基于化學(xué)成分的煙草質(zhì)量評價方法研究與應(yīng)用.pdf

1、煙草是最重要的經(jīng)濟(jì)作物，它從一開始就在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和國際貿(mào)易中占有重要地位，是國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。煙葉質(zhì)量評價是風(fēng)格特色煙葉研究、煙葉加工特性研究、模塊配方手段研究和葉組替代技術(shù)研究等眾多煙草前沿研究方向的基礎(chǔ)。本試驗以灰色理論為基礎(chǔ)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊理論等綜合評價方法對烤煙化學(xué)成分、烤煙產(chǎn)區(qū)、烤煙形態(tài)特征與化學(xué)成分、烤煙感官質(zhì)量等諸多問題進(jìn)行了研究和評價 主要研究結(jié)論如下： 1.眾多的煙草化學(xué)成分指標(biāo)增加了煙葉品

2、質(zhì)分析和質(zhì)量綜合評價的難度。針對這一問題，本試驗選取主要烤煙產(chǎn)區(qū)樣品共247份，并運(yùn)用灰色統(tǒng)計分析法研究了這些樣品的10個化學(xué)成分指標(biāo)。結(jié)果表明：氮堿比屬于大影響指標(biāo)，對煙葉品質(zhì)的影響程度最大；總氮、糖堿比、氯、還原糖、煙堿、水溶性總糖、總植物堿、鉀氯比為中影響指標(biāo)，對煙葉品質(zhì)的影響程度僅次于大影響指標(biāo)，蛋白質(zhì)屬于小影響指標(biāo)。配方葉組選擇煙葉原料時，如果煙葉化學(xué)成分不在適宜區(qū)域內(nèi)，總氮等大影響指標(biāo)選擇小于適宜區(qū)域的化學(xué)成分比較合理；還原

3、糖、煙堿、水溶性總糖、總植物堿、鉀氯比、糖堿比、氮堿比、氯等中影響指標(biāo)應(yīng)選擇大于適宜區(qū)域的化學(xué)成分對煙葉品質(zhì)損害較小。 2.烤煙化學(xué)成分指標(biāo)之間的關(guān)系密切而復(fù)雜。為簡化化學(xué)成分指標(biāo)，本文選取我國主要煙區(qū)272份煙葉樣品，對14個化學(xué)成分指標(biāo)進(jìn)行了灰色關(guān)聯(lián)聚類分析。 3.單料煙感官質(zhì)量評定大多采用描述性語言對各單項指標(biāo)進(jìn)行評價，不易形成定量的綜合評價結(jié)果。針對這一問題，本研究采用層次模糊法對單料煙感官質(zhì)量進(jìn)行了綜合評價。

4、 4.為了探索烤煙等級替代、分組加工的理論基礎(chǔ)，本試驗采用灰色等權(quán)聚類法對18個烤煙產(chǎn)區(qū)的68份下部葉化學(xué)成分進(jìn)行了聚類，結(jié)果表明，福建將樂縣下部葉化學(xué)成分屬于A類，為化學(xué)成分很協(xié)調(diào)區(qū)域，其他17個烤煙產(chǎn)區(qū)下部葉化學(xué)成分都屬于B類，為化學(xué)成分協(xié)調(diào)區(qū)域。當(dāng)某個聚類系數(shù)與其他聚類系數(shù)同時差異顯著，且該聚類系數(shù)為最大時，綜合聚類系數(shù)和一般聚類系數(shù)結(jié)果一致。采用總氮、氮堿比、糖堿比、氯和總揮發(fā)性酸5個化學(xué)成分指標(biāo)與采用14個指標(biāo)對烤煙產(chǎn)區(qū)

5、進(jìn)行灰色等權(quán)聚類的結(jié)果具有較好的相似性。采用平均值-標(biāo)準(zhǔn)偏差法確定白化函數(shù)的值域，能有效避免人為因素對聚類結(jié)果的影響。 5.為了探討不同烤煙產(chǎn)區(qū)化學(xué)成分的相似性，為烤煙分組加工和等級替代提供理論依據(jù)，本試驗采用因子分析與廣義灰色絕對關(guān)聯(lián)相結(jié)合的方法對不同烤煙產(chǎn)區(qū)煙葉上部葉化學(xué)成分進(jìn)行了統(tǒng)計分析。 6.本試驗采用多元方差分析法對不同部位煙葉的化學(xué)成分在烤煙產(chǎn)區(qū)間的差異性、同一產(chǎn)區(qū)不同品種間化學(xué)成分的差異性以及不同產(chǎn)區(qū)不同品

