基于因子、聚类及判别方法分析烟叶化学和感官质量

李志伟 陈 溪 王鹏泽 杨 闯 李晨曦 徐振鹏 周 琳

（1四川中烟工业有限责任公司，四川成都 610066；2天昌国际烟草有限公司天昌复烤厂，河南许昌 461000；3四川中烟工业有限责任公司长城雪茄烟厂，四川什邡 618400）

不同生态区烟叶的成分含量不同，烟叶的化学成分是影响烟叶产品质量与风格的物质基础，其含量和比例直接影响烟叶的感官质量[1-2]。常爱霞等[3]对比国内外烟叶感官评吸质量与主要化学成分的关系，分析得出两糖差值与烟叶感官评吸质量呈显著相关性。杜坚等[4]对西南地区烟草的感官风格与其理化性质的关系进行分析，得出总糖、还原糖、总氮含量与烟草香气特性的形成有关。徐泽桐等[5]对陕西烟叶进行研究，结果显示，钾氯比、糖碱比、总植物碱含量对烟叶感官品质有较大影响。夏玉珍等[6]研究云南清香型烟叶香气的生成过程中发现氯碱比对香气的贡献最大。刘扣珠[7]、许自成[8]、林顺顺[9]等也得出主要化学成分决定烟叶感官质量。从以上的研究中可以得知，感官评吸质量与烟叶的化学成分密切相关，但对豫烟不同植烟县系统分析二者关系且对化学感官指标提取分类研究应用较少。在卷烟工业领域中，对二者的关系和规律性进行分析能提高加工工艺过程中的烟叶初步筛选效率，降低卷烟生产成本，并在一定程度上提高卷烟产品的质量。本研究通过测定豫烟不同主产烟县C3F烟叶的化学成分和感官质量指标，运用因子、聚类及判别分析方法系统分析，以期为不同产区烟叶原料合理筛选利用提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验所用原料为2022年度河南9个产烟市33个植烟县的165 份典型烟叶样品，品种为当地主栽品种，等级为C3F，详见表1。

1.2 测定方法

1.2.1烟叶化学成分指标及检测方法化学成分指标共计9项，分别是烟碱、总氮、总糖、还原糖、钾、氯、糖碱比、钾氯比、氮碱比。化学成分检测均参照行业标准检测方法进行检测。烟碱参照YC/T 160—2002[10]；总糖、还原糖参照YC/T 159—2002[11]；总氮参照YC/T 161—2002[12]；钾参照YC/T 217—2007[13]；氯参照YC/T 162—2002[14]。

1.2.2感官评吸质量指标及鉴定方法烟叶感官质量鉴定的主要依据是评吸指标。样品送四川中烟工业有限责任公司技术中心进行感官质量评价。评吸质量指标及评分标准参照YC/T 138—1998[15]，确定烤烟感官评价基础赋值方法和感官质量指标权重。感官评吸指标有10 项，分别是烟叶风格、香气质、香气量、浓度、杂气、劲头、刺激性、余味、燃烧性和灰分，分值每项满分9分。

1.3 数据分析

采用Excel 2019 进行数据统计，采用SPSS 26.0对数据进行分析处理。

2 结果与分析

2.1 烟叶化学成分与感官指标间的描述性统计

运用描述性统计方法对烟叶化学成分和感官质量指标进行分析，结果如表2 所示。由表2 可知，烟叶化学成分指标中，总糖含量最高，其次是还原糖，氯含量最小；感官评吸质量指标中，燃烧性最高，平均值为7.32，余味最小，为5.79。标准差能够反映数据集的离散程度，化学成分指标中，糖碱比的标准差最大，为5.22，说明糖碱比的离散程度高，这可能跟豫中、豫西和豫南的生态环境差异大有关，氮碱比的标准差最小，为0.13，说明其数据集的离散程度小；感官质量指标中，各项指标的标准差均偏小，说明离散程度小。偏度能反映数据分布的对称程度，化学成分指标中，氯和钾氯比的偏移程度较大；感官评吸质量指标中，香气量、浓度和劲头的偏移程度较大。变异系数能反映观测值的变异程度，值越大，变异程度越大，反之越小。化学成分指标中，变异系数在13.47%～52.95%，说明烤烟中常规化学成分含量之间存在广泛差异，感官质量评价指标中，变异系数在2.36%～6.83%，变异程度均偏小。峰度能判定数据分布相对于正态分布的陡缓程度，峰度越大陡峭程度越高，正态分布的峰度为3，若峰度大于3，说明该数据分布曲线比正态分布高，反之该数据分布曲线比正态分布低。化学成分指标中各项指标的峰度均小于3，说明其分布曲线均比正态分布低，氯的峰度值最大，为1.61，说明其陡峭程度最高；感官评吸质量指标中，只有杂气的峰度值大于3，为3.12，说明其分布曲线均比正态分布高，其他各项指标的峰度均小于3，说明其分布曲线均比正态分布低，余味的峰度最低，为0.40。

