新疆是中国重要的林果产业基地，特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展，设计一款归一化注意力（normalization-based attention module,NAM）轻量级深度卷积神经网络（MobileNet-V2）果树叶片分类及病害识别模型。其中融入轻量型的归一化注意力机制，提高模型对特征信息的敏感度，使模型关注显著性特征。同时，将L1正则化（L1 regularization或losso）添加到损失函数中，对权重进行稀疏性惩罚，抑制非显著性权重。试验结果表明，在叶片分类中，模型对自构建植物叶片病害识别数据集（Plant Village）、混合数据集的分类结果均表现良好，准确率分别达到97.05%、98.73%、94.91%，具有较好的泛化能力。在病害识别中，MobileNet-V2 NAM模型实现94.55%的识别准确率，高于深度卷积神经网络（AlexNet）、视觉几何群网络（VGG16）经典卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型，且模型参数量只有3.56 M。MobileNet-V2 NAM在具有良好准确率同时保持了较低的模型参数量，为深度学习模型嵌入到移动设备提供技术支持。

叶面积指数(leaf area index,LAI)是北部生态系统生产力模拟模型(boreal ecosystem productivity simulator, BEPS)的关键驱动数据，获取高精度LAI对区域森林生态系统碳循环十分重要，然而当前大多研究采用的MODIS LAI产品缺乏可信度。为此，基于LAI动态模型、PROSAIL辐射传输模型和层状贝叶斯网络(Hierarchical Bayesian Network, HBN)构建数据同化系统，获得空间分辨率为20 m的LAI数据，驱动BEPS模型，模拟塞罕坝机械林场2011—2021年的植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP),并对NPP时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明，基于贝叶斯同化方法获得的高分辨率LAI数据极大提高了MODIS LAI产品的精度；基于同化后的LAI数据驱动BEPS模型获取模拟森林NPP,与样地实测数据计算NPP间相关性较高(R~2=0.77);2011—2021年塞罕坝机械林场植被NPP平均值为307.4 g/(m~2·a),森林NPP呈现平稳增长趋势；不同植被类型模拟NPP存在较大差异，针叶林、落叶林及混交林模拟NPP分别为484.9、402.4、287.9 g/(m~2·a);植被NPP与温度因子相关性较高，偏相关系数为0.2～0.8,而植被NPP与降水量的相关性总体而言相对较低，其偏相关系数为-0.3～0.4,在该地区降水量对植被NPP的影响较低，温度为该地区NPP变化的主导因子。研究结果可获取高空间分辨率的LAI数据，为森林生态系统碳循环的精准时空模拟提供依据。

木材生物彩绘指利用真菌、细菌使木材变色，也称为花斑木。回顾花斑木历史、研究现状与难题并提出展望。花斑木的应用可追溯到500多年前的意大利，当时被广泛应用于镶嵌装饰工艺中。当前，花斑木的研究主要集中在菌纹木和软腐菌色素的研究与利用，由于微生物色素具有可再生、耐久等优点，为提高人工林木材的综合利用率和附加值提供新的途径，也有助于减少合成染料的使用。而心材型（细菌型）花斑木的研究难度较大，需要更多的科学探索和技术突破。目前利用真菌培育花斑木存在菌种保存与衰退、过程污染控制和培育条件控制等难题，而色素提取及媒染则需关注溶剂毒性、色牢度等问题。

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。

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 hm~2，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。

为优化制备胺化改性竹粉（AMBP），考察碱预处理浓度、环氧化时间和温度、胺化改性剂和改性温度等因素的影响，并利用扫描电镜（SEM）、傅里叶红外光谱（FTIR）和X射线光电子能谱（XPS）等对其结构进行表征。结果表明，碱预处理浓度、环氧化温度和时间、胺化温度和改性试剂种类均对吸附剂的制备存在显著影响。吸附剂最佳制备条件为，原竹粉3.0 g，经2 mol/L NaOH碱处理，于100 mL的8%NaOH和15 mL的环氧氯丙烷中，40℃下环氧化反应8 h；再在5 mL四乙烯五胺（TEPA）、1 g Na₂CO₃、100 mL水中，40℃下反应2 h。原竹粉的竹纤维结构在改性过程中得到了较好保留，胺化改性后，氮元素质量分数显著增加，引入新的—NH₂、—NH—等基团。吸附剂AMBP-TEPA对水中游离态和络合态Cu（Ⅱ）均具有良好吸附效果。研究结果为竹材的资源化利用提供新的途径和技术支撑。

