基于生态风险评估的生态补偿空间识别及分配： 以洞庭湖生态经济区为例

戈健宅，李 涛,2，齐增湘,2①，巩雅博，王佳瑞，赵燕萍,4，王志远,4

(1.南华大学建筑学院，湖南 衡阳 421001；2.生态型区域-城市规划与管理衡阳市重点实验室，湖南 衡阳 421001；3.南华大学经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421001；4.湖南省健康城市营造工程技术研究中心，湖南 衡阳 421001)

生态补偿是以保护和可持续利用生态系统服务为目的，以经济手段为主，调节相关者利益关系的制度安排。作为一种协调经济发展与生态保护矛盾的经济政策手段，生态补偿已得到各国政府、学者的广泛认可[1-4]。我国生态补偿资金主要来源于中央财政设立的重点生态功能区转移支付[3]，通过财政拨款的方式引导地方政府加强对区域生态环境的保护力度，增强地方政府的公共服务保障能力。为提高生态补偿金使用效率，制定生态补偿分配政策时需对生态补偿空间的优先程度进行分级。而确定生态补偿空间的优先程度，则需依据其区域或个体条件差异，在众多潜在的生态系统服务提供者中进行生态补偿空间识别[5]，生态系统服务供给是生态补偿空间识别关注的重点。但由于人类活动的加剧，自然生态系统遭到破坏，其自我调节能力和抗压能力面临前所未有的挑战，生态风险随之加剧[6]。为明晰生态系统外部一些具有不确定性的风险因子对系统自身结构、功能、过程乃至稳定性和可持续性所造成的损害，保障区域生态系统得到及时有效的保护和管理[7]，提高生态补偿政策的时效性与准确性，生态补偿研究应兼顾生态风险因素，将生态风险作为重要评价因子整合到生态补偿的空间识别中。

一般来说，生态补偿空间识别研究主要基于生态与社会经济2个视角。从生态视角来看，区域内不同地域单元的生态系统分布存在明显的空间异质性，相关生态系统所提供的生态系统服务类型与总量都存在差异；从社会经济视角来看，区域经济发展存在差异。经济较差的单元往往面临着更为强烈的破坏生态环境的压力[8]，同时对存在生态风险的区域进行管制保护的能力较弱，更加需要生态补偿金支持。而经济较好的区域往往生态系统服务的供给较差，且在发展过程中对区域生态环境造成更多损害，理应不被补偿甚至应该支付补偿金。生态评估方面，当前研究主要采用以下3种方式：基于模拟生态过程的生态模型[9-14]、基于当量因子法的生态系统服务价值核算[15-18]和基于复合生态系统服务的生态指标[19-20]。社会经济评估主要采用GDP对区域经济发展状况进行评价[15-17]。目前将生态与社会经济评价结合应用最广泛的是生态补偿优先级评价，以生态系统服务价值与经济生产总值之比作为生态补偿空间识别的依据，在山东[15]、新疆[16]和青海[17]等区域研究中被广泛应用。从研究空间尺度来看，当前研究一部分以流域及子流域为研究范围，研究的重点为同级别行政单位间依据生态效益的损益进行生态补偿[21-22]。另有部分研究着眼于上级行政单位依据生态经济条件，以下级行政单位为基本研究单元进行生态补偿，研究的重点为分辨该区域内各研究单元的补偿优先顺序及分配权重[15-17]。

综合来看，当前研究大多专注于大尺度单一生态系统服务的评估研究，缺少对于区域复合生态系统服务的研究，生态系统服务之间的量纲也没有统一。同时，采用当量因子法无法实现生态系统服务价值的精细化空间制图，不能确保生态保护与风险评估的精准性和实用性。更为重要的是，以往生态补偿研究中很少考虑生态风险的影响。生态补偿的目的是协调生态保护相关利益者之间的利益关系，从而实现对区域的生态保护[2]。而缺少生态风险评价，就无法了解控制生态风险并对已有风险进行修复，无法及时准确地对相关利益者进行补偿，最终导致区域生态保护管理的失效。因此，生态补偿研究应同时关注区域生态服务供给和存在的生态风险，以此作为确定生态补偿区域及时序的重要依据。

为完善以上不足，研究基于生态与社会经济双重视角，应用基于格局与过程的生态系统服务功能评价模型，采用影子工程法、市场价值法和成本替代法等对生态系统服务进行价值化，在此基础上耦合生态系统服务风险评估和生态系统服务供给评估，结合经济发展状况，建立识别区域生态补偿空间的研究途径方法。将该研究方法应用于生态功能突出且人口密集的洞庭湖生态经济区，以期为生态补偿研究提供技术支撑和研究思路。

