木材的化学组成与木材的纸浆性能密切相关。用传统的化学分析法对木材化学组成的分析操作复杂、耗时长、人为误差大,属破坏性分析法,需要消耗大量的人力、物力。利用近红外光谱(NIR)分析这一无损检测技术可以实现速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测量方便等优点。本文通过总结传统NIR建模方法并分析了其优缺点,探讨NIR技术在木材科学中应用,提出了建立一个稳定的、抗干扰能力强的、适用范围宽的木材化学成分分析模型的较优方法,即根据朗伯-比尔定律所建立的近红外光谱数据相思树综纤维素含量的预测模型公式,并采用Java语言开发了利用近红外光谱数据来预测木材化学成分含量的web版软件V-1.0。首先对近红外光谱数据进行预处理和分组,然后使用拟合方法建立了许多非线性子模型,列出每个吸光值及其所对应的子模型当中的系数参数,采用Java5.0语言将以上数据和模型公式编译成软件。本软件使用方便,操作简单,预测结果准确度高(如综纤维素测量值与预测值之间的相关系数为0.9352)。本软件为木材纸浆性能分析,提供了可靠的依据和一种可操作的方法,并有望用于其它树种的化学成分的预测。