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2015 , Vol. 34 >Issue 5: 851 - 860

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201505005

城市湿地公园周边干扰对其水环境健康的影响——以西溪国家湿地公园为例

  • 李玉凤 ,
  • 刘红玉 ,
  • 蔡春晓 ,
  • 李玉玲 ,
  • 孙一鸣
展开
  • 江苏省环境演变与生态建设重点实验室, 南京师范大学地理科学学院 南京 210046
通讯作者：刘红玉（1963- ）,女,辽宁辽阳人,教授,博士生导师,主要从事湿地景观研究。E-mail:

作者简介：李玉凤（1985- ）,女,江苏扬州人,博士,讲师,主要从事湿地生态评价与GIS应用研究。E-mail:

收稿日期: 2014-12-13

  要求修回日期: 2015-01-08

  网络出版日期: 2015-06-12

基金资助

国家自然科学基金项目（41401205）

江苏省自然科学基金项目（BK20140921）

江苏高校优势学科建设工程资助项目（164320H116）

江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心资助项目

收起

The disturbance effect of the surroundings on the water environmental health of urban wetland park: A case study on Xixi Wetland Park, China

  • LI Yufeng ,
  • LIU Hongyu ,
  • CAI Chunxiao ,
  • LI Yuling ,
  • SUN Yiming
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  • Jiangsu Key Laboratory of Environmental Change and Ecological Construction, College of Geographical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210046, China

Received date: 2014-12-13

  Request revised date: 2015-01-08

  Online published: 2015-06-12

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

城市湿地作为城市中的“湿岛”,极易受到人类干扰,这种干扰不仅来自湿地内部,其周边的人为活动对湿地的干扰尤为严重。利用干扰邻近度的概念设计移动窗口算法,分析周边人为干扰对公园内部影响的特点。同时,计算水环境健康指数,辨识周边人为干扰对湿地公园水环境健康的影响。结果表明：① 西溪湿地周边干扰面积占整个周边区域的37.7%,主要集中在北部周边区域,东部周边区域的干扰相对较少;② 公园内64%的区域受到周边干扰的影响,且影响程度空间差异显著。由公园边缘向中心,干扰影响的强度急剧下降;③ 不同干扰影响程度下,水环境健康指数呈现明显差异。较强影响区域水体的总氮、总磷和叶绿素a浓度最高,且水体健康指数最低。

关键词： 人为干扰; 水环境健康; 周边区域; 城市湿地; 西溪湿地

本文引用格式

李玉凤 , 刘红玉 , 蔡春晓 , 李玉玲 , 孙一鸣 . 城市湿地公园周边干扰对其水环境健康的影响——以西溪国家湿地公园为例[J]. 地理研究, 2015 , 34(5) : 851 -860 . DOI: 10.11821/dlyj201505005

Abstract

Wetland is the highly disturbed area among the types of landscape. The urban wetland is the ecosystem prone to be disturbed because of large population and human activities. These disturbances were coming from not only the inner but also the surrounding areas of wetland. The relationships between water quality and disturbance (land use change) obtained in the previous studies are usually analyzed in terms of the inner of wetland landscape. Obviously, fewer studies have focused on the fact that the spatially varying impact is caused by some factors outside the study area and the water quality of the inner of the study area in the previous studies, and that higher land use intensity and population density around the wetland park may change the ecological process. As the most vulnerable ecological system, water environment will be impacted first. The spatial diversity of disturbance from the surroundings of the wetland park will be identified, and the relationship between the disturbance and water environment can be quantitatively analyzed. In order to capture disturbance from land use changes, we used SPOT5 images of the study area in the years of 2003 and 2009. The NDVI index was used to analyze the vegetation disturbance and its dynamics. In our study, differences of NDVI between two periods at the same location were considered as disturbances, in which they refer to detectable change in land use and land cover. Then to analyze the effect of disturbance from outside the wetland Park, we measured the proportion of disturbance adjacency (pdd) of landscape using a moving window algorithm to quantify the spatial distribution of disturbance. We also used water quality data to developed water environmental health index. And the purpose of this paper was to find how human disturbance surrounding the wetland affects the water quality and its health. The results show that (1) about 37.7% of the surrounding area was disturbed. The disturbing regions were mainly located in the northern surrounding and less in the eastern surrounding of the wetland; (2) about 64% of park area was influenced by disturbance around the wetland, the influence of interference decreased sharply from the park edge to the center; (3) water environmental health index had obvious difference under different influence degrees. TN, TP and Chla concentrations were the highest and water environmental health index was the lowest in strongly-affected areas. TN, TP and Chla concentrations were the lowest and water environmental health index was the highest in non-affected and weakly affected areas. This study could help us get a better understanding of the influence of the planning and building around the wetland park on the sustainability of the wetland park.

