?四川会理烟叶含梗率特征及其与其他物理指标的关系?

2020-12-21 03:55高旭罗维胡东华王洪春杨杰张迪邓小华李强
湖南农业科学 2020年10期
关键词:烤烟

高旭 罗维 胡东华 王洪春 杨杰 张迪 邓小华 李强

摘 要:在四川会理烟区采集云烟87和红花大金元这2个品种的烟叶样品共206个,采用简单相关分析、逐步回归分析、等样本数平滑回归分析等方法研究了烟叶含梗率与主要物理指标之间的关系。结果表明:会理烟叶含梗率平均为34.17%,从烟叶含梗率分布情况来看,含梗率31.0%~35.0%、35.0%~38.0%和>38.0%的样本比例分别为43.69%、32.04%和10.19%。烟叶含梗率在品种和等级间存在显著差异,红花大金元含梗率显著低于云烟87,C1F显著低于其他等级;简单相关分析结果显示,烟叶含梗率与单叶重及叶片厚度呈显著负相关,与叶宽、叶面积、开片度呈显著或极显著正相关;逐步回归筛选了单叶重、叶面积和厚度等,对烟叶含梗率的独立解释能力分别为9.2%、8.2%和5.7%;等样本回归分析结果表明,3项物理指标与烟叶含梗率均符合线性关系,随单叶重和叶厚的增加含梗率呈直线下降趋势,随叶面积增大含梗率呈直线增加趋势。

关键词:烟叶含梗率;物理指标;烤烟;会理

中图分类号:S572文献标识码:A文章编号:1006-060X(2020)10-0046-04

Abstract: 206 samples of two tobacco varieties Yunyan 87 and Honghuadajinyuan (Hongda) were collected in Huili tobacco area of Sichuan Province. The relationship between stem percentage and main physical indicators was studied by simple correlation analysis, stepwise regression analysis and equal sample number smooth regression analysis. The results showed that the average stem percentage of Huili flue-cured tobacco was 34.17%. From the distribution of stem percentage of flue-cured tobacco, the percentage of samples with stem percentage of 31.0-35.0%, 35.0-38.0% and > 38.0% was 43.69%, 32.04% and 10.19% respectively. There were significant differences in stem percentage between varieties and grades of flue-cured tobacco, the stem percentage of Hongda was significantly lower than that of Yunyan 87, and grade C1F was significantly lower than other grades. Simple correlation analysis results show that stem percentage of flue-cured tobacco is significantly negatively correlated with single leaf weight and leaf thickness, and significantly or extremely significantly positively correlated with leaf width, leaf area and leaf openness. Furthermore, three indicators, single leaf weight, leaf area and leaf thickness, were screened by stepwise regression degree,  and the independent interpretation ability of single leaf weight, leaf area and leaf thickness to stem percentage of flue-cured tobacco is 9.2%, 8.2% and 5.7%, respectively. The equal sample number smooth regression analysis results show that the three physical indicators (single leaf weight, leaf thickness and leaf area ) and stem percentage of flue-cured tobacco fit the linear relationship; with the increase of single leaf weight and leaf thickness, the stem percentage shows a linear downward trend, with the increase of leaf area, the stem percentage shows a linear upward trend.

Key words: stem percentage; physical indicators; flue-cured tobacco; Huili County

煙叶含梗率是一个重要的技术经济指标,指烟叶的烟梗所占重量比例,烟叶含梗率在烟叶物理指标评价体系中的权重高达0.35[1]。烟叶的含梗率与烟叶的有效利用率关系密切,含梗率高的烟叶,有效利用率低;反之,烟叶有效利用率高[2]。但也有研究认为烟叶含梗率需保持在一定范围,含梗率过低也会增加造碎率,从而降低烟叶出片率[3]。《中国烟草种植区划》认为烟叶含梗率最佳范围为22%~25%[1],下部烟叶含梗率最高,中部烟叶次之,上部烟叶最低。20世纪90年代初我国烟叶含梗率平均值保持在25%左右[4]。近年来烟叶含梗率出现较大幅度上升趋势,目前我国烟叶平均含梗率高达30%以上[2]。有研究表明,在相同栽培条件下,不同生态产区烟叶含梗率大多存在显著差异[4]。为了明确会理烟叶含梗率现状以及含梗率与其他物理指标的关系,笔者于2019年在会理烟区采集云烟87和红花大金元中部烟叶样品进行相关测定分析,以期为提升会理烤烟品质提供依据。

