JPH11258161A - 樹木の成分等の定量方法、装置及び定量方法のプログラム記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 樹木の木材成分などを簡便に、かつ高精度に
定量測定できるようにする。 【解決手段】 ＦＴラマン分光装置を用いて、複数の標
準サンプルのラマンスペクトルデータを得、そのシフト
波数領域１００〜１８００ｃｍ-¹を選択して使用する。
その複数のラマンスペクトルデータで１００〜１１０ｃ
ｍ-¹でのベースラインを揃えるオフセット処理の第１の
前処理を施し、続いてその複数のラマンスペクトルデー
タで１５２０〜１５５０ｃｍ-¹でのバックグラウンドが
等しくなるようにラマンスペクトル強度を調整するアン
プリフィケーション処理の第２の前処理を施す。そのラ
マンスペクトルデータに２次微分を施した後、化学的手
法により求められたそれぞれのサンプルの分析結果を用
いて、それぞれの木材成分を定量するための検量線モデ
ルを作成する。その検量線モデルを用いて、未知サンプ
ルの木材成分の定量値を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は草本類、木本類を含むリ
グノセルロース材料、特に樹木の木材成分、リグニンの
構成成分比、ヘミセルロースの構成成分比、木材比重、
パルプ特性値などに関する定量測定を行なう方法、その
装置及びその定量測定方法をコンピュータに実行させる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な
記録媒体に関するものである。本発明は、例えばパルプ
の原料となる樹木の特性の測定に利用するのに適する。

【０００２】

【従来の技術】パルプなど、樹木を原料とする製品のコ
ストを下げるには、目的とする製品に適した特性をもつ
樹木を選択して植林するのが有効である。そのために
は、植林する樹木が製品に適した特性のものであるか否
かを早い段階で見極める手法が必要となる。そこで、成
長に影響を与えない程度の小量のサンプルを樹木から採
取して分析することにより、その樹木の特性を評価する
試みがなされている。

【０００３】樹木について測定される項目としては、木
材成分の他、リグニンの構成成分比、ヘミセルロースの
構成成分比、木材比重、パルプ特性値などがある。木材
成分としては、ホロセルロース、α−セルロース、ヘミ
セルロース、リグニン、抽出物、アルカリ抽出物、全抽
出物、脱脂ホロセルロース、脱脂α−セルロース、脱脂
ヘミセルロース、脱脂リグニンなどを挙げることができ
る。

【０００４】木材成分の定量は化学分析により行なうこ
とができる。その１つにスモール・スケール法と呼ばれ
る化学分析法がある。スモール・スケール法では、例え
ば２００ｍｇずつの１２個のサンプルを同時に分析する
ことができるが、何百もの樹木の分析となれば長時間を
要する問題がある。

【０００５】そこで、機器を用いて木材成分を定量分析
する方法が検討されている。そのような方法として、¹³
Ｃを用いるＮＭＲ（核磁気共鳴）分光法、ＦＴＩＲ（フ
ーリエ変換赤外）分光法、ＮＩＲ（近赤外）分光法など
をあげることができる。しかし、ＮＭＲ分光法は分析時
間が長くなる欠点をもつ。ＦＴＩＲ法はサンプルを調製
する際、ＫＢｒ粉末を混ぜて成型しなければならないと
いう煩わしさがある。それに比べるとＮＩＲ法は、サン
プルを直接測定できるためサンプル調製が容易であると
いう利点を備え、セルロース、リグニン、熱水加溶分や
アルカリ加溶分の定量に成功を収めている。しかし、例
えばその樹木がパルプとして適するかどうかを評価する
だけでもさらに多くの木材成分を定量する必要がある
が、ＮＩＲ法では多くの木材成分の吸収域と水の吸収域
とが重なる場合があるため、測定できる木材成分に制約
をうけることがある。

【０００６】樹木の木材成分の１つであるリグニンは単
量体のシリンギル（Ｓ）とグアヤシル（Ｇ）を構成単位
とするポリマーであり、リグニンの構成成分比解析とは
その単量体の構成比Ｓ／Ｇを求めることである。リグニ
ンの構成成分比Ｓ／Ｇは、パルプのシート密度（sheet
density）や裂断長（breaking length）といったパルプ
特性と関係することが知られている。このリグニンの構
成比Ｓ／Ｇを求める手段として、ＦＴＩＲ分光法やＮＩ
Ｒ分光法がしばしば利用される。しかし、ＦＴＩＲ分光
法やＮＩＲ分光法には木材成分の分析時と同様の問題が
ある。

【０００７】ヘミセルロースの構成成分比解析とは、ヘ
ミセルロースを構成するグルコース、キシロース、ガラ
クトース、ラムノース、アラビノース、マンノースなど
の組成を求めることである。ヘミセルロースの構成成分
比はパルプの収率（pulp yield）やシート密度に関係す
ることが知られている。ヘミセルロースの構成成分比解
析にＦＴＩＲ分光法やＮＩＲ分光法が試みられている
が、まだ成功を収めていない。

【０００８】木材比重には抽出物の有無により定義され
る容積密度数、抽出物を除く容積密度数、アルカリ抽出
物を除く容積密度数、全抽出物を除く容積密度数、抽出
成分の全てを除く容積密度数などが含まれる。木材比重
は、パルプ特性に限らず、木材としての物理特性や生産
性にも重要な影響を与える。木材の物理特性やパルプ特
性は、また、抽出成分（extraneous compounds）によっ
ても影響を受ける。木材比重の測定はパルプ材の生産性
を管理する上で重要であるが、サンプルの保管状態によ
り収縮度合いが異なるため、木材比重を直接測定するの
は容易ではない。そのため、その代替方法として、パイ
ロディン(Pilodin)を用いることが提案されている。パ
イロディンは木に釘を突き刺す機械であるが、一定の力
でパイロディンを作動させたときの侵入深さから木材比
重を計算により求めることができる。このパイロディン
による方法は、ユーカリ属の樹木のうち、ユーカリグロ
ブラスとユーカリナイテンスそれぞれに関してはうまく
行っているが、ユーカリカマルドレンシスに関してはう
まく行っていない。これは、心材中の抽出物に原因があ
るものと思われる。そのため、パイロディンの方法は多
種類の樹木に同様に適用することはできない。さらに、
ある抽出物を含んだ状態での木材比重の測定となれば、
抽出物の定量に化学処理が欠かせないため、さらに難し
いものとなる。そこで、種々の木材比重を樹木の種類に
よらず共通して迅速に測定できる方法が望まれている。