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。

以大兴安岭北部多年冻土区典型森林群落主要乔木为研究对象，分析叶片和土壤碳(C)、氮(N)、磷(P)含量及生态化学计量特征，探讨叶片和土壤C、N、P生态化学计量之间的关系，为该地区森林生态系统养分循环研究提供理论依据。结果表明，4种乔木叶片C∶N范围为25.66～47.92,C∶P范围为323.83～603.86,N∶P为10.21～20.59,兴安落叶松叶片C∶P和N∶P均最低，樟子松叶片C∶N和C∶P均最高，白桦C∶N最低，山杨N∶P最高；4种乔木叶片C∶N和C∶P都高于全球植物平均水平，表明这些乔木叶片具有较高的N、P利用效率，同时山杨叶片N∶P>20,其生长主要受P素限制；不同的群落土壤C∶N为13.89～18.46,C∶P为35.43～77.19,N∶P为1.96～5.26,山杨林C∶P和N∶P均为最高，而C∶N最低。白桦林C∶N最高，N∶P最低。樟子松林C∶P最低。冗余分析结果显示，4种乔木叶片C、N、P生态化学计量与土壤之间存在显著相关关系，土壤C、N、P含量及化学计量对乔木固碳及氮磷吸收具有显著影响。由此可见，我国寒温带4种乔木具有较高的N、P利用效率，但山杨生长受到P的限制，叶片C、N、P生态化学计量与土壤生态化学计量显著相关。

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（R2）为0.68，平均绝对误差（MAE）为7.05μg/m~3，均方根误差（RMSE）为11.62μg/m~3。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。

为探究基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）下贝叶斯优化（Bayesian Optimization,BO）卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法（PCA-BO-CNN）模型对人工林树种识别的方法，以提高遥感技术在人工林树种识别中的准确率和鲁棒性。以塞罕坝机械林场为研究区域，利用Sentinel-1遥感数据、Sentinel-2遥感数据、数字高程模型（digital Elevation Model,DEM）数据及森林资源二类调查数据和PCA-BO-CNN算法模型结合，并与其他不同算法模型对比分析，以提高人工林树种识别的准确性。结果表明，1）相比PCA算法处理前，PCA算法处理后多源数据特征的PCA1—PCA39共计39个特征的标准差和特征间的区分性明显提升。因此，PCA算法处理有利于提升对华北落叶松、白桦、樟子松、蒙古栎和云杉主要优势树种及非林地的识别精度；2）在PCA算法处理前，BO-随机森林（random forest,RF）算法模型对主要优势树种及非林地识别的总体准确度（OA）和Kappa系数精度，分别为81.87%,0.754 5。在PCA算法处理后，PCA-BO-CNN算法模型对主要优势树种及非林地识别的OA和Kappa系数精度相对提高，分别为83.10%,0.770 3;3）相比PCA算法处理前的BO-RF算法模型，PCA算法处理后的PCA-BO-CNN算法模型对塞罕坝林场主要优势树种及非林地识别的调和平均数（F1）、OA和Kappa系数的整体精度相对较高。具体，相比BO-RF算法模型PCA-BO-CNN算法模型的OA提升了1.24%，且相比PCA算法处理前PCA-BO-CNN算法模型OA提升了3.71%。与其他算法模型相比，基于PCA-BO-CNN算法模型的人工林树种识别方法具有很强的准确性和鲁棒性，为掌握塞罕坝林场人工林的树种分布，进而了解森林碳储量、森林对气候变化的响应、制定碳减排政策以及推动森林可持续发展提供重要的理论依据。

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。

砂石骨料属于不可再生资源，然而砂石资源短缺与建筑领域大规模扩张之间的供需矛盾日益升级。在我国“双碳”政策的大背景下，将西北地区丰富的风积沙、卵石资源应用到桩基骨料当中，是工程领域实现绿色环保、降本增效的重要手段。基于前期试验得到的新型卵石-风积沙混凝土配合比浇筑混凝土模型桩，再通过模型试验研究新型卵石-风积沙混凝土桩与土复合之后的承载性能变化规律。结果表明，优化配比后的卵石-风积沙混凝土能较好地满足复合地基的强度要求；增加桩长，减小桩径和桩间距，有助于减小地基的沉降量；在400 kPa加载作用下，桩的长度提升至一倍，地基总沉降量减小89%，在桩径和桩间距减小的工况对比可知，沉降量分别减小24%和36.4%。对于桩身应力，提高桩长、桩径，减小桩距，应力均表现出变大的趋势；对于桩土应力，提高桩长、桩径，减小桩距，地基土均表现出应力水平有所降低；对于桩土应力比，桩长越长桩土应力比越大。研究成果可以为卵石和风积沙的推广应用提供数据支持。

