黄河流域水-能源-粮食-生态系统脆弱性的时空演变、障碍诊断与趋势预测

Spatiotemporal evolution， obstacle diagnosis， and trend forecasting of water-energy-food-ecosystem nexus vulnerability in Yellow River Basin

摘要

目的 评估2011—2023年黄河流域水-能源-粮食-生态系统（WEFE-N）的脆弱性时空演变特征，识别其关键障碍因子，并预测未来十年脆弱性变化趋势，为区域可持续发展与风险管理提供决策依据。 方法 基于VSD模型框架，从暴露度、敏感性和适应能力三个维度构建WEFE-N系统脆弱性评价指标体系，综合运用CRITIC赋权法、TOPSIS模型评估了2011—2023年流域脆弱性的时空演变，利用障碍度模型识别关键障碍因子，并采用灰色马尔科夫模型对2024—2033年的脆弱性水平进行预测。 结果 （1）2011—2023年黄河流域WEFE-N系统脆弱性整体呈波动下降趋势，空间上呈下游脆弱性高于中游、上游的格局。（2）系统脆弱性受植被指数、人均生活用水量、工业污水处理率等多因子共同影响，其中水资源子系统的障碍度最高，是制约系统可持续发展的关键环节。（3）预测显示，2024—2033年全流域及上、中、下游的脆弱性水平将继续下降，但不同区域下降幅度存在差异，区域间脆弱性差距依然显著。 结论 研究评估并预测了黄河流域WEFE-N系统脆弱性呈下降趋势，但区域差异显著，明确了水资源是制约其可持续发展的关键障碍，为推进黄河流域生态保护与高质量发展战略提供了针对性科学参考。

Abstract

Objective This study assesses the spatiotemporal evolution characteristics of the water-energy-food-ecosystem nexus （WEFE-N） vulnerability in the Yellow River Basin from 2011 to 2023， identifies its key obstacle factors， and forecasts the vulnerability change trends for the next decade， providing a decision-making basis for regional sustainable development and risk management. Methods Based on the vulnerability scoping diagram （VSD） framework， an evaluation index system for WEFE-N vulnerability was constructed from three dimensions： exposure， sensitivity， and adaptive capacity. The criteria importance through inter-criteria correlation （CRITIC） weighting method and the technique for order preference by similarity to ideal solution （TOPSIS） model were comprehensively applied to evaluate the spatiotemporal evolution of the basin′s vulnerability from 2011 to 2023. The obstacle degree model was used to identify key obstacle factors， and the Grey-Markov model was employed to forecast the vulnerability levels from 2024 to 2033. Results （1） From 2011 to 2023， the overall vulnerability of the WEFE-N system in the Yellow River Basin showed a fluctuating downward trend， with a spatial pattern in which vulnerability was higher in the downstream than in the middle and upstream reaches. （2） System vulnerability was jointly influenced by multiple factors such as vegetation index， per capita domestic water consumption， and industrial wastewater treatment rate. Among these， water resources subsystem had the highest obstacle degree， which was the key constraint on system′s sustainable development. （3） Prediction results indicated that vulnerability levels in the entire basin and in the upper， middle， and lower reaches would continue to decline from 2024 to 2033. However， the extent of decline varied across regions， and significant inter-regional disparities in vulnerability remained. Conclusion This study evaluates and forecasts a declining trend in WEFE-N system vulnerability in the Yellow River Basin with significant regional differences， identifies water resources as the key obstacle to its sustainable development， and provides targeted scientific reference for advancing the ecological protection and formulating high-quality development strategies in the Yellow River Basin.

Graphical abstract

关键词

黄河流域 / “水-能源-粮食-生态”关联系统（WEFE-N） / 脆弱性 / 灰色马尔科夫模型

Key words

Yellow River Basin / water-energy-food-ecosystem nexus （WEFE-N） system / vulnerability / Grey-Markov model