6、種間化學(xué)成分的差異性進(jìn)行了系統(tǒng)分析。 7.本試驗采用多因素方差分析法對10個烤煙產(chǎn)區(qū)4個年份4個等級的煙葉進(jìn)行了系統(tǒng)分析。 8.以我國主產(chǎn)煙區(qū)的主栽烤煙品種K326為材料，測定了3個等級(C3F、B2F和X2F)共計391份樣品的煙堿含量和物理性狀，分析了煙堿含量與物理性狀的相互關(guān)系。 9.本試驗以我國主產(chǎn)煙區(qū)的主栽烤煙品種K326為材料，測定了X2F(下橘二)等級共計124份樣品的總氮、煙堿含量和物理性狀，系統(tǒng)

7、地分析了總氮含量、氮堿比與物理性狀的相互關(guān)系。結(jié)果表明：總氮含量、氮堿比和物理性狀在樣品間存在著廣泛的變異?？偟侩S單葉重、葉長、葉面密度的增加而逐步下降；氮堿比隨葉長、葉寬的增加而上升，隨葉面密度的增加而逐漸下降?？偟c葉長、葉面密度的關(guān)系可分別用逆函數(shù)＾y=0.827+38.047/x、復(fù)合函數(shù)＾y=1.880×0.996x描述；氮堿比與葉寬、葉面密度的關(guān)系可分別用復(fù)合函數(shù)＾y=0.413×1.023x描述、冪函數(shù)＾y=2.791

8、.×x-0.354描述。 10.本試驗以我國主產(chǎn)煙區(qū)124份烤煙中部葉樣品為研究材料，采用數(shù)理統(tǒng)計方法系統(tǒng)地分析了還原糖含量、還原糖煙堿比與若干形態(tài)特征的相互關(guān)系。 11.本研究以我國烤煙主產(chǎn)區(qū)122份煙葉中部葉樣品為基礎(chǔ)，系統(tǒng)地分析了煙葉鉀含量、氯含量、鉀氯比與物理性狀之間的關(guān)系。結(jié)果表明：各性狀在供試材料間存在著廣泛的變異。煙葉鉀含量與葉長、葉面密度分別呈極顯著正相關(guān)、負(fù)相關(guān)；煙葉氯含量與葉面密度呈顯著正相關(guān)；煙葉鉀

9、氯比與葉長、葉厚分別呈極顯著正相關(guān)、顯著負(fù)相關(guān)。南方煙區(qū)烤煙中部葉煙葉鉀含量與葉長、葉面密度的關(guān)系可分別用逆函數(shù)＾y=7.803-343.262/x、復(fù)合函數(shù)＾y=4.612×0.991x進(jìn)行描述；煙葉氯含量與葉面密度的關(guān)系可用二次函數(shù)＾y=1.268-0.034x+0.0003x2描述；煙葉鉀氯比與葉長、葉厚的關(guān)系可分別用復(fù)合函數(shù)＾y=0.023×1.105x、二次函數(shù)＾y=94.408-1355.208x+5897.907x2進(jìn)行描

10、述；且均達(dá)到5％顯著水平，表明曲線回歸一般較簡單線性回歸分析更有效?？緹熤胁咳~鉀含量、鉀氯比隨單葉重的增加而降低，隨葉長的增長而增加明顯；氯含量隨單葉重的增加而升高，隨葉長的增加而迅速下降，隨葉厚的增加而增加；南方煙區(qū)烤煙葉寬為23.5cm、葉面密度為85.31 g/m2是兩個敏感閾值。 12.本文以我國南方煙區(qū)烤煙品種K326不同部位的166份樣品為例，研究了烤煙主要化學(xué)成分與葉片長度的關(guān)系。結(jié)果表明，煙堿、總氮、還原糖、鉀、

11、氯、氮堿比、糖堿比、鉀氯比、葉長在樣品間存在廣泛的變異。氯和鉀氯比在部位間差異不顯著，葉長、煙堿、氮堿比和糖堿比在部位間差異顯著；總氮、還原糖在中部、下部間差異未達(dá)到顯著水平，但二者均與上部葉差異顯著；上部、中部葉的鉀含量差異不顯著，但二者均與下部葉差異顯著。上部、下部葉長達(dá)到55.3cm時比較敏感，超過該長度時，煙堿、總氮、氮堿比出現(xiàn)明顯變化；在中、下部葉長大于55.3cm后，還原糖含量也出現(xiàn)突變。上部葉的糖堿比與中、下部葉的鉀氯比、

