为明确不同纬度梯度下落叶松林碳固持能力的差异及其影响因素，以东北地区大兴安岭、小兴安岭与长白山山脉9个不同纬度地区（桓仁、和龙、露水河、清河、带岭、五营、加格达奇、新林、漠河）的落叶松林为研究对象，采用清查法量化植被碳密度、土壤碳密度及年均固碳量，并结合林分结构和气候因子探究其对碳固持能力的影响。结果表明，落叶松植被碳密度和植被年均固碳量在9个纬度地区的波动范围分别为22.44~126.69 t/hm²和1.05~4.27 t C/（hm2·a），二者在不同纬度地区均存在显著差异（P < 0.05），小兴安岭地区植被年均固碳量为最高。0~10、10~20、20~30、30~40、40~50 cm土壤层的有机碳质量分数在不同山系的波动范围分别为71.61~91.21、15.09~44.94、5.99~24.21、3.07~14.55、2.55~11.96 mg/g；土壤有机碳质量分数随深度增加显著降低，0~10 cm土壤有机碳质量分数在不同山系之间无显著差异，而在其他层次存在显著差异。土壤碳密度和总碳密度的波动范围分别为18.41~113.87 t/hm²和40.89~219.81 t/hm²，且在不同地区存在显著差异。植被碳密度和年均固碳量与纬度、年均气温和平均胸径等因子呈显著相关（P < 0.05），但与年降水量无相关性（P > 0.05）。这表明，适宜的气候条件与稳定的林分结构有助于提升落叶松林碳积累能力。
明确森林覆盖及类型变化对森林碳汇的影响有助于制定提升森林碳汇的科学政策，为国家实现碳达峰、碳中和目标提供支撑。以黑龙江省为研究区，结合卫星数据驱动的生理生长预测模型（physiological principles predicting growth with satellites model，3-PGS）和土壤呼吸地统计学模型（geostatistical model of soil respiration，GSMSR）估算碳汇量，运用图谱分析法和结构方程模型量化森林覆盖及类型变化对碳汇的影响，并结合标准化异常指数（standardized anomaly index，SAI）分析碳汇的年际异常变化特征。结果表明，2000—2020年，黑龙江省森林覆盖率从48.95%升至51.76%。碳汇水平整体波动上升，累积碳汇量达57.92×107 t C，约抵消同期34.85%的碳排放。碳汇变化分为3个阶段，2000—2004年在波动中出现一定的降低，年均固碳量为2.31×107 t C；2005—2013年碳汇平稳上升，年均固碳量高于多年均值2.03%；2014—2020年碳汇水平先加速增长，2017年达到峰值后出现放缓，2020年极端降水灾害导致碳汇出现中度异常减少。在影响碳汇的关键因素方面，退耕还林和草地造林等生态修复活动对碳汇提升有着积极的作用，同时森林内部结构调整也是碳汇提升的重要驱动因子，阔叶林和混交林对碳汇提升有显著正向效应。空间分布上，黑龙江省森林生态系统呈现出“中部和东部高效固碳、北部区域稳步提升”的格局。
准确量化森林生态系统碳储量及其动态变化，是评估区域碳汇潜力与应对气候变化的关键科学基础。但传统机器学习模型缺乏生态过程约束，在长期预测中常面临外推性能退化的问题。为此，以黑龙江省天然林为研究对象，整合1976—2015年森林固定样地观测数据及历史与未来气候、CO₂浓度数据，构建知识引导机器学习（knowledge-guided machine learning，KGML）框架，将CO₂施肥效应引入并优化森林固碳过程模型（forest carbon sequestration，FCS），并将其模拟结果作为先验特征输入极端梯度提升树模型（XGBoost），以实现过程知识和数据驱动的融合。结果表明，优化后的FCS模型预测精度显著提高（决定系数R ²由0.85提升至0.90以上），KGML模型在各林型下碳密度的模拟精度均优于机器学习与过程模型，同时在10年及以上长期预测中表现出更高的稳定性与外推能力。模拟结果显示，在SSP126（共享社会经济路径1-2.6低强迫情景）气候情景下，黑龙江天然林固碳潜力最高，至2060年可达1 379.26~1 439.02 Tg C。研究表明知识引导的机器学习在森林碳汇预测中的有效性与推广潜力，为提升森林碳汇评估精度及实现“双碳”目标提供了新路径。
