《表3 2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI影响因子交互作用q值》

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《京津冀地区植被时空动态及定量归因》

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交互作用探测结果显示，两因子交互作用均会增强对NDVI的解释力。不同季节NDVI的主导交互作用有所差异。将解释力排在前三位的主导交互作用进行统计，得到表3。年尺度上，土地利用与降水的叠加是NDVI的主导交互因子，能够解释58.2%的NDVI空间分布，意味着相同的降水水平与不同的土地利用类型，或不同的降水水平与相同的土地利用类型，NDVI数值差异较大。春季，降水和水汽压的协同作用是NDVI的主导因子，能够解释56.5%的NDVI空间分布，降水和湿度的交互作用次之，水分条件是春季植被生长的主导因素。夏季，湿度和土地利用的协同作用是NDVI的主导因子，湿度和水汽压的主导交互作用次之。秋季，土地利用和水汽压的交互作用是主导交互因子，土地利用和湿度的交互作用次之，土地利用和海拔的交互作用是第三主导交互因子，二者呈现非线性增强趋势，其交互作用q值（0.531）大于土地利用（0.177）和海拔q值（0.110）之和，表明不同海拔地区的相同土地利用类型，或相同海拔的不同土地利用类型NDVI数值差异较大。其原因在于:海拔高的地区温度相对较低，水热条件相对较差，叶子往往较先脱落，因此即使相同植被，在不同海拔分布区域其NDVI值差异较大。冬季，土地利用和平均温度的交互作用是NDVI的主导交互作用，土地利用和海拔的交互作用次之。