基于空间异质性的水源地精准补偿研究

水源地精准补偿的补偿分配问题；在初始评价网格单元的基础上，构建区域聚类的理论模型，结合GIS技术进行网格聚类，实

现区划与精准评价。对丹江口核心水源地案例的分析表明，在网格尺度上进行生态贡献评价可反映行政区域内生态补偿的 空间异质性，有利于提高我国生态补偿的公平性和补偿效率。关键词：生态补偿；空间异质性；网格划分；精准模式；地理信息系统中图分类号:F062.2；F323.13 文献标志码：A 文章编号:1005 - 8141(2019)02 - 0168 - 07Research on Precision Compensation Model of Water Source Based on Spatial HeterogeneityZHANG Tao, YANG Gao - sheng,ZHANG Xiao - jing

(Business School, Hohai University, Nanjing 211100, China)Abstract: Based on the consideration of spatial heterogeneity, the model of precise compensation for water source areas was discussed. Firstly, the evaluation index of ecological contribution was constructed from the aspects of ecological benefits and opportunity costs, and the com­

pensation allocation of precise compensation for water source areas was studied. Secondly, on the basis of the initial evaluation grid unit, the the­

oretical model of regional clustering was constructed, and the grid clustering was combined with GIS technology to realize the zoning and accu­

rate evaluation. The case study of Danjiangkou core water source area showed that the assessment of ecological contribution on grid scale could

reflect the spatial heterogeneity of ecological compensation in administrative regions, and was conducive to improving the fairness and efficiency of ecological compensation in China.Key words: ecological compensation; spatial heterogeneity ; grid division; accurate model; geographic information system1引言的不平衡⑵，涉及人际补偿与人地补偿⑷。我国对 于生态补偿尚未形成统一的标准，生态补偿标准按

随着我国对生态补偿工作的不断重视，《生态文 明体制改革总体方案》正式提出了生态补偿的顶层

不同方法计算结果差异较大，不能为生态补偿提供 很好的借鉴和参考。“一刀切”的补偿标准具有统一

设计和量化补偿。虽然，目前方案的实施对参与生 态建设的农户等进行了生态补偿，但补偿标准远不

简化的优点，但未综合考虑生态服务质量、地形、土

足以弥补当地的损失，且在流域尺度、区域尺度、行 壤、气候等因素。生态补偿具有空间异质性，受自然 资源、生态环境、社会经济、地理归属综合差异的影

政尺度上采用统一的补偿标准不尽合理，有些区域 具有重要的生态功能价值却得不到相应的补偿。从

响，目前国内外对生态补偿的空间异质性研究多集 中在生态补偿的空间选择。生态补偿的空间选择是

后期效益评估看，我国目前的补偿效率低下⑴。因

此，针对不合理的统一补偿标准，因地制宜地确定水 源地生态补偿方法，突破以往方法的局限性，实施更 高效率和更公平的生态补偿，是实现生态环境可持

在经济有限的条件下确定最优的补偿区域或生态服

务提供者。国外学者认为，生态补偿机制的购买方 应注意评估提供方由于区域不同所提供的生态系统

续发展需要解决的重要问题。从目前对生态补偿的研究来看，生态补偿主要

服务与成本上的空间差异⑷。国内近年对生态补偿 对象空间选择开始有所研究，谢剑斌认为生态补偿 标准从空间角度看其实质是空间选择与分配问题。 还有部分研究虽然不是直接进行空间选择，但可反

解决补给谁、谁来补、补多少、怎么补等问题，目的是 解决在地理空间上产生的生态环境资源与经济利益收稿日期:2018- 12-20;修订日期:2019-01 - 13基金项目：国家社会科学基金项目\"跨境水资源确权与分配方 法及保障体系研究”(编号:17ZDA064).映生态补偿与空间层面有关，孙贤斌\":根据计算 生态系统服务价值的结果，划分安徽省会经济圈各

