黄河上游地区三维生态足迹自然资本可持续评价及驱动力

郭 婧,魏 珍,周华坤

(1.青海省社会科学院,生态文明研究所,青海 西宁 810000; 2. 青海省社会科学院,经济研究所,青海 西宁 810000;3. 中国科学院西北高原生物研究所,青海省寒区恢复生态学重点实验室,青海 西宁 810008)

党的二十大报告提出“推动黄河流域生态保护和高质量发展”作为区域协调发展的重要内容,保障黄河长治久安,紧密结合黄河上游各地优势和发展目标,才能增强黄河流域高质量发展内生动力。中共中央、国务院印发的《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》也指出:加强生态治理,才能保障黄河流域的可持续发展。黄河流域是中国重要的生态屏障和经济地带,战略地位特殊[1-2]。黄河上游是整个黄河流域的主要清水来源,流域面积占黄河集水面积的51.30%[3]。同时黄河上游又是流域人民赖以生存的基本载体,“一带一路”的叠加交织区,生态环境安全是流域可持续的重要保障,探索黄河上游地区可持续发展也逐渐成为学者关注的热点议题[4]。需要指出的是:自然资本是影响生态保护和经济发展的重要因素,是实现可持续发展的重要保障。当前,黄河上游伴随着流域工业化、城市化进程的加快,自然资本消耗愈发严重,加之流域生态系统较为脆弱,亟需进行自然资本的测算和分析,加大促进上游地区自然资源的合理利用。在此背景下,探讨黄河上游地区自然资本可持续发展现状并揭示影响区域发展水平的驱动因素,以期为统筹推进黄河流域可持续发展战略提供依据。

目前已形成众多区域可持续性的定量化研究方法。生态足迹分析法基于生态经济学视角,将生产性土地视为产生有形资产和无形服务的自然资本,用面积大小直观表征一定经济或人口规模下的生态环境占用和自然资本需求,用生态承载力表征自然资本供给,为判断区域自然资本利用现状和评估生态环境水平奠定了基础[5],因而成为近20年来最广泛应用在可持续发展量化领域的重要模型[6]。二维生态足迹是由Rees[7]在1992年首次提出,随后Wackernagel等[8]对其形成的模型进行完善和推广。国内对二维模型的研究起步于20世纪末,由徐中民等[9]率先将其进行了系统解析,并被用于多种研究区域[10-12]、尺度[13-16]以及研究领域[17-22]。基于前人研究,Niccolucci等[23-24]首次提出了三维生态足迹模型,并通过引入生态足迹深度和生态足迹广度代表了人类对流量资本占用和存量资本消耗状况。自提出以来,学者们对生态足迹研究逐步从二维分析拓展到三维时空分析方面[25-26]。在国内,三维生态足迹模型的概念最早由方恺引入并优化,同时将该模型用于区域生态压力水平和可持续性的定量评估,主要集中于国际、中国省际的自然资本时空演化特征分析[27-29]。学者们相继利用改进后的三维生态足迹模型从全国[30]、城市群[31]、流域[32]、省市[33-34]等尺度核算了自然资本利用现状、动态演变、可持续变化及驱动因素[35-36]。

自然资本使用情况是生态足迹的具体体现。关于已有自然资本可持续发展评价方面的研究成果主要集中于理论与实例方面,以不同研究区域[37]、研究方法[38]、研究对象[39]等为视角对其进行可持续分析及动态评价。三维生态足迹驱动力的探索主要采用方法有偏最小二乘法[40]、Tapio脱钩模型[41]、灰色关联[42]等。对驱动力的研究主要是探讨各个因素之间对生态足迹的影响程度。不同学者研究均表明省域三维生态足迹的驱动因素地域差异明显。例如焦士兴等[43]认为,人口规模、产业结构分别对河北、北京等的生态足迹影响能力较强;汪海峰等[40]则是认为产业发展与污染物排放因素是宁波地区生态足迹增加的主导因素;朱晚秋等[44]研究发现人口、经济、交通等指标是影响四川省三维足迹的主导因素。

