GGE双标图在中间香型烟叶特色彰显度分析中的应用

赵杰宏，谢升东，王轶 ，蒲文宣，王毅，戴秀梅，孙渭，张玉芹

1 贵州省烟草科学研究院，贵阳观山湖区龙滩坝路 550081;

2 湖南中烟工业有限责任公司，长沙劳动中路426号 410007;

3 湖北省烟草科研所，武汉硚口区宝丰二路6号 430030;

4 重庆市烟草科学研究所，重庆市北碚区天生路2号400715;

5 陕西省烟草研究所，西安碑林区南关正街55号 710061;

6 山东省烟草公司，济南市高新技术开发区新泺大街250100

烟叶的风格特色是烟叶不同质量特征的重要表征，特定的风格特色将成为一个产区烟叶的特定标志，是进行烟叶品质区域划分的重要依据，也是制订生产技术措施、进一步彰显烟叶风格特色和衡量烟叶质量的重要指标，目前已成为中式卷烟原料研发中的热点问题。中间香型烟叶产区，包括我国东北至西南多个省份，跨越北纬26～46°，东经105～132°；包括海拔从100～1500 m的山地；气候和土壤类型多样，生态条件极其复杂，造就了丰富而多样的烟叶风格特色。各产区的烟叶，在风格特色、吸食品质、化学成分、物理性状、外观质量上，各有特点，存在明显差异，并且不能相互替代使用，但至今未能对各产区烟叶的不同风格特色加以细致描述和划分[1]。尽管最新有研究提出中间香型具有“以干草香为本香，以正甜香、木香、辛香等为主体香韵”的香气特征，但不同生态条件下烟叶的中间香型特色彰显程度如何，特色彰显度与烟叶化学成分、外观质量等有何内在联系，至今未见相关研究报道。

为深入探讨各产区中间香型烟叶的特色彰显程度，以及影响特色彰显度的内在化学成分和外观特征，本文首次引入了近年来应用较广泛，能有效评价多因素互作的GGE模型[2-3]。 研究结果将有利于特色优质烟叶资源的开发利用，可为中间香型烟叶的品质区划和特色品种筛选提供借鉴。

1 材料与方法

1.1 试验设计

2011年度在中间香型烟叶产区6省（市）布置了贵州贵定（e1）、贵州遵义（e2）、重庆武隆（e3）、陕西旬阳（e4）、山东蒙阴（e5）、湖北咸丰（e6）、湖南桑植（e7）7个试点，试验材料10个，包括贵烟1号、毕纳1号、秦烟98、ZC-01、中烟203、HB023、HB032、湘烟2号、湘烟3号、湘烟4号，以K326为对照（表1）。采用随机区组设计，4～6行区，行株距为1.2×0.55 m，小区面积不少于50 m2，3次重复。按当地优质烟叶生产技术进行播种、育苗、田间管理和烘烤；按照《GB/T 23222-2008 烟草病虫害分级及调查方法》和《YC/T 142-2010 烟草农艺性状调查测量方法》对病虫害、农艺性状等进行调查，并根据各产区当年烟叶收购标准对烟叶的产量和产值进行统计。打顶后及时挂牌标记各材料全部烟株的中部叶（从上往下第9～12叶位），从烘烤烟叶中选取无青黄烟和杂色烟的混合烟样，等级平衡后进行主要化学成分检测、外观质量评价和感官质量评吸。

表1 试验选取的烤烟材料介绍

1.2 烟叶化学成分检测和外观质量评价

在贵州省烟草科学研究院分析测试中心对烟叶主要化学成分和外观质量进行检测。化学成分检测按以下标准进行：YC/T159-2002(水溶性总糖，TS)、YC/T159-2002(还 原 糖，RS)、YC/T 160-2002(烟碱，NIC)、YC/T 161-2002(总氮，TKN)、YC/T 161-2002(蛋白质，PR)、YC/T162-2002(氯，Cl)、YC/T 217-2007(钾，K)。外观质量检测采用百分制对来样的各外观指标进行不同档次分类，然后对应计分表打分（表2），最后计算各指标在各程度档次的总分。指标值=∑各档次叶数/总叶数%×分值。

