探究大兴安岭地区不同寒温带针叶林间群落特征、物种多样性及其与环境耦合关系的差异，为该区寒温带针叶林的科学管理和生物多样性保护提供理论依据与数据支撑。以大兴安岭地区典型5种针叶林兴安落叶松林、樟子松林、鱼鳞云杉林、红皮云杉林、偃松矮曲林为研究对象，分别对乔木层、灌木层和草本层特征进行调查并计算多样性指数、均匀度指数和丰富度指数，采用冗余分析（redundancy analysis，RDA）探究5种针叶林群系的群落特征和物种多样性的耦合关系。结果表明，寒温带针叶林植物种类贫乏，整体乔木层树种类型单一。樟子松（Pinus sylvestris ）的平均胸径和平均树高在5种针叶林群系建群种中均为最高；越橘（Vaccinium vitis-idaea）为5种针叶林灌木层的主要物种；小叶章（Deyeuxia purpurea）、红花鹿蹄草（Pyrola asarifolia ）、舞鹤草（Maianthemum bifolium）为草本层主要物种。这5种针叶林群系具有明显不同的多样性特征，在耦合关系方面产生明显差异。多样性指标相对集中分布于第2轴左侧，且与乔木层树高、胸径、各层物种数呈正相关，而与海拔、郁闭度、灌木层盖度、草本层高度呈负相关。大兴安岭地区5种典型的寒温带针叶林具有显著不同的群落结构和物种多样性特征。
为探究解除休眠水曲柳（Fraxinus mandshurica）种子适宜的超干贮藏条件，以解除休眠的水曲柳种子为材料，经过不同干燥速率（快速（硅胶与种子的质量比为6∶1）、中速（3∶1）和慢速（1∶1））干燥至不同含水量（4%、3%、2%）状态，在室温条件下贮藏不同时间（0、30、90、180、270、360 d），以含水量7%在5 ℃条件下贮藏的种子为对照，研究超干贮藏后的水曲柳种子萌发表现以及生理变化。结果表明，所有超干贮藏处理在180 d内的种子发芽率均可以达到50%以上；超干贮藏180 d时，经快速干燥的种子发芽能力较强，含水量较高（4%）时种子的发芽率最高（72%）；经慢速干燥的种子发芽能力较低，含水量较低（2%）种子的发芽率最低（50%）。超干贮藏270 d时，种子发芽率大幅下降，各超干贮藏处理种子发芽率均显著低于对照。超干贮藏30、90 d时种子相对电导率显著低于0 d，超干贮藏360 d时种子相对电导率高于0 d。快速干燥含水量3%与4%种子丙二醛（MDA）质量摩尔浓度在贮藏0、90、270 d时均低于对照。解除休眠水曲柳种子超干贮藏是可行的，以快速干燥至较高含水量（4%）处理效果为好，但超干贮藏时间在180 d内为宜，贮藏时间超过270 d后，种子电导率显著升高，种子发芽能力大幅下降。水曲柳种子解除休眠后在短期（半年）内播种使用可以采用超干贮藏的方式，若计划在长期（一年以上）内播种使用则以种子含水量7%在5 ℃低温条件下贮藏为好。
森林冠层通过光合作用固定大气中的二氧化碳，树木主干利用冠层生成的有机物进行形成层分裂与加厚，树木冠层的同化作用和树干的径向生长在气候变化过程是否同步变化存在争议，同步或差异性变化是否与这2个过程对气候因子响应特征有关也是目前关注热点，尤其是同一树种在不同气候背景下仍待研究。兴安落叶松（Larix gmelinii）作为我国寒温带针叶林主要建群种，对气候变化比较敏感。因此，由南向北选取大兴安岭阿尔山（AES）、库都尔（KDE）和大白山（DBS）地区的兴安落叶松为研究对象，以归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）和年轮宽度指数（ring width index，RWI）分别代表树木冠层和主干生长状况，利用分段函数、相关分析等方法，探究不同气候背景下树木冠层和主干生长关系及驱动因子差异，研究结果表明，快速升温期显著促进了树木冠层的生长，主要体现在生长季前期和生长季末期，但光合作用产生的有机物可能更多用于冠层呼吸，从而抑制了树木径向的生长，导致该期间树木主干和冠层生长关系不显著。