杉木木材結(jié)晶度的近紅外預(yù)測(cè)模型建立及變異分析

胡夢(mèng)霄，杭 蕓，黃華宏，張勝龍，童再康，樓雄珍

（浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院 亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，浙江 臨安 311300）

杉木木材結(jié)晶度的近紅外預(yù)測(cè)模型建立及變異分析

胡夢(mèng)霄，杭 蕓，黃華宏，張勝龍，童再康，樓雄珍

（浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院 亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，浙江 臨安 311300）

木材結(jié)晶度的測(cè)定費(fèi)用高、耗時(shí)長(zhǎng)，所以基于近紅外光譜技術(shù)快速測(cè)定結(jié)晶度很有實(shí)用價(jià)值。杉木Cunninghamia lanceolata是中國(guó)南方栽植面積最大的用材樹種之一，結(jié)晶度作為衡量木材品質(zhì)的重要指標(biāo)，了解其變異對(duì)杉木無(wú)性系選育及木材加工技術(shù)改進(jìn)都有實(shí)際意義。本研究樣品來(lái)自廣西、湖南和貴州等11個(gè)不同地理種源的杉木無(wú)性系，通過(guò)X衍射技術(shù)測(cè)定結(jié)晶度，結(jié)合近紅外光譜技術(shù)通過(guò)偏最小二乘法建立相應(yīng)的模型并對(duì)模型預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)模型預(yù)測(cè)未知樣品，進(jìn)而分析杉木木材結(jié)晶度在不同種源和無(wú)性系間的變異。當(dāng)光譜區(qū)域?yàn)? 000～4 100 cm－1，光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行二階導(dǎo)數(shù)和Savitzky-Golay平滑處理，運(yùn)用偏最小二乘法建立的校正模型預(yù)測(cè)效果最好。校正模型相關(guān)系數(shù)r=0.987 5，校正均方差（RMSEC）為0.318；預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)r=0.921 3，預(yù)測(cè)均方差（RMSEP）=0.742。用未參與建模的已測(cè)定樣品進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)為0.905 0，平均標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.301，該模型能預(yù)測(cè)杉木樣品的結(jié)晶度。對(duì)164個(gè)杉木無(wú)性系木材結(jié)晶度測(cè)定結(jié)果的分析顯示：平均值為44.52%，變幅為40.49%～49.75%，區(qū)間為42.06%～47.28%的占72.86%。按照地理種源分布，杉木木材平均結(jié)晶度湖南靖縣種源的最小為43.45%，貴州黎平種源的最大為45.23%，方差分析表明種源間無(wú)顯著差異（P=0.000 3），而無(wú)性系間具有顯著差異。圖4表5參33