目前,推动黄河流域生态保护和高质量发展已成为国家重大发展战略,但沿黄河地区社会经济快速发展的同时也引起了生态足迹和可持续发展的动态变化,如何在资源环境约束的大背景下,实现区域绿色协调发展是本研究的关键问题。近年来,伴随着中国社会城市化的急剧发展以及黄河流域两岸居民对资源的掠夺、生态环境质量的降低以及空间的空前规模的占有率增长,生态赤字日益成为制约流域经济社会可持续发展的关键因素。自然资本的可持续发展评价是应对资源和环境问题的有力支持。且本方法的研究多集中于单独省市、区县范围内,对流域涉及较少,尤其缺乏以黄河上游地区的本类研究。灰色预测GM(1,1) 模型在求解样本小或数据不完全的问题时,优于传统的时间序列预测方法,能够保持较高的精度,被广泛应用于可持续发展的短期预测中[45]。因此,本文采用方恺等改进的三维生态足迹模型,在2012—2021年的相关数据基础上,对黄河上游4省区生态足迹广度和足迹深度进行测算。结合三维生态足迹、生态足迹多样性指数、土地综合压力指数、生态压力指数等构建可持续发展评价体系,选用GM(1,1)灰色模型预测未来生态可持续发展趋势。从时空角度探索黄河上游的可持续发展水平,研究结果可为实现区域人与自然的和谐发展提供科学依据,同时对于优化土地利用结构、提高对自然资本利用效率、统筹推进生态脆弱型地区可持续发展战略意义重大。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黄河上游地处三大高原交汇带(96°02′E～111°15′ E,32°20′～41°45′ N),是指从河源到内蒙古自治区托克托县河口镇以上的黄河河段,流域面积达42.8万km2,占黄河流域总面积的53.8%[1]。借鉴现有研究成果,本文将青海省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古呼和浩特都市圈以西的地区(2省2区)界定为黄河上游地区。该区年平均降水量446 mm,年平均气温2.68℃,年蒸发量1 428.9 mm[46]。研究区内地貌类型复杂多样,地质环境脆弱,气候条件多样,多属山地环境,地质灾害频发,水土保持任务艰巨。研究区到 2021年产业以第三产业为主导,第二产业次之,第一产业比重最低,三种产业结构比为 12.25∶36.80∶51.27,黄河上游地区是重要的水源涵养区和特殊的农牧业系统。但黄河上游的区域发展面临着潜在的生态安全风险,且该区域的生态安全问题已关系到中国乃至整个亚洲的可持续发展。

1.2 数据来源

本研究采用 2012—2021年研究区的社会经济和土地利用数据。土地利用类型、生态足迹账户和能源消费账户见表1。社会经济数据主要来源于 2011—2020年黄河上游地区(青海省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区)及各地州的统计年鉴和统计公报。能源消费折算系数采用世界上单位化石燃料生产土地面积的平均发热量为标准[47]。其他基础数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等,水资源总量数据来自各省区市水资源公报。

表1 数据来源及说明Table 1 Data source and description

1.3 改进三维模型

基础三维模型较二维模型具有显著优势,但忽视了生态赤字与生态盈余的自然资本性质差异,在区域尺度上会高估足迹广度、低估足迹深度[48],仅能适用于单一地类,但当地类数目较多且存在区域差异时,就表现出一定的局限性[33]。本文采用方恺经研究改进后的三维模型,改进后的模型克服了现有三维模型及二维模型在自然资本评估方面存在的上述问题,将资本存量的稳定程度作为判断可持续性强弱的基本依据,评估结果有明显的生态偏向性[12]。足迹深度和足迹广度在区域尺度上计算公式如下:

(1)

(2)

EF3D=EFdepth,region×EFsize,region

(3)

式中:i代表耕地、草地、林地等几类生物生产性土地,EFi代表不同地类的生态足迹,BCi代表不同地类的生物承载力,EFdepth,region为区域足迹深度,EFsize,region代表区域足迹广度(hm2),EF3D为区域的三维生态足迹(hm2)。

1.4 生态可持续性评价指标

选取三维生态足迹(Three-dimensional ecological footprint,EF3D)、生态足迹多样性指数(Ecological footprint diversity index,EFDI)、生态压力指数(Ecological tension index,ETI)、土地综合压力指数(Land comprehensive pressure index,Icomprehensive)、生态协调系数(Ecological coordination coefficient,ECC)5个指标建立可持续发展综合指数(Composite index of sustainable development,CISD),指数值越大,区域可持续发展综合能力就越强(表2)。