表2 化学成分与感官评吸质量指标间的描述性统计

2.2 烟叶化学成分与感官评吸质量指标的相关性分析

由表3 可知，烟叶化学成分指标中烟碱与风格、浓度之间呈现极显著正相关，与其他感官评吸质量指标之间无显著相关性；总糖与风格呈现显著正相关，与浓度呈现显著负相关，与其他感官评吸质量指标之间无显著相关性；还原糖与风格、浓度之间呈现显著负相关，与其他感官评吸质量指标之间无显著相关性；总氮与风格、浓度和刺激性之间呈现显著正相关，与其他感官评吸质量指标之间无显著相关性；钾、氯、钾氯比、氮碱比与各项感官评吸质量指标之间无显著相关性；糖碱比与风格、浓度和刺激性之间呈现显著负相关，与其他感官评吸质量指标之间无显著相关性。对感官评吸质量影响较大的因素有3 个，分别是烟碱、总糖、糖碱比。

表3 化学成分与感官评吸质量的相关系数

2.3 烟叶化学成分感官评吸质量的因子分析

2.3.1主成分提取采用KMO 和Bartlett 法对烟叶化学成分和感官评吸质量进行分析，结果表明，KMO值为0.626，大于0.5，说明数据适合做因子分析；Bartlett 值为531.561，自由度为171.000，P=0.000，表明各变量之间呈现显著相关，对其进行因子分析有研究意义。这与表3所得出的结论相符，表3结果表明化学成分与感官指标存在对应关系，而主成分和聚类分析能够细化此关系。

对测定数据进行主成分分析，通过解释的总方差找出特征值大于1的5个主成分，如表4所示。由表4 可知，其贡献率分别为33.170%、19.500%、11.739%、7.054% 和6.514%，累计贡献率达77.977%。其中第1主成分与烟碱、总氮、风格呈现正相关，与糖碱比、总糖、还原糖呈现负相关，其中糖碱比的系数最大，为0.146，其次是总糖和烟碱，因此可将第1主成分定义为糖碱因子；第2主成分与香气质、香气量、杂气、燃烧性呈现正相关，其中香气质的系数最大，为0.221，因此可将第2 主成分定义为香气质因子；第3 主成分与钾、钾氯比呈现正相关，与氯呈现负相关，其中钾氯比的系数最大，为0.385，其次是钾含量与氯含量，因此可将第3 主成分定义为钾氯因子；第4 主成分与劲头呈现正相关；第5 主成分与刺激性、余味呈现正相关，与氮碱比、浓度呈现负相关，其中刺激性的系数最大，为0.573，因此可将第5主成分定义为刺激性因子。

表4 各主成分的方差贡献率

2.3.2主成分得分对数据进行主成分分析处理后，得到主成分得分系数矩阵，如表5所示。

表5 主成分得分系数矩阵

利用各指标的得分系数分别计算5个主因子得分，相应的计算公式如下：

f1=0.145x1-0.141x2-0.138x3+0.131x4+0.073x5+0.080x6-0.146x7-0.0578x8-0.067x9+0.118x10+0.013x11+0.045x12+0.096x13+0.035x14+0.060x15+0.076x16+0.062x17+0.016x18+0.024x19；

f2=-0.059x1+0.064x2+0.037x3-0.085x4-0.044x5-0.081x6+0.062x7+0.028x8+0.092x9+0.102x10+0.221x11+0.162x12+0.074x13+0.205x14+0.031x15+0.062x16+0.165x17+0.192x18+0.173x19；

f3=-0.001x1-0.046x2-0.107x3+0.001x4+0.317x5-0.269x6+0.385x8-0.143x9-0.048x10-0.048x11-0.177x12-0.005x13-0.038x14+0.045x15-0.095x16+0.073x17+0.075x18+0.184x19；

f4=-0.086x1+0.160x2+0.135x3-0.099x4+0.109x5+-0.105x6+0.123x7-0.010x8-0.042x9+0.256x10-0.233x11+0.005x12+0.138x13+0.128x14+0.587x15+0.076x16+0.106x17-0.182x18-0.310x19；

f5=-0.027x1+0.090x2+0.057x3+0.047x4-0.017x5+0.038x6-0.049x7+0.005x8-0.251x9-0.119x10+0.059x11-0.199x12-0.482x13+0.055x14-0.028x15+0.573x16+0.312x17+0.078x18-0.130x19

