郭東鋒，鄒 鵬，劉 非，吳克松，姚忠達(dá)，舒俊生，竇玉青，張忠鋒，閆 寧*

(1.安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司 技術(shù)中心，安徽 合肥 230088；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 煙草研究所，山東 青島 266101)

烤煙煙葉物理特性與氣象因子關(guān)系研究

郭東鋒1，鄒 鵬1，劉 非1，吳克松1，姚忠達(dá)1，舒俊生1，竇玉青2，張忠鋒2，閆 寧2*

(1.安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司 技術(shù)中心，安徽 合肥 230088；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 煙草研究所，山東 青島 266101)

為了探索煙葉物理特性與烤煙生產(chǎn)大田期氣象因素的關(guān)系，以我國13個(gè)典型植煙區(qū)域烤煙的3個(gè)部位樣品為研究對象，運(yùn)用廣義可加模型對煙葉物理特性和氣象因子之間的關(guān)系進(jìn)行了研究分析，結(jié)果表明：日照百分率、日降水量≥0.1 mm日數(shù)、平均相對濕度、極端最高氣溫、極端最低氣溫對煙葉葉面密度有重要影響。就部位而言，上部葉葉面密度對大田期的降水量比中下部煙葉更為敏感。平均最高氣溫、平均最低氣溫、極端最高氣溫、平均氣壓、平均水汽壓和平均風(fēng)速對煙葉填充值有重要影響，中部葉的填充值與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系顯著；極端最高氣溫、平均最高氣溫和平均溫度對含梗率有重要影響，同時(shí)日降水量≥0.1 mm日數(shù)對中上部煙葉的含梗率也有顯著的影響。就部位而言，上部葉含梗率受氣象因素影響相對較弱。

物理特性；氣象因素；烤煙

煙草是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物，煙葉是卷煙工業(yè)企業(yè)重要的戰(zhàn)略資源。煙葉的物理特性是煙葉質(zhì)量的一個(gè)重要方面，煙葉物理指標(biāo)的優(yōu)劣直接關(guān)系到煙葉加工性能，影響卷煙工業(yè)的成本控制、倉儲養(yǎng)護(hù)、打葉復(fù)烤、制絲切絲等重要環(huán)節(jié)。同時(shí)，煙葉的物理特性也是表征煙葉內(nèi)在質(zhì)量水平的重要部分。前人關(guān)于煙葉物理特性與內(nèi)在化學(xué)成分[1-4]、感官質(zhì)量[5]、外觀質(zhì)量[1,6]等方面的關(guān)系已有不少研究，也有研究不同海拔高度對煙葉物理特性的影響[7-8]、不同打葉復(fù)烤工藝對煙葉物理特性的影響[9-10]、栽培技術(shù)措施對煙葉物理特性的影響[11-13]等，也有單項(xiàng)物理指標(biāo)比如填充值變異研究[14]、物理特性指標(biāo)綜合評價(jià)等[15-16]方面的研究。雖然圍繞植煙區(qū)域煙草生產(chǎn)適宜性評價(jià)開展了很多研究[17-19]，但是圍繞煙葉物理特性與植煙區(qū)域氣象因子之間關(guān)系的研究尚不多見。由于我國植煙區(qū)域廣泛，生態(tài)條件差異較大，氣象因素復(fù)雜多變，近年來隨著部分區(qū)域干旱、洪澇等自然災(zāi)害頻發(fā)，對煙葉質(zhì)量產(chǎn)生較大影響。為了探索氣象因素對煙葉物理特性的影響，本文以我國烤煙典型植煙區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)等級樣品為代表，運(yùn)用廣義可加模型研究了氣象因子與不同部位煙葉物理特性之間的關(guān)系，以期為煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)企業(yè)原料采購調(diào)撥、打葉復(fù)烤等提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1 材料

材料來自2012年度宣城、郴州、三門峽、曲靖、文山、涼山、麗江、昆明、玉溪、三明、龍巖、遵義、許昌等13個(gè)產(chǎn)煙區(qū)域初烤中部煙葉B2F、C3F、X2F標(biāo)準(zhǔn)等級樣品。填充值測定樣品為相應(yīng)樣品切絲后的煙絲樣品，其它物理特性測定樣品均為相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)等級樣品。

