摘要：土壤碳、氮、磷是支撑温性草甸草原土壤质量和植被生长的关键营养元素，通过高光谱数据对其进行估算对实现温性草甸草原土壤养分信息的快速和准确监测具有重要意义。本文以呼伦贝尔温性草甸草原三种不同利用方式（放牧、刈割和围封）的草地为研究对象，选取了18个样地，每个样地设3个样方重复，分别采集0—30 cm的土壤样品，测定土壤碳、氮、磷含量和土壤样品高光谱数据，通过BP神经网络（BPNN）、随机森林（RF）和偏最小二乘法（PLSR）建立高光谱反演土壤碳、氮、磷化学计量比模型，比较建模R2以及RMSE选择最优模型。结果表明：（1）RF模型对三种利用方式下全碳（TC）、全氮（TN）、总磷（TP）含量的光谱反演均有优秀表现（R2≥0.4433,RMSE≤12.0604）,BNPP模型表现次之，PLSR仅适用于放牧利用方式下TC、TN、TP含量的反演；（2）放牧利用方式下，三类模型对土壤碳氮比（C/N）、碳磷比（C/P）、氮磷比（N/P）光谱反演均有良好表现（R2≥0.4144,RMSE≤65.4081）;（3）刈割利用下，C/P的光谱反演中BNPP表现良好（R2=0.9916,RMSE=7.0938）,PLSR次之，C/N光谱反演中仅RF表现良好（R2=0.7749,RMSE=0.3028）;（4）围封利用下，三类模型对C/N、C/P的光谱反演均有良好表现（R2≥0.4462,RMSE≤24.0289），而N/P的光谱反演中仅PLSR表现良好（R2≥0.7172,RMSE≤0.8171）。总体而言，本研究认为RF模型在呼伦贝尔温性草甸草原区具有更强的普适性。研究结果以期为基于高光谱反演的不同利用方式下温性草甸草原表层土壤碳氮磷定量反演提供理论支撑与技术支持。
