三角梅是我国南方重要的木本花卉，品种繁多，但分类比较混乱。本研究以云南引种保存的133个三角梅品种为研究对象，对133个品种的10个数量性状和41个质量性状进行频率分布统计、变异系数计算和多样性指数计算，并进行Q型聚类分析。 结果表明：133个三角梅品种多个性状多样性丰富，数量性状的变异系数范围为19.61%~32.59%，平均值为26.64%，花序总梗长度、花被管宽度、叶柄长度、花序长度的变异系数最高，多样性指数范围为1.69~2.09，平均值为1.92，叶片长度、苞片宽度、叶片宽度、苞片长度的多样性指数最高。质量性状多样性指数为0.17~2.19，多样性指数大于1的质量性状有11个，苞片颜色、花被管颜色多样性指数均大于2，多样性丰富。4个种系的三角梅品种中，巴特三角梅数量性状的多样性指数最高，多样性最丰富，其次是秘鲁三角梅、光叶三角梅，毛叶三角梅的多样性指数最小，多样性较小，但不同种系各有优势性状。51个性状中，有22个性状在种系之间呈现出了显著差异性，此22个性状对三角梅品种识别和类群划分具有重要的参考价值。根据苞片类型、枝刺多少、叶片大小进行聚类，133个三角梅品种可聚为重瓣少刺、重瓣多刺、单瓣少刺小叶、单瓣多刺大叶4类。上述研究结果显示，供试133个三角梅品种的表型性状多样性较高，数量性状变异类型丰富，本研究可为三角梅种质资源的系统评价、品种分类和种质创新提供参考。

我国林业信息化已经进入智慧林业阶段，新一代信息技术在智慧林业建设中发挥着重要的作用。本文围绕智慧林业的内涵和发展路径，提出智慧林业建设体系架构，分析智慧林业中物联网、3S和北斗导航、云计算、大数据、移动互联网等关键技术的研究现状，剖析存在的主要问题，探讨未来发展趋势及研究重点。研究表明，我国智慧林业关键技术研究存在基础设施不完善、技术成本较高、技术标准不统一、信息互联互通不强、数据质量不稳定、数据挖掘不深、技术融合集成不足和专业技术人才匮乏等主要问题。研究认为，林业数据挖掘与深层应用、林业云遥感大数据研究、林业块数据研究以及林业物联网、云计算和移动互联网的深度融合是我国智慧林业关键技术未来的发展趋势和研究重点。