落叶松林是我国东北林区最为重要的林型之一，对维持东北地区森林生态系统的稳定具有重要作用。以东北森林带落叶松林固定样地木本植物为研究对象，通过野外样方调查、多样性及空间结构指标计算，并结合方差分解分析和冗余分析，探究落叶松林树种多样特征及影响因素。结果表明，东北地区落叶松林树种丰富度均值为10.75，Simpson指数为0.72，Shannon-Wiener指数为1.69，Pielou均匀度指数为0.76。林分树种混交度均值为0.57，林分处于中度混交状态；角尺度为0.54，林分为聚集分布；胸径大小比数为0.51，林分生长为中庸状态。林分空间结构特征和地理气候共同解释35.9%的树种多样性变化，其次是空间结构特征，解释率为29.2%。简单效应分析显示混交度M_i 、纬度（Latitude）、年均温（MAT）和年降水（MAP）等空间结构和地理气候指标是树种多样性变化的主要影响因子。研究结果将为东北地区落叶松林经营策略的制定提供理论依据和数据支撑。

通过对引种的哈萨克斯坦桦树开展多点区域试验，分析其适应性，筛选出优良家系，为引种桦树家系的选择和应用提供理论依据。以定植在黑龙江省大庆市、黑龙江省尚志市及辽宁省锦州市11年生23个哈萨克斯坦桦树家系及2个帽儿山种源的中国白桦家系为研究对象，分析其树高、胸径、材积和通直度等性状的遗传变异规律，采用R语言ASReml4.0软件包，拟合具有异质方差的混合线性模型，通过最佳线性无偏预测法（best linear unbiased prediction，BLUP）获得不同试验地点各家系的育种值，并结合GGE（Genotype main effects and genotype×environment interaction）双标图对各参试点和家系进行综合评价及选择。在以地点为固定效应的混合效应模型中，发现地点间环境影响显著，生长性状在不同地点间及同一试验地点内家系间均达到显著差异（P<0.05，方差分量估计值与其标准误差的比值（Z ratio）大于1.5）；大庆试验点中17号家系的保存率和育种值最高，具有较好的耐盐性；基于BLUP法的GGE双标图显示，引种桦树3号家系速生性最优，9号家系稳定性最强。基于各家系稳定性及速生性综合排序，按照30%入选率，并结合各家系材积遗传增益，选出20号、9号、7号、24号共4个优良家系。

水曲柳是中国东北珍贵硬阔树种，具有很高的经济价值和生态价值。针对水曲柳资源匮乏、抗逆良种结构性缺乏的现状，在全球气候变化背景下选育耐寒优良的水曲柳变得尤为重要。以黑龙江省小兴安岭地区水曲柳子代测定林为研究对象，运用树轮年代学和木材解剖学方法，对比研究52个水曲柳家系（共计1~77号家系）径向生长差异，明确水曲柳径向生长和木质部解剖特征与主要气候因子之间的关系，探究不同水曲柳家系径向生长对低温事件的响应。结果表明，小兴安岭地区不同水曲柳家系年径向生长量存在显著差异，其中，56、46、38号家系的径向生长量较大，分别为4.07、3.82、3.71 mm。水曲柳径向生长受到生长季温度与降水的制约。径向生长与前一年10月温度显著负相关，与1~4月份温度正相关，与3~4月降水负相关。温度是影响小兴安岭水曲柳家系木质部解剖特征最主要的气候因子。在低温胁迫下，不同水曲柳家系木质部特征年轮宽度（ring width，RW）、平均导管面积（mean vessel area，MVA）、总导管面积（total vessel area，TVA）和理论导水率（theoretical hydraulic conductivity，Kh）相比于非低温年份分别下降了25.5%、38.2%、21.8%和55.1%，导管密度（vessel density，VD）上升64.1%。不同水曲柳家系径向生长对低温事件的响应存在差异，其中，39、70、36号家系抵抗力好，均大于1；57、17、70号家系的恢复力好，均大于1.63；小兴安岭地区70号水曲柳家系生长优良且耐寒能力强，可作为优良水曲柳家系进行定向培育。

为解决传统辐射制冷器件受限于150 W/m²的理论冷却功率极限以及受高湿度条件下辐射表面低温冷凝水与本体水对辐射功率抑制的问题，基于单向液体传输的非对称功能结构设计提出一种辐射制冷与蒸发冷却串联集成的被动冷却木材（REW）。通过亚氯酸钠溶液对木材进行脱木质素处理，以提高其亲水性；然后将具备高反射率和红外发射性能的疏水性二氧化硅/环氧树脂溶液涂覆在亲水木材的顶部，形成疏水性辐射冷却层，而底部的亲水木材则作为蒸发冷却层。凭借单向水输运的非对称润湿设计，低温冷凝水可自发穿过辐射制冷层传输至蒸发冷却层用于蒸发冷却，而蒸发冷却层中的本体水却无法透过辐射冷却层抑制辐射。因此，基于辐射-蒸发冷却的串联集成，REW在日间的最大冷却功率达到214 W/m²。即使在80%高湿度条件下，REW的冷却功率也到达172 W/m²，较单一辐射制冷提高2.8倍以上。通过建筑模型演示REW在建筑节能冷却中的应用潜力，为拓展被动冷却的实际应用提供普适性优化策略，并为木质资源功能化利用提供新的见解。

