【摘要】为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。