1 材料与方法

1.1 区域自然概况

会理县位于我国西南横断山脉东北部、青藏高原东南边缘,地处四川凉山州最南端;该地属中亚热带西部半湿润气候区,有丰富的光热资源和宜人的气候条件;中部山丘区年均气温15.3℃,南部河谷区年均气温23℃以上;年平均降雨量1 211.7 mm,降雨量90%以上集中在6—10月;干湿季节明显,日照充足;全年日照时数达2 421.5 h;无霜期250 d左右。会理县土地资源丰富,全县耕地面积7万hm2,其中水田1.6万hm2,旱地5.4万hm2。土壤类型有水稻土、冲积土、紫色土和红壤。会理县全年气候温和,独特的生态条件和充足的光热资源造就了山地清甜香优质烟叶,其烟叶原料受到多家卷烟工业企业青睐。

1.2 烟叶采集和分析

在四川中烟工业有限责任公司会理基地,选择烤烟品种云烟87和红花大金元,采用GPS技术定位取样点,采集烤烟中部烟叶样品共206个(每个品种103个),每个烟叶样品取样2 kg,取样覆盖当地主要植烟乡镇和生态区域,由专职评级人员按照GB2635—92 烤烟标准进行取样。参照李强[5]的方法测定烟叶叶长、叶宽、单叶重、叶厚、含梗率,进而计算开片度和叶面积。

1.3 数据分析

数据整理和分析均在Excel 2019和SPSS 22.0软件中完成[6]。等样本数平滑回归分析方法参考李强[7]等的方法,具体操作:将烤烟物理指标按数值大小排序,并按数值大小将等样本数分为20组(按实际情况调整为每组11或10个样本),然后再计算各组的物理指标均值及其对应的含梗率,得到一组新变量,再用新的变量进行线性和非线性拟合。

2 结果与分析

2.1 会理烤烟物理指标特征

2.1.1 会理烤烟物理指标描述性统计特征 各物理指标均值列于表1,基本符合正态分布。从变异系数来看,各指标均为弱变异或中等程度变异,变异系数最大是叶厚,变异系数最小的是平衡含水率;但物理指标变幅均较大,变幅最大是叶厚,最大值是最小值的4.28倍,变幅最小的是平衡含水率,最大值是最小值的1.40倍。可以看出,会理烤烟物理指标变化较大,可能与当地多样的气候条件、多变的地形地貌、土壤肥力差异和栽培调制技术水平不一等有关。

2.1.2 会理烟叶含梗率总体特征 会理烟叶含梗率变幅为24.28%~41.91%,均值为34.17%,变异系数为8.67%,为弱变异。从直方图(图1)来看,烟叶含梗率符合正态分布,主要集中分布在31.0%~35.0%和35.0%~38.0%,分别占总样本数的43.69%和32.04%,28.0%~31.0%的样本比例为11.17%,25.0%~28.0%和22.0%~25.0%的样本分别仅为2.43%和0.49%,另外还有10.19%的样本含梗率>38.0%。烟叶含梗率在等级间存在显著差异,C1F最低,显著低于其他等级,其他各等级间差异不显著(图2)。会理烟叶含梗率在品种间存在较大差异,云烟87含梗率显著高于红花大金元(图2)。

2.2 烟叶含梗率与其他物理简单相关分析和逐步回归分析

将烤烟7项物理指标与含梗率进行了相关分析,结果如表2所示,单叶重和叶片厚度与烟叶含梗率呈极显著负相关,相关系数大小接近;叶宽、叶面积和开片度与含梗率呈显著或极显著正相关,正相关最显著的是叶宽。

相关分析虽能够表征其他物理指标与含梗率的相关性强弱,但不能定量表达各指标对烟叶含梗率的影响效应大小。因此,以与烟叶含梗率相关性达显著或极显著水平的单叶重、叶宽、叶面积、开片度、厚度等指标为自变量,以含梗率为因变量进行逐步回歸分析,分析各指标对烟叶含梗率的影响效应大小,结果见表3,进入回归方程的指标有3项,分别为单叶重、叶面积和厚度;表中△R2表示在其他变量的基础上增加该变量时回归方程判定系数的增量,△R2越大,说明该变量在回归方程中越重要;校正决定系数,是各回归方程中所有物理指标对烟叶含梗率变异的解释比例。由表3可知,单叶重能够独立解释含梗率变异的9.2%,叶面积独立解释能力为8.2%,叶厚的独立解释能力为5.7%。

