《表6 交互探测中各影响因子对RUE的解释力》

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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：黄色条带越长，表示q值越大；反之，越小。

驱动力因子的两两交互作用对RUE空间分布的相关性都会增强（表6）。人口密度与其他因子的协同作用对RUE空间分布的相关性最强，是RUE的显著控制因子。整体来看，交互作用相关性排前4位的依次为：植被覆盖率、气温、相对湿度、降水量。也就是说，RUE差异显著的区域，这4个驱动力因子各自内部相差较大。由于坡度、坡向间存在规律性，故其在12个驱动力因子的交互作用下相关性较弱（表6），尤其是坡度∩人口密度、坡度∩粮食总产量、坡向∩人口密度、坡向∩粮食总产量对RUE的相关性相近。但坡度、坡向与粮食总产量的生态探测结果表现出对RUE空间分布存在显著差异，这就意味着坡度、坡向对RUE空间分布的相关性具有相同机理。同理，气温∩粮食总产量、相对湿度∩粮食总产量、植被覆盖率∩粮食总产量、人口密度∩粮食总产量对RUE空间分布的相关性接近且较强，那么气温、相对湿度、植被覆盖率、人口密度具有空间分布的一致性。但表4中这4个因子与粮食总产量对RUE解释力的生态检测不存在显著差异，即对RUE空间分布作用机理相似，且交互作用的相关性较强。