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降雨因子波動對恩施烤煙產量的影響

2021-12-09 06:45:20尹虎成王瑞任曉紅黃學階夏鵬亮舒照鶴王平章張煒
浙江農業科學 2021年12期
關鍵詞:影響

尹虎成,王瑞,任曉紅,黃學階,夏鵬亮,舒照鶴,王平章,張煒

(1.湖北省煙草公司恩施州公司,湖北 恩施 445000;2.恩施州水文局,湖北 恩施 445000;3.湖北博智科技服務有限公司,湖北 鶴峰 445800)

農業生產是靠天吃飯的開放式經營活動,受陰雨寡照氣候條件的影響較大[1-4],但是各產區的影響程度和影響方式差別很大,往往是“個案式的解釋”比較多,而“通則式的解釋”比較少。而陰雨天氣也是煙草靶斑病的重要流行條件之一[5-6]。降雨后煙田養分含量均有不同程度降低[7]也是一個重要因素。大田期降雨量也是影響烘烤的根本因素[8]。國內外研究多集中于“需水絕對量”基礎上的分析,顯然在絕對降雨量上,一個常年降雨量大的煙區和一個降雨量少的煙區日降150 mm的雨量所帶來的影響差異是巨大的。為了明確產區降雨量波動幅度對產區合同單產的影響程度,對恩施州8個縣市的合同單產和恩施州水文水資源勘測局公布的年降雨量波動偏差進行相關性分析,試圖通過分析來尋找量化降雨量波動對烤煙單產的影響程度。根據這個程度來量化降雨量波動對煙葉單產的影響,尋找可行的“通則式解釋”為通過氣象因子建模推導產區單產和內在品質波動提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 數據來源

2020年恩施州烤煙合同單產(以667 m2計,下同)由恩施州煙草公司根據實際收購報表按實際收購量除以年初合同面積計算得出。降雨量數據由恩施州水文水資源勘測局通過分布在8個縣市的208個遙測點的數據統計得出。

1.2 數據分析方法

對各縣市的年降水量波幅和烤煙單產進行直線回歸分析,量化年降水量對單產的影響程度;然后逐月分析各月降雨量波幅和單產的相關性;將相關性系數乘以當月的波幅然后累加出重要月份的“校正波幅”,用校正過后的波幅和單產進行直線回歸分析得出估產模型。

1.3 數據處理

試驗數據用DPS7.05和 Excel 2007進行統計分析。

2 結果與分析

2.1 年降雨量波幅與合同單產

由表1可以看出,合同單產和波動偏差的排名順序剛好相反,降雨量波動偏差越大的縣市排名越靠后。顯然,年降水量向上波動的幅度對合同單產形成了明顯的影響。因此,可以用直線回歸分析對數據進行處理,從而量化這個影響的程度。年降雨量向上波動的幅度和合同單產之間有極顯著的負相關性。得出公式:合同單產=151.917 1-159.366 9×降雨量波動百分比。從理論上講,我們可以通過年降雨量的向上波動幅度來對產值進行預估。

表1 恩施州8個縣市年降雨量向上波動幅度與合同單產

2.2 大田期月降雨量波幅與合同單產的關系

由表2可以看出,較常年平均降雨量,恩施州4月和5月降雨量整體偏少,6月和7月降雨量整體偏大,而8月降雨量整體偏少。所以,當年主要的異常降雨的影響因子出現在6月和7月。年降雨量的波幅對合同單產的影響最大的月份與煙葉在恩施州的生長期高度一致,而影響最大的月份為6—8這3個月。而主要的負相關為6月、7月、8月、9月,而4月、5月、10月則是正相關。

表2 各月份年降雨量波動情況

2.3 合同單產與6—9月的年降雨量波動之間的關系

用相關系數和該月的降雨量波幅相乘得到各月的校正波幅。然后將主要大田生長期的校正波幅累加,得出各縣市累計波幅(表3)。分析主要大田期累計波幅和單產的關系。得出二者有極顯著的負相關(0.861)。因此,“合同單產=140.615 7-47.754 6×(6月波幅×0.347+7月波幅×0.623+8月波幅×0.631+9月波幅×0.189)”的公式成立。從理論上可以在9月30日估算出各縣市理論單產和當年生產任務完成情況并累加出全州預計完成烤煙收購量,與全州實際收購烤煙量僅少1.8%,比烤煙實際收購結束時間提前41 d。

表3 主要大田期降雨量波動的校正波幅

3 討論

烤煙香型凸顯程度與降雨量呈顯著相關[9-10]。武陵煙區、黔中煙區、秦巴煙區、魯中煙區的降水量對烤煙生物堿含量的影響較大,東北產區則影響不顯著[11],顯然在不同的煙區降雨量的數值對產量和內在的品質的影響程度是不一樣的。而云南則是成熟前期和中期的降雨對品質影響較大[12],四川成熟期降雨量則和品質呈正相關[13]。而單就降雨絕對量來說光是云南的昆明和元謀就相差38%以上[14],湖北恩施州煙區的鶴峰縣就高出巴東縣30%(年降雨量相差390 mm),因此,尊重氣象因子在不同產區的不同影響力和角色,用相對于常年平均降雨量的波幅來量化因子對產區的影響就可以成為一個“通則”而非個案。

這個通則式的解釋就為我們建立系統的全國性的氣象因子對煙葉產量和產質影響模型搭好了骨架。而進一步量化各產區氣象因子的波動而產生的內在品質和化學成份的波動規律,就可以通過氣象因子為全國各產區的產量和內在品質的波動建模,為預測和推演各產區煙葉特色和調整配方提高預見性和確定性。

從理論上講,從4月到9月的整個生長期內的降雨量都是影響了煙葉單產的。根據各月降水波幅和單產的相關性系數來看,其影響程度并不是一致的,顯然通過簡單的累加并不能還原事實上的樣子。由于每個月份的降雨量波動幅度本質上是一個影響因子,在分析時用多元線性回歸分析剔除不顯著的自變量顯然是不科學的。因此,用影響較大的月份的波幅乘以相關性系數計算出一個新的波動值更能代表該月份波動幅度對最終結果的影響程度。用這個校正之后的值累加得出的自變量顯然更能反應出客觀事物的規律[15]。

在恩施煙區,年降雨量較常年的波動能夠顯著的影響合同單產。隨著年降雨量的增加,合同單產明顯下降。大田生長期的降雨量波動對合同單產的影響大于非大田生長期,而在大田生長期中6、7、8這3個月的降雨量波動對合同單產的影響最為明顯。從理論上可以通過“合同單產=151.917 1-159.366 9×降雨量波動幅度”的公式來計算年降雨量波動對煙葉生產的影響程度。可以利用公式“合同單產=140.615 7-47.754 6×(6月波幅×0.347+7月波幅×0.623+8月波幅×0.631+9月波幅×0.189)”提前41 d預估出當年收購任務完成情況。

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