灰色定權聚類分析在煙葉替代中的應用

鄭東方，許自成，王文倫，龍 偉

(1.云南省煙草公司 楚雄州公司，云南 楚雄 675102；河南農業大學 煙草學院，河南 鄭州 450002)

灰色定權聚類分析在煙葉替代中的應用

鄭東方1，許自成2*，王文倫1，龍 偉1

(1.云南省煙草公司 楚雄州公司，云南 楚雄 675102；河南農業大學 煙草學院，河南 鄭州 450002)

摘要：為了探索烤煙煙葉替代的理論基礎，采用灰色定權聚類法對25個清香型烤煙產區的C3F等級煙葉樣品的化學成分進行了聚類分析，結果顯示：14個烤煙產區煙葉化學成分屬于A類，為化學成分很協調區域；6個烤煙產區煙葉化學成分屬于B類，為化學成分協調區域；5個烤煙產區煙葉化學成分屬于C類，為化學成分一般區域。各類別化學成分的平均值和變異系數等特征數存在差異，不同類別在主要化學成分間存在顯著性差異。

關鍵詞：烤煙；化學成分；灰色定權聚類

中式卷煙風格特點是通過不同產地、不同等級煙葉進行配伍后形成的[1]，卷煙產品設計人員為了維持產品風格特色的穩定，需要從不同產地、品種、等級的煙葉中選擇原料組合成葉組配方，由于每種煙葉原料的數量是有限的，因此葉組配方不得不進行頻繁的調整，在某種煙葉原料用盡后尋找替代煙葉，傳統上只能依賴繁重的單料煙評吸以及試制煙制作來確定合適的替代葉組配方[2-3]。煙葉化學成分作為衡量煙葉品質的一類重要指標，一直受到行業相關人員的重視，也是國標所檢測的內容[4]，通過煙葉內在化學成分的含量及其協調性來判斷煙葉質量的高低，使煙葉的質量評定更具科學性和確定性[5]。聚類分析方法在煙草育種、感官質量、外觀質量、化學品質等分析中已有運用[6-13]，近年來，有學者用聚類分析的方法分析煙葉的化學成分，嘗試解決煙葉替代性問題[14-15]，但是采用的聚類對象多是不同部位、不同等級、不同品種的煙葉，實踐證明，同一部位、相同等級、相同顏色的煙葉，其內在質量也會存在很大差異[1]。基于以上問題，本文提出了用灰色定權聚類的方法[17-19]，對清香型主產煙區的不同地區、相同部位、相同等級的煙葉樣品進行聚類分析，旨在為煙葉替代提供理論支持。

1材料與方法

1.1試驗材料

供試烤煙品種為我國主產煙區的主栽品種K326。2012年在我國廣東梅州、廣東南雄、廣東韶關、貴州銅仁、貴州畢節、湖南郴州、湖南桂陽、江西贛州、四川德昌、四川會理、四川涼山、四川美姑、四川寧南、四川西昌、四川敘永、四川昭覺、云南大理、云南富源、云南昆明、云南陸良、云南曲靖、云南師宗、云南玉溪、重慶彭水、重慶巫溪等25個烤煙產區，采取定等級、定葉位(C3F)方法取樣35份。樣品等級由專職評級人員按照“GB 2635─1992烤煙”標準進行，等級合格率達到100%，每個樣品取3.0 kg，用于各項指標的測定。

1.2試驗材料

煙葉化學成分檢測指標共計7項，分別為：總糖、還原糖、總氮、煙堿、鉀、氯、蛋白質等，其檢測方法參照王瑞新的《煙草化學》中介紹的方法[5]，氮堿比、糖堿比、鉀氯比等指標按照公式計算。

1.3數據處理

2結果與分析

2.1清香型煙區烤煙化學成分的綜合質量狀況

清香型煙區35份煙葉樣品的描述性統計結果顯示(表1)，清香型煙區2012年的糖堿比含量偏高，總糖、還原糖、煙堿、總氮、鉀、氯、蛋白質、氮堿比和鉀氯比等均在適宜范圍內，化學成分協調性較好。變異分析表明：氯含量在不同產區之間的變異系數較大，相應地使得鉀氯比的變異范圍也較大，同時糖堿比的變異系數也略偏大。峰度的正負可以表明化學成分含量分布曲線圖為尖削或平闊，各化學成分指標的峰度系數較小，表現為尖峭峰，而鉀、蛋白質的峰度系數為負值，表現為平闊峰。除還原糖和蛋白質外，其他各項指標的偏度系數均大于0，表現為正偏峰。

