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。

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。

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。

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。

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%。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

牵引车在承担林业运载作业时，由于林间路况复杂，因此多以低速运行，有较高的转向需求，且往往带有负载单位，所以更关注其行驶稳定性与转向灵敏性。利用CarSim软件构建牵引车物理模型与负载模型，基于Simulink软件进行牵引车控制策略的设计，结合二自由度动力学模型建立牵引车二自由度模型，以牵引车横摆角速度与质心侧偏角参数结合模糊控制理论对牵引车转向过程进行制动力矩反馈控制，另外根据牵引车四轮转向模式，引入前后轮转角比例控制策略。在CarSim-Simulink联合仿真平台下，结合林业作业复杂路况进行不同控制策略下牵引车低速行驶与转向试验。结果表明，采取的控制策略有效减少复杂路况下牵引车的转向半径，提升转向速度，并将质心侧偏角限制在较小范围，牵引车稳定性较高，且横摆角速度稳态值更接近理想状态，转向更加灵敏。

将局部密度因子引入削度方程，通过地基激光雷达对黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场5块落叶松人工林进行扫描，采集的点云数据用于提取落叶松树高、胸径以及不同相对高度处直径，基于Kozak可变指数削度方程构建引入局部密度因子的削度方程，削度方程拟合结果为调整决定系数R_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}^{\mathrm{2}}=0.935，均方根差RMSE=0.735 6，平均偏差Bias=0.869 3。研究表明，引入局部密度因子的削度方程具有良好的拟合精度；对比传统Kozak削度方程和引入全局密度因子的削度方程，引入局部密度因子的削度方程拟合效果更好；落叶松的削度方程其局部密度因子的计算范围与树高和胸径呈正相关。试验结果可以为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据，初步揭示了局部密度因子对于落叶松树干干形的影响。

为探讨某森林植保机用锂离子电池自加热式热失控问题，首先探究电池单体的结构组成、各副反应的产热机理，以及电池单体、端板、隔热垫、箱体与环境之间的热辐射、热传导和对流换热3种传热方式。然后基于等效电路模型的热失控建模方法，由电芯物性参数、副反应机理、放热传热模型在AMEsim一维仿真软件中建立280 Ah大容量电池模组的热电特性模型，分析自加热热失控时的电池产热传热特征以及模组内热失控蔓延的路径，并进行仿真分析。最后并根据国标GB 38031—2020对该电池模组进行自加热试验，得到电芯温度随时间变化情况，并通过纳米CT扫描，确认触发电芯热失控具体位置。对比分析仿真与试验结果表明，建立的模型准确度高，性能可靠，电芯热失控温度最大误差为11.3%，热失控触发时间最大误差为4.2%，可为后续热失控温度预测和预防电池包热扩散的安全性等电池热管理方面的设计与开发提供技术参考。

地上生物量反映植被生长状况和碳储量的大小，该参数的准确性对于碳循环研究以及减缓气候变化至关重要。以芭蕉树为研究对象，提出一种利用深度学习实现芭蕉树冠检测分割和地上生物量估算的新思路。首先，以深度学习算法YOLOv8s-seg为基础框架改进，并应用无人机遥感影像，实现芭蕉树冠检测分割；然后，提取芭蕉树冠覆盖面积，结合实测地上生物量数据进行拟合，使用线性回归、K最近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）、支持向量机、随机森林和XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）方法分别建立芭蕉地上生物量估算模型；最后，对模型估测结果进行比较分析确定最优模型。结果表明，改进后的YOLOv8s-seg模型可以快速有效地对芭蕉树冠进行检测分割。通过验证发现，基于XGBoost的地上生物量估算模型拟合效果和预测误差优于其他模型，决定系数（R² ）为0.881 4，均方根误差（RMSE）为231.37 kg，平均绝对误差（MAE）为140.47 kg，能够更准确地预测地上生物量，更适于进行芭蕉地上生物量的反演，进一步验证了利用无人机和深度学习方法提取树冠信息实现估算地上生物量的可行性。