1 研究区概况

洞庭湖生态经济区(27°58′～31°37′ N，110°21′～114°09′ E)包括湖南省岳阳市、常德市、益阳市、长沙市望城区和湖北省荆州市(图1)，共33个县级区域，常住人口约为2 216.5万人，面积6.1万km2，为亚热带季风性气候区，年均温16～17 ℃，年均降水量1 307.6～1 505.2 mm。境内水系发达，地形复杂多样，自然资源丰富，生态本底优良，是我国商品粮、棉、油等农产品的重点生产基地，是长江中下游地区生态安全和粮食安全的重要保障区。2010年《全国主体功能区规划》将研究区部分地区划入国家重点生态功能区——武陵山区生物多样性和水土保持生态功能区，2016年安化县被划入第2批国家重点生态功能区，2018年湖南湘江流域和洞庭湖区域入围第3批山水林田湖草生态保护修复试点工程区。2010—2020年间该区域收到大量的生态补偿资金。

图1 洞庭湖生态经济区位置与生态系统类型

2 研究途径与方法

2.1 研究途径

根据区域生态经济特征进行生态补偿金分配，生态评估以生态系统服务价值为科学基础[3]，参考已有研究[19-20，23]，结合其重要生态安全地位，选择水源涵养、土壤保持、洪水调蓄、碳固定、氧气提供、空气净化与水环境净化作为研究区的7类主导生态系统服务类型。

根据各项服务特点选择市场价值法、成本替代法或影子工程法对其价值量进行核算。为提高生态补偿政策的时效性与准确性，同时从供给和风险2个维度对区域生态特征进行分析。该方式既分辨了区域生态系统服务的主要提供者，满足了生态补偿中生态保护者受益的原则[3]，同时也表征了区域存在的生态风险，可及时有效地进行补偿，加强管理修复。其中生态供给从生态服务提供类型数量和供给总价值量2个方面进行评价，生态风险则从生态系统服务价值损失类型数量和损失的总价值量2个方面进行评价；经济发展评估方面采用地均GDP进行分析。研究引入生态补偿优先指数的概念，综合评价区域生态经济特征，即用生态供给与风险总分值除以地均GDP，并根据该指数的高低对区域生态补偿时序进行划分，并以此为基础核算生态补偿的分配权重。

图2 基于生态风险评估的生态补偿空间识别途径

2.2 研究方法

2.2.1数据来源

采用空间分辨率为30 m的2010和2020年土地覆盖/利用数据，将其重分类为农田、森林、灌丛、草地、湿地、城镇乡村和荒地7类生态系统类型(图1)，数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http:∥www.resdc.cn)；2010和2020年的气象数据来源于中国气象数据网(http:∥data.cma.cn/)，获取洞庭湖生态经济区及其周边气象站点的逐日降水量、蒸散发量等数据，利用克里金法对其进行插值处理，得到空间分辨率为30 m的降水量和蒸散发量栅格数据集；土壤属性数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http:∥www.ncdc.ac.cn)[24]经过裁剪得到；DEM数据从地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)下载获得，分辨率为90 m；2010和2020年NPP数据为研究区本地数据，来源于美国航空航天局网站(http:∥www.nasa.gov/)；社会经济数据来自《湖南统计年鉴》和《湖北统计年鉴》[25-28]；水库工程费用、碳固定、氧气提供等服务价格参考地方市场交易价格。

2.2.2生态系统服务价值核算

(1)水源涵养服务：水源涵养服务是生态系统通过拦截滞蓄降水，增强土壤下渗、蓄积，涵养土壤水分，调节暴雨径流和补充地下水，增加可利用水资源的功能[29],采用水量平衡方程计算。

(1)

式(1)中，Qwr为水源涵养总量，m3·a-1；Ai为第i类生态系统的面积，m2；Pi为第i类生态系统的年降水量，mm·a-1；Ri为第i类生态系统的年地表径流量，mm·a-1；Ei为第i类生态系统的年蒸散发量，mm·a-1。

价值量运用市场价值法，以水量单价核算水源涵养的价值量。根据中国水权交易所水权交易价，结合洞庭湖生态经济区实际情况，确定水量单价为1元·m-3。

(2)土壤保持服务：选用生态系统减少的土壤侵蚀量作为生态系统水土保持功能的评价指标[29]，计算方法采用修正后的通用水土流失方程(RUSLE)计算。

(2)

