舒俊生， 姚忠達， 王浩軍， 郭東鋒

（安徽中煙工業(yè)有限責任公司技術中心，安徽 合肥 230088）

隨著吸煙與健康研究的不斷深入，提高吸煙安全性逐漸成為煙葉行業(yè)的共同目標。努力降低卷煙的焦油產生量，發(fā)展低危害型卷煙，已成為煙草行業(yè)的共識。研究表明，煙葉原料是決定卷煙有害成分釋放量的重要因素，不同類型、不同等級的煙葉由于其化學成分不同，燃燒后其煙氣成分中的焦油、煙氣煙堿、一氧化碳等含量也不同[1-2]。近年來，有關煙葉理化特性與煙氣中有害成分之間關系的研究較多[3-7]，并且深入到單個化學成分與煙氣成分的相互關系[8-11]，運用梳理統(tǒng)計方法、構建預測模型等也成為不少煙草科研工作者的研究熱點[12-19]。但是，多數研究都默認了煙葉的化學成分及煙氣成分符合正態(tài)分布，而沒有真正去驗證實驗所設計的數據是否符合正態(tài)分布，更沒有對所選用的回歸模型進行優(yōu)選。本課題研究中通過構建煙葉原料與煙氣成分的預測模型，并采用分析回歸的方法，優(yōu)選出更為精準的預測模型，以期為提高煙葉安全性和設計低焦油卷煙配方提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗材料為全國不同產煙區(qū)域、不同品種、不同等級的片煙樣品，以及部分進口煙葉，煙葉樣品共計 44 份，品種包含 K326，CB-1，云 85，云 87，云97和紅花大金元，進口煙葉不分品種。

1.2 方法

每一個煙葉樣品按照標準制備卷煙進行檢測，所有煙支輔材（三紙一棒）均使用同一規(guī)格。檢測分析項目分為總粒相物、焦油量、煙氣煙堿量、煙氣水分含量、煙氣一氧化碳量、抽吸口數等共6項煙氣指標。樣品的制備、檢測均按國標相關標準程序進行。判定規(guī)則按 Q/WY·JS-J·JC 03-2010《卷煙成品檢驗規(guī)程》的規(guī)定執(zhí)行。檢測設備為RM200A吸煙機、Aglient 7890A氣相色譜，環(huán)境條件為溫度（22.2±0.5） ℃，濕度（61.0±2.0）%。

1.3 數據處理方法

數據采用minitab15和SPSS17軟件進行統(tǒng)計分析。

2 結果與討論

2.1 檢測結果統(tǒng)計描述及正態(tài)性檢驗

對6項煙氣指標和煙葉的常規(guī)化學成分進行統(tǒng)計描述，結果見表1。結果表明:煙氣指標分布均為平頂峰，左偏態(tài)峰；除煙氣煙堿存在較為廣泛的變異外，其它幾項指標變異水平一般。各煙葉樣本就化學成分方面存在較為廣泛的變異，其中總氯變異最大，且總氯含量的數據呈現右偏態(tài)尖頂峰的分布狀態(tài)，離散程度較大，其余指標均為平頂峰。

表1 煙葉中化學檢測指標統(tǒng)計描述Table 1 Statistical analysis of the chemical content in flue-cured tobacco

采用Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk兩種檢驗方法對各樣本的煙氣指標及化學成分進行正態(tài)性檢驗，結果見表2。對比發(fā)現，由于實驗的樣本量為44個，屬于小樣本量，更適合運用Shapiro-Wilk檢驗，且各項煙氣指標的sig＞0.05，均服從正態(tài)分布。由圖1～6可以看出，各樣本的化學成分指標的殘差概率分布呈一條直線，服從正態(tài)分布，可以進行回歸統(tǒng)計分析。

表2 煙氣指標與化學成分數據正態(tài)性檢驗Table 2 Orthostate assay of the chemical content and smoke composition

圖1 總粒相物殘差概率圖Fig.1 Residual probability of the total particulate matter

圖2 煙氣煙堿殘差概率圖Fig.2 Residual probability of smoke nicotine

圖3 焦油量殘差概率圖Fig.3 Residual probability of tar

圖4 煙氣水分殘差概率圖Fig.4 Residual probability of smoke moisture

圖5 煙氣一氧化碳殘差概率圖Fig.5 Residual probability of smoke NO

圖6 抽吸口數殘差概率圖Fig.6 Residual probability of puff number

2.2 回歸分析

以常規(guī)化學成分為自變量、煙氣成分為因變量進行回歸分析（煙氣水分與各項化學成分的相關分析均不顯著，在此不作進一步分析），結果見表3—6。研究表明:無論用全部自變量（全模型）進行回歸，還是僅用顯著相關變量（表3顯示相關分析結果）進行回歸，或者雙重篩選逐步進行回歸，所得的回歸模型的P-value均達到顯著水平，Durbin-Watson統(tǒng)計量均通過殘差相互獨立檢驗（值接近于2）。但是采用不同的回歸方法，所得方程的預測參數以及預測精度會有所不同，其中全模型回歸方程的R2均高于其它兩種方法，方程的預測精度從預測誤差標準差MSPE'來看，雙重篩選逐步回歸與僅含顯著相關變量的回歸方程精度高于全模型方程。雖然所有模型均顯著，全模型方程R2最高，但是從使用角度和方程的預測精度來看，全模型方程并非是最理想的。

