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近期学校都有哪些科研新进展？

让我们一起来看看吧！

在重要药食同源中药材山茱萸蛀果害虫绿色防控领域取得进展

在GNSS-R水体遥感监测研究领域取得新进展

揭示杨树协同调控耐低磷与高产的分子作用机制

在《表面技术》发表水下减阻成果

在细胞壁结构研究领域取得新进展

在种子智能识别领域取得新进展

在雀形目鸟类孵卵策略研究方面取得新进展

我校林学院科研团队在重要药食同源中药材山茱萸蛀果害虫绿色防控领域取得进展

近日，北京林业大学林学院陆鹏飞教授团队在中国科学院一区Top期刊Pest Management Science发表题为“Sex pheromone of Carposina coreana (Lepidoptera: Carposinidae), a key pest of traditional Chinese medicinal plant Cornus officinalis: identification, field evaluation, and trap optimization”的研究论文。该研究成功鉴定山茱萸蛀果蛾的性信息素，并开发出高效诱捕技术，填补了山茱萸蛀果蛾绿色防控领域的技术空白，为山茱萸绿色种植与产业高质量发展提供技术支撑。

山茱萸Cornus officinalis是我国传统名贵药食同源中药材，为六味地黄丸等经典名方的核心原料，市场需求旺盛。但其主产区多位于山地丘陵，树体高大，种植模式以半野生为主，病虫害防控难度极大。

其中，山茱萸蛀果蛾Carposina coreana是专一性危害山茱萸果实的头号毁灭性害虫。其幼虫孵化后，立即钻入果实内部啃食，导致果实充满虫粪，完全丧失药用和食用价值。据调研，核心产区虫果率常高达70%~90%，部分地块甚至绝收，给产业链带来巨大冲击。更为棘手的是，该虫幼虫全程隐蔽生活，常规化学农药难以触及。农户常陷入“无计可施、滥用农药、越防越重”的恶性循环，甚至违规使用高毒农药，不仅防效差，更导致农残超标，严重威胁药材质量和用药安全。研发绿色、精准、高效防控技术迫在眉睫。

针对这一难题，团队首先探明了该虫的生物学特性和发生规律，明确了雌蛾的求偶高峰，锁定采集性信息素的关键窗口期。利用气相色谱—质谱联用（GC-MS）、气相色谱—触角电位联用（GC-EAD）等技术，成功分离鉴定出山茱萸蛀果蛾的两种核心性信息素成分，通过大量田间试验反复优化配方，最终确定最佳诱芯配比，精准破解了害虫的性信息素密码（图1）。

图1 山茱萸蛀果蛾雄虫触角对雌性性腺粗提物和化合物标品的GE-EAD反应

在诱捕器优化方面，研究团队系统评估了不同类型、颜色、面积、悬挂高度及距林缘距离对诱捕效果的影响（图2）。该技术已在河南、山西、浙江、陕西等核心产区多年验证，精准捕获了成虫羽化高峰期，为指导田间施药提供了科学依据。

图2 不同信息素配方在林间对山茱萸蛀果蛾雄虫的诱捕效果

相关成果获授权国家发明专利1项（专利号：CN202410542738.4），另申请发明专利1项（CN202410542739.9）；制定《山茱萸规范化种植技术规程》(T/CACM 1374.12-2021)团体标准1项。据此研发的专用诱芯和配套诱捕技术，田间诱集率达90%以上；开发迷向剂，田间迷向率高达98%。课题组在河南西峡，陕西丹凤、佛坪，山西阳城等主产区，通过现场讲解、会议培训与网络直播等多种形式，将技术带到田间低头，实现技术精准对接与高效推广。

北京林业大学林学院博士研究生李涵为论文第一作者，陆鹏飞教授为通讯作者。

研究得到国家重点研发计划（2023YFC2604802、2022YFC3501502）、中央本级重大增减支项目“名贵中药资源可持续利用能力建设项目”（2060302）经费资助。

论文链接：https://doi.org/10.1002/ps.70718

我校水土保持学院科研团队在GNSS-R水体遥感监测研究领域取得新进展

近日，北京林业大学水土保持学院科研团队在GNSS-R水体遥感监测研究领域取得新进展，相关成果发表于遥感领域国际权威期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。论文题为“Reconstruction of 500-m Resolution CYGNSS Water Map Using Physics-Constrained Interpolation and Three-Parameter Exponential Threshold Algorithm”。