Key words： human disturbance; water environmental health; surrounding area; urban wetland; Xixi wetland

1 引言

20世纪以来,人类以史无前例的速度和强度改变着地表环境,特别是快速的城市化进程使地表景观发生巨大变化[1],其结果明显改变了区域景观结构[2,3],并对生态环境产生严重影响[4,5]。湿地是最为脆弱的景观系统,而位于城市或城郊的自然湿地在城市发展过程中,生态功能的退化、湿地面积缩小、水质下降是其面临的主要问题。为了满足保护城市湿地的需要,中国于2005年建立了一种新型公园类型——城市湿地公园。近年来,经批准建立的城市湿地公园数量剧增,截至2013年底,国家级城市湿地公园已达46个[6]。在快速发展的同时,城市湿地公园周边的人为干扰对湿地公园的影响逐渐显现且被认识。
从景观生态学的角度,城市湿地公园周边土地利用变化对景观结构的影响主要表现在景观的破碎化[7]。而景观破碎化往往导致城市湿地公园与周边区域原有的景观生态联系被中断或削弱[8],使城市湿地公园逐渐成为景观中的“孤岛”,从而影响城市湿地公园内的景观生态功能。另外,周边区域景观变化可能影响城市湿地公园内原有景观结构,从而改变城市湿地公园的生态过程。水环境作为湿地系统的基本生态过程,城市湿地周边景观干扰不可避免地会引起水质发生变化。目前,关于城市景观对水环境影响的研究已经取得诸多成果[9]。主要集中在流域景观结构对河流水质的影响[10]、地表不透水景观与水环境之间的关系[11]、城市湿地与其集水区内景观结构之间的关系[12]等方面。但是,把城市湿地公园作为一个整体,研究公园周边景观干扰对内部水环境的影响尚不多见。周边干扰对湿地公园内部的影响程度和范围如何?不同程度的影响下,水环境又会体现怎样的差异性?这些问题的认识是发展区域规划和维持城市湿地公园良好生态过程的基础。以西溪湿地为研究区域,定量分析周边干扰对公园内部影响的空间异质性及其与水质的相应关系,为湿地公园周边旅游管理和开发活动提供科学指导。

2 研究区概况

西溪湿地公园是2005年国家林业局批准建设的第一批“国家湿地公园”,2009年7月,经《湿地公约》秘书处批准,西溪湿地公园被正式列入国际重要湿地名录,也成为中国第一个以湿地公园名义入选国际重要湿地名录的湿地。西溪国家湿地公园位于杭州西部,历史上西溪湿地的面积有60 km2左右,但是随着城市的发展和区域开发,目前西溪湿地东起紫金港路绿化带,西到绕城公路绿化带,南到天目山路,北到文二西路,面积约11.5 km2（图1）。该区年平均气温为16.2 ℃,年平均降水量为1400 mm。由于区域降水丰富,且地势低平（高程3~8 m）,地表径流不畅,形成特殊的湿地景观[13]——网状河溪和“鱼鳞状”水塘镶嵌而生。研究区内共有1900多个水塘,其总面积为3.77 km2,平均深度为0.58 m;河溪总长度为98.28 km,总面积为1.49 km2,平均水深为0.90 m。
Fig. 1 The location of the study area in Hangzhou

图1 研究区示意图

2000年以来,西溪湿地周边区域吸引了众多房地商前来投资。西溪湿地对周边的房地产具有巨大的带动作用。由于居住功能的引入带来的基础设施建设和商业开发,使周边原有的生态功能景观产生巨大改变。闲林、五常、蒋村等地的湿地功能开始退化,植被和水资源遭受破坏,水鸟、鱼类等水生生物因缺少栖息生境而消失。