木材科學(xué)與技術(shù)；杉木；近紅外；預(yù)測(cè)模型；木材結(jié)晶度；變異分析

木材結(jié)晶度是指木材中纖維素構(gòu)成的結(jié)晶區(qū)占纖維素整體的百分?jǐn)?shù)，表示木材纖維素聚集態(tài)形成結(jié)晶的程度［1］。它與樹木的結(jié)構(gòu)、生長(zhǎng)特性及化學(xué)組成皆有密切關(guān)系，并對(duì)木材的密度、硬度及力學(xué)性質(zhì)等具有重要的影響。因此，研究木材結(jié)晶度對(duì)于從結(jié)構(gòu)與組成上了解木質(zhì)性質(zhì)具有指導(dǎo)意義。目前，木材結(jié)晶度的測(cè)試方法主要有密度法、X-射線衍射法、紅外光譜、核磁共振光譜和動(dòng)力譜學(xué)等，其中X-射線衍射法屬于絕對(duì)法，應(yīng)用最廣泛［2］。然而，該方法相對(duì)費(fèi)時(shí)，不適于大批量樣本的測(cè)定。為此，研究一種快速簡(jiǎn)便準(zhǔn)確的測(cè)試方法日益受到各國(guó)研究者的關(guān)注。近紅外（near infrared，NIR）光譜技術(shù)是一項(xiàng)快速、準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于藥物生產(chǎn)、紙漿造紙、產(chǎn)品檢測(cè)等各個(gè)領(lǐng)域。近紅外光譜主要記錄含氫基團(tuán)C—H，O—H，N—H等振動(dòng)的倍頻和合頻信息，能反映絕大多數(shù)有機(jī)化合物的組成和結(jié)構(gòu)性能信息。木材中的纖維素和木質(zhì)素分子內(nèi)含有大量含氫基團(tuán)，在近紅外光譜區(qū)域有豐富的吸收信息，這是利用近紅外光譜法預(yù)測(cè)木材性質(zhì)的化學(xué)基礎(chǔ)。近年來(lái)，近紅外光譜技術(shù)在木材科學(xué)研究中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，已被應(yīng)用到藍(lán)桉Eucalyptus globules，亮果桉Eucalyptus nitens，榆樹Ulmus pumila，粗皮桉Eucalyptus pellita，輻射松Pinus radiata，火炬松Pinus taeda，濕地松Pinus elliottii和落葉松Larix gmelinii等樹種上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)木材纖維素含量［3］、密度［4－5］、力學(xué)性質(zhì)［6－8］、微纖絲角［9］和木材結(jié)晶度［10－12］等性狀的預(yù)測(cè)。杉木Cunninghamia lanceolata是中國(guó)南方最重要的速生用材樹種之一，分布區(qū)涉及湖南、福建、江西、貴州、浙江、廣東、廣西、四川、湖北、云南、安徽、江蘇、河南、陜西、甘肅及臺(tái)灣等16?。▍^(qū)）［13］。目前，已經(jīng)就近紅外光譜法預(yù)測(cè)杉木的綜纖維素和木質(zhì)素含量［14］、力學(xué)性質(zhì)［15］、木材強(qiáng)度［16］、微纖絲角［17］、冠層色素含量［18］和葉綠素含量［19］等指標(biāo)進(jìn)行了研究，但預(yù)測(cè)杉木木材結(jié)晶度的研究還未見報(bào)道。另外，迄今為止杉木木材性狀變異規(guī)律方面的研究大多基于單株水平［20－23］，而基于種源和無(wú)性系間的變異研究積累較少，僅有對(duì)無(wú)性系間力學(xué)性質(zhì)和木材密度變異［24－26］以及種源間木材密度變異［27］的研究。為此，本研究在測(cè)定不同地理種源杉木木材樣品結(jié)晶度的基礎(chǔ)上，通過(guò)光譜區(qū)間選擇、光譜預(yù)處理組合篩選等建立杉木木材結(jié)晶度的近紅外預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，運(yùn)用該模型對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析木材結(jié)晶度的變異規(guī)律，以期為優(yōu)良無(wú)性系選擇提供重要依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料采自浙江省開化縣林場(chǎng)杉木種源種子園，選取來(lái)自11個(gè)不同地理種源的164個(gè)杉木無(wú)性系，在樣木胸高處（1.3 m）鉆取木芯并保證通過(guò)髓心，每個(gè)無(wú)性系按生長(zhǎng)年輪取從髓心到樹皮方向的第3～20年輪的木材，共取361個(gè)樣品（包含重復(fù)）。試樣粉碎后篩分，最后選取過(guò)80目篩的木粉備用。

1.2 X射線衍射儀測(cè)定結(jié)晶度

試驗(yàn)設(shè)備采用XRD6000 X射線衍射儀，X光管為銅靶，用鎳片消除CuKα輻射，管電壓為40 kV。管電流為30 mA，測(cè)量方法采用θ/2θ聯(lián)動(dòng)掃描。將80目的木粉樣品在室溫下壓成薄片，然后做2θ的強(qiáng)度曲線，樣品掃描范圍5°～55°（2θ）角，掃描速度為2°·min－1。利用OriginPro 8軟件對(duì)掃描的結(jié)晶度數(shù)據(jù)進(jìn)行作圖。木材的結(jié)晶度以結(jié)晶度指數(shù)來(lái)衡量，它通過(guò)結(jié)晶部分占試樣整體的百分比來(lái)計(jì)算。本研究采用Segal法計(jì)算杉木木材結(jié)晶度（ICr）。ICr=［（I002－Iam）/I002］×100%。其中：ICr為相對(duì)結(jié)晶度，I002為（002）晶格衍射角的極大強(qiáng)度，Iam為衍射角為18°時(shí)非結(jié)晶背景衍射的散射強(qiáng)度。

