基于化学成分的烟草质量评价方法研究与应用

基于化学成分的烟草质量评价方法研究与应用

论文摘要

烟草是最重要的经济作物,它从一开始就在农业经济和国际贸易中占有重要地位,是国民经济的重要组成部分。烟叶质量评价是风格特色烟叶研究、烟叶加工特性研究、模块配方手段研究和叶组替代技术研究等众多烟草前沿研究方向的基础。本试验以灰色理论为基础,结合神经网络理论、模糊理论等综合评价方法对烤烟化学成分、烤烟产区、烤烟形态特征与化学成分、烤烟感官质量等诸多问题进行了研究和评价,主要研究结论如下:1、众多的烟草化学成分指标增加了烟叶品质分析和质量综合评价的难度。针对这一问题,本试验选取主要烤烟产区样品共247份,并运用灰色统计分析法研究了这些样品的10个化学成分指标。结果表明:氮碱比属于大影响指标,对烟叶品质的影响程度最大;总氮、糖碱比、氯、还原糖、烟碱、水溶性总糖、总植物碱、钾氯比为中影响指标,对烟叶品质的影响程度仅次于大影响指标,蛋白质属于小影响指标。配方叶组选择烟叶原料时,如果烟叶化学成分不在适宜区域内,总氮等大影响指标选择小于适宜区域的化学成分比较合理;还原糖、烟碱、水溶性总糖、总植物碱、钾氯比、糖碱比、氮碱比、氯等中影响指标应选择大于适宜区域的化学成分对烟叶品质损害较小。2、烤烟化学成分指标之间的关系密切而复杂。为简化化学成分指标,本文选取我国主要烟区272份烟叶样品,对14个化学成分指标进行了灰色关联聚类分析。结果表明:当聚类临界值为0.8时,14个化学成分指标可被聚为5类,总氮、糖碱比、氮碱比、氯、总挥发性酸可以分别作为每类的代表;当聚类临界值为0.7时,化学成分指标被聚为酸性和碱性两大类,代表性指标分别为糖碱比和氮碱比。与系统聚类相比较,灰色关联聚类更具有合理性。3、单料烟感官质量评定大多采用描述性语言对各单项指标进行评价,不易形成定量的综合评价结果。针对这一问题,本研究采用层次模糊法对单料烟感官质量进行了综合评价。结果表明:层次分析法确定各单项指标的权重符合实际的评吸要求,模糊综合评价容易给出定量的综合评价结果,在此基础上计算f函数值便于对不同的单料烟样品进行排序。4、为了探索烤烟等级替代、分组加工的理论基础,本试验采用灰色等权聚类法对18个烤烟产区的68份下部叶化学成分进行了聚类,结果表明,福建将乐县下部叶化学成分属于A类,为化学成分很协调区域,其他17个烤烟产区下部叶化学成分都属于B类,为化学成分协调区域。当某个聚类系数与其他聚类系数同时差异显著,且该聚类系数为最大时,综合聚类系数和一般聚类系数结果一致。采用总氮、氮碱比、糖碱比、氯和总挥发性酸5个化学成分指标与采用14个指标对烤烟产区进行灰色等权聚类的结果具有较好的相似性。采用平均值—标准偏差法确定白化函数的值域,能有效避免人为因素对聚类结果的影响。5、为了探讨不同烤烟产区化学成分的相似性,为烤烟分组加工和等级替代提供理论依据,本试验采用因子分析与广义灰色绝对关联相结合的方法对不同烤烟产区烟叶上部叶化学成分进行了统计分析,结果表明,与福建邵武产区烤烟上部叶化学成分最接近的地区为云南宜良,其次是广东南雄,化学成分差异最大的是云南华宁;因子分析法可以解决烤烟化学成分评价指标的多重共线性问题;以灰色绝对关联度为依据,结合烤烟感官质量评定可以评价不同烤烟产区化学成分的相似性;正、负相关与关联度大小的关系对于评价烤烟产区化学成分的接近程度来说没有影响,但负的原始数据需进行转换。6、本试验采用多元方差分析法对不同部位烟叶的化学成分在烤烟产区间的差异性、同一产区不同品种间化学成分的差异性以及不同产区不同品种间化学成分的差异性进行了系统分析,结果表明,各个部位烟叶在各个产区之间的综合效应有极显著的差异;云南省各个部位烟叶在各个品种之间的综合效应有极显著的差异;烤烟B2F品种之间、产区之间以及品种和产区的交互作用之间的综合效应差异都达到了极显著水平;烤烟C2F品种之间、品种和产区的交互作用之间的综合效应差异都不显著,产区之间的综合效应差异达到了极显著水平;烤烟C3F品种之间、产区之间以及品种和产区的交互作用之间的综合效应差异都不显著;烤烟X2F品种之间、产区之间的综合效应差异都达到了极显著水平,品种和产区的交互作用之间综合效应差异不显著。