1、本文利用近紅外光譜技術在國內首次實現(xiàn)了人工林濕地松(PinuselliottiiEngelm)術材化學組成的快速、準確預測。同時，根據(jù)對國內外大量相關文獻的綜合分析及博士論文創(chuàng)新性的要求，提出了利用近紅外光譜結合多變量數(shù)據(jù)分析技術預測木材纖維素結晶度與木材生物腐朽(特別是早期腐朽)特性的設想，并進行大量的試驗工作。主要研究結果如下： 1)應用近紅外光譜結合多變量數(shù)據(jù)分析技術對木材綜纖維素、α-纖維素、木質素等化學組成的預測與實測

2、結果的相關系數(shù)r可以達到0.82以上，說明利用近紅外光譜技術可以對我國人工林濕地松木材的化學組成進行快速、準確的預測； 2)采用未處理與一階導數(shù)預處理的校正和驗證效果比較理想；通過對多元線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)與偏最小二乘法(PLS)等建模方法的比較和綜合評價，結果表明采用PLS方法對木材性質的快速、準確預測效果最理想； 3)木材纖維素結晶度與樹木生長特性和木材化學組成之間具有顯著的相關性，說明木材纖維素

3、結晶度可以作為一項評價木材性質的重要指標；在此基礎上，本文應用近紅外光譜技術對x射線衍射法(XRD)測定的木材纖維素結晶度進行了快速、準確地預測，通過PLS模型預測結果與實測結果的相關系數(shù)r一般都在0.84以上；在近紅外光譜的短波區(qū)，預測效果也相對較差；而在1250nm～2050nh和2050nm～2500nm兩個區(qū)域的光譜信息則更為豐富，模型校正及預測效果均比較好； 4)腐朽時間、菌種與生長速度對失重率及力學強度均在α=0.0

4、5水平顯著；白腐和褐腐木材的失重率均隨腐朽時間的增加而增大，褐腐對力學強度的影響比白腐大，而且褐腐木材的力學強度損失與失重率的相關性比白腐顯著；早期腐朽對力學強度影響特別大，對于褐腐早期(失重率＜10％)，其最大工作載荷(WML)、MOR和MOE損失率達到34％、28％和23％；對于褐腐菌處理的木材，MWL、MOR和MOE與失重率的比值分別為7.2：1、6.4：1與3.8：1；對于白腐菌處理的木材，MWL、MOR和MOE與失重率的比值分

5、別為3.0：1、2.2：1與4.1：1； 5)本研究利用SIMCA與PLS判別分析方法建立了早期腐朽的判別模型，結果表明：兩種判別方法均可有效的判別試樣的腐朽類型，說明在實驗室范圍內，近紅外光譜技術可以快速、準確地檢測木材的早期腐朽； 6)在實驗室范圍內，對于腐朽木材(失重率在0％～30％)失重率的近紅外光譜模型校正及預測結果與實測結果的r分別達到0.97和0.96，預測效果非常理想；對于早期腐朽的木材樣本(失重率在(0

6、％～10％)，近紅外光譜對失重率的預測效果仍然非常理想，校正及預測結果與實測結果的r分別達到0.94和0.93；即使是對于更早期的早期腐朽木材(失重率在0％～5％的試樣)，甚至對失重率僅為3％以內的腐朽樣本，利用近紅外光譜對失重率的預測效果仍然非常理想，校正及預測結果與實測結果的r均分別達到0.85和0.83以上； 7)對于失重率在0％～30％范圍內取樣的腐朽木材，利用近紅外光譜結合PLS2方法得到的WML、MOR與MOE校正及

7、驗證結果均比較理想，其中以WML的模型校正及預測效果(r分別達到0.90和0.88)與MOR的效果(r分別達到0.89和0.87)最好，MOE的校正及預測效果相對較差(r均為0.83)；對于所有早期腐朽(失重率在0％～10％的試樣)的木材樣本，利用近紅外光譜結合PLS2方法可以同時對WML、MOR與MOE進行預測，預測結果與實測結果的r分別達到0.85、0.85和0.88；即使是對于更早期的腐朽木材(失重率在(0％～5％)，甚至對失重率