纸张的力学性能以抗张强度为最主要的表征指标, 按照GB/T 12914—2008《纸和纸板抗张强度的测定》的要求, 通常需要使用抗张拉力仪进行测试, 但这种方法所需样品尺寸较大(长度大于180 mm, 宽度约15 mm)、 损耗样品量较多(平均消耗10个样品能获得1个有效数据), 不适合用于测试珍贵的纸质文物。 利用静态热机械分析仪(TMA)微损取样、 灵敏精确的特点, 首次将其用于纸质文物的力学测试, 尝试建立微小取样测试的新方法。 以故宫棚壁糊饰修复用手工竹纸为研究对象, 依据故宫乾隆花园的实际环境监测结果设计老化条件, 对手工竹纸进行紫外、 干热和湿热加速老化实验, 采用TMA测试老化前后竹纸样品的抗张强度, 结合SEM、 红外光谱分析样品的微观形貌与化学结构的变化情况, 分析竹纸的老化特点。 结果表明: TMA能够有效测出老化后强度较低的手工竹纸的力学强度, 其中, 湿热老化后竹纸保留的抗张强度最高(上升1.01%), 干热老化次之(下降15.11%), 紫外老化后强度最低(下降63.85%); 通过SEM观察到湿热、 干热老化样品的纤维结构无明显变化, 紫外老化样品的纤维结构出现明显断裂破损; 红外光谱分析表明紫外组样品在1 715 cm-1出现吸收峰, 纤维素氧化生成羰基, 900~1 200 cm-1处纤维素指纹区的一些吸收峰强度变弱, 纤维素的糖苷键大量断裂, 说明该组样品纤维素降解程度最为严重, 纸张强度下降程度最为显著; 三种测试结果能够相互印证。 除此之外, TMA所需试样尺寸仅在毫米级别(长度10~20 mm、 宽度约1 mm), 远小于常规拉力仪试样尺寸, 测试精度高, 仅需约7个样品就能达到较好的重复性, 所需样品量仅为常规拉力仪方法的0.5%, 是一种微损精确的测试方法。 研究表明TMA对低强度纸张具有良好的适用性, 有望将其开发成脆弱纸质文物力学性能表征的新方法。

激光作为一种先进加工方法，广泛用于木质材料切割、改性等领域，能够显著提高加工效率及产品性能。采用CO2激光辐照竹黄表面，选择激光功率、移动速度以及移动路径距离为输入变量，探究激光处理参数对竹黄表面颜色变化的影响规律，并建立了二次预测数学模型定量描述竹黄色差与激光处理参数的相关性。研究结果表明：竹黄表面的总色差随激光功率的增强而变大，但随移动速度和移动路径距离的增大而下降。处理后，竹黄表面颜色变暗，其明度变化值的绝对值亦随激光功率的增强而变大，随移动速度和移动路径距离的增大而下降。竹黄总色差最大为19.9，明度最大下降了16.2，呈现明显黄褐色。总色差与明度变化值二次预测模型的相关性系数（R2）分别为0.981 1和0.984 3，预测性良好。激光处理可使竹黄呈现深黄、黄褐色等颜色，丰富了竹黄外观视觉效果。

纤维素是一种可再生天然亲水性高聚物, 其庞大的氢键网格形成多种不同的晶体结构形式。 在其五种结晶变体（纤维素Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ和Ⅹ）中, 纤维素Ⅱ由纤维素Ⅰ（天然纤维素）经再生或丝光化处理获得, 是表面自由能最低、 性能最稳定的纤维素, 这主要归因于纤维素Ⅱ具有与纤维素Ⅰ晶型平行链结构相反的反平行链结构, 且相比于纤维素Ⅰ有附加的分子间氢键。 基于近红外光谱（NIRS）对含氢基团的敏感性及纤维素的结晶结构中有大量氢键, 使通过NIRS定性检测、 定量评价纤维素的结晶结构成为可能。 目前, 用NIRS对纤维素结晶变体氢键结合的研究甚少, 针对竹材纤维素Ⅱ及其衍生材料氢键结合的研究国内外尚未见相关报道。 用竹材制备纤维素Ⅰ, 经丝光化处理得到竹基纤维素Ⅱ, 通过NIRS研究其氢键结合状况, 结果与竹粉及竹基纤维素Ⅰ相比较。 此外, 研究还通过NIRS对竹粉及竹基纤维素的结晶度做了定量评价。 结果表明: (1）在无定形区, 竹基纤维素Ⅰ、 Ⅱ和竹粉相比光谱差异不大, 氢键结合只有量的变化, 而无质的差异; (2）在半结晶区, 与竹粉相比, 竹基纤维素Ⅰ晶型结构保持不变, 而竹基纤维素Ⅱ形成双峰; (3）在纤维素结晶区的近红外谱带范围内, 反映竹基纤维素Ⅰ结晶表面纤维素分子内氢键O2—H2…O6的强氢键结合的羟基伸缩振动的一次倍频吸收峰由6 292 cm-1向高波数转移到6 354 cm-1, 该处与竹基纤维素Ⅱ形成的强氢键结合的分子间氢键O2—H2…O2反平行构造相对应; (4）NIRS预测的结晶度与XRD分析结果有良好相关性。 上述结果表明, 纤维素结晶区内的氢键结合在近红外特征谱带出现转移且在半结晶区形成双峰, 是区别竹基纤维素Ⅱ和Ⅰ的主要特征。 研究也表明NIRS对探讨纤维素多种变体的氢键结合及结晶度预测是可靠的。