地表水监测是流域管理、洪涝风险评估、湿地保护和生态环境研究的重要基础。近年来，基于全球导航卫星反射信号的遥感技术（GNSS-R）因具备全天候观测优势，成为复杂环境下开展内陆水体识别的重要方向。针对现有CYGNSS水体监测方法存在空间分辨率不足、观测样本稀疏、对外部辅助数据依赖较强等问题，研究团队提出了一种新的高分辨率水体制图方法，为复杂区域内陆水体精细化监测提供了新思路。

研究方法流程图

本研究提出“物理约束插值—三参数指数阈值”方法，实现了仅基于CYGNSS DDM数据的500米分辨率内陆水体重建。以长江中下游地区为例，该方法总体精度达到 0.958；与现有公开CYGNSS水体产品相比，F1值由0.434提升至0.563，虚警率由0.666降至0.424。结果表明，该方法在提升空间分辨率的同时，能够有效提高水体识别精度与稳定性，在典型及复杂地表水体识别中均表现出良好的适用性。

水土保持学院本科生尹崇玺为第一作者，青年教师刘宝剑为通讯作者。

本研究获得青年科学基金项目（NSFC42301407）资助。

从课堂走向科研前沿，从参与项目到产出高水平成果，是学院推进本科生创新能力培养和科研训练取得实效的生动体现。近年来，学院持续推进本科教育与科研实践深度融合，依托高水平平台和真实科研任务，引导学生在科研攻关中锤炼创新思维、提升研究能力，推动本科生由“走进科研”向“做出成果”加快转变。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11408260

我校生物科学与技术学院科研团队揭示杨树协同调控耐低磷与高产的分子作用机制

近日，北京林业大学生物科学与技术学院张德强教授团队在New Phytologist上在线发表了题为“The PtoTCP19-PtoOBE2 complex orchestrates phosphate deficiency tolerance and biomass production in Populus”的研究论文。该研究通过整合树木生理学、群体遗传学与分子生物学等多学科交叉手段，精准鉴定了调控磷稳态与低磷耐受性的关键基因PtoTCP19，揭示了PtoTCP19-PtoOBE2复合物协同调控低磷耐受性与高产的分子机制。研究结果首次揭示了多年生木本植物低磷胁迫下提高植物生长量积累的分子调控机制，为耐低磷、高产林木新品种分子设计育种提供关键理论指导。

随着全球气候变化加剧，森林生态系统稳定性与功能性遭到严重破坏，土壤磷元素（Phosphorus, P）等关键养分匮乏已成为限制困难立地植被修复及生态系统初级生产力的关键因子。受经济成本制约，人工林极少施用磷肥，导致慢性缺磷已成为限制森林生产力提升的关键瓶颈。然而，针对林木在低磷逆境下协同调控生长与磷稳态的遗传作用机制，目前仍缺乏系统认知。本研究以毛白杨种质资源群体为材料，精准测定了种质资源群体磷含量表型，通过全基因组关联分析与转录组分析，解析了杨树叶片磷稳态的遗传学基础，鉴定了调控杨树低磷耐受性与磷稳态的关键基因PtoTCP19。

为了探究PtoTCP19的生物学功能，构建了PtoTCP19的杨树过表达和RNAi转基因株系。表型分析发现，低磷胁迫下，PtoTCP19过表达植株磷含量增加、无机磷累积上升、光合能力增强、生物量提高，而PtoTCP19表达抑制株系则表现出相反的表型，表明PtoTCP19是杨树磷饥饿耐受性与生物量累积的正调控因子（图1）。在此基础上，通过酵母双杂交（Y2H）等系列分子生物学实验，发现PtoTCP19与PHD锌指蛋白PtoOBE2在细胞核中发生物理互作，形成功能性蛋白复合体正向调控毛白杨磷稳态、磷饥饿耐受性及生物量累积。