市的生态补偿优先等级，说明在各市之间存在差异； 吴健\"在对生态补偿目标选择理论和实践回顾的基 础上，提出精准补偿可作为一种补偿政策，设计出考

第一作者及通讯作者简介：张涛(1994 -)，男，江苏省泰州人， 硕士研究生，主要研究方向为工程管理和安全儈理。

• 168 •资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)虑生态效益和生态服务供给成本及其在空间上差异 的实施机制。本文基于空间异质性提出更具针对性和精度更

高的生态补偿标准，构建一个基于空间异质性的水 源地精准补偿模式，由精准补偿标准和精准的补偿 对象所构成。考虑到生态补偿资金有限性，从生态

补偿金的分配入手，对水源地生态补偿金的分配标 准和补偿对象进行研究，将差异度在允许范围内的

区域作为同一补偿对象。区域间的差异度过大时， 按照各自的差异进行补偿，将补偿对象空间尺度从

行政区域尺度层面转变为合理的补偿区域，以提高 生态补偿的公平性和合理性。2水源地精准补偿生态贡献评价体系构建2.1生态补偿的差异因素分析生态补偿具有地理学的属性L⑷，生态补偿必 然会受到地理区域不同的影响。首先，自然地域系 统由水文、土壤、大气等自然地理因子组成，这些自

然地理因子与生态环境资源的形成密切相关，可基

本决定自然地域的空间分布格局及基本态势。在大

气、水流等自然地理要素运动的作用下，产生了空间 外部性，使生态服务具有空间关系，因此也就固定了 生态环境的空间格局，并产生了空间异质性。地理 学属性主要影响区域自然地理条件，导致产生不同

类型的生态服务功能和不同价值的生态服务功能。

经济地理格局差异导致区域经济发展水平会形成不 同的空间形态，其空间形态特征基本确定了不同区

域在生态补偿方面的空间差异[，5-'7]o经济发展水 平在生态补偿框架同样具有重要的作用，经济落后

地区往往是生态服务的提供者，他们牺牲自身的发

展机会为资源需求、生态服务需求更大的经济发达 地区提供生态服务。此外，不同经济发展水平的区 域在生态补偿能力、补偿方式、环境意识等方面存在 的差异也是导致补偿标准差异的原因。通过对空间选择文献梳理发现，早期较多采用 单一的成本效益比或效益成本比作为筛选区域或个 体条件差异的空间选择标准，说明生态补偿的空间 异质性主要受到生态效益和成本两个因素的影响： 一是由于不同区域提供的生态系统服务有差异；二

是不同区域在付出的成本有空间差异。本文在成本

研究中主要是指机会成本，不考虑直接支出成本。水源地生态保护的生态效益一般是指在保护水 源地过程中，各个生态系统产生的生态服务价值。

由于水源地存在着不同的土地利用类型，提供的生 •方法与应用・态服务价值会因此而不同，林地、草地、耕地、水域等 多种生态系统提供的生态服务价值的核算方法也不 同，按照土地利用类型的不同进行计算符合考虑空

间异质性的要求。水源地生态保护的机会成本是指 因保护生态造成的发展权损失，政府主导下的水源

地保护和涵养水源限制了当地相关产业发展，给当 地政府、企业和居民带来了发展权损失。本文从水 源地经济发展的实际岀发，考虑相关经济指标的重

要性、不可通约性和重叠性等因素，选择对经济发展

造成影响的直接指标和对经济发展造成间接影响的

指标来反映机会成本。2.2水源地精准补偿衡量指标确定水源地生态保护生态效益指标确定：为了全面

考虑生态效益和机会成本对生态补偿额分配的影

响，提高生态补偿分配的公平性和补偿效率，首先采 取文献法初步筛选指标，在文献统计的基础上选取

与生态效益相关的指标，并统计文献中所使用的指

标频率；其次筛选频次较高、针对性较强、影响大的 指标作为衡量指标；同时结合GIS技术，获取水源地 精准补偿生态贡献计算的指标体系。在指标统计结

果中，食物生产、原料生产、气体调节、气候调节、净

化环境、水资源供给、水文调节、土壤保持、生物多样 性、维持养分循环和美学景观等类似指标，都能体现

生态系统服务功能，可以归类为生态服务价值，由此 得到水源地生态保护生态效益的评价指标（表1）。表1水源地生态保护生态效益的影响指标准则层目标层数据来源生态服务价值调查统计生态效益海拔高度DEM数据各区域质心与水源的距离遥感数据NDVI遥感数据在区域尺度上，生态环境所产生的生态效益对 生态补偿有着紧密的关系，区域内不同自然资源利