为量化环境因子与人为管理对黑龙江省人工针叶林与阔叶林碳储量的影响，并预测其未来碳汇潜力，以期为区域森林碳汇精细化管控、适应性经营策略制定提供科学支撑。结合长期固定样地调查数据和林分收获表，筛选无管理样地，采用随机森林方法分析环境因子对碳储量的影响，进而量化“管理影响系数”以定量评估管理措施的效应，并模拟2020—2060年不同气候与管理情景下的碳储量动态。结果表明，环境驱动呈现显著树种差异，针叶林主要受水分因子和极端高温控制，阔叶林则对低温与热量更为敏感；管理措施对碳汇提升作用显著，且效应因树种和立地而异，阔叶林对管理的响应比针叶林更为敏感，高地位级林分通过优化管理可实现最高23%的碳储量提升；未来预测显示，优化管理在共享社会经济路径2-4.5情景（shared socioeconomic pathway 2-4.5，SSP2-4.5，代表中等排放情景）情景下起“增益”作用，可使碳密度提升18.5~23.8 Mg/hm2，而在共享社会经济路径3-7.0情景（shared socioeconomic pathway 3-7.0，SSP3-7.0，代表高排放情景）情景下发挥“减损”作用，可避免16.4~20.7 Mg/hm2的碳汇损失。在黑龙江省人工林经营中，优化管理是提升并稳定区域碳汇功能的关键途径。建议采取差异化策略，在气候胁迫增强的背景下，优先对人工针叶林及高立地林分实施适应性管理，以最大程度发挥其长期固碳潜力。
沟蚀是东北典型黑土耕地退化最严重的表现形式之一，严重威胁区域农业生产安全与生态系统稳定性。因此，黑土侵蚀沟治理是东北黑土区生态修复的关键任务，但目前缺乏系统性评价方法和功能恢复机制解析。基于2022—2025年七台河市4条典型侵蚀沟的治理工程，构建包含土壤结构、植被多样性和水文功能等30项指标的生态评价体系，采用物元可拓模型与博弈论组合赋权法，量化治理后的生态功能等级。结果表明，1）土壤结构与力学指标是核心驱动因子，团聚体<0.6 mm占结构权重的73.13%；2）土壤功能多尺度分异特征，抗剪强度与非毛管孔隙度主导整体功能，分段凸显中颗粒团聚体作用，深层细颗粒调控水文过程；3）2022年和2024年侵蚀沟治理的生态功能达到优秀，下游断面普遍显著优于中上游，整体优秀率达50%。研究表明，黑土侵蚀沟生态功能恢复的关键在于土壤微结构重建和空间异质性调控，各侵蚀沟治理区显示下游恢复效果显著，为黑土区侵蚀沟提供了“分段-分期”精准治理的科学依据。
城市公园绿地的固碳效益和生态价值在提升城市生态系统服务功能方面具有重要意义。以重庆市鸿恩寺城市公园为研究对象，基于园区6个样本区域（S1、S2、…、S6）设置的60块20 m×20 m样方，获取胸径、树高、物种组成及数量等实测数据，结合相对生物量方程与碳转换系数，系统估算乔木层、灌木层和草本层各植物种类的生物量、固碳量及其经济效益，并对样地尺度差异进行分析。研究结果表明，鸿恩寺城市公园植物群落共包含54个物种，其中乔木层在固碳功能中占主导地位，生物量达1.22×106 kg，占比92.14%；年固碳效益2.31×104元，占总效益的90.52%。研究区优势乔木树种为桂花和银杏，优势灌木物种为南天竹和红叶石楠，草本层植被总生物量占比不足2%，固碳效率达50%。样地间固碳效益存在明显空间异质性，主要受土壤条件、物种结构和个体性状等因素综合影响，其中S5样地单位面积碳汇效益最高。整体而言，城市公园碳汇功能对乔木层结构与个体生长状态具有高度敏感性，在保障优势大径级乔木保育并改善更新结构的基础上，通过优化乔-灌-草层配置与补植更新等措施有望提升城市绿地碳汇潜力及相关生态服务效能。研究结果可为城市公园绿地碳汇功能的提升及其与生物多样性保护的协同增效提供理论依据。