多元方差分析法可以对多组样本的多指标样本进行综合效应分析,得到多组样本的综合检验结果。该评价结果对烟叶等级替代、分组加工、小配方模块等特色工艺技术更具有实际指导意义。7、本试验采用多因素方差分析法对10个烤烟产区4个年份4个等级的烟叶进行了系统分析,结果表明,不同等级、不同产地和不同年份对烤烟糖碱比的影响大小分别为等级〉产地〉年份,F值和显著水平表明,不同等级、不同产地对烤烟糖碱比的影响都达到了极显著水平;不同年份对烤烟糖碱比的影响不显著。年份和产地、年份和等级的交互作用(共同作用)没有对糖碱比造成显著影响,等级和产地的交互作用对糖碱比造成了显著影响。不同等级、不同产地和不同年份对烤烟氮碱比的影响大小分别为等级)产地)年份,F值和显著水平表明,不同等级、不同产地、不同年份对烤烟氮碱比的影响都达到了极显著水平;年份和等级的交互作用没有对氮碱比造成显著影响,年份和产地、等级和产地的交互作用对氮碱比造成了显著影响。多因素方差分析法可以对产区、等级、年份及其交互作用对糖碱比、氮碱比的影响程度进行有效评价,该评价结果有助于等级替代时各影响因素的取舍。8、以我国主产烟区的主栽烤烟品种K326为材料,测定了3个等级(C3F、B2F和X2F)共计391份样品的烟碱含量和物理性状,分析了烟碱含量与物理性状的相互关系。结果表明:烟碱含量和物理性状在样品间存在着广泛的变异;在一定范围内,烟碱含量与上部叶单叶重呈显著正相关,与上、下部叶长分别呈极显著正相关和显著负相关;与中、下部叶宽分别呈显著负相关和极显著负相关,与厚度和叶面密度均不相关;烟叶烟碱含量与上部叶单叶重的关系可用S形曲线(?):e(1.484-2.041/x)来描述,与上、下部叶长的关系可分别用逆函数(?)=8.225-265.750/x和(?)=0.427+105.053/x来描述,与中、下部叶宽的关系可分别用二次函数(?)=0.533+0.316x-0.010x2和(?)=-0.157+0.307x-0.009x2来描述,且均达到显著水平,烟碱含量与其他物理性状的曲线回归不显著,表明曲线回归一般较简单线性回归分析更有效。简单相关、曲线回归和次数分布三种方法结合可以较好地反映烟碱含量和物理性状的内在关系。9、本试验以我国主产烟区的主栽烤烟品种K326为材料,测定了X2F(下橘二)等级共计124份样品的总氮、烟碱含量和物理性状,系统地分析了总氮含量、氮碱比与物理性状的相互关系。结果表明:总氮含量、氮碱比和物理性状在样品间存在着广泛的变异。总氮含量随单叶重、叶长、叶面密度的增加而逐步下降;氮碱比随叶长、叶宽的增加而上升,随叶面密度的增加而逐渐下降。总氮与叶长、叶面密度的关系可分别用逆函数(?)=0.827+38.047/x、复合函数(?)=1.880×0.996x描述;氮碱比与叶宽、叶面密度的关系可分别用复合函数(?)=0.413×1.023x描述、幂函数(?)=2.791×x-0.354描述。10、本试验以我国主产烟区124份烤烟中部叶样品为研究材料,采用数理统计方法系统地分析了还原糖含量、还原糖烟碱比与若干形态特征的相互关系。结果表明:还原糖含量和形态特征在样本间存在着广泛的变异;还原糖、还原糖烟碱比与单叶重的变化趋势相似,即总体上随单叶重增加而呈下降趋势,至单叶重为12.3g时达到最低点,然后又呈上升趋势;随叶长的变化规律也相似,都是随叶长的增加而增大,在叶长超过64.9cm后,二者迅速增加;与叶厚的变化曲线一致,都是随叶厚的增加而逐渐下降,当叶厚大于0.126mm后,还原糖烟碱比下降幅度较大;还原糖烟碱比随叶宽增加逐渐上升;分别建立了单一形态特征对还原糖含量、还原糖烟碱比的曲线回归方程,还原糖与单叶重、叶厚的关系可分别用二次函数(?)=45.243-3.667x+0.139x2、(?)=11.217+316.779x-2026.595x2进行描述,还原糖烟碱比与单叶重、叶厚的关系可分别用对数函数(?)