近40年撓力河流域沼澤濕地退化特征及驅動因素量化研究

王梓云，劉建衛，王 熙，東迎欣，王天亮

（1.大連理工大學 水環境研究所，遼寧 大連 116024； 2.黑龍江省水利水電勘測設計研究院，黑龍江 哈爾濱 150080）

0 引 言

濕地是一種獨特的生態系統，由水—陸互相作用形成，具有珍貴的社會、經濟和生態價值，是人類的重要生境之一［1-4］。20世紀90年代以來，在水文氣象等自然因素和人為干擾的共同影響下，全球濕地面積減少了約50%，且現存的大部分重要濕地區也出現不同程度的景觀破碎化現象［5-7］。氣候因素和水文條件是濕地形成和發育的驅動力，也是濕地萎縮和退化的主要原因之一，通常在時空尺度上影響濕地景觀生態格局；同時人為因素也是導致濕地退化的重要因素，尤其是在上世紀以來農業發展迅速的撓力河流域。探究流域濕地退化的驅動因素對濕地保護和流域環境管理具有重要意義。

隨著對濕地保護工作的重視和加強，其景觀的退化趨勢與驅動機制已成為當前備受關注的研究熱點［8］，例如劉紅玉［9］等利用遙感和地理信息系統技術分析了濕地景觀的時空演變過程及其累積效應；侯偉［10］等從濕地面積和斑塊破碎化指數分析了濕地的萎縮過程和影響因素；劉吉平［11］等從流域尺度分析了濕地變化的區域分異，并初步探討了影響沼澤濕地變化的主要因素。但是以上研究主要集中在濕地退化的過程，對其驅動力的研究比較定性，缺乏利用長序列實測數據的定量分析，探討濕地景觀破碎化與氣候、水文條件變化之間定量化關系的綜合研究鮮見報道。

撓力河流域分布的沼澤濕地是我國典型的濕地分布區，是全球濕地的重要組成部分。以三江平原沼澤濕地的核心分布區撓力河流域為研究對象，通過土地利用和長序列實測水文氣象數據基于GIS技術與逐步多元回歸等數理統計方法對1980-2020年撓力河流域沼澤濕地面積與景觀格局動態變化及其驅動力進行定量分析，為撓力河流域和三江平原沼澤濕地的保護提供科學依據。

1 研究區域與方法

1.1 研究區概況

撓力河流域界于45°42'N～47°31'N、131°10'E～134°09'E 之間，東南靠近完達山，最終匯入烏蘇里江，流域中游分布大片沼澤濕地，其中有一處國際重要濕地及多個國家級和省級自然保護區。流域海拔平均60 m左右，地勢起伏不大，多年平均氣溫3.3 ℃，多年平均降水量為 532 mm，河漫灘和洼地分布廣泛，地表條件和氣候的特殊性造就了流域廣闊的濕地面積和獨特的生態環境［12］。

圖1 撓力河流域及水文氣象站點示意圖Fig.1 Sketch map of Naoli River Basin and hydrological stations and weather stations

1.2 數據來源與處理

主要利用撓力河流域1980-2020年8期30 m精度土地利用數據；寶清、保安、菜嘴子、紅旗嶺4個水文站1980-2020年的流量數據；流域及周邊寶清、富錦、勃利和虎林4個氣象站1980-2020年的氣溫、相對濕度、降水、日照、蒸發和風速數據。其中撓力河流域土地利用數據來源于中國科學院資源環境數據中心，氣象數據來源于中國氣象數據網，水文數據來源于黑龍江省水利水電勘測設計研究院。

將土地覆蓋數據在Arcgis10.6中根據需要進行重分類處理，分為耕地、林地、草地、水域、沼澤濕地和建設用地共6個地類。撓力河流域及其周邊氣象站點分布較均勻且流域地勢平坦、起伏不大，將氣象數據通過算術平均的方法求得均值以反映流域氣象要素的變化趨勢。在進行逐步多元回歸計算時，將氣象要素按照土地利用數據的時間間隔求得均值以形成與沼澤濕地相關指標相同長度的年代序列值。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀格局指數

為有效地反映撓力河流域濕地景觀結構，利用景觀格局指數表征沼澤濕地景觀格局的分布特征。從單個景觀類型水平和流域景觀水平兩個方面選擇8個參數（表1）對撓力河流域沼澤濕地的景觀破碎化過程進行綜合分析［13-15］，在Fragstats軟件中計算景觀指數，揭示不用時期沼澤濕地景觀結構變化特征和規律。

