【摘要】为了找到一种能快捷测定子代试验林材性(木材基本密度、纤维长度)的方法,运用实测的具有正态性的火炬松木材基本密度、纤维长度以及近红外光谱建立预测模型.应用Umscrambler软件,通过比较不同光谱处理方法,选出一阶导数、平滑算法、归一化法相结合的方法为最佳近红外光谱处理方法.并用偏最小二乘法的回归分析建立校正模型,木材基本密度校正模型的决定系数为0.970 0;木材纤维长度校正模型的决定系数为0.966 4.采用外部样品对模型进行验证,得出木材基本密度校正模型的预测标准偏差为0.033 g·cm~(-3),木材纤维长度校正模型的预测标准偏差为0.216 mm,表明建立的模型效果准确可靠.用建立的模型预测火炬松子代测定林的264个样本,测得的数据呈正态分布,表明近红外预测模型可应用于林木遗传测定.