2.4. 생태계 서비스 평가
InVEST 모델 제품군은 다양한 맥락에서 생태계 서비스(ES) 흐름의 공간 역학을 조사하는 데 널리 사용되어 왔다.
이 모델은 다양한 ES와 관련된 생산 기능을 기반으로 한다.
여기서는 InVEST를 사용하여 탄소 축적 및 저장, 수율, 질소 보존 및 수출, 농작물 생산 및 레크리에이션의 변화를 모델링했다.
수율과 영양소 보존 모델은 최근 영국에서 동시대의 데이터를 사용하여 테스트 및 검증되었다.
InVEST 모델이 특정 ES에 대해 사용할 수 없거나 적합하지 않은 것으로 간주된 경우, ES 전달과 연결된 토지 표지 맵 범주에 기초한 지수를 통합한 확장된 편익 이전 접근법이 활용되었다.
다음 ES는 홍수 규제, 목재 생산, 가축 생산, 토양 품질, 미적 가치, 수분 공급자에 대한 서식지 적합성 및 생물 다양성 등의 대리 값을 사용하여 매핑되었다.
각 토지 덮개 유형에 대한 프록시 값이 도출되었다.
이러한 접근 방식을 사용하여 ES는 각 시나리오에 대해 랜드 커버 맵을 입력으로 사용하여 매핑되었다.

2.5. 경제적 영향
토지 커버리지 변경의 잠재적 경제적 영향을 조사하기 위해, 시나리오 개발을 입출력 경제 모델의 사용으로 지원했다.
이것은 전통적인 형태의 경제 모델로서, 현재 연구 영역 내의 전략적 계획을 알리기 위해 사용되고 있다.
모델을 구축하기 위해 1981-2015년 기간 동안 국가 통계 데이터를 위한 Office와 도싯 지역에 대한 Cambridge Econometrics Local Econometrics Forecasting Model을 함께 사용했다.
모델 출력에는 GVA(Gross Value Added)와 FTE(Full-Time Equivalent) 고용의 전통적인 경제 지표가 포함되었다.
이 모델은 농업 생산성이 농업용지의 총 면적에 정비례하여 GVA와 각 시나리오별 고용의 변화를 추정하는데 사용되었다.
다른 모든 모델 입력은 서로 다른 시나리오에 대해 일정하게 유지되었다.

입력-출력 모델은 경제 계획을 지원하는 데 널리 사용되지만, 환경과의 연계를 명시적으로 고려하지 않는다.
이러한 이유로 우리는 다른 ES에 대한 다른 경제 부문의 수요의 변동을 고려한 추가 계산 세트를 수행했다.
이 분석을 위해, 우리는 28개의 다른 부문에서 추출한 212개의 도시 기업을 대상으로 한 설문 조사에 기초하여 왓슨과 뉴턴이 제공하는 ES 제공에 대한 다양한 경제 부문의 의존성을 설명하는 값을 사용했다.
이 조사에서, 서로 다른 ES 흐름에 대한 기업의 의존성은 0(전혀 의존하지 않음)에서 1(전체 의존적)에 이르는 5개의 포인트 리커트 척도로 도출되었다.
종속성 값이 0이면 특정 ES의 흐름 변화가 비즈니스 성과에 영향을 미치지 않음을 의미한다.
반면, 종속성 값은 해당 ES의 흐름 변화에 정비례하여 비즈니스 성과가 달라질 것임을 시사합니다.
이러한 방식으로, 이러한 종속성 값은 서로 다른 ES에 대한 수요를 측정할 수 있다.
이를 바탕으로 각 시나리오에 대해 종속성 값과 ES 흐름의 변화를 결합하여 각 경제 부문의 입력을 입출력 모델로 조정했다.
이를 달성하기 위해 먼저 ES 평가 결과를 사용하여 전체 스터디 영역에서 값을 합하여 각 ES의 총 흐름을 계산했다.
각 시나리오에 대한 ES 흐름의 상대적 변화는 초기 값의 비율로 계산되었다.
그런 다음 각 ES의 상대적 변화 값에 얻은 개별 경제 부문의 평균 의존성 값을 곱하였다.
그런 다음, 이러한 가치들은 모든 ES의 변화와 다른 경제 부문의 의존성을 고려하여 비즈니스 성과 변화의 결합된 척도를 제공하는 것으로 요약되었다.
이 계산은 Netlogo를 사용하여 수행되었다.
각 시나리오에 대해 분석을 수행하였고, BAU 시나리오에서 얻은 값과 비교하여 값을 표현하여 각 경제 분야에 대한 비율 변화 값을 제공하였다.
그런 다음 GVA와 고용에 미치는 영향을 조사하기 위해 이러한 정보를 입력-출력 모델에 입력했다.