随着气温上升速率的减慢，树木冠层的生长主要体现在生长季中期和生长季末期，树木主干和冠层生长之间的关系呈现显著相关性（P<0.05）。全球气温上升速率导致森林主干与冠层生长对气候因子的响应存在差异，这可能是造成树木主干与冠层生长关系不一致的根本原因。全球气温上升速率加快加大了兴安落叶松主干与冠层生长对气候响应的差异，相反会极大缩小两者对气候响应的差异。
随着全球气候变暖，极端事件发生频率增加，导致全球部分森林出现衰退甚至死亡的现象，在一些地方对大树影响更为显著。东北地区气候逐渐向着暖干化的趋势发展，而红松（Pinus koraiensis）作为东北地区主要的珍贵树种，在研究区域内已经发生了衰退的情况，针对升温和极端事件对不同径级的红松生长造成的影响差异尚未进行详细研究。以小兴安岭南部天然林地区不同径级红松为研究对象，通过树木年轮学的方法分析比较不同径级红松对气候变化的响应，以及对极端干旱的适应性特征（抵抗力、恢复力、恢复弹力和相对恢复力）。结果表明，1）大径级与生长季初期最高温呈负相关，与当年6月降水呈正相关；小径级与当年和上一年生长季末期降水呈负相关。2）大径级和小径级生长变化趋势基本一致，其中大径级对生长季最高温的响应稳定性低于小径级，小径级生长主要受降水下降的影响。3）随着气候变暖，不同径级红松对极端干旱的抵抗力和相对恢复力均呈下降趋势，大径级对干旱适应能力略低于小径级，但差异表现不明显。不同径级红松对气候的响应以及响应的稳定性差异主要出现在快速生长的生长季初期，反映不同径级对水热条件需求不同；随着气候变暖不同径级红松径向生长对于极端干旱事件的适应性均在下降，且短期内无法恢复到干旱前的水平。预测未来气候不断升温，大径级红松的适应性可能会减弱，应进一步结合干旱的频率和时间进行分析，扩大研究范围，以应对变暖对红松林带来的不利影响，对森林管理起到重要作用。
半纤维素酸解后的溶液中富含多种糖类，但现有分离和纯化步骤复杂。为此，提出一种简单高效的从半纤维素水解液中分离和提取结晶木糖的方法及实现流程。利用苯硼酸对木糖的优先选择性得到硼酸酯木糖（XDE）中间产物，在乙酸乙酯中与丙二醇发生酯交换反应，以沉淀的形式得到高纯度的结晶木糖，5次循环使用后木糖的平均得率为75%，纯度高达99.8%。该方法采用绿色溶剂，在室温下通过串联体系反应获得木糖，省去了工业生产中脱色、除盐和重结晶等复杂流程，实现了木糖高效提取分离，减少能源消耗和环境污染。
为提高木材的耐老化性能，通过二氧化硅包裹锐钛矿型二氧化钛（A-TiO2@SiO2），并对其进行硅烷改性制得改性剂（KH560-TiO2@SiO2），KH560为γ-缩水甘油基氧基丙基三甲氧基硅烷，真空浸渍处理速生杨木，系统评价KH560-TiO2@SiO2对杨木抗紫外老化性能的影响。结果表明，改性材表面引入了Ti和Si元素，有大量颗粒负载；处理材较未处理材接触角更高，有助于减少户外应用时由水导致的劣化；改性材羟基、超氧阴离子和苯氧自由基的激发能力降低，在紫外区吸光度升高。未改性杨木老化处理后木质素快速降解，导致其光变色和结构劣化。锐钛矿型二氧化钛（A-TiO2）的光催化特性促使杨木纤维素发生降解，而KH560-TiO2@SiO2改性处理在延缓木质素降解的同时，维持了纤维素的稳定性。综上所述，包覆处理减小了A-TiO2的光催化性，改性剂可起到紫外屏蔽作用，同时降低木材润湿性，从而提高杨木抗老化性。KH560-TiO2@SiO2处理的速生杨木具有户外应用的潜能。
