温度对烟草总植物碱近红外定量分析模型的影响
烟草及烟草制品中总植物碱的测定
BRAN+LUEBBE方法No. G-264-01 Rev.0 (MT24)烟草及烟草制品中总植物碱的测定Coresta / ISO 方法测量范围：0-200至0-1600 mg/L(以烟碱计)原理：本方法应用于烟草及烟草制品中。
用水萃取烟草样品，萃取液中的总植物碱(以烟碱计)与对氨基苯磺酸和氯化氰反应生成棕色产物用比色计在460nm比色测定。
其中氯化氰是由氯化钾和氯胺T在线反应产生（见附录1）。
此方法的多功能测试模块可同时用于测定氯、氨和硝酸盐。
硬件：12英吋透析器、37℃加热池（7.7ml）。
泵管：9试剂+2空气+1进样器冲洗使用标准水和AA3 比色计的特性数据（0-1600mg/L）：注：以上性能数据需使用Bran+Luebbe公司的零部件和消耗品。
参考文献：1. CORESTA 建议方法No.35。
2. ISO 方法No.15153 。
原料表: 除非特殊说明，所有试剂应为分析纯或同等纯度。
水应为蒸馏水或同等纯度的水。
安全分类1.Brij-35*, 30%溶液（Bran+Luebbe 备件号T21-0110-06）--2.柠檬酸，C6H8O7·H2O --3.氯胺T，C7H7ClNNaO2S·3H2O 有害4.硫酸亚铁，FeSO4·7H2O 有害5.酒石酸氢烟碱，C10H14N2(C4H6O6) ·2H2O 毒6.氰化钾，KCN 剧毒7.碳酸钠，Na2CO3刺激性8.氯化钠，NaCl --9.磷酸氢二钠，Na2HPO4--10.硼砂，Na2B4O7·10H2O --11.对氨基苯磺酸，C6H7NO3S --试剂配制:缓冲溶液A氯化钠 2.35g硼砂7.6g蒸馏水至1000mlBrij-35，30% 1ml将2.35g氯化钠和7.6g硼砂溶于约400ml蒸馏水中，转移至1000ml容量瓶中用蒸馏水定容。
混合均匀。
再加入1mL 30% Brij-35溶液。
近红外光谱分析法在烟草生产中的研究应用
摘要本文介绍了近红外光谱技术的概念、特点、优势、局限和发展历史，并进行了AOTF近红外光谱分析技术在烟叶生产中四个不同方面的应用研究，研究结果如下：1. 利用近红外光谱法定量快速检测法检测各个生产阶段的烟叶内主要化学成分，通过对一级数据的精确测量，并采用多元回归PLS1 （偏最小二乘法）方式进行计算建立定量校正数学模型，结果表明：每个模型均有非常好的线性关系，各个指标的相关性R2都在0.95以上，而且建立模型的集样品足够多，各指标的数据梯度分布也比较好。
用实验室标准方法化验验证集样品的化学值，扫描样品后采用一阶微分9点平滑法对光谱数据进行预处理，导入化学计量学分析软件，调用已建立的数学模型进行预测，计算每个验证集样品的预测偏差和验证集样品的平均预测偏差。
最后的结果证实了利用近红外光谱法定量快速检测法检测验证集样品的预测值与用标准方法检测出的原始化学值差异甚小，在实验误差允许范围内。
2. 采用近红外光谱法定量快速检测法快速检测初烤烟叶中的各种主要化学成分，可及时了解烟叶质量，为卷烟厂业企业提供烟叶质量信息，加快烟叶工商调拨速度，为卷烟工业企业烟叶配方提供理论基础，达到合理使用烟叶原料。
3. 运用近红外光谱分析技术可以快速检测出青烟叶中的烟碱、总糖、还原糖、总氮、钾和氯等主要化学成分含量，对烟间生长的烟叶作实时在线监测，了解烟叶干物质积累动态。
采取相应的农艺措施，使烟叶化学成趋于协调。
4. 使用近红外光谱分析技术可以快速检测出油枯中主要营养成分，对采购的油枯质量作实时在线监测，保证产品质量合格。
根据油枯特性，对各指标均制定了标准，未达到标准含量的指标会对供应商作相应的经济制裁，为此，促使供应商共同对产品质量进行监控。
同时，准确了解油枯的营养成分，为烤烟平衡施肥技术的养分配比提供科学依据，防止施肥过量和不足，导致烟株营养过剩和缺乏。
5. 利用用近红外光谱法能有效判别漂浮育苗基质的原料是何种物质。
不同基质配方比例的模型能有效辨别出被检测的基质是否属于同类，不是该配方比例的基质不能被该模型识别。
烟草烟叶近红外化学成分分析仪的实际应用
烟草烟叶近红外化学成分分析仪的实际应用烟叶的化学成份，包含总糖、钾、尼古丁、氢、氯、碱等。
在烟草生产流程中，烟叶中的化学成分的含量是决定卷烟口感、品质的标准指标。
为了让卷烟的品质口感达到平均一致的品质，需要对烟叶中的化学成分进行在线测量。
德国MOSYE公司研制的MS-540系列近红外化学成分分析仪，一款高端非接触多谱频近红外成分分析仪。
这款成分分析仪采用最新的多频谱近红外技术和独特的专利算法，结合神经网络数据模型实现在线多组分成分分析。
这是一款全光谱近红外分析仪表，可以测量绝大多数物料中各种微量化学成分。