根据黑龙江省鹤岗市双丰林场12块兴安落叶松人工林固定样地每木检尺数据，构建兴安落叶松人工林单木冠幅模型。通过分析兴安落叶松冠幅与胸径、高径比、冠长率等因子之间的相关性，从6种常见的线性和非线性备选冠幅-胸径模型中选取最优模型，在最优基础模型基础上引入显著单木影响因子，并加入样地水平随机效应，构建兴安落叶松人工林单木冠幅混合效应模型，对构建的冠幅模型进行评价和预测。结果表明，兴安落叶松冠幅与胸径、冠长率呈正相关关系，与高径比呈负相关关系。选出最优的基础模型为线性模型，其调整后的决定系数（adjusted coefficient of determination， ）为0.515 6，引入高径比、冠长率2个关键单木因子构建的广义线性多元模型 为0.597 8；在此模型基础上，引入样地随机效应后构建的混合效应模型的 为0.629 7，模型的拟合效果得以显著提升，通过模型的检验和评价表明，混合效应模型具有更好的预测效果。本研究构建的包含胸径、高径比、冠长率以及样地水平随机效应的兴安落叶松人工林冠幅混合效应模型具有很好的拟合效果和较精准的预测效果，且该模型的适用性较为广泛，具有较高的生物学意义，可以为东北地区兴安落叶松人工林的冠幅准确预估提供理论基础。
根据140株实测灌木生物量数据，构建小兴安岭林区东北山梅花（Philadelphus schrenkii）、刺五加（Acanthopanax senticosus）、毛榛（Corylus mandshurica）和珍珠梅（Sorbaria sorbifolia）4个主要灌木树种的总生物量和各组分生物量一元、二元可加性模型。以异速生长方程为基础模型，采用似然分析法判断各器官生物量模型的误差结构，选择各器官生物量最优模型与地上生物量、总生物量组成联立方程组，利用似乎不相关回归估计法拟合联立方程组，通过留一法交叉验证法评价所建立的 4种灌木生物量可加性模型。结果表明，似然分析法判断对数转换后的线性回归适合用来拟合4种主要灌木各器官生物量模型；增加株高可以提高各器官生物量可加性模型的拟合效果；各树种生物量最优可加性模型调整后决定系数为0.706 2~0.983 1，平均相对误差绝对值为13%~42%。总生物量、地上生物量及茎生物量模型效果优于叶生物量和根生物量模型效果。
结合应用辅助信息估计和超分辨率重建思想，以去植被建筑数字高程模型（forest and buildings removed Copernicus digital elevation model，FABDEM）（30 m）为辅助变量，无人机激光雷达数字高程模型（digital elevation model，DEM）为目标变量，进行区域尺度精细分辨率（0.5 m）DEM重建。选择传统双三次（Bicubic）插值、简单线性回归（simple linear regression，SLR）和深度残差网络（deep residual networks，ResNet）这3种方法进行高精度DEM的重建，采用最优方法重建大兴安岭林区精细分辨率（0.5 m）DEM数据（DEM_0.5），通过独立实测精度验证点将重建DEM（DEM_0.5）与原始FABDEM和Bicubic法重建的DEM（DEM_b）进行对比分析。结果表明，在重建效率和质量之间，SLR法的表现最为均衡，其均方根误差（root mean square error，RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、偏差（Bias）和具有稳健性的90％分位数绝对偏差（LE90）均优于FABDEM和Bicubic法，时间效率与Bicubic法效率相当，较ResNet法有明显提升；在独立的实测精度验证点上，SLR法重建的DEM_0.5在RMSE、MAE、Bias和LE90误差上表现最优，较FABDEM分别下降15.0%、15.8%、26.5%和12.1%，较Bicubic插值法重建的DEM分别下降了7.8%、9.4%、12.2%和8.3%。在坡向分析中，SLR重建结果在8个坡向上均优于FABDEM，在北、东北、东、东南、西、西北6个方向上优于Bicubic方法，表现出更强的稳定性与地形细节恢复能力。综上所述，基于简单线性回归（SLR）的重建方法最适合应用于大兴安岭林区的精细分辨率（0.5 m）DEM的重建，这种重建方法聚焦于“轻量、可解释、易应用”的地形重建框架，很好地平衡了重建方法的成本、可行性和重建质量，为低成本、高效率地获取区域尺度高质量的DEM数据提供新思路。
