，有必要了解生态系统功能和生态系统供应的过程，并以空间解析的方式定量评估这些结构和过程(Van der Biest 2018)。然而，这种评估是数据密集的，例如，实地数据、监测、卫星观测、数学模型，因此也很耗时。
迄今为止，在传统的环境决策工具中，如LCA (Hauschild et al. 2018;Alejandre et al. 2019;Hardaker et al. 2022)。有人试图将这两种方法结合起来，以便更好和更全面地说明涵盖多个地理范围的可持续性影响，并经常考虑到生命周期的观点。De Luca等人(2022)回顾了用于结合LCA和ESA的各种整合方法。大约有25篇论文被选中，除去了仅仅是概念性的论文，作者们把重点放在了具有证明适用性的集成方法上。确定了ES-LCA集成方法的三个主要类别(图1)。
图1
基于ESA和LCA集成类型的分类方案。(1)后分析，(2)结果组合整合，(3)驱动方法互补整合(改编自De Luca et al. 2022)
第一种类型，称为“后分析”，独立并行地执行LCA和ESA，没有任何真正的方法集成或结果聚合。第二种是“结合结果的集成”，即LCA和ESA是独立且并行执行的。然而，通过引入额外的定量或定性步骤(例如，多标准决策分析)来汇总结果。整合总是发生在因果链的末端。最后一种称为“驱动法”，通过在目标和范围定义、生命周期清单(LCI)、生命周期影响评估(LCIA)和/或结果解释中包括ES方面，将ESA集成到生命周期分析中。LCA被认为是驱动方法，因为它提供了分析的主要结构。表S1(补充信息)显示了它们属于整合类别的25项研究中的每一项。总的结果是，驱动法似乎是迄今为止最常用的ESA和LCA整合方法(22篇论文)。然而，不同的论文将ES整合到LCA的方式有很大的不同。一些研究使用分配方法将ES整合到LCA中，例如，通过分配供应链的部分负担来调节ES，而不是全部分配给提供ES(例如，Boone等人，2019;Bragaglio等人，2020)，少数研究利用土地利用变化模型和ES量化工具的结果调整农业过程的LCI以进行优化，例如，由于土地利用变化导致的二氧化碳排放和硝酸盐浸出(例如，Chaplin-Kramer等人，2017)，但大多数研究在LCA中开发了新的ES中点影响类别(例如，Blanco等人，2018;Cao et al. 2015;Arbault et al. 2014)。对于后一种方法，人类活动对ES的影响主要是根据土地的使用(占用和改造)来计算的，这被认为是压力。
De Luca等人(2022)认为，ES-LCA集成方法的三个主要类别各有其局限性(例如，耗时、数据密集、重复计算风险、复杂)和优势(例如，简单、直接、信息丰富)。选择一种特定的整合方法似乎取决于研究的最终目的和范围。该选择与数据收集、影响评估计算、假设数量、系统边界和功能单元(FU)定义以及/或综合研究结果的可视化和解释有关。到目前为止，据我们所知，还没有开发出一种结合ESA和LCA的可持续性评估方法，使用如图1所示的两种或两种以上的整合方法。
从De Luca等人(2022)的回顾研究中也可以清楚地看出，经济分配或货币化是通常用于执行聚合的策略，主要是在端点水平上。根据Arendt et al.(2020)，货币化可以促进非市场商品或服务市场的创造，例如排放许可或生态系统价值，但同样决定了由排放或原材料开采或生态系统不利变化引起的社会环境影响的经济价值，所有这些都会导致社会成本。现在使用各种不同的货币估值技术来解释生物物理流动、非市场商品或服务或对环境和社会的负担。常用的技术有以下几种:市场价格法、显示偏好法(对替代市场的估值)或陈述偏好法(对假设市场的估值，即通过调查)。尽管货币评估技术有所不同，但其优势在于影响可以统一，并且可以从结果中得出单一分数，这有助于解释和交流(Vogtl?nder等人，2001;Hardaker et al. 2022)。
此外，Alvarenga et al.(2020)指出，LCA主要关注与产品相关的不利影响，同时也存在潜在的有益影响。然而，在大多数情况下，这些既没有评估也没有可视化(除了功能单元)。为了更好地解释功能单元之外的所有有益影响，他们开发了一个框架来识别和表示对结果有贡献的有益影响(手印)和不利影响(足迹)。它区分了直接手印和间接手印，这取决于最终受益人(预期的或非预期的用户，后者没有功能单元的直接利益)，以及绝对手印和相对手印，这取决于所需的信息(单一产品与比较信息)。人类活动可以对意想不到的用户产生积极的(例如，价值链和/或最终产品中的二氧化碳封存)或消极的(例如，高二氧化碳释放)，或对预期用户产生积极的(例如，生产富含蛋白质的食物，如FU)或消极的(例如，富含蛋白质的食物也含有许多饱和脂肪)。综合可持续性评估方法理想地涵盖了所有这些影响。为此，我们建议将LCA和ESA进行整合。使用这个手印/足迹概念可以帮助解释影响结果并支持决策;然而，从目前的状况来看，很明显，这种方法从未被用于统一LCA和ESA提供的结果并将其货币化。
