自1978年“三北”工程启动以来，营建了大面积防护林、公益林，对筑牢我国北方生态安全屏障起到关键作用。“三北”工程早期营建的部分防护林出现老化、退化问题后，国家在“三北”工程区先后部署退化林修复相关的工程任务，目的是维护“三北”防护林体系完整性和生态功能的正常发挥。针对“三北”工程六期退化林修复亟需回答的复杂科学问题，本研究将“三北”工程区退化林限定为生长出现明显衰退、生态功能出现明显下降的人工林（含灌木）。退化林修复不仅要解决表征性林分退化，更要解决系统性土壤退化；发生系统性退化的根本原因是后期管护不到位，致使土壤和水分条件发生退化，而后期管护面临的最大限制性因素是水分。“三北”工程区幅员辽阔，退化成因的自然、灾害、生理、设计和人为因素叠加效应明显。首先，应根据自然禀赋特征进行退化林修复分区、分类、分级，确保精准施策；其次，考虑将过去以植被表征性为主的退化判定指标逐步升级为以植被功能性为主、结合表征性的判定退化指标。建议按退化程度的分级（轻度、中度、重度退化），采取针对性的封育保护、补植补播和更新改造等修复策略。本研究提出提高林分全周期经营管护水平的管护制度建议，以期为“三北”工程退化林修复、制定相关技术规程和政策保障提供参考思路。
随着全球气候变化，传统的林木育种方式面临挑战，难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型（G）与环境（E）之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心，阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点。本文围绕林木基因型-环境互作算法的相关研究进展，解析基因型与环境互作对表型特性塑造的机制，包括基因组与表型特征形成的关联机制、环境因子对表型的影响等；探讨多源异构数据融合在解析互作机制和育种中的应用，涵盖数据挖掘技术、融合策略和实时数据处理；阐述基因型与环境互作算法在林木育种中的演变与应用，包括历史演变、在性状预测和分析中的应用等；介绍林木基因型与环境互作算法研发体系，涉及数据获取、融合、算法设计和模型优化。最后，提出林木基因型-环境互作未来研究的方向，结合可解释人工智能、数据融合、育种验证和气候适应性预测，为林木育种提供更精准的预测工具和决策支持，尤其在应对气候变化挑战时，推动林木的生态适应性与生产力提升。
气候变化和人类活动的加剧导致全球范围内林火频发的严重形势，对森林生态系统构成重要威胁。为有效防范和减缓林火蔓延，科学构建林火阻隔带和阻隔体系至关重要。首先，本研究阐述生物防火林带的阻火机理，包括树种选择、结构设计和火环境调控等方面，并探讨防火林带的选址、宽度设计、树种配置和空间布局等关键因素。其次，综述工程阻隔带的类型、作用及可燃物清理方法，并重点分析林区道路的规划与设计。再次，回顾阻隔带阻火效果的关键影响因素，并评估其潜在有效性，同时进一步分析不同评估方法的适用性和局限性。最后，从个5个方面对未来研究方向进行展望：生物防火林带多层复合设计；工程阻隔带多元化规划布局；绿色高效低成本的阻隔带可燃物管理技术；生物防火林带阻火效果评估技术；阻隔带最佳宽度和密度阈值确定方法。
杨树因速生、适应范围广等特点作为经济林、生态防护林和国家储备林建设树种，是实现“碳达峰、碳中和”双碳目标的重要固碳载体，但食叶害虫和蛀干害虫危害严重影响了杨树人工林生产力。因此，解析杨树抗虫分子机制、培育抗虫高产杨树新品种是杨树人工林发展的紧迫任务。本文首先概述了杨树通过形成叶片毛状体、提升木材硬度等物理防御以及内在酚苷、挥发性物质等次生代谢物和蛋白酶抑制剂等大分子物质快速响应以降低生物胁迫的分子机制研究进展；然后归纳了杨树杂交育种技术、转基因育种技术和多组学联合分析在杨树抗虫新品种培育和关键抗性位点和基因挖掘上的主要应用，并分析了抗虫转基因杨树生物安全评价方法和进展；最后提出未来应着重解析抗蛀干害虫分子机制，并围绕育种目标进一步融合传统杂交育种和转基因、基因编辑、全基因组选择等现代生物育种技术，实现抗虫、优质、高产多性状聚合育种。同时建立健全转基因和基因编辑杨树生物安全评价方法、法规，为杨树抗虫遗传改良和分子设计育种提供理论依据和实践基础。
在全球气候变化背景下，森林生态系统常因本地或外来病虫害的干扰，而影响其物种组成、空间结构、生物多样性以及固碳释氧等功能。森林病虫害干扰对生态系统碳汇的影响主要集中在以下几个方面：1） 降低光合作用效率。当林木遭到病虫危害时，光合速率、气孔导度以及蒸腾作用等光合指标降低，与光合相关的基因下调，参与光合作用的暗反应能力也相应减弱，甚至会因干扰而受到抑制。2） 光合产物减少从而影响生态系统的地上和地下固碳能力。当光合产物减少时，林木自身会将体内的蔗糖重新分配以满足林木新陈代谢需求。林木的根系生物量、土壤自养呼吸能力以及地下碳的长期固存都会因光合产物减少而降低。3） 造成植物组织的损伤，影响宿主的生长、繁殖和生存，从而降低生物多样性、破坏森林结构进而减少功能冗余。4） 被病虫害干扰后的森林生态系统，其存活植物的生长能力以及微生物的分解能力受到长期影响，进而长时间改变森林的固碳能力和增大碳排放。5） 昆虫和微生物可以加速枯木分解并释放碳。取食木材的昆虫不仅可以直接取食和消耗枯木，也可以通过与微生物群落互作，间接对枯木分解产生影响。研究表明，森林病虫害干扰会减少森林面积、降低固碳能力以及增高碳通量，使森林从“碳汇”转变为“碳源”。
