高 甜，楊肖麗

（河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京210098）

0 引 言

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(jì)社會(huì)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(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)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(xiǎn)是全球三大主要風(fēng)險(xiǎn)（宏觀經(jīng)濟(jì)失衡風(fēng)險(xiǎn)、非法經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、資源限制風(fēng)險(xiǎn)）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(gè)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(hù)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(dòng)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。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

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(gè)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(jì)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(jì)社會(huì)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(jì)算

（1）糧食水足跡計(jì)算。糧食水足跡是指糧食作物在生長過程的用水量，包括藍(lán)水足跡、綠水足跡和灰水足跡以及虛擬水流動(dòng)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(jì)算方法及指標(biāo)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[10]，故本研究不考慮糧食灰水足跡，僅考慮藍(lán)水足跡（WFf,blue）、綠水足跡（WFf,green）以及虛擬水流動(dòng)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(yùn)用美國農(nóng)業(yè)部土壤保護(hù)局推薦的方法[11]進(jìn)行計(jì)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(fèi)量，糧食消費(fèi)量根據(jù)肖國安[12]的研究方法計(jì)算獲得。

（2）能源水足跡計(jì)算。能源水足跡評價(jià)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(gè)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(lán)水足跡（WFe,blue），灰水足跡（WFe,gray）以及外部水足跡（WFe,v）?；宜阚E指能源利用過程中用于稀釋污染物到排放標(biāo)準(zhǔn)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(fèi)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(gè)等級：無壓力(F≤0.2)、中等壓力(0.21)。

1.1.2 綠色發(fā)展指數(shù)

在黨的十八屆五中全會(huì)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(gè)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(huì)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(gè)基準(zhǔn)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(zhǔn)存在差異，需要對各指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理以便對比同一指標(biāo)在不同時(shí)期及不同地區(qū)的表現(xiàn)。

對于正向指標(biāo)：

對于負(fù)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(zhǔn)化后數(shù)據(jù)，p=1，2，…，m（評價(jià)年份數(shù)），q=1，2，…，n（評價(jià)指標(biāo)數(shù)）。

計(jì)算信息熵：

Lpq為第p年第q項(xiàng)指標(biāo)值占該項(xiàng)指標(biāo)的比重，Eq為第q項(xiàng)指標(biāo)的信息熵。為避免ln0情況出現(xiàn)，Lpq=0時(shí)，本研究令其等于0.000 000 001。

權(quán)重計(jì)算：Wq為第q項(xiàng)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(zhǔn)化處理后的無量綱化指標(biāo)值進(jìn)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(jì)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

1.2 數(shù)據(jù)來源

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(jì)年鑒》，《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。糧食消費(fèi)量計(jì)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(bào)。

能源產(chǎn)量與消費(fèi)量數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，在本研究中參考各省《工業(yè)取水定額》標(biāo)準(zhǔn)作為生命周期各階段的單位水足跡，在計(jì)算各能源單位產(chǎn)量灰色水足跡時(shí)，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(jì)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(zhǔn)分別根據(jù)《煤炭工業(yè)污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》和《石油煉制工業(yè)污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》確定，天然氣的COD 排放濃度標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》確定。

經(jīng)濟(jì)與社會(huì)相關(guān)指標(biāo)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，環(huán)境指標(biāo)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，創(chuàng)新發(fā)展數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)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(jì)算[20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域水足跡時(shí)空特征分析

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(xiàn)最多，在2011年分別占全流域的25.9%和18.9%，一方面因?yàn)樯綎|省和四川省灌溉用水多，糧食播種面積大，產(chǎn)生的藍(lán)水足跡多，另一方面因?yàn)樯綎|省和四川省是人口大省，糧食一部分依賴于進(jìn)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(xiàn)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(dá)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(dá)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(dòng)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(dá)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(dòng)。

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

2.2 黃河流域水足跡壓力指數(shù)時(shí)空分析

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(shí)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?yàn)槠淇衫盟Y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(yán)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?yàn)樯轿魇〗固慨a(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(yán)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(dòng)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(dòng)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(yán)重缺水狀態(tài)，但是，這兩省的水-能關(guān)系因?yàn)樘摂M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(dá)，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(dòng)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)。

2.3 黃河流域綠色發(fā)展指數(shù)分析

黃河流域各省份在2011-2016年綠色經(jīng)濟(jì)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(jì)社會(huì)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(shí)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(dá)到-7.5%。

2.4 黃河流域綠色發(fā)展與水資源脫鉤分析

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(diǎn)，將整個(gè)研究期分成兩個(gè)階段進(jìn)行分析，即2011-2013年為T1 階段，2014-2016年為T2 階段。考慮到虛擬水流動(dòng)存在的必然性，本研究僅考慮包含虛擬水流動(dòng)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(qiáng)脫鉤（圖5），說明區(qū)域綠色增長的同時(shí)，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(qiáng)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(shí)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(kuò)張負(fù)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?qiáng)脫鉤，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(qiáng)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(shí)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(gè)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(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)，4個(gè)區(qū)域（內(nèi)蒙古、四川、甘肅和寧夏）為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)（見表3），其中陜西的脫鉤指數(shù)高達(dá)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(kuò)張性負(fù)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(kuò)張負(fù)脫鉤類型變?yōu)閺?qiáng)脫鉤類型，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(shí)，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(gè)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(qiáng)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(shí)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

3 結(jié)論與建議

本研究以2011-2016年黃河流域?yàn)檠芯繉ο?，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(yùn)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(dá)到節(jié)水效果，進(jìn)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(qiáng)節(jié)水意識(shí)，協(xié)調(diào)區(qū)域間水資源關(guān)系，必要時(shí)可以通過進(jìn)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(jìn)一步增強(qiáng)綠色發(fā)展水平，各區(qū)域應(yīng)該促進(jìn)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(qiáng)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(qiáng)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(jìn)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略，增強(qiáng)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。