【０００９】パルプ特性には、パルプ収率、シート密
度、比破裂度、裂断長、比引裂度、未晒白色度、カッパ
ー価などが含まれる。パルプ特性は、パルプの収率や品
質に影響を与える。パルプ特性値の測定方法としてはＦ
ＴＩＲ分光法とＮＩＲ分光法が行なわれているが、それ
らの方法には既に述べたような問題がある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、樹木
の木材成分、リグニンの構成成分比、ヘミセルロースの
構成成分比、木材比重、パルプ特性値などを、簡便にか
つ高精度に定量測定できるようにすることである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明では分析手法とし
てＦＴ（フーリエ変換）ラマン分光法を用い、多変量解
析により木材成分など目的とする項目の定量分析を行な
う。その際、多変量解析に先立って、定量精度を高める
ために、得られたＦＴラマンスペクトルに対し前処理を
施す。

【００１２】すなわち、本発明の定量方法は、以下の工
程（Ａ）から（Ｄ）を含んで樹木の木材成分、リグニン
の構成成分比、ヘミセルロースの構成成分比、木材比重
及びパルプ特性値のうちの少なくとも１つの項目を測定
する方法である。 （Ａ）樹木の任意の部位から採取したサンプルを粉体化
し、フーリエ変換ラマン分光法によりラマンスペクトル
データを得るデータ取得工程、（Ｂ）複数のサンプルの
ラマンスペクトルデータについて、前記項目に由来する
ラマン散乱及び蛍光が無視できる選択された少なくとも
１つのオフセット処理用シフト波数領域においてベース
ラインを揃えるオフセット処理を施す第１の前処理工
程、（Ｃ）複数のサンプルのラマンスペクトルデータに
ついて、前記項目に由来するラマン散乱の主要なピーク
の近傍でピークを含まない部分で任意に選択された少な
くとも１つのアンプリフィケーション処理用シフト波数
領域においてラマンスペクトル強度が等しくなるように
調整するアンプリフィケーション処理を施す第２の前処
理工程、（Ｄ）第１、第２の前処理を施したラマンスペ
クトルデータから多変量解析により目的とする項目に関
する定量値を求める工程。

【００１３】第１の前処理を施すシフト波数領域は、複
数のサンプルのラマンスペクトルデータについて、測定
対象となる項目に由来するラマン散乱及び蛍光が無視で
きる程度に少ない領域である。その領域は、サンプルの
状態や種類、ＦＴラマン分光測定装置の測定条件などに
起因するベースラインが存在する領域であり、したがっ
て、第１の前処理工程はそれらの変動を修正するもので
ある。第１の前処理は、その波数領域でのベースライン
が同じレベルになるように、スペクトル全体のレベルを
縦軸方向にシフトさせて調整することである。このよう
なレベルシフトをオフセット処理と呼んでいる。

【００１４】第２の前処理工程は、サンプル間の蛍光の
強さの違いを主原因として生じる誤差を取り除くもので
ある。樹木サンプルのＦＴラマン測定では、サンプルに
励起光を照射するとサンプルからは蛍光も同時に発生す
る。蛍光の強さは樹木の着色の強さ等に依存し、サンプ
ルごとに蛍光強度が異なる。着色は樹木の種類によって
も、また１本の樹木の場所によっても変化する。蛍光ス
ペクトルはラマン散乱ピークのベースラインを形成する
が、蛍光強度が変化するとその蛍光強度をベースライン
とするラマン散乱ピークの大きさも変動することがわか
った。そこで、サンプルの着色等に依存する蛍光強度の
変化にともなうラマン散乱ピークの変動を補正するため
に、レベルシフトではなく、ある範囲のシフト波数領域
でスペクトル全体の縦軸方向の倍率を調整して複数のラ
マンスペクトルでラマンスペクトル強度を等しくした。
縦軸方向の倍率を調整する処理をアンプリフィケーショ
ン処理と呼んでいる。

【００１５】第２の前処理工程は、複数のサンプルのラ
マンスペクトルデータについて、測定対象の項目に由来
するラマン散乱の主要なピークの近傍でピークを含まな
い部分で任意に選択された少なくとも１つのアンプリフ
ィケーション処理用シフト波数領域においてラマンスペ
クトル強度が等しくなるように調整するアンプリフィケ
ーション処理を施す工程である。ピークを含まない部分
には、ピークとピークの間の部分も、端のピークのベー
スラインの部分も含まれている。第２の処理工程によ
り、複数のサンプルのラマンスペクトルデータでアンプ
リフィケーション処理用シフト波数領域でのベースライ
ンとしてのラマンスペクトル強度が等しくなるように調
整することにより、ラマン散乱ピークの強度が補正され
て定量が可能になる。ラマンスペクトルにはラマン散乱
と蛍光がともに含まれる。ここで、「ラマンスペクトル
強度」は、ラマン散乱と蛍光の両方を含む部分のスペク
トル強度と、いずれかのみを含む部分のスペクトル強度
の両方を含む意味で使用している。

【００１６】

【発明の実施の形態】本発明方法の処理の流れを、具体
的な例を用いて図１から図７により説明する。図１は２
種類のサンプルを測定したＦＴラマンスペクトルであ
る。鋭く現われているピークは特徴的な木材特性に起因
したラマン散乱によるピークであり、ブロードなスペク
トルは蛍光の影響を強く受けている。したがって、ラマ
ンスペクトルにはラマン散乱による狭い意味でのラマン
散乱スペクトルと蛍光スペクトルとが重なった状態で現
われており、蛍光スペクトルはラマンスペクトルのベー
スラインを形成している。Ａは着色の強いサンプル、Ｂ
は着色の弱いサンプルであり、着色の強いサンプルの方
が蛍光が強く現われている。横軸は励起波長からのシフ
ト波数であり、＋側はストークスラマン散乱、−側はア
ンチ・ストークスラマン散乱である。測定では強度の大
きいストークスラマン散乱側のスペクトルを用いる。Ｃ
に示されるピークは試料の状態（形状、寸法、水分等）
の要素の影響を強く受けているピークである。

【００１７】定量に使用するシフト波数領域として、例
えば１００〜１８００ｃｍ^-1を選択する。しかし、それ
に限定されるものではない。また、使用するシフト波数
領域の選択は、ＦＴラマン分光装置からデータを取り込
む際に行なってもよく、又はそのよりも広いシフト波数
領域のデータを取り込んでおき、データ処理の際に所望
のシフト波数領域のデータを使用するようにすることに
よってシフト波数領域を選択してもよい。

