李晶莹 高 慧 刘盛全 周 亮

(合肥天翔环境工程有限公司，合肥，230036) (安徽农业大学)

木材是一种常见的纸浆纤维来源，它由多种不同类型死细胞组成，如木纤维(阔叶材)、管胞(针叶材)、导管、薄壁细胞等。这些构造分子对于纸浆来说最重要的是木纤维或管胞，通常称之为纤维;而其它构造分子对制浆造纸来说，称之为杂细胞［1］。众多研究表明，木材中纤维的相对比例及其形态特征对于木材的制浆造纸性能具有决定性意义［2－3］。另外，木材的化学组成对其制浆造纸性能也起到了关键性作用［4－6］。要生产出力学性能优异的纸张，则需要从木材材性出发，基于两者之间的关系，分析出哪些材性指标与制浆造纸性能关系最为密切。这样不仅可以为原料质量的早期评测提供理论支持，还可为通过遗传育种或材质改良的方法获得高品质的纤维原料提供具体研究目标。基于以上的研究思路，学者们针对不同的材性指标，分析了它们与木材制浆造纸性能之间的关系。在纤维形态指标中，木材纤维组织比量直接影响木材原料的制浆得率;导管在纸张印刷抄作过程中可能发生翘起，影响印刷质量［7］。纤维长度越长，纸张撕裂指数、耐破指数、断裂长和耐破度都有所上升［8－10］;纤维长宽比大，纸张力学性能也得到明显提高。纤维壁越薄，腔越大，壁腔比越小，纸张抗张强度和耐破指数越高，但是撕裂指数下降［2，11－16］。在同蓄积量情况下，木材密度越大，原料制浆得率也相应增大。但是，密度高的原料，其细胞壁较厚，纸张的物理性能较差［17－19］。

众多木材材性指标均与其制浆造纸性能之间存在联系，需要引入数理统计的方法，通过分析两者之间的数理关系，找出哪些指标对木材纸浆造纸性能影响更大，并给出定量的比较结果。T.Ona等在对两种桉树(Eucalyptus camaldulensis、E.globulus)的研究中发现，除了木材原料中纤维特性与纸浆和纸张性能之间存在显著相关性外，桉树中导管的组织比量及其尺寸和壁厚也与制浆得率、纸张撕裂指数、耐破指数、耐折度等指标之间存在显著相关性［20］。E.globulus木材纤维微纤丝角度在纸张物理性能指标之间的标准偏相关系数均较低，所以结合前人的研究结果，R.Wimmer等推断微纤丝角度对纸张性能的直接影响很小，它主要与其余因子之间产生联动作用来影响纸张性能［19］。李忠正、沈文瑛、蒋华松等对不同品系、不同地区我国主要针叶树种(马尾松、杉木、落叶松)、阔叶树种(杨树、桉树)木材性质与制浆性能之间关系的研究中发现，通过线性回归对所选材性指标与制浆得率和纸张裂断长获得的方程，检验均显著;并通过对各变量的标准偏相关系数比较，分析各指标对制浆造纸性能影响程度的大小顺序［21－23］。近年来，X衍射技术和近红外光谱技术的日益成熟，利用这两项技术对木材原料的材性指标进行快速估计，再与木材原料的制浆造纸性能相联系，能很快对原料特性和制浆造纸性能之间的数理关系进行阐述［24］。

欧美杨 107(Populus×euramericana cv.‘Neva’)(以下简称107杨)具有干形通直圆满、材质好、栽植范围广、御风能力强、抗寒、抗虫等优良特性［25］。随着107杨栽植面积的日益增大，其材性和制浆造纸性能逐渐引起学者关注。张藜等［26］分别对107杨纤维形态径向变异进行了描述，宋晓磊等［27］分析了不同地域欧美杨的纤维形态和木材密度，王乐等［28］比较了不同立地条件和不同树龄107杨的化学组成，杨蕾等［29］对107杨ASAM制浆性能进行了探讨。笔者所在课题组对107杨解剖特征、化学组成和制浆造纸性能进行了较为详尽的研究工作［30－31］，但是，有关 107杨木材材性与制浆造纸性能关系的研究尚未开展，利用多元线性回归的方式对杨树材性和纸张性能之间关系的研究在国内也未见报道。基于此，笔者根据前期研究工作所取得的实验数据，通过主成分分析和多元线性回归的方法，定量分析不同材性指标对107杨造纸性能的影响，以期为107杨造纸性能的早期评测和通过遗传育种或材质改良的方法获得高品质的纤维原料提供理论信息。

