南京林业大学学报(自然科学版)

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• 碳中和背景下森林碳汇特征及适应性经营路径

  王懿祥

  随着碳达峰、碳中和战略的推进,森林碳汇功能正在由传统生态服务上升为国家气候治理的核心支柱,然而,适应应对气候变化需求的森林适应性经营体系尚未有效构建。本研究针对森林碳汇管理中普遍存在的认知偏差与实践困境,提出碳汇的“整体性、饱和性、波动性、持续性”核心特征框架,系统揭示制约森林碳汇功能有效发挥的关键生态约束机制。其中,“整体性”阐释森林碳汇对生态系统完整性的深度依赖关系;“饱和性”表征生物与非生物碳库的物理容量极限特征;“波动性”凸显多重因子扰动下碳汇稳定性的高度敏感性风险特征;“持续性”界定碳封存时效覆盖至碳中和目标年份的关键时效边界。在此基础上,构建基于碳汇特征的适应性森林经营策略体系,涵盖生态系统完整性保护与林分结构优化、碳汇容量提升与阈值响应调控、碳汇风险防控与系统韧性增强、长效固碳与全周期经营保障等。研究指出,亟待突破碳汇特征约束下的精准调控技术,以持续提升森林碳汇在碳中和进程中的稳定性与有效贡献。

• 基于无人机高光谱数据和3D-2D-CNN的天然次生林主要树种分类研究

  李昊,全迎,刘建阳,卞少杰,王斌,李明泽

  【目的】为了提高我国东北典型天然次生林主要树种分类的准确性,提出一种针对无人机高光谱图像的卷积神经网络(convolution neural network,CNN)树种分类框架。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场天然次生林水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、榆树(Ulmus sp.)和白桦(Betula platyphylla)的4个主要树种为研究对象,采用新型无人机载高光谱成像仪对7个不同区域进行影像采集。以地面实测数据为参考构建不同树冠尺寸的单木数据集,并以7∶3的比例划分训练集和测试集,构建了包含三维卷积层和二维卷积层的3D-2D-CNN模型,通过3D卷积层提取光谱-空间耦合特征,2D卷积层提取细节特征,从而有效增强模型对数据整体特征的学习能力;将该模型与2D-CNN、3D-CNN以及基于特征筛选的机器学习模型[随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和梯度增强机(gradient boosting machine,GBM)]进行对比实验。此外,采用逐波段逐步移除方法分析了波段的重要性,并探讨了模型对光谱特征的敏感性。【结果】构建的3D-2D-CNN分类模型对研究区4个主要树种的分类准确率达到了87%,F1分数为0.86,相较其他对比算法,总体精度提高了5%~6%。波段重要性分析表明,近红外波段对分类结果影响显著。【结论】基于高光谱图像的3D-2D-CNN模型通过有效结合光谱与空间信息,显著提升了对天然次生林树种分类的准确性,比传统分类方法表现优越,可为森林资源管理和生态系统的遥感监测提供技术支持。

• MI-YOLO多光谱无人机图像中松材线虫病轻度变色木检测

  邵欣欣,刘文萍,王晗,宗世祥,袁博

  【目的】基于YOLOv8n提出一种多光谱图像目标检测算法(multispectral images YOLO,MI-YOLO),以准确、实时检测多光谱无人机图像中松材线虫病(pine wilt disease, PWD)轻度变色木。【方法】利用频域互功率谱快速实现光谱图像配准;针对轻度变色木与健康木之间差异小而难检测的问题,使用轻量版多分支辅助特征金字塔结构,增强模型颈部网络特征利用和融合;最后采用轻量化模块C2f-Faster替换YOLOv8n中的特征融合模块C2f以减少冗余计算。【结果】所提出的MI-YOLO目标检测算法在IoU为0.5时的平均精度(average precision at IoU 0.5,AP50)达到84.5%,模型参数量(params)为2.1 MB,浮点运算量(floating point operations,FLOPs)为7.25 GB,推理速度为50帧/s。与YOLOv8n相比,AP50提高10.5个百分点,参数量降低30%,浮点运算数降低13%。【结论】MI-YOLO目标检测模型准确度高且具有轻量化的优点,可实时应用于多光谱无人机图像检测松材线虫病轻度变色木。