1.2 方法

1.2.1 物理特性測定

1.2.1.1 葉面密度的測定 在來樣群體中篩選完整葉片，葉片不應(yīng)有殘傷、破損、砂土率超標(biāo)等現(xiàn)象。從待測樣品中選出20片完整葉片，放入恒溫恒濕箱48 h，恒溫恒濕箱條件設(shè)定為：(22.2±0.5)℃，濕度：(61.0±2.0)%。打孔器一個(gè)，測定打孔器面積為S(單位換算為m2)。測定步驟：每個(gè)樣品選取具有代表性的煙葉10片，在主脈兩側(cè)，盡量避免打孔到主脈或支脈上，自葉片基部至葉尖均勻地在主脈兩側(cè)打取10個(gè)小葉片；稱取空鋁盒重量，記為M1，將用打孔器取下的100片葉片放入鋁盒，稱重，記為M2；按如下公式計(jì)算煙葉葉面密度D(單位：g/m2)：

式中：D：煙葉葉面密度，單位為g/m2；M1：鋁盒質(zhì)量，單位為g；M2：100片小葉片和鋁盒總質(zhì)量，單位為g。

1.2.1.2 填充值的測定 參照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《卷煙 煙絲填充值的測定》 YC/T 152─2001進(jìn)行檢測。

1.2.1.3 含梗率的測定 樣品前處理同葉面密度測度。測定步驟：待樣品在恒溫恒濕箱48 h后取出，用電子天平稱量20片煙葉的總質(zhì)量，記為M1。用手撕掉葉片主脈兩側(cè)的葉片，留下主脈，主脈兩側(cè)不應(yīng)有葉片殘留。用螺旋測微器確定≥1.5 mm煙梗為測量目標(biāo)，將符合要求的所有20片葉的煙梗稱重，記為M2。

按如下公式計(jì)算煙葉含梗率G，以百分?jǐn)?shù)計(jì)：

式中：G：煙葉含梗率(%)；M1：煙葉總質(zhì)量，單位為g；M2：煙?？傎|(zhì)量，單位為g。

1.2.1.4 平衡含水率的測定 將各樣品分別切絲后，在22 ℃、相對濕度(60±2)%條件下平衡48 h，按文獻(xiàn)[20]規(guī)定的方法測定其含水率。

1.2.2 烤煙大田期確定 根據(jù)各植煙區(qū)域生產(chǎn)實(shí)際情況確定大田期(表1)，并據(jù)此整理氣象數(shù)據(jù)。

1.2.3 氣象數(shù)據(jù)來源 17個(gè)氣象點(diǎn)數(shù)據(jù)取自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/)。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

利用Excel 2007軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)和回歸分析；作圖在R3.3軟件平臺進(jìn)行。文中統(tǒng)計(jì)描述均在數(shù)據(jù)清洗、整理、填充缺失值后進(jìn)行；方差分析采用Turkey法進(jìn)行；相關(guān)分析均采用Pearson相關(guān)；廣義可加模型分析(GAM)采用R軟件包Mgcv，進(jìn)行光滑樣條估計(jì)；其它統(tǒng)計(jì)分析采用R軟件基礎(chǔ)包進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 大田期不同氣象因子和烤煙物理特性統(tǒng)計(jì)描述

13個(gè)植煙區(qū)域大田期確定見表1，對各植煙區(qū)域大田期氣象因子和煙葉物理特性指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述見表2，由表2可知，各氣象因子中數(shù)據(jù)變異達(dá)到50%以上的極端最低氣溫、降雨量存在廣泛的變異。氣象因子變異系數(shù)超過20%的有平均風(fēng)速、日降水量≥0.1 mm日數(shù)、最大風(fēng)速和最大日降水量，存在中等水平的變異，說明各個(gè)植煙區(qū)域在氣象因子上存在明顯差異。烤煙葉面密度變異超過20%，主要是上、中、下3個(gè)部位煙葉差異引起變異較大。平衡含水率、填充值變異相對較小，僅有5%左右的變異；含梗率變異系數(shù)為12.55%，說明煙葉物理特性指標(biāo)葉面密度和含梗率差異較大。