表3 煙氣成分與化學成分簡單相關分析Table 3 Correlation analysis of the chemical content and smoke composition

表4 煙氣成分與化學成分回歸模型匯總Table 4 Total regression model of the chemical content and smoke composition

表5 煙氣成分與化學成分回歸模型概要Table 5 Regression analysis of the chemical content and smoke composition

表6 煙氣成分與化學成分回歸模型參數Table 6 Parameters of regression model of the chemical content and smoke composition

對焦油量、煙氣煙堿和一氧化碳3個煙氣指標的回歸方程進行驗證，結果見表7。研究表明:焦油回歸模型中只有煙堿的回歸系數檢驗達到顯著水平，其它變量回歸系數均未達到顯著水平；雙重篩選逐步回歸模型煙堿和常數相2個變量的回歸系數達到顯著水平，其它變量未達到顯著檢驗；僅含顯著相關變量的回歸模型中也是只有煙堿的回歸系數檢驗達到顯著水平，而其它變量回歸系數為達到顯著水平。

表7 焦油與化學成分回歸方程驗證Table7 Regression equation assay ofthechemical content and tar

由表8、表9可以看出，煙氣煙堿的3種回歸模型檢驗中，都是只有煙堿回歸系數通過顯著性檢驗，其它變量回歸系數未通過顯著性檢驗；煙氣一氧化碳全模型變量回歸系數均未通過檢驗，僅含顯著相關變量回歸方程常數項和總鉀的通過回歸系數顯著性檢驗，煙堿回歸系數檢驗不顯著，雙重篩選逐步回歸方程各個變量回歸系數均通過檢驗。所以煙氣一氧化碳最佳回歸模型為Y=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9；焦油和煙氣煙堿預測變量采用煙堿來進行回歸預測更合適。

表8 煙氣煙堿與化學成分回歸方程驗證Table8 Regression equation assay ofthechemical content and smoke nicotine

表9 煙氣一氧化碳與化學成分回歸方程驗證Table9 Regression equation assay ofthechemical content and smoke NO

利用煙堿對焦油和煙氣煙堿重新進行回歸預測，結果表明:回歸方程檢驗均達到顯著水平（P<0.01），方程回歸系數均通過顯著性檢驗（P<0.01），所以最終得到回歸模型，焦油回歸方程為Y焦油=11.7+1.857X煙堿，煙氣煙堿回歸方程為 Y煙氣煙堿=0.679X煙堿，煙氣一氧化碳回歸模型為Y一氧化碳=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9。

焦油及煙氣煙堿回歸模型的驗證、方差分析、回歸系數檢驗等見表10—15。

表10 焦油回歸模型驗證Table 10 Regression model assay of tar

表11 焦油回歸模型方差分析Table 11 ANOVA of regression model on tar

表12 焦油回歸模型回歸系數檢驗Table 12 Regression coefficient assay of regression model on tar

表13 煙氣煙堿回歸模型驗證Table 13 Regression model assay of smoke nicotine

表14 煙氣煙堿回歸模型方差分析Table 14 ANOVA of regression model on smoke nicotine

表15 煙氣煙堿回歸模型回歸系數檢驗Table 15 Regression coefficient assay of regression model on smoke nicotine

3 結語

煙氣成分與煙葉化學成分間存在著不同程度的相關關系，運用不同的回歸方法建立模型，所得方程不同，雖然全模型方程的判定系數R2最高，但是并非篩選的最佳模型；進一步運用部分顯著相關變量或者雙重篩選逐步回歸，雖然方程都通過驗證，但是方程中變量系數并未全部通過檢驗，進一步證實全模型方程不是最佳回歸模型。

通過剔除不顯著的回歸系數的變量，重新進行回歸，得到的焦油、煙氣煙堿、煙氣一氧化碳的回歸模型，焦油回歸方程為Y焦油=11.7+1.857X煙堿，煙氣煙堿回歸方程為Y煙氣煙堿=0.679X煙堿，煙氣一氧化碳回歸模型為YCO=1.428 6X煙堿+0.121 7X還原糖+2.822 5X總氯+8.488 9，且回歸方程檢驗均達到顯著水平（P<0.01），方程回歸系數均通過顯著性檢驗 （P<0.01）。

本研究從回歸方法對比分析角度，對常規(guī)化學成分與煙氣成分進行預測，而煙氣成分的生成還受到輔材、環(huán)境、燃燒等因素的影響，所以對于煙氣成分預測，尚需要進一步研究探討，同時對于回歸方法的選擇，也需要進一步的驗證和研究。

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