基于模糊隸屬度的煙草還苗期氣象風險評估方法

嚴志雁 蘇小波 吳輝 等

摘要：【目的】建立煙草還苗期氣象風險量化評估方法，為煙草移栽日期的確定提供參考?！痉椒ā亢Y選光、溫、水等3個影響還苗期煙草植株生長的主要氣候因素，利用歷史氣象數據和煙草還苗期的天氣預報數據，采用模糊隸屬度函數建立基于氣象因子的煙草還苗期氣象風險量化評估模型，并分析江西省宜黃縣2010—2017年煙草移栽日的氣象風險。【結果】模型計算出的移栽日單因素風險（低溫風險、降水風險和連陰風險）普遍低于移栽月的風險均值，從單因素角度能較好地解釋往年移栽日期的選擇;模型計算出的移栽日往年氣象綜合風險普遍低于該月風險均值，符合選擇移栽日期的要求。模型評估的氣象綜合風險與煙草移栽后成活天數相關系數達0.748?！窘Y論】基于模糊隸屬度建立的模型可定量描述煙草移栽日的氣象風險，為確定煙草移栽日期提供量化參考。

關鍵詞： 煙草;氣象風險;模糊隸屬度模型;移栽日期

中圖分類號： S572.045? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標志碼： A 文章編號：2095-1191（2019）02-0315-08

Abstract：【Objective】The purpose of this study was to establish a quantitative assessment method for meteorological risk in tobacco seedling stage， and to provide reference for deciding transplant date of tobacco. 【Method】In this paper， the climatic factors（light， temperature and water） affecting the growth of tobacco seedlings were screened. Based on historical meteorological data and meteorological forecast during tobacco seedling stage， a membership function of fuzzy mathematics was used to establish the quantitative evaluation model of meteorological risk in the tobacco seedling stage based on meteorological factors. The meteorological risk during tobacco transplanting period in Yihuang， Jiangxi 2011-2017 was analyzed. 【Result】The single-factor risks during transplanting period（low temperature risk， precipitation risk， continuous cloudy risk） calculated by the model was mostly lower than the average of the risks in the transplanting month. The model could explain the selection of transplanting date in previous years from the perspective of single factor. The meteorological comprehensive risk calculated by this model was mostly smaller than the monthly average risk， which met the requirement of selecting the transplanting date. The correlation coefficient between the comprehensive meteorological risk and the survival days of tobacco after transplanting was 0.748. 【Conclusion】The meteorological risk assessment model based on fuzzy membership degree can describe the meteorological risk of the tobacco transplanting day quantitatively， and it provide reference for determining the date of tobacco transplanting.

Key words： tobacco; meteorological risk; fuzzy membership degree; transplanting date

0 引言

【研究意義】農業氣象風險評估是評估農業氣象災害事件發生及其導致農業產量、品質降低可能性的過程（李世奎等，2004）。煙草移栽后的還苗期氣候條件對煙苗成活和根系生長具有重大影響，量化評價移載后還苗期內7～10 d的動態氣候風險，對于規避移栽后遭遇氣象災害，保障煙草的產量和品質具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】有學者以大田試驗及多年氣象災害資料為基礎，參照不同氣象災害指標，基于風險概率建模，或構建指標核心的層次分析模型、情景模擬的動態風險仿真模型（霍治國等，2003;姚曉紅等，2008）。Jiang等（2009）采用模糊綜合評價法（FCA）、簡單模糊分類法（SFC）和模糊相似法（FSM）對馬來西亞吉蘭丹市的洪水災害風險進行了評價和驗證。Zhao等（2012）采用層次分析法和證據理論對玉米旱災風險評估進行了研究。徐慶凱等（2013）討論了平均氣溫、降雨和日照時數3組要素，分析江西省主產煙區的氣候特征，并比較各縣煙草生長季節氣候特點及其與國內外主產煙區煙草生產氣候條件的異同，提出江西煙草生產上必須注意揚長避短，或采取相應的防范措施。操筠（2014）基于自然災害系統理論，選取致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和防災減災能力4個因子構建氣象災害風險評估模型，并利用GIS技術實現煙草氣象災害風險區劃，從空間上規避風險。孟丹等（2015）也依據災害學系統理論，綜合考慮氣候條件、地理地形、社會經濟狀況等因素，利用GIS平臺對鄂西煙草種植氣象災害風險進行評價與區劃。還有一些學者分析了移栽日期氣候因子對煙草產量或品質的影響（王克占等，2009;李軍民等，2012;張志高等，2014;Zeng et al.，2017）?！颈狙芯壳腥朦c】前人研究主要注重在整個作物生育周期的氣候或不同區域氣候的風險評價，缺少短期、動態的氣候風險評價，這些研究對確定作物移栽日期范圍有一定意義，但無法指導生產者確定具體移栽日期。因此，需要建立一種短期、動態的煙草還苗期風險評價模型以輔助種植者選擇移栽日期?！緮M解決的關鍵問題】江西省撫州市宜黃縣是撫州煙區的重要產區之一，氣候溫暖，光照充足，雨量充沛，無霜期長。針對依靠經驗確定煙草移栽日期難以量化氣象災害風險的問題，本研究以宜黃煙區為例，采用溫度、降水量和日照時數為煙葉氣候影響因子，利用風險隸屬度函數量化候選移栽日期的氣象風險值，為確定移栽日期提供參考。