树木三维建模与可视化模拟技术是研究森林结构与生长动态规律的重要手段，也是开展森林精准经营管理的关键技术和基础。本文从基于一维文本规则、二维图像、三维激光雷达点云以及多源数据融合等不同维度，系统分析了不同类型树木三维建模技术，并梳理了树木形态结构、生长、多态性可视化模拟等方面的进展。结合树木三维建模技术的发展趋势，重点讨论了生成式人工智能GAI、多源数据融合、大模型等技术在树木三维建模中的融合应用前景，论述了树木三维建模个性化、多样性、大规模、智能化发展方向，并梳理了在GAI发展背景下树木三维建模的研究思路，提出以多源数据融合为基础、GAI为驱动的智能化三维建模框架。分析了数字孪生、元宇宙等技术体系对树木三维模型的应用推广，剖析了其在树木育种培育、古树名木保护、景观设计、森林经营、生态监测灾害预警以及生态保护与修复等树木全生命周期应用场景中的特征与需求。通过树木三维模型模拟，能够有效突破时空限制，辅助智能决策，为森林精准、高效经营管理以及生态系统服务修复等提供关键技术支撑，并为树木培育、监测、保护等提供全新的研究思路与智能化的手段，助力林业全业务场景的跨模态数据协同处理与机制探索。
水凝胶是一种由亲水性聚合物通过化学或物理交联而成的具有三维网络结构的聚合物材料，通常具备柔性、亲水性、弹性等特点，在生物医药、柔性电子、智能材料等领域应用广泛。传统水凝胶大多以化石基聚合物为原料，原料不可再生，且部分聚合物还有一定毒性，在使用和回收利用过程中会给人体和环境带来潜在威胁。大多数水凝胶是由均匀溶解在水介质中的分子组分聚合或组装而合成的，得到的聚合物网络往往具有各向同性，在长时间外力作用下容易产生机械破坏。近年来，研究者们致力于将具有层次化各向异性结构的材料与有机、无机相在纳米尺度上进行组合，制备具有显著机械性能和生物功能且兼备定向结构的水凝胶，然而制备这类水凝胶仍是一个挑战。木材是一种丰富的天然可再生生物质资源，具备独特的多尺度分级各向异性结构、定向的纤维素纳米纤维和多孔特性，可被用来制备水凝胶。木材中的纤维素纤维具有高强度和高模量，可作为增强相增强水凝胶的机械性能，其天然的多孔结构为制备高吸水性的水凝胶提供了基础，且木材中许多官能团，如羟基使木材易于进行各种化学改性，为根据不同应用需求定制水凝胶的性质提供了可能性。基于此，近年来研究人员通过对木材进行化学处理，得到具有亲水性的纤维骨架结构，再将聚合物浸渍到木材微观通道中，使其与其他聚合物交联，原位形成具有天然木基骨架结构的水凝胶，这种水凝胶不仅具有传统水凝胶的柔性、可调节的物理和化学特性，同时还能发挥出木材各向异性、优异机械性能、绿色可降解的优势。本研究通过分析木材组分（纤维素、半纤维素、木质素）与水分子间的相互作用，总结木基水凝胶骨架的制备方法及不同类型木基水凝胶的特点，归纳木基水凝胶中分子间的交联方式，对其在生物医药、柔性电子、智能材料等领域的应用现状进行总结，并结合木基水凝胶取得的相关研究成果，提出木基水凝胶现阶段仍需解决的问题，展望其未来研究趋势。
2024年，面向国家“双碳”战略与森林质量提升需求，我国林木遗传育种取得系列标志性进展，推动育种体系向精准化、智能化加速转型。在基因组学方面，完成杨树、二球悬铃木、橡胶树等11种代表性树种的高质量单倍型或端粒到端粒的基因组组装，构建了涵盖多个代表性类群的超泛基因组，推进比较、群体与泛基因组研究，解析物种地理分化机制与染色体演化路径，实现了种质资源与性状基因的深度整合。围绕木材形成、抗逆响应与产量积累等关键性状，借助多组学联合解析，构建了调控细胞增殖分化、激素信号、环境适应等过程的分子网络。基因编辑技术实现无外源遗传物质的精准改造，建立了适用于多种树种的高效编辑体系，加速了功能基因验证与优异突变体的创制。全基因组选择结合全基因组关联分析先验信息，实现林木复杂性状预测准确率的显著提升，增强了选育效率。在育种技术方面，远缘杂交与染色体加倍相结合的多倍体育种，打破生殖障碍，拓展了速生、抗逆种质的创新路径。全年审定23个突破性良种，覆盖经济林树种与用材树种等主要类型，适宜区域覆盖全国50%以上可造林地。我国林木遗传育种正逐步构建以‘组学资源积累—功能基因挖掘—精准预测模型—分子设计育种—优异种质创制’为主线的育种技术路径体系，并同步推进多树种、多组学、多尺度集成的数据平台与共享系统建设，持续增强支撑复杂性状解析与高效育种的基础能力，为森林碳汇提升、林地提质和国家生态安全提供了坚实科技支撑。
目的: 以长白落叶松人工林为研究对象，探究不同立地类型的立地质量差异，实现从立地分类到立地分级，精准评价长白落叶松人工林立地质量。方法: 基于吉林省一类调查和二类调查固定样地数据，采用广义代数差分法构建林分优势高生长差分模型。通过偏相关分析筛选对长白落叶松优势高生长具有显著影响的主导立地因子并形成立地类型（ST），应用K-Means算法对立地类型聚类形成立地类型组（STG），分别以ST、STG作为随机效应构建优势高生长混合效应模型，引入指数函数、幂函数、常数加幂函数消除异方差，采用一阶自回归、复合对称和自回归移动平均3种结构考虑自相关性，选出最优混合效应模型，根据立地类型组30年生的优势高进行立地分级。结果: 最优差分模型M1.1的调整决定系数（$ {R}_{\mathrm{a}}^{2} $）为0.865，相对均方根误差（rRMSE）为7.756%。对林分优势高具有显著影响（P<0.01）的立地因子（偏相关系数）为海拔（0.379）、土层厚度（?0.247）、腐殖质层厚度（0.190）、坡位（0.113）、坡度（0.067），前3项为主导立地因子，形成45个立地类型。45个立地类型聚类形成5个立地类型组，考虑立地类型组的混合效应模型M1.7最优，赤池信息准则（AIC）为4 402.492、贝叶斯信息准则（BIC）为4 451.014，相较M1.1的AIC和BIC分别下降7.42%、7.04%。利用M1.7将5个立地类型组划分为5个立地等级，30年生的优势高依次为18.7、17.6、16.2、14.4和12.8 m。结论: Richards、Korf、Hossfeld较其他基础模型更适宜推导差分模型；海拔、土层厚度、腐殖质层厚度是影响长白落叶松优势高生长的主导立地因子；获得立地类型与立地等级的对应表。
