高 甜,楊肖麗
(河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,南京210098)
黃河流域是中國主要的糧食產(chǎn)區(qū)以及能源發(fā)展產(chǎn)業(yè)的主體區(qū)域[1],擁有中國50%煤炭基地和70%的煤電基地[2],在中國經(jīng)濟社會發(fā)展格局中具有重要戰(zhàn)略地位。受地理位置的影響,黃河流域大部分地區(qū)屬于干旱、半干旱地區(qū)[3],始終面臨著降水少、蒸發(fā)量大以及水資源分配不均等多種水資源問題,水資源較為匱乏[4]。因此,為實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo),亟需協(xié)調(diào)黃河流域水-能源-糧食系統(tǒng)與綠色發(fā)展的關(guān)系。
水-能源-糧食紐帶關(guān)系下的資源限制風(fēng)險是全球三大主要風(fēng)險(宏觀經(jīng)濟失衡風(fēng)險、非法經(jīng)濟風(fēng)險、資源限制風(fēng)險)之一[5]。我國關(guān)于水-能源-糧食系統(tǒng)之間相關(guān)關(guān)系的研究近年來逐漸增多,研究視角多集中三個方面:①探究水-能源-糧食系統(tǒng)的紐帶關(guān)系,如耦合協(xié)調(diào)程度[6]、適配性等[7]。②評估水-能源-糧食的安全性以及可持續(xù)發(fā)展[8],為水-能源-糧食的綜合管理提供決策依據(jù)。③分析水-能源-糧食系統(tǒng)的利用效率及影響因素[9]。但是,以往的研究尺度主要針對全國、省、市級區(qū)域,對于流域等中觀尺度視角的研究不夠豐富[2],并且較少有學(xué)者從水足跡的角度來分析糧食和能源面臨的水資源壓力與綠色發(fā)展的關(guān)系。黃河流域作為我國重要的生態(tài)保護區(qū)、糧食與能源主產(chǎn)地,需要全面考慮糧食、能源和綠色發(fā)展的相互關(guān)系。
鑒于此,本研究量化了黃河流域9 省糧食和能源水足跡,探究其發(fā)展變化趨勢,分析水足跡及虛擬水流動對水資源壓力的影響。并從“五大發(fā)展理念”出發(fā),構(gòu)建綠色發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系測算黃河流域綠色發(fā)展程度,最后采用Tapio 脫鉤模型探究能源和糧食水足跡壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間的關(guān)系,以期為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供參考。
黃河流域流經(jīng)山西、山東、河南、內(nèi)蒙古、四川、陜西、寧夏、青海、甘肅9 個省,流域面積為79.5 萬km2,為探究黃河流域水資源與綠色發(fā)展的關(guān)系,本研究根據(jù)糧食、能源足跡計算公式得出9省水足跡,并根據(jù)水足跡與可利用水資源之間的關(guān)系求得水足跡壓力指數(shù)。最后根據(jù)水足跡壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間的脫鉤指數(shù)判斷黃河流域經(jīng)濟社會綠色發(fā)展水平與水資源壓力之間的脫鉤關(guān)系。
1.1.1 水足跡計算
(1)糧食水足跡計算。糧食水足跡是指糧食作物在生長過程的用水量,包括藍水足跡、綠水足跡和灰水足跡以及虛擬水流動量。由于糧食作物生長過程中土壤施肥量和農(nóng)藥等數(shù)據(jù)較難獲取,且計算方法及指標(biāo)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準[10],故本研究不考慮糧食灰水足跡,僅考慮藍水足跡(WFf,blue)、綠水足跡(WFf,green)以及虛擬水流動量(WFv,f)。
式中:WFif為糧食作物總水足跡;i為省份;λgi是復(fù)種指數(shù);為農(nóng)作物播種面積;Pei為有效降雨量。
有效降雨量運用美國農(nóng)業(yè)部土壤保護局推薦的方法[11]進行計算,公式如下。
式中:P和Pe分別表示降雨量和旬有效降雨量(10 d降雨量)。
式中:IRgi指單位面積作物灌溉用水;指有效灌溉面積;G'i指糧食流出量;Gpi指糧食生產(chǎn)量;Gci指糧食消費量,糧食消費量根據(jù)肖國安[12]的研究方法計算獲得。