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源

以西溪国家湿地公园建设前（2003年）和建成后（2009年）的SPOT影像作为基础信息源。2003年遥感解译精度检验主要根据以往图件及实地调查咨询结果。野外考察时间集中在2009年3-5月,经过4次为期24天的野外调查,室内解译得到2009年公园景观图,通过计算总分类正确数与总抽样数的比例得到总分类精度,其值达92%。数据解译和分析在ENVI 4.7和ArcGIS 10.0中完成。
对西溪湿地水质采样时间为2009年4月-2010月3月的每月月底,每次采样时间为2天,同时对水位变化进行监测。共设采样点79个,其中包括49个河溪样点和30个水塘样点,监测时利用GPS采集样点地理坐标信息（图2）。样点选择主要根据其周边景观结构及生态系统特征的差异确定。另外,河溪样点还考虑了行船情况,水塘样点还考虑了可达性（园内生态保育区不能进入）问题。水样采集表层50 cm的水,叶绿素a（Chla）在24 h之类完成测定。其余水样加入适量的硫酸使其pH<2,用聚乙烯瓶存放于4°的冰箱里。完成采样后即刻对总氮（TN）和总磷（TP）进行监测。总氮采用紫外分光光度法,总磷采用钼锑抗分光光度法,叶绿素a采用丙酮分光光度法[12],每个样品设置一个空白（CK）,三个平行,最后取平行样的平均值作为各指标值。由于公园内的水塘面积小、深度浅、形状规则,河溪狭窄,因此水样采集时选取一个样点具有代表性。另外,每个样点设置标杆,以保证每次采集水样来自同一个样点位置。
Fig. 2 Sampling points of water quality monitoring in Xixi wetland park

图2 西溪湿地公园水质监测样点分布图

3.2 周边人为干扰邻近度的计算方法

3.2.1 公园周边范围的确定 由于西溪湿地地势平坦,且周边城市排水管网趋于成熟,所以完全按照水文条件确定流域的方法来划定周边干扰区域并不适合。因此,在考虑水文条件的基础上,参考地形及人为影响,选择周围交通干道或河溪作为影响公园的周边界限。周边区域的东边界是紫金花路,南边界是西溪路,西边界是荆长路和五常港的部分支流,北边界是文一西路,其面积为12.6 km2。
3.2.2 基于NDVI的干扰识别 将同一位置上不同年份相同或相近时间上归一化植被指数（NDVI）的极端变化视为干扰[14]。通过计算公园建设前后SPOT影像NDVI的差异辨识干扰,计算采用Zurlini等[15]的方法：
D ( x , y ) = f τ 1 ( x , y ) - f τ 2 ( x , y ) - m s τ 1 2 + s τ 2 2 - 2 co v τ 1 , τ 2 （1）
式中：D(x,y)是栅格图像x行y列的标准变化强度指数值;fτi是τi时间内的NDVI值;m是基于像元水平的平均偏差值;Sτi是fτi的标准差;covτ1,τ2是其协方差。基于研究经验和相关数据（城市规划建设、人口增长等）,将D(x,y)经验分布的固定比率（30%）设置为干扰的阈值[16]。
利用该方法识别干扰的优点是简单易行、标准统一、可比性强,缺点是该方法未考虑土地利用类型的变化差异。但是,分析表明基于NDVI的干扰识别方法和基于土地利用类型差异的干扰识别方法,其结果相差不大。因此,选择优点明显的基于NDVI的干扰识别法。
3.2.3 干扰邻近度（pdd）的算法 干扰邻近度是判断受干扰地区对周边区域的影响强度的指标,干扰邻近度越大,其干扰对周边的影响越强,反之亦然。其算法为：在所选的四邻域窗口内,相邻栅格中全部受干扰的对数除以至少有一个受干扰的对数,其变化范围在0~1之间,该算法在Matlab 7.0中编程实现[17,18]。根据计算结果将干扰邻近度划分为无影响、弱影响、强影响、较强影响四等级,区间分别为[0,0.25)、[0.25,0.5)、[0.5,0.75)、[0.75,1.00]。由于干扰具有显著的尺度效应,而前期研究表明西溪湿地公园在0.22 km2的邻域窗口中,周边干扰对公园内部的影响趋于稳定[19]。因此,选择在该尺度下分析周边干扰对水环境健康的影响。