松材线虫病作为世界检疫性病害严重危害松属植物并威胁森林生态安全，至今没有行之有效的措施对其进行 控制和除杀。为满足人们对森林提供多种生态服务的需要，通过对马尾松林进行高强度（采伐强度60%）和低强度（采伐强 度15%）2种间伐措施采伐松材线虫病疫木后，采用高通量测序手段对松材线虫病疫区马尾松林土壤的细菌和真菌结构变化进行分析，旨在探究间伐对松材线虫病疫区马尾松林土壤微生物群落结构的变化，分析对土壤微环境的影响。采用高通量测序法对间伐抚育后的马尾松林土壤细菌和真菌群落进行研究，结果表明，3种林分土壤细菌和真菌群落表现出明显的差异，高间伐措施林分组（H-CK）的Shannon多样性指数和Chao1指数最高，H-CK组的土壤微生物群落多样性和丰富度显著高于低间伐措施林分组（L-CK）和对照组（CK）。L-CK组中标志细菌群落为Actinobacteriota（放线菌门），标志真菌群落为Leotiomycetes（锤舌菌纲）；H-CK组中标志细菌群落为Chloroflexi（绿弯菌门），标志真菌群落为Dothideomycetes（座囊菌纲）。结合土壤理化性质分析表明，与对照组相比，高强度间伐H-CK组的土壤有机质含量上升13%，在增加土壤有机质积累的同时，H-CK组的全氮含量达1.12 g/kg，碱解氮的含量为64.15 mg/kg，可显著提高土壤全氮含量和有效氮含量的积累（P<0.05），从而提升林地地力。稳步提升森林质量，逐步将现有发生松材线虫病的马尾松纯林培育成复层异龄针阔混交林，使其抗病能力增加，生态功能增强。

通过对广州市增城区按照起源和林分类型划分的4种典型林型（天然阔叶混交林、人工阔叶混交林、人工阔叶纯林、人工针阔混交林）群落的物种多样性和土壤理化性质的探究，分析其物种多样性差异，以及物种多样性和土壤环境因子之间的关系，为精准提升天然林质量提供理论基础。采用典型样方调查法，运用统计学分析方法，计算Magalef丰富度指数、Shannon-Wiener指数、Simpson优势度指数，对增城区典型森林群落的物种组成、优势度和乔木、灌草层的物种多样性的差异进行分析，并结合土壤环境因子进行相关性分析。研究区域共调查到植物193种82科153属。4种林型优势种（及其重要值）分别为天然阔叶混交林中的浙江润楠（6.36%）、人工阔叶混交林中的浙江润楠（5.52%）、人工阔叶纯林中的桉树（29.54%）、人工针阔混交林中的鸭脚木（4.73%）。天然和人工阔叶混交林优势种径级呈倒J形分布，人工针阔混交林和阔叶纯林为正态分布。4种林型群落在物种多样性、土壤氮、磷含量方面具有显著差异，其中，人工阔叶纯林乔木层物种多样性最低，灌草层物种多样性最高。研究结果表明，4种林型土壤营养物质含量差异显著，物种多样性和土壤理化性质具有显著相关性，区域内不同起源、不同林分类型的森林需要不同的经营措施。

探讨不同林龄苹果林地枯落物和土壤水源涵养能力的变异特征，明确苹果林地的水分特征，对建立合理的果园管理制度等具有重要意义。以运城市临猗县不同林龄（4、6、15、30 a）苹果林地为研究对象，通过野外调查和室内试验，对苹果林地枯落物和土壤水源涵养能力进行定量描述和差异性研究。结果表明，4种林龄苹果林地枯落物层总蓄积量为0.82~2.09 t/hm²，最大持水量介于4.91~13.09 t/hm²，有效拦蓄量在3.36~9.38 t/hm²，随着林龄的增长，以上参数量均表现为先增大再减小的趋势，以15 a为最大。枯落物层持水量、吸水速率与浸水时间分别存在良好的对数和幂函数关系。在0~60 cm范围内，随着林龄的增长，苹果林地土壤容重逐渐减小，总孔隙度和最大持水量逐渐增加，以30 a为最大。随着土层加深，不同林龄苹果林地土壤容重呈现先增大再减小的趋势；除林龄4 a外，其余林龄土壤总孔隙度逐渐减小，但各土层之间差异性不显著。30 a苹果林地土壤最大持水量随土层加深逐渐降低，其余林龄呈现先减小再增加的趋势，均以0~10 cm土层持水量最大，20~40 cm土层最低。坐标综合评定法得出林龄在15 a时枯落物层和土壤层（0~60 cm）总水源涵养功能最强，30 a林龄次之，4 a林龄最弱。