式(2)中，Qsr为土壤保持总量，t·a-1；R为降水侵蚀力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；K为土壤可蚀性因子，t·h·MJ-1·mm-1；L为坡长因子；S为坡度因子；C为植被覆盖因子。

土壤保持的价值量由2个部分组成：一是生态系统通过保持土壤，避免了因土壤流失造成的面源污染价值；二是减少湖泊、河流和水库的泥沙淤积所产生的价值[30]。前者运用替代成本法(污染物处理成本)计算价值量，查阅《中国土系志》可知，研究区位于中南红壤区，土壤中的主要污染物N和P的总含量分别为0.17%和0.08%，其净化价格N为9 572.92元·t-1，P为10 000元·t-1；后者采用成本代替法(水库清淤)核算价值为26.27元·m-3，具体核算方法如下：

(3)

式(3)中，λ为泥沙淤积的系数，取值0.24；Qsr为土壤保持总量，t·a-1；ρ为土壤容重，g·cm-3，洞庭湖生态经济区为1.251 g·cm-3[31]；c为清淤水库的费用，元·cm-3；Ci为N和P在土壤中的含量，%；Pi为处理成本，元·t-1。

(3)洪水调蓄服务：洞庭湖生态经济区内具有洪水调蓄功能的水体主要包括湖泊、沼泽和水库，因此选用湖泊、沼泽和水库调蓄洪水量来评估洪水调蓄功能，计算方式如下：

Cfm=Cic+Cmc+Crc，

(4)

Cic=e4.924×A1.128×3.19，

(5)

Cmc=Csws+Csr，

(6)

Csws=1×106×S，

(7)

Csr=0.3×106×S。

(8)

式(4)～(8)中，Cfm为洪水调节量，m3·a-1；Cic为湖泊洪水调蓄总量，104m3·a-1；Cmc为沼泽洪水调蓄总量，m3·a-1；Crc为水库洪水调节总量，m3·a-1，通过查询统计年鉴确定[25-28]；A为湖泊面积，km2；Csws为沼泽土壤洪水期的蓄水量，m3·a-1；Csr为沼泽在洪水期的蓄水量，m3·a-1；S为沼泽面积，km2。

洪水调节的价值量通过替代成本法(水库建设成本)核算，价值为25.89元·m-3。

(4)碳固定服务：碳固定服务是指自然生态系统吸收大气中的CO2合成有机质，将碳固定在植物或土壤中的功能。实物量计算采用净生态系统生产力法。

QCO2=MCO2/M×MNEP。

(9)

式(9)中，QCO2为总固碳总量，t·a-1；MCO2/MC是C转化为CO2的转化系数，等于44/12；MNEP为净生态系统生产力，t·a-1。MNEP的数值采用NPP的系数转化方法[31]，具体系数则根据生态系统类型所处位置，对湖南和湖北分别计算。

价值量通过市场价值法计算，根据碳交易所价格确定为23.72 元·t-1。

(5)氧气提供服务：生态系统的氧气提供服务指植物在光合作用过程中释放氧气的功能[31]。选用释氧量作为生态系统释氧功能的评价指标。计算方法如下：

Qop=MO2/MCO2×QCO2。

(10)

式(10)中，Qop为生态系统的释氧量，t·a-1；MO2/MCO2为CO2转化为O2的系数，等于32/44；QCO2为固碳总量，t·a-1。

价值量通过市场价值法计算，根据氧气的价格确定为1 200 元·t-1。

(6)空气净化服务：生态系统中的植被能够吸收、过滤、阻隔和降低大气中污染物的浓度，从而改善区域的空气质量，不同的生态系统对于不同的污染物净化能力不同。其中森林、灌丛和草地是提供空气净化服务的主要生态用地类型，具备吸收SO2、NO2和滞尘的能力。相关吸收能力计算方法[32-35]如下：

(11)

式(11)中，Qap为空气净化总量，t·a-1；Qij为第i类生态系统净化第j类污染物的能力。

价值量通过替代成本法(污染物净化成本)核算，定价参考国家发展和改革委员会发布的《排污费征收标准及计算办法》,SO2、NO2和滞尘的净化成本分别为630、630和150 元·t-1。

(7)水环境净化服务：生态系统中湿地生态系统具有净化水环境的功能，主要调节的污染物为COD、总氮和总磷。通过查阅文献[36-37]可知，单位面积水域湿地对COD、总氮和总磷的净化量分别为110.43、8.56和8.56 t·km-2。

