《表3 健康地理因子交互作用的q值与单因子q值之和》

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《长江中下游地区人口健康水平空间分异特征与地理影响因子》

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注:表中左下三角区域的单元格数字为相应单因子交互作用的q值，右上三角区域的单元格数字为相应单因子的q值之和。

另一方面，不同因子之间存在或强或弱的逻辑联系，为评估两个因子共同作用是否会增加或减弱对空间分异的解释力，对9项因子之间的交互作用分别进行探测。表3显示，每个单因子与其他单因子交互作用后的解释力均高于相应单因子的解释力，交互作用均属于双因子增强类型。除经济密度因子外，8项因子与其他因子的交互作用解释力高于相应单因子解释力之和，因子交互作用属于非线性增强类型。例如，生态系统类型因子与干燥度、多年平均降水、多年平均气温、千人病床数因子交互作用的解释力q值分别为0.1045、0.1112、0.1250、0.2093，均高于相应两个单因子解释力的q值之和（0.0888、0.1070、0.1204、0.1855）。另外，属于非线性增强类型的还包括以下18对因子:干燥度与海拔高度、多年平均降水、多年平均气温、地形坡度、千人病床数；海拔高度与多年平均降水、多年平均气温、千人病床数、湿润指数；多年平均降水量与多年平均气温、地形坡度、千人病床数；多年平均气温与地形坡度、千人病床数、湿润指数；地形坡度与千人病床数、湿润指数；千人病床数与湿润指数。这种情况说明，对研究区健康水平分异格局的形成而言，各因子不是在单独起作用，而是与其他因子共同起作用，反映了健康决定因素和影响机制的复杂性特征。