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为了探究木材微观孔隙对水分动态吸附的影响,本文以油松（Pinus Tableuliformis Carr.）和山杨（Populus davidiana Dode）两种木材为研究对象,利用动态水分吸附技术（Dynamic Vapour Sorption）测量了<0.23、0.23-0.45、0.45-0.63、0.63-1.12、1.12-1.25mm五种粒径范围粉末试样在四种温度下、不同相对湿度环境中的动态吸附数据,采用热力学模型（Hailwood-Horrobin model）和动力学模型（Parallel Exponential Kinetics model）对数据进行拟合处理,分析木材水分动态吸附的深层机理;利用DVS测量所得吸附数据,结合Barrett-Joyner-Halenda模型分析了木材孔径分布规律,采用Dubinin-Radushkevich模型计算出木材的微孔孔体积,同时分析了温度对孔隙的影响,初步探索了DVS法研究木材孔隙特征的可行性;再利用氮吸附法测定了五种粒径范围油松和山杨两树种试样的比表面积、孔径分布和孔体积等参数,将测试的孔隙特征参数与DVS法研究所得进行了比较。得出结论如下:DVS测试研究结果表明:吸附阶段,随着湿度上升试样的含水率呈阶段状增加,在每个相对湿度阶段,试样含水率先快速增加然后再缓慢增加至平衡;脱附阶段,随着湿度下降试样含水率呈阶段状降低,在每个相对湿度阶段,试样含水率也是先迅速降低再缓慢降低直至平衡。相同条件下,五种粒径范围试样中,0.45-0.63mm试样的含水率最高。湿度相同温度越高,试样吸附滞后差越小,温度有助于抑制木材的吸附滞后现象。山杨试样含水率总是比相同条件下油松试样的含水率大。模型分析结果表明:Hailwood-Horrobin模型适用于油松试样和山杨试样等温吸附过程,可以精确拟合各个湿度阶段含水率数据,拟合优度R2均高于0.900。拟合参数A、B、C数值与J Zaihan等人研究的数据接近。相同树种、相同粒径范围试样W值随着温度上升而增加,表明温度越高,吸附能力越弱。相同条件下,0.45-0.63mm试样W值最低,表明0.45-0.63mm试样吸附能力最强。Hailwood-Horrobin模型单层含水率先迅速增加再缓慢增加直至最终平衡,多层含水率先缓慢增加再迅速增加至吸附结束。PEK模型能精确拟合各个湿度阶段含水率数据,拟合优度都在0.990之上。在吸附和脱附过程中,快速含水率MC1先迅速增大再缓慢增大直至平衡,慢速含水率MC2先缓慢增加再迅速增加至过程结束。慢速时间t2总比对应快速时间t1长,t1和t2随相对湿度升高而增加。相同条件下,试样快速和慢速含水率均随着温度升高而减小。DVS技术表征孔隙特征结果表明:试样中孔孔隙主要分布在2-5nm孔径范围内,四种温度下试样在2-5nm孔径范围内的中孔体积占总中孔体积的比例的平均值为84.20%,5-20nm范围内中孔体积占8.27%,20-40nm范围内中孔体积占7.52%。温度和试样孔体积线性负相关,线性方程拟合效果好,拟合优度均在0.900上。氮吸附法研究结果表明:油松和山杨的氮气吸附等温线均属于II、IV混合型吸附等温线,油松和山杨试样吸附等温线在较高的相对压力下也不表现出极限吸附量,属于H3滞后。试样中孔体积随着孔径增大总体呈减小的趋势。试样中孔孔隙主要分布在2-5nm孔径范围间。相同条件下,山杨试样的吸附量总高于油松试样,微孔体积和总孔体积也总大于油松试样。DVS法和氮吸附法研究均发现两树种试样中孔孔隙主要分布在2-5nm孔径范围内。H2O分子比N2分子更容易进入更小粒径范围的孔隙中去,所以DVS法2-5nm孔径范围内的孔隙占比更多。与氮吸附法测得的试样孔体积相比,DVS法计算得到的孔体积略小。可能是因为这两个模型与DVS测试数据不完全匹配,并不是专门针对DVS法,影响了DVS法表征孔隙数据的准确性。