明确不同地埂植物带间距的坡耕地土壤持水能力和土壤结构的空间分布特征，为东北黑土区地埂植物带及坡耕地水土保持措施的优化提供科学依据。选取修筑地埂植物带的坡耕地（地埂1为埂带间距为12.5 m；地埂2为埂带间距为19.5 m）为研究对象，以坡耕地为对照，采用空间均匀布点取样法获取表层（0~15 cm）土壤的基本物理性质指标，量化不同地埂植物带间距的坡耕地土壤持水能力和土壤结构的空间分布特征差异。结果表明，在坡耕地修筑地埂后，土壤的总孔隙度、毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量和毛管持水量均显著增加，且在整个坡面上分布相对均匀。此外，地埂1土壤的总孔隙度、毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量、毛管持水量是地埂2的0.96~1.11、1.21~1.31、1.03~1.25、1.22~1.78、1.33~1.52倍。地埂样地机械稳定团聚体质量分数、平均重量直径、水稳性团聚体质量分数、几何平均直径在所有4个田面都有显著性提高，是无措施坡耕地的1.01~1.15、0.94~1.61、1~1.17、1.05~1.55倍，表明修筑地埂后的坡耕地较无措施的对照样地能够有效改善土壤结构。地埂1土壤机械稳定团聚体质量分数、平均重量直径、水稳性团聚体质量分数、几何平均直径是地埂2的1.08~1.14、0.95~1.28、1.07~1.15、1.14~1.40倍。修筑地埂可以改善土壤持水能力和土壤结构特征，较小的地埂间距改善作用更为显著。

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同树种的枯叶分别建立检测模型以匹配不同的光照强度与含水率反演关系，而对不同林分的光谱光照强度数据进行采集与标注也需要较高的时间成本，限制了光谱法的实际应用。为此，提出基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）的森林地表枯叶含水率检测迁移学习方法，将训练好的模型参数迁移到新的模型中，避免重新训练模型，从而提高模型的学习效率、减小训练模型所需的数据量。结果表明，与经典反演方法长短期记忆网络（LSTM）相比，Bi-LSTM具有更好的检测性能，蒙古栎和落叶松的平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别减小了0.62%和0.87%，均方误差（mean square error，MSE）分别减小了0.28%和0.70%。且基于Bi-LSTM改进的迁移学习方法，大大降低了对标记近红外光谱数据的依赖。当目标域样本数为300个时，源域样本数为1 000个时，检测模型的MAE、MSE、决定系数（coefficient of determi nation，R ²）分别为3.27%、1.10%、0.918。MAE和MSE比没有源域训练的检测模型分别缩小了2.36%和1.02%，R ²提升了0.114。对比迁移前后说明迁移学习为降低光谱枯叶含水率建模时间成本、提高光谱检测实用性提供新的手段。

快速准确地获取土地利用信息，可为城市发展和生态环境保护提供参考依据。基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平台的多时相Landsat图像密集时间叠加和随机森林算法对云南省的土地利用类型进行分类，分析云南省土地利用和土地覆盖（Land use and Land cover，LULC）时空变化趋势，并使用地理探测器定量评估关键的驱动因素。结果表明，1）LULC分类平均总体精度和Kappa系数分别为88.64%、86.01%，精度较高，满足数据使用要求。2）云南省土地类型以林地、耕地、草地及稀疏灌草混交地为主，占比97.91%~98.38%，土地利用转移以林地和耕地互相转换、草地及稀疏灌草混交地转为耕地为主。3）云南省滇中和滇东部的土地利用强度总体高于其他地区，滇西北和滇西南地区的土地利用强度较低。4）不同驱动因素对LULC影响程度存在显著差异，植被类型、年均气温和土壤类型对LULC变化的影响程度相对较小，高程、坡度、坡向、年均降水、人口密度、GDP和人口城镇化率等对LULC变化的影响程度普遍较高，其中GDP、人口密度和人口城镇化率对LULC变化程度影响较高。研究结果可为云南省后续生态环境保护政策制定和区域可持续发展提供数据基础与支撑。

为提高沙漠地区车辆运输车能力，通过对沙漠土壤参数和履带车辆在松软地面通过性理论的分析，设计一种配备三角履带板的LY352J型沙漠履带式运输车。该车能够进行人员物资运输、车辆牵引、绞盘牵引作业，主要由三角履带板、绞盘和驾驶室等关键部位组成。通过理论分析和计算，确定各关键部件参数及沙漠履带式运输车在沙漠松软地面下的牵引通过性，应用Creo软件建立该履带车辆的虚拟样机模型，并采用RecurDyn（Recursive Dynamic）动力学仿真软件对车辆履带的最佳张紧力选择、直行、爬坡、转弯进行模拟仿真。结果显示，车重45%的条件下履带最佳张紧力为26.46 kN，能够保证车辆运行平稳且各项性能良好；上坡仿真得到的最大坡度为30°；转向动力学仿真中，车辆在路面上的转向稳定性较优，但在转弯时车辆容易失稳，会出现横向倾斜。最后在试验场地对试验样机进行直行、纵向爬坡和转向试验，验证该车型在沙漠地形实际行走时具有良好通过性能，能够克服轮式运输车在沙地沉陷的弊端，可满足现阶段沙漠地形运输作业的需求。

优势树种识别是林业资源调查的重要组成部分，提高优势树种识别精度对开展森林资源调查和相关研究具有重要现实意义。采用GEE（Google Earth Engine）云平台获取霍东矿区2023年1~12月哨兵2号（Sentinel-2）时间序列影像，基于连续变化检测分类算法（continuous change detection and classification，CCDC）算法及归一化退化指数（normalized difference fraction index，NDFI）构建树种的年内生长轨迹特征，提出一种结合树种“轨迹特征＋光谱特征＋纹理特征”的长时序遥感影像的优势树种分层识别方法，通过设置对照组“光谱特征＋纹理特征”，运用分层分类和随机森林分类算法对霍东矿区油松、辽东栎、白桦、华北落叶松、侧柏、山杨、其他杨树7种优势树种进行识别。结果表明，1）通过NDFI指数可以很好地将落叶林和常绿林区分开来；2）基于“轨迹特征＋光谱特征＋纹理特征”的优势树种识别效果较好，总体精度可达79.6%，Kappa系数为0.742，比对照组的总体精度高出7.3%。