价值量通过替代成本法(污染物净化成本)核算，COD、总氮和总磷的净化成本查阅资料确定，分别为8 000、9 572.92、10 000 元·t-1。

2.2.3生态系统服务供给水平评价

为精细化评估区域生态系统服务的供给水平，对每个栅格从生态系统服务价值总量和提供的生态系统服务数量2个维度进行评估[38-39]。首先，对每个栅格生态系统服务价值总量的大小进行排列，根据0～30%、>30%～60%和>60%～100%的阈值范围将其划分为高、中、低3类；其次，根据每个栅格提供的生态系统服务个数，将其划分为低(1～2个)、中(3～4个)和高多样性栅格(5～7个)。最后，综合生态系统服务价值总量和生态系统服务供给数量，为每个栅格的生态系统服务供给水平打分(表1)，其中农田生态系统与城镇乡村生态系统由于不提供所核算的生态系统服务，故评为0分。

表1 生态系统服务供给分数判定矩阵

2.2.4生态系统服务风险水平评价

参照文献[40-41]，借助ArcGIS 10.5软件,对研究区2010和2020年生态系统服务价值变化和生态系统服务价值总量变化情况进行分析，从生态系统服务减少的价值总量和数量2个维度，对研究区生态风险进行评估。首先，根据每个栅格生态服务价值减少的服务类型数量将其划分为高(5～7个)、中(3～4个)和低概率退化(1～2个)3类。然后，对每个栅格的生态系统服务价值损失量的大小进行排列，根据0～30%、>30%～60%和>60%～100%的阈值范围将其划分为高、中、低生态价值损失3类。最后，根据生态系统服务价值损失和生态系统服务退化情况，为每个栅格的生态系统服务供给水平打分(表2)，其中未发生生态系统服务退化和价值损失的栅格评为0分。

表2 生态系统服务风险分数判定矩阵

2.2.5生态补偿优先指数

将生态系统服务供给与生态系统服务风险等权加总，得到生态系统服务供给风险总分，计算方式如下：

Zi=0.5×Si+0.5×Ri。

(12)

式(12)中，Zi为各栅格生态供给风险总分值；Si为各栅格生态系统服务供给分数；Ri为各栅格生态系统服务风险分数。

借助GIS工具，对各栅格Zi分值以县域为单位进行整理，得到各县域的Zi总分值。借鉴王女杰等[15]提出的“生态补偿优先级(ECPS)”方法，将县域生态供给风险总分(Zi)与区域经济状况相结合，得到生态补偿优先指数，该指数越大越应优先补偿。

Ei=Zi/Pi。

(13)

式(13)中，Ei为各县域生态补偿优先指数；Zi为各县域生态供给风险总分值；Pi为各县域单位面积的GDP，万元·km-2；Ei的数值越大，对生态补偿的需求越迫切，反之，则对生态补偿的迫切程度较低。

2.2.6生态补偿分配权重核算

由于各县域的生态补偿优先指数差距较大，同时该数值符合对数正态分布，为避免补偿金主要集中于少数县域，采用以下方法进行生态补偿分配权重计算。

(14)

式(14)中，Di为各县域生态补偿分配权重；Ei为各县域生态补偿优先指数；Zi为各县域生态供给风险总分值。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务价值的时空分布

2010和2020年洞庭湖生态经济区生态系统服务价值分别为4 417.2亿和4 750.8亿元。2010—2020年研究区生态系统服务价值整体呈增长趋势，由4 417.2亿增长至4 750.8亿元，增长率为7.6%。对洞庭湖生态经济区各单项生态系统服务价值进行统计(表3)，研究区各单项服务价值排序从大到小依次为洪水调蓄、土壤保持、水源涵养、水环境净化、氧气提供、空气净化和碳固定，且在2个时间节点的排序保持不变。总体来看，除水环境净化和空气净化分别减少0.02亿和0.04亿元外，其他生态系统服务均有所提升。综合来看，研究区内生态系统服务综合价值维持较高水平，洪水调蓄和土壤保持是价值最高的2种生态系统服务类型。