用情况产生的生态服务价值不同，且自然资源的地 理位置也会对水源地的生态贡献产生影响。生态服

务价值虽然可反映生态效益的大小，但由于生态服 务的外部性，会有其他因素的共同作用，所以本文的

生态效益选取生态服务价值、海拔高度、各区域质心 与水源地的距离四类指标。海拔高度：海拔是指地面高出海平面的垂直距 离站。通常，植被难以生存在空气稀薄的高海拔地 区。当植被覆盖率与质地一致，地点的环境高效益

取决于高度，越高则环境价值贡献值愈大，因此海拔 高度和单位面积环境补偿的价值额度成正比。在空

间上，每个点的高程均不相同，为避免把区域内高程

・169・•方法与应用•看作一个统一的数据，利用地理信息系统的GIS方 法对区域每一个点的高程数据进行采集。生态服务价值：生态服务价值是生态系统与生 态过程中产生的生态系统服务，是对自然效用的经

济价值进行衡量。从空间异质性考虑，本研究采用 谢高地”:建立的生态价值当量法进行计算。NDVI：NDVI值的大小可进一步反映出空间异 质性的存在。归一化植被指数NDVI能反映区域的 植被分布和植被覆盖密度，一般能消除部分辐射误

差，用来反映植被生长状态、体现植被覆盖度。在同

等生态服务价值大小的情况下，NDVI值愈高，表示

区域的植被质量越高，对生态保护贡献的价值越大， 产生的生态效益越大。NDVI的计算公式为：NDVI = ( Band4 - Band3)/( Band4 + Bandh)...............................................................................(1) 式中，Band4为近红外波段；Band3为红色波段。

NDVI指数存储在研究区NDVI指数栅格图层的每

个单元内，用属性表格调取各区域的NDVI数值。距水源地的距离：根据凯雷的研究，在自然环境 中距离会影响衰减规律。由于生态服务价值具有外

部性，且生态系统作为半开放的系统，与外界会产生

不断的交流和变化。由于空间异质性的存在，不同 区域不同资源与水源的距离是不一样的，本研究认 为生态效益对水源地的影响受距离衰减规律制约。

对距水源地的距离计算时，在GIS的帮助下可实现 通过点与点的垂直距离进行连线计算。水源地生态保护机会成本指标的确定：机会成 本的核算拟采用间接法进行计算，根据统计数据中

的城乡居民可支配收入，计算水源地与正常地区之 间的居民收入水平的差异，间接衡量发展权受限制 的情况下所造成的经济损失。测算公式为：c城钦=c参原-c水涼C农材_= N参原-N....................................... (2)、式中，C为机会成本；C参原为参照地城镇居民人

均可支配收入；c“为水源地城镇居民人均可支配 收入；N^为参照地农民人均可支配收入；N“为水 源地农民人均可支配收入。指标权重的确定：在水源地精准补偿的生态贡 献评价体系中，各个指标对生态贡献的评价结果影

响程度不同，本研究采用层次分析法对指标权重进

行确定。在问卷调查的基础上，运用Yaahp v7.0软 件确定精准补偿生态贡献各个评价指标的权重(表 • 170 •资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)2)o生态效益和机会成本作为重要度同等的两个准