为探究麻花钻头的打孔参数（孔径、孔深）、土壤含水率以及土壤硬度对打孔峰值扭矩的影响规律，利用自制的打孔扭矩试验台进行单因素和多因素试验。试验结果表明，峰值打孔扭矩与土壤含水率呈线性减小关系，与土壤硬度、打孔深度以及打孔直径呈线性增长关系。对回归模型进行优化分析，在给定因素水平范围内得到最小峰值扭矩打孔参数组合为土壤含水率28%、打孔直径10 mm、打孔深度6 cm，峰值扭矩为0.3 N·m；最大峰值扭矩打孔参数组合为土壤含水率20%、打孔直径14 mm、打孔深度10 cm，峰值扭矩为0.8 N·m。峰值打孔扭矩的预测值与实际值偏差小于4%，打孔参数结果可靠。研究结果为后续草坪维护机器人的打孔钻头动力选型提供理论依据。

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。

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。

为研究碳纳米纤维混凝土在盐-冻融循环作用下的抗冻性能变化规律，以3.5%NaCl溶液作为冻融循环介质，对4种不同碳纳米纤维（CNFs）质量掺量（0%、0.1%、0.2%、0.3%）的混凝土试件进行快速冻融循环试验，通过扫描电镜、X射线衍射和氮气吸附等微观测试手段分析纤维改性机理，并建立冻融损伤模型以评价盐-冻融循环条件下碳纳米纤维混凝土的损伤演化规律。结果表明，CNFs可提高混凝土抗盐-冻性能，改善效果与碳纳米纤维掺量呈正相关，质量掺量为0.3%时抗冻等级及耐久性指数较基准组提高100%。CNFs通过桥接裂缝、控制纳米级裂纹、成核、改善孔结构提高混凝土密实度，进而改善混凝土的抗盐-冻性能。基于不同评价指标建立的冻融损伤模型符合威布尔分布且R2均大于0.9，可用于评价和预测盐-冻融循环条件下碳纳米纤维混凝土损伤情况。

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。

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。

针对松材线虫病对松树等树种的威胁、传统处理大径级疫木的方法存在运输困难、效率低、传播风险高以及粉碎效果差等问题，研发大径级疫木粉碎装备，实现疫木的就地粉碎。为此，设计一种粉碎装备的履带底盘机构，采用液压劈砍技术预处理疫木，并通过盘式削片机和锤式粉碎机粉碎木材。利用多体动学仿真软件进行仿真，模拟履带底盘在20°坡度、200 mm高、400 mm宽的垂直壁和200 mm深、400 mm宽的壕沟等复杂地形下的运行特性，分析运行过程中的平移加速度、垂向加速度及俯仰角等关键参数。履带底盘在20°坡度、200 mm高、400 mm宽的垂直壁和200 mm深、400 mm宽的壕沟等复杂地形下，表现出良好的稳定性和通过能力，关键参数均在合理范围内，运行过程中未出现履带脱链等异常现象。大径级疫木粉碎装备可实现定点粉碎，为疫木粉碎和履带底盘设计提供思路和技术支持。

目前，虽然已经有一些基于图像处理技术的竹片缺陷检测方案，但这些方案检测存在种类较少、实用性较差且难以部署在机器上等缺陷，为此，提出一种改进的竹片缺陷检测模型。该模型为改进的可变形-端到端目标检测（DeformableDETR）模型，首先将骨干网络替换成由DCNv3卷积为核心而堆叠设计的InternImage，该网络在保留卷积神经网络（CNN）先验特性的情况下还能捕捉到长距离依赖，使提取到的特征空间语义更丰富；然后在特征提取后新增一个采样模块，该采样模块将图像特征抽象为精细的前景特征和少量粗糙的背景特征，不仅能去除冗余的背景特征信息，还能提取高语义前景信息；最后引入一种新颖的协作混合分配训练策略，该策略通过训练由一对多标签分配监督的多个并行辅助头，提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，使用数据增强来扩展数据集，并使用迁移学习，以增强竹片缺陷的检测。试验结果表明，该改进方法可以提高模型的缺陷特征提取与解析的能力，并在测试数据集上取得了85.7%mAP50（全类平均精确度），单张图片推理时间为0.28 s，检测精度优于其他主流目标检测模型，为竹片缺陷检测提供新的方法。

为得到渗流作用下管幕冻结法温度场的发展规律，结合三亚河口通道隧道冻结工程，基于达西定律与多孔介质传热理论，运用有限元软件建立水热耦合数值模型，采用更改模型渗流流速大小和建立测温路径的方法，围绕冻土帷幕的发展情况、交圈时间、壁厚进行分析。结果表明，冻土帷幕随渗流的流向发展，下游侧土体开始冻结的时间早于上游侧土体，且最终温度低于上游侧土体；当流速约为2.87 m/d时，低渗流流速作用对整体冻土帷幕交圈的时间影响较小；随着渗流流速的增大，整体冻土帷幕交圈所需的时间明显增加，其区域的不均匀程度变大，厚度减小；当流速增大至约10.02 m/d时，冻土帷幕出现局部不交圈的情况。考虑到原冻结方案偏于保守，设计优化方案为将内圈冻结管总数由80根减少至56根，模拟分析后的平均冻土帷幕厚度约为4.28 m，相较于原方案减少了0.195 m，仍满足冻结设计要求。