植物残体是森林土壤碳库的重要来源，林地土壤碳通量的改变与土壤碳库及碳循环密切相关，然而目前关于土壤有机碳稳定性的研究多集中于农田土壤，为明确外源碳输入对林地土壤有机碳稳定性的影响，采用室内恒温培养试验，以凋落物种类（樱花（YH）、悬铃木（WT）、杨树（YS））、添加量（0、2%、4%、6%）、粒径大小（2 mm（D）、0.25 mm（X））为变量，设置18个不同处理和两组对照，分析不同因素及其交互作用条件下土壤CO₂释放规律、土壤有机碳质量分数以及矿化强度的变化。结果显示，不同凋落物对土壤总CO₂释放量和释放速率影响显著，樱花和杨树更易促进土壤总有机碳矿化，其中，YHX6（樱花、粒径2 mm、添加量6%）处理土壤总CO₂释放速率最高，YHD6（樱花、粒径2 mm、添加量6%）处理总CO₂累积释放量达CK1的4.37倍，6%添加量土壤潜在矿化碳矿化潜力（C _p）相较于CK1显著增加。土壤总有机碳累积矿化量随时间的动态变化可以用一级动力学方程拟合，拟合结果表明，外源碳输入加速了土壤碳周转。小粒径、6%添加量、YH类型的凋落物对土壤总有机碳周转的促进最为显著。WTX2（悬铃木、粒径0.25 mm、添加量2%）对总有机碳矿化强度的降低最为显著，仅为1.67%，小粒径处理对土壤矿化强度降低效果显著优于大粒径处理。由此，在区域土壤有机碳管理中，可以施用小粒径、低添加量的悬铃木叶以增加土壤有机碳稳定性，促进碳在土壤中的固持。

林分空间结构优化是实现森林可持续经营的关键问题，传统优化方法在处理复杂空间关系和大规模数据时往往效率较低。为此，提出一种基于图注意力网络（graph attention network，GAT）的林分空间结构优化方法，通过熵权-物元分析法构建综合空间结构评价体系，并以黑龙江省伊春市北部新青林业局汤林林场的林分数据为基础，建立图神经网络模型（graph neural networks，GNN），对林分空间结构进行多目标优化分析。试验结果表明，在25%采伐强度下，林分综合空间结构指数由4.336提升至7.256，GAT模型在捕捉复杂空间关系、优化多目标任务中表现优越。研究结果为林分空间结构优化及森林经营管理提供新的智能化手段，有助于增强森林生态系统的健康与稳定性。

随着自动化生产线的普及，茶饼的压制过程对产品质量的影响变得尤为重要。然而自动化生产线生产的普洱小茶饼在质量把控上往往不及人工制作的茶饼，因此针对自动化生产线生产后的茶饼外观质量检测成为亟待解决的问题。为此，提出一种基于机器视觉的普洱茶饼自动化质量检测算法。该算法综合应用大津法（otsumatlab，Otsu）阈值分割、Canny边缘检测等多种图像处理技术，并引入多种算法优化策略，以提升检测的精度和效率。该算法能够自动完成茶饼外观质量的检测与评估，并将结果实时与可编程控制器（programmable logic controller，PLC）进行数据传输。试验结果表明，该算法能准确识别茶饼的外观缺陷，平均计算准确率达95.75%，显示出较高的鲁棒性和可靠性，适用于自动化生产线中的质量控制，具备广泛的应用前景，尤其是在茶叶生产行业的智能化改造中，具有重要的参考价值。

可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）是衡量水果内部质量的重要指标，为此，提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法，用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法，包括蒙特卡罗无信息变量消除（monte carlo uninformative variable elimination，MC-UVE）、竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm，SPA），用于筛选有效波长。此外，提出一种结合局部二值模式（local binary patterns，LBP）和灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix，GLCM）提取图像特征的策略。基于光谱特征、图像特征和融合特征，分别建立偏最小二乘（partial least squares，PLS）、反向传播神经网络（back propagation neural network，BPNN）和支持向量机（support vector machine，SVM）模型进行SSC预测。研究结果表明，利用CARS算法提取的光谱特征融合LBP+GLCM算法提取的图像特征建立的BPNN模型，具有最佳的预测精度。该模型的决定系数（R ²）为0.926 1，均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为0.364 1。该研究表明高光谱图谱融合技术在无损预测蓝莓SSC中具有较大应用潜力。

机载高光谱数据能够反映树种光谱特征，可以对森林树种进行精确分类。应用不同机器学习分类算法对无人机高光谱影像进行树种分类研究。首先利用无人机完成黑龙江省帽儿山实验林场研究区的高光谱数据采集，对获取数据进行一系列预处理；然后分别利用基于高斯核的支持向量机、随机森林、K-近邻3种不同机器学习分类算法建立基于全波段高光谱数据的树种分类模型，并基于不同波段选择方法（连续投影算法、竞争性自适应重加权法以及无信息变量消除法）对全波段高光谱数据降维后再进行树种分类模型构建；最后联合不同波段选择方法与高光谱图像纹理特征构建树种分类模型，并对不同处理方法结果进行比较。研究表明，对于全波段高光谱数据的树种分类模型中，基于高斯核的支持向量机分类准确率最高（87.55%）。不同波段选择后，随机森林稳定性是3种分类算法中最好的，准确率较高，而基于高斯核的支持向量机分类准确率随着特征维度的增加而提升。基于灰度共生矩阵提取纹理特征后结合波段选择建立的树种分类模型准确率高于单一的波段选择建立的模型，尤其是K-近邻分类算法的提升最大，说明具有明显划分的特征进行其建模可达到较好分类效果。该研究利用不同特征选择方式结合3种不同的机器学习分类算法实现了基于高光谱数据的优势树种分类，为波段选择方式与机器学习算法结合提供了技术参考，也对基于无人机高光谱数据的森林生物量反演和碳储量估测研究具有重要意义。

