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user: 4. 结果分析 4.1. SPEI的时空变化 在时间上利用Mann-Kendall方法对整个黄河源区的SPEI序列进行趋势分析，结果如图2所示，整体来看在2000~2015年期间，源区的SPEI序列呈现上升趋势，SPEI值在逐渐增加，Z为1.40，上升趋势不显著。其中SPEI最小为−1.15出现在2002年，整个源区处在一种中度干旱的状态。SPEI最大值为0.64出现在2012年，源区的干旱状况得到明显的改善，呈现出轻微湿润的状态。 在空间上利用Arcgis对整个黄河源区的SPEI序列进行分析，图2显示了2000~2015年黄河源区的干旱空间分布情况。如图所示，整个黄河源区的干旱情况由东部到西部有所缓和。其中黄河源区中部地区和东南部地区的干旱情况较为严重，而黄河源区西部地区的干旱情况稍有好转。可以看出，黄河源区大部分区域的SPEI值为负，只有一小部分地区的SPEI值为正。 图2. 研究区SPEI序列及其空间分布 4.2. 探测因子单因素分析 为了探究黄河源区SPEI与各种因素的互馈关系，本文利用地理探测器的分异及因子探测来分析使SPEI产生分异的驱动因子，其中包括PET、NDVI、DEM、土地利用类型和土壤湿度等因素，结果如表3所示。总体来看对SPEI变化影响程度最大的因素为NDVI和土壤湿度，最小的因素为土地利用类型。其中最大q值为0.7924，解释力达到79%，出现在2005年，最小q值为0.0062，解释力只有0.6%，出现在2002年。从2000年到2015年对SPEI影响程度最大及最小的因素发生变化的年份为2004年、2005年、2006年以及2009年。2004年各因子对SPEI影响程度排序为：PET > NDVI > 土壤湿度 > DEM > 土地利用类型。2005年各因子对SPEI影响程度排序为：NDVI > DEM > PET > 土地利用类型 > 土壤湿度。2006年各因子对SPEI影响程度排序为：PET > NDVI > DEM > 土壤湿度 > 土地利用类型。2009年各因子对SPEI影响程度排序为：NDVI > PET > DEM > 土地利用类型 > 土壤湿度。 Table 3 Factors and q values affecting SPEI changes in the study are 年份 PET NDVI DEM 土地利用类型 土壤湿度 2000 0.1252 0.0490 0.1917 0.0428 0.6674 2001 0.2794 0.1204 0.2285 0.0282 0.3048 2002 0.1303 0.2735 0.0294 0.0062 0.0173 2003 0.1147 0.2135 0.0630 0.0424 0.3036 2004 0.2533 0.2001 0.0659 0.0139 0.1060 2005 0.2956 0.7924 0.3609 0.0328 0.0305 2006 0.3638 0.2461 0.0829 0.0231 0.0771 2007 0.3252 0.4852 0.1425 0.0491 0.1229 2008 0.5462 0.6030 0.5874 0.0211 0.2831 2009 0.3443 0.7073 0.3277 0.0265 0.0135 2010 0.2843 0.7796 0.3100 0.0545 0.2043 2011 0.2458 0.3428 0.1893 0.0511 0.1492 2012 0.0684 0.0446 0.0726 0.0196 0.2628 2013 0.4811 0.0948 0.4401 0.0398 0.7176 2014 0.3890 0.2541 0.2443 0.0501 0.4681 2015 0.2813 0.3835 0.2274 0.0464 0.2302 表3. 影响研究区SPEI变化的因素及q值 4.3. 探测因子交互作用分析 在黄河源区2000~2015年SPEI变化研究中，双因子间的交互作用均为增强，其中包括双因子增强和非线性增强两种，这说明两因子共同作用时比单因子作用时的解释力要强。结果如图3所示，2000年和2013年双因子之间的交互作用对SPEI变化的解释力排在前3组的为：土壤湿度∩NDVI、土壤湿度∩DEM、土壤湿度∩PET。