表1　清香型煙區烤煙化學成分的描述性統計

2.2清香型煙區的灰色定權聚類分析

2.2.1確定統計對象、指標和灰類本試驗的統計對象為25個不同烤煙產區。統計指標為煙堿、還原糖、氯、鉀、總糖、總氮、醚提總量、蛋白質、糖堿比、氮堿比、鉀氯比共11個化學成分指標。依據計算要求將清香型煙區分為3類，灰類1為A類(化學成分很協調)、灰類2為B類(化學成分協調)、灰類3是C類(化學成分一般)[18]。

2.2.2白化權函數的確定采用平均值-標準偏差法[20]確定清香型煙區不同化學成分指標的值域(表2)。

由白化函數寫出化學成分指標的白化函數表達式，A類白化函數(化學成分很協調如圖1)表達式為：

表2　清香型煙區不同化學成分指標的值域

圖1　A類白化函數圖

B類白化函數(化學成分協調如圖2)表達式為：

圖2　B類白化函數圖

C類白化函數(化學成分一般如圖3)表達式為：

圖3　C類白化函數圖

由化學成分指標的值域以及各指標的3種灰類白化函數表達式，分別計算各灰類白化函數值。

表3　清香型煙區的灰色定權聚類系數

2.3各類別煙葉樣品化學成分主要特征

對聚類所得的3類樣品進行統計分析，得各類樣品化學成分的平均值和變異系數。由圖4可知，3類煙葉樣品化學成分差異較大的為鉀氯比，其次為總糖和還原糖，其他指標的差異較小。由圖5可知，對于反映類別之內變異程度的變異系數，A類的氯含量和鉀氯比有較大的變異系數，B類的煙堿、氯、糖堿比和鉀氯比有較大的變異系數，C類的氯、糖堿比和鉀氯比有較大的變異系數。

圖4　3類煙葉樣品化學成分平均含量

圖5　3類煙葉樣品化學成分變異系數分布

2.4各類煙葉樣品化學成分的差異檢驗

上述平均數分布情況可以在一定程度上反映各類別化學成分之間的差異，但由于所采用的樣本尚不足夠大，存在一定的取樣誤差，有必要進行差異顯著性檢驗，采用方差分析對不同類別的烤煙化學成分指標進行方差分析。由表4可知，11項化學成分指標有7項在不同類別之間存在顯著性差異，煙堿在B類、A類與C類之間存在顯著性差異；氯在A類、B類與C類之間存在顯著性差異；醚提總量在A類和B類之間存在顯著性差異；總氮、蛋白質、氮堿比、鉀氯比在B類和C類之間存在顯著性差異。

表4　各類煙葉樣品化學成分的差異分析

3結論與討論

為了減小卷煙產品設計人員尋找替代煙葉的難度，本文選擇聚類效果較好的灰色定權聚類方法，對清香型煙區同部位、同等級的25個產區的煙葉樣品進行了聚類，結果顯示：清香型煙區的14個地區煙葉樣品屬于化學成分很協調的類別；同時結果顯示四川產區的大部分樣品與云南產區的大部分樣品屬于一個類別，兩地之間的煙葉可以進行部分替換，通過調查發現雖然四川平均海拔低于云南，但是四川植煙偏西南部，而云南植煙偏北部，兩地同受橫斷山脈的影響氣候條件相似；云南植煙土壤大部分是紅壤，四川植煙土壤以紅黃壤為主，土壤理化性質相似，所以兩地區之間的同品種、同部位、同等級的煙葉樣品具有替代性。

通過方差分析對灰色定權聚類結果進行了檢驗，由方差分析結果可知，11項化學成分指標有7項在不同類別之間存在顯著性差異，不同類別之間的差異性明顯，但是還原糖、鉀、總糖、糖堿比等4項指標在不同類別之間不存在差異性，這可能是本試驗所選擇的煙樣是相同品種、相同部位和相同等級的煙葉，煙葉樣品本身差異比較小的原因。

經過灰色定權聚類分析，廣東南雄、貴州銅仁、四川涼山、四川美姑、四川寧南、四川西昌、四川敘永、四川昭覺、云南富源、云南昆明、云南陸良、云南曲靖、云南師宗、重慶巫溪等14個地區屬于A類；廣東韶關、貴州畢節、湖南桂陽、江西贛州、云南大理、云南玉溪等6個地區屬于B類；廣東梅州、湖南郴州、四川德昌、四川會理、重慶彭水等5個地區屬于C類。清香型煙區大部分地區煙葉的化學成分協調性比較好，配方人員可以根據聚類結果對不同地區的煙葉進行煙葉替代性試驗，同時本方法還適用于不同部位、不同等級、不同品種煙葉化學成分的相似性分析。

聚類指標選擇的不同會造成聚類結果的不同，本方法不適用于聚類指標的權重不同，如果要用指標權重不同進行聚類，就要對指標的權重事先進行賦權然后代入計算，或者采用初值化算子或者均值化算子將各指標樣本值化為無量綱數據，然后按照灰色變權聚類方法[17]進行聚類。

參考文獻：

[1] 周冀衡,張建平.構建中式卷煙優質特色煙葉原料保障體系是新形勢下中國煙草的戰略選擇[J].中國煙草學報,2008,14(1):42-46.