【００１８】第１の前処理を施すシフト波数領域とし
て、図１のＤ１，Ｄ２として示されたシフト波数領域、
すなわち、２つのサンプルのラマンスペクトルデータに
ついて、Ｓ／Ｎ比が１００未満の領域を用いることが好
ましい。

【００１９】第２の前処理工程を施すシフト波数領域と
して、図１のＥとして示された主要なピーク領域での測
定対象の項目に由来するラマン散乱の主要なピークとピ
ークの間の谷間の部分で、谷底の部分を選択するのが好
ましい。しかし、それに限らない。例えば、主要なピー
ク領域Ｅでの端のピークの肩の部分でもよく、主要なピ
ーク領域ＥとピークＣとの間の部分、又はピークＣの左
側の部分でもよい。

【００２０】図２はこの２つのラマンスペクトルを１０
０〜１８００ｃｍ^-1の波数領域に拡大して示したもので
ある。１００〜１１０ｃｍ^-1にはラマン散乱も蛍光も現
われておらず、この領域のベースラインはサンプルの状
態や種類、ＦＴラマン分光測定装置の測定条件などに起
因すると考えられるベースラインである。この２つのラ
マンスペクトルでずれを生じている。第１の前処理によ
り、２つのラマンスペクトルでこのベースラインが同じ
レベルになるように、オフセット処理により縦軸方向に
レベルをシフトさせる。図３は第１の前処理を施した後
の２つのラマンスペクトルを表わしたものであり、１０
０〜１１０ｃｍ^-1で２つのベースラインが一致するよう
に調整されている。

【００２１】次に、サンプルの着色等に依存する蛍光強
度の変化にともなうラマン散乱ピークの変動を補正する
ために、第２の前処理を施す。第２の前処理を施すアン
プリフィケーション処理用シフト波数領域として、１５
２０〜１５５０ｃｍ^-1を選ぶことができる。図３に示さ
れる２つのラマンスペクトルでは、この波数領域のラマ
ン強度は大きくずれている。そこで、第２の前処理とし
て、アンプリフィケーションにより２つのラマンスペク
トルのこの領域のラマン強度が同じになるように調整し
た結果が図４のスペクトルである。

【００２２】ここまでの処理はどの項目の定量を行なう
場合にも共通である。ここまでの処理の好ましいシフト
波数領域の例は上に示したものであり、再度述べておく
と、１００〜１８００ｃｍ^-1のラマンスペクトルデータ
を使用し、第１の前処理工程でのオフセット処理を１０
０〜１１０ｃｍ^-1で施し、第２の前処理工程でのアンプ
リフィケーション処理を１５２０〜１５５０ｃｍ^-1で施
すことである。しかし、この波数領域に限定されるもの
ではない。

【００２３】第１の前処理工程は、複数のオフセット処
理用シフト波数領域について行ない、得られた結果から
計算値と実測値の差が最小となるオフセット処理用シフ
ト波数領域を選択するようにしてもよい。第２の前処理
工程についても、複数のアンプリフィケーション処理用
シフト波数領域について行ない、得られた結果から計算
値と実測値の差が最小となるアンプリフィケーション処
理用シフト波数領域を選択するようにしてもよい。

【００２４】第１と第２の前処理を施すことにより、蛍
光強度の異なる種々のサンプル、すなわち、樹種や樹齢
が異なるサンプルについても、また同じ樹木内の異なる
場所のサンプルについても共通に定量することができ
る。

【００２５】定量する項目の一例は木材成分である。木
材成分にはホロセルロース、α−セルロース、ヘミセル
ロース、リグニン、抽出物、アルカリ抽出物、全抽出
物、脱脂ホロセルロース、脱脂α−セルロース、脱脂ヘ
ミセルロース、脱脂リグニンなどの小項目が含まれてい
る。本発明では、第１と第２の前処理後に多変量解析を
施すことにより、これらの木材成分をすべて同時に定量
することができる。しかし、必ずしもすべての小項目を
定量するだけでなく、そのうちの複数個を選択して同時
に定量する場合も本発明に含まれる。

【００２６】定量する項目の他の例は木材比重である。
木材比重には容積密度数、抽出物を除く容積密度数、ア
ルカリ抽出物を除く容積密度数、全抽出物を除く容積密
度数、抽出成分の全てを除く容積密度数などの小項目が
含まれている。本発明では、第１と第２の前処理後に多
変量解析を施すことにより、これらの木材比重をすべて
同時に定量することができるが、全ての木材比重を測定
する場合だけでなく、そのうちの１つ又はいくつかを選
択して測定する場合も本発明に含まれる。

【００２７】定量する項目のさらに他の例はパルプ特性
値である。パルプ特性にはパルプ収率、シート密度、比
破裂度、裂断長、比引裂度、未晒白色度、カッパー価な
どの小項目が含まれている。本発明では、第１と第２の
前処理後に多変量解析を施すことにより、これらのパル
プ特性値もすべて同時に定量することができるが、全て
のパルプ特性値を測定する場合だけでなく、そのうちの
１つ又はいくつかを選択して測定する場合も本発明に含
まれる。

【００２８】定量する項目のさらに他の例はリグニンの
構成成分比、すなわちリグニンを構成するシリンギルと
グアヤシルとの単量体構成比Ｓ／Ｇである。リグニンの
構成成分比Ｓ／Ｇを定量する場合は、第２の前処理工程
に続いて、複数のサンプルのラマンスペクトルデータ
で、リグニンに特有のラマン散乱ピークの高さが等しく
なるようにアンプリフィケーション処理によりラマン散
乱強度を調整する第３の前処理をさらに施す。その第３
の前処理を施したラマンスペクトルに対して多変量解析
を施すことにより、リグニンの構成成分比Ｓ／Ｇを定量
することができる。

【００２９】第３の前処理を施すラマン散乱ピークのデ
ータとして、例えばシフト波数１５９５ｃｍ^-1のデータ
を用いることができる。図５はリグニンの構成成分比Ｓ
／Ｇを測定するために施される第３の前処理を施した後
の２つのスペクトルを示したものであり、１５９５ｃｍ
^-1でのピーク高さが一致するように調整されている。