黄河流域是我国重要的生态屏障、能源基地和粮食主产区，水资源、能源与粮食是人类赖以生存和发展的基础^［1］，其水-能源-粮食-生态（Water-Energy-Food-Ecosystem， WEFE）系统的安全对保障区域生态安全和国家战略资源供给至关重要。然而，受全球气候变化和人类活动的双重影响，随着经济的迅速发展、人口增长与环境恶化加剧，人们对水、能源与粮食等资源的需求急剧增加，给生态环境造成了巨大压力，尤其是在生态本底脆弱，同时又是重要能源和粮食生产基地的黄河流域。黄河流域面临水资源供需矛盾加剧、能源生产与生态保护冲突、粮食安全压力增大、生态系统退化等一系列挑战。基于此，可以科学测度黄河流域“水-能源-粮食-生态”关联系统（Water-Energy-Food-Ecosystem Nexus， WEFE-N）的脆弱性，探究影响因素，并进一步对脆弱性水平进行预测，提出优化路径，这对于保障经济社会可持续发展，维护黄河流域“水-能源-粮食-生态”系统安全具有重要意义。

“水-能源-粮食-生态”关联系统的研究范式，经历了从概念萌芽、框架拓展到实证深化的演进过程。对“水-能源-粮食-生态”关联系统的研究最早可追溯到1972年，MEADOWS等^［2］聚焦全球经济、人口与“水-能源-粮食”之间的供需安全问题进行了初步探讨。在2011年德国波恩召开的有关“水-能源-粮食”纽带关系的会议上，正式将三者联系起来，认为三者存在紧密关联，形成了“水-能源-粮食”纽带关系（Water-Energy-Food Nexus， WEF-N）^［3］。随后，斯德哥尔摩国际环境研究院提出了“纽带关系”的概念框架，强调在“水-能源-粮食”这一复杂关联中，可用水量是影响系统安全的关键要素，并倡导通过激励性措施推动三者协同发展，以支持社会经济可持续增长^［4］。至2015年，“水-能源-粮食”安全已被纳入联合国可持续发展目标体系，成为支撑全球可持续发展的重要基础^［5］。随着研究的深入，学者们普遍认识到生态（E）子系统作为支撑水、能源、粮食可持续性的根基，其作用不容忽视。与传统的“水—粮食—能源”（WFE）关联框架相比，“水—粮食—能源—生态”（WFEE）关联框架更加注重生态系统服务所提供的核心支撑与调节功能，同时强调生态系统兼具的自然属性和社会经济属性。近年来，关于WEFE-N的研究日益增加，受社会发展背景的影响，研究多集中于发展中国家。从研究对象上看，研究多集中在农业、河流、城市、森林以及草地等方面^［6-7］。在研究方法上，多从定性研究转为定量研究^［8-12］。

尽管研究取得了显著进展，但当前WEFE-N系统脆弱性研究仍存在明显的薄弱环节，构成了本研究的核心切入点。第一，在系统维度上，生态子系统的关键作用在脆弱性评价中未被充分重视。WEFE-N系统是包含水资源、能源、粮食与生态在内的关联系统，目前有关研究大多集中在子系统脆弱性评价，针对WEFE-N系统脆弱性的研究相对较少，仅有少数学者对WEF-N系统的脆弱性进行了分析。在子系统脆弱性的研究上，多集中于水资源^［13］、粮食^［14-16］与生态脆弱性^［17-19］的研究。还有部分学者聚焦水-生态、水-粮食^［20］与粮食-生态系统^［21］的脆弱性进行研究。虽有少数学者开始关注WEF-N系统，但对完整包含生态子系统的WEFE-N脆弱性的综合研究仍相对匮乏，未能充分揭示生态系统作为能动子系统而非静态背景，在与其他子系统互动中所贡献的脆弱性机制。第二，在空间尺度上，针对典型流域特别是黄河流域的精细化解析严重不足。现有成果多集中于国家、省级宏观单元或长江经济带等区域，而对于黄河流域这一地理单元独特、生态本底脆弱且战略地位突出的区域，在流域尺度上进行全面、精细评估的研究尚显不足。

针对已有研究的不足，本文将从以下两点进行完善：（1） 从研究视角看，WEFE-N系统是由水资源、能源、粮食以及生态系统组成的密切关联、相互影响的复杂系统，生态系统在其中有着重要地位。本文将在以往的“水-能源-粮食”关联系统中加入生态子系统，对WEFE-N系统的脆弱性进行分析。（2） 从研究对象看，当前有关WEFE-N系统的研究主要集中在省市级以及长江等地区，对于黄河流域研究相对较少。黄河流域作为我国重要的能源基地和经济带，其WEFE-N系统的脆弱性关系到经济社会的可持续发展。基于此，本文选取黄河流域81个地级市作为研究对象，探讨黄河流域WEFE-N系统的脆弱性水平、障碍因素，并对脆弱性水平进行预测。