杞柳是柳编产业中重要的原材料，具有较高的经济价值，但长期储存后的杞柳在编织过程中存在易劈裂的问题，对生产效率、利用率及产品质量均造成不利影响。为此，采用不同相对分子质量（600~6 000）、质量分数为20%的聚乙二醇（Polyethylene Glycol，PEG）改性剂，通过真空浸渍的方法对杞柳进行软化处理，分析不同分子量的PEG对杞柳物理力学性能、化学结构、微观形貌和热稳定性的影响。结果表明，真空浸渍PEG后，杞柳的弯曲性能得到显著改善，较低分子量的PEG对杞柳改性效果更为显著。其中，PEG600处理后的杞柳增重率和密度均较大、刚性下降，柔韧性得到显著增强。特别是在防止劈裂方面表现突出，弯曲应变达到未处理杞柳的3倍以上时，仍未发生断裂。这是因为低分子量的PEG能够更有效渗透到杞柳内部，与纤维素中的羟基形成更多氢键，从而更好地提高杞柳的弯曲性能。此外，PEG还增强了杞柳的热稳定性。总体而言，PEG600改性剂对杞柳的软化效果最为显著。该方法能够为杞柳在柳编产业及其他应用领域提供更好的性能支持。
研究不同厚度中密度纤维板（medium density fiberboard，MDF）的孔隙分形特征，结合高压压汞试验（mercury intrusion porosimetry，MIP）和N2吸附试验，量化材料孔体积、孔径尺寸和孔径分布等孔隙结构参数。利用FHH（Frenkel-Halsy-Hill）和MIP分形理论模型结合试验结果，计算出不同尺度孔隙下的分形维数，采用分形模型量化孔隙结构的复杂性，揭示不同厚度MDF孔隙分形特征的显著差异。通过分形模型计算得到的分形维数表明，宏观孔分形维数（2.957~2.988）与介观孔分形维数（2.602~2.851）均随厚度增加显著升高（R 2>0.90），表明厚板孔隙结构复杂度更高；密度（0.722~0.777 g/cm³）对分形维数的影响较弱。此外，分形维数与孔隙结构参数之间存在密切联系，宏观孔分形维数与材料平均孔径、孔隙率呈正相关，介孔分形维数与平均孔径呈负相关，与比表面积呈正相关。研究结果揭示厚度主导的孔隙分形规律，为通过工艺优化调控MDF环保性能提供理论依据。
借助连续变倍体视显微镜、数码显微镜和图像测量分析系统对刀状黑黄檀宏观构造、微观结构及其细胞形态进行测量和分析，同时进行木材密度测定。结果表明，刀状黑黄檀材色紫红色，生长轮较明显，为散孔材，其木材管孔组合类型以单管孔为主，少数为径列复管孔，导管细胞形状以鼓形为主，木纤维细胞叠生，腔小壁厚，细胞长宽比与壁腔比分别为48.84、0.81。木射线为细木射线，叠生，同形2~3列，高5~9个细胞，长宽比为5.17。轴向薄壁组织叠生，丰富，翼状或同心傍管带状，细胞长宽比为6.36。结晶细胞多为分室含晶细胞，其结晶颗粒多达17颗。波痕在肉眼下略可见，木材纹理直结构细。在木材组织比量中占比最大和最小的分别为木纤维和结晶细胞，通过组织比量可以深入了解树木的生长和木材材性。木材密度较大，木材基本密度、气干密度和绝干密度分别为0.85、1.04、0.94 g/cm3。通过以上分析完善木材解剖结构理论，为木材识别、鉴定提供理论依据。
为解决目标检测算法在木材表面缺陷检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题，提出一种改进的YOLOv8 模型（YOLOv8-CBW，C、B、W分别为CondSiLU、BiFPN、Wise-IoU的缩写），并构建包含多种木材缺陷的自制数据集。通过对原有的YOLOv8算法进行优化，将条件卷积（conditional convolution，CondConv）与SiLU（sigmoid-weighted linear unit）结合后形成CondSiLU模块替代传统卷积模块，提升特征提取的灵活性；引入双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network，BiFPN），增强模型多尺度特征融合能力；并用Wise-IoU（weighted intersection over union）损失函数替代CIoU（complete intersection over union），提高模型对低质量样本的适应性和泛化性能。