可以看到，这两年的土壤湿度因子与其他因子交互作用后的解释力均大于0.6674和0.7176，这与单因素分析中土壤湿度对SPEI变化的解释力最强的结果一致。在2001年、2003年、2004年、2006年、2007年、2010年、2014年和2015年的双因子交互作用结果中，对SPEI的解释力排在前3组的为：NDVI∩PET、土壤湿度∩NDVI、土壤湿度∩PET。在单因子探测结果中，2004年和2006年对SPEI影响程度最大的因子为PET，q值分别为0.2533和0.3638。但是在双因子交互作用后，其结果发生了改变，对SPEI的解释力最大的为土壤湿度∩NDVI，且其q值均到达了0.6以上，解释力明显提高。在2002年、2005年、2008年、2009年和2011年的双因子交互作用结果中，对SPEI的解释力排在前3组的为：NDVI∩PET、NDVI∩土壤湿度、NDVI∩DEM。在2005年和2009年，单因子探测时对SPEI影响最小的因子为土壤湿度，但是当土壤湿度与其他因子交互作用后，解释力有很大的增强，其中土壤湿度∩NDVI对SPEI的解释力变为最强，尤其是2009年，q值高达0.9466。在2012年的双因子交互作用结果中，对SPEI的解释力排在前3组的为：土壤湿度∩PET、NDVI∩PET、土壤湿度∩DEM。其结果均为非线性增强。由上一小节的单因子探测结果可以看到，2012年各因子的q值均很小，最大土壤湿度因子的q值为0.2628，而最小土地利用类型的q值仅为0.0196。但是当土壤湿度因子与其他因子交互作用后，q值提高到0.4229，解释力有明显提高。由图3可知，NDVI与土壤湿度在与其他因子交互作用后对SPEI的解释力均明显提高，当NDVI或土壤湿度具有明显的空间分异时就会显著增强SPEI的空间异质性。说明NDVI与土壤湿度对SPEI变化具有极为重要的影响，这是因为源区植被分布广泛，仅高寒草原和高寒草甸两种植被类型就占源区总面积的70%以上。 图3. 影响研究区SPEI变化的双因子交互作用探测结果 4.4. 生态探测结果分析 为了进一步研究交互作用结果中两种因子的作用机制是否有显著差异，本文运用地理探测器中的生态探测器对黄河源区SPEI的影响因子进行作用机制的差异分析，结果如图4所示。可以看到，在交互作用解释力最强的三组因子中，大多数因子之间是有显著差异的。在单因子探测时与其他年份有不同结果的2005年、2006年和2009年，可以发现NDVI与其他的因子均呈显著差异，2012年的土壤湿度与其他因子也均呈现显著的差异，这说明黄河源区对SPEI变化起主导作用的因子具有独特的作用机理，因此对SPEI变化有更强的解释力。这也进一步验证了双因子交互作用的结果不同于单因子探测的结果这一现象。 图4. 研究区生态探测结果 4.5. 讨论 1) NDVI和土壤湿度对研究区SPEI变化的影响。在本项研究中SPEI高值出现在2005、2009和2012年。低值出现在2002、2007和2011年。NDVI高值出现在2006、2010和2013年，低值出现在2004、2007和2012年。土壤湿度高值出现在2005、2009和2012年，低值出现在2002、2008和2010年。可以看到SPEI、NDVI和土壤湿度的高值和低值出现年份相近。在张艳芳等 [ 12 ] 的文章中通过研究源区气候变化与植被生长状态的相互关系，证明了黄河源区SPEI干旱指数与NDVI植被指数具有较一致的变化趋势，并且指出它们之间存在着一定的相关关系。在王春敏 [ 20 ] 的文章中，对土壤湿度与NDVI的趋势进行了对比，结果发现两者的变化情况一致，均影响着植被发育。这也进一步验证了本文的结果。本文仅基于地理探测器结果分析NDVI、土壤湿度等因子对SPEI变化的影响程度，在以后的研究中要对SPEI变化机理进一步展开研究。 2) 黄河源区是我国重要的生态屏障，但同时又极易受到外界各种因素的干扰和破坏，生态环境很脆弱 [ 21 ]。近年来我国实施的各种生态保护与建设工程取得了成效，尤其是2000年以来，黄土高原植树造林工程、退耕还林还草工程取得了巨大的成就。在2000~2008年期间，黄土高原的植被覆盖度增加了11.5% [ 22 ]。植被正在逐渐的好转，SPEI序列也呈现出缓慢上升的趋势。但与此同时，大规模的植被恢复导致部分地区出现土地资源不足的现象。所以未来的发展过程中，执行植树造林政策的同时，也要科学的实施其他工程以解决土地资源不足的问题。在未来的研究中，也应该加大对黄河源区植被变化的研究，更好的理解NDVI及土壤湿度对SPEI变化的影响，为源区生态环境保护以及气候变化状况提供理论依据。