以相思树聚戊糖含量为例, 通过用不同精确度的数据建立的近红外模型预测性能, 讨论了不同精确度的数据对近红外模型准确性的影响。 结果表明, 建模原始数据的精确度在一定程度上影响着近红外模型的预测性能, 精确度越高, 建立的模型越好。 但对于精确度较小的的样品, 所建立的模型预测性能也能较好的预测未知样品。

以人工林杨木为研究对象, 利用改性脲醛预聚体浸渍并热压干燥处理, 采用XRD, TGA, FTIR及SEM分析, 对杨木改性处理前后物理化学变化进行了表征。 结果表明： 与杨木素材相比, 改性材基本密度增加1.06倍, 改性材抗弯强度提高33%, 顺纹抗压强度提高74%, 改性材的吸水性从104%降低到了97%; 改性剂的浸渍使得木材结晶度稍微降低, 从39.65%降到了36.89%; TGA分析表明改性材的耐热性提高; FTIR分析表明改性材中的羟基有很好的缔合现象, 并且羰基含量减少, 醚键含量增加; 最后SEM谱图分析了预聚体在改性材中的分布及存在状态。

建立适应不同产地相思树化学组分含量的近红外光谱分析模型对预测木材化学组分含量具有重要的意义。 用常规化学法测量了取自广西78个和福建33个相思树样品的聚戊糖含量, 并结合近红外光谱数据用偏最小二乘法建立了广西相思树聚戊糖含量的近红外光谱模型。 校正模型的决定系数R2cv为0.947, 内部交叉验证均方差RMSECV为0.464, 验证模型R2val为0.925, RMSEP为0.455。 为了扩大模型的适用范围, 用福建不同数量样品对该模型进行修正。 结果表明: 在广西模型的基础上加入一个有代表性的福建样品就能大大降低直接用广西模型预测福建样品的误差。 加入3个有代表性的福建样品后能够得到较好的模型。 用该模型预测未参加建模的福建样品, 预测模型的R2val为0.904, RMSEP为0.759。 用4组(每组3个样)不同的福建样品修正广西模型, 用固定的20个未参与修正广西模型的样品来验证, 预测误差略有不同, 表明样品的选择在一定程度上影响着修正模型的质量。

树木基因工程研究在改变木材材性等方面取得了较大的进展, 且发挥着重要的作用。 为了选育优良品种, 需要测试大量的试样。 但传统的木材性质测试方法成本高、 效率低, 而且需要破坏树木本身, 这种方法已经无法满足现代林木培育和木材加工利用的需要。 为了更高效地控制和检测转基因产品的各种性质, 必须有快速而又方便的测定技术。 近红外光谱分析技术是一项新的木材无损评价方法, 能够迅速、 准确地对木材性质进行全面无损评价, 目前已经在很多领域得到广泛应用。 文章详细地介绍了近红外光谱技术在木材化学组成分析和木材微观结构预测中的研究进展。