張霞，劉巍， 張濤， 許永， 楊帥， 芮曉東， 段沅杏， 陳永寬， 繆明明

云南煙草科學(xué)研究院，云南省煙草化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 昆明市高新開發(fā)區(qū)科醫(yī)路41號，650106

1990年，Hoffmann和Hecht列出了12類44種煙氣有害成分[1]。此后，卷煙煙氣特殊有害成分的分析和降低逐步成為煙草行業(yè)科研的熱點(diǎn)[2-3]。2005年，謝劍平等發(fā)現(xiàn)，用CO，HCN，NNK，NH3，BaP，苯酚和巴豆醛7種有害成分表征卷煙煙氣的危害性具有科學(xué)性和可行性[4]。選擇性降低這7種有害成分的釋放量可以降低卷煙危害性指數(shù)。前人已有很多關(guān)于煙葉原料和卷煙輔料等[5-20]對7種有害成分影響的報(bào)道，但鮮見大樣本系統(tǒng)分析煙葉原料影響的研究。本文選取237個初烤煙葉樣品，分析了產(chǎn)地、煙葉部位、品種、烤房、土壤等因素對主流煙氣中7種有害成分指標(biāo)的影響，旨在為卷煙減害研究提供參考。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 材料與儀器

2009年初烤煙葉樣品237個：3個部位：上部、中部、下部；產(chǎn)地：云南省47個縣級產(chǎn)區(qū)；8個品種：紅大、NC297、K326、KRK26、云87、云97、NC102、V2； 2種土壤：紅壤、黃壤；2種烤房：普通烤房和密集烤房。樣本情況見表1。

表1 2009年初烤煙葉群體因素水平及樣品數(shù)

AG204型電子天平(感量0.0001g，瑞士Mettle Toledo公司)；MK95卷煙機(jī)組(英國MOLINS公司)；KBF240型恒溫恒濕箱(德國Binder公司)；RM200型全自動吸煙機(jī)(德國Borgwaldt公司)；SM450直線型吸煙機(jī)(英國Cerulean公司)。

ICS900型離子色譜儀，配備電導(dǎo)檢測器(美國戴安公司)；AA3連續(xù)流動分析儀(德國Bran+luebbe公司)； GC-TEA610型氣相色譜-熱能分析儀(美國Thermo Electron公司)；HP6890氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀(美國Agilent公司)、Agilent 1100高效液相色譜儀，配備紫外檢測器和熒光檢測器(美國Agilent公司)。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

將煙葉樣品回潮、切絲，烘干，然后采用統(tǒng)一的卷煙紙和搭口膠將處理過的煙絲在同一卷煙機(jī)上卷制成64 mm×24.2 mm的無濾嘴卷煙作為研究對象。

采用GB/T 16447-2004 《煙草及煙草制品 調(diào)節(jié)和測試的大氣環(huán)境》規(guī)定的條件調(diào)節(jié)卷煙樣品，然后挑選重量合格的樣品采用GB/T 16450-2004《常規(guī)分析用吸煙機(jī) 定義和標(biāo)準(zhǔn)條件》規(guī)定的條件抽吸卷煙，采用YC/T 30-1996《卷煙煙氣氣相中一氧化碳的測定 非散射紅外法》、YC/T 377-2010《卷煙 主流煙氣中NH3的測定 離子色譜法》、YC/T 253-2008《卷煙主流煙氣中氰化氫的測定 連續(xù)流動法》、YC/T 225-2008《卷煙主流煙氣中主要酚類化合物的測定高效液相色譜法》、YC/T 254-2008《卷煙主流煙氣中主要羰基化合物的測定 高效液相色譜法》、GB/T 21130-2007《卷煙 煙氣總粒相物中苯并[a]芘的測定》和GB/T 23228-2008《卷煙 主流煙氣總粒相物中煙草特有N-亞硝胺的測定 氣相色譜-熱能分析聯(lián)用法》分別測定CO、NH3、HCN、苯酚、巴豆醛、BaP和NNK。

所有樣品均平行檢測2次，統(tǒng)計(jì)分析采用的7項(xiàng)有害成分釋放量的數(shù)據(jù)均扣除了煙支重量的影響，轉(zhuǎn)化為每克煙絲的主流煙氣中7項(xiàng)有害成分的釋放量。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析

