扎龙湿地土地利用/覆盖类型时空演变及其气候响应

于成龙 ，刘丹 *

1. 中国气象局东北地区生态气象创新开放实验室，黑龙江 哈尔滨 150030；2. 黑龙江省气象院士工作站，黑龙江 哈尔滨 150030；3. 黑龙江省气象科学研究所，黑龙江 哈尔滨 150030

土地利用/覆盖格局反映了土地利用/覆盖空间分布规律及各类型之间的结构关系，其变化改变着生态系统产品与服务的提供能力（肖笃宁等，2006；傅伯杰等，2014）。湿地是地球上单位面积生态系统服务价值最高的生态系统类型，是陆地生态系统碳循环的重要组成部分，在调节气候、涵养水源、降解环境污染、维持区域生态平衡等方面具有其他生态系统不可替代的作用。湿地也是对气候变化非常敏感的生态系统（Todd et al.，2010），以气候变暖、极端天气事件出现频率增加为标志的全球气候变化，正在对湿地固有的自然过程产生影响（Midgley，2012；孟焕等，2016）。扎龙湿地位于黑龙江省西部乌裕尔河下游地区，是亚洲第一、世界第四大湿地和世界最大的芦苇（Phragmites Adans.）湿地，是处在全球气候变化敏感区域的湿地生态系统的典型代表（佟守正等，2008），因此监测气候变化背景下扎龙湿地土地利用/覆盖时空演变规律，评价其变化的气候驱动效应，对于区域湿地资源的管理与保护，实现区域可持续发展具有重要意义。

目前基于土地利用/覆盖分类的景观格局动态演变特征分析已经成为国内外学者在该领域研究中普遍采用的方法，如Bishop-Taylor et al.（2017）基于长时间序列的Landsat数据模拟了澳大利亚1.0×106km2的Murray Darling流域动态地表水栖息地之间的景观连接；Valerio et al.（2017）基于景观格局指数研究了欧洲经济发达国家1820年、1954年和2005年土地利用/覆盖景观结构的转变模式；张月等（2017）基于景观格局指数和生态干扰度指数，分析了艾比湖湿地生态干扰度的时空动态及景观响应机制。在土地利用/覆盖变化驱动力研究方面，国内外学者综合自然和人为因素，通过趋势分析（于皓等，2017；Wang et al.，2017）、相关分析（Álvarez-Martínez et al.，2014；李建国等，2018）、模型分析（刘菁华等，2017；李进涛等，2018）等方法探寻导致土地利用/覆盖变化的主导因素，取得了丰富成果。

针对扎龙湿地土地利用/覆盖景观演变及其驱动力的研究较常用的数据是Landsat数据（张策等，2011；沃晓棠等，2014），方法主要以斑块数量、斑块面积、景观类型等要素为基础，建立不同侧重点的相关指数或基于“控制-干扰-响应”机制，从景观多样性和景观稳定性角度分析扎龙湿地不同时期的景观空间结构变化特征和驱动机制（张玉红等，2015；张洪云，2016）。尽管扎龙湿地变化的驱动力研究积累了一定的基础，但在驱动因素分析上往往忽略了驱动因子年际变化而产生的驱动效应。鉴于此，本研究基于 2000年以来逐年扎龙湿地土地利用/覆盖分类数据，分别从斑块水平、类别水平和景观水平分析扎龙湿地年际尺度上的土地景观格局演变特征，并探寻气候因子年际变化对土地利用/覆盖类型景观格局的驱动效应，以期为湿地生态气象综合监测评估提供基础及方法支撑，也为湿地资源管理与保护以及全球变化背景下区域湿地科学研究提供参考。

1 研究地区与研究方法

1.1 研究区概况

扎龙湿地位于黑龙江省西部乌裕尔河下游地区 ， 地 理 坐 标 为 东 经 123°47′～124°37′， 北 纬46°52′～47°32′，属湿地生态系统类型的自然保护区，总面积约 2250 km2，是中国首个国家级自然保护区，被列入中国首批“世界重要湿地名录”。根据黑龙江省扎龙国家级自然保护区管理局（http：//www.chinazhalong.gov.cn/）提供的“扎龙国家级自然保护区功能区划图”、将扎龙自然保护区划分为核心区（739 km2）、缓冲区（699 km2）和试验区（812 km2）（如图1）。扎龙湿地属温带大陆性季风气候，根据黑龙江省气象局提供的1980—2010年扎龙湿地及周边约100 km缓冲区内的气象观测站逐日平均数据统计，扎龙湿地年平均气温4.34 ℃，最冷月是 1月，极端日最低气温为-23.64 ℃，最热月是 7月，极端日最高气温为28.26 ℃；年平均降水量429.00 mm，平均日照时数7.41 h·d-1。扎龙湿地内具有高等植物468种，隶属于67科，草本植物占绝大多数，本区无特有种。