1.3 近紅外（NIR）光譜的采集

實(shí)驗(yàn)儀器為美國(guó)生產(chǎn)的Nicolet_Antaris傅立葉近紅外分析儀，掃描光譜范圍為12 000～3 800 cm－1，掃描次數(shù)32，分辨率8 cm－1，數(shù)據(jù)格式為L(zhǎng)og1/R。采譜過(guò)程中，保持實(shí)驗(yàn)室內(nèi)溫度（25℃），濕度（60%）基本恒定。

1.4 數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)模型建立

應(yīng)用的軟件為TQ Analyst，RESULT-Integration和RESULT-Operation。將待測(cè)樣品分為校正集、預(yù)測(cè)集2組，樣品光譜數(shù)據(jù)和結(jié)晶度一一對(duì)應(yīng)。模型建立采用偏最小二乘法（PLS），取不同光譜區(qū)間與不同光處理類型組合找到最佳的建模組合方式，模型建立后利用預(yù)測(cè)集進(jìn)行外部驗(yàn)證，分析預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性。最后根據(jù)相關(guān)系數(shù)r，校正均方差（RMSEC）以及預(yù)測(cè)均方差（RMSEP）來(lái)評(píng)價(jià)模型質(zhì)量。

1.5 木材結(jié)晶度變異分析

利用已建成的預(yù)測(cè)模型，對(duì)未參與建模的樣品進(jìn)行結(jié)晶度的測(cè)定，利用Excel和DPS軟件對(duì)共計(jì)164個(gè)無(wú)性系（361個(gè)樣品）結(jié)晶度數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，按照無(wú)性系和地理種源的不同分析其變異，并進(jìn)一步在種源和無(wú)性系間進(jìn)行方差分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 杉木木材X射線衍射圖和近紅外光譜圖特征

圖1A為杉木木材X射線衍射圖，有3個(gè)主要的衍射峰，不同樣品光譜在衍射峰1和衍射峰2區(qū)域差異較大。圖1B為木材結(jié)晶度差異較大的2個(gè)樣品的近紅外光譜圖。由圖1可知：不同樣品具有相似的近紅外吸收光譜，近紅外吸收譜帶相對(duì)較寬，而且重疊嚴(yán)重。在低波數(shù)（高波長(zhǎng)）近紅外NIR吸收峰相對(duì)較強(qiáng)和尖銳，分辨能力也較好，而在高波數(shù)段吸收峰更低，峰形更寬。杉木的主要成分在波數(shù)為7 000，5 200，4 700，和4 400 cm－1等4處有較強(qiáng)吸收峰。結(jié)果與黃安民等［15］的測(cè)定結(jié)果一致。

圖1 杉木木材X射線衍射圖及近紅外光譜圖Figure 1 X-ray diffraction spectra and near infrared spectrogram of Cunninghamia lanceolata wood

2.2 杉木木材結(jié)晶度預(yù)測(cè)模型的建立及評(píng)價(jià)

2.2.1 建模樣品的選擇 根據(jù)131個(gè)木材樣品的結(jié)晶度數(shù)據(jù)，按照結(jié)晶度大小梯度選取101個(gè)樣品作為校正集，用于模型的建立和完全交互驗(yàn)證。剩余30個(gè)樣品作為預(yù)測(cè)集，不參與建模，用于建模后的外部驗(yàn)證。由表1可知：預(yù)測(cè)集的數(shù)據(jù)分布均在校正集中。

表1 木材結(jié)晶度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Statistical results of wood crystallinity of Cunninghamia lanceolata

