文|祁元 王宏伟 宋晓谕 张金龙

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

一、引言

贫困是世界各国关注的焦点问题[1]，联合国可持续发展目标中指出全球贫困发生率在2000年以来下降一半以上，但在发展中地区，仍有7.83亿人生活在国际贫困线以下。长期以来，中国将扶贫问题纳入国家整体发展规划中，2013年提出精准扶贫、精准脱贫战略[2]，2015年开始实施《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》，其目标是在2020年实现贫困地区全面脱贫。

中国农村贫困面积大、贫困人口多、贫困程度深等问题突出[2]，为了深入贯彻习近平总书记“生态补偿脱贫一批”的脱贫攻坚指示精神，落实“绿水青山就是金山银山”的科学理念，需要有效促进精准扶贫与生态建设的有效衔接。本文以中国高分辨率卫星遥感为核心应用技术，以甘肃省陇南市为应用示范区，通过天空地一体化精细调查手段，精准调查陇南市生态环境资源本底，全面分析区域贫困特征及成因，明确陇南市精准扶贫生态补偿的重点建设方向与实现路径，增强贫困片区造血功能和内生动力，推进区域生态保护与经济发展的和谐共赢。

二、基于中国高分辨率卫星遥感的精准扶贫与生态补偿技术体系

在系统梳理国内外精准扶贫和生态补偿评价指标的基础上，以甘肃省陇南市精准扶贫与生态保护双赢为目标，广泛应用中国高分辨率卫星遥感为核心的多源卫星遥感数据、无人机多传感器精细化调查、地面调查及社会经济调查等手段，采用面向对象自动分类、目视解译、定量遥感等应用遥感技术结合生态经济模型和地面核查等方法，开展区域生态环境资源本底及变化趋势的精细调查，构建陇南市生态、环境、资源和经济等不同维度的精准扶贫生态补偿评价指标体系，在高分卫星遥感数据为基础的生态、资源精细调查数据支撑下，开展贫困片区致贫成因、生态资产价值评估、关键行业退出等方面的综合应用与分析，最终形成面向精准扶贫的生态补偿规划，如图1。

图1 中国高分辨率卫星遥感精准扶贫与生态补偿技术体系图

三、陇南市生态环境与自然资源的天空地一体化精细化调查

1.陇南市生态环境与自然资源天空地一体化精细化调查体系

陇南市地处中国大陆二级阶梯向三级阶梯过渡地带，是秦巴山区、黄土高原与青藏高原三大地形交汇区域，是甘肃省唯一属于长江流域亚热带气候地区[3]。生态地位显著，是我国生物多样性保护的重点区域，长江上游重要的水源涵养区和水土保持区，以及青藏高原东缘重要生态屏障。

为了精细、深入调查陇南市生态环境与自然资源特征，采用以高分系列卫星（GF）遥感数据为核心，整合资源系列卫星（ZY）、环境系列卫星（HJ）、“风云”气象卫星系列（FY）、陆地卫星（Landsat）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）等卫星数据，以及无人机精细化调查、地面监测网络等资料，构建陇南市资源环境天空地一体、上下协同的生态环境资源监测调查体系，精准调查耕地、森林、经济林等资源，评价自然资源特征和生态系统结构与变化，诊断主要生态环境问题，分析区域贫困现状及成因。

2.陇南市生态环境与自然资源调查

陇南市生态环境与自然资源的准确数据是开展精准扶贫和生态补偿评估的基础。据此，项目系统开展了陇南市土地利用/覆盖、居民地、道路、矿山、水电、经济作物等的卫星遥感精细调查。

（1）土地利用/覆盖的宏观调查

高精度土地利用/覆盖数据是评价自然资源和环境的重要指标之一，基于GF-1、GF-2、ZY-3等高分辨卫星遥感数据，通过面向对象自动分类和人工目视相结合的方法，结合野外核查与验证，形成高精度陇南市土地利用/覆盖图，评价区域耕地资源、森林资源、水资源等自然资源特征。