可同时测量烟叶中的四种组份，可分别测量烟叶中的几十种组分，如：烟叶中的钾、烟碱、尼古丁、总糖、丙二醇等，特别适合在卷烟生产工艺中烟叶化学成分的测量。
工作原理：MS-540近红外化学成分分析仪的LED阵列光源照射在被测产品表面，被测产品中的各种成分都会吸收一部分近红外光线，不同的成分，其对近红外光谱的吸收特性是不同的。
这部分被吸收的光称为吸收频谱，该频谱和成分含量具有线性关系。
所以我们可以计算产品中的各种成分。
MS- 540系统测量解决方案的组成：1、全光谱光源，由四组大功率阵列式LED光源组成；2、光导纤维线；3、全光光谱分析仪；4、主机。
产品优势：1、采用独特的算法、能同时测量4-7个化学组份。
而且每个组分的参数的数据模型相互独立。
精度高达0.05%2、物料的颜色不影响数据的测量,周边微光环境不影响成分的测量.3 、配置多种数据输出模式，模拟量输出、数字量输出等。
4、整机无可动部件、无磨损件、无需要维护。
5、防护等级达IP65，和室内外无恒温湿环境下可靠运行。
6、安装灵活,可多种方式安装。
适用于在线检测环境。
7、德国安全标准、微波对人体无损害、整机原装德国进口。
品质保证。
技术参数：1、精度：0.05%2、可同时测量四到七种组份，可分别测量几十种组份3、电源要求：85 –270 VAC4 、输出信号：4-20mA或1V－5V,RS485或RS2325 、环境温度：-20°C 到+50°C6、防护等级：IP67。
影响近红外光谱分析结果准确性的因素
影响近红外光谱分析结果准确性的因素影响近红外光谱分析结果准确性的因素影响近红外测试结果稳定性的因素可分为三类:即源于仪器的影响因素,来源于样品的影响因素,以及与操作者自身有关的因素(见表1)。
这些因素主要来自定标样品的选择、模型传递过程中波长的变化、样品预处理及装样的差别、定标样品的标准方法测定、测试条件、样品特征等。
样品粒度大小及其分布是影响近红外预测效果的重要因素之一。
样品粒度的差异直接影响样品对近红外光的吸收和散射,从而导致光谱的变异。
对此近红外光谱专家们做了大量工作,Willimas[4]和Thompso[5]分别指出影响近红外光谱分析准确性和精确性最重要的因素是样品的颗粒度。
1984年Norris和Willimas[6]研究了颗粒度大小对硬红冬小麦近红外测试结果的影响,发现不同颗粒度大小样品的近红外光谱有很明显的差异,随样品颗粒度的增大,吸光度增加,且波长越长,光谱变异越大。
1999年Wang和Dowell等[7]研究了全籽粒小麦的籽粒大小对近红外光谱的影响,发现颗粒度大小与吸光度成正相关,红小麦相关系数为0.77,白小麦相关系数为0.72。
国内在这方面也有研究,王文真[8]验证了样品粒度对近红外测定结果的影响,得出小麦中粗蛋白含量的预测值随粒度的增大而增高;且待测样品粒度和定标样品粒度相接近的预测值与实际值最为接近。
胡新中等[9]研究了小麦全粉粗细度对近红外测定结果的影响,发现随粒度的增加,蛋白质含量、水分含量和硬度的近红外预测值都有所增加。
水分对近红外分析结果产生影响主要有以下几个原因:一是样品的水分含量显著地影响粉碎后颗粒度的大小、形状及其分布,导致样品光谱散射系数S发生变化,从而影响其预测结果。
其二是通过与其它成分的水合作用,导致某成分最佳波长点发生漂移。
样品表面的色泽影响样品对近红外光的漫反射率和透过率的大小。
一些表面比较光亮的样品,对光的反射比较强烈,这样就导致近红外光不能携带样品信息到达检测器;相近组分,不同颜色的油菜籽样品近红外扫描实验中,样品表面颜色越深,吸光度越大,在短波处(≤1000nm)最为明显[2]。
近红外光谱分析技术
“近红外光谱分析技术”资料合集目录一、近红外光谱分析技术在烟草化学指标定量分析中的应用二、近红外光谱分析技术在白芍中药配方颗粒制备过程中的应用研究三、我国近红外光谱分析技术的发展四、近红外光谱分析技术在食用植物油分析检测中的应用五、近红外光谱分析技术在发酵工艺中的应用研究六、近红外光谱分析技术及其在中药领域的应用进展近红外光谱分析技术在烟草化学指标定量分析中的应用近红外光谱分析技术（NIRS）在烟草化学指标定量分析中发挥着重要作用。
这种无损、快速、准确的分析技术为烟草行业的质量控制、产品研发和生产过程优化提供了新的可能性。
近红外光谱分析技术是一种基于分子振动光谱的定量分析方法，它利用近红外光（700-2500nm）与样品的分子相互作用，通过测量样品的吸收、反射或散射光的强度和波长分布，来获取样品的化学组成信息。
由于近红外光谱区域与有机分子中的C-H、N-H、O-H等键的振动频率相匹配，因此该技术可以有效地用于测定这些化合物的含量。
近红外光谱分析技术在烟草化学指标定量分析中的应用烟草化学成分预测：NIRS可以快速准确地预测烟草中的多种化学成分，如水分、总糖、还原糖、总氮、烟碱、氯等。
