基于BP神经网络和灰色关联度的 侧柏人工林土壤肥力评价
吕雷昌
葛忠强
梁燕
李宗泰
杜振宇
王清华
1.山东省林业科学研究院,山东济南,2500142.山东省林业科学研究院,山东济南,2500143.山东省林业科学研究院,山东济南,2500144.山东省林业科学研究院,山东济南,2500145.山东省林业科学研究院,山东济南,2500146.山东省林业科学研究院,山东济南,250014
摘要：土壤肥力对于诊断森林土壤养分失调和林地土壤退化具有重要意义,可为人工林合理经营提供科学依据.本研究以鲁中山地侧柏人工林样地土壤为材料,采用BP神经网络和灰色关联度对林地土壤肥力进行综合评价,并对这两种方法的应用效果进行对比研究.结果表明,供试林地土壤的粘粒、碱解氮和有效磷含量偏低,速效钾含量整体较为适宜,而阳离子交换量和有机质含量处于较高水平.土壤碱解氮与土壤有机质、阳离子交换量和速效钾之间均存在显著正相关关系,表明土壤氮素对侧柏人工林地土壤肥力有显著影响.评价结果表明,鲁中山地侧柏林地土壤肥力处于中等水平,综合土壤肥力相对较高的样地为位于黑峪林场的22、21号和位于原山林场的9号样地,而燕子山林场土壤肥力较低.BP神经网络和灰色关联度分析的评价结果整体一致,均可用于林地土壤肥力评价.
关键词：BP神经网络灰色关联度土壤肥力侧柏人工林鲁中山地
分类号：S791.38(森林树种)S714.8(林业基础科学)
资助基金：山东省重点研发计划项目(2016GNC111008)科技创新项目(LYCX03-2018-14)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 104-110 )
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