舒俊生， 姚忠達(dá)， 王浩軍， 郭東鋒

（安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，安徽 合肥 230088）

隨著吸煙與健康研究的不斷深入，提高吸煙安全性逐漸成為煙葉行業(yè)的共同目標(biāo)。努力降低卷煙的焦油產(chǎn)生量，發(fā)展低危害型卷煙，已成為煙草行業(yè)的共識。研究表明，煙葉原料是決定卷煙有害成分釋放量的重要因素，不同類型、不同等級的煙葉由于其化學(xué)成分不同，燃燒后其煙氣成分中的焦油、煙氣煙堿、一氧化碳等含量也不同[1-2]。近年來，有關(guān)煙葉理化特性與煙氣中有害成分之間關(guān)系的研究較多[3-7]，并且深入到單個(gè)化學(xué)成分與煙氣成分的相互關(guān)系[8-11]，運(yùn)用梳理統(tǒng)計(jì)方法、構(gòu)建預(yù)測模型等也成為不少煙草科研工作者的研究熱點(diǎn)[12-19]。但是，多數(shù)研究都默認(rèn)了煙葉的化學(xué)成分及煙氣成分符合正態(tài)分布，而沒有真正去驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，更沒有對所選用的回歸模型進(jìn)行優(yōu)選。本課題研究中通過構(gòu)建煙葉原料與煙氣成分的預(yù)測模型，并采用分析回歸的方法，優(yōu)選出更為精準(zhǔn)的預(yù)測模型，以期為提高煙葉安全性和設(shè)計(jì)低焦油卷煙配方提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗(yàn)材料為全國不同產(chǎn)煙區(qū)域、不同品種、不同等級的片煙樣品，以及部分進(jìn)口煙葉，煙葉樣品共計(jì) 44 份，品種包含 K326，CB-1，云 85，云 87，云97和紅花大金元，進(jìn)口煙葉不分品種。

1.2 方法

每一個(gè)煙葉樣品按照標(biāo)準(zhǔn)制備卷煙進(jìn)行檢測，所有煙支輔材（三紙一棒）均使用同一規(guī)格。檢測分析項(xiàng)目分為總粒相物、焦油量、煙氣煙堿量、煙氣水分含量、煙氣一氧化碳量、抽吸口數(shù)等共6項(xiàng)煙氣指標(biāo)。樣品的制備、檢測均按國標(biāo)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)程序進(jìn)行。判定規(guī)則按 Q/WY·JS-J·JC 03-2010《卷煙成品檢驗(yàn)規(guī)程》的規(guī)定執(zhí)行。檢測設(shè)備為RM200A吸煙機(jī)、Aglient 7890A氣相色譜，環(huán)境條件為溫度（22.2±0.5） ℃，濕度（61.0±2.0）%。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

數(shù)據(jù)采用minitab15和SPSS17軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 檢測結(jié)果統(tǒng)計(jì)描述及正態(tài)性檢驗(yàn)

對6項(xiàng)煙氣指標(biāo)和煙葉的常規(guī)化學(xué)成分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，結(jié)果見表1。結(jié)果表明:煙氣指標(biāo)分布均為平頂峰，左偏態(tài)峰；除煙氣煙堿存在較為廣泛的變異外，其它幾項(xiàng)指標(biāo)變異水平一般。各煙葉樣本就化學(xué)成分方面存在較為廣泛的變異，其中總氯變異最大，且總氯含量的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)右偏態(tài)尖頂峰的分布狀態(tài)，離散程度較大，其余指標(biāo)均為平頂峰。

表1 煙葉中化學(xué)檢測指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述Table 1 Statistical analysis of the chemical content in flue-cured tobacco

采用Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk兩種檢驗(yàn)方法對各樣本的煙氣指標(biāo)及化學(xué)成分進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。對比發(fā)現(xiàn)，由于實(shí)驗(yàn)的樣本量為44個(gè)，屬于小樣本量，更適合運(yùn)用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)，且各項(xiàng)煙氣指標(biāo)的sig＞0.05，均服從正態(tài)分布。由圖1～6可以看出，各樣本的化學(xué)成分指標(biāo)的殘差概率分布呈一條直線，服從正態(tài)分布，可以進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)分析。

表2 煙氣指標(biāo)與化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)Table 2 Orthostate assay of the chemical content and smoke composition

圖1 總粒相物殘差概率圖Fig.1 Residual probability of the total particulate matter

圖2 煙氣煙堿殘差概率圖Fig.2 Residual probability of smoke nicotine

圖3 焦油量殘差概率圖Fig.3 Residual probability of tar

圖4 煙氣水分殘差概率圖Fig.4 Residual probability of smoke moisture

圖5 煙氣一氧化碳?xì)埐罡怕蕡DFig.5 Residual probability of smoke NO

圖6 抽吸口數(shù)殘差概率圖Fig.6 Residual probability of puff number

2.2 回歸分析

以常規(guī)化學(xué)成分為自變量、煙氣成分為因變量進(jìn)行回歸分析（煙氣水分與各項(xiàng)化學(xué)成分的相關(guān)分析均不顯著，在此不作進(jìn)一步分析），結(jié)果見表3—6。研究表明:無論用全部自變量（全模型）進(jìn)行回歸，還是僅用顯著相關(guān)變量（表3顯示相關(guān)分析結(jié)果）進(jìn)行回歸，或者雙重篩選逐步進(jìn)行回歸，所得的回歸模型的P-value均達(dá)到顯著水平，Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量均通過殘差相互獨(dú)立檢驗(yàn)（值接近于2）。但是采用不同的回歸方法，所得方程的預(yù)測參數(shù)以及預(yù)測精度會(huì)有所不同，其中全模型回歸方程的R2均高于其它兩種方法，方程的預(yù)測精度從預(yù)測誤差標(biāo)準(zhǔn)差MSPE'來看，雙重篩選逐步回歸與僅含顯著相關(guān)變量的回歸方程精度高于全模型方程。雖然所有模型均顯著，全模型方程R2最高，但是從使用角度和方程的預(yù)測精度來看，全模型方程并非是最理想的。