试验结果表明，改进后的YOLOv8-CBW模型与YOLOv8模型相比，mAP50（即IoU（交并比）阈值为0.50时的平均精度均值）和mAP50-95（是指IoU（交并比）阈值在0.50~0.95时的平均精度均值）分别提高了3.7%和3.9%，且在复杂木材缺陷检测任务中表现出更高的精度和稳定性。研究结果为木材缺陷检测任务提供新思路，并具有良好的实际应用前景。
针对木材加工业自动化生产场景中传统缺陷检测方法适应性不足的瓶颈问题，开展基于深度学习的智能检测技术研究，构建涵盖多树种特征及典型缺陷类型的数据集。将目标检测技术用于缺陷检测，利用膨胀感知残差（dilation wise residual，DWR）模块优化C2f模块，并提出任务对齐动态检测头（task aligned dynamic detection head，TADDH）和特征聚焦扩散金字塔网络（focusing spread pyramid network，FSPN），用于改进YOLOv8算法（DFT-YOLO）。试验结果显示，经过改进的模型在精度上取得显著提升，达到了96.8%，相较于原始模型提高7.9%；在关键评价指标平均精度mAP50和mAP50-95上，改进后的模型分别达到93.8%和75.2%，分别提高了6.8%和17.5%；在提高检测精度的同时，模型的参数量减少了约1/6（16.2%）。改进的模型能够为木材缺陷的检测提供一种轻量化的检测方法。
针对胶合板单板表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难，且基于深度学习的缺陷检测算法参数量和计算成本较大，难以在算力较低的设备上得到有效应用等问题，构建一种基于改进YOLOv8的单板表面缺陷（活节、死节、孔洞、裂缝和缺口）检测模型。为提升模型的检测精度和轻量化性能，对胶合板单板表面缺陷检测模型进行改进。首先，采用新的高效注意力机制（coordinate attention，CA），该机制能够增强特征提取的精度和网络的空间信息感知能力，避免过多的计算负担；其次，提出一种基于部分卷积（PConv）的全新结构——CSPPC（CSP（cross stage partial） pyramid convolution），提升计算效率和多尺度特征的融合能力；最后，引入改进的加权交并比损失函数——WIoUv3，提升模型的定位精度和鲁棒性。试验结果表明，改进后的YOLOv8模型（CP-YOLOv8）在胶合板单板表面缺陷检测任务中表现出色，模型的平均精度均值（mAP）达到93.8%，在原模型的基础上提升0.9%，改进模型浮点运算次数（GFLOPs）和参数量降低至7.2 G和2.58 M，分别降低0.9 G与0.42 M，能够充分满足实际应用需求，为胶合板单板质量检测提供一种高效、精准且轻量化的解决方案。
针对木材损伤断裂过程发出的声发射（acoustic emission，AE）信号，采用多重分形去趋势波动分析方法（multifractal detrended fluctuation analysis，MF-DFA）提取AE信号的特征参数，进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先，采集榉木试件三点弯曲试验过程中产生的AE信号。然后，通过滑动时间窗截取AE信号并将其视为一段时间序列，依据MF-DFA方法计算广义Hurst指数、谱宽 、奇异指数 和 ，描述AE信号的长程相关性和时变多重分形特征。最后，依据 的变化趋势将整个过程分为弹性、弹塑性和塑性3个阶段。结果表明，断裂过程释放的AE信号具有长程相关性，其波动是一个多重分形过程；并且弹性阶段 出现数值的大幅减小，意味着破坏初期的多源特性；弹塑性阶段 在小范围内变化表明试件具有一定的刚度；而塑性阶段 发生突降的时刻则可以预测宏观断裂行为。
