Comprender la dinámica espaciotemporal de la capacidad de carga del recurso-ambiente (RECC) es esencial para equilibrar la protección ecológica y el desarrollo socioeconómico en las cuencas fluviales. Este estudio aplicó diversas metodologías, incluyendo la regresión autorregresiva vectorial en panel (PVAR), la regresión geográficamente ponderada en el tiempo (GTWR) y el bosque aleatorio, para analizar la cuenca del río Amarillo desde 2011 hasta 2021. PVAR cuantifica las interacciones dinámicas entre los subsistemas de RECC (población, recursos, medio ambiente y economía), mientras que el bosque aleatorio identifica factores no lineales, y GTWR captura la heterogeneidad espaciotemporal. Los resultados muestran que el rendimiento de RECC ha mejorado continuamente, mientras que se han observado diferencias entre subsistemas y regiones. Las regiones aguas abajo exhiben una mayor RECC debido a la infraestructura avanzada, mientras que las áreas aguas arriba enfrentan restricciones ecológicas. Los resultados de PVAR revelan una relación bidireccional entre los subsistemas de población, recursos y economía, con una presión ambiental unidireccional proveniente de las actividades económicas. En términos de análisis de factores influyentes, que se clasifican en tres secciones, incluyendo geografía, socioeconómica e innovación tecnológica. El modelo de bosque aleatorio identificó que el nivel de desarrollo económico tiene una mayor importancia. Los resultados de GTWR ampliaron el análisis de heterogeneidad espaciotemporal: los factores socioeconómicos muestran una variación regional significativa. Estos hallazgos proporcionan un paradigma transferible para el análisis de sistemas humanos-ambientales complejos, ofreciendo estrategias de zonificación sensibles a políticas que equilibran la implementación de los ODS con las restricciones ecológicas específicas de la cuenca.