编辑推荐：
为解决生态补偿（EC）机制构建中标准设定难题，研究人员开展基于量化生态系统服务（ESs）溢出价值确定青海生态补偿标准及影响因素的研究。结果显示 ESs 供给值增长、溢出价值高，其受多种因素影响。该研究为生态保护政策制定提供依据。
在地球的生态大舞台上，生态系统服务（ESs）宛如一位默默奉献的幕后英雄，为人类社会提供着食物供应、水调节、气候调节等诸多福利。然而，如今生态系统却陷入了失衡与退化的困境，生物多样性锐减、土地日益贫瘠、水污染愈发严重。这背后的 “罪魁祸首”，一是人类活动引发的土地利用变化，破坏了生态系统的结构与功能；二是 ESs 的供需在空间上出现了严重的错配，自然环境差异和社会经济发展的不同步 “联手” 加剧了这一问题。
生态补偿（EC）作为拯救生态系统的重要手段，逐渐走进人们的视野。它旨在通过补偿利益相关者因经济发展给自然环境带来的损失，推动环境保护和生态可持续发展。尽管 EC 在全球各地广泛应用，我国也开展了众多相关项目，但在建立切实可行、长期可持续的 EC 机制方面，仍困难重重，其中，设定合理的 EC 标准是关键难题。目前，基于利益相关者意愿、成本、利益等角度制定的 EC 标准各有缺陷。而且，探究 EC 影响因素的研究虽多，但从 ESs 溢出价值视角分析的却很少。
在这样的背景下，为了破解这些难题，来自国内的研究人员将目光聚焦到了青海省。青海省地处青藏高原，湖泊、河流、草原资源丰富，是我国西部生态系统的重要组成部分，在生态保护中占据关键地位。但这里 ESs 的巨大价值却未得到充分发挥，对地区可持续发展极为不利。于是，研究人员开展了一项意义重大的研究，试图回答三个关键问题：如何计算青海省 ESs 的溢出价值并确定受益地区？怎样基于溢出价值构建 EC 标准？影响 EC 的关键因素有哪些？该研究成果发表在《Ecological Frontiers》上，为生态保护领域带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中运用了多种技术方法。他们采用模型模拟方法，对青海省 2000 - 2018 年七种 ESs 的供给和需求模式进行定量评估；利用断点模型和场强模型计算 ESs 的溢出价值；通过考虑不同 ESs 的特点确定受益地区；运用偏最小二乘结构方程模型（PLS - SEM）和时空地理加权回归（GTWR）模型分析影响生态补偿的因素 。
下面来详细看看研究结果。首先是 ESs 的时空分布。通过对 2000 - 2018 年青海省各类 ESs 供给和需求值的分析，发现这期间青海省的总生态系统服务价值（ESV）持续上升，高供给区域集中在三江源地区和祁连山，而 ESs 需求呈下降趋势。这表明青海省在生态系统服务供给方面具有较大优势。
接着是建立 EC 机制的必要性。青海省作为 ESs 盈余地区，每年超过 75% 的 ESs 会溢出到其他省份，尤其是东部发达省份。但目前青海省 ESs 的价值未得到充分体现，建立 EC 机制迫在眉睫。
然后是生态补偿方案的构建。研究人员从接受者和补偿者两个角度出发，在确定受益地区的基础上，构建了青海省的生态补偿方案，为后续的补偿实施提供了理论框架。
最后是影响因素分析。运用 PLS - SEM 和 GTWR 模型分析发现，溢出 ESV 受到 ESV、地形和景观特征的直接正向影响。其中，ESV 受土壤因素负向影响，受地形和人为因素正向影响 。
在研究结论和讨论部分，研究人员基于 ESs 溢出价值的计算，制定了青海省的省际补偿方案，并通过分析影响因素，为青海省 EC 政策的制定提供了坚实的基础。这一研究成果意义非凡，它不仅为关键生态保护区的可持续发展提供了理论支撑，也为政府科学制定 EC 政策指明了方向，有助于平衡生态保护与经济发展的关系，让生态系统服务的价值得到更合理的体现和保护，为实现人与自然的和谐共生注入了新的动力。