因此，本研究的目的是建立一个全面的可持续性影响评估框架，能够从生命周期的角度量化人类活动和相关产品的有利和不利、地方到全球(社会)环境影响。为此，在第2节中解释了几项科学进展，其中解决了一套新的AoPs的定义(第2.1节)，提出了一种整合LCA和本地ESA研究的方法(第2.2节)，并通过更好地考虑ES变化(第2.3节)来推进LCA。第2.4节结合了后几节的结果，并讨论了如何制定最终的(社会)环境影响评估框架，而第2.5节解释了对苏格兰松木生产的案例研究，用于测试应用该框架的可行性。第3节最终展示了开发的框架，并提供了将其应用于案例研究的结果。第4节阐述了在制定和实施框架期间面临的挑战，第5节强调了本文的主要发现。
为了建立一个全面的(社会)环境影响评估框架，考虑到人类活动对本地和全球的有利和不利影响，我们建议将LCA和ESA结合起来。De Luca等人(2022)的综述揭示了整合LCA和ESA的三种方式，而只有两种方式是真正的定量整合选择。本章将进一步讨论这两种选择，这两种选择都是并行应用的，即“通过结合结果进行集成”和“通过补充驱动方法进行集成”(参见第11章)。图1).选择合并两个集成选项，因为它们相互补充，稍后将讨论。
在解决整合方法之前，需要重新定义aop，以便不仅涵盖LCA中通常区分的aop，即“自然资源”、“生态系统质量”和“人类健康”(Verones et al. 2017)，还包括人类活动对三种ES类型的影响:供应、调节和文化。为了整合LCA和ESA，我们建议重新定义这些aop:“自然资源”(NR)包括LCA对自然资源的影响和ESA提供的ES;“生态系统质量”(EQ)包括LCA对生态系统质量的影响和ESA对ES的调节;和“人类健康和福祉”(HH&WB)涵盖了LCA中模拟的人类健康影响途径和ESA中的文化ES(图2)。这些AoPs通过包括与文化ES和人类健康相关的社会方面，涵盖了环境影响之外的影响。显然，影响应该只考虑一次。这意味着，特别是对土地使用而言，不应同时通过与土地使用有关的LCA和ESA的中点影响类别来考虑影响，以避免重复计算。此外，为了简化解释和沟通，货币评估被用作一种聚合技术，即，从LCA和ESA结果中产生的潜在负担(足迹)和利益(手印)在aop水平上货币化。
图2
从LCA的经典AoPs和三类生态系统服务(ES)谈起LCA- esa一体化的保护区域(AoP)
Haines-Young和Potschin(2010)提出了一个ES级联框架，将人为引起的压力与ES(货币价值)的变化联系起来。人为造成的压力可以是多方面的，不一定是从陆地或海洋的占领/改造开始的。例如，Schallenberg等人(2003)描述了全球气候变化和相关海平面上升的影响，这可能会加剧盐水入侵，例如沿海湖泊。盐度的变化会影响浮游动物的渗透调节能力，从而改变其分类多样性和丰度。浮游动物是我们食物网的基础，这可能会影响我们的供应服务。进行ESA研究意味着确定相关的ES，收集当地数据，并根据ES运行生态系统功能模型。由于环境评估是根据具体地点而定，我们的可持续发展评估框架应能吸收本地环境评估研究的资料。除了LCA结果外，还需要考虑特定地点对供应、调节和/或文化ES的影响的定量信息，以全面评估与人类活动及其相关产品相关的不利和有益的、局部到全球的影响。基于这些考虑，我们提出了整合LCA和ESA的第一种方法，进一步称为“LCA-ESA”，其中对当地ES的站点特定影响与端点级别的LCA结果相结合，即通过在先前定义的AoPs级别上将ESA和LCA的结果货币化进行聚合(另见第2.4节)。除了传统的土地资源分析影响类别外，还包括特定地点的环境变化(在海洋和/或陆地环境中发生的变化)信息，这有明显的优势，但这种整合方式也有缺点。承认欧空局是数据和时间密集型的，在大多数情况下，欧空局研究的可用性将不足以涵盖LCA中所考虑的产品生命周期的所有过程(图3a)。因此，我们建议用第二种方法来补充这种LCA-ESA集成方法(cfr)。驾驶方法)，将ES集成到LCA方法中。在LCA-ESA集成方法中使用的LCIA方法在两种方法中是相似的(见第2.3节)。
图3
集成ESA和LCA的两种方法的可视化。第一种方法(a)表明，如果对特定生命周期过程进行局部ESA研究，则可以在AoP和解释阶段将它们与LCA结合起来。第二种方法(b)显示了LCA中新的欧空局影响类别的发展以及土地使用的各自的场地一般特征因子。这两种方法必须结合起来进行全面的可持续性影响评估(红虚线)
提出的第二种集成方法(LCA+ES)以LCA为驱动方法，将ESA的结果集成到LCA中。LCIA选择的方法是ReCiPe 2016 (H) version 1.05 (Huijbregts et al. 2017)，以下简称ReCiPe 2016，包含17个中点或中间影响类别和3个AoPs“资源可得性”、“自然环境”和“人类健康”，在本研究中分别与AoPs“自然资源”、“生态系统质量”和“人类健康与福祉”直接相关。
2.3.1 新的环境效益影响类别和cf与土地使用有关
De Luca等人(2022)的综述显示，许多整合ES变化和生命周期影响的尝试都是基于土地占用和改造对ES供应的影响。这也可以在ReCiPe 2016方法中观察到，其中原始的“土地利用”中点影响类别考虑了土地占用和改造导致的物种损失(Huijbregts et al. 2017)。然而，仅仅解决物种损失是有限的，并且没有全面评估对生态系统的影响。因此，它被三个新的中点影响类别所取代(图3b):“提供服务，地面”、“调节服务，地面”和“文化服务，地面”(遵循CICES v5.1的章节级别)。(Haines-Young and Potschin 2018)，在我们的LCA+ES方法中，总共得出了19个中点影响类别。