木片集装箱翻转机械作为重要装卸转运机械，是木片输送链的核心设备，能够简化木片装卸工艺流程、提升装卸效率。为此，研制一款木片集装箱翻转机，能够实现集装箱转运、举升、装载和翻转等作业。阐述整机结构工作原理，对集装箱装载作业、翻转作业和关键零件进行力学分析，综合Hypermesh、ANSYS、Adams软件建立机器有限元模型和动力学仿真模型，分析机器装载作业和翻转作业得到，集装箱翻转角为γ∈[0°，85°]、支撑轴最大作用力为4 331 kN、最小直径为65 mm、翻转液压缸最大负载力为59.4 kN，小于机器相关设计参数，满足设计要求。以自行研制的集装箱翻转机展开相关试验研究，计算分析试验数据与仿真结果高度拟合，利用与试验数据高度拟合的仿真模型分析机器关键零部件可缩短机器研制开发周期、降低加工制造成本。该研制的木片集装箱翻转机满足设计要求，具有一定的应用潜力。

探究日本落叶松种子园和人工林优树自由授粉家系苗期生长性状遗传变异规律，为优良家系造林和后期遗传改良提供参考。以沙坝国家落叶松/云杉良种基地日本落叶松初级无性系种子园25个自由授粉家系和30个人工林优树自由授粉家系为试验材料，种子园混合种子苗作为对照，田间试验采用随机完全区组试验设计，在沙坝国家落叶松云杉良种基地苗木培育圃进行苗期生长试验。数据采用SPSS 16.0进行方差分析、多重比较，并估算遗传力和遗传增益，以2年生苗地径、苗高、新梢生长量为指标，采用Brykin多性状综合评定法进行家系评价和选择。种子园、人工林优树自由授粉家系1年生苗和2年生苗生长性状（地径、苗高、2年生苗新梢生长量）具有丰富的遗传变异，生长性状间具有显著（P<0.05）或极显著（P<0.01）正相关关系，家系选择潜力大。种子园自由授粉家系2年生苗地径、苗高、新梢生长量的表型变异系数分别是27.61%、36.82%、44.28%，家系遗传力依次为0.76、0.79、0.79，人工林优树自由授粉家系地径、苗高、新梢生长量的表型变异系数分别是25.57%、32.94%、38.83%，家系遗传力依次为0.90、0.92、0.92，属较高遗传力。家系生长性状受强的遗传控制，具有一定的稳定遗传能力，家系选择的遗传增益显著。按照50%的入选率初步选择苗期表现好的优良家系，种子园有种1、种25、种8、种34、种26、种12、种16、种20、种2、种100、种7、种21、种101共13个家系入选，入选家系地径、苗高、新梢生长量的遗传增益达到1.89%、6.18%、7.65%；人工林优树自由授粉家系有优19、优8、优2、优28、优30、优3、优7、优1、优18、优6、优15、优26、优25、优24、优13共15个家系入选，入选家系的地径、苗高、新梢生长量的遗传增益分别是3.73%、9.31%、11.19%。不论种子园还是人工林优树自由授粉家系，采用Brykin综合评价法选择的优良家系恰好是将苗高最大的家系入选。因此，建议日本落叶松自由授粉家系苗期采用单一性状——苗高作为评价和选择指标，会更加直观、经济、有效。在50%的入选率下，种子园、人工林优树自由授粉家系苗期分别有13个和15个家系入选，苗期初选家系为造林试验和后期遗传改良提供参考，有效减小田间试验规模，提高选择效率。苗高作为评价和选择指标，在生产中更加直观、方便、实用。

将单板层积材（laminated veneer lumber,LVL）和冷弯薄壁型钢通过结构胶复合构成工字形截面的钢-木组合梁，以梁的LVL板厚度、截面高度、薄壁型钢厚及翼缘LVL宽度等尺寸为参数，对9根钢-LVL组合工字形梁进行受弯性能试验，观察试件的破坏形态、挠度发展、应变分布和承载能力，对影响其受弯承载力的因素进行分析，并提出考虑滑移效应的跨中挠度计算公式。研究结果表明，钢-LVL组合梁具有良好的整体工作性能，破坏前变形能力较强，其受弯时最典型的破坏模式为下翼缘LVL被拉断，材料性能得到充分发挥，表现出较好的延性。增大截面高宽比、腹板高厚比，减小翼缘宽厚比可以提高组合梁的抗弯承载能力。LVL和型钢之间的滑移会降低组合梁的刚度，与未考虑滑移的结果相比，考虑界面滑移效应的组合梁跨中挠度理论计算结果更接近梁的真实变形，计算精度提高2.38%。

