木材分子考古研究进展

木材考古学研究是推动木质文物自然和历史信息挖掘、保护和修复的重要基础。近年来,随着古DNA捕获和测序技术的快速发展,从木质遗存中可获取古DNA信息,在木材解剖学基础上,创新开展以古DNA为核心的木材分子考古研究已成为木材考古学的前沿热点。本文首先对木材分子考古研究进行概述,从古DNA的保存和降解、获取以及数据处理和序列分析3方面归纳木材古DNA的研究进展,并指出古DNA因高度降解、含量极低和化学损伤特征导致其难于提取和信息解译的难题。然后总结木材分子考古在解读先民认知与利用森林资源方式、复原历史时期地域性森林植被类型和物种多样性以及重建古代树木应对气候和生境变化的微进化反应等方面的主要应用。最后提出该研究领域未来应优先开展的工作:1)建立考古木材标本库及其DNA信息数据库;2)研究不同时空维度下木材古DNA损伤及变化规律;3)构建稳定高效的木材古DNA提取及序列信息解译技术体系。通过进一步加强木材分子考古等多学科交叉研究,推动新理论、新方法、新技术在木材学和考古学领域的应用,为木质文物的用材树种识别、保护利用以及重建历史时期森林植被、环境气候与人类活动的耦合关系提供重要科学依据。

桃花心木木材定量解剖特征变异性及其识别

[目的]基于定量解剖方法探究桃花心木属3种树种木材的构造特征,揭示其不同构造特征的种间和种内变异规律,为木材“种”水平的准确识别提供科学依据。[方法]针对大叶桃花心木、桃花心木和矮叶桃花心木木材标本显微切片,通过光学显微镜采集其横、径、弦三切面微观构造图像,利用图像分析软件分别测量导管分子长度、管孔弦向直径、管孔频率、木纤维长度、木射线宽度、木射线高度和木射线频率7个定量解剖特征,分析其不同构造特征的种间和种内变异规律;采用随机森林算法对木材树种进行识别,比较木材不同定量解剖特征对识别准确率的贡献度。[结果]3种桃花心木木材显微切片图像中管孔、轴向薄壁组织和木射线等构造特征相似,通过人工方式难以区分;除木射线宽度外,其他6组定量解剖特征在种间均存在显著差异;随机森林算法对桃花心木的识别准确率达86.67%,7个定量解剖特征对木材识别结果的贡献度存在差异,其中导管分子长度的平均准确率降低度值(3.956)和平均基尼指数降低度值(6.311)最大,管孔弦向直径次之,木射线宽度的平均准确率降低度值(0.797)和平均基尼指数降低度值(2.175)最小,表明导管分子长度的贡献度最大,木射线宽度的贡献度最小。[结论]采用木材定量解剖方法,揭示3种桃花心木构造特征的种间和种内变异规律以及在木材识别中起关键作用的定量解剖特征,可为实现木材“种”水平的准确识别提供科学依据。

基于稳定同位素和矿质元素方法的檀香木材产地溯源

为明确树木心边材稳定同位素和矿质元素对木材产地溯源准确性的影响,以檀香(Santalum album)在我国主要栽培地区海南东方、广东湛江及广东肇庆的檀香木材样品作为研究对象,采用稳定同位素比质谱仪(EA-IRMS)和电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)分别测定心材和边材位置的5种稳定同位素(δ^(13)C、δ^(2)H、δ^(18)O、δ^(15)N、δ^(34)S)比值和38种矿质元素含量,并通过化学计量学法进行产地判别。结果表明:檀香边材和心材组织间的3种稳定同位素比值和25种矿质元素含量均存在极显著或显著差异性;采用同一径向位置的檀香样品集进行产地判别准确率优于木材(不区分心边材)样品集,说明在实际应用中应充分考虑取样部位以获得最优的产地判别效率。正交校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)显示,采用矿质元素方法进行檀香木产地判别准确率为86.54%~100.00%,显著优于稳定同位素方法(51.32%~60.00%);而基于稳定同位素比值和矿质元素含量结合的方法则没有明显提高产地判别准确率(88.46%~100.00%)。2种稳定同位素(δ^(2)H和δ^(15)N)及14种矿质元素(Sb、Mo、Cr、Pd、V、Cs、Rb、Sn、As、Ni、Co、Pb、Cd、Fe)是对我国3个主产区檀香木材产地判别的关键指标。本研究采用基于稳定同位素和矿质元素方法进行木材产地判定分析,为溯源木材产地、应对木材非法采伐、保护森林树种多样性提供了技术支撑。

