基于地理探測(cè)器的內(nèi)蒙古耕地水資源短缺時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)力分析*

崔晨曦 ，孟凡浩 ，3※，羅 敏 ，王媛媛 ，薩楚拉 ，包玉海

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010022；3.內(nèi)蒙古自治區(qū)土地利用與整治工程技術(shù)研究中心，呼和浩特 010022）

0 引言

耕地作為維護(hù)國(guó)家糧食安全的基石，承擔(dān)著生產(chǎn)供給、生態(tài)景觀等職能[1]。耕地不僅貢獻(xiàn)糧食、蔬菜等農(nóng)副產(chǎn)品，還具有調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源等生態(tài)環(huán)境功能[2]。隨著公眾對(duì)生態(tài)環(huán)保意識(shí)的逐漸增強(qiáng)及對(duì)建設(shè)生態(tài)文明的大力提倡，如何協(xié)調(diào)糧食安全、社會(huì)保障、生態(tài)和諧成為研究焦點(diǎn)[3]。由于我國(guó)水資源分布不均，特別是農(nóng)業(yè)水資源供需之間的矛盾升級(jí)[4]，多個(gè)產(chǎn)糧大區(qū)面臨缺水問(wèn)題，嚴(yán)重遏制了我國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[5]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)存在嚴(yán)重缺水城市約110個(gè)，每年因缺水造成的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)2 000億元[6]。近年來(lái)，隨著城市建設(shè)占用大量耕地，中國(guó)糧食生產(chǎn)的中心逐漸向內(nèi)蒙古等僅占全國(guó)水資源總量19%的北方地區(qū)轉(zhuǎn)移，高耗水、低收入的糧食生產(chǎn)給北方地區(qū)帶來(lái)了巨大水資源和生態(tài)壓力[7]。人口激增及城市擴(kuò)張，也導(dǎo)致曾經(jīng)的土地格局發(fā)生了自然資源枯竭、生態(tài)系統(tǒng)破壞等巨大改變，致使生態(tài)系統(tǒng)功能退化嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)水資源短缺問(wèn)題加速惡化，保持農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展成為重中之重[8]。若要做到農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，水資源短缺將是面臨的首要挑戰(zhàn)[9]。明確耕地缺水時(shí)空變化狀況及其驅(qū)動(dòng)因素是實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源可持續(xù)利用的關(guān)鍵所在。

目前學(xué)者們已建立多個(gè)指標(biāo)來(lái)反映耕地水資源短缺狀況。例如，F(xiàn)alkenmark等提出了水壓力指數(shù)（Water Pressure Index，WPI），WPI是以人均水資源量為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的水資源稀缺程度[10]。Raskin等用直接水代替總需水量，考慮直接水和可利用水資源之間的關(guān)系，制定了水資源脆弱性指數(shù)（Water Resource Vulnerability Index，WRVI）[11]。然而，上述指標(biāo)在評(píng)價(jià)水資源短缺時(shí)并不包括綠水。農(nóng)作物使用的自然降水（即綠水）也很重要，是除灌溉水外緩解作物需水的主要水源[12]。綜合考慮區(qū)域藍(lán)水、綠水和灰水足跡是水足跡理論的核心。操信春等考慮到綠色水足跡，在水足跡和廣義水資源的基礎(chǔ)上，建立了耕地水資源短缺指數(shù)（Arable Land Water Scarcity Index，AWSI），作為實(shí)現(xiàn)廣義水資源和實(shí)際用水量統(tǒng)一的載體[13]。盡管耕地水資源短缺指數(shù)AWSI在一些地區(qū)得到評(píng)估，但其在干旱半干旱地區(qū)的適用性尚不明確。

近年來(lái)多位學(xué)者利用不同方法分析了自然或社會(huì)活動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)水資源的影響。如韓宇平[14]等利用主成分分析法研究了京津冀地區(qū)內(nèi)作物藍(lán)水、綠水、灰水足跡的時(shí)空分布、變化趨勢(shì)及影響因子；馮變變[15]等采用對(duì)數(shù)迪氏指數(shù)分解法得出種植規(guī)模和人口變化是使山西省作物水足跡增加的主要驅(qū)動(dòng)力。但當(dāng)前研究缺乏定量評(píng)價(jià)自然和經(jīng)濟(jì)因素共同作用下對(duì)耕地缺水的影響。地理探測(cè)器有別于傳統(tǒng)主觀性較強(qiáng)、缺乏定量化分析的統(tǒng)計(jì)方法，是一種不僅能夠檢驗(yàn)單變量的空間分異性，還可以探測(cè)兩個(gè)變量間一致性和因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型[16]。