為系統(tǒng)了解所取煙葉樣品的7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的整體分布情況，本研究采用R語言的dataoutline模塊函數(shù)對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。

為簡便、直觀地尋找煙葉原料對卷煙主流煙氣七項(xiàng)有害成分的影響規(guī)律，本研究選取產(chǎn)地、烤房、品種、土壤、煙葉部位作為影響因素對各樣品中7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量進(jìn)行方差分析。

從表1可以看出各因素不同水平的數(shù)據(jù)是非平衡數(shù)據(jù)，即每個水平單元的樣本數(shù)量是不同的。在實(shí)際情況中，大多數(shù)的實(shí)驗(yàn)都含有非平衡數(shù)據(jù)，這些非平衡數(shù)據(jù)的出現(xiàn)有各種原因[21]。國外相關(guān)文獻(xiàn)[22-27]表明，針對非平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素方差分析可采用廣義線性模型(General Linear Model)進(jìn)行方差分析功能實(shí)現(xiàn)。在20世紀(jì)70年代廣義線性模型(GLM)可以用于平衡數(shù)據(jù)和非平衡數(shù)據(jù)的方差分析，是應(yīng)用領(lǐng)域更廣的一項(xiàng)技術(shù)，它通過改變設(shè)計(jì)矩陣X和誤差的協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)以及分析設(shè)計(jì)矩陣X的變量性質(zhì)，將GLM簡化成適用于回歸分析、方差和協(xié)方差分析、多水平模型等具體的統(tǒng)計(jì)模型。本文的研究數(shù)據(jù)不平衡，需采用廣義線性模型(GLM)，才能夠滿足本項(xiàng)目不平衡數(shù)據(jù)的分析，因此統(tǒng)計(jì)中采用R語言stat程序包中的aov模塊函數(shù)結(jié)合drop1模塊函數(shù)構(gòu)建形成的“summmary.aov.t3”函數(shù)進(jìn)行計(jì)算和后續(xù)的分析。

2 結(jié)果與分析

對每個樣品進(jìn)行煙氣有害成分的檢測分析，然后采用R語言應(yīng)用程序?qū)z測數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析和方差分析，然后對具有顯著影響的單個因素，利用所估計(jì)的平方和進(jìn)行因子貢獻(xiàn)率分析。

2.1 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分的描述性統(tǒng)計(jì)分析

本研究采用描述性統(tǒng)計(jì)分析了解了所選取的237個初烤煙葉樣品制成的無濾嘴卷煙的7項(xiàng)煙氣有害成分單位重量釋放量的整體分布情況，且對初烤煙葉原料的7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的離散度進(jìn)行分析，具體結(jié)果見表2。CO、苯酚和巴豆醛的離散度小于0.2，說明不同初烤煙葉樣本這3種煙氣成分的釋放量差異較?。籋CN、NNK、NH3和BaP等4種煙氣成分的離散度較大（＞0.2），且NH3和NNK的離散度分別達(dá)到34.76%、72.99%，說明不同初烤煙葉煙氣中HCN、NNK、NH3和BaP釋放量差異較大。

表2 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分單位重量釋放量基本統(tǒng)計(jì)表

2.2 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分的方差分析

本研究選取產(chǎn)地、烤房、品種、土壤、煙葉部位作為影響因素對各樣品中7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量進(jìn)行方差分析，確定重要影響因素。

2.2.1 初烤煙葉煙氣中CO的方差分析

從表3方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為6.79×10-7，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中CO含量之間存在著極顯著的差異；品種因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.00518，達(dá)到α小于0.01的顯著水平，說明不同品種的煙葉煙氣中CO含量之間存在著極顯著的差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.00030，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同部位的煙葉煙氣中CO含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中CO含量在不同產(chǎn)地、不同品種、不同煙葉部位的變化是十分明顯的。

表3 初烤煙葉煙氣中CO的方差分析表

2.2.2 初烤煙葉煙氣中NH3的方差分析

從表4方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為7.73×10-8，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中NH3含量之間存在著極顯著的差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值＜2.0×10-16，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同部位的煙葉煙氣中NH3含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中NH3含量在不同產(chǎn)地和不同煙葉部位的變化是十分明顯的。