通过对这些成分的预测，可以帮助烟草生产商更好地控制产品质量，满足市场需求。
烟草种类鉴别：利用NIRS技术，可以通过对不同种类烟草的光谱特征进行分析，实现对烟草种类的准确鉴别。
这对于烟草行业的品种选育、产品分类和打击假烟等方面具有重要意义。
烟草质量评估：NIRS技术可以通过对烟草中特定化学成分的含量进行评估，实现对烟草质量的全面评估。
这有助于烟草生产商提高产品质量，增强市场竞争力。
烟草生产过程优化：NIRS技术可以实时监测烟草生产过程中的化学成分变化，帮助生产商及时调整工艺参数，优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
近红外光谱分析技术在烟草化学指标定量分析中具有广泛的应用前景，它不仅可以提高烟草行业的生产效率和产品质量，还可以为烟草行业的创新发展提供技术支持。
卷烟总粒相物中总植物碱的测定光度法
卷烟总粒相物中总植物碱的测定光度法植物碱是烟草叶片的重要成分，可有效地控制烟叶药力和混和性，它主要由叶片组成，常用来测定烟叶中总植物碱含量。
植物碱测定光度法是根据植物碱物质在某些酸性条件下反应形成
肼原子团而得出较强吸收的、波长为540nm处的吸收系数测定植物碱的一种方法，称为植物碱测定光度法。
此法的主要操作步骤包括：取样，蒸馏及细胞中植物碱的提取，结果以细胞中植物碱的折光率（APR）表示。
植物碱的测定的主要步骤是：用硫酸-氢氧化钠（NaOH/H2SO4）稀释植物碱溶液，加入吡啶溶解度和
卡波胞孢作为反应剂，将肼原子团形成后，测定540nm处的吸收度，并与吸收光度计测得的吸收系统求出所需要的植物碱含量。
植物碱测定光度法也有一些缺点：由于分析植物碱的反应温度较高，植物碱的反应速率慢，所以细胞溶出物中其它成分也可能对所测定结果产生一定影响，如糖、蛋白质等。
总之，植物碱测定光度法是目前用来测定烟草叶片总植物碱的一种准确的方法。
它的正确使用和控制操作可以大大提高测定精度和准确性，进而得到较准确的结果。
基于近红外光谱表征品质设计烟叶配方
湖南农业大学学报(自然科学版)2023，49(3)：284–290．DOI：10.13331/ki.jhau.2023.03.005Journal of Hunan Agricultural University(Natural Sciences)引用格式：郝贤伟，彭钰涵，杨泽会，陈晓水，江智敏，李波，毕一鸣．基于近红外光谱表征品质设计烟叶配方[J]．湖南农业大学学报(自然科学版)，2023，49(3)：284–290．HAO X W，PENG Y H，YANG Z H，CHEN X S，JIANG Z M，LI B，BI Y M．Design of tobacco formulationbased on the quality characterization by near infrared spectroscopy[J]．Journal of Hunan AgriculturalUniversity(Natural Sciences)，2023，49(3)：284–290．投稿网址：基于近红外光谱表征品质设计烟叶配方郝贤伟1，彭钰涵1，杨泽会2，陈晓水1，江智敏1，李波1，毕一鸣1*(1.浙江中烟工业有限责任公司，浙江杭州310024；2.云南烟叶复烤有限责任公司宣威复烤厂，云南曲靖655400)摘要：针对传统烟叶配方设计客观性不强、设计效率低的问题，提出了一种基于近红外光谱表征品质的烟叶配方设计方法：利用偏最小二乘法建立烟叶化学成分、部位、香型的近红外光谱模型，并预测烟叶品质指标；以品质指标为多维向量构建综合质量表征指数，依据“相似相替”规则，参照目标配方中的原烟等级，筛选相似的替代烟叶并组成候选烟叶集合，采用线性规划求解方法计算替代配方的构成比例。
利用指标评价与感官验证相结合的方式，验证2020年度四川烟叶配方设计效果。
结果表明：替代配方的烟叶部位、烟叶总糖、还原糖、总植物碱、总氮含量等与目标配方的相对误差小于6%；除刺激性指标外，替代配方烟叶香气量、清晰度、透发性、成团性、杂气、余味及劲头等感官质量指标与目标配方的差异不显著。
近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量