对于LCA+ES方法，我们引入了一组站点通用的CFs(图3b)，以评估由于整个产品生命周期的土地使用而导致的ES价值变化(即新的中点影响类别的CFs)。生态环境指数以定量方式表达对生态环境的潜在影响，其设计方式可与有关“土地占用”(平方米*年)和“土地转化”(平方米)的生命周期数据相结合。它们的发展依赖于Koellner等人(2013)评估土地利用对生物多样性和生态系统影响的建议。因此，土地占用的CFs是相对于参考状态(或基准)得出的:导致影响的土地利用相对于潜在的自然植被，即如果该地区没有进一步的人类影响，将会发展的生态状态。土地转化的CFs也依赖于基准，但包括达到潜在自然植被状态的更新时间(Huijbregts et al. 2017)。有关中心发展的更多资料载于框S1(补充资料)。包括货币化(下文将介绍)在内，土地占用和土地改造的成本最终分别以* m - 2 * year - 1和* m - 2欧元表示。
2.3.2 生态系统服务评估数据库作为CF开发的基础
货币评估是在报告每个土地利用类别的生态系统价值的全球数据库的帮助下进行的，例如生态系统和生物多样性经济学(TEEB 2010)和生态系统服务评估数据库(ESVD) (de Groot et al. 2020)，后者是TEEB数据库的后续研究。ESVD提供了与23种不同ES相关的经济效益或成本的可靠且可访问的全球信息。更具体地说，提供了与15个“生物群落”(它们通常是土地覆盖和土地利用类别的混合)相关的供应、调节和文化ES的货币价值(de Groot et al. 2021)。该数据库由4800个数据点(2020年12月版本)组成，这些数据点来自评估特定地点ES价值的多项研究。ESVD主要包含来自欧洲研究的价值估计，更具体地说，是英国和荷兰的研究。此外，这些值与特定的生物群系有关。文献中报告的价值观测使用了各种各样的单位;因此，标准化是必要的。ESVD是建立在一个标准化的方法，其中涉及五个步骤:价格水平，货币，空间单位，时间单位，受益单位。最后，表示ES流量的常用单位为$2020 ha - 1 year - 1。这些值被汇总到一个汇总统计表中，报告每个ES(根据CICES v5.1分类在较高水平)和生物群系的所有标准化值的平均值(de Groot et al. 2021)。ESVD的汇总统计表排除了使用价值转移获得的ES值或不能按ES或生物群系分类的ES值，以及最高和最低2.5%的值估计，以去除异常值。应用这些标准后，ES-biome值小于5个数据点被排除。这大大减少了ES和生物群组合的货币价值。由于我们认为完整性比以这种方式解决不确定性更重要，因此我们通过包含少于5个数据点的ES-biome值来调整ESVD的汇总表(表S2，补充信息，斜体数字)。对于这些ES，在评估报告的平均ES值时保留了最高和最低的数据点(2.5%)，因为通常提供的数据点数量非常少(从1到4)。
2.3.3 (2) ESVD与ecoinvent的匹配及其对CF发展的影响
此外，ESVD的生物群落需要与LCA背景数据库(包含产品价值链上的生命周期数据)中可用的土地占用和转化流联系起来。一个常用且全面的数据库是Ecoinvent (v3.8)，它涵盖了42个土地使用类别。ESVD生物群落“公海/海洋”、“珊瑚礁”、“海岸系统(包括湿地)”、“沙漠”、“苔原”和“高山和极地系统”在本研究中没有进一步考虑，因为它们与Ecoinvent陆地类别缺乏兼容性。然而，我们可以将ESVD中的其他9个生物群系分配到Ecoinvent v3.8中考虑的特定土地利用类别(见表S3，补充信息)。生态发明流量没有区分热带森林和温带森林，因此将ESVD的土地类别“热带森林”和“温带森林”合并为单一的土地使用类别(即“森林”)。根据世界自然基金会(2006)的数据，该土地利用类别的ES值是根据“热带森林”和“温带森林”的相对面积大小对其ES值进行加权得出的。我们将Ecoinvent中的土地利用类别“未指定”赋值为所有陆地土地利用类别的平均值。考虑到2020年的购买力平价(PPP)和欧盟27国2020年和2021年的消费者价格协调指数(HICP)， ESVD的货币价值从2020美元转换为2022欧元(表S4，补充信息)。表1总结了8个土地使用类别(或生物群落)在2022 * ha - 1 * year - 1中每种ES类型的cf。
表1不同土地利用类型的生态系统服务价值(供给、调节和文化)，原始数据来自生态系统服务价值评估数据库se (de Groot et al. 2021)，改编自$2020到2022。每个生物群系的生态系统服务价值见表S3，补充资料
土地占用的生态中心值将表1中特定土地用途类别的生态中心值与基准值(即潜在的自然植被状态)联系起来。栏S1，补充资料)。自然土地用途类别“内陆湿地”、“热带森林”、“温带森林”、“林地及灌丛”、“草地/牧场”及“内陆无植被或稀疏植被”的ES值加权平均值作为基准(即表1所示的“平均陆地自然土地类别”)。该基准不考虑“河流和湖泊”，因为陆地土地用途不太可能自然地变回淡水地区。此外，基准值是森林(40%)和开放生物群落(60%)的加权平均值(Olson et al. 2001)，后者包括土地利用类别“内陆湿地”、“林地和灌丛”、“草地/牧场”和“内陆无植被或稀疏植被”。
