黃河上游地區三維生態足跡自然資本可持續評價及驅動力

郭 婧,魏 珍,周華坤

(1.青海省社會科學院,生態文明研究所,青海 西寧 810000; 2. 青海省社會科學院,經濟研究所,青海 西寧 810000;3. 中國科學院西北高原生物研究所,青海省寒區恢復生態學重點實驗室,青海 西寧 810008)

黨的二十大報告提出“推動黃河流域生態保護和高質量發展”作為區域協調發展的重要內容,保障黃河長治久安,緊密結合黃河上游各地優勢和發展目標,才能增強黃河流域高質量發展內生動力。中共中央、國務院印發的《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》也指出:加強生態治理,才能保障黃河流域的可持續發展。黃河流域是中國重要的生態屏障和經濟地帶,戰略地位特殊[1-2]。黃河上游是整個黃河流域的主要清水來源,流域面積占黃河集水面積的51.30%[3]。同時黃河上游又是流域人民賴以生存的基本載體,“一帶一路”的疊加交織區,生態環境安全是流域可持續的重要保障,探索黃河上游地區可持續發展也逐漸成為學者關注的熱點議題[4]。需要指出的是:自然資本是影響生態保護和經濟發展的重要因素,是實現可持續發展的重要保障。當前,黃河上游伴隨著流域工業化、城市化進程的加快,自然資本消耗愈發嚴重,加之流域生態系統較為脆弱,亟需進行自然資本的測算和分析,加大促進上游地區自然資源的合理利用。在此背景下,探討黃河上游地區自然資本可持續發展現狀并揭示影響區域發展水平的驅動因素,以期為統籌推進黃河流域可持續發展戰略提供依據。

目前已形成眾多區域可持續性的定量化研究方法。生態足跡分析法基于生態經濟學視角,將生產性土地視為產生有形資產和無形服務的自然資本,用面積大小直觀表征一定經濟或人口規模下的生態環境占用和自然資本需求,用生態承載力表征自然資本供給,為判斷區域自然資本利用現狀和評估生態環境水平奠定了基礎[5],因而成為近20年來最廣泛應用在可持續發展量化領域的重要模型[6]。二維生態足跡是由Rees[7]在1992年首次提出,隨后Wackernagel等[8]對其形成的模型進行完善和推廣。國內對二維模型的研究起步于20世紀末,由徐中民等[9]率先將其進行了系統解析,并被用于多種研究區域[10-12]、尺度[13-16]以及研究領域[17-22]?；谇叭搜芯?Niccolucci等[23-24]首次提出了三維生態足跡模型,并通過引入生態足跡深度和生態足跡廣度代表了人類對流量資本占用和存量資本消耗狀況。自提出以來,學者們對生態足跡研究逐步從二維分析拓展到三維時空分析方面[25-26]。在國內,三維生態足跡模型的概念最早由方愷引入并優化,同時將該模型用于區域生態壓力水平和可持續性的定量評估,主要集中于國際、中國省際的自然資本時空演化特征分析[27-29]。學者們相繼利用改進后的三維生態足跡模型從全國[30]、城市群[31]、流域[32]、省市[33-34]等尺度核算了自然資本利用現狀、動態演變、可持續變化及驅動因素[35-36]。

自然資本使用情況是生態足跡的具體體現。關于已有自然資本可持續發展評價方面的研究成果主要集中于理論與實例方面,以不同研究區域[37]、研究方法[38]、研究對象[39]等為視角對其進行可持續分析及動態評價。三維生態足跡驅動力的探索主要采用方法有偏最小二乘法[40]、Tapio脫鉤模型[41]、灰色關聯[42]等。對驅動力的研究主要是探討各個因素之間對生態足跡的影響程度。不同學者研究均表明省域三維生態足跡的驅動因素地域差異明顯。例如焦士興等[43]認為,人口規模、產業結構分別對河北、北京等的生態足跡影響能力較強;汪海峰等[40]則是認為產業發展與污染物排放因素是寧波地區生態足跡增加的主導因素;朱晚秋等[44]研究發現人口、經濟、交通等指標是影響四川省三維足跡的主導因素。