表1 各植煙區(qū)大田期時(shí)間跨度確定

表2 大田期不同氣象因子和烤煙物理特性統(tǒng)計(jì)描述

2.2 烤煙煙葉不同部位物理特性方差分析結(jié)果

由于烤煙不同部位煙葉的物理特性存在較為明顯的差異，為了進(jìn)一步印證此差異，基于樣品檢測的不同部位物理特性數(shù)據(jù)，對不同部位數(shù)據(jù)進(jìn)行了方差分析，結(jié)果見表3。結(jié)果可知，葉面密度和填充值在部位間存在顯著性差異，葉面密度自上而下依次降低，填充值反之；含梗率下部葉顯著高于上部葉，下部葉與中部葉差異不顯著；平衡含水率中部葉顯著高于上部葉，中下部差異不顯著、上下兩部位差異不顯著。

表3 烤煙煙葉不同部位物理特性方差分析結(jié)果

注：表中不同大寫字母表示在0.01水平下差異顯著，不同小寫字母表示在0.05水平下差異顯著。

2.3 氣象因子與煙葉物理特性的廣義可加模型分析結(jié)果

廣義可加模型(General Addative Model，GAM)可對部分或全部的自變量采用平滑函數(shù)的方法建立模型，函數(shù)可以是非參數(shù)的形式，適用于多種分布類型、多種復(fù)雜非線性關(guān)系的分析，由于此種特性，GAM可以很好地刻畫自變量和依變量之間的線性或非線性的關(guān)系。

基于煙葉物理特性部位間的顯著性差異，運(yùn)用廣義可加模型分析不同部位物理特性與氣象因子的關(guān)系，結(jié)果見表4～表7。由表4氣象因子與葉面密度GAM分析結(jié)果可知，上部葉葉面密度與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系達(dá)到P<0.001顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了96%；與平均相對濕度關(guān)系達(dá)到P<0.01顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了58.5%；與降水量關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了74.7%；與日照因子的關(guān)系中，與日照百分率關(guān)系達(dá)到P<0.05顯著水平；與日照時(shí)數(shù)關(guān)系不顯著，但是兩者偏差解釋率均超過了40%，分別達(dá)到了41.8%和48.3%。中部葉葉面密度與氣象因子中的極端最低溫關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了93.2%，與日照百分率關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了28.3%；下部葉葉面密度與氣象因子中的極端最高溫關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了86.8%，另外達(dá)到P<0.1顯著水平的氣象因子還有日降水量≥0.1 mm日數(shù)、平均相對濕度和日照百分率，三者的偏差解釋率均超過20%。綜合來看，對3個(gè)部位有顯著影響的氣象因子是日照百分率、日降水量≥0.1 mm日數(shù)、平均相對濕度和極端最高、最低溫。與中上部煙葉相比，大田期的降水量對上部葉影響較為顯著。

表4 氣象因子與煙葉葉面密度關(guān)系的廣義可加模型分析結(jié)果

注：表中***表示在0.001水平下差異顯著，**表示在0.01水平下差異顯著，*表示在0.05水平下差異顯著，·表示在0.1水平下差異顯著。下同。

由表5可知，上部葉填充值與氣象因子平均氣壓和平均氣溫達(dá)到了P<0.01顯著水平，偏差解釋率分別達(dá)到了97.9%和66.9%；與平均最低氣溫、平均最高氣溫和平均水汽壓達(dá)到了P<0.05顯著水平，偏差解釋率分別達(dá)到了81.8%、67.7%和80.9%；與平均風(fēng)速關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為23.8%。中部葉填充值與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率為59%；與平均風(fēng)速關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為68.8%。下部葉填充值與極端最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.001顯著水平，其偏差解釋率為93.4%；與平均氣壓、平均水汽壓、平均最高氣溫達(dá)到了P<0.05顯著水平，三者的偏差解釋率均超過了60%，分別達(dá)到了70.1%、64.9%和68.5%；與平均氣溫和平均最低氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率分別為61.3%和56%。綜合來看，煙葉填充值與氣象因子中的溫度(平均最高氣溫、最低氣溫、極端最高氣溫)、平均氣壓、水汽壓和風(fēng)速關(guān)系密切；此外中部葉的填充值與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系密切，達(dá)到了顯著水平。