【００３０】定量する項目のさらに他の例はヘミセルロ
ースの構成成分比である。ヘミセルロースの構成成分比
解析は、ヘミセルロースを構成するグルコース、キシロ
ース、ガラクトース、ラムノース、アラビノース、マン
ノースなどの小項目の組成を求めることである。ヘミセ
ルロースの構成成分比解析では、第２の前処理工程に続
いて、複数のサンプルのラマンスペクトルデータで、ヘ
ミセルロースに特有のラマン散乱ピークの高さが等しく
なるようにアンプリフィケーション処理によりラマン散
乱強度を調整する第４の前処理をさらに施す。その第４
の前処理を施したラマンスペクトルに対して多変量解析
を施すことにより、列記した全ての単糖類を同時に定量
することができる。しかし、そのように全ての単糖類を
測定する場合だけでなく、そのうちの１つ又はいくつか
を選択して測定する場合も本発明に含まれる。

【００３１】第４の前処理を施すラマン散乱ピークのデ
ータとして、木材成分に特有のピーク、例えばシフト波
数３７６ｃｍ^-1のピークのデータを用いることができ
る。図６はヘミセルロースの構成成分比を測定するため
に施される第４の前処理を施した後の２つのスペクトル
を示したものであり、３７６ｃｍ^-1でのピーク高さが一
致するように調整されている。

【００３２】多変量解析は、測定しようとする項目に応
じた前処理を施した後のラマンスペクトルデータを用い
て実行することができる。しかし、ベースラインとなる
蛍光レベル（バックグラウンド）が一定ではないため、
ラマン散乱ピーク強度の測定は容易ではない。また、ラ
マン散乱ピークが孤立した単一のピークではなく、複数
のピークが重なったものである場合には、個々のラマン
散乱ピーク強度を求めるのは容易ではない。そのため、
もとのラマンスペクトルデータを用いるよりも微分した
データを用いる方がラマン散乱ピーク強度を求めるのが
容易で、ピークの判別も明瞭になる。図７は図４の２つ
のラマンスペクトルにそれぞれ２次微分を施した後のス
ペクトルを示したものである。２次微分によりピーク位
置が明瞭になっているだけでなく、なだらかな変化を示
していた蛍光成分が除去されてベースラインがゼロレベ
ルとなり、ラマン散乱ピークデータの取得が容易にな
る。

【００３３】本発明の方法を、具体的な例に基づいて、
図８と図９のフローチャートを参照してさらに説明す
る。図８は選択した項目の定量を行なうための検量線モ
デルを作成する手順を示したものである。ＦＴラマン分
光装置を用いて、複数の標準サンプルのラマンスペクト
ルデータを得る。得られたラマンスペクトルデータのう
ち、例えばシフト波数領域１００〜１８００ｃｍ^-1を選
択して使用する。その選択されたシフト波数領域の複数
のラマンスペクトルデータで、測定対象項目に由来する
ラマン散乱及び蛍光が無視できるシフト波数領域、例え
ば１００〜１１０ｃｍ^-1でベースラインを揃えるオフセ
ット処理の第１の前処理を施す。次に、その複数のラマ
ンスペクトルデータで、測定対象項目に由来するラマン
散乱の主要なピークの近傍でピークを含まない部分で任
意に選択された少なくとも１つのアンプリフィケーショ
ン処理用シフト波数領域、例えば１５２０〜１５５０ｃ
ｍ^-1でラマンスペクトル強度が等しくなるように調整す
るアンプリフィケーション処理の第２の前処理を施す。

【００３４】次に、測定項目が木材成分又は木材比重で
ある場合には第２の前処理を施したラマンスペクトルデ
ータに２次微分を施す。測定項目がリグニンの構成成分
比である場合には第２の前処理を施したラマンスペクト
ルデータに第３の前処理を施し、その後に２次微分を施
す。第３の前処理は例えばシフト波数１５９５ｃｍ^-1の
ピークを用いて行なう。また、測定項目がヘミセルロー
スの構成成分比又はパルプ特性値である場合には第２の
前処理を施したラマンスペクトルデータに第４の前処理
を施し、その後に２次微分を施す。第４の前処理は例え
ば、シフト波数３７６ｃｍ^-1のピークを用いて行なう。

【００３５】２次微分が施されたそれぞれのラマンスペ
クトルデータに対し、化学的手法など他の方法により求
められたそれぞれのサンプルの分析結果を用いて、それ
ぞれの項目、又はそれぞれの項目に含まれる小項目のそ
れぞれを定量するための主成分による検量線モデルを作
成する。多変量解析の一例として、ＰＬＳ（部分平均自
乗法：partial least squares）回帰法を用いる。ＰＬ
Ｓ回帰法では、ラマンスペクトルデータを、主成分（Ｐ
Ｃ:principal components）と呼ばれるいくらかの数の
変数（本発明ではシフト波数）で抽出する。主成分とし
て選ぶシフト波数は任意に選ぶことができるが、例えば
目的とする項目に関係する化合物に由来するラマン散乱
ピークのシフト波数を用いることにより、相関の一層高
い結果を得ることができる。後で述べる実施例には実測
や発表されたスペクトルデータから選んだラマン散乱ピ
ークのシフト波数を主成分の候補として例示している。
用いられる主成分の数は、項目ごとに分散残渣(residua
l variance)、すなわち自由度に対して補正された平均
自乗残余により決定される。

【００３６】その検量線モデルが妥当であるか否かが、
他の１組のサンプルを用いて検定プログラムとして行な
われる。検定用のサンプルに対しても、検量線作成時と
同じ条件でラマンスペクトルデータを得、使用するシフ
ト波数領域を選択し、第１の前処理と第２の前処理を施
し、２次微分を施す。測定項目によっては２次微分の前
に第３の前処理又は第４の前処理を施す。２次微分を施
したラマンスペクトルデータに対し、検量線モデルを適
用して求めようとする項目の定量値を推定する。その推
定値を化学的手法など他の方法により求められたその項
目の分析結果と比較し、相関係数や分散誤差を計算して
その検量線モデルを評価する。

【００３７】未知サンプルの測定は、図９に示されるよ
うに、検量線作成時と同じ条件でラマンスペクトルデー
タを得、使用するシフト波数領域を選択し、第１の前処
理と第２の前処理を施し、２次微分を施す。測定項目に
よっては２次微分の前に第３の前処理又は第４の前処理
を施す。２次微分を施したラマンスペクトルデータに対
し、検量線モデルを適用して求めようとする項目の定量
値を推定し、出力する。多変量解析の前に２次微分を施
すことは好ましいことではあるが、元のラマンスペクト
ルデータを用いることもできるし、１次微分や３次微分
といった他の微分を用いることもできる。

