Assessing Cultural Ecosystem Services: A visual choice experiment on agricultural landscape preferences from a user perspective in the case study Märkische Schweiz, Germany Kati Häfner Thesis submitted to the University of Potsdam Faculty of Science Institute for Earth and Environmental Sciences for the degree of Master of Science In Geoecology Dr. agr. Ingo Zasada Prof. Dr. rer. nat. Hubert Wiggering Abstract The provision of natural amenities and the aesthetic quality of agricultural landscapes represent an important territorial asset for rural tourism and quality of the living environment. The visual value of a given landscape depends on individual preferences for its structure and composition. A stated preference survey was conducted in the case study region “Märkische Schweiz” (ca. 580 km2), 30 km east of the city of Berlin aiming at identifying variances in landscape preferences of local residents and visitors from Berlin (N=200). Therefore photorealistic landscape visualisations of four different landscape attributes have been applied, including green point (e.g. trees) and linear elements (e.g. hedges), crop diversity as a function of field size and the presence of grazing livestock. Attributes are differentiated into three levels (low, medium, high) or two levels (present, not present), respectively. A Multinomial‐Logit Model (MNL) was chosen to estimate the preferences for landscape attributes; a Latent Class Analysis (LCA) approach to examine possible heterogeneity; and a random parameter (mixed)‐logit model (RPL) to allow for individual specific values and the socio‐economic influence. Results of the analysis revealed significant differences in preferences for various landscape attributes, with a highest general preference for a high level of point elements. Heterogeneity could be found with 70 % of respondents preferring diverse and highly structured landscapes and about 30 % of respondents having opponent preferences. I also found preferences to be dependent on individual’s socio‐cultural background, e.g. level of education, gender or attitude and value setting. The spatial distributions of cumulative preference values were mapped on a regular 100 x 100 m grid, showing hot and cold spots of aesthetic quality. The results can help to improve the efficiency of the policy delivery and to identify priority areas for the local landscape management from an aesthetic value perspective. Zusammenfassung Für Tourismus in ruralen Gebieten und die Lebensqualität vor Ort ist die Ausstattung von Agrarlandschaften mit ästhetischen Qualitäten und die Attraktivität der Natur ein Vorzug. Der visuelle Wert einer Landschaft hängt von individuellen Präferenzen für Strukturen und Komposition der Landschaft ab. Eine Präferenzanalyse wurde in der Fallbeispielregion „Märkische Schweiz“ (ca. 580 km2), die etwa 30 km östlich von Berlin liegt, durchgeführt mit dem Ziel Varianzen in Landschaftspräferenzen von lokalen Einwohnern und Besuchern aus Berlin zu identifizieren (N = 200). Dafür wurden fotorealistische Landschaftsvisualisierungen vier verschiedener Landschaftsattribute entwickelt; dazu gehören grüne Punktelemente (z.B. Bäume), grüne lineare Elemente (z.B. Hecken), Ackervielfalt als Funktion der Feldgröße und die Präsens von weidendem Vieh. Die Landschaftsattribute wurden in jeweils 3 Level aufgeteilt (niedrig, mittel, hoch) oder 2 Level (präsent, nicht präsent). Ein Multinomiales Logit Modell (MNL) wurde genutzt, um die Präferenzen für die Landschaftsattribute zu berechnen; eine latente Klassenanalyse (LCA), um eventuelle Heterogenität zu untersuchen; und ein sogenanntes Random Parameter Logit Modell (RPL), um individuell unterschiedliche Werte und sozio‐ökonomische Einflüsse zu berücksichtigen. Die Ergebnisse der Analyse zeigten signifikante Unterschiede der Landschaftspräferenz für die verschiedenen Landschaftsattribute. Die höchste Präferenz wurde für ein hohes Level an Punktelementen ermittelt. Es konnte festgestellt werden, dass es Heterogenität gibt. 70 % der Befragten präferierten besonders diverse und strukturreiche Landschaften und ca. 30 % zeigten ein gegenteiliges Präferenzmuster. Auch haben die individuellen Eigenschaften von Befragten Einfluss auf die Präferenz, z.B. Bildungslevel, Geschlecht oder das Wertebild. Die räumliche Verteilung von aufsummierten Landschaftspräferenzwerten wurden als Hot Spots und Cold Spots von Landschaftsattraktivität in einer Karte dargestellt. Die Ergebnisse können helfen die Effizienz von Politiken zu stärken und Vorrangflächen für das regionale Landschaftsmanagement von einem ästhetischen Blickwinkel aus zu identifizieren. Table of Contents 1 Introduction ........................................................................................................................... 1 1.1 Context .................................................................................................................................... 1 1.2 State of the Art of Preference Analysis ................................................................................... 2 1.3 Research Objective and Questions .......................................................................................... 3 2 Case Study Area Märkische Schweiz ..................................................................................... 4 2.1 General .................................................................................................................................... 4 2.2 Landscape Structure and Composition ................................................................................... 5 3 Research Design and Methodology ....................................................................................... 7 3.1 Method overview .................................................................................................................... 7 3.2 Choice Experiment .................................................................................................................. 7 3.3 Study Design ............................................................................................................................ 8 3.4 Methodological Steps .............................................................................................................. 9 3.4.1 Development of Landscape Images .......................................................................... 9 3.4.2 Development of Questionnaire ............................................................................... 13 3.4.3 Pre‐testing and selection of choice cards ............................................................... 15 3.4.4 Survey .................................................................................................................... 17 3.5 Statistical Analysis ................................................................................................................. 17 3.5.1 Respondent characteristics ..................................................................................... 17 3.5.2 Preference Analysis (Multinomial Logit model ‐ MNL) ........................................... 18 3.5.3 Analysis of Heterogeneity (Latent Class Analysis ‐ LCA) ......................................... 19 3.5.4 Influence of Explanatory Variables (Random Parameter Logit model ‐ RPL) ......... 19 3.6 Mapping of Landscape Preferences ...................................................................................... 20 4 Results.................................................................................................................................. 22 4.1 Respondent characteristics ................................................................................................... 22 4.2 Preference Analysis (MNL model) ......................................................................................... 24 4.3 Analysis of Heterogeneity (Latent Class Analysis) ................................................................. 25 4.4 Influence of Explanatory Variables on Preferences (RPL model) .......................................... 26 4.5 Mapping of Landscape Values in the Landscape ................................................................... 28 5 Discussion ............................................................................................................................ 30 5.1 Interpretation of results ........................................................................................................ 30 5.2 Methodological Discussion .................................................................................................... 33 5.3 Relevance for Policy and Planning ......................................................................................... 33 6 Conclusion ........................................................................................................................... 34 7 References ........................................................................................................................... 35 8 Annex ................................................................................................................................... 40 List of Figures Figure 1 Location of the CSA Märkische Schweiz with county borders .................................................. 4 Figure 2 Land‐use distribution according to CLC2006 (Taken from: Ungaro et al., 2012) ...................... 6 Figure 3 Major landscape elements within agricultural fields (Taken from: Ungaro et al., 2012) ......... 6 Figure 5 Concept of visual representation for the