內(nèi)蒙古自治區(qū)是全國(guó)13個(gè)糧食重點(diǎn)生產(chǎn)省區(qū)之一，截止2017年，內(nèi)蒙古現(xiàn)有耕地0.091 3億hm2(1.37億畝)，是全國(guó)耕地保有量過(guò)億畝的4個(gè)省區(qū)之一，人均耕地面積0.365 3hm2（5.48畝），是全國(guó)人均耕地面積的3.7倍。水資源短缺作為全世界的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在干旱半干旱地區(qū)尤為嚴(yán)重[17]。內(nèi)蒙古屬典型干旱半干旱地區(qū)，嚴(yán)重制約著全區(qū)農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。文章選取內(nèi)蒙古作為研究區(qū)，以水足跡理論為依據(jù)建立耕地水資源短缺指數(shù)（AWSI），分析2000—2018年內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)時(shí)空格局及變化特征，并選取降水量、蒸發(fā)量、NDVI等8個(gè)自然因素和人口密度等3個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素作為耕地缺水的影響因子，借助地理探測(cè)器模型定量揭示內(nèi)蒙古自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)多種因素對(duì)耕地水資源短缺指數(shù)的影響差異。該研究結(jié)果可為政府有關(guān)部門(mén)制定合理、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)用水方案提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古地處中國(guó)北部邊疆，位于北緯 37°24'～53°23'、東經(jīng)97°12'～126°04'，東北部與黑龍江、吉林、遼寧、河北交界，南部與山西、陜西、寧夏相鄰，西南部與甘肅毗連，北部與俄羅斯、蒙古接壤，屬于四大地理區(qū)劃的西北地區(qū)（圖1）。內(nèi)蒙古地勢(shì)較高，平均海拔高度1 000m左右，全區(qū)基本屬于高原型的地貌區(qū)，水土流失嚴(yán)重。氣候以溫帶大陸性季風(fēng)氣候?yàn)橹鳎薪邓可俣粍颉⒑钭兓瘎×业奶攸c(diǎn)。地跨黃河、額爾古納河、嫩江、西遼河四大水系。截止2019年末，內(nèi)蒙古總面積118.3萬(wàn)km2，轄12個(gè)地級(jí)行政區(qū)，常住人口2 539.6萬(wàn)人，內(nèi)蒙古地勢(shì)由東北向西南斜伸，呈狹長(zhǎng)形，東西直線(xiàn)距離2 400 km。該文將內(nèi)蒙古劃分為三大區(qū)域：東部地區(qū)，包括赤峰市、通遼市、興安盟、呼倫貝爾市；中部地區(qū)，包括呼和浩特市、烏蘭察布市、錫林郭勒盟；西部地區(qū)，包括包頭市、鄂爾多斯市、烏海市、巴彥淖爾市、阿拉善盟。東部地區(qū)土地面積占全區(qū)的27%，耕地面積占全區(qū)的20%，人口占全區(qū)的18%，而水資源總量占全區(qū)的67%，人均占有水資源量為全區(qū)均值的3.6倍；中西部地區(qū)的土地面積占全區(qū)26%，耕地占全區(qū)30%，人口占全區(qū)66%，但水資源僅占全區(qū)24%，大部分地區(qū)水資源緊缺。

圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

該文的研究區(qū)域?yàn)閮?nèi)蒙古12個(gè)盟市，研究時(shí)段為2000—2018年。其中，計(jì)算耕地水資源短缺指數(shù)所需數(shù)據(jù)有：①氣象數(shù)據(jù)（包括月降水量、月平均最高、最低氣溫、風(fēng)速等）源于國(guó)家氣象中心（http://www.nmic.cn/），若一個(gè)地級(jí)市內(nèi)有多個(gè)站點(diǎn)取其平均值；②各盟市歷年耕地面積、農(nóng)作物播種面積和產(chǎn)量、化肥施用量、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等數(shù)據(jù)源于《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》和《內(nèi)蒙古調(diào)查年鑒》；③土壤數(shù)據(jù)來(lái)自世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)（HWSD v1.2）土壤數(shù)據(jù)集；④各盟市歷年總用水量、水資源總量等數(shù)據(jù)來(lái)自《內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源公報(bào)》。耕地水資源短缺的影響因子數(shù)據(jù)來(lái)自：①高程、坡度、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/Default.aspx）；②墾殖率、牲畜密度數(shù)據(jù)來(lái)源于《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》；③人口密度數(shù)據(jù)來(lái)源于World pop國(guó)家/地區(qū)數(shù)據(jù)（https://www.worldpop.org/）；④氣溫、降水、蒸發(fā)量等氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于源于國(guó)家氣象中心（http://www.nmic.cn/）。高程、坡度、人口密度、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、蒸發(fā)量通過(guò)ArcGIS 10.4軟件中區(qū)域統(tǒng)計(jì)工具計(jì)算獲取。土地利用程度指標(biāo)通過(guò)ArcGIS軟件中面積制表工具統(tǒng)計(jì)每個(gè)地級(jí)市單元內(nèi)每種地類(lèi)面積后，根據(jù)土地利用程度計(jì)算公式計(jì)算獲取。數(shù)據(jù)以縣級(jí)行政區(qū)劃為統(tǒng)計(jì)單元，并換算為與其他數(shù)據(jù)統(tǒng)一的單位密度（每平方公里）或占比（%），最后將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的行政區(qū)劃做空間關(guān)聯(lián)，以及矢量轉(zhuǎn)柵格處理。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地水資源短缺指數(shù)

該文基于水足跡理論視角下的廣義水資源量（Agricultural Water Resources, AWR）與水足跡總量（Crop Water Footprint, CWF），構(gòu)建耕地水資源短缺評(píng)價(jià)指標(biāo)（Arable Land Water Scarcity Index，AWSI）。首先通過(guò)CROPWAT 8.0軟件[18]計(jì)算得到內(nèi)蒙古各盟市歷年作物（小麥、玉米、大豆、薯類(lèi)）的藍(lán)水、綠水和灰水足跡，然后得到全區(qū)歷年主要農(nóng)作物的水足跡總量，再利用水資源數(shù)據(jù)計(jì)算出廣義水資源量，從而獲得耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)據(jù)。耕地水資源短缺指數(shù)AWSI的計(jì)算公式為：

式（1）中，AWSI為耕地水資源短缺指數(shù)，無(wú)量綱；CWF為區(qū)域農(nóng)作物水足跡總量，m3；AWR為區(qū)域農(nóng)業(yè)廣義水資源量，即可以提供作為農(nóng)作物生產(chǎn)的藍(lán)水和綠水水資源量，m3。

式（2）和（3）中，CWFb、CWFg及CWFgrey分別為作物的藍(lán)水、綠水和灰水足跡，m3；AWRb與AWRg分別為農(nóng)業(yè)可利用藍(lán)水（常規(guī)水資源）和綠水資源量，m3。CWFb與CWFg基于作物需水量估算[19]，CWFgrey、AWRb、AWRg分別通過(guò)以下公式求得：

式（4）至（11）中，CWUb與CWUg分別為作物藍(lán)水用量和綠水用量（m3/hm2）；F為化肥施用量，kg；α為淋溶率；Cmax為水體最大容許濃度，kg/m3；Cnat為自然本底濃度，kg/m3；ETb和ETg分別為作物藍(lán)水需水量和綠水需水量（mm）；ETc為作物蒸發(fā)蒸騰量（mm），可通過(guò)CROPWAT 8.0軟件計(jì)算得到；TWR（Total Water Resources）為區(qū)域常規(guī)水資源總量，m3；TWU（Total Water Using）與AWU（Agricultural Water Using）分別為總用水量與農(nóng)業(yè)用水量，m3；A為耕地面積，hm2；Pe為有效降水[20]，mm；lgp為生長(zhǎng)期長(zhǎng)度（length of growth process）；d為日期（date）。