12、鉀、氯含量在葉長大于61.5cm后變化較大。 13.以烤煙品種K326為供試材料，采用典型相關(guān)分析方法研究了烤煙不同部位煙葉的主要物理性狀和化學(xué)成分的關(guān)系。結(jié)果表明，烤煙物理性狀和化學(xué)成分所具有的顯著性指標(biāo)因部位而異；上、中、下3個部位物理性狀共有的顯著性指標(biāo)是葉長、葉厚和葉面密度，化學(xué)成分共有的顯著性指標(biāo)是氯含量、鉀含量和鉀氯比，且后者對典型變量的相對作用大小一致，表現(xiàn)為鉀>鉀氯比>氯；烤煙不同部位煙葉葉長、葉厚和葉面密度與鉀

13、、鉀氯比和氯的關(guān)系最為密切。典型負(fù)載系數(shù)可以作為確定各部位物理特性和化學(xué)成分顯著性指標(biāo)的重要依據(jù)。 14.為了指導(dǎo)配方打葉的小配方模塊設(shè)計，本試驗利用灰色理論建立了烤煙醇化過程糖堿比GM(1，1)灰色模型、糖堿比新陳代謝GM(1，1)灰色模型、氮堿比GM(1，1)灰色模型、氮堿比指數(shù)平滑GM(1，1)灰色修正模型和氮堿比對數(shù)GM(1，1)灰色修正模型。模型檢驗結(jié)果表明，建立的各種糖堿比、氮堿比模型都有意義，而且可用作中、長期預(yù)測

14、。糖堿比灰色模型精度較高，兩種模型精度分別達(dá)到了98.37％和99.73％：氮堿比灰色模型通過指數(shù)平滑和對數(shù)修正后，模型精度分別達(dá)到了93.56％和88.52％。 15.利用灰色理論建立了烤煙醇化期間總香味成分、香氣質(zhì)、香氣量的GM(1，1)灰色模型。河南B2F的總香味成分、香氣質(zhì)、香氣量的GM(1，1)灰色模型精度分別達(dá)到了98.63％、99.24％和99.91％；河南C3F的總香味成分、香氣質(zhì)、香氣量的GM(1，1)灰色模型

15、精度分別達(dá)到了97.82％、99.94％和99.09％。 16.建立模型的首要問題是恰當(dāng)?shù)剡x取進(jìn)入模型的解釋變量。針對這一問題，本文采用灰色絕對關(guān)聯(lián)度和灰色關(guān)聯(lián)聚類相結(jié)合的綜合評價方法，對烤煙主要化學(xué)成分和香氣質(zhì)的灰色模型變量進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，進(jìn)入香氣質(zhì)灰色預(yù)測模型的化學(xué)成分指標(biāo)變量為總氮、還原糖、pH值、糖堿比、氮堿比；進(jìn)入香氣量灰色預(yù)測模型的化學(xué)成分指標(biāo)變量為總氮、還原糖、鉀、pH值和糖堿比。灰色絕對關(guān)聯(lián)度和灰色關(guān)聯(lián)聚類

16、相結(jié)合不僅解決了自變量與因變量之間的關(guān)系問題，也解決了自變量之間的多重共線性問題。 17.建立了烤煙化學(xué)成分與香氣質(zhì)、香氣量的GM(1，N)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，結(jié)果表明，香氣質(zhì)GM(1,N)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的模擬精度、預(yù)測精度分別達(dá)到95.29％、98.56％，比單純GM(1,N)模型的預(yù)測精度提高了3.4％；香氣量GM(1,N))-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的模擬精度、預(yù)測精度分別達(dá)到95.13％、98.20％，比單純GM

17、(1,N)模型的預(yù)測精度提高了2.16％。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1-3-1時，香氣質(zhì)GM(1,N)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測精度最高；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1-9-1時，香氣量GMq(1,N)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測精度最高。 18.采用時間序列分析法，建立了卷煙煙氣焦油量的預(yù)測模型。結(jié)果表明，所建立的卷煙煙氣焦油量的ARMA(2，2)預(yù)測模型，模型預(yù)測精度達(dá)到了99.51％，平均相對誤差為0.49％，屬于一級(優(yōu)等)模型，預(yù)測精度優(yōu)于因果模