为探究手持激光雷达（handheld mobile laser scanning， HMLS）不同密度点云提取单木因子的精度，并构建树高-胸径模型，以冲天柏人工林HMLS数据为基础，通过重采样获得不同密度点云，提取胸径与树高因子，结合人工调查数据评价提取精度，进而基于最优点云密度提取的单木因子构建树高-胸径模型。结果表明，胸径提取精度整体优于树高，其决定系数（R 2）最高可达0.915 9；胸径提取精度对点云密度敏感，随点云密度降低呈明显下降趋势，而树高提取精度对点云密度变化不敏感（R 2为0.726 0~0.756 3）。在基于最优点云密度提取单木因子构建的冲天柏人工林树高-胸径模型中，Meyer模型表现最优。研究表明，基于HMLS点云数据提取的胸径、树高与实测数据高度相关，结果可靠；构建的树高-胸径模型可为冲天柏人工林资源精准调查、生长监测及经营管理提供技术支撑。
针对毛白杨人工林点云语义分割中枝叶遮挡严重、点云重叠复杂、传统基于PointNet++的分割方法存在训练时间长、分割精度不高的问题，提出一种结合超点聚类（superpoint cluster，SC）分割网络与PointNet++网络的改进方法（SC-PointNet++），以提高分割效率与准确性。选取山东省聊城市清平镇国家生态公园的毛白杨人工林样地，使用华测导航RS10手持激光雷达在落叶前期完成扫描。针对原始数据中的噪声和离群点，依次进行重采样、去噪、地面点分离与坐标归一化等预处理，并划分训练集、验证集和测试集。借助超点聚类分割网络计算点云的局部几何特性（线性度、平面度、散射度、垂直度）与辐射特性红绿蓝三原色（RGB）强度，再通过分割追踪算法（Cut-Pursuit）求解“能量最小化”问题将几何、辐射特征相似的点划分为一个超点。用一个多层感知机（multilayer perceptron，MLP）分析其聚合后的特征（比如超点整体的线性度、RGB均值），输出该超点属于“枝干、树叶、地面、其他”各部分的概率，相邻的超点用另一个MLP分析其特征相似度，输出“一致性分数”，高则合并，低则切断。在此基础上，将分割后形成的超点簇作为PointNet++的输入，利用其分层集体抽象模块（Set Abstraction）与特征传播模块（Feature Propagation）进行多尺度特征提取与语义分割。最后将单木分割后建立树木定量结构模型（tree quantitative structure model，TreeQSM）进行林业参数提取。结果表明，SC-PointNet++在测试集上实现了总体准确率（overall accuracy，OA）为0.94，比原始PointNet++提升11.9%；总体分割精度达到0.887，较PointNet++提高5.3%；树叶平均交并比（intersection over union，IoU）达0.874，地面IoU达0.987，枝干IoU也由0.753提升至0.773；模型训练时间较PointNet++缩短约10%。归一化混淆矩阵分析显示，除少数枝干被误分割为树叶外，各部分分割结果与人工标注结果高度一致。将TreeQSM模型提取出的单木参数与人工测量参数建立散点回归图，并计算相关系数（R²）和均方根误差（root mean square deviation，RMSE），研究表明所提SC-PointNet++方法通过超点聚类分割网络有效减少输入规模、增强局部语义一致性，结合PointNet++网络深度特征学习，实现毛白杨人工林点云的高效、精准分割，满足后续胸径、树高等林业参数的提取需要。
以丰林国家级自然保护区典型天然阔叶红松林为研究对象，通过样带调查和多样性指数分析，探讨3种林型（红松-云冷杉、红松-冷杉、红松-云杉）的群落结构与植物多样性特征。结果表明，1）群落共记录维管植物118种（47科82属），其中乔木层以红松（Pinus koraiensis）和臭冷杉（Abies nephrolepis）为优势种（重要值分别为16.90%~29.74%和13.11%~17.50%），草本层物种占比最高（76种），其中Shannon-Wiener指数（2.28~2.57）显著高于乔木（1.57~1.96）与灌木层（0.99~1.27）；2）红松-云冷杉林总物种数最多（77种），红松-云杉林草本层多样性指数最高（Shannon-Wiener指数2.57）；3）冗余分析表明，林分密度、郁闭度与灌木盖度分别显著影响乔木层（解释量37.5%）、草本层（47.8%）和灌木层（36.9%）物种多样性。研究揭示红松林群落结构与植物多样性的耦合机制，为小兴安岭地区生物多样性保护提供科学依据。