1 材料与方法

1.1 数据采集

本研究用于建立木材材性指标和造纸性能之间关系多元线性模型的实验数据来自于笔者所在课题组对107杨木材材性和制浆造纸性能径向变异的研究(见表1)［30－31］。所选的材性指标包括:纤维长度、纤维宽度、纤维长宽比、胞腔径、双壁厚、壁腔比、微纤丝角、纤维比量、导管比量、木射线比量、木材基本密度、木材相对结晶度，造纸性能指标为抗张指数、耐破指数、撕裂指数。上述指标基于对3株7年生107杨测试结果，每一个指标共有18个数据点，每个数据点是5个及以上平行实验测定结果的均值。

表1 107杨材性指标和造纸性能

1.2 数据分析方法

建立木材材性与木材造纸性能之间的数学模型，最直接有效的办法就是进行多元线性回归，这也是目前学者进行此类研究主要采用的数学建模方法［19－23，32］。但是，多元回归分析中经常发生的多重共线性现象可能出现在木材材性指标对制浆性能实行线性回归时，结果是虽然线性模型检验显著，但是模型中各指标的回归系数均不显著。采用主成分分析不仅能消除多重共线性，且能最大程度反映全部自变量与因变量之间的关系。因此本研究在将所有指标进行多元线性回归之前，引用主成分分析对指标自变量进行主成分提取，用相互独立的主成分变量对因变量进行线性回归分析，得到多元线性回归模型。在进行主成分分析的同时，计算每个被提取的主成分与标准化后自变量之间的线性关系，并依此将每个自变量代入上述的多元线性回归模型，形成所有自变量与因变量之间的多元线性回归方程。本研究采用SPSS Version14进行上述统计分析。

2 结果与分析

2.1 主成分分析

选择纤维长度、纤维宽度、纤维长宽比、胞腔径、双壁厚、壁腔比、微纤丝角、木射线比量、导管比量、纤维比量、相对结晶度、木材基本密度共12个木材材性指标(编号为X1—X12)对3个造纸性能指标(抗张指数、撕裂指数、耐破指数)进行多元线性回归［19，21－23，32］。首先对 12 个材性指标进行主成分分析，结果见表2和表3。

表2 木材材性指标主成分的统计信息

表2是主成分分析得到的所有成分的特征根值、贡献率和累计贡献率。在对所有成分进行主成分选择时常用两种方法，一种是以特征根值为界定标准，选择特征根值＞1的所有成分为主成分;另一种以累计贡献率为标准，选择累计贡献率大于70%的成分为主成分。为更全面地反映各自变量的信息，本研究选择特征根值为界定标准，即选择前4个成分为主成分，这4个主成分的累计贡献率已经达到 88.80%。

自变量的标准化变量对主成分的线性回归分析的结果以每个主成分因子得分系数展现出来(表3)，每个主成分因子对每个变量的得分就是该自变量的标准化变量的线性回归系数。据此，主成分分析的4个主成分因子(依次编号为M1—M4)与所选木材材性指标的线性回归方程为:

式中:X'1为自变量Xi的标准化变量，i=1～12，计算公式为X'i=(Xi－Xi均值)/Xi的变异系数;X1为纤维长度;X2为纤维宽度;X3为纤维长宽比;X4为胞腔径;X5为双壁厚、X6为壁腔比;X7为微纤丝角、X8为木射线比量;X9为导管比量;X10为纤维比量;X11为相对结晶度;X12为木材基本密度。

表3 木材材性指标主成分因子得分系数

从表3中可以看出，主成分M1表达纤维长度、纤维宽度、纤维长宽比及纤维比量等有关木纤维数量和形貌的材质指标变异;M2表达胞腔径和基本密度等有关纸浆原料密实程度的指标变异;M3表达木射线比量、纤维比量和导管比量等有关的纸浆原料构成的指标变异，并与微纤丝角关系紧密;M4表达的材性指标构成较为复杂，对木射线比量和纤维比量的解释较多。