为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题，提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块，扩展初始卷积通道数，使网络能更高效地进行多尺度特征提取；提出一种重构的检测头，训练时增加卷积层的复杂性，推理时使用单分支结构，从而丰富网络的特征表示能力，并保持高效的推理速度；在特征融合前增加了卷积注意力机制模块CGA，减少计算量；使用Focaler-ShapeIoU损失函数代替CIoU损失函数，弥补边界框回归方法的不足，进一步提高检测能力。试验结果表明，与基准模型相比，改进后的算法mAP50提高了2%，mAP50-95提高了2.4%，模型的处理速度（FPS）提高了4.33%，证明改进后的算法能够更好地应用在林区行人检测的任务中。

为实现冶金固废材料的高值化、规模化利用，采用冶金固废材料（高炉矿渣、粉煤灰、电石渣、石膏）协同制备土壤固化剂，通过正交配比优化试验研究不同固废材料对固化土力学性能的影响并获取最优的参数配方。系统研究固废基固化剂（SWC）固化土的力学性能（无侧限抗压强度、劈裂强度、延迟成型）和耐候性能（水稳定性、冻融循环），并与PO 42.5硅酸盐水泥（OPC）进行对比。结果表明，电石渣对固化剂体系起到重要作用，合理的石膏掺量对强度增长有积极作用；固化土的强度随SWC掺量和养护龄期的增加而增大，4%掺量下的固化土7 d无侧限抗压强度大于1 MPa，劈裂强度与OPC固化土基本相当；SWC固化土表现出更久的施工容许延迟时间，拌和后12 h内强度无下降趋势；掺量大于5%时水稳定系数大于90%，同掺量下抗冻系数与水泥相比提高3%~5%，具备良好的水稳定性与抗冻性；X射线衍射（XRD）和扫描电子显微镜（SEM）分析表明，SWC固化土在水化过程中会生成膨胀性水化产物钙矾石（AFt）和硅酸钙（C-S-H），钙矾石晶体对改善固化土的劈裂强度和抵抗开裂变形能力提高作用显著。

白桦汁液采集时间大多在早春阶段，容易采集且产量高，为探讨温度对白桦木质部汁液变化的影响及不同发育时期汁液组分质量浓度的变化，以黑龙江省东北林业大学帽儿山实验林场白桦天然次生林为研究对象，通过收集2022年和2023年的白桦汁液，统计春季汁液流量。对2023年白桦不同发育时期汁液中的碳水化合物、氨基酸、总三萜、可溶性蛋白、pH以及钾、钙、钠、镁离子质量浓度进行分析，解析汁液组分变异规律。通过连续2 a取汁的白桦与当年取汁的白桦汁液组分质量浓度对比分析，探索连续取汁是否对白桦生长发育产生影响。结果表明，白桦汁液在4—6月中产量整体呈现先增后降的趋势，高峰期集中在4—5月份，且温度的升高会促进产汁。白桦木质部汁液的总三萜、碳水化合物、氨基酸、蛋白质组分质量浓度在整个物候发育时期均呈现先升后降再升的趋势，均在旺盛生长期时达到最低值。随物候发育白桦汁液pH整体呈下降趋势，在完全展叶前不断酸化。离子质量浓度整体呈先上升后下降的趋势。持续取汁不会对白桦汁液中总三萜、氨基酸、蛋白质质量浓度造成显著影响，会使碳水化合物质量浓度及pH降低。研究结果可为黑龙江省东部山地白桦汁液的科学采集提供指导依据。