2.2.2 不同光譜區(qū)域的篩選 如果采用全譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算工作量比較大，而且在有的光譜區(qū)間內(nèi)樣品的信息很弱，與樣品的組成間相關(guān)性較小，因此，選擇合理的光譜范圍可減少工作量，同時(shí)能提高信噪比和數(shù)據(jù)分析效率。光譜范圍的選擇在近紅外定量分析模型的建立中是最難的一步，迄今為止化學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域還沒有一個(gè)完美的算法來(lái)選擇最佳的光譜范圍［28］。最佳光譜區(qū)間的選擇需要綜合考慮光譜特性、采樣技術(shù)、樣品的物理化學(xué)性質(zhì)和分析結(jié)果［29］。杉木木材中化學(xué)組分復(fù)雜，難以從近紅外光譜中單獨(dú)提取某一組分相對(duì)應(yīng)的特征吸收帶，因此需要利用樣品信息較強(qiáng)的低波數(shù)（高波長(zhǎng)）范圍光譜。實(shí)際建模中也發(fā)現(xiàn)波數(shù)最小值不利于建模，故光譜區(qū)間選擇從4 100 cm－1開始。表2為在低波數(shù)下的10個(gè)不同光譜區(qū)域的原始光譜、一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理光譜和二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理光譜的建模結(jié)果，對(duì)應(yīng)的參數(shù)為相關(guān)系數(shù)/校正均方差（r/RMSEC）。結(jié)果顯示，采用二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理光譜，在6 000～4 100 cm－1光譜范圍內(nèi)。預(yù)測(cè)模型具有相對(duì)較好的相關(guān)性。

表2 不同光譜區(qū)間建模結(jié)果Table 2 Results of modeling with different spectral regions

2.2.3 不同預(yù)處理組合的篩選 利用近紅外定量常用的偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）作為建模的備選算法。TQ Analyst的光程類型提供了多種方法用于對(duì)光程進(jìn)行定義或校正處理，而光程類型的選擇取決于采樣的方法。在進(jìn)行粉末樣品近紅外漫反射光譜采集時(shí)，由于樣品顆粒尺寸、均勻性等的影響，光程無(wú)法保持恒定，此時(shí)需要使用多元信號(hào)修正（MSC）或標(biāo)準(zhǔn)則變換（SNV）來(lái)對(duì)光譜進(jìn)行處理，以消除這些因素的干擾［30］。光譜預(yù)處理在近紅外光譜分析中通常是有效且必要的。近紅外光譜測(cè)量過(guò)程中，經(jīng)常出現(xiàn)光譜偏移或漂移。導(dǎo)數(shù)處理是凈化譜圖較常用的方法，可根據(jù)需要進(jìn)行一階或二階微分處理［31－33］。平滑處理可以減少隨機(jī)噪音，提高模型的穩(wěn)健性。表3為在光譜區(qū)間6 000～4 100 cm－1時(shí)，不同光譜處理組合方式所建立的模型比較結(jié)果。采用偏最小二乘、二階求導(dǎo)和Savitzky-Golay卷積平滑組合對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，獲得了最佳的定量校正模型（圖2），其中校正模型相關(guān)系數(shù)為0.987 5，校正均方差RMSEC=0.318；預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)為0.921 3，預(yù)測(cè)均方差RMSEP=0.742。

2.2.4 杉木木材結(jié)晶度模型的外部驗(yàn)證 為進(jìn)一步評(píng)價(jià)模型的質(zhì)量和測(cè)定結(jié)果，用30個(gè)未參與建模的樣品進(jìn)行外部驗(yàn)證，以確定模型的可靠性和準(zhǔn)確性。圖3所示：木材結(jié)晶度的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)為0.905 4，有較強(qiáng)的相關(guān)性，平均標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.301，表明預(yù)測(cè)結(jié)果較好，利用近紅外光譜技術(shù)建立杉木木材結(jié)晶度預(yù)測(cè)模型是可行的。該模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)真實(shí)值，實(shí)現(xiàn)杉木木材結(jié)晶度的快速測(cè)定。