表1 景觀格局指數性質及其應用水平Tab.1 The nature and application level of landscape pattern index

1.3.2 徑流系數與線性擬合分析

通過徑流系數來綜合反映降水和徑流對沼澤濕地的影響，它是指任一時段的徑流深與降水深的比值，以小數或百分數表示。計算公式為：

式中：α為徑流系數；R為徑流深度；P為降水深度。

α值介于0～1之間，徑流越豐富該值越大。它反映了流域內地勢、土地覆蓋等自然條件對降水轉化為徑流的影響，以此來綜合反映降水和徑流對沼澤濕地退化的影響。分時段在Origin軟件中對流域徑流系數和沼澤濕地各指標的變化率添加趨勢線進行擬合，以直觀反映其在各個時期的變化趨勢，探尋水文因素變化與沼澤濕地面積萎縮和生態退化的影響關系。

1.3.3 回歸分析與冗余分析

回歸分析通過分析變量之間相關的具體形式，確定現象之間的因果關系，并采取數學模型來表現其量化關系［16］。通過沼澤濕地景觀格局指數與各類氣象要素間的回歸分析，構建反映沼澤濕地萎縮退化與氣象要素變化關系的數學模型，作為探討氣候變化對沼澤濕地退化影響的依據。

為進一步了解影響沼澤濕地的主要環境因子，采用canoco5軟件進行冗余分析（RDA）。對沼澤濕地景觀指數去趨勢對應分析（DCA）以計算排序軸梯度，結果顯示4個排序軸的最大梯度小于3，因此采用線性模型對濕地指標與環境因子進行RDA分析。

1.3.4 人為干擾度

計算撓力河流域各個時期的人為干擾度，在IBM SPSS Statistics 26平臺計算人為干擾與沼澤濕地各景觀指數的Pearson相關系數，分析景觀格局變化與人為干擾度變化之間的關系。根據前人有關人為干擾度的研究成果［17-21］，結合撓力河流域各景觀地類的實際情況［22-24］，對各景觀地類的人為干擾進行賦值（表2），計算流域整體各年份的人為干擾度，以分析人為干擾對景觀格局變化的影響。

表2 撓力河流域人為干擾度賦值Tab.2 Evaluation of hemeroby in Naoli River Basin

根據下式計算人為干擾度：

式中：Y為撓力河流域的人為干擾度；Xi為第i類景觀類型的人為干擾度賦值；Si為第i類景觀類型的面積；S為撓力河流域的總面積。

2 結果與分析

2.1 撓力河流域沼澤濕地退化分析

2.1.1 撓力河流域沼澤濕地面積變化

流域整體的土地利用變化趨勢如圖2所示，在GIS平臺分別計算撓力河流域1980-2020年各期土地利用數據不同景觀類型的面積，如圖3所示。1980-2020年，撓力河流域沼澤濕地面積減少了71.2%，呈顯著減少趨勢。其中1980-1990年10年間沼澤濕地面積減少最為嚴重，占總減少面積的36.4%，2005-2015年間有大片沼澤濕地退化為草地，除耕地面積呈增長趨勢外，林地面積也呈現減少趨勢，水域和建設用地面積變化不明顯。

圖2 1980-2020年撓力河流域土地利用類型空間變化Fig.2 Spatial changes of land use types in naoli River Basin from 1980 to 2020

圖3 1980-2020年撓力河流域土地利用面積變化Fig.3 Change of land use area in Naoli River Basin from 1980 to 2020