表2 自然资本可持续发展评价指标Table 2 Evaluation indicators for sustainable development of natural capital

目前,由于可持续发展水平没有统一的划分标准,为更直观地评价黄河上游各省区的可持续发展水平等级,在自然间断点法[50-51]的基础上,将可持续发展综合指数划分为5个等级,如表3所示。

表3 可持续发展水平等级划分Table 3 Classification of sustainable development levels

1.5 灰色模型GM(1,1)

灰色模型(Grey dynamic model,GM)是模型的核心系统,其主要技术系统包括系统分析、评估、建模、预测、决策、控制和优化。GM(1,1)模型的基本功能是充分利用现有数据中的显式和隐式信息,揭示数据的规律性使新序列能够反映原始序列的趋势,可用于研究样本数量少、信息不完整的特定时间间隔的未来时间分布[52-53]。因此,它被广泛应用于生态指标的预测中。由于篇幅有限,该研究方法便不再赘述,具体步骤详见文献[54]。

1.6 偏最小二乘回归模型

偏最小二乘回归方法(Partial least-squares regression,PLS)同传统的回归模型相比,PLS不仅解决了因样本点少、自变量多重共线等带来的问题,而且在成分提取时对信息进行了重组,提高了自变量对因变量的解释效应[55]。区域自然资本利用受诸多因素影响,本文在参考已有研究的基础上[55-56],充分考虑了多因素结合,主要包括人口、经济发展水平、社会消费、对外贸易、能源消耗、生态建设、科技、环境污染8个方面的因素影响,建立了黄河上游地区自然资本可持续发展评价驱动因素指标体系。以黄河上游各地区三维生态足迹作为因变量(Y),23项因子作为自变量,表征自然资本的利用状况,各目标层的综合值为自变量,应用SIMCA-P11.5软件进行偏最小二乘回归分析。数据来自黄河上游地区各省、自治区统计年鉴,部分指标经计算得到,具体指标体系及权重结果见表4。

表4 黄河上游地区自然资本可持续发展评价驱动因素指标体系及权重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 结果与分析

2.1 黄河上游地区自然资本占用和供给动态变化

根据传统二维生态足迹模型得出黄河上游地区人均生态足迹(资本占用)、人均生态承载力(资本供给)。由图1可知,2012—2021年黄河上游及各省区的人均生态足迹呈直线上升趋势(y=0.052 5x+2.023 6,R2=0.983 4),从2012年的2.089 9 hm2·人-1上升至2021年的2.536 5 hm2·人-1,从二者大小关系看,在上升的过程中人均生态足迹高于人均生态承载力,但10年间仍处于生态可持续状态。分地区来看,青海和内蒙古的人均生态足迹显著高于其余2个省区,这主要跟当地资源消耗和开发以及人口稠密度有关,内蒙古相比其他地区需要消耗自然资源量较大,青海虽资源储量大,但90%以上为限制开发地区,其本身地广人稀、经济发展滞后,主要经济发展地区集中于东部的省会城市周边,相比而言人均生态足迹逐年增长。青海和甘肃的人均生态足迹均是在2021年达到峰值,分别为4.183 4 hm2·人-1、1.340 2 hm2·人-1,而内蒙古在2019年达到最大值,为3.737 7 hm2·人-1,宁夏则是2017年就达到最高值,为1.669 2 hm2·人-1。主要原因是多年间土地利用结构的调整及各地区产业结构升级转型等导致了人均生态足迹呈现波动性变化。

图1 2012—2021年黄河上游地区人均生态足迹Fig.1 2012—2021 Ecological footprint per capita in the upper reaches of the Yellow River

由图2可知,2012—2021年黄河上游地区人均生态承载力呈现先下降又缓慢上升的趋势,从1.395 8 hm2·人-1上升至1.496 4 hm2·人-1;青海的人均生态承载力位列各省区首位,且人均生态承载力明显高于其他省区,甘肃省的人均生态承载力位于末尾。这表明青海生态系统每年所能提供的资源量要远高于其他省区,而甘肃则相反,究其原因为青海拥有得天独厚的资源禀赋条件。各省区的人均生态承载力呈现不同趋势,其中青海省的人均生态承载力保持在3.875 9～4.103 4 hm2·人-1之间,变化幅度较小,内蒙古变化幅度也较大。