1.2 研究资料

1.2.1 遥感数据

本研究用于土地利用/覆盖分类的数据以Landsat数据为主，以环境减灾卫星数据为补充。Landsat数据为从美国地质调查局官网（http：//glovis.usgs.gov/）下载的扎龙湿地所在轨道号（120）和行号（27）的少云污染数据；环境减灾卫星资料来源于中国资源卫星应用中心（网址为：http：//www.cresda.com/n16/index.html ） 下 载 的HJ-1A/1B星数据。其中2000—2011年所用数据为Landsat5/TM数据，2012年为HJ1B/CCD1数据，2013—2017年为Landsat8/OLI_TIRS数据，均选用30 m空间分辨率波段参与分类。

本研究还采用MODIS/MOD13A2数据产品参与分类，该数据为美国NASA LPDAAC（The Land Processes Distributed Active Archive Center）EOS数据中心提供的250 m Terra/MODIS 16 d合成植被指数集数据，扎龙湿地落在轨道号为h26v04的数据范围内，选用其中的 NDVI产品，并利用MART软件把Sinusoidal投影转换为WGS-1984投影，同时对数据进行重采样，重采样后的空间分辨率为30 m。

1.2.2 地理信息数据

图1 研究区位置图Fig. 1 The location map of study area

数字高程模型（DEM）为SRTM地形产品V4.1版本数据，数据来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站（http：//www.gscloud.cn），空间分辨率为90 m；研究所需省级行政区划数据来自于中国气象局下发的1∶25万基础地理信息，对数据进行拓补检查，去除省界和县界的间隙；地面观测站位置数据为中国气象局下发的矢量数据。以上数据的地理投影均转换为WGS-1984。

1.2.3 气象数据

气象数据来源于黑龙江省气象局提供的 2001—2017年逐日整编数据，空间范围为乌裕尔河流域12个气象台站逐日资料，包括逐日的平均气温、降水量、日照时数、10 m平均风速、平均相对湿度、平均大气压等基本气象要素，站点的地理位置如图1所示，采用Newton法对缺失数据进行插补。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用/覆盖分类

在分析每种遥感影像数据波段特征的基础上，采用Chavez et al.（1982）提出的最佳指数因子法（Optmum Index Factor，简称OIF），通过OIF值来判断最佳波段组合，其中 Landsat数据的最佳波段组合为Green波段、NIR波段和SIR波段，HJ-1A/B的CCD相机数据的最佳波段组合为Green波段、Red波段和NIR波段。

因蓝光波段对水体较为敏感，近红外波段和中红外波段对建筑用地和裸地较为敏感，本研究引入NDISI（Normalized Difference Impervious Surface Index）增强影像中的建筑用地和裸地的信息，NDWI（Normalized Difference Water Index）增强影像中水的信息，并把这两个指数组合形成 WLI（Water Land Index），从而进一步增强水、建筑用地和裸地的差异。NDISI（徐涵秋，2011）和 NDWI（任岩等，2016）的公式如下：

式中，GREEN、NRI、MIR和TIR分别表示绿光、近红外、中红外和热红外波段。

把筛选出的波段、WLI和 NDVI叠加，结合CART决策树模型和面向对象分类法进行分类，获得土地利用/覆盖信息提取结果。

以 0.02°为距离间隔在研究区内每幅影像上提取662个精度验证点，先通过目视解译确定每个点的土地利用/覆盖类型，再对每个分类结果进行精度验证。验证结果如表1所示，分析可知，总体分类精度在90%～92%之间，Kappa系数在0.89～0.91之间。

表1 2000—2017年扎龙湿地遥感分类精度Table 1 The classification accuracy of remote sensing in Zhalong Wetland from 2000 to 2017

