生态环境损害赔偿制度支撑技术进展与创新
来源：环境保护杂志社
【摘要】：生态环境损害赔偿制度支撑技术包括生态环境损害鉴定评估技术方法体系与生态环境损害赔偿制度改革实施管理技术两大类，前者初步建立了技术标准体系，但距离标准体系的完整构建仍有较大差距；后者主要依靠人工报送和筛查，技术手段较为落后。在系统分析生态环境损害鉴定评估关键技术的研究进展与难点的基础上，本文建议拓展相关技术方法的应用领域、加大研发支持力度、加强多学科技术方法系统集成应用，深化生态环境损害赔偿制度支撑技术研究。
【关键词】生态环境损害赔偿；鉴定评估；管理技术；人工智能
生态环境损害赔偿制度支撑技术包括生态环境损害鉴定评估技术方法体系与支持该制度改革实施的管理技术两大类，前者包括污染物性质鉴别、污染溯源与因果关系判定、生态破坏机理分析等鉴定技术以及损害实物量化、价值量化、恢复方案决策等评估技术；后者包括案件筛查、跟踪办理、效果评估等案件全链条管理技术。
中共中央办公厅、国务院办公厅先后印发的《生态环境损害赔偿制度改革试点方案》《生态环境损害赔偿制度改革方案》，主要明确了生态环境损害赔偿制度的运行和保障机制，并提出国家建立健全统一的生态环境损害鉴定评估技术标准体系。根据职能定位，生态环境部在制度试点期间重点组织开展了生态环境损害鉴定评估系列技术标准的研究，但距离健全的标准体系尚有较大差距；在管理技术方面，开发了案件信息报送系统，能够开展案件的初步汇总分析，但目前主要依靠部门报送和人工筛查开展案件办理，尚未形成智能化办案管理技术体系。
随着环境犯罪案件办理、环境公益诉讼等工作的深入开展，生态环境损害鉴定评估也被纳入司法鉴定管理范畴。2016年，环境损害司法鉴定正式被纳入司法鉴定管理体系。《司法鉴定学》教材[1]对环境损害司法鉴定的主要内容和方法作出规定，主要包括司法鉴定准备、损害调查、污染物来源与性质鉴定、损害确认、因果关系判定、人身损害评估、财产损害评估、生态环境损害评估等内容，涉及的技术方法主要包括资料收集分析、现场踏勘和人员访谈、监测分析、生态调查、实验研究和模型模拟、统计推断、遥感影像分析、替代等值分析、恢复决策、损害价值量化。同时，随着计算机科学、地理信息科学、人工智能科学、分子生物学等学科的发展与应用，传统技术方法与新兴学科的融合也将成为生态环境损害赔偿制度支撑技术发展的必然方向。
本文从构建生态环境损害鉴定评估标准体系的角度出发，系统分析了生态环境损害赔偿制度支撑关键技术的研究进展与难点，对人工智能、污染诊断溯源、遥感影像、绿色修复等新技术方法在生态环境损害赔偿制度支撑技术中的应用进行了展望，并对深化生态环境损害赔偿制度支撑技术研究提出建议。
生态环境损害鉴定评估标准体系的构建
建设成效与问题分析
建设生态环境损害鉴定评估标准体系是落实党中央、国务院关于建立生态环境损害赔偿制度重大改革任务的核心工作。目前，生态环境部已牵头初步建成覆盖总纲和关键环节、环境要素、生态系统、基础方法及原有废物鉴别相关技术标准五大类的生态环境损害鉴定评估标准体系，海洋、渔业、农业农村部门也分别针对海洋生态损害、渔业污染事故、农业环境损害等发布了多项损害鉴定评估相关标准或技术文件。
目前的标准体系建设主要存在3方面的问题：一是标准覆盖领域不全，损害因果关系判定和损害量化等关键环节、大气和海洋等环境要素、生态系统与生物多样性破坏、有毒有害物质鉴定等还缺少相应的技术标准，统计分析、等值分析、遥感技术等多种基础和新兴技术方法在损害鉴定评估中的应用仍需要进一步规范；二是标准对实际工作的指导性不足，对具体案件和工作环节缺乏更具操作性和规范性的指导，影响鉴定评估结果的精准性和一致性；三是部分领域的技术标准需要完善衔接。
研究重点