目的: 明晰园林植物气味类型和浓度对人身心健康的影响，探究气味刺激下生理反应与主观感受之间的契合度，为后续园林植物气味的人体健康效应研究指标选择提供参考，为科学健康的嗅景营造提供理论依据。方法: 以秋季嗅景中常见的桂花花朵、银杏外种皮为气味材料，分别代表积极、消极2种气味类型，通过预试验设定低、高2种气味浓度水平，采用COSMOS XP-329IIIR便携式气味传感器制备低浓度和高浓度桂花、低浓度和高浓度银杏4组气味材料。招募52名大学生参与试验，采用ErgoLAB、Emotiv Epocx测定其生理指标，以愉悦度量表、熟悉度量表、气味强度量表及气味情绪量表（ScentMove?问卷）收集其主观感知及情绪指标。通过方差分析、非参数检验比较气味类型和浓度对各身心指标的影响差异，再以斯皮尔曼等级相关分析法检验生理指标与心理指标之间的相关性。结果: 1） 前测气味强度受气味浓度和类型的影响显著（P<0.05、P<0.01），后测气味强度仅受气味类型影响显著（P<0.05）。2） ScentMove?问卷的六大情绪指标（感性、放松、幸福、能量、怀旧、厌恶）受气味浓度影响均不显著（P>0.05），但受气味类型影响均显著（P<0.01）；愉悦度与六大情绪中的感性、放松、幸福 、能量和怀旧显著正相关（P<0.01），与厌恶显著负相关（P<0.01）；气味熟悉度与幸福、放松、怀旧和能量显著正相关（P<0.01），与厌恶显著负相关（P<0.05）；气味强度与六大情绪指标相关性不显著。3） 皮肤电导水平（SCL）、平均心率（AVHR）、全部正常窦性心搏间期的标准差（SDNN）、全程相邻正常窦性心搏间期差值的均方根（RMSSD）受气味浓度影响不显著（P>0.05），受气味类型影响显著（P<0.01）；α脑波受气味类型和浓度影响均不显著（P>0.05）；θ脑波、低频β（βL）脑波、高频β（βH）脑波受气味浓度影响显著（P<0.05、P<0.01、P<0.05），受气味类型影响不显著（P>0.05）；γ脑波则受气味类型、气味类型与气味浓度交互作用的影响显著（P<0.05、P<0.01）。4) 在生理指标中，心率变异性的低频与高频能量比（LF/HF）、θ脑波、βL脑波、βH脑波、γ脑波与心理指标的契合度最高。结论: 在主观层面上，不同气味类型的强度感知阈值不同，嗅闻时长会影响人们的气味感知能力；情绪受浓度影响不显著，愉悦度感知是影响情绪体验的主要因素。在生理层面上，自主神经系统对气味浓度不敏感，对积极气味、消极气味反应明显；脑波信号则对气味浓度敏感度较高，高浓度气味会明显抑制脑波活动。总体来看，θ脑波、低频β脑波、高频β脑波、γ脑波、心率变异性的低频与高频能量比（LF/HF）可作为情绪效价研究的有效生理指标。
目的: 基于单物种-面积模型(ISAR)探讨长白山阔叶红松林物种多样性格局及其尺度效应，以期阐明阔叶红松林群落结构及物种多样性维持机制，并为生物多样性保护和森林管理提供参考。方法: 本研究基于40 hm2阔叶红松林固定监测样地的植被调查数据，采用ISAR模型分析目标树种在0~50 m尺度上对邻域物种丰富度的影响，并通过同质性和异质性泊松零模型检验其显著性。此外，将所有树木个体按胸径划分为小径级（5 cm≤DBH<20 cm）、中径级（20 cm≤DBH<40 cm）和大径级（DBH≥40 cm），分析不同径级个体对邻域物种丰富度的影响，并使用异质性泊松零模型检验其显著性。结果: 1） 优势树种邻域的物种多样性较低。2） 生境过滤在0~10 m的尺度上作用不显著，在11~50 m尺度对群落的物种多样性结构有显著影响。3） 在0~30 m尺度范围内，不同树种的邻域物种多样性随研究尺度变化具有不同的表现，在31~50 m的尺度上，大多数树种主要表现为多样性中性种。4） 大、中、小径级个体都在0~10 m的尺度上对邻域物种多样性有促进作用，小径级个体可达14 m。在21~50 m的尺度上，中、小径级个体以促进作用为主，大径级个体以中性作用为主。5） 不同径级中的物种的多样性结构在0~20 m尺度上有差异，受物种径级影响，在21~50 m尺度上没有差异，均以多样性中性种为主。6） 在0~10 m尺度上，径级较大的个体对邻域较小径级中的物种的不对称性竞争作用效果不显著，不对称性竞争作用主要表现在14~20 m的尺度上，径级差越大效果越显著。结论: 长白山阔叶红松林群落的物种多样性格局受生境过滤、树种特性、径级结构和种间竞争的共同影响，具有显著的尺度效应。在森林经营过程中，应考虑不同尺度上的生态学过程，合理配置树种和径级结构，促进物种生态位分化和减少不对称竞争，以提高森林的生物多样性和资源利用效率。
目的: 构建适宜于退耕还林地块的树高样本集，协同遥感数据与机器学习方法估测退耕还林地块树高，为新一轮退耕还林成效监测提供参考依据。方法: 为实现对内蒙古新一轮退耕还林地块树高的准确估测，本研究提出了一种优化的GEDI样本筛选方法，构建成一套适宜于退耕还林地块的高质量树高样本集；借助Sentinel-2中高空间分辨率遥感数据和地形数据，利用梯度提升树算法对退耕还林地块树高进行估测，并对内蒙古退耕还林地块的树高状况进行分析。结果: 基于GEDI和Sentinel-2机器学习模型，可以实现退耕还林乔木地块树高的准确估测，决定系数R2为0.73，估测精度EA为72%，均方根误差RMSE为1.82 m；GEDI样本的优化筛选能提升退耕还林地块树高估测精度，与未筛选的样本相比模型估测精度R2提高了0.32，RMSE降低了0.83 m，EA提升了13%；红边归一化植被指数、差值植被指数、海拔、坡度与坡向变量重要性较高，累计贡献度超过50%，由此证明植被指数与地形信息是树高估算的关键重要性因子。内蒙古退耕还林地块乔木树高区间为2.5~20 m，平均为5.5 m，其中53.51%分布在5~10 m。结论: 本研究所提出的GEDI样本优化筛选方法显著提高了退耕还林地块树高估测的精度，证明了针对退耕还林地块特点优化筛选的有效性。基于遥感数据与机器学习，本研究实现了内蒙古退耕还林乔木地块树高的估测，为退耕还林地块树高估测提供了可行方法。
