近紅外光譜預(yù)測(cè)人工林濕地松木材性質(zhì)與腐朽特性的研究.pdf

1、本文利用近紅外光譜技術(shù)在國(guó)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了人工林濕地松(PinuselliottiiEngelm)術(shù)材化學(xué)組成的快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。同時(shí)，根據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)外大量相關(guān)文獻(xiàn)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(jié)合多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)測(cè)木材纖維素結(jié)晶度與木材生物腐朽(特別是早期腐朽)特性的設(shè)想，并進(jìn)行大量的試驗(yàn)工作。主要研究結(jié)果如下： 1)應(yīng)用近紅外光譜結(jié)合多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)木材綜纖維素、α-纖維素、木質(zhì)素等化學(xué)組成的預(yù)測(cè)與實(shí)測(cè)

2、結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r可以達(dá)到0.82以上，說(shuō)明利用近紅外光譜技術(shù)可以對(duì)我國(guó)人工林濕地松木材的化學(xué)組成進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)； 2)采用未處理與一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理的校正和驗(yàn)證效果比較理想；通過(guò)對(duì)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(píng)價(jià)，結(jié)果表明采用PLS方法對(duì)木材性質(zhì)的快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)效果最理想； 3)木材纖維素結(jié)晶度與樹木生長(zhǎng)特性和木材化學(xué)組成之間具有顯著的相關(guān)性，說(shuō)明木材纖維素

3、結(jié)晶度可以作為一項(xiàng)評(píng)價(jià)木材性質(zhì)的重要指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，本文應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)對(duì)x射線衍射法(XRD)測(cè)定的木材纖維素結(jié)晶度進(jìn)行了快速、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，通過(guò)PLS模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r一般都在0.84以上；在近紅外光譜的短波區(qū)，預(yù)測(cè)效果也相對(duì)較差；而在1250nm～2050nh和2050nm～2500nm兩個(gè)區(qū)域的光譜信息則更為豐富，模型校正及預(yù)測(cè)效果均比較好； 4)腐朽時(shí)間、菌種與生長(zhǎng)速度對(duì)失重率及力學(xué)強(qiáng)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(shí)間的增加而增大，褐腐對(duì)力學(xué)強(qiáng)度的影響比白腐大，而且褐腐木材的力學(xué)強(qiáng)度損失與失重率的相關(guān)性比白腐顯著；早期腐朽對(duì)力學(xué)強(qiáng)度影響特別大，對(duì)于褐腐早期(失重率＜10％)，其最大工作載荷(WML)、MOR和MOE損失率達(dá)到34％、28％和23％；對(duì)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(duì)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(jié)果表明：兩種判別方法均可有效的判別試樣的腐朽類型，說(shuō)明在實(shí)驗(yàn)室范圍內(nèi)，近紅外光譜技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)木材的早期腐朽； 6)在實(shí)驗(yàn)室范圍內(nèi)，對(duì)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(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的r分別達(dá)到0.97和0.96，預(yù)測(cè)效果非常理想；對(duì)于早期腐朽的木材樣本(失重率在(0

6、％～10％)，近紅外光譜對(duì)失重率的預(yù)測(cè)效果仍然非常理想，校正及預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的r分別達(dá)到0.94和0.93；即使是對(duì)于更早期的早期腐朽木材(失重率在0％～5％的試樣)，甚至對(duì)失重率僅為3％以內(nèi)的腐朽樣本，利用近紅外光譜對(duì)失重率的預(yù)測(cè)效果仍然非常理想，校正及預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的r均分別達(dá)到0.85和0.83以上； 7)對(duì)于失重率在0％～30％范圍內(nèi)取樣的腐朽木材，利用近紅外光譜結(jié)合PLS2方法得到的WML、MOR與MOE校正及

7、驗(yàn)證結(jié)果均比較理想，其中以WML的模型校正及預(yù)測(cè)效果(r分別達(dá)到0.90和0.88)與MOR的效果(r分別達(dá)到0.89和0.87)最好，MOE的校正及預(yù)測(cè)效果相對(duì)較差(r均為0.83)；對(duì)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(jié)合PLS2方法可以同時(shí)對(duì)WML、MOR與MOE進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的r分別達(dá)到0.85、0.85和0.88；即使是對(duì)于更早期的腐朽木材(失重率在(0％～5％)，甚至對(duì)失重率