1.3.2 面积距平百分率

本研究采用面积距平百分率（Pa）表述每个土地利用/覆盖类型面积的年际变化程度，具体公式如下：

式中，aij为第i年第j种土地利用/覆盖类型的面积（i=1, 2, 3,……, 18）；aj为第j种土地利用/覆盖类型n年面积的平均值（n=18）。

1.3.3 土地利用/覆盖类型地理中心变化

借助ARCGIS 10.0计算2000—2017年每个土地利用/覆盖类型逐年的地理分布中心，计算相邻年份地理中心转移的距离和方位角，再借助Origin 8.0软件绘制每个土地利用/覆盖类型地理中心变化的轨迹图，分析其地理中心的移动过程。

1.3.4 土地利用/覆盖变化对气候的响应

选取气温、水分、光照和湿度4类气象因子与土地利用/覆盖景观格局指数进行相关分析，探寻各土地利用/覆盖景观格局指数的气候响应机制。考虑到扎龙湿地的湿地类型、所在区域气候条件、植被生长特点等因素，本研究的温度类因子包括：年平均气温、最低气温、最高气温、最高气温≥30 ℃的日数、最低气温≤-20 ℃的日数、≥10 ℃积温、气温日较差、气温日较差≥15 ℃的日数、初/终霜日序、无霜期。水分类因子包括：年降水量、平均积雪深度。光照类因子包括：平均日照时数。湿度类因子包括：年湿润指数、空气相对湿度。景观格局指数包括形状指数（Shape Index，SHAPE）、分形维数（Fractal Dimension Index，FRAC）、邻近指数（Proximity Index，PROX）、边缘对比度（Edge Contrast Index，ECON）、周长面积分维（Perimeter-Area Fractal Dimension，PAFRAC）和斑块类型面积（Class Area，CA）。

1.3.5 降水相对变率

降水相对变率是降水平均偏差（实际降水量与同期多年平均降水量之差）与多年平均降水量的百分比，是衡量降水稳定程度的指标（孙安健，1986），公式如下：

式中，Q为降水相对变率；Pi为第i年降水量；P 为多年平均降水量。

2 结果与分析

2.1 土地利用/覆盖时间变化

2000—2017年明水体面积在76.54～113.15 km2之间变化，18年平均占湿地总面积的3.77%。其中只有2000年、2016年和2017年面积距平百分率大于0，并且2016年明水体面积比常年（2000—2017年平均值，下同）高出33.62%，是近18年来明水体面积最大的1年（图2(a)），结合图2(e)和图2(f)分析，仍然是2000年、2016年和2017年有地表水覆盖区域的面积高于常年平均值。一般而言，降水量与地表水量密切相关（李林等，2011），而这3年的扎龙湿地降水量分别为 306.50、408.88和 338.51 mm，低于常年平均值422.55 mm，可见当年的降水量并不是影响扎龙湿地地表水覆盖面积的控制因素。实地调查结果显示，作为扎龙湿地的重要补充水源——乌裕尔河，其上游近些年来建设了大小几十座水利设施，这些水利设施控制着扎龙湿地的年入水量，可见扎龙湿地水源补给量受人为因素影响大于自然因素。

扎龙湿地农田的面积在 281.80～364.65 km2之间变化，18年平均占湿地总面积的 14.24%，2000年以来总体以 4.15 km2·a-1的速度呈极显著上升趋势（sig＜0.001）。分析农田面积距平百分率的变化可知（图2(b)），从2010年开始农田面积大于常年，可见即使当地政府已经对扎龙湿地实施了保护措施，仍然没有避免湿地原有景观遭受人类破坏。

建筑用地和裸地的面积在 352.79～533.71 km2之间变化，18年平均占湿地总面积的 16.84%，其中2000年的面积高于常年的40.98%（图2(c)），原因与2000年湿地发生火灾（崔立东，2008）有关，忽略 2000年数据，面积距平百分率总体呈微弱的线性上升趋势（sig＞0.05）。

2000—2017年的草甸面积在1326.70～1513.87 km2之间变化，18年平均占湿地总面积的65.15%，是扎龙湿地面积最大的土地利用/覆盖类型，其中2000年和2016年面积低于常年，2000年面积低的原因是建筑用地和裸地侵占了部分草甸，2016年面积低的原因是部分草甸被明水体淹没。忽略 2000年数据，其他年份的面积以7.21 km2·a-1的速度呈极显著线性下降趋势（sig＜0.001）。各草甸类型的变化趋势不尽相同（图2(e)～图2(h)），其中无地表水覆盖的低覆盖草甸从 2007年起面积低于常年，其他3种类型草甸在2001—2015年面积相对平稳，在2016年和2017年呈此消彼长现象。

