陳天才　耿紅梅　王振國　胡建斌　楊昌全　陳倫飛　代先強　李承榮　竇玉青

摘要 煙葉掛灰是烤煙烘烤過程中的一種普遍現(xiàn)象。為了探明煙葉掛灰程度和柔軟性對K326品種煙葉質(zhì)量的具體影響，在重慶奉節(jié)煙區(qū)開展了進一步研究。按照不同掛灰面積、顏色深淺、不同柔軟性采集3個不同水平的煙葉樣品，鑒定其外觀質(zhì)量，測定其常規(guī)化學(xué)成分并感官評吸卷煙小樣，結(jié)果表明，柔軟性與葉片結(jié)構(gòu)、油分、身份、還原糖含量等極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.89、0.82、0.72；掛灰面積與煙葉顏色、氮堿比、色度等極顯著負相關(guān)，與煙堿和氯離子含量極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.76、-0.64、-0.50、0.60、0.55。以煙葉質(zhì)量各指標為因變量，以柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺為自變量，建立偏最小二乘回歸方程，可以較準確地估算柔軟性和掛灰程度對煙葉質(zhì)量的具體影響，對因變量信息總變異的解釋比例最高可達86.81%（葉片結(jié)構(gòu)）。探明了柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺對煙葉質(zhì)量各指標影響的相對重要性，柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺對煙葉外觀質(zhì)量影響的相對重要性分別為1.45、0.84、0.45。偏最小二乘回歸能很好地用來建立煙葉質(zhì)量估算模型，煙葉掛灰程度和柔軟性對煙葉質(zhì)量有顯著影響。

關(guān)鍵詞 掛灰；柔軟性；煙葉質(zhì)量；偏最小二乘回歸

中圖分類號 TS44 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2023）06-0177-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.06.043

The Effects of Smudged Degree and Leaf Softness on Tobacco Leaf Quality Based on Partial Least Squares

CHEN Tian－cai，GENG Hong－mei，WANG Zhen－guo et al

（Fengjie Tobacco Company of Chongqing City，Chongqing 404600）

Abstract Tobacco leaf smudging is very common during the process of flue－curing. A further study was conducted in Fengjie County， Chongqing City to identify the specific influence of the smudged degree and leaf softness on the quality of tobacco leaves. Smudged degree mainly included the spot area and color shade. The smudged area， color shade， and the softness all had 3 levels. The leaf samples were randomly collected in Fengjie County. The results showed that the softness was significantly positively correlated with leaf structure， oil content， figure， and reducing sugar content， with correlation coefficient of 0.90， 0.89， 0.82， and 0.72， respectively. The smudged area was significantly and negatively correlated with the leaf color， nitrogen－nicotine ratio， and chromaticity， and significantly and positively correlated with the nicotine and chloride contents， with correlation coefficient of -0.76， -0.64， -0.50， 0.60 and 0.55， respectively. Some partial least squares regression equations were established by using the leaf quality indicators as the dependent variables， and the softness， leaf smudged area and the grey degree as the predicting variables， which could estimate the specific influence of softness and smudged degree on the leaf quality. The models could explain as high as 86.81% of the total variation of leaf quality indicator. The variable important for projection （VIP） was also explored in this study， and we found that VIP of softness， smudged area， and grey degree on leaf quality was 1.45， 0.84 and 0.45， respectively. In conclusion， partial least squares regression can be well used to establish a tobacco leaf quality estimation model， and the leaf softness and smudged degree have significant influence on tobacco leaf quality.

Key words Smudge;Softness;Leaf quality;Partial least square regression

在烤煙烘烤過程中，煙葉正面由于氣孔較少，蠟質(zhì)層較厚，水分排出易受阻礙，常常會產(chǎn)生一層黑褐色的細微小斑點，如同蒙上一層灰一樣，導(dǎo)致掛灰［1-2］。煙葉烘烤結(jié)束后，灰斑仍然留存。在煙葉烘烤實踐中，掛灰現(xiàn)象極為普遍，尤其是上部葉片。煙葉本身成熟過度，烘烤過程中變黃過度，升、降溫過猛，編煙裝煙過密，烤房排濕不力等均會引起掛灰［3-7］。掛灰對煙葉質(zhì)量影響較大，K、煙堿、有機酸、生物堿等含量均有明顯下降，導(dǎo)致煙葉的可用性降低［8］?？竞鬅熑~掛灰對煙葉外觀質(zhì)量也有較大影響，一般屬于下低等煙或級外煙，價格極低或根本不予收購，煙農(nóng)的收益會嚴重受損［9］。掛灰對煙葉質(zhì)量的影響，雖然有大量觀察和認識，但缺乏科學(xué)性、系統(tǒng)性和完整性結(jié)論，有必要進行深入調(diào)查研究?；趶V西中煙對重慶奉節(jié)基地的煙葉質(zhì)量評價反饋部分非正常條件下產(chǎn)生的K326非基本色煙葉仍有較大的使用價值，深入研究掛灰煙葉工業(yè)可用性，建立內(nèi)部標準指導(dǎo)烤煙K326品種收購、分選具有重大意義。

