贝叶斯网络作为不确定性知识表达和推理的一种方法，在很多领域都有着广泛的应用。贝叶斯网络是概率理论和图论相结合的产物，已经成为数据库知识发现和决策支持系统的有效方法。本文通过对贝叶斯网络的研究并在分析了森林生态站各指标数据之间存在的不确定性和复杂关联关系的基础上，采用面向对象的开发语言Java，结合数据挖掘方法和数据库技术，研究并开发了一套通用的贝叶斯网络预测诊断系统，通过友好的图形界面方式为用户提供了一个预测诊断平台，解决了森林生态站目前存在的数据分析、提炼技术匮乏、缺少科学的决策支持的问题。本文中以森林生态站中的造林树种选择为具体应用背景，预测油松人工林在不同的立地条件下的生长适应状况，试验证明模型具有较高的精度，该系统实际可用，为适地适树方案的研究提供了一种新思路，为树种的选择提供了一个参考依据，对造林成败具有指导意义。开发的此套贝叶斯网络预测诊断系统功能强大，不仅可用于造林树种的预测，还可应用于森林火险等级预报、森林病虫害预测等，也可以应用于其他的领域，只需要依据不同的研究问题提供不同的指标体系、网络模型和训练数据即可。本文的贝叶斯网络方法采用多个证据的信度传播的方法，能够给出高可信度的评判。