在总纲和关键环节类标准中，已印发的总纲、损害调查、恢复效果评估、基线确认4项标准，主要对环境监测、生态调查、损害程度和范围量化、期间损失计算、修复方案确定、价值量化等通用技术方法与一般性原则进行了规定；尚缺乏针对因果关系分析、损害实物量化、修复决策、损害价值量化4个关键环节的标准。这4项标准技术性较强，涉及污染物识别、污染溯源与迁移路径分析、空间影像分析、数理统计推断、损害恢复方案设计、环境经济与生态经济等多种理论与方法。按照总体规划，计划首先在基础方法类标准中对上述关键技术的适用情形、具体方法、技术要点逐一予以规定，再出台综合性的关键环节、环境要素以及生态分区类损害鉴定评估标准。因此，上述方法是生态环境损害鉴定评估工作要重点研究的内容，包括指纹图谱、同位素分析、统计推断、环境DNA溯源等因果关系分析方法，遥感影像分析、空间插值等损害实物量化方法，以及虚拟治理成本法、直接市场价值法、支付意愿法等生态环境损害价值量化方法。
关键技术的研究进展与难点
污染物识别与溯源技术研究进展与难点
污染物识别与溯源包括确定污染物性质及其来源、追溯污染物排放地点、判断污染物排放时间等内容，是生态环境损害因果关系分析与责任认定的基础性工作，也是环境领域技术含量较高、需要重点研究的一项综合性技术。混杂废水或废物排放是生态环境损害赔偿最常见的案例类型，其难点在于如何识别复合污染体系中的非常规特征污染物，除了尽可能收集基础信息与资料进行污染物识别外，基于色谱—质谱联用的非靶向筛查技术为复合体系中的污染物识别分析提供了有力支持。此外，通过高分辨色谱或色谱—质谱联用技术获得的化学指纹图谱数据，结合污染历史、水文地质信息，是确定污染物来源、区分自然因素或人为因素的有效手段，相关信息也有助于判断污染物的释放时间。国内外均对此制定了多项检测方法标准。在污染物溯源方面，放射性同位素用于年代测定，碳、氢、氯等稳定同位素用于污染物溯源及评估污染物自然衰减情况，这些技术均是较为成熟的工具。上述方法在国外已有多年的案例应用与积累，但在国内的损害鉴定领域应用还较少[2-3]。一方面，污染物溯源要求鉴定评估人员具备较高的专业技术能力；另一方面，国内的研究和检测能力主要集中在部分高校和科研机构，鉴定评估工作人员在技术应用方面的能力不足。
污染物迁移表征技术研究进展与难点
污染物在环境介质中的迁移表征主要依赖于污染调查、空间分布和迁移扩散过程模拟。污染调查主要采用离散点采样检测的方式开展，地质探测器搭载半透膜气体连续监测系统（MIP）可实现对土壤中挥发性有机物的原位检测[4]。目前，也有通过地球物理探测、高光谱图像采集等非侵入性方式进行土壤和地下水污染热点区域识别的相关研究，但这些方法和手段仍然存在准确度低且成本高的问题。污染空间分布表征和迁移扩散过程模拟通常采用ArcGIS、Hydrus-2D/3D、Voxler三维可视化平台、EVS、Visual MODFOLW、GMS、FEEFLOW等实现[5]。在应用时需要根据环境介质特征、污染物特征及模拟目标选择合适的模型和参数。随机森林、神经网络算法等机器学习辅助建模方法的引入进一步提高了模拟的准确性。受样本数据稀疏以及环境介质中污染物非均质性的影响，空间分布三维表征的准确性仍然存在一定局限性[6]。此外，污染物在多介质界面的复杂作用机制导致多过程耦合困难。
影像分析研究进展与难点
影像分析是环境损害调查与鉴定评估中最早使用也是最普遍的方法之一。在早期，工作人员对不同地物进行目视判读，进而根据专业经验和人脑认知识别和绘制专题地图；20世纪40年代，摄影等成像技术快速发展，影像分析在污染源识别中得到应用，在美国轴承制造厂污染案例中，通过一张1938年的照片分析出污染区域有大量倾倒废物存在[7]；1972年，美国宇航局发射的第一颗Landsat卫星开启了地理信息科学的新篇章，通过获取、分析和识别地物的空间、光谱、纹理等特征，在土地资源、自然灾害、生物多样性等领域的监测与评价中得到广泛应用，目前通过卫星、飞机、无人机、地面站等观测平台已经可以获取厘米级空间分辨率影像，遥感监测技术已进入快速发展阶段。机器学习、深度学习等人工智能技术的引入，显著提升了影像分类和目标识别的精度；激光雷达和立体影像技术等三维遥感技术提供了三维地形和植被结构信息[8]。这些技术在生态环境损害案件线索筛查、损害范围量化、恢复效果评估等方面都有应用，可以确定筛查石油污染、水体富营养化等事件的起止时间、污染迁移过程，量化采矿、占地、筑坝、围填海等违法行为造成野生动植物及其栖息地的损害量和损害程度。尽管遥感技术日益成熟，但其本质上仍然依赖鉴定人员对数据源、影像分析方法、关键参数的选择，缺少标准规范，存在较强的主观性，影响了遥感技术在环境损害司法案件中的可信度。