基于水足跡理論下構(gòu)建耕地水資源短缺指數(shù)，全面揭示了研究區(qū)對(duì)水資源需求的能力，將耕地水資源短缺指數(shù)指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)劃分不僅可以直觀判斷研究區(qū)的水資源短缺程度，還可以直接對(duì)區(qū)域間水資源短缺程度進(jìn)行對(duì)比。該文耕地水資源短缺指數(shù)等級(jí)劃分及其對(duì)應(yīng)水短缺等級(jí)（表1），耕地水資源短缺指數(shù)值越高意味著研究區(qū)面臨的水資源壓力越大。

2.4 LncRNA-8439 在 HCC 細(xì)胞中的分布 使用lncRNA-8439 探針對(duì) Huh7 和 Hep3B 細(xì)胞進(jìn)行原位雜交，結(jié)果（圖4）顯示 lncRNA-8439 基本分布在細(xì)胞核中，細(xì)胞質(zhì)中并無(wú)表達(dá)。

表1 耕地水資源短缺指數(shù)水短缺等級(jí)

1.3.2 影響因子選取

耕地缺水受多重因素的影響，該文依據(jù)內(nèi)蒙古地勢(shì)較高、地貌廣闊、氣候以溫帶大陸季風(fēng)氣候?yàn)橹鞯鹊淖匀惶卣鳎谧匀灰蜃又羞x取了年降水量、年均溫、蒸發(fā)量、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土地利用度、墾殖率、坡度、高程8個(gè)自然因素。近年來(lái)內(nèi)蒙古人口驟增、畜牧業(yè)飛速發(fā)展導(dǎo)致社會(huì)因素的影響也不可小覷，該文綜合選取了人口密度、牲畜密度、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（一產(chǎn)GDP）3個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素研究對(duì)內(nèi)蒙古耕地缺水的影響（表2）。

表2 影響內(nèi)蒙古耕地水資源短缺的自然和社會(huì)因素

利用ArcGIS 10.4創(chuàng)建漁網(wǎng)工具，生成全區(qū)范圍內(nèi)10 km×10 km格網(wǎng)[21]，共1.156 8萬(wàn)個(gè)中心點(diǎn)作采樣點(diǎn)，提取空間上對(duì)應(yīng)的X和Y屬性值；利用重分類(lèi)工具中自然斷點(diǎn)法將影響因子X(jué)s根據(jù)其大類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)分為6類(lèi)[22]，最后將其代入地理探測(cè)器模型處理。

1.3.3 地理探測(cè)器模型

應(yīng)用地理探測(cè)器模型可以探測(cè)耕地水資源短缺指數(shù)及其影響因子的空間分異性[23]，從而揭示其背后驅(qū)動(dòng)力。該文應(yīng)用地理探測(cè)器中風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)、生態(tài)探測(cè)、交互探測(cè)3個(gè)探測(cè)器。

風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)：在該研究中利用此方法探測(cè)Y（AWSI）的空間分異性，以及探測(cè)影響因子X(jué)（自然及社會(huì)因素）在多大程度上解釋了屬性Y的空間分異。用q值度量，表達(dá)式為：

式（8）和（9）中，h=1，...，L為變量Y或因子X(jué)的分層（Strata），即分區(qū)或分類(lèi)；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；σ2h和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差。SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和（Within Sum of Squares）和全區(qū)總方差（Total Sum of Squares）。q值的值域?yàn)閇0,1]，值越大說(shuō)明Y的空間分異性越明顯；如果分層是由自變量X生成的，則q值越大表示自變量X對(duì)屬于Y的解釋力越強(qiáng)，反之則越弱，q值表示X解釋了100×q%的Y。

生態(tài)探測(cè)：該研究根據(jù)此方法比較影響因子中兩因子X(jué)1和X2對(duì)屬性Y（AWSI）的空間分布的影響是否有顯著差異，以F統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量。在兩種因子之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異顯著的結(jié)果中，如果行列因子間有顯著差異性，標(biāo)記為“Y”，反之標(biāo)記為“N”，通過(guò)生態(tài)探測(cè)可進(jìn)一步驗(yàn)證主導(dǎo)的影響因子。

式（10）（11）中：NX1及NX2分別表示兩個(gè)因子X(jué)1和X2的樣本量；SSWX1和SSWX2分別表示由X1和X2形成的分層的層內(nèi)方差之和；L1和L2分別表示變量X1和X2的分層數(shù)目。其中零假設(shè)H0：SSWX1=SSWX2。如果在α的顯著性水平上拒絕H0，這表明兩因子X(jué)1和X2對(duì)屬性Y的空間分布的影響存在著顯著的差異。