分析乙烯利（ETH）、乙烯利抑制剂1-甲基环丙烯（1-MCP）和半胱氨酸（CYS）对橡胶树胶乳产量和主要品质指标的影响，并计算剂量阈值。采用优化的正交试验设计分析三因素（ETH，1-MCP，CYS），四水平（3种试剂各4个含量），共14个处理，用于涂施橡胶割面橡胶树割面，分别测定橡胶树胶乳产量、干胶含量（干含）、分子量、塑性初值、塑性保持率和门尼黏度等关键指标，并分析指标之间的相关性。结果表明，14个处理橡胶树后产量、干含等均存在显著差异。相关分析表明数均分子量与重均分子量、门尼黏度正相关，相关系数分别为0.71和0.83，与多分散性负相关，相关系数为-0.91。塑性初值与门尼黏度正相关，相关系数为0.73。多分散性与门尼黏度负相关，相关系数为-0.89。分别建立以干含等指标为核心的回归方程，计算出的乙烯利的最高体积分数是0.15%，1-MCP的最高体积分数是1.08%，CYS的质量浓度是0.41 g/L。优化的正交试验方法可有效地计算排胶调节剂的阈值，为后续试验提供理论和实践指导。

胶合板生产消耗大量能源，为提高经济效益，助力“碳达峰”“碳中和”目标，须提高能源效率，降低能耗。以胶合板生产过程中5股换热物流为研究对象，采用夹点技术对现有生产工况下的换热网络进行分析并提出优化改进方案。应用化工流程系统模拟软件Aspen plus建立胶合板生产流程中的换热网络，计算各侧线流股流量和物性数据，划分温度区间，确定最小传热温差并计算出夹点温度。传统夹点法确定最小传热温差 ( ∆ T_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}）为9 ℃，引入碳排放考虑因素后最小传热温差 ( ∆ T_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}）调整为7 ℃，平均夹点温度为116.5 ℃，利用夹点温度作为分析诊断换热网络中的跨越夹点物流现象，从而精确定位换热网络的瓶颈位置，调整不合理配置的冷热流股换热器，达到优化整个换热网络的目的。优化后系统冷、热公用工程用量各减少862 465.0 kW和202 642.0 kW，显著降低了装置能耗。

为准确获取森林冠层高度信息，精确估计森林地上生物量及评估森林碳汇能力，基于长时序的地面实测、多源遥感数据与数字高程模型构建30个长时序的特征变量，结合机器学习算法（Machine Learning，ML）对浙江省丽水市的森林冠层高度进行反演。研究表明，地形因素对森林冠层高度的反演呈“不重要性”，而与红绿波段相关的植被因子、森林冠层高度强相关；加入长时序的特征因子可有助于提升ML算法对森林冠层高度反演精度，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）提升的性能尤为显著，实现最佳0.39的决定系数（R ²）提升与4.15的均方根误差（RMSE，式中记为R _MSE）下降；随机森林在4种ML算法中的反演精度最高（R ²=0.79，R _MSE=1.65），大于支持向量机（R ²=0.65，R _MSE=1.97）、极端梯度上升法（R ²=0.76，R _MSE=1.81）与卷积神经网络（R ²=0.71，R _MSE=1.83）。

木材及其制品被广泛应用于人们日常生活，包括家具制造、室内装饰和建筑等领域。木材工业的年产值总量已经超过3万亿元，是重要的国民经济基础产业。然而，木业发展过程中仍存在产品附加值低、企业创新能力弱和生产供应链分散等问题，向新出发、向绿而行，孵化功能木质制造新技术、新材料，培育木业新质生产力是助推行业发展、蓄能助力低碳转型的重要方向。为此，聚焦木材科学前沿发展方向，针对木业新质生产力重要论述，阐明科技创新对木业发展的重要意义，提出木材科学未来发展向极微观深入、向极宏观拓展、向极端条件迈进、向极综合交叉发力4个发展方向，并综述了现阶段具代表性研究成果，梳理代表性木质新产品和功能新材料的发展现状和发展趋势，为进一步提出我国木业新质生产力发展路径奠定基础。

量化不同年龄兴安落叶松径向生长与气候因子之间的关系，为兴安落叶松天然林的适应性经营和管理提供决策依据。为此，以黑龙江省大兴安岭地区塔河林业局盘古林场2022年收集的159株兴安落叶松（Larix gmelinii）天然林单木样芯数据为基础，以树木年龄为标准，采用系统聚类方法将样木划分为幼龄组、中龄组和老龄组；运用树木年轮学方法建立标准年表，进而比较和分析不同年龄树木径向生长与气候因子的关系，并采用多元逐步回归法构建对气候敏感的单木径向生长预测模型。结果表明，1）4组（整体组、老龄组、中龄组、幼龄期）兴安落叶松树轮宽度年表的总体样本解释量（EPS）、平均敏感度（MS）和信噪比（SNR）均较高，表明所建立的兴安落叶松标准年表保留了较丰富的气候信息；2）兴安落叶松径向生长主要限制因子为当年8月份温度、前一年8—10月份温度以及当年2、7月份和前一年7、12月份降水量；3）不同年龄兴安落叶松对气候因子的响应存在显著差异，其中，老龄组树木的径向生长不仅受当年夏季温度的制约，还受前一年夏季温度和降水的影响，呈现出显著的滞后效应，而幼龄组和中龄组兴安落叶松则受环境因素的影响相对较小。

为优化珍稀濒危树种领春木（Euptelea pleiospermum）扦插生根困难的技术问题，以领春木1年生半木质化枝条为扦插材料，采用正交试验设计，通过对生根率、根系效果指数等指标的测算，探究不同基质、外源激素、激素质量浓度、处理时间对领春木扦插生根的影响，并应用隶属函数值法对16个处理组合（基质类型、激素种类、质量浓度、激素处理时间4个因素，每因素4个梯度）的生根效果进行综合评价，为领春木的扦插扩繁提供技术参考。4种扦插基质配比（100%泥炭；V（泥炭）∶V珍珠岩= 5∶2；V（泥炭）∶V（蛭石）=5∶2；V（泥炭）∶V（珍珠岩）∶V（蛭石）=5∶2∶2，V代表体积比）中，泥炭∶珍珠岩=5∶2生根效果最好，其生根率、平均根长、最长根长、平均生根数、根平均直径分别达56.67%、6.74 cm、7.47 cm、5.73条/穗、0.31 cm，根系效果指数为1.74，远高于其他3种基质配比（P<0.05）。正交试验结果表明，用质量浓度1.0 g/L的生根粉（ABT-1）速蘸5 s的插穗生根效果最佳，生根率达65.73%，平均根长7.38 cm，平均生根数7.59条/穗，最长根长7.52 cm，根平均直径0.35 cm，根系效果指数为1.87。综合分析表明，生根效果最佳的处理组合为泥炭、珍珠岩体积比5∶2为基质、在质量浓度为1.0 g/L的ABT-1号中速蘸5 s的平均隶属函数值最大，最低处理组合为泥炭、蛭石体积比5∶2为基质、在质量浓度为0.8 g/L的吲哚丁酸（IBA）中浸泡12 h。