统计分析研究进展与难点
多元统计学方法在生态环境损害鉴定评估中的污染物溯源、因果关系分析中具有重要作用。其中，主成分分析与聚类分析结合使用，能够揭示污染物之间的潜在关联，从复杂环境数据中提取特征因子，追溯污染物来源。正定矩阵因子分析模型结合稳定同位素技术可应用于污染溯源工作，识别重点关注污染物并量化各污染源的贡献率，可作为损害责任归因的一种有效方式。绝对主成分得分—多元线性回归模型常用于土壤污染溯源，结合物探、地理探测器等工具，能够定量解析不同污染源的贡献率，可用于生态环境损害鉴定评估中的责任人认定，以及不同责任人之间的责任划分。但需要指出的是，多元统计学方法在生态环境损害鉴定评估中的应用还存在局限因素：一是多元统计方法对于数据质量和完整性要求较高。在实际案件办理中，由于时间和经费问题，往往难以获取足以支撑多元统计分析的原始数据；二是方法本身具有一定的不确定性。尽管多元统计可表征污染因子之间的相关性，但难以严格证明因果关系；三是由于当前还缺乏统计学方法应用于生态环境损害鉴定的专门技术标准，其在司法诉讼案件办理中作为证据使用的有效性存在争议。
生态环境损害修复研究进展与难点
针对土壤与地下水修复，目前已经有多项标准指南文件进行规范，对目标确定、技术筛选和方案比选、过程监管方面的要求相对明确。地表水修复主要是保障水质达标和维持水生态系统稳定，涉及清淤、化学修复、生物修复等成熟技术。生态修复的核心机理是通过调控生态系统能量流动、物质循环，重建生物群落结构，推动受损生态系统服务功能恢复。从能量流动角度看，修复策略聚焦提升初级生产力（如先锋植被重建）和优化营养级联效应（如关键种引入）以增强能量传递效率；在物质循环方面，修复侧重碳汇能力提升（如生物炭改良土壤）、氮和磷污染治理（如湿地植物吸收）、重金属循环阻断（如无机钝化剂）等，这些措施可有效恢复生物地球化学过程的平衡；生物群落重建依赖于关键种与功能群的引入以及物种相互作用的调控，从而优化生态位并加速群落演替。目前，生态环境损害修复面临3个问题：一是损害修复决策涉及补偿性恢复、替代修复等不同于常规环境管理的要求，如何结合地方实际，统筹考虑基本恢复周期、期间损失、补偿性恢复规模的相互影响，需要通过标准进一步规范；二是修复决策主要采用周期短、见效快的方案和技术，缺少对环境要素和生态受体的系统考虑，鲜有生态修复方案对生态系统的能量流动、物质循环、栖息地与生物群落结构重建进行系统分析，生态系统的长期稳定性面临挑战；三是基于可接受的环境风险修复目标和方案设计原则，在多环境修复目标决策中面临实施难题，仍需进一步深入研究。
生态环境损害价值量化研究进展与难点
根据环境与生态经济学理论，生态环境资源价值量化主要基于直接市场价值、揭示市场价值和陈述市场价值3种理论方法计算。在现有生态环境损害鉴定评估技术标准体系中，总纲对上述3种理论方法的应用场景进行了原则性规定。价值量化方法主要包括污染费用法、恢复费用法、虚拟治理成本法和其他生态环境资源价值量化方法。其中，污染费用法属于直接市场法，恢复费用法和虚拟治理成本法属于揭示市场法。地表水与沉积物、土壤与地下水、森林以及农田生态系统4项标准或技术文件，结合实际案例场景，进一步对各类环境资源和生态系统服务功能损害适用的评估方法作出规定。例如，水、林木、农产品资源、水运支持服务以及景区的文化旅游价值受损等采用直接市场价值法；地表水与土壤和地下水污染、河岸带坍塌、林地破坏等采用虚拟治理法或恢复费用法；对于无法恢复的环境资源或生态服务功能以及生物多样性支持服务破坏等难以用直接市场或揭示市场方法货币化的情形，规定采用陈述市场价值法计算。虽然生态环境损害价值量化理论体系已经成熟，技术标准也作出原则性规定，但由于单位治理或恢复成本等关键价值量化参数缺失、不同类型环境资源与生态系统服务采用的揭示市场价值体系不一致、支付意愿调查方法实施成本较高等问题，加之具体鉴定评估从业人员的环境经济学和生态经济学知识储备较弱，在实践中，生态环境损害价值量化指标、方法和参数选择出现偏差的情况比较普遍。