研究区生态系统服务价值较高的区域包括中部的洞庭湖湿地、东部的石门县、桃源县、安化县以及西部的平江县(图3)，其他区域价值则较低。2010—2020年生态系统服务价值整体呈增长态势，尤以石门县以及中部新增湿地区最为突出。生态系统服务价值的增长主要是受益于重点生态功能区、山水林田湖草生态保护修复等国家政策以及退耕还林，退田还湖等区域政策的施行，研究区内湿地面积不断扩大，生态环境也得到较好的保护改善。另一方面，生态系统服务价值衰退则主要发生在湿地减退的岳阳县、荆州区和沙市区等地。该区域由于城市化进程高速发展，受人地关系紧张影响，开挖边坡等裸露面积增加，造成生态系统服务价值衰退。安化县与平江县主要以森林与灌丛生态系统为主(图1)，为生态系统服务价值较高区域，但受长株潭城市群对外扩张以及气候降水变化等影响，生态系统服务价值有所下降。

表3 2010—2020年洞庭湖生态经济区生态系统服务价值

图3 2010—2020年研究区生态系统服务价值及其变化情况

3.2 生态系统服务供给分值的空间分布

生态系统服务供给分值的空间分布呈现中心区域突出、北部较低、由外向内逐次递减的圈层式形态(图4)。提供生态系统服务的区域中，生态系统服务供给分值主要以1和4分为主，占比分别为44.2%和24.9%，2、3和5分占比分别为3.4%、14.6%和11.5%。其中，高分值4～5分主要分布在东部的石门县、桃源县和安化县，西南部的平江县，以及中部的洞庭湖区域县域。结合生态系统服务类型分布(图1)可以发现,西部和东南部森林分布广泛，提供的生态系统服务类型与服务价值都较高，生态系统服务分值较高。中部区域呈两极分化，洞庭湖区以湿地生态系统服务为主，分值较高，而中部其他的区域主要为农田生态系统，服务分值低。

3.3 生态系统服务风险分值的空间分布

从生态系统服务风险分数(图4)来看，研究区生态风险分值以1～3分为主，面积占总面积的33.0%，4～5分区域仅占总面积的7.1%，区域整体生态风险偏低，且存在明显的时空分异。研究区东南部以及靠近城镇的区域生态风险较高，中部湖区水域生态风险最低。原因主要为东南部多为丘陵分布，地势较高，对气候降水较为敏感，且生态系统类型以森林和灌丛为主，提供生态系统服务类型较多的同时发生衰退的概率也较高。另一方面，该区域靠近我国城市化扩张迅猛的长株潭城市群，面临的生态保护压力较大。

3.4 生态补偿分区及分配权重

将生态供给分数与风险分数进行空间叠加等权加总(图4)，以县域为单位进行统计，并将结果与各县域的地均GDP进行运算，得到研究区各县域的生态补偿优先指数。将研究区划分为4类生态补偿区域(图5)，优先补偿区有4个，包括安化县、平江县、石门县和桃源县；次级补偿区有9个，主要分布在研究区中部和东部；一般补偿区有8个，主要分布在靠近中部的南北两侧，以农田生态类型为主的县域；潜在补偿区有12个，主要分布在南北两侧和中部经济发展较好的县域。

根据式(14)计算得到优先补偿区、次级补偿区和一般补偿区的生态补偿金分配权重(表4)。其中，安化县、平江县、石门县和桃源县作为优先补偿区分配权重最大，分别为0.182、0.129、0.108和0.110，占区域权重的52.9%。次级补偿区域和一般补偿区的权重占比分别为33.2%和13.9%。

优先补偿区的4个县域生态供给和生态风险的总分值最高(表4)，一方面该地区提供的生态系统服务价值最高，另一方面面临的生态风险压力也较大，当地政府的公共服务保障能力较差。生态补偿的投入有助于提高县域对于保护现有高质量生态环境的意愿，可以在一定程度上改善经济状况，从而制定生态优先的发展政策。经过计算，该区域生态补偿金占比总共为52.9%。

次级补偿区和一般补偿区主要分布在洞庭湖生态经济区的中部地区，该地区的主要生态系统为湿地和农田，面临的生态风险不高，但具有生态安全保护的需求。因此主要从经济水平方面进行考虑，其生态补偿金占比分别为33.2%和13.9%。

潜在补偿区主要分布在研究区南北两端和中部经济发展水平较好的区域，该区域的生态系统服务供给较低，对区域生态安全的保障影响较小，但经济发展水平很高。如果在生态补偿金额不足的情况下，可以考虑从该区域收取生态补偿金，用于维护研究区的整体生态安全。