目的: 探索南方人工林林分中更易受到干旱的影响的类型，以及干旱导致树木受损或死亡的关键影响因子，以期为全球变化背景亚热带森林经营管理提供理论支撑。方法: 以2022年发生在我国南方地区极端干旱为契机，以林龄相近的杉木-闽楠为主的人工混交林为研究对象，按陡坡缓坡2种坡度、2种树种混交与3种以上树种混交4个类型，分别设置3块植物样地，调查样地内物种组成、胸径、树高、单木受损率以及土壤物理性等，分析本次极端干旱气候特征、不同坡度林分受损率、受损木组成及影响因素等。结果: 坡度对土壤团聚体影响较大，而混交类型对土壤团聚体无影响，混交类型对表层（0~20 cm）土壤孔隙度、土壤密度、最大持水量、毛管持水量和最小持水量均产生较大的影响，且随着土层深度的增加影响减少，相同混交类型中，不同坡度对这些指标无显著的影响；干旱导致树木不同程度的损伤，平均受损率为29.18%，其中轻度受损、中度受损和重度受损分别为15.46%、2.42%和11.3%；受损木中主要为林冠层优势种和林下更新层受损严重，其中阔叶树比针叶树受损严重，人工栽培种比天然更新种受损严重；坡度和坡位对树木受损率影响最大，此外还受林分密度、土壤密度、土壤团聚体、海拔、20 cm土层总孔隙度、土壤最大持水量和毛管持水量等因素影响。结论: 2022年南方极端干旱呈降水格局显著变化的特征，该变化与全球气候变化的预测具有一致性，多树种混交有利于提高森林的抗旱能力，坡和上坡位易受干旱的影响，干旱对森林的影响是多因素相互作用的结果。亚热带森林经营管理应以构建多树种混交林为主，确定合理的林分密度，加强表层土壤管理。
目的: 针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题，提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法，提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能，为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。方法: 利用野生动物图像的类别信息作为条件构建对抗学习网络模型，通过批光谱惩罚约束和mixup特征对齐方法减轻不同时空场景、物种差异下野生动物图像间的分布差异，建立基于对抗学习的野生动物图像域适应模型实现图像识别。结果: 在分别包含8和11种野生动物的域适应数据集上训练和评估本研究提出的方法，与联合对抗学习和特征对齐的野生动物识别基线方法相比，本研究提出方法的平均识别准确率分别提升3.3%、14.0%，精确率分别提升3.3%、20.6%，召回率分别提升3.5%、20.5%，F1值分别提升3.6%、5.1%，基于对抗学习的野生动物图像域适应模型对不同时空场景下野生动物的识别性能明显提升。结论: 野生动物图像的类别信息作为对抗学习网络条件，可提供野生动物图像的多模态结构信息，有助于本研究方法更好理解野生动物图像之间的关系，提升野生动物图像域适应学习性能。训练集和测试集图像特征对齐得越好，测试集的图像识别性能越好。本研究为野生动物图像跨域识别研究提供了新的思路和方法。
本文主要从战略角度对现代林草业的本质、内涵及可持续发展路径几个方面进行探讨。首先，从可持续发展及生态文明建设的理念形成及发展进程来看，现在林草部门从事自然资源经营管理事业，是生态文明建设的主力部门之一。其次，明确林草业既是生态文明建设中生态保护和建设的主要支柱，同时它又是带有物质生产功能的产业部门。在分别仔细分析林草业在3个生态系统领域（自然生态系统、人工生态系统及高层次区域生态系统）的治理活动，以及林草业作为一个产业部门在四大生态系统服务功能（物产提供、生态调节、社会文化及系统支持）的作用下所产生的巨大的经济、生态、社会文化三大效益之后，指出林草业的这种双重身份，是它的特色，也是它的优势所在。为了充分发挥林草业在生态建设和产业发展中的作用，需要做三件大事，即生态保护、科学绿化和林草可持续经营。在分别分析这三条路径的内涵和原则方针后提出结论，即护绿、扩绿、兴绿三绿并举。生态保护、科学绿化、林草可持续经营这三驾马车并列前进，必将使中国的林草业成为中国现代化生态文明建设的一根坚强支柱，也将把林草业上升为一个强国富民的兴旺产业。
科学合理的定价机制是林业碳汇产品交易的关键，对盘活林业碳汇市场、应对全球气候变化以及实现“双碳”目标至关重要。当前，部分国家和地区积极探索林业碳汇产品定价机制，积累了有益经验，但权威统一的林业碳汇产品定价机制尚未建立。本研究首先梳理国内外典型林业碳汇产品交易平台的定价机制，然后从林业碳汇产品类型、定价原则、定价理论模型与信息化水平、定价限制条件、会员管理制度、定价监督、定价结算等方面进行对比分析。基于林业碳汇产品定价现状与挑战，融合经济学相关定价理论与国内外典型定价经验，提出我国构建林业碳汇产品定价机制的7点启示：1） 健全林业碳汇定价机制的法律规则标准；2） 优化林业碳汇定价的碳配额调节价格机制；3） 调整林业碳汇定价的市场供需机制；4） 发展高质量林业碳汇产品的定价机制；5） 搭建林业碳汇定价机制的信息化交易平台；6） 完善林业碳汇定价机制的监管体系；7） 培养林业碳汇定价机制的专业团队。本研究结果可为完善碳汇产品定价机制和推动林业碳汇市场发展提供科学依据，从而助力实现“双碳”目标。
目的: 研究百山祖国家公园中山常绿阔叶林不同高度层次优势物种的空间分布格局及关联性，以理解群落垂直结构中各层次的生存策略、竞争机制，加深对区域群落构建和多样性维持机制的理解。方法: 基于百山祖国家公园中山常绿阔叶林群落1 hm2监测样地调查数据，通过树高划分，对各高度层次中重要值排名前3位的优势种个体进行分析，采用成对相关函数g(r)以及基于胸径的标记相关函数kmm(r)分析各高度层次优势种群空间分布格局及层间关联性，采用Spearman秩相关系数分析各层次种群数量分布与地形因子的相关性。结果: 群落优势种群受环境因素影响，其个体数量分布与地形因子呈现正相关；群落各层次优势种群的空间分布格局呈现由低尺度的聚集分布转变为高尺度的随机或均匀分布的趋势，去除生境异质性影响后，聚集分布的尺度范围降低；上层与中层、下层优势种群在低尺度负关联；基于胸径的标记点格局分析中，中层、下层个体在层内及层间于低尺度存在一定负关联。结论: 百山祖国家公园中山常绿阔叶林群落优势种群呈现低尺度聚集分布、高尺度随机或均匀分布的空间格局，上层种群对近距离中层、下层个体生长发育产生限制，中层、下层种群存在低尺度上个体间的资源竞争现象。