以橡胶木为原料，采用正交试验设计探讨载银纳米二氧化钛浸渍热处理方式对橡胶木防霉耐腐性能的影响规律，并对比研究对照材、热处理材、载银纳米二氧化钛浸渍材、载银纳米二氧化钛浸渍热处理材的防霉性能、耐腐性能、干缩湿胀性能，通过电镜和X射线衍射（X-ray diffraction，XRD）等手段揭示不同改性处理方式对木材理化性能的影响机理。结果表明，载银纳米二氧化钛浸渍热处理最优工艺为热处理温度160 ℃、热处理时间2.5 h、载银量1.5%、改性剂质量浓度1.5 mg/mL，真空浸渍时间60 min，此时改性材对黑曲霉和桔青霉的防治效力最大，均为100%，改性材在白腐菌和褐腐菌影响下的质量损失率最小，分别为2.36%、1.90%。与对照材、热处理材、载银纳米二氧化钛浸渍材对比，载银纳米二氧化钛浸渍热处理材的湿胀率和干缩率均为最低，径向、弦向和体积吸水湿胀率较对照材降低31.34%~36.36%，径向、弦向和体积吸湿湿胀率较对照材降低41.06%~61.7%，径向、弦向和体积气干干缩率较对照材降幅可达23.28%~32.24%。载银纳米二氧化钛浸渍热处理方式可实现载银纳米二氧化钛颗粒在木材内的均匀负载，综合提升木材的防霉防腐和尺寸稳定性，实现了优异的木材改性效果。
传统松科球果采摘面临效率低、风险高和成本不可控等挑战，针对自动化松科球果采摘对果实的实时识别与定位问题，提出改进的YOLOv5s-7.0（You Only Look Once）目标检测模型，基于此模型，构建基于双目深度相机的松科球果检测与定位网络。为提高目标检测精度及效率，对YOLOv5s模型进行改进，将部分卷积PConv嵌入到模型的颈部网络neck多分枝堆叠结构中，面对松科球果的复杂场景增强对稀疏特征的处理能力，提升鲁棒性，减轻特征信息的冗余。在骨干网络backbone的深层及backbone与neck的连接处嵌入简单注意力机制SimAM，在不引入过多参数的基础上优化模型复杂背景下特征提取能力和信息传递的有效性。为满足高效率检测定位，基于双目深度相机测距原理和改进的YOLOv5s模型搭建目标检测及实时定位代码，通过深度匹配，构建松科球果检测与定位系统。根据构建的大兴安岭樟子松球果与小兴安岭红松球果数据集，改进后YOLOv5s模型目标检测精确率达96.8%，召回率和平均精度分别达94%、96.3%，松科球果检测与定位系统在x轴、y轴、z轴的平均绝对误差分别为0.644、0.620、0.740 cm，顺、侧、逆光照下定位试验成功率93.3%，暗光下定位成功率83.3%，视场角等其他性能符合松科球果采摘需求。研究提出的松科球果检测与定位系统为机械化采摘的实时目标检测与定位问题提供可靠的解决方案。
为探究中密度纤维板（medium density fiberboard，MDF）板坯密度及含水率对连续压机入口段热压板间距误差的影响，进行7.7 mm（薄板）与16 mm（厚板）MDF板坯密度及含水率对入口段4个热压位置的热压板间距误差的相关试验，并结合2种纤维板板坯在第1个热压位置的实际生产情况，分别建立板坯密度与含水率对热压板间距误差影响的预测模型。试验结果表明，热压板间距误差与2种板坯的密度呈正相关，与含水率呈负相关。2个模型预测值的相对误差均在5%以内，预测效果良好，能够有效地预测出不同板坯密度与含水率引起的热压板间距误差，研究结果为热压工艺中板坯厚度的精准控制提供一定的借鉴和参考。
