在图上，BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）可以产生相同树的情况有以下两种：

1. 图是一棵树：如果图是一棵树，那么无论是使用BFS还是DFS，都会产生相同的树。这是因为在树结构中，无论是BFS还是DFS，都会遍历所有的节点，且节点的访问顺序是相同的。

2. 图中没有环：如果图中没有环，且是连通的，那么使用BFS或DFS都会产生相同的树。这是因为在没有环的情况下，BFS和DFS都能够遍历到图中的所有节点，并且节点的访问顺序是相同的。

下面是一个使用Python代码示例来判断BFS和DFS是否能产生相同树的函数：

def is_same_tree(graph):
    # 使用BFS构建树
    def bfs(graph, start):
        queue = [start]
        visited = set(queue)
        tree = {}
        while queue:
            node = queue.pop(0)
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    visited.add(neighbor)
                    queue.append(neighbor)
                    tree.setdefault(node, []).append(neighbor)
        return tree

    # 使用DFS构建树
    def dfs(graph, node, parent, tree):
        if node in tree:
            return
        tree.setdefault(parent, []).append(node)
        for neighbor in graph[node]:
            dfs(graph, neighbor, node, tree)

    # 判断BFS和DFS构建的树是否相同
    bfs_tree = bfs(graph, 0)
    dfs_tree = {}
    dfs(graph, 0, None, dfs_tree)
    return bfs_tree == dfs_tree

这个函数接受一个以邻接表形式表示的图作为输入，并使用BFS和DFS分别构建树。最后，通过比较BFS和DFS构建的树是否相同来判断BFS和DFS是否能产生相同的树。