基于土壤化学性质与神经网络的羊草碳氮磷含量预测

发布时间：2017-07-19 08:30

  本文关键词：基于土壤化学性质与神经网络的羊草碳氮磷含量预测

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【摘要】：生态化学计量学是研究植物-土壤相互作用与从元素计量的角度分析生物地球化学元素区域循环规律的新思路,是当前生态化学计量学的研究热点和前沿。该文以羊草碳、氮、磷的含量为研究对象,选用能够模拟输入与输出层非线性关系的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,在土壤相关化学性质与羊草碳、氮、磷含量之间建立模型,构建最优的羊草碳、氮、磷含量的预测模型。研究结果显示,采用土壤营养元素及相关化学性质作为输入层,羊草碳、氮、磷含量作为输出层,利用Matlab软件建立RBF神经网络模型,模拟预测羊草碳氮磷平均质量分数分别为411.46,18.25和1.11 mg/g,皆低于全球陆生植物叶片碳氮磷的平均含量;羊草C/N值、C/P值和N/P平均值分别为24.70、429.24和17.92,皆高于全球陆生植物叶片C/N值、C/P值、N/P值;羊草N/P为17.92,其生长主要受P元素的限制。预测结果与实际情况比较符合,这说明RBF人工神经网络模型用于模拟预测羊草碳、氮、磷含量与土壤化学性质之间的关系是可行的,可以较准确地估测羊草碳氮磷含量,平均相对误差分别为1.39%,4.69%和7.65%。
【作者单位】： 吉林大学地球科学学院;
【关键词】： 神经网络 模型 土壤 生态化学计量学 羊草 碳氮磷 吉林西部
【基金】：吉林省自然科学基金项目(201215017)
【分类号】：S543.9;S153
【正文快照】： 0引言 C、N、P作为植物的重要生命元素[1],在生物地球化学循环和植物-土壤系统养分循环中起着重要作用,决定着陆地生态系统碳源、碳汇功能[2-3],区域C、N、P生物地球化学循环的改变,将对全球生物地球化学循环和气候变化产生巨大的影响。生态化学计量学是研究生态过程和生态作

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本文编号：561974