生态系统服务(Ecosystem Services, ES)是指生态系统与生态过程形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用, 即人类从生态系统中直接或间接得到的产品和服务^[1], 生态系统服务作为连接自然与社会生态系统的桥梁, 成为当前社会-生态系统管理和分析的重要工具。其中, 受水流等自然媒介驱动发生流动的水源涵养服务是生态系统服务的重要功能之一。全球水资源需求持续上升, 水环境急剧恶化, 造成了水资源极度缺乏的现状, 使得人们逐渐意识到生态系统水源涵养服务对于人类福祉的重要性。保护水生态刻不容缓, 而生态补偿是达到这一目标所采取的必要政策手段。

补偿标准的确定是生态补偿的核心内容^[2—3], 科学制定补偿标准有利于生态效益、社会接受性、经济可行性的协同和统一。补偿标准的高低受到诸多因素影响, 总结当前生态补偿测算方法主要有五类。(1)基于生态足迹的测算模型。该模型由Rees W. E提出^[4], 通过计算生态足迹, 确定不同区域生态资源消费的生态赤字或生态盈余, 进而确定生态补偿标准^[5—6]。该方法假设偏多, 忽略经济、社会层面的影响, 使得测算结果偏高。(2)机会成本法。机会成本反映了生态系统服务供给区为保护生态功能而放弃或损失发展经济机会的代价。国外测算通常以投入的直接成本为依据^[7], 而国内通常以保护生态资源投入的直接成本与丧失发展的机会成本之和来确定补偿标准^[8], 更适用于社会、经济效益不能直接估算的情形。(3)基于支付意愿的条件价值评估法。该方法可以体现出生态补偿主客体愿意接受的补偿水平, 由于充分考虑补偿支付双方的意愿, 提升了生态补偿可实施性, 但受利益相关者认知和教育水平等的影响较大^[9—10]。(4)生态系统服务价值法。以Costanza等^[1]提出的生态系统服务价值量的测算方法为依据, 根据不同地域生态价值的时空变化量确定生态补偿额度, 核算对象包括物质量和价值量, 物质量计算模型通常有InVEST、IBIS、CASA、RUSLE等^[11], 价值量计算的方法通常有市场价值法、造林成本法、影子工程法、替代成本法等^[12], 但测算结果普遍偏高^[13]。(5)基于生态系统服务空间流动的评估方法。该方法可以从生态系统服务流动轨迹、方向和传递过程展开研究, 进而提高生态补偿测算的准确性^[14], 但目前该方法尚未成熟。已有的ARIES模型及其子模型SPANs模型虽然可以刻画生态系统服务供给到需求的流量和流动路径^[15], 但因需要庞大的数据支撑未得到广泛应用, 且针对单一服务的研究几乎没有^[16]; 而EcoMetrix模型并未对公众开放, 且更适合小尺度范围的评估^[17]。国内生态系统服务流动的相关理论和应用同样处于摸索期, 开发的模型主要有改进的生态足迹模型^[6]、多区域投入产出模型^[18]、基于价值转移的断裂点公式和场强模型^[14]。生态系统服务流动具有明显的区域性, 但生态系统服务流动区域和行政区划的不一致性严重限制了补偿政策的制定。而断裂点公式和场强模型能够以行政区为单元开展生态系统服务空间流动研究^[19—20]。李红艳^[21]、刘某承^[19]等学者在估算水源涵养、土壤保持和固碳释氧等生态系统服务价值的基础上, 通过断裂点公式和场强模型分析了生态系统服务价值在行政区间的空间流动。这对区际横向生态补偿具有重要参考价值。