以吉林省黄泥河林业局桦皮林场44块固定样地为研究对象，收集动物监测、植物调查、林分及立地条件等数据，构建包含动物活动情况、植物物种多样性、碳储量与木材产量综合水平的三级多目标评价体系。相较于传统森林多目标经营研究仅聚焦碳汇、木材生产和植物多样性等核心维度，该研究将动物友好纳入评价核心，采用多元线性回归模型量化各目标与森林经营及环境因素的关系，通过序列最小二乘规划算法优化经营方案，借助随机森林模型验证模型有效性。结果表明，实测最优样地（23-28-1-Ⅲ，代表23林班28小班1作业区中第三块平行样地）保留株数446 株/hm2，采用0.47的间伐强度，林分年龄30 a，平地地形，林分平均高12.7 m，海拔463 m，林分平均胸径16.65 cm。优化后的多目标模型得出的最优方案适配保留株数为645~1 243 株/hm2、林分年龄26~37 a、平地-山坡地形、海拔394~496 m，林分平均胸径15.46~21.70 cm、一级木占比≥20%、林分断面积17.52~38.95 m2/hm2的林分结构，配合适宜强度抚育间伐，综合效益最佳；间伐综合效果显著优于带状皆伐（t=4.542，P＜0.01），0.16~0.20的中低采伐强度更易实现各目标协同提升；划分出侧重碳汇与生态保护、侧重植物多样性保护的两类优势经营模式；最优方案综合效益较无抚育森林提升16.93%，其中，动物活动适宜性提升20.12%，植物物种多样性提升17.70%，碳储量与木材产量保持稳定；模型验证显示，各单目标模型R²为0.597 4~0.813 5，总目标模型R²为0.689 2，拟合效果良好。研究得出适配研究区的最优森林经营方案与模式，区别于传统林业经营中多目标经营场景下采伐强度普遍不超过0.30常规管控要求，在符合采伐规程、保障动物友好性的前提下，最优抚育间伐强度可达47%，并在落叶松人工林多目标经营中引入带状皆伐模式进行对比验证，明确不同采伐方式对动物栖息地及生态系统功能的差异化影响，助力人工林向健康、稳定的自然生态系统转变。
针对森林生物量遥感估算中的尺度效应问题，以黑龙江省七峰林场软阔林为研究对象，构建融合地类异质性信息的尺度转换理论框架。基于哨兵2号（Sentinel-2）（10 m）和高分二号（gaofen-2，GF-2）（4 m）数据，采用多元线性回归和随机森林模型进行地上生物量（forest aboveground biomass，AGB）估算，并分析尺度效应。提出基于区域真均值尺度不变性原理的地类信息熵变异系数权重法（entropy coefficient of variation，ECV），构建尺度校正算法以缩小粗分辨率数据的估算误差。结果表明，1）GF-2（4 m）数据估算效果最优，随机森林模型表现最佳（R²为0.610 1，RMSE为26.821 4 t/hm2）；2）基于地类信息熵的尺度校正法显著提升估算精度，Sentinel-2数据的RMSE从30.798 2 t/hm2降至23.125 5 t/hm2。研究表明，构建的校正框架为多尺度遥感生物量协同反演提供理论方法支撑，对区域尺度碳中和监测具有应用价值。
森林蓄积量作为衡量森林资源数量与质量的重要指标，其年度更新在森林资源管理中发挥着重要作用。然而，目前借助遥感数据完成森林蓄积量的年度更新存在较大的低值高估和高值低估问题。为此，以黑河市森林为研究对象，使用2010年森林资源一类清查固定样地数据与同期Landsat-7多光谱遥感影像数据，采用似乎不相关回归模型（seemingly unrelated regression，SUR）和最佳线性无偏预测器（best linear unbiased prediction，BLUP），构建“遥感-样地”协同优化的森林蓄积量估算体系。结果表明，“遥感-样地”协同优化后的森林蓄积量估算精度显著提高，同化校正后的模型调整决定系数（R 2）从0.200提升至0.539，模型的拟合优度明显增加；均方根误差（RMSE）由23.207降低至17.541 m3/hm2，改进百分比达24.4%，表明蓄积量的预测值与真实值的绝对偏差程度显著降低；蓄积量估计值的标准差由17.367降低至12.146 m3/hm2，进一步证实优化后的模型参数估计的稳定性增强。研究表明所构建的数据同化模型显著提升了森林蓄积量遥感估算的精度和可靠性，为区域尺度森林碳汇评估和森林可持续经营决策提供可靠的技术支撑，同时支持了地级市尺度森林年度更新工作。