贺兰山位于我国西北干旱半干旱地区，系统分析该地区土壤真菌群落的组成特点，对于明确干旱半干旱地区森林生态系统中真菌多样性及其群落功能具有重要意义。采用Illumina Miseq高通量测序技术，分析贺兰山3种主要建群树种青海云杉（Picea crassifolia）、油松（Pinus tabuliformis）和白桦（Betula platyphylla）的根际土壤真菌多样性和群落组成及其对土壤理化性质变化的响应。结果表明，从青海云杉、油松和白桦的根际土壤中分别获得真菌操作分类单位（operational taxonomic units，OTUs）数为267、353、433个，其中3个树种的共有OTUs数为60个。所有真菌OTUs属于17个门、42个纲、107个目、210个科、326个属。在门水平上，担子菌门（Basidiomycota）和子囊菌门（Ascomycota）真菌为主要优势真菌，相对丰度分别为58.7%和35.7%。在属水平上，相对丰度最高的5个属为蜡壳耳属（Sebacina，6.7%）、棉革菌属（Tomentella，6.5%）、丝盖伞属（Inocybe，6.1%）、双子囊菌属（Geminibasidium，3.7%）和青霉属（Penicillium，2.9%）。不同树种的优势真菌群落组成有显著差异，青海云杉、油松和白桦根际土壤中相对丰度最高的属分别为双子囊菌属（10.8%）、丝盖伞属（16.9%）和蜡壳耳属（9.0%）。采用冗余分析（redundancy analysis，RDA）分析贺兰山主要建群树种根际土壤真菌群落组成差异的驱动因素，其中土壤全氮含量和土壤含水量对真菌群落组成均有显著影响，解释度分别为41.6%和39.1%。贺兰山主要建群树种的土壤真菌多样性较高，与环境因子关系密切。研究结果丰富了贺兰山主要建群树种根际土壤真菌资源的生物信息，可以为干旱半干旱地区森林生态系统中真菌资源的挖掘和研究提供理论依据。

新质生产力背景下，区块链以其透明性、可追溯性等特点为传统产业带来了转型升级的新机遇，也为木材供应链的碳减排合作开辟了新路径。为此，构建中俄木材供应链的演化博弈模型，研究区块链平台下四方主体——俄罗斯木材供应商、中国木材加工制造商、木制品分销零售商以及政府在碳减排合作机制中的运行演化规律。结果表明，供应链成员的初始策略概率、消费者低碳偏好度以及制造商碳减排量增加，均能有效激励木材供应链上的主体成员积极参与碳减排合作机制，同时，政府奖惩机制也会影响博弈系统的最终稳定结果，对搭便车行为的惩罚力度越大，越有利于博弈系统达到理想状态，而过度补贴则会削弱系统达到最优均衡的可能性。研究成果为中俄木材供应链碳减排合作提供理论启发与参考。

为探究药剂处理对红松截顶苗木不定芽发生的影响，以5年生红松裸根苗为试验材料，于生长季初期统一截顶后，每15 d采用不同的药剂赤霉素（GA₃）（200、500、1 000 mg/L）、6-苄氨基腺嘌呤（6-BA）（100、300、500 mg/L）、KMnO₄（0.1%、0.2%、0.3%）对苗木进行喷施处理，以喷施清水处理为对照，调查经不同药剂处理红松截顶苗木的不定芽发生情况。结果表明，药剂处理（除1 000 mg/L GA₃和0.1% KMnO₄外）提高了红松截顶苗木不定芽的发生率，与对照相比，萌芽株率提高了5.72%~48.58%，萌条数提高了15.37%~175.94%。GA₃促进红松截顶苗木的适宜质量浓度为200 mg/L，该处理可提高萌芽株率34.28%，萌条数提高了33.63%；6-BA促进红松截顶苗木的适宜质量浓度为500 mg/L，该处理可提高萌芽株率48.58%，萌条数提高了175.94%；KMnO₄促进红松截顶苗木的适宜质量浓度为0.2%，该处理可提高萌芽株率42.85%，萌条数提高了95.18%。采用500 mg/L 6-BA对红松截顶苗木进行处理可以获得促进不定芽发生的较好效果。

