木材树种识别技术现状、发展与展望

木材识别是木材解剖学的重要组成部分。国际木材解剖学家协会(International Association of Wood Anatomist，IAWA)成立于1931年，目前拥有100多个国家与地区的千余名会员。近20年来，木材解剖学已成为植物学、林木培育、木材科学、木质文物考古和法医学等多学科交叉的新兴学科。随着新技术的开发和引入，木材树种识别技术不断发展和进步，识别的范围及准确性得到拓展与提高。

　　1 国内外木材树种识别技术的现状

　　木材是国民经济至关重要的、可再生的原材料，也是必不可少的生活资源。要合理使用木材，必须认识和了解木材性质。木材识别是木材解剖学和木材科学的重要研究内容之一，木材识别在合理用材、生产、贸易、考古、侦破、古木、化石木、植物分类以及寻找代用材方面，为维护消费者利益，规范木材市场;打击非法采伐，保护珍稀濒危树种，高效利用森林资源与保护生态环境，发挥了重要作用。

　　1.1 常规木材树种识别技术

　　1.1.1 简易宏观识别

　　宏观识别技术是将试样横切面用清水润湿后，通过肉眼或放大镜，观察宏观解剖特征及表观特征。心边材、生长轮、导管、射线与轴向薄壁细胞的大小及排列方式，是常用的识别特征。同时，结合材色、纹理、结构、花纹、气味、滋味、质量和硬度等进行综合判断。

　　宏观识别法简单易行，可用于生产现场、海关和质检等执法现场。但对进口热带木材，此方法仅能识别到类。

　　1.1.2 微观与宏观结合识别

　　微观识别技术是指将厚度为15～20 µm的横、径和弦切面的切片，经染色、脱水等制成切片，置于光学显微镜下，观察各类细胞与组织的形态与排列。该方法涉及的木材识别特征较多，极大地提高了识别的准确性。但试验过程较复杂。

　　为保证识别的准确性，对难辨认或有争议的木材，必须将宏观和微观识别相结合，并与已经正确定名的木材标本的切片进行比对。

　　1.1.3 物理或化学法辅助识别

　　1)燃烧法 将火柴棍大小的木材燃烧，以灰烬的性状区分木材。如异色桉和边缘桉，燃烧后前者全部灰化，色白灰，后者成为黑炭。

　　2)荧光法 将木屑的浸出液置于阳光或灯光下观察。如紫檀属木材，其水浸出液在反射光下呈灰棕色，在透射光下为黄绿色或蓝绿色。

　　3)化学法 在木材浸出液中加入化学试剂，利用颜色等变化判断。例如大叶南洋杉和南洋杉的浸出液，加入浓硫酸后，前者呈粉红色，随即出现橙色沉淀;后者形成白色沉淀。

　　1.2 木材识别特征的术语和定义

　　目前已出版：国际通用的木材识别特征术语和代码。IAWA分别于1989年公布了《阔叶树材识别显微特征一览表》，和2004年的《针叶树材识别显微特征一览表》，有利于我国木材识别技术与国际接轨和交流。

　　《阔叶树材识别显微特征一览表》共包括阔叶树材的221个解剖特征和58个其他方面的各种特征，并配有190张显微照片，是用于木材描述与记载的特征简表，每一特征均有编号，便于参考和数据库间的数据转换。

　　《针叶树材识别显微特征一览表》共包含针叶树材的124个解剖特征和76张显微照片。不仅为全世界针叶树材识别提供了的统一标准，也为描述和研究针叶树材的结构、性质，编制针叶树材数据库制定统一编码，木材分类、树木进化和亲缘关系等提供参考。

　　上述两表已由中国林科学院木材工业研究所译成中文版本[1-2]。此外，《中国木材志》、《东南亚热带木材》、《非洲热带木材》、《拉丁美洲热带木材》以及《中国裸子植物木材志》等专著，亦分别介绍了600余种国产木材、600余种热带木材的宏观和微观构造、性质与用途，并配有宏观和微观构造照片，也可作为识别的参考依据。

　　1.3 木材识别的辅助工具和软件

　　1.3.1 对分检索表

　　按照木材解剖特征的主次顺序，依次成对排列，每一对均由正反、对立的两方面构成。对分检索表可以自行编制，木材种类较少时适用。《中国木材志》中，每个科或属均有宏观和微观的对分检索表，简单易行。

