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期刊信息/Journal information
北京林业大学学报
北京林业大学
北京林业大学学报

北京林业大学

尹伟伦（兼）

双月刊

1000-1522

bldxeb@bjfu.edu.cn

010-62337673

100083

北京市海淀区清华东路35号

北京林业大学学报/Journal Journal of Beijing Forestry UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为林业专业学术刊物。刊登林学基础理论、造林经营、森林经理、森林资源与环境、林木病虫害防治、水土保持、林业经济、林业机械、木材加工、家具与室内设计、林产化学、园林植物与园林设计等方面的学术论文、研究报告、简报、综合评论、学术问题讨论、书刊评价及学术动态等。读者对象为林业院校师生，林业生产、科研管理等部门的科技或管理人员。
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    内蒙古林草过渡区欧亚绣线菊和土庄绣线菊叶绿体基因组比较研究

    宋晴宿逸然王铁梅胥健...
    103-114页
    查看更多>>摘要：[目的]我国是绣线菊属植物的现代分布和分化中心，欧亚绣线菊和土庄绣线菊是同域分布在内蒙古林草过渡区的两种绣线菊属植物，分析两个物种的叶绿体基因组差异可为鉴定同属植物亲缘关系提供依据。[方法]本研究采用二代测序技术，利用Illumina Novaseq 6000平台，通过组装、注释后得到两个物种完整的叶绿体全基因组序列，并利用生物信息学方法分析其序列结构并构建系统发育树。[结果]结果显示:欧亚绣线菊叶绿体序列全长为 155 916 bp，总GC含量为36。72%，土庄绣线菊叶绿体序列全长为 155 942 bp，总GC含量为 36。76%。二者均注释得到 130 个基因，其中 111 个基因是独有的，包含 78个蛋白质编码基因、29个tRNA基因和 4 个rRNA基因。欧亚绣线菊和土庄绣线菊分别检测到238和 241个简单重复序列，以A或U结尾的密码子偏好性大于以G或C结尾的密码子偏好性，基因组变异区域主要分布于非编码区域。二者编码亮氨酸的密码子含量最多，半胱氨酸密码子含量最低。系统发育树结果显示:欧亚绣线菊和土庄绣线菊构成姐妹类群，存在较近的亲缘关系，绣线菊属与鲜卑花属亲缘关系较近，呈姐妹类群关系。[结论]研究结果可为绣线菊属植物的系统发育、分类鉴定和资源开发利用等相关研究提供基础资料。

    欧亚绣线菊土庄绣线菊叶绿体基因组系统发育

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    矢车菊不同颜色花瓣酵母cDNA文库的构建

    邓成燕王佳颖戴思兰
    115-122页
    查看更多>>摘要：[目的]矢车菊花瓣的蓝色呈色和品种间花色变异的分子调控机制尚不明晰。本研究采用Gateway技术构建了矢车菊 6个不同花色品种花瓣的酵母cDNA文库，以期进一步通过酵母单杂交或双杂交技术筛选参与调控花瓣呈色的关键互作蛋白。[方法]本研究以白色、粉色、红色、蓝色、紫色和墨色矢车菊花瓣为材料，提取总RNA后分离和纯化mRNA，合成双链cDNA后依次进行BP重组反应和LR重组反应，分别获得初级和次级文库。最后将次级文库质粒转化酵母Y187，获得矢车菊不同颜色花瓣的酵母cDNA文库。[结果]质量鉴定结果显示:初级文库的库容量为 1。3×107 CFU，重组率为 100%，且插入片段长度均在 1 000 bp以上;次级文库的库容量为 1。6×107 CFU，重组率为 100%，且插入片段长度均在 1 000 bp以上。酵母文库的滴度为 3。5×107 CFU/mL，随机挑选的 24 个单克隆经PCR检测后均扩增出明亮条带，重组率为 100%，插入片段长度均大于 1 000 bp。[结论]本研究构建的矢车菊不同颜色花瓣酵母cDNA文库的质量较高，能满足酵母文库筛选的试验要求，为后续探究矢车菊花瓣的蓝色呈色和品种间花色变异的分子调控机制提供了材料基础。

    矢车菊花色酵母cDNA文库Gateway技术

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    基于经验模态分解和小波包能量熵的杉木加载过程中细观损伤监测与识别

    赵东马荣宇于立川赵健...
    123-131页
    查看更多>>摘要：[目的]细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂，针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息，造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD)和小波包能量熵结合的信号处理方法，通过声发射无损检测手段，识别杉木加载过程中的细观损伤类型。[方法]以杉木为研究对象，进行单轴压缩、双悬臂梁和顺纹拉伸 3 种单一损伤试验，并对其进行加载过程中声发射信号的采集、监测与分析。通过小波包阈值法消除损伤试验中采集的声发射信号噪声，经由EMD和相关系数计算，分离出最能体现杉木细观损伤特征的本征模态(IMF)分量，并对IMF分量进行基于傅里叶变换的峰值频率分析和小波包能量熵分析，提取杉木细观损伤的特征。[结果](1)EMD和小波包能量熵结合的信号处理方法能够判断杉木加载过程中声发射信号对应的细观损伤类型与构成。(2)杉木不同细观损伤类型的声发射信号对应不同的小波包能量熵区间:胞壁屈曲与塌溃(0。69～0。99)、层间开裂(1。57～1。78)、纤维束断裂(1。92～2。27)。(3)宏观断口观察和电镜显微分析验证了该方法的准确性。[结论]经验模态分解-小波包能量熵法避免了声发射信号模态堆叠的影响，并解决了木材细观损伤复杂且难以识别的问题，为杉木木材断裂的早期诊断方法提供了理论支撑。

