基于地理探測器的內蒙古耕地水資源短缺時空變化特征及驅動力分析*

崔晨曦 ，孟凡浩 ，3※，羅 敏 ，王媛媛 ，薩楚拉 ，包玉海

（1.內蒙古師范大學地理科學學院，呼和浩特 010022；2.內蒙古自治區遙感與地理信息系統重點實驗室，呼和浩特 010022；3.內蒙古自治區土地利用與整治工程技術研究中心，呼和浩特 010022）

0 引言

耕地作為維護國家糧食安全的基石，承擔著生產供給、生態景觀等職能[1]。耕地不僅貢獻糧食、蔬菜等農副產品，還具有調節氣候、涵養水源等生態環境功能[2]。隨著公眾對生態環保意識的逐漸增強及對建設生態文明的大力提倡，如何協調糧食安全、社會保障、生態和諧成為研究焦點[3]。由于我國水資源分布不均，特別是農業水資源供需之間的矛盾升級[4]，多個產糧大區面臨缺水問題，嚴重遏制了我國經濟和社會的可持續發展[5]。據統計，我國存在嚴重缺水城市約110個，每年因缺水造成的經濟損失達2 000億元[6]。近年來，隨著城市建設占用大量耕地，中國糧食生產的中心逐漸向內蒙古等僅占全國水資源總量19%的北方地區轉移，高耗水、低收入的糧食生產給北方地區帶來了巨大水資源和生態壓力[7]。人口激增及城市擴張，也導致曾經的土地格局發生了自然資源枯竭、生態系統破壞等巨大改變，致使生態系統功能退化嚴重，農業水資源短缺問題加速惡化，保持農業可持續發展成為重中之重[8]。若要做到農業的可持續發展，水資源短缺將是面臨的首要挑戰[9]。明確耕地缺水時空變化狀況及其驅動因素是實現區域水資源可持續利用的關鍵所在。

目前學者們已建立多個指標來反映耕地水資源短缺狀況。例如，Falkenmark等提出了水壓力指數（Water Pressure Index，WPI），WPI是以人均水資源量為標準來衡量一個地區的水資源稀缺程度[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系，制定了水資源脆弱性指數（Water Resource Vulnerability Index，WRVI）[11]。然而，上述指標在評價水資源短缺時并不包括綠水。農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]。綜合考慮區域藍水、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上，建立了耕地水資源短缺指數（Arable Land Water Scarcity Index，AWSI），作為實現廣義水資源和實際用水量統一的載體[13]。盡管耕地水資源短缺指數AWSI在一些地區得到評估，但其在干旱半干旱地區的適用性尚不明確。

近年來多位學者利用不同方法分析了自然或社會活動對農業水資源的影響。如韓宇平[14]等利用主成分分析法研究了京津冀地區內作物藍水、綠水、灰水足跡的時空分布、變化趨勢及影響因子；馮變變[15]等采用對數迪氏指數分解法得出種植規模和人口變化是使山西省作物水足跡增加的主要驅動力。但當前研究缺乏定量評價自然和經濟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主觀性較強、缺乏定量化分析的統計方法，是一種不僅能夠檢驗單變量的空間分異性，還可以探測兩個變量間一致性和因果關系的統計模型[16]。

內蒙古自治區是全國13個糧食重點生產省區之一，截止2017年，內蒙古現有耕地0.091 3億hm2(1.37億畝)，是全國耕地保有量過億畝的4個省區之一，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性風險，在干旱半干旱地區尤為嚴重[17]。內蒙古屬典型干旱半干旱地區，嚴重制約著全區農業的持續發展。文章選取內蒙古作為研究區，以水足跡理論為依據建立耕地水資源短缺指數（AWSI），分析2000—2018年內蒙古耕地水資源短缺指數時空格局及變化特征，并選取降水量、蒸發量、NDVI等8個自然因素和人口密度等3個社會經濟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蒙古自然和社會經濟多種因素對耕地水資源短缺指數的影響差異。該研究結果可為政府有關部門制定合理、可持續的農業用水方案提供科學參考。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

