台式与手持式近红外光谱技术在速生能源林木材性质预测中的性能比较与应用前景

本研究针对林业生物能源领域对木材品质快速、精准、低成本评估技术的迫切需求，创新性地比较了台式与手持式近红外光谱（NIR）仪在预测桉树（Eucalyptus）和伞房属（Corymbia）无性系木材化学特性（S/G比率、纤维素结晶度、化学成分）及基本密度中的性能。结果表明：两种设备均能构建可靠的预测模型（R2p最高达0.96），手持设备虽性能略低但仍具应用潜力，为遗传改良计划中优良无性系筛选提供了高效技术手段。

　　

随着全球对可再生能源需求的日益增长，木材作为生物能源的重要来源，其品质控制成为林业产业的核心环节。传统木材性质分析方法存在耗时长、成本高、破坏样本等局限性，难以满足大规模工业应用需求。近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）技术以其快速、无损、多组分同步分析的优势，在木材科学领域展现出巨大潜力。然而，当前研究多集中于实验室台式设备，其高昂成本和固定场所限制阻碍了现场应用；而便携式手持NIR设备虽具灵活性，却因光谱范围缩减（11,000–6,000 cm^?1）面临信息完整性争议。尤其针对速生能源树种（如桉树与伞房属无性系）的关键性状——木质素紫丁香基/愈创木基比率（Syringyl/Guaiacyl Ratio, S/G）、纤维素结晶度（Cellulose Crystallinity, CRIST）、化学组分及基本密度（Basic Density, BD）的预测效能，尚缺乏系统评估。本研究首次系统比较台式与手持NIR仪器在预测上述性状中的性能，为林业遗传改良和生物能源原料筛选提供技术支撑。相关成果发表于《Biomass and Bioenergy》。

研究团队采用15个无性系（11个桉树、4个伞房属）的84月龄树木，从茎干不同高度（0%、胸径处、25%、50%、75%、100%）采集圆盘并制备复合粉末样本。利用台式（Bruker MPA，范围12,500–3,500 cm^?1）和手持（Viavi MicroNIR On-site，范围11,000–6,000 cm^?1）NIR设备各采集600条光谱。通过主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）评估光谱分布相似性，并采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS-R）构建预测模型，以交叉验证与独立验证评估模型可靠性。

3.1. 光谱特征分析

原始与一阶导数处理的光谱显示，桉树与伞房属木材光谱形态相似（同属桃金娘科），但峰值强度存在差异。台式设备在4,808–4,739 cm^?1（纤维素振动）和6,000–5,970 cm^?1（半纤维素与提取物）范围捕获了手持设备缺失的特征峰，而手持设备在7,000–6,287 cm^?1（纤维素结晶区）和8,750–8,540 cm^?1（木质芳香基团）仍保留关键信息。这表明尽管手持设备光谱范围缩减，但仍涵盖部分化学基团振动能量。

3.2. 主成分分析（PCA）

PCA累计解释方差超99%，但克隆区分能力有限：台式设备仅成功区分1个桉树克隆和2个伞房属克隆，手持设备未能实现属内克隆分组。该结果归因于同属克隆间化学组成相似性高，且手持设备光谱信息量减少削弱了分组能力。

3.3. 偏最小二乘回归（PLS-R）模型性能

所有预测模型中，台式设备表现优于手持设备，但两者均达到应用级精度：

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  S/G比率：伞房属木材模型最佳（台式R2p=0.96, RPD=4.28；手持R2p=0.69, RPD=1.68）。低S/G比率关联高炭化产率，利于能源应用。
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  纤维素结晶度（CRIST）：伞房属模型参数领先（台式R2p=0.91；手持R2p=0.81）。高结晶度预示纤维素热稳定性强，提升炭产率。
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  化学组分：全纤维素（HOLO）、总木质素（TL）、提取物（EXT）的预测模型均表现良好（R2p范围0.72–0.93）。低全纤维素与高木质素含量优选，因木质素芳香结构增强热稳定性及碳含量。
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  基本密度（BD）：台式设备对桉树木材预测最优（R2p=0.93, RPD=3.76）。高密度木材提升炭化炉装载量，直接增加炭产量。

手持设备模型参数虽略低，但仍满足工业筛查需求（RPD>1.5视为可靠）。伞房属木材模型普遍优于桉树，归因于其更高密度与更显著光谱峰值。

本研究证实台式与手持NIR光谱技术均可有效预测能源林木材关键性状，且手持设备具成本低、操作简便、现场适用等优势，适于大规模遗传改良计划中的表型筛选。研究局限性包括样本数量有限、环境变量控制严格（未模拟野外存储条件），未来需扩大样本量与纳入实地变异因素以优化模型鲁棒性。该技术推广将加速优良无性系选育，推动生物能源产业链的提质增效。