表3 煙氣成分與化學(xué)成分簡單相關(guān)分析Table 3 Correlation analysis of the chemical content and smoke composition

表4 煙氣成分與化學(xué)成分回歸模型匯總Table 4 Total regression model of the chemical content and smoke composition

表5 煙氣成分與化學(xué)成分回歸模型概要Table 5 Regression analysis of the chemical content and smoke composition

表6 煙氣成分與化學(xué)成分回歸模型參數(shù)Table 6 Parameters of regression model of the chemical content and smoke composition

對焦油量、煙氣煙堿和一氧化碳3個(gè)煙氣指標(biāo)的回歸方程進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見表7。研究表明:焦油回歸模型中只有煙堿的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到顯著水平，其它變量回歸系數(shù)均未達(dá)到顯著水平；雙重篩選逐步回歸模型煙堿和常數(shù)相2個(gè)變量的回歸系數(shù)達(dá)到顯著水平，其它變量未達(dá)到顯著檢驗(yàn)；僅含顯著相關(guān)變量的回歸模型中也是只有煙堿的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到顯著水平，而其它變量回歸系數(shù)為達(dá)到顯著水平。

表7 焦油與化學(xué)成分回歸方程驗(yàn)證Table7 Regression equation assay ofthechemical content and tar

由表8、表9可以看出，煙氣煙堿的3種回歸模型檢驗(yàn)中，都是只有煙堿回歸系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)，其它變量回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)；煙氣一氧化碳全模型變量回歸系數(shù)均未通過檢驗(yàn)，僅含顯著相關(guān)變量回歸方程常數(shù)項(xiàng)和總鉀的通過回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，煙堿回歸系數(shù)檢驗(yàn)不顯著，雙重篩選逐步回歸方程各個(gè)變量回歸系數(shù)均通過檢驗(yàn)。所以煙氣一氧化碳最佳回歸模型為Y=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9；焦油和煙氣煙堿預(yù)測變量采用煙堿來進(jìn)行回歸預(yù)測更合適。

表8 煙氣煙堿與化學(xué)成分回歸方程驗(yàn)證Table8 Regression equation assay ofthechemical content and smoke nicotine

表9 煙氣一氧化碳與化學(xué)成分回歸方程驗(yàn)證Table9 Regression equation assay ofthechemical content and smoke NO

利用煙堿對焦油和煙氣煙堿重新進(jìn)行回歸預(yù)測，結(jié)果表明:回歸方程檢驗(yàn)均達(dá)到顯著水平（P<0.01），方程回歸系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)（P<0.01），所以最終得到回歸模型，焦油回歸方程為Y焦油=11.7+1.857X煙堿，煙氣煙堿回歸方程為 Y煙氣煙堿=0.679X煙堿，煙氣一氧化碳回歸模型為Y一氧化碳=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9。

焦油及煙氣煙堿回歸模型的驗(yàn)證、方差分析、回歸系數(shù)檢驗(yàn)等見表10—15。

表10 焦油回歸模型驗(yàn)證Table 10 Regression model assay of tar

表11 焦油回歸模型方差分析Table 11 ANOVA of regression model on tar

表12 焦油回歸模型回歸系數(shù)檢驗(yàn)Table 12 Regression coefficient assay of regression model on tar

表13 煙氣煙堿回歸模型驗(yàn)證Table 13 Regression model assay of smoke nicotine

表14 煙氣煙堿回歸模型方差分析Table 14 ANOVA of regression model on smoke nicotine

表15 煙氣煙堿回歸模型回歸系數(shù)檢驗(yàn)Table 15 Regression coefficient assay of regression model on smoke nicotine

3 結(jié)語

煙氣成分與煙葉化學(xué)成分間存在著不同程度的相關(guān)關(guān)系，運(yùn)用不同的回歸方法建立模型，所得方程不同，雖然全模型方程的判定系數(shù)R2最高，但是并非篩選的最佳模型；進(jìn)一步運(yùn)用部分顯著相關(guān)變量或者雙重篩選逐步回歸，雖然方程都通過驗(yàn)證，但是方程中變量系數(shù)并未全部通過檢驗(yàn)，進(jìn)一步證實(shí)全模型方程不是最佳回歸模型。

通過剔除不顯著的回歸系數(shù)的變量，重新進(jìn)行回歸，得到的焦油、煙氣煙堿、煙氣一氧化碳的回歸模型，焦油回歸方程為Y焦油=11.7+1.857X煙堿，煙氣煙堿回歸方程為Y煙氣煙堿=0.679X煙堿，煙氣一氧化碳回歸模型為YCO=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9，且回歸方程檢驗(yàn)均達(dá)到顯著水平（P<0.01），方程回歸系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn) （P<0.01）。

本研究從回歸方法對比分析角度，對常規(guī)化學(xué)成分與煙氣成分進(jìn)行預(yù)測，而煙氣成分的生成還受到輔材、環(huán)境、燃燒等因素的影響，所以對于煙氣成分預(yù)測，尚需要進(jìn)一步研究探討，同時(shí)對于回歸方法的選擇，也需要進(jìn)一步的驗(yàn)證和研究。

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