2.1.2 撓力河流域沼澤濕地及流域景觀格局變化

利用Fragstats軟件計算每個時期沼澤濕地和流域整體的景觀指數，結果如圖4所示。從表征沼澤濕地面積的指標來看，最大斑塊指數和斑塊占景觀面積指數呈現明顯的下降趨勢［圖4（a）］，分別由1980年的22.8%和26.4%降低到2020年的6.2%和7.6%。從表征沼澤濕地密度大小與形狀的指標來看，斑塊密度和景觀形狀指數呈現先降低后升高再降低的變化趨勢［圖4（b）］，2005-2010年呈現上升趨勢，其余年份均呈現下降趨勢，其中1980-1990年和2015-2020年下降最明顯，1990-2005年處于相對平穩的狀態。斑塊密度和景觀形狀指數最大的年份出現在2010年，分別為0.095 個/100 hm2和68.49；最小的年份出現在2000年，分別為0.004 8 個/100 hm2和22.84。2015年之前撓力河流域沼澤濕地的聚集度指數在呈減少趨勢［圖4（c）］，在2020年有緩慢上升，最小值出現在2015年（99.8%）。撓力河流域蔓延度指數總體呈現上升趨勢，但2010-2015年有微小回落，最大值出現在2020年（70.2%）。撓力河流域的Shannon's多樣性指數和Simpson's多樣性指數整體上呈現下降趨勢［圖4（d）］，1980-1990年和2015-2020年下降尤為明顯，2000-2015年Simpson's多樣性指數的變化趨勢比較平穩，2000-2010年Shannon's多樣性指數有微小回升。

圖4 1980-2020年撓力河流域沼澤濕地及流域景觀格局指數變化趨勢Fig.4 Trends of wetland and landscape pattern indices in Naoli River Basin from 1980 to 2020

近40年來撓力河流域沼澤濕地面積在快速萎縮（圖3），表征面積與聚散性的各類指標下降明顯，表征密度大小與形狀的指標波動變化顯著，同時，受到沼澤濕地的影響，流域整體景觀格局也在逐年退化。

2.2 撓力河流域沼澤濕地退化驅動力分析

2.2.1 徑流量與沼澤濕地景觀指數變化的線性趨勢分析

取撓力河下游干流菜嘴子水文站的流量數據計算全流域的徑流系數，撓力河流域徑流系數呈現先減少后增加的波動趨勢，且1980年之后急劇減少，2010年之后開始回升［圖5（a）］。由于聚集度指數變化微小，因此在景觀指數上選取最大斑塊指數、斑塊占景觀面積指數、斑塊密度和景觀形狀指數的變化率來反應其與徑流系數的關系（圖5），由于2019年降水量發生突變，剔除該年數據后進行趨勢分析。徑流系數變化率和沼澤濕地面積變化率的變化趨勢［圖5（b）］除2000-2005年外，其余時段均具有明顯一致性；斑塊密度和景觀形狀指數的變化率與徑流系數變化率之間的相關性時正時負，在2005年之前變化趨勢大體一致，在2005年之后變化趨勢相反［圖5（c）］；徑流系數變化率與最大斑塊指數、斑塊占景觀面積指數的變化率也呈現較好的一致性，除2000-2005年和2015-2020年之外，其余時段三者均呈顯著正相關［圖5（d）］。

圖5 1980-2020年徑流系數變化與沼澤濕地退化的關系Fig.5 Relationship between runoff coefficient change and marsh degradation from 1980 to 2020

2.2.2 氣候要素變化與沼澤濕地退化的回歸分析

選取年平均氣溫、年蒸發量、年降水量、年均相對濕度、年日照時數、年均風速6類氣象要素，結合景觀指數計算結果，在SPSS中進行逐步多元回歸分析。根據相關分析的結果（表3），沼澤濕地各類景觀指數與氣溫、相對濕度和風速顯著相關，其中氣溫通過了0.01水平上的顯著性檢驗，相對濕度和風速通過了0.05水平上的顯著性檢驗。

表3 氣象要素與沼澤濕地景觀指數的相關系數Tab.3 Correlation coefficient between meteorological elements and wetland landscape index

在進行逐步多元回歸分析時將步進條件設置為：使用F的概率“進入大于0.1，除去大于0.2”，依次對表征沼澤濕地類型水平的5個景觀格局指數與所選氣象要素進行回歸分析（表4），模型均通過了α=0.10的顯著性檢驗，且模型的決定系數R2均大于0.5，表明所建模型具有統計意義。

表4 濕地景觀指數與氣象要素的多元線性回歸關系Tab.4 Multiple linear regression relationship between wetland landscape index and meteorological elements

由表4可知，在0.10顯著性水平下，影響沼澤濕地斑塊密度和景觀形狀指數的主要因素為相對濕度，年均相對濕度與沼澤濕地斑塊密度和景觀形狀指數呈顯著正相關，其他氣象要素未進入回歸方程；斑塊占景觀面積指數和最大斑塊指數均與年均氣溫、年均相對濕度和年日照時數呈顯著負相關，從回歸方程的系數大小來看，氣溫對二者的影響大于相對濕度和日照時數，其余氣象要素未進入回歸方程；聚集度指數與年均相對濕度呈顯著負相關，與年日照時數呈顯著正相關，從回歸方程的系數大小來看相對濕度對聚集度指數的影響更大。