表2 烟叶外观质量评价量化计分表

1.3 烟叶感官评价

由湖南中烟工业公司组织国内7家中烟工业公司的评吸专家对各样品的单料烟参照标准YC/T138-1998进行感官评吸，分别按中间香型特色彰显度、香气质、香气量、浓度、杂气、刺激性、余味、甜度等指标进行量化打分。各指标在1-9分内记分，最小记分单位0.5分（表3）。中间香型特色彰显度的分值仅代表样品彰显中间香型特色风格的大小，数值越大表示中间香型特色风格越明显，不表示样品评吸质量好坏。

1.4 数据分析

用 GGE biplot 软件（http://www.ggebiplot.com/）分析不同试点和材料各个指标间的关系。首先，对试验数据进行指标离差标准化，再经过主成分分析和特征值分配后，用前两个主成分值，即以第一主成分( PC1) 为 x 轴，第二主成分( PC2) 为 y 轴将品种和环境置于一个平面图上，形成 GGE 双标图[2]。

2 结果与分析

2.1 特色彰显度与评吸指标的关系

GGE 双标图可以直观地判断不同处理下各指标的相互关系。把各处理的标志点用直线连接起来，形成一个把所有处理都囊括在内的多边形，从原点(0,0)起作各边的垂线，把整个双标图分为若干个扇区，不同的指标落于各个区内，每个区内的顶角处理即为该扇区内所有指标的最优处理[2-4]。图 1a直观评价各试点特色彰显度与评吸指标的关系。第1主成分的效应为 78.2%，第 2 主成分的效应为14.1%，GGE 双标图展示了各处理真实信息的92.3%，说明数据信息得到了充分展示。根据中间香型特色彰显度及8个评吸指标，可以将7个参试地点划分为4个区。e1区的特色彰显度最高；e2、e3、e6、e7区的评吸总分、甜度、杂气、余味、香气质、刺激性、香气量较高，其中e3点的各指标值最高；e4区的浓度值最高；e5区内没有相关的指标，说明这些性状在e5试点的表现均较差。用 GGE 双标图中的指标向量和相邻指标间的夹角余弦值可判断指标间的相关性。从坐标系原点到每个指标点的连线作为指标向量，以某一个指标向量为起始，顺时针方向旋转，其他指标向量与该线夹角的余弦值即为两指标的相关系数[2-5]。从图1b可以看出，在不同试验地点，特色彰显度除了与浓度间的夹角接近90°，两者间几乎没有相关性外（0.076），与其余各指标间的夹角均小于90°，呈正相关。与特色彰显度相关系数较高的为杂气（0.683）、香气质（0.661）、余味（0.574）、甜度（0.553）。

图 1c直观评价各材料特色彰显度与评吸指标的关系。第 1 主成分的效应为69%，第 2 主成分的效应为13.1%，GGE双标图展示了各处理真实信息的82.1%，说明数据信息得到充分展示。根据特色彰显度及8个评吸指标，11个参试材料中，g11、g3的特色彰显度最高；g3的杂气、余味、香气量较高；g5、g1、g6的刺激性、香气量、甜度、浓度和评吸总分较高，其中g5的这些指标值最高；g2、g7、g10、g8、g9这5个烤烟材料的各指标值较一般。与特色彰显度相关系数较高的为杂气（0.323）（图1d）。为更好地评价试验材料，对试验材料的兼备特性进行了比较。图1e 中斜线是特色彰显度和评吸总分两指标的等值线，虚线分别为每个指标的平均值。特色彰显度高于平均值的材料位于垂直虚线右方，评吸总分高于平均值的材料位于水平虚线的上方，兼备彰显度好且评吸总分高的材料有g3、g11。

图1 中间香型烟叶特色彰显度与评吸指标的关系

2.2 特色彰显度与化学成分的关系

图2a直观评价了各试点特色彰显度与化学成分的关系。第1主成分的效应为 49.9%，第2主成分的效应为34%，GGE双标图展示了各处理真实信息的83.9%，试验数据信息得到充分展示。根据特色彰显度及11个化学指标，将7个参试地点划分为6个区。e1区的特色彰显度、K、K/Cl皆最高，e2区Nic最高，e4区TKN、PR皆最高，e5区的Cl、RS、TS、RS/TS、N/NIC、RS/NIC皆最高，e3、e6、e7区内没有相关的指标，说明这些性状在这3个试点的表现均较差。图2b可以看出，在不同试验地点，与特色彰显度相关系数最高的为RS/TS（-0.873**）、N/NIC（-0.822*）、NIC（0.704*）。