近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量张朝;葛少林;佘世科;黄兰;田振峰【摘要】[目的]探讨近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量.[方法]采用近红外光谱技术,选取单品种样品681个,结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮含量,并用实际样品对模型进行了验证.[结果]使用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,建立了烟草中6种常规化学成分:总氯、烟碱、总钾,总糖、还原糖及总氮的近红外预测模型.6种组分最佳PLS预测模型的相关系数r分别为0.977 4、0.992 7、0.982 1、0.986 0、099 1和0.975 0.交叉检验的均方差(RMSECV)分别为0.057、0.126、0.160、1.170、0.994和0.127.[结论]所建模型精密度良好,近红外光谱法与行业标准方法所测值不存在显著差异,近红外光谱模型可以快速预测烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮的含量.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】3页(P286-288)【关键词】近红外光谱;烟草;化学成分【作者】张朝;葛少林;佘世科;黄兰;田振峰【作者单位】安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥230088;安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥230088;安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥230088;安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥230088;安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥230088【正文语种】中文【中图分类】S572近红外光(简称NIR)是介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围为780～2 526 nm(12 800～3 959 cm-1)。
近红外光谱区的信息主要是分子内部原子间振动的倍频与合频的信息，几乎包括有机物中所有含氢基团(如C-H、O-H、N-H和C=O等)的信息[1]。
烟草中的大多数有机化合物如烟碱、氮、总糖、还原糖、钾、氯、蛋白质、水分等都含有各种含氢基团，所以通过对烟叶的红外光谱分析可以测定这些成分的含量[2]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键词 ：近红外光谱 ；温度 ；烟 草；总植 物碱 ；模型
中图分类号 ： ￥ ５ ７ ２ ； Ｔ Ｓ ４ ２ 文章编号 ：１ ０ ０ ７ ５ １ １ ９（ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ ． ０ １ ０ ３ ． ０ ４ ＤＯ ｈ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ － ５ １ １ ９ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ２ ２
ｂ ｅ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｇ ｒｄ ａ ｅ ｄ ａ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｍｕｌ ｔ ｉ ． ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｈ ａ ｄ ｈｅ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｔ ｏ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｈａ ｔ ｔ ｏｒ ｆ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｏ ａｌ ｔ ｐ ｌ ｎｔ ａ ａ ｌ ｋ ａ ｌ ｏ ｉ ｄ
２ ０ １ ３ ． ０ ８ ，３ ４（ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
ｌ Ｏ ３
温度对烟草 总植 物碱 近红外定量分析模型 的影响
王 冬 １ ， ３ ，闵顺耕 ，曹金 莉 ，赵 国民 ，秦 小 男
（ １ ． 中国农业大学理学 院 ，北京 １ ０ ０ １ ９ ３ ；２ ． 云南 省烟草公司大理州公司 ，云南 大理 ６ ７ １ ０ ０ ０ ；３ ． 北京农产品质量检测 与农 田 环境监 测技术研究 中心 ，北京 １ ０ ０ ０ ９ ７）