直投式SBS改性沥青具有易于监管质量、成本低和污染小等优势，能够解决常规湿法SBS改性沥青的质量不稳定的问题，近年来逐渐被广泛应用。为此，对不同掺量下直投式改性沥青进行短期老化，通过对老化后的直投式改性沥青进行温度扫描试验、中温疲劳性能测试、低温流变性能测试及原子力显微镜测试，从宏观到微观尺度研究直投式SBS改性沥青的抗老化性能。宏观试验结果表明，直投式SBS改性沥青在短期老化后弹性成分增加，疲劳寿命增加。国路直投式SBS改性沥青在老化过程中存在二次发育现象。微观试验结果表明，短期老化后，常规湿法SBS改性沥青与辽河直投式SBS改性沥青由于4组分含量的变化及SBS的裂解导致粗糙度减小，国路直投式SBS改性沥青由于进一步溶胀发育导致其表面粗糙度增大，与宏观试验得到的结论一致。

为探究健康樟子松天然林和不同地区樟子松枯梢病林下土壤真菌多样性差异，以红花尔基自然保护区樟子松健康天然林为对照，红花尔基自然保护区樟子松天然林、泰来县和章古台人工林中的感病樟子松为研究对象，采用lllumina Miseq高通量测序技术分析不同樟子松林地土壤真菌群落组成。结果表明，来自3个地区的4组樟子松林下土样中，总共获得 5 564个真菌扩增子序列变异体（Amplicon Sequence Variant，ASV），其中担子菌门（Basidiomycota）和子囊菌门（Ascomycota）的相对丰度较高；不同地区不同土壤深度的优势属丰度及种类存在差异，健康天然林表层土壤真菌优势属为糙缘腺革菌属（Amphinema），0~10 cm和10~20 cm深土壤真菌优势属为丝膜菌属（Cortinarius）；感病樟子松林下土壤中，天然林表层、0~10 cm和10~20 cm深土壤真菌优势属分别为木霉属（Trichoderma）、篮状菌属（Talaromyces）和乳牛肝菌属（Suillus），泰来县人工林表层、0~10 cm和10~20 cm深土壤真菌优势属分别为Delastria属、假裸囊菌属（Pseudogymnoascus）和Sagenomella属，章古台人工林表层土壤真菌优势属为Knufia属，0~10 cm和10~20 cm深土壤真菌优势属均为假裸囊菌属。此外，感病人工林土壤真菌群落中的植物病原菌占比分别为2.63%、5.04%，远低于感病天然林（8.77%）和健康天然林（8.11%）。人工林土壤真菌群落中的外生菌根含量低于天然林。推测人工林由于其树种的单一性导致外生菌根真菌丰富度较低，使得樟子松的抗病性较差。

为解决沥青老化行为预测研究中室内模拟老化与实际老化偏差大、缺乏易于工程推广的科学评价指标等问题，以在役高速不同老化程度的SBS（苯乙烯-丁二烯-苯乙烯三嵌段共聚物）改性沥青为对象，借助沥青质量激光回弹快速检测系统（ABQT），通过获取最大蠕变变形、弹性恢复率、加载变形速率系数和回弹变形速率系数等指标评价沥青性能变化规律，并与沥青常规老化性能指标相对比，分析这些指标评价沥青自然老化行为的准确性；在此基础上，以这些指标建立沥青老化非线性预测模型，通过获取沥青老化速率值分析自然老化状态下沥青性能衰变规律，并最终提出合理的预防性养护时间。结果表明，最大蠕变变形、加载变形速率系数和回弹变形速率系数等指标可以有效表征沥青老化性能衰变过程，同时基于这些指标建立的沥青老化非线性预测模型适用性强，可以实现沥青性能-老化时间的双向计算；随老化时间的延长，最大蠕变变形、加载变形速率系数和回弹变形速率系数指标所对应的老化速率值均以三次函数模型形式衰变，老化速率拐点分别为6.67、5.56、6.67 a，考虑到沥青混合料性能安全，建议以5.56 a作为介入预防性养护措施恢复沥青性能的阈值。