图2 2012—2021年黄河上游地区人均生态承载力Fig.2 Per capita ecological carrying capacity in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2021

由图3可知,三类账户所占比重也发生明显变化,2012—2021 年除内蒙古外,其余各省区的能源账户所对应的人均生态足迹在各省区的各账户生态足迹中均占比较大,青海的能源消耗账户所占比重从2012年的59.25%下降为2021年的42.36%。其他地区在经济发展过程中仍然较依赖污染物排放和能源消耗,说明各省区仍需加大能源结构转型的力度、注重清洁生产。

图3 2012—2021年黄河上游地区各账户人均生态足迹Fig.3 Per capita Ecological footprint of each account in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2021

2.2 黄河上游各省区三维生态足迹分析

从图4a可以看出2012—2021年黄河上游各省区每年的人均足迹深度均超过1 hm2·人-1,数值大小排序依次为:宁夏>甘肃>内蒙古>青海。研究区除青海和甘肃显著增加外,宁夏和内蒙古均呈现先增长再下降的趋势,表明资源流量不能支撑资源的消费。10 年间,宁夏每年的人均足迹深度均处于第一的位置,在3.410～4.207 hm2·人-1之间,表明宁夏的生态系统至少需要积累3～4年的自然资本才能满足区域1年所需的资源量。这主要源于宁夏自然禀赋不足、地理面积狭小,且高耗能产业较多等多重因素导致。说明资源禀赋且发展较慢的青海省人均足迹深度较低,可持续性发展较强,反之亦然。

图4 2012—2021年黄河上游各省区三维生态足迹动态变化Fig.4 Dynamic changes of 3D ecological footprint of provinces and regions in the upper reaches of the Yellow River from 2012—2021

足迹广度反映资源的占有程度,2012—2021年各省区人均足迹广度在总体上呈先升后降的趋势(图4b)。高值区一般位于人口密度低且资源禀赋的省区,低值区则位于人口稠密区,数值大小排序依次为:内蒙古>青海>甘肃>宁夏。青海和宁夏的人均足迹广度均是在2019年达到峰值,分别为1.330 9 hm2·人-1和0.395 4 hm2·人-1;而内蒙古在2021年达到最大值,为1.754 3 hm2·人-1,甘肃则是2012年就达到最高值,为0.511 9 hm2·人-1。这可能是由于各地区产业发展与污染物排放等造成了足迹广度的波动性变化。

人均三维生态足迹由足迹深度和广度共同决定,表现出区域自然资源的整体利用现状。2012—2021年黄河上游地区的人均三维生态足迹如图4c所示。整体表现出各省区分布的不平衡,处于波动上升趋势:青海从 1.653 6 hm2·人-1显著增加至 2.115 2 hm2·人-1,宁夏从1.25 hm2·人-1波动增加至1.267 hm2·人-1,甘肃则从0.978 hm2·人-1缓慢增加至 1.204 hm2·人-1。相比内蒙古而言,其他3个省区变化幅度较平稳,10年间,内蒙古从2012的2.800 1 hm2·人-1明显上升至2021年的3.873 1 hm2·人-1,年均增长率为1.59%。青海、甘肃和宁夏三个省区的经济发展主要依靠传统的农业和畜牧业,发展比较平稳,加上国家实施的“退耕还林(草)”政策,逐年向生态优先、环境友好型模式转化,人均三维生态足迹的变化较小。内蒙古的人均三维生态足迹值在黄河上游各省区中偏高,主要是由于近年来人口数量增加、城镇化改造及资源开发利用不合理等因素影响,尤其是人均GDP的增加往往加大对土地和水资源的需求,直接导致了内蒙古三维足迹的逐年增长[57]。

2.3 黄河上游地区可持续发展的驱动因素分析

本文通过SIMCA-P11.5软件对黄河上游地区可持续发展水平的驱动因素进行分析,PLS模型回归精度评价见表5。Q2的计算值均大于0.35,R2的计算值均大于0.67,表明回归模型选取可靠性高,能很好地解释生态足迹的变化,预测相关性较高。进一步通过特异点识别原理(图5),样本点均分布在特异点识别椭圆图的内部,说明样本质量可以得到保证,符合建模要求,由此得出PLS模型回归系数(表6)。

