植物凋落物是联结生物有机体合成和分解的桥梁, 通过物质流、 能量流及信息流深刻地影响了陆地生态系统的结构、 功能及关键生态过程。 自然生态系统中地表凋落物通常以混合物的形式分解, 尤其是在物种极其丰富的亚热带常绿阔叶林中。 受样地内树种组成影响, 叶凋落物往往属、 种混杂, 非专业人士难以实现准确鉴别, 这为后续凋落物分解研究带来一定的困难。 近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段, 已经成功应用于牛肝菌、 柑橘、 水稻等的种类鉴别。 该技术为解决叶凋落物鉴定这一难题提供了新的途径。 该研究收集云南哀牢山典型中山湿性常绿阔叶林6种优势树种叶凋落物共计540份, 获取样品近红外漫反射光谱, 分析不同种类叶凋落物平均光谱图特征。 建模时, 使用Kennard-Stone算法将540个样品数据以2∶1比例分为训练集与验证集, 其中360个样品数据用于叶凋落物分类模型的建立, 180个样品数据用于叶凋落物分类模型的验证。 使用标准正态变量变换(SNV)、 Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、 多元散射校正(MSC)、 导数处理(Derivative)等单一与组合算法对光谱数据进行预处理, 并采用主成分分析(PCA)与正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)2种模式识别方法对不同树种叶凋落物进行鉴别。 结果表明: (1) 叶凋落物近红外光谱主成分分析得分图中各组数据呈现交织状态, 虽然经SNV+SG方法预处理后, 光谱数据得到优化, 变色锥与舟柄茶与其他树种出现一定的区分, 但仍然无法实现6种叶凋落物的准确鉴别。 (2) SNV+SD预处理方法结合OPLS-DA建立的模式识别模型, 效果最好, 因变量累计拟合指数为0.922, 模型累计预测能力指数为0.894, 置换检验显示模型未过度拟合, 训练集与验证集识别率均为100%。 研究表明, 在对样本近红外光谱进行预处理优化的基础上, 结合有监督的OPLS-DA模式识别方法, 可以实现不同树种叶凋落物的准确鉴别, 为后续植物凋落物研究提供了有力的技术支撑。