近年来随着人类活动的加剧,湿地生态系统的结构和功能都受到强烈干扰和破坏。识别湿地生态系统中的关键种,研究遭受干扰后湿地生态系统结构的演化过程,分析关键种与湿地生态网络鲁棒性之间的关系,对湿地生态系统的保护、管理、恢复都有重要意义。本文首先根据复杂网络相关理论和生态系统特征构建湿地生态系统的网络模型。将湿地生态网络拓扑结构和物种间能量流动结合起来,改进加权Page Rank算法识别关键物种,理论证明改进的Page Rank算法的可行性。对Teacapan湿地生态系统进行仿真,探讨不同方法选取的关键物种在按序去除方式下对生态网络鲁棒性的影响。结果显示改进的Page Rank算法比常用的中心性方法有更高的辨识精度和有效性。其次基于生物的谢尔福德耐受性和生态系统的自我调节能力,提出一种考虑过载和欠载状态的湿地生态网络结构的演化模型。从初始负载、负载容量、负载冗余范围、负载重分配四个方面对遭受攻击的生态网络结构的演化过程进行刻画,同时利用动态鲁棒性指标揭示不同关键种遭受干扰消亡后对湿地生态网络结构和鲁棒性的影响。最后对实际的Teacapan湿地生态系统进行研究分析,根据删除不同营养级的关键种时湿地生态系统动态鲁棒性的变化来判断不同关键种在整个湿地生态系统中的重要性。初级生产者中的关键种消亡会导致Teacapan湿地生态网络结构迅速崩溃,生态网络鲁棒性指标迅速下降为0;而消费者中的关键种消亡对生态网络结构波动和鲁棒性的影响较小,Teacapan湿地生态系统能够在一定时间内达到二次平衡。结果表明红树林作为支撑食物链的主要食物来源,对湿地生态系统的重要性。同时通过数值仿真给出该生态系统抵抗级联消亡维持生态系统鲁棒性的临界阈值β和δ均为0.2,此时Teacapan湿地生态系统的鲁棒性较高,有较强的应对外界干扰的能力。本研究为湿地生态系统关键种的判断、动植物资源的保护和生态重建提供一定的科学依据。