目前,推動黃河流域生態保護和高質量發展已成為國家重大發展戰略,但沿黃河地區社會經濟快速發展的同時也引起了生態足跡和可持續發展的動態變化,如何在資源環境約束的大背景下,實現區域綠色協調發展是本研究的關鍵問題。近年來,伴隨著中國社會城市化的急劇發展以及黃河流域兩岸居民對資源的掠奪、生態環境質量的降低以及空間的空前規模的占有率增長,生態赤字日益成為制約流域經濟社會可持續發展的關鍵因素。自然資本的可持續發展評價是應對資源和環境問題的有力支持。且本方法的研究多集中于單獨省市、區縣范圍內,對流域涉及較少,尤其缺乏以黃河上游地區的本類研究?；疑A測GM(1,1) 模型在求解樣本小或數據不完全的問題時,優于傳統的時間序列預測方法,能夠保持較高的精度,被廣泛應用于可持續發展的短期預測中[45]。因此,本文采用方愷等改進的三維生態足跡模型,在2012—2021年的相關數據基礎上,對黃河上游4省區生態足跡廣度和足跡深度進行測算。結合三維生態足跡、生態足跡多樣性指數、土地綜合壓力指數、生態壓力指數等構建可持續發展評價體系,選用GM(1,1)灰色模型預測未來生態可持續發展趨勢。從時空角度探索黃河上游的可持續發展水平,研究結果可為實現區域人與自然的和諧發展提供科學依據,同時對于優化土地利用結構、提高對自然資本利用效率、統籌推進生態脆弱型地區可持續發展戰略意義重大。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

黃河上游地處三大高原交匯帶(96°02′E～111°15′ E,32°20′～41°45′ N),是指從河源到內蒙古自治區托克托縣河口鎮以上的黃河河段,流域面積達42.8萬km2,占黃河流域總面積的53.8%[1]。借鑒現有研究成果,本文將青海省、甘肅省、寧夏回族自治區、內蒙古呼和浩特都市圈以西的地區(2省2區)界定為黃河上游地區。該區年平均降水量446 mm,年平均氣溫2.68℃,年蒸發量1 428.9 mm[46]。研究區內地貌類型復雜多樣,地質環境脆弱,氣候條件多樣,多屬山地環境,地質災害頻發,水土保持任務艱巨。研究區到 2021年產業以第三產業為主導,第二產業次之,第一產業比重最低,三種產業結構比為 12.25∶36.80∶51.27,黃河上游地區是重要的水源涵養區和特殊的農牧業系統。但黃河上游的區域發展面臨著潛在的生態安全風險,且該區域的生態安全問題已關系到中國乃至整個亞洲的可持續發展。

1.2 數據來源

本研究采用 2012—2021年研究區的社會經濟和土地利用數據。土地利用類型、生態足跡賬戶和能源消費賬戶見表1。社會經濟數據主要來源于 2011—2020年黃河上游地區(青海省、甘肅省、寧夏回族自治區、內蒙古自治區)及各地州的統計年鑒和統計公報。能源消費折算系數采用世界上單位化石燃料生產土地面積的平均發熱量為標準[47]。其他基礎數據主要來源于《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》等,水資源總量數據來自各省區市水資源公報。

表1 數據來源及說明Table 1 Data source and description

1.3 改進三維模型

基礎三維模型較二維模型具有顯著優勢,但忽視了生態赤字與生態盈余的自然資本性質差異,在區域尺度上會高估足跡廣度、低估足跡深度[48],僅能適用于單一地類,但當地類數目較多且存在區域差異時,就表現出一定的局限性[33]。本文采用方愷經研究改進后的三維模型,改進后的模型克服了現有三維模型及二維模型在自然資本評估方面存在的上述問題,將資本存量的穩定程度作為判斷可持續性強弱的基本依據,評估結果有明顯的生態偏向性[12]。足跡深度和足跡廣度在區域尺度上計算公式如下:

(1)

(2)

EF3D=EFdepth,region×EFsize,region

(3)

式中:i代表耕地、草地、林地等幾類生物生產性土地,EFi代表不同地類的生態足跡,BCi代表不同地類的生物承載力,EFdepth,region為區域足跡深度,EFsize,region代表區域足跡廣度(hm2),EF3D為區域的三維生態足跡(hm2)。

1.4 生態可持續性評價指標

選取三維生態足跡(Three-dimensional ecological footprint,EF3D)、生態足跡多樣性指數(Ecological footprint diversity index,EFDI)、生態壓力指數(Ecological tension index,ETI)、土地綜合壓力指數(Land comprehensive pressure index,Icomprehensive)、生態協調系數(Ecological coordination coefficient,ECC)5個指標建立可持續發展綜合指數(Composite index of sustainable development,CISD),指數值越大,區域可持續發展綜合能力就越強(表2)。

