胡夢霄，杭 蕓，黃華宏，張勝龍，童再康，樓雄珍

（浙江農林大學 林業(yè)與生物技術學院 亞熱帶森林培育國家重點實驗室培育基地，浙江 臨安 311300）

杉木木材結晶度的近紅外預測模型建立及變異分析

胡夢霄，杭 蕓，黃華宏，張勝龍，童再康，樓雄珍

（浙江農林大學 林業(yè)與生物技術學院 亞熱帶森林培育國家重點實驗室培育基地，浙江 臨安 311300）

木材結晶度的測定費用高、耗時長，所以基于近紅外光譜技術快速測定結晶度很有實用價值。杉木Cunninghamia lanceolata是中國南方栽植面積最大的用材樹種之一，結晶度作為衡量木材品質的重要指標，了解其變異對杉木無性系選育及木材加工技術改進都有實際意義。本研究樣品來自廣西、湖南和貴州等11個不同地理種源的杉木無性系，通過X衍射技術測定結晶度，結合近紅外光譜技術通過偏最小二乘法建立相應的模型并對模型預測效果進行評價。通過模型預測未知樣品，進而分析杉木木材結晶度在不同種源和無性系間的變異。當光譜區(qū)域為6 000～4 100 cm－1，光譜數據進行二階導數和Savitzky-Golay平滑處理，運用偏最小二乘法建立的校正模型預測效果最好。校正模型相關系數r=0.987 5，校正均方差（RMSEC）為0.318；預測模型的相關系數r=0.921 3，預測均方差（RMSEP）=0.742。用未參與建模的已測定樣品進行模型評價，其預測值與實測值之間的相關系數為0.905 0，平均標準偏差為0.301，該模型能預測杉木樣品的結晶度。對164個杉木無性系木材結晶度測定結果的分析顯示：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顯著差異（P=0.000 3），而無性系間具有顯著差異。圖4表5參33

木材科學與技術；杉木；近紅外；預測模型；木材結晶度；變異分析

木材結晶度是指木材中纖維素構成的結晶區(qū)占纖維素整體的百分數，表示木材纖維素聚集態(tài)形成結晶的程度［1］。它與樹木的結構、生長特性及化學組成皆有密切關系，并對木材的密度、硬度及力學性質等具有重要的影響。因此，研究木材結晶度對于從結構與組成上了解木質性質具有指導意義。目前，木材結晶度的測試方法主要有密度法、X-射線衍射法、紅外光譜、核磁共振光譜和動力譜學等，其中X-射線衍射法屬于絕對法，應用最廣泛［2］。然而，該方法相對費時，不適于大批量樣本的測定。為此，研究一種快速簡便準確的測試方法日益受到各國研究者的關注。近紅外（near infrared，NIR）光譜技術是一項快速、準確的無損檢測技術，已被廣泛應用于藥物生產、紙漿造紙、產品檢測等各個領域。近紅外光譜主要記錄含氫基團C—H，O—H，N—H等振動的倍頻和合頻信息，能反映絕大多數有機化合物的組成和結構性能信息。木材中的纖維素和木質素分子內含有大量含氫基團，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測木材性質的化學基礎。近年來，近紅外光譜技術在木材科學研究中的應用也越來越廣泛，已被應用到藍桉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，實現了對木材纖維素含量［3］、密度［4－5］、力學性質［6－8］、微纖絲角［9］和木材結晶度［10－12］等性狀的預測。杉木Cunninghamia lanceolata是中國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、甘肅及臺灣等16?。▍^(qū)）［13］。目前，已經就近紅外光譜法預測杉木的綜纖維素和木質素含量［14］、力學性質［15］、木材強度［16］、微纖絲角［17］、冠層色素含量［18］和葉綠素含量［19］等指標進行了研究，但預測杉木木材結晶度的研究還未見報道。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］，而基于種源和無性系間的變異研究積累較少，僅有對無性系間力學性質和木材密度變異［24－26］以及種源間木材密度變異［27］的研究。為此，本研究在測定不同地理種源杉木木材樣品結晶度的基礎上，通過光譜區(qū)間選擇、光譜預處理組合篩選等建立杉木木材結晶度的近紅外預測模型。同時，運用該模型對未知樣品進行預測，分析木材結晶度的變異規(guī)律，以期為優(yōu)良無性系選擇提供重要依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