更仔细地观察Ecoinvent v3.8模型土地转化的方式，我们看到“一年生作物”被用作参考，而没有明确说明它。例如，“从湿地到内陆(非利用)”是指土地从湿地转变为一年生作物。因此，我们的土地转型CFs以土地利用类别“耕地”为基准。此外，土地转型的影响只考虑自然土地利用，而不考虑人为土地利用。这是因为与自然再生时间相比，任何人为土地利用类型的转变都意味着使用不同且通常非常有限的再生时间。该方法与ReCiPe 2016方法中采用的土地转型对生物多样性影响的方法相同(Huijbregts et al. 2017)。例如，通过将CFs应用于库存流来评估天然草地向一年生作物覆盖的土地转化对ES的影响，而无法解释城市地区和一年生作物等两种人为土地利用之间的转化。“森林”土地利用类别和其他土地利用类别(被认为是开放生物群落)的更新时间分别为73.5年和7.5年，与Curran等人(2014)估计的中位数相对应。表S5及表S6(补充资料)详列已发展的土地占用及土地改造中心。
作为这种LCA+ES集成方法的结果，新定义的中点影响类别包括通过站点通用CFs评估的影响，以2022 * m - 2 * year - 1表示为占用，2022 * m - 2表示为改造。这些影响类别在AoP水平上与其他ReCiPe 2016中点影响类别(例如，气候变化、臭氧消耗)汇总在一起。如果没有关于对特定生态系统的影响的可用信息(即，没有可用于某些供应链过程的ESA研究)，这种LCA+ES集成方法尤其相关;它确实有助于以场地通用的方式补充LCA和ES影响。
本文构建的整体(社会)环境影响评价框架(以下简称LCA+ES- esa)结合了LCA- esa和LCA+ES的整合方式。之所以选择这种方法，是因为这两种集成方式都有各自的局限性和优点，同时又可以很好地相互补充(详见补充信息中的表S7)。
最终的框架包括与以下方面相关的影响:(1)特定地点的生态系统变化记录信息，通常可用于价值链的几个过程;(2)LCIA ReCiPe 2016方法中的经典中点影响类别，如气候变化和人类毒性(土地使用除外);(3)基于地点和生命周期的供应、文化和调节生态系统影响，这些影响是由于价值链中没有当地ESA研究的土地使用过程造成的。最后，所有这些都是通过盈利方式在新定义的AoPs(游戏邦注:如NR、EQ和HH&WB)中进行盈利和整合。
三个AoP的单位根据现有货币化因素(在购买力平价和HICP的帮助下进行调整，分别转换货币并考虑通货膨胀)转换为2022欧元(即2021年12月31日的欧元价值);表S4，补充资料)。与AoP“自然资源”相关的影响在2016年ReCiPe中以2013美元表示，表示由于更高的稀缺性，未来开采化石和矿产资源的额外成本(Huijbregts et al. 2017)。根据2013年美国和欧盟27国的购买力平价(OECD 2022)和2013年至2021年欧盟27国的HICP (Eurostat 2022)，这些都转换为2022欧元。在2016年配方中，对AoP "人类健康"的影响是根据残疾调整生命年(DALY)来衡量的，DALY表示由于事故或疾病导致的每人损失或残疾的年数。根据de Bruyn等人(2018)，DALY的价值为2015年7万欧元/DALY作为中心价值。通过2015年至2021年欧盟27国的HICP (Eurostat 2022)，价值转换为2022欧元。与对人类健康的损害相比，对自然生态系统损害的货币化更为复杂。AoP“自然环境”(或生态系统质量)，如ReCiPe 2016中开发的，涵盖了对陆地、淡水和海洋物种的影响，并以物种潜在消失的比例(PDF *年)表示。由于海洋和淡水生物多样性的数据不足(例如物种密度和物种损失的经济价值)，AoP“生态系统质量”的货币化仅基于陆地生物多样性的价值。PDF *年的货币价值是通过Kuik等人(2008年)对土地利用变化和生物多样性损失评估相关的经济研究进行的荟萃分析估算出来的，即侧重于欧洲背景下的陆地生物多样性。在他们的研究中，他们使用了每公顷每年的生态系统破坏潜力(EDP)来计算PDF(因为它被认为是“基本相同的”)，并提供了一个值范围，其中de Bruyn等人(2010)采用了每平方米每年2004 0.4706 PDF的平均值。然而，根据de Bruyn等人(2018)的研究，中位数为每平方米每年2004 0.06 PDF(低8倍)，在荟萃分析中更有意义。为了与ReCiPe 2016中AoP的单位(种*年)相拟合，他们将中位数除以平均陆生物种密度(框S2，补充信息)。根据2004年至2021年的欧洲HICP值，货币化系数(2004欧元/物种*年)转换为2022欧元/物种*年。每个AoP使用的最终货币化因素如表2所示。
表2 Mo在ReCiPe 2016方法中定义的保护区域的净化因子(Huijbregts et al. 2017)