　　1.3.2 穿孔卡检索法

　　1938年，Clarrke最先提出了穿孔卡检索表(Punched card key);1952年，F.P.R. Bulletin发表了《世界阔叶树材宏观穿孔卡检索表》;1979年，中国林科院出版了《木材穿孔卡检索表—阔叶树材微观构造》[3]。该方法的优点是可随意增减树种或修改树种的特征，按照标本的任一显著特征进行检索，无固定顺序，大大提高了识别速度。

　　1.3.3 计算机辅助识别系统和数据库查询、检索系统

　　70年代末，欧美国家开始了木材信息数据库和计算机辅助识别木材的研究。80年代初，中国林科院木材工业研究所先后开发了带有图像的计算机辅助木材识别系统[2]，包含了东南亚、非洲和拉丁美洲等热带木材的数据库查询系统，和我国阔叶树材的查询系统，并编制了兼容性较好的软件，使我国计算机辅助木材识别系统与木材数据库查询和检索系统，达到了世界先进国家的水平。

　　1.4 木材命名的依据

　　我国地域辽阔，木材树种繁多。为了规范和促进木材市场的健康发展，中国林科院木材工业研究所的专家进行了大量木材树种归类、命名，及标准制定工作。

　　1)GB/ T 16734—1997《中国主要木材名称》的制定。1997年2月发布，同年9月1日实施。

　　该标准以树木学或植物学的属为基础，共收录我国907个树种380类木材的中、英文名称，及其树种的中文名、别名、拉丁名、科别、产地和备注，将材性和用途相近木材树种名称统一，便于木材的生产、利用、贸易、造林、营林、科研等，是国产木材命名的依据。

　　2)GB/ T 18531—2001《中国主要进口木材名称》的制定。2001年11月12日发布，2002年5月1日开始实施。

　　内容包括：木材名称及其树种的中文名和拉丁名;国外商品材名称，科别，材色，密度，主要产地等。标准收录了世界1010个树种423个(类)木材名称，隶属于366属(针叶树材19属，阔叶树材371属)、84科(针叶树材4科，阔叶树材80科)，基本涵盖了世界重要的商品材树种，是进口木材命名的依据。

　　3)GB/ T 18107—2000《红木》的制定。2000年5月19日发布，同年8月1日实施。是红木的各类木材的命名准则。

　　标准明确指出：红木并不是植物(树木)分类学上的一个树种的名称，而是约定俗称的、用于目前红木家具及其制品的8类树种商品材集合名词。研究确定了33个树种，归为紫檀木、花梨木、香枝木、黑酸枝木、红酸枝木、乌木、条纹乌木和鸡翅木8类，分别隶属于紫檀属、黄檀属、柿属、崖豆属及铁刀木属。除柿属隶属于柿树科外，其余各属均隶属于豆科。

　　2 国内外木材树种识别发展与展望

　　近年来，国外采用的遗传法(DNA标记)[4]、化学法(稳定同位素)[5]和近红外光谱(NIR)技术，对珍稀树种保护、实施濒危野生动植物国际贸易公约(CITES)、建立木材跟踪与认证系统、推进世界天然林的保护和可持续发展，起到了重要的技术支撑作用。

　　2.1 DNA标记技术

　　因植物/木材树种和产地的不同其DNA也不同，是某种植物/木材所特有的。

　　遗传法可用于木材识别。近10年来，从干燥和加工后的不同树种木材中，提取DNA技术已有突破，并编制了共同实施方案[5-6]。2007年，德国林业研究所利用DNA标记技术，成功进行了6种杨树木材的识别[7]。

　　以占热带亚洲木材大多数的龙脑香科树木为例，该科包括重要的商品材种类和濒危物种。因此研究和开发龙脑香科木材产地的鉴别工具，对于国际木材贸易和生物多样性保护，具有极其重要的意义。德国联合其他东南亚国家，以3 000株龙脑香科树木(包括116种)为研究对象，开发了鉴别热带木材产地分子生物标记的工具，为建立种和产地相关的遗传数据库提供参考[8-11]。

　　该项目选定龙脑香科的332个木材样品。其中181个样品采自天然林或东南亚的人工林，余下的151个样品选自德国的木材加工厂。此外，还分别从泰国、越南、菲律宾和印度尼西亚各选取40余个样本，主要从异翅香属(Anisoptera)、龙脑香属(Dipterocarpus)、坡垒属(Hopea)、赛娑罗双属(Parashorea)、娑罗双属(Shorea)、青皮属(Vatica)6个属取样。