• 基于IWOA-BP的红松人工林枯落针叶层火蔓延速率预测模型

  黄天棋,辛颖,张敏

  【目的】红松(Pinus koraiensis)针叶油脂含量较高,存在极高的森林火灾风险,地表火蔓延是其主要的火灾传播方式。本研究通过构建地表火蔓延速率预测模型,为红松人工林的火灾防控提供科学依据。【方法】以黑龙江省凉水地区红松人工林枯落针叶层为材料,进行松针含水率为0、5%、10%、15%、20%,坡度为0、5°、10°、15°,风速为0、1、2、3、4、5 m/s的360组室内点烧试验,根据热电偶法测定火蔓延速率,构建改进鲸鱼优化算法(IWOA)-BP神经网络模型对火蔓延速率进行预测,并与3种模型(WOA-BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络)进行预测结果对比。【结果】坡度、风速与火蔓延速度均呈极显著正相关(P<0.01),含水率与火蔓延速度呈显著负相关(P<0.05);火蔓延速率随可燃物含水率的增加而降低,随风速和坡度的增加而升高,在风速为4 m/s时,火蔓延增长速率达到最大值。IWOA算法引入Tent混沌映射、改进非线性收敛因子、增加自适应权重和Levy飞行运动,增加了算法的随机性和多样性,提高了收敛速度,同时避免陷入局部最优,具备较高预测精度和鲁棒性;IWOA优化的BP神经网络模型精度和稳定性明显高于其他3种模型,对实测数据的模型适应度最佳。【结论】IWOA-BP神经网络模型能有效地预测红松人工林枯落针叶层的火蔓延速率,为林火防控与森林地表凋落物的火蔓延速率预测模型研究提供科学指导。

• 基于尺度转换与重构的FY-3B林火监测影像可视化增强研究

  苏维,尹俊玥,叶江霞,周汝良,温庆忠,王磊,李元杰,赵俊

  【目的】针对千米级卫星林火监测影像模糊及火场微地形信息缺失问题,研究基于地形尺度转换与影像重构的处理方法,增强影像火环境清晰度与可视化效果,为火场信息快速提取及防灭火决策提供支撑。【方法】以2019年“5·17”昆明市晋宁区双河彝族乡干河村森林火灾和“5·18”曲靖市陆良县小百户镇永清村雨台子山火灾为研究对象,基于FY-3B影像与30 m数字高程模型(DEM)地形数据,利用点扩散函数(point spread function, PSF)与亚像元分解方法构建不同尺度的地形单元,结合信息熵理论确定适宜的重构尺度,借助增加权重的HSV(hue, saturation, value)变换实现正立体地形阴影(shaded relief model, SRM)数据与FY-3B影像融合,并比较上推与下推尺度转换方法的重构效果。【结果】①相较常规插值方法,点扩散函数尺度上推效果更优,高程均值差和均方根误差最小,与原始DEM等高线匹配度最高。②分析上推DEM载荷的地形信息熵表明,研究区适宜的DEM重构尺度为≤120 m。③不同尺度重构影像显著增强了原始1.1 km分辨率FY-3B影像的可视化效果,反立体现象得以校正,提升了对火环境地形细节的表征能力。④15 m尺度融合影像在定量指标和火场地形特征增强效果上表现最佳,林火覆盖面积提取最为准确。【结论】研究通过地形尺度转换与图像重构方法,融合多尺度DEM地形数据,显著提升FY-3B林火监测影像的火环境信息表达能力及可视化效果,为提高卫星林火监测成效和支撑防灭火决策提供了重要支持。针对不同尺度、不同面积范围的卫星林火影像解译与火环境研究,综合考虑更多受灾点区域统计特性,以匹配最佳尺度地形单元,是进一步提升林火监测影像可视化效果的研究方向。