(2)能源水足跡計算。能源水足跡評價模型是基于ISO方法[13]構(gòu)建的,用于評估能源生命周期的各個的過程水足跡,主要包括煤炭開采和洗選過程、石油和天然氣開采過程以及發(fā)電過程(包括火力發(fā)電和水力發(fā)電)。能源水足跡(WFe)包括藍水足跡(WFe,blue),灰水足跡(WFe,gray)以及外部水足跡(WFe,v)。灰水足跡指能源利用過程中用于稀釋污染物到排放標(biāo)準的需水量。
式中:j表示能源類別;指能源單位水足跡;Pi,j指能源產(chǎn)量;指能源單位產(chǎn)量直接水足跡;指能源單位產(chǎn)量間接水足跡。
式中:M指單位能源生產(chǎn)的污染物排放量;Cmax為水中可接受的污染物濃度;Cnat指自然水的污染物濃度。
式中:P'i,j指能源流出量;指能源消費量。
(3)水足跡壓力指數(shù)。為對比不同地區(qū)糧食能源水足跡與水資源的匹配程度,借鑒李云玲等[14]的研究方法構(gòu)建水足跡壓力指數(shù)F,用來表示糧食和能源水足跡對水資源產(chǎn)生的壓力。
式中:Ffi與Fei分別為糧食和能源水足跡壓力指數(shù);和WFei分別為糧食和能源水足跡;Qi為可利用水資源量。
根據(jù)水足跡壓力指數(shù)(F)的大小,可將水資源面臨的壓力分為4 個等級:無壓力(F≤0.2)、中等壓力(0.2
1.1.2 綠色發(fā)展指數(shù)
在黨的十八屆五中全會上,習(xí)近平同志提出創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享“五大發(fā)展理念”,將綠色發(fā)展作為關(guān)系我國發(fā)展全局的一個重要理念,黃河流域應(yīng)當(dāng)緊跟國家的步伐,從“五大發(fā)展理念”出發(fā),提升流域的及國際社會發(fā)展水平。因此,本研究在前人研究[15]基礎(chǔ)上,從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享5個基準層構(gòu)建的指標(biāo)體系(見表1)。
表1 綠色發(fā)展指標(biāo)體系Tab.1 Green development index system
由于不同指標(biāo)的評估標(biāo)準存在差異,需要對各指標(biāo)進行無量綱化處理以便對比同一指標(biāo)在不同時期及不同地區(qū)的表現(xiàn)。
對于正向指標(biāo):
對于負向指標(biāo):
式中:Xp,q為指標(biāo)的原始數(shù)據(jù);X'p,q指標(biāo)準化后數(shù)據(jù),p=1,2,…,m(評價年份數(shù)),q=1,2,…,n(評價指標(biāo)數(shù))。
計算信息熵:
Lpq為第p年第q項指標(biāo)值占該項指標(biāo)的比重,Eq為第q項指標(biāo)的信息熵。為避免ln0情況出現(xiàn),Lpq=0時,本研究令其等于0.000 000 001。
權(quán)重計算:Wq為第q項指標(biāo)權(quán)重。
綠色發(fā)展指數(shù):將熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重和標(biāo)準化處理后的無量綱化指標(biāo)值進行加權(quán)得到綠色發(fā)展指數(shù)Si。
1.1.3 脫鉤分析
脫鉤理論源于物理學(xué)領(lǐng)域,后逐漸被用于探究資源環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)關(guān)系[16]。Tapio 脫鉤指數(shù)可以消除基期選擇上的誤差問題[17],是常用的脫鉤分析方法之一。本研究基于水資源壓力指數(shù)和綠色發(fā)展指數(shù)構(gòu)建脫鉤模型,以衡量綠色發(fā)展與水資源利用之間的脫鉤關(guān)系。
式中:t1、t2表示起始年的終止年E表示脫鉤系數(shù);ΔFi和ΔSi分別表示水足跡壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)的變化率。
根據(jù)脫鉤系數(shù)以及水資源壓力指數(shù)變化情況可分為8種脫鉤類型[18],如圖1所示。
圖1 綠色發(fā)展指數(shù)與水足跡壓力指數(shù)脫鉤關(guān)系類型Fig.1 Types of the decoupling relationship between green development index and water footprint pressure index
