《表4 驱动力因子对RUE解释力的生态检测》

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《退耕还林(草)工程实施以来降水利用效率演变格局及归因——以宝鸡地区为例》

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注：Y表示存在显著差异，N表示不存在显著差异。

2001—2017年，宝鸡地区驱动力因子对RUE的解释力差异显著，植被覆盖率、相对湿度、日照时数、粮食总产量、最大风速、降水量、气温、人口密度、造林面积对RUE的相关性依次递减（置信水平95%），植被类型、坡度、坡向对RUE的相关性不显著。生态探测器结果显示（表4，置信水平95%），植被覆盖率与造林面积、坡度、坡向、植被类型、人口密度对RUE空间分布的相关性存在显著差异。同时，相对湿度与坡度、坡向、植被类型、人口密度对RUE空间分布的相关性也存在显著差异。这不仅与前文植被生长与RUE的强相关性结果高度吻合，也说明了植被类型、坡度、坡向与q值最高的植被覆盖率等对RUE空间分布的影响机理不同。此外，气温、日照时数、最大风速、植被覆盖率、相对湿度、降水量的逐年q值波动幅度显著（图5），对RUE空间分布的相关性依次递减，在年际尺度上差异较大，介于0.308～0.398。纵观12个驱动力因子的q值变化趋势，2003年的日照时数、最大风速、植被类型、人口密度，2005年的降水量、相对湿度，2016年的坡度、粮食总产量，以及2014、2001、2011、2017年分别对应的植被覆盖率、造林面积、气温、坡向，均对RUE空间分布的相关性最大；2002年的植被覆盖率、造林面积，2006年的坡向、粮食总产量，2012年的相对湿度、植被类型、人口密度，2013年的降水量、日照时数、最大风速，以及2001、2008年的气温、坡度，均对RUE空间分布的相关性最小。