土壤有机碳矿化对森林恢复方式有极强的敏感性，为阐明不同恢复方式下土壤有机碳矿化速率及其与碳形态之间的关系，2023年6月选择小兴安岭地区阔叶红松林皆伐迹地区域内2种不同恢复方式下形成的2种林分（天然恢复形成的天然枫桦次生林，人工恢复形成的红松人工林）的林地土壤作为研究对象，以未受干扰的原始阔叶红松林的林地土壤作为对照（PK），采用野外样地设置与调查、土样采集与室内培养及测定相结合的方法，分析有机碳矿化速率对不同恢复方式的响应，并结合土壤碳形态的分布，探究不同恢复方式下有机碳矿化速率与土壤碳形态之间的关系。研究结果表明，1）土壤有机碳矿化速率从第3天开始随着培养时间的延长呈现出不断下降直至趋于平稳的趋势，且矿化速率随着土层的加深逐渐减小；2）原始阔叶红松林（PK）的矿化速率最高、天然枫桦次生林（BC）次之、红松人工林（PM）最低；3)2种恢复方式下土壤的总有机碳、矿物结合态有机碳与非活性有机碳由大到小依次为PK、BC、PM；颗粒有机碳含量由大到小依次为BC、PM、PK;4）培养过程中土壤总有机碳、颗粒有机碳、易氧化有机碳含量与有机碳矿化速率均呈现出一致减小的趋势，且与有机碳矿化量呈显著负相关性，其中易氧化有机碳对土壤有机碳矿化率的影响最大，相关系数为0.622。矿物结合态有机碳和非活性有机碳与土壤有机碳矿化量无显著相关性。综上，相较于红松人工林，天然枫桦次生林增强了土壤有机碳矿化速率，并且在2种恢复方式中，活性有机碳主导着土壤有机碳矿化速率。

探究大兴安岭多年冻土区3种林型秋季冻融期土壤活性碳变化特征及其主要影响因素，为多年冻土区森林土壤碳汇管理提供帮助。以兴安落叶松林（LY）、樟子松林（ZZ）和白桦林（BH）为研究对象，于2022年10月10日至11月18日对不同土层（0～5、5～10、10～20 cm）土壤进行取样，测定其土壤活性碳组分（可溶性有机碳、微生物量碳、易氧化有机碳）质量分数，探究其动态特征及其影响因子。结果显示，10月10日至11月18日兴安落叶松林、白桦林和樟子松林土壤温度均随气温下降而降低，变化范围分别为-0.49～3.71、-2.10～2.39、-1.04～3.48℃。3种林型不同土层土壤可溶性有机碳（DOC）质量分数随着温度的降低呈先升高后降低的变化趋势，微生物量碳（MBC）质量分数先减少后增加，易氧化有机碳（ROC）质量分数则波动式变化，变化范围分别为78.75～214.32、101.06～988.40、1.52～13.94 g/kg，其中，白桦林土壤DOC和ROC质量分数显著高于兴安落叶松林和樟子松林，而土壤MBC质量分数在兴安落叶松林中最高。3种活性碳在不同林型内均呈“表聚效应”，且冻融期内土壤DOC质量分数增加，土壤MBC质量分数减少，但土壤ROC质量分数变幅不大。兴安落叶松林土壤活性碳组分质量分数变化主要受土壤水分和微生物量氮影响，铵态氮是影响白桦林3种土壤活性碳的主导因子，樟子松林3种土壤活性碳的主要影响因子是土壤pH。研究表明，冻融作用对大兴安岭多年冻土区典型森林土壤活性碳影响较大，增加了土壤DOC质量分数，降低了土壤MBC质量分数，对ROC质量分数的影响相对较小。

良好的影像分割结果能够提高树种分类的精度，而分割效果取决于最优分割尺度（optimal scale parameter,OSP）的选择。以往研究依赖人为设置的尺度序列，结果具有主观性。为避免此问题，以高分二号影像（GF-2）为数据源，提出一种基于有效尺度区间的非监督OSP选择方法，用于确定不同森林类型最佳分割结果出现的分割尺度。影像分割采用多分辨率分割（multi-resolution segmentation,MRS）算法，通过构建有效尺度区间估计函数（effective scale interval estimation functions,ESF），结合总体优度函数（overall goodness F-measure,OGF）得出不同森林类型在不同尺度区间下的OSP，最后依据监督分割精度分析结合谷歌地图目视判读确定最佳分割结果。结果表明，OGF在有效尺度区间Ⅲ获取的OSP得到了各森林类型的最佳分割结果，监督分割评价方法（F-measure）的最低和最高值分别为0.731 1和0.873 3。同时，在GF-2影像树种分类的分割任务中，OSP与树种和森林类型有关。研究结果为高分辨率遥感影像树种分类的对象提取提供技术支撑，同时为不同地物组成的复杂影像分割尺度参数选择提供方法。

