森林树种种类及其分布状况是实现森林树种多样性监测的基础，对于森林的保护与管理，以及森林可持续发展至关重要。利用无人机扫描森林样地尺度的高光谱影像与激光雷达点云数据作为数据源，基于冠层高度模型获取单木尺度的高光谱数据和点云数据，提出一种结合高效通道注意力机制网络（efficient channel attention network，ECA-Net）的卷积神经网络（convolution neural network，CNN）模型（CNN-EGNet），旨在实现对尚志市帽儿山地区针阔混交林的树种精确识别，并将改进的模型CNN-EGNet与传统的3种CNN模型（VGG16、VGG19和GoogLeNet）进行精度对比。然后，根据树种识别结果，以40 m×40 m为窗口对研究区的树种多样性指数（Shannon-Wiener、Simpson、Pielou、物种丰富度）进行计算。结果表明，CNN-EGNet模型的总体精度（overall accuracy，OA）达到89.58%，Kappa系数为0.866 1。相较于传统模型，树种识别总体精度分别提升9.37%、5.20%、14.58%，Kappa系数分别提高0.117 5、0.065 2、0.189 6。研究区的Shannon-Wiener指数主要分布在0.8~1.4，Simpson指数值多集中在0.5~0.7，Pielou指数则普遍落在0.7~0.95，物种丰富度指数大部分在3~5，表明该区域树种之间的分布并不均衡，存在一些占主导地位的树种，而其他树种则存在相对较少的问题。研究结果可为东北针阔混交林树种识别及树种多样性的保护管理提供技术与数据参考，证实无人机高光谱与激光雷达数据联合卷积神经网络在森林树种识别、多样性监测与评估中具有应用潜力。

为探究不同水土保持工程措施对黑土区坡耕地土壤生产力的影响，以东北黑土区吉林省辽源市东辽县杏木小流域的2种水土保持措施（梯田、地埂）为研究对象，并以无措施坡耕地为对照（CK1和CK2），对比分析不同水土保持措施在不同坡位、土层土壤生产力的差异及影响土壤生产力的主导因子。结果表明，1）梯田和地埂显著改善土壤质量，梯田和地埂与无措施CK1和CK2坡耕地相比，土壤全氮、全钾、有效磷、有机质和黏粒质量分数分别提高40.25%和16.16%、9.14%和5.57%、33.27%和24.50%、30.25%和7.94%、8.47%和5.03%，砂粒质量分数降低7.08%和12.35%。2）中坡位对水土保持措施响应最为敏感，与CK1和CK2相比，梯田和地埂中坡位土壤全氮、全钾、有效磷、有机质和黏粒质量分数分别提高84.58%和30.15%、16%和8.04%、48.49%和38.92%、38.02%和11.24%、18.92%和9.21%，且差异显著（P<0.05）。3）土壤生产力指数变化范围介于0.29~0.49，在不同措施类型下土壤生产力指数存在差异，与CK1相比，梯田土壤生产力指数上坡位、中坡位和下坡位分别提高24.05%、65.85%（P<0.05）和11.81%，与CK2相比，地埂土壤生产力指数上坡位、中坡位和下坡位分别提高10.00%、49.95%（P<0.05）、35.20%。4）不同措施类型下土壤含水量及全氮、全钾、有效磷、有机质质量分数均随土层深度的增加差异逐渐减小，且表层0~10 cm土层深度显著大于其他土层，而土壤容重变化趋势相反。5）多因素方差和冗余分析表明，措施类型、坡位、土层、类型×坡位、类型×土层对土壤生产力存在显著影响，土壤全氮质量分数对土壤生产力指数影响最大，其次为土壤容重。黑土区坡耕地实施水土保持措施提高了土壤含水量及土壤养分、黏粒质量分数，降低容重和砂粒质量分数，表明水土保持措施能够有效提高土壤生产力，且梯田措施优于地埂；不同措施中中坡位改变量最为显著，其主要通过改变中坡位土壤全氮质量分数和容重进而影响到土壤生产力的大小；建议优先在中坡位实施梯田工程，同时将全氮和容重作为关键监测指标，以最大化水土保持措施的土壤改良与生产力提升效益。

为解决设施栽培条件下延季蓝莓因秋季光照不足而导致的花芽生长不佳的问题，以4年生‘自由’蓝莓容器苗为材料，利用LED灯作为光源，设置不同光强、光质（红蓝光质比）、光周期的三因素三水平正交试验，以温室自然光为对照，通过测定叶片叶绿素质量分数、气体交换参数、不同时期氮（N）、磷（P）的养分重吸收效率，以及花芽的质量和形态指标（横径与长度）来研究不同补光条件下蓝莓光合和养分重吸收的特征及其与花芽质量的关系。结果表明，补光3周后，不同光照处理下蓝莓光合能力存在差异，在补光条件为，低光强（300 μmol/（m²·s）），中、低红蓝光质比（1∶1、1∶3），中、短光周期（7.5、6 h），此时蓝莓的净光合速率最高。停止补光2周后，不同光照处理下的蓝莓养分重吸收效率存在差异，在中光强（450 μmol/（m²·s））、高红蓝光质比（3∶1）、短光周期（6 h）的补光条件下，N、P的养分重吸收效率最高。在补光条件为，高光强（600 μmol/（m²·s）），中、高红蓝光质比（1∶1或3∶1），中、短光周期（7.5、6 h），或者中光强（450 μmol/（m²·s）），高红蓝光质比（3∶1），短光周期（6 h），其花芽质量较好。不同补光处理可以通过调节延季蓝莓的光合和N、P养分重吸收效率来影响花芽的质量，养分重吸收效率对花芽质量的影响大于净光合速率，且N的养分重吸收效率对花芽质量的影响大于P养分重吸收效率。综合光合和养分重吸收对花芽质量的影响得出，中光强（450 μmol/（m²·s））、低红蓝光质比（1∶3）、短光周期（6 h）的补光条件下，最有利于提高延季蓝莓的花芽质量。

树高是评估森林碳储量的关键参数，星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统（advanced topographic laser altimeter system，ATLAS）的新一代冰、云和陆地高程卫星（cloud and land elevation satellite-2，ICESat-2）——ICESat-2/ATLAS在接收信号的过程中会产生大量噪声，且地形是影响去噪结果的关键因素，针对这一问题，提出一种地面坡度自适应密度聚类去噪算法完成光子云数据精去噪，运用迭代式中值滤波与动态残差阈值法进行光子云分类，进而提取树高。以机载激光雷达数据获取的冠层高度模型（canopy height model，CHM）作为验证数据，从强弱波束、坡度、植被覆盖度3个方面对ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子数据（global geolocated photon data，ATL03）提取树高的可靠性进行分析评价。研究结果表明，1）提出的去噪算法的召回率（R）、准确率（P）以及调和平均值（F）均优于差分渐进高斯自适应去噪算法（Differential regressive and gaussian adaptive nearest neighbor，DRAGANN）。2）夜间强波束数据提取树高的精度最佳，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）为2.49 m，均方根误差（root mean square error，RMSE）为3.03 m）。3）随着坡度增加，树高的提取精度逐渐降低，RMSE由2.25 m增大到6.52 m。4）随着植被覆盖度的增加，树高提取精度逐渐降低，RMSE由3.06 m增大到4.53 m。结果表明运用ATL03光子云数据提取树高具有可行性，能够为研究林区的森林生长状况提供有效数据支撑。