4 讨论

该研究结论与洞庭湖生态经济区的研究成果[42-44]基本一致，即洞庭湖生态经济区生态系统服务价值整体呈增长趋势，湿地面积的增加是主要原因。另一方面，研究区生态风险的空间分布存在一定差异，该研究确定的高生态风险区位于东部和南部的安化县和平江县，低生态风险区则为区域中心的湖区，与李姣等[23]的研究结论较为一致，但另有部分学者则认为湖区生态风险较高[44-45]。产生差异的主要原因有2个方面：一是生态风险的评估方法不同，该研究采用基于格局与过程的生态系统服务评估模型对区域生态风险进行分析。二是评估的时期不同，之前研究时期主要集中在2000—2018年，生态风险在此期间的特征与笔者研究时段间存在差异。同时，在生态补偿排序方面，该研究得到的结果与实际实施方案[46-47]相比整体相似，如划定的4个优先补偿县域，在当前已实施的生态补偿方案中也最为靠前。另外，生态补偿分配比例分析结果与已实施的生态补偿方案相比略有差异，产生该差异的主要原因是评判指标选取不同，已实施方案没有综合考虑生态供给与生态风险，仅以生态地类面积占比进行评价。

图4 生态系统服务供给、风险水平和加权分数

图5 生态补偿分区

研究提出了一个基于生态风险评估的生态补偿空间识别研究途径，包括针对多生态系统服务的回顾性生态风险评估和供给评估，在对区域生态水平进行更为深入全面评价的同时，结合区域经济发展水平，完善生态补偿空间的识别流程。该研究与以往的生态补偿研究在以下4个方面进行了补充改进：

表4 生态补偿分配权重

(1)在生态风险评估方面，以往的生态补偿研究中生态风险所占比重较小，仅作为辅助性的评价指标，对确定生态补偿分区的影响较少[9-14]。而在该研究中，生态风险水平与生态供给能力的重要性相当，两者共同决定了生态补偿优先指数；同时，该研究在风险评估的方法上也进行了改进，从生态系统服务价值总量和单一生态系统服务退化状况2个维度去评价区域生态风险，较仅通过土地利用转移数据[13-14]更为精准。

(2)在生态供给评估方面，从区域主要供给的生态系统服务出发，从生态系统服务价值和服务供给多样性角度评估区域生态系统服务供给水平。该评价方法较之前研究[16-18]增加了生态服务供给多样性的评估，变得更加完善，视角更加全面，同时以往生态补偿研究中[20-21]研究尺度仅停留在县域，未涉及更加精细的研究尺度，该研究则通过增加30 m×30 m的尺度实现了空间制图的精细化。

(3)在生态补偿分区方面，由于该研究对生态风险和生态供给水平的评价都从栅格尺度展开，因此在确定生态补偿优先时序时可以根据生态补偿区域的具体需要进行灵活核算，较以往研究更加灵活、更具有实操性。

(4)在生态补偿权重核算方面，目前关于生态补偿的研究[13-18]较少涉及权重的确定。该研究则在提出生态补偿分区的同时，进一步提出了生态补偿区域及其权重的确定方法，为将来生态补偿金分配政策的制定提供了新思路。

该研究也存在一定的局限，虽然采用了被广泛认可的评估模型并修正了评估参数，但评估结果受限于实验条件均没能进行实地验证。另外，评估的生态系统服务供给只是潜在供给能力，考虑生态系统服务流的实际供给评估可为生态补偿分配提供更加科学的支撑。

5 结论

研究提出了一个耦合生态系统服务风险评估和生态系统服务供给评估，同时结合区域经济状况识别生态补偿空间的研究途径，并将其应用于生态功能突出且人口密集的洞庭湖生态经济区，得出以下结论：

(1)2010和2020年研究区生态系统服务价值分别为4 417.2亿和4 750.8亿元。2010—2020年研究区生态系统服务价值整体呈增长趋势，增长了333.7亿元，增长率为7.6%，其中湿地面积增加是主要原因。

(2)将研究区的生态系统服务供给水平与生态系统服务风险水平评为0～5分，生态系统服务供给水平空间分布呈现中心湖区突出、北部较低、由东西向内圈层式递减形态；而生态系统服务风险水平东南部较高，中部湖区最低。总体来看，研究区东部和南部生态供给与生态风险都处于较高水平，宜优先给予生态补偿。

(3)将研究区划分为4类生态补偿区域，优先补偿区、次级补偿区、一般补偿区和潜在补偿区。其中，研究区东部和南部的安化县、平江县、石门县和桃源县作为优先补偿区分配权重最大，分别为0.182、0.129、0.108和0.110。次级补偿区和一般补偿区的分配权重较低，分别为0.332和0.139。潜在补偿区不参与生态补偿的分配。