作物產(chǎn)量、種植面積和有效灌溉面積數(shù)據(jù)來自的《中國統(tǒng)計年鑒》,《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。糧食消費量計算過程工業(yè)食品數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)食品年鑒》以及《中國釀酒工業(yè)年鑒》,用水量,降雨量以及灌溉用水來自各省水資源公報。
能源產(chǎn)量與消費量數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》,在本研究中參考各省《工業(yè)取水定額》標(biāo)準作為生命周期各階段的單位水足跡,在計算各能源單位產(chǎn)量灰色水足跡時,利用各階段的主要污染物化學(xué)需氧量(COD)排放量作為衡量指標(biāo),單位能源COD 排放量數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及相關(guān)學(xué)者研究成果[19],煤炭、石油生產(chǎn)利用過程的COD排放濃度標(biāo)準分別根據(jù)《煤炭工業(yè)污染物排放標(biāo)準》和《石油煉制工業(yè)污染物排放標(biāo)準》確定,天然氣的COD 排放濃度標(biāo)準根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準》確定。
經(jīng)濟與社會相關(guān)指標(biāo)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》,環(huán)境指標(biāo)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》,創(chuàng)新發(fā)展數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。研究以可利用水資源量來表示各地區(qū)水資源現(xiàn)狀,可利用水資源量按水資源總量的40%計算[20]。
黃河流域2011-2016年間各年份糧食水足跡變化幅度不明顯[見圖2(a)],在研究期內(nèi)略有下降,由2011年的287.2 億m3下降至2016年的270.2 億m3,下降幅度為5.9%。山東和四川兩省對黃河流域糧食水足跡貢獻最多,在2011年分別占全流域的25.9%和18.9%,一方面因為山東省和四川省灌溉用水多,糧食播種面積大,產(chǎn)生的藍水足跡多,另一方面因為山東省和四川省是人口大省,糧食一部分依賴于進口,因此虛擬水流入增加了這兩省的水足跡。寧夏、青海、陜西與山西對黃河流域水足跡貢獻率較低,2011年四省糧食水足跡總和僅占全流域的20.8%,2016年降為19.9%,水足跡總量為53.7億m3。山東、內(nèi)蒙古以及河南的糧食水足跡逐年減少,而四川省糧食水足跡逐年增加,2015達到最大值71.3億m3。
黃河流域能源水足跡在2011-2016年呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢[見圖2(b)],2015年達到研究期內(nèi)最高值264.3 億m3。四川與山東是黃河流域能源水足跡的主要供給省份,并且在研究期內(nèi)水足跡有不斷增加的趨勢,其中四川能源水足跡在6年間的增幅為34.6%,山東能源水足跡從2011年的38.6 億m3增加至2016年48.0 億m3,占全流域能源水足跡的19.6%。山西省的能源水足跡波動情況最為明顯,主要與山西省能源出口量的逐年變化情況有關(guān),在出口量少的年份虛擬水流出量少,省內(nèi)能源水足跡量增多。寧夏、青海、甘肅和陜西是能源水足跡偏低的省份,四省能源總水足跡在2014年占全流域能源水足跡比例達到最大值,但也僅為22.7%。河南省和內(nèi)蒙古在2011-2016年能源水足跡無明顯變化,水足跡均在30 億m3上下波動。
圖2 黃河流域糧食和能源水足跡Fig.2 Food water footprint and energy water footprint in the Yellow River Basin
