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    十堰市煙葉的氣候影響因子分析與試點地評估

    2022-04-14 10:19:10龐淦鍵張思凱
    湖北畜牧獸醫(yī) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:氣候因子十堰市煙葉

    潘 快,龐淦鍵,張思凱,吳 俊

    (湖北汽車工業(yè)學(xué)院,湖北十堰 435003)

    湖北省作為中國重要的煙葉產(chǎn)區(qū)之一,烤煙質(zhì)量較好,煙葉生長與氣象氣候因子間相關(guān)程度較大[1-3],十堰市煙草產(chǎn)區(qū)地理態(tài)勢變化顯著、陡坡田區(qū)多,可形成多重對照[4-7]。張云貴等[8]、王躍能等[9]、柴利廣等[10]分析了文山煙區(qū)氣象因子對煙葉化學(xué)成分的影響,不同氣候條件對煙葉中化學(xué)成分影響不同,通過對十堰市全年和4 個季度分別進行影響因子分析,發(fā)現(xiàn)煙葉中鉀含量與最大總輻射呈正相關(guān),氯元素相對變化較小。降雨量和光照強度都會影響煙葉的化學(xué)成分。對氣象因子影響煙葉生長狀況研究,可以對煙葉氣候適應(yīng)性進行有效評估,建立可靠的煙葉品質(zhì)預(yù)測模型,從而提升煙葉的產(chǎn)量和質(zhì)量,達到利益最優(yōu)化。

    氣候因子對煙葉品質(zhì)影響在不同的年份、地區(qū)、等級都具有較大的差異,其主要表現(xiàn)在煙葉的外觀、物理、化學(xué)、感官等方面。本研究旨在通過十堰市主要煙葉產(chǎn)地的不同氣象氣候條件,分析各項煙葉品質(zhì)受氣象影響的因素,建立對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,探究煙葉最佳生產(chǎn)條件進而提高煙葉品質(zhì)。

    1 十堰市氣象數(shù)據(jù)與煙葉指標(biāo)

    根據(jù)十堰市氣象局所提供九道、桃源、杜川和雙坪的2009—2020 年的氣象數(shù)據(jù),包含平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降雨量、日照時數(shù)、平均紫外輻射、最大紫外輻射、平均輻射與最大總輻射9 個氣象因子數(shù)據(jù)。

    本研究煙葉品質(zhì)指標(biāo)包括,外觀指標(biāo),顏色、成熟度、葉片、身份、油分、色度;物理指標(biāo),單葉重、含梗率、吸濕性、填充值、長寬比;化學(xué)指標(biāo),鹽堿、總糖、還原糖、總氮、鉀、氯、糖堿比、氮堿比、鉀氯比、兩糖差;感官指標(biāo),香氣質(zhì)、香氣量、雜氣、刺激性、余味、燃燒性、灰色、濃度、勁頭、可用性。煙葉指標(biāo)中,外觀和感官指標(biāo)均為評價打分,具有一定的主觀性。

    1.1 十堰市煙葉品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)

    十堰市煙葉的物理、化學(xué)指標(biāo)描述性統(tǒng)計見表1。由表1 可以知,煙堿含量變異系數(shù)為33.22%,大于糖和氮的變異系數(shù),與孫敬國等[1]研究結(jié)果一致。單葉重、吸濕性、填充值及氯的變異系數(shù)均超過20%。這表明十堰市煙葉煙堿、單葉重、吸濕性、填充值及氯隨氣候的變化波動較大,而其他指標(biāo)變化較為穩(wěn)定。

    表1 十堰市煙葉物理、化學(xué)指標(biāo)描述統(tǒng)計

    對十堰市煙葉數(shù)據(jù)進行整體分析,煙葉指標(biāo)的影響因子分析結(jié)果見表2。由表2 可知,十堰市煙葉指標(biāo)中,受氣候因子因素影響的指標(biāo)較多,受地區(qū)分布影響的指標(biāo)較少。

    表2 煙葉指標(biāo)的影響因子分析

    1.2 十堰市氣象數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計

    煙葉數(shù)據(jù)來自十堰市5 個區(qū)縣,采集的氣象數(shù)據(jù)來源于10 個觀測點,對應(yīng)分析存在數(shù)據(jù)條目不匹配的問題。為便于進一步的分析,根據(jù)氣象點的數(shù)據(jù)分布、煙葉數(shù)據(jù)的完整性及十堰市的地域分布情況對氣象數(shù)據(jù)進行篩選。由于鄖西的煙葉數(shù)據(jù)缺失較多,選擇杜川、九道觀測點的氣象數(shù)據(jù)作為分析對象。對2 個觀測點所有天數(shù)的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到每年的氣象平均指標(biāo),結(jié)果見表3。

    由表3 可知,杜川平均氣溫為14.91 ℃、最高氣溫26.42 ℃、最低氣溫2.48 ℃,均高于九道、雙坪;雙坪降雨量為111.07 mm,高于九道、杜川和桃源;杜川日照時數(shù)為150.22 h,高于九道、雙坪和桃源。九道的總輻射高于杜川、雙坪和桃源。

