基于偏最小二乘回归的挂灰程度和柔软性对烟叶质量的影响分析

摘要 烟叶挂灰是烤烟烘烤过程中的一种普遍现象。为了探明烟叶挂灰程度和柔软性对K326品种烟叶质量的具体影响，在重庆奉节烟区开展了进一步研究。按照不同挂灰面积、颜色深浅、不同柔软性采集3个不同水平的烟叶样品，鉴定其外观质量，测定其常规化学成分并感官评吸卷烟小样，结果表明，柔软性与叶片结构、油分、身份、还原糖含量等极显著正相关，相关系数分别为0.90、0.89、0.82、0.72；挂灰面积与烟叶颜色、氮碱比、色度等极显著负相关，与烟碱和氯离子含量极显著正相关，相关系数分别为-0.76、-0.64、-0.50、0.60、0.55。以烟叶质量各指标为因变量，以柔软性、挂灰面积、挂灰深浅为自变量，建立偏最小二乘回归方程，可以较准确地估算柔软性和挂灰程度对烟叶质量的具体影响，对因变量信息总变异的解释比例最高可达86.81%（叶片结构）。探明了柔软性、挂灰面积、挂灰深浅对烟叶质量各指标影响的相对重要性，柔软性、挂灰面积、挂灰深浅对烟叶外观质量影响的相对重要性分别为1.45、0.84、0.45。偏最小二乘回归能很好地用来建立烟叶质量估算模型，烟叶挂灰程度和柔软性对烟叶质量有显著影响。

关键词 挂灰；柔软性；烟叶质量；偏最小二乘回归

中图分类号 TS44 文献标识码 A

文章编号 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

在烤烟烘烤过程中，烟叶正面由于气孔较少，蜡质层较厚，水分排出易受阻碍，常常会产生一层黑褐色的细微小斑点，如同蒙上一层灰一样，导致挂灰［1-2］。烟叶烘烤结束后，灰斑仍然留存。在烟叶烘烤实践中，挂灰现象极为普遍，尤其是上部叶片。烟叶本身成熟过度，烘烤过程中变黄过度，升、降温过猛，编烟装烟过密，烤房排湿不力等均会引起挂灰［3-7］。挂灰对烟叶质量影响较大，K、烟碱、有机酸、生物碱等含量均有明显下降，导致烟叶的可用性降低［8］。烤后烟叶挂灰对烟叶外观质量也有较大影响，一般属于下低等烟或级外烟，价格极低或根本不予收购，烟农的收益会严重受损［9］。挂灰对烟叶质量的影响，虽然有大量观察和认识，但缺乏科学性、系统性和完整性结论，有必要进行深入调查研究。基于广西中烟对重庆奉节基地的烟叶质量评价反馈部分非正常条件下产生的K326非基本色烟叶仍有较大的使用价值，深入研究挂灰烟叶工业可用性，建立内部标准指导烤烟K326品种收购、分选具有重大意义。

挂灰可能会影响烟叶质量的多个指标值，包括外观、化学成分、感官质量等指标，而每类指标又含有多个指标，因此，此类研究自变量和因变量均为多元，无法用传统的统计方法进行分析和建模。近年来发展迅速的偏最小二乘回归（partial least squares， PLS）能很好地被应用于探索此类数据的分析和建模［10-15］。PLS最初由经济计量学家Herman Wold于20世纪70年代提出，后被许多统计学家称为“第二代多元统计分析方法”。PLS综合了线性回归、主成分分析及典型相关分析的优点，其用途比主成分回归更为广泛，是进行多因变量对多自变量回归建模的强有力的工具［12-13］。PLS能够在自变量存在严重相关的条件下建模，可用于解决多重共线性问题，尤其适用于样本含量较小的情形，甚至可用于样本含量小于自变量数的特殊情况（传统线性回归方法一般要求样本含量是自变量个数的5～10倍）［11，14］。因此，该研究在重庆奉节烟区，按照挂灰程度收集烤后烟叶上部叶烟叶样品，获得烟叶质量数据，采用偏最小二乘回归法，进一步探索挂灰程度对烟叶质量的具体影响，为提高烟叶的工业可用性提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

以重庆奉节K326品种为试验对象，从叶片柔软性和挂灰程度2个因素考虑，挂灰程度又包括斑块面积和颜色深浅2个维度。柔软性分柔软、较柔软、僵硬3个档次；挂灰面积设30%、50%、70% 3个档次；挂灰颜色深浅分浅灰色、灰色、深灰色3个档次，构成27个处理组合。

1.2 烟叶样品获取和检测 2021年9月至10月在烤烟收购结束后，按照27个处理组合，每个取2个样品（重复），共54个，每个样品3 kg。预处理后进行外观鉴定、常规化学成分检测和感官评吸评价。外观鉴定由重庆市烟草公司组织相关专家按照国标（GB 2635—92）进行鉴定打分；感官质量由重庆市烟草公司组织评吸专家按烟草行业相关标准（YC/T 138—1998）进行；采用近红外光谱（NIR）定量分析技术对烟叶样品的常规化学成分进行分析。

1.3 统计分析 采用SAS 9.4软件CORR程序进行相关性分析，PLS（partial least squares）程序进行偏最小二乘回归分析和建模。交叉确认采用Split法。

2 结果与分析

2.1 烟叶质量与挂灰程度、柔软性的相关性

相关分析结果表明（表1），烟叶质量与柔软性、挂灰面积、挂灰深浅有密切的相关性。外观质量中，成熟度、叶片结构、身份、油分、色度、外观质量总分与柔软性的相关性极显著（P<0.01）。与柔软性相关性最强的外观质量指标是叶片结构和油分，其次是身份和成熟度。外观质量与挂灰面积的相关性比与柔软性弱，其中颜色和色度与挂灰面积的相关性极显著（P<0.01），成熟度和外观质量总分与挂灰面积相关性显著（P<0.05）。外观质量与挂灰深浅基本上无相关性，r2最高的仅0.34，且不显著。

化学成分中，总糖、还原糖含量与柔软性的相关性极显著（P<0.01），两糖比、糖碱比与柔软性的相关性显著（P<0.05）。

与柔软性相关性最强的化学成分指标是还原糖含量，其次是总糖。与柔软性相比，化学成分中有更多的指标与挂灰面积具有显著或极显著相关性，其中烟碱、氯、钾含量，糖碱比，氮碱比与挂灰面积的相关性极显著（P<0.01），氮碱比、烟碱的相关系数值较高。化学成分与挂灰深浅有一定相关性，其中钾含量为极显著相关（P<0.01）；与烟碱含量、两糖比、糖碱比显著相关（P<0.05）。

感官质量中，柔细度、甜度与柔软性的相关性极显著（P<0.01），香气量、感官质量总分与柔软性的相关性显著（P<0.05）。与柔软性相关性较强的感官质量指标是柔细度、甜度，其次是香气量。感官质量与挂灰面积有一定的相关性，其中余味与挂灰面积的相关性极显著（P<0.01），与香气量、甜度相关性显著（P<0.05）。感官质量与挂灰深浅的相关性较弱，杂气、透发性、劲头与挂灰深浅显著相关（P<0.05）。

2.2 烟叶质量指标预测模型的建立

以柔软性（X1）、挂灰面积（X2）、挂灰深浅（X3）为预测变量（自变量），以外观质量、化学成分、感官质量各指标为被预测变量（因变量 Y），采用PLS法建立回归方程，各参数估计见表2。例如，叶片结构分的预测方程为：

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