交互探測(cè)：利用此方法可識(shí)別不同風(fēng)險(xiǎn)因子X(jué)s之間的交互作用，即評(píng)估影響因素中兩因子X(jué)1和X2共同作用時(shí)是否會(huì)增加或減弱對(duì)因變量Y（AWSI）的解釋力，或這些因子對(duì)Y（AWSI）的影響是相互獨(dú)立的。評(píng)估的方法是首先分別計(jì)算兩種因子X(jué)1和X2對(duì)Y的q值：q(X1)和q(X2)，并且計(jì)算它們交互時(shí)的q值：q(X1∩X2)，并對(duì)q(X1)、q(X2)與q(X1∩X2)進(jìn)行比較。兩個(gè)因子之間的關(guān)系可分為以下幾類(lèi)（表3）。

表3 交互作用分類(lèi)

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地水資源短缺時(shí)空格局及變化特征

2000—2018 年內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)總體呈西高東低的分布特征，以多年平均0.66的水平經(jīng)受著高度水資源壓力，而降水稀少的西部面臨更為嚴(yán)重的水短缺（圖2）。內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)從時(shí)間變化來(lái)看，既有增加又有減少，總體呈增加趨勢(shì)（圖3a）。其中，耕地缺水指數(shù)增加的區(qū)域面積占內(nèi)蒙古總面積的82%以上。2000—2018年?yáng)|部地區(qū)和中部地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)都有不同程度的增長(zhǎng)，而西部地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值顯著下降（圖3a）；東部地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)整體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，赤峰市的增長(zhǎng)率達(dá)到182%，呼倫貝爾市和通遼市分別增長(zhǎng)15%和54%，興安盟耕地水資源短缺指數(shù)增長(zhǎng)率雖有所下降，但自2015年后又呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（圖3b）；中部地區(qū)的烏蘭察布市耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值下降22%，呼和浩特市和錫林郭勒盟耕地水資源短缺指數(shù)均有所增長(zhǎng)，錫林郭勒盟增長(zhǎng)率達(dá)到186%（圖3c）；西部地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，包頭市、烏海市和巴彥淖爾市耕地水資源短缺指數(shù)均顯著降低，鄂爾多斯市和阿拉善盟耕地水資源短缺指數(shù)明顯升高（圖3d）。

圖2 2000—2018年內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)（AWSI）空間變化

圖3 2000—2018年內(nèi)蒙古各地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)（AWSI）時(shí)間變化

為詮釋各盟（市）耕地水資源短缺與時(shí)間變化的關(guān)系，核算了各盟（市）耕地水資源短缺指數(shù)的多年均值、中位數(shù)、極差、標(biāo)準(zhǔn)差和增長(zhǎng)率等（表4）。12個(gè)盟市中除烏海市，2000—2018年其他盟市的多年均值和中位數(shù)都僅存在微小差異，變化趨勢(shì)高度吻合。由于2000—2002年烏海市氣候因素所致耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值增大而導(dǎo)致年均值和中位數(shù)出現(xiàn)較大差異。極差采用年際間“最大值—最小值”獲得，西部地區(qū)的阿拉善盟、巴彥淖爾市和烏海市的極差都超過(guò)2.00，說(shuō)明這3個(gè)盟市的耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值年際間變化大且不穩(wěn)定。呼倫貝爾市和烏蘭察布市標(biāo)準(zhǔn)差在12盟市中極低，綜合耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)看，這2個(gè)盟市在年際間變化較小，保持穩(wěn)定。其中5個(gè)盟市通過(guò)退耕還林、生態(tài)保護(hù)等措施，使得耕地水資源短缺現(xiàn)象有所好轉(zhuǎn)，耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值也有所下降，尤其是西部地區(qū)多個(gè)盟市耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值顯著下降；但仍存在部分盟市的耕地水資源短缺指數(shù)值有不同程度增長(zhǎng)，這說(shuō)明雖有少數(shù)盟市耕地水資源短缺現(xiàn)象有所好轉(zhuǎn)，但就目前數(shù)據(jù)來(lái)看，整體耕地水資源短缺指數(shù)數(shù)值還處于不斷增加的階段，內(nèi)蒙古耕地水資源短缺現(xiàn)象仍很?chē)?yán)峻。