1 研究设计

1.1 指标体系构建

通过借鉴已有研究^［22-23］，采用VSD（Vulnerability Scoping Diagram）模型，从暴露度、敏感性与适应能力3个方面构建黄河流域WEFE-N脆弱性评价指标体系。共选取34个指标^［24-26］，构建的指标体系如表1所示。

1.2 数据来源

文章选取黄河流域8省（区）81个地级市作为研究对象，数据来源于国家统计局、《中国统计年鉴》（2011—2023年）、《中国城市统计年鉴》（2011—2023年）、《中国能源统计年鉴》（2011—2023年）、《中国环境统计年鉴》（2011—2023年）等。针对部分市级数据缺失情况（如个别年份的工业污水处理率），采用线性插值法进行填补；对于连续两年以上缺失的数据，则使用省级均值或邻近地市均值进行替代。

本研究参考水利部《黄河流域综合规划》的水文分区标准，将流域划分为上游、中游、下游：上游涵盖青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古西部的河源至头道拐段，中游包括内蒙古南部、陕西、山西、河南西部的头道拐至桃花峪段，下游为河南东部至山东的桃花峪以下河段。基于此，研究覆盖流域内81个地级市，其中上游27市、中游21市，下游33市。具体流域划分见表2。由于数据可得性以及水文界定标准，故未将内蒙古东部部分盟市以及其他与黄河流域水文关联性较弱的地级市纳入研究范围。

1.3 研究方法

1.3.1 CRITIC赋权法

文章采用CRITIC赋权法对指标赋予权重，结果见表1的权重。

1.3.2 TOPSIS法

之后运用TOPSIS法计算黄河流域WEFE-N脆弱性水平，计算步骤如下：

（1） 准备原始矩阵X。为不同对象在不同指标下的评分数据，n×m的矩阵，n为对象个数，m为指标个数。

X=〔\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{11}}& x_{\mathrm{12}}& \cdots & x_{\mathrm{1}m}\\ x_{\mathrm{21}}& x_{\mathrm{22}}& \cdots & x_{\mathrm{2}m}\\ ⋮& ⋮& ⋮& ⋮\\ x_{n\mathrm{1}}& x_{n\mathrm{2}}& \cdots & x_{nm}\end{array}〕（1）

（2） 原始矩阵正向化和标准化，得到标准化矩阵Z，此处使用极差法。

正向指标：z_{ij}=\frac{x_{ij}-x_j^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}{x_j^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-x_j^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}（2）

负向指标：z_{ij}=\frac{x_j^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-x_{ij}}{x_j^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-x_j^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}（3）

（3） 构建加权矩阵。标准化矩阵Z每列与对应的权重相乘。

Z^{\mathrm{*}}=〔\begin{array}{cccc}{\omega }_{\mathrm{1}}·z_{\mathrm{11}}& {\omega }_{\mathrm{2}}·z_{\mathrm{12}}& \cdots & {\omega }_m·z_{\mathrm{1}m}\\ {\omega }_{\mathrm{1}}·z_{\mathrm{21}}& {\omega }_{\mathrm{2}}·z_{\mathrm{22}}& \cdots & {\omega }_m·z_{\mathrm{2}m}\\ ⋮& ⋮& ⋮& ⋮\\ {\omega }_{\mathrm{1}}·z_{n\mathrm{1}}& {\omega }_{\mathrm{2}}·z_{n\mathrm{2}}& \cdots & {\omega }_m·z_{nm}\end{array}〕（4）

（4） 确定正、负理想解。正理想解由加权标准化矩阵中每列元素的最大值组成，负理想解由每列元素的最小值组成。此时的加权标准化矩阵Z^* 为：

Z^{\mathrm{*}}=〔\begin{array}{cccc}{z}_{\mathrm{11}}^{*}& z_{\mathrm{12}}^{*}& \cdots & z_{\mathrm{1}m}^{*}\\ z_{\mathrm{21}}^{*}& z_{\mathrm{22}}^{*}& \cdots & z_{\mathrm{2}m}^{*}\\ ⋮& ⋮& ⋮& ⋮\\ z_{n\mathrm{1}}^{*}& z_{n\mathrm{2}}^{*}& \cdots & z_{nm}^{*}\end{array}〕（5）