表5 氣象因子與煙葉填充值關(guān)系的廣義可加模型分析結(jié)果

表6結(jié)果表明：上部葉含梗率沒有與氣象因子達(dá)到顯著關(guān)系的指標(biāo)，僅有平均最高氣溫偏差解釋率達(dá)到了53.5%；中部葉含梗率與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系達(dá)到了P<0.001顯著水平，其偏差解釋率為98.5%；與平均最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率為76.7%；與極端最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為66.8%。此外，與日照時(shí)數(shù)、平均氣溫關(guān)系雖未達(dá)到顯著水平，但是其偏差解釋率分別達(dá)到了65.4%和64.1%，說明中部葉含梗率與這兩個(gè)氣象因子也具有較為密切的關(guān)系。下部葉含梗率與最大日降水量關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率為32.6%；與極端最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為69.9%。此外，下部葉含梗率與平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)關(guān)系雖未達(dá)到顯著水平，但是其偏差解釋率分別達(dá)到了60.1%和67.7%，說明下部葉含梗率與這兩個(gè)氣象因素也有較為密切的關(guān)系。綜合來看，煙葉的含梗率與溫度尤其是高溫有密切的關(guān)系，同時(shí)日降水量≥0.1 mm日數(shù)對其也有較為顯著的影響。與中下部煙葉相比，上部葉含梗率受氣象因素影響的程度相對要弱一些。

表6 氣象因子與煙葉含梗率關(guān)系的廣義可加模型分析結(jié)果

由表7可知：上部葉平衡含水率與極端最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率為29.7%；與平均氣溫和平均最高氣溫關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率分別為25.1%和24.5%。中部葉平衡含水率與極端最高氣溫、極端最低氣溫、平均氣壓關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率分別達(dá)到了57.2%、49.2%和31.1%；與日照百分率關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為73.1%；與日降水量≥0.1 mm日數(shù)關(guān)系雖未達(dá)到顯著水平，但是其偏差解釋率達(dá)到了76%。下部葉平衡含水率與日照百分率關(guān)系達(dá)到了P<0.01顯著水平，其偏差解釋率達(dá)到了53%；與降水量、平均氣壓、平均風(fēng)速、平均水汽壓關(guān)系達(dá)到了P<0.05顯著水平，其偏差解釋率分別為48.1%、35.5%、14.2%和31%；與日照時(shí)數(shù)關(guān)系達(dá)到了P<0.1顯著水平，其偏差解釋率為66.7%。綜合看來，煙葉的平衡含水率與極端最高溫、平均氣壓、日照百分率、降水量等關(guān)系密切。

表7 氣象因子與煙葉平衡含水率關(guān)系的廣義可加模型分析結(jié)果

3 討論

本研究中，對煙葉葉面密度產(chǎn)生重要影響的氣象因素有日照百分率、日降水量≥0.1 mm日數(shù)、平均相對濕度、極端最高氣溫、極端最低氣溫；就部位而言，上部葉葉面密度對大田期的降水量比中下部煙葉更為敏感。說明煙葉的葉面密度主要受氣象因素日照、降水和溫度的影響，尤其是日照百分率對3個(gè)部位煙葉均有顯著影響，這也說明有效的光照是煙葉進(jìn)行光合作用、有效積累干物質(zhì)的必要條件。

