論數學優化模型在茶葉品質估算誤差分析中的應用

李智群

（欽州學院理學院，廣西欽州 535099）

論數學優化模型在茶葉品質估算誤差分析中的應用

李智群

（欽州學院理學院，廣西欽州 535099）

在傳統的茶葉種植勞動中引入數學優化模型的概念，有助于實現茶葉種植、加工過程的可視化標準衡量與掌控。文章從數學知識與茶葉產業化種植結合的角度入手，闡述了常見的數學優化模型，以及茶葉種植和加工過程中數學優化模型的用武之地。重點對茶葉品質估算誤差結果進行了對比和優化。最后，從實際茶葉種植加工過程出發，模擬演示建立茶葉品質估算誤差的數學優化模型。

數學優化模型；茶葉；品質；估算誤差

千百年來，飲茶者對于茶葉品質優中選優的挑剔眼光，成為推動茶葉種植與加工過程創新優化的不竭動力。針對茶葉種植與加工現狀，制定有針對性的改進目標與措施之前，中間需要科學評判與測定的環節進行穿插。利用數學的原理，如數學優化模型的作用，就是其中的選擇之一。

1 茶葉種植加工中的優選應用

數學中的優化模型是基于在眾多選擇中，找出性價比最高的一項。而茶葉種植與加工過程中追求的則是外觀、色澤、氣味、味道等方面品質的提升。二者對于最優的選擇存在共通之處。

1.1 常見的數學優化模型

數學優化模型并無固定的格式，有助于計算出最佳選擇方法的模型，都可以稱之為數學優化模型。茶葉的種植加工地點為A，銷售地點卻為B，在茶葉由A地運往B地的過程中有多條道路可供選擇。茶葉的運輸問題中運輸時間越短，越有利于茶葉的保鮮和存放，還能夠因為時間的縮短而實現運輸成本、人工成本的降低。因此，在諸多道路中，需要選擇最快的運輸道路。理論上看，只需要計算所有道路中距離最短的一條即可。但是在實際中，由于受道路狀況、紅綠燈的多少以及車流量等因素的影響，對于茶葉運輸時間上也不能確定哪一條是最有效率的。通過建立一定的數學模型，可以確定運輸時間最短的一條作為運輸線路?；蛟S距離不是最近，但是由于道路暢通，汽車的平均運輸速度提高，燃油性能與運輸成本更加優化。

1.2 數學優化模型在茶葉種植加工中的功用

茶葉在運輸等方面的優化問題是最常見的，另外，還有最短時間、最低價格等應用范圍較廣的數學優化模型。在茶葉種植加工過程中，其優化組合還要適用于這一獨特行為對象。例如：在南方丘陵地帶，同時適合種植甲和乙兩種茶葉品種。在兩種茶葉都具備一定消費群體的前提下，當地需要在其中作出選擇進行種植，以實現經濟效益的增收。甲種茶葉市場價格在500元每千克，乙種茶葉市場價格在300元每千克。但是受品種原因的影響，甲種茶葉的畝產量只有45千克，而乙種茶葉的畝產量則能達到60千克。種植乙種茶葉雖然產量大但是價格低。設當地的面積為a，則甲種茶葉的價格收益Y甲=500×45×a= 22500a元；而乙種茶葉的價格收益Y乙=300×60×a=18000a元。明顯Y甲要大于Y乙。顯然，當地選擇引入甲品種的茶葉進行種植更能實現增收效果。

2 茶葉品質估算誤差分析的必要性

茶樹葉片數量龐大，如何對整體的茶葉品質進行評測，通過逐一篩查判定的方式顯然不現實。而引入抽樣統計的概念，對其中具有代表性的茶葉葉片進行采集和分析，用以評估和分析總體的茶葉品質，具備一定的科學性和可行性。但是畢竟是樣本，并不能反映所有茶葉的差異化情況。這就出現了對茶葉品質估算的誤差。對這個誤差進行分析，有利于對反映茶葉總體的品質情況進行改觀。