化石能源的过度消耗造成全球能源与环境危机，促使绿色可再生能源材料的开发成为研究热点。木材由于其多尺度结构可设计性以及可再生性，在多种环境能源收集与转换领域中具有很大的应用潜力。为此，对木基能源材料的功能构建和应用进展进行系统整合，从光热、水能、机械能和热辐射等多类型自然能源利用的机理、结构调控策略、关键性能特征入手，归纳出不同应用场景下材料的设计思路。经过对多元能量耦合机制、界面调控途径以及跨尺度结构构建方法的归纳，揭示了木基材料完成多能转换的内在优势。在此基础上，对木基能源材料在分布式供能、水资源利用、环境热管理和电信号处理等方面的应用潜力进行讨论。最后提出木基能源材料未来在结构耐久性、功能集成度和规模化制造等方面的关键发展方向，为木基能源材料在绿色能源体系中的进一步应用提供参考。

针对Sentinel-2数据在面对光谱相似树种时区分能力弱的问题，以辽宁省铁岭市为研究区，构建基于谷歌地球引擎（google earth engine，GEE）云平台的多维特征融合分类体系。整合Sentinel-2多时相数据，采用多维特征统计方法，提取光谱与植被指数的分位数、极值及标准差特征，并结合地形、纹理、物候与谐波特征6类共120个特征，设计多种特征组合方案。采用分层分类策略，结合随机森林算法，最终实现油松、樟子松、落叶松、杨树、果树、蒙古栎和刺槐7类优势树种的精细分类。结果表明，多维时序统计特征有效捕捉树种间细微差异；樟子松与油松的含水量差异可通过多种植被指数表征；地形、纹理特征对落叶树种区分具有决定性作用。常绿与落叶树种分类总体精度分别达94.7%和88.1%；6种特征组合方案总体精度均超过77.9%。研究结果证实多维特征统计方法与谷歌地球引擎（google earth engine，GEE）平台相结合，能充分挖掘Sentinel-2数据多波段优势，通过时序特征解析显著提升大区域树种分类能力，为大尺度森林资源动态监测提供经济高效的解决方案。其云端处理模式具备向更大地域范围推广的潜力。

林区气体压力管道作为国家新型能源战略的重要载体，其泄漏不仅造成直接经济损失，更可能因林区生态系统的敏感性引发土壤污染、植被破坏甚至森林火灾等次生灾害。现有基于超声声源的定位方法在应对多泄漏源场景时，存在高旁瓣伪影干扰和主瓣展宽导致的定位精度下降等问题。此外，林区复杂地形、密集植被及环境噪声进一步限制了传统检测技术的适用性。为此，提出一种自适应反卷积波束成形算法，通过优化权重矩阵与反卷积迭代策略，实现高精度泄漏定位。首先，基于最小方差无失真响应（minimum variance distortionless response，MVDR）准则构造初始权重矩阵，结合自适应迭代调整权重，在抑制旁瓣干扰的同时增强目标信号聚焦能力；其次，通过高斯-赛德尔反卷积法迭代压缩主瓣宽度，提升分辨率。为验证算法性能，设置管径150 mm、压力0.8 MPa的压力管道模型，模拟0.5 mm与0.7 mm泄漏孔径的超声信号，并搭建试验系统进行对比分析。结果表明，与传统反卷积波束成形相比，提出算法在信噪比-10~20 dB条件下，声源1（0.7 mm孔径）定位误差降低0.06 m，声源2（0.5 mm孔径）误差降低0.05 m，且有效消除伪影现象。试验进一步验证了该方法在低信噪比（-10~20 dB）下的鲁棒性及计算效率优势。研究结果为林区复杂环境中压力管道微小泄漏的非接触式检测提供高精度解决方案，兼具抗干扰性强、环境适应性高的特点，对保障能源运输安全及生态环境保护具有重要意义。

为探究植被恢复对工矿废弃地土壤团聚体结构及有机碳动态的影响机制，以鹤岗市青岭林场工矿废弃地上不同种植年限（18、20、23、32 a）的樟子松人工林为研究对象，通过野外采样与室内分析相结合的方法，系统测定0~20 cm和20~40 cm土层土壤团聚体粒径分布、有机碳质量分数及主要土壤化学因子（pH、全氮和全磷等）。研究结果表明，1）随着植被恢复年限的增长，土壤团聚体结构发生显著变化，其中，>2 mm大团聚体比例呈现显著增加趋势（增幅达50.76%），<0.25 mm微团聚体比例显著降低（降幅为44.24%），平均重量直径（mean weight diameter，MWD）和几何平均直径（geometric mean diameter，GMD）分别增加了17.90%和18.42%，表明土壤团聚体稳定性随林龄增加而显著增强。2）通过Mantel分析发现，林龄、土壤深度和化学因子对土壤有机碳（SOC）积累具有极显著影响（P<0.01），同时，林龄和化学因子对团聚体稳定性具有显著影响（P<0.05），其中，表层土壤（0~20 cm）与深层土壤（20~40 cm）的变化趋势基本一致，但深层土壤对环境因子的响应相对滞后。3）随机森林分析显示，氨态氮（ \mathrm{N} {\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N）、pH、全磷（TP）和硝态氮（ \mathrm{N} {\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N）等对土壤团聚体稳定性的解释度最高。综上所述，长期植被恢复可有效改善工矿废弃地土壤结构，促进土壤有机碳的积累与固存，这对退化生态系统的恢复与重建提供新的思路。

土地是人类生活中不可或缺的部分，分析土地利用现状有助于深入透彻地理解环境情况和经济发展之间的关系，实现更合理的土地利用模式。预测未来的土地利用情况有助于提高土地资源的可持续性管理，同时对评估碳潜力提供科学依据。以黑龙江省为研究区域，对黑龙江省2000—2020年土地利用现状进行分析，并采用斑块生成土地利用变化模拟模型（patch-generating land use simulation，PLUS）耦合长短期记忆模型（long short-term memory，LSTM）的方法，模拟预测黑龙江省2030年的土地利用情况。结果表明，1）验证PLUS-LSTM模型的Kappa系数为0.878，6种地类（耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地）模拟相对误差均低于15%，相比于传统模型来说精度较高，可以用来模拟黑龙江省2030年土地利用情况；2）与2020年相比，2030年黑龙江省林地、草地、水域和建设用地的面积都有所增加。其中，建设用地的变化率最高，为8.57%；林地面积增加2 584.26 km²，扩张区域主要在中部地区；草地的扩张区域主要在西南部。耕地和未利用地面积减少，其中，未利用地变化最大，变化率为29.68%。