应县木塔普拍枋用材方法与残损状况分析

普拍枋的横纹受压变形积累等残损现象是应县木塔结构发生竖向沉降和损坏的重要原因,严重影响木塔的安全性能。为研究应县木塔普拍枋的取材用材信息与残损现状,通过现场勘察记录各层普拍枋用材的年轮数、髓心位置与受压处的压缩情况,并采用无损检测技术获得木材年轮宽窄面与木材大小头摆放方式,同时对端面图像进行处理以计算端面裂隙率与缺损率。研究结果表明,应县木塔普拍枋用材为树龄大于100年的华北落叶松(Larix principis-rupprechtii Mayr.),且尽可能保证了木材两端髓心处于中心位置,同时木材的年轮宽窄面与大小头摆放存在一定规律;木材横纹受压残损是普拍枋的主要残损形式,其中压缩程度大于20%的木构件在各明层内槽普拍枋中占50%,同时随着木塔的使用普拍枋压缩程度仍在增加;木材局部受压是木构件端面开裂残损的重要原因,其中木构件局部受压压缩程度与端头开裂裂隙率呈高度线性相关。

国家标准GB/T 18513-2022《中国主要进口木材名称》解读

最新修订版国家标准GB/T18513—2022《中国主要进口木材名称》已于2022年12月30日发布,并于2023年7月1日正式实施。简述标准修订过程和主要原则,重点解读新版标准的主要内容变化,包括范围、木材名称等,为使用者正确理解和贯彻执行标准提供指导和参考。

古建筑木结构用材树种的DNA分子鉴定方法研究

古建筑木结构是自然生态与人类文明的重要载体。开展古建筑木构件树种鉴定研究,是古建筑木结构维修和保护的重要基础,同时也能加深了解古代先民掌握与利用木材资源的方式,进一步提高我们对古代人类文明的理解和认知。本研究以我国明十三陵和太庙古建筑的“楠木”构件为研究对象,通过构建包括古DNA提取、液相杂交捕获及数据分析在内的木材古DNA分子鉴定方法,实现了从古建筑木构件样品中获得高质量质体DNA基因组,覆盖度达到99.04%~99.94%,平均测序深度为17~110×;所获取DNA片段平均长度为90~138 bp,片段末端发生碱基替换,符合古DNA的典型特征;木构件样品树种鉴定为楠木(Phoebe zhennan)和细叶楠(P.hui)。本研究构建的古DNA分子鉴定方法将为古建筑木结构用材树种精准鉴定提供科技支撑。

基于DNA的木材识别新技术发展与应用

介绍了基于DNA方法的木材识别新技术在国内外的研究进展,在分析现存技术问题的基础上,提出完善DNA方法在木材识别领域应用的建议。为开辟木材识别的新途径,保护木材资源、推进木材合法贸易提供技术支撑。

第18届CITES缔约方大会木材树种管制变化

2019年8月在瑞士日内瓦召开的濒危野生动植物种国际贸易公约(CITES公约)第18届缔约方大会上,新增附录Ⅱ树种3属共19种,分别为姆兰杰南非柏、染料紫檀和洋椿属所有种(仅限新热带种群);并修订了附录Ⅱ管制的黄檀属、3种古夷苏木和大美木豆的注释。作者针对此次大会有关木材树种议题的分析,及近10年CITES公约附录木材树种名录变化与趋势的评述,为我国CITES木材树种履约策略提出建议。

实时直接分析质谱技术在木材识别研究中的应用

实时直接分析质谱(Direct Analysis in Real Time Mass Spectrometry,简称DART-MS)是一种新型常温常压离子化质谱技术,可直接对固体样品进行检测,操作方便、准确度高、稳定性好、分析速度快,目前已开始应用于木材识别领域研究。文中介绍DART-MS技术的基本原理以及在木材识别研究中的应用,比较分析了DART-MS数据处理和分析方法,并建议采用DART-MS技术实现木材树种的科学精确识别。

新版GB/T18107《红木》标准解读

最新修订的GB/T 18107-2017《红木》已于2017年12月发布,并于2018年7月1日正式实施。文中简述了标准修订过程和原则,重点解读新版标准的内容变化,包括范围、规范性引用文件、术语和定义、分类、要求、试验方法、判定、规范性附录A和资料性附录B-J等部分,旨在帮助标准使用者正确理解及使用。

中美木材机械加工性能评价标准的比较

总结国内外关于木材机械加工性能的研究现状,从标准规定范围、测试一般要求、试样尺寸、测试方法和评价方法等方面,对我国新颁布实施的林业行业标准LY/T 2054-2012《锯材机械加工性能评价方法》和美国标准ASTMD1666-1987(Reapproved 2004)进行比较,并对木材机械加工性能评价方法的研究与应用提出建议。

DNA条形码：木材鉴别的新利器

科学准确鉴别木材物种,已成为合理保护和可持续利用全球木材资源、促进全球木材贸易健康发展的重要支撑。当前,木材鉴别的通用方法是传统木材解剖技术,通过现有技术,一般只能识别木材到“属”或“类”,无法实现“种”的鉴别,最新发展的木材DNA条形码鉴别技术为解决这一科学难题提供了可能。