2.2 多元线性回归模型的建立

将4个主成分对抗张指数、撕裂指数和耐破指数进行多元线性回归(见表4、表5)。4个主成分对抗张指数的多元线性回归模型在0.01水平上显著，主成分2的回归系数在0.01水平上显著，其余3个主成分的回归系数不显著;对撕裂度的多元线性回归模型也在0.01水平上显著，主成分1的回归系数在0.01水平上显著，其余3个主成分的回归系数不显著;对耐破指数的多元线性回归模型不显著。

表4 主成分对纸张性能线性回归方程的检验

表5 主成分对纸张性能线性回归方程系数的检验

据表5可得到纸张力学强度与4个主成分之间的线性回归模型为:

抗张指数=0.214M1+0.659M2+0.310M3－0.242M4+85.610;

撕裂指数=0.675M1－0.228M2+0.347M3－0.054M4+11.067;

耐破指数 =0.169M1+0.583M2+0.070M3－ 0.181M4+525.255。

将各个主成分因子与自变量的标准变量之间的线性回归方程代入上式，得出了木材材性指标对抗张指数、撕裂指数、耐破指数的多元线性回归模型。研究结果与前人研究基本一致［19，21－23，32］。

抗张指数=340.524X1+2.037X2+10.627X3+1.714X4+0.109X5－0.011X6－ 0.311X7+2.794X8－ 3.864X9+3.993X10+1.260X11－0.0313X12+2 288.786;

撕裂指数=57.962X1+0.244X2+1.837X3－0.071X4+0.258X5+0.018X6－1.246X7+0.121X8－ 0.222X9+0.099X10+0.034X11+0.913X12+355.325;

耐破指数=1 359.080X1+8.259X2+41.131X3+8.366X4－0.707X5－0.158X6+11.176X7－4.422X8－7.256X9+11.061X10+7.039X11－0.136X12+8 643.946。

2.3 材性指标对造纸性能的影响

各自变量对因变量的标准偏相关系数的正负号能反映出该自变量对因变量数值影响的方向性，正值表示提高，负值表示降低。标准偏相关系数的绝对值反映了指标对制浆造纸性能影响程度［19，21－23，32］。比较结果显示:纤维长度、纤维长宽比、纤维比量、木射线比量、纤维宽度、胞腔径、相对结晶度和双壁厚能提高抗张指数(影响程度按顺序递减);而导管比量、微纤丝角、木材基本密度和壁腔比能降低抗张指数(影响程度按顺序递减)。纤维长度、纤维长宽比、木材基本密度、双壁厚、纤维宽度、木射线比量、纤维比量、相对结晶度和壁腔比能提高撕裂指数(影响程度按顺序递减);而微纤丝角、导管比量和胞腔径能降低撕裂指数(影响程度按顺序递减)。纤维长度、纤维长宽比、微纤丝角、纤维比量、胞腔径、纤维宽度和相对结晶度能提高耐破指数(影响程度按顺序递减);而导管比量、木射线比量、双壁厚、壁腔比和木材基本密度能降低耐破指数(影响程度按顺序递减)。可知，纤维长度和纤维长宽比对于纸张力学性能尤为重要，这与前人研究所获得结论较为一致［19，21－23，32］。其它材性指标对不同纸张力学性能指标的影响程度存在很大差异，需要针对纸张的具体用途，即对力学性能具体要求，来选择合适的材质指标进行评测。

3 结论

采用主成分分析的方法，从12个所选材性指标中提取了4个主成分，其累计贡献率达到88.80%，可以实现对所有指标信息的反映。在提取材性指标主成分的基础上，通过采用多元线性回归的方法，获得了针对3个不同纸张力学性能指标的预测模型。其中，抗张指数和撕裂度的多元线性回归模型在0.01水平上显著，而耐破指数的多元线性回归模型不显著。因此，可以基于杨树材质指标的分析对其制备纸张的抗张指数和撕裂度进行预测。对回归模型中各力学性能指标的标准偏相关系数比较可知，纤维长度和纤维长宽比对于纸张力学性能尤为重要，其它材性指标对纸张力学性能的影响程度各异，需要针对纸张的具体用途，来确定适当的材质指标进行评测。

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