薄壁细胞是竹材基本组织中的主要细胞类型起到填充及淀粉贮存作用, 是竹材中重要的力学承载单元之一。 采用共聚焦荧光显微技术对解离后的竹材薄壁细胞形态进行成像观察, 透射电子显微镜成像发现薄壁细胞次生壁呈现宽窄交替的同心层状结构, 且单层厚度在0.2～0.3 μm。 在此基础上利用532 nm共聚焦显微拉曼光谱成像技术原位状态下研究竹材薄壁细胞壁中木质素、 纤维素区域化学, 通过C—H伸缩振动（2 789～3 000 cm-1）特征峰峰高拉曼成像成功的区分出薄壁细胞复合胞间层以及次生壁, 由于空间分辨率限制无法对薄壁细胞次生壁亚层进行区分。 通过对薄壁细胞拉曼光谱380 cm-1（吡喃环C—C—C对称弯曲振动）和1 600 cm-1（木质素苯环伸缩振动）特征峰成像发现其次生壁中纤维素具有明显的区域选择性, 而木质素具有明显的区域选择性, 主要汇聚于复合胞间层及次生壁内层。 与木质素共轭相联的松柏醛/芥子醛, 以酯键和醚键与木质素和半纤维素相联的对羟基肉桂酸类与木质素分布规律类似。 采用偏振光拉曼成像阐明纤维素微纤丝在薄壁细胞与纤维细胞各亚层中的空间取向差异, 拉曼强度比值表明相对于纤维细胞宽层, 纤维细胞窄层及薄壁细胞次生壁中纤维素分子更加趋近垂直于细胞轴向, 也即是大的微纤丝角。 研究结果加深了对毛竹薄壁细胞结构、 细胞壁区域化学及分子取向特性的理解, 能够为高效精准利用竹材提供重要的理论指导。

毛竹笋生长与毛竹产量及固碳能力有密切的关系,研究毛竹笋蓄积量与生物量之间的关系,探讨毛竹笋生物量变化规律,有利于了解毛竹笋的生长特性。利用地面LiDAR技术获取毛竹笋三维点云数据,进而构建毛竹笋三维模型,并计算其体积,尝试建立毛竹笋蓄积量转换为生物量的数学模型。试验结果表明:对于利用毛竹笋三维模型计算的体积与利用Simalian公式计算的体积,两者相关性高;通过样本检验发现,毛竹笋蓄积量与生物量的转换模型精度达到84.24%。以上研究表明,地面LiDAR可以为毛竹笋生物量的快速测算提供体积参数。

毛竹林资源具有高效固碳能力,对全球碳平衡的贡献和碳交易的经济效益使其受到社会广泛关注。由于毛竹林冠层结构复杂和郁闭度高,传统测量手段无法精确测算其蓄积量。基于此,利用三维激光扫描仪获得毛竹冠层的LiDAR点云数据,尝试通过点云密度来估算其蓄积量。研究结果表明:毛竹冠层蓄积量与其竹竿、竹枝的点云密度之间存在一定的数学模型;通过样本检验,毛竹冠层内部竹竿与枝条的模型精度分别可达95.53%和91.36%。