正理想解：Z^{+}=(Z_{\mathrm{1}}^{+},Z_{\mathrm{2}}^{+},\dots ,Z_m^{+})（6）

负理想解：Z^{-}=(Z_{\mathrm{1}}^{-},Z_{\mathrm{2}}^{-},\dots ,Z_m^{-})（7）

（5） 使用欧式距离计算对象与正理想解和负理想解的距离。

D_i^{+}=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}(Z_j^{+}-z_{ij}^{\mathrm{*}}{)}^{\mathrm{2}}}（8）

D_i^{-}=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}(Z_j^{-}-z_{ij}^{\mathrm{*}}{)}^{\mathrm{2}}}（9）

（6） 使用负理想解距离计算相对贴近度并排序。相对贴近度在0~1之间，越大表示离负理想解越远，就越好。

S_i=\frac{D_i^{-}}{D_i^{+}+D_i^{-}}（10）

1.3.3 障碍度模型

障碍度模型建立在综合评价模型（如TOPSIS）的基础上，用来对影响事物发展的障碍因素进行全面挖掘。计算步骤如下：

（1） 计算单一指标对总目标的贡献，一般用指标的全局权重表示，记作F。

（2） 计算原始数据的标准化矩阵X，一般使用极差法。

（3） 计算指标偏离度I，表示指标实际值与最优值之间的差距。

I=\mathrm{1}-X（11）

（4） 计算指标障碍度O。

O_{ij}=F_j{I}_{ij}/{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{F}_j{I}_{ij}（12）

式中：F_j 为第j个指标的权重；I_ij 为第i个城市第j个指标的偏离度。

（5） 根据指标层级关系，将底层指标的障碍度向上求和汇总，得到上层指标的障碍度。

O_j={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{O}_{ij}（13）

式中：O_ij， O_j 分别为各指标层、因素层的障碍度。

1.3.4 灰色马尔可夫模型

黄河流域 WEFE-N系统脆弱性受自然、经济、政策等多重因素交织影响，具有显著的“小样本、贫信息”灰色特征，传统统计预测模型难以精确捕捉其非线性波动特征；单一的灰色预测模型如GM（1，1）虽能反映系统的总体演化趋势，但在处理受随机干扰或政策波动引起的短期波动性数据时精度受限；而马尔科夫模型通过引入状态转移概率矩阵，能够有效修正灰色模型的预测残差，捕捉脆弱性指数在演化过程中的动态波动规律。因此，结合二者优势可显著提高黄河流域系统脆弱性预测的可靠性与科学性。

在应用灰色马尔可夫模型进行预测分析时，状态划分是一个关键步骤。该过程有助于简化模型结构，减少计算复杂度，并提高预测结果的准确性。研究采用等距划分法将相对误差序列划分为4类^［27］，如表3所示。其中，U_i\mathrm{和}{L}_i分别表示状态E_i的上限和下限。

根据相对误差状态的划分结果，对各状态E_i的出现频次进行统计。以黄河流域WEFE-N脆弱性的相对误差序列为例：状态E_{\mathrm{1}}共出现3次，其一步转移后均进入状态E_{\mathrm{2}}；状态E_{\mathrm{2}}出现3次，一步转移后分别进入状态E_{\mathrm{1}}和状态E_{\mathrm{4}}；状态E_{\mathrm{3}}出现5次，一步转移后分别进入状态E_{\mathrm{1}}\mathrm{和}{E}_{\mathrm{3}}；状态E_{\mathrm{4}}出现1次，一步转移后进入状态E_{\mathrm{4}}。类似地，可统计其他区域WEFE-N灰色预测相对误差中所处状态的出现频次。在此基础上，可进一步计算各状态的一步转移概率，其计算公式如下：

P_{ij}=M_{ij}/M_j,\hspace{1em}i=\mathrm{1,2},\dots ,s;j=\mathrm{1,2},\dots ,s（14）

式中：M_i 为统计各误差所处状态出现的次数P_{ij}\ge \mathrm{0},\hspace{1em}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^s}{P}_{ij}=\mathrm{1}，即转移概率矩阵每行和为1。

根据上述转移概率矩阵，对预测值进行修正拟合，计算公式如下：

{\widehat{y}}^{(\mathrm{0})}(k)=\frac{{\widehat{x}}^{(\mathrm{0})}(k)}{\mathrm{1}\pm \frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}(L_i+U_i)}（15）