【００３８】本発明の測定装置は樹木の木材成分、リグ
ニンの構成成分比、ヘミセルロースの構成成分比、木材
比重、パルプ特性値といった項目を個別に測定できるよ
うにしたものと、１台の装置でそれらの項目を選択して
切り替えて測定できるようにしたものの両方を含んでい
る。また、それらの項目が複数の小項目を含んでいる場
合には、必ずしも全ての小項目をすべて測定するものに
限らず、必要なものに限定して測定する場合も含んでい
る。

【００３９】図１０は項目を個別に測定する装置を概略
的にまとめて示したものである。項目のうち、木材成
分、木材比重又はパルプ特性値を測定するための装置
は、図１０に実線で示したように、ＦＴラマン分光装置
２と、そのＦＴラマン分光装置２からの複数のサンプル
のラマンスペクトルデータについて、測定しようとする
項目に由来するラマン散乱及び蛍光が無視できる選択さ
れた少なくとも１つのオフセット処理用シフト波数領域
においてベースラインを揃えるオフセット処理を施す第
１の前処理部４と、第１の前処理部４を経た複数のサン
プルのラマンスペクトルデータについて、測定しようと
する項目に由来するラマン散乱の主要なピークの近傍で
ピークを含まない部分で任意に選択された少なくとも１
つのアンプリフィケーション処理用シフト波数領域にお
いてラマンスペクトル強度が等しくなるように調整する
アンプリフィケーション処理を施す第２の前処理部６
と、第２の前処理部６を経たラマンスペクトルデータと
化学分析結果などとから検量線モデルを作成したり、そ
の検量線モデルの検定を行なったり、さらに未知サンプ
ルに対してはその検量線モデルを用いて定量値の推定を
行なう多変量解析部８と、推定結果を出力する記録計や
ディスプレーなどの出力部１０とを備えている。

【００４０】項目のうち、リグニンの構成成分比を測定
するための装置と、ヘミセルロースの構成成分比又はパ
ルプ特性値を測定するための装置の場合は、図１０に破
線で示されるように、多変量解析部８の前段に第３の前
処理部１２ａ又は第４の前処理部１２ｂを備える。多変
量解析部８はＦＴラマンスペクトル自体により行なって
もよいが、より好ましくはそのスペクトルを２次微分し
た後に多変量解析を行なうことである。そのため、多変
量解析されるデータに対し２次微分を施す２次微分演算
部１４を多変量解析部８の前段に備えていることが好ま
しい。

【００４１】図１１は木材成分、木材比重、パルプ特性
値、リグニンの構成成分比及びヘミセルロースの構成成
分比のうちのいずれの項目も１台の装置で切り替えて測
定できるようにしたものである。図１０の装置と比較す
ると、第２の前処理部６からの出力を受けて、測定しよ
うとする項目に応じて選択を行なう項目選択部１６が備
えられている点で異なっている。ＦＴラマン分光装置
２、第１の前処理部４、第２の前処理部６、第３の前処
理部１２ａ、第４の前処理部１２ｂ、多変量解析部８、
２次微分演算部１４及び出力部１０は図１０で説明した
ものと同じである。項目選択部１６は第２の前処理部１
６の次段に設けられ、第２の前処理部１６からのラマン
スペクトルデータを第３の前処理部１２ａ、第４の前処
理部１２ｂ及び多変量解析部８のいずれかに入力するも
のである。

【００４２】好ましくは、多変量解析部８の前段にその
多変量解析部８に入力されるラマンスペクトルデータに
２次微分を施す２次微分演算部１４をさらに備えてい
る。図１０、図１１において、ＦＴラマン分光装置２以
外の部分はパーソナルコンピュータにより実現すること
ができる。

【００４３】本発明は、さらに樹木の成分や特性値等の
定量方法をコンピュータに実行させるためのプログラム
を記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を含んで
いる。そのプログラムは上で説明した処理を行なうもの
であり、すなわち、ＦＴラマン分光装置からの複数のサ
ンプルのラマンスペクトルデータについて、測定しよう
とする項目に由来するラマン散乱及び蛍光が無視できる
選択された少なくとも１つのオフセット処理用シフト波
数領域においてベースラインを揃えるオフセット処理を
施す第１の前処理ステップと、第１の前処理ステップを
経た複数のサンプルのラマンスペクトルデータについ
て、測定しようとする項目に由来するラマン散乱の主要
なピークの近傍でピークを含まない部分で任意に選択さ
れた少なくとも１つのアンプリフィケーション処理用シ
フト波数領域においてラマンスペクトル強度が等しくな
るように調整するアンプリフィケーション処理を施す第
２の前処理部ステップと、第２の前処理ステップを経た
ラマンスペクトルデータもしくは項目に応じてさらに他
の前処理を施したデータ、又はそれらの微分されたデー
タから多変量解析により、測定しようとする項目の定量
値を求める多変量解析ステップとを備えている。

【００４４】

【実施例】次に、実施例として各項目ごとに分けてそれ
ぞれ定量測定を行なった結果を具体的に示す。以下の実
施例では、ＦＴラマンスペクトルデータを得るために、
励起光源としてＮｄ：ＹＡＧレーザを備え、Ｇｅ検出器
を備えた Nicolet ラマン９５０スペクトルメータ（Nic
olet Instrument Corp., Madison, USA の製品）を使用
し、励起波長１０６４ｎｍ、励起光出力５００ｍＷで使
用した。サンプルは２０メッシュのフィルタを透過した
ものをＮＭＲチューブに充填し、１８０°後方散乱法に
より測定した。分光は解像度４ｃｍ^-1、２５６回スキャ
ンで行なった。得られたＦＴラマンスペクトルデータの
うち、１００〜１８００ｃｍ^-1の範囲のデータに前述の
所定の前処理を施した後、２次微分を施し、多変量解析
に供した。多変量解析には、市販のソフトウエア Unscr
amber 6.0（Camo AS. Trondheim,Norway の製品）を用
い、パーソナルコンピュータを使用して実行した。

【００４５】（実施例１） 木材成分の定量分析：木材成分としてホロセルロース、
α−セルロース、ヘミセルロース、リグニン、抽出物、
アルカリ抽出物、全抽出物、脱脂ホロセルロース、脱脂
α−セルロース、脱脂ヘミセルロース及び脱脂リグニン
を同時に定量測定した。サンプルとして、異なる樹齢、
異なる産地のものを含む５種類のユーカリ属の樹木を測
定した。

【００４６】ＰＬＳ回帰法の主成分としては、１００〜
１８００ｃｍ^-1の範囲内の任意の波数を選ぶことができ
るが、ここではそれぞれの木材成分に由来するラマン散
乱ピークのシフト波数を主に用いた。それらのシフト波
数を表１から表３に示す。しかし、必要に応じてそれ以
外のシフト波数も主成分として併用した。

