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白檀(Symplocos paniculata(Thunb.)Miq.)为山矾科山矾属落叶灌木或小乔木,全果富含油脂,且油脂中油酸、亚油酸含量高,硬脂酸含量低,是具有开发潜力和重要经济价值的食用油和工业原料油树种。针对该树种在良种选育、规模化加工利用等方面缺乏果实油脂快速、高效检测方法,本研究以湖南多地搜集的完整白檀果实为研究对象,采用常规油脂检测和近红外光谱测定方法结合化学计量学方法,探讨仪器参数设定、预处理方法的选择、模型回归方法的选择等对白檀果实油含量及组分定标模型的影响,建立白檀内含物快速测定方法模型,为其果实油含量与品质的快速检测、加快白檀优良资源选育奠定基础。研究结果如下：(1)比较分析样品扫描分辨率为2、5、10nm,重装样次数为1、2、3,每次扫描20遍共9组仪器参数下构建白檀全果实油含量近红外光谱定标模型,得出当扫描分辨率为5nm,重装样次数为3次时,得到的定量校正模型最稳定。(2)剔除异常点样品能进一步优化定量校正模型。剔除高杠杆值(Leverage)和高化学残差值(Residual)的异常点后,含油率模型的相关系数提高到了0.9733,交互验证决定系数提高到了0.9474,标准偏差则减小到了0.0427,且5种脂肪酸的定量校正模型的稳定性和预测能力也都有明显提高。(3)不同的光谱预处理方法对构建近红外模型产生影响。选择合适的预处理方法可显著提高模型的稳定性和预测能力。含油率模型的SNV+二阶微分预处理组合的效果最好。棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸相应最优的预处理组合分别是SG平滑(11,7)+一阶微分处理、MSC+二阶微分处理、SG平滑+一阶微分、MSC+二阶微分处理、一阶微分处理。(4)对比了PCR和PLS两种建模方法,其中PLS构建含油率、棕榈酸、油酸、亚油酸模型的内部验证决定系数和外部验证决定系数都在0.9以上,验证均方差也都比较小,可以用于生产实践快速油脂测定,含量比较低的硬脂酸和亚麻酸的模型预测能力欠稳定,但模型决定系数均在0.8以上,明显优于PCR建模。