黃河流域各省份之間的糧食和能源水壓力指數(shù)差異性較大(見圖3),無明顯時間變化特征。其中青海、四川以及陜西在兩種狀態(tài)(含虛擬水/不含虛擬水)下基本處于糧食-水與能源-水關(guān)系無壓力狀態(tài),主要因為其可利用水資源量大,使得面臨的缺水壓力小些。而寧夏的糧食-水與能源-水關(guān)系在兩種狀態(tài)下均處于極端壓力狀態(tài),研究期內(nèi)水足跡壓力指數(shù)均超過1。主要由于寧夏可利用水資源量極低,雖然其糧食水足跡與能源水足跡均較小,但其嚴重缺水狀態(tài)使其糧食-水與能源-水的關(guān)系極為緊張。山西省糧食面臨中等缺水壓力,但能源水足跡壓力指數(shù)超過0.4,面對的缺水壓力較大,主要因為山西省焦炭產(chǎn)量大,使能源產(chǎn)生的水足跡多,但其可利用水資源量較少,多年平均值僅為46.4 億m3,在黃河流域九省中僅高于寧夏,所以水-能關(guān)系較為嚴重。
圖3 2011和2016年黃河流域各省份兩種狀態(tài)(含虛擬水/不含虛擬水)水壓力指數(shù)空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of water stress index under two states(with or without virtual water)in provinces of the Yellow River Basin in 2011 and 2016
甘肅的能-水關(guān)系優(yōu)于糧-水關(guān)系,糧食水足跡壓力指數(shù)在0.2~0.4 之間,而能源水壓力指數(shù)除了2016年在虛擬水流動的作用下超過0.2 以外,均在無壓力范圍,能源利用過程無缺水壓力。虛擬水流動對河南和山東的糧食水壓力指數(shù)影響效果不明顯,河南的糧食水壓力指數(shù)在兩種狀態(tài)下均屬于中等壓力水平,而山東省處于嚴重缺水狀態(tài),但是,這兩省的水-能關(guān)系因為虛擬水的流入變得更加緊張,主要由于河南和山東人口基數(shù)大,工業(yè)發(fā)達,能源消耗量高,虛擬水流入增加了水足跡量,使得水資源壓力增高。虛擬水流動在一定程度上緩解了內(nèi)蒙古水-糧、水-能關(guān)系,糧食和能源輸出帶走的水足跡使其糧食壓力指數(shù)有所降低,能源水壓力指數(shù)從中等壓力狀態(tài)變?yōu)闊o壓力狀態(tài)。
黃河流域各省份在2011-2016年綠色經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)基本呈現(xiàn)逐年增長趨勢(見圖4),但是不同區(qū)域的經(jīng)濟社會綠色發(fā)展水平與增長速度間存在著較大的差異。其中,最小值發(fā)生在2011年的甘肅,指數(shù)為0.24(見表2),最大值發(fā)生在2016年的山東,指數(shù)為0.73。另外,內(nèi)蒙古和河南綠色發(fā)展指數(shù)在6年間漲幅最大,排名分別從第7 位,第6 位升至第4 位和第3位。研究期內(nèi),青海的綠色發(fā)展指數(shù)變化幅度最小,僅為9.5%。
表2 2011-2016年黃河流域各省份綠色發(fā)展指數(shù)Tab.2 Green development index of provinces in the Yellow River Basin from 2011 to 2016
圖4 2011-2016年黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)變化Fig.4 Change of green development index in the Yellow River Basin from 2011 to 2016
黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)在2011-2016年呈現(xiàn)上升趨勢,其中2013年流域均值環(huán)比增長率為10.6%,這說明2012年中國共產(chǎn)黨首次提出的綠色發(fā)展的理念對黃河流域整體綠色發(fā)展水平所起到一定即時性提振作用。但黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)均值在2013-2014年有小幅度下降,這主要跟山西、陜西以及甘肅在2013-2014年綠色發(fā)展水平的下降有關(guān),其中陜西省下降幅度達到-7.5%。