2.2.3 人為干擾度與沼澤濕地退化的相關分析

根據表2和式（2）計算流域人為干擾度，從空間尺度看，撓力河流域人為干擾較強的地區是研究區的中部，（圖2）；從時間尺度看，耕地的開墾使撓力河流域人為干擾逐年增強（圖6）。

圖6 1980-2020年撓力河流域人為干擾度變化Fig.6 Changes of hemeroby in Naoli River Basin from 1980 to 2020

圖7 沼澤濕地景觀指數與影響因素的關系Fig.7 Relationship between wetland landscape index and influencing factors

人為干擾度與景觀指數的相關分析結果見表5。在沼澤濕地類型水平上，人為干擾度與沼澤濕地面積、最大斑塊指數和斑塊占景觀面積指數的相關系數高達-0.994、-0.973和-0.994，在0.01水平上呈顯著負相關；人為干擾度與聚集度指數也呈顯著負相關，通過了0.05級別的顯著性檢驗；人為干擾度與斑塊密度和景觀形狀指數的相關系數分別為0.212和0.282，其關系比較復雜。在流域景觀水平上，人為干擾度與蔓延度指數呈顯著正相關，與Shannon's多樣性指數和Simpson's多樣性指數均呈顯著負相關，且通過了0.01水平上的顯著性檢驗。人為干擾度與表征沼澤濕地面積類的景觀指數的相關性顯著。

表5 人為干擾度與沼澤濕地景觀指數的相關系數Tab.5 Correlation coefficient between hemeroby and wetland landscape index

2.2.4 沼澤濕地景觀指數與影響因子的關系

沼澤濕地景觀指數與各因素之間的綜合影響分析中，選擇人為干擾、徑流系數和各氣象因子作為環境變量，由紅色矢量表示；濕地面積與各景觀格局指數為響應變量，由藍色矢量表示；連線長表示受環境因子的影響程度，夾角的余弦值表示二者的相關程度。結果表明，前兩個RDA軸分別解釋了濕地面積和指數變化總方差的73.93%和24.78%。

表6直觀地解釋了各影響因素對濕地生態變化變異解釋的貢獻率，人為干擾和相對濕度對沼澤濕地各類指標變異性影響達到顯著性水平，其貢獻率分別為59.3%和20.8%，日照時數、蒸散發等氣象因子也對沼澤濕地各類指標變異性產生影響，但尚未達到顯著水平。

表6 部分影響因子解釋的貢獻率及顯著性檢驗Tab.6 Contribution rate and significance test of partial influence factor explanation

3 討 論

3.1 撓力河流域沼澤濕地退化現狀

1980年之前，沼澤濕地是控制撓力河流域整體的基底景觀，由于人為因素和自然因素的影響，沼澤濕地的面積逐漸喪失［25］，農田變為撓力河流域的基底景觀［22］。

在沼澤濕地類型水平上，1980-2000年沼澤濕地景觀破碎度呈下降趨勢，2000-2010年呈上升趨勢，并在2010年達到頂峰，這十年間沼澤濕地之間的交互作用趨于弱化，沼澤濕地景觀類型形狀呈現復雜化趨勢；2010年之后隨著沼澤濕地面積的不斷減小，破碎化的濕地斑塊也逐漸消失，呈現出斑塊密度減小的趨勢。沼澤濕地在流域整體景觀中的斑塊類型所占的比重越來越小，最大斑塊面積也隨著沼澤濕地的萎縮而減小。撓力河流域的聚集度指數總體呈現下降趨勢，表明隨著濕地的退化和萎縮，撓力河流域沼澤濕地越來越分散。

在流域景觀水平上，撓力河流域的蔓延度指數整體呈現上升趨勢，Shannon's多樣性指數和Simpson's多樣性指數均呈現明顯的下降趨勢，表明撓力河流域景觀豐富度逐年降低，耕地已經成為流域的基底景觀。由于人為開荒以及對沼澤濕地的侵占，已經對撓力河流域整體的生態景觀多樣性造成了很大影響。