图2c直观评价了各材料特色彰显度与化学成分的关系。第1主成分的效应为45.4%，第2主成分的效应为30.5%，GGE 双标图展示了各处理真实信息的75.9%，说明数据信息得到较充分展示。根据特色彰显度及11个化学指标，11个参试的烤烟材料中，g3、g4、g9的特色彰显度、RS、TS较高，其中g3的3个指标值最高；g2、g5、g8的N/NIC、RS/NIC、K、K/Cl较高，其中g8的4个指标值最高；g1的RS/TS最高；g6的PR、TKN、Cl、NIC最高；g7、g10、g11这3个烤烟材料的各指标值较一般。与特色彰显度相关系数较高的为Pr（-0.505）、Rs（0.461）（图2d ）。

图2 中间香型烟叶特色彰显度与化学成分的关系

2.3 特色彰显度与外观质量的关系

图3a直观评价了各试点特色彰显度与外观质量的关系。第 1 主成分的效应为52.2%，第 2 主成分的效应为29.7%，GGE 双标图展示了各处理真实信息的 81.9%，试验数据信息得到充分展示。根据中间香型特色彰显度及6个外观质量指标，将7个参试地点划分为4个区。e1、 e3区的特色彰显度、身份值较高，其中e1最高； e2、 e6、e7区内颜色、油分、成熟度、结构值较高，其中e6最高；e5区的色度最高；e4区内没有相关的指标，说明这些性状在e4点的表现均一般。图 3b可以看出，在不同试验地点，与特色彰显度相关系数最高的为身份（0.692）。

图3 中间香型烟叶特色彰显度与外观质量的关系

图3c直观评价了各材料特色彰显度与外观质量的关系。第1主成分的效应为34.9%，第2主成分的效应为31.3%，GGE 双标图展示了各处理真实信息的66.2%，试验数据信息得到较充分展示。11个参试材料中，g3、g5的特色彰显度、颜色、成熟度较高，其中g3最高；g10的结构和油分最高；g8、g9、g11的身份、色度值较高，其中g8最高； g1 、g2、g4、g6、g7区内没有相关的指标，这5个材料的各性状表现均一般。与特色彰显度相关系数较高的为颜色（0.318）（图 3d）。

3 讨论

使用传统的二维数据表难以将田间试验中各处理与环境之间的关系直观表述清楚，借助于GGE 双标图不仅可以清晰分析因素间的关系，而且可以把各因素间复杂的互作模式直观地表现出来，具有较大的直观性和便利性，已在品种与环境互作试验中得到充分应用[6-12]。此处GGE模型分别直观地反映了不同烤烟材料或不同环境条件下，中间香型烟叶特色彰显度与评吸指标、化学成分及外观特征的相互关系。

同一生态环境下不同的烤烟品种（系）总是表现出较一致的风格特色，从而形成地方烟叶的品牌特色。此处从试验环境角度来看，与特色彰显度相关性较大的指标有RS/TS（-0.873**）、N/NIC（-0.822*）、NIC（0.704*）、身份（0.692）、杂气（0.683）、香气质（0.661）、余味（0.574）、甜度（0.553）。特色彰显度与RS/TS、N/NIC呈显著负相关，与NIC呈显著正相关，这与通径分析的结果相一致[13]；与杂气呈正相关，这可能体现了烤烟香型“二韵论”中描述的中间香型包括“不受欢迎气味”的理论[1]。这可以作为地方烟叶特色彰显度评价的间接指标。根据特色彰显度可以把7个试点分为 3个区：区 1（e1）、区 2（e3、e7、e2、e6）和区3（e4、e5）。其中e1的特色彰显度、身份、K、K/Cl值最高，e2 的Nic值最高，e3的评吸总分、甜度、杂气、余味、香气质、刺激性、香气量最高，e4的浓度、TKN、PR最高，e5区的色度、Cl、RS、TS、RS/TS、N/NIC、RS/NIC值最高，e6颜色、油分、成熟度、结构值最高。对多个试点环境的分区，不仅有利于评价各区展现的特色彰显度，还可以对不同环境烟叶化学成分或外观特征的典型性和独特性给予描述，从而增加理论支持。