生态环境损害赔偿制度改革支撑技术展望
人工智能技术应用展望
人工智能技术在生态环境损害赔偿案件线索自动筛查与推送、案件辅助办理、类案推荐以及智能化快速评估等方面具有巨大应用潜力，将推动生态环境损害鉴定评估与赔偿工作向智能化方向变革。基于人工智能技术的自然语言处理和大数据分析，可实现对海量数据的高效筛选和智能推送，显著提升案件线索发现的效率和精准度。基于深度学习的类案匹配和推荐技术能够通过文本分析和语义理解，快速找到与待办案件相似的案例，为行政、司法人员提供参考。通过将不同类型案件的评估报告作为数据集开展人工智能垂直模型训练，可实现生态环境损害评估的快速智能化标准选择、方法及参数匹配、鉴定评估报告生成。未来，应注重人工智能与生态环境损害评估和管理技术的深度融合，同时加强法律规范，让人工智能技术在生态环境损害评估与赔偿工作中发挥更大的作用。
污染诊断溯源技术应用展望
随着质谱仪器的灵敏度和通量的显著提升，数据解析的挑战也日益突出，人工智能的发展给数据解析工作带来了新的发展机遇。通过构建大型质谱图库，结合机器学习算法，可以实现对高通量质谱检测数据的自动化解析，快速、准确地鉴定测试样品的化学结构[9]。此外，生物测试评价技术在污染物毒性评价和生态影响评估等方面也有新的应用。特异性生物标志物可用于早期的生态风险预警和评价[10]；计算毒理学利用模型预测污染物毒性，减少了对实验的依赖；而复合污染暴露、真实环境模拟、长期低剂量暴露等复杂环境体系的综合评估更能够合理评价真实环境污染状态造成的影响。环境DNA（eDNA）技术通过从环境样本（水、土壤、空气等）中提取生物体释放的DNA片段，实现对物种的监测，一方面可用于生物多样性监测和生态系统评估[11]，另一方面结合耐药基因、降解基因等其他测试，可以反映污染导致的环境压力或修复潜力[12]。无论是化学物质检测，还是分子生物学技术，都在朝着高通量、大数据、智能化方向发展，在生态环境损害评估领域展现出了越来越丰富的应用场景。
污染调查与损害实物量化技术应用展望
为进一步提高污染调查的效率，目前，业界已经在研发具有更高灵敏度的原位检测技术和基于地球物理探测、高光谱图像采集等手段的污染热点识别技术，以实现对多种类型污染物的快速检测和筛查判断，降低调查成本。智能传感与实时监测技术也在地表水和地下水等环境监测中得到应用，进一步弥补常规损害调查手段时效性差的不足。同时，利用机器学习辅助模拟等智能算法提高污染物空间插值以及迁移转化模拟等过程模拟精度的研究，统筹考虑污染物的吸附解析、降解、多组分化学反应的物理—化学—生物学多过程模型耦合联用技术的发展，都将不断提高污染空间表征与损害实物量化的准确性与精度。
高分辨卫星与无人机低空影像技术应用展望
经过数十年的发展，遥感技术已经在时间、空间、光谱分辨率上取得巨大突破，但在地物信息提取与分析方法的应用上，仍处于目视解译和自动分类并存的阶段，经验模型和机理模型都难以忽视参数浮动、空间异质性等因素对结果质量的影响。为满足日益规范、多样化的生态环境损害鉴定工作，需进一步加快推动遥感技术向多时相、多数据源的信息复合和综合分析过渡。如无人机高分辨率数据辅助卫星影像实现区域植被参数自动反演、动物个体自动识别、体型测量等[13]；快速发展的无人机技术与激光雷达技术结合实现对受损森林结构、栖息地地貌的复原；遥感解译地表覆被类型和生境因子，地理信息系统（GIS）进行空间分析、叠加分析，识别野生动物活动热点和路径，探究生态破坏事件对动物种群和栖息地的影响。因此，研发“3S”与人工智能集成应用技术，挖掘多源遥感数据信息，解决多源数据融合问题，充分发挥各类遥感数据和技术的优势，是实现高精度地物提取和分析的研究方向。