    木材细观损伤识别声发射小波包变换能量熵经验模态分解(EMD)

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    基于红外热成像的古建筑墙内暗柱材料缺失检测

    王皓宇彭林张厚江雷智勋...
    132-144页
    查看更多>>摘要：[目的]墙内暗柱是木结构古建筑的重要承重构件之一，因其处于潮湿和缺乏通风的环境，故多存在腐朽及由严重腐朽导致的材料缺失等缺陷，容易失去原有的承载能力和稳定性。墙内暗柱自身构造导致现有的检测手段受限，易造成不可逆的损坏。故本研究基于红外热成像原理开展墙内暗柱材料缺失缺陷检测理论与试验研究，以期为基于红外热成像的墙内暗柱缺陷状况无损检查方法的建立奠定部分前期基础。[方法]首先，从理论角度探讨古建筑墙内暗柱传热过程，推导稳态下木柱区域与纯墙体区域的温度公式，分析影响木柱材料缺失缺陷区域温度变化的因素;然后，建立试验模型，进行墙内暗柱缺陷红外检查试验，采集红外图像;最后，通过分析所获得的红外热图，探讨墙内暗柱材料缺失缺陷大小与墙体表面温度分布之间的关系。[结果](1)理论研究表明:由于木材的横向导热系数远小于墙体导热系数，加热面加热温度相同的情况下，木柱墙体外表面所对应的温度偏低;墙内暗柱的检测效果主要受到缺陷尺寸，即缺陷高度、缺陷深度的影响。(2)试验结果表明:在稳态热传导下，木柱处的墙体外表面温度要低于纯墙体，即木柱处红外图像的颜色更浅;木柱缺陷的存在会使缺陷处墙体表面温度变高，红外图像颜色变深;木柱缺陷高度越大，缺陷导致的高温范围越大;木柱缺陷深度越大，缺陷区域温度值越高。(3)在非稳态热传导下，木柱中线温差分别与木柱缺陷高度(R2≥0。964)、深度(R2≥0。951)呈极强的正相关。(4)在木柱缺陷较小的情况下，墙体表面温度不因缺陷的存在而发生明显改变。[结论]木柱的缺陷高度与深度是影响缺陷红外热成像检测效果的主要因素，红外热成像法应用于古建筑墙内暗柱材料缺失缺陷的筛查与评估是可行的。

    古建筑墙内暗柱缺陷红外热成像无损检测

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    季铵化纳米纤维素增强预油漆纸性能

    王瑾龙玲刘如尹江苹...
    145-152页
    查看更多>>摘要：[目的]为解决预油漆纸用三聚氰胺-脲醛树脂存在甲醛释放等环保问题，开展了利用无醛水性浸渍胶黏剂和涂料制备无醛预油漆纸的应用技术研究。[方法]以季铵化纳米纤维素改性水性丙烯酸酯乳液作为浸渍胶黏剂制备预浸胶纸，并在表层辊涂水性丙烯酸酯类涂料制备预油漆纸。利用X射线光电子能谱仪(XPS)、热重分析仪和万能力学试验机分别对预油漆纸的表面化学基团和元素含量变化、热稳定性能和拉伸性能进行分析和测试。[结果]原纸经浸渍季铵化纳米纤维素增强水性丙烯酸酯乳液并涂饰油漆后制备的预油漆纸纵向抗张强度和断裂伸长率分别增加了 4。2 倍和 3。2 倍，并且可任意角度折叠，柔韧性能优异。预油漆纸甲醛释放量为 0。12 mg/L，达到国内外干燥器法甲醛释放量最严等级—日本标准F星级认证中F☆☆☆☆级(甲醛释放量≤0。3 mg/L)要求。XPS分析表明:与原纸相比，预油漆纸表面化学结构和元素含量发生变化，经过丙烯酸酯胶黏剂和涂料处理后表面疏水性能提高。热重分析结果显示:与原纸相比，预油漆纸的热稳定性能略微下降。除表面耐磨性能和硬度，预油漆纸饰面板的抗冲击性能、耐干热性能、耐湿热性能、耐水性能和耐污染腐蚀性能均能满足GB/T 15102-2017《浸渍胶膜纸饰面纤维板和刨花板》和GB/T 37005-2018《油漆饰面人造板》的要求。[结论]利用季铵化纳米纤维素增强的预油漆纸具有良好的环保和力学性能。

    季铵化纳米纤维素丙烯酸酯胶黏剂性能增强预浸胶纸预油漆纸甲醛释放

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    基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取

    谢运鸿孙钊丁志丹罗蜜...
    153-166页
    查看更多>>摘要：[目的]利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取，获取高精度树冠信息。[方法]该研究提出一种基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先，选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型，特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101 残差网络二者间选取最优。其次，引入迁移学习与Mask R-CNN一起训练，联合迁移学习的导向作用降低训练时间，提高训练精度。[结果]Mask R-CNN模型的总体精度为93。59%，用户精度为 65。46%，F1分数为 76。05%，平均精度均值为 0。31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升 29。53%，F1 分数提升 19。63%，平均精度均值提升 0。21;分别以 ResNet50 和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中，ResNet50 + Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1 分数、平均精度均值各为 96。94%、95。57%、96。17%、0。54，ResNet101 + Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1 分数、平均精度均值各为 96。20%、94。41%、95。19%、0。49;其中载入迁移学习的ResNet50 + Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为 0。87、0。84、0。93 和 0。83。[结论]本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果，为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。

    无人机遥感影像深度学习MaskR-CNN迁移学习树冠提取

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    《北京林业大学学报》征稿简则

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