• 基于Vmamba联合注意力机制的扎龙湿地信息提取与动态监测

  王旭,高心丹

  【目的】研究芦苇(Phragmites australis)湿地土地类型变化、监测覆被特征,为湿地保护和开发提供参考。【方法】基于2017—2023年9月扎龙湿地Sentinel-2遥感影像,制作了包含湖泊、芦苇地、建筑地、耕地、盐碱地5种土地类型的遥感影像数据集。通过视觉状态空间(visual state space model,Vmamba)联合注意力机制并结合水体指数NDWI生成水体掩膜对研究区进行信息提取,统计各土地类型的位置和面积变化信息。利用像元二分法提取植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC),计算叶面积指数(leaf area index,LAI)和生态质量指数(ecosystem quality index,EQI)。【结果】通过本研究提出的方法对研究区内分布信息进行提取,整体精度(overall accuracy,OA)为80.85%、平均交并比(mean intersection over union,MIoU)为71.59%,宏观平均F1值(macro-F1,MF1)为79.93%。2017—2023年,在扎龙湿地内湖泊、芦苇地的覆盖面积呈增加趋势;耕地、建筑地的覆盖面积呈减少趋势;盐碱地的覆盖面积呈波动趋势。植被覆盖度、生态质量指数先升高后降低,与中国气候公报内容基本一致。【结论】Vmamba联合注意力机制并结合水体掩膜的模型,在湿地信息提取方面效果良好,一定程度上提高土地利用分类与变化监测的精度。植被覆盖度、叶面积指数、生态质量指数的监测对湿地资源管理与可持续利用提供借鉴。

• 河南20个鲜食枣品种的果实品质评价

  智照坤,张蒙蒙,陈卓,郭燕萌,刘艺腾,岳华峰,李芳东,朱高浦,张树林

  【目的】探究不同品种枣种质资源果实品质的差异,为枣优良品种选育与改良及河南地区枣栽培品种的选用提供科学依据。【方法】以河南地区主栽的20个枣品种成熟期果实为试材,采用主成分分析、聚类分析等多元统计分析方法,对8项品质指标进行了分析,并通过qRT-PCR技术检测5个与果实品质性状相关基因的表达量。【结果】不同枣品种果实表型性状差异显著,其中‘十月红’的单果质量最大(16.79 g);‘辣椒枣’的果形指数最高(2.62);‘嵩县大枣’的硬度最高(12.03 N);‘北京笨枣’的可溶性固形物含量最高(质量分数34.95%);‘鸡心红六号’的可滴定酸含量最高(体积分数0.767%)。相关性分析表明,果实硬度与脆度呈显著正相关;可溶性固形物含量与可溶性糖含量呈显著正相关,与单果质量和横径呈显著负相关;单果质量与横径呈显著正相关,果形指数与横径呈显著负相关、与纵径呈显著正相关。相关基因表达量分析表明,果实品质相关基因的表达水平在不同枣品种果实中存在显著差异,如参与糖代谢的基因Zj.jz036789032在‘鸡心枣’中的表达量约为‘北京笨枣’的150倍。【结论】黄淮地区主栽的20个枣品种果实品质相关性状存在显著差异,可将20个枣品种分为3类:高硬度高酸度类、高糖度低酸度类和低单果质量低硬度类,这3类枣品种的果实性状差异显著,具有不同的食用价值和市场前景。

• 我国枣种质叶表型遗传多样性分析

  付甲天,苏万龙,李登科,王永康,赵爱玲,张睿,任海燕,薛晓芳,刘丽,石美娟,李毅

  【目的】揭示枣种质资源叶片表型多样性,为优良种质的引种、鉴定评价及开发利用提供理论依据。【方法】测定247份枣种质的13个叶片表型性状,利用描述性统计、相关性分析、Shannon-Wiener多样性指数(H')、主成分分析(PCA)及基于Ward’s方法的系统聚类分析,探究枣叶片表型变异规律。【结果】供试枣种质叶片表型性状变异丰富,其中叶柄长变异系数最高。各性状Shannon-Wiener多样性指数(H')介于1.67~2.08,表明遗传多样性丰富;相关性分析显示,叶长与叶宽、叶柄长、叶面积、叶周长呈极显著正相关(P<0.01),与叶尖角呈显著负相关(P<0.05);PCA提取出4个主成分累积贡献率83.19%,其中叶周长、叶色饱和度(c*)、叶长宽比和叶色亮度(L*)载荷较高;聚类分析(Ward’s法)将种质划分为长柄大夹角型、大叶面积型、短柄小叶型、小叶角偏黄色型(低L*、高b*)、低色相角型(低h*)、宽叶深绿型(高c*、低h*)6大类群。【结论】247份枣种质叶片表型变异丰富,遗传多样性高。叶长宽比、叶周长、叶色饱和度和亮度可作为评价枣种质资源的核心指标,综合多样性分析与聚类结果可为种质评价提供重要依据。本研究为枣种质资源的引种驯化、遗传鉴定评价和种质创新奠定了理论基础。