2.3 烟叶含梗率与其他物理指标的平滑回归分析

在相关分析和逐步回归分析的基础上,进一步采用平滑回归的方法探讨单叶重、叶面积、叶厚对烟叶含梗率的影响规律(图3)。烟叶含梗率与单叶重的回归方程为:y =-0.529 8x + 40.623,呈良好的线性关系,R2为0.406 7,回归方程达极显著水平(P值为0.000),随单叶重增加,烟叶含梗率呈直线下降趋势。烟叶含梗率与叶面积的回归方程为:y =0.003 8x + 30.99,呈良好的线性关系,R2为0.371 8,回归方程达极显著水平(P值为0.000),随叶面积增加,烟叶含梗率呈直线升高趋势。烟叶含梗率与叶厚的回归方程为:

y=-45.906x + 39.386,呈良好的线性关系,R2为0.605 6,回归方程达极显著水平(P值为0.000),随叶厚增加,烟叶含梗率呈直线下降趋势。

3 结 论

烟叶含梗率直接影响烟叶的出片率,从而影响烟叶的经济价值。一般认为烟叶含梗率最佳范围为22%~25%[1]。目前我国的烟叶含梗率较20世纪90年代有较大升高,极大影响了卷烟企业的经济效益。研究结果表明,会理烟叶含梗率平均为34.17%,为“差”等级,明显高于2003—2008年全国烟叶含梗率的平均水平[4]。从会理烟叶含梗率分布情况来看,含梗率超过31.0%的样本比例达85.92%,含梗率31.0%~35.0%、35.0%~38.0%和>38.0%的样本比例分别为43.69%、32.04%和10.19%。烟叶含梗率在品种和等级间存在显著差异,红花大金元含梗率显著低于云烟87,C1F显著低于其他等级。

研究采用简单相关和逐步回归分析了烟叶含梗率与其他物理指标的关系,发现烟叶含梗率与单叶重及叶片厚度呈显著负相关,与叶宽、叶面积、开片度呈显著或极显著正相关。逐步回归分析排除了共线性的指标,最终进入回归方程的指标有3项,分别为单叶重、叶面积和厚度,对烟叶含梗率的独立解释能力分别为9.2%、8.2%和5.7%。等样本回归分析结果表明,逐步回归筛选的3项物理指标与烟叶含梗率均符合线性关系,随单叶重和叶厚的增加含梗率呈直线下降趋势,随叶面积增大含梗率呈直线增加趋势。

一般认为单叶重和叶面积的关系是正相关(随后的数据分析结果也证实了两者呈极显著正相关),因此认为单叶重、叶面积与含梗率的关系应当表现出同样的规律,但事实上含梗率与单叶重和叶面积的关系表现出相反的规律。这一现象值得进一步研究,这应该与单叶重的构成因素有关系,可能叶面积只是构成单叶重的一个次要因素,还存在对单叶重影响更大的因素,比如叶质重等指标;具体原因还有待进一步研究,因而通过此次研究尚不能得到提高单叶重或降低叶面积就可以降低会理烟叶含梗率的结论。一般情况下较厚的上部叶的含梗率低于较薄的下部叶[8],结合会理烤烟中下部叶偏薄的样本比例较大这一事实,初步推断通过提高中下部烟叶的厚度可能是一条降低烟叶含梗率的有效途径。

参考文献:

[1] 王彦亭,谢剑平,李志宏. 中国烟草种植区划[M]. 北京:科学出版社,2010.

[2] 尹启生,张艳玲,薛超群,等. 中国烤烟主要物理特性及其产区差异[J].中国烟草学报,2009,15(4):33-38.

[3] 罗海燕,方文青,杨林波,等. 叶中含梗率与相关打叶质量指标的关系[J]. 烟草科技,2005,38(7):11-13.

[4] 窦玉青,汤朝起,沈 钢,等. 中国烤烟烟叶含梗率研究初探[J]. 西南农业学报,2009,22(6):1532-1535.

[5] 李 强. 曲靖烤烟品质特征及主要生态因素对其影响的研究[D]. 长沙:湖南农业大学,2011.

[6] 张文彤. SPSS统计分析高级教程[M]. 北京:高等教育出版社,2004.

[7] 李 强,闫晨兵,田明慧,等. 湘西植烟土壤pH时空变异及其主要驱动因素[J]. 植物营养与肥料学报,2019,25(10):1743-1751.

[8] 赵献章,刘国顺,杨永锋,等. 不同叶位烤烟叶片主要物理性状和化学品质的差异分析[J]. 河南农业大学学报,2006,40(3):230-233.

(責任编辑:肖彦资)

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