在城市化推进过程中，生态系统破碎化已成为普遍存在的环境挑战，以浙江沿海一座滨海城区为例，其生态结构失衡问题尤为典型。该区城镇生态系统所占比例高达39.20%，而森林生态系统占比仅为13.01%，外来入侵物种数量达到了20种，传统追责方式很难准确认定生态系统损害责任归属问题。生态系统损害追责涉及损害源识别、因果关系认定、损害程度评估及责任主体确定等复杂环节，传统技术手段无法有效处理多源异构的环境数据。大数据技术的快速发展为解决追责中的技术难题提供了新的解决方案，正在改变传统的证据收集、损害评估及责任认定模式。

大数据在损害源识别与追责定级中的应用

多源数据融合的损害源锁定技术

大数据技术在生态系统损害追责中首先要攻克损害源识别难题。通过云计算、多元数据同化及多尺度数据耦合等手段，对城市扩张、农业开发及工业建设等多源生态影响数据融合分析，实现对责任主体的精准锁定。在椒江区城镇生态系统破碎化案例中，大数据追责系统整合2021年该地海岛遥感影像数据、24个野外核查点数据及土地利用变化数据，通过ENVI 5.3与ArcGIS 10.8软件平台开展人机交互目视解译工作，准确识别出城镇生态系统占比39.20%的高破碎化损害源，为确定责任追究对象提供科学的数据支撑和技术保障。

生态损害量化评估的追责定级应用

大数据技术在追责过程中运用景观生态学评估模型，为损害程度认定以及责任等级划分提供量化依据。该技术体系将生态系统损害程度划分为轻微、一般、严重及极严重四个等级，为追责力度的判定与赔偿标准的制定提供了科学依据，有效提升了生态损害追责的客观性与规范性（见表1）。EHI为生态系统健康指数为：

 其中，EHI为生态系统健康指数，Si为第i类生态系统面积，Wi为权重系数，Ci为连通性指数。在该区区域生物多样性追责案例中，通过大数据详细分析，该区生物多样性指数是27.643，以及外来物种入侵度为0.01521，经判断属于中等潜在生态危害状况。

生态损害预警系统的前瞻性追责应用

大数据损害预警系统在追责中发挥着前瞻性的作用，按照生态系统退化评估标准，建立生态损害预警的模型，为潜在损害的提前追责提供技术支撑。系统通过分析暴露时间和毒性强度之间的关系，系统能够精准预测潜在损害转化为现实的概率，使追责机关能够在损害发生之前介入并确定预防责任。该区湿地生态系统追责评价的结果显示，大数据技术能够准确识别湿地生态系统占比仅16.10%的潜在威胁，避免了传统追责需在损害发生之后才能启动的时间滞后问题，显著提高了生态保护的预见性与追责响应的时效性。

大数据在因果关系认定与责任界定中的应用

时空数据挖掘的因果链条追溯应用

大数据技术在追责时能破解因果关系认定难题，通过时空数据挖掘技术分析人类活动和生态损害结果之间关联性，为责任归属提供科学依据。系统依据《环境损害鉴定评估推荐方法（第Ⅱ版）》，运用大数据算法分析时间顺序性、空间联系性及损害机理合理性三要素，取代了传统追责中基于经验常识的主观判断。针对生态环境的动态性和复杂性特征，大数据技术能够通过海量数据分析，在隐蔽性行为和不明结果之间构建科学因果链条，为追责工作提供客观的责任认定依据。

生态影响扩散建模的责任范围界定应用

大数据建模技术在追责工作中通过构建生态影响传播路径概念模型，为责任范围的界定以及连带责任的认定提供科学支撑。通过系统分析生态损害在不同生境中的扩散过程、二次暴露机制及食物网传递路径，解决传统追责中责任边界模糊和责任主体多元化的认定难题。暴露浓度衰减模型为：

其中，I(d)为距离d处的生态影响强度，I为初始影响强度，λ为衰减系数，C(t)为时间累积因子。该区农田生态系统追责案例中，大数据技术借助分析破碎化程度、人类活动强度及景观连通性等相关数据，体现了大数据在追责中责任主体精准识别和责任范围准确界定的技术优势。

大数据在追责证据采集与决策支撑中的应用

实时监测网络的追责证据采集应用

大数据驱动的实时监测网络可在生态损害追责时提供全天候证据采集能力，为追责机关建立起完整的证据链条。系统通过互联网、物联网、云计算及智能传感器技术，构建涵盖地面监测、遥感影像及社会经济等多维度的数据采集网络，实现追责证据的实时采集与动态更新。大数据应用呈现出“阶梯式”的发展格局，生态环境领域的追责应用虽刚起步，但已在追责实践过程中发挥了重要作用。实时监测网络可以及时捕获环境变化相关信息，为追责机关提供具有连续性和完整性的证据链条，解决了传统追责中存在的证据缺失与时效性不足的关键问题（见表2）。

损害量化处理的追责标准确定应用

大数据处理技术在追责中解决损害程度量化评估的核心难题，通过开展跨领域与跨学科的数据整合分析，为追责标准的制定和赔偿数额确定提供技术保障。传统追责方式无法系统地整理分析复杂的生态数据，导致追责标准不统一、赔偿数额难以确定的状况。大数据技术通过传感器和无线通信优势，对生态系统资源管理与环境动态监测开展多样化、专业化及智能化处理，为追责机关提供科学的损害量化依据与统一的追责标准，该区域在2021年至2023年开展的生态系统调查显示，城镇生态系统的长期监测数据体现了大数据在长期损害追踪和累积责任认定中的重要价值。

智能决策系统的追责方案制定应用

大数据智能决策系统在生态损害追责中提供全方位决策支撑与方案制定相关服务。系统不仅整合各类生态环境的数据，还通过深度关联分析为追责提供精准的决策依据，涵盖责任主体确定、损害程度评估、赔偿数额计算及执行方案制定等关键环节的智能化支撑。大数据技术可预测未来生态环境重大风险，为追责的前瞻性介入与预防性责任追究提供科学依据，为生态文明建设与环境保护事业提供有力技术保障和追责执法支撑。

结束语

大数据技术用于生态系统损害追责实现从传统经验判断到科学精准认定的重大转变。多源数据融合技术有效解决生态损害源识别与责任主体锁定难题，生态损害量化评估为追责中损害定级提供客观标准，时空数据挖掘技术成功突破因果关系认定方面的技术瓶颈。智能决策系统为追责方案制定提供了科学依据，建立基于数据驱动现代化追责机制，为构建完善生态环境保护法律体系提供强有力技术保障。

（丁华慧  台州市生态环境局椒江分局）