十堰市煙葉的氣候影響因子分析與試點地評估

潘 快，龐淦鍵，張思凱，吳 俊

（湖北汽車工業學院，湖北十堰 435003）

湖北省作為中國重要的煙葉產區之一，烤煙質量較好，煙葉生長與氣象氣候因子間相關程度較大［1-3］，十堰市煙草產區地理態勢變化顯著、陡坡田區多，可形成多重對照［4-7］。張云貴等［8］、王躍能等［9］、柴利廣等［10］分析了文山煙區氣象因子對煙葉化學成分的影響，不同氣候條件對煙葉中化學成分影響不同，通過對十堰市全年和4 個季度分別進行影響因子分析，發現煙葉中鉀含量與最大總輻射呈正相關，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性進行有效評估，建立可靠的煙葉品質預測模型，從而提升煙葉的產量和質量，達到利益最優化。

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

1 十堰市氣象數據與煙葉指標

根據十堰市氣象局所提供九道、桃源、杜川和雙坪的2009—2020 年的氣象數據，包含平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降雨量、日照時數、平均紫外輻射、最大紫外輻射、平均輻射與最大總輻射9 個氣象因子數據。

本研究煙葉品質指標包括，外觀指標，顏色、成熟度、葉片、身份、油分、色度；物理指標，單葉重、含梗率、吸濕性、填充值、長寬比；化學指標，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，香氣質、香氣量、雜氣、刺激性、余味、燃燒性、灰色、濃度、勁頭、可用性。煙葉指標中，外觀和感官指標均為評價打分，具有一定的主觀性。

1.1 十堰市煙葉品質指標數據

十堰市煙葉的物理、化學指標描述性統計見表1。由表1 可以知，煙堿含量變異系數為33.22%，大于糖和氮的變異系數，與孫敬國等［1］研究結果一致。單葉重、吸濕性、填充值及氯的變異系數均超過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，而其他指標變化較為穩定。

表1 十堰市煙葉物理、化學指標描述統計

對十堰市煙葉數據進行整體分析，煙葉指標的影響因子分析結果見表2。由表2 可知，十堰市煙葉指標中，受氣候因子因素影響的指標較多，受地區分布影響的指標較少。

表2 煙葉指標的影響因子分析

1.2 十堰市氣象數據的描述統計

煙葉數據來自十堰市5 個區縣，采集的氣象數據來源于10 個觀測點，對應分析存在數據條目不匹配的問題。為便于進一步的分析，根據氣象點的數據分布、煙葉數據的完整性及十堰市的地域分布情況對氣象數據進行篩選。由于鄖西的煙葉數據缺失較多，選擇杜川、九道觀測點的氣象數據作為分析對象。對2 個觀測點所有天數的數據進行預處理，得到每年的氣象平均指標，結果見表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 氣候因子的描述統計

2 十堰市煙葉品質與氣候因子的關系模型

2.1 煙葉評價指標與氣候因子的一般關系模型

建立氣候因子與煙葉指標的關系模型，主要從煙葉指標和氣候因子的相關性，氣候指標的主要因子及煙葉指標各項數據對氣候因子的依賴性3 個方面展開。

各項研究指標的一般關系模型表示如下。

式中，P表示煙葉品質，a表示氣候因子，t表示時間因素，d表示區域環境影響。

不同氣候因子對煙葉指標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的影響也不相同。從9 個氣候因子中找出對煙葉各項指標的影響程度，對變量間進行相關性分析，從9 個氣候因子中找出最主要影響因子。

相關分析模型如下。

式中，R表示相關系數，ρ表示相關函數。相關系數的計算公式如下。

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

假設氣候與煙葉指標存在相關性，可以分析氣候數據對指標的影響。基于回歸分析可以建立煙葉品質與氣候因子的依賴關系模型。

式中，T表示公共因子，ε表示特殊因子。

2.2 十堰市煙葉品質評價指標與氣候因子的相關性分析

根據十堰市煙葉氣象數據，對杜川、九道、雙坪和桃源4 個地區煙葉指標與地區氣候因子進行相關分析，結果見表4。由表4 可知，煙葉的化學成分中，總糖和降雨量成負相關，與最大總輻射成正相關；煙堿與最大紫外輻射成正相關；鉀含量與最大總輻射成正相關。煙葉的物理指標中，長寬比與最大總輻射正相關。感官指標中，雜氣與氣溫和降雨量負相關，余味與日照、輻射正相關，可用性與降雨負相關。