图5 T2公差椭圆图Fig.5 T2 tolerance ellipse

表5 PLS模型精度评价Table 5 PLS model accuracy evaluation

表6 PLS模型回归系数Table 6 PLS model regression coefficient

对回归结果进行分析发现:影响黄河上游及各地区人均三维生态足迹的驱动因子存在不同。黄河上游地区整体受人口、社会消费、生态建设、科技和环境污染等多重因素综合影响。省域层面上看驱动力差异显著,影响青海人均三维生态足迹的关键因子是能源消耗和环境污染等因素,均为正向指标,且影响程度较为接近;影响甘肃和宁夏均三维足迹的关键因子是对外贸易、能源消耗、生态建设和环境污染等;影响内蒙古足迹的关键因子主要有能源消耗、生态建设和环境污染等。根据“要素禀赋理论”得出丰富的自然资源会成为社会发展的逻辑起点和路径依赖,表示这些地区发展对能源的依赖性程度较高,自然资本容量剧减。故可根据相对应的关键因子制定对策来调节生态足迹深度,控制资源消耗。

结合PLS回归系数来看,各驱动因素分为促进作用和抑制作用2类。其中人口、经济发展、社会消费3类指标与自然资本利用呈正相关关系。具体来看:人口总量(x1)、全体居民人均生活消费支出(x4)、出口总额(x7)、累计水土流失面积(x16)、农业机械总动力(x20)以及二氧化硫排放量(x22)对黄河上游自然资本利用动态变化的影响较大,且除了出口总额均为正向指标。影响青海自然资本利用的驱动因子是石油占能源消费总量(x12)、天然气占能源消费总量(x13)、废水排放总量(x21)、二氧化硫排放量(x22)、烟粉尘排放量(x23)等,除废水排放总量(x21)外均为正向指标,且影响程度较为接近;影响甘肃的驱动因子较多,主要集中在能源(消耗石油占能源消费总量、天然气占能源消费总量)、生态建设(当年造林面积、生活垃圾无害化处理率)和科技(专利申请授权量)等方面;宁夏则主要是集中在能源消耗,且值较大,主要因为宁夏自治区中的石嘴山市、银川市作为资源型城市高耗能产业发展对自然资本利用的影响显著;影响内蒙古的驱动因素较多,主要为煤炭占能源消费总量(x11)、森林覆盖率(x15)、累计水土流失面积(x16)、农业机械总动力(x20)和二氧化硫排放量(x22),且基本为正指标,说明生态建设、环境污染和科技对内蒙古的自然资源驱动力较大。表明随着黄河上游各地区人口规模的增加和社会经济发展,自然资本的利用逐渐增加,最为突出的是宁夏和内蒙古。随着居民消费水平和结构的复杂化,还呈现出高资源占用的特点。

2.4 黄河上游地区可持续发展水平空间格局变化特征及预测分析

从空间格局来看(图6),5个时期(2012年、2015年、2018年、2021和2024年)的黄河上游地区可持续发展水平分布不均衡,总体上呈现出“西南高东北低”的空间特征(2024年的可持续发展状态为上文根据GM (1,1)模型预测结果)。可持续发展水平较高的省份为青海省和甘肃省,由于自然资源丰富且人口密度较低,青海省多年稳居第一,成为黄河上游地区可持续发展的核心驱动型省份。相反,可持续发展水平等级较低的为宁夏回族自治区,其主要原因是宁夏处于西北内陆高原地带,地域面积小且人口多,产业结构不合理,地区经济以工业为主,研究期内资本消耗速度大于资本的更新速度,土地和环境压力逐年增加。而内蒙古持续转化为严重不安全的状态,原因是内蒙古人口增长和生产规模的扩大给其生态环境带来的压力日益增加。此外,10年间青海省的生态压力状态一直处于很安全状态,说明青海省的资源环境可持续性较强。

图6 2012-2024年黄河上游地区可持续发展水平空间格局Fig.6 Spatial pattern of sustainable development level in the upper reaches of the Yellow River from 2012 to 2024