掛灰可能會影響煙葉質(zhì)量的多個指標值，包括外觀、化學(xué)成分、感官質(zhì)量等指標，而每類指標又含有多個指標，因此，此類研究自變量和因變量均為多元，無法用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法進行分析和建模。近年來發(fā)展迅速的偏最小二乘回歸（partial least squares， PLS）能很好地被應(yīng)用于探索此類數(shù)據(jù)的分析和建模［10-15］。PLS最初由經(jīng)濟計量學(xué)家Herman Wold于20世紀70年代提出，后被許多統(tǒng)計學(xué)家稱為“第二代多元統(tǒng)計分析方法”。PLS綜合了線性回歸、主成分分析及典型相關(guān)分析的優(yōu)點，其用途比主成分回歸更為廣泛，是進行多因變量對多自變量回歸建模的強有力的工具［12-13］。PLS能夠在自變量存在嚴重相關(guān)的條件下建模，可用于解決多重共線性問題，尤其適用于樣本含量較小的情形，甚至可用于樣本含量小于自變量數(shù)的特殊情況（傳統(tǒng)線性回歸方法一般要求樣本含量是自變量個數(shù)的5～10倍）［11，14］。因此，該研究在重慶奉節(jié)煙區(qū)，按照掛灰程度收集烤后煙葉上部葉煙葉樣品，獲得煙葉質(zhì)量數(shù)據(jù)，采用偏最小二乘回歸法，進一步探索掛灰程度對煙葉質(zhì)量的具體影響，為提高煙葉的工業(yè)可用性提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

以重慶奉節(jié)K326品種為試驗對象，從葉片柔軟性和掛灰程度2個因素考慮，掛灰程度又包括斑塊面積和顏色深淺2個維度。柔軟性分柔軟、較柔軟、僵硬3個檔次；掛灰面積設(shè)30%、50%、70% 3個檔次；掛灰顏色深淺分淺灰色、灰色、深灰色3個檔次，構(gòu)成27個處理組合。

1.2 煙葉樣品獲取和檢測 2021年9月至10月在烤煙收購結(jié)束后，按照27個處理組合，每個取2個樣品（重復(fù)），共54個，每個樣品3 kg。預(yù)處理后進行外觀鑒定、常規(guī)化學(xué)成分檢測和感官評吸評價。外觀鑒定由重慶市煙草公司組織相關(guān)專家按照國標（GB 2635—92）進行鑒定打分；感官質(zhì)量由重慶市煙草公司組織評吸專家按煙草行業(yè)相關(guān)標準（YC/T 138—1998）進行；采用近紅外光譜（NIR）定量分析技術(shù)對煙葉樣品的常規(guī)化學(xué)成分進行分析。

1.3 統(tǒng)計分析 采用SAS 9.4軟件CORR程序進行相關(guān)性分析，PLS（partial least squares）程序進行偏最小二乘回歸分析和建模。交叉確認采用Split法。

2 結(jié)果與分析

2.1 煙葉質(zhì)量與掛灰程度、柔軟性的相關(guān)性

相關(guān)分析結(jié)果表明（表1），煙葉質(zhì)量與柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺有密切的相關(guān)性。外觀質(zhì)量中，成熟度、葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分、色度、外觀質(zhì)量總分與柔軟性的相關(guān)性極顯著（P<0.01）。與柔軟性相關(guān)性最強的外觀質(zhì)量指標是葉片結(jié)構(gòu)和油分，其次是身份和成熟度。外觀質(zhì)量與掛灰面積的相關(guān)性比與柔軟性弱，其中顏色和色度與掛灰面積的相關(guān)性極顯著（P<0.01），成熟度和外觀質(zhì)量總分與掛灰面積相關(guān)性顯著（P<0.05）。外觀質(zhì)量與掛灰深淺基本上無相關(guān)性，r2最高的僅0.34，且不顯著。

化學(xué)成分中，總糖、還原糖含量與柔軟性的相關(guān)性極顯著（P<0.01），兩糖比、糖堿比與柔軟性的相關(guān)性顯著（P<0.05）。

與柔軟性相關(guān)性最強的化學(xué)成分指標是還原糖含量，其次是總糖。與柔軟性相比，化學(xué)成分中有更多的指標與掛灰面積具有顯著或極顯著相關(guān)性，其中煙堿、氯、鉀含量，糖堿比，氮堿比與掛灰面積的相關(guān)性極顯著（P<0.01），氮堿比、煙堿的相關(guān)系數(shù)值較高?；瘜W(xué)成分與掛灰深淺有一定相關(guān)性，其中鉀含量為極顯著相關(guān)（P<0.01）；與煙堿含量、兩糖比、糖堿比顯著相關(guān)（P<0.05）。

