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砒砂岩区是我国黄土高原上的水土流失中心,年均入黄输沙量高达3.5亿吨,其恶劣的生态环境对黄河及其周边城市的健康可持续发展构成了严重的威胁和极大的障碍。我国十分重视砒砂岩区水土流失的控制和治理工作,自1998年启动的“晋陕蒙砒砂岩区沙棘生态工程”选择以沙棘作为这个地区水土流失治理的先锋树种,数十年来对改善当地生态环境已起到较大的推动作用。为考察该工程的建设成果以及日后更好的发展,选择从植被的水土保持服务功能的角度,对已建沙棘生态工程的治理效果有个相对定量的综合评价显得十分重要及必要。本文针对传统综合评价方法中存在的较难避免的权重主观化和非线性模式识别困难等缺陷,结合BP人工神经网络技术和遗传算法的优势,构建了一个网络拓扑结构为6-6-1的GA-BP等级评价模型。该模型以沙棘水土保持功能评价指标数据作为输入,综合评价等级值作为输出,以鄂尔多斯市五旗(区)的人工沙棘林为研究对象,综合评价了区域内沙棘的水土保持功能。研究中重点关注了GA-BP等级评价模型的训练样本的插值获取方法,算法、训练函数以及网络拓扑结构的确定,初始权值、阈值优化等难点。并运用投影寻踪技术构建PPE等级评价模型用于同一案例,使其与GA-BP等级评价模型的评价结果做相互对比验证。研究结果表明：经过数十年的生态建设,鄂尔多斯市五个旗(区)砒砂岩地区的水土流失状况整体上得到了较好的控制,十年间沙棘的水土保持服务功能综合评价值平均提高了两个等级。运用本文构建的GA-BP等级评价模型计算的评价结果显示,各地人工沙棘林水土保持功能综合评价等级值依次为东胜区(0.84,Ⅱ级)>准格尔旗(0.63,Ⅲ级)>伊金霍洛旗(0.59,Ⅲ级)>达拉特旗(0.55,Ⅲ级)>杭锦旗(0.29,Ⅳ级)。该模型在反复大量试验的基础上,选择适宜的参数和训练函数,符合精度误差要求,评价结果客观稳定,具有一定的区域适宜性。同时,投影寻踪等级评价模型的评价结果显示,各地人工沙棘林水土保持功能综合评价等级值依次为：东胜区(1.63,Ⅱ级)>准格尔旗(2.81,Ⅲ级)>伊金霍洛旗(2.90,Ⅲ级)>达拉特旗(2.95,Ⅲ级)>杭锦旗(4.58,Ⅴ级)。两个模型对五个旗(区)人工沙棘林的水土保持功能综合评价等级值排序是一致的,且评价结果达到80%程度的相同。这两个等级评价模型的相互验证过程和结果说明,这两种综合评价方法在水土保持评价领域具备一定的科学性、有效性及可靠性,并具有一定的应用价值,评价结果可为日后砒砂岩区沙棘生态工程的持续开展和管理提供有效建议。