土壤氮磷对林木生长至关重要，研究纯林转变为复层异龄混交林后土壤剖面氮磷组分变异特征及其主要影响因素，有助于阐明纯林林分结构调控对土壤质量影响的机制。以杉木（Cunninghamia lanceolata）纯林和杉木及闽楠（Phoebe bournei）复层异龄混交林（以下简称杉闽混交林）为研究对象，探讨2种林分在不同土层（0~10、>10~30、>30~50 cm）中氮磷组分、其他土壤性质和根系性状的变异特征及其相互关系。结果表明，杉木纯林转变为杉闽混交林后，0~10 cm土层土壤多数氮磷组分质量分数显著增加，活性、中等活性、稳定性磷组分及总磷质量分数分别比杉木纯林增加38.2%、31.6%、15.4%和25.1%，土壤无机氮、有机氮和总氮质量分数分别比杉木纯林增加42.1%、35.8%、35.9%。在>10~30 cm土层杉闽混交林中等活性有机磷、无机氮、酸解有机氮及总氮和总磷含量均显著高于杉木纯林。>30~50 cm土壤两种林分土壤氮磷组分质量分数没有显著差异。2种林分氮磷组分质量分数均随土壤深度增加而降低。此外，林分结构转变影响林木根系分布及性状，杉闽混交林根系生物量、根长密度和比根长均高于杉木纯林；0~10 cm根系生物量和根长密度分别比杉木纯林增加124.66%和269.23%。杉木纯林根系生物量和根长密度等随土壤深度增加先增大后降低，而杉闽混交林中闽楠根系的表聚性，导致杉木根系生物量和根长密度随土壤深度增加逐渐增加。土壤氮磷组分随林分与土壤深度的变异主要与根系分布、土壤有机碳及土壤微生物性状有关。研究结果揭示亚热带地区杉木人工林结构优化对土壤肥力具有重要影响。

为筛选适应不同水分立地的杨树优势品种，以黑龙江省9个主栽杨树品种——基地种源青杨（JDQY）、中黑防杨2号（ZHF2）、齐林1号杨（2111）、黑青杨（HQY）、银中杨（YZY）、1019号杨（1019）、黑防3号杨（QSY）、带岭×欧406号杨（406）、龙丰2号杨（LF2）为对象，通过设置土壤水分梯度（轻度干旱HL为14%~18%；中度干旱HM为6%~10%），系统测定其表观形态、叶片含水率、叶绿素相对含量（SPAD值）、离子代谢及抗氧化酶活性等14项生理生化指标。基于主成分分析及隶属函数法综合评价表明，1）轻度干旱胁迫下抗旱性排序由大到小为JDQY、HQY、QSY、YZY、LF2、2111、406、ZHF2、1019；2）中度干旱胁迫下抗旱性排序由大到小为JDQY、HQY、2111、YZY、LF2、QSY、ZHF2、406、1019。研究发现，JDQY通过显著积累K⁺和Ca²⁺维持渗透平衡，HQY依赖超氧化物歧化酶（SOD）活性快速响应抵御氧化损伤，二者在2种胁迫下均表现出广谱抗旱性。研究结果揭示黑龙江省9个主栽杨树品种的抗旱性差异及生理机制，筛选出基地青杨（JDQY）、黑青杨（HQY）等抗旱优势品种，为寒旱区抗逆造林与精准化树种选择提供理论支撑。

为解决刺五加割灌设备对地形适应力差、割灌效率低的问题，设计一款前置搭载于拖拉机上的林间圆锯式刺五加割灌机，通过结构设计明确整机由支撑调节、传动、割灌及拨料4大核心机构组成，对其支撑调节机构、拨料机构进行设计，并分析割灌机构圆锯片的运动轨迹和锯切力，验证其功率符合要求。以圆锯转速、行进速度和切割高度为影响因素进行田间试验，用数据处理软件处理试验数据。结果表明，行进速度对割灌机割净率影响最大，其次是圆锯转速，切割高度影响最小。结合Design-Expert 13软件构建割净率回归模型并优化参数，得到各因素对割净率的影响程度由大到小为行进速度、圆锯转速、切割高度，当圆锯转速为1 925 r/min、行进速度为4.2 km/h、切割高度为39.6 cm时，割净率达99.4%，作业效果最优。该设备可满足林地复杂地形下刺五加高效割灌需求，为刺五加规模化种植的机械化修剪提供技术支撑。

以东北林业大学帽儿山实验林场王家沟施业区3个坡向（阳坡、半阳坡、阴坡）15年生红松为材料，探究红松（Pinus koraiensis）针叶功能性状和光合特性对不同坡向环境因子差异的响应。结果表明，阴坡的土壤含水率比阳坡高5%，而阳坡的光合有效辐射是半阳坡的3倍，阴坡的10倍；阴坡红松针叶的比叶面积约为阳坡的1.29倍，阴坡生长的红松通过扩大比叶面积获取更多的光能量，阳坡针叶的气孔密度、含水率及非结构碳水化合物质量分数显著大于半阳坡与阴坡，1年生针叶的光合能力高于2年生针叶，阳坡的光合特性高于半阳坡与阴坡；阳坡的环境条件更有利于红松的生长发育，影响红松针叶光合特性的主要环境因子为地表温度与光合有效辐射，影响红松针叶功能性状的主要环境因子为光合有效辐射；不同坡向红松适应环境变化会通过调整自身针叶形态、光合特性及养分分配而形成一套独特的适应策略，对红松生长发育造成影响的环境因子并不是单一的，而是多个环境因子相互耦合的结果。

普洱龙珠茶的外观质量直接决定其市场价值，而传统检测方法难以满足实时性、精度与边缘部署的综合需求。为此，提出一种轻量级目标检测算法SHM-YOLO。该模型在YOLOv11基础上引入 洗牌网络版本2（ShuffleNetv2）（SHM中的S）作为主干网络，结合点群卷积与通道混洗以降低计算开销；通过引入融合通道注意力与维度匹配的高级筛选特征融合金字塔（hierarchical scale feature pyramid network，HS-FPN）结构（SHM中的H），提升多尺度特征融合效果；同时，借助多尺度注意力块（multi-scale attention block，MAB）模块（SHM中的M）优化C3K2结构，实现更高效的图像细节提取。为提高边界框回归性能，模型融合Inner-IoU与SIoU损失以加快收敛并提升定位精度。在自建普洱龙珠茶外观质量检测数据集上进行验证，SHM-YOLO仅使用0.969×10⁶参数和2.3 MB存储，即可实现97.2%的mAP@50、92.7%的精度（P）、93.6%的召回率（R）及303帧/s的检测速度。相较YOLOv11n，模型在准确率提升的同时，显著降低浮点计算量（减少62.5%）与内存占用（减少47.6%），展现出优越的轻量化性能和工业部署潜力。

