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]。隨著公眾對生態(tài)環(huán)保意識(shí)的逐漸增強(qiáng)及對建設(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)面臨缺水問題，嚴(yán)重遏制了我國經(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，隨著城市建設(shè)占用大量耕地，中國糧食生產(chǎn)的中心逐漸向內(nèi)蒙古等僅占全國水資源總量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)得到評估，但其在干旱半干旱地區(qū)的適用性尚不明確。

近年來多位學(xué)者利用不同方法分析了自然或社會(huì)活動(dòng)對農(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、變化趨勢及影響因子；馮變變[15]等采用對數(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)前研究缺乏定量評價(jià)自然和經(jīng)濟(jì)因素共同作用下對耕地缺水的影響。地理探測器有別于傳統(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)，是全國耕地保有量過億畝的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?、寒暑變化劇烈的特點(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km2，轄12個(gè)地級(jí)行政區(qū)，常住人口2 539.6萬人，內(nèi)蒙古地勢由東北向西南斜伸，呈狹長形，東西直線距離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)來自世界土壤數(shù)據(jù)庫（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)來源于中國科學(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)來源于《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》；③人口密度數(shù)據(jù)來源于World pop國家/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)來源于源于國家氣象中心（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價(jià)指標(biāo)（Arable Land Water Scarcity Index，AWSI）。首先通過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）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為生長期長度（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，還可以直接對區(qū)域間水資源短缺程度進(jìn)行對比。該文耕地水資源短缺指數(shù)等級(jí)劃分及其對應(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 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 8萬個(gè)中心點(diǎn)作采樣點(diǎn)，提取空間上對應(yīng)的X和Y屬性值；利用重分類工具中自然斷點(diǎn)法將影響因子Xs根據(jù)其大類標(biāo)準(zhǔn)分為6類[22]，最后將其代入地理探測器模型處理。

1.3.3 地理探測器模型

應(yīng)用地理探測器模型可以探測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)用地理探測器中風(fēng)險(xiǎn)因子探測、生態(tài)探測、交互探測3個(gè)探測器。

風(fēng)險(xiǎn)因子探測：在該研究中利用此方法探測Y（AWSI）的空間分異性，以及探測影響因子X（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的分層（Strata），即分區(qū)或分類；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：該研究根據(jù)此方法比較影響因子中兩因子X1和X2對屬性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”，通過生態(tài)探測可進(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X1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X1和X2對屬性Y的空間分布的影響存在著顯著的差異。

交互探測：利用此方法可識(shí)別不同風(fēng)險(xiǎn)因子Xs之間的交互作用，即評估影響因素中兩因子X1和X2共同作用時(shí)是否會(huì)增加或減弱對因變量Y（AWSI）的解釋力，或這些因子對Y（AWSI）的影響是相互獨(dú)立的。評估的方法是首先分別計(jì)算兩種因子X1和X2對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（表3）。

表3 交互作用分類

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)間變化來看，既有增加又有減少，總體呈增加趨勢（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年東部地區(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，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)增長趨勢，赤峰市的增長率達(dá)到182%，呼倫貝爾市和通遼市分別增長15%和54%，興安盟耕地水資源短缺指數(shù)增長率雖有所下降，但自2015年后又呈現(xiàn)上升趨勢（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，錫林郭勒盟增長率達(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，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2.00，說明這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，這說明雖有少數(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)象仍很嚴(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 探測因子單因素分析

因子探測結(jié)果（q值）反映了各因子對內(nèi)蒙古區(qū)域耕地缺水指數(shù)影響的解釋力。綜合來看，所選取的因子對內(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)地理探測器模型所得2000—2018年平均q值（圖4）可知，各因子對耕地缺水指數(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)相對較高。綜合來看，自然因素中氣候因子對研究區(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

生態(tài)探測反映了兩種因子對內(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

2.2.3 探測因子交互作用分析

交互探測通過評估不同影響因子的交互作用，分析是否會(huì)增加或減弱對因變量Y（AWSI）的解釋力，或是影響因子對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)或非線性增強(qiáng)（表5）。探測結(jié)果表明多因子交互作用的影響并非簡單的疊加過程，而是相互增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)的結(jié)果，也說明內(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?，年均溫僅次于蒸發(fā)量對耕地缺水的影響，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，這可能與過去50年我國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)因素對耕地缺水的次要影響

隨著人口逐年增多，人口密度因子對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%。黃忠偉等人也通過研究表明，以農(nóng)業(yè)取水為主的人類取水是導(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，耕地每年以40萬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)因素中對耕地缺水影響最大的因子；草地作為內(nèi)蒙古主要土地類型，借助地理優(yōu)勢，人們大多以牲畜放牧作為主要經(jīng)濟(jì)來源。過度放牧等人類干擾活動(dòng)是目前干旱、半干旱區(qū)草原退化的重要原因之一[30]，人類放牧活動(dòng)在固有草場超負(fù)荷進(jìn)行，不僅加速草場的退化，還導(dǎo)致牲畜密度的增大[31]，因此牲畜密度對研究區(qū)的影響也較大。

3.3 自然與社會(huì)因子對耕地缺水的交互作用

通過地理探測器中的交互作用探測發(fā)現(xiàn)自然因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的交互作用對耕地缺水的影響相較單因子的影響更大。近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人類活動(dòng)增多，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對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，對耕地缺水的影響力都有明顯增強(qiáng)。因此，自2005年來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)地周圍無工業(yè)污染源”的措施[32]，使得近年來巴彥淖爾市耕地缺水現(xiàn)象有了很大緩解。烏海市也通過提出煤炭行業(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

通過對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。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，情況仍很嚴(yán)峻，未來應(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)因子對耕地水資源短缺指數(shù)均有較顯著的影響。近年來，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對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。未來應(yīng)在提高農(nóng)作物產(chǎn)率、荒地開發(fā)利用等方面做出努力。

（4）因子間的交互作用并非簡單的疊加，兩因子交互作用的影響均大于單因子對耕地缺水的影響，且均呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)或非線性增強(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。