为满足旋翼无人机执行林区内定点监测、侦查等任务，通过对鸟类栖息过程研究及腿足仿生研究，设计一种仿生栖息机械臂。对整机进行模块化设计及运动学分析，腿部模块使用机械系统动力学自动分析（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems，ADAMS）进行运动学轨迹仿真，爪部模块使用D-H（Denavit-Hartenberg）参数法取得趾尖运动学方程，通过MATLAB仿真得到爪部模块趾尖的工作空间点云分布。制作样机搭建试验系统，分别对趾部活动范围以及整机栖息能力进行试验验证。该设计结构简单，易操控，可完成试验室阶段的栖息行为。

冠幅是反映沙漠植被生长情况的重要变量，通过对不同生境沙漠植物冠幅预测，可为沙漠植被的科学经营提供参考。以古尔班通古特沙漠建群种梭梭为研究对象，选取常用的6种回归模型（M1、M2、M3、M4、M5、M6），以树高和地径为调查因子，建立高地、缓坡和平地不同生境中的梭梭冠幅模型。通过Origin和Anaconda软件对模型进行回归分析，根据4个拟合精度标准，决定系数（R ²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE），选取最优模型。模型拟合结果表明，在树高-冠幅和地径-冠幅模型中，6种回归模型的R ²均大于0.5，模型拟合效果较好。3种生境下（高地、缓地、平地）树高-冠幅和地径-冠幅均以M5（三次多项式）为最优模型。6个模型都具有统计学意义（Sig.<0.001），对古尔班通古特沙漠梭梭冠幅的预测具有重要的参考价值，为维护该地区生态和植被恢复提供一定的科学依据。

珍稀濒危植物与其伴生树种在长期进化过程中形成了稳定的伴生关系，但这种伴生关系是否与凋落物产生的化感作用有关还鲜为人知。以我国特有的珍稀濒危植物珙桐（Davidia involucrata）和其伴生树种灯台树（Cornus controversa）作为研究对象，研究自然质量浓度下二者不同类型的凋落物水提液（凋落枝、凋落叶、凋落枝叶混合）对彼此幼苗的化感效应。结果发现，1）灯台树的凋落枝水提液显著促进珙桐幼苗的基径和根长的增长，提高叶片中叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量（面密度，下同），以及N、P元素的质量分数，而凋落叶、凋落枝叶混合的水提液的促进作用未达显著水平。2）珙桐的凋落枝水提液显著促进灯台树幼苗的基径增长，提高叶片中叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量，而凋落叶、凋落枝叶混合的水提液则显著降低叶片叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量，以及N质量分数。3）化感作用效应指数表明，灯台树不同凋落物对珙桐幼苗有化感促进作用，强度由大到小表现为凋落枝、凋落枝叶混合、凋落叶；珙桐不同凋落物对灯台树化感作用各不相同，具体表现为凋落枝促进，凋落叶和枝叶混合抑制，且后者的抑制作用更强。研究结果表明珙桐和灯台树不同类型的凋落物水提液对彼此幼苗生长产生的化感效应不同，且2种枝凋落物水提液能对幼苗产生最大的化感促进作用。

为探究光学数据和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）数据在森林类型分类中的优势和互补性，以云南省普洱市思茅区的Landsat 8数据与微波遥感SAR影像ALOS2数据相交覆盖区域为研究区，采用分层分类技术进行森林类型分类研究。构建3种特征集，光学数据特征集（光谱+植被因子+纹理+地形特征）、SAR特征集（后向散射+极化分解特征）、光 学-SAR融合数据特征集（光谱+植被因子+纹理+地形+后向散射+极化分解特征），并使用递归特征消除法（Recursive Feature Elimination，RFE）对提取的3种特征集分别进行分层特征筛选，再用随机森林（Random forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对森林类型分类，光学-SAR融合数据SVM的分类效果最好。结果表明，1）在第1层（植被/非植被）分类时，总体精度为98.57%，Kappa系数为0.971；2）在第2层（森林/非森林植被）分类时，总体精度为92.14%，Kappa系数为0.826；3）在第3层（针/阔/混交林）分类时，总体精度为83.47%，Kappa系数为0.743。融合数据相比于光学数据集分类精度提高9.91%，比SAR分类精度提高24.97%；4）在融合数据集进行第3层次的分类中，对比不同窗口3×3、5×5、7×7、9×9下的光学图像纹理特征对分类结果的影响，7×7纹理窗口下精度最高。结果表明，多源数据协同的森林类型分类精度相比于单一数据源精度更高。

在定制化被动式木窗加工过程中，减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此，将该问题建模为一维下料问题，针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题，提出一种新的个体编码方式，以保护进化过程中切割模式的完整性。同时，设计启发式策略和修正策略，用于个体修正和种群进化。仿真试验表明，在不同算例下，除末根外的原料平均利用率均可达到99%，且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中，与企业现有软件相比，该算法不仅达到了理论下界，还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%，优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本，能为工程实践提供可靠的解决方案。