旋转摩擦焊接技术作为一种无需化学胶黏剂的连接方法，逐渐成为木（竹）材加工的重要研究方向。为此，系统梳理焊接过程的反应机理及影响焊接强度的关键因素，分析旋转摩擦焊接技术在工程木制品中的适用性，分析表明，该技术不仅能有效提升接头的力学性能，还具有降低碳排放及提高材料的可回收性等优点，在层板销接木、胶合木梁等工程木制品中展现出良好的应用潜力；竹材因木质素质量分数较高，在该技术中也具有潜在优势，但仍面临硅质质量分数高、工艺窗口窄等工业化挑战。对目前木材旋转摩擦焊接应用中存在的问题，如现有设备不适应工业化生产、工艺参数优化不全面等进行分析，提出需推进旋转摩擦焊接设备的专业化与自动化水平、系统优化焊接性能与控制参数、深化竹材焊接技术的研究与工业化应用等建议。

随着生态园林养护需求的增加，修枝作业装备在效率、稳定性与环保性上面临新的挑战。为此，设计一种基于单向电机驱动的高效修枝装备。该设计通过优化传动系统并采用定制丝杠螺母结构，实现电机单向旋转即可完成剪切与复位动作，避免传统修枝机械对电机反转的依赖。采用有限元分析对剪切部件和传动系统进行静力学与动力学验证，确保其强度和刚度满足长期作业需求。结果表明，电机-丝杠在最不利静力工况下的需求推力上限约为650 N（设计基准）；在所设定的动力学仿真工况下峰值推力约为380 N，满足剪切与复位需求并具备裕量；通过一系列剪切试验，评估该装备在不同树枝直径下的工作性能。该装备在效率和能耗方面均优于传统手工工具和常见电动修枝机，具有良好的连续作业能力和节能特性，能够适用于生态园林养护场景，满足生态园林作业的高效需求。

在德化梨种植中，人工采摘效率低下，且亩均人工成本占比超15%；传统机械采摘因装备刚性强，果实破损率常超20%，难以适配其果皮薄（0.2~0.3 mm）、果肉脆的特性。针对这一产业痛点，设计一款“仿生末端执行器+YOLOv11视觉定位”一体化采摘机器人系统。该系统核心包括六自由度机械臂、双目深度相机及电驱分离式末端执行器，执行器采用三指柔性夹持与剪切机构，兼顾无损抓取与果柄精准切断；视觉系统以YOLOv11为基础，引入全新的融合位置敏感空间注意力机制（C2PSA）模块强化果实与叶片特征区分，结合双目相机完成三维定位。基于福建德化梨（pear）园实测样本的试验表明，“pear”类别在置信度≥0.7时召回率保持0.85以上，F1最优值0.83（置信度为0.565），mAP50稳定于0.87。该方案可为德化梨自动化采摘提供技术支持，其设计思路对桃子、草莓等脆弱果实采摘装备研发具有参考价值。

为探寻资源型城市转型对森林生态系统质量时空演变特征及驱动机制，基于长时序陆地卫星无缝数据集、中分辨率成像光谱仪产品构建生态质量指数（ecosystem quality index，EQI）、Mann-Kendall检验趋势分析法及Hurst指数分析2000—2025年鹤岗市森林EQI的时空变化及未来演化趋势，利用地理探测器模型定量分析自然环境及人为活动对EQI空间分异的驱动作用。结果表明，在空间分布上，EQI呈现显著的“西北高、东南低”分布格局，西北部小兴安岭林区生态质量优良，东南部平原及城镇建设区受人为干扰强烈，质量相对较低；在EQI的变化趋势上，全市 64.9% 的区域呈改善趋势，主要分布于西北部森林覆盖区及中部生态修复区，并且未来将有52.71%的区域持续改善，而 34.49% 的退化区域主要集中在城镇扩张边缘；驱动机制分析表明，潜在蒸散发（potential evapotranspiration，PET）是解释EQI空间分异的主导因子（解释力q=0.548），其次为降水（q=0.429），人类足迹（human footprint product，HFP）是贡献度最高的人为因子（q=0.295）。各因子间交互作用表现为双因子增强与非线性增强，其中PET与PM_2.5的交互作用解释力最强（q=0.622）。研究结果可为东北老工业基地资源型城市生态修复与可持续发展提供科学依据和决策支持。

树冠火是破坏性极强的森林火灾，但其在多冠层结构中的蔓延机制尚不明确。为此，以高火险的红松人工林为研究对象，在室内静风环境下，通过开展可控的双层冠树冠火点烧试验，揭示水平间距与冠层密度对双冠层树冠火蔓延行为与燃烧强度的耦合调控机制，以期为精细化火灾模型和防控策略提供理论依据。试验以2个冠层的密度与冠层间的水平间距为核心变量，均设置3个梯度。使用热电偶阵列和热流计同步测量冠层内部的温度场、热流密度及火焰前锋到达时间。所有工况均进行有效重复，并设置地表火蔓延与绝热对照组。研究结果表明，1）辐射传热是冠层间（无火焰直接接触）能量传递的主导机制，其热流占比稳定在40%~46%；2）系统存在明确的控制机制转换，火蔓延过程随间距减小出现从燃料控制向传热控制的机制转换；3）第二个冠层的引燃存在一个明确的温度阈值（250 ℃），且其前缘温度可作为有效的实时预测指标；4）第一个冠层的热流密度对系统整体火行为具有非线性强化作用，存在最佳配比与明确的过载临界值，超过临界值后减弱；5）在第一个冠层影响下，未引燃的第二个冠层二次点燃后温度有50%的频率显著超越自然蔓延的强度上限（最高超出105.63 ℃），实现燃烧性能提升。这表明树冠火受多因子影响的复杂性，任何旨在精准预测的模型都必须考虑冠层结构相互作用的非线性机制。

为探究科尔沁沙地防风固沙林主要造林树种人工林对林下土壤化学和生物学性质的差异化影响，以章古台地区19年生的樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）、油松（Pinus tabuliformis）和小钻杨（Populus xiaozhuanica）人工林为研究对象，分析林下土壤化学和生物学指标间的差异及其相关关系。结果表明，在0~20 cm土层，小钻杨人工林的土壤镁离子质量摩尔浓度显著高于樟子松人工林43.88%，钠离子质量摩尔浓度分别是樟子松人工林和油松人工林4.40倍和2.87倍，差异显著（P<0.05），碳磷比（C∶P）显著高于樟子松人工林23.39%。β-葡萄糖苷酶活性分别显著高于樟子松人工林78.17%和油松人工林89.02%，乙酰氨基葡萄糖苷酶活性是樟子松人工林的2.16倍，差异显著（P<0.05），细菌生物量显著高于樟子松人工林42.30%，革兰氏阴性菌生物量分别显著高于樟子松人工林69.55%和油松人工林61.47%。该层次的樟子松人工林土壤纤维素水解酶活性和过氧化物酶活性分别是小钻杨人工林的2.00倍和1.58倍，差异显著（P<0.05）。在20~60 cm土层，小钻杨人工林土壤有机碳储量和矿质结合有机碳储量分别显著高于樟子松人工林53.47%~54.97%和59.08%~62.55%，而樟子松在60~100 cm土层土壤颗粒有机碳储量是小钻杨人工林的2.55倍，差异显著（P<0.05）。通过深入探究不同林分类型对土壤化学、生物学性质的差异化影响机制，揭示沙地土壤C∶P是解释土壤微生物群落功能的关键因子；小钻杨人工林能够显著提升表层土壤肥力，樟子松人工林在深层土壤的长期碳封存中更具优势，可根据不同的生态修复目标合理配置不同的树种。