通过将aop货币化，可以将LCA- esa和LCA+ES集成方法结合起来。此外，手印足迹概念(cfr。Alvarenga et al. 2020)用于区分有益和不良影响。每个AoP的占用结果包括负担;因此，所研究产品的生命周期分析结果与可能减少的ES供应(来自当地ESA和/或LCA+ES)所造成的影响相辅相成。手印可以包括LCA研究的功能单元(例如，木材生产)和可能避免的产品(例如，回收的好处)，结合ES供应的潜在增加(来自当地ESA和/或LCA+ES)。
我们将使用Schaubroeck等人(2016)在比利时Brasschaat的“De Inslag”森林中生产的苏格兰松(Pinus sylvestris L.)来说明2.2-2.4节中概述的方法。对于Schaubroeck等人(2016)提供详细ESA结果的那部分案例研究，我们将使用LCA-ESA集成方法，并与LCA+ES方法的结果相补充，以涵盖系统生命周期其余部分土地利用造成的潜在ES影响。
Schaubroeck等人(2016)以物理单位量化了环境对人类健康、自然系统和自然资源的影响，并使用基于货币评估技术的生态系统服务评估来解释ES(包括与负货币价值相关的危害)。更具体地说，他们将木材生产作为一种供应服务，四种调节服务(通过去除n/排放进行水净化/污染，加强颗粒物质(PM)的去除，NH3的处理和二氧化碳的封存)和两种危害(淡水的净损失和空气中氮氧化物的沉积，后者最终会进入水中导致净富营养化)。在不同的环境变化情景(当前、中等和严重)和管理情景(低、中、高)下，量化了2010 - 2089年杉松林分ES的供应量。有关ES和危害和场景的更多细节，请参阅Schaubroeck等人(2016)。
研究的部分结果被用来举例说明LCA-ESA方法。更具体地说，在中等管理和中等气候条件下，评估了PM2.5去除、二氧化碳封存和氮污染/去除(去除)服务的货币化结果。在这一设想下，80年期间的木材生产是所考虑的供应服务，并作为生命周期分析研究的功能单位加以考虑(见进一步)。Schaubroeck等人(2016)提供了测试结果对通货膨胀率敏感性的情景，我们的案例研究考虑了2%的通货膨胀率。框S3(补充资料)提供了有关本地特定场址的ESA结果的详细计算。
由于Schaubroeck等人(2016)的ESA研究仅涵盖了木材生产价值链的一部分，因此我们还需要LCA+ES方法来了解柴油生产和锯床生产等因素对ES的影响。因此，我们使用Simapro V9.2.0.2软件和数据库Ecoinvent v3.8 (cut-off allocation-unit)对1公斤产品“劈裂木材，以干质量{DE}}测量，软木林业，松树，可持续森林管理”进行建模，这是FU。首先，应用ReCiPe 2016方法(除土地利用外的所有类别)，并将结果汇总到各自的AoPs中。这些都是通过表2中的转换因子实现盈利的。其次，从软件中提取1公斤松木的LCI，并将土地占用和改造流量与各自新开发的场地通用CFs(已经货币化)进行乘法，以提供供应调节和/或文化影响类别的中点水平的结果，并进一步在特定的AoPs中进行分类(见图2和表S10，补充信息)。
LCA- esa方法和LCA+ES方法进一步按照整体LCA+ES- esa框架进行汇总(见第3.1节)，从而产生货币化价值，并导致手印和足迹结果。在LCA- esa方法中，正的ES值意味着积极的影响(手印)，负的ES值意味着消极的影响(足迹)，而LCA+ES方法则相反，LCA中点和端点影响类别为负担(足迹)提供正值，为效益(手印)提供负值。因此，后一种方法需要符号反转，以便能够清晰地看到结果(足迹在负y轴上，手印在正y轴上)，这可以避免任何误解或误解。
摘要
1 介绍
2 材料与方法
3.结果
4 讨论:LCA发展和实施过程中的挑战
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5 结论
数据可用性
参考文献
致谢
作者信息
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图4显示了LCA+ES-ESA框架，涵盖了前面2.2节和2.3节中描述的两种方法。第一种方法(LCA-ESA)结合了应用于同一案例研究的LCA和ESA的结果，专注于特定的人类活动，结果既货币化又统一，可以以这种方式组合，并根据三个AoPs NR、EQ和HH&WB的手印/足迹概念(cfr)来呈现。然而，在大多数情况下，ESA研究并不适用于所有前景进程(在研究范围内)和背景进程(与价值链相关但被LCI数据库覆盖)，而只适用于其中的少数进程，如图4所示。如果没有一项欧空局研究，则不能采用LCA-ESA一体化方法。由于这些原因，需要LCA+ES方法将ESA的元素集成到LCA中，以便能够解释由于所有(其他)生命周期过程而导致的本地/区域ES的变化。图4显示了不同的LCA步骤，从确定范围内的生命周期阶段和过程到收集清单和计算(社会)环境影响/效益。除了“配方2016”方法中更传统的生命周期影响类别外，还考虑了三个新的中点影响类别:供应、监管和文化环境影响，目前仅限于陆地生态系统。这些类别取代了ReCiPe 2016以前的土地利用类别:它们考虑了土地占用和改造对ES的影响，并以货币形式表示，因为使用ESVD构建了场地通用(但土地使用和ES特定)的cf(见第2.3节)。这三个新的中点影响类别被分类到它们影响的早期引入的端点或AoP中(图1和图4)。此外，传统的中点影响类别与ReCiPe 2016的端点CF相乘，以将结果转化为AoP级别的负担。因此，货币估值和转换技术需要在这个层面上应用，以货币化所有三个AoP(在2022)。再一次，手印/足迹概念被应用于清楚地显示每个AoP的好处和负担。