城市群是推进城镇化的主体形态, 但生态环境问题集中、矛盾突出, 环境问题的区域特征明显^[22], 而区际横向生态补偿是城市群生态共建共享的重要措施^[23]。2015年“京津冀协同发展”战略实施以来, 因地区之间发展差距较大, 且受经济利益博弈的影响, 以及生态补偿的定量分析困难且补偿标准难以精准确定等原因, 导致除一些补偿边界明显的区域外, 京津冀地区生态补偿的落实并不到位。目前国家仅在京津冀地区的密云水库上游潮白河流域和引滦入津工程上下游就水质、水量实施了生态补偿, 取得一定成效, 但在推动其他流域全面落实生态补偿还任重而道远^[24]。水源涵养服务对改善水文状况、调节区域水分循环发挥着关键作用^[25], 通过科学测算水源涵养生态补偿额度, 推动实现京津冀地区用水安全。因此, 本研究以2005年、2010年、2018年三期数据为基础, 通过InVEST模型和影子工程法定量评估了京津冀地区水源涵养价值量, 利用断裂点公式和场强模型分析了水源涵养服务流动特征, 并基于流动价值与价值影响因子构建了水源涵养生态补偿模型, 得到京津冀各区域水源涵养服务补偿额度, 为落实京津冀地区水源涵养生态补偿制度提供参考依据。

1 研究区概况与数据来源 1.1 研究区概况

京津冀地区包括北京市、天津市和河北省三个省市, 辖200个县市区, 是我国重要的政治、经济和文化中心, 土地面积21.64×10⁴km²；北部为坝上高原和燕山山脉, 南部为华北平原, 西部太行山脉贯穿, 东临渤海湾, 地貌类型多样, 地势呈现西北高东南低、海拔逐步递减态势(图 1)。截止2018年底, 京津冀地区常住人口约1.13亿人, 城市化率为65.9%；GDP总量达7.9万亿元, 较2005年提升了2.76倍。但快速的人口增长和高速的经济发展带来了资源耗竭、环境污染、生态破坏等一系列生态问题, 水生态问题尤为突出。虽然京津冀地区分布着海河和滦河两大水系, 但区域内水资源极度短缺, 2018年人均水资源192.72m³, 仅为全国人均水资源的9.77%。

1.2 数据来源与处理

本研究的数据来源如表 1所示。其中, 土地利用/覆被参照中国科学院的“土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统”划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地, 因建设用地不产生水源涵养价值, 故不参与评价。其他相关参数则通过对获取的原始数据的计算和处理得到。

2 研究方法 2.1 技术路线

本文的技术路线(图 2)可分为价值流动分析和横向生态补偿两部分。价值流动分析是用于计算水源涵养服务价值转移量, 首先利用InVEST模型和影子工程法计算水源涵养服务价值量, 在此基础上确定价值输出区, 并通过断裂点公式和场强模型计算出价值转移量。横向生态补偿则基于地理探测器探测到的主导因子对价值转移量的系数修正构建水源涵养生态补偿模型, 计算水源涵养服务补偿金。

2.2 水源涵养服务价值的计算

(1) 物质量   通过InVEST模型(3.9.0)的产水模块, 基于水量平衡原理, 利用降水量、潜在蒸散量、土地利用/覆被及土壤数据计算每个栅格的径流量, 即为产水量；并在产水量的基础上, 利用地形指数、土壤饱和导水率和流速系数对产水量修正得到水源涵养量^[26], 计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中：Y_j为土地利用/覆被类型栅格j的年产水量, mm；AET_j为土地利用/覆被类型栅格j的年蒸发量, mm；P_j为土地利用/覆被类型栅格j的年降水量, mm；WR_j为土地利用/覆被类型栅格j的水源涵养量, mm；Velocity为流速系数；K_sat为土壤饱和导水率, mm/d, 通过SPAW软件计算得到；TI为地形指数；DrainageArea为集水区栅格数量；SoilDepth为土壤深度, mm；PercentSlope为百分比坡度。

(2) 价值量  京津冀地区水源涵养价值量测算采用影子工程法, 即通过修建相应库容的水库成本来估算水源涵养的经济价值, 测算公式为：

(4)

