精准高效的森林树种识别是智慧林业实现的关键。传统的地面调查方法存在效率低、成本高等问题，而基于机器学习的树种识别方法通常依赖于大量的特征提取和先验知识。为解决这些问题，提出一种基于改进YOLOv10的无人机影像树种识别算法，通过轻量化网络设计和注意力机制增强，实现边缘设备的高效部署，为森林资源数字化管理提供技术支持。选取东北地区5种常见的树种落叶松（Larix gmelinii）、黄檗（Phellodendron amurense）、胡桃楸（Juglans mandshurica）、榆树（Ulmus pumila）和水曲柳（Fraxinus mandshurica）构建无人机影像数据集，通过采用轻量化卷积（Ghost）重构主干网络以降低计算复杂度。此外，在特征融合层引入卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），通过通道和空间双维度的特征校准增强细粒度特征提取能力。通过双向跨尺度连接（BiFPN）优化多尺度特征融合，采用对称交并比损失函数（Symmetric Intersection over Union Loss，SIoU）改进边界框回归速度。最后于Jetson Nano嵌入式平台进行模型部署验证。改进后的YOLOv10模型在验证集上达到91.5%的查准率（Precision）和77.5%的mAP@0.5，分别较基线模型提升4.5%和3.8%。部署实测平均推理速度为43.5 FPS，较基线模型提升35.5%，mAP@0.5达75.7%。结果表明，YOLOv10改进算法通过轻量化架构和优化多尺度特征提取，在保持实时性的同时提升复杂林区场景的树种识别精度。该算法为无人机林业调查提供可嵌入式部署的解决方案，特别适用于林冠层重叠度高、光照条件多变的实际作业环境。

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。

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。

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。

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。

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。

针对线控转向系统驾驶员无法通过转向盘获取路感的问题，采用路感模拟电机给驾驶员路面反馈信息，使驾驶员获得路感并对车辆加以操控。建立线控转向系统动力学模型，采用魔术公式轮胎模型描述侧偏力，计算各个车轮的侧偏角，并计算出车轮的回正力矩。设计助力力矩、限位力矩、摩擦和阻尼力矩，得到线控转向系统路感反馈力矩，采用超螺旋滑膜（super twisting algorithm，STA）控制对反馈力矩换算的电流进行跟踪控制，设计模拟仿真试验并对试验结果进行分析。研究结果表明，魔术公式轮胎模型计算的回正力矩较为准确，所设计的路感模拟控制算法满足低速转向轻便、高速路感清晰稳定的要求。同时超螺旋滑模控制算法的鲁棒性优于比例积分微分（proportion integration differentiation，PID）控制，相较于普通滑模控制消除了抖振现象。

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。

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。

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。

星载全波形激光雷达数据波形特征提取的复杂性和不准确性，影响森林地上生物量（aboveground biomass， AGB）的估算精度。为此，以云南思茅区为例，结合全球生态系统动态调查（global ecosystem dynamics investigation，GEDI）激光雷达波形数据和高分七号（GF-7）立体影像数据，通过利用其多角度立体几何特征生成的数字表面模型（digital surface model，DSM），精确定位GEDI波形的起始点，优化波形特征。采用多元逐步回归法构建针叶林、阔叶林和混交林的光斑尺度生物量估计模型，并结合随机森林算法将其外推至区域尺度。研究结果表明，优化波形特征后的光斑尺度生物量估计精度显著提高，针叶林均方根误差（RMSE）为20.11 Mg/hm²，决定系数（R²）为0.89，精度（ACC）为82.87%；阔叶林RMSE为22.07 Mg/hm²，R²为0.89，ACC为81.77%；混交林RMSE为24.51 Mg/hm²，R²为0.88，ACC为80.54%。最终，基于优化后的GEDI生物量光斑点，成功生成了25 m分辨率的区域森林AGB分布图。

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。

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。

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。

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。

森林碳储量是全球碳循环研究的重要内容，应对气候变化具有重要意义。以黑龙江省张广才岭北坡部分区域为研究对象，结合地面观测数据与Landsat TM（thematic mapper）/OLI（operational land imager）传感器数据，采用多种机器学习模型，结合引导聚集Bagging（bootstrap aggregating）集成学习算法，进行森林碳储量模拟。结果表明，1990—2022年研究区森林碳储量呈现显著增加趋势，年平均碳储量达到（80.77±0.27）Mg C/hm²，且空间分布表现出明显的异质性特征，高碳储量区域集中于平坦或半山坡地带。此外，生长季平均气温与森林碳储量呈极显著的正相关关系（P＜0.01），表明气温是影响碳储量变化的主要气候因子。研究结果可为森林碳储量的精准模拟和碳汇管理提供新思路。