內蒙古地處中國北部邊疆，位于北緯 37°24'～53°23'、東經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，屬于四大地理區劃的西北地區（圖1）。內蒙古地勢較高，平均海拔高度1 000m左右，全區基本屬于高原型的地貌區，水土流失嚴重。氣候以溫帶大陸性季風氣候為主，有降水量少而不勻、寒暑變化劇烈的特點。地跨黃河、額爾古納河、嫩江、西遼河四大水系。截止2019年末，內蒙古總面積118.3萬km2，轄12個地級行政區，常住人口2 539.6萬人，內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。該文將內蒙古劃分為三大區域：東部地區，包括赤峰市、通遼市、興安盟、呼倫貝爾市；中部地區，包括呼和浩特市、烏蘭察布市、錫林郭勒盟；西部地區，包括包頭市、鄂爾多斯市、烏海市、巴彥淖爾市、阿拉善盟。東部地區土地面積占全區的27%，耕地面積占全區的20%，人口占全區的18%，而水資源總量占全區的67%，人均占有水資源量為全區均值的3.6倍；中西部地區的土地面積占全區26%，耕地占全區30%，人口占全區66%，但水資源僅占全區24%，大部分地區水資源緊缺。

圖1 研究區概況

1.2 數據來源與處理

該文的研究區域為內蒙古12個盟市，研究時段為2000—2018年。其中，計算耕地水資源短缺指數所需數據有：①氣象數據（包括月降水量、月平均最高、最低氣溫、風速等）源于國家氣象中心（http://www.nmic.cn/），若一個地級市內有多個站點取其平均值；②各盟市歷年耕地面積、農作物播種面積和產量、化肥施用量、第一產業生產總值等數據源于《內蒙古統計年鑒》和《內蒙古調查年鑒》；③土壤數據來自世界土壤數據庫（HWSD v1.2）土壤數據集；④各盟市歷年總用水量、水資源總量等數據來自《內蒙古自治區水資源公報》。耕地水資源短缺的影響因子數據來自：①高程、坡度、歸一化植被指數（NDVI）、土地利用/覆蓋數據來源于中國科學院資源環境數據中心（https://www.resdc.cn/Default.aspx）；②墾殖率、牲畜密度數據來源于《內蒙古統計年鑒》；③人口密度數據來源于World pop國家/地區數據（https://www.worldpop.org/）；④氣溫、降水、蒸發量等氣候數據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（NDVI）、蒸發量通過ArcGIS 10.4軟件中區域統計工具計算獲取。土地利用程度指標通過ArcGIS軟件中面積制表工具統計每個地級市單元內每種地類面積后，根據土地利用程度計算公式計算獲取。數據以縣級行政區劃為統計單元，并換算為與其他數據統一的單位密度（每平方公里）或占比（%），最后將統計數據與對應的行政區劃做空間關聯，以及矢量轉柵格處理。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地水資源短缺指數

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），構建耕地水資源短缺評價指標（Arable Land Water Scarcity Index，AWSI）。首先通過CROPWAT 8.0軟件[18]計算得到內蒙古各盟市歷年作物（小麥、玉米、大豆、薯類）的藍水、綠水和灰水足跡，然后得到全區歷年主要農作物的水足跡總量，再利用水資源數據計算出廣義水資源量，從而獲得耕地水資源短缺指數數據。耕地水資源短缺指數AWSI的計算公式為：

式（1）中，AWSI為耕地水資源短缺指數，無量綱；CWF為區域農作物水足跡總量，m3；AWR為區域農業廣義水資源量，即可以提供作為農作物生產的藍水和綠水水資源量，m3。

式（2）和（3）中，CWFb、CWFg及CWFgrey分別為作物的藍水、綠水和灰水足跡，m3；AWRb與AWRg分別為農業可利用藍水（常規水資源）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分別為作物藍水需水量和綠水需水量（mm）；ETc為作物蒸發蒸騰量（mm），可通過CROPWAT 8.0軟件計算得到；TWR（Total Water Resources）為區域常規水資源總量，m3；TWU（Total Water Using）與AWU（Agricultural Water Using）分別為總用水量與農業用水量，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建耕地水資源短缺指數，全面揭示了研究區對水資源需求的能力，將耕地水資源短缺指數指標進行等級劃分不僅可以直觀判斷研究區的水資源短缺程度，還可以直接對區域間水資源短缺程度進行對比。該文耕地水資源短缺指數等級劃分及其對應水短缺等級（表1），耕地水資源短缺指數值越高意味著研究區面臨的水資源壓力越大。