图1 PtoTCP19提高杨树低磷耐受性与生物量积累的生物学功能

为进一步解析PtoTCP19-PtoOBE2复合体调控杨树低磷耐受性的分子机制，整合利用DAP-seq和RNA-seq等多组学分析方法，系统阐明了PtoTCP19-PtoOBE2复合体的双重调控机制，提出了杨树适应低磷胁迫与提高生物量积累的协同调控模型（图2）。在磷供应不足时，PtoTCP19-PtoOBE2复合体作为核心调控枢纽，一方面，直接上调高亲和力磷转运蛋白基因PtoPHT1;4的表达，提升植物低磷条件下的磷吸收能力并维持磷稳态；另一方面，该复合体直接结合并激活根系发育相关扩展蛋白基因PtoEXPB2的启动子，从而调控根系发育并优化根系构型，增加杨树生物量积累。该模型揭示了PtoTCP19-PtoOBE2蛋白复合体通过多靶点协同调控，同步增强树木对磷胁迫的耐受性与生长能力。

图2 杨树协同调控耐低磷

综上所述，该研究系统解析了杨树协同调控低磷耐受性与高产的遗传调控机制，揭示了PtoTCP19-PtoOBE2复合体的双重调控功能，阐明了其通过分别激活PtoPHT1;4和PtoEXPB2表达促进杨树磷吸收与根系发育，协同增强低磷耐受性与生物量积累的分子机制，为深入解析木本植物在土壤磷匮乏条件的适应性调控机制研究提供了科学理论指导，为培育兼具耐低磷和高生物量的林木新种质奠定了重要理论基础。

北京林业大学张德强教授为本文通讯作者，博士研究生潘燕军为论文第一作者。中国农业科学院资划所阮文渊研究员、北京林业大学郭美娜教授、宋跃朋教授、博士后卜琛皞、李晶晶博士（已毕业）、博士研究生周嘉旋以及中国农业大学博士研究生周静远参与了该研究工作；瑞典农业大学Pär K Ingvarsson教授以及加拿大UBC的Yousry A. El-Kassaby教授参与指导了该研究。

论文链接：http://doi.org/10.1111/nph.71090

我校工学院团队在《表面技术》发表水下减阻成果

近日，北京林业大学工学院科研团队在表面科学与技术权威期刊《表面技术》（中国科技期刊卓越行动计划二期中文领军期刊）发表题为“超疏水—疏水相间表面气泡和气膜驻留稳定性及其减阻性能研究”的研究成果。该研究揭示了超疏水—疏水相间表面气—液界面形态和减阻率随时间及流速的动态演化过程，为提高水下航行器减阻率、发展可持续减阻策略、满足多样化减阻需求提供技术支撑。

超疏水表面的低表面能微纳结构可在水下形成气层，有效降低水流与固体表面之间的摩擦阻力，在水下减阻领域备受关注。但是，由于流体剪切作用、静水压力等因素使超疏水表面的气层易被破坏，表面失去气层后不仅无法减阻，反而会增阻。因此，如何提高表面对气层的维持能力是超疏水表面减阻的关键挑战。

研究团队利用紫外纳秒激光在铝合金表面上制备了超疏水—疏水相间润湿性图案，利用润湿性差异形成的能量壁垒在超疏水区同时形成气膜和长条状气泡带（简称“气泡条”）。在流速为1.53m/s时，由于气泡条的存在，超疏水—疏水相间表面的最高减阻率可达35.56%，优于均匀超疏水表面。气泡条的维持时长约12min，气膜的维持时长可达 6h，在0.5h内超疏水—疏水相间表面的平均减阻率高于均匀超疏水表面。在此基础上进一步结合动态微量补气技术，有望长时间维持气泡条和气膜形态，实现长效减阻，相关研究正在进行中。

图1 (a）从左至右依次为均匀超疏水表面、0.5mm型表面、1.0mm型表面、1.5mm型表面、2.0mm型表面、2.5mm型相间表面，(b, c）表面微腔结构的500倍和2000倍扫描电镜图，（d）不同流速下均匀超疏水表面(USS）与0.5mm型表面、1.0mm型表面、1.5mm型表面的气层形态对比（来流方向为图中从左至右）

图2 速度为1.53m/s时，（a）均匀超疏水表面和0.5mm型表面的摩擦阻力随时间变化图，(b) 均匀超疏水表面和0.5mm型表面的减阻率随时间变化图

该研究突破了传统超疏水表面仅能封存气膜的局限性，实现了气泡条和气膜的同时驻留。由于气泡条和气膜的同时存在，使低流速下减阻率进一步提升，对于发展可持续减阻策略，满足其多样化应用领域减阻需求具有指导意义。