目的: 探明不同板栗品种坚果果皮结构特征及与其腐烂指数的相关关系，筛选影响板栗腐烂的重要果皮结构指标，为板栗耐腐种质资源评价、筛选和科学贮藏提供参考依据。方法: 以种植于河北省迁西县的6个板栗品种（‘荔波早栗’‘八月红’‘明拣’‘泰栗1号’‘燕山早丰’和‘大板红’）坚果为试验材料，进行180天低温（0~2 ℃）贮藏试验，每隔30天调查坚果腐烂情况。在贮藏前取完好果，贮藏中取腐烂果的果皮进行固定，采用石蜡切片法观察不同板栗品种坚果的果皮结构及差异、贮藏期间腐烂果果皮的结构变化，并对完好果、腐烂果的果皮结构指标与腐烂指数进行相关性分析。结果: 1） 不同板栗品种在贮藏期间的腐烂程度存在显著差异。‘明拣’‘泰栗1号’‘燕山早丰’和‘大板红’较耐贮藏，腐烂指数平均为9.35%，而‘八月红’和‘荔波早栗’较易腐烂，腐烂指数分别达到23.53%和21.63%； 2） 不同板栗品种坚果的果皮结构存在显著差异。‘明拣’‘泰栗1号’‘燕山早丰’和‘大板红’的角质层厚，表皮细胞小且形状规则，中果皮层和内果皮层致密性高；‘八月红’和‘荔波早栗’的角质层薄，表皮细胞较大，‘八月红’的表皮细胞层存在明显间隙，‘荔波早栗’的表皮细胞层虽较为紧密，但中果皮层和内果皮层致密性差。与完好果相比，腐烂果的角质层厚度显著下降，表皮细胞层、中果皮层和内果皮层间隙率增加，果皮结构致密性显著下降。就品种而言，‘荔波早栗’和‘八月红’腐烂果的角质层几乎消失，表皮层破坏严重，中果皮层内薄壁细胞的胞壁分解，出现大量空腔，而‘明拣’‘泰栗1号’‘燕山早丰’和‘大板红’腐烂果的角质层仍保持一定厚度，表皮细胞结构仍较为完整，但中、内果皮层出现较多空腔；3） 相关性分析表明，腐烂指数与完好果和腐烂果的角质层厚度均呈显著负相关（P<0.05），与表皮细胞层间隙率和中内果皮层间隙率呈显著正相关（P<0.05），与表皮细胞长宽比呈负相关，与其他指标无明显相关性；4） 基于角质层厚度、表皮细胞长宽比、表皮细胞层和中、内果皮层的细胞间隙大小4个指标，利用隶属函数法综合评价发现，6个板栗品种的耐腐性由强至弱排序为‘明拣’>‘泰栗1号’>‘燕山早丰’>‘大板红’>‘荔波早栗’>‘八月红’。结论: 板栗果皮的角质层厚度、表皮细胞长宽比、表皮细胞层和中、内果皮层的细胞间隙大小与腐烂发生密切相关，以上4个指标可作为判定板栗坚果耐腐性的重要参考。
半纤维素几乎存在于所有植物细胞壁中，是植物细胞壁的三大组分之一，当下半纤维素工业化应用主要通过降解制备低聚木糖、木糖和糠醛的产品。结晶的聚木糖类半纤维素表现出独特的理化性质，并可转化为高附加值多糖纳米晶，是近年来植物多糖转化利用的研究热点。聚木糖纳米晶主要由五碳糖-木糖为重复结构单元构成，分子链间相互作用较弱，通常需要外部如水分子来稳定晶胞结构。聚木糖纳米晶具有球形、片状和棒状等形貌，尺寸一般在几十至几百纳米之间，由不同制备方法决定，聚木糖独特的化学结构导致其制备方法亦与传统生物质纳米晶有所不同。此外，聚木糖纳米晶具有优异的生物相容性和纳米尺寸效应，使其在多领域应用潜力较大。本研究总结典型的聚木糖纳米水合晶、乙酰化聚木糖纳米晶和聚木糖纳米共晶晶胞结构，介绍水分子和聚木糖化学结构对其晶胞参数的影响规律，对聚木糖纳米晶自上而下法和自上而下法进行系统论述，重点分析不同制备方法对聚木糖纳米晶形貌、尺寸、聚合度和产率的影响，概述其在乳化﹑日用化学品和防伪材料等领域的应用，并结合聚木糖纳米晶取得的相关研究成果，提出聚木糖纳米晶现阶段仍需解决的问题，展望其未来发展和应用前景。
目的: 研究国内外80株绿僵菌的系统发育关系及其对松褐天牛成虫的毒力，为筛选用于防治松褐天牛成虫的高毒力菌株提供参考。方法: 提取80株绿僵菌的DNA，使用引物ITS1/ITS4和T1/T22分别扩增真菌的ITS区域和β-tubulin基因序列并测序。采用MAFFT比对序列，通过IQ-TREE和Mrbayes 3.2.7软件分别采用最大似然法和贝叶斯法构建系统发育树。使用羽化3天内的健壮松褐天牛成虫测定绿僵菌的毒力。在PDA培养基上培养绿僵菌，将收集获得的孢子用0.05%的吐温-80溶液分别配置成浓度为107 个·mL–1的孢子悬浮液，0.05%的吐温80溶液作为空白对照。采用浸渍法处理松褐天牛成虫，以累计校正死亡率为指标评价菌株的致病力。结果: 从国内外菌库中收集的123株菌株中80株为绿僵菌，分为6个主要类群，其中57株属于金龟子绿僵菌复合种，11株属于黄绿绿僵菌复合种，6株属于莱氏绿僵菌，4株属于M. viride，1株属于柱孢绿僵菌，1株属于新西兰绿僵菌。高毒力菌株主要分布在金龟子绿僵菌复合种和黄绿绿僵菌复合种；蝗绿僵菌、柱孢绿僵菌、新西兰绿僵菌、莱氏绿僵菌和M. viride对松褐天牛的成虫未表现出致病力。14株绿僵菌菌株毒力较高（LT50<15天，15天校正死亡率>80%），可作为防治松褐天牛的备选菌株。结论: 基于国内外80株绿僵菌菌株的系统发育和毒力测试结果，筛选出对松褐天牛成虫具有高毒力的菌株，其中14株具有较大应用潜力，建立了绿僵菌的系统发育关系，确认了高毒力菌株的分布。