为探究氮磷添加和水分处理对水曲柳（Fraxinus mandshurica）幼苗的生长和光合特性的影响，以1年生水曲柳幼苗为研究对象，设计3种水分梯度，分别为干旱（Drought，DR，土壤体积含水量13%）、正常（Control，CK，土壤体积含水量26%）、多水（Water addition，W，土壤体积含水量39%），以及4种施肥梯度，分别为N0P0（0 g/株N，0 g/株P）、N1P1（0.5 g/株N，0.25 g/株P）、N2P2（1 g/株N，0.5 g/株P）、N3P3（1.5 g/株N，0.75 g/株P）进行随机区组设计试验。通过研究水曲柳幼苗在不同水肥处理下的生长、生物量分配和光合特性，揭示其响应不同水肥条件的生理机制。结果表明，水分相较于氮磷添加对水曲柳幼苗各项指标影响更显著。当土壤含水量在39%、施肥强度达到N2P2时，水曲柳的苗高生长量、地径生长量、总生物量和净光合速率等达到最大值，分别比对照（含水量26%+N0P0）增加82.59%、39.83%、74.61%、64.03%。相比多水处理，干旱则显著降低了水曲柳幼苗的苗高生长量、地径生长量、总生物量和净光合速率等指标。因此，在水分供应充足的条件下，合理施肥能够促进水曲柳幼苗的生长。该研究结果可为水曲柳幼苗培育提供理论依据。

为探究黄土高原典型林分植物多样性与生物量的密度响应特征及其驱动机制，以刺槐林和油松林为研究对象，分别设置5个密度梯度（刺槐林密度梯度Ⅰ为1 200~1 500 株/hm²、密度Ⅱ为1 500~1 800 株/hm²、密度Ⅲ为1 800~2 100 株/hm²、密度Ⅳ为2 100~2 400 株/hm²、密度Ⅴ为2 400~2 700 株/hm²；油松林密度梯度Ⅰ为1 000~1 500 株/hm²、密度Ⅱ为1 500~2 000株/hm²、密度Ⅲ为2 000~2 500株/hm²、密度Ⅳ为2 500~3 000 株/hm²、密度Ⅴ为3 000~3 500株/hm²），结合样地调查、多样性指数计算及生物量测定，通过单因素方差分析、双因素方差分析和Pearson相关性解析其影响因素。结果表明，1）林型影响植物多样性与生物量，油松林下灌木多样性及乔木生物量显著高于刺槐，而刺槐林下草本多样性更优。2）刺槐林下灌木和草本多样性指数与密度呈双峰曲线，在1 500~1 800株/hm²时达到峰值，而油松林下灌木多样性指数在 1 500~2 000株/hm²时最大，草本多样性则在低密度（1 000~1 500株/hm²）时显著较高。刺槐地上与全株生物量在1 800~2 100株/hm²时最大，油松生物量对密度响应较弱。3）相关性分析显示，刺槐林下灌木的多样性指数与树高呈显著负相关，草本均匀度指数与坡度呈显著负相关。对于油松林，灌木和草本植物的多样性与冠幅具有显著相关性，且与胸径和树高有显著的正相关关系。4）油松在黄土高原生态恢复中更具竞争优势。适度密度（刺槐1 800~2 100株/hm²、油松1 500~2 000株/hm²）可协同提升植物多样性与生物量，胸径、冠幅及地形因子是关键调控因素。研究结果为黄土高原退耕还林工程中林分密度优化与生态功能提升提供科学依据。

为对落叶松进行初步评价并选择优良无性系，以黑龙江省牡丹江市林口县青山国家落叶松良种基地的长白落叶松收集区68个无性系为材料，对其生长和材性性状进行测定，并利用变异分析、方差分析和相关性分析等方法进行分析进而对其综合评价。方差分析的结果表明生长和材性性状在无性系间的差异水平呈现极显著。生长和材性的变异分析表明，各性状的变异系数范围在2.55%~19.71%，材积的变异系数最大，综纤维素的变异系数最小；重复力范围在0.602~0.924，树高重复力最高，其次是基本密度、综纤维素。相关性分析的结果表明，胸径与树高呈极显著正相关，东西冠幅与南北冠幅之间存在极显著正相关，材积和胸径与树高都呈现极显著正相关，且与胸径的相关性系数更大，这表明材积受胸径影响更大；生长性状和木材材性性状之间没有较为显著的相关关系。利用布雷金多性状综合评价方法，基于15%的入选率从生长性状和材性性状两方面筛选优良无性系，生长性状筛选的优良无性系为241、456、96、475、179、161、83、759、339、43；材性性状筛选的优良无性系为357、223、161、7、249、741、657、14、475、113；生长和材性性状表现均优良的无性系为475和161。筛选的优良无性系可以为未来的优良品种选育提供新的材料。

林区道路因其所处的自然环境特点和车载荷载易产生裂缝、坑槽等病害，路况较差且养护成本高。针对病害识别过程中目标检测框不准确、无人机视角下病害尺度变化大以及光照条件不足等问题，提出基于可见光与红外图像中间融合策略的双模态沥青路面病害检测方法（bimodal integrated road detection YOLOv8，BIRD-YOLOv8）。将自适应细粒度通道注意力机制（adaptive fine‑grained channel，FCAttention）和线性可变形卷积（linear deformable convolution，LDConv）串联提出DSFM（DynaSpectra fusion module）模块，替换BIRD-YOLOv8主干网络中的C2f结构，提升病害区域的特征提取能力；引入边界框回归优化方法（normalized Wasserstein distance loss，NWDLoss）替换CIoU，以增强模型对小尺度病害的检测能力。试验结果表明，改进后算法的均值平均精度达到83.3%。其中，横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝和坑槽的平均精度分别达到88%、91.3%、90.5%、63.5%，为林区道路路面病害识别与养护提供重要依据。

为探究广西不同类型森林地表死可燃物含水率的差异特征，揭示关键环境影响因子，以广西4种典型森林类型（马尾松林、杉木林、桉树林、阔叶林）为研究对象，在重点防火期内采集并测定地表死可燃物绝对含水率，运用多重比较分析不同林型及不同类型死可燃物含水率差异，采用冗余分析（redundancy analysis， RDA）探讨地形因子和林分因子对死可燃物含水率的影响。结果表明，不同森林类型地表死可燃物绝对含水率存在显著差异，总体由大到小表现为阔叶林、杉木林、马尾松林、桉树林。同一林分内，粗大死可燃物与腐殖质的含水率显著高于细小死可燃物。海拔是影响地表死可燃物含水率最主要的地形因子，其次为坡向。林分密度和郁闭度是影响杉木、马尾松和桉树地表死可燃物最主要的林分因子，阔叶林受多个林分因子的共同影响，效应相对分散。在重点防火期内，应针对含水率较低的林型加强火险监测，结合地形和林分特征制定差异化的可燃物管理措施。