以内蒙古地区牙克石林业管理局的大兴安岭天然白桦林（Betula platyphylla）为研究对象，利用198块样地数据分析天然白桦林林分碳密度与各林分变量之间的关系，建立碳密度预测基础模型，同时将立地条件（草类白桦林、杜鹃-越桔白桦林、榛子白桦林）作为哑变量引入到预测模型中，对不同林型的林分碳密度进行预测，为林业研究中碳密度模型的构建以及森林碳汇工作提供思路和方法。结果表明，天然白桦林林分碳密度基础模型决定系数（R²）为0.703，均方根误差（RMSE）为8.615 t/hm²，赤池信息量（Akaike information criterion，AIC）为841.206，贝叶斯信息量（Bayesian Information Criterion，BIC）为851.071。引入立地条件哑变量后，R²有所增大，最大达到0.818，RMSE均小于等于8.241 t/hm²，说明模型具有较好的稳定性，预估参数较为精确。哑变量模型的AIC均小于等于541.431，BIC均小于等于550.320。哑变量模型能够反映不同立地条件下碳密度的变化，在模型的拟合和检验方面都显示适合于研究地区林分碳密度的预测，为天然白桦林碳密度估算提供参考。

以正交试验设计方法为基础，对张家口市京新高速公路路堑膨胀性泥岩开展试验， 重点研究不同上覆荷载下泥岩试样的膨胀率与浸水时间、初始含水率、压实度的规律关系，并采用极差分析法对各种因素进行敏感性分析。研究结果表明，膨胀率随浸水时间的变化曲线呈现出S形走势，大致可划分为初始膨胀阶段、加速膨胀阶段、缓慢膨胀阶段；在相同初始含水率条件下，膨胀率随着压实度的增大而增大；在相同的压实度条件下，膨胀率随初始含水率增大而减小。通过极差分析法可知，试样浸水时间为影响膨胀率的主导因素，含水率和压实度为次要影响因素，且小荷载下含水率对试样膨胀率的影响比较明显，荷载继续增大，压实度超过含水率对试样膨胀率的影响。

为进一步探究实际工况下冻融对黄土变形和强度的影响，开展经历0、1、4次有压冻融循环后的黄土压缩试验。结果表明，经历有压冻融后，冻结黄土多呈现脆性破坏模式，应力-应变曲线表现为应变硬化型曲线；经历1次有压冻融循环的黄土强度降低约35%，经历4次有压冻融循环的黄土强度降低近51%，二者呈非线性负相关关系；相同冻融循环次数情况下，随着含水率的增加，峰值应力会逐渐减小，试验含水率范围内强度降低近77%；冻结黄土单轴抗压强度会随初始干密度的增加及试验温度的降低而呈现显著增大的趋势，当温度从-10 ℃降低至-15 ℃，强度增大1.5倍，从-15 ℃降低至-20 ℃，强度增大近2倍；最后基于高斯函数，构建有压冻融循环影响的冻结黄土强度模型，使其能较好地反映冻结黄土的应变硬化情况。

为研究4种小浆果多酚的协同抗氧化活性，选用均匀试验设计法优化小浆果多酚协同抗氧化组合，经过统计分析和数学回归模型拟合得到最优组合——笃斯越橘多酚（D2）、红豆越橘多酚（H2）、蓝靛果多酚（L2）、蔓越莓多酚（M2）最佳质量浓度分别为42、138、172 、0 μg/mL，对DPPH自由基的实际清除率为98.07%±0.31%，接近理论期望值100%，说明模型优选的组合具有可行性。通过协同效应分析，优选组合清除DPPH自由基和羟自由基的协同效应指数（Combination Index，CI）值分别为0.57和0.64，进一步说明笃斯越橘多酚（D2）、红豆越橘多酚（H2）、蓝靛果多酚（L2）3种浆果多酚具有显著协同抗氧化效果。研究成果可为天然抗氧剂及小浆果功能产品研发提供依据。