近红外光谱数据建立相思树制浆得率预测模型

用近红外光谱数据建立了相思树制浆得率的预测模型：将近红外光谱数据按波长进行分组,然后使用拟合方法建立了10个子数学模型,最后通过计算子模型制浆得率预测值的加权平均值给出了预测制浆得率的公式。预测结果表明,用近红外光谱数据建立的预测模型可用于快速估算相思树的制浆得率,其建模方法有望用于其他速生纸浆材制浆得率的预测。     

湿地松木材近红外光谱与其结晶度的相关性

对湿地松木材近红外光谱与X射线衍射法测定的木材结晶度之间的相关性进行分析,并结合近红外光谱分析技术的基本理论,探讨降低光谱范围和选择相关光谱信息对近红外光谱预测木材结晶度的影响.结果表明:1)降低参与建模的近红外光谱范围仍然可以得到比较理想的近红外光谱模型与预测结果,当选用2 000～2 500 nm区域的光谱建立模型时,预测值与实测值的相关系数r达到0.943;2)当选择光谱范围更小但与木材纤维素吸收峰密切相关的光谱数据(1 400～1 660 nm或2 020～2 250 nm)进行建模时,模型的预测效果并未降低(r＞0.947),甚至仅采用7个光谱数据也可以得到比较理想的预测结果,预测相关系数r可达到0.930,说明采用更少的但与木材纤维素吸收峰密切相关的光谱信息,所建立的预测模型仍可得到比较理想的预测效果,这将有利于低成本、便携式近红外光谱仪的开发.     

快速检测木材微纤丝角的近红外光谱分析技术

介绍了一种新的测量木材微纤丝角的无损检测技术--近红外光谱分析,并详细阐述了测量时木材样品的选择及制备,测量工作包括X射线衍射和近红外光谱采集、多变量数据分析与模型建立的方法及步骤.证明了近红外光谱分析技术可以用于快速准确地预测木材的微纤丝角.     

利用近红外光谱快速分析制浆木片水分

针对实际生产中多采用混合品种木片制浆的情况,探讨了利用近红外光谱分析技术对混合木片的水分含量进行快速测定的可行性。通过国产便携式阿达玛光谱仪采集183个木片样品的光谱,经过预处理后,利用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立4组木片的近红外光谱数据与其水分含量之间的关联模型。4个模型的相关系数均达到098以上,交叉验证均方根标准差在3%以内,相对分析误差值在68~103之间。利用建好的模型对预测集样品的水分含量进行预测,其中全局模型的预测标准差在127~240之间,结果较为精确。结果表明,尽管木材品种对木片近红外光谱水分特征吸收存在一定的影响,但在光谱预处理后,再以纯种木片与混合木片一起建立的全局模型,具有较好的适应性和较高的预测精度,可用于实际生产中快速测量混合木片的水分含量。     

粗皮桉木材力学性质的近红外光谱方法预测

以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。     

近红外光谱法测定毛竹综纤维素的含量研究

研究了用近红外光谱(NIR)结合多变量统计分析技术对毛竹综纤维素含量的快速测定。用常规实验室方法测定了54个竹材样品的综纤维素含量,用近红外光谱仪采集相应样品的光谱,对原始光谱进行二阶导数和25点平滑预处理后,从54个竹材样品中挑选41个代表性的样品建模,选择1011~1675nm和1930~2488nm波段区间,用偏最小二乘法(PLS1)和完全交互验证方式建立毛竹综纤维素含量的预测模型。结果表明,毛竹综纤维素含量和近红外光谱之间存在非常好的相关性,预测模型的相关系数(RP)为0.95,预测模型的标准偏差(SEP)为0.76%。     

湿加松16种黄酮总含量近红外预测模型的建立

在950～1650 nm的光谱范围内,使用DA2700型近红外光谱仪采集了110个湿加松Pinus elliottii × P.caribaea松针粉末样本的光谱数据。结合实际测定值,采用偏最小二乘(PLS)回归法并选择最佳光谱预处理方法和最佳主成分数,建立湿加松松针组织16种黄酮物质总含量的快速预测模型。结果表明:采用一阶导数(FD)与滤波拟合(SG)相结合法对光谱数据进行预处理且当主成分数为10时,可得最优模型。其校正集相关系数(R_c)和交互验证集相关系数(R_v)分别为0.852 1和0.705 9。校正集均方根误差(RMSEC)和交互验证集均方根误差(RMSEV)分别为6.361 0和9.150 9。外部验证集测定值和模型预测值之间的相关系数为0.8537。综合表明所建模型预测精度高、可靠性强,可用于湿加松松针组织16种黄酮物质总含量的预测。     