3.2 撓力河流域沼澤濕地退化的驅動力

3.2.1 水文因素對沼澤濕地的影響

水文條件能夠直接改變濕地生態環境的理化性質，影響濕地理化環境，進而影響生物群落的物種組成、豐富度以及生態系統生產力，最終引起濕地格局變化［26］。撓力河流域沼澤濕地變化受到自然和人類活動的雙重影響，自然條件中水文因素更加直接地對沼澤濕地造成影響，是濕地生態環境演變的先決條件。撓力河流域各水文站近40年的年徑流量呈現下降—增長—下降—增長的過程（圖8），從長時間尺度來看，除2019年出現極端降水外，其總體過程趨向于減少，向濕地形成和發育所需條件的反方向發展。除此之外，溝渠的修建改變了流域原有的匯流途徑和水資源的時空分配，可入濕地水量減少。

圖8 1980-2020年撓力河流域水文站流量變化Fig.8 Variation of hydrologic station discharge in Naoli River Basin from 1980 to 2020

1980-1990年徑流系數變化率顯著下降［圖5（b）］的同時，沼澤濕地在這10年間減少率也高達25.9%；2010-2015年徑流系數變化率顯著上升，沼澤濕地在這5年間的減少率下降到1.1%，在變化上除2000-2005年之外，其余時段均呈現明顯一致性，表明在濕地不斷退化的過程中，徑流系數越大，濕地面積萎縮的速度越小。從表征沼澤濕地面積的指標來看，最大斑塊指數、斑塊占景觀面積指數的變化率與徑流系數變化率之間也呈現較好的一致性，而斑塊密度和景觀形狀指數的變化率與徑流系數變化率之間的相關性時正時負。由此可見，徑流量對表征面積類的相關指標影響較大，徑流量大時，濕地面積萎縮的速度更小，而最大斑塊和其所占的比例退化的速度也較慢；而對密度和景觀形狀類的生態指標影響更加復雜，其退化機制有待進一步探究。

3.2.2 氣候要素對沼澤濕地的影響

氣候條件是濕地形成和發育的重要影響因素，尤其是溫度、降水等水熱條件，決定著濕地環境的變化［27］。氣溫和降水的波動通過影響水文情勢進而導致濕地景觀的形成和退化，氣候因子中氣溫是控制濕地消長最根本的驅動力［28］。撓力河流域氣候因素變化趨勢如圖9所示，除2019年出現極端豐水年外，撓力河流域近40年年降水量總體上呈波動下降趨勢；撓力河流域近40年平均氣溫的上升趨勢明顯，年均相對濕度在20世紀之前處于相對穩定狀態，20世紀初開始上升，年蒸發量和日照時數處于緩慢上升狀態；年均風速以2015年左右為分界，呈現先降低后增加的變化趨勢。有研究表明氣溫升高和降水量下降均會造成沼澤濕地的喪失和退化［16，29-31］，撓力河流域氣象要素的變化趨勢與沼澤濕地喪失的氣象條件基本吻合。

圖9 1980-2020年撓力河流域氣象要素變化趨勢Fig.9 Trends of meteorological elements in Naoli River Basin from 1980 to 2020

影響撓力河流域沼澤濕地景觀參數的氣象要素主要是相對濕度，氣溫和日照時數，氣溫與斑塊占景觀面積指數和最大斑塊指數的相關系數高達-0.862和-0.799（表3）。本研究與其他研究有所不同的是降水量與沼澤濕地景觀參數的相關性不強，且沒有進入回歸方程，其原因可能是2019年出現極端強降水，破壞了流域降水量的整體趨勢和周期規律；除此之外，氣溫的升高會使濕地內土壤和水體的溫度隨之升高，進而引起蒸發量的增加，使降水對濕地生態的促進作用有限［32］。

3.2.3 人為干擾對沼澤濕地的影響

人為干擾度與面積類指標、聚散性指標和多樣性指標均具有顯著的相關性，說明人類活動對沼澤濕地面積萎縮、斑塊分散的影響很大。建國初期，在國家政策的號召下三江平原先后經歷了數次大規模的農業開發，導致了三江平原地區大面積沼澤濕地轉化為耕地［32，33］，大規模的農業開發在20世紀80年代初期結束，但之后仍存在偷墾現象，人為因素是沼澤濕地退化的重要因素之一。