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。

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。

基于中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS）的MOD17A3GF数据集估算东北地区森林净生态系统生产力（net ecosystem productivity，NEP），旨在探究其与极端气候事件之间的时空耦合关系。通过整合气温、降水数据及RClimDex计算的极端气候指数，分析2000—2020年NEP与10个气候因子的时空变化特征，并采用地理探测器从因子探测与交互探测2个维度评估各气候因子对NEP的影响力。结果表明，1）在过去21 a中，东北地区森林的年平均NEP呈现出缓慢但持续上升的趋势。2000—2010年的年均NEP增加了30.94 g C/（m²·a），2010—2020年的增幅变缓，仅为9.16 g C/（m²·a）。空间上主要增长区域集中在大、小兴安岭；2）极端气候事件呈现出“冷事件减少、暖事件增加、湿润增强”的趋势，具体表现为冷持续指数（cold persistence index，CSDI）减少、暖持续指数（warm persistence index，WSDI）上升，年降水量显著增加，持续干旱日数（continuous dryness index，CDD）减少，部分区域干旱程度有所缓解；3）年均温、年降水量与霜冻日数为NEP空间分布的主导因子（q > 0.2），其次为持续干旱日数、持续湿润指数与暖持续指数，气温日较差与强降水日数解释力较弱。任意2种气候因子的交互作用对NEP的解释力普遍强于单因子作用，年降水量与霜冻日数、年降水量与年均温、年降水量与暖持续指数之间的交互作用在多数年份中均表现出较高的q。研究结果揭示近21 a东北森林NEP对气候（尤其是极端气候）的响应，强调气候变化背景下评估极端气候与森林碳源汇耦合效应的重要性，为东北地区森林生态系统碳收支调控与气候适应性管理提供技术支撑。

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。

机器人抓取方式种类繁多，在木叉生产过程中，木叉捆长度较长，侧面呈平面且高度较小，传统机器人手抓取效果并不理想。根据木叉捆的特点，采用末端直线平夹方式进行抓取更为适合。针对这一问题，提出一种采用Jansen连杆原理的直线平夹机器人手（Jansen手指），旨在实现平夹抓取时末端沿直线轨迹运动。Jansen手指通过Jansen连杆机构实现末端的直线运动，并通过平行四连杆机构确保手指末端在夹取过程中保持稳定可靠。通过理论分析与仿真试验结果表明，Jansen手指能够实现末端稳定地沿直线进行夹取，满足木叉捆生产过程中的需求。

森林火灾具有危险性大、影响范围广、火场无法再现和人员难以靠近等特点，虚拟仿真技术（virtual reality，VR）在模拟森林火灾蔓延、进行林火扑救训练等方面具有重要优势。通过介绍林火扑救虚拟仿真系统的设计与实现，探讨系统设计的关键原理和技术，包括计算机模拟技术、无线红外追踪动作捕捉技术以及数字化可视化处理技术；详细介绍系统的总体设计、硬件与软件配置，并分析系统主要功能，如灭火机具的认识与操作、林火蔓延模拟、扑救指挥与决策的实现方式。通过本系统的研发和应用，能够大幅提升林火扑救人员的操作熟练度和决策质量，为林火防控和灾害管理提供有力的技术支持，进而有效降低林火灾害的损失，保护人民生命财产安全及森林资源。

针对传统高模量沥青低温抗开裂性能差的缺陷，以脱硫胶粉（Desulfurization rubber powder，DRP）为主要改性剂，基于复合改性技术制备得到脱硫胶粉-多聚磷酸（Desulfurization rubber powder-polyphosphate，DRP-PPA）和脱硫胶粉-岩沥青（Desulfurization rubber powder-rock asphalt，DRP-ROCK）复合改性高模量沥青。利用常规物理性能和流变学试验方法测试复合改性高模量沥青的黏弹力学性能，并借助红外光谱（Fourier transform infrared spectroscopy，FTIR）试验和差示扫描量热（Differential scanning calorimeter，DSC）试验探究沥青的改性机理与感温性能；在此基础上，成型高模量沥青混合料试件，借助国产高温车辙试验、低温小梁弯曲试验和四点弯曲疲劳试验测试高模量沥青混合料的路用性能，并与传统PR（PR-Module）、HM（high modulus）型高模量沥青混合料的技术性能进行对比。结果显示，2种复合改性高模量沥青高温性能优异，可以达到传统高模量沥青高温性能要求，此外，复合改性高模量沥青的低温性能和抗疲劳性能均要优于传统高模量沥青，其中又以DRP-PPA复合改性高模量性能最优。FTIR测试结果表明，上述改性剂对沥青的改性过程主要以物理改性为主，化学改性为辅，同时DSC测试结果显示多聚磷酸（polyphosphat，PPA）和岩沥青的加入明显提升改性沥青的感温性能。混合料性能测试结果表明复合改性高模量沥青混合料的低温性能和抗疲劳性能均优于PR、HM型高模量沥青混合料，其高温抗车辙性能略低于传统高模量沥青混合料，但仍满足相关技术标准要求。