本研究的第一作者为工学院硕士研究生杨千帆（已毕业），北京林业大学为第一完成单位，工学院史雪松副教授为文章的通讯作者。

该项研究得到了国家自然科学基金项目（52375166）的资助。

论文链接：https://www.surface-techj.com/CN/10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2026.04.013

我校材料科学与技术学院科研团队在细胞壁结构研究领域取得新进展

近期，北京林业大学材料科学与技术学院许凤教授团队在细胞壁结构研究领域取得新进展，相关成果以“Native Architecture of Wheat Straw Cell Walls: A Unified Model from X-ray Scattering and Solid-State NMR”为题，发表在Journal of the American Chemical Society（一区，TOP期刊，IF=15.7）上。该研究提出了一个与纤维素生物合成认知、X射线散射数据和固体核磁结果相统一的小麦秸秆细胞壁结构模型，化解了传统模型存在的历史争议。

植物次生壁是可再生生物质的主要储库，由纤维素、半纤维素和木质素在纳米尺度上紧密组装而成。长期以来，学者们致力于细胞壁结构研究，虽借助X射线散射和固体核磁共振技术取得了重要进展，但其精细结构模型仍未明晰。

为攻克这一难题，许凤团队联合密歇根州立大学Tuo Wang团队、法国国家科研中心Yoshiharu Nishiyama团队开展多学科交叉合作。研究以均一13C标记的小麦秸秆为原料，结合小角/广角X射线散射与13C固体核磁共振技术解析了细胞壁精细结构，且构建了一个与纤维素生物合成认知、X射线散射数据和ssNMR结果相统一的小麦秸秆细胞壁结构模型。该模型包括以下特征：1）纤维素微纤丝由18条链组成，且表明小麦秸秆细胞壁中不存在紧密聚集的巨原纤维；2）木聚糖与纤维素的结合无明显的构象依赖性。3）二折叠螺旋和三折叠螺旋木聚糖与木质素的空间邻近特性相近；4）尽管木质素与纤维素之间存在直接接触，但其接触频率低于其与半纤维素之间的接触。该模型为深入理解木质纤维素抗降解屏障，设计更高效的预处理与催化解聚策略提供了重要的科学指导。

材料学院博士研究生胡愈诚为该论文第一作者，许凤教授、密歇根州立大学Tuo Wang教授、法国国家科研中心Yoshiharu Nishiyama教授为共同通讯作者，北京林业大学为第一署名单位。

以上研究工作得到国家自然科学基金联合、面上项目（U22A20422、22178028）和教育部111计划（B21022）项目资助。

论文链接：https://doi.org/10.1021/jacs.5c23116

我校信息学院（人工智能学院）科研团队在种子智能识别领域取得新进展

近日，北京林业大学信息学院（人工智能学院）科研团队在种质资源智能识别领域取得新进展，相关成果以“SeedStudio: a unified system for automated seed imaging and continual classification”为题，发表于期刊Computers and Electronics in Agriculture（2025年中科院1区Top）。

种子表型分析与种类识别是林草生产、生态保护和生物多样性研究中的基础环节。长期以来，相关工作多依赖人工测量与专家判读，或仅在闭集条件下，通过高质量种子图像对已训练类别进行识别。一方面，高质量种子图像的获取通常需要人工反复调整光照、焦距与姿态，效率低下、成本高，难以适应高通量及复杂场景的应用需求；另一方面，现有方法大多将图像采集与种类识别分离处理，当新种子类别出现时，往往需要重新纳入全部历史数据进行训练，计算成本高，在线适应能力有限。这些问题长期制约种子智能分类技术在动态场景中的进一步应用。

立足国家林草种质资源设施保存库（雄安）的实际需求，研究团队与生物学院相关团队开展联合攻关，围绕传统种子表型获取效率低、现有分类模型难以适应新物种持续出现等问题，提出了林草种质识别一体化智能系统SeedStudio（硬件平台部分如图1所示）。该系统前端设备集成双视角相机、自适应照明、触控交互与边缘端控制模块，能够自动完成多角度种子图像采集（图2），并对已知类别进行端侧识别；当遇到未识别种子时，系统可将图像传输至服务器，由服务器端模型完成新类别纳入与模型更新，再将更新后的模型同步回前端设备。该研究打通了种子图像获取、智能识别与模型更新等关键环节，推动种子智能分析从单一环节优化迈向“图像采集—种类识别—模型更新”一体化闭环。