目的: 分析江西省内野生和人工栽培沙氏鹿茸草根际土壤细菌群落结构和多样性及其与土壤理化性质的关系，为构建沙氏鹿茸草健康的根际微环境，进一步探究沙氏鹿茸草仿野生栽培模式提供理论依据。方法: 应用高通量测序技术，比较油茶、栀子、马尾松林下野生以及人工栽培2种生境下沙氏鹿茸草根际土壤细菌群落结构和多样性，结合根际土壤理化性质进行相关性分析。结果: 2种生境下，沙氏鹿茸草根际土壤理化性质差异显著，人工仿野生栽培的根际微生物Alpha多样性最高，但在各林分类型间差异未达显著水平；各生境下优势菌门均为变形菌门、酸杆菌门、绿弯菌门、放线菌门，共有优势属包括卡氏伯克霍尔德菌属、慢生根瘤菌属、Candidatus_Solibacter、Occallatibacter、苔藓杆菌属和uncultured bacterium等有益菌；野生生境和人工栽培土壤细菌群落结构存在明显差异，人工栽培生境下变形菌门丰度最高；野生生境特有优势菌属（嗜酸栖热菌属 、FCPS473、丛毛单胞菌属、酸杆菌属、未培养酸杆菌属、uncultured_forest_soil_bacterium等）的丰度在人工栽培生境下显著降低，而人工栽培生境特有优势细菌属（鞘脂单胞菌属、粒状胞菌属、嗜盐囊菌属、 Mucilaginibacter）的丰度较野生生境增加明显。冗余分析表明，根际细菌群落与土壤全氮、速效钾、碱解氮、有机质含量密切相关。结论: 在野生和人工栽培生境间，沙氏鹿茸草根际土壤理化性质、细菌群落结构具有显著差异，但野生生境沙氏鹿茸草根际细菌群落之间的相似性较高。土壤全氮、速效钾、碱解氮和有机质含量是影响细菌群落结构的主要环境因子。
目的: 提出一种简单方便的森林碳储量估算方法，构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型，为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。方法: 基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程，分别利用含哑变量的非线性最小二乘法的独立模型和非线性似然无关回归的联立方程组模型，构建考虑起源、龄组2个主要林分特征的尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型，通过加权回归消除异方差，采用决定系数（R2）、估计值的标准差（SEE）、平均预估误差（MPE）、总相对误差（TRE）和差异百分比（VP）对模型进行评价；同时利用2021年林草综合监测数据，比较不同尺度模型估算全国森林碳储量的差异。结果: 1） 共构建2 974类尺度兼容的森林碳储量模型，与独立模型相比，联立方程组模型的R2无明显差异。独立模型和联立方程组模型分别为1 383和1 591类，模型R2的平均值分别为0.966 1和0.965 2，MPE分别为0.75%和0.78%，联立方程组模型的R2仅下降0.000 9，MPE仅上升0.03%。2） 共构建2 520类树种分类的森林碳储量模型，与尺度兼容模型结果一样，独立模型和联立方程组模型的R2无明显差异。独立模型和联立方程组模型均为1 260类，模型R2的平均值分别为0.944 3和0.942 4，MPE分别为0.48%和0.49%，联立方程组模型的R2仅下降0.001 9，MPE仅上升0.01%。3） 构建4种不同建模方式（独立-尺度模型、独立-树种模型、联立-尺度模型、联立-树种模型）的森林碳储量模型。相比独立模型，联立方程组模型的参数变动幅度更小。4种不同建模方式共包含参数a和参数b分别为46 157和23 935个。独立模型和联立方程组模型参数a的平均值分别为0.596 5和0.620 0，极差分别为2.318 6和2.192 2，独立模型的参数极差偏高0.126 4；参数b的平均值分别为0.933 2和0.931 8，极差分别为0.672 3和0.506 5 ，独立模型的参数极差偏高0.166 7。4） 不同尺度模型估算全国森林碳储量时，无论何种尺度，独立模型的估算差异均大于联立方程组模型，但总体上各种尺度模型的估算差异均在3%以内。结论: 1） 本研究提出的从森林蓄积量直接到森林碳储量的材积源森林碳储量模型数据有效、方法可靠，可用于直接估算森林碳储量。2） 基于含哑变量的非线性似然无关的联立方程组方法，可更好地建立尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型。3） 本研究构建的森林碳储量模型平均R2在0.95以上，MPE在1%以内，可用于林业实践中快速准确估算森林碳储量。4） 根据模型的拟合精度以及参数的稳定性，建议使用以联立-尺度（以尺度为建模总体的联立树种分类模型）为建模方式的森林碳储量模型。5） 在5%精度要求下，可使用国家尺度考虑林分起源、龄组的树种分类模型估算全国森林碳储量。
目的: 探究全国尺度下刺槐分布与环境变量的关系以及未来适生区域变化，为刺槐造林规划与管理提供数据支持。方法: 应用经R语言Kuenm包优化的MaxEnt模型和ArcGIS软件，基于筛选后181条刺槐有效分布点数据和12个环境因子变量，探讨影响其地理分布的主要环境因子，并预测当代和未来2030s、2050s和2070s 3种气候变化情景（ssp126、ssp245、ssp585）下刺槐在中国的潜在适生区及其质心变化趋势。结果: 选用特征组合FC=linear+product（线性特征+乘积型特征）且调控倍频RM=0.5时，模型复杂度最低，模型预测准确性较高，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.880，可用来预测刺槐适生区范围。最冷季平均气温、最暖季降水量和海拔是影响刺槐潜在地理分布的主要环境因子，其适应范围分别为–5~6.5 ℃、335~1 825 mm和–155~1 725 m。当代气候条件下，刺槐在中国的总适生区面积为262.51 ×104 km2，高适生区面积为37.86 ×104 km2。未来3种气候变化情景下，刺槐总适生区面积与当代总体一致，高适生区面积减少，但2070s中ssp126情景的高适生区面积增加。质心分析结果表明，未来气候变化情景下，刺槐在中国的潜在总适生区向东北部偏移，高适生区向西南部偏移。结论: 优化后的MaxEnt模型能够准确预测刺槐在中国的潜在适生区分布；温度、降水和海拔是影响刺槐地理分布的主要环境因子；气候变化会引起未来刺槐在中国的潜在高适生区面积减少，潜在适生区发生迁移。