【００４７】

【表１】

【００４８】

【表２】

【００４９】

【表３】

【００５０】それらの表に示された＋，−の符号はそれ
ぞれ正と負の回帰係数を示している。サンプルの調製に
おいて、ユーカリカマルドレンシスとユーカリグロブラ
スでは各２個体（Ｎｏ．１，Ｎｏ．２）の樹幹各部から
２ｃｍ×２ｃｍ×６ｃｍの大きさのサンプルを複数採取
し、ユーカリグランディスは南アフリカ共和国からチッ
プを入手し、ユーカリトラブチー、ユーカリナイテンス
及びユーカリグロブラスは各個体から少量の木粉を採取
し、合計で６３個のサンプルを得て、それらを標準サン
プルとした。

【００５１】それらの標準サンプルについて、各木材成
分を化学分析法のスモール・スケール法で定量し、ＰＬ
Ｓ回帰法により検量線モデルを作成した。α−セルロー
スについての検量線を図１２に示す。横軸は化学分析に
よる定量結果であり、縦軸は得られた検量線モデルから
の推定値である。この検量線は０．９９以上の相関係数
ｒを示している。他の木材成分の結果は表４にまとめて
示した。いずれも０．９９以上の相関係数ｒと、０．８
ポイント以下の予測誤差（ＳＥＰ）を示している。

【００５２】

【表４】 なお、図１２から図１６において、図中の記号は次のよ
うにサンプルの種類を表わしている。 ○ ユーカリカマルドレンシスＮｏ．１（樹幹内各
部） ● ユーカリカマルドレンシスＮｏ．２（樹幹内各
部） △ ユーカリグロブラスＮｏ．１（樹幹内各部） ▲ ユーカリグロブラスＮｏ．２（樹幹内各部） ＋ ユーカリグランディス ▽ ユーカリトラブチー □ ユーカリグロブラス この検量線モデルを用いて他の１組のサンプルについて
検定を行なった。検定にあたっては、検量線作成に用い
た標準サンプルからユーカリグランディスとユーカリト
ラブチーを除き、ユーカリナイテンスを加えた４種類の
ユーカリ属の樹木から合計で３０個採取し、それらを検
定サンプルとした。検定の結果、脱脂（ＥＦ）−ヘミセ
ルロース以外は良好な相関係数を示し、この方法を用い
てほとんどの木材成分を定量できることがわかった。

【００５３】（実施例２） リグニンの構成成分比解析：ＰＬＳ回帰法の主成分とし
ては、表５に示したシフト波数を主に使用し、必要に応
じてそれ以外のシフト波数も併用した。

【００５４】

【表５】

【００５５】検量線モデル作成のための標準サンプルと
して、ｐ−ヒドロキシフェニルアルコール、コニフェリ
ルアルコール及びシナピルアルコールのそれぞれにペル
オキシダーゼと過酸化水素を用いた通常の混合法により
Ｈ(ｐ−ヒドロキシフェニル)−ＤＨＰ（dehydrogenatio
n polymer)、Ｇ(グアイアシル)−ＤＨＰ及びＳ(シリン
ギル)−ＤＨＰをそれぞれ合成して使用した。

【００５６】検量線を図１３に示す。横軸はリグニンの
構成成分比Ｓ／Ｇであり、改良チオアシドリシス(modif
ied thioacidolysis)法により求めた。この結果は表４
に示すように良好な相関係数ｒと予測誤差ＳＥＰを示し
ている。検定では、樹齢や産地の異なる２種類のユーカ
リ属の樹幹の種々の場所から合計で５８個のサンプルを
採取して検定サンプルとした。その結果は、相関係数
０．９３５、ＳＥＰ０．３２であり、良好であった。

【００５７】（実施例３） ヘミセルロースの構成成分比解析：ＰＬＳ回帰法の主成
分としては、表６から表８に示したシフト波数から主と
して選んで使用し、必要に応じてそれ以外のシフト波数
も併用した。

【００５８】

【表６】

【００５９】

【表７】

【００６０】

【表８】

【００６１】検量線モデル作成のための標準サンプルと
しては市販の単糖類と多糖類を用いた。検量線の一例と
してキシロースの結果を図１４に示す。横軸の定量結果
は、ホロセルロースをトリフルオロ酢酸で加水分解し、
高速液体クロマトグラフィで分析して得たものである。
各単糖類の検量線の相関係数ｒと予測誤差ＳＥＰを表４
に示す。いずれも良好な値である。検定では、２種類の
ユーカリ属樹木の種々の場所から５８個のサンプルを採
取して検定サンプルとした。ラムノースとマンノースを
除いて良好な結果が得られた。

【００６２】（実施例４） 木材比重の測定：ＰＬＳ回帰法の主成分としては、表９
に示したシフト波数から主として選んで使用し、必要に
応じてそれ以外のシフト波数も併用した。

【００６３】

【表９】

【００６４】表中のＸ印のものがそれぞれの木材比重測
定のための検量線モデルに使用する主成分としてのシフ
ト波数の候補である。２種類のユーカリ属の樹幹の種々
の場所から８０個のサンプルを採取してサンプル（標準
サンプル及び検定サンプル）とした。その検量線の一例
として容積密度数（ＢＤ）についてのものを図１５に示
す。横軸に示した容積密度数ＢＤの定量値は、水浸法と
凍結破砕及び凍結乾燥を組み合わせて求めた。他の木材
比重、すなわち抽出物を除く容積密度数（ＥＦ−Ｂ
Ｄ）、アルカリ抽出物を除く容積密度数（ＡＦ−Ｂ
Ｄ）、全抽出物を除く容積密度数（ＴＦ−ＢＤ）及び抽
出成分の全てを除く容積密度数（ＥＣＦ−ＢＤ）は次の
ようにして求めた。 ＥＦ−ＢＤ＝ＢＤ×（１００−抽出物％）／１００ ＡＦ−ＢＤ＝ＢＤ×（１００−アルカリ抽出物％）／１
００ ＴＦ−ＢＤ＝ＢＤ×（１００−全抽出物％）／１００ ＥＦＣ−ＢＤ＝ＢＤ×（木材中のホロセルロース％＋木
材中のリグニン％）／１００