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

1.2 X射線衍射儀測定結晶度

試驗設備采用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，測量方法采用θ/2θ聯動掃描。將80目的木粉樣品在室溫下壓成薄片，然后做2θ的強度曲線，樣品掃描范圍5°～55°（2θ）角，掃描速度為2°·min－1。利用OriginPro 8軟件對掃描的結晶度數據進行作圖。木材的結晶度以結晶度指數來衡量，它通過結晶部分占試樣整體的百分比來計算。本研究采用Segal法計算杉木木材結晶度（ICr）。ICr=［（I002－Iam）/I002］×100%。其中：ICr為相對結晶度，I002為（002）晶格衍射角的極大強度，Iam為衍射角為18°時非結晶背景衍射的散射強度。

1.3 近紅外（NIR）光譜的采集

實驗儀器為美國生產的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32，分辨率8 cm－1，數據格式為Log1/R。采譜過程中，保持實驗室內溫度（25℃），濕度（60%）基本恒定。

1.4 數據分析及預測模型建立

應用的軟件為TQ Analyst，RESULT-Integration和RESULT-Operation。將待測樣品分為校正集、預測集2組，樣品光譜數據和結晶度一一對應。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，模型建立后利用預測集進行外部驗證，分析預測值與實測值的相關性。最后根據相關系數r，校正均方差（RMSEC）以及預測均方差（RMSEP）來評價模型質量。

1.5 木材結晶度變異分析

利用已建成的預測模型，對未參與建模的樣品進行結晶度的測定，利用Excel和DPS軟件對共計164個無性系（361個樣品）結晶度數值進行統(tǒng)計分析，按照無性系和地理種源的不同分析其變異，并進一步在種源和無性系間進行方差分析。

2 結果與分析

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為木材結晶度差異較大的2個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較寬，而且重疊嚴重。在低波數（高波長）近紅外NIR吸收峰相對較強和尖銳，分辨能力也較好，而在高波數段吸收峰更低，峰形更寬。杉木的主要成分在波數為7 000，5 200，4 700，和4 400 cm－1等4處有較強吸收峰。結果與黃安民等［15］的測定結果一致。

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 杉木木材結晶度預測模型的建立及評價

2.2.1 建模樣品的選擇 根據131個木材樣品的結晶度數據，按照結晶度大小梯度選取101個樣品作為校正集，用于模型的建立和完全交互驗證。剩余30個樣品作為預測集，不參與建模，用于建模后的外部驗證。由表1可知：預測集的數據分布均在校正集中。

表1 木材結晶度數據統(tǒng)計結果Table 1 Statistical results of wood crystallinity of Cunninghamia lanceolata

2.2.2 不同光譜區(qū)域的篩選 如果采用全譜數據進行分析，計算工作量比較大，而且在有的光譜區(qū)間內樣品的信息很弱，與樣品的組成間相關性較小，因此，選擇合理的光譜范圍可減少工作量，同時能提高信噪比和數據分析效率。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，迄今為止化學計量學領域還沒有一個完美的算法來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、樣品的物理化學性質和分析結果［29］。杉木木材中化學組分復雜，難以從近紅外光譜中單獨提取某一組分相對應的特征吸收帶，因此需要利用樣品信息較強的低波數（高波長）范圍光譜。實際建模中也發(fā)現波數最小值不利于建模，故光譜區(qū)間選擇從4 100 cm－1開始。表2為在低波數下的10個不同光譜區(qū)域的原始光譜、一階導數預處理光譜和二階導數預處理光譜的建模結果，對應的參數為相關系數/校正均方差（r/RMSEC）。結果顯示，采用二階導數預處理光譜，在6 000～4 100 cm－1光譜范圍內。預測模型具有相對較好的相關性。

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

2.2.3 不同預處理組合的篩選 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光程進行定義或校正處理，而光程類型的選擇取決于采樣的方法。在進行粉末樣品近紅外漫反射光譜采集時，由于樣品顆粒尺寸、均勻性等的影響，光程無法保持恒定，此時需要使用多元信號修正（MSC）或標準則變換（SNV）來對光譜進行處理，以消除這些因素的干擾［30］。光譜預處理在近紅外光譜分析中通常是有效且必要的。近紅外光譜測量過程中，經常出現光譜偏移或漂移。導數處理是凈化譜圖較常用的方法，可根據需要進行一階或二階微分處理［31－33］。平滑處理可以減少隨機噪音，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，不同光譜處理組合方式所建立的模型比較結果。采用偏最小二乘、二階求導和Savitzky-Golay卷積平滑組合對光譜進行預處理，獲得了最佳的定量校正模型（圖2），其中校正模型相關系數為0.987 5，校正均方差RMSEC=0.318；預測模型的相關系數為0.921 3，預測均方差RMSEP=0.742。