2.4 LncRNA-8439 在 HCC 細胞中的分布 使用lncRNA-8439 探針對 Huh7 和 Hep3B 細胞進行原位雜交，結果（圖4）顯示 lncRNA-8439 基本分布在細胞核中，細胞質中并無表達。

表1 耕地水資源短缺指數水短缺等級

1.3.2 影響因子選取

耕地缺水受多重因素的影響，該文依據內蒙古地勢較高、地貌廣闊、氣候以溫帶大陸季風氣候為主等的自然特征，在自然因子中選取了年降水量、年均溫、蒸發量、歸一化植被指數（NDVI）、土地利用度、墾殖率、坡度、高程8個自然因素。近年來內蒙古人口驟增、畜牧業飛速發展導致社會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、第一產業生產總值（一產GDP）3個社會經濟因素研究對內蒙古耕地缺水的影響（表2）。

表2 影響內蒙古耕地水資源短缺的自然和社會因素

利用ArcGIS 10.4創建漁網工具，生成全區范圍內10 km×10 km格網[21]，共1.156 8萬個中心點作采樣點，提取空間上對應的X和Y屬性值；利用重分類工具中自然斷點法將影響因子Xs根據其大類標準分為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

應用地理探測器模型可以探測耕地水資源短缺指數及其影響因子的空間分異性[23]，從而揭示其背后驅動力。該文應用地理探測器中風險因子探測、生態探測、交互探測3個探測器。

風險因子探測：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），即分區或分類；Nh和N分別為層h和全區的單元數；σ2h和σ2分別是層h和全區的Y值的方差。SSW和SST分別為層內方差之和（Within Sum of Squares）和全區總方差（Total Sum of Squares）。q值的值域為[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，反之則越弱，q值表示X解釋了100×q%的Y。

生態探測：該研究根據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統計量來衡量。在兩種因子之間的統計學差異顯著的結果中，如果行列因子間有顯著差異性，標記為“Y”，反之標記為“N”，通過生態探測可進一步驗證主導的影響因子。

式（10）（11）中：NX1及NX2分別表示兩個因子X1和X2的樣本量；SSWX1和SSWX2分別表示由X1和X2形成的分層的層內方差之和；L1和L2分別表示變量X1和X2的分層數目。其中零假設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：利用此方法可識別不同風險因子Xs之間的交互作用，即評估影響因素中兩因子X1和X2共同作用時是否會增加或減弱對因變量Y（AWSI）的解釋力，或這些因子對Y（AWSI）的影響是相互獨立的。評估的方法是首先分別計算兩種因子X1和X2對Y的q值：q(X1)和q(X2)，并且計算它們交互時的q值：q(X1∩X2)，并對q(X1)、q(X2)與q(X1∩X2)進行比較。兩個因子之間的關系可分為以下幾類（表3）。

表3 交互作用分類

2 結果與分析

2.1 耕地水資源短缺時空格局及變化特征

2000—2018 年內蒙古耕地水資源短缺指數總體呈西高東低的分布特征，以多年平均0.66的水平經受著高度水資源壓力，而降水稀少的西部面臨更為嚴重的水短缺（圖2）。內蒙古耕地水資源短缺指數從時間變化來看，既有增加又有減少，總體呈增加趨勢（圖3a）。其中，耕地缺水指數增加的區域面積占內蒙古總面積的82%以上。2000—2018年東部地區和中部地區耕地水資源短缺指數都有不同程度的增長，而西部地區耕地水資源短缺指數數值顯著下降（圖3a）；東部地區耕地水資源短缺指數整體上呈現增長趨勢，赤峰市的增長率達到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增長率雖有所下降，但自2015年后又呈現上升趨勢（圖3b）；中部地區的烏蘭察布市耕地水資源短缺指數數值下降22%，呼和浩特市和錫林郭勒盟耕地水資源短缺指數均有所增長，錫林郭勒盟增長率達到186%（圖3c）；西部地區耕地水資源短缺指數整體上呈現下降趨勢，包頭市、烏海市和巴彥淖爾市耕地水資源短缺指數均顯著降低，鄂爾多斯市和阿拉善盟耕地水資源短缺指數明顯升高（圖3d）。

