【摘 要】
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以典型草原植被群落为研究对象，探讨草地生态系统自然演替恢复的动态变化，采用BP人工神经网络，以演替年度为输入量，群落的凋落物、含水量、容重、孔隙度、有机质、微生物量C、土
【机 构】
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甘肃农业大学,中国农业大学动物科技学院
【基金项目】
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农业部公益性行业科研专项(nyhyzx07-022)
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以典型草原植被群落为研究对象，探讨草地生态系统自然演替恢复的动态变化，采用BP人工神经网络，以演替年度为输入量，群落的凋落物、含水量、容重、孔隙度、有机质、微生物量C、土壤N、地上生物量和多年生禾草密度为输出量，对典型草原群落自然演替进程进行模拟和预测。结果表明：BP-NN的稳定性较好，各参数预测结果的平均误差为2.04%，说明BP-NN可适用预测典型草原群落自然恢复演替，其优势在于可模拟了解较少或不确定性和模糊性较大的系统行为，这是传统数学模型所无法实现的，因而是对传统机理模型的重要补充。
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