表4 2000—2018年內(nèi)蒙古各地區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)的主要統(tǒng)計(jì)量

2.2 耕地水資源短缺空間分異驅(qū)動(dòng)因素分析

2.2.1 探測(cè)因子單因素分析

因子探測(cè)結(jié)果（q值）反映了各因子對(duì)內(nèi)蒙古區(qū)域耕地缺水指數(shù)影響的解釋力。綜合來(lái)看，所選取的因子對(duì)內(nèi)蒙古耕地水資源短缺狀況有著不同程度的影響，自然因素對(duì)耕地水資源短缺變化的影響要高于社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。根據(jù)地理探測(cè)器模型所得2000—2018年平均q值（圖4）可知，各因子對(duì)耕地缺水指數(shù)變化的影響程度排序依次為：蒸發(fā)量（平均值為0.791）＞年均溫（0.775）＞墾殖率（0.745）＞一產(chǎn)GDP（0.717）＞植被NDVI（0.697）＞年降水量（0.696）＞人口密度（0.640）＞牲畜密度（0.635）＞高程（0.631）＞坡度（0.555）＞土地利用度（0.533）。自然因素中解釋力最強(qiáng)的因子是蒸發(fā)量，解釋率在79%以上，其次是年均溫，解釋率在77%以上。除坡度和土地利用度以外，其他因子的平均解釋力均達(dá)到60%以上，對(duì)內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)的影響均顯著。社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子中一產(chǎn)GDP的貢獻(xiàn)相對(duì)較高。綜合來(lái)看，自然因素中氣候因子對(duì)研究區(qū)耕地水資源短缺狀況的影響力較大，這與內(nèi)蒙古氣候特征（降水量少，蒸發(fā)能力強(qiáng)）及地表覆蓋狀況有關(guān)；社會(huì)因素中一產(chǎn)GDP對(duì)內(nèi)蒙古耕地水資源短缺狀況的影響最大，可能源于近年來(lái)糧食產(chǎn)量和牲畜數(shù)量變化有關(guān)，一產(chǎn)GDP的增加受水資源空間調(diào)配（如灌溉等）影響大。

圖4 2000—2018年影響因子q值年際間變化

2.2.2 生態(tài)探測(cè)

生態(tài)探測(cè)反映了兩種因子對(duì)內(nèi)蒙古耕地水資源短缺的影響是否有顯著差異，進(jìn)一步驗(yàn)證主導(dǎo)因子的影響，以及各因子作用機(jī)理的差異性。探測(cè)結(jié)果顯示起主導(dǎo)作用的因子間作用機(jī)理不同（圖5），如氣候因子與地形因子極少有顯著差異，氣候因子中蒸發(fā)量與社會(huì)因素中人口密度，自然因素中氣候因子年均溫、年降水、墾殖率，NDVI均有顯著差異，進(jìn)一步驗(yàn)證蒸發(fā)量比其他影響因子的解釋力強(qiáng)；如墾殖率與土地利用度、牲畜密度、人口密度、坡度等均存在顯著差異，也驗(yàn)證了其在探測(cè)因子中的影響力（解釋率74.5%，第3位）；土地利用度與人口密度、墾殖率、年均溫、年降水、NDVI、高程有顯著差異，這與其解釋力弱的特征相符合。有顯著差異的因子數(shù)最多的是氣候因子，其次是社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子、地形因子，氣候因子中年均溫和年降水與其他因子的顯著特征相似，但兩因子間仍存在顯著差異，這也與氣候因子是影響研究區(qū)耕地缺水的主導(dǎo)因素的結(jié)論相一致。而社會(huì)因素中一產(chǎn)GDP除了與坡度和高程有顯著差異外，與蒸發(fā)量、土地利用度、牲畜密度、人口密度、墾殖率、年均溫、年降水和NDVI等因子均無(wú)顯著差異，可以看出研究區(qū)耕地缺水受一產(chǎn)GDP和其他動(dòng)態(tài)因子影響均有一致性。

圖5 生態(tài)探測(cè)