为研究剪顶时间和留干高度对红松苗木品质的影响，以4年生红松裸根苗为材料，进行剪顶试验，设置3个留干高度（20、25、30 cm）和5个剪顶时间（4月、5月、6月、7月、8月），测定不同剪顶处理苗木的地径、生物量、茎根比、根系长度、根系表面积和根系体积。结果表明，生长季中期（6月）剪顶处理可显著提高红松苗木地径生长量，较对照提高23.68%，其他时间剪顶处理提高作用不明显；剪顶处理对红松苗木生物量的提高、茎根比的降低和粗根的生长基本没有促进作用，但对细根的生长促进作用明显，其细根长度、细根表面积和细根体积较对照分别提高18.27%~84.95%，9.38%~75.01%和1.28%~64.68%。生长季中期（6月）剪顶提高了红松苗木地径生长量，促进细根的生长，在一定程度上促进红松苗木品质的提高。

基于视觉导航的森林移动机器人具有机器人作为边缘设备算力有限、导航效果受光照影响较大的问题。为此，提出一种轻量化的树干检测方法，该方法基于YOLOv7-tiny模型，采用可见光图像与热成像图像作为输入，导航效果受光照影响较小；同时采用基于部分通道卷积（Partial Convolution，PConv）的特征提取模块-部分通道卷积高效层聚合网络（Partial Efficient Layer Aggregation Networks，P-ELAN），对基准模型进行轻量化改进；在训练阶段用alpha-CIoU损失函数替换原始的CIoU损失函数，提高边界框回归的准确性。结果表明，所提出的森林移动机器人树干检测方法相较于原始YOLOv7-tiny模型参数量减少31.7%，计算量减少33.3%，在图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和中央处理器（Central Processing Unit，CPU）上的推理速度分别提升了33.3%和7.8%。修改后的模型在保持对树干检测精度基本不变的基础上更加轻量化，成为部署在机器人等边缘设备上的理想选择。

探究火烧迹地植被恢复过程中土壤微生物生物量及酶活性的变化规律，为火烧迹地森林恢复途径选择及恢复成效评价提供科学依据。以大兴安岭重度火烧迹地落叶松母树-白桦林（MB）、林下抚育-白桦林（FB）、无干扰白桦林（BB）3种不同类型的白桦林为研究对象，落叶松人工林（LL）为对照，测定0~5、5~10、10~20 cm土壤微生物生物量碳（MBC）、土壤微生物生物量氮（MBN）和脲酶（URE）、酸性磷酸酶（ACP）、蔗糖酶（SUC）、过氧化氢酶（CAT）活性。结果表明，1）土壤MBC、MBN含量变化为239.16~852.09 mg/kg和37.08~114.99 mg/kg，除10~20 cm土层外MBC、MBN含量由大到小依次为MB、FB、LL、BB。 2）MB土壤ACP、CAT和URE活性最高，FB的ACP、SUC、CAT活性均值要高于LL，BB的URE、ACP活性均值低于LL。3）冗余分析表明，0~5 cm土层土壤SOC、SAP、MBN对土壤酶活性的解释率达到了46.8%、24.9%和4.5%，5~10 cm土层土壤 \mathrm{N} {\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N、pH、MBC的解释率分别为61.8%、11.4%和4.0%。10~20 cm土层土壤 \mathrm{N} {\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N、pH、TN的解释率为53.3%、14.7%和12.4%。研究表明火后保留具有繁殖能力的树木作为母树恢复森林和及时森林抚育管理对土壤微生物生物量和酶活性具有促进作用。

利用遥感的方式对森林乔木层碳储量（Aboveground Biomass Carbon Stocks，ABGCS）以及乔木层碳储量的光饱和值进行精准估测，以期替代传统大面积调查的繁琐工序，为碳储量的估测提供参考和依据，提高森林可持续经营管理的效率。以2017年黑龙江省伊春市嘉荫县森林乔木层碳储量（ABGCS）作为研究对象，利用Landsat8 OLI遥感影像以及森林资源二类调查数据，构建参数模型多元逐步回归模型（Stepwise Multiple-Regression，SMR），非参数模型BP神经网络模型（BP neural network，BP-NN）、随机森林模型（Random Forest，RF）、支持向量回归模型（Support Vector Machine，SVR）对嘉荫县地区ABGCS进行估测和反演其空间分布情况。研究结果表明，非参数模型的估测精度明显高于参数模型，其中3种非参数模型（BP-NN、RF、SVR）相较于参数模型（SMR），拟合精度分别提高了25.0%、12.2%、7.3%；综合比较4种模型十折交叉验证的评价指标，分析得出模型性能优劣为BP-NN>RF>SVR>SMR，其中BP-NN模型拟合出最大的决定系数（R ²为0.785）和最小的均方根误差（RMSE为3.572 t/hm²）、均方误差（MSE为12.757 t/hm²）、平均绝对误差（MAE为2.687 t/hm²）；从碳储量残差分段检验结果来看，4种模型均存在碳储量不同程度上高值低估和低值高估的情况，BP-NN模型在各碳储量分段的平均残差（ME）和相对平均残差（MRE）值均为最小，其泛化能力较强；利用立方项模型确定ABGCS的光饱和值为63.056 t/hm²，与BP-NN所预测的ABGCS光饱和值接近（64.232 t/hm²）。因此，BP-NN模型在估测嘉荫县ABGCS具有较为理想的效果，为森林碳储量动态监测及研究提供重要依据。

采用室内培养皿发芽法，研究外源添加聚乙二醇、碳酸钠、碳酸氢钠对花楸胚胎萌发及幼苗生理指标的影响。结果表明，聚乙二醇处理花楸胚胎后使萌发率提高15%~25%，碳酸钠、碳酸氢钠处理使花楸胚胎的萌发率分别降低了88%和85%。聚乙二醇可缓解盐碱胁迫对花楸胚胎萌发的抑制，使胁迫下胚胎的萌发率提高1~2倍。聚乙二醇可提高盐碱胁迫下花楸胚胎中抗氧化酶活性，使胁迫下胚胎中超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）和过氧化氢酶活性（CAT）分别提高16.45%、75%、80%。聚乙二醇使胁迫下胚胎中的丙二醛（MDA）含量降低41.44%。研究显示，聚乙二醇能够有效缓解盐碱胁迫对花楸胚胎的抑制作用，并提高花楸胚胎中的抗氧化酶活性，增强花楸的抗逆性，为建立PEG引发促进花楸胚胎萌发技术提供科学依据。

