为了实现人工林木材的遗传改良和木材资源最优化利用,需要迅速、准确、广泛地获取有关木材性质的重要信息,然而,采用传统的木材性质评价方法一般需要消耗大量的人力、物力及时间,因此,寻求一种快速、准确评价木材性质的方法,已经成为林木遗传改良和木材科学研究的重要内容之一。近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对生长锥、固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价。在国外应用NIR技术预测木材性质的报道比较多,然而,有关研究在我国木材科学领域至今尚未见报道。本文利用近红外光谱技术在国内首次实现了人工林湿地松(Pinus elliottii Engelm)木材化学组成的快速、准确预测。同时,根据对国内外大量相关文献的综合分析及博士论文创新性的要求,提出了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术预测木材纤维素结晶度与木材生物腐朽(特别是早期腐朽)特性的设想,并进行大量的试验工作。主要研究结果如下: 1)应用近红外光谱结合多变量数据分析技术对木材综纤维素、α-纤维素、木质素等化学组成的预测与实测结果的相关系数r可以达到0.82以上,说明利用近红外光谱技术可以对我国人工林湿地松木材的化学组成进行快速、准确的预测; 2)采用未处理与一阶导数预处理的校正和验证效果比较理想;通过对多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)与偏最小二乘法(PLS)等建模方法的比较和综合评价,结果表明采用PLS方法对木材性质的快速、准确预测效果最理想; 3)木材纤维素结晶度与树木生长特性和木材化学组成之间具有显著的相关性,说明木材纤维素结晶度可以作为一项评价木材性质的重要指标;在此基础上,本文应用近红外光谱技术对x射线衍射法(XRD)测定的木材纤维素结晶度进行了快速、准确地预测,通过PLS模型预测结果与实测结果的相关系数r一般都在0.84以上;在近红外光谱的短波区,预测效果也相对较差;而在1 250 nm～2 050 nm和2 050 nm～2 500 nm两个区域的光谱信息则更为丰富,模型校正及预测效果均比较好; 4)腐朽时间、菌种与生长速度对失重率及力学强度均在α=0.05 水平显著;白腐和褐腐木材的失重率均随腐朽时间的增加而增大,褐腐对力学强度的影响比白腐大,而且褐腐木材的力学强度损失与失重率的相关性比白腐显著;早期腐朽对力学强度影响特别大,对于褐腐早期(失重率<10%),其最大工作载荷(WML)、MOR 和MOE 损失率达到34%、28%和23%;对于褐腐菌处理的木材,MWL、MOR 和MOE 与失重率的比值分别为7.2:1、6.4:1 与3.8:1;对于白腐菌处理的木材,MWL、MOR 和MOE 与失重率的比值分别为3.0:1、2.2:1 与4.1:1; 5)本研究利用SIMCA 与PLS 判别分析方法建立了早期腐朽的判别模型,结果表