2.1 反映整體茶葉品質水平

對誤差進行分析，可以及時將不在樣本所反映的情況序列中，加入個別的變化及影響系數，得出更精準的茶葉品質估算。在隨機抽取茶葉的樣本之后，得出區域范圍內的茶葉為優等品。但是，在具體的抽樣過程中還發現，有部分在種植區域邊緣的茶樹，因為水分和光照等原因，其茶樹中出產優等茶葉的頻率較低。此時可以根據邊緣茶樹的數量，分析出整體估算值是略高于真實值的，并且數量也決定了高出的具體范圍。

2.2 檢驗茶葉品質估算模型

對茶葉品質進行估算的方式并不是一成不變。在茶葉種植區域，計劃培養一批高品質的茶葉?？紤]到水分、養分等因素，為了判斷該批茶葉的品質，會根據地域的區域劃分，按照丘陵地帶、平緩地帶等因素來進行取樣分析，得出品質估算結果。但是，在對估算的結構與真實值之間的誤差作分析時，發現在時間上也有影響的跡象，即在4月份采摘和在5月份采摘也存在差別。此時就需要對評估模型進行完善，加入時間縱軸的因素。

2.3 調整茶葉品質管理模式

對茶葉品質的估算誤差進行分析，屬于工具的方法完善，其最終目的還是通過反映茶葉品質的真實水平，使人們了解茶葉的種植情況。其中，對于影響誤差的因素的提取過程，其實也是對影響茶葉品質的因素進行全面摸排和梳理的過程。在發現問題之后，對茶葉的品質改善提出借鑒性的思路與方向。

3 茶葉品質估算誤差數學優化模型的建立

對茶葉品質估算時產生的誤差建立數學優化模型，其目的為通過數學建模，把對茶葉品質估算的誤差降到最低，盡最大可能實現精確反映茶葉的品質。

3.1 建模前準備

建立數學優化模型前，首先需要具備有對茶葉品質估算的體系和方式。例如：高校農業種植專業在茶園開辟部分區域研發培育更高品質的茶葉，需要建立定期檢測與抽樣體系，來反映茶葉的品質，觀察茶葉的變化趨勢。體系針對該區域內茶葉的種植定位、植株之間的疏密程度等進行定向抽樣；其次，要建立誤差計算與分析的數據采集。要從可能引起誤差的因素進行周全考慮，全面收集在抽樣體系之外的，氣候的變化，附近的水、土壤、空氣等變化趨勢等信息，針對不同檢測點上的茶葉進行抽樣補充。從而為茶葉樣本離散點與茶葉品質主線之間的離散趨勢，盡可能地完善相關統計信息。

3.2 模型建立與使用

中期建模是衡量茶葉品質估算誤差的最關鍵的步驟。數學優化模型的選取與建立過程，將直接關系估算誤差分析結果的精確性和優化措施。建模的過程即是將茶葉品質相關聯的信息和數據進行數字化的過程。例如：同一株茶樹上，因上部葉片接受的陽光較下部更多，因此，茶葉葉片顏色呈細微變化。在茶葉等級中，往往以“綠潤”色為一等，而“綠尚潤”為二等。在對一株或多株茶樹中茶葉的等級作統計后，用以估算整體茶樹的茶葉品質。這時，數學優化模型的主要內容，就是該株茶樹的品質比例與茶樹數量和數學關系之積。但是考慮到區域地形的變化導致灌溉時存水量的變化，也會引起葉片顏色的更改。此時，處于區域邊緣化或者坡地的茶樹數量及其占茶樹總量的比例，將是作為優化模型內的加權系數來對基礎模型進行調整。

4 結論

在人們掌握了數字的應用和規律之后，優化的問題變得更為直觀和便于計算。生活中經常面臨的時間、速度、性價比最高等問題，是常見的數學優化模型解析對象。引入茶葉的種植與加工中，可以為其在品種優化、成本優化等方面解決實際的困難和問題；其中，對茶葉品質的估算誤差進行分析，是保障茶葉品質、優化估計模型和尋求改進方法的有效方式之一。將數學優化模型建立在茶葉品質估算誤差的分析中，首先要建立起完善的估算體系，收集盡可能多的與茶葉品質相關聯的信息，然后將這些信息數字化，在優化模型的基礎上計算與真實茶葉品質水平之間的誤差。

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李智群（1979-），女，廣西貴港人，碩士，講師，研究方向：最優化，數學模型等。