式中：E为水源涵养价值量, 单位为元；a为单位体积水库造价, 该值参考DB11/T1009—2014《林业生态工程生态效益评价技术规范》, 2005年的单位库容造价成本为6.11元/m³, 而到2018年固定资产价格指数增长了37.32%, 则2018年的单位库容造价成本为8.39元/m³；V为各区域水源涵养量, 单位为m³, 通过InVEST模型(3.9.0)中的产水模块估算。

2.3 水源涵养服务流动输出区的确定

本文以2.2(1)中的物质量作为水源涵养服务的供给量, 以研究区人均用水量与人口密度的乘积作为水源涵养服务的需求量, 引入生态系统服务供需比(ESDR)表征京津冀地区水源涵养服务的供需状态, 当ESDR＜0时, 为水源涵养服务赤字状态, 当ESDR=0时, 为水源涵养服务供需平衡状态, 当ESDR＞0时, 为水源涵养服务盈余状态。并将各流域内水源涵养服务处于盈余状态的县(区)作为输出区。生态系统服务供需比(ESDR)的计算公式^[27]如下：

(5)

式中：ESDR_i为不同流域内各县(区)的生态系统服务(水源涵养服务)供需比；S_i为不同流域内各县(区)水源涵养服务供给量；D_i为不同流域内各县(区)水源涵养服务需求量。

2.4 水源涵养服务流动评估

受水流等自然媒介驱动的影响, 水源涵养服务在不断发生流动, 其价值也随水源涵养服务的流动发生转移, 且水源涵养服务流动常随着距离增加而衰减^{[21, 28]}。故本研究引入物理学中的断裂点公式和场强模型定量分析水源涵养服务价值在区域间的流动。

水源涵养服务价值流转的断裂点公式^[29—30]为：

(6)

式中：D_p为各流域内水源涵养服务价值输出区核心到断裂点的距离, 即流转半径; D_dp为各流域内输出区核心到消费区核心之间的距离; N_d为各流域内消费区水源涵养服务价值; N_p为各流域内输出区水源涵养服务价值。根据求出的断裂点距离, 利用ArcGIS中的缓冲区工具和叠加工具, 计算得到输出区到消费区水源涵养服务价值的流转面积S。

场强公式^[30—31]为：

(7)

式中：I_dp为各流域内输出区p水源涵养服务价值向消费区d转移的流转强度, 元/hm²。

进一步得到各流域内输出区流转到消费区的水源涵养服务价值量：

(8)

式中：V_dp为各流域内输出区p流转到消费区d的水源涵养服务价值量；k为水源涵养服务自然流转影响因子, 取值为0—1, 参考已有研究标准^{[21, 30—32]}(一般取值0.6), 考量到京津冀地区水介质传递的阻力, 本研究k同样取0.6；S是水源涵养服务价值的流转面积。

2.5 水源涵养生态补偿模型的构建

水源涵养服务价值作为生态系统服务价值中的一部分, 其变化受到多种因素的影响, 主要分为自然因素、经济因素和社会因素三类。本研究参照相关研究成果^[33—36], 并遵循数据的可获取性原则, 构建了京津冀地区水源涵养价值初选影响因子, 如表 2所示。地理探测器是测度两变量间因果关系的空间分析模型, 并可以规避在解释因变量时因初选因子较多导致的多重共线性问题, 故本研究引入地理探测器, 筛选初选因子, 识别主导因子与无效因子。

基于地理探测器探测出的主导因子, 通过各县(区)影响水源涵养服务价值的主导因子值与京津冀地区该因子的平均值的比值, 对转移至各县(区)的水源涵养价值进行系数修正, 来构建水源涵养生态补偿模型, 得到京津冀各县(区)需要支付的补偿金额, 计算公式如下：

(9)