同一环境下不同的烤烟品种（系）所能展现出地方烟叶风格特色的水平有一定的差别，这就为优化筛选特色烤烟品种，进一步彰显地方烟叶的风格特色提供了契机。此处从试验材料角度来看，与特色彰显度相关性较高的指标为Pr（-0.505）、Rs（0.461）、杂气（0.323）、颜色（0.318），但皆不显著。11个材料中，g1的RS/TS最高；g3的特色彰显度、杂气、余味、香气量、颜色、成熟度、RS、TS最高；g5的评吸总分、刺激性、香气量、甜度和浓度最高；g6的PR、TKN、Cl、NIC最高；g8的身份、色度、N/NIC、RS/NIC、K、K/Cl最高，g10的结构、油分最高。不同试验材料间的差异较大，与其遗传因素及基因和环境的互作有关，同时烟叶生产中涉及的极端气候、病虫草害和采烤加工等过程的影响也加大了这种差异的不稳定性。可见，筛选特色彰显度高的品种（系）应首先筛选对特定环境适应性强，并且在抗逆、抗病、稳产、易烤等方面表现突出的材料，才能减少风险。此处g3在不同试点的特色彰显度最高，将作为课题试验筛选的特色品种（系）加大示范生产的力度，为特色品种开发提供材料。

[1]唐远驹.关于烤烟香型问题的探讨[J].中国烟草科学,2011, 32(3): 1-7.

[2]严威凯.双标图分析在农作物品种多点试验中的应用[J].作物学报, 2010, 36(11): 1805-1819.

[3]Jalata Z.GGE-biplot analysis of multi-enviroment yield trails of Barley (Hordeium vulgare L.) genotypes in Southeastern Ethiopia highlands[J].International Journal of Plant Breeding and Genetics,2011, 5(1): 59-75.

[4]Rao P S, Reddy P S, Rathore A, et al.Application GGE biplot and AMMI model to evaluate sweet sorghum (Sorghum bicolor)hybrids for genotype × environment interaction and seasonal adaptation[J].Indian Journal of Agricultural Sciences, 2011, 81 (5):438-444.

[5]Yan W K, Holland J B.A heritability-adjusted GGE biplot for test environment evaluation[J].Euphytica, 2010, 171: 355-369.

[6]Yan W, Pageau D, Frégeau-Reid J A, et al.Assessing the Representativeness and Repeatability of Test Locations for Genotype Evaluation[J].Crop Science, 2011, 51(4): 1603-1610.

[7]Yan W, Frégeau-Reid J, Pageau D, et al.Identifying Essential Test Locations for Oat Breeding in Eastern Canada[J].Crop Science,2010, 50(2): 504-515.

[8]胡新中, 卢为利, 阮侦区, 等.影响小麦面粉白度的品质指标分析[J].中国农业科学, 2007, 40(6): 1142-1149.

[9]陈四龙, 李玉荣, 程增书, 等.用 GGE 双标图分析种植密度对高油花生生长和产量的影响[J].作物学报, 2009,35(7): 1328-1335.

[10]尚毅, 贾巧君, 朱靖环, 等.杨建明基于 GGE 双标图对南方冬大麦区域试验的分析[J].浙江农业学报, 2011, 23(2) :197-202.

[11]柴守玺, 常磊, 杨蕊菊, 等.小黑麦基因型与环境互作效应及产量稳定性分析[J].核农学报, 2011, 25(1) : 0155 -0161.

[12]焦伟红, 刘景辉, 齐冰洁, 等. 用GGE双标图分析燕麦品种（系）农艺与品质性状[J].中国农学通报, 2011, 27(01): 24-29.

[13]吴春, 王轶, 蒲文宣, 等.中间香型烟叶特色彰显度与主要化学成分的相关及通径分析[J].中国烟草科学.2012, 33(4): 1-6.