则层因素，共同影响精准补偿的生态贡献评价结果。

根据该评价指标体系，将其作为水源地精准补偿的 生态补偿金分配的依据，对各区域补偿对象进行计 算。表2指标权重目标层准则层准则层权重指标层指标层权重生态眼务价值0.2164精准补偿生态生态效益悔拔高度0.50000.0445各区域质心与水源的距离0.1196贡献 评价-NDVI0.1196机会成本0.5000机会成本0.5000指标标准化方法：根据前文确定的对精准补偿

生态贡献的评价指标，不同的指标和指标数据源是 不同的，其数据类型也不同。因此，需要对数据进行

标准化处理，消除指标间的量纲差异后才能将具有 统一涵义的指标进行计算融合。极差变换法也叫做

极差正规化法，体系中有m个指标(lwjwm),n个

评价单元(lwiWn)的情况下，对不同的指标需要分 析其指标是正向指标还是逆向指标，在标准化时尽

量将这些指标都转化为正值，计算公式为：(3)⑷2.3水源地精准补偿分配模型构建在实际情况下，政府所支付的生态补偿金远远 小于理论计算值，考虑到各地区生态贡献的大小和

公平性，本文依据各区域的生态贡献构建了精准补 偿的分配模型。单位面积精准补偿综合值构建：在确定的时间 因素条件下，根据具体各个指标的归一化值和权重

值，计算出各区县单位面积生态补偿的综合值，计算 公式为：匕=寺(E, + C,)= iwa, .............................. (5)式中，Y,(j= 1,2,…，m)为第j个评价单元的单

位面积补偿指标综合值伯(i= 1,2,…，n)为各指标 的标准化值；w为各指标权重；E；为第j个评价单元

生态效益指标综合值；C；为第j个评价单元的机会 成本值。单位面积生态补偿系数：在确定的时间因素条 件下，通过对第j个区域生态保护单位面积生态补

偿指标的综合值的归一化处理，获得第j个区域单 位面积综合值占研究区单位面积的综合值具体比

资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)例，即区域单位面积生态补偿系数，计算公式为：Pj = -7T—................................................................⑹式中:P」为第J个评价单元的单位面积补偿指

标的综合值。3精准补偿评价单元聚类的理论模型虽然区域的面积越小越有助于实现精准补偿的

区域划分，但它带来的管理成本增加和补偿难度加 大是需要考虑的实际因素；其次区域面积大并不代

表生态补偿不精准，如果区域内相关指标的值差异 度很小，将属性相似、空间位置相连的区域划分为同

一补偿标准的区域，不仅可保证生态补偿的准确性， 还能把管理成本和补偿难度控制在合理的范围内。

为了实现区域划分，本文将研究区域划分为网格，根 据属性相似、空间位置相连的原则，将相似度较高的 评价单元进行聚类合并，从而形成满足精准补偿要

求的新的区域划分。由于分区要求各区域的自然和 经济条件相对一致，应保持空间行政边界的连通性 和完整性，采用常规聚类方法难得到符合分区原则 的结果，因此运用图论的空间演示法等相关理论进 行研究。分区原则的数学表达：设代表所研究的自然地

域，即将要划分的区域。将所研究的自然地域格网 化后，每个格网单元就是一个待分类对象，目前s内 有 n 个网格单元 Q € S, i = 1,2,…，n, X[ = ( xH , xi2 ,

…，xQ表示第i个网格单元的特征矢量；k为属性的 个数。为了对S进行区划，需要对网格单元Q进行

聚类，即求一割集!Sj,j = l,2,---,m|o式中，m为分 区数。在网格单元聚类的过程中需满足条件为：①

QiGSJ,Y(Q1,QJ) = 1(连通性)；②可利用相似度的

大小来判断两个网格单元是否属同一类别，d(Q,, Q」)之间定义为一个Q和Qj的关联度量，max{d(Q；, Q」)IQ,,Q,€SJ < A(内部一致性)。为了确定相似度条件中的A,需要满足两个要

求：一是网格聚类形成的区划管理成本最小；二是从 公平性角度出发，网格聚类形成的区划所获得补偿 与原网格单元的补偿差异尽可能小。因此做出以下 假设：假设1——管理成本是指相关政府或机构实

