近紅外光譜分析大理不同產(chǎn)區(qū)年度間煙葉化學成分的特性

于春霞，錢穎穎，宋鵬飛，劉 晶，唐 麗，王 毅，王蘿萍

(云南中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，云南昆明 650024)

“紅花大金元”品種是云南省于1962年從美國引進大金元品種的單株進行培育而成(文中簡稱“紅大”)，是世界烤煙三大名種之一[1]，也是云南清香型優(yōu)質(zhì)煙葉的典型代表。大理州借助得天獨厚的生態(tài)條件，針對紅大品種特性，開展自主創(chuàng)新研究，已成為全國紅大烤煙種植的最適宜區(qū)和種植比例最高的煙區(qū)，其中南澗、彌渡、巍山是種植最為集中的區(qū)域[2]。煙草化學分析在煙草育種及煙葉配方中起著重要的作用。但是常規(guī)的分析方法前處理復雜，分析樣品耗時長，破壞樣品[3]。近紅外光譜主要是對含氫基團X-H(X=C、N、O)振動的倍頻和合頻吸收，其中包含了大多數(shù)類型有機化合物的組成信息[4]，與煙葉化學成分關(guān)聯(lián)的信息非常豐富。且近紅外光譜分析技術(shù)具有操作簡便、分析成本低、樣品不被破壞和多組分同時測定等優(yōu)點。該方法已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品、食品、石油、化工、醫(yī)藥、煙草等行業(yè)[5-7]。

近20年來，近紅外光譜技術(shù)快速測定煙草化學成分指標已非常準確。如王家俊[8]采用PLS1化學計量學方法建立了測定烤煙中總氮、總糖和煙堿含量的數(shù)學模型且預(yù)測結(jié)果與常規(guī)分析結(jié)果不存在顯著差異；蔣錦鋒等[9]應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)建立煙草17項主要化學成分的快速無損檢測方法且預(yù)測結(jié)果快速、準確。上述研究均表明，近紅外光譜技術(shù)在分析煙草化學成分時可替代常規(guī)檢測方法。云南中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心經(jīng)過十幾年的近紅外光譜技術(shù)研究，已利用此項技術(shù)進行了大量的煙草化學成分定量分析，經(jīng)過長期的模型修正和驗證，模型預(yù)測結(jié)果準確[10]。同時還積累了來自不同產(chǎn)區(qū)、不同部位、不同年度、不同等級的連續(xù)、大量的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并已進行了多項基于近紅外光譜技術(shù)的煙葉特征分析[11-13]。目前，實際工業(yè)化生產(chǎn)現(xiàn)場中利用近紅外光譜技術(shù)對定量分析方法的化學成分數(shù)據(jù)來指導煙葉種植規(guī)劃的研究還鮮見報道。筆者應(yīng)用近紅外光譜定量分析方法對大理紅大3個產(chǎn)區(qū)、7個年度、3個部位共63類樣品的預(yù)測化學成分數(shù)據(jù)進行了研究，量化解釋了部位、年度和產(chǎn)區(qū)造成的煙葉品質(zhì)的差異，其量化數(shù)據(jù)可以作為烤煙區(qū)域種植規(guī)劃的參考。

1 材料與方法

1.1試驗材料試驗樣品為云南中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心2010—2016年在大理南澗、彌渡、巍山產(chǎn)區(qū)常規(guī)分級后的上、中、下部位的上等煙葉，其烤煙品種為紅大，包括3個產(chǎn)區(qū)、3個部位、7個年度的主要類型63種，各類樣品采樣個數(shù)在12～410個，共計6 439份煙葉樣品，碾磨成粉狀，粒度40目。

1.2試驗設(shè)備BRUKER 公司(德國)生產(chǎn)的MPA 型傅里葉近紅外光譜儀。帶有漫反射積分球和樣品旋轉(zhuǎn)器采樣附件，光譜采集范圍12 000～4 000 cm-1；光譜分辨率8 cm-1；掃描次數(shù)64次(約30 s)。