2.2 土地利用/覆盖空间变化

为了解扎龙湿地土地利用/覆盖类型的一般分布情况，把 2000—2017年土地分布类型相叠加，求取每个像元分布频数最大的土地利用/覆盖类型，统计结果如图3和表2。分析可见，无地表水的高覆盖度草甸的面积最大（面积为604.19 km2，占扎龙湿地总面积的26.86%），其次为有地表水的高覆盖度草甸（面积为454.58 km2，占20.21%），明水体的面积最小（面积为68.56 km2，占3.05%）。

表2 扎龙湿地各生态功能区土地利用/覆盖类型面积统计Table 2 Area statistics of land cover types of ecological function zones in Zhalong wetland

对逐个生态保护功能区进行分析，结果表明，核心区以草甸为主（面积为671.54 km2，占核心区总面积的90.84%），草甸中有地表水的高覆盖度草甸、有地表水的低覆盖度草甸和无地表水的高覆盖度草甸所占比重相当，在22.07%～39.06%之间；在缓冲区，草甸仍是主要的土地利用/覆盖类型（总面积为486.11 km2，占缓冲区总面积的69.57%），但其面积占比小于核心区，在该功能区草甸中面积占比最大的是无地表水的高覆盖度草甸（面积为250.94 km2，占缓冲区面积的 35.91%）；虽然试验区草甸的总面积仍然较大（面积为379.32 km2，占试验区面积的46.76%），但面积占比已经远远小于核心区和缓冲区，而且任意一种草甸类型的面积都小于农田（其在试验区的面积为264.04 km2，占试验区面积的32.55%）。各土地覆盖类型的空间分布特点与扎龙湿地本身中间低四周高的地形特点有关，另外，不同功能区（核心区、缓冲区和试验区）管控措施的差别也影响了扎龙湿地土地利用/覆盖类型的空间分布。

图3 2000—2017年扎龙湿地分布頻数最大的土地利用（覆盖）类型分布图Fig. 3 Spatial distribution of land cover types with the largest frequency in Zhalong Wetland from 2000 to 2017

图4 (d)所示为 2000—2017年各土地利用/覆盖类型地理中心的分布，分析可见，绝大多数土地利用/覆盖类型每年的地理中心均分布在核心区内，除无地表水的低覆盖草甸的地理中心较分散以外，其他土地利用/覆盖类型的地理中心分布相对集中，其中明水体、农田的地理中心主要分布在核心区的南部，其他土地利用/覆盖类型的地理中心主要集中在核心区的中部。

分析近18年来各土地利用/覆盖类型地理中心变化的轨迹图（图4(a)、图4(c)和图4(e)～图4(h)）可知，水体和农田的地理中心有明显向东北方向转移的趋势，其他土地利用/覆盖类型的地理中心虽然在部分年份有较大的波动，但总体上未见有明显的聚集或转移趋势。

统计2000—2017年间每个像元土地利用/覆盖类型变化频次（如图 5），分析直方图可知，18年间扎龙湿地有 85.47%区域的土地利用/覆盖类型发生过1～16次的变化，其中变化6～9次的占扎龙湿地总面积的 56.22%；从空间分布看，土地利用/覆盖类型没有发生变化的区域主要分布在试验区和缓冲区北部，这些区域以农田为主，原因是一旦土地被开垦成农田，土地利用类型就很难改变；土地利用/覆盖类型变化频繁的区域主要分布在核心区的北部、缓冲区的中东部和试验区的中部，这些区域以草甸为主，其类型转变主要与地表水覆盖情况和植被长势有关，因此4种草甸类型之间的相互转变较为频繁。

2.3 土地利用/覆盖变化对气候的响应

图4 2000—2017年扎龙湿地土地利用（覆盖）类型地理中心及转移轨迹Fig. 4 Geographical centers and transfer paths of land cover types in Zhalong Wetland from 2000 to 2017图中（a）～（c）分别代表明水体、农田、建筑用地和未利用地，（d）显示各土地利用/覆盖类型地理中心，（e）～（h）分别代表有地表水的高覆盖度草甸、有地表水的低覆盖度草甸、无地表水的高覆盖度草甸和无地表水的低覆盖度草甸Figure (a)～(c) represents water, farmland, building and bare lands. Figure (d) represents geographical centers of all land over types. Figure (e)～(f)represents high coverage marshland with surface water, low coverage marshland with surface water, high coverage marshland without surface water and low coverage marshland without surface water