式中：x1～x19分别为烟碱、总糖、还原糖、总氮、钾、氯、糖碱比、钾氯比、氮碱比、风格、香气质、香气量、浓度、杂气、劲头、刺激性、余味、燃烧性、灰色指标的标准化数值。

以5个主成分所对应的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例作为权重，计算主成分综合模型，综合评价模型为F=0.426f1+0.250f2+0.151f3+0.091f4+0.082f5。根据主成分综合模型即可算出综合主成分值。f值越高，说明烟叶品质质量高，反之，则表示烟叶品质质量低。

2.4 不同植烟县间的聚类分析

通过Wald法和平方欧式距离对河南省不同主产烟县的主成分综合得分进行聚类分析，结果如图1所示。根据主因子综合得分将37个产烟县划分为3类，如表6所示。由表6可知，Ⅰ类产烟县有11个，因子综合得分在0.228～0.320；Ⅱ类产烟县有10个，因子综合得分在0.394～0.605；Ⅲ类产烟县有12个，因子综合得分在-0.092～-0.545。

图1 不同生产烟县全成分综合得分聚类分析

表6 河南省不同种植烟县因子综合得分及聚类结果

2.5 烟叶的Fisher判别分析

根据河南省各主产烟县烟叶样本的5个主因子（F1、F2、F3、F4、F5）得分及表6的聚类结果，对样品进行判别分析，以检测聚类分析结果的准确性。Fisher判别的个案统计结果表明（表7），实际组与预测组一致。同系统聚类分析结果比较可知，系统聚类结果分类准确。基于Fisher判别的分类函数系数（表8），构建了3个判别函数模型，具体如下。

表7 Fisher判别的个案统计

表8 Fisher判别的分类函数系数

第1类：Y1=-85.546F1-3.070F2+1.961F3-69.312F4-19.381F5-58.309；

第2 类：Y2=275.725F1-8.914F2+4.096F3+4.096F4+81.9405-84.700；

第3 类：Y3=0.732F1-8.814F2+7.971F3+18.872F4+42.750F5-22.845。

3 讨论

本研究结果表明，河南不同植烟县烟叶化学成分的变异系数较大，化学成分中烟碱、总糖和糖碱比与烟叶风格关系密切，这可能与河南地势西高东低，生态环境多样，土壤类型多（包括黄棕壤、黄褐土、棕壤、褐土等）等因素直接相关。在最新发布的《河南省烟叶生产布局优化实施方案》中，将全省划分为“一带两区”3 个生态区，即：①豫中经典浓香生态带，包括许昌、平顶山、漯河，核心植烟区呈线性带状集中分布；②豫西醇雅浓香生态区，包括三门峡、洛阳、济源，核心植烟区呈小三角区域集中分布；③豫南醇厚浓香生态区，包括南阳、驻马店、信阳，核心植烟区呈大三角点式区域集中分布。这与本研究采用因子、聚类及判别分析烟叶化学成分和感官质量指标将河南植烟县划分为3类的结果基本一致。由于本研究仅以河南中部烟叶C3F 等级作为样本，在风格评价和质量评价方面烟叶样本覆盖度不全面，因此，要全面解读河南烟叶质量风格特色，实现河南烟叶质量风格准确定位需要进一步加大样本覆盖面，如B3F和X2F，进行深入研究。

4 结论

通过对河南烟叶化学成分和感官质量分析得出，影响河南烟叶感官评吸质量较大的因素有3个，分别是烟碱、总糖、糖碱比，三者主要影响感官评吸质量指标中的风格、浓度和刺激性。采用因子分析提取了5 个主成分，依据主成分综合得分进行聚类分析，将河南省33个产烟县分成3类，利用Fisher判别函数评价模型对聚类结果进行判定，判定结果与系统聚类结果一致，表明不同产区烟叶的感官风格表现形式不同，风格没有好坏之分，关键在于彰显本地烟叶特色风格的同时，使之更加符合卷烟品牌的需求，因此，针对不同风格的烟叶，要因地施策，准确掌握当地的基础土壤肥力，合理轮作、种植绿肥与用地养地相结合的方法，做到科学施肥，更好地彰显烟叶香型风格。