表4 初烤煙葉煙氣中NH3的方差分析表

2.2.3 初烤煙葉煙氣中HCN的方差分析

從表5方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為3.82×10-8，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中HCN含量之間存在著極顯著的差異；品種因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.000339，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同品種的煙葉煙氣中HCN含量之間存在著極顯著的差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值為2.70×10-6，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同的煙葉部位對煙氣中HCN含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中HCN含量在不同產(chǎn)地、不同煙葉部位以及不同品種的變化是十分明顯的。

表5 初烤煙葉煙氣中HCN的方差分析表

2.2.4 初烤煙葉煙氣中苯酚的方差分析

從表6方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.00156，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中苯酚含量之間存在著極顯著的差異；品種因素的顯著性檢驗(yàn)P值為5.32×10-5，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同品種的煙葉煙氣中苯酚含量之間存在著極顯著的差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值為6.16×10-11，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同部位的煙葉煙氣中苯酚含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中苯酚含量在不同產(chǎn)地、不同品種、不同煙葉部位的變化是十分明顯的。

表6 初烤煙葉煙氣中苯酚的方差分析表

2.2.5 初烤煙葉煙氣中巴豆醛的方差分析

從表7方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為2.00×10-9，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中巴豆醛含量之間存在著極顯著的差異；品種因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.0186，達(dá)到α小于0.05的顯著性水平，說明不同品種的煙葉煙氣中巴豆醛含量之間存在著顯著差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值為1.21×10-6，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同部位的煙葉煙氣中巴豆醛含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中巴豆醛含量在不同產(chǎn)地、不同煙葉部位以及不同品種的變化是十分明顯的。

表7 初烤煙葉煙氣中巴豆醛的方差分析表

2.2.6 初烤煙葉煙氣中BaP的方差分析

從表8方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為9.55×10-5，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中BaP含量之間存在著極顯著的差異；品種因素的顯著性檢驗(yàn)P值為0.0114，達(dá)到α小于0.05的顯著性水平，說明不同品種的煙葉煙氣中BaP含量之前存在著顯著的差異；煙葉部位因素的顯著性檢驗(yàn)P值為2.49×10-7，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同部位的煙葉煙氣中BaP含量之間存在著極顯著的差異。從而證明了煙氣中BaP含量在不同產(chǎn)地、不同品種及不同煙葉部位的變化是十分明顯的。

表8 初烤煙葉煙氣中BaP的方差分析表

2.2.7 初烤煙葉煙氣中NNK的方差分析

從表9方差分析結(jié)果表明：在不同因素的變異來源中，產(chǎn)地因素的顯著性檢驗(yàn)P值為5.13×10-5，達(dá)到α小于0.001的顯著性水平，說明不同產(chǎn)地的煙葉煙氣中NNK含量之間存在著極顯著的差異。

2.3 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的方差分析匯總

從表10初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的方差分析匯總表可以看出：對7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量有顯著性影響的重要因素是煙葉部位、產(chǎn)地、品種三個因素，產(chǎn)地在7項(xiàng)煙氣有害成分均表現(xiàn)極顯著差異，煙葉部位在6項(xiàng)煙氣有害成分表現(xiàn)極顯著差異；品種在5項(xiàng)煙氣有害成分表現(xiàn)顯著差異。而土壤和烤房對7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量影響不顯著。

表9 初烤煙葉煙氣中NNK的方差分析表

表10 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的方差分析5因素顯著性匯總表

2.4 影響因素貢獻(xiàn)率分析

由于因素的偏差平方和中除了因素的效應(yīng)外，還包含誤差，將誤差影響扣除后則為因素的純平方和，將因素的純平方和與總偏差平方之比稱為因素的貢獻(xiàn)率。根據(jù)公式(1-3)計(jì)算各因素的貢獻(xiàn)率，依據(jù)貢獻(xiàn)率可衡量各因素對各試驗(yàn)指標(biāo)總波動所作貢獻(xiàn)大小[28-29]。

因素貢獻(xiàn)率=因素純平方和/總偏差平方和*100% 公式 (1)

因素純平方和=因素平方和-因素自由度*誤差均方 公式(2)

總偏差平方和=各因素平方和+誤差平方和公式(3)