表3 土地利用/覆盖景观格局指数与气象因子相关关系Table 3 Correlation between land cover landscape indexes and meteorological factors

图5 2000—2017年扎龙湿地土地利用（覆盖）类型頻数变化Fig. 5 Frequency variation of land cover types in Zhalong Wetland from 2000 to 2017

分析明水体和4种草甸景观格局指数的年际变化与气象因子年际变化之间的相关关系，结果表明（表3），积雪深度对明水体斑块面积（CA）和周长面积分维（PAFRAC）有显著影响，这可能与扎龙湿地补水方式有关，由于上游乌裕尔河流量受人为影响大，每年注入扎龙湿地的水量基本恒定；因湿地自然降水量不受人为影响，分别统计近 18年间扎龙湿地液态水的降水相对变率（-0.33～0.54）和固态水的降水相对变率（-0.59～1.25），结果表明，固态水的降水相对变率明显高于液态水，这可能是扎龙湿地明水体面积与积雪深度相关关系显著，而与降水量关系不显著的原因之一。对于有地表水的高覆盖度草甸而言，年际间无霜期变化小、温度变率小、气温日较差≥15 ℃的日数变化小，将更有利于维持该土地利用/覆盖类型的斑块面积、斑块的复杂程度和边缘效应，使扎龙湿地这类优势斑块得以发挥更大作用；而气温日较差≥15 ℃的日数变化大、无霜期变化小、温度变化小，将有利于维持有地表水的低覆盖度草甸斑块的面积和复杂程度；降水量、积雪深度和终霜结束日年际变化小，将有利于维持无地表水的高覆盖度草甸斑块的面积和复杂程度；气温日较差≥15 ℃的日数年际变化大，终霜结束日和积雪深度年际变化小，将有利于维持无地表水的低覆盖度草甸斑块的面积、复杂程度和边缘效应。

由此可见，气象因子年际变化小将更有利于扎龙湿地明水体和4种草甸的维持和发展。有地表水覆盖的草甸景观格局的变化主要体现在温度驱动，其中日较差和无霜期为主要因子；无地表水草甸主要体现水分驱动，其中积雪深度为主要因子。出现这种现象的原因可能是因为扎龙湿地处于半干旱地区，水分是当地植被生长的主要限制因子之一。

3 讨论

21世纪以来，与气候变化、经济发展和人类不合理开发利用等相关的湿地退化已经成为全球性问题，暖干化的气候变化趋势和湿地上游人类用水量增加，都对湿地天然补水产生影响，导致湿地面积减小、生态功能降低（Jia et al.，2015；Wei et al.，2015），本研究结果也从侧面表明了扎龙湿地面临着同样的问题：2001年以来扎龙湿地中具有高生态功能的草甸面积在以7.21 km2·a-1的速度显著下降，农田以4.15 km2·a-1的速度显著上升，这种变化趋势与袁力等（2008）、沃晓棠（2014）和李浩等（2015）对扎龙湿地土地利用/覆盖变化的研究结果一致。同时本研究结果表明，农田与高生态功能草甸面积变化呈显著负相关关系，虽然绝大多数农田分布在试验区内，农业开发活动很少涉及到核心区，但开挖排水渠、化肥和农药的使用、人类生活等造成的湿地隔离、水源截断、水体污染等均会给湿地的生态环境带来严重威胁，从而在整体上影响湿地生态系统健康，并且人类对土地的开发利用给扎龙湿地生态系统带来的不良影响仍在继续扩大（佟守正等，2008；叶雅杰等，2012）。

在地理中心转移方面，韩敏等（2005）研究认为，1986—2002年扎龙地区沼泽的地理中心向西北方向偏移；沃晓棠等（2014）的研究结果表明，1979—2010年间扎龙湿地的湖泊向西南方向迁移，沼泽地、耕地、草地和裸地向东北方向迁移。本研究通过对2000—2017年间各土地利用/覆盖类型地理中心年际变化分析表明，扎龙湿地只有水体和农田的地理中心有明显向东北方向转移的趋势，其他土地利用/覆盖类型的地理中心总体上未见有明显的聚集或转移趋势，与之前研究报道的共同点是明水体和农田的地理中心均向北转移，不同点是沼泽并未出现明显的转移趋势。原因可能有以下两点：一是本研究序列的起止时间与上述两个报道有很大差异；二是之前的报道均是建立在非连续的典型年份研究结果基础上，而本研究结果是在提取逐年地理中心分部结果基础上进行的过程分析。