對煙葉填充值產(chǎn)生重要影響的氣象因素有平均最高氣溫、平均最低氣溫、極端最高氣溫、平均氣壓、平均水汽壓和平均風(fēng)速；就部位而言，中部葉的填充值與日降水量≥0.1 mm日數(shù)顯著相關(guān)，較上、下部葉對日降水量≥0.1 mm日數(shù)更為敏感。對含梗率有重要影響的氣象因素是極端最高氣溫、平均最高氣溫和平均溫度，說明溫度對煙葉含梗率較其它氣象因素影響更大；同時(shí)日降水量≥0.1 mm日數(shù)對中上部煙葉的含梗率也有顯著的影響；就部位而言，上部葉含梗率受氣象因素影響相對較弱。與煙葉平衡含水率關(guān)系密切的氣象因素主要是極端最高溫、平均氣壓、日照百分率、降水量；由于平衡含水率反映的是煙葉持水失水的能力，一方面受煙葉自身物理特性的影響，另一方面也是煙葉內(nèi)在物質(zhì)成分的反應(yīng)，同時(shí)也與外在環(huán)境條件直接相關(guān)，因此，筆者認(rèn)為煙葉平衡含水率受氣象條件的影響應(yīng)該是通過影響煙葉內(nèi)在成分的積累和物理特性的形成，進(jìn)而間接影響到煙葉的平衡含水率。

雖然本文研究了氣象因素與煙葉物理特性間的關(guān)系，但是仍然存在幾個(gè)方面的問題：一是煙葉物理特性不僅包含本文研究的4項(xiàng)指標(biāo)，仍有拉力、伸長率、抗張強(qiáng)度等相關(guān)指標(biāo)，對于煙葉物理特性與氣象因素的研究仍待繼續(xù)深入；二是煙葉物理特性指標(biāo)與氣象因素間的關(guān)系，雖然本文用GAM進(jìn)行了分析，但是由于GAM模型自身特點(diǎn)(GAM模型不能給出具體參數(shù)估計(jì)模型)，對于氣象因素與煙葉物理特性指標(biāo)的具體關(guān)系模型尚待繼續(xù)深入研究；三是基于煙草大田期葉片發(fā)育的時(shí)序性，大田期氣象因子的復(fù)雜性、階段性等因素的影響，針對煙草大田期氣象因素的階段細(xì)化研究仍待繼續(xù)深入。

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(責(zé)任編輯：許晶晶)

Study on Relationship between Meteorological Factors and Physical Properties of Flue-cured Tobacco Leaf

GUO Dong-feng1, ZOU Peng1, LIU Fei1, WU Ke-song1, YAO Zhong-da1,SHU Jun-sheng1, DOU Yu-qing2, ZHANG Zhong-feng2, YAN Ning2

(1. Technology Center, China Tobacco Anhui Industrial Company Limited, Hefei 230088, China;2. Tobacco Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Qingdao 266101, China)

Taking 3 different leaf-positions of tobacco leaf samples from 13 typical tobacco-planting areas of China as the studied objects, the author analyzed the relationship between field meteorological factors and physical properties of flue-cured tobacco leaves by using general additive model (GAM). The results indicated that the foliage density of tobacco leaves was influenced significantly by sunshine percentage, number of days with daily rainfall over 0.1 mm, average relative humidity, extreme maximum air temperature, and extreme minimum air temperature. Furthermore, the foliage density of upper leaves was more sensitive to the rainfall in tobacco growth period than that of middle and lower leaves. The average maximum air temperature, average minimum air temperature, extreme maximum air temperature, average air pressure, average vapor pressure, and average wind speed had an important impact on the filling power of tobacco leaves, and there was a significant correlation between the filling power of middle leaves and the number of days with daily rainfall over 0.1 mm. The extreme maximum air temperature, average maximum air temperature, and average air temperature had an important impact on the vein ratio of tobacco leaves, and the number of days with daily rainfall over 0.1 mm also had a significant effect on the vein ratio of upper and middle leaves. The vein ratio of upper leaves was affected more weakly by the meteorological factors than that of middle and lower leaves.

Physical property; Meteorological factor; Flue-cured tobacco

2016-08-29

中國煙草總公司科技重點(diǎn)項(xiàng)目“烤煙生產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)及關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”(110210402007)；安徽中煙工業(yè)有限責(zé) 任公司科技計(jì)劃項(xiàng)目“皖南煙葉生產(chǎn)GAP管理模式研究”(2014124)、“皖南煙葉生產(chǎn)等級結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)研究”(2014125)。

郭東鋒(1980—)，高級農(nóng)藝師，博士，主要從事煙葉原料質(zhì)量評價(jià)及生理生態(tài)研究。*通訊作者：閆寧。

S572

A

1001-8581(2017)02-0079-06