森林生态系统保护需要及时、准确、动态获取森林植物多样性现状和变化信息，并对导致其变化的因素做出分析与评价。遥感技术的发展为森林植物多样性多尺度监测提供了契机，尤其是基于光谱变异假说的光学遥感数据已广泛应用于森林植物多样性监测中；然而树冠的光谱变异信息更多反映水平方向的多样性，对森林垂直结构多样性的监测能力有限，且容易受光饱和效应的影响。尽管森林结构特征在理解森林功能多样性和物种多样性方面具有很大潜力，但迄今为止，对森林结构的测量手段仍十分有限。近年来，随着以激光雷达（LiDAR）为代表的主动遥感技术的发展，遥感技术对森林植物多样性的探测已从光谱维度拓展到结构维度，为厘清森林的结构?功能关系提供了契机。本研究通过文献整理，从森林结构角度出发，探讨森林植被结构与植物多样性的关系，概述不同平台激光雷达数据提取的结构指标在森林结构属性量化、结构多样性、植物物种多样性和功能多样性的评估、森林类型与演替阶段的区分、林下植被和枯木的探测等方面的研究进展。对不同的森林生物多样性指标有显著解释意义的LiDAR结构指标不同，且受数据采集、传感器类型、采样尺度、森林类型、地理位置等因素影响。将光学影像的光谱信息与LiDAR的结构信息融合在一起对物种识别与多样性相关研究非常有利。依托星?机?地不同平台的激光雷达遥感技术可以实现不同尺度森林结构与多样性的监测与评估，融合星载激光雷达和卫星影像数据有助于理解全球范围内冠层垂直结构变化对生态系统组成和功能的影响，在生物多样性保护和管理中具有广阔的应用前景。
目的: 引入DBSCAN聚类算法和QuickHull凸包检测算法，提出一种自适应端元特征值提取（AEEE）算法，解决像元三分模型中纯净像元指数结合二维散点图（PPI-2DSP）算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题，利用AEEE算法评估神木市的光合植被覆盖度（fPV）、非光合植被覆盖度（fNPV）和裸土覆盖度（fBS），并分析其时空变化，验证算法的有效性，为该地区生态环境评价和植被覆盖度变化规律研究提供参考。方法: 以Landsat系列卫星遥感影像为数据源，首先对遥感数据进行预处理，然后计算像元的归一化植被指数（NDVI）和干枯燃料指数（DFI），通过以下4个步骤获取特征像元候选区：1） 应用随机采样模块减少数据规模；2） 采用DBSCAN算法聚类，去除离群数据，得到最大簇；3） 利用QuickHull算法计算凸包，构建特征三角形边界；4） 计算由凸包点集中3个点所构成的最大面积三角形顶点，分别以3个顶点为中心，取端点阈值（$\theta $）范围内区域作为特征像元候选区。预处理的影像经最小噪声分离变换减少计算量后，采用PPI算法计算纯净像元指数，利用特征像元候选区提取纯净像元指数大于5的纯净像元，将这些像元的NDVI和DFI算术平均值作为端元特征值代入像元三分模型计算fPV、fNPV和fBS，并分析其时空变化。结果: AEEE算法提取的神木市2000—2022年端元特征值与PPI-2DSP算法选取的端元特征值相近，相对误差平均值约7.35%；将其应用于像元三分模型，估算得到神木市的fPV和fNPV，与传统方法相比年平均误差分别为4.79%和5.05%，符合精度要求。在时间层面上，2000—2022年神木市的fPV和fNPV总体呈波动增长趋势，分别以年平均0.52%和0.22%的速率增长；在空间层面上，2000—2022年神木市的fPV和fNPV呈东南增长快速、西北增长缓慢的趋势，其中fPV主要以增加（39.8%）和基本不变（28.0%）2种变化强度等级为主。结论: AEEE算法适用于对光合植被、非光合植被和裸土3种端元特征值的自适应提取，能够解决PPI-2DSP算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题。
目的: 探究华北落叶松天然次生林生态系统碳、光能、水分利用效率的生长季内季节变异特征、受生物物理因子的影响以及不同资源利用效率间的权衡关系，为预测未来森林生态系统的气候变化响应提供科学支撑。方法: 在北京百花山国家级自然保护区，利用涡度相关系统和微气象观测系统对华北落叶松天然次生林生态系统生长季内的碳、水通量和空气温度、土壤温度、土壤含水量等物理因子进行连续原位监测，分析生态系统碳、光能和水分利用效率的季节变异及影响因素，并探究不同资源利用效率间的权衡关系。结果: 1） 生长季内碳利用效率6月较低、10月较高，波动在0.14~0.97；光能利用效率8月份高、10月较低，波动在0.15~2.19 g·MJ?1；水分利用效率6月较低、10月较高，波动在0.74~8.00 g·kg?1。2） 碳利用效率与土壤温度显著负相关（P < 0.05），光能利用效率与土壤含水量显著正相关（P < 0.05），水分利用效率与土壤含水量显著负相关（P < 0.05）。结构方程模型表明，土壤温度通过影响生态系统呼吸间接影响碳利用效率，表现为负效应（P < 0.05）；散射辐射通过影响总初级生产力间接影响光能利用效率，表现为正效应（P < 0.05）；饱和水汽压差通过影响蒸散发间接影响水分利用效率，表现为负效应（P < 0.05）。3） 碳利用效率与水分利用效率显著正相关（P < 0.01），较高的光能利用效率主要发生在碳利用效率和水分利用效率均较低时。结论: 华北落叶松天然次生林生态系统碳利用效率与水分利用效率变化趋势一致，均在生长季中期下降，光能利用效率在生长季中期达到最大值。土壤温度升高会降低生态系统碳利用效率，土壤含水量和散射辐射增加均会提高生态系统光能利用效率，土壤含水量和饱和水汽压差增加会限制水分利用效率。生态系统资源利用效率间存在权衡关系，较高的光能利用效率伴随着较低的碳和水分利用效率，本研究结果强调水分条件对华北落叶松天然次生林生态系统资源利用效率间权衡关系的重要性。
