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基于收集整理的太白山地区1959-2016年58年间的气象数据及太白山巴山冷杉林(Abies fargesii Franch.forest)的生理参数数据,运用Biome-BGC模型模拟计算并对输出数据进行提取分析,得到太白山南坡巴山冷杉林的多年净初级生产力(NPP)。然后分别利用自回归求和移动平均模型(ARIMA)、R语言、NAR动态神经网络模型对太白山南坡巴山冷杉林NPP的动态变化进行趋势拟合和短期预测,建立适用于太白山南坡巴山冷杉林NPP的时间序列模型,并应用白噪声检验等相关检验方法对3种模型的预测