式中：F_dp为消费区d需要支付给输出区p的水源涵养服务补偿金额；X_μd为消费区d第μ个主导因子的影响值；为京津冀地区第μ个主导因子影响值的平均值。

3 结果与分析 3.1 水源涵养服务价值的时空分布

通过公式(1)—(4)计算得到京津冀地区2005—2018年各土地利用类型的水源涵养价值(表 3)。由表 3可知, 京津冀地区2005年、2010年和2018年的水源涵养价值总量分别为194028.63万元、401719.38万元和477982.83万元, 2005—2018年间京津冀地区的水源涵养价值不断增加, 13年间增长了283954.21万元, 增幅146.35%。这主要是“三北”防护林、退耕还林、太行山绿化和生态农业等生态建设的重要成效, 以及年降水量增加带来的结果。从各用地类型的水源涵养总价值来看, 京津冀地区耕地、林地、草地和未利用地的水源涵养价值均存在不同程度的增加, 水域的水源涵养价值则表现为“V”字型变化。其中林地的水源涵养价值最大且增加值最多。从各用地类型的水源涵样服务单位面积价值来看, 林地提供水源涵养服务的能力最高, 对水源涵养服务价值具有突出贡献。

基于栅格计算了京津冀地区2005—2018年的水源涵养价值, 得到了研究区水源涵养价值的空间分布, 如图 3所示。2005—2018年京津冀地区的水源涵养价值总体上呈现“西北高、东南低”的空间分布特征, 高值区主要分布在西北方向的滦河山区流域、北三河山区流域、大清河山区流域、子牙河山区流域和永定河册田水库至三家店区流域, 太行山脉、燕山山脉和坝上高原贯穿其中；而低值区连片分布于冀东南平原地区, 包括大清河淀东平原流域、大清河淀西平原流域、黑龙港及运东平原流域、子牙河平原流域和漳卫河平原流域。整体来看, 2005年和2010年京津冀地区水源涵养价值的高值区和低值区的空间变化范围均较小, 而2018年的高值区则向燕山山脉偏移, 太行山脉的水源涵养价值较燕山山脉略有降低, 但水源涵养价值依然呈现自西北向东南逐渐递减的总体趋势。

为揭示京津冀地区土地利用/覆被变化带来的水源涵养价值变化特征, 本研究通过土地利用转移矩阵方法计算各类用地的转换面积, 进一步得到水源涵养价值在2005—2018年间的变化量, 结果如图 4所示。

由图 4可知, 水源涵养价值量变化区域分布在太行山脉、燕山山脉和坝上高原等地区, 且主要发生在林地内部, 地处燕山山脉部分的林地价值量增加较多, 位于太行山脉部分的林地价值量有所减少, 这可能是受海陆风环流等天气系统影响^[37]及近几年首都周围绿化和秦皇岛市生态农业的成效。而由土地利用/覆被变化导致的水源涵养价值量变化较少, 且主要引起的是水源涵养价值量的增加。其中, 林地转变为草地、耕地增加的水源涵养价值较多, 分别为45603.60万元、14753.91万元。综合分析, 研究期内水源涵养价值以在林地、草地和耕地间变化为主, 并由林地提供给草地和耕地大量水源涵养价值。

3.2 水源涵养服务价值流动分析 3.2.1 不同流域各县级行政区水源涵养价值

根据京津冀地区三级流域和县级行政区划图(图 1)以及水源涵养价值分布图(图 3), 借助ArcGIS软件辅助工具, 得到京津冀地区不同流域内各县级行政区的水源涵养价值, 如图 5所示。

