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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

为研究柠条茎秆在锯切过程中的力学特性，并寻求最优锯切参数组合以支持后续平茬装备的优化改进，利用自制的枝条锯切试验台，通过单因素试验研究枝条直径、切割速度、喂入速度、切割倾角和锯片齿数对枝条峰值切割力、切割功率的影响。在单因素试验基础上，采用Box-Benhnken中心组合试验方法，选取切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数为试验因素，以枝条峰值切割力、切割功率为目标值进行多因素试验，并建立回归模型。试验结果表明，峰值切割力随茎秆直径的增大而增大，随着切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数的增大先增大后减小；切割功率随茎秆直径的增大而增大，随着切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数的增大先减小后增大。对回归模型进行多目标优化分析，得出最优工作参数组合为切割速度45.7 m/s、喂入速度0.32 m/s、切割倾角8.3°、齿数104，该组合下的峰值切割力为7.02 N，切割功率为181.57 W。峰值切割力与切割功率的预测值与实际值的偏差分别为1.9%、2.2%。试验结果为寻求高效、低耗的柠条平茬装备的设计提供参考。

帽儿山阔叶混交林以其复杂的林分结构、丰富的物种多样性以及树种间错综复杂的相互作用对枝下高的生长产生影响。精确构建枝下高模型对于指导林分经营管理、提升生长预测准确性有重要参考价值。选择28块在帽儿山地区有阔叶混交林代表性的样地，并将样地内广泛分布的18个树种按照树种胸径变异系数、树种平均胸径、树种平均高径比、树种占比、软阔硬阔树种分类以及树种耐荫性等指标进行分组，通过该方法解决树种复杂性以及单一树种样本量不足而导致的模型构建的难题。采用维科夫（Wykoff）模型作为基础模型。考虑林分、竞争以及物种多样性等因子表达林分混交度、竞争等情况，建立广义枝下高模型。考虑样地、树种组间枝下高的差异，构建枝下高混合效应模型。采用“留一法”进行检验预测，分析抽样对结果的影响。结果表明帽儿山常见的树种可以分为4个树种组，除胸径、树高外，优势木平均高、种内竞争大于对象木断面积之和以及Shannon指数对枝下高有显著影响。样地和树种组混合效应的基础和广义枝下高模型具有较高的拟合精度，R ²为0.638和0.627，RMSE分别为1.880和1.909。每个样地、每个树种组随机抽取1株样本校正混合模型时，广义枝下高混合模型相较于固定效应模型，其MAE和MAPE分别降低了7.51%和13.51%，表现出更好的预测效果。分析帽儿山地区树木种类多样以及树木各生态功能对枝下高生长的影响，为预测帽儿山阔叶混交林不同树种的枝下高提供参考。

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。

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。

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。

定量评价黑龙江省黑河市森林生态系统长时间序列固碳能力，分析森林火干扰对碳汇动态影响，为国家“双碳”目标提供参考数据。依据2005、2010、2015年黑河市1 649个森林样地动态监测数据，结合加拿大森林碳收支模型（carbon budget model of the canadion forest sector model，CBM-CFS3），在对模型参数本土化改进的基础上评估2005、2010、2015年黑河市森林生态系统多层次（地上、地下、枯落物、枯死木及土壤碳库）碳储量及碳汇能力，并分析火干扰影响。结果表明，2005、2010、2015年，黑河森林总生态系统碳密度从207.15 t C/hm²增至218.63 t C/hm²，碳汇量达531.54 t C。火灾发生频次逐年下降，含碳气体排放量2015年较2005年同比下降60.3%。以2005年因碳干扰情况为例，轻微火干扰在一定程度上提升森林生态系统固碳能力，而中度和严重火干扰分别使固碳速率下降23.9%和38.0%。此阶段，森林生态系统在碳固持方面具有积极作用，加强火灾监测和防控可有效提升固碳能力，保障区域生态环境的稳定与可持续发展。

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。

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。

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。