针对重组竹热压成型过程中工艺参数多因素耦合、依赖经验调参且试错成本高的问题，亟需建立工艺参数与质量指标之间的定量映射关系，并进一步实现面向目标性能的参数反推。为此，提出一种基于多策略（multi-strategy，MS）交通拥堵优化算法（traffic jam optimization，TJO）优化的支持向量回归（support vector regression，SVR）方法——MS-TJO-SVR，用于构建重组竹工艺参数与质量指标的双向预测模型。正向预测以密度、含水率、施胶量和保压时间为工艺参数输入，以静曲强度、水平抗剪强度、吸水宽度膨胀率和吸水厚度膨胀率为质量指标输出；反向预测以质量指标为输入，反推相应工艺参数。通过MS-TJO对SVR关键超参数进行联合寻优，提高模型对非线性关系的表征能力与预测稳定性。结果表明，所构建的MS-TJO-SVR在正向与反向预测任务中均具有较高的拟合精度和较小的预测误差，且在与传统SVR及其他优化SVR方法的对比中表现出更优的综合性能。研究结果可为重组竹热压成型参数优化与质量预测提供有效的建模工具与方法参考。

探究不同复幼处理措施对小黑杨叶片营养成分、次生代谢物质和光合特性的影响，为今后林业实践中小黑杨复幼体系的建立提供理论依据。采用埋干和埋根2种方式对小黑杨无性系优良单株（40年生）进行复幼处理并扦插培养成幼苗（母树扦插苗为对照组），测量并分析3种扦插苗间含水量、总黄酮质量分数和光饱和点等指标的差异。结果表明，复幼处理能显著提高小黑杨叶片含水量及营养元素质量分数，其中，埋干扦插苗叶片相对含水量（81.600%）、全钾质量分数（2.332%）最高；埋根扦插苗叶片中总酚（1.633%）、总黄酮（6.214%）等次生代谢产物质量分数均显著高于其他2种叶片。埋根和埋干扦插苗叶片的光饱和点（1 585.093、1 730.273 μmol/（m²·s））和CO₂饱和点（1 132.690、1 123.560 μmol/mol）等均高于母树，一定程度上提高了小黑杨的光合作用能力。由此可见，复幼处理会对小黑杨叶片的营养成分及光合特性产生积极影响。

沥青路面受到外部荷载和环境等因素作用，易出现各种病害，进而降低路面使用寿命，危及行车安全。植物纤维具有轻质高强及量大价廉等优势，作为沥青混合料的可再生增强材料能有效提高其力学性能，减少沥青路面的开裂和骨料松动。为此，介绍了植物纤维的分类及物理性能，归纳了纤维的表面处理方法及降低植物纤维亲水性、改善纤维与沥青界面结合的技术途径；总结了植物纤维增强沥青结合料的高低温流变特性、疲劳性能以及沥青混合料的制备工艺与路用性能方面的研究成果。展望了未来可结合智能配比优化、多尺度界面机理研究及工程标准化体系建设，协同推进植物纤维增强沥青基道路材料的高性能化、功能化与绿色可持续发展。

为有效利用森林点云数据测算森林碳汇，实现叶片与枝干点云的精准高效分离至关重要。森林点云具有重叠性强、特征复杂和数据量庞大等特点。现有研究方法存在计算成本高、依赖树木几何与光谱特征和跨树种泛化能力弱等问题。针对这些挑战，提出利用状态空间特征增强（PoinTramba）方法，分别采用Transformer与Mamba对组内和组间关系进行建模。基于PoinTramba框架，进一步改进其分组策略并对基于上下文关系的重排序策略做出调整，适配森林点云特性，使其具备处理森林点云驳杂数据能力的同时提高了跨树种的泛化性。试验结果表明，PoinTramba方法在测试集上取得了94.20%的总体准确率（OA）、85.53%的平均交并比（mIoU）和87.37%的平均准确率（mAcc），相较基于Transformer的方法展现出显著提升。同时，对PoinTramba方法采取的分组策略以及基于上下文关系的重排序策略的实际效果进行了分析，对比PoinTramba基础方法以及其他改进措施都有一定的优势。

为研究复合重金属胁迫下乡土植物生长发育与环境积温之间的关系，采用土壤盆栽试验，设置3个质量浓度梯度分析7种混合重金属胁迫下6种植物展叶过程对环境有效积温和日温差积温的响应，建立以积温为自变量的逻辑斯谛（Logistic）生长模型。结果表明，不同质量浓度胁迫下6种植物的叶面积常数与对照组具有显著差异；对照组6种植物叶面积生长量与不同质量浓度重金属胁迫处理下的植物叶面积生长量存在显著差异；6种植物展叶期内相对叶面积与有效积温、日温差积温符合Logistic生长曲线，但胁迫组植物生长模型总体拟合度（R² ）较差、预测精度较低，特别是低质量浓度处理的地果相对叶面积-有效积温拟合模型参数的R² 仅为0.265 4，表明重金属胁迫显著干扰了植物的正常生长过程。叶面积-积温Logistic生长模型能较好地反映植物展叶期内叶面积在环境胁迫下的生长差异，研究结果可为矿区生态修复苗木筛选及培育提供科学参考。

探究不同施肥处理组合对红松球果和种实形态以及营养成分的影响，筛选出适宜红松林的最佳施肥方案，为红松果林的科学施肥提供理论依据和实践指导。以52年生红松人工林为研究对象，采用双因素裂区设计，设置叶面施肥（氨基酸水溶肥）3个体积分数水平（0%、0.1%、0.2%），分别为不喷施（F1）、低体积分数（F2）与高体积分数（F3），土壤施肥（尿素，N 46%）4个梯度水平（0、50、100、150 kg N/hm²），分别为不施肥（S1）、低施肥量（S2）、中施肥量（S3）和高施肥量（S4），共计12个处理，研究不同施肥处理组合对红松球果产量、种子形态和产量、种仁的可溶性糖、可溶性蛋白、油脂质量分数及磷钾质量分数的影响，并结合相关性分析、主成分分析及经济效益分析，对施肥效果进行综合评价。结果表明，叶面施肥处理可显著提高红松球果干质量、单株球果产量与种子产量、种仁可溶性蛋白质量分数。随着叶面施肥体积分数升高，球果干质量、单株球果产量与种子产量、种仁可溶性蛋白质量分数显著升高，F3S2处理的效果最佳，分别比对照增加31.5%、3.45 kg、0.92 kg、47.75%；单独土壤施肥对种仁油脂合成无显著促进作用，低体积分数叶面施肥（F2）单独施用（F2S1处理）或与低量土壤施肥（S2）配施（F2S2处理），均可显著提高油脂质量分数9.1%~9.6%。主成分分析表明，F3S2处理的红松种实品质综合评分最高。对不同施肥处理下红松的种子净收益进行分析发现，F3S2处理的净收益最高，种子净收益为35 693.62元/hm²，F3S1处理的种子净收益排名第二，为30 175.67元/hm²。叶面与土壤协同施肥会进一步提高红松球果产量并促进营养物质积累，若要同时增加经济收益和种实品质，建议采用高体积分数（0.2%）叶面施肥与低施肥量（50 kg N/hm²）土壤施肥组合，如果考虑到施肥便利与成本因素，可单独采用高体积分数（0.2%）叶面施肥处理。