（2）居民地、道路等信息的自动提取

通过精细化调查居民地空间分布，以及区域道路、水利设施等基础地理信息，定量评价贫困片区基础设施建设规模和水平。基于高分辨率卫星遥感数据，对遥感影像进行多尺度分割，通过建立的机器学习算法集对样本的自定义特征、光谱特征、形态特征和纹理特征进行训练，综合精度评定来选取最优算法，利用最优算法提取居民地、道路、水利设施等信息。

（3）典型性地物属性信息调查

矿山、水电、尾矿库、养殖业等区域典型性地物的规模、发展、属性等在促进区域经济发展的同时对生态环境质量有负面影响，生态补偿规划中需要作为高耗能和污染行业进行区域退出，同时根据退出情况加以生态补偿。因此，需要通过高分辨率卫星遥感技术获取地物的类型、空间分布、占地面积等信息，同时采用地面调查、入户访谈和无人机等手段，获取陇南市典型性地物的属性信息。

（4）经济作物的精细调查

陇南市经济作物近年来发展迅速，是区域经济发展的重要产业之一。生态农业是绿色发展的重点方向，精准扶贫尤其需要高分辨率卫星遥感技术，查清经济作物种植基础，由此引导资金和技术开展精准扶持，形成规模化经济作物种植优势，完成扶贫任务。为此，基于高分辨卫星遥感数据，通过计算机自动分类、人工目视解译和野外核查相结合，项目开展了陇南市核桃、花椒、中药材等经济作物的精细化调查，获取了空间分布、面积等属性数据。

3.基于高分卫星的精细调查

陇南市是我国油橄榄最佳种植适宜区，其种植面积占全国60%左右。以陇南市油橄榄种植情况的高分卫星精细调查为例，说明高分卫星在生态环境与自然资源调查中技术路线。

油橄榄是陇南市重要的经济作物之一，迫切需要将油橄榄产业与精准扶贫相结合，实现产业扶贫。为准确获得陇南市油橄榄面积和空间分布，以GF-2 0.8m卫星数据开展油橄榄精细化调查，如图2。首先，以陇南市82对景GF-2数据为基础，通过网络化分布式超算平台完成了遥感影像预处理，经过镶嵌、分幅生成标准数字正射影像图（DOM）数据库。其次，将标准DOM影像分块，各分块间依次建立多层次多尺度分割，各分块以并行计算提高效率；基于样本和总体的属性特征，包括形态、光谱、几何、纹理和自定义特征，将样本属性特征通过构建好的机器学习算法集进行训练，根据综合精度评定选取最优算法，结合最优算法和特征值实现油橄榄信息自动化提取。最后，通过野外样点调研、解译标志、行业分类标准等资料，采用目视解译开展油橄榄精细化分类，主要分为河谷川地及阶地油橄榄、梯田油橄榄、坡地油橄榄和条田油橄榄，并通过自检、互检、Kappa系数和野外实地进行精度验证。

项目共获取油橄榄精细图斑55305个，主要集中分布在武都区，以海拔1000～2000m之间的梯田和坡地区域为主，如图3。结果进一步说明，破碎的地形既是制约区域经济发展、造成贫困的关键因素，也是精准扶贫中需要重点考虑的点，是因地制宜开展生态补偿的关键。对梯田和坡地等破碎地表上的卫星遥感应用，必须通过亚米级空间分辨率卫星数据开展，需要通过自动分类加人工目视相结合的方法，才能获得精确的自然资源调查结果。

图2 基于高分二号遥感数据的油橄榄信息提取方法及流程

图3 陇南市油橄榄分布图（以武都区汉王镇白龙江沿岸为例）

4.陇南市资源环境本底特征

由于独特的气候环境和地理位置，孕育了丰富的森林、矿产、水和动植物等资源，其中林地面积达158万公顷，占全市土地面积的56.8%，森林覆盖率为40.42%；水资源总量为68.6亿立方米，人均占有量达2595m3；矿产资源分布广泛且富集，被我国著名地质学家李四光誉为“复杂的宝贝地带”，已发现和探明各类金属矿、非金属矿34种；动植物资源丰富，拥有高等动物620种，植物140科820属2500多种。但是，境内地形复杂，高山、深谷、丘陵、盆地依次分布，导致土地资源紧缺，主要以旱地为主，水田和水浇地零星分布。