1 氣象風險評價方法與指標

1. 1 風險評價方法

模糊綜合評價是一種以一個模糊集合表示評價結果的多因素決策方法。美國控制論教授扎得在《模糊集》的論文中指出：若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x都有一個數A（x）∈[0，1]與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x）稱為x對A的隸屬度，當x在U中變動時A（x）就是一個函數，稱為A的隸屬函數（李洪興和汪培莊，1994）。隸屬度A（x）越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A（x）越接近于0，表示x屬于A的程度越低。用取值于區間[0，1]的隸屬函數A（x）表征x屬于A的程度高低。

本研究假設對于選定的煙草移栽日期的氣候參數而言，溫度參數存在風險隸屬函數F（T），降水參數存在風險隸屬函數F（R），光照參數存在風險隸屬函數F（S），對于任何一組F（T）、F（R）和F（S），存在煙草生長綜合風險F（T，R，S）。本研究以溫度、降水和光照3個風險函數綜合貢獻為理論基礎，構建煙草氣候綜合影響函數如公式（1），定量描述溫度、降水和光照因子對還苗期煙草生長的危害程度。

F（T，R，S）=αF（T）+βF（R）+δF（S） （1）

其中，F（T，B，S）為綜合風險指數，α、β和δ分別表示各評價指標的權重，F（T）為溫度風險評價函數，F（R）為降水風險評價函數，F（S）為光照風險評價函數，F（T）、F（R）和F（S）均為歸一化數值，其分級取值范圍見表1中F值范圍。α、β和δ為影響權重，因無法區分3個因素對災害的貢獻程度，本研究假設上述3個因素風險貢獻相同，α、β和δ均為1。

1. 2 氣象風險評價指標選取

煙草還苗期（從移栽到成活）的氣象條件對煙草生產極為重要。研究表明，還苗期要求溫度高、雨水少，移栽時陰間多云或有小陣雨天氣有利于煙苗根系恢復生長（秦鐵偉等，2012;楊園園等，2013）。宜黃煙區煙草移栽時間定于每年的2—3月，此時為春寒、倒春寒和暴雨多發季節，若出現連續低溫，將影響煙株的正常生長發育，使株形矮縮，葉片數減少，甚至早花。

煙草生產尤其強調煙葉質量，光、溫和水是影響煙葉質量的主要氣候因子（陸永恒，2007;王建偉等，2011;李龍等，2013）。煙草還苗期的光、溫、水等氣象因子直接影響煙葉生長、最終產量和品質。光、溫和水在煙草還苗期造成的傷害體現為連續低溫造成的冷害、降水、持續降水和連續陰天光照不足（簡稱連陰）。參考前人對光、溫和水3個氣象因子造成的災害程度（楊亞等，2011;操筠，2014;孟丹等，2015），采用層次分析法結合專家打分確定氣象因素對煙草災害的分級，建立災害分級指標體系（表1）：（1）低溫冷害，煙草在還苗期易受低溫冷害的影響;選取前期低溫冷害影響因子，即2—3月日平均氣溫≤10 ℃的累計天數。（2）降水和持續降水，煙草在還苗期易受漬澇災害的影響，依據國家標準GB/T 28592—2012《降水量等級》（中國氣象局，2012）和專家對本地排澇水平的打分確定分級。（3）連陰，在2—3月，定義光照時數<0.5 h的天氣過程為一次連陰天。

1. 3 數據來源與處理

本研究所用的歷史氣象數據來自江西省氣象信息中心收集的宜黃縣站點近22年（1996—2017年）的氣象觀測數據。氣象預報數據來源于中國天氣網（http：//www.weather.com.cn/）。宜黃縣煙草數據來源于江西省煙草公司撫州市公司。

