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物种丰富度大尺度的地理格局及其驱动机制是宏观生态学和生物地理学的核心问题之一,国内外学者目前对此已经提出了一系列假说,其中被广为接受的有能量假说,干扰假说和生境异质性假说等。本文的研究区域为拉姆萨尔国际重要湿地,其作为野生濒危动物的栖息、繁衍以及越冬场所,承载着物种保护的重要基础。本文在300km、600km和1200km三个尺度上,利用空间自相关模型,对国际重要湿地濒危物种丰富度的驱动成因进行了探究,结果表明：(1)空间自回归模型对于去除空间自相关有一定的效果。但整体而言,各个样点的濒危物种丰富度分布较为随机,在全球尺度下,拉姆萨尔国际重要湿地濒危物种丰富度之间不存在明显的自相关性,最小二乘法模型(OLS)更适合揭示国际重要湿地濒危物种丰富度的驱动成因,并且在300 km的尺度上,空间回归模型(SAR)拥有最好的拟合效果。(2)OLS模型和SAR模型结果共同显示,对于国际重要湿地濒危物种丰富度,人类干扰假说具有最高的模型解释率,表示其起着主导作用,能量假说和生境异质性假说的解释率依次降低。全模型的解释率为25.1%。这说明国际重要湿地濒危物种丰富度的地理格局受多种因素的共同影响,仍有相当大一部分濒危物种丰富度的驱动因素未被解释。(3)对于不同的濒危等级,数值分布较为随机。但随着濒危物种的濒危等级降低,即随着濒危物种个体数量的增加,模型的解释率稳中有升,能更好的解释濒危物种的驱动成因。(4)OLS模型和SAR模型均显示,气温年较差(T_GAP)、生境大小的对数指数(1gAREA)和人均GDP(GDP_P)与国际重要湿地濒危物种丰富度呈极显著关系(p<0.001),即国际重要湿地濒危物种丰富度格局受到极端温度波动、湿地面积和湿地所处国家的人均GDP驱动。气温年较差(T_GAP);和生境大小的对数指数(1gAREA)与国际重要湿地濒危物种丰富度显著正相关,人均GDP(GDP_P)与其呈显著负相关。此外,降雨量(AP)、国内生产总值(GDP)以及人口密度(PD)等,也是濒危物种丰富度的重要驱动因子。(5)由于空间自回归模型的残差未存在空间自相关,经典线性回归模型的变量一个或几个在空间自回归模型中不显著,同时部分预测值基于邻域值(空间自回归项),所以SAR最适模型的拟合变量较OLS模型少,并且对于同一显著性因子,SAR模型的回归系数比经典线性回归模型的回归系数要小。本研究有助于人们更好地理解湿地濒危物种丰富度的驱动成因,科学的建立驱动模型,并切实开展湿地濒危物种保护以及保护区规划工作。