施一个周期的生态补偿所需要的管理成本，包含两

个方面:一是在一个生态补偿周期内相关政府或机 构收集各指标数据的成本cc；-是在一个生态补偿

周期内相关政府或机构根据指标数得到最终生态补

•方法与应用•偿结果实施成本CS(CS为常量已知)，且CG = Cc

+ CS;假设2——相关政府或机构根据指标数得到 最终生态补偿结果的实施成本C*5为常量。其中，生 态效益所包含的各指标在第j个区域的采集成本为

c；，机会成本指标在第j个区域的采集成本为&。 在生态效益的衡量指标中，多采用遥感数据或DEM

数据，对成本c；数值的影响不大，可默认为常量c'o

机会成本为调查统计的结果，区域的大小直接影响 数据采集的难度，从而影响成本&的数值的大小。 假设3——机会成本指标在第个区域的采集成本c；

与其区域面积的大小有关，面积大的区域机会成本 采集相对简单，面积小的区域机会成本指标采集相

对困难。对相关政府或机构实施一个周期生态补偿 所需要的管理成本为C。，则以下式子成立：Cc = Cc + Cs ..................................................... (7)Cc = me' + j=iS c； ................................................ (8)在完成网格聚类形成区划后，根据评价结果，第 j个区域将会获得生态补偿金匕，对区划内原先每

个网格所对应的评价值应获得的生态补偿金为P；。

为了尽可能实现公平性的最大化，实际所得的生态 补偿金与原先对应的生态补偿金的差异应满足最小

化。假设4——根据生态补偿金分配模型，Y」=* (E, + CJ对区域S,实际区划为m个分区，第j个分 区内有i个网格单元，则有单个网格的生态补偿金

误差值为AP= I P, - P； I ,形成的第j个分区内的生 态补偿金误差值为APj = 2丨P, - R I ,对整个区域i = 1SJ个分区内的生态补偿金误差值之和为：

APS = m m nj=SziP, 1

= j S= li S= 1I P： - P\\ I ..................... (9)网格聚类目标函数：min { C。= Cc + Cs (;min \\ APS = J S= li S= 1I P； - Pt I i'Ei = /(%/)max \\ dis( Ej, Ej\\ < amax | dis ( G - C-) \\ < /?C'二常数1卒结合彩价单元聚类理论模型，从网格系统所包

・171・•方法与应用•资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)含的网格单元考虑，拟采用基于网格系统的空间聚 后根据自动分类结果的精确度执行人工解译修改， 统计各类土地的面积和制图，见图1和表4。4.2生态服务功能价值的计算类方法（Supervised Density Information Grid, SDIG ）来 实现网格单元在空间上的聚类，将属性相似、空间相 连的网格进行合并，从而实现在管理成本上的最小 和公平性最大的目的。本文采用Costanza等⑴的生态系统服务功能价 值评价模型，根据谢高地等B修订生态服务价值当 量表（表5）,对丹江口核心水源区的各土地利用类 型的生态服务价值进行计算，单位面积土地生态系

4案例分析本文对丹江口核心水源区按照行政区划范围内

统的服务价值计算公式为：V, =24, x Y,/A, ............................................ （11）式中，A；为第i种土地的利用面积；V,为单位

的10个县（市）进行案例分析。在10个县（市）中，

员卩西县、娜阳区、十堰市区等7个行政区域位于湖北

省，淅川县和邓州市位于河南省，白河县属于陕西 省。研究区域在各省份所占面积与比例见表3。表3研究区域内各省份所占面积及比例序号面积土地上的生态系统服务价值；Y；为某地第i种 土地利用类型的生态服务价值系数；A,为某地的土

地总面积。78.0017.21所属省份湖北省河南省面积(km2)面积占比（％）12323592.205207.981447.22表5生态服务价值当量生态服务项目林地草地耕地湿地0.240.36水域0.350.530.88荒漠0.040.02陕西省4.79市场价值