　　采用Verification DNA的提取方法，对样品的DNA片段进行扩增(片段长度、遗传根源、重复性)，选择适当浓度的模板DNA，并进行DNA的重复性试验，得到大量的试验数据。

　　研究表明，龙脑香科树木和木材是最适宜热带木材产地识别系统的材料。同种或相近木材，在不同的地理区域，DNA标记是明显不同的，可用来鉴别木材的产地和种。研究还发现采用改良的DNA SCAR标记技术，在几个扩增片段长度多态性(AFLP markers)中，也存在明显的地理差异。

　　研究数据需建立DNA标记信息数据库，并采用数理统计处理，才能获得科学的数据和资料，有利于木材识别到种及其原产地。实现DNA标记技术的商业化运用，还需要各国科技工作者进行大量的科学试验，以得到更多重要树种和木材的DNA标记信息及相关的数据库。

　　2.2 稳定同位素分析技术

　　此项技术早已应用于食品等领域，正在引入木材识别系统。该技术是分析在已知木材中的某些稳定元素，如碳、氧、氢、氮、硫等的稳定同位素的比率。这种比率在某些地理区域是专一的，故可据此推断木材的原产地[12-15]。

　　稳定同位素的天然变异可以跟踪木材的产地，特别是D/H(氘/氚)和18O/16O的比率。由于在全球水系统中，氢、氧稳定同位素的同位素分馏，每个地域均有其土壤和地下水特有的同位素组成，且与上述二者的同位素比率密切相关。加之在针叶树材中，由于植物在水分蒸腾中的分馏作用，同位素组成浓度更高。因此，从木材采伐地区选取标准样品尤为重要。

　　例如德国Agroisolab GmbH实验室的研究人员从北欧的芬兰、瑞典、波兰、白俄罗斯、俄罗斯等国家获得233个产地的1 651样品，从树木茎干上截取圆盘。主要木材样品采自针叶林，如欧洲云杉(Picea abies )、欧洲赤松(Pinus sylvestris )和少数桦木(Betula sp.)。此外，由世界野生动物基金会提供，从东南亚的加里曼丹样、文莱、马来西亚西部、沙巴、苏门答腊、越南等钻取来自102个产地的487个生长锥树芯。在同一株树干相邻的位置上，钻取的两个树芯，树芯长10 cm，所有圆盘或树芯至少包括10个年轮。按照常规分析的要求，将样品磨成细粉，用甲基氯化物清洁萃取4 h后，用索氏抽提器抽提至少4 h，在70 ℃下干燥12 h。

　　研究结果表明，在北欧，木材中有机物所含氢的D/H比率，可以跟踪该木材产地，而同时利用D/H和18O/16O的比率，跟踪原产地更加准确，但在热带地区，似乎比较困难。

　　研究者正在利用其他元素，如开发利用N或S元素的新技术。D/H比率在东北欧呈现清晰的梯度特征，即氢和氧的重同位素从南到北、从西到东呈逐渐降低的趋势。同时，建立水的同位素空间模型，首次应用硫同位素(34S/32S)的比率，测量来自婆罗洲的某些样品的试验结果，同样可支持该假说[12-13]。

　　采用地理绘图系统，将稳定同位素的比率和遗传得到的DNA信息相结合，判定木材的原地理产地和种[14-15]。今后应从木材中分离不同的纯物质，增加其他同位素对的测定，进一步改进测试技术和方法，开展大规模的试验，以期得到更多的科学发现。

　　2.3 近红外光谱分析技术

　　NIR分析技术，是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，在食品、药品、农业等领域已广泛使用。2003年，日本专家利用NIR分析技术识别了8种木材[16]，中国林科院木材工业研究所亦已建立了20余种木材的NIR光谱数据库，并申请了红木的近红外光谱识别方法的发明专利(200610149623.0)。但是该项技术还需更多的木材标本光谱数据，建立更有代表性的数学模型，加速其商业化应用。

　　3 结语

　　虽然宏观和微观特征结合等木材识别技术很成熟，但有一定的局限性，一般情况下，无法识别到种和产地。以DNA标记、稳定同位素和近红外光谱技术为代表的木材识别新技术，拓宽了木材的识别范围，并提高了精度，是非常值得研究和利用的新技术。我国在此方面，应学习国外的先进技术和经验，尽快开展此方面的研究，为森林保护和木材工业的发展做出贡献。