    表3 氣候因子的描述統(tǒng)計

    2 十堰市煙葉品質(zhì)與氣候因子的關(guān)系模型

    2.1 煙葉評價指標(biāo)與氣候因子的一般關(guān)系模型

    建立氣候因子與煙葉指標(biāo)的關(guān)系模型,主要從煙葉指標(biāo)和氣候因子的相關(guān)性,氣候指標(biāo)的主要因子及煙葉指標(biāo)各項數(shù)據(jù)對氣候因子的依賴性3 個方面展開。

    各項研究指標(biāo)的一般關(guān)系模型表示如下。

    式中,P表示煙葉品質(zhì),a表示氣候因子,t表示時間因素,d表示區(qū)域環(huán)境影響。

    不同氣候因子對煙葉指標(biāo)的影響也有著顯著差異,隨年份的變化,氣候因子對煙葉指標(biāo)的影響也不相同。從9 個氣候因子中找出對煙葉各項指標(biāo)的影響程度,對變量間進行相關(guān)性分析,從9 個氣候因子中找出最主要影響因子。

    相關(guān)分析模型如下。

    式中,R表示相關(guān)系數(shù),ρ表示相關(guān)函數(shù)。相關(guān)系數(shù)的計算公式如下。

    式中,cov(x,y)是隨機變量x、y的協(xié)方差,var(x),var(y)分別代表x、y的方差。

    假設(shè)氣候與煙葉指標(biāo)存在相關(guān)性,可以分析氣候數(shù)據(jù)對指標(biāo)的影響?;诨貧w分析可以建立煙葉品質(zhì)與氣候因子的依賴關(guān)系模型。

    式中,T表示公共因子,ε表示特殊因子。

    2.2 十堰市煙葉品質(zhì)評價指標(biāo)與氣候因子的相關(guān)性分析

    根據(jù)十堰市煙葉氣象數(shù)據(jù),對杜川、九道、雙坪和桃源4 個地區(qū)煙葉指標(biāo)與地區(qū)氣候因子進行相關(guān)分析,結(jié)果見表4。由表4 可知,煙葉的化學(xué)成分中,總糖和降雨量成負(fù)相關(guān),與最大總輻射成正相關(guān);煙堿與最大紫外輻射成正相關(guān);鉀含量與最大總輻射成正相關(guān)。煙葉的物理指標(biāo)中,長寬比與最大總輻射正相關(guān)。感官指標(biāo)中,雜氣與氣溫和降雨量負(fù)相關(guān),余味與日照、輻射正相關(guān),可用性與降雨負(fù)相關(guān)。

    表4 煙葉品質(zhì)的影響因子相關(guān)性分析

    2.3 十堰市煙葉品質(zhì)氣候影響的因子分析

    氣候影響因子間存在一定的聯(lián)系,通過對9 個氣候因子提取的3 個成分因子進行分析,將提取的3個因子做旋轉(zhuǎn)分析,通過旋轉(zhuǎn)因子分析,觀察各項氣候指標(biāo)在總體因子中的貢獻和每個氣候指標(biāo)對3 個因子的依賴性,結(jié)果見表5。

    由表5 可知,最高氣溫、降雨量、日照時數(shù)和最大總輻射與第一個因子的相關(guān)性強,平均紫外輻射和平均氣溫與第二個因子的相關(guān)性較強,第三個因子主要與最大紫外輻射相關(guān)性強。

    表5 旋轉(zhuǎn)后的因子分布

    3 基于模糊關(guān)聯(lián)分析的試點地評估——以神農(nóng)架氣象數(shù)據(jù)為例

    對十堰市2009—2020 年數(shù)據(jù)進行處理,建立回歸模型分析氣候因子對煙葉品質(zhì)的影響,研究發(fā)現(xiàn),氣候因子對煙葉品質(zhì)影響顯著。然而在實際生活中,氣象具有不可控性,不能通過改變氣候來提升煙葉品質(zhì),但可以通過研究某一地區(qū)的氣候條件選擇合適煙葉生產(chǎn)條件的基地,使煙葉品質(zhì)得到改善。不少學(xué)者注重分析煙葉化學(xué)成分與氣候因子的關(guān)系,而氣象因子對煙葉生長發(fā)育和產(chǎn)量的影響研究很少。

    根據(jù)十堰市當(dāng)?shù)厣a(chǎn)情況及煙葉生育期觀測資料,確定煙葉的生長期,大田期(4 月21 日至8 月31日)、移栽-團棵期(4 月21 日至5 月31 日)、旺長期(6月1 日至6 月30 日)和成熟期(7 月1 日至8 月31日)。煙葉的生長期集中在4—9 月,以季度為時間軸研究適合煙葉種植的條件。