由图 5可知, 从流域内各县(区)的水源涵养总价值来看, 2005年高值区分布在承德市围场县位于滦河山区流域的部分、承德市丰宁县和张家口市赤城县位于北三河山区流域的部分以及保定市阜平县位于大清河山区流域的部分；2010年高值区分布在张家口市赤城县和承德市丰宁县位于北三河山区流域的部分、承德市丰宁县和围场县位于滦河山区流域的部分以及承德市围场县位于西拉木伦河及老哈河流域的部分；2018年高值区则分布在承德市围场县、隆化县、承德县、兴隆县、宽城县和秦皇岛市青龙县位于滦河山区流域的部分以及北京市怀柔区、密云区位于北三河山区流域的部分。这与流域内各县(区)的用地结构有着直接关系, 承德市、张家口市、保定市和北京市皆分布有大量山地, 其上森林提供了大量的水源涵养价值。而从流域内各县(区)的单位面积价值来看, 2005年高值区分布在邢台市内丘县位于漳卫河山区流域的部分；2010年高值区分布在张家口市下花园区和怀来县位于北三河山区流域的部分、保定市阜平县位于子牙河山区流域的部分、邢台市内丘县和邢台县位于漳卫河山区流域的部分、张家口市赤城县位于内蒙古高原东部流域的部分以及秦皇岛市海港区位于沿渤海西部诸河流域的部分；2018年高值区分布在北京市石景山区位于北三河山区流域的部分以及北京市海淀区位于永定河册田水库至三家店区流域的部分。整体来看, 研究期间流域内各县(区)水源涵养服务的单位面积价值高值区与总价值高值区分布有所差异, 这和流域内行政区范围大小有直接关系。

3.2.2 各流域水源涵养价值输出区

以各流域内的县(区)为单元, 通过公式(5)计算得到各流域内各县(区)的生态系统服务供需比(ESDR)。将各流域内ESDR＞0的县(区)作为水源涵养价值流动的输出区, 水源涵养价值输出区的分布如图 6所示。由图 6可知, 在子牙河山区、漳卫河山区、内蒙古高原东部、内蒙古高原西部、西拉木伦河及老哈河、滦河山区、北三河山区、大清河山区、滦河平原及冀东沿海诸河、永定河册田水库至三家店区和沿渤海西部诸河等11个流域存在水源涵养价值输出区, 这些输出区主要分布在太行山脉、燕山山脉和坝上高原地区；而永定河册田水库以上、北四河下游平原、大清河淀西平原、大清河淀东平原、黑龙港及运东平原、徒骇马颊河、子牙河平原和漳卫河平原等8个流域由于水源涵养服务供需处于赤字状态, 均没有水源涵养价值输出区。随着水源涵养价值的逐年上升, 输出区的个数也不断增多, 由2005年的29个输出区(24个县), 增加到2010年36个输出区(28个县), 再到2018年的36个输出区(30个县), 为京津冀地区的生态安全提供有力保障。

3.2.3 水源涵养价值空间流动分析

将京津冀地区各流域内输出区的水源涵养服务重心作为水源涵养价值转移中心, 并选取各流域内消费区的水源涵养服务重心作为辐射中心, 根据公式(6)—(7), 计算了2005年、2010年和2018年各流域内输出区水源涵养价值的流转半径和流转强度(表 4)。再运用ArcGIS统计出各流域内输出区对消费区的影响面积, 进而利用公式(8)计算出各流域内输出区的价值转移量(图 7)。

由表 4可知, 从各流域输出区水源涵养价值可达县(区)最大流转半径来看, 2005年、2010年和2018年子牙河山区流域、漳卫河山区流域和大清河山区流域的最大流转半径保持不变；内蒙古高原东部、西拉木伦河及老哈河、内蒙古高原西部、永定河册田水库至三家店区、沿渤海西部诸河和滦河平原及冀东沿海诸河等6个流域的最大流转半径出现不同程度的衰减；滦河山区流域和北三河山区流域的最大流转半径则呈倒“V”型变化趋势。这种变化主要受流域内输出区和消费区水源涵养价值高低的影响。从各流域输出区水源涵养价值可达县(区)的平均流转强度来看, 2005年、2010年和2018年子牙河山区流域和大清河山区流域的平均流转强度有所下降；北三河山区流域、滦河平原及冀东沿海诸河流域和内蒙古高原西部流域的平均流转强度则在不断增加；而漳卫河山区、滦河山区、内蒙古高原东部、西拉木伦河及老哈河、永定河册田水库至三家店区和沿渤海西部诸河等6个流域的平均流转强度呈现先增加后减少的趋势。各流域内输出区和消费区间的距离对平均流转强度的大小有较大影响。