2.3 杉木木材結(jié)晶度變異分析

利用已建成的預(yù)測(cè)模型和近紅外光譜信息對(duì)未測(cè)定結(jié)晶度的230個(gè)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。表4給出了11個(gè)地理種源杉木木材結(jié)晶度的變異情況。按照地理種源分布，杉木木材平均結(jié)晶度湖南靖縣種源的最小，為43.45%，貴州黎平種源的最大，為45.23%。結(jié)晶度的變異系數(shù)由大到小依次是廣西融水＞廣西三江＞廣西柳州＞貴州錦屏＞廣西那坡＞湖南靖縣=廣西河池＞湖南會(huì)同＞貴州天柱＞廣西南丹＞貴州黎平。方差分析顯示杉木木材結(jié)晶度在種源間無(wú)顯著差異［F=1.305＜F0.05（10,200）=1.88，表5］。

表3 不同預(yù)處理方法獲得的模型參數(shù)Table 3 The model parameters in different pretreatment methods

圖2 杉木木材結(jié)晶度的預(yù)測(cè)模型Figure 2 Prediction model of wood crystallinity for Cunninghamia lanceolata

圖3 杉木木材結(jié)晶度實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)性Figure 3 Correlation between practical measure values andprediction values of C.lanceolata wood crystallinity

表4 不同地理種源平均結(jié)晶度變異情況Table 4 Average crystallinity variation of different geographical provenances

圖4為杉木無(wú)性系木材結(jié)晶度大小分布頻次圖。對(duì)164個(gè)杉木無(wú)性系樣品結(jié)晶度大小的結(jié)果分析表明：平均值為44.52%，總體變幅為40.49%～49.75%，其中分布在區(qū)間42.06%～47.28%的占72.86%。另外，不同杉木無(wú)性系間結(jié)晶度的差異達(dá)極顯著水平［F=1.718＞F0.01（100,150）=1.52，表5］。

圖4 杉木無(wú)性系木材結(jié)晶度大小分布頻次圖Figure 4 The size distribution frequency graph of wood crystallinity ofCunninghamia lanceolataclones

表5 杉木木材結(jié)晶度種源及無(wú)性系間方差分析結(jié)果Table 5 Variance analysis of wood crystallinity for C.lanceolata provenances and clones

3 討論與結(jié)論

作為評(píng)價(jià)材質(zhì)的重要指標(biāo)，木材結(jié)晶度與木材近紅外光譜有很大的相關(guān)性。本研究基于近紅外光譜技術(shù)建立杉木木材結(jié)晶度的預(yù)測(cè)模型，并對(duì)不同地理種源的杉木無(wú)性系樣品進(jìn)行了預(yù)測(cè)和變異分析。在應(yīng)用X衍射技術(shù)測(cè)定了131個(gè)樣品結(jié)晶度的基礎(chǔ)上，用近紅外光譜儀獲得對(duì)應(yīng)的光譜，經(jīng)二階求導(dǎo)和Savitzky-Golay卷積平滑，并選取偏最小二乘法建立了校正模型。當(dāng)選定光譜區(qū)域?yàn)? 000～4 100 cm－1時(shí)，建立的校正模型預(yù)測(cè)效果較好，校正模型相關(guān)系數(shù)為0.987 5，校正均方差RMSEC=0.318；預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)為0.921 3，預(yù)測(cè)均方差RMSEP=0.742。通過(guò)外部驗(yàn)證進(jìn)一步評(píng)價(jià)該模型的準(zhǔn)確性，杉木木材結(jié)晶度的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)為 0.905 4，預(yù)測(cè)結(jié)果較好。

