基于DTOPSIS法的楚雄基地烟叶化学质量综合评价

林云红，杨 虹*，袁齐风，李绍庚，江 皓，白海波，周 斌，甘影秋，李丽华

（1.红塔集团楚雄卷烟厂，云南楚雄 675099；2.北京金蝶云基科技有限公司，北京 101300）

化学成分是非常关键的烟叶质量指标，包括烟碱、总糖、还原糖、总氮、钾、糖碱比、氮碱比、钾氯比等，其含量因烟田地理环境、土壤结构、生态环境、产区海拔、施肥策略等影响因子存在显著差异[1]。每项质量指标对烟叶总体质量的影响方式并不相同，各指标之间又能互相影响，且对工业可用性的影响形式不尽相同，如果单一地对某项指标进行检测和评价，或是对某几项质量指标检测结果进行简单的组合叠加，并不能体现出烟叶的整体可用性[2]。所以，在对烟叶的化学质量进行评价时，必须通过科学的方法进行综合评价。

近年来，云南省楚雄州已建成国家局层面的6 个烟叶基地单元，其中特色烟基地单元2 个，规划单元4 个，范围涉及楚雄州共10 个县市100 余个乡镇。由于楚雄州具有低纬高原季风气候和独特的自然立体气候，不同生态区域的烟叶品质存在较大的差异，地域覆盖面广、地形地貌复杂多变、土壤类型及生态环境差异大，对烟叶的化学成分影响较大[3]。本次研究采用DTOPSIS 分析方法，以楚雄州2022 年6 个县市K326 烟叶作为分析品种，以下级二（X2F）、中级三（C3F）、上级二（B2F）作为分析等级，选取各等级工商交接化学成分作为数据源，对6 个县市烟叶的化学质量进行综合评价，为楚雄州烟草公司的基地质量规划提供参考。本次研究还有助于探索楚雄州不同生态区烟叶质量的形成规律，确定楚雄烤烟质量风格特征划分的生物学依据，研究烟叶化学成分对比关系，找出不同生态区的烟叶质量主要特征和特性，了解不同产地烟叶的品质特性，确定楚雄州烟叶特色。

1 材料与方法

1.1 试验时间、地点

试验于2022 年4—9 月在楚雄州种植K326 的6 个县市进行，分别为楚雄市、禄丰市、牟定县、南华县、双柏县和永仁县。

1.2 试验材料

K326、烟草专用复合肥[m(N)∶m(P2O5)∶m(K2O)=15∶15∶18]、钾肥、地膜。

1.3 DTOPSIS方法原理

DTOPSIS 法是陈珽[4]提出的近似理想解的最优排序技术法，其方法是将每一个评价指标都经过无量纲化处理变成可比较的规范化决策矩阵，并对每一项指标计算其理想解和负理想解，进而比较出各指标间的差异。实现原理及步骤如下：

1）获取决策矩阵：明确评价对象和评价指标，并测量各个候选方案在各个评价指标上的性能。这样可以构建一个决策矩阵，其中每一行代表一个候选方案，每一列代表一个评价指标。

设有m个地区n个化学成分指标。建立矩阵A：

2）标准化决策矩阵：为了消除不同指标的度量单位差异，需要对决策矩阵进行标准化处理。常用的标准化方法有线性变换和对数变换等。

将A进行无量纲化处理，使其成为可以相互比较的标准化矩阵Z，其中Zij为：

式中，i=1,2,…,m；j=1,2,…,n；Yi0为指标目标值。

3）权重分配：根据各个评价指标的重要性，为每个指标分配一个权重。权重可以通过主观意见提取、统计分析或专家意见等方式确定。本次试验中的指标权重根据楚雄卷烟厂前期的相关研究结论确定。

建立加权规范化决策矩阵R，其中元素Rij=WjZij，Wj是第j个指标的权重（i=1,2,…,m；j=l,2,…,n）。

4）确定理想解和负理想解：理想解是指在每个评价指标上最佳的结果，而负理想解是指在每个评价指标上最差的结果。

计算化学成分指标的理想解和负理想解：

5）通过比较标准化后的决策矩阵和正负理想解，可以得到每个方案与理想解和负理想解的距离。

利用欧基里德范数作为距离的测度，得到各区域决策矩阵R与理想解和负理想解的距离分别为：

6）计算综合指数：通过对每个方案与正负理想解的距离进行加权求和，可以得到每个方案的综合指数。综合指数越大代表方案越接近理想解，综合指数越小代表方案离负理想解更近。

各区域对理想解的综合指数：

7）排序和选择：根据综合指数对各个候选方案进行排序，选出综合指数最大的方案作为最佳方案。

结果按照Ci的大小排序，最大者即为区域质量综合评价最优者[5-6]。

1.4 检测项目及方法

2022 年楚雄州种植K326 的县市有楚雄市、禄丰市、牟定县、南华县、双柏县、永仁县共6 个，试验材料取每个县市B2F、C3F、X2F 等3 个等级烟叶的常规化学成分。烟叶等级评定满足《中华人民共和国国家标准：烤烟（GB 2635—1992）》分级标准。对每个烟叶样品采用近红外光谱采集化学成分，并通过分析模型得到，指标包括烟碱、还原糖、总氮、钾，进而衍生得到糖碱比、氮碱比、钾氯比，单个指标值通过对相同县市、相同等级的多个样品取平均值的方式获取。