准确掌握森林覆盖空间分布对于森林生态系统保护、恢复和可持续利用至关重要。但高效、精准地获取县域尺度复杂森林覆盖变化依靠低空间分辨率遥感影像结合传统计算机分类模型已经无法满足。以黑龙江省佳木斯汤原县复杂森林为研究对象，采用哨兵一号、二号（Sentinel-1、Sentinel-2）中空间分辨率卫星遥感影像，构建基于粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）优化的机器学习模型，检测县域尺度森林覆盖变化，应用K-折交叉验证对检测森林覆盖结果进行精度评价。研究结果表明，基于粒子群算法优化的支持向量机和随机森林2个机器学习模型与未经参数优化的自身模型相比，森林覆盖变化检测精度均得到提高，支持向量机模型提高6.52%，随机森林模型提高4.65%。与目前主流ESA World Cover土地覆盖产品相比，基于粒子群算法优化的随机森林模型精度最高，总体精度达到0.92。优化后的随机森林模型对森林覆盖变化检测也更加精细。通过粒子群优化算法的随机森林模型对中空间分辨率遥感影像进行分类，可以快速、准确地掌握县域尺度森林覆盖空间分布情况，为森林生态系统保护、恢复和可持续利用提供数据和技术支撑。

在林草火灾场景中，明火形态的多样性以及环境的复杂性可能导致误检或漏检的现象发生，为此，针对森林与草原火灾提出一种基于改进的YOLOv8n火灾检测算法（YOLOv8n-CSA），CSA（channel-spatial attention）为通道-空间注意力模块，引入分组混洗卷积模块（group shuffle convolution，GSConv）替换原YOLOv8n中第3层标准卷积模块（convolution，Conv），降低模型计算量，提高特征提取能力。并且在head中引入Slim-Neck结构进一步降低模型计算量。同时设计YOLOv8n-CSA融入Backbone部分，以增强输入特征图的表达能力。该模块结合通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制，旨在捕捉特征图中的全局依赖关系。基于林草火灾数据集，在未导入预训练模型的情况下，提出的火灾检测网络模型在测试的数据集上相比原模型YOLOv8n，其精确率（Precision）提高了3.7%、召回率（Recall）提高了1.51%、平均精度均值（mAP50）提高了3.24%、计算复杂度（GFLOPs）下降5.62%。试验结果表明，该算法验证计算量减少的同时，能够提升火灾迹象目标的检测性能。

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。

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。

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。

利用泰森多边形（Voronoi）图法和n=4法构建樟子松人工林林分空间结构单元，比较2种方法计算林分空间结构参数的差异，并使用Voronoi图法计算单木空间结构综合指数（Q）以进行林分优化，了解Voronoi图法在樟子松人工林森林结构参数计算与林分优化上的优势。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场22、31、43 a林龄的樟子松人工林固定样地为研究对象，采用Voronoi图法和n=4法确定林木空间结构单元，分别计算每个样地的大小比数（U）、角尺度（W）、竞争指数（C _I）和开敞度（K）。对使用这2种方法计算的结果进行差异显著性检验，并基于上述参数构建单木空间结构综合指数，确定林分的间伐木，模拟不同间伐强度（10%、20%和30%）下林分空间结构优化的效果。对于樟子松人工林，Voronoi图法计算的W、C _I和K与n=4法的计算结果差异极显著（P<0.01）。利用Voronoi图法计算Q，选择采伐木，按10%、20%和30%强度进行间伐。间伐后林分的平均胸径分别增加0.27、1.03、1.47 cm；U分别下降7.17%、24.80%和38.93%；W分别下降27.98%、55.65%和69.35%；C _I分别下降19.62%、35.74%和47.78%；K分别提高6.37%、16.67%和28.92%；Q分别提高84.91%、248.12%和530.87%。模拟3种间伐强度下各数值的变化，结果表明，间伐使林分各参数得到改善，总体空间结构得到优化，其中以30%间伐强度的间伐效果最为明显。因此，Voronoi图法是构建森林空间单元、计算林分空间结构参数、优化林分结构的有效方法，该方法为加强森林管理实践和实现可持续林分优化提供强有力的框架。