图4
开发的LCA+ES-ESA框架;一种定量分析特定人类活动和相关产品(功能单元)的LCA和ESA结果的方法。三个保护领域(自然资源、生态系统质量和人类健康和福祉)的货币化结果以2022欧元表示。好处用手印表示，负担用足迹表示
将LCA+ES-ESA框架应用于任何案例研究的实用指南如图5所示。它共包括12个步骤，其中两种整合方法混合在一起。如果没有可用的ESA研究来解释价值链中某些过程的局部ES变化，步骤2-5不再有效。在这种情况下，建议只遵循与LCA+ES方法相关的步骤。
图5
应用LCA+ES-ESA框架的12步指南
3.2.1之上本地ESA (ba)结果基于LCA-ESA方法)
在Schaubroeck等人(2016)的中等管理和中等气候条件情景下，三种调节生态系统(dis)服务的PM2.5去除、CO2封存和N污染/去除的结果(以每公斤苏格兰松木材的欧元表示)显示在供应服务旁边的表S8(补充信息)中。背景计算可在框S3(补充资料)中找到。因此，ES木材供应和PM2.5去除为社会带来的附加值最大，其次是二氧化碳的封存。相比之下，每公斤木材的氮污染值为负值，因此被认为是有害的。根据Schaubroeck等人(2016)的研究，这种损害是由于土壤中氮储量耗尽导致水流中氮的额外存在。此外，由于氮的形式发生变化，例如，变为硝酸盐，其中存在一定量的氮，因此会产生破坏性影响。关于计算的更多细节可以在Schaubroeck等人(2016)中找到。
3.2.2 LCA结果+西文
表S9(补充信息)中显示了应用ReCiPe 2016得出的端点LCA影响结果，每AoP表示1公斤松木针叶木材，除了“土地使用”，因为这些影响将被单独处理(见进一步)。对于AoP HH&WB，由于使用拖拉机驱动的劈裂装置(以柴油为动力)和打滑过程(从森林中取出被砍伐的树木的伐木作业)，精细特殊物质形成和平流层臭氧消耗类别贡献最大。在AoP EQ中，全球变暖(陆地生态系统)主要受动力锯切过程的影响，其直接温室气体排放占比较高。从AoP NR来看，化石资源类别贡献最大，因为在许多切割、清理机械/设备等中使用了大量石油。从绝对值来看，每个FU的影响为6.71E?08 DALY, 1.83E?10物种*年和5.22E?03 USD2013，在应用表2的货币化因素后，我们最终得到每个FU的总影响为2022 1.02E?02欧元，其中AoP HH&WB贡献49.9%(2022 5.11E?03)，AoP NR贡献40.4%(2022 4.14E?03)，AoP EQ贡献9.7%(2022 9.89E?04)。
此外，为了解释土地利用导致的ES变化，从SimaPro软件中提取了有关土地占用/改造流量的LCI，并将流量与表S5和表S6(补充信息)中各自的供应、调节和文化CFs乘以。具体计算请参见表S10(补充资料)。表S11(补充资料)载列因土地用途而引致的生态系统变化的结果，并按各方面计划汇总。只有AoP HH&WB承受负担(LCA中的正值)，而其他AoP获得总体ES收益(负值)。
3.2.3 LCA结果+西文欧洲航天局
从表3可以看出，手印是生产1公斤裂材松木的足迹的四倍(因子4.2)。主要贡献(在手印和足迹方面)来自土地利用类别，其中ES变化是量化的，每平方米土地转化或平方米年占用的土地，用于木材生产生命周期的每个过程。表S10(补充资料)显示了大量由原生林和次生林(未使用)转变而来的具体土地，这些土地已用新开发的生态系统的使用计算在内。没有与AoP HH&WB相关联的手印。在AoP NR中，手印部分由功能单元的有益影响组成，也就是说，目标用户是购买木材的人。在上面，AoP NR中手印的另一部分与价值链上获得的利益相关，即意想不到的用户获得的利益(例如，居住在研究中的森林附近或靠近价值链中其他过程发生的位置的用户)。AoP EQ中的手印包括Schaubroeck等人(2016)进行的本地ESA研究(尽管较小)和与价值链中其他过程相关的ES供应的有益影响。在这个简化的案例研究中没有考虑LCA中避免的产品。
表3与苏格兰松生产有关的手印和足迹结果。对co的类型进行了区分贡献和AoPnnects。结果以欧元表示2022每公斤木材
当将ESA和LCA等不同的既定方法结合起来时，可以指出一些挑战。首先，可能存在一些关于数据可用性/可访问性的问题。第一种方法(LCA-ESA)依赖于当地的ESA研究，这些研究可以直接或间接地与供应链中的过程和LCA中使用的功能单元联系起来。然而，有时欧空局的研究没有得到，被认为是不完整的(参考文献)。不考虑所有相关的ES)，或者只是定性地呈现。主要是文化和支持性ES面临这个问题(Blanco et al. 2018)。