圖2 2000—2018年內蒙古耕地水資源短缺指數（AWSI）空間變化

圖3 2000—2018年內蒙古各地區耕地水資源短缺指數（AWSI）時間變化

為詮釋各盟（市）耕地水資源短缺與時間變化的關系，核算了各盟（市）耕地水資源短缺指數的多年均值、中位數、極差、標準差和增長率等（表4）。12個盟市中除烏海市，2000—2018年其他盟市的多年均值和中位數都僅存在微小差異，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數值增大而導致年均值和中位數出現較大差異。極差采用年際間“最大值—最小值”獲得，西部地區的阿拉善盟、巴彥淖爾市和烏海市的極差都超過2.00，說明這3個盟市的耕地水資源短缺指數數值年際間變化大且不穩定。呼倫貝爾市和烏蘭察布市標準差在12盟市中極低，綜合耕地水資源短缺指數數據來看，這2個盟市在年際間變化較小，保持穩定。其中5個盟市通過退耕還林、生態保護等措施，使得耕地水資源短缺現象有所好轉，耕地水資源短缺指數數值也有所下降，尤其是西部地區多個盟市耕地水資源短缺指數數值顯著下降；但仍存在部分盟市的耕地水資源短缺指數值有不同程度增長，這說明雖有少數盟市耕地水資源短缺現象有所好轉，但就目前數據來看，整體耕地水資源短缺指數數值還處于不斷增加的階段，內蒙古耕地水資源短缺現象仍很嚴峻。

表4 2000—2018年內蒙古各地區耕地水資源短缺指數的主要統計量

2.2 耕地水資源短缺空間分異驅動因素分析

2.2.1 探測因子單因素分析

因子探測結果（q值）反映了各因子對內蒙古區域耕地缺水指數影響的解釋力。綜合來看，所選取的因子對內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經濟因素。根據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變化的影響程度排序依次為：蒸發量（平均值為0.791）＞年均溫（0.775）＞墾殖率（0.745）＞一產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的因子是蒸發量，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到60%以上，對內蒙古耕地水資源短缺指數的影響均顯著。社會經濟因子中一產GDP的貢獻相對較高。綜合來看，自然因素中氣候因子對研究區耕地水資源短缺狀況的影響力較大，這與內蒙古氣候特征（降水量少，蒸發能力強）及地表覆蓋狀況有關；社會因素中一產GDP對內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量和牲畜數量變化有關，一產GDP的增加受水資源空間調配（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 生態探測

生態探測反映了兩種因子對內蒙古耕地水資源短缺的影響是否有顯著差異，進一步驗證主導因子的影響，以及各因子作用機理的差異性。探測結果顯示起主導作用的因子間作用機理不同（圖5），如氣候因子與地形因子極少有顯著差異，氣候因子中蒸發量與社會因素中人口密度，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，進一步驗證蒸發量比其他影響因子的解釋力強；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最多的是氣候因子，其次是社會經濟因子、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耕地缺水的主導因素的結論相一致。而社會因素中一產GDP除了與坡度和高程有顯著差異外，與蒸發量、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，可以看出研究區耕地缺水受一產GDP和其他動態因子影響均有一致性。

圖5 生態探測

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立。分析自然因子與社會經濟因子的交互作用有利于進一步研究耕地缺水的驅動機制。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雙因子增強和非線性增強，不存在相互獨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GDP（0.994）呈現非線性增強，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；社會經濟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，解釋力均呈現相互增強或非線性增強（表5）。探測結果表明多因子交互作用的影響并非簡單的疊加過程，而是相互增強或非線性增強的結果，也說明內蒙古區域耕地缺水的空間分異的結果不是由單一因子構成的，而是多種因子相互作用形成的。