表2 自然資本可持續發展評價指標Table 2 Evaluation indicators for sustainable development of natural capital

目前,由于可持續發展水平沒有統一的劃分標準,為更直觀地評價黃河上游各省區的可持續發展水平等級,在自然間斷點法[50-51]的基礎上,將可持續發展綜合指數劃分為5個等級,如表3所示。

表3 可持續發展水平等級劃分Table 3 Classification of sustainable development levels

1.5 灰色模型GM(1,1)

灰色模型(Grey dynamic model,GM)是模型的核心系統,其主要技術系統包括系統分析、評估、建模、預測、決策、控制和優化。GM(1,1)模型的基本功能是充分利用現有數據中的顯式和隱式信息,揭示數據的規律性使新序列能夠反映原始序列的趨勢,可用于研究樣本數量少、信息不完整的特定時間間隔的未來時間分布[52-53]。因此,它被廣泛應用于生態指標的預測中。由于篇幅有限,該研究方法便不再贅述,具體步驟詳見文獻[54]。

1.6 偏最小二乘回歸模型

偏最小二乘回歸方法(Partial least-squares regression,PLS)同傳統的回歸模型相比,PLS不僅解決了因樣本點少、自變量多重共線等帶來的問題,而且在成分提取時對信息進行了重組,提高了自變量對因變量的解釋效應[55]。區域自然資本利用受諸多因素影響,本文在參考已有研究的基礎上[55-56],充分考慮了多因素結合,主要包括人口、經濟發展水平、社會消費、對外貿易、能源消耗、生態建設、科技、環境污染8個方面的因素影響,建立了黃河上游地區自然資本可持續發展評價驅動因素指標體系。以黃河上游各地區三維生態足跡作為因變量(Y),23項因子作為自變量,表征自然資本的利用狀況,各目標層的綜合值為自變量,應用SIMCA-P11.5軟件進行偏最小二乘回歸分析。數據來自黃河上游地區各省、自治區統計年鑒,部分指標經計算得到,具體指標體系及權重結果見表4。

表4 黃河上游地區自然資本可持續發展評價驅動因素指標體系及權重Table 4 Index system and weights of driving factors for the sustainable development evaluation of natural capital in the upper reaches of the yellow river

2 結果與分析

2.1 黃河上游地區自然資本占用和供給動態變化

根據傳統二維生態足跡模型得出黃河上游地區人均生態足跡(資本占用)、人均生態承載力(資本供給)。由圖1可知,2012—2021年黃河上游及各省區的人均生態足跡呈直線上升趨勢(y=0.052 5x+2.023 6,R2=0.983 4),從2012年的2.089 9 hm2·人-1上升至2021年的2.536 5 hm2·人-1,從二者大小關系看,在上升的過程中人均生態足跡高于人均生態承載力,但10年間仍處于生態可持續狀態。分地區來看,青海和內蒙古的人均生態足跡顯著高于其余2個省區,這主要跟當地資源消耗和開發以及人口稠密度有關,內蒙古相比其他地區需要消耗自然資源量較大,青海雖資源儲量大,但90%以上為限制開發地區,其本身地廣人稀、經濟發展滯后,主要經濟發展地區集中于東部的省會城市周邊,相比而言人均生態足跡逐年增長。青海和甘肅的人均生態足跡均是在2021年達到峰值,分別為4.183 4 hm2·人-1、1.340 2 hm2·人-1,而內蒙古在2019年達到最大值,為3.737 7 hm2·人-1,寧夏則是2017年就達到最高值,為1.669 2 hm2·人-1。主要原因是多年間土地利用結構的調整及各地區產業結構升級轉型等導致了人均生態足跡呈現波動性變化。

圖1 2012—2021年黃河上游地區人均生態足跡Fig.1 2012—2021 Ecological footprint per capita in the upper reaches of the Yellow River

由圖2可知,2012—2021年黃河上游地區人均生態承載力呈現先下降又緩慢上升的趨勢,從1.395 8 hm2·人-1上升至1.496 4 hm2·人-1;青海的人均生態承載力位列各省區首位,且人均生態承載力明顯高于其他省區,甘肅省的人均生態承載力位于末尾。這表明青海生態系統每年所能提供的資源量要遠高于其他省區,而甘肅則相反,究其原因為青海擁有得天獨厚的資源稟賦條件。各省區的人均生態承載力呈現不同趨勢,其中青海省的人均生態承載力保持在3.875 9～4.103 4 hm2·人-1之間,變化幅度較小,內蒙古變化幅度也較大。