为探索L波段全极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）数据估算森林地上生物量（Aboveground biomass，AGB）的潜力，基于非洲合成孔径雷达（AfricaSAR）项目无人机合成孔径雷达（Unmanned Aero Vehicle Synthetic Aperture Radar，UAVSAR）数据的冠层-地面散射分量构建5种极化散射比参数（R₁、R₂、R₃、R₄、R₅），计算雷达植被指数（Radar Vegetation Index，RVI），采用六分量和七分量分解等4种基于模型的分解提取21个极化分解参数，最后合并所有特征并采用随机森林特征重要性筛选出最优特征组合，采用随机森林（Random forest，RF）、支持向量机回归（Support vector machine regression，SVR）、 K最近邻回归（K-nearest neighbor regression，KNN）对不同特征组合估测非洲加蓬洛佩（Lope）区的森林地上生物量。结果表明，极化散射比参数、体散射（Vol）和雷达植物指数（Radar Vagetation Index，RVI）对森林AGB具有较高的敏感性，R₂与AGB的相关性为0.823，最优特征组合为Vol、极化散射比参数和RVI。不同特征组合的机器学习模型均表现出较好的效果，基于极化分解参数机器学习模型的决定系数（R²）大于0.800，均方根误差（RMSE）小于88.000 Mg/hm²，效果最好的是基于最优特征组合的RF模型，对比单独使用极化分解参数，R²提高0.144，RMSE降低30.327 Mg/hm²。极化散射比参数在森林AGB估计中具有一定的潜力，引入RVI提高模型精度，基于模型的分解适用于森林AGB估测，特征筛选的机器学习模型能较好地反演森林AGB，并在AGB达到400.000 Mg/hm²未出现明显饱和点。

探讨紫穗槐根和叶化学计量特性对养分的适应性，为豆科植物施肥和限制模式的研究提供依据，采用三因素（氮（N）、磷（P）、钾（K）），三水平（N1，N2，N3，P1，P2，P3，K1，K2，K3）的施肥处理，测定紫穗槐幼苗根和叶的碳（C）、氮、磷、钾含量，分析根和叶各元素之间的关系。结果表明，在P、K添加下，叶片比根系有更强的响应，根系对N添加有更强的反应。叶片和根N含量、根N/K和N/P随施氮水平的增加而显著增加，根P/K、叶P/K和根C/N显著降低。随着施磷量的增加，叶片N、P、K含量、根P含量、根N/K和P/K显著增加，叶N/K和叶N/P显著降低；根和叶K含量随施钾量的增加而显著增加，根N/K和P/K、叶N/K和P/K显著降低。叶P含量与根P含量、叶K含量与根K含量呈显著正相关，叶C、N含量与根C、N含量之间的关系不显著，而叶根N、P、K含量分别与相应的C/N、N/P和N/K呈显著负相关。叶和根的C/N之间的关系不显著，而叶的N/P、N/K和P/K之间的相关性显著。隶属函数分析结果表明，在紫穗槐C、N、P、K含量的累积方面，N2处理最佳。N的添加导致P对叶片和根的限制；P的添加导致N对叶片和根系的限制；K的添加并没有改变限制模式。研究结果可为紫穗槐的合理施肥和科学管理提供依据。

为研究大兴安岭地区火烧迹地识别和火后植被恢复状况，基于2006—2020年Landsat TM遥感影像，利用Google Earth Engine编写代码，以2006年大兴安岭地区松岭区那源林场森林火灾为研究背景，以差分归一化燃烧指数（dNBR）为基础数据进行火烧迹地识别，并对火烧烈度进行轻度、中度、重度和极重的等级划分；基于火烧迹地的增强型植被指数（EVI）值，采用一元线性回归分析、用于气候诊断与预测的Mann-Kendall突变检验法和用于做趋势分析的Theil-Sen median趋势分析等方法分析火烧迹地2006—2020年的植被恢复特征，探究大兴安岭地区火烧迹地植被恢复进程。结果表明，1）基于dNBR得到研究区过火面积为2 488.7 hm²，其中轻度、中度、重度和极重火烧迹地面积占比分别为23.5%、9.6%、35.2%和31.7%，重度和极重过火区分布于火烧迹地西部和东部，过火强度从中部向南部和北部逐渐降低，其EVI值与火烧前相比分别下降了约30%、40%、58%和67%；2）不同烈度林地火烧迹地EVI恢复速率由大到小表现为极重、重度、中度、轻度，植被恢复过程中，迹地EVI值逐渐增加，其中，轻度和中度火烧迹地可在火后6~8 a恢复，而重度火烧迹地的恢复则需14 a；3）火烧迹地恢复过程中，林地EVI突变点较灌草地少，说明森林生态系统较灌草地稳定性强。不同烈度林地火烧迹地的突变情况也存在一定差异，且对照区的突变时间点滞后于火烧迹地。

扎龙国家级自然保护区是世界最大的芦苇湿地，其植被变化对湿地的生态环境影响较大，以齐齐哈尔市域内扎龙湿地为对象，基于MODIS数据，利用像元二分模型法，运用ArcGIS 10.2软件，分析该湿地2001—2022年植被覆盖时空演变特征，旨在揭示扎龙湿地的植被变化趋势，为该湿地生态保护、修复及建设提供借鉴和参考。结果表明，1）扎龙湿地东部地区植被覆盖度优于西部，植被覆盖等级空间变化整体呈现出波动式增加的趋势；整体是低植被覆盖度向高植被覆盖度转化，高植被覆盖度区域面积显著增加，中级、中低级和低级植被覆盖度区域面积逐渐减少。2）植被覆盖度与该区域年降水量、年均气温和年补水量存在着相关性。高植被覆盖区域分别与年降水量和年补水量呈现显著的正相关（相关系数R=0.42；R=0.62），中高植被覆盖区域与前一年的年均气温存在显著的正相关（R=0.46），且与当年年均气温也有一定相关性；高植被覆盖区域也与前一年的年降水量存在一定的相关性，表现出植被覆盖度变化滞后于降水量变化的特征。