2 结果与分析

2.1 建立评价矩阵

以2022 年楚雄州6 个县市K326 品种的7 项常规化学质量数据作为数据源，并计算得到各质量指标的平均值（见表1、表2、表3），对其建立评价矩阵A。

表1 B2F化学质量指标平均值

表2 C3F化学质量指标平均值

表3 X2F化学质量指标平均值

2.2 数据无量纲化处理

烟叶化学成分指标数据可分为正向指标和固定指标，其中钾、钾氯比为正向指标，数值越大越好；烟碱、总糖、还原糖、总氮、糖碱比、氮碱比为固定指标，各指标目标值分别为：总氮2.5、还原糖22、烟碱2.8、糖碱比9.5、氮碱比1.05[3]。根据公式的计算方法，对矩阵A进行无量纲化处理（见表4、表5、表6），得到矩阵Z。

表4 B2F无量纲处理结果

表5 C3F无量纲处理结果

表6 X2F无量纲处理结果

2.3 质量指标权重确定

根据《基于GIS 的楚雄烟区生态特征与烟叶品质特色研究》中确定的化学质量评价指标及权重分配相关内容可知，化学质量以烟碱、总氮、还原糖、钾、糖碱比、氮碱比、钾氯比7 项指标作为烤烟化学成分协调性的评价指标，各项指标权重依次为0.20、0.10、0.15、0.10、0.25、0.11、0.09[3]。

通过各化学质量指标的权重乘以各等级无量纲处理结果（见表7、表8、表9），得到加权后的规范化决策矩阵R。

表7 B2F加权后的化学质量指标

表8 C3F加权后的化学质量指标

表9 X2F加权后的化学质量指标

2.4 理想解和负理想解计算

根据加权后的规范化决策矩阵R获取各化学质量指标理想解和负理想解计算结果为：

将各个等级的理想解、负理想解和规范化决策矩阵R代入公式（2）和（3），得到各区域决策矩阵R与理想解和负理想解的距离和，并将结果代入公式（4），求得各区域对理想解的相对接近程度Ci（见表10、表11、表12）。

表10 B2F基于DTOPSIS法的计算结果

表11 C3F基于DTOPSIS法的计算结果

表12 X2F基于DTOPSIS法的计算结果

2.5 化学质量综合评价

从DTOPSIS 分析结果可知，Ci值越大，该区域的综合质量排序越好。根据楚雄州6 个烟叶种植区域K326不同等级的分析结果可知，对于B2F来说，2022年烟叶化学质量综合评价排序为：楚雄市＞禄丰市＞牟定县=双柏县＞南华县＞永仁县；对于C3F 来说，烟叶化学质量综合评价排序为：楚雄市＞双柏县＞永仁县＞牟定县＞禄丰市＞南华县；对于X2F 来说，烟叶化学质量综合评价排序为：永仁县＞牟定县＞南华县＞楚雄市＞双柏县＞禄丰市。

3 讨论与结论

3.1 讨论

烟叶化学质量的综合评价对于烟叶品质的确认、烟叶生产优化、烟叶科学研究的指标、优质特色烟区规划等应用具有重要意义。综合评价烟叶化学成分可以确定烟叶的品质，从而指导烟草生产和烟草产品的调配，了解产品中危害物质的含量，为制订相关政策和采取相应措施提供科学依据；同时，其评价结果可以用于优化烟叶种植和烟草制品的制造过程。通过研究烟叶中不同化学成分的含量和相互关系，可以调整种植环境、施肥管理、采收期等，以提高烟叶品质；烟叶化学成分的综合评价对烟草科学研究同样具有重要意义，了解烟叶中各种化学成分的含量和特征，可以为烟草品质改良、烟草病虫害防治、烟草新品种培育等提供理论依据和实验依据。

在烟叶原料的综合质量评价和规划应用中，还可加入农艺性状、产量、均价、外观质量和感官质量等指标，并针对不同烟叶品种的实际生长特征进行分析研究[6-7]，服务于针对优质特色品种的烟叶种植基地智能规划。

烟叶的质量指标除了化学成分，还包括外观质量、物理特性、感官质量等，而此次分析只针对K326品种的化学成分进行。在后续的分析应用中，对所有指标进行质量综合评价同样可以通过DTOPSIS 法实现，该方法分析的重点在于对各指标权重的分配及目标值的定义。

3.2 结论

DTOPSIS 法能有效应用于烟叶化学质量的综合评价，评价结果准确客观，过程清晰，说服力强，具有很好的可实践性，分析结果有很强的参考意义。

对楚雄州6 个种植区域烟叶的化学质量进行了综合评价，并得出排序结果，客观真实地反映出楚雄州2022 年种植K326 品种的化学质量分布情况，而烟叶化学成分对感官评价质量存在显著性影响[8]，其评价结果又可为区域之间的感官质量等评价提供参考。