圖2 2012—2021年黃河上游地區人均生態承載力Fig.2 Per capita ecological carrying capacity in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2021

由圖3可知,三類賬戶所占比重也發生明顯變化,2012—2021 年除內蒙古外,其余各省區的能源賬戶所對應的人均生態足跡在各省區的各賬戶生態足跡中均占比較大,青海的能源消耗賬戶所占比重從2012年的59.25%下降為2021年的42.36%。其他地區在經濟發展過程中仍然較依賴污染物排放和能源消耗,說明各省區仍需加大能源結構轉型的力度、注重清潔生產。

圖3 2012—2021年黃河上游地區各賬戶人均生態足跡Fig.3 Per capita Ecological footprint of each account in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2021

2.2 黃河上游各省區三維生態足跡分析

從圖4a可以看出2012—2021年黃河上游各省區每年的人均足跡深度均超過1 hm2·人-1,數值大小排序依次為:寧夏>甘肅>內蒙古>青海。研究區除青海和甘肅顯著增加外,寧夏和內蒙古均呈現先增長再下降的趨勢,表明資源流量不能支撐資源的消費。10 年間,寧夏每年的人均足跡深度均處于第一的位置,在3.410～4.207 hm2·人-1之間,表明寧夏的生態系統至少需要積累3～4年的自然資本才能滿足區域1年所需的資源量。這主要源于寧夏自然稟賦不足、地理面積狹小,且高耗能產業較多等多重因素導致。說明資源稟賦且發展較慢的青海省人均足跡深度較低,可持續性發展較強,反之亦然。

圖4 2012—2021年黃河上游各省區三維生態足跡動態變化Fig.4 Dynamic changes of 3D ecological footprint of provinces and regions in the upper reaches of the Yellow River from 2012—2021

足跡廣度反映資源的占有程度,2012—2021年各省區人均足跡廣度在總體上呈先升后降的趨勢(圖4b)。高值區一般位于人口密度低且資源稟賦的省區,低值區則位于人口稠密區,數值大小排序依次為:內蒙古>青海>甘肅>寧夏。青海和寧夏的人均足跡廣度均是在2019年達到峰值,分別為1.330 9 hm2·人-1和0.395 4 hm2·人-1;而內蒙古在2021年達到最大值,為1.754 3 hm2·人-1,甘肅則是2012年就達到最高值,為0.511 9 hm2·人-1。這可能是由于各地區產業發展與污染物排放等造成了足跡廣度的波動性變化。

人均三維生態足跡由足跡深度和廣度共同決定,表現出區域自然資源的整體利用現狀。2012—2021年黃河上游地區的人均三維生態足跡如圖4c所示。整體表現出各省區分布的不平衡,處于波動上升趨勢:青海從 1.653 6 hm2·人-1顯著增加至 2.115 2 hm2·人-1,寧夏從1.25 hm2·人-1波動增加至1.267 hm2·人-1,甘肅則從0.978 hm2·人-1緩慢增加至 1.204 hm2·人-1。相比內蒙古而言,其他3個省區變化幅度較平穩,10年間,內蒙古從2012的2.800 1 hm2·人-1明顯上升至2021年的3.873 1 hm2·人-1,年均增長率為1.59%。青海、甘肅和寧夏三個省區的經濟發展主要依靠傳統的農業和畜牧業,發展比較平穩,加上國家實施的“退耕還林(草)”政策,逐年向生態優先、環境友好型模式轉化,人均三維生態足跡的變化較小。內蒙古的人均三維生態足跡值在黃河上游各省區中偏高,主要是由于近年來人口數量增加、城鎮化改造及資源開發利用不合理等因素影響,尤其是人均GDP的增加往往加大對土地和水資源的需求,直接導致了內蒙古三維足跡的逐年增長[57]。

2.3 黃河上游地區可持續發展的驅動因素分析

本文通過SIMCA-P11.5軟件對黃河上游地區可持續發展水平的驅動因素進行分析,PLS模型回歸精度評價見表5。Q2的計算值均大于0.35,R2的計算值均大于0.67,表明回歸模型選取可靠性高,能很好地解釋生態足跡的變化,預測相關性較高。進一步通過特異點識別原理(圖5),樣本點均分布在特異點識別橢圓圖的內部,說明樣本質量可以得到保證,符合建模要求,由此得出PLS模型回歸系數(表6)。