式中：U_i 和L_i 分别表示状态E_i的上限和下限。

2 结果与分析

2.1 时空演变分析

2.1.1 时间趋势分析

为探究区域差异，将研究区域进行划分，绘制黄河流域上中下游WEFE-N脆弱性时间演变趋势图，如图1所示。

总体来看，2011—2023年黄河流域WEFE-N系统脆弱性指数均值由0.538降至0.512，呈现波动下降趋势，年均降幅为1.93%，表明WEFE-N系统安全水平上升，区域资源环境协调能力总体改善。但不同阶段存在显著差异：2011—2016年脆弱性年均降幅为2.41%，呈现快速下降趋势；2017年后年均降幅为0.82%，降低速度趋缓，可能与气候变化加剧及经济转型压力相关。

分区域来看，下游地区的WEFE-N脆弱性水平高于上游和中游，表明下游地区的WEFE-N安全性较低，面临水资源、粮食、能源短缺和生态压力。在上游地区，WEFE-N脆弱性水平均值0.563，为最高值，但下降趋势显著，2011—2023年期间下降幅度为8.71%。中游地区则呈现“核心—边缘”分化特征，像郑州市等省会城市通过技术创新推动脆弱性稳步下降，郑州市年均降幅达1.12%，但像阳泉市这类资源依赖型城市因产业转型滞后，2018年后出现平台期，波动幅度不超过0.01。下游地区WEFE-N脆弱性均值为0.523，整体脆弱性最低且在研究期内降幅达到7.34%，脆弱性得到显著改善。

2.1.2 空间演化分析

为进一步直观分析黄河流域各地市WEFE-N脆弱性水平演化规律，运用ArcGIS绘制空间分布图。通过参考已有研究^［27-30］，将WEFE-N脆弱性水平分为不脆弱、轻度脆弱、中等脆弱、严重脆弱与极度脆弱5个等级，如表4所示。由于篇幅限制，选取2011年、2015年、2019年、2023年4年的数据进行空间演化分析，结果如图2所示。

由图2可知，2011—2023年黄河流域WEFE-N脆弱性水平整体呈现下降趋势。分区域来看，WEFE-N脆弱性水平大小为中游地区<上游地区<下游地区，下游地区的脆弱性水平最大，但与基期2011年相比，已呈下降趋势。具体来看：

2011年黄河流域WEFE-N脆弱性水平均超过0.45，处于中度脆弱、严重脆弱与极度脆弱状态，这是因为在2011年，各省（区）对于资源消耗、生态污染等环境问题重视程度不足以及缺乏完善的治理体系，使得黄河流域WEFE-N脆弱性处于较高水平。2015年WEFE-N脆弱性水平均大于0.45，一直处于中度、严重与极度脆弱状态，但可以明显看出极度脆弱与严重脆弱状态在向中度脆弱状态转变，表明黄河流域WEFE-N脆弱性治理取得明显效果。2019年固原市和呼伦贝尔市率先出现轻度脆弱状态，且极度脆弱与严重脆弱状态在继续减少，“黄色”中度脆弱区域逐渐增多，说明黄河流域各城市的治理有显著效果。2023年各省（区）的WEFE-N脆弱性水平继续降低。如陇南市与商洛市WEFE-N脆弱性水平显著降低，达到轻度脆弱状态。但西宁市的脆弱性升高，主要是受降水量减少、水资源过度开发以及缺乏完善的监管体系等因素影响。

2.2 障碍度分析

2.2.1 指标层障碍因子

经计算，黄河流域2011—2023年WEFE-N脆弱性指标层障碍因子排序情况如表5所示。

由表5结果可知，2011—2023年X₂₉和X₁始终占据障碍度排序的前两位，表明这两项指标对黄河流域WEFE-N（水-能源-粮食-生态）系统脆弱性的影响最为显著。其中，X₂₉仅在2011年和2014年被X₁短暂超越，其他年份均成为首要障碍因子。此外，X₈长期稳居第三位，说明其对系统脆弱性的影响具有持续性。

除核心障碍因子外，其他指标的影响程度呈现阶段性变化：X₁₉在2011—2019年位列前五，但2020年后排名逐渐下降，反映其影响有所减弱。X₁₁在2013—2023年障碍度排名逐步上升，2014年后稳定在前四位，表明其对系统脆弱性的制约作用增强。X₂₈自2020年起进入前五，并在2022—2023年跃居第四位，可能反映新的政策或环境变化对该指标的影响。