受流转半径的影响, 发生水源涵养服务流动的各流域内也存在部分消费区未流入水源涵养价值。由图 7可知, 2005—2018年京津冀地区水源涵养价值转移量的低值区的变化范围不大, 主要分布在子牙河山区、漳卫河山区、内蒙古高原东部、西拉木伦及老哈河、内蒙古高原西部、沿渤海西部诸河和滦河平原及冀东沿海诸河等7个流域内；但高值区的变化较大, 主要在滦河山区、北三河山区、大清河山区和永定河册田水库至三家店区等4个流域内变化。研究期间, 北三河山区流域内各输出区流向天津市蓟州区的价值增长最多, 2018年较2005年流入价值增加了569.16万元；同样也存在着价值转移减少的情况, 大清河山区流域内各输出区流向保定市涞水县的价值减少最多, 2018年较2005年减少了99.68%。但整体来看, 各流域内输出区向消费区转移的水源涵养价值呈现不断增加的趋势。出现这些变化的原因主要有以下几点：一是太行山脉、燕山山脉以及坝上高原分布在发生水源涵养价值流动的流域, 这些流域作为京津冀生态涵养区, 退耕还林、还草带来的效益颇丰, 森林覆盖率不断提升, 而林地是水源涵养服务价值的主体, 大大提升了水源涵养服务价值, 流转价值也随之增多。二是京津冀地区的两大水系滦河水系和海河水系的发源地位于燕山山脉和太行山脉, 发生水源涵养价值流动的流域内的输出区又位于河流的上游地区, 水源涵养服务价值随河流发生转移。

3.3 京津冀地区水源涵养横向补偿额度

以2018年京津冀地区水源涵养价值为例, 根据地理探测器探测结果(表 5), 通过构建的水源涵养生态补偿模型, 得到京津冀各县(区)需要支付的补偿金额, 同时, 也得到了京津冀各输出区的受偿金额, 结果如图 8所示。

地理探测器通过q值和显著性检验识别主导因子和无效因子。由表 5可知, X4、X5、X6、X7、X8、X9、X12的q值均小于0.1, 表明这些因子对水源涵养价值的解释性较弱, 故剔除这七个因子。而X1、X2、X3、X10、X11等五个因子的q值均较大且P值均通过了0.05的显著性检验, 说明这五个因子对影响水源涵养价值有一定的解释作用。因此, 选取X1、X2、X3、X10、X11这五个影响因子对水源涵养服务价值转移量进行系数修正(因北京市的东城区、西城区、石景山区以及天津市的和平区、河东区、河西区、南开区、河北区和红桥区等9个区的土地垦殖率为0, 为避免异常值在系数修正时的影响, 本文将土地垦殖率为0的近似取值0.01), 通过公式(9)实现水源涵养生态补偿模型的构建, 进而得到京津冀地区水源涵养服务的支付和受偿金额。计算得到京、津、冀三地水源涵养生态补偿中出资比例为2.04∶1.61∶1；而京、津、冀三地受偿金额比例为1∶0∶1.87。由图 8可知, 从支付方角度出发, 需要支付水源涵养服务补偿金额最多的县(区)是天津市蓟州区, 应支付给各输出区共计340.95万元；需要支付补偿金额较多的是北京市海淀区、顺义区, 分别需要支付给各输出区288.62万元和109.87万元；同样有部分县(区)没有流入水源涵养价值, 故无需支付补偿金。从受偿方角度出发, 受偿金额的高值区位于承德市兴隆县和北京市门头沟区, 受偿金额分别为545.75万元和319.72万元；受偿较少的县(区)则是承德市隆化县和张家口市尚义县, 受偿金额可忽略不计。

4 结论与讨论 4.1 结论

(1) 2005—2018年京津冀地区水源涵养服务价值呈现不断增加的趋势, 其中林地对此起着至关重要的作用。研究期间, 水源涵养服务价值变化主要发生在林地、草地和耕地之间。

