典型文献
阿尔泰山森林土壤温度动态变化及其预测
文献摘要：
阿尔泰山作为干旱区典型的山地系统,其土壤温度的日、月、季节和年际动态及其影响因素研究,是深入理解干旱区山地森林生态系统能量循环过程的关键所在.基于阿尔泰山森林生态站2014年11月-2019年7月的气象因子和土壤温度数据,应用相关分析、回归分析和BP人工神经网络分析了阿尔泰山5、10、20 cm和30 cm深度土壤温度的动态变化及其对气象因子的响应,同时,应用多元线性回归和BP人工神经网络对土壤的温度进行了模拟.结果表明:1)近5 a各层土壤温度月均值年际变化一致,最低最高温度和日较差最大值均出现在20 cm,仅30 cm 土壤温度的月变化出现自表层至深层滞后现象,年内月较差最大值出现在30 cm深度;各土壤层温度在春夏秋季变化较大,冬季变化较小;2)空气温度、气压和太阳辐射等与土壤温度的相关性达到极显著水平,其中与空气温度的相关性最强;3)回归模型和BP人工神经网络对20 cm 土壤层的模拟结果最好,且BP人工神经网络模型的性能总体上优于回归模型.
文献关键词：
阿尔泰山;土壤温度;气象因子;回归模型;BP人工神经网络
中图分类号：
作者姓名：
连帅明;许仲林;王文栋
作者机构：
新疆大学地理与遥感科学学院,新疆乌鲁木齐830017;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830017;新疆林科院森林生态研究所,新疆乌鲁木齐830063
文献出处：
引用格式：
[1]连帅明;许仲林;王文栋-.阿尔泰山森林土壤温度动态变化及其预测)[J].西北林学院学报,2022(05):62-71
A类：
B类：
阿尔泰山,森林土壤,土壤温度,干旱区,年际动态,山地森林生态系统,系统能量,循环过程,于阿尔,气象因子,温度数据,月均,年际变化,最高温度,日较差,月变化,滞后现象,土壤层,春夏,夏秋季,空气温度,太阳辐射,显著水平,人工神经网络模型
AB值：
0.248336
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