由于黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)在2013年前后變化幅度較大,故以2013年為拐點,將整個研究期分成兩個階段進行分析,即2011-2013年為T1 階段,2014-2016年為T2 階段??紤]到虛擬水流動存在的必然性,本研究僅考慮包含虛擬水流動下的水足跡壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間的脫鉤分析,將糧食水足跡壓力指數(shù)(以下簡稱糧壓指數(shù))和能源水足跡壓力指數(shù)(以下簡稱能壓指數(shù))的總和稱為水足跡總壓力指數(shù)。
2.4.1 綠色發(fā)展指數(shù)與糧食、能源水足跡壓力指數(shù)脫鉤分析
T1(2011-2013年)階段,內(nèi)蒙古和寧夏綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓、能壓指數(shù)的脫鉤類型均為強脫鉤(圖5),說明區(qū)域綠色增長的同時,糧壓、能壓指數(shù)均有所下降,這也正是綠色發(fā)展與水-能源-糧食系統(tǒng)的最優(yōu)協(xié)調(diào)發(fā)展要求。甘肅和四川糧壓指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)為強脫鉤狀態(tài),但能壓指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)是弱脫鉤狀態(tài),說明能源水足跡壓力指數(shù)上升速度低于綠色發(fā)展的速度,處于相對協(xié)調(diào)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。青海與山西綠色發(fā)展水平的上升引起糧壓指數(shù)降低的同時能壓指數(shù)增加。陜西、河南和山東的糧壓、能壓指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)均為擴張負脫鉤關(guān)系,綠色發(fā)展主要依賴粗放式的要素投入,是最不理想的發(fā)展形勢。
圖5 黃河流域各省綠色發(fā)展指數(shù)與糧食、能源水足跡壓力指數(shù)脫鉤分析Fig.5 Decoupling analysis of green development index and food,energy and water footprint stress index of provinces in the Yellow River Basin
T2(2014-2016年)階段,各省綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓、能壓指數(shù)脫鉤狀態(tài)變化較大。山西、山東和河南綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓、能壓指數(shù)的脫鉤類型均變?yōu)閺娒撱^,區(qū)域綠色發(fā)展呈現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢。寧夏綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓、能壓指數(shù)的脫鉤類型分別為強脫鉤和弱脫鉤,綠色發(fā)展處于相對可持續(xù)的狀態(tài)。陜西與甘肅綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓指數(shù)的脫鉤類型變?yōu)樵鲩L連接,即綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓指數(shù)的增長速度基本持平,綠色發(fā)展指數(shù)與能源水足跡壓力的脫鉤狀態(tài)不變。內(nèi)蒙古綠色發(fā)展指數(shù)與糧壓、能壓指數(shù)脫鉤狀態(tài)變差,綠色發(fā)展與水資源的關(guān)系變得相對緊張。青海和四川的糧壓、能壓指數(shù)隨著綠色的發(fā)展而上升,其中糧壓指數(shù)上升趨勢更為明顯,說明該階段綠色發(fā)展速度的加快同時也增加了水資源環(huán)境壓力。
2.4.2 綠色發(fā)展指數(shù)與水足跡總壓力指數(shù)脫鉤分析