林分进界是林分生长动态变化过程中的一个重要环节，对于维持森林资源中的生物多样性和群落结构稳定至关重要。为此，在帽儿山实验林场设立的61块样地数据，从林分因子及生物多样性因子等方面进行考虑，通过肯德尔tau-b（Kendall-Tau-b）相关系数分析及考虑变量多重共线性选择最适变量，采用泊松（Poisson）模型、负二项模型（negative binomial model，NB）、零膨胀模型及障碍（Hurdle）模型构建进界模型。采用层次分割法分析变量贡献率，以找出影响进界模型的关键因素。研究结果表明，林分拥挤度（K）、林分算数平均胸径（d）、辛普森（Simpson）指数和林分平均高（mean height，MH）是影响每公顷进界株数（number of advance regeneration per hectare，Nn）的重要因子。通过赤池信息准则（akaike information criterion，AIC）、贝叶斯信息准则（bayesian information criterion，BIC）及对数似然值（logarithm likelihood，Loglike）指标对比，发现零膨胀负二项式（zero-inflated negative binomial，ZINB）模型与障碍负二项（hurdle negative binomial，HNB）模型显著优于其他模型。通过沃恩（Vuong）检验，发现负二项模型及其复合模型（ZINB、HNB）在拟合帽儿山天然林进界数量方面优于Poisson模型及其复合模型（零膨胀泊松模型（zero-inflated poisson model，ZIP）、障碍泊松模型（hurdle poisson model，HP）），且ZINB模型略优于HNB模型，故ZINB模型为拟合帽儿山天然林林分进界数量的最优模型，十折交叉检验也验证了这一结论。同时，通过层次分割法分析发现Simpson指数和林分平均高（MH）分别对最优进界模型（ZINB）的计数部分和零部分贡献度最高。所构建的帽儿山天然林进界模型具有一定的统计可靠性，可用于该地区进界生长预测，为当地天然林更新管理提供科学依据。

以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970 s、1980 s、1990 s、2000 s、2010 s的多年冻土面积分别约为3.99×10⁵、3.41×10⁵、2.31×10⁵、1.80×10⁵、1.59×10⁵ km²。1970 s—2010 s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40×10⁵ km²，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 ℃，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究结果。

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%。

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。

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。

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。

为减轻结构自重，实际工程中常采用较小截面尺寸的混凝土板。为确保其抗弯、抗裂性能，选取锚固良好的端钩形钢纤维（hooked sbeel fiber，HSF）、能明显降低混凝土塑性收缩并且可大幅减少裂缝数量和宽度的聚丙烯纤维（polypropylene fiber，PPF）、可改善混凝土的流动性和后期强度的粉煤灰（flg ash，FA）以及高火山灰活性的微硅灰（silica fume，SF），作为改善混凝土力学性能的材料。采用正交试验法来探讨这4种材料因素共同作用时对混凝土力学性能的影响。通过极差分析，确定各材料因素的影响显著性顺序及较优的掺量组合。在此基础上补充单因素试验，对正交试验结果进行验证及补充，试验结果相吻合并得到4种因素的最佳掺量组合。研究结果表明，HSF掺量对抗压强度、抗折强度和劈裂抗拉强度影响程度显著。单因素试验分析进一步得到端钩形钢纤维和聚丙烯纤维的最佳掺量的体积分数分别为0.36%和0.15%，相较于0%体积分数时，分别可以使混凝土抗压强度增长30.26%、劈裂抗拉强度增长12.79%；粉煤灰和微硅灰的最佳掺量质量分数分别为5%和7.5%，相较于0%质量分数时，分别可以使混凝土抗压强度增长4.17%和18.19%。对最佳掺量组进行扫描电子显微镜（scanning electron microscope，SEM）分析其力学性能和水化产物之间的关系，得到该组水化产物更致密，PPF可以更好地发挥其桥接增强作用。

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%。

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。