由于大多数可用的LCA和ESA方法的内在局限性，我们的LCA+ES-ESA框架无法解释影响路径中的反馈和相互关系，即一个ES的变化如何影响其他ES的供应。已经开发出解决这一问题的方法，例如Petri网(例如，Rova等人，2019)或综合地球系统动力学模型(例如，Arbault等人，2014);然而，这些通常更复杂，可能需要更多的数据。此外，在LCA+ES方法中，重点放在土地利用作为ES变化的压力源的因果链上。虽然这种将ES整合到LCA的方法确实经常应用于最先进的LCA中(De Luca et al. 2022)，但它没有考虑到可能影响ES供应的其他潜在相关压力因素(如局部集中的排放或淡水资源的使用)(Hardaker et al. 2022)。因此，在未来的工作中，建议探索其他传统生命周期分析影响类别(例如，水的使用和生态毒性)与ES供应的因果链。此外，还应注意ESA和LCA之间重复计算的风险，例如，通过考虑两种方法中考虑的相似因果途径中的排放或资源利用，过高估计应激源(人类活动)在中点或端点损害水平上的影响，例如，当LCA中的淡水富营养化和生态毒性与营养循环ES相结合时(bione - hidrovo et al. 2020)。在LCA中ES与AoPs之间的联系还需要更多的研究。在本研究中，我们假设调节ES的变化会影响AoP EQ，文化ES影响AoP HH&WB，供应ES影响AoP NR。然而，由于ES和LCA影响类别之间存在许多相互关系，因此在现实中肯定更为复杂，这需要深入研究。此外，LCA倾向于主要模拟因果关系之间的线性关系，而ESA可能被认为在涵盖自然过程的动态和复杂相互作用方面更为先进，这些过程通常是非线性的，在时间和空间上是可变的，但这些变化在大多数情况下尚未被LCA影响建模所捕获(de Souza et al. 2018)。
货币估值当然有其优势;例如，它允许将以不同单位表示的几种影响转换为货币单位。这样，通过涵盖三个支柱(繁荣、环境、社会)的生命周期可持续性评估(LCSA)等综合评估工具，就有可能更容易地解释产生的影响。与其他加权方法(如基于面板的方法或距离到目标的方法)相比，这可能是一种更好的解决方案，因为货币化影响可能与经济相关，从而促进决策(Amadei et al. 2021)。然而，货币化的影响/收益也带来了一些挑战。例如，对于使用货币评估方法来衡量生物多样性或生态系统变化的工具价值和/或社会价值的适当性，一直存在批评，因为评估方法可能无法有效衡量生态系统的规模、独特性和威胁。如果物种、栖息地和生态系统像其他任何东西一样被商品化，并以每日汇率货币化，在不同的参与者之间进行交易，以投机获利(Darbi 2020;Temel et al. 2018)。此外，货币化需要不断调整通货膨胀和/或允许通过购买力平价对国家之间的经济生产力和生活水平进行公平比较。除了这些潜在的限制之外，在LCA的AoP层面上，货币化(2022年欧元)也存在不一致之处。
对于以DALY表示的AoP HH&WB，采用了一种条件货币评估方法，遵循了NEEDS项目的方法，其中通过询问人们是否愿意为空气质量改善带来的3个月或6个月的寿命延长付费，来量化生命年的价值(de Bruyn et al. 2018)。对于以物种*年表示的AoP EQ，基于Kuik et al.(2008)和de Bruyn et al.(2010)提供的值，欧洲背景下生物多样性丧失经济研究荟萃分析的结果仅用于陆地生物多样性(因为没有水生生态系统的数据);2018）. 此外，他们认为生态系统破坏潜力(EDP)等于PDF，计算出的平均值和中位数EDP值也相差8倍，这表明值的分布是倾斜的，具有高值的长尾，这可能会降低本研究中使用的货币值的可靠性。对于以2013美元表示的AoP NR，这是指由于稀缺性增加而进一步开采自然资源的额外成本(Huijbregts et al. 2017)，考虑到购买力平价差异和HICP，使用转换因子将其转换为2022欧元。
到目前为止，还没有在LCA AoP级别使用货币评估技术的标准化方法。《环境价格手册》(de Bruyn et al. 2018)也显示了污染物、中点和端点水平的环境价格的广泛范围。在本研究中，我们使用中心值作为社会成本效益分析研究中主要相关的上限和下限。获得的中心值高度依赖于其背后的估值方法，并且在选择另一种货币估值方法时很容易改变。Amadei等人(2021)也得出了类似的结论，他们概述了在某些影响类别之间和范围内使用的货币评估方法，并得出结论，显然缺乏共识。此外，在ES水平上，用于计算当地ESA研究结果或ESVD值的货币评估方法存在很大差异。例如，在ESVD中，约23%的价值中，市场价格占主导地位，主要处理可销售的ES，如供应和文化ES，其次是或有估值(17%)、损害成本(14%)、选择实验(12%)和旅行成本(8%)，这些成本特别用于娱乐和文化ES，除了最适合调节和供应ES的损害成本(摘自de Groot et al. 2020的图7)。最重要的是，ESVD在ES评估的可靠性方面具有重要差异，文化ES的数据点数量最多，而调节和维持ES的数据点数量最少。该数据库的地理范围主要是欧洲，特别是英国和荷兰，因此，生物群系(如温带森林)的平均值是受欧洲影响的平均值(de Groot et al. 2021)。