基于NIR-PLS的土壤碳含量预测模型研究

以东北小兴安岭林区带岭林业局东方红林场的土壤为研究对象,对120个土壤样品近红外光谱做去噪、Savitzky-Golay平滑和多元散射校正预处理,利用偏最小二乘（PLS）法建立关于土壤碳含量和吸光度之间的定量分析模型,并进行模型校、验证及部分预测集样品碳含量预测.结果表明：主成分数为4时,模型最优.校正模型的决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.784和5.752;验证模型的决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.621和7.521,预测集样品的实测值和预测值的决定系数R2达到0.735,均方根误差RMSE为7.202,预测标准差SEP为10.356.应用近红外技术可以实现对小兴安岭次生林土壤碳含量的有效预测,为大面积快速测定土壤碳含量提供理论依据与技术支撑,进而为林分土壤碳循环的相关研究提供新的思路.     

基于偏最小二乘法的近红外光谱定量分析模型测定八角茴香中莽草酸含量

采用偏最小二乘法(PLS)建立测定八角茴香中莽草酸含量的近红外(NIR)光谱定量分析模型.应用多种光谱预处理方法分别对八角茴香固体粉末样品的NIR光谱进行预处理,并采用预处理后的光谱建立定量分析模型,每个模型均经过选择最有效的光谱区域和最适主因子数进行优化.经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)和交互验证预测值与真实值间的相关系数(RV),外部预测均方根误差(RMSEP),选取最优的模型,结果表明定量分析模型稳健性好和测定精度高,在中药有效成分定量分析方面有很好的应用前景.     

支持向量机结合近红外光谱法测定杉木木质素的含量

采用支持向量机(SVM)结合近红外光谱(NIR)技术建立测定杉木中木质素的定量分析模型。以47个杉木样品作为实验材料,用常规方法测定了样品中木质素的含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对光谱数据进行平滑、求导、小波压缩以及归一化,结合支持向量机,以径向基(RBF)作为核函数,建立了测定杉木中木质素含量的模型。校正相对误差的平方和为0.007433,预测相对误差的平方和为0.001219。结果表明,该方法测量比较准确,可以用于杉木中木质素含量的预测。     

石泥堆裸露山体植物绿化生态效应研究

通过石泥堆类型裸露山体植物绿化研究，结果表明，以巨尾按、台湾相思、马占相思和东南爬山虎容器苗为种植材料，在石泥堆中采用挖穴整地、下客土并拌少量过磷酸钙的造林措施，雨天在石泥堆中“见缝插针”栽种，3年生各种植物保存率达85％以上，高生长量达4．8～7．3m；土壤理化性质得到较大改善；土壤侵蚀量下降了72．53％～88．15％，提高了保持水土的功能。石泥堆选用巨尾桉、台湾相思、马占相思和东南爬山虎植物绿化可在短时间内恢复山体植被和生态系统。     

营造台湾相思水土保持林对土壤结构和养分的影响

对侵蚀丘陵地营造台湾相思（治理措施）土壤肥力变化的研究，结果表明：治理后的土壤结构、水分状况得到一定程度改善，土壤营养元素容量及供应强度明显增强，表明治理后土壤肥力得到一定程度的恢复。营造台湾相思水土保持林是治理侵蚀丘陵地较好的措施之一。     

桦木顺纹抗压强度的SEPA-VISSA-RVM近红外光谱预测

木材顺纹抗压强度是评价木材力学性能的重要指标,而传统测量方法操作复杂、精确度低。以桦木为例,提出基于近红外光谱技术(NIR)的SEPA-VISSA-RVM木材顺纹抗压强度模型,实现对其更加精确的预测。试验选取100个木材试件,在900~1700 nm近红外光谱波段上采集数据并测量抗压强度真值;然后采用卷积平滑(SG)方法进行光谱预处理;使用采样误差分布分析(SEPA)作为变量空间迭代收缩算法(VISSA)的改进策略进行特征波长优选;最后通过粒子群优化算法(PSO)优化核函数参数并建立相关向量机(RVM)的预测模型。试验表明:在特征波长优选方面,以偏最小二乘法(PLS)建模为基础的SEPA-VISSA方法,其预测决定系数为0.9593,预测均方根误差为2.8995,相对分析误差为3.0256,光谱变量数由512减小到111个,占总波长的22%,均优于VCPA、CARS和VISSA算法;在建模预测方面,以SEPA-VISSA所选波长为基础的RVM模型,PSO优化的拉普拉斯(Laplacian)核函数的核宽度为10.4043,决定系数为0.9449,预测均方根误差为2.0432,相对分析误差为4.2936,预测效果优于PLS和SVR。因此,基于近红外光谱的SEPA-VISSA-RVM建模能够实现对桦木顺纹抗压强度更准确和稳定的无损检测。     