本文為了更方便比較產(chǎn)地、煙葉部位和品種三個因素對初烤煙葉群體7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的的影響效應(yīng)，將計(jì)算得出的三個因素貢獻(xiàn)率又進(jìn)行轉(zhuǎn)化，將三者的貢獻(xiàn)率總和轉(zhuǎn)化為100%后再進(jìn)行比較，具體結(jié)果見表11。結(jié)果表明：產(chǎn)地在7項(xiàng)煙氣有害成分的平均貢獻(xiàn)率為64.00%；煙葉部位在6項(xiàng)煙氣有害成分的平均貢獻(xiàn)率為26.51%；品種在5項(xiàng)煙氣有害成分的平均貢獻(xiàn)率為9.49%。

表11 初烤煙葉7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的3個主要影響因素貢獻(xiàn)率分析

3 討論

從前人的研究中可以看出，關(guān)于卷煙輔助材料參數(shù)對煙氣有害成分的影響研究較多[16-20]，而關(guān)于煙葉原料對于主流煙氣有害成分的影響研究則多是關(guān)于單一有害成分的研究，或是研究一個或兩個因素對主流煙氣7種有害成分的影響[5-15]。陳敏等[5]選取2007年來自國內(nèi)5個煙葉主產(chǎn)區(qū)的烤煙上中下部煙葉共15個，研究了煙葉部位、產(chǎn)地與卷煙主流煙氣7種有害成分釋放量的關(guān)系。彭斌等[6]選取云南玉溪、河南許昌的上中下部煙葉共6個，研究了煙葉部位對卷煙主流煙氣7種有害成分釋放量的影響。他們的研究所選取的樣本均較少，且是對具體部位、具體產(chǎn)地對煙葉其主流煙氣中7種有害成分的影響規(guī)律進(jìn)行研究，本文則是選取237個煙葉樣本，系統(tǒng)研究煙葉原料的產(chǎn)地、部位、品種、烤房、土壤這幾個因素對7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量的影響規(guī)律及影響程度，研究結(jié)果表明：產(chǎn)地、煙葉部位、品種是對7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量有顯著性影響的重要因素，產(chǎn)地在7項(xiàng)煙氣有害成分上均表現(xiàn)極顯著差異，煙葉部位在6項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)極顯著差異，品種在5項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)為顯著差異。煙氣中各有害成分釋放量與煙葉化學(xué)成分之間存在著密切關(guān)系[30-31]，其原因可能是由于不同氣候條件、地理位置的產(chǎn)地生產(chǎn)的煙葉、不同部位的煙葉及不同品種的煙葉其組織結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分差異較大，進(jìn)而對煙氣有害成分的釋放量產(chǎn)生顯著性影響。

4 結(jié)論

對于本研究所選取的237個初烤煙葉樣品來說，對其7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量指標(biāo)有顯著性影響的重要因素是產(chǎn)地、煙葉部位、品種，其中產(chǎn)地為關(guān)鍵因素，在7項(xiàng)煙氣有害成分上均表現(xiàn)極顯著差異，平均貢獻(xiàn)率為64.00%；煙葉部位在6項(xiàng)煙氣有害成分上表現(xiàn)極顯著差異，平均貢獻(xiàn)率為26.51%；品種在5項(xiàng)煙氣有害成分上表現(xiàn)顯著差異，平均貢獻(xiàn)率為9.49%；而烤房、土壤對7項(xiàng)煙氣有害成分釋放量影響不顯著。

[1]Hoffmann D, Hecht S S. Advances in tobacco carcinogenesis[M]// I Cooper C S, Grover P L. Chemical Carcinogenesis and Mutagenesis, Springger-Verlag,London, UK, 1990:63-102.

[2]Hoffmann D, Hoffmann I, El-Bayoumy K. The less harmful cigarette: A controversial issue. A tribute to Ernst L.Wynder[J]. Chem Res Toxicol, 2001, 14: 767-790.

[3]Rodgman A, Green C R. Toxic chemicals in cigarette mainstream smoke-Hazard and hoopla[J]. Beitr Tabakfor Int, 2003, 20(8):481-545.

[4]謝劍平，劉惠民，朱茂祥，等. 卷煙煙氣危害性指數(shù)研究[J]. 煙草科技，2009(2):5-15.

[5]陳敏，郭吉兆，鄭賽晶，等. 煙葉部位、產(chǎn)地與卷煙主流煙氣7種有害成分釋放量關(guān)系研究[J].中國煙草學(xué)報(bào)，2012, 18(5): 16-22.