虫害检测算法研究是开展虫害快速、 准确监测, 制定精准森防检疫措施的重要基础。 以毛竹叶片为研究尺度, 基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结, 选择并实测叶损量LL、 相对叶绿素含量RCC、 相对含水量RWC、 原始光谱的733.66~898.56 nm值（ρ733.66~898.56）、 一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值（ρ′562.95~585.25）与706.18~725.41 nm值（ρ′706.18~725.41）等理化参数, 随机划分实验组（63组）和验证组（37组）并设计5次重复实验; 分别运用Fisher判别分析、 BP神经网络、 随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型, 从检测精度、 Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。 结果显示, Fisher判别分析、 BP神经网络、 随机森林的检测精度分别为69.19%, 65.41%, 83.78%, Kappa系数分别为0.576 9, 0.532 4和0.778 8, R2分别为0.722 2, 0.582 6和0.870 9, 总体而言, 三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力, 随机森林的检测效果最优, Fisher判别分析次之, 再次为BP神经网络; 从分等级来看, 随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络, 但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。 该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考, 并为进一步建立冠层、 遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。

旨在获取刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长, 以助于该虫害的有效、 准确识别。 将于福建省顺昌县实测的105条高光谱数据随机划分为实验组(71条)和验证组(34条)。 基于实验组数据, 利用单因素方差分析获取健康、 轻度危害、 中度危害、 重度危害等虫害等级间具有极显著差异的波长; 结合常用遥感卫星的波段设置对上述波长进行筛选, 采用欧式距离、 相关系数及光谱角匹配等3种方法判定其虫害判别能力, 获取特征波长, 并引入验证组样本对其予以验证。 结果表明: (1)受害叶片的光谱反射率明显低于健康叶片, 虫害等级越高, 其反射率越低; (2)受害叶片的光谱特征变化较大, 随着虫害等级的上升, 其光谱曲线中的“绿峰”及“红谷”趋于消失, “红边”斜率逐渐减小; (3)确定原始光谱703.43~898.56 nm及一阶微分光谱497.68~540.72, 554.53~585.25和596.24~618.23 nm为刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长, 其对该虫害具有较强的判别能力。 该研究从叶片尺度剖析了寄主对刚竹毒蛾的响应机理, 是“地-天”耦合的理论基础, 可为虫害遥感监测技术体系的建立提供重要依据。

第三代同步辐射光源X射线具有高亮度、 光谱连续、 宽频谱范围、 高空间分辨率、 高衬度分辨率等独特优越性, 可实现光谱精准计算及能量可调, 对低Z材料内部结构边缘增强图像方面也具有很强的优势。 利用上海同步辐射光源X射线双能减影和相衬成像技术, 实现铜唑防腐剂处理竹材的同步辐射无损检测研究, 并获得了Cu的分布图和处理材的内部结构, 该技术为防腐处理竹材解剖学研究提供了一个重要无损检测手段。

竹叶含有丰富的功能性成分, 具有良好的抗氧化、 调节血脂、 抗癌、 保护心脑血管等功效, 在食品和药品等领域具有较高的应用价值, 但不同品种的竹叶其功能性成分差异较大。 传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、 纹理、 竹枝分枝和竹竿高度等, 效率低且错误率较高, 因此, 快速准确的区分不同品种的竹叶, 是竹类资源开发和加工过程中的重要任务之一。 采用近红外高光谱（900～1 700 nm）技术对我国不同产地的12种竹叶进行鉴别分析。 用主成分分析（PCA）对竹叶进行聚类分析, 应用主成分因子中X-loading（XL）和random frog（RF）算法进行特征波段的提取, 分别得到6条（931, 945, 1 217, 1 318, 1 473和1 653 nm）和12条（1 052, 1 140, 1 163, 1 177, 1 180, 1 193, 1 230, 1 241, 1 477, 1 483, 1 629和1 649 nm）特征波段, 并基于全波段（238条波长）及采用以上算法所得的特征波段建立最小二乘-支持向量机（LS-SVM）判别分析模型, 其识别率分别为9917%（全波段）, 9583%（XL算法）, 9583%（RF算法）。 最后, 采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC curve）对LS-SVM模型的判别效果进行验证, 结果表明, 曲线下面积（AUC）均在098以上, 说明近红外高光谱结合LS-SVM可以很好地实现竹类的鉴别分析, 这为竹叶的食用和药用价值的开发利用提供理论参考。