樟子松是中国北方生态防护林的重要树种，其天然林主要分布于大兴安岭北坡和呼伦贝尔沙地一带，而引种营建的人工林则已遍布中国北方，成为“三北”工程建设的主要常绿乔木树种。樟子松天然林自然更新良好，但大部分樟子松人工固沙林自然更新不良或失败，全球气候持续变化更加剧了其自然更新的不确定性，成为威胁三北工程行稳致远的重大隐患。本文梳理了有关樟子松及其原种欧洲赤松自然更新的国内外研究成果，分析了母树特征、生境特征和干扰等关键因子影响自然更新过程的效应与原理。基于与天然林更新过程的比较，划分了樟子松人工林自然更新的5个关键阶段，并明确了各阶段受非生物和生物类因子联合影响的机制。最后，针对改变林地的地下、地表和地上环境条件，分别提出了破土整地、地表火烧、伞护庇荫人工促进更新措施建议，对于推进“三北”工程区樟子松固沙林的世代更新具有积极意义。
目的: 针对核桃采收效率和果实采净率低等问题，设计一种柔性摇臂振动式核桃采收机，采用树干振动采收方式，研究不同振动参数对采收机振动性能的影响，通过响应面曲线获得两两交互作用下的振动加速度响应情况，优化设计结构和作业参数。方法: 对采收机关键零部件进行结构设计和应力分析，确定最佳参数；对核桃树夹持处和树干处的加速度响应效果进行仿真分析和振动作业试验，应用Design-Expert 13.0软件，以振动频率、树干直径和振动时间为主要因素，以振动加速度为评价指标，通过响应曲面探究3个参数对振动加速度的影响程度。结果: 通过ADAMS动力学分析软件得出柔性摇臂最佳直径为15 cm、最佳夹持力为2 800 N，对比仿真结果与田间采收试验结果，核桃树夹持处、树干处不同频率时的振动加速度误差在5%之内；振动频率、树干直径和振动时间对振动加速度的贡献率分别为2.317 8、1.649 2和1.489 4，当振动频率为14 Hz、树干直径为15 cm时，振动加速度达到最大值63.417 m·s?2，三因素对振动加速度的影响程度由大到小依次为振动频率、树干直径、振动时间。结论: 设计柔性摇臂振动式核桃采收机，剖析该装备结构特征和作业参数对能量传递的影响，可为大规模标准果园的高效核桃采收提供作业参数依据，有效提高核桃采收效率和果实采净率。
目的: 针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题，提出了一种多尺度序列特征融合检测算法（MPD-YOLO），用于提升林区害虫检测的精确度，为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。方法: 首先，以采集于北京、河北、山西等地的林区害虫图像为基础，构建包含18类林区害虫的数据集。数据集涵盖不同场景下的害虫图像，为算法的训练与测试提供了可靠的数据支撑。其次，为提高小目标害虫的检测效果，利用3D卷积对小目标进行更为深入的尺度序列特征提取，MPD-YOLO方法引入尺度序列特征融合模块（SSFF），有效提升模型对小目标的感知能力。最后，为解决密集遮挡和多尺度害虫并存情况下的模型检测能力，MPD-YOLO方法提出了三重特征编码高效聚合模块（TFE-ELAN），通过将不同尺寸特征图进行特征融合，增强多层特征图之间信息的关联性，提升了模型的检测性能。结果: 在相同试验条件下，本研究在构建的数据集上对MPD-YOLO进行大量试验，并与主流的目标检测算法（YOLO系列、Faster-CNN等）进行对比分析。MPD-YOLO方法具有最佳的害虫识别精度，其F1-score和mAP分别达到88.43%和91.92%，比次优方法YOLOv8x分别高1.45%和1.22%。相比于原网络模型YOLOv7，MPD-YOLO的F1-score与mAP分别比YOLOv7高0.72%和2.8%，证明了本文所提方法在处理复杂目标检测任务中的优势。此外，本研究中消融试验，分析了尺度序列特征融合模块和三重特征编码高效聚合模块对整体性能的贡献，验证了各模块设计的有效性。结论: 本文提出的MPD-YOLO算法，有效提升了复杂环境下多尺度害虫的检测性能，在处理复杂环境下的检测任务时表现出较高的鲁棒性。
木材解剖学是研究木材（次生木质部）中各类细胞形态特征、排列、比量、结构和功能的一门科学。在木材解剖学框架内，开展木材构造特征定量化研究，实现木材解剖信息的定量提取、挖掘、整合与应用，科学构建木材构造特征与树种生理功能、气候环境、木材性质和加工工艺等之间的相互关系，可进一步推动木材学、林学、植物学、古生物学、古气候学、考古学和物候学等学科的发展。当前，在系统科学的时代背景下，梳理木材定量解剖研究的发展脉络，厘清木材构造特征的结构性和整体性，从系统论视角探讨木材定量解剖研究的涌现性质，有利于促进木材解剖学的跨学科交叉融合，开创木材解剖学发展新格局。本研究首先介绍木材解剖学的重要发展阶段，针对木材构造特征的共性和多样性，从样品制备、信息采集和数据分析等方面总结木材定量解剖研究的主要方法，然后分别从木材构造特征与树木系统进化、木材构造特征与气候环境变化、木材构造特征与木材性质及加工利用关系3方面归纳近10年来木材定量解剖研究取得的最新进展，最后针对当前存在的问题与不足，提出未来发展展望：1） 木材定量解剖研究方法的持续性革新迭代，推动木材定量解剖高通量测试与分析平台的研发，为木材解剖学的广泛应用提供基础；2） 木材信息资源及其共享体系的全球化构建完善，增强木材定量解剖数据的可靠性和共享性，为发展基于数据驱动的木材科学研究新范式提供重要基础；3） 木材定量解剖研究体系的多学科交叉融合，从底层逻辑和层级架构视角比较木材解剖学与植物解剖学、生态学、木材加工利用等领域的关联与异同，促进多学科融合创新发展。通过进一步开展木材定量解剖研究，加强木材解剖学的跨学科交叉融合，从木材解剖学角度推动基于数据驱动的木材科学研究新范式的构建与发展，能够为林木培育、森林经营、树木分类、森林碳汇、气候变化、木材生产及可持续利用等研究提供理论基础和科学依据。
（月刊 1955年创刊） 主管：中国科学技术协会 主办：中国林学会 出版：《林业科学》编辑部 主编：尹伟伦 国内统一刊号：CN 11-1908/S 国际标准刊号：ISSN 1001-7488 国内邮发代号：82-6
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