以珠三角地区海陆交互相淤泥质软土为研究对象，通过室内直剪试验探究不同固结压力和固结度下抗剪强度及抗剪强度指标的变化规律，提出抗剪强度及对应指标-固结度-固结压力三维Logistic数学模型。研究结果表明，当固结压力 P≥200 kPa、固结度U≥40%时，软土黏聚力（c）和内摩擦角（φ）增长较为明显；当U=100%时，各级固结压力作用下的软土抗剪强度（τ）相较于初始状态分别提高了7.89、12.73、13.50、18.20、22.38 kPa；所给出的三维数学模型可直接计算出某一固结压力和固结度下的抗剪强度指标c、φ、τ。研究成果能够更为准确地评价该地区软土地基逐级加载过程中的整体稳定性。

气候变化与森林植被影响着PM_2.5质量浓度的分布，而PM_2.5作为空气的重要污染物也可直接或间接影响森林 植被生长。目前，基于光学气溶胶厚度（AOD）反演日间PM_2.5的技术已经较为成熟，夜间PM_2.5作为日间PM_2.5的补充，对于PM_2.5的全天监测具有重要意义。基于辐射传输理论，以夜间灯光亮度、增强型植被指数和7个气象因素（2 m露点温度、2 m温度、U风速分量、V风速分量、大气表面压力、蒸发量、降雨量）作为输入变量，夜间PM_2.5质量浓度作为响应变量，建立机器学习估算模型，以期为东北三省夜间PM_2.5质量浓度监测提供参考。结果表明，基于集成树构建的模型具有较高的估算精度，其拟合优度（R ²）为0.68，平均绝对误差（MAE）为7.05 µg/m³，均方根误差（RMSE）为11.62 µg/m³。此外，通过分析东北三省各监测站PM_2.5估算值与真实值的误差，发现模型具有一定的时空敏感性。通过及时准确地掌控夜间PM_2.5质量浓度的分布状况，可以为森林植被保护工作的开展提供参考。

揭示南昌市植被覆盖的演化特征和确定影响其变化趋势的主要气候驱动因子，为其长期稳定、良性发展和积极应对后续的气候变化提供指导。采用2000—2020年南昌市的NDVI月度数据、气温、降水和气压等10个气象驱动因子，利用单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验、弗里德曼检验、肯德尔和谐系数检验法等非参数检验法和随机森林分析方法，对不同驱动因子的重要性进行研究。结果表明，1）在2000—2020年南昌市的NDVI呈波动下降趋势，该峰值出现在2000年，谷值则在2010年；2）城市整体植被覆盖呈现四周高中间低的空间分布规律，北部和西部地区的NDVI值相对较高且下降速率缓慢，中部的东湖区和青山湖区等NDVI值相对较低且有明显下降趋势；3）植被覆盖的极大平均值出现在每年8月，受温度的影响最显著，而风向的影响最不显著，降水的影响有一定的时滞性，植被覆盖变化应结合多要素的共同驱动作用来决定。

针对含节子木材力学特性不确定，不易判断其是否可用的现状，提出一种通过检测含节子木材的抗弯性能来对含有节子的木材是否可用进行评判的方法。选取在东北地区占到总森林面积15%~20%的常见树木蒙古栎为试验对象，首先采用目标检测算法对木材表面含节子区域进行识别；然后对识别的区域进行光谱提取，并构建定量预测模型；最后通过深度学习对含节子木材的力学性能进行分析。试验结果表明，提出的基于连续投影的支持向量机算法（Successive Projections Algorithm-Support Vector Machine，SPA-SVM）预测模型对木材抗弯性能具有优秀的预测能力，其试验结果指标决定系数R ²=0.96，均方根误差RMSE=0.58，相对分析误差RPD=5.09。该预测模型能非常准确地对含节子木材的抗弯性能进行预测，预测结果与真实数值误差较小，符合试验要求标准，预测结果可以为木材是否使用提供依据。

为解决背景噪声干扰下，从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题，提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）和高效通道注意力模块（Efficient Channel Attention，ECA），增大感受野，提升模型捕捉根系细节特征的能力，获取精确的根系分割图像。结果表明，改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%，相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比，根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9，Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7，可以实现根系长度和面积的准确测量。

为探究煤矸石粉在微表处技术中应用的可行性，选取不同煤矸石粉替代微表处混合料的填料，室内成型要求的组合试件采用汉堡车辙试验、四轮加速磨耗试验和剪切疲劳试验等长期性能测试方法，研究含有不同填料的微表处混合料路用性能和层间性能，并分析不同因素对微表处长期性能的影响差异性。结果表明，煤矸石粉以替代矿粉的形式添加于微表处中，可改善微表处的高温性能、水稳性能、耐磨耗性能、长期抗滑性能和层间黏结性能，其中，高温活化煤矸石粉的改善效果较好，煤矸石粉替代量对微表处不同性能影响高于矿粉类型，但煤矸石粉替代水泥则有损微表处的路用性能和层间性能。微表处长期性能的改善效果与煤矸石粉替代矿粉的质量密切相关，煤矸石粉替代率越高，则微表处的长期性能越好；矿粉全部替代为煤矸石粉、活化煤矸石粉，微表处的高温性能、水稳性能、耐磨耗性能、长期抗滑性能和层间剪切疲劳寿命分别提高约26.8%和36.4%、33.5%和40.0%、33.4%和45.1%、4.7%和6.8%、9.5%和10.4%。研究成果为煤矸石在沥青路面养护技术中应用提供参考。