【００６５】木材成分の含有量はスモール・スケール法
により求めた。抽出物はトルエン／エタノール、エタノ
ール及び水の一連の操作によりソックスレー（Soxhle
t）装置に抽出させて測定した。全抽出物は（抽出物＋
アルカリ抽出物）として計算した。種々の木材比重の検
量線の結果も表４に示す。いずれも０．８８以上の良好
な相関係数ｒを示している。検定結果も良好な相関関係
を示した。

【００６６】（実施例５） パルプ特性値の測定：ＰＬＳ回帰法の主成分としては、
表１０，１１に示したシフト波数から主として選んで使
用し、必要に応じてそれ以外のシフト波数も併用した。

【００６７】

【表１０】

【００６８】

【表１１】 表中のＸ印のものがそれぞれのパルプ特性値測定のため
の検量線モデルに使用する主成分としてのシフト波数の
候補である。

【００６９】２種類のユーカリ属の樹幹の種々の場所か
ら４９個のサンプルを採取してサンプル（標準サンプル
及び検定サンプル）とした。その検量線の一例としてパ
ルプ収率についての結果を図１６に示す。パルプ特性値
の定量は次のように行なった。各サンプルを厚さ約２ｍ
ｍ、幅約２０ｍｍのチップにした後、絶乾６０ｇ相当の
チップを０．５１容電熱式オートクレーブを用いて、活
性アルカリ１８％、硫化度２５％、液比３．５、最高温
度１７０℃、昇温時間９０分、保持時間９０分の条件で
クラフトパルプ（ＫＰ）を調製した。そのパルプを水
洗、解離機で２０００回転解離し、一晩水浸後、１２カ
ットプレートを用い精選パルプと粕に選別した。粕は絶
乾後に重量を求め、精選パルプは含水率７０〜８０％に
ブフナーロートで吸引脱水し、パルプ収率を求めた。精
選パルプはＰＦＩミルでフリーネス５００ｍｌ前後にな
るように叩解した後、秤量６０ｇ／ｍ²のハンドシート
を作成し、シート密度、比破裂度、裂断長、比引裂度、
未晒白色度についてＪＩＳに従い求めた。また、カッパ
ー価は叩解前のパルプを用い、ＪＩＳに従い求めた。

【００７０】

【発明の効果】本発明のＦＴラマン分光法は、ＦＴＩＲ
法やＮＩＲ法に比べて、水の影響を受けないようにする
ことができるだけでなく、迅速に測定を行なうことがで
き、不均一サンプルの測定が容易であり、構造特性の解
析が容易であるなどの利点を備えている。また、実施例
に示したように、種々の項目を樹齢や着色などの異なる
複数種類の樹木の種々の場所から採取したサンプルにつ
いて測定をして良好な結果を得ているので、樹木の種類
や採取場所によらず、本発明を適用することができる。
このように、本発明は樹木から小量のサンプルを採取し
て、その樹木の特性を容易に、かつ迅速に推定すること
ができるので、用途に適した樹木を選択して植林するこ
とができるようになるので、樹木を原料とする製品のコ
ストを削減することや品質管理向上に貢献する。

【図面の簡単な説明】

【図１】２種類のサンプルを測定したＦＴラマンスペク
トルを示す図である。

【図２】２つのラマンスペクトルを１００〜１８００ｃ
ｍ^-1の波数領域に拡大して示す図である。

【図３】第１の前処理を施した後の２つのラマンスペク
トルを示す図である。

【図４】さらに第２の前処理を施した後の２つのラマン
スペクトルを示す図である。

【図５】リグニンの構成成分比Ｓ／Ｇを測定するために
第２の前処理の後にさらに第３の前処理を施した後の２
つのラマンスペクトルを示す図である。

【図６】ヘミセルロースの構成成分比を測定するために
第２の前処理の後にさらに第４の前処理を施した後の２
つのラマンスペクトルを示す図である。

【図７】図４の２つのラマンスペクトルにそれぞれ２次
微分を施した後のスペクトルを示す図である。

【図８】選択した項目の定量を行なうための検量線モデ
ルを作成する手順を示すフローチャート図である。

【図９】得られた検量線モデルを用いて未知サンプルを
測定する手順を示すフローチャート図である。

【図１０】項目を個別に測定する装置を概略的に示すブ
ロック図である。

【図１１】複数の項目を１台の装置で切り替えて測定で
きるようにした装置を概略的に示すブロック図である。

【図１２】ＰＬＳ回帰法によるα−セルロースについて
の検量線を示す図である。

【図１３】ＰＬＳ回帰法によるリグニンの構成成分比Ｓ
／Ｇについての検量線を示す図である。

【図１４】ヘミセルロースを構成する一成分のキシロー
スについてのＰＬＳ回帰法による検量線を示す図であ
る。

【図１５】ＰＬＳ回帰法による容積密度数ＢＤについて
の検量線を示す図である。

【図１６】ＰＬＳ回帰法によるパルプ収率についての検
量線を示す図である。

【符号の説明】

２ ＦＴラマン分光装置 ４ 第１の前処理部 ６ 第２の前処理部 ８ 多変量解析部 １０ 出力部 １２ａ 第３の前処理部 １２ａ 第４の前処理部 １４ ２次微分演算部 １６ 項目選択部