[6]彭斌，趙樂，孫學(xué)輝，等. 煙葉部位對卷煙主流煙氣7種有害成分釋放量的影響[J]. 煙草科技，2012(11):42-44.

[7]史宏志，Bushd L P，黃元炯，等. 我國煙草及其制品中煙草特有亞硝胺含量及與前體物的關(guān)系[J]. 中國煙草學(xué)報(bào), 2002, 8(1):14-19.

[8]Harrington H M, Alm D M. Interaction for heat and salt shock in cultured tobacco cells [J]. Plant Physiol, 1988:618-625.

[9]Hasegawa P M, Bessan R A, Handa A K. Growth characteristics of sodium chloride selected and nonselected cells of Nicotiana tobacum cv [J]. Plant Cell Physiol, 1980,21: 1347-1356.

[10]Fredenthal R I，Jones P W. Carcinogenesis[M]. New York:Raven Press, 1976:225.

[11]Schepartz A I , Ellington J J , Schlotzhauer W S. Destruction of precursors of polynuclear aromatic hydrocarbons in tobacco by treatment with ozone [J ]. Tobacco science ,1980, 24 :55-58.

[12]胡立中，童紅武，王程輝，等. 煙草含氮化合物對卷煙主流煙氣氰化氫釋放量的影響[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39(14)：8597-8599，8681.

[13]吳清輝.不同配方組分對卷煙主流煙氣苯酚釋放量的影響[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011, 39(21):13073-13074，13084.

[14]Guan J, Barrett K, Hamm J. Correlations between tobacco blend, fi recone temperatures, and Hoffmann deliveries[C].61st Tob Sci Res Conf, 2007: abstr. 55.

[15]W inter D, Case P D, Coleman M, et al. The effect of blend type on mainstream and sidestream Hoffmann analyte machine yields [C]. CORESTA Meeting, Smoke Science /Product Technology Groups, Jeju, 2007: SSPT 23.

[16]李勁松. 卷煙紙對煙氣量和煙氣組分的影響[J]. 黑龍江造紙，2006，34(1):35-36.

[17]侯軼，劉明友，徐程程. 卷煙紙中Mg(OH)2-CaCO3加填及其對卷煙煙氣的影響[J]. 中國造紙，2007，26(7):8-12.

[18]謝蘭英，劉斌，黃富，等. 電氣石復(fù)合材料濾嘴棒成形紙降低卷煙煙氣有害成分研究[J]. 中華紙業(yè)，2009，30(10).

[19]韓敏，戴云輝，庹蘇行，等. 醋纖和改性丙纖濾嘴過濾卷煙煙氣有害成分效果比較[J]. 煙草科技，2010(3):8-10.

[20]鄭琴，程占剛，李會榮，等. 卷煙紙對卷煙主流煙氣中7種有害成分釋放量的影響[J]. 煙草科技，2010(12):49-51.

[21]Montgomery D C. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析[M].汪仁官，陳榮昭,譯.北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社.1998.

[22]John F. Applied Regression Analysis and Generlized Linear Models [M]. 2nd ed. Thous and Oaks:Sage, 2008.

[23]Herr D G. On the History of ANOVA in Unbalanced,Factorial Designs: The First 30 Years [J].The American Stat istician,1986.40(4):265-270.

[24]Stewart D W, Naufel J V. Analysis of variance for unbalanced data[C].AMA Winter Educators Conference:Marketing Theory and Practice,1995.6.337-343.

[25]Shaw R G, Thomas M. ANOVA for Unbalanced Data: An Overview [J].Ecology, 1993,74(6):1638-1645.

[26]?yvind L.ANOVA for unbalanced data: Use Type II instead of Type III sums of squares [J].Statistics and Computing,2003.13: 163-167.

[27]Speed F M, Hocking R R, Hackney O P. Methods of Analysis of Linear Models with Unbalanced Data[J].The American Statistical Association,1978.73(361):105-112.

[28] 任露泉. 試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與分析(第二版)[M]. 北京: 高等教育出版社，2003.

[29]茆詩松，周紀(jì)薌，陳穎. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)[M]. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2004.

[30]王瑞新. 煙草化學(xué)[M]. 北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2003.

[31]閆克玉. 卷煙煙氣化學(xué)[M]. 鄭州：鄭州大學(xué)出版社，2002.