《表4 驱动力因子对NDVI解释力的生态检测》

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《基于RUE的植被覆盖动态演变特征及归因分析——以宝鸡地区为例》

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Y表示存在显著差异，N表示不存在显著差异

运用地理探测器逐年运行NDVI驱动力因子数据（表3），以便观察和分析2001—2017年逐年各驱动力因子的变化趋势（图6）。同时，对驱动力因子做生态检测，以了解各因子之间对NDVI空间分布的影响是否存在显著差异（表4，置信水平95%）。数据结果从各驱动力因子逐年q值的变化趋势来看（图6），降水量、相对湿度、日照时数波动幅度较大，对NDVI空间分布的解释力在年际变化上差异较大。其中，降水量的q值最高出现在2009年（0.217）和2016年（0.215），相对湿度的最高值出现在2006年（0.253）和2001年（0.245），日照时数的最高值出现在2017年（0.239）、2005年（0.232）和2004年（0.23），其他驱动力因子的年际变化趋势均较小。其中，粮食总产量的q值整体偏高，坡向的q值整体最小，其次最小q值为RUE。从各年各因子的q值统计结果来看（表3），近17 a来，NDVI空间分布的主要驱动力因子是相对湿度，对NDVI空间分布的解释力最强。第二、第三驱动力因子分别是日照时数和降水量。坡向对NDVI空间分布的解释力最弱，RUE次之。但在生态检测结果中（表4)，RUE除与坡向、造林面积对NDVI空间分布的解释力不存在显著差异外，与其他11个驱动力因子对NDVI空间分布的解释力均存在显著性差异。这与前文研究的干旱半干旱地区，植被生长与降水利用效率的强相关性结果吻合。另外，坡度与土壤类型、人口密度、人均GDP、粮食总产量、耕地面积对NDVI空间分布的解释力存在显著差异。可见，坡度与q值最高的降水量等对NDVI空间分布的影响机理不同。