近年来，生物质热解设备的研究在全球能源领域获得广泛关注。针对目前固定床热解设备普遍存在的物料受热不均和尾部堆料等问题，对固定床中的核心部件螺旋抄板进行优化设计与仿真分析，提出一种全新的变螺距抄板结构，确定相关参数。利用Altair EDEM仿真分析转速、设备倾角等参数对设备出料速率的影响，并通过试验验证仿真结果的准确性。仿真结果表明，变螺距抄板结构可以有效地将物料扬起并将尾部的物料反向推进至出料口，从而实现对物料的均匀加热并解决尾部颗粒堆积的问题。此外，倾角对出料量的影响更为显著，其组间均方与组内均方的比值为240.00，显著高于转速对出料量影响中的F（F-statistic）（25.60）；试验结果与模拟结果匹配度较高，相关系数为0.998 7。
放大电路是林业智能装备的重要组成部分，其性能直接影响林业监测中微弱信号的监测精度。高性能分立放大电路结构复杂，传统人工选取模拟电路中分立元件参数方法效率低下，难以满足林火监测、木材探伤等领域的低噪声、高稳定性等要求。为此，提出一种基于非支配排序遗传算法-Ⅱ（nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA-Ⅱ）的电路分立元件自动参数优化方法。首先，建立放大电路的参数优化模型并根据需求提出设计指标；其次使用NSGA-Ⅱ对电路参数进行求解；最后对优化结果进行验证，通过仿真测试与电路板实物测试，将NSGA-Ⅱ与人工方法、粒子群算法、涡流搜索算法、遗传算法进行对比。试验结果表明，NSGA-Ⅱ电路参数优化方法在电路性能上显著优于人工方法，相较于经典单目标优化方面在收敛速度与优化稳定性方面也更具优势，为林业传感器的高精度放大电路设计提供高效方案，并在未来可以拓展至林业装备其他电路的设计优化。
为解决云南深纹核桃人工采收效率低、成本高且爬树作业危险系数大的问题，并对深纹核桃侧枝摇振采摘装备的设计提供理论基础，开展深纹核桃采摘振动参数研究。建立深纹核桃振动采摘动力学模型，分析深纹核桃采摘效果的主要影响因素；通过动静态脱落力试验，获取了深纹核桃振动采摘作业参数范围；设计多因素水平振动采摘试验，以确定深纹核桃侧枝摇振采摘装备的最佳参数组合。研究结果表明，影响深纹核桃脱落的主要因素由主到次依次为激振位置、振动频率、振幅。通过测量得出深纹核桃轴向脱落力范围为18.2~24.8 N，弯折力范围为4.0~61.4 N，惯性力范围为5.1~42.3 N，经分析得出弯折断裂为深纹核桃主要脱落形式；对回归模型进行优化分析，得出深纹核桃最佳参数组合为振动频率7 Hz，振幅92 mm，激振位置0.6 l（l为侧枝总长），此时，深纹核桃采净率能达到95.7%。
为解决胶合板生产中因人工修补效率低、劳动强度高和工作环境恶劣等问题，设计一种基于视觉检测和自动化控制技术的胶合板表面缺陷修补设备，以提升胶合板的表面质量和生产效率。设备主要包括视觉检测与智能控制系统、机构定位系统、挤出系统和修补机构。视觉检测与智能控制系统通过视觉检测技术识别缺陷的大小及位置，生成对应的G-code指令（电脑数控（CNC）机器使用最广泛的数控编程语言）并传输给机构定位系统与挤出系统。机构定位系统采用CoreXY机构（双电机驱动（电机M1和电机M2）、同步带传动、X形结构），系统接收到指令后通过M1、M2和Z电机协同控制修补机构确定缺陷修补点，配合挤出系统的腻子挤出机实现腻子在缺陷处实现稳定挤出与均匀覆盖。测试表明，该设备对孔洞、裂缝缺陷检测准确率分别达到97.1%、70.6%，能有效覆盖胶合板表面缺陷且避免大面积涂抹，修补后的胶合板在腻子残留、使用量及修补时间等方面均优于手工修补，为胶合板加工行业自动化修补提供有效解决方案。