具体来看:黄河上游各省区的可持续发展水平在空间变化趋势上总体上呈“西南高东北低”的分布趋势。2012年各省区的可持续发展水平指数处于弱不可持续的居多,2015 年各省区整体呈上升趋势,其中内蒙古和宁夏转化为强不可持续地区;2018和2021年的可持续发展水平状态相同,甘肃省从弱不可持持续提升至弱可持续,而内蒙古则由强不可持续转化为弱不可持续等级,原因是内蒙古人口增长和生产规模的扩大给其生态环境带来的压力日益增加。预测结果得到2024年各省区的可持续发展水平状态,其中除宁夏一直处于弱不可持续—强不可持续的状态外,半数省区均处于弱可持续发展的范围内,说明黄河上游各省区生态资源利用的均衡程度逐年得到改善,未来有向好发展趋势。此外,5个时期内青海省的生态压力状态一直为很安全,说明青海省的资源环境可持续性较强。

3 讨论

本文基于量化领域最重要的生态足迹法,结合三维生态足迹和多种自然资本可持续发展评价指标客观分析了黄河上游地区4省区可持续性发展水平。通过分析黄河上游地区可持续发展及其驱动力,更准确评估上游生态足迹的真实水平,将有利于探索资源利用与生态保护之间的协调机制。作为可持续发展量化,本研究与已有的研究结果相比[58-59]存在一定差异,主要是跟研究时序、均衡因子、产量因子的选取、适宜性以及驱动因素指标体系的构建等有关。分区域来看,青海省由于特殊的地域条件和社会经济发展状况与其他西部地区(甘肃省、宁夏自治区、内蒙古自治区)比较,人均生态承载力相对稳定;其余3个省区的人均足迹深度和人均足迹广度均表现出资本流量无法满足人类对自然资源的需求,需要对资本存量进行消耗[60],且可持续性较低处于弱不可持续居多。从驱动机制来看,研究区能源消耗、生态建设、社会消费、人口和经济发展存在明显的传导机制。因此,提升区域生态承载力水平、降低人均生态足迹必须因地制宜,分区精细化管理成为实现区域可持续发展的关键。实现黄河上游地区高质量发展仍需改善能源结构,提高能源利用效率,同时制定差异化的生态建设与经济发展的协调政策,降低对资本的依赖性。

研究表明,黄河上游及各省区的人均生态足迹呈直线上升趋势,2021年为2.536 5 hm2·人-1,也反映出区域经济水平对资源高效利用和可持续发展的正面效应。分地区来看,青海和内蒙古的人均生态足迹显著高于其余地区,这除了跟当地资源消耗和人口稠密度有关外,还与区域经济发展和政策导向相关。黄河上游地区在 2018 年后,污染排放账户均呈现不同程度的下降,主要源于政府加大推进生态文明建设力度后,不断加强对“三废”的治理力度,研究期间能源资源的利用效率也逐渐得到提升,但社会经济发展对能源资源的依赖程度仍然较高。

从人均三维生态足迹的驱动力结果得出:人口、经济发展、社会消费3类指标与自然资本利用呈正相关关系。该结果与鲁钰等[61]、刘超等[62]的结果基本一致,其驱动因素主要为人口、社会经济发展等。研究期间,黄河上游及其各省区通过退耕还林(草)、生态修复工程的实施,加大了水土流失、三废污染的综合治理,在一定程度上抑制了自然资本流量占用率持续增长的态势。总之,在能源消耗、生态建设、科技和环境污染等多重驱动因素的共同作用下,构建了黄河上游地区自然资源占用与演变的的驱动机制。

4 结论

2012—2021年黄河上游地区的人均三维生态足迹整体表现出区域分布的不平衡,处于波动上升趋势。青海、甘肃和宁夏3个省区的经济发展主要依靠传统的农业和畜牧业,发展较平稳。驱动力整体受人口、社会消费、生态建设、科技和环境污染多重因素综合影响,省域层面上驱动力差异显著。5个时期可持续发展状态呈现“西南高东北低”的分布格局,可持续发展水平较高的省区为青海省,成为黄河上游可持续发展的核心驱动型省份。建议黄河上游所有省区因地制宜开展生态文明建设工作,加大环境污染治理力度,建立并完善环境保护相关政策法规,强化生态红线区域的生态保护、生态补偿和生态修复;同时还应依托中下游地区优势加强合作机制,促进整个黄河流域协同发展。