水、能源和碳排放被广泛认为是经济发展和社会稳定的关键决定因素，形成了一个以复杂相互依赖关系为特征的水-能源-碳（W-E-C）系统（Xie等人，2024年）。在全球人口快速增长和社会经济快速发展的背景下，对水和能源资源的需求显著增加。然而，这种持续的资源消耗导致了多种多方面的危机，包括水资源短缺和空间分布不均（Salehi，2022年）、生态系统退化（Delgado和Marín，2020年）、社会经济发展不平衡、能源供应链的地理不匹配和结构效率低下以及过度碳排放（Eskander和Fankhauser，2020年）。作为世界上最大的发展中国家，中国面临着资源-环境-社会（RES）三难问题的挑战（Yang等人，2024年），反映了全球可持续性的压力。受Rees教授1992年提出的生态足迹概念（Rees，2006年）的启发，并为了（a）准确测量水-能源资源消耗，（b）优化水-能源资源分配，以及（c）减轻供应风险和碳排放，随后引入了水足迹、能源足迹和碳足迹的概念。这些概念已成为环境科学和生态学领域的重要研究方向（Yang，2025年）。
近年来，关于W-E-C足迹系统内的流动关系、空间网络和结构相互作用进行了大量研究。Zhang等人（2022年）开发了一个多目标W-E-C足迹优化模型，旨在通过调整流动模式来最小化W-E-C足迹消耗并最大化经济效益，从而解决资源分配不均和资源利用不合理的问题。Liu等人（2024年）构建了一个多区域投入产出（MRIO）模型，并结合社会网络分析框架，研究了长江流域W-E-C足迹的流动特征和网络结构特征。Bai等人（2020年）从网络角度研究了中国的交通相关碳足迹的空间相关性，重点关注相关相关网络的结构属性和影响因素。Qin等人（2022年）结合虚拟水概念使用投影追踪模型，全面分析了中亚地区水-能源-食物-生态系统系统之间的流动关系。然而，上述研究仅关注足迹网络的结构特征，没有评估网络的风险抵抗能力。特别是Bai等人的研究既没有评估网络在干扰下的稳定性，也没有扩展到多资源系统内的协同效应分析。Wang等人（2023年）使用环境MRIO模型计算了中国新疆的水-能源-碳足迹，并通过生态网络分析从行业间角度探讨了耦合W-E-C系统的结构特征和互动机制。Wang X.C.等人（2020年）使用环境MRIO模型，结合水资源、能源消耗和碳排放数据，量化了中国各行业之间的W-E-C足迹联系。Wang X.等人（2020年）提出了一个混合物质-能源流动模型，并结合能源节约供应曲线模型，评估了代表性钢铁厂的W-E-C足迹关系。Naing等人（2024）应用W-E-C关联框架，结合生命周期评估（LCA）和MRIO分析，揭示了行业间足迹关系的显著差异，识别了水和能源消耗及环境影响的关键节点，并提出了针对特定行业的优化策略。尽管现有研究量化了水、能源和碳足迹之间的关系，但其范围要么局限于单个行业（Wang等人），要么局限于行业间分析（Wang等人及Naing等人，2024年）。这些研究缺乏对区域间协同效应的分析，也没有明确区域间W-E-C足迹流动的关系和变化模式。
尽管许多学者研究了W-E-C足迹，但目前的研究存在以下局限性：（1）现有的W-E-C足迹网络研究主要集中在流动量、流动关系和网络结构上，但缺乏对网络结构韧性的深入分析和评估。这一缺陷阻碍了对W-E-C足迹流动网络稳定性和风险抵抗能力的清晰理解。（2）关于W-E-C足迹转移的研究主要集中在直接足迹转移上，而对嵌入式W-E-C足迹流动的关注有限。因此，与研究对象相关的间接资源消耗尚未得到澄清。（3）对W-E-C足迹关系的研究主要集中在单个行业或行业间联系上，对区域间协同效应的关注不足。这一差距阻碍了对区域间W-E-C足迹流动的互动和动态变化的全面理解。
为了解决现有研究中关于W-E-C足迹流动网络结构韧性方面的研究空白，本研究的主要创新总结如下：
（1）本研究提出了一种评估嵌入式水-能源-碳（W-E-C）足迹流动网络结构韧性的新评估框架。该框架的主要创新在于将“韧性”概念整合到多因素耦合W-E-C系统的分析中，从而为理解其稳定性和风险抵抗能力建立了新的方法论基础。（2）基于这一框架，使用网络结构韧性指标定量分析嵌入式W-E-C足迹流动网络的结构韧性，并评估其稳定性和风险抵抗能力。（3）为了填补对W-E-C足迹区域间协同效应理解的空白，本研究利用足迹流动网络参数分析了区域间嵌入式W-E-C足迹的协同效应。这种方法超越了传统的行业视角，为跨区域协同治理嵌入式W-E-C系统提供了理论基础。
本研究的目标是：（1）利用多区域投入产出表计算中国各省和行业之间的嵌入式W-E-C足迹的流动量和总量；（2）根据这些流动的空间分布和总足迹量构建嵌入式W-E-C足迹流动网络模型，以分析流动模式及其演变趋势；（3）利用来自流动网络模型和耦合协调度模型的参数，从多个角度分析嵌入式W-E-C足迹的协同转移模式和协同效应；（4）根据省际和行业间流动网络参数计算网络结构韧性指标（层次性、同配性、传输性和聚合性），并使用熵权重方法进行深入的结构韧性评估，以确定综合韧性指标，从而全面评估网络抵御风险的能力。
本研究的核心贡献可以总结如下。首先，在理论层面，本研究通过将结构韧性概念引入嵌入式足迹流动网络，扩展了W-E-C关联文献，为理解系统稳定性和风险抵抗能力提供了新的视角。其次，在方法论层面，通过将多区域投入产出分析与复杂网络分析和结构韧性指标相结合，开发了一个新的分析框架，使得能够系统地评估省际和行业间的嵌入式W-E-C足迹网络。最后，在政策层面，通过将网络结构脆弱性与关键区域和行业的差异化监管联系起来，提供了以韧性为导向的治理建议，从而为协调和适应性的W-E-C管理策略提供了信息。