人為因素對沼澤濕地景觀的影響具有區域性特點。陳鵬［17］等研究表明，廈門灣濱海濕地人為干擾與斑塊密度、分離度等呈顯著正相關，而與最大斑塊指數呈顯著負相關；李繼紅［19］研究表明，寶清縣沼澤濕地人為干擾度與景觀格局指數均呈顯著正相關，人為干擾使邊緣密度和斑塊數量呈上升趨勢，面積加權的平均形狀指數呈降低趨勢。本文的結論與上述研究有所差異，撓力河流域沼澤濕地人為干擾度與最大斑塊指數、斑塊占景觀面積指數和聚集度指數呈顯著負相關，與斑塊密度和景觀形狀指數的相關性時正時負，且沒有通過顯著性檢驗，原因在于本研究計算的是沼澤濕地類型的景觀指數，而以往的研究針對整體的景觀指數，人為干擾度的變化對不同景觀類型的影響存在差異。

3.2.4 沼澤濕地退化的主要驅動因素

根據RDA分析結果，可以得到撓力河流域沼澤濕地退化驅動因子及其對濕地退化影響的大小。其中人為干擾的貢獻率占比達到了59.3%，說明人類活動和耕地開墾是造成本區域濕地退化的主要原因；其次，相對濕度、蒸散發等氣象因素的變化也對沼澤濕地產生了影響，表明氣候變化也是濕地退化的主要驅動因子。統計結果顯示徑流系數并未對沼澤濕地產生影響，原因在于徑流量是呈現周期性變化的，其總體趨勢在2019年之后進入新的增長期，與降水量的變化規律一致，而在分析時段內沼澤濕地的各類景觀指數和面積一直呈現退化趨勢，因此在統計學意義上的貢獻率不高，但線性擬合結果顯示徑流系數變化率與濕地景觀指數變化率有較好的一致性。由此可知，本方法只是從統計學上進行了分析，并不代表其他因素對濕地生態變化的影響小，因為自然和人為因素是相互影響，共同作用的，同時某些因子之間也有本身的因果關系，例如，相對濕度與蒸發、氣溫之間有一定關聯。因此在進行濕地恢復與保護規劃時，需要進行綜合協調。

在大規模農業開墾結束以后，為了加強對撓力河流域濕地的保護，相關部門在撓力河流域相繼成了5個國家級、省級和市級自然保護區（表7）。撓力河流域沼澤濕地連片分布區集中在撓力河、三環泡和七星河3個國家級自然保護區內，均成立于20世紀90年代，其他省、市級保護區成立于21世紀初，撓力河流域沼澤濕地退化在此之前主要受到人為因素的影響。在各自然保護區相繼成立后，濕地仍處于逐漸退化狀態但速度有所減緩，原因是受到濕地來水量減少、氣候變化以及小規模偷墾現象的影響，是自然因素與人為因素共同作用的結果。

表7 自然保護區級別與成立時間Tab.7 Nature reserve level and establishment time

4 結 論

撓力河流域沼澤濕地面積萎縮嚴重，各類生態指標也呈現退化趨勢，人為因素和自然因素共同影響濕地生態健康。

（1）水文因素對表征沼澤濕地面積類的生態指標有比較顯著的影響，徑流量越大，沼澤濕地面積退化和萎縮的速度越慢，水資源量的減少和匯流途徑的改變導致濕地水量不足是濕地退化的直接自然因素。

（2）通過相關分析和逐步多元線性回歸方法，氣象因素中影響撓力河流域沼澤濕地生態景觀的主要是氣溫、相對濕度和日照時數，氣溫和相對濕度對沼澤濕地的影響更大。氣溫對最大斑塊指數、斑塊占景觀面積比例等表征濕地面積類的生態指標影響顯著，相對濕度對斑塊密度和景觀形狀指數等表征密度和景觀形狀類的生態指標影響顯著。

（3）沼澤濕地和流域景觀指數對人為干擾有明顯響應，耕地的開墾是導致撓力河流域沼澤濕地退化的重要因素；各自然保護區的成立弱化了人為因素對濕地的影響，自然因素對濕地的影響更加突出。

（4）各影響因素能夠很好地解釋流域沼澤濕地退化的原因，前兩個RDA軸分別解釋了濕地面積和景觀指數變化總方差的73.93%和24.78%，人為因素對撓力河流域沼澤濕地的退化起主導作用。