图1 SeedStudio系统外观与结构示意图。A：种子成像舱外观。B：成像舱主要结构。C：系统扩展板、中央处理单元、外围设备的连接关系

图2 SeedStudio多角度自动成像系统工作方式

在系统实现方面，团队借助3D打印技术，研发了低成本、可复现的种子成像舱（图1-A），该装置多数构件采用3D打印制造，内部集成了树莓派控制单元、双相机、LED光源、步进电机驱动的种子托盘及触摸屏等模块，可在紧凑空间内实现稳定的多视角成像与端侧运行，为种子图像数据的持续积累与智能分析提供了硬件支撑。

在智能识别模型设计方面，团队针对种子尺寸下、类别间形态差异不强等因素带来的视觉特征解耦难题，构建了面向开集种子分类任务的类增量学习方法（图3）。该方法使系统无需全量重训练即可学习未见新类别样本，同时尽可能保持对既有类别的识别能力，从而提升了系统在类别体系持续扩展条件下的适应性，显著提升了种质资源识别的野外作业能力。

图3 SeedStudio增量学习模型：A.模型总体结构图，B.增量学习模块结构图

当前，SeedStudio系统已具备向更广泛种子表型任务扩展的基础。除种质资源种类识别外，其多视角成像方式、边缘智能模式、持续学习能力，在未来还有望支持种质资源萌发点检测、表面缺陷评估、表型几何特征计算等下游任务，并可直接接入种质资源数据库，实现从个体采集到表型数据入库的全流程自动化，推动系统由原型级分类工具向更通用的智能种子分析平台发展。

信息学院（人工智能学院）研究生骆洋为论文第一作者，孙国栋为通讯作者。

研究工作得到了我校国家林草种质资源设施保存库(雄安)科研课题（No. ZZK202506）及国家重点研发项目（No. 2022YFF1302703）的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111713

我校生态与自然保护学院科研团队在雀形目鸟类孵卵策略研究方面取得新进展

近日，北京林业大学生态与自然保护学院徐基良教授和李建强教授团队在雀形目鸟类孵卵策略研究方面取得新进展，相关成果以“Ecological and Life-History Correlates of Incubation Attentiveness Differ Between Female-Only and Biparentally Incubating Passerine Birds”为题发表于国际知名学术期刊Global Ecology and Biogeography。

孵卵是鸟类繁殖行为的重要组成部分，它通过影响卵的温度条件进而影响胚胎的发育。已有研究发现，鸟类坐巢率（指一段时间内亲鸟在巢中孵卵所占时间比例）在全球尺度上呈现明显的地理和生态梯度。然而，这些宏观格局背后的驱动因子仍不清楚，尤其是亲代孵卵模式（如仅雌性孵卵和双亲孵卵）以及巢结构（如开放巢、洞巢和球形巢）在其中可能发挥的调节作用仍缺乏系统研究。本研究从全球尺度上探讨生活史特征和生态因子如何影响雀形目鸟类的坐巢率，并重点关注孵卵模式和巢结构在这些关系中的调节作用。

研究收集了来自307种雀形目鸟类的466个种群的日间坐巢率数据，其中52种为双亲孵卵，255种为仅雌性孵卵（图1）。利用贝叶斯系统发育混合效应模型，本研究揭示了不同孵卵模式鸟类在坐巢率及其生态关联上的显著差异。总体而言，双亲孵卵物种的坐巢率显著高于仅雌性孵卵物种。在双亲孵卵物种中，坐巢率随气温升高而降低（图2a），随体重增加而升高（图2b），而在仅雌性孵卵物种中，坐巢率随绝对纬度增加而升高（图2c）。此外，在仅雌性孵卵物种中，不同巢结构物种的坐巢率存在差异：球形巢物种的坐巢率显著低于开放巢和洞巢物种，而后两者之间没有显著差异（图2d）。另外，在南半球繁殖的仅雌性孵卵物种的坐巢率显著低于在北半球繁殖的仅雌性孵卵物种（图2e）。