绿色低碳生态环境修复技术应用展望
生态环境损害案件涉及固体废物和废水处理，地表水与沉积物、土壤与地下水治理修复，森林草地等生态系统以及生物多样性的治理、修复和恢复。近年来，环境治理修复领域持续加大绿色低碳修复材料、技术、装备研究力度，下一步应继续加强各类生态环境要素风险评估和管控修复目标精准模拟方法和模型研究，助力解决过度修复问题；健全基于全生命周期碳足迹的污染和生态修复决策支持系统，确保技术和方案的绿色可持续性[14]；加强多污染物、多环境要素以及多类型生态系统协同治理模式研究，探索新兴技术以及组合技术的应用，提高修复实施环节绿色化程度[15]；开展修复过程模拟和效果智慧监管平台等基础和应用研究，实现人工智能与大数据驱动的动态调控和精准修复，支撑受损生态环境的高效、经济、可持续修复。
结论和建议
第一，重视赔偿制度支撑技术在环境管理与环境司法中的应用。生态环境损害赔偿制度支撑技术在助力生态环境损害赔偿制度改革的同时，也为环境管理、环境执法、环境公益诉讼和司法实践等提供了有力支撑。目前，有毒有害物质认定、生态环境损害严重程度判定已经成为环境资源犯罪刑事案件审理的热点、难点，生态环境部发布的有毒有害大气、水和土壤污染物清单涉及的污染物种类非常有限，生态环境损害的程度缺少衡量标准，无法满足司法实践需要。此外，环境行政执法中关于恢复原状的规定缺少执行标准，突发环境事件生态服务功能损害、生物多样性丧失数量、直接经济损失评判缺少调查与评估标准。完善生态环境损害鉴定评估技术标准体系，开展智能化生态环境损害案件筛查与跟踪管理技术研发，不仅可以直接服务于生态环境损害赔偿工作，还可以为固体废物管理、污染溯源、责任认定和分配、恢复方案决策和恢复效果评估、突发生态环境事件调查与影响评估提供指引，提升环境管理和环境司法精细化、规范化水平。
第二，加强国家科研资源对于赔偿制度支撑技术研发的支持。党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》，将“统筹推进生态环境损害赔偿”列为重点改革事项。作为一项基础性、长远性制度，生态环境损害赔偿在案件线索筛查、鉴定评估、修复效果评估等方面面临诸多问题，亟待通过科技赋能予以解决。建议生态环境部联合科技部、司法部等相关部门，以设立科研专项、组建国家重点实验室等形式，加强基础研发，重点攻克生态环境损害鉴定评估关键技术难点，建设环境损害赔偿与评估基础数据平台，开发配套模型工具，提升生态环境损害赔偿工作技术支撑能力。建议各地在国家标准的总体框架下，开展技术方法探索和实践，持续推进本地区生态环境损害鉴定评估专业力量建设，保证生态环境损害鉴定评估的专业性与严谨性。
第三，强化多学科理论与方法在赔偿制度支撑技术体系中的系统集成应用。生态环境损害赔偿与鉴定评估涉及不同生态环境要素、多个评估环节、多种技术方法，需要针对生态环境损害鉴定评估因果关系判定、损害时空范围量化、损害修复与价值量化等难点问题，加强环境化学、环境生物、环境地理、环境统计、环境经济等多学科理论方法在生态环境损害赔偿工作中的集成应用研究，包括结合化学分析、地质同位素测定、统计分析方法等，构建典型工业企业污染源指纹谱库，用于损害源识别和成因分析；耦合低空摄影测量技术、地理信息技术、机器学习技术等，构建生态环境三维可视化表征方法，用于损害范围的高效量化；基于污染物迁移转化机理、生态修复机理、恢复过程模拟等多维理论方法，建立环境损害时空变化过程模拟工具，用于损害过程重构和恢复周期精准预测；开发基于人工智能与大数据调查技术的损害价值量化精准匹配与计算工具以及案件跟踪管理系统，突破学科壁垒、借助数智技术赋能，实现生态环境损害鉴定评估与赔偿工作的全流程提质增效，强化对生态环境损害赔偿制度改革的支撑保障。
图文： 义 雯
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