2.2.2 准则层障碍因子

2011—2023年黄河流域WEFE-N脆弱性准则层障碍因子如表6所示，由于篇幅限制，选取2011年、2017年、2023年三年的数据进行展示。

由表6可知，2011—2023年黄河流域各市WEFE-N系统脆弱性的主要障碍因子呈现显著时空分异特征。从准则层障碍度均值来看，水资源（W）障碍度普遍高于其他子系统E（能源），F（粮食），E（生态），表明水资源压力是制约区域可持续发展的关键因素。

在研究期内，黄河流域 WEFE-N系统内部的制约力量发生了深刻的结构性转变，表现为水资源系统（W）的长期高位硬约束与生态系统（E）压力持续累积的态势。水系统障碍因子始终占据主导地位，其在全流域均值中的黏性特征映射出流域资源型缺水的根本属性，反映了水资源供给极限与产业发展需求间的深层矛盾尚未得到根本性扭转。与此同时，能源系统（E）障碍因子的普遍下降见证了全流域资源利用效率提升及绿色转型政策的显著成效。然而，生态系统（E）障碍因子的波动攀升则揭示了在应对气候变化、城镇化扩张及人类干扰时，生态本底的敏感度正成为制约系统安全的新增长极，尤其是在下游人口密集区及上游生态屏障区，生态负荷的累积效应已由单一维度延伸至系统性风险，构成了现阶段黄河流域协同治理的核心挑战。

3 灰色马尔科夫预测

3.1 灰色预测结果

基于灰色预测模型对黄河流域及其上、中、下游地区WEFE-N脆弱性进行预测，结果如表7所示。

结果表明，模型整体拟合效果较好。2011—2023年的预测值与实际观测值具有较高吻合度。具体而言，全流域及各分区的平均相对误差均<2.5%，控制在较低水平，表明模型具备良好的预测可靠性。从整体来看，除2016年和2023年外，其余年份的相对误差均低于1%，拟合效果较为稳定。分区域来看：上游地区误差波动略大，2016年和2023年的误差相对较高，但整体仍处于可接受范围；中游地区误差绝对值普遍较小，最大误差出现在2023年，达到1.009%，表明该区域预测结果较为可靠；下游地区误差分布较为均衡，仅2020—2021年出现略高于0.7%的负向误差，其余年份均保持在较低水平。

3.2 灰色马尔科夫预测

根据灰色预测与马尔可夫修正模型对黄河流域及其上游、中游、下游区域2024—2033年的WEFE-N脆弱性水平进行预测，如表8所示。

预测数据显示，整体来看，在研究期内，黄河流域整体及其上游、中游与下游区域的脆弱性水平普遍呈现持续下降趋势，反映出资源环境政策可能正在逐步发挥作用。然而，不同地区之间的脆弱性水平及下降幅度存在明显差异。具体而言，上游区域的脆弱性水平始终高于全流域平均值，中游区域则持续处于较低水平，下游区域数值波动相对明显，部分年份（如2025年、2030年）甚至高于上游。这一变化趋势与既定的减排目标和政策努力相符。例如与2022年基准相比，到2027年，不同区域的脆弱性水平均计划实现显著降低，其中中游区域更是规划了高达36%的削减幅度。本表的预测数据进一步印证了此类环境治理措施在中长期的持续效果，表明资源环境治理的努力在未来十年将继续推动全流域环境质量的稳步提升。

4 结论与建议

4.1 结 论

第一，在时间演变趋势上，2011—2023年黄河流域水-能源-粮食-生态关联系统的脆弱性整体呈现波动下降态势，表明系统的安全性有所提升。然而，在空间分布上存在显著差异，下游地区的脆弱性水平持续高于上游和中游地区，面临着更为严峻的水资源、粮食、能源与生态安全压力。

第二，在影响因素方面，系统的脆弱性受到长期稳定因素与动态变化因素的共同制约。其中，植被指数、人均生活用水量和万元GDP用水量等是长期稳定的主要障碍因子，而工业污水处理率、二氧化硫排放量等则属于动态变化的关键因素。通过障碍度分析发现，在所有的子系统中，水资源子系统的障碍度最高，是制约黄河流域可持续发展的关键短板。