3.3 水环境健康评价

水环境是湿地景观的关键生态过程,其健康程度决定其他生态过程的特征。因此,选择水环境作为周边干扰对湿地公园影响的代表。水环境健康指数主要选择水文指标（水深D）、水质指标（包括总氮TN和总磷TP）和水生物指标（浮游植物生物量BA：通过叶绿素a的含量推算[20]）三方面评价水环境健康情况。综合以上各指标得到水环境健康指数计算公式[21]：
EHI = EHI ( D ) 100 ( ω TN × EHI ( TN ) + ω TP × EHI ( TP ) + ω BA × EHI ( BA ) ) ω TN × EHI ( TN ) + ω TP × EHI ( TP ) + ω BA × EHI ( BA ) EHI ( D ) < 100 EHI ( D ) ≥ 100 （2）
式中：EHI为水环境健康指数;ω为各指标的权重,利用相关加权指数法确定各因子的权重[22]。采用对数级差规格化公式计算各指标的分指数（EHI（X））,对于X越大水环境越健康的指标用公式（3）,反之采用公式（4）：
EHI ( X ) = 100 × ln C Xi - ln C Xmin ln C Xmax - ln C Xmin （3）
EHI ( X ) = 100 × ln C Xmax - ln C Xi ln C Xmax - ln C Xmin （4）
式中：EHI(X)为指标X的EHI分指数;CXi为指标X的实测值;CXmax和CXmin分别为指标X的最大值和最小值。当EHI(D)<100时,水深D成为水环境健康的主要限制因子;当EHI(D)≥100时,水环境健康的限制因子转变为水质和水生物。由于水环境健康考虑了水深的变化,因此其评价模型能够更好地表达水环境的变化特征。

3.4 水环境健康与公园内部景观结构之间的关系

水环境健康不仅受到湿地公园周边干扰的影响,还受到公园内部景观结构的影响。为了进一步辨识周边干扰对公园内部水环境的影响及其空间异质性特征,分析不同干扰影响等级内的水环境与公园内部景观结构之间的关系,为周边人为干扰对公园内部的影响提供佐证。在野外考察和前期尺度分析的基础上,以样点周围50 m和100 m范围作为缓冲区,分析水环境健康与缓冲区内景观结构之间的关系。

4 结果分析

4.1 西溪湿地周边景观结构的变化

根据公园周边影响区域确定原则,划定周边范围,面积为12.6 km2。西溪湿地公园建设前后周边土地利用变化明显（图3）。2003-2009年间,建设用地增加迅速,从2003年的3.0 km2（占23.8%）增加到2009年的6.5 km2（占51.6%）;草地和水体面积急剧下降,草地面积由2003年的5.4 km2（占42.7%）下降到2009年的3.1 km2（占24.6%）,水体面积由2003年的2.7 km2（占21.3%）下降到2009年的0.7 km2（占5.6%）。公园内部在建设前后,景观得到一定程度优化。水域和植被面积扩大,建设用地有所减少,城市建设与农业开发等主要人为干扰因素逐步降低[23]。西溪湿地公园的建设加快了周边地区的开发速度,公园周边由于景观结构变化而带来的人为干扰对湿地公园的水环境产生重要影响。
Fig. 3 Land use change around Xixi wetland park during the period of construction

图3 西溪湿地建设前后周边土地利用的变化

4.2 西溪湿地公园周边干扰特征及对公园内部影响分析

西溪湿地周边受干扰情况如图4所示。其周边干扰格局特征明显,其中受到干扰的区域占整个周边区域的37.7%。受干扰区域主要集中在建设用地,取代了原有湿地和草地的区域。该区域对公园内部的影响体现为水体连通性的降低,水体连通性由公园建设前的85%降低为公园建设后的50%。其结果严重改变了西溪湿地与周边区域的生态联系,削弱了西溪湿地公园原有的水环境生态维持及净化功能,对水环境过程的变化速率及健康情况产生重要影响[8]。
Fig. 4 The spatial distribution of disturbance around Xixi wetland park

图4 西溪湿地周边受干扰区空间分布

根据干扰邻近度的计算及等级划分,周边干扰对西溪湿地公园影响的空间特征见图5。周边干扰对公园内部影响较强的区域主要集中在公园北部、西南和东南角,影响面积为2.78 km2,占整个公园面积的24%;周边干扰对公园内部强影响的区域主要集中在公园的南部和西部,影响面积为3.20 km2,占整个公园面积的28%;周边干扰对公园无影响的区域主要集中在公园的内部,无影响区域的面积为4.12 km2,占整个公园面积的36%。总体而言,周边干扰对西溪湿地公园内部的影响程度由周边向内部逐渐锐减,但是影响强度空间差异较为明显。
Fig. 5 Impact of the surrounding interference on Xixi wetland park