陇南市多种生态系统类型交错分布，其中森林生态系统面积达176万公顷，占整个生态系统类型的59.75%，其次为农田生态系统，面积为71万公顷，占24.20%，湿地生态系统和荒漠生态系统占比较少，分别为0.83%和0.18%，如图4。各种生态系统形成了典型的景观生态过渡交错带，境内生物资源丰富，有代表性的自然生态系统和珍稀濒危野生动植物物种集中分布，现有国家公园1个，自然保护区11个，森林公园9个，湿地公园2个，地质公园6个。随着陇南市社会经济的快速发展，生态环境保护与社会经济发展之间的矛盾日益突出，各类开发建设项目、农业生产活动、资源采集情况以及旅游活动呈逐年增长趋势，生态环境高风险类型及数量较多，其中采矿区185处，水电站193座，尾矿库142座。

四、贫困成因的地理学空间分析

1.贫困指标体系构建

贫困受区域自然条件、自然环境、资源禀赋、交通区位、经济区位、农业结构、基础设施等多种因素叠加影响。通过以高分卫星为核心的天空地一体化监测技术，采用地形分析、信息提取、模型模拟等方法，生成贫困片区地形、坡度、路网密度、耕地资源、森林资源等指标，进一步采用多元回归分析、空间叠加分析、缓冲区分析等地理学空间分析方法[1]，分析陇南市贫困片区的地域分异主导因素及其作用机制。

2.陇南市致贫空间分析

陇南市整体属于秦巴山区集中连片特殊困难地区，贫困面积大、贫困程度深、贫困人口多。近年来，陇南市认真贯彻中央精准扶贫系列重大决策，启动实施25个特困片区、80个特困乡镇、822个特困村脱贫攻坚工程，探索出了片区扶贫、电商扶贫、金融扶贫、旅游扶贫、社会扶贫等扶贫模式，形成了特色农业为主，工业、旅游业、渔业等多模式相结合的发展体系。但由于受到自然资源、社会经济发展和主要生态环境问题多要素的限制，部分区域经济发展落后，贫困问题较为突出。

通过综合资源、生态环境、社会经济等多维度不同指标的地理学空间分析得出，陇南市贫困成因主要有：1）自然条件严酷；2）地形复杂，自然灾害频发；3）耕地质量差，县域工业和服务业发展落后；4）地理位置偏远，区域交通条件差；5）生态地位显著，保护优先，限制发展；6）教育水平低，农户脱贫内生动力存在局限性。

五、基于生态经济模型的资产核算

1.陇南市生态资产价值评估

（1）评价目标及方法

基于区域高分辨率土地利用/覆盖、地形、气象等指标数据，采用集成生态系统服务模拟模型，开展关键生态资源模拟，分析陇南市关键区域、流域的水源涵养、水质净化、水土保持、森林固碳、生物多性样等生态产品供应能力。采用市场化机制评估方法，对上述生态环境资源的价值进行全面评估，摸清环境资源家底。

（2）陇南市生态资源价值核算

采用市场化机制评估方法，对上述生态环境资源的价值进行全面评估，陇南市每年提供的生态产品的价值约为4873.63亿元，其中水源供给价值298.20亿元、水质净化价值24.31亿元、水土保持价值1849.32亿元、植被固碳释氧价值2701.80亿元。陇南市生态资产价值占甘肃省2010年的生态资产价值7777.30亿元的62.66%，是2015年陇南市生产总值315.14亿元的15.46倍。

陇南市的生态资产价值为4873.63亿元，25个特困片区生态资产总值为1525.05亿元，占陇南市生态资产价值的31.29%。总体上陇南市生态资产价值巨大，但目前缺少将生态资产转化为经济效益的有效途径，探索自然资产的创新利用途径的方式，提高自然资产的产出效率是实现绿色发展的重要内容。