原材料2.980.330.360.430.39食物生产小计11.390.970.723.310.790.600.060.130.060.17气候调节4.074.324.021.561.502.2413.552.412.060.510.413.434.44气体调节土壤形成与保护非市场价值1.470.771.021.993.694.69水源涵养4.094.512.081.721.521.8713.4418.770.07生物多样性娱乐文化废物处理小计0.400.240.261.330.870.171.321 .396.5114.414.8524.8110.880.4254.1744.4754.7745.35合计生态价值当量28.1211.677.900.281.3911.951.610.054.3植被指数（NDVI）的提取图1

2017年丹江口核心水源区土地利用状况表4 土地利用情况在目前的相关研究中,NDVI -般用于生态植被

评价等方面，通过对研究区域的影像图提取计算

比例（％）类型面积(km2)NDVI值。本文采用归一化植被指数（NDVI）,即近 红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两

城市建设林地草地水域耕地合计1498.18018552.4144.9561.346114.467619.45720.222.05者之和。研究区域的NDVI见图2。3460.85830245.37611.441004.1 土地利用信息提取本研究首先需要获取生态服务价值的数据，但 由于不同的土地利用类型产生的服务价值区别较 大。依据《土地利用现状分类XGB/T21010 - 2007）

等对土地利用类型进行分类，并按照影像解译条件

将研究区分为城市建设用地、耕地、水域、林地、草

地。对遥感影像进行解译获取2017年丹江口核心 水源区土地利用类型和面积数据。为了土地利用分

图2植披指数4.4海拔高度本研究采用的高程模型采用由日本METI和美 国NASA联合研制的ASTER GDEM数据，空间分辨

类的准确性，分别选取五类土地利用的分类样本，然

后利用监督分类中的最大似然法执行监督分类，最 • 172 •资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)率为30m,本研究需要12景DEM数据拼接而成，再 按照研究区矢量裁剪得到需要的DEM,研究区域海

拔高度见图3。根据海拔高度的数据提取结果，丹 江口核心水源区的海拔高度范围为0—2585m,地势 呈现的趋势为东南区域地势低，西部区域和北部区

域海拔较高。图3高程图4.5各区域质心距水源距离本研究以丹江口核心水源区境内的所有水系为

研究对象，运用GIS计算各网格区域质心与水源的 距离，计算结果见表6。表6各网格质心距水源距离FIDSHAPEFID _ fish3NEAR _ DIST0面226574.3956171面324971.1932162面423524.9331333面827656.4355094面926477.2008265面1024772.7016906面1123044.4947284885面516016624.8153534886面516511841.4432384887面516715615.519170表7各区域居民可支配收入及机会成本地区居民可支配收入机会成本城镇农村城镇农村湖北省29385.812725——那西县2250082206885.84505那阳区2370485075681.84218丹江口市2471993674666.83358竹山县2224283537143.84372竹溪县2174682797639.84446房县2343283045953.84421淅川县19414117009971.81025邓州市24654127974731.8-78白河县2548574163900.853094.6机会成本本文以湖北省城镇、农村居民人均可支配收入