(2) 水源涵养服务价值的输出区主要分布在太行山脉、燕山山脉和坝上高原地区的子牙河山区、漳卫河山区、内蒙古高原东部、内蒙古高原西部、西拉木伦河及老哈河、滦河山区、北三河山区、大清河山区、滦河平原及冀东沿海诸河、永定河册田水库至三家店区和沿渤海西部诸河等11个流域内, 且研究期间输出区的数量有所增加。

(3) 受输出区与消费区水源涵养价值大小及两地间距离影响, 京津冀地区各流域内输出区可达县(区)的最大流转半径和平均流转强度均出现了不同程度的变化。价值转移量的高值区的变化较大, 主要在滦河山区、北三河山区、大清河山区和永定河册田水库至三家店区等4个流域内变化；而低值区的变化较小, 主要分布在发生水源涵养价值转移的其他7个流域内。但受森林覆盖率、水系以及地形的影响, 水源涵养服务价值转移量总体上在不断增加。

(4) 基于水源涵养服务价值转移量及地理探测器模型支持下的水源涵养服务价值影响因子构建了水源涵养生态补偿模型。由此得出京、津、冀三地水源涵养生态补偿中出资比例为2.04∶1.61∶1。各县(区)支付金额在0—340.95万元之间。京、津、冀三地水源涵养受偿金额比例则为1∶0∶1.87, 各县(区)的受偿金额则在0—545.75万元之间。

4.2 讨论

在京、津、冀三地政治、经济地位差异化的前提下, 推进京津冀地区现阶段横向生态补偿要解决的关键问题就是如何通过科学的计算制定合理的生态补偿标准。京津冀地区目前水资源供给不足, 且随着该地区经济发展和人口增长, 水资源供需矛盾将更加突出。而水源涵养服务在发挥拦蓄降水、调节径流、净化水质等功能方面效果显著^[25]。推进区域间水源涵养生态补偿, 有利于实现经济发展与生态保护二者平衡, 能更进一步促进京津冀协同发展。因此, 本研究从价值流动角度出发, 对京津冀地区水源涵养服务价值进行分析, 并通过构建的水源涵养生态补偿模型计算出各县(区)支付的水源涵养服务补偿金额, 为京津冀地区横向生态补偿提供重要参考依据。本研究以流域内的县级行政区为研究单元, 细化了水源涵养服务流动和横向补偿的主体, 计算结果能够定量地反映京津冀地区水源涵养价值转移和补偿的大体趋势, 有一定的应用性, 但地形等自然条件的影响以及消费区需求程度, 均需在未来研究中深入思考。

同时, 本文分析了水源涵养服务价值受土地利用/覆被变化带来的影响, 但在探究水源涵养服务流动过程中, 主要考虑距离的影响, 而基于土地利用/覆被变化产生的自然条件的影响还需更深入研究。这也涉及到场强模型中对水源涵养服务流动影响的自然因子k的取值, 当前多为经验值, 随着生态系统服务流动的深入开展, 需探寻既符合实际又更为客观的评价方法进行完善, 以提高结果准确性。

再者, 地理探测器识别出的主导因子对水源涵养服务价值具有一定的解释能力, 但解释能力大小却不一, 本文根据这些主导因子直接确定的修正系数可能导致水源涵养生态补偿计算结果存在一定误差, 接下来应考虑如何通过各主导因子的解释能力确定水源涵养服务影响因子的权重, 进而提升水源涵养生态补偿模型修正系数精准度, 增加水源涵养生态补偿计算结果的准确性；同时, 应思考对主导因子中出现异常值情况的解决办法, 进一步完善水源涵养生态补偿模型。

本文尝试探究水源涵养一项服务的流动性及补偿金额, 计算结果仅为生态补偿金的一小部分；结合多种具有流动性特征的生态系统服务综合测算生态补偿标准, 是今后研究的方向。