對(duì)未知的230個(gè)杉木樣品，按同樣方法采集近紅外光譜，利用已建成的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行結(jié)晶度的快速測(cè)定，進(jìn)而分析164個(gè)無(wú)性系間結(jié)晶度的變異。來(lái)自湖南靖縣的無(wú)性系平均結(jié)晶度最小，為43.45%，貴州黎平種源的最大為45.23%。在11個(gè)地理種源中廣西融水的變異系數(shù)為最大，貴州黎平為最小，但是結(jié)晶度在地理種源間無(wú)顯著差異。不同無(wú)性系結(jié)晶度的變幅為 40.49%～49.75%，且無(wú)性系間的差異達(dá)極顯著水平，顯示可在無(wú)性系間開展良種選育。木材不同用途對(duì)結(jié)晶度的要求不盡相同，在造林生產(chǎn)當(dāng)中可以根據(jù)需求選擇合適的無(wú)性系。雖然木材結(jié)晶度對(duì)于木材加工具有直接的參考價(jià)值，但在林木優(yōu)良無(wú)性系選育過(guò)程中單靠單個(gè)材性指標(biāo)選擇顯然是不足的，下一步應(yīng)結(jié)合其他材質(zhì)性狀開展多性狀聯(lián)合選育研究。

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A near infrared prediction model and variation analysis of wood crystallinity in Cunninghamia lanceolata

HU Mengxiao,HANG Yun,HUANG Huahong,ZHANG Shenglong,TONG Zaikang,LOU Xiongzhen
（The Nurturing Station for the State Key Laboratory of Subtropical Silviculture,School of Forestry and Biotechnology, Zhejiang A&F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China）

Understanding variation of wood crystallinity,an important indicator of timber quality measurement, of Cunninghamia lanceolata,one of the most widely planted timber trees in southern China,is important for C. lanceolata clonal selection and wood processing technology improvements.For an inexpensive and less timeconsuming method of rapid crystallinity determination,near infrared spectrum technology was tested.Using 164 C.lanceolata clones from 11 different geographic origins such as Guangxi,Hunan,and Guizhou Provinces,a near infrared spectroscopy prediction model of wood crystallinity was established by the partial least squares（PLS）method in combination with X-ray diffraction techniques,and then evaluated.Next,unknown samples were predicted through the model,and the variation of crystallinity was analyzed.Results showed that when using a spectral region of 6 000－4 000 cm－1,the second derivative spectrum,and PLS method,the calibration model had the best prediction effect.The calibration model correlation coefficient was r=0.987 5,and the rootmean square error of calibration （RMSEC）was 0.318.Verifying the model revealed r=0.921 3 and root mean square error of prediction （RMSEP）was 0.742.Using unknown samples not involved in modeling to evaluate the model,predicted and measured r=0.905 0 with an average standard deviation of 0.301.So,the model could predict the crystallinity of C.lanceolata.Then,wood crystallinity determination results of 164 C.lanceolata clones showed that the average value was 44.52%,the range was 40.49%－49.75%,and the value between 42.06%and 47.28%took up 72.86%.According to the distribution of geographical provenances,the average wood crystallinity of C.lanceolata had a minimum of 43.45%from Jing County,Hunan,and a maximum of 45.23%from Liping County,Guizhou.The variance analysis showed no significant difference among the provenances,but there were significant differences for clones （P=0.000 3）.The results indicate that near infrared spectroscopy could be used for the establishment of reliable prediction model,and the selection of improved varieties should be carried out among clones.［Ch,4 fig.5 tab.33 ref.］

wood science and technology;Cunninghamia lanceolata;near infrared spectroscopy;prediction model;wood crystallinity;variation analysis

S781.3

A

2095-0756（2017）02-0361-08

10.11833/j.issn.2095-0756.2017.02.022

2016-03-28;

2016-06-25

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（31300565）；浙江省農(nóng)業(yè)新品種選育重大科技專項(xiàng)（2016C02056-5）；浙江省農(nóng)業(yè)科技重點(diǎn)項(xiàng)目（2011C12014）；浙江農(nóng)林大學(xué)亞熱帶森林資源培育研究中心預(yù)研項(xiàng)目（CCSFR2013002）；浙江省林學(xué)重中之重一級(jí)學(xué)科研究生創(chuàng)新項(xiàng)目（201527）

胡夢(mèng)霄，從事林業(yè)生物技術(shù)研究。E-mail:hmx2016lycoris@126.com。通信作者：樓雄珍，高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，從事林業(yè)生物技術(shù)研究。E-mail:xzlou@zafu.edu.cn