图5 周边干扰对西溪湿地公园内部影响程度

4.3 不同周边干扰影响程度下水环境健康差异

周边干扰对湿地公园的影响直接关系到公园内部各种生态过程的状态及变化特征。根据水环境健康指数的计算方法,选择TN、TP、Chla和水深变化作为水环境变化的代表因子,分析周边干扰对公园内部不同影响程度下水环境变化特征（图6）。其中,不同影响程度下水环境样点数量见表1。由图6a可见,西溪湿地公园TN变化在0.4~4.9 mg/L之间,影响较强区域的水体平均TN浓度最高,达到3.56 mg/L,与无影响区域水体TN浓度（1.80 mg/L）之间存在显著差异,但是同时表现为秋冬季浓度较春夏季浓度高的趋势。西溪湿地公园TP浓度在0.05~0.30 mg/L之间变化,较强影响区域的水体平均TP浓度为0.23 mg/L,强影响区域的水体TP平均浓度为0.14 mg/L,无影响区域的水体平均TP浓度为0.09 mg/L,三者之间存在显著差异,但是季节变动规律基本一致,表现为夏高冬低的趋势（图6b）。Chla浓度的变化在2.0~58.1 mg/m3之间,较强影响区域内的水体平均Chla浓度为38.2 mg/m3,与无影响区域水体Chla浓度（12.90 mg/m3）存在显著差异,同时季节性变化差异明显,春夏季明显高于秋冬季（图6c）。不同影响区域内水深同样也具有明显差异,无影响区域的平均水深达到1.28 m,较强影响区域的平均水深为1.01 m,两者与弱影响区域内的平均水深（0.89 m）具有显著差异,不同影响区域内的水深季节性变化步调一致（图6d）。
Fig. 6 The mean and standard deviation of water environmental characteristics under different impact degrees of disturbance around the park

图6 周边干扰对公园内部不同影响程度下水环境特征月变化的均值及标准差

研究结果表明西溪湿地水环境中TN的状况较差,与以往研究结果一致[24]。西溪湿地周边水环境中的TN、TP和Chla远高于内部水环境中的含量,表明西溪湿地周边由于受到人为干扰的影响,其对水体氮磷的滞留和净化能力低于内部无干扰区域。
根据水环境健康指数的计算公式,得到周边干扰对公园内部不同影响程度下水环境健康的月变化特征（表1）。首先,西溪湿地水环境健康呈现不同的月变化特征,较强影响区域内水环境健康指数在10-12月维持在较高的水平,强影响区域内水环境健康指数在8月、10月和12月维持在较高的水平,弱影响区域水环境健康指数在4月和8月最高,而无影响区域在8月和10月水环境健康指数最高。较强影响、强影响、弱影响和无影响区域内的水环境健康指数分别为47.7、55.9、66.6和66.4。
Tab. 1 The difference of water health index on different impact degrees

表1 周边不同影响程度下水环境健康指数差异

样点数 EHI 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月
较强影响 18 均值 44.5c 39.7c 44.3b 43.1b 54.4b 44.5b 53.8b 51.9b 52.6b 45.9b 46.9b 50.8b
标准差 19.8 22.7 20.8 21.9 19.7 21.5 21.9 12.3 10.1 23.5 7.2 15.0
强影响 21 均值 53.6c 56.1b 47.6b 44.9b 60.1b 58.9a 66.8a 55.7ab 60.0ab 56.2ab 54.4ab 56.8b
标准差 21.7 21.0 24.7 25.0 30.1 14.1 14.9 17.7 16.6 15.4 15.0 21.2
弱影响 17 均值 73.1a 68.9a 59.6ab 64.9a 78.8a 66.0a 66.9a 63.2ab 69.0a 67.0a 59.1a 62.3ab
标准差 8.6 11.5 13.0 6.5 21.1 18.6 9.7 10.4 10.7 13.9 6.7 8.5
无影响 23 均值 69.6b 67.3a 62.2a 59.6a 79.2a 65.9a 71.9a 62.2a 66.8a 64.6a 60.7a 66.5a
标准差 13.0 17.6 20.3 18.2 25.0 17.7 10.1 10.8 11.8 15.9 12.2 14.2