扎龙湿地是在风成沙丘上形成的沼泽地，是整个嫩江流域生态环境最脆弱的一个关键区（殷志强等，2006），湿地内分布众多泡沼，蒸发强烈，土地盐碱化较普遍，根据中国科学院资源环境科学数据中心（http：//www.resdc.cn）提供的“中国气象背景数据”，扎龙湿地的干燥度在1.01～1.14之间，属于半干旱区域，可见温度和水分条件都应该是该湿地发育的主要影响因素，但本研究在分析扎龙湿地土地利用/覆盖特征指数与气象因子之间关系时，大部分特征指数与温度类因子和积雪深度相关关系显著，与液态降水量相关的指数很少，分析原因应该与扎龙湿地上游的人类活动对湿地补水量的影响有关。扎龙湿地是乌裕尔河下游尾闾湖形成的苇草湖沼，湿地主要依靠乌裕尔河的补水来维持（冯夏清等，2010），但随着乌裕尔河两岸经济的发展，人们在河流上建立了大小几十座水库来满足其生产生活用水需求，直接影响扎龙湿地天然补水过程（佟守正等，2007），另外，为维持扎龙湿地生态系统平衡，当地政府从 2001年开始实行对扎龙湿地的生态补水工程，该工程根据气象部门的气候预测结果计算当年的生态补水量，人为控制扎龙湿地每年的总供水量，由此影响了扎龙湿地土地利用/覆盖与液态降水量等水分因素之间的相关性，但这也为通过控制水分因素来研究温度因素对扎龙湿地土地利用/覆盖变化提供了基础条件。

目前对于土地利用/覆盖变化及其驱动力的研究，多以5年或10年的时间尺度来分析其变化过程或与驱动因素的关系，然而对于小空间尺度的研究对象来说，影响土地利用/覆盖类型的某种决定性因素的变化可能会导致土地利用/覆盖类型大幅度改变，例如火灾和干旱对于扎龙湿地草甸的影响几乎是毁灭性的。据记载，2000年扎龙湿地发生干旱和大火，延续十几日的大火将芦苇连根燃烧（崔立东，2008），从而导致2000年建筑用地和裸地面积超过 2001—2017年平均值的 44.47%，而到 2001年由于发生火灾的面积锐减，加上扎龙湿地生态补水工程的实施，草甸面积迅速恢复到常年（2001—2017年平均值）水平，如果以较大时间尺度研究扎龙湿地土地利用/覆盖变化过程，可能会忽略或扩大2000年土地利用/覆盖类型改变的效应，从而增大研究结果出现偏差的概率，因此小空间尺度的土地利用/覆盖变化过程的研究结论应建立在对应的小时间尺度数据基础之上。

另外，有研究表明，扎龙湿地土地利用/覆盖景观格局变化是气候与人为因素共同作用的结果，本研究定量分析了气候因素对扎龙湿地土地利用/覆盖变化的影响，对人类活动所产生的影响只是做了定性分析，在今后的研究中可定量明晰湿地土地利用/覆盖变化的驱动因子，分离气候和人为因素的驱动效应，探明主导驱动因子时空尺度的响应范围，实现湿地土地利用/覆盖驱动效应的定量评价。

4 结论

（1）2000年以来扎龙湿地土地利用/覆盖格局未发生明显改变，各土地利用/覆盖类型呈镶嵌分布，但分布并不均匀，草甸一直是扎龙湿地的主要土地利用/覆盖类型，平均占总土地面积的66.17%，其中核心区90%以上为草甸，缓冲区和试验区的草甸所占比例依次降低，不同类型的草甸在年际间相互转换频繁，总体上呈现此消彼长的现象。

（2）水体和农田的地理中心有明显向东北方向转移的趋势，其他土地利用/覆盖类型的地理中心虽然在部分年份有较大的波动，但总体上未见有明显的聚集或转移趋势。

（3）气象因子年际变化幅度小将更有利于扎龙湿地明水体和草甸的维持和发展，有地表水覆盖的草甸景观格局变化的主要驱动因子为温度，无地表水草甸变化的主要驱动因子为水分。