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近紅外光譜分析大理不同產區年度間煙葉化學成分的特性

2018-03-30 01:41:23于春霞錢穎穎宋鵬飛王蘿萍
安徽農業科學 2018年9期
關鍵詞:煙草

于春霞,錢穎穎,宋鵬飛,劉 晶,唐 麗,王 毅,王蘿萍

(云南中煙工業有限責任公司技術中心,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],也是云南清香型優質煙葉的典型代表。大理州借助得天獨厚的生態條件,針對紅大品種特性,開展自主創新研究,已成為全國紅大烤煙種植的最適宜區和種植比例最高的煙區,其中南澗、彌渡、巍山是種植最為集中的區域[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,其中包含了大多數類型有機化合物的組成信息[4],與煙葉化學成分關聯的信息非常豐富。且近紅外光譜分析技術具有操作簡便、分析成本低、樣品不被破壞和多組分同時測定等優點。該方法已被廣泛應用于農產品、食品、石油、化工、醫藥、煙草等行業[5-7]。

近20年來,近紅外光譜技術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學模型且預測結果與常規分析結果不存在顯著差異;蔣錦鋒等[9]應用近紅外光譜技術建立煙草17項主要化學成分的快速無損檢測方法且預測結果快速、準確。上述研究均表明,近紅外光譜技術在分析煙草化學成分時可替代常規檢測方法。云南中煙工業有限責任公司技術中心經過十幾年的近紅外光譜技術研究,已利用此項技術進行了大量的煙草化學成分定量分析,經過長期的模型修正和驗證,模型預測結果準確[10]。同時還積累了來自不同產區、不同部位、不同年度、不同等級的連續、大量的近紅外光譜數據,并已進行了多項基于近紅外光譜技術的煙葉特征分析[11-13]。目前,實際工業化生產現場中利用近紅外光譜技術對定量分析方法的化學成分數據來指導煙葉種植規劃的研究還鮮見報道。筆者應用近紅外光譜定量分析方法對大理紅大3個產區、7個年度、3個部位共63類樣品的預測化學成分數據進行了研究,量化解釋了部位、年度和產區造成的煙葉品質的差異,其量化數據可以作為烤煙區域種植規劃的參考。

1 材料與方法

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

1.2試驗設備BRUKER 公司(德國)生產的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)對模型進行優化和處理。建立模型時要對模型進行優化,包括選擇與該組分或指標相關的最佳譜區范圍、最佳光譜預處理方法和最佳主成分維數,在確定上述參數的同時要對模型進行檢驗,以確保模型最優。在保證建模樣品集具有很好代表性的前提下,該試驗的檢驗模型采用的方法是內部交叉檢驗,所謂內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測被剔除的n個樣品。所有樣品都被剔除并預測過。預測值與其化學分析值進行統計分析,主要考察預測值與化學分析值相關的決定系數(R2)和均方差(RMSECV)。同一組建模樣品集所測成分模型的優劣由決定系數(R2)和內部交叉驗證均方差(RMSECV)決定[10]。

2 結果與分析

分別對2010—2016年南澗、彌渡、巍山3個產區上、中、下3個部位共63類煙葉樣品的化學成分數據煙堿、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個產區的煙葉樣品在煙堿、總糖、還原糖、總氮、氧化鉀數據中體現的部位特征均較明顯;從產區上來看,南澗、彌渡、巍山煙葉樣品在煙堿、總氮和氧化鉀數據上差異不大,從總糖和還原糖數據上來看存在較小差異;相對于同一產區和部位來看,年度間各項化學成分數據存在一定差異,其中2013年的各項化學成分數據相對其他年度間的差異較大。分析結果表明,3個產區、3個部位、7個年度煙葉樣品的化學成分數據能夠反映不同產區、不同部位、不同年度煙葉樣品之間相似關系的高低,該研究結果可為煙葉產區種植規劃和復烤模塊配打等提供量化的參考數據。

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 結論與討論

(1)對不同產區煙葉化學成分數據分析結果表明,應用近紅外光譜分析方法得到的煙葉化學成分數據能夠量化地反映出不同樣品的部位、產區、年度特性。大理紅大南澗、彌渡、巍山3個產區的區域差異不大;相同產區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區和年度間的差異。這些分析結果可為煙葉產區種植規劃等提供量化的參考數據。

(2)該試驗樣品均來源于實際工業化生產現場,且是積累了多年的、多產區、大量的煙葉樣品,代表性好,分析結果可以用于指導煙葉生產。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量控制,其采用的質量控制方式和分析方法對其他農產品生產亦具有參考價值。

[1] 吳陶川,周子力,段曌陽,等.大理州南澗縣煙葉種植現狀與分析[J].農村經濟與科技,2014,25(12):92-93,173.

[2] 郝永生,賈冬冬,楊德海,等.大理煙區紅花大金元烤煙化學成分變異分析[J].安徽農業科學,2012,40(12):7428-7429,7433.

[3] 樂俊明,陳鷹,丁映.近紅外光譜分析法測定煙草化學成分[J].貴州農業科學,2005,33(3):62-63.

[4] 嚴衍祿,趙龍蓮,韓東海,等.近紅外光譜分析基礎與應用[M].北京:中國輕工業出版社,2005:13.

[5] 朱麗偉,馬文廣,胡晉,等.近紅外光譜技術檢測種子質量的應用研究進展[J].光譜學與光譜分析,2015,35(2):346-349.

[6] 蔣雪松,王維琴,許林云,等.農產品/食品中農藥殘留快速檢測方法研究進展[J].農業工程學報,2016,32(20):267-274.

[7] 張建平,謝雯燕,束茹欣,等.煙草化學成分的近紅外快速定量分析研究[J].煙草科技,1999(3):37-38.

[8] 王家俊.FT-NIR 光譜分析技術測定煙草中總氮、總糖和煙堿[J].光譜實驗室,2003,20(2):181-185.

[9] 蔣錦鋒,李莉,趙明月.應用近紅外檢測技術快速測定煙葉主要化學成分[J].中國煙草學報,2006,12(2):8-12.

[10] 馬翔,王毅,溫亞東,等.FT-NIR光譜儀測定煙草化學成分不同譜區范圍對數學模型影響的研究[J].光譜學與光譜分析,2004,24(4):444-446.

[11] 王毅,馬翔,溫亞東,等.應用近紅外光譜分析不同產區工業分級煙葉樣品的特性[J].光譜學與光譜分析,2012,32(10):2694-2697.

[12] 王毅,馬翔,溫亞東,等.應用近紅外光譜分析不同年度工業分級煙葉的特性[J].光譜學與光譜分析,2012,32(11):3014-3018.

[13] 王毅,馬翔,溫亞東,等.應用近紅外光譜分析云南主要煙葉生產基地之間的煙葉特性[J].光譜學與光譜分析,2013,33(1):78-80.

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