在探索案例研究结果时，可以观察到，通过LCA(来自LCA+ES方法)货币化的ES结果大大大于货币化的本地ESA结果和货币化的LCA (ReCiPe 2016)影响类别。乍一看，这可以解释为影响的盈利依赖于一系列不同的估值方法，这在比较所获得的结果时可能会产生一些问题。例如，用于LCA AoPs HH&WB和NE的货币评估方法依赖于条件评估方法(即支付意愿)，而这种方法对于当地ESA相当有限。
货币化ES变化和LCA影响结果提供了一个内在的权重，可以处理中点类别和aop之间的权衡，也就是说，它们的权重不是相等的，而是基于它们的货币价值进行加权。这并不一定是一个缺点，因为相等的权重意味着它们将同样重要和可替代，并且对不同类别或AoP的影响可以很容易地相互匹配(Hardaker et al. 2022)。
LCA+ES-ESA框架开发中面临的另一个挑战是ESVD和生命周期清单数据库(如Ecoinvent v3.8)之间的有限一致性。由于ESVD只处理有限数量的生物群落(我们将其与土地利用类别联系起来)，因此，对于一些土地占用或土地转化流动，ESVD似乎没有数据可用，因此，不可能计算Ecoinvent中所有土地利用流动的CFs(表S2，补充信息)。此外，水生生态系统的生物群落(珊瑚礁、公海/海洋、沿海系统等)与Ecoinvent(主要关注海底)中可用的海洋占用和转化流不兼容。如果Ecoinvent数据库将扩大其海底/海面利用流量，而ESDV数据库将更多地区分水生生物群落，则可以进行类似的计算，以获得考虑对海洋生态系统影响的CFs。此外，我们使用了所有生物群落的面积加权平均值来计算Ecoinvent的未指定土地利用流量，因为没有真正的“未指定生物群落”。虽然ESVD提供了全球分布的生物群系的ES值，但数据点主要集中在欧洲，且采用了插值方法，这可能会影响其准确性。ESVD还缺少一些es -生物群系(或土地利用类别)组合的数据点;例如，ES药用资源和生物群系温带森林没有单个数据点(表S2，补充信息)。这可能是因为ES和生物群系之间没有联系，或者因为到目前为止还没有进行当地的研究。为了能够计算尽可能多的cf，在本研究中，我们还考虑了少于5个数据点的ES-biome组合(表S2，补充信息，斜体数字)，这给结果带来了更高的不确定性。
本文提出的LCA+ES-ESA框架基于ReCiPe 2016 LCA方法及其各自的类别和可用的cf，将其中点影响类别与三个aop联系起来。影响结果的货币化是在AoP水平上完成的，尽管环境价格也可以在中点水平上获得。然而，如果端点水平的结果更可取(例如，简化沟通)，则认为在这一水平上货币化比在中点水平上货币化更相关，因为环境价格手册中经常缺少中点到端点的特征;因此，将货币化的中点结果分配给某个AoP是危险的，因为它可能没有考虑到各自AoP中固有的负担，例如，AoP“自然环境”中的物种损失。生态系统质量)。
研究使用另一种LCIA方法(如EC推荐的产品环境足迹(PEF)方法)来适应LCA+ES-ESA框架的潜力也可能是有趣的(Manfredi et al. 2012;EC-JRC 2011)。Amadei等人(2021)提供了适用于PEF中点影响类别的货币估值系数(以2019为单位)的概述，这将允许计算货币化的PEF单一分数(例如，通过使用Sala等人2018年的加权因子)，但您不能在AoP级别表达结果。最重要的是，由于PEF方法中没有开发用于整合ES的权重集，因此需要进一步的研究将基于本研究开发的CFs计算的货币化ES中点影响结果整合到单个分数中，并将当地ESA结果与之结合。
我们建议更充分地考虑人类活动对自然生态系统造成的压力，这些压力往往会对当地和全球产生影响，以便能够改善其净可持续性影响。为此，我们提出了一个综合的LCA+ES-ESA框架，通过“结果组合”(或LCA-ESA)和“驱动方法互补”(或LCA+ES)两种整合方法，将LCA和ESA结合起来，可以解释人类活动和产品系统的(社会)环境影响。LCA- esa方法的优势在于，除了气候变化等传统的LCA影响类别外，还可以在总体评估中包括特定地点的海洋或陆地环境评价结果。但是，由于耗时和数据密集，欧空局特定地点的研究的可用性可能很低。因此，所研究的价值链中的一些过程可能缺乏具体的ESA信息。因此，开发了LCA+ES方法以涵盖价值链中的其余流程:更新了LCIA方法ReCiPe 2016，以包括新的ES中点影响类别和基于ESVD的相关站点通用cf，以计算由于土地使用而导致的供应、调节和文化ES的变化。货币估值技术用于在新定义的一套aop水平上汇总这两种方法的结果:自然资源、人类健康和福祉以及生态系统质量。诸如增加ES供应、避免产品和LCA中的功能单元等好处可以可视化为手印，而诸如传统LCA影响类别的结果或ES的减少等负担则显示为足迹。为了促进已开发的LCA+ES-ESA框架的适用性，提出了一个12步计划作为从业者的指南。虽然提出的框架已经准备好应用，正如通过松木案例研究所展示的那样，但它仍然面临一些挑战和限制，如论文所述。因此，建议进一步研究，如第4节所述。总的来说，本文提出了一个应用于产品系统的LCA+ES-ESA框架，以识别、测量和解决造成(社会)环境负担和潜在收益的关键因素，从而优化全球人类活动的可持续性。
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