T1 階段,有5 個區(qū)域(山西、山東、河南、陜西和青海)水足跡總壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間為擴張性負脫鉤狀態(tài),4個區(qū)域(內(nèi)蒙古、四川、甘肅和寧夏)為強脫鉤狀態(tài)(見表3),其中陜西的脫鉤指數(shù)高達4.66,內(nèi)蒙古的脫鉤指數(shù)低至-2.58。T2 階段,脫鉤類型空間差異性較大,黃河流域整體脫鉤狀態(tài)有所好轉(zhuǎn),流域脫鉤類型由擴張性負脫鉤轉(zhuǎn)為弱脫鉤,脫鉤指數(shù)由1.13降低為0.21,表明綠色發(fā)展的速度快于水足跡總壓力指數(shù)上升速度。從各省的脫鉤指數(shù)來看,山西、山東和河南的脫鉤指數(shù)明顯降低,由擴張負脫鉤類型變?yōu)閺娒撱^類型,水-能源-糧食系統(tǒng)的綠色發(fā)展水平上升。內(nèi)蒙古、甘肅和四川的脫鉤指數(shù)均有不同程度的增加,脫鉤狀態(tài)有所惡化,T2階段的脫鉤類型分別為弱脫鉤、弱脫鉤以及增長連接,說明綠色發(fā)展水平上升的同時,水足跡總壓力指數(shù)均有不同程度的增加。陜西和青海的脫鉤指數(shù)在兩個階段均超過1.2,水-能源-糧食的可持續(xù)發(fā)展程度低。寧夏在T1階段和T2階段均為強脫鉤狀態(tài),說明綠色發(fā)展指數(shù)增加,水足跡總壓力指數(shù)下降,即資源環(huán)境的耗損在綠色發(fā)展水平提高的同時得到有效調(diào)控。
表3 黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)與水足跡總壓力指數(shù)脫鉤結(jié)果Tab.3 The results of decoupling between the green development index and the total water footprint stress index in the Yellow River Basin
本研究以2011-2016年黃河流域為研究對象,從水足跡的角度探究各省份能源與糧食水足跡引起的水資源壓力,并運用Tapio 脫鉤模型探究其與綠色發(fā)展的關(guān)系,主要得出以下結(jié)論:
(1)黃河流域糧食水足跡略高于能源水足跡,并且區(qū)域間糧食和能源水足跡具有空間差異性,其中山東和四川的水足跡最大,寧夏、青海、陜西與山西水足跡偏低。建議通過技術(shù)手段減少糧食生產(chǎn)和能源開發(fā)利用各階段的需水量,達到節(jié)水效果,進而降低各地區(qū)的水資源消耗。
(2)各省份水足跡壓力指數(shù)差異性較大,青海、四川以及陜西糧食和能源基本處于無壓力狀態(tài),寧夏則面臨極端的缺水壓力。為緩解部分區(qū)域缺水問題,應(yīng)增強節(jié)水意識,協(xié)調(diào)區(qū)域間水資源關(guān)系,必要時可以通過進行調(diào)水增加區(qū)域水資源量。
(3)各省份綠色發(fā)展指數(shù)基本呈現(xiàn)逐年增長趨勢,山東和四川的綠色發(fā)展水平最高,陜西和寧夏綠色發(fā)展程度偏低。為進一步增強綠色發(fā)展水平,各區(qū)域應(yīng)該促進科技創(chuàng)新能力,加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,減少廢棄物排放量,加強環(huán)境治理力度,通過政策或者資源優(yōu)勢吸引外商投資,增強區(qū)域協(xié)調(diào)和共享水平。
(4)T1階段,黃河流域糧食-水系統(tǒng)與綠色發(fā)展的協(xié)調(diào)性優(yōu)于能源-水系統(tǒng),T2階段糧壓、能壓與綠色發(fā)展指數(shù)的脫鉤類型增多,山西、山東和河南整體呈現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢。T2階段黃河流域水足跡總壓力指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)的脫鉤狀態(tài)較T1 階段有所改善,流域整體處于相對協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。為保證水資源與綠色發(fā)展處于協(xié)調(diào)狀態(tài),一方面應(yīng)積極推進高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略,增強區(qū)域的綠色發(fā)展水平。另一方面,應(yīng)該通過技術(shù)和政策手段控制黃河流域水資源壓力。