沉香的资源分布、识别与贸易现状

通过对沉香树种的资源分布、木材特征、识别技术及市场现状进行分析,提出现阶段应在构建具有明确身份信息的沉香标准样品库的基础上,完善沉香化学指纹图谱数据库,建立标准化的沉香鉴定技术体系,以实现沉香的资源保护及可持续发展。

iWood:基于卷积神经网络的濒危珍贵树种木材自动识别系统

【目的】构建基于卷积神经网络的木材识别系统,实现木材树种在多场景条件下的自动精准识别,为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。【方法】采集15种黄檀属和11种紫檀属木材标本横切面构造特征图像,建立图像数据集Rosewood-26;构建AlexNet、VGG16、DenseNet-121和ResNet-50共4种卷积神经网络模型,基于ImageNet图像数据集对模型进行迁移学习,采用Rosewood-26图像数据集训练、测试和比较模型,优选识别性能较好的卷积神经网络模型,并进行木材树种分类;在此基础上,构建包含15种黄檀属和11种紫檀属树种的木材自动识别系统iWood,利用市场木材样品对系统进行应用测试和评价。【结果】在构建的4种卷积神经网络模型中,ResNet-50模型表现出最高的识别精度(98.33%)、最少的权重数量和较低的模型复杂性,适用于木材树种准确快速识别;ResNet-50模型对9种黄檀属和3种紫檀属木材的识别精度达100%,并可成功鉴别构造特征极其相似的檀香紫檀和染料紫檀;基于ResNet-50模型构建的木材自动识别系统iWood,在“属”和“种”水平的识别精度分别为91.8%和77.3%。【结论】基于卷积神经网络的木材识别系统iWood适用于海关执法、木材贸易和质量监督检验等多场景下的木材自动精准识别,能够为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。

世界木材标本馆现状与发展建议

介绍了国内外主要木材标本馆的基本情况,分析了发展现状及未来发展趋势,对国内木材标本馆的发展与建设提出建议。

木材信息学:发展、应用与展望

简要介绍木材科学和信息学发展以及信息学在木材科学领域的应用,在此基础上,首次提出“木材信息学”概念,分别从定义和框架、研究内容和应用等方面对“木材信息学”进行阐述,并展望“木材信息学”的发展。

木材树种计算机视觉识别技术发展与应用

我国是全球林产品生产、贸易和消费第一大国,因此受到国际社会的广泛关注。在木材和木制品贸易流通环节经常出现以假乱真、以次充好的现象,为国际履约执法和林产品产业监管带来严峻挑战。基于木材解剖的传统木材树种识别方法,一般只能识别木材到“属”或“类”。近年来发展的DNA条形码、近红外光谱等木材树种识别新技术虽然可以实现木材“种”的识别,但难以在口岸、现场等多场景下对大批量样本进行自动精准识别。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉识别技术可以从不同类别图像中提取关键特征,从而对图像进行分类,为木材树种分类带来新的途径。笔者首先介绍了基于图像采集、特征提取和树种分类的传统木材树种计算机视觉识别技术研究概况,然后从图像数据集构建、模型构建训练与测试以及系统开发等应用等方面介绍了基于深度学习的木材树种计算机视觉识别技术研究应用现状,并结合国内外研究进展对基于深度学习的计算机视觉识别技术在木材树种识别领域的应用进行了展望和提出建议,以期为木材树种自动精准识别研究提供新的思路。

CITES濒危木材管理政策及我国履约对策研究

濒危木材国际贸易引发的森林退化,加剧了野生动植物栖息地丧失和生物多样性破坏。《濒危野生动植物种国际贸易公约》(CITES)通过对包括濒危木材物种在内的野生动植物国际贸易进行管制,防止过度利用危及物种的生存。本文介绍CITES公约及濒危木材管制情况,分析濒危木材管理政策变化趋势,剖析我国濒危木材管理政策,总结濒危木材履约面临的挑战,并针对性提出我国濒危木材履约对策,以期为我国CITES履约和生物多样性保护提供有效支撑。

我国首次依据木材DNA出具树种鉴定报告

日前,受国内某检验认证机构委托,中国林科院木材工业研究所对近期我国海关部门截获的一批进口木材开展了鉴定工作。木材鉴定团队在形态解剖学基础上,通过提取木材样品DNA,采用DNA条形码技术进行分析,准确鉴定出送检木材样品为豆科紫檀属的刺猬紫檀（Pterocarpus erinaceus Poir.,

国家林业和草原局木材标本资源库成立大会在京召开

2022年7月15日,中国林业科学研究院木材工业研究所在北京以线上线下形式组织召开了国家林业和草原局木材标本资源库成立大会。会上,国家林业和草原局科技司综合处吴红军处长宣读了《国家林业和草原局关于同意成立国家林业和草原局木材标本资源库的复函》。