为了对林业运材车差速器总成装配密封质量进行事前预测，提高其产品质量及装配合格率，提出一种灰色关联分析算法结合粒子群（PSO）优化BP神经网络的预测模型。将由灰色关联分析算法筛选出影响差速器总成密封质量的关键装配工艺参数作为输入变量，差速器总成泄漏值作为输出变量，创建基于粒子群（PSO）算法优化BP神经网络（PSO-BP）的预测模型，结果表明，由灰色关联分析简化后的PSO-BP预测方法得到的平均相对误差最小为1.18%。在此基础上，应用PyQt5 GUI库开发差速器总成泄漏值预测系统。研究结果可以为差速器总成密封质量预测提供理论依据。

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。

激光雷达(Light detection and ranging, LiDAR)作为一种主动遥感技术，能够通过发射激光能量并接收返回信息的方式获取森林空间结构信息，然而，单独使用时存在扫描盲区，无法获取完整的森林树木三维点云。为此，提出融合无人机和地基LiDAR点云估测单木结构参数的方法，采用地面特征和树木位置关系的配准方法实现点云融合，并在融合点云数据的基础上提出一种改进的K均值层次聚类分割算法完成单木分割，然后根据基于分割后的单木点云使用轴对齐包围盒算法以及最小二乘拟合圆法分别提取单木树高和胸径，最后通过生物量异速生长方程估测单木生物量。研究结果表明，蒙古栎样地的树高、胸径和单木生物量的决定系数(R~2)分别为0.84、0.93和0.91,单木结构参数的均方根误差(RMSE)分别为0.75 m、0.96 cm和26.31 kg/株；樟子松样地的树高、胸径和单木生物量的R~2分别为0.92、0.96和0.95,相应的均方根误差分别为0.43 m、1.06 cm和26.12 kg/株。融合无人机和地基LiDAR点云为快速完整地获取林木构型信息提供可靠的数据基础，为联合多源激光雷达技术深入林业应用提供有力的技术支撑。

为更好地分析森林植被胁迫的生理过程，建立有效的森林监测系统，使用GF-5号高光谱数据对昆嵛山区域植被应力进行遥感健康度估测，GF-5号高光谱数据能够使非破坏性监测叶绿素、类胡萝卜素和花青素含量等叶片色素等重要指标反映植被健康成为可能，适用于当前研究区域的动态健康监测系统。结果显示，混交林健康度均值最高，其次为落叶阔叶林，常绿针叶林和落叶针叶林健康度均值相当；阳坡森林健康度均值最高，其次为半阴坡与半阳坡的森林健康度均值相当，阴坡森林健康度最低；植被健康度与土壤类型呈现一定相关性，与砂土呈现正相关，与粉砂土、黏土呈现负相关关系。研究表明使用与植被冠层中不同类型与胁迫有关的遥感指数来定量表示植被特殊状态、生物物理和生物化学特性，使森林资源的调查监测和管理得以实现。

为探讨柠条枯枝、苔草枯叶和青杨枯叶是否存在抑制樟子松幼苗生长的化感物质，研究樟子松人工林内天然更新的障碍因子，采用盆栽试验，设置质量浓度为1∶50、1∶250、1∶500、1∶1 000浸提液处理，运用单因素方差分析、双因素方差分析和最小显著极差法，探究3种类型浸提液对樟子松2年生幼苗生理特性的影响。研究结果表明，1)质量浓度为1∶50时，柠条枯枝浸提液对幼苗净光合速率、叶绿素含量、丙二醛含量和过氧化氢酶活性表现为显著的抑制作用，分别较对照低34.52%、35.58%、30.50%、40.28%;2)苔草枯叶浸提液对幼苗净光合速率、蒸腾速率、叶绿素含量和丙二醛含量表现为低质量浓度1∶1 000时促进而高质量浓度1∶50抑制的趋势，在质量浓度为1∶1 000时有显著的促进作用，分别较对照高出37.71%、49.22%、18.51%、6.13%;3)青杨枯叶浸提液在质量浓度为1∶50时对净光合速率、丙二醛含量、过氧化氢酶活性和超氧化物歧化酶活性有显著的抑制性，分别低于对照36.88%、18.24%、45.10%、20.48%。其中，柠条枯枝和青杨枯叶所有质量浓度浸提液对幼苗的可溶蛋白质有促进作用。4)质量浓度对2年生樟子松幼苗对净光合速率、蒸腾速率、叶绿素含量、丙二醛含量测定、过氧化氢酶活性和过氧化物酶活性的离差平方和均大于供体，其余反之。5)浸提液对樟子松幼苗生长阶段的影响由大到小排序为苔草、青杨、柠条。因此，在综合比较之下，可将苔草打碎作为肥料来促进2年生樟子松幼苗的生长。

