纤维生物质是地球上最丰富的可再生资源。近年来,随着能源、环境问题的日益凸显,纤维生物质的综合利用正受到越来越广泛的关注。由于纤维生物质成分多样,结构复杂,纤维生物质的分析测定技术长期制约着相关基础研究和应用技术的发展。传统的纤维生物质分析测定方法建立在化学分析、色谱-质谱联用技术基础上,这类方法所固有的样品预处理步骤繁琐、劳动强度大、无法连续作业等缺点限制了其在基础研究和生产领域的推广和应用。　　 纤维生物质材料各成分在近红外波段所具有的光谱吸收使建立一种基于光谱学方法的纤维生物质分析和测定系统成为可能。我们通过标准化检测方法对我国速生林木的主要树种杨树和桉树进行纤维生物质化学测定(木质素含量、综纤维素含量、α-纤维素含量、木质素单体构成)以及400-2500nm波长范围的光谱数据采集,并在基础上以上述化学参数为模型变量建立了一系列近红外光谱定标数据库。本论文在充分利用标准化技术方法的基础上,将近红外光谱分析技术应用于生物质材料的成分分析,建立了系统化的预测模型,并对模型的预测精确度、可靠性进行了统计分析。与传统分析方法相比,本论文所开发的方法具有以下显著优点:(1)节约90％以上的实验操作时间；(2)节约绝大部分的实验试剂；(3)可以提供实时数据报告,能够满足工业在线控制的要求；(4)显著改善分析实验室的工作环境。　　 为了扩大近红外分析技术在纤维生物质领域的应用,本论文对生物质酶解效率的近红外预测模型进行了综合的评估。实验结果显示,利用该系统对纤维生物质的转化效率进行早期无损伤快速评估具有充分的可行性,同时本研究证明该类方法可以应用于纤维生物质转化过程参数的评估。　　 本论文研究通过近红外光谱学技术,建立了一套对木本生物质资源进行快速、高通量分析和测定的方法。这一结果必将为相关生物质资源的研究和产业化发展提供新的方法,这一结果在林木育种、农作物改良和生物技术过程控制等领域的推广也将推进我国生物质资源化相关基础研究和生产技术的发展。