圖5 T2公差橢圓圖Fig.5 T2 tolerance ellipse

表5 PLS模型精度評價Table 5 PLS model accuracy evaluation

表6 PLS模型回歸系數Table 6 PLS model regression coefficient

對回歸結果進行分析發現:影響黃河上游及各地區人均三維生態足跡的驅動因子存在不同。黃河上游地區整體受人口、社會消費、生態建設、科技和環境污染等多重因素綜合影響。省域層面上看驅動力差異顯著,影響青海人均三維生態足跡的關鍵因子是能源消耗和環境污染等因素,均為正向指標,且影響程度較為接近;影響甘肅和寧夏均三維足跡的關鍵因子是對外貿易、能源消耗、生態建設和環境污染等;影響內蒙古足跡的關鍵因子主要有能源消耗、生態建設和環境污染等。根據“要素稟賦理論”得出豐富的自然資源會成為社會發展的邏輯起點和路徑依賴,表示這些地區發展對能源的依賴性程度較高,自然資本容量劇減。故可根據相對應的關鍵因子制定對策來調節生態足跡深度,控制資源消耗。

結合PLS回歸系數來看,各驅動因素分為促進作用和抑制作用2類。其中人口、經濟發展、社會消費3類指標與自然資本利用呈正相關關系。具體來看:人口總量(x1)、全體居民人均生活消費支出(x4)、出口總額(x7)、累計水土流失面積(x16)、農業機械總動力(x20)以及二氧化硫排放量(x22)對黃河上游自然資本利用動態變化的影響較大,且除了出口總額均為正向指標。影響青海自然資本利用的驅動因子是石油占能源消費總量(x12)、天然氣占能源消費總量(x13)、廢水排放總量(x21)、二氧化硫排放量(x22)、煙粉塵排放量(x23)等,除廢水排放總量(x21)外均為正向指標,且影響程度較為接近;影響甘肅的驅動因子較多,主要集中在能源(消耗石油占能源消費總量、天然氣占能源消費總量)、生態建設(當年造林面積、生活垃圾無害化處理率)和科技(專利申請授權量)等方面;寧夏則主要是集中在能源消耗,且值較大,主要因為寧夏自治區中的石嘴山市、銀川市作為資源型城市高耗能產業發展對自然資本利用的影響顯著;影響內蒙古的驅動因素較多,主要為煤炭占能源消費總量(x11)、森林覆蓋率(x15)、累計水土流失面積(x16)、農業機械總動力(x20)和二氧化硫排放量(x22),且基本為正指標,說明生態建設、環境污染和科技對內蒙古的自然資源驅動力較大。表明隨著黃河上游各地區人口規模的增加和社會經濟發展,自然資本的利用逐漸增加,最為突出的是寧夏和內蒙古。隨著居民消費水平和結構的復雜化,還呈現出高資源占用的特點。

2.4 黃河上游地區可持續發展水平空間格局變化特征及預測分析

從空間格局來看(圖6),5個時期(2012年、2015年、2018年、2021和2024年)的黃河上游地區可持續發展水平分布不均衡,總體上呈現出“西南高東北低”的空間特征(2024年的可持續發展狀態為上文根據GM (1,1)模型預測結果)?？沙掷m發展水平較高的省份為青海省和甘肅省,由于自然資源豐富且人口密度較低,青海省多年穩居第一,成為黃河上游地區可持續發展的核心驅動型省份。相反,可持續發展水平等級較低的為寧夏回族自治區,其主要原因是寧夏處于西北內陸高原地帶,地域面積小且人口多,產業結構不合理,地區經濟以工業為主,研究期內資本消耗速度大于資本的更新速度,土地和環境壓力逐年增加。而內蒙古持續轉化為嚴重不安全的狀態,原因是內蒙古人口增長和生產規模的擴大給其生態環境帶來的壓力日益增加。此外,10年間青海省的生態壓力狀態一直處于很安全狀態,說明青海省的資源環境可持續性較強。

圖6 2012-2024年黃河上游地區可持續發展水平空間格局Fig.6 Spatial pattern of sustainable development level in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2024