1.3分析方法使用OPUS 軟件中QUANT-2近紅外定量分析軟件包(偏最小二乘算法即PLS)對模型進行優(yōu)化和處理。建立模型時要對模型進行優(yōu)化，包括選擇與該組分或指標相關(guān)的最佳譜區(qū)范圍、最佳光譜預(yù)處理方法和最佳主成分維數(shù)，在確定上述參數(shù)的同時要對模型進行檢驗，以確保模型最優(yōu)。在保證建模樣品集具有很好代表性的前提下，該試驗的檢驗?zāi)Ｐ筒捎玫姆椒ㄊ莾?nèi)部交叉檢驗，所謂內(nèi)部交叉檢驗是每次從建模樣品集中依次剔除n個樣品，用剩下的樣品建立模型預(yù)測被剔除的n個樣品。所有樣品都被剔除并預(yù)測過。預(yù)測值與其化學分析值進行統(tǒng)計分析，主要考察預(yù)測值與化學分析值相關(guān)的決定系數(shù)(R2)和均方差(RMSECV)。同一組建模樣品集所測成分模型的優(yōu)劣由決定系數(shù)(R2)和內(nèi)部交叉驗證均方差(RMSECV)決定[10]。

2 結(jié)果與分析

分別對2010—2016年南澗、彌渡、巍山3個產(chǎn)區(qū)上、中、下3個部位共63類煙葉樣品的化學成分數(shù)據(jù)煙堿、總糖、還原糖、總氮、氧化鉀值進行Excel圖表分析。

從圖1可以看出，3個產(chǎn)區(qū)的煙葉樣品在煙堿、總糖、還原糖、總氮、氧化鉀數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的部位特征均較明顯；從產(chǎn)區(qū)上來看，南澗、彌渡、巍山煙葉樣品在煙堿、總氮和氧化鉀數(shù)據(jù)上差異不大，從總糖和還原糖數(shù)據(jù)上來看存在較小差異；相對于同一產(chǎn)區(qū)和部位來看，年度間各項化學成分數(shù)據(jù)存在一定差異，其中2013年的各項化學成分數(shù)據(jù)相對其他年度間的差異較大。分析結(jié)果表明，3個產(chǎn)區(qū)、3個部位、7個年度煙葉樣品的化學成分數(shù)據(jù)能夠反映不同產(chǎn)區(qū)、不同部位、不同年度煙葉樣品之間相似關(guān)系的高低，該研究結(jié)果可為煙葉產(chǎn)區(qū)種植規(guī)劃和復烤模塊配打等提供量化的參考數(shù)據(jù)。

注：a.煙堿；b.總糖；c.還原糖；d.總氮；e.氧化鉀Note：a.Nicotine;b.Total sugar;c.Reducing sugar;d.Total nitrogen;e.Potassium oxide圖1 63類煙葉樣品化學成分對比Fig.1 Comparison of chemical components in 63 categories tobacco samples

3 結(jié)論與討論

(1)對不同產(chǎn)區(qū)煙葉化學成分數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，應(yīng)用近紅外光譜分析方法得到的煙葉化學成分數(shù)據(jù)能夠量化地反映出不同樣品的部位、產(chǎn)區(qū)、年度特性。大理紅大南澗、彌渡、巍山3個產(chǎn)區(qū)的區(qū)域差異不大；相同產(chǎn)區(qū)不同年度間的化學成分差異較大，部位間的差異大于該試驗取樣的煙葉樣品產(chǎn)區(qū)和年度間的差異。這些分析結(jié)果可為煙葉產(chǎn)區(qū)種植規(guī)劃等提供量化的參考數(shù)據(jù)。

(2)該試驗樣品均來源于實際工業(yè)化生產(chǎn)現(xiàn)場，且是積累了多年的、多產(chǎn)區(qū)、大量的煙葉樣品，代表性好，分析結(jié)果可以用于指導煙葉生產(chǎn)。充分利用了近紅外光譜快速、無損以及信息量豐富的特點進行煙葉原料質(zhì)量控制，其采用的質(zhì)量控制方式和分析方法對其他農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)亦具有參考價值。

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