    基于相關(guān)分析和因子分析,選擇平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降雨量、日照時數(shù)、最大紫外輻射、平均輻射7 個氣候因子作為氣象指標(biāo)。各項因子對煙葉品質(zhì)指標(biāo)的影響可以劃分為趨勢性、季節(jié)性和隨機性因子,時間序列的分析方法對時序問題較為有效,但不適用于多因子的復(fù)雜交互作用建模。在研究多個因子和因變量關(guān)系模型時,多元回歸、插值擬合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法被廣泛采用。其中回歸和擬合方法依賴選擇的代數(shù)模型,所建立的關(guān)系模型往往會存在模型的內(nèi)在特征而影響對煙葉品質(zhì)指標(biāo)的本質(zhì)解釋。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠有效地分析數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在模式,但需要足夠的數(shù)據(jù)樣本,復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),且通常適用于模糊回歸,對精確數(shù)據(jù)的擬合預(yù)測存在過擬合現(xiàn)象。為綜合上述2 種方法的優(yōu)勢,將采用模糊關(guān)聯(lián)分析對季節(jié)性的氣候因子進行模式識別,對比選擇基地的氣候進行關(guān)聯(lián)分析和模糊評估,最后得到基地?zé)熑~品質(zhì)的分析預(yù)測結(jié)果。模糊關(guān)聯(lián)分析以相關(guān)性分析理論為基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)分布的相似性構(gòu)建因子分布的共同模式,采用模糊化的關(guān)系模型表示氣候因子的系統(tǒng)模型。其優(yōu)點在于脫離了固定的代數(shù)模型結(jié)構(gòu),相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對數(shù)據(jù)分布的擬合更為直接。在模糊灰色關(guān)聯(lián)分析中,需要計算參考序列和系統(tǒng)整體序列的模糊關(guān)聯(lián)系數(shù),為了加快計算速度,本研究采用相關(guān)系數(shù)作為關(guān)聯(lián)距離直接進行系統(tǒng)辨識。

    神農(nóng)架處于中國西部高山區(qū)向東部丘陵平原區(qū)過渡和亞熱帶氣候向暖溫帶氣候過渡的交叉帶,特殊的地理位置、優(yōu)越的自然環(huán)境和氣候變化平穩(wěn),沒有劇烈改變的極端天氣,適宜農(nóng)作物的生長。為了改善煙葉品質(zhì),設(shè)計優(yōu)良煙葉產(chǎn)品,對神農(nóng)架的氣候條件進行評估,通過分析預(yù)測其煙葉品質(zhì)指標(biāo)反映其未來的產(chǎn)品質(zhì)量,分析的氣象數(shù)據(jù)來自門古氣象站2020 年全年的監(jiān)測結(jié)果。

    計算各季度平均氣溫、降雨量、日照時數(shù)、平均紫外輻射、最大紫外輻射、平均輻射與最大總輻射。根據(jù)神農(nóng)架與杜川、九道、雙坪和桃源4 個地區(qū)間的相關(guān)系數(shù)計算模糊相關(guān)分析距離,其模糊相關(guān)距離計算結(jié)果見表6。

    表6 地區(qū)模糊距離

    根據(jù)模糊相關(guān)距離計算神農(nóng)架庫區(qū)的煙葉品質(zhì)預(yù)測結(jié)果,結(jié)果見表7。神農(nóng)架近臨九道,九道大部分季度的氣候與神農(nóng)架更相近,4 個季度灰色距離均比杜川的大。但九道的各個季度平均氣溫、日照時數(shù)、平均紫外輻射與最大紫外輻射均低于杜川,九道的降雨量、平均輻射與最大總輻射均高于杜川。而九道由于臨近神農(nóng)架,4 個季度的氣象變化比杜川更為平穩(wěn)。 神農(nóng)架煙葉品質(zhì)評估結(jié)果中均與九道的各項指標(biāo)相接近,預(yù)測煙葉品質(zhì)良好。

    表7 煙葉品質(zhì)預(yù)測評估

    4 小結(jié)

    該研究分析了十堰市2009—2020 年的煙葉品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),研究了煙葉指標(biāo)隨氣候的變化情況及與各指標(biāo)的相關(guān)性。根據(jù)氣象數(shù)據(jù)的分析,計算了各項氣候因子對煙葉品質(zhì)影響的貢獻分布,提取出主要的氣候因子。

    十堰市煙葉的單葉重、吸濕性、填充值、氯、煙堿及氮鉀隨年份變化的變異系數(shù)均高于15%,有明顯波動,受氣候因子的影響較大。在各項氣候因子中,平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫對煙葉品質(zhì)的影響一致,光照、平均輻射、最大輻射、平均紫外輻射和最大紫外輻射的貢獻差異顯著。

    綜合分析神農(nóng)架地區(qū)的氣象數(shù)據(jù),得到的煙葉品質(zhì)與九道地區(qū)的各項指標(biāo)相近,其產(chǎn)地評估和煙葉種植方案設(shè)計均可以參考九道地區(qū)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進行,但仍需考慮細(xì)節(jié)差異。

    在后續(xù)的研究中,需改進模糊的關(guān)聯(lián)模型,通過回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建模方法建立更為合適的煙葉指標(biāo)與氣候因子的關(guān)系模型,對其關(guān)系進行更為準(zhǔn)確的定量分析,精準(zhǔn)地指導(dǎo)產(chǎn)地相關(guān)建設(shè)問題。

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