具體來看:黃河上游各省區的可持續發展水平在空間變化趨勢上總體上呈“西南高東北低”的分布趨勢。2012年各省區的可持續發展水平指數處于弱不可持續的居多,2015 年各省區整體呈上升趨勢,其中內蒙古和寧夏轉化為強不可持續地區;2018和2021年的可持續發展水平狀態相同,甘肅省從弱不可持持續提升至弱可持續,而內蒙古則由強不可持續轉化為弱不可持續等級,原因是內蒙古人口增長和生產規模的擴大給其生態環境帶來的壓力日益增加。預測結果得到2024年各省區的可持續發展水平狀態,其中除寧夏一直處于弱不可持續—強不可持續的狀態外,半數省區均處于弱可持續發展的范圍內,說明黃河上游各省區生態資源利用的均衡程度逐年得到改善,未來有向好發展趨勢。此外,5個時期內青海省的生態壓力狀態一直為很安全,說明青海省的資源環境可持續性較強。

3 討論

本文基于量化領域最重要的生態足跡法,結合三維生態足跡和多種自然資本可持續發展評價指標客觀分析了黃河上游地區4省區可持續性發展水平。通過分析黃河上游地區可持續發展及其驅動力,更準確評估上游生態足跡的真實水平,將有利于探索資源利用與生態保護之間的協調機制。作為可持續發展量化,本研究與已有的研究結果相比[58-59]存在一定差異,主要是跟研究時序、均衡因子、產量因子的選取、適宜性以及驅動因素指標體系的構建等有關。分區域來看,青海省由于特殊的地域條件和社會經濟發展狀況與其他西部地區(甘肅省、寧夏自治區、內蒙古自治區)比較,人均生態承載力相對穩定;其余3個省區的人均足跡深度和人均足跡廣度均表現出資本流量無法滿足人類對自然資源的需求,需要對資本存量進行消耗[60],且可持續性較低處于弱不可持續居多。從驅動機制來看,研究區能源消耗、生態建設、社會消費、人口和經濟發展存在明顯的傳導機制。因此,提升區域生態承載力水平、降低人均生態足跡必須因地制宜,分區精細化管理成為實現區域可持續發展的關鍵。實現黃河上游地區高質量發展仍需改善能源結構,提高能源利用效率,同時制定差異化的生態建設與經濟發展的協調政策,降低對資本的依賴性。

研究表明,黃河上游及各省區的人均生態足跡呈直線上升趨勢,2021年為2.536 5 hm2·人-1,也反映出區域經濟水平對資源高效利用和可持續發展的正面效應。分地區來看,青海和內蒙古的人均生態足跡顯著高于其余地區,這除了跟當地資源消耗和人口稠密度有關外,還與區域經濟發展和政策導向相關。黃河上游地區在 2018 年后,污染排放賬戶均呈現不同程度的下降,主要源于政府加大推進生態文明建設力度后,不斷加強對“三廢”的治理力度,研究期間能源資源的利用效率也逐漸得到提升,但社會經濟發展對能源資源的依賴程度仍然較高。

從人均三維生態足跡的驅動力結果得出:人口、經濟發展、社會消費3類指標與自然資本利用呈正相關關系。該結果與魯鈺等[61]、劉超等[62]的結果基本一致,其驅動因素主要為人口、社會經濟發展等。研究期間,黃河上游及其各省區通過退耕還林(草)、生態修復工程的實施,加大了水土流失、三廢污染的綜合治理,在一定程度上抑制了自然資本流量占用率持續增長的態勢?？傊?在能源消耗、生態建設、科技和環境污染等多重驅動因素的共同作用下,構建了黃河上游地區自然資源占用與演變的的驅動機制。

4 結論

2012—2021年黃河上游地區的人均三維生態足跡整體表現出區域分布的不平衡,處于波動上升趨勢。青海、甘肅和寧夏3個省區的經濟發展主要依靠傳統的農業和畜牧業,發展較平穩。驅動力整體受人口、社會消費、生態建設、科技和環境污染多重因素綜合影響,省域層面上驅動力差異顯著。5個時期可持續發展狀態呈現“西南高東北低”的分布格局,可持續發展水平較高的省區為青海省,成為黃河上游可持續發展的核心驅動型省份。建議黃河上游所有省區因地制宜開展生態文明建設工作,加大環境污染治理力度,建立并完善環境保護相關政策法規,強化生態紅線區域的生態保護、生態補償和生態修復;同時還應依托中下游地區優勢加強合作機制,促進整個黃河流域協同發展。