注：同一列中的a、b、c表示在显著性水平为0.05的情况下,相应两组均值存在显著差异。

总体看来,水环境健康指数在冬季维持在较高水平,弱影响和无影响区域的水环境健康指数无明显差别,较强影响区域内的水环境健康指数明显低于弱影响和无影响区域,说明周边干扰对水环境健康影响巨大。

4.4 水环境健康与公园内部景观结构之间的关系

由表2可见,水环境健康与样点周边水域面积、乔木林面积、农用地面积和景观多样性有关。但是,在不同干扰影响等级下,水环境健康与各种景观结构指数之间的关系差异明显。不论在何种尺度的缓冲区范围内,受到周边较强影响区域的水环境健康与其缓冲区内的景观结构指数均无相关性。强影响、弱影响和无影响区域内的水环境健康与景观结构有着不同程度的相关性。强影响区域内的水环境健康与农用地面积和景观多样性指数具有显著相关关系,弱影响区域内的水环境健康与乔木林面积和景观多样性指数具有显著相关关系,无影响区域水环境健康在50 m缓冲区范围内与水域面积和景观多样性指数呈显著相关关系。由此可见,西溪湿地公园从内部到边缘,周边人为干扰对其水环境健康的影响逐渐增大,样点周围缓冲区范围内的景观结构对水环境的影响逐渐增加。就公园较强影响区域而言,其周边的干扰影响大于缓冲区范围内景观结构的影响。水环境健康与公园内部景观结构之间的关系分析可以为周边人为干扰对公园内部水环境影响的空间异质性提供佐证。
Tab. 2 The relationships between water health index and landscape index in different buffer areas

表2 不同缓冲区内水环境健康指数与景观指标之间的相关关系

缓冲区 干扰影响等级 样点数 水域面积 沼泽面积 乔木林面积 灌木林面积 草地面积 农用地面积 建设用地面积 景观多样性
50 m 较强影响 18 0.59 0.10 -0.36 -0.12 -0.06 0.23 -0.34 -0.25
强影响 21 0.34 -0.35 0.13 -0.28 -0.11 -0.71** 0.23 -0.47*
弱影响 17 0.56 0.36 -0.64* -0.18 -0.33 0.05 -0.40 -0.61*
无影响 23 0.47** -0.21 -0.05 0.03 0.26 -0.08 -0.26 -0.34*
100 m 较强影响 18 0.11 0.28 -0.11 0.08 0.02 0.20 -0.34 0.03
强影响 21 0.58** -0.52* 0.22 -0.07 -0.17 -0.57** 0.12 -0.48*
弱影响 17 0.65* 0.50 -0.62* -0.21 -0.29 -0.15 -0.50 -0.76**
无影响 23 0.26 -0.09 -0.04 0.13 0.27 -0.11 -0.20 -0.19

注：*代表显著水平为0.05,**代表显著水平为0.01。

5 结论

通过公园建设前后NDVI的变化识别公园周边的干扰,并利用干扰邻近度指数辨识周边干扰对公园内部影响的空间特征。在此基础上揭示不同影响程度下,公园内部水环境的健康情况。从外部干扰的角度分析水环境健康的影响因素,对湿地水环境管理具有重要的意义。研究表明：① 西溪湿地公园在建设前后周边景观变化剧烈,建设用地面积增加迅猛,草地和水体面积减少显著;② 西溪湿地公园内部36%的面积不受周边干扰的影响,其边缘地带是受周边干扰影响最强烈的区域,随着距离的增加,公园内部受周边干扰影响显著降低,并具有突变式的变化规律;③ 西溪湿地公园水环境平均健康指数为60.8,总体处于中等偏好。公园内受周边干扰影响最强烈的区域（边缘区）,其水环境健康主要受周边干扰的影响,与其自身景观结构关系不大。随着周边干扰影响程度的降低（中心区）,水环境健康更多地受到其自身景观结构的影响。
在城市湿地公园规划和建设的过程中,必须从景观尺度,规划和恢复周边一定区域的湿地景观结构,保持湿地公园与周边适当的生态关联,以便更好地维持城市湿地公园水环境的健康,这也是有效管理和维护湿地公园可持续发展的最佳手段之一。

The authors have declared that no competing interests exist.

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