2.2.4 杉木木材結晶度模型的外部驗證 為進一步評價模型的質量和測定結果，用30個未參與建模的樣品進行外部驗證，以確定模型的可靠性和準確性。圖3所示：木材結晶度的實測值和預測值之間的相關系數為0.905 4，有較強的相關性，平均標準偏差為0.301，表明預測結果較好，利用近紅外光譜技術建立杉木木材結晶度預測模型是可行的。該模型可以用來預測真實值，實現杉木木材結晶度的快速測定。

2.3 杉木木材結晶度變異分析

利用已建成的預測模型和近紅外光譜信息對未測定結晶度的230個樣品進行預測。表4給出了11個地理種源杉木木材結晶度的變異情況。按照地理種源分布，杉木木材平均結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%。結晶度的變異系數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＞湖南會同＞貴州天柱＞廣西南丹＞貴州黎平。方差分析顯示杉木木材結晶度在種源間無顯著差異［F=1.305＜F0.05（10,200）=1.88，表5］。

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

圖2 杉木木材結晶度的預測模型Figure 2 Prediction model of wood crystallinity for Cunninghamia lanceolata

圖3 杉木木材結晶度實測值與預測值的相關性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晶度變異情況Table 4 Average crystallinity variation of different geographical provenances

圖4為杉木無性系木材結晶度大小分布頻次圖。對164個杉木無性系樣品結晶度大小的結果分析表明：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，不同杉木無性系間結晶度的差異達極顯著水平［F=1.718＞F0.01（100,150）=1.52，表5］。

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

表5 杉木木材結晶度種源及無性系間方差分析結果Table 5 Variance analysis of wood crystallinity for C.lanceolata provenances and clones

3 討論與結論

作為評價材質的重要指標，木材結晶度與木材近紅外光譜有很大的相關性。本研究基于近紅外光譜技術建立杉木木材結晶度的預測模型，并對不同地理種源的杉木無性系樣品進行了預測和變異分析。在應用X衍射技術測定了131個樣品結晶度的基礎上，用近紅外光譜儀獲得對應的光譜，經二階求導和Savitzky-Golay卷積平滑，并選取偏最小二乘法建立了校正模型。當選定光譜區(qū)域為6 000～4 100 cm－1時，建立的校正模型預測效果較好，校正模型相關系數為0.987 5，校正均方差RMSEC=0.318；預測模型的相關系數為0.921 3，預測均方差RMSEP=0.742。通過外部驗證進一步評價該模型的準確性，杉木木材結晶度的實測值和預測值之間的相關系數為 0.905 4，預測結果較好。

對未知的230個杉木樣品，按同樣方法采集近紅外光譜，利用已建成的預測模型進行結晶度的快速測定，進而分析164個無性系間結晶度的變異。來自湖南靖縣的無性系平均結晶度最小，為43.45%，貴州黎平種源的最大為45.23%。在11個地理種源中廣西融水的變異系數為最大，貴州黎平為最小，但是結晶度在地理種源間無顯著差異。不同無性系結晶度的變幅為 40.49%～49.75%，且無性系間的差異達極顯著水平，顯示可在無性系間開展良種選育。木材不同用途對結晶度的要求不盡相同，在造林生產當中可以根據需求選擇合適的無性系。雖然木材結晶度對于木材加工具有直接的參考價值，但在林木優(yōu)良無性系選育過程中單靠單個材性指標選擇顯然是不足的，下一步應結合其他材質性狀開展多性狀聯合選育研究。

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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

國家自然科學基金資助項目（31300565）；浙江省農業(yè)新品種選育重大科技專項（2016C02056-5）；浙江省農業(yè)科技重點項目（2011C12014）；浙江農林大學亞熱帶森林資源培育研究中心預研項目（CCSFR2013002）；浙江省林學重中之重一級學科研究生創(chuàng)新項目（201527）

胡夢霄，從事林業(yè)生物技術研究。E-mail:hmx2016lycoris@126.com。通信作者：樓雄珍，高級實驗師，從事林業(yè)生物技術研究。E-mail:xzlou@zafu.edu.cn