采用SPSS 22.0進行數據統計分析和制圖。

2 氣候因子風險評價模型

2. 1 溫度風險評價模型

2. 1. 1 溫度風險評價分析 煙草在整個大田生長周期需要足夠的溫度才能產出優質煙葉。煙草在10～35 ℃均能生長，最適宜溫度為25～28 ℃，低于10 ℃將停止生長（錢益亮等，2013）。宜黃縣近22年2—3月的平均氣溫如圖1所示，日平均氣溫在2月底3月初降到10 ℃以下，說明春寒和倒春寒在此時期普遍存在，影響煙草移栽。歷史最高溫度未超過28 ℃，不存在高溫災害。煙草在還苗期如遭遇霜凍將大面積減產，如遭遇2次霜凍，煙草將絕收。研究區域歷史上未發生過霜凍等極端天氣情況，因此本研究僅從持續低溫角度開展宜黃縣煙草還苗期溫度風險評價。

2. 1. 2 持續低溫評價模型 以表1中低溫風險分級為標準，選擇被評估日期過去10 d和未來5 d的預報數據共15 d氣象數據中日平均氣溫小于10 ℃的連續累積天數為自變量d，即d=f（T），其中T為日均溫，如公式（2）。構建被評估移栽日期的日均溫風險隸屬度函數F '（d），如公式（3）。

3 結果與分析

3. 1 各年度氣候綜合風險值結果

將宜黃縣站點氣象數據代入公式（2）～公式（11），計算出煙草種植的低溫風險F（T）、降水風險F（R）、連陰風險F（S），然后代入公式（1），計算近8年煙草還苗期氣候綜合風險值F（T，R，S），結果如表2、圖4～圖10所示。表2中還列舉了移栽后煙苗成活率達80%以上的天數。在SPSS 22.0中計算綜合風險值與移栽至成活天數兩組數據的皮爾遜相關系數，系數值為0.748，在置信度（雙測）為0.05時相關性顯著，即移栽后煙苗成活率達90%所需天數與該時期的綜合風險具有較強相關性，兩組數據的年度趨勢如圖11。

3. 2 各年度氣候評價

3. 2. 1 從各氣象因子的風險角度分析 由表2可知，（1）低溫風險：2014—2017年煙草移栽日的低溫風險F（T）大于該年3月均值，因此在該日移栽煙苗不是最佳。但移栽日后的低溫風險均逐漸降低，該日移栽煙苗可接受。（2）降水風險：2014—2016年降水風險F（R）大于該年3月均值，在該日移栽煙苗不是最佳。從圖7和圖8可看出，降水風險在移栽日后急劇減少，該日移栽煙苗可接受。（3）連陰風險：移栽日的連陰風險F（S）在各年份均小于該年3月均值，說明從連陰風險角度歷年移栽日選擇均較合理。

3. 2. 2 從氣象綜合風險角度分析 由表2可知，2016年煙草移栽日的氣象綜合風險大于該月風險均值，從圖9可看出，該年3月綜合氣象風險保持在較低水平，且移栽日后的綜合風險逐漸降低。除2016年外，研究區域其余各年份煙草移栽日的氣象綜合風險均小于該月風險均值，說明各年份的煙苗移栽日期可接受。其中，2010—2013年，各項風險指標均小于該月均值，且逐漸降低，說明各年份的煙苗移栽日期選擇達最佳效果。

4 討論

多年來，研究人員廣泛采用農業氣象風險評估來比較分析作物生長的氣候條件差異和優劣，這些農業氣象風險評估函數僅給出氣候條件的風險程度，未依據實際情況進行多氣象因子綜合、動態、實時的風險評估。本研究提供了一種短期氣象風險預測的方法，便于煙草種植者選擇氣象綜合風險較小的日期將煙草從溫室移栽至大田。

本研究方法預測的短期氣象綜合風險與煙苗移栽后的成活天數相關系數達0.748，具有較強相關性，說明氣象綜合風險可用于描述煙草移栽后的存活風險。從各年度氣候評價中可看出，煙草實際移栽日單因素風險（低溫風險、降水風險和連陰風險）普遍低于移栽月份的均值，小部分高于移栽月均值，其原因是后期風險急劇降低且不影響煙苗生長，因此該模型從單因素角度能較好解釋往年移栽日期的選擇;研究區域8年中有7年的煙草移栽日氣象綜合風險均小于該月風險均值，說明各年份的煙苗移栽日期可接受，僅有1年因綜合氣象風險保持在較低水平例外。因此，采用本研究方法計算的短期氣象風險來輔助確定移栽日期具有可行性。

本研究提出的氣象風險評估方法仍有改進空間：（1）本研究僅選取常見且可直接獲得的溫度、降水和光照3個因子，今后研究可按氣象災害標準來選取指標;（2）各氣象因子或氣象災害對煙草損失的貢獻程度需要進一步研究;（3）在下一步的研究中，可采用更為精細的作物生長模型的方法來建立風險評價模型。

5 結論

利用模糊隸屬度函數對煙草還苗期氣象風險進行量化評估，可為確定移栽日期提供量化參考，盡可能規避氣象風險。

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（責任編輯 麻小燕）