为参照，测算那西县、员卩阳区、十堰市区、丹江口市、

•方法与应用•竹山县、竹溪县和房县、淅川县和邓州市、白河县与 湖北省城镇、农村居民收入水平差异作为间接体现

的机会成本，测算结果见表7。4.7网格化处理和数据融合对丹江口核心水源地进行网格评价前，首先利 用ArcgislO.2.2软件中fishnet扩展模块，对行政区

划图进行2500m x 2500m的矢量网格划分，共划成 T 5163个网格单元（图4）。对每个网格进行编号，

将指标信息赋予网格属性中，便于指标数据的叠加 建立整个指标数据库的网格评价模型。在获取评价

指标数据基础上进行标准化处理，根据综合评价指 标对数据进行多源异构融合。将各精准补偿评价指

标的计算结果链接到研究区网格单元中，然后根据 评价指标体系的权重（表2）计算评价结果。图5生态贡献评价4.8评价结果分析从遥感数据结果和统计结果表中的单指标很难

直接看出丹江口核心水源区整体生态补偿的具体情

况，同时为了研究丹江口核心水源区生态补偿的差

异结果，选择通过GIS的可视化功能反映基于网格 尺度下的丹江口核心水源区的精准补偿结果。依据 构建的评价单元网格聚类理论模型，由于相关补偿

数据获取难度较大，理论模型方程中差异度a、p的

取值根据帕累托法则，差异度取值20%;根据聚类 结果将丹江口核心水源区精准补偿生态贡献评价结

• 173 ••方法与应用•果划分为五级，并通过不同的颜色显示不同区域的 划分状况，从空间上反映丹江口核心水源区生态贡

献结果(图5)。根据评价结果，本文将生态贡献等级划分为五

个等级，1—5代表等级由高到低。从图5可见，叠 加后各乡镇行政区划内会出现不同面积聚类的网

格，说明在行政区划内存在生态贡献的差异性，且部 分行政区内差异跨度较大，说明以往行政区的均值

化结果不合理。对丹江口核心水源区精准补偿生态

贡献评价结果进行统计，结果见表80表8丹江口核心水源区精准补偿生态贲献评价结果分级情况统计生态贡献等级综合评价指数网格数面积面积百分比(km2)(%)1450.024-566.52917401087533.72390.452-450.02417281080033.473311.455-390.4521152720022.314170.393-311.45541525948.035-52.887-170.3931288002.48从图5可见：①生态贡献等级高的网格部分(绿 色区域)多处于林地、草地地区，表明生态服务价值 高的地区对生态贡献值较大；生态贡献等级低的网

格部分(红色、橘色区域)多为城市建设地区，表明生 态服务价值较低对生态保护的贡献较少。②距离水

源地近的地区，如员卩县、丹江口市、茅箭区、淅川县， 经济条件较好，机会成本值相对其他几个地区较小，

且城市建设较发达，生态效益小，虽然离水源地距离 较近，但生态贡献由多个指标共同决定。竹溪县、白 河县、房县虽距离水源地相对较远，但产生的生态效 益高，生态贡献等级高。③由于空间差异的存在，在

单位面积的补偿系数方面不同的区域范围间有较大 差距，这是生态补偿空间异质性的真实反映，也是按

照构建精准补偿生态贡献计算体系进行计算和网格

聚类的结果，区域之间生态贡献存在差异，生态补偿 标准也应依据计算结果进行分配，这不仅反映出行

政区域内的空间异质性，还可解决生态补偿“一刀

切”的问题。5结论通过上述的研究分析，得出以下结论：①结合实

际情况，合理构建精准补偿分配标准。本文通过对 生态补偿的差异性进行分析，得出生态效益和机会

成本两个影响因素，通过文献统计选取评价指标，建

立评价标准。基于空间差异角度衡量生态贡献的差 异进而以此为精准补偿的依据。②打破传统行政区

划补偿模式，以实现基于空间异质性的生态补偿模

式。以往研究受行政区划的限制，本文采用网格模 • 174 •资源开发与市场 Resource Development & Market 2019 35(2)型作为初始评价单元，并基于差异度和公平性两个 条件构建网格聚类的理论模型，利用网格聚类法实

现对新区域的新划分，从而实现精准补偿，且构建了 单位面积系数作为生态补偿金的分配依据。③基于 空间异质性的精准补偿模式，可解决生态补偿在行

政区域内“一刀切”的问题。在丹江口水源案例分析 中，研究区域被划分成5163个2500m x 2500m的网

格评价单元，同时通过遥感数据提取及相关数据的 统计调查，进行网格划分从而实现了精准的水源地

补偿评价，评价结果可反映岀行政区域的空间差异 性。参考文献：[1〕赵翠薇，王世杰.生态补偿效益、标准——国际经验及对我国的启

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