表4 煙葉品質的影響因子相關性分析

2.3 十堰市煙葉品質氣候影響的因子分析

氣候影響因子間存在一定的聯系，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個因子做旋轉分析，通過旋轉因子分析，觀察各項氣候指標在總體因子中的貢獻和每個氣候指標對3 個因子的依賴性，結果見表5。

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

表5 旋轉后的因子分布

3 基于模糊關聯分析的試點地評估——以神農架氣象數據為例

對十堰市2009—2020 年數據進行處理，建立回歸模型分析氣候因子對煙葉品質的影響，研究發現，氣候因子對煙葉品質影響顯著。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，但可以通過研究某一地區的氣候條件選擇合適煙葉生產條件的基地，使煙葉品質得到改善。不少學者注重分析煙葉化學成分與氣候因子的關系，而氣象因子對煙葉生長發育和產量的影響研究很少。

根據十堰市當地生產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、最大紫外輻射、平均輻射7 個氣候因子作為氣象指標。各項因子對煙葉品質指標的影響可以劃分為趨勢性、季節性和隨機性因子，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雜交互作用建模。在研究多個因子和因變量關系模型時，多元回歸、插值擬合、神經網絡等方法被廣泛采用。其中回歸和擬合方法依賴選擇的代數模型，所建立的關系模型往往會存在模型的內在特征而影響對煙葉品質指標的本質解釋。神經網絡方法能夠有效地分析數據本身的內在模式，但需要足夠的數據樣本，復雜的網絡結構，且通常適用于模糊回歸，對精確數據的擬合預測存在過擬合現象。為綜合上述2 種方法的優勢，將采用模糊關聯分析對季節性的氣候因子進行模式識別，對比選擇基地的氣候進行關聯分析和模糊評估，最后得到基地煙葉品質的分析預測結果。模糊關聯分析以相關性分析理論為基礎，通過數據分布的相似性構建因子分布的共同模式，采用模糊化的關系模型表示氣候因子的系統模型。其優點在于脫離了固定的代數模型結構，相比于神經網絡方法對數據分布的擬合更為直接。在模糊灰色關聯分析中，需要計算參考序列和系統整體序列的模糊關聯系數，為了加快計算速度，本研究采用相關系數作為關聯距離直接進行系統辨識。

神農架處于中國西部高山區向東部丘陵平原區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、優越的自然環境和氣候變化平穩，沒有劇烈改變的極端天氣，適宜農作物的生長。為了改善煙葉品質，設計優良煙葉產品，對神農架的氣候條件進行評估，通過分析預測其煙葉品質指標反映其未來的產品質量，分析的氣象數據來自門古氣象站2020 年全年的監測結果。

計算各季度平均氣溫、降雨量、日照時數、平均紫外輻射、最大紫外輻射、平均輻射與最大總輻射。根據神農架與杜川、九道、雙坪和桃源4 個地區間的相關系數計算模糊相關分析距離，其模糊相關距離計算結果見表6。

表6 地區模糊距離

根據模糊相關距離計算神農架庫區的煙葉品質預測結果，結果見表7。神農架近臨九道，九道大部分季度的氣候與神農架更相近，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、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架，4 個季度的氣象變化比杜川更為平穩。 神農架煙葉品質評估結果中均與九道的各項指標相接近，預測煙葉品質良好。

表7 煙葉品質預測評估

4 小結

該研究分析了十堰市2009—2020 年的煙葉品質指標數據和氣象數據，研究了煙葉指標隨氣候的變化情況及與各指標的相關性。根據氣象數據的分析，計算了各項氣候因子對煙葉品質影響的貢獻分布，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。

綜合分析神農架地區的氣象數據，得到的煙葉品質與九道地區的各項指標相近，其產地評估和煙葉種植方案設計均可以參考九道地區的相關標準進行，但仍需考慮細節差異。

在后續的研究中，需改進模糊的關聯模型，通過回歸和神經網絡等建模方法建立更為合適的煙葉指標與氣候因子的關系模型，對其關系進行更為準確的定量分析，精準地指導產地相關建設問題。