2.陇南市关键行业退出损失核算

（1）核算总体目标及方法

以陇南全市为评估单元，基于高分卫星对生态环境与自然资源精细化调查数据，以及实地走访调查收集并分析全市关键行业的投入、产出数据，采用由联合国统计署发布的全世界使用最广泛、权威的核算体系：环境经济核算账户（SEEA）和国民账户核算体系（SNA）[4]，测算并分析陇南市矿产资源、水电能源资源和渔业资源关键行业参与生态补偿后的退出损失。基于SEEA和SNA两种方法从雇员、企业和政府三类损失主体出发，核算雇员的收入损失、企业净营业盈余损失、企业固定资产闲置或折现损失、政府资源租金损失、生产税损失等，获得陇南全市关键行业退出总损失。

（2）关键区域、行业环境经济核算

考虑到行业生态补偿的阶段性，根据企业特征、区位和产值进行分期退出。近期首先退出位于自然保护区、国家公园等重要生态功能区内的企业以及全市河流和库区中的全部渔业；中期以全市现有矿产、水电行业的50%产值量退出；远景考虑全市矿产、水电企业全部退出的总损失。结果显示：近期，全市三个关键行业总损失8.17亿元，其中雇员损失0.52亿元，政府生产税和资源税共损失1.61亿元，企业的盈余损失和资产退出损失共6.03亿元。中期，只考虑采矿企业和水力发电企业，全市共损失659.75亿元，其中雇员损失23.45亿元，政府损失59.42亿元，企业损失220.7亿元，政府的远景资源租金损失356.15亿元；远期两个行业的全部损失为1341.91亿元，其中雇员损失46.88亿元，政府损失118.83亿元，企业损失441.38亿元，政府远景资源租金损失734.82亿元。

六、区域精准扶贫与生态补偿的发展建议

以区域生态保护与经济发展互利共赢为总目标，以建立、健全陇南市精准扶贫机制为具体方向。力争到2023年，实现森林、草原、湿地、河流、耕地等重点领域和禁止开发区域、重点生态功能区等重要区域生态保护补偿全覆盖，补偿水平与经济社会发展状况相适应，跨地区、跨流域补偿取得明显进展，多元化补偿机制初步建立，基本建立符合市情的生态保护补偿制度体系，境内生态系统稳定性增强，人居环境得到优化，产业结构更趋合理，资源利用效率大幅提升，现行标准下贫困人口实现稳定脱贫，建成一批生态文明建设示范区和示范点，使陇南市成为长江上游重要的生态安全屏障、全国扶贫开发示范区。

1.促进区域经济转型发展

通过合理规划补偿方式，引导受偿群众高效使用补偿资金，推进高效绿色农业、特色电商产业、生态旅游业、绿色金融业、新型服务业等特色产业发展，形成一批新型绿色经济增长极，优化经济结构，推进陇南市转型发展，实现区域贫困人口的稳定增收，全面提高贫困区人口的综合福祉水平，构建区域可持续发展新模式。

2.提升区域生态环境整体质量

依托生态补偿长效机制，借力“两江一水”等重点区域综合治理工程，稳步提升区域生态环境整体质量。推进生态系统保护与恢复，使区域水源涵养、水土保持、水质净化、生物多样性保护等生态系统服务供给能力得到明显提升。加强区域环境治理与管控，万元地区生产总值能耗、主要污染物排放总量和单位国内生产总值二氧化碳排放量等约束性指标均控制在省上下达任务内。城乡环境整治全面推进，环保工业、绿色农业、生态旅游业稳步发展，绿色富市、绿色惠民工程稳步推进，生态文明示范市建设取得新成效，为长江上游生态安全做出积极贡献。

3.陇南市精准扶贫生态补偿方案与财政保障机制

综合考虑主体功能区划，分析区域与行业不同阶段生态补偿范围。梳理现有生态补偿措施与政策，针对区域贫困特征及资源禀赋，制定有利于提升受偿农户可持续性生计的差异化补偿方式，提出陇南市精准扶贫生态补偿相关政策建议。分析区域内目前的生态补偿资金来源结构，探讨创新资金来源方式，分析进一步争取国家纵向转移支付资金的项目基础，探索与周边区域的横向转移。