感官質(zhì)量中，柔細度、甜度與柔軟性的相關(guān)性極顯著（P<0.01），香氣量、感官質(zhì)量總分與柔軟性的相關(guān)性顯著（P<0.05）。與柔軟性相關(guān)性較強的感官質(zhì)量指標是柔細度、甜度，其次是香氣量。感官質(zhì)量與掛灰面積有一定的相關(guān)性，其中余味與掛灰面積的相關(guān)性極顯著（P<0.01），與香氣量、甜度相關(guān)性顯著（P<0.05）。感官質(zhì)量與掛灰深淺的相關(guān)性較弱，雜氣、透發(fā)性、勁頭與掛灰深淺顯著相關(guān)（P<0.05）。

2.2 煙葉質(zhì)量指標預(yù)測模型的建立

以柔軟性（X1）、掛灰面積（X2）、掛灰深淺（X3）為預(yù)測變量（自變量），以外觀質(zhì)量、化學(xué)成分、感官質(zhì)量各指標為被預(yù)測變量（因變量 Y），采用PLS法建立回歸方程，各參數(shù)估計見表2。例如，葉片結(jié)構(gòu)分的預(yù)測方程為：

Y=3.322 2+0.811 1X1-0.008 9X2+0.122 2X3

構(gòu)建回歸方程時，可以把所有的外觀質(zhì)量指標，包括顏色、成熟度、葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分、色度、外觀總分共7個因變量作為一組因變量，與自變量（柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺）一起建立模型，結(jié)果與單獨建立模型完全相同，這是偏最小二乘回歸法的優(yōu)勢。

雖然采用PLS法對所有煙葉質(zhì)量指標建立了預(yù)測模型，但在使用該模型時，需要考慮模型的預(yù)測精度，其主要由因變量所得主成分變異信息占總變異信息的百分比（表3）。當(dāng)因變量為一組變量時（如外觀質(zhì)量含顏色等7個因變量），可以構(gòu)建多個主成分對，分別計算各主成分的解釋貢獻率，在外觀質(zhì)量組中，因變量第1、2、3的主成分分別解釋了總變異的61.70%、10.84%、1.10%（表3），理論上，從因變量的角度來看，僅僅需要考慮第1、2主成分；但該研究發(fā)現(xiàn)，自變量主成分1、2、3的貢獻率分別為33.33%、33.33%、33.33%，累計100%，因此，對所有模型，取前3對主成分。同時，以單個變量為因變量，也嘗試進行了偏最小二乘回歸分析和建模，此時因變量主成分為1組，即因變量本身，所以2、3主成分的貢獻率均為0（表3）。

從表3的累計貢獻率可以看出，外觀質(zhì)量所有指標預(yù)測模型很好，因變量的累計貢獻率最高的是葉片結(jié)構(gòu)，模型涵蓋了86.81%的變異，僅有13.19%的變異不能被模型預(yù)測。其次是油分（81.02%）、身份（80.68%）和顏色（70.27%）得分。外觀質(zhì)量總體累計貢獻率為73.64%。據(jù)此判斷，表2中的葉片結(jié)構(gòu)、油分、身份和顏色得分預(yù)測模型預(yù)測效果良好。化學(xué)成分有指標預(yù)測模型預(yù)測效果不及外觀質(zhì)量指標，總體累計貢獻率為41.94%，遠低于60%的可接受閾值。因變量的累計貢獻率最高的是還原糖含量，模型涵蓋了62.90%的變異，其次是糖堿比（60.25%）。其余指標累計貢獻率低于60.00%，表2中所列相關(guān)模型只能是僅供參考。感官質(zhì)量所有指標累計貢獻率均低于50%，因此，表2中所列模型感官質(zhì)量預(yù)測模型參考意義不大。

2.3 柔軟性和掛灰程度對煙葉質(zhì)量指標影響的重要性分析

表4為自變量對因變量影響的相對重要性，值越大，影響程度越大。對外觀質(zhì)量來說，柔軟性影響最大，其次是掛灰面積，掛灰深淺對煙葉外觀質(zhì)量影響最小。柔軟性對外觀質(zhì)量指標的油分影響最大，其次是葉片結(jié)構(gòu)、身份、外觀質(zhì)量總分、成熟度，對煙葉顏色影響最小。掛灰面積對外觀質(zhì)量指標的顏色得分影響最大，其次是色度、成熟度和外觀質(zhì)量總分，對葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分得分影響很小。掛灰深淺對外觀質(zhì)量指標的影響都不大，相對來看，身份、顏色有一定影響，對其余指標影響極小。