• ‘冬枣’果实原生质体提取体系的建立

  郭燕萌,胡德春,张树林,尤扬,朱高浦,田丽,周瑞金,董文怡,张蒙蒙

  【目的】建立高效的‘冬枣’(Ziziphus jujuba ‘Dongzao’)果实原生质体分离技术体系,系统分析不同因素对‘冬枣’果实原生质体提取的影响,为后续基因功能研究及果实发育机制解析提供技术支撑。【方法】采用半红期‘冬枣’果实为试验材料,以65 mmol/L 氯化钙(CaCl2)、10 mmol/L 2-吗啉乙磺酸(MES)、1 mmol/L 二硫苏糖醇(DTT)混合溶液(pH为5.8)为基础,通过分析不同质量浓度酶液(纤维素酶、离析酶、果胶酶)、氯化钾浓度(150、205、255、305、355、405、430、455、505 mmol/L)、酶解时间(2.0、2.5、3.0、3.5、4.0 h)、真空(200 Pa)处理时间(10、20、30 min)4个条件组合,经过多因素试验筛选出纤维素酶、果胶酶、离析酶、氯化钾的最适浓度,最后确定分离‘冬枣’果实原生质体的最优酶解方案。【结果】以酶解液为0.02 g/mL纤维素酶、0.01 g/mL果胶酶、0.01 g/mL离析酶、430 mmol/L氯化钾(KCl),采用200 Pa真空处理20 min,于水平摇床上30 r/min避光酶解3.0 h,原生质体产量可达1.82×106个/mL,且原生质体细胞形态完整、活性最佳。【结论】通过对酶浓度、酶解时间、氯化钾浓度、真空处理时间4个酶解影响因素的筛选,得到可以提取出细胞形态饱满、活力较高的原生质体的酶解液组合,建立了高效的‘冬枣’果实原生质体分离技术体系,为后续‘冬枣’基因功能验证及果实发育的分子机制研究提供技术支持。

• 黑龙江杓兰属植物表型特征及系统发育分析

  沈才全,董上,李中跃,关艳辉,穆立蔷

  【目的】黑龙江省杓兰属(Cypripedium)植物表型变异丰富,为厘清物种界限模糊及亲缘关系复杂等问题,以该地区调查获取的13个杓兰属居群为材料,初步探讨其亲缘关系与分类界线。【方法】测定13个居群的18项表型性状,进行多样性分析与聚类分析;同时通过测序、组装与注释,获取其核基因ITS序列及3个叶绿体DNA片段(trnH—psbA、trnL—F与rbcL),利用DnaSP、PhyloSuite、FigTree等软件,结合NCBI数据库数据,统计核苷酸多态性并构建系统发育树。【结果】退化雄蕊(斑点与大小)可作为黑龙江杓兰属植物的关键野外识别特征。东北杓兰(C. × ventricosum)表现出显著的杂种优势,其叶片大小与株高、地径可作为分类依据。表型与系统发育分析共同表明:白花与粉花大花杓兰(C. macranthos)实为同种;杓兰(C. calceolus)与山西杓兰(C. shanxiense)可能是由同一母本分化的姐妹群;东北杓兰居群DB1、DB2、DB5聚为一支,其母本可能为杓兰,而居群DB3、DB4、DB6、DB7、DB8聚为另一支,可能源于大花杓兰,其中DB6可能与大花杓兰发生过回交;紫点杓兰(C. guttatum)则与其他种类亲缘关系较远。【结论】仅凭单一表型性状或DNA片段难以准确判定杓兰属植物的亲缘关系,尤其对于杂交种,必须综合表型、叶绿体DNA与核DNA等多层次证据,方能全面阐明其系统发育与分类界限。