作为一种可再生生物质材料，木材由于其丰富的资源、低成本和环保特性，在可持续材料和能源系统中占有重要地位[1]。准确识别木材的树种，明确不同树种之间的材料差异，并促进其高效和高价值利用，对于推动可持续林业发展至关重要。传统的树木鉴定主要依赖于形态和解剖学特征[2,3]，但这些方法难以应用于不完整的样本（如破碎的木材或考古遗迹），以及形态相似但化学性质不同的木材样本。因此，有必要开发基于化学成分差异的木材分类和鉴定方法，以克服传统方法的局限性。随着近红外光谱[4,5]、中红外光谱[6,7]和气相色谱-质谱[8,9]等快速无损检测技术的发展，这些方法越来越多地被用于分析木材成分。基于不同树种之间的化学成分和结构差异，它们共同构成了一个多层次的鉴定系统。
热解-气相色谱/质谱（Py-GC/MS）是一种可以直接解析木材化学成分的分析工具[10]。该技术通过分离和鉴定高温下热解微量样品产生的挥发性化合物来分析热解产物。整个过程具有操作快速、样品需求少、分离效率高和重现性好的特点[[11], [12], [13]]。分析结果不仅用于探索热解机制和潜在的能量价值[[14], [15], [16]]，更重要的是，它们可以揭示木材的化学本质，并在分子水平上量化不同树种之间化学成分的固有和细微差异[17]。与侧重于细胞形态差异的传统解剖学鉴定方法相比，Py-GC/MS可以直接分析木材的化学成分，为区分密切相关的树种和进行化学分类学研究提供定量指标。它不仅是传统解剖学方法的强大补充，也适用于木材物种的快速化学表征，以用于原料选择。
木材主要由纤维素、半纤维素和木质素组成，其热解产物的组成和性质主要取决于这三种成分的分解行为。由于这三种成分的分子结构和键能存在显著差异，它们的热稳定性也表现出层次性差异，从而导致热解产物的系统差异。纤维素主要生成无水糖[18,19]，半纤维素产生乙酸/呋喃衍生物[20,21]，木质素产生酚类化合物[22,23]。然而，不同树种的木材在这三种成分的含量、结构和交联程度上存在显著差异，这直接导致了它们的热解产物谱图的特异性。这种由树种决定的产物特异性对树木的鉴定和分类具有指导意义。
目前，使用Py-GC/MS研究木材[24]、草[25]和农业残留物[26]的热解特性的研究表明，原料的化学成分是决定热解产物分布的主要内在因素。然而，在系统比较不同树种的热解产物方面，现有的Py-GC/MS研究存在明显不足。大多数研究仅限于单一树种（如松树和杨树）[[27], [28], [29], [30]]或裸子植物/被子植物中的单一科或属[25,31,32]，缺乏跨裸子植物/被子植物门以及科或属的系统比较分析。此外，不同研究之间的实验条件（如热解器类型、实验参数和原料粒径）的差异使得结果难以直接比较[33]。因此，迫切需要针对广泛的分类单元进行系统研究。
在本研究中，首先使用Py-GC/MS优化了热解温度和时间参数。随后，对来自39科68属的103种树木的热解产物组成和分布进行了系统分析。目的是阐明树种及其科和属之间的分类差异如何影响热解产物的特性。这项研究旨在加深对植物分类学与热解产物特性之间相关性的理解。
