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

作者：吕雷昌; 葛忠强; 梁燕; 李宗泰; 杜振宇; 王清华^*

来源：山东农业科学, 2019, 51(10): 104-110.

DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2019.10.020

• BP神经网络
• 灰色关联度
• 土壤肥力
• 侧柏人工林
• 鲁中山地

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。

• 单位
  山东省林业科学研究院