=16.278-3.375ln x、复合函数(?)=14.075×0.002x进行描述;且均达到5%显著水平,表明曲线回归较简单线性回归分析更有效。经过数据验证,建立的曲线回归方程拟合性较好。11、本研究以我国烤烟主产区122份烟叶中部叶样品为基础,系统地分析了烟叶钾含量、氯含量、钾氯比与物理性状之间的关系。结果表明:各性状在供试材料间存在着广泛的变异。烟叶钾含量与叶长、叶面密度分别呈极显著正相关、负相关;烟叶氯含量与叶面密度呈显著正相关;烟叶钾氯比与叶长、叶厚分别呈极显著正相关、显著负相关。南方烟区烤烟中部叶烟叶钾含量与叶长、叶面密度的关系可分别用逆函数(?)=7.803-343.262/x、复合函数(?)=4.612×0.991x进行描述;烟叶氯含量与叶面密度的关系可用二次函数(?)=1.268-0.034x+0.0003x2描述;烟叶钾氯比与叶长、叶厚的关系可分别用复合函数(?)=0.023×1.105x、二次函数(?)=94.408-1355.208x+5897.907x2进行描述;且均达到5%显著水平,表明曲线回归一般较简单线性回归分析更有效。烤烟中部叶钾含量、钾氯比随单叶重的增加而降低,随叶长的增长而增加明显;氯含量随单叶重的增加而升高,随叶长的增加而迅速下降,随叶厚的增加而增加;南方烟区烤烟叶宽为23.5cm、叶面密度为85.31 g/m2是两个敏感闽值。12、本文以我国南方烟区烤烟品种K326不同部位的166份样品为例,研究了烤烟主要化学成分与叶片长度的关系。结果表明,烟碱、总氮、还原糖、钾、氯、氮碱比、糖碱比、钾氯比、叶长在样品间存在广泛的变异。氯和钾氯比在部位间差异不显著,叶长、烟碱、氮碱比和糖碱比在部位间差异显著;总氮、还原糖在中部、下部间差异未达到显著水平,但二者均与上部叶差异显著;上部、中部叶的钾含量差异不显著,但二者均与下部叶差异显著。上部、下部叶长达到55.3cm时比较敏感,超过该长度时,烟碱、总氮、氮碱比出现明显变化;在中、下部叶长大于55.3cm后,还原糖含量也出现突变。上部叶的糖碱比与中、下部叶的钾氯比、钾、氯含量在叶长大于61.5cm后变化较大。13、以烤烟品种K326为供试材料,采用典型相关分析方法研究了烤烟不同部位烟叶的主要物理性状和化学成分的关系。结果表明,烤烟物理性状和化学成分所具有的显著性指标因部位而异;上、中、下3个部位物理性状共有的显著性指标是叶长、叶厚和叶面密度,化学成分共有的显著性指标是氯含量、钾含量和钾氯比,且后者对典型变量的相对作用大小一致,表现为钾>钾氯比>氯;烤烟不同部位烟叶叶长、叶厚和叶面密度与钾、钾氯比和氯的关系最为密切。典型负载系数可以作为确定各部位物理特性和化学成分显著性指标的重要依据。14、为了指导配方打叶的小配方模块设计,本试验利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM(1,1)灰色模型、糖碱比新陈代谢GM(1,1)灰色模型、氮碱比GM(1,1)灰色模型、氮碱比指数平滑GM(1,1)灰色修正模型和氮碱比对数GM(1,1)灰色修正模型。模型检验结果表明,建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。糖碱比灰色模型精度较高,两种模型精度分别达到了98.37%和99.73%;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93.56%和88.52%。15、利用灰色理论建立了烤烟醇化期间总香味成分、香气质、香气量的GM(1,1)灰色模型。河南B2F的总香味成分、香气质、香气量的GM(1,1)灰色模型精度分别达到了98.63%、99.24%和99.91%;河南C3F的总香味成分、香气质、香气量的GM(1,1)灰色模型精度分别达到了97.82%、99.94%和99.09%。16、建立模型的首要问题是恰当地选取进入模型的解释变量。针对这一问题,本文采用灰色绝对关联度和灰色关联聚类相结合的综合评价方法,对烤烟主要化学成分和香气质的灰色模型变量进行了分析。