刺五加是一种良好的药食同源植物，其叶的开发利用价值巨大。为全面了解黑龙江省刺五加表型性状多样性，从黑龙江省的10个种源收集到281棵天然植株并移植到同一苗圃，统一培养；通过测定、计算得到2个相对表型性状、9个表型性状，对其进行变异、方差、相关性和聚类分析等。结果表明，1）刺五加的11个叶片表型性状在居群间和居群内均存在极显著差异（P<0.01），并且居群间差异大于居群内差异，其中叶柄绒毛密度（petiole hair，PH）、叶柄皮刺密度（prickle on petiole，PP）、叶柄皮刺长度（prickle on petiole length，PPL）、叶脉绒毛密度（leaf vein hairs，LVH）、叶脉皮刺密度（prickle vein density，PV）和叶脉皮刺长度（prickle on leaf vein length，PVL）变异系数极大，变异性高；2）刺五加多样性指数均值为1.615，其中，4个表型性状在1.9以上，8个表型性状的重复力皆在0.7以上，表明刺五加叶片表型性状多样性丰富，遗传比较稳定；3）叶片表型之间具有相关性，其中，叶柄、叶脉的皮刺特征相互关联，共同变异；叶片表型与地理气候因子相关性强，经度是主要影响表型性状的环境因子；4）10个居群通过聚类分析划分为3个类群，并在3个类群中各有占比，占比情况各不相同，表现出一定的居群性。研究结果为进一步解析叶片性状的遗传机制奠定基础，为后期建立刺五加保护策略、种质资源收集和品种改良提供参考，为构建可靠的表型鉴别方法提供理论基础。

为揭示2种典型兴安落叶松林型不同生活型植物吸收根形态、生物量与根长密度的变异特征，在大兴安岭呼中区宏伟林场选择塔头-兴安落叶松林和草类-兴安落叶松林，通过土柱法测定有机质层和矿质土层兴安落叶松（Larix gmelinii）、林下灌木及草本吸收根形态、生物量及根长密度，并分析兴安落叶松根系特征与土壤因子的关系。结果表明，土层、林型及生活型均显著影响吸收根特征（P < 0.05）。2种林型中有机质层3种生活型植物（兴安落叶松、灌木及草本）吸收根直径均显著低于矿质土层，而比根长则呈现相反的趋势。在不同林型间，3种生活型植物吸收根形态在有机质层中存在显著差异，在塔头-兴安落叶松林中，兴安落叶松吸收根比根长显著高于草类-兴安落叶松林，根组织密度则显著低于草类-兴安落叶松林。对于林下植被而言，草类-兴安落叶松林中灌木吸收根直径显著高于塔头-兴安落叶松林。根生物量和根长密度上，在2种林型中所有生活型均表现为有机质层显著高于矿质土层，草类-兴安落叶松林显著高于塔头-兴安落叶松林；在生物量和根长密度占比上，2种林型均表现为灌木吸收根生物量最高。相关性分析显示，土壤因子对兴安落叶松吸收根的影响存在土层差异，其中，有机质层中土壤含水量和全磷是主要的影响因子，而矿质土层则是全碳、全氮、全磷质量分数和碳氮比。综上，兴安落叶松及林下草本、灌木的吸收根特征在不同林型和土层中存在差异性，土壤因子对落叶松吸收根的影响在土层间也存在差异，研究结果增进了对该地区物种间共存与多样性维持机制的理解。

针对传统核桃收获机振动机构激振力固定、难以适应不同径级果树导致的采收效率低和树体损伤风险高的问题，设计一款激振力可控的振动机构。该机构采用双电机独立驱动2组扇形偏心块组合，生成3挡可调的理论激振力，通过深度相机实时检测树干直径实现激振力与树干径级的动态匹配；在SolidWorks建立振动机构的三维模型，通过参数化计算设计偏心块，并利用有限元分析和机械系统动力学自动分析软件（automatic dynamic analysis of mechanical systems，ADAMS）验证机构性能；树干直径通过深度相机点云数据结合基于随机采样一致性（random sample consensus，RANSAC）的最小二乘圆柱拟合算法识别。结果表明，ADAMS软件仿真得到3档实际激振力为12.40、18.82、31.22 kN，与理论值相对误差不高于0.80%；ANSYS（analysis system）软件对偏心块进行分析，模态频率范围为755.36~3 983.60 Hz，有效避开了工作频率16 Hz；树干直径识别算法经田间验证相对误差切尾均值为1.63%；田间模拟系统实现了“径级-激振力-振幅”闭环控制。该振动机构能够精确产生3档目标激振力，结构可靠，并可通过树干直径输入实现激振力自适应调节，为林果采收装备智能化升级提供了新思路。

为探究不同配比复合基质对五味子种子出苗及生长的影响机制，筛选适用于工厂化育苗的技术方案，以泥炭、珍珠岩和树皮粉为材料，设置5组珍珠岩‑树皮粉不同体积配比的复合基质（T1—T5），T1（树皮粉100%）、T2（珍珠岩10%+树皮粉90%）、T3（珍珠岩20%+树皮粉80%）、T4（40%珍珠岩+60%树皮粉）、T5（珍珠岩50%+树皮粉50%），并以100%泥炭为对照（CK）。播种50 d后，测定各基质的物理性质（孔隙度、容重等），检测五味子种子出苗情况，评估幼苗的株高、基径、根系形态等生长指标。通过相关性分析揭示基质物理性质与幼苗质量之间的内在关系，利用综合评价因子分析筛选出最优基质配比。结果表明，不同基质的物理性质差异显著，复合基质的通气孔隙和大小孔隙比显著高于对照（P<0.05），容重和持水孔隙显著低于对照（P<0.05）。其中，T5基质的通气孔隙（19.13%）和大小孔隙比（0.48）最大。在萌发阶段，T3处理的出苗率最高（55.6%）；在生长阶段，T4处理的幼苗株高、基径、根长和根直径等各项指标均显著优于所有对照组（P<0.05）。相关性分析显示，通气孔隙与出苗率呈显著正相关（P<0.05），持水孔隙与根系生长呈显著正相关（P<0.05）。T4处理在保证高出苗率的同时，能最大化促进五味子幼苗的整体生长潜力，展现出节约用种、提高植株质量的显著优势，为五味子工厂化育苗提供了可行的技术路径。