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 以下の工程（Ａ）から（Ｄ）を含んで樹
   木の木材成分量、リグニンの構成成分比、ヘミセルロー
   スの構成成分比、木材比重及びパルプ特性値のうちの少
   なくとも１つの項目を測定する樹木の成分や特性値等の
   定量方法。 （Ａ）樹木の任意の部位から採取したサンプルを粉体化
   し、フーリエ変換ラマン分光法によりラマンスペクトル
   データを得るデータ取得工程、 （Ｂ）複数のサンプルのラマンスペクトルデータについ
   て、前記項目に由来するラマン散乱及び蛍光が無視でき
   る選択された少なくとも１つのオフセット処理用シフト
   波数領域においてベースラインを揃えるオフセット処理
   を施す第１の前処理工程、 （Ｃ）複数のサンプルのラマンスペクトルデータについ
   て、前記項目に由来するラマン散乱の主要なピークの近
   傍でピークを含まない部分で任意に選択された少なくと
   も１つのアンプリフィケーション処理用シフト波数領域
   においてラマンスペクトル強度が等しくなるように調整
   するアンプリフィケーション処理を施す第２の前処理工
   程、 （Ｄ）前記第１、第２の前処理を施したラマンスペクト
   ルデータから多変量解析により目的とする項目に関する
   定量値を求める工程。
2. 【請求項２】 シフト波数領域１００〜１８００ｃｍ^-1
   のラマンスペクトルデータを使用し、前記工程（Ｂ）の
   第１の前処理工程のオフセット処理用シフト波数領域が
   １００〜１１０ｃｍ^-1の少なくとも一部を含む請求項１
   に記載の樹木の成分や特性値等の定量方法。
3. 【請求項３】 前記第１の前処理工程を複数のオフセッ
   ト処理用シフト波数領域について行ない、得られた結果
   から計算値と実測値の差が最小となるオフセット処理用
   シフト波数領域を選択する工程をさらに含む請求項２に
   記載の樹木の成分や特性値等の定量方法。
4. 【請求項４】 前記工程（Ｃ）の第２の前処理工程のア
   ンプリフィケーション処理用シフト波数領域が１５２０
   〜１５５０ｃｍ^-1の少なくとも一部を含む請求項１から
   ３のいずれかに記載の樹木の成分や特性値等の定量方
   法。
5. 【請求項５】 前記第２の前処理工程を複数のアンプリ
   フィケーション処理用シフト波数領域について行ない、
   得られた結果から計算値と実測値の差が最小となるアン
   プリフィケーション処理用シフト波数領域を選択する工
   程をさらに含む請求項１に記載の樹木の成分や特性値等
   の定量方法。
6. 【請求項６】 目的とする項目は木材成分であり、ホロ
   セルロース、α−セルロース、ヘミセルロース、リグニ
   ン、抽出物、アルカリ抽出物、全抽出物、脱脂ホロセル
   ロース、脱脂α−セルロース、脱脂ヘミセルロース及び
   脱脂リグニンのうちの複数個を同時に定量する請求項１
   から５のいずれかに記載の樹木の成分や特性値等の定量
   方法。
7. 【請求項７】 目的とする項目は木材比重であり、容積
   密度数（ＢＤ）、抽出物を除く容積密度数、アルカリ抽
   出物を除く容積密度数、全抽出物を除く容積密度数及び
   抽出成分の全てを除く容積密度数のうちの少なくとも１
   つを求める請求項１から５のいずれかに記載の樹木の成
   分や特性値等の定量方法。
8. 【請求項８】 目的とする項目はリグニンの構成成分
   比、すなわちリグニンを構成するシリンギルとグアヤシ
   ルとの単量体構成比Ｓ／Ｇであり、前記第２の前処理工
   程に続いて、複数のサンプルのラマンスペクトルデータ
   で、リグニンに特有のラマン散乱ピークの高さが等しく
   なるようにアンプリフィケーション処理によりラマン散
   乱強度を調整する第３の前処理工程をさらに含んでいる
   請求項１から５のいずれかに記載の樹木の成分や特性値
   等の定量方法。
9. 【請求項９】 目的とする項目はヘミセルロースの構成
   成分比、すなわちヘミセルロースを構成するグルコー
   ス、キシロース、ガラクトース、ラムノース、アラビノ
   ース及びマンノースのうちの複数個又は全ての組成であ
   り、前記第２の前処理工程に続いて、複数のサンプルの
   ラマンスペクトルデータで、ヘミセルロースに特有のラ
   マン散乱ピークの高さが等しくなるようにアンプリフィ
   ケーション処理によりラマン散乱強度を調整する第４の
   前処理工程をさらに含んでいる請求項１から５のいずれ
   かに記載の樹木の成分や特性値等の定量方法。
10. 【請求項１０】 目的とする項目はパルプ特性値、すな
    わちパルプ収率、シート密度、比破裂度、裂断長、比引
    裂度、未晒白色度及びカッパー価のうちの少なくとも１
    つであり、前記第２の前処理工程に続いて、複数のサン
    プルのラマンスペクトルデータで、パルプ特性に特有の
    ラマン散乱ピークの高さが等しくなるようにアンプリフ
    ィケーション処理によりラマン散乱強度を調整する第４
    の前処理工程をさらに含んでいる請求項１から５のいず
    れかに記載の樹木の成分や特性値等の定量方法。
11. 【請求項１１】 前記第４の前処理工程に用いるラマン
    散乱ピークとして、木材成分に特有のピークを用いる請
    求項９又は１０に記載の樹木の成分や特性値等の定量方
    法。
12. 【請求項１２】 多変量解析を施そうとするラマンスペ
    クトルデータに２次微分を施す請求項１から１１のいず
    れかに記載の樹木の成分や特性値等の定量方法。
13. 【請求項１３】 フーリエ変換ラマン分光装置と、その
    フーリエ変換ラマン分光装置からの複数のサンプルのラ
    マンスペクトルデータについて、測定しようとする項目
    に由来するラマン散乱及び蛍光が無視できる選択された
    少なくとも１つのオフセット処理用シフト波数領域にお
    いてベースラインを揃えるオフセット処理を施す第１の
    前処理部と、第１の前処理部を経た複数のサンプルのラ
    マンスペクトルデータについて、前記項目に由来するラ
    マン散乱の主要なピークの近傍でピークを含まない部分
    で任意に選択された少なくとも１つのアンプリフィケー
    ション処理用シフト波数領域においてラマンスペクトル
    強度が等しくなるように調整するアンプリフィケーショ
    ン処理を施す第２の前処理部と、第２の前処理部を経た
    ラマンスペクトルデータもしくは項目に応じてさらに他
    の前処理を施したデータ、又はそれらの微分されたデー
    タから多変量解析により前記項目の定量値を求める多変
    量解析部と、を備えた樹木の成分や特性値等の定量装
    置。
14. 【請求項１４】 フーリエ変換ラマン分光装置からの複
    数のサンプルのラマンスペクトルデータについて、測定
    しようとする項目に由来するラマン散乱及び蛍光が無視
    できる選択された少なくとも１つのオフセット処理用シ
    フト波数領域においてベースラインを揃えるオフセット
    処理を施す第１の前処理ステップと、第１の前処理ステ
    ップを経た複数のサンプルのラマンスペクトルデータに
    ついて、前記項目に由来するラマン散乱の主要なピーク
    の近傍でピークを含まない部分で任意に選択された少な
    くとも１つのアンプリフィケーション処理用シフト波数
    領域においてラマンスペクトル強度が等しくなるように
    調整するアンプリフィケーション処理を施す第２の前処
    理部ステップと、第２の前処理ステップを経たラマンス
    ペクトルデータもしくは項目に応じてさらに他の前処理
    を施したデータ、又はそれらの微分されたデータから多
    変量解析により前記項目の定量値を求める多変量解析ス
    テップと、を備え、樹木の成分や特性値等の定量方法を
    コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
    コンピュータ読取り可能な記録媒体。