2.2.3 探測(cè)因子交互作用分析

交互探測(cè)通過(guò)評(píng)估不同影響因子的交互作用，分析是否會(huì)增加或減弱對(duì)因變量Y（AWSI）的解釋力，或是影響因子對(duì)于因變量的影響相互獨(dú)立。分析自然因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的交互作用有利于進(jìn)一步研究耕地缺水的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。該研究中不同兩因子間的交互作用q值均大于單因子q值，即因子之間交互作用均呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)和非線(xiàn)性增強(qiáng)，不存在相互獨(dú)立或起減弱作用的因子。其中，土地利用度∩坡度（0.978）、人口密度∩坡度（1.000）、坡度∩高程（0.983）、坡度∩一產(chǎn)GDP（0.994）呈現(xiàn)非線(xiàn)性增強(qiáng)，單因子影響力最小的因素坡度在與其他因子的交互作用下，對(duì)耕地缺水的影響都有著明顯的增強(qiáng)；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中單因子解釋力最弱的牲畜密度，在與自然因子的交互作用中，解釋力均呈現(xiàn)相互增強(qiáng)或非線(xiàn)性增強(qiáng)（表5）。探測(cè)結(jié)果表明多因子交互作用的影響并非簡(jiǎn)單的疊加過(guò)程，而是相互增強(qiáng)或非線(xiàn)性增強(qiáng)的結(jié)果，也說(shuō)明內(nèi)蒙古區(qū)域耕地缺水的空間分異的結(jié)果不是由單一因子構(gòu)成的，而是多種因子相互作用形成的。

表5 交互作用

3 討論

3.1 自然因子主導(dǎo)耕地缺水時(shí)空分布

在該研究中的因子解釋力表明，自然因子對(duì)內(nèi)蒙古耕地缺水的影響力較大。其中，蒸發(fā)量是自然因子中影響耕地缺水的最主要?dú)夂蛞蛩兀昃鶞貎H次于蒸發(fā)量對(duì)耕地缺水的影響，溫度升高也促進(jìn)了蒸發(fā)能力的提升，這與劉彩虹等發(fā)現(xiàn)黃河源區(qū)流量的變化與降水量、氣溫及蒸發(fā)的變化相關(guān)關(guān)系顯著結(jié)果相一致[24]。2000—2018年蒸發(fā)量和年降水的解釋力都有不同程度增強(qiáng)，而年均溫的解釋力卻出現(xiàn)明顯波動(dòng)且呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這可能與過(guò)去50年我國(guó)北方平均氣溫增速高于全球，與區(qū)域相近時(shí)期的暖干化有關(guān)[25]。地形因素（坡度、高程）對(duì)耕地缺水的影響并不明顯，這是由于內(nèi)蒙古地貌廣闊，跨度較大所導(dǎo)致地形對(duì)耕地缺水的解釋力一般，而地形起伏度、海拔高度是形成土地利用格局的重要驅(qū)動(dòng)因素[26]，這也導(dǎo)致了土地利用度對(duì)研究區(qū)耕地缺水的解釋力較差。

3.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地缺水的次要影響

隨著人口逐年增多，人口密度因子對(duì)耕地缺水的影響急劇增加[27]，其影響率從2000年的19.09%增至2018年的70.56%。黃忠偉等人也通過(guò)研究表明，以農(nóng)業(yè)取水為主的人類(lèi)取水是導(dǎo)致全球61%的人口面臨水資源短缺加劇的主要原因[28]。內(nèi)蒙古雖地域遼闊，但耕地面積有限，20世紀(jì)90年代以來(lái)，耕地每年以40萬(wàn)hm2的速度減少，同時(shí)內(nèi)蒙古自治區(qū)耕地利用率低，多為一年一熟制[29]，人們對(duì)糧食的需求不斷加大，導(dǎo)致一產(chǎn)GDP成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中對(duì)耕地缺水影響最大的因子；草地作為內(nèi)蒙古主要土地類(lèi)型，借助地理優(yōu)勢(shì)，人們大多以牲畜放牧作為主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源。過(guò)度放牧等人類(lèi)干擾活動(dòng)是目前干旱、半干旱區(qū)草原退化的重要原因之一[30]，人類(lèi)放牧活動(dòng)在固有草場(chǎng)超負(fù)荷進(jìn)行，不僅加速草場(chǎng)的退化，還導(dǎo)致牲畜密度的增大[31]，因此牲畜密度對(duì)研究區(qū)的影響也較大。

