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 李宗泰 杜振宇 梁燕 王清华 葛忠强
• 来源期刊: 山东农业科学
• 学科: 农学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 资源环境·植物营养·土壤肥料
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 分类号: S791.38|S714.8
• 字数: 5478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14083/j.issn.1001-4942.2019.10.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜振宇		126	1399	21.0	29.0
2	王清华		38	563	12.0	23.0
3	吕雷昌		20	116	5.0	10.0
4	葛忠强		25	61	5.0	6.0
5	梁燕		20	42	5.0	5.0
6	李宗泰		12	13	2.0	3.0