结果表明,进入香气质灰色预测模型的化学成分指标变量为总氮、还原糖、pH值、糖碱比、氮碱比;进入香气量灰色预测模型的化学成分指标变量为总氮、还原糖、钾、pH值和糖碱比。灰色绝对关联度和灰色关联聚类相结合不仅解决了自变量与因变量之间的关系问题,也解决了自变量之间的多重共线性问题。17、建立了烤烟化学成分与香气质、香气量的GM(1,N)-BP神经网络预测模型,结果表明,香气质GM(1,N)-BP神经网络预测模型的模拟精度、预测精度分别达到95.29%、98.56%,比单纯GM(1,N)模型的预测精度提高了3.4%;香气量GM(1,N)-BP神经网络预测模型的模拟精度、预测精度分别达到95.13%、98.20%,比单纯GM(1,N)模型的预测精度提高了2.16%。当网络结构为1-3-1时,香气质GM(1,N)-BP神经网络预测模型的预测精度最高;当网络结构为1-9-1时,香气量GM(1,N)-BP神经网络预测模型的预测精度最高。18、采用时间序列分析法,建立了卷烟烟气焦油量的预测模型。结果表明,所建立的卷烟烟气焦油量的ARMA(2,2)预测模型,模型预测精度达到了99.51%,平均相对误差为0.49%,属于一级(优等)模型,预测精度优于因果模型;利用时间序列建立预测模型可以避开模型自变量的选择这一难题,但时间序列一般用于短期预测,不能用于长期预测。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • 1 文献综述
  • 1.1 引言
  • 1.2 烟叶质量评价现状
  • 1.2.1 烟叶质量评价指标体系研究
  • 1.2.2 烟叶质量评价方法研究
  • 1.2.3 烟叶化学成分与烟气品质及感官质量的关系研究
  • 1.2.4 烟叶化学成分与外观质量的关系研究
  • 1.3 统计学方法在烟叶质量评价中的应用研究
  • 1.3.1 相关分析
  • 1.3.2 回归分析
  • 1.3.3 主成分分析
  • 1.3.4 聚类分析
  • 1.3.5 判别分析
  • 1.3.6 层次分析
  • 1.3.7 模糊数学分析
  • 1.3.8 灰色系统理论
  • 1.3.9 人工神经网络分析
  • 1.3.10 集对和粗集分析
  • 1.3.11 物元可拓集分析
  • 1.3.12 投影寻踪分析
  • 1.4 本文研究的目的、意义和内容
  • 1.4.1 研究目的和意义
  • 1.4.2 研究内容
  • 2 烤烟化学成分指标评价
  • 2.1 引言
  • 2.2 材料与方法
  • 2.2.1 试验材料
  • 2.2.2 分析方法
  • 2.3 烤烟化学成分指标的相对重要性评价
  • 2.4 烤烟化学成分指标的灰色关联聚类分析
  • 2.5 结果与分析
  • 2.6 结论与讨论
  • 2.7 本章小结
  • 3 基于化学成分的主产烟区质量评价
  • 3.1 引言
  • 3.2 材料与方法
  • 3.2.1 试验材料
  • 3.2.2 分析方法
  • 3.3 单料烟感官质量评价
  • 3.4 基于化学成分的烤烟产区相似性评价
  • 3.4.1 烤烟产区灰色等权聚类
  • 3.4.2 基于化学成分的烤烟产区灰色绝对关联
  • 3.5 基于化学成分的烤烟产区差异性评价
  • 3.5.1 各部位烟叶的因子分组均值±标准差及单因子假设检验
  • 3.5.2 各产区各部位烟叶的综合效应分析
  • 3.5.3 各部位烟叶的产区间两两差异的Bonferroni检验
  • 3.6 基于化学成分的烤烟品种差异性评价
  • 3.6.1 同一产区、不同品种烤烟化学成分差异性分析
  • 3.6.2 不同品种、不同产区烤烟化学成分差异性分析
  • 3.7 基于化学成分的烤烟产区、等级、年份相对重要性评价
  • 3.7.1 糖碱比
  • 3.7.2 氮碱比
  • 3.8 结果与分析
  • 3.9 结论与讨论