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据，与实地调查数据相结合，构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型，并建立联立方程组。首先，从所选择的5种树高曲线模型中，选择出拟合效果较好的2个模型作为联立方程组的备选模型。然后再从5个枝下高基础模型中选出1个拟合效果好，并且适用程度高的模型作为基础模型，运用再参数化和最优子集回归的方法将林分因子(林分平均胸径、林分断面积、高径比、优势木平均胸径和优势木平均高)代入基础模型，选择拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。相同的方法选择拟合效果好的接触高备选模型。最后将树高曲线模型、枝下高备选模型与接触高备选模型分别两两联立，建立联立方程组。通过似不相关回归(Seemingly Unrelated Regression Estimation, SVR或SURE),根据拟合优度与检验结果选择最优秀的方程组，并对联立方程组进行评价。最终得到结果最优联立方程组预估树高时，决定系数R~2=0.896,均方根误差RMSE=0.612 m;当方程组预估枝下高时，R~2=0.575,RMSE=0.850 m;当方程预估接触高时，R~2=0.719,RMSE=0.791 m,而且各种检验指标都较好。综合来看，方程组对树高、枝下高与接触高拟合精度与检验效果较好，可以解决树高、枝下高与接触高的内在相关性问题，为进一步研究红松树冠结构与动态变化提供基础。

为解决林分自然生长和人工剪伐修枝引起的单木特征参数变化所造成的生物量变化问题，采用地基激光雷达数据(TLS)和无人机激光雷达数据(UAV-LS)为数据源，通过单木分割的方法，以地基激光雷达数据提供的高精度数字高程模型为基础，提升无人机激光雷达数据的单木召回率；基于无人机激光雷达数据进行单木树高的提取及一致性评定，通过优化的生物量模型，利用树高参数计算2022年和2023年各树种单木生物量。结果表明，联合地面激光雷达数据可以将无人机激光雷达数据的单木召回率从60.0%提升至73.1%;对2022年、2023年树高参数提取得到近两年树木自然生长、修剪状况；对树高一致性评定得到一致性相关系数(Concordance correlation coefficient, CCC)为0.98,均方根误差(RMSE)为1.12 m;对生物量计算得到近两年各树种单木生物量、林分生物量，2022年、2023年单位面积生物量分别为77.39、81.56 t/hm~2。研究证实在研究区通过无人机低空遥感数据获取树高时序动态计算各树种单木生物量可行，可以掌握林分自然生长和人工修剪引起的生物量变化。

了解马尾松根系及针叶中的氮(N)、磷(P)、钾(K)生化计量特征，判断其养分的限制性及利用情况，为马尾松苗木培育过程中的施肥管理提供技术支持。采用马尾松苗木的施肥试验，使用的磷肥是钙镁磷肥(P有效率为14%)0、50、100、200 g/株(P1、P2、P3、P4)4个水平。分析磷肥对1年生马尾松苗根系及针叶在不同季节的N、P、K质量分数的影响。结果表明，不同磷肥施用量对马尾松N、P、K及其计量特征影响不显著(P>0.05),不同季节的影响显著(P<0.05)。施肥后次年春季针叶在P2处理下N∶P=17.2,结果大于16,其余处理马尾松根系及针叶均N∶P<14,后期(冬季、次年春季)施磷肥针叶N∶P高于对照。N∶K为2.83～29.30,均大于2.1,P∶K为0.68～3.82,K∶P均小于3.4,P2处理马尾松根系及针叶N∶K小于对照，P3、P4处理针叶N∶K均大于对照。不同处理表现出马尾松生长过程受N、K元素限制，施磷肥后由于磷素质量分数增加而加剧了N、K元素的限制，特别是高质量分数磷肥施用(P3、P4)。研究显示，大量的磷素添加(P3、P4)加剧马尾松生长中N、K元素的限制，马尾松苗培育中N、P、K按照适合比例配合施用更能促进苗木生长，不同器官N、P、K计量特征对马尾松生长的限制性标准仍需进一步研究。

为探究染褐斑病不同程度的水曲柳叶片微生物多样性和主要致病微生物，分析防治方法以维护水曲柳人工林生态安全、提升其经济效益，在帽儿山实验林场采集染褐斑病不同程度的叶片，采用高通量测序技术，测定并分析水曲柳叶片微生物群落结构和物种组成。3组样品感病前后共得到1 026个真菌分类操作单元(Operational Taxonomic Unit,OUT)及322个细菌OUT。在细菌中，变形菌门和放线菌门为优势菌门；鞘氨醇单胞菌属、醋酸杆菌属、短根瘤菌属等为主要优势属。在真菌中，担子菌门和子囊菌门为优势菌门；维希尼克氏酵母属、壳针孢属、汉纳酵母属为优势菌属。3组样品细菌多样性及群落结构无明显差异，真菌多样性及群落结构差异性显著，初步推测尾孢菌属为病原菌，但其致病性有待进一步研究。