第三，预测数据显示，整体来看，在研究期内，黄河流域整体及其上游、中游与下游区域的脆弱性水平普遍呈现持续下降趋势，反映出资源环境政策可能正在逐步发挥作用。然而，不同地区之间的脆弱性水平及下降幅度存在明显差异。上游区域的脆弱性水平始终高于全流域平均值，中游区域则持续处于较低水平，下游区域数值波动相对明显，部分年份（如2025年、2030年）甚至高于上游。

本研究虽然对黄河流域WEFE-N系统脆弱性进行了评估与预测，但仍存在一定局限。首先，研究采用的指标体系虽力求全面，但对气候变化引发的极端水文事件（如旱涝急转）等外部冲击的刻画尚显不足，这可能影响长期预测的准确性。其次，模型主要基于历史数据，难以完全捕捉未来技术创新、重大政策干预或国际形势突变等非线性因素对系统耦合关系的颠覆性影响。展望未来，研究可进一步深化：在理论上应加强WEFE各子系统间非线性反馈与阈值效应的机理研究，探索更精细的耦合动力学模型；在方法上可融合多智能体模拟、复杂网络分析等方法，增强对系统复杂性与不确定性的刻画能力；在实践上需构建跨区域、跨部门的协同治理动态仿真平台，为黄河流域生态保护与高质量发展重大战略的精准施策提供更科学的决策支持。

4.2 对策建议

（1） 强化分区精准调控，实施基于脆弱性演变动因的差异化治理策略。针对下游地区水资源短缺、系统脆弱性高的特点，应建立基于水资源承载力的分区精准调控机制。全面推行“以水定产”刚性约束，在下游缺水区域严格执行工业用水效率红线，对高耗水产业实施强制性节水改造和产业准入管理。针对上游生态脆弱区，重点提升水源涵养功能，通过植被恢复、湿地保护等措施增强生态系统稳定性。中游地区需重点防范能源开发与水资源保护的冲突，严格控制煤炭开采对地下水系的破坏，鼓励煤矿疏干水综合利用。建立流域内跨省份生态补偿机制，对为下游提供生态服务功能的上游地区给予财政转移支付，激励生态系统保护行为。同时，需构建动态监测预警体系，对植被指数、人均生活用水量、万元GDP用水量等关键稳定障碍因子进行实时监控，定期评估调控效果。

（2） 推进系统间资源循环利用，破解水资源刚性约束与能源粮食生产矛盾。重点突破水资源在能源和粮食生产中的循环利用技术瓶颈。在能源基地推广空冷、闭式循环冷却等节水型发电技术，降低单位能源产出的水资源消耗。在引黄灌区发展节水控盐减污一体化技术，通过滴灌、微灌等精准灌溉方式降低农业用水量，同时结合土壤墒情监测实现化肥农药减量增效。大力发展非常规水资源利用体系，将再生水、矿井疏干水等纳入区域水资源统一配置，优先用于生态补水和工业冷却。推动能源与农业部门协同，利用能源企业余热发展温室农业，提高资源综合利用效率。针对工业污水处理率这一动态障碍因子，在重点工业园区实施“一园一策”污水深度处理与回用方案，明确回用比例和标准，促进水资源在系统内循环利用。

（3） 构建智慧决策平台，提升WEFE系统协同治理的预见性和适应性。建立黄河流域WEFE系统智慧管理平台，整合水文、气象、生态、能源和农业等多源数据，实现系统运行状态的实时感知和脆弱性演变趋势的动态模拟。基于灰色马尔科夫等预测模型，构建WEFE系统脆弱性预警系统，对未来可能出现的风险情景进行预演，为决策提供前瞻性支持。开发政策模拟工具，评估各项措施对水-能源-粮食-生态系统的交叉影响，避免政策间相互抵消。在流域内选择典型区域开展WEFE协同治理试点，如灌区节水减污—新能源协同示范、矿区生态修复与能源转型融合示范等，探索可推广的协同治理模式。加强部门间信息共享和业务协同，建立由流域管理机构牵头、各省区参与的WEFE协同治理联席会议制度，定期会商解决系统间冲突问题。

参考文献

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基金资助

国家社科基金资助项目“黄河流域‘水-能源-粮食’纽带系统与生态系统协同安全的机制与路径研究”(20BJY074)