3.3 自然與社會(huì)因子對(duì)耕地缺水的交互作用

通過(guò)地理探測(cè)器中的交互作用探測(cè)發(fā)現(xiàn)自然因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的交互作用對(duì)耕地缺水的影響相較單因子的影響更大。近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人類(lèi)活動(dòng)增多，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地缺水的影響逐漸加大，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素在與自然因素形成交互作用后對(duì)耕地缺水的解釋力亦變得更為復(fù)雜。該研究中所有影響因子任意兩者的交互作用對(duì)研究區(qū)耕地缺水的影響都不是獨(dú)立的，即便是解釋力最弱的坡度因子，在與其他因子交互作用下，對(duì)耕地缺水的影響力都有明顯增強(qiáng)。因此，自2005年來(lái)地方政府采取一系列水土保持、生態(tài)恢復(fù)政策耕地灌溉策略等以改善耕地缺水情況。如巴彥淖爾市為了保持良好的生態(tài)環(huán)境采取“大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地周?chē)鸁o(wú)工業(yè)污染源”的措施[32]，使得近年來(lái)巴彥淖爾市耕地缺水現(xiàn)象有了很大緩解。烏海市也通過(guò)提出煤炭行業(yè)的發(fā)展和治理、建設(shè)綠色生態(tài)景觀及城鄉(xiāng)一體化綠色生態(tài)網(wǎng)絡(luò)極大改善了耕地水資源短缺情況[33,34]。

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)2000—2018年內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)（AWSI）時(shí)空變化特征分析以及探索氣候、植被、土壤、地形及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多種因素對(duì)耕地水資源短缺指數(shù)空間分異的影響差異，主要結(jié)論如下。

（1）2000—2018年內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)在空間上呈現(xiàn)東、中部地區(qū)增加，西部減少，整體呈增加趨勢(shì)。耕地水資源短缺指數(shù)增加區(qū)域面積達(dá)研究區(qū)總面積82%以上，多為人口聚集地或自然條件差的區(qū)域，少部分盟市如烏海市和巴彥淖爾市在減少工業(yè)活動(dòng)、重視生態(tài)環(huán)境后耕地水資源短缺指數(shù)有所下降。但目前研究區(qū)耕地水資源短缺指數(shù)整體上依然處于增加階段，情況仍很?chē)?yán)峻，未來(lái)應(yīng)注重減少工業(yè)用水、建設(shè)綠色生態(tài)景觀等。

（2）自然因子是影響內(nèi)蒙古耕地水資源短缺的主導(dǎo)因子。蒸發(fā)量、年均溫和年降水是與耕地水短缺最為密切的氣象因子，影響力蒸發(fā)量＞年均溫＞墾殖率＞植被NDVI＞年降水，均超過(guò)0.650。蒸發(fā)量、年均溫等均受全球氣候變暖的影響，因此在未來(lái)發(fā)展中應(yīng)注重減少溫室氣體排放，減少土地蒸發(fā)率、提高耕地水資源的循環(huán)利用等。

（3）社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子對(duì)耕地水資源短缺指數(shù)均有較顯著的影響。近年來(lái)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地缺水的影響逐年加大，增加原因主要是人口驟增、糧食與肉類(lèi)需求增大等所導(dǎo)致的水資源消耗大、資源循環(huán)利用差。一產(chǎn)GDP為影響內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)最主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子。未來(lái)應(yīng)在提高農(nóng)作物產(chǎn)率、荒地開(kāi)發(fā)利用等方面做出努力。

（4）因子間的交互作用并非簡(jiǎn)單的疊加，兩因子交互作用的影響均大于單因子對(duì)耕地缺水的影響，且均呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)或非線(xiàn)性增強(qiáng)的關(guān)系。即使如牲畜密度影響力最小的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子，在與自然因子的交互作用下，對(duì)內(nèi)蒙古耕地水資源短缺指數(shù)的影響都有明顯的增強(qiáng)。內(nèi)蒙古耕地缺水的現(xiàn)狀，不是單因子作用的結(jié)果，而是多因子共同作用下產(chǎn)生的增強(qiáng)關(guān)系造成的。