  • 3.10 本章小结
  • 4 烤烟化学成分与外观形态特征的关系分析
  • 4.1 引言
  • 4.2 材料与方法
  • 4.2.1 试验材料
  • 4.2.2 分析方法
  • 4.3 烤烟主要化学成分与外观形态特征的描述统计分析
  • 4.4 烤烟烟碱含量与外观形态特征的关系分析
  • 4.4.1 与单叶重的关系分析
  • 4.4.2 与叶长的关系分析
  • 4.4.3 与叶宽的关系分析
  • 4.4.4 与叶厚的关系分析
  • 4.4.5 与叶面密度的关系分析
  • 4.5 烤烟总氮含量和氮碱比与外观形态特征的关系分析
  • 4.5.1 与单叶重的关系
  • 4.5.2 与叶长的关系
  • 4.5.3 与叶宽的关系
  • 4.5.4 与叶厚的关系
  • 4.5.5 与叶面密度的关系
  • 4.6 还原糖含量、糖碱比与烤烟形态特征的关系分析
  • 4.6.1 与单叶重的关系分析
  • 4.6.2 与叶长的关系分析
  • 4.6.3 与叶宽的关系分析
  • 4.6.4 与叶厚的关系分析
  • 4.6.5 与叶面密度的关系分析
  • 4.7 烤烟钾素和氯素含量及其比值与形态特征的关系分析
  • 4.7.1 与单叶重的关系分析
  • 4.7.2 与叶长的关系分析
  • 4.7.3 与叶宽的关系分析
  • 4.7.4 与叶厚的关系分析
  • 4.7.5 与叶面密度的关系分析
  • 4.7.6 烟叶钾、氯含量、钾氯比与单一外观形态特征回归方程的选择
  • 4.8 烤烟不同叶位叶片的主要化学成分与叶长的关系分析
  • 4.8.1 烤烟不同叶位主要化学成分与叶长的方差分析和差异显著性检验
  • 4.8.2 烤烟不同叶位主要化学成分与叶长的次数分布
  • 4.9 烤烟主要化学成分与烟叶形态特征的典型相关分析
  • 4.9.1 烤烟上部叶物理性状与化学成分的典型相关分析
  • 4.9.2 烤烟中部叶物理性状与化学成分的典型相关分析
  • 4.9.3 烤烟下部叶物理性状与化学成分的典型相关分析
  • 4.10 结果与分析
  • 4.11 结论与讨论
  • 4.12 本章小结
  • 5 基于化学成分的烟草预测模型构建
  • 5.1 引言
  • 5.2 材料与方法
  • 5.2.1 试验材料
  • 5.2.2 分析方法
  • 5.3 烤烟醇化后化学成分的灰色预测模型
  • 5.3.1 GM(1,1)灰色预测模型
  • 5.3.2 醇化后糖碱比、氮碱比的GM(1,1)灰色预测模型及改进
  • 5.3.3 醇化后总香味成分、香气质和香气量的GM(1,1)灰色预测模型
  • 5.4 基于化学成分的烤烟感官质量的预测模型
  • 5.4.1 GM(1,N)灰色预测模型
  • 5.4.2 神经网络的发展
  • 5.4.3 三层BP神经网络结构
  • 5.4.4 BP神经网络的基本思想及学习规则
  • 5.4.5 BP神经网络构建程序及一般原则
  • 5.4.6 BP神经网络的主要能力、缺陷及改进
  • 5.4.7 烤烟化学成分与香气质的GM(1,N)-BP神经网络预测模型变量选择
  • 5.4.8 烤烟化学成分与香气质的GM(1,N)-BP神经网络预测模型
  • 5.4.9 烤烟化学成分与香气量的GM(1,N)-BP神经网络预测模型的变量选择
  • 5.4.10 烤烟化学成分与香气量的GM(1,N)-BP神经网络预测模型
  • 5.5 卷烟烟气焦油含量的时间序列预测模型
  • 5.6 结果与分析
  • 5.7 结论与讨论
  • 5.8 本章小结
  • 6 讨论
  • 6.1 烟叶质量评价面临的难题
  • 6.2 现行质量评价方法存在问题分析
  • 6.3 展望
  • 参考文献
  • ABSTRACT
  • 攻读博士学位期间撰写的有关论文
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