對化學(xué)成分來說，柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺對其影響程度比較接近，相對來說，掛灰面積影響稍大。柔軟性對化學(xué)成分指標的還原糖含量影響最大，其次是總糖、兩糖比、總氮、糖堿比，柔軟性對煙葉鉀氯比、煙堿、氯、氮堿比、鉀的影響很小。掛灰面積對化學(xué)成分指標的氮堿比、氯含量影響較大，其次是煙堿、鉀、糖堿比、鉀氯比，對總糖和還原糖有一定影響，對兩糖比和總氮基本無影響。掛灰深淺對化學(xué)成分指標的總氮、鉀氯比、鉀、兩糖比影響較大，其次是煙堿、總糖、糖堿比，對還原糖、氮堿比、氯的影響很小。

對感官質(zhì)量來說，柔軟性影響最大，其次是掛灰深淺，掛灰面積對煙葉感官質(zhì)量影響最小。柔軟性對感官質(zhì)量指標的柔細度、濃度影響較大，其次是甜度、感官質(zhì)量總分、刺激性、香氣量、透發(fā)性、香氣質(zhì)、余味，對雜氣、勁頭影響較小。掛灰面積對感官質(zhì)量指標的余味、香氣量、香氣質(zhì)影響較大，其次是感官質(zhì)量總分、甜度、雜氣、刺激性，對柔細度、勁頭、濃度、透發(fā)性影響較小。掛灰深淺對感官質(zhì)量指標的勁頭、雜氣、透發(fā)性影響較大，其次是刺激性、香氣質(zhì)、余味、感官質(zhì)量總分，對濃度、香氣量、甜度、柔細度等的影響較小。

3 討論

肖振杰等［16］研究發(fā)現(xiàn)，中部烤壞煙的煙堿、總氮和蛋白質(zhì)含量平均值分別比正常烘烤的C3F高31.4%、40.6%和28.6%，上部葉分別比正常烘烤的B2F高24.5%、36.4%和21.2%。該研究表明，掛灰面積與煙堿含量極顯著正相關(guān)，與肖振杰等［16］的研究結(jié)論一致。一般情況下，上部煙葉煙堿含量本來就存在偏高、過高的現(xiàn)象，加之烘烤掛灰導(dǎo)致煙葉煙堿含量進一步增加，導(dǎo)致了工業(yè)可用性的進一步降低，不利于卷煙配方的使用。

付秋娟等［17］研究顯示，烤煙柔軟度與主要理化指標密切相關(guān)，尤其是煙葉總糖、還原糖和鉀對煙葉柔軟度有直接作用，且相關(guān)系數(shù)也最高，分別為0.704、0.695和0.559。該研究發(fā)現(xiàn)煙葉柔軟性與還原糖含量極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.72。掛灰煙葉葉片由于烘烤過程中內(nèi)物質(zhì)（主要是碳水化合物）消耗或轉(zhuǎn)化過度，所以葉片的總糖含量少，總碳水化合物含量少。

4 結(jié)論

煙葉柔軟性與葉片結(jié)構(gòu)、油分、身份、還原糖含量等極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.89、0.82、0.72；掛灰面積與煙葉顏色、氮堿比、色度等極顯著負相關(guān)（P<0.01），與煙堿和氯離子含量極顯著正相關(guān)（P<0.01），相關(guān)系數(shù)分別為-0.76、-0.64、-0.50、0.60、0.55。以煙葉質(zhì)量各指標為因變量（y），以柔軟性（X1）、掛灰面積（X2）、掛灰深淺（X3）為自變量，建立偏最小二乘回歸方程，可以較準確地估算柔軟性和掛灰程度對煙葉質(zhì)量的具體影響，如葉片結(jié)構(gòu)的估算模型為：Y=3.322 2+0.811 1X1-0.008 9X2+0.122 2X3，模型對因變量信息總變異的解釋比例為86.81%。該研究還探明了柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺對煙葉質(zhì)量各指標影響的相對重要性，如柔軟性、掛灰面積、掛灰深淺對煙葉外觀質(zhì)量影響的相對重要性分別為1.45、0.84、0.45。偏最小二乘回歸能很好地用來建立煙葉質(zhì)量估算模型，尤其是涉及因變量和自變量均為多元的情況，煙葉掛灰程度和柔軟性對煙葉質(zhì)量有顯著影響。

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基金項目 重慶市煙草公司重點項目（A20211NY1307，B20211NY1309）。

作者簡介 陳天才（1988—），男，四川鹽源人，農(nóng)藝師，碩士，從事煙草栽培和管理方面的研究。*通信作者，研究員，博士，從事煙草栽培和煙葉質(zhì)量分析研究。

收稿日期 2022-04-01