聚焦于南美洲二翅豆木材抽提物对其颜色及尺寸稳定性的影响，为二翅豆木材的高效利用提供理论依据。采用CIE 1976 L ^* a ^* b ^*色彩空间体系对不同颜色分类二翅豆木材的色度参数进行量化分析，结合傅里叶变换红外光谱（Fourier transform infrared spectrometer，FTIR）和气相色谱－质谱联用（Gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）技术，对抽提物化学成分进行表征，分析抽提物组成成分对二翅豆颜色的影响。通过微观结构观察抽提物在木材中存在位置，并通过测试木材湿胀率与木材在不同恒定湿度下的平衡含水率，分析抽提物对木材尺寸稳定性的影响。结果表明，二翅豆木材的颜色差异主要受抽提物中显色物质的种类及质量分数影响，其中以酚类、黄酮类及类似物、杂环化合物及萜类/树脂酸类对木材颜色的影响最为显著，具体表现为抽提物质量分数越高，红绿色品指数a ^*越高，而明度L ^*越低。射线细胞是二翅豆木材抽提物主要存在部位之一，影响径向水分传输，因此对木材径向尺寸稳定性影响较大。研究结果为调控二翅豆木材颜色及改善木材综合性能提供技术支持，同时为二翅豆的高附加值利用奠定理论基础。

单木骨架提取是树木三维建模的关键步骤，对于精准管理林业和森林资源具有重要意义。背包式激光雷达（backpack LiDAR scanning，BLS）作为一种新兴的移动测量技术，具有灵活性和便携性优势，但其点云数据存在不均匀分布和噪声干扰等问题，影响骨架提取的精度。针对这些问题，以广西壮族自治区国有高峰林场的杉木（Cunninghamia lanceolata）为研究对象，基于背包式激光雷达扫描数据，提出一种基于关键路径探测的分层递进骨架提取方法。该方法结合几何约束与层级分析方法，实现枝干主轴的精准定位，并利用中垂线交点计算构建连续且拓扑完整的单木骨架。采用地基激光雷达（terrestrial laser scanning，TLS）数据作为验证数据，通过体素滤波和局部高程归一化等预处理技术优化背包式激光雷达数据质量。结果表明，在枝干分级评估中，该方法表现出较高的性能。F1分数在0.771~0.788，精确度范围为93.33%~100%，召回率范围为66.67%~90.63%。此外，对BLS数据分枝角度的估测结果与TLS数据分枝角度对比显示，决定系数R² （coefficient of determination）达到0.84，均方根误差（root mean square error，RMSE）为7.22°。研究结果为单木三维建模提供高精度的技术框架，为林业资源管理、生态模拟等奠定数据基础。

我国东北地区气候寒冷，低温事件会严重影响树木生长。水曲柳是东北地区珍贵的用材树种，目前关于其纤维解剖特征对低温的响应与适应策略还知之甚少。为此，以小兴安岭地区水曲柳子代测定林为研究对象，采用树轮年代学和木材解剖学方法，研究水曲柳纤维解剖特征与主要气候因子之间关系，明确低温对木材纤维解剖特征的影响。结果表明，小兴安岭地区水曲柳木纤维解剖特征具有较大的年际变化，木纤维细胞数量（fiber cell number，FN）、木纤维细胞总面积（total fiber cell area，TFA）与年轮宽度（ring width，RW）存在极显著正相关关系，在幼龄林阶段均呈现先升后降的变化趋势。木纤维细胞密度（fiber density，FD）和总体平均木纤维细胞壁增强指数（square of the total-to-bound ratio，（T/B）²）呈现逐年下降的趋势。平均木纤维细胞面积（mean fiber cell area，MFA）和木纤维细胞壁厚度（overall mean thickness of all fiber cell walls，CWTall）呈现逐年增加的趋势。水曲柳纤维解剖特征受温度影响较大，尤其是生长季最低温。低温事件使水曲柳的径向生长受到抑制，年轮宽度、木纤维细胞数量、平均木纤维细胞面积、木纤维细胞总面积和木纤维细胞占比（mean percentage of fiber cell area within xylem，RFTA）较非低温年分别显著下降32.6%、20.3%、22.4%、45.9%和9.4%，而木纤维细胞密度升高11.6%。在面对低温事件时，水曲柳会采取减少木纤维细胞数量、提高木纤维细胞密度这一相对保守的生存策略。研究结果为小兴安岭地区耐寒水曲柳选育提供科学依据。

通过比较水曲柳（Fraxinus mandshurica）（深根型）和兴安落叶松（Larix gmelinii）（浅根型）苗木根系以及苗木整体生长发育对根域空间的需求和根域限制的响应，进而明确树种的根系类型、根系发育与根域空间之间的关系。以当年生水曲柳和兴安落叶松容器苗为研究对象，设置5个根域空间（4 cm×20 cm，6 cm×20 cm，8 cm×20 cm，10 cm×20 cm，12 cm×20 cm）进行对比试验，在生长季结束后分析苗木生长和根系发育差异。研究表明，随着根域空间的增加，水曲柳苗木苗高地径、叶面积、总生物量、侧根长度、根体积、根幅、80°~90°侧根占比和侧根分生区长度均呈现出逐渐增加的趋势，而兴安落叶松苗木随着根域空间的增加呈现出先增加后降低的趋势；随着根域限制的增强，水曲柳苗木主根长逐渐增加，最小根域空间下主根长约为最大根域空间下的1.5倍，而兴安落叶松苗木分支角<60°的侧根直径逐渐增加；深根型和浅根型苗木具有不同的根域限制响应和空间需求，当出现根域限制时，深根型苗木主要通过增加主根长度来抵抗根域限制的影响，浅根型苗木主要通过增加较小分支角的侧根直径来增强其抵抗能力，根域空间变化对深根型苗木生长影响更大，并且根域空间越小苗木生长发育能力越弱，对于浅根型苗木而言，根域空间适度减小反而促进了根系发育及苗木生长。

为解决现有木材缺陷检测方法在复杂纹理场景下精度较低的问题，提出一种基于改进YOLOv8s的木材缺陷检测方法。首先，在模型的主干网络中引入高效多尺度注意力机制（efficient multi-scale attention，EMA），加强模型对复杂纹理缺陷的上下文感知能力。其次，将颈部网络设计为重参数化泛化特征金字塔网络，增强模型跨尺度特征融合效率。然后，将损失函数替换成SIoU，提高检测框回归精度。最后，将倒置残差模块iRMB与C2f模块进行融合，增强模型对微小缺陷捕捉能力。试验结果显示，所提改进方法相较于基准模型，在精准率、召回率、检测精度、检测精度均值方面分别提高5.09%、3.13%、3.72%、2.63%，检测速度也达到了120帧/s。研究表明，所提改进方法显著增强了模型的鲁棒性和泛化能力，使得模型性能更加卓越、稳健。