以2000—2020年黑龙江省的MODIS NDVI数据、土地利用数据和气象数据作为研究对象，提取出耕地、林地和草地3种主要土地覆盖类型的气温、降水2个气候因子，探究黑龙江省植被覆盖指数(NDVI)近21 a的时空变化和植被变化与气候因子的关系。采用Theil-Sen(泰尔-森)趋势估算和Mann-Kendall(曼-肯德尔)趋势检验、变异系数、Hurst(赫斯特)指数和相关分析等方法，对黑龙江省2000—2020年不同季节、不同植被类型NDVI的时空变化特征及NDVI与温度、降水量的关系进行分析。结果表明，1)近21 a黑龙江省生长季年均NDVI为0.91,高植被覆盖区域主要分布于黑龙江省的中部及南部，NDVI的年内波动变化存在明显的季节特征。2)全省NDVI较为稳定，草地NDVI稳定性最高。3)近21 a黑龙江省NDVI整体呈显著上升趋势，速度为每10 a增加4.7%,其中呈显著增加趋势的区域占全省面积的35.55%(P<0.05),这些区域主要分布在黑龙江省中部、西部和北部。4)未来黑龙江省NDVI整体变化趋势以同向持续变化为主(69.5%),发展趋势可能向退化的恶性方向发展占35.33%,可能向改善的良性方向发展占43.6%。5)黑龙江省的植被和各季节与降水和温度均呈正相关(P<0.05)。由此得到，近21 a黑龙江省植被整体覆盖水平良好，且呈改善趋势。未来植被覆盖变化向良性改善方向的发展趋势为主，气温和降水均对植被变化呈正相关影响。

单板的质量决定单板类人造板的使用价值，单板上的缺陷处理成为木材加工中的重要环节。为处理单板的缺陷，提高木材的利用率，提出一种基于匹配语义感知的单板缺陷图像修复方法。首先使用匹配语义感知模块获取远距离的特征，提升模型的精度；然后使用双卷积模块，捕获多尺度上下文信息，并在整个网络中使用区域归一化，避免均值和方差偏移。使用峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity index, SSIM)为评价指标。研究结果表明，改进后方法的PSNR达到28.48,SSIM达到0.91,与全局和局部判别器网络(Globally and Locally Consistent Image Completion, GL)相比，PSNR和SSIM分别提升1.03%和0.05%。研究结果表明该方法可取得结构、纹理一致的修复效果，为单板缺陷修复提供指导性意见。

针对林区作业环境复杂等问题，设计一款面向林区作业的林区智能作业车。建立作业车臂架系统的运动学和动力学模型并进行三维软件仿真和优化设计。首先，采用解析几何法与拉格朗日动力学方程结合，建立臂架系统的动力学模型。其次，利用软件NX1899的机构动力学仿真工具Simcenter 3D Motion对臂架系统进行分析，得到臂架系统各油缸驱动力和行程随时间变化曲线。最后，基于响应面BBD(Box-Behnken design)设计响应面试验，对变幅油缸前后两铰点位置进行优化。结果表明，在油缸行程仅增加0.000 04%情况下，油缸驱动力减小2.33%,BBD所提供的试验设计可靠。因此，该动力学模型可为油缸选型和油缸受力优化提供理论依据。

分析不同苗龄水曲柳裸根苗和容器苗在不同光照强度下的适应能力，可为水曲柳苗木精准造林提供科学依据。以水曲柳1年生裸根苗、1年生容器苗、2年生裸根苗和2年生容器苗为试验材料，观察大田遮阴设置的100%、75%、50%和25%光照强度下水曲柳各类型苗木生长情况。结果显示，容器苗的苗高增长量和地径增长量分别比裸根苗显著高出58.74%、60.27%,4种苗木的地径增长量和根生物量积累量均在25%光照强度下为最低。在50%光照强度下，1年生容器苗的苗高增长量、地径增长量、叶面积和细根数量分别比1年生裸根苗高出39.51%、28.80%、35.27%、28.73%,2年生容器苗的苗高增长量、地径增长量、叶面积和细根数量分别比2年生裸根苗高出96.03%、94.06%、28.45%、40.69%,1年生裸根苗的苗高增长量和地径增长量分别比2年生裸根苗高出59.56%、85.57%。研究表明，4种水曲柳苗木在25%光照条件下生长均较差，1年生裸根苗比2年生裸根苗在弱光(50%)条件下生长更优，容器苗比裸根苗具有更强的弱光(50%)适应性。