Ｔｈ ｅ Ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ Ｔ ｅｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏｎ ＮＩ Ｒ Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｎｉ ｃ ｏ ｔ ｉ ｎ ｅ
ｊ ｎ Ｔｏ ｂ ａｃ ｃ ｏ
ＷＡＮＧ Ｄ ｏ ｎ ｇ ， ＭＩ Ｎ Ｓ ｈ ｔ ｍｇ ｅ ｎ ｇ ， Ｃ ＡＯ Ｊ ｉ ｎ ｌ ｉ ， Ｚ ＨＡＯ Ｇ ｕ ｏ ｍｉ ｎ ， ＱＩ Ｎ Ｘｉ ａ ｏ ｎ ａ ｎ
（ １ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｄａ ｌ ｉ Ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ Ｃ ｏ ｍｐ ａ ｎ ｙｏ ｆ Ｙ ｕ ｎ ａ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ， Ｄ ａ ｌ ｉ ，
Ｙ ｕ ｎ ｎ ａ ｎ ６ ７ １ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ３ ． Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ Ａ － ｆ ｏ ｏ ｄ Ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｆ ａ ｒ ｍｌ ａ ｎ ｄ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｂｅ ｉ ｊ ｎ ｉ ｇ １ ０ ０ ０ ９ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｒ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｎ ＮＩ Ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｐ ｌ ａ ｎ ｔ ａ ｌ ｋ ａ ｌ ｏ ｉ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ ． ｔ ｈ ｅ ＮＩ Ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｏ ｆ ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ２ ０ ．２ ５ ． ３ Ｏ ｎｄ ａ ３ ５℃ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ． Ｔｈ ｅ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｏ ｆ
ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｐ ｌ ｎｔ ａ ａ ｌ ｋ ａ ｌ ｏ ｉ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ４ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｂ ｙ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ａ ｌ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ．Ｍｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ Ｌ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ
摘
要： 为深入研究温度对烟 草总植 物碱近 红外模型 的影响 ， 分别在 ２ ０ 、 ２ ５ 、 ３ ０ 和３ ５ ℃ 的环境温度下采集烟草的近红外光
谱 ，采用偏最小 二乘算法建立 总植物碱各 温度 的校 正模 型 ， 并把 温度作 为建 立校 正模 型的因素之 一，建立 了具有温度 自动矫 正 能力的混合温度校正模 型。结果发现 ，对于烟草 中的总植 物碱 ，采用 与烟草样 品温度相 同或相近 的模型对样 品的近红外光 谱进行 预测 ， 所得预 测结果的准确度较高 ；混合温度校正模 型对不 同温度 的样 品具有较好 的适 应性 。此结果对指导用近红外