表5 交互作用

3 討論

3.1 自然因子主導耕地缺水時空分布

在該研究中的因子解釋力表明，自然因子對內蒙古耕地缺水的影響力較大。其中，蒸發量是自然因子中影響耕地缺水的最主要氣候因素，年均溫僅次于蒸發量對耕地缺水的影響，溫度升高也促進了蒸發能力的提升，這與劉彩虹等發現黃河源區流量的變化與降水量、氣溫及蒸發的變化相關關系顯著結果相一致[24]。2000—2018年蒸發量和年降水的解釋力都有不同程度增強，而年均溫的解釋力卻出現明顯波動且呈現下降趨勢，這可能與過去50年我國北方平均氣溫增速高于全球，與區域相近時期的暖干化有關[25]。地形因素（坡度、高程）對耕地缺水的影響并不明顯，這是由于內蒙古地貌廣闊，跨度較大所導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動因素[26]，這也導致了土地利用度對研究區耕地缺水的解釋力較差。

3.2 社會經濟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，以農業取水為主的人類取水是導致全球61%的人口面臨水資源短缺加劇的主要原因[28]。內蒙古雖地域遼闊，但耕地面積有限，20世紀90年代以來，耕地每年以40萬hm2的速度減少，同時內蒙古自治區耕地利用率低，多為一年一熟制[29]，人們對糧食的需求不斷加大，導致一產GDP成為社會經濟因素中對耕地缺水影響最大的因子；草地作為內蒙古主要土地類型，借助地理優勢，人們大多以牲畜放牧作為主要經濟來源。過度放牧等人類干擾活動是目前干旱、半干旱區草原退化的重要原因之一[30]，人類放牧活動在固有草場超負荷進行，不僅加速草場的退化，還導致牲畜密度的增大[31]，因此牲畜密度對研究區的影響也較大。

3.3 自然與社會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現自然因子與社會經濟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，隨著經濟的迅速發展和人類活動增多，社會經濟因素對耕地缺水的影響逐漸加大，而社會經濟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雜。該研究中所有影響因子任意兩者的交互作用對研究區耕地缺水的影響都不是獨立的，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。因此，自2005年來地方政府采取一系列水土保持、生態恢復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環境采取“大部分農業生產地周圍無工業污染源”的措施[32]，使得近年來巴彥淖爾市耕地缺水現象有了很大緩解。烏海市也通過提出煤炭行業的發展和治理、建設綠色生態景觀及城鄉一體化綠色生態網絡極大改善了耕地水資源短缺情況[33,34]。

4 結論

通過對2000—2018年內蒙古耕地水資源短缺指數（AWSI）時空變化特征分析以及探索氣候、植被、土壤、地形及社會經濟等多種因素對耕地水資源短缺指數空間分異的影響差異，主要結論如下。

（1）2000—2018年內蒙古耕地水資源短缺指數在空間上呈現東、中部地區增加，西部減少，整體呈增加趨勢。耕地水資源短缺指數增加區域面積達研究區總面積82%以上，多為人口聚集地或自然條件差的區域，少部分盟市如烏海市和巴彥淖爾市在減少工業活動、重視生態環境后耕地水資源短缺指數有所下降。但目前研究區耕地水資源短缺指數整體上依然處于增加階段，情況仍很嚴峻，未來應注重減少工業用水、建設綠色生態景觀等。

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

（3）社會經濟因子對耕地水資源短缺指數均有較顯著的影響。近年來，社會經濟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致的水資源消耗大、資源循環利用差。一產GDP為影響內蒙古耕地水資源短缺指數最主要社會經濟因子。未來應在提高農作物產率、荒地開發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，且均呈現雙因子增強或非線性增強的關系。即使如牲畜密度影響力最小的社會經濟因子，在與自然因子的交互作用下，對內蒙古耕地水資源短缺指數的影響都有明顯的增強。內蒙古耕地缺水的現狀，不是單因子作用的結果，而是多因子共同作用下產生的增強關系造成的。