石灰岩山地根瘤菌对台湾相思苗木生长效应

从石灰岩山地不同立地条件的台湾相思林分中采集根瘤并分离获得12株根瘤菌,将其接种到台湾相思盆栽苗木中,5个月后测量苗木的株高、地径、生物量及根瘤结瘤情况。试验结果表明:①在石灰岩山地的台湾相思林分中,根瘤数量较多的是中、下坡,最少的是下坡;单个根瘤平均质量最重的是中坡,上坡和下坡次之,表明石灰岩山地的中坡最适合根瘤菌生长。②供试的12株菌株回接到台湾相思苗木后能全部侵染苗木根部并结成有效根瘤;与对照比较,菌株回接都不同程度地促进台湾相思苗木的株高、地径、生物量的增长,增长幅度分别为1.7%~39.0%、1.7%~18.1%和21.4%~135.7%;根瘤生物量也比对照增长3.04~12.94倍。综合分析结果表明,台4、台10菌株为优良菌株。     

High accuracy rapid prediction and feasibility of on-site nondestructive estimation of Para rubber quality by spectroscopic methods

The aim of this study was to investigate convenient spectroscopic evaluation method of Para rubber quality. Ultra violet–near infrared (UV–NIR 370–1085 nm) spectra of latex were measured in transmittance mode. Calibrations for total solid content (TSC) and dry rubber content (DRC) were developed using spectral data set with aid of partial least square regression analysis using 57 samples. UV–NIR spectra of latex provided good regression models between measured and predicted values of TSC and DRC with determination coefficient for cross-validation of 0.96 and 0.97, respectively. The ranks were 2 and 1, respectively. This study suggests high accuracy in-line quality control of latex using UV–NIR spectroscopy. The long wavelength NIR spectra of bark were scanned to check the feasibility of on-site evaluation of latex quality by measuring the NIR spectra of standing tree. From the observation of near infrared spectra, it was shown that there was more latex signal in outer part of wood bark than in inner part of wood bark. This result suggests that the focal point should be on the outer part of bark to get the signal of latex when we measure the spectra of standing tree.     

近红外光谱结合支持向量机快速识别树种

利用阿达玛变换近红外光谱结合支持向量机,对制浆造纸常用木材树种的快速识别进行研究。将各树种近红外光谱先进行多点平滑和标准正态变换预处理以消除噪音干扰和光散射导致的测量偏差,然后基于不同建模策略建立一对多和一对一两种支持向量机模型,考察这两种模型对多树种属间分类和种间分类的预测能力,并与传统的偏最小二乘判别分析分类法进行对比。结果表明,支持向量机预测模型对桉木、相思木、杨木、水杉等树种的属间分类正确率达到98%以上,种间分类正确率均达到95%以上,在处理复杂分类问题时模型稳健性明显优于传统分类方法,从方法上证明了近红外技术工业化应用的可能性,为进一步建立近红外在线检测木片材性分析系统奠定了基础。     

厦门市山地植被的群落结构分析

对厦门市山地植被的群落结构分析结果表明,厦门市山地植物群落在外观主要表现为常绿阔叶林相,以常绿阔叶树种为主,其植被以台湾相思群落为主;在乔灌木树种组成上,乔木层优势种主要有台湾相思、朴树、马尾松、土蜜树和榕树等,灌木层优势种主要有豺皮樟、大青、牡荆、桃金娘、黄栀子、盐肤木等,同时,也分析了厦门市山地植被的生物多样性。       

Can differences in root responses to soil drying and compaction explain differences in performance of trees growing on landfill sites?

Two tropical woody species, Acacia confusa Merrill and Litsea glutinosa (Lour.) C.B. Robinson, were grown under controlled conditions in PVC pipes filled with John Innes No. 2 soil. To investigate root distribution, physiological characteristics and hydraulic conductivity, four soil treatments were imposed-well-watered and noncompacted (control), well-watered and compacted; unwatered and noncompacted, and unwatered and compacted. In L. glutinosa, rooting depth and root elongation were severely restricted when soil bulk density increased from around 1.12 to 1.62 g cm(-3), whereas soil compaction had little effect on these parameters in A. confusa. As soil drying progressed, root water potential and osmotic potential declined more slowly in L. glutinosa than in A. confusa. Both the soil drying and compaction treatments significantly stimulated the accumulation of root abscisic acid (ABA) in both species. Soil drying damaged the root cell membrane of A. confusa, but had little influence on the root cell membrane of L. glutinosa. Soil drying had a greater effect on root hydraulic conductivity (L(p)) in L. glutinosa than in A. confusa, whereas the effect of soil compaction on L(p) was less in L. glutinosa than in A. confusa. Soil drying enhanced the effects of soil compaction on root L(p). We conclude that soil drying and compaction have large species-specific effects on the distribution, growth and physiology of roots. The relationships of these root properties to the species' ability to tolerate unfavorable soil conditions were examined.