[2] Dale Hill.迎接挑戰——認識煙葉的質量和可用性[J].煙草科技,1997(1):34-36.

[3] 張其龍,易浩,任建新,等.基于煙葉化學成分的煙葉間可替代性評價[J].中國煙草學報,2010,16(z1):28-32.

[4] 陳學平,張良,郭家明,等.多個化學成分指標煙葉樣品的聚類分析研究[J].中國煙草學報,2002,8(4):21-26.

[5] 王瑞新.煙草化學[M].北京:中國農業出版社,2003:244-297.

[6] Li W P, Zhu L S, Zhao S Y. Correlation and path coefficient and Chi-square distance cluster analysis for several characteristics in tobacco germplasm resource [J]. Journal of Northeast Agricultural University (English Edition), 2010, 17(1): 10-15.

[7] 杜傳印,劉洪祥,田紀春,等.部分煙草種質親緣關系的AFLP分析[J].作物學報,2006,32(10):1592-1596.

[8] 楊明峰,詹良,魏春陽,等.基于K-means聚類分析的不同種植區烤煙外觀質量區域分類[J].中國煙草科學,2012,33(2):12-16.

[9] 李國棟,胡建軍,周冀衡,等.基于主成分和聚類分析的烤煙化學品質綜合評價[J].煙草科技,2012(12):5-13.

[10] 閆洪洋,劉春奎,閆洪喜,等.河南主產煙區烤煙感官質量比較及其聚類分析[J].浙江農業學報,2013,25(4):696-700.

[11] 陳義強,沈笑天,劉國順,等.聚類分析與模糊數學在煙葉品質綜合評價中的應用[J].江西農業大學學報,2007,29(4):550-556.

[12] 王能如,何寬信,黎茶根,等.江西烤煙主要化學特性的適宜性評價和聚類分析[J].煙草科技,2012(8):49-53.

[13] 孫雨安,王國慶,程定璽,等.常見金屬離子含量的測定及煙草聚類分析研究[J].光譜學與光譜分析,2004,24(8):1009-1012.

[14] 高月蘭,張廷軍,黃平俊,等.聚類分析在卷煙配方中應用[J].中國農學通報,2006,22(2):103-106.

[15] 符再德,張其龍,李輝,等.煙葉配打中的因子分析與聚類分析[J].吉首大學學報：自然科學版,2009,30(5):101-105.

[16] 蘇勇,劉強,彭黎明,等.主成分分析和聚類分析在配方模塊中的應用[J].煙草科技,2005(6):3-5.

[17] 劉思峰，郭天榜，黨耀國，等.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學出版社，1999:85-89.

[18] 李東亮,許自成.基于下部葉化學成分指標的烤煙產區灰色等權聚類[J].系統工程理論與實踐,2008,28(1):170-176.

[19] 高端,邵艷玲,喬洪波,等.灰色聚類法在植煙土壤適宜性評價中的應用[J].煙草科技,2011(7):76-79.

[20] 唐其環.灰色聚類灰類白化函數確定方法的探討[J].四川兵工學報,1996,17(4):4-7.

(責任編輯：曾小軍)

Application of Grey Equal Weight Clustering Analysis in Tobacco Substitute

ZHENG Dong-fang1, XU Zi-cheng2*, WANG Wen-lun1, LONG Wei1

(1. Chuxiong Company, Yunnan Tobacco Limited Company, Chuxiong 675102, China;2. College of Tobacco Science, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China )

Abstract：In order to explore the theory basis about the flue-cured tobacco substitute, analyzed the C3F grade sample chemical components of 25 flavor flue-cured tobacco-growing areas by grey equal weight cluster. The results indicated that chemical components of 14 flue-cured tobacco region belonged to A class, which was the very harmonious chemical components region. Chemical components of 6 flue-cured tobacco region belonged to B class, which was the harmonious chemical components region. Chemical components of 5 flue-cured tobacco region belonged to C class, which was general chemical components region. The average value and variation of all chemical composition feature existed differences, different categories existed significant differences among the main chemical composition.

Key words：Flue-cured tobacco; Chemical components; Grey equal weight clustering

收稿日期：2015-09-12

基金項目：貴州省煙草公司重點科技攻關項目(GY2012-06)。

作者簡介：鄭東方，從事煙草生態與質量評價研究。*通訊作者:許自成。

中圖分類號：S572

文獻標志碼：A

文章編號：1001-8581(2016)04-0061-05