摘要：為研究烤煙化學組成與其香型間的關系，通過抽樣法收集了2011-2013年國內15省71市（縣）500個煙葉樣品。參照行業(yè)及文獻相關標準測定影響其品質的114種化學指標，對各指標采用MFA（因子分析）降維處理，因子得分構建Bayes香型定量判別模型并驗證。結果表明，原始指標可提出22個公因子，其對原變量的總方差解釋率為80.459%；巨豆三烯酮（A、c）、His、假木賊堿、總細胞壁物質等是煙葉中普遍存在且能較好代表其品質特征的物質；定量判別模型能依據(jù)不飽合醛酮、氨基酸、堿、細胞壁物質等類物質的含量對煙葉樣品香型進行較好的預測，回判及預測正確率I>83.3%。該判別模型使用簡便、迅速，能簡化煙葉香型的判別流程，快速和客觀的評價煙葉品質。
　　關鍵詞：烤煙；化學組成；因子分析；判別分析
　　中圖分類號：TS41+1
　　文章編號：1007-5119（2016）03-0072-07 DOI：10.1349 6/j.issn.1007-5119.2016.03.013
　　烤煙煙葉根據(jù)其燃燒時所產生的香氣風格可劃分為清香、中間香和濃香型3個類別。煙葉香型很大程度上決定著不同卷煙的感官風格特征，是維護卷煙感官質量穩(wěn)定的重要因素，也是工業(yè)生產與配方選用的要素之一。不同產地的煙葉通常具有各自獨特的香型，煙葉香型往往受其化學成分所影響，所以，對不同香型煙葉的化學組成測定及特征剖析一直以來都是科技工作者的研究熱點。目前，關于烤煙香型與其影響因素之間關系的研究報道較多，研究內容大多集中于不同香型煙葉的化學組成差異，以及不同部位煙葉特征與化學成分的相互關系。關于烤煙香型化學組成評價的相關情況雖有一定報道，但存在所采集的樣本數(shù)量不足，分析方法片面單一，未驗證數(shù)理模型的適用性，研究不夠深入等問題。對于香型的定量判別模型研究則尚未見報道。所以，筆者基于MFA（因子分析）模型判定并篩選適合的變量，并與多種統(tǒng)計方法聯(lián)用，對不同類型煙葉香型進行評價，為不同香型烤煙選擇性育種及卷煙配方設計選用提供理論依據(jù)。
　　1.材料與方法
　　1.1材料
　　采用經(jīng)典抽樣方法，從國內15個省份71市（縣）采集2011-2013年的烤煙煙葉樣品，總計500個樣品。其中，2011年采集樣品數(shù)為137個，2012年采集樣品數(shù)為169個，2013年采集樣品數(shù)為194個，根據(jù)其不同的香型風格特征經(jīng)過感官評吸判斷可劃分為：清香型烤煙煙葉樣品161個，中間香型烤煙煙葉樣品168個，濃香型烤煙煙葉樣品172個，所有香型煙葉均分別采集上、中和下部煙葉。具體見表1。
　　1.2方法
　　1.2.1烤煙化學成分檢測方法主要對3種不同香型烤煙中16種常規(guī)化學成分（氯、鉀、總氮、總植物堿、總糖、還原糖、纖維素、葡萄糖、果糖、蔗糖、石油醚提取物、揮發(fā)堿、揮發(fā)酸、硝酸根、硫酸根、磷酸根）；8種金屬元素（鐵、錳、銅、鋅、硼、鈣、鎂和鈉）；3種多酚（綠原酸、莨菪亭和蕓香苷）；8種有機酸（草酸、丙二酸、蘋果酸、棕櫚酸、硬脂酸、檸檬酸、亞油酸、亞麻酸）；20種氨基酸；45種中性致香成分（例如β-大馬酮、香葉基丙酮、β-紫羅蘭酮、降茄二酮、巨豆三烯酮4種立體異構體、二氫獼猴桃內酯等；胡蘿卜素與葉黃素；6種生物堿（煙堿、降煙堿、麥斯明、假木賊堿、新煙草堿、2，3-聯(lián)吡啶）；以及6種細胞壁物質（總細胞壁物質、果膠、木質素、全纖維素、α-纖維素、半纖維素）共計114種指標根據(jù)現(xiàn)行相關的行業(yè)標準及文獻方法進行定量檢測。
　　1.2.2統(tǒng)計方法采用SPSS 22.0統(tǒng)計學軟件（SPSS Inc.）的數(shù)據(jù)處理模塊對不同煙葉樣品各化學指標及其與香型的關系進行分析。采用因子分析（MFA）和Bayes判別分析方法來探索不同煙葉樣品香型的物質基礎。
　　2.結果
　　2.1不同香型煙葉各指標的因子分析（MFA）
　　對不同煙葉樣本進行MFA分析，由于各指標間量綱及數(shù)值差異較大，所以從相關陣出發(fā)，采用主成分提取方法，并進行最大方差法旋轉，迭代29次收斂。對取樣足夠度進行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett檢驗，如表2可知，KMO=0.885>>0.5，且Bartlett sig.<0.0001，呈1%以下顯著性水平，說明樣本非常適于進行因子分析。114個指標共可提取22個共同因子，其所能解釋原指標的累積方差貢獻率為80.459%。
　　通過因子得分系數(shù)矩陣可列出不同煙葉各原始指標通過線性組合而成的22個公因子的表達式，如公式（1），公式中X_i為樣本中各指標變量的標準化值，yi為因子的得分系數(shù)，F(xiàn)_i為各因子的因子得分，i的取值范圍均為（1，114）。據(jù)公式計算各樣本的因子得分，并保存為新變量F_i，j=1～22，可以用來代表原指標衡量煙葉的化學組成和品質特征。
　　采用因子旋轉方法（最大方差法）來對22個公因子的實際意義進行解釋，如表3，以方差解釋率最高的前10個公因子為例來說明相應因子的實際意義。由于每個因子所擬合的原變量數(shù)較多（114個指標），所以在旋轉載荷陣中，對10個公因子的載荷均小于0.695的指標予以省略，表明公因子對這部分指標的解釋力較弱。公因子對原始指標的解釋能力各不相同。例如，對于因子1.糠醛、苯甲醛、苯乙醛、異佛爾酮、氧化異佛爾酮、藏花醛、B.大馬酮、5，6-環(huán)氧-β-紫羅蘭酮、二氫獼猴桃內酯、巨豆三烯酮的四個異構體（A、B、c、D）的載荷均>0.803，其中，異佛爾酮、氧化異佛爾酮、藏花醛、β-大馬酮和二氫獼猴桃內酯的載荷均>0.900，說明因子1對于含有環(huán)酮，烯酮，烯醛結構的化合物的解釋能力很強，可命名為“酮醛因子”；對于因子2，Asn、His、Gin、GABA、Phe、Trp的載荷均>0.850，說明因子2對于酰胺類、芳香類、堿性氨基酸類物質的解釋能力很強，可以命名為“氨基酸因子”。以此類推，4-10號公因子分別能對應解釋環(huán)檸檬醛、堿、細胞壁、還原糖、多環(huán)酮、氯、呋喃酮和鋅類物質，可命名為各自相應的因子。

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