针对东北珍贵硬阔叶天然林可持续经营的技术需求，探究不同初始密度下抚育间伐对珍贵树种（水曲柳、胡桃楸、黄檗）生长、林分结构及树种组成的长期影响，以确定差异化经营的合理间伐强度。在长白山张广才岭地区，按初始密度划分低（D1，<500 株/hm2）、中（D2，500~1 000 株/hm2）、高（D3，>1 000 株/hm2）3个等级，每等级设置对照（CK）、低强度（LT）、中强度（MT）和高强度（HT）间伐样地共37块。2016年实施下层抚育间伐，2023年复查测定胸径、树高和蓄积等生长指标、树种重要值及韦布尔直径分布参数。间伐效应受初始密度调控，在D1密度下，LT（株数采伐强度10%~14%）能在维持林分相对稳定的前提下，最有效地促进珍贵硬阔叶树种组整体发展。在D2密度下，LT（株数采伐强度2%~14%）在维持最高蓄积生长量（立木蓄积量增量为5.774 m³）的同时，形成了胸径较大（尺度参数30.42 cm）、结构优良（形状参数为4.49）的林分。在D3密度下，MT（株数采伐强度15%~28%）能有效缓解林木之间的竞争，显著促进胸径生长（尺度参数提升4.76 cm）并优化林分结构。因此，珍贵硬阔叶天然林的间伐措施需依据林分初始密度实施差异化间伐，低密度林分宜低强度间伐（株数采伐强度10%~14%，蓄积采伐强度9%~12%），中密度林分适宜中强度间伐（株数采伐强度17%~28%，蓄积采伐强度14%~27%），高密度林分则需中强度间伐（株数采伐强度15%~28%，蓄积采伐强度8%~14%）。
量化兴安落叶松天然林冠层结构和光环境与天然更新幼树生长间的关系，为促进林分天然更新和合理经营提供科学依据。以大兴安岭地区盘古林场32块样地内的677株兴安落叶松天然更新幼树为研究对象，采用半球面摄影技术获取幼树上方冠层结构指标，即冠层开阔度（canopy openness，CO）、叶面积指数（leaf area index，LAI）、冠层遮光率（canopy light obstruction rate，CLOR），以及光环境指标，即直射光、散射光、总光照，并采用方差分析、层次分割及局部平滑回归（locally estimated scatterplot smoothing，LOESS）解析其与幼树胸径、地径以及树高平均生长量间的关系。结果表明，幼树各项生长指标与冠层叶面积指数均显著负相关（P<0.01），而与冠层开阔度、直射光、散射光和总光照显著正相关（P<0.05）。总光照对胸径生长量贡献最大，散射光对地径生长量有主导作用，而直射光则对树高生长量影响显著。幼树地径和胸径生长量在冠层遮光率为0.2、叶面积指数为0.5时达生长峰值；当直射光相对强度小于等于10时、总光照小于等于24时，地径、胸径生长趋于平稳，超阈值后显著提升；树高生长则随光照增强持续上升。研究揭示冠层遮荫是幼树生长的关键限制因子，可以通过调控上层叶面积指数及林窗透光率优化天然更新。
为明确不同间伐强度对珍贵硬阔叶林林下更新的影响，以哈尔滨4个国有林场的珍贵硬阔叶林为研究对象，于2016年设置长期间伐试验样地，根据伐前密度分为低、中、高三类密度等级，各密度设置对照（CK）、轻度间伐（LT）、中度间伐（MT）和重度间伐（HT）4个处理组。于2023年调查幼树幼苗、灌木草本的群落特征，计算重要值、更新密度、种群更新潜力、相似性系数、多样性指数，并构建更新指数对多项更新指标进行综合评价。采用Spearman相关性分析探究各因子之间的关联。结果表明，在小于500 株/hm²的林分中，LT处理更新指数为0.703，HT处理对更新具有抑制作用；在500~1 000 株/hm²的林分中，LT处理、MT处理均显著提升更新，更新指数分别为0.656、0.742；在大于1000株/hm²的林分中，MT处理更新指数最高为0.844。灌草高度、盖度在LT处理和MT处理下显著增加，HT处理降低了群落相似性与物种丰富度。幼树数量、更新指数与林分密度呈极显著负相关（r=－0.587~－0.762，P<0.01），与乔木平均高呈极显著正相关（r=0.643~0.804，P<0.01）。综上，珍贵硬阔叶林幼树幼苗与灌草生长均随间伐强度增大呈先升后降趋势，不同密度林分的适宜间伐强度存在差异，低密度林分以轻度间伐为宜，中密度林分以轻度间伐为宜，高密度林分以中度间伐为宜。
