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        湖北省稻谷質(zhì)量調(diào)查、品質(zhì)測(cè)報(bào)樣品扦樣量?jī)?yōu)化的研究

        2017-03-08 07:52:15盛曉艷
        糧食與飼料工業(yè) 2017年2期
        關(guān)鍵詞:測(cè)報(bào)樣本量稻谷

        李 琦,熊 寧,劉 勇,劉 利,朱 玫,盛曉艷

        (1.湖北省糧油食品質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)中心,湖北 武漢 430061; 2.華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430061)

        湖北省稻谷質(zhì)量調(diào)查、品質(zhì)測(cè)報(bào)樣品扦樣量?jī)?yōu)化的研究

        李 琦1,熊 寧1,劉 勇1,劉 利1,朱 玫1,盛曉艷2

        (1.湖北省糧油食品質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)中心,湖北 武漢 430061; 2.華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430061)

        稻谷質(zhì)量調(diào)查、品質(zhì)測(cè)報(bào)是依據(jù)當(dāng)年抽樣稻谷樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)當(dāng)年稻谷總體的質(zhì)量水平。對(duì)2014年湖北省調(diào)查測(cè)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,結(jié)果表明:湖北省在市/縣范圍內(nèi)進(jìn)行扦樣,品種選擇按照“3+1”原則是合理的;由2014年樣本數(shù)學(xué)模型計(jì)算出糙率、整精米率、直鏈淀粉含量、食味品質(zhì)、堊白度的抽樣誤差分別為0.75、2.61、1.68、2.25、5.16;在95%的置信區(qū)間的條件下,以各市為扦樣單位,2014年調(diào)查、測(cè)報(bào)的最小抽樣個(gè)數(shù)分別以342、654個(gè)為宜;4、由2013年、2014年、2015年的數(shù)據(jù)分析知,3個(gè)年度5個(gè)指標(biāo)的方差是隨著年度變化而改變的,且顯著不同。應(yīng)先對(duì)當(dāng)年樣本方差進(jìn)行估計(jì),進(jìn)而確定出當(dāng)年的最小樣本量,后按照規(guī)程合理分布各地樣品量。

        湖北??;稻谷;質(zhì)量調(diào)查;品質(zhì)測(cè)報(bào);樣本量

        稻谷質(zhì)量調(diào)查是指當(dāng)年收獲稻谷質(zhì)量等級(jí)狀況的評(píng)價(jià),品質(zhì)測(cè)報(bào)是指對(duì)推廣種植的優(yōu)良糧食品種內(nèi)在品質(zhì)狀況的綜合評(píng)估。調(diào)查測(cè)報(bào)工作是對(duì)稻谷質(zhì)量的一種監(jiān)測(cè),是對(duì)種植品種的一種科學(xué)分析,可以為農(nóng)民種植糧食提供建議[1-5]。開展調(diào)查測(cè)報(bào)工作對(duì)于指導(dǎo)稻谷生產(chǎn)、實(shí)施稻谷種植品種宏觀調(diào)控和確保國(guó)家糧食安全有著重要意義[6-9]。

        為了提高調(diào)查測(cè)報(bào)數(shù)據(jù)的代表性和準(zhǔn)確性,需要從兩個(gè)方面控制:一是要求所抽取樣本能客觀反應(yīng)本區(qū)域當(dāng)年糧食品質(zhì)狀況;二是要求所測(cè)數(shù)據(jù)能真實(shí)反應(yīng)樣品本身的品質(zhì)狀況。在抽樣調(diào)查中,樣本容量的確定,是經(jīng)常要遇到的問(wèn)題。樣本容量太小,估計(jì)問(wèn)題不那么精確;樣本容量太大,又會(huì)造成人力物力的浪費(fèi)[10-14]。

        本研究以2014年湖北省稻谷調(diào)查測(cè)報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析、研究如何優(yōu)化扦樣方案。再利用2013年及2015年數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,研究以下幾個(gè)方面問(wèn)題:①扦樣方案中“3+1”原則的合理性;②引入最小樣品量概念;③確定計(jì)算最小樣品量的指標(biāo);④合理的抽樣誤差的確定;⑤計(jì)算最小樣品量及驗(yàn)證;⑥通過(guò)計(jì)算得到的最小樣品量方案是否具有可持續(xù)性;⑦優(yōu)化后的扦樣方案的實(shí)施辦法。

        1 “3+1”原則的合理性

        湖北省主要是中晚秈稻種植,一個(gè)縣域種植的稻谷品種約20至30種,在質(zhì)量調(diào)查扦樣過(guò)程中不易全覆蓋。國(guó)家糧食局發(fā)布的《全國(guó)糧食收獲質(zhì)量調(diào)查和品質(zhì)測(cè)報(bào)工作實(shí)施方案》和《糧食收獲質(zhì)量調(diào)查和品質(zhì)測(cè)報(bào)技術(shù)規(guī)范》[15]提出了“3+1”的扦樣方案?!?+1”原則,以調(diào)查區(qū)域內(nèi)主導(dǎo)稻谷品種為主,選擇其中具有商業(yè)價(jià)值的3個(gè)品種,同時(shí)選擇1種品質(zhì)較好、有推廣潛力的品種。

        1.1 2014年我省代表面積或代表產(chǎn)量的確定

        根據(jù)調(diào)查區(qū)域內(nèi)稻谷的種植面積(或產(chǎn)量)權(quán)重,合理選擇采樣區(qū)域、分配采樣數(shù)量。所選采樣區(qū)域的種植面積(或產(chǎn)量)覆蓋調(diào)查區(qū)域稻谷種植面積(或產(chǎn)量)的60%以上,所采集的樣品應(yīng)能反映調(diào)查區(qū)域當(dāng)年收獲稻谷的整體情況。2014年湖北省稻谷種植面積為203.62萬(wàn)hm2(3 054.3萬(wàn)畝),所采樣區(qū)域的代表種植面積應(yīng)達(dá)到122.2萬(wàn)hm2(1 833萬(wàn)畝)以上;或根據(jù)2014年的產(chǎn)量為1 616.91萬(wàn)t,所采樣的代表產(chǎn)量應(yīng)達(dá)到970萬(wàn)t以上。在實(shí)際工作中,我們一共抽取了1 774個(gè)樣本,總代表面積為124.67萬(wàn)hm2(1 870萬(wàn)畝),總代表產(chǎn)量為1 020萬(wàn)t。調(diào)查區(qū)域的稻谷面積或產(chǎn)量均達(dá)到了湖北省稻谷種植面積60%以上,所以可以用此次調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)2014年湖北省稻谷總體質(zhì)量水平。

        1.2 2014年的抽樣方法

        2014年稻谷質(zhì)量和品質(zhì)分布狀況研究所采集的樣品覆蓋全省16個(gè)市(州)的71個(gè)糧食產(chǎn)區(qū)縣(市)、1 100余個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、3 500多個(gè)村。共調(diào)查扦取初級(jí)樣品5 000余份,實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)二級(jí)樣品1 774份(其中早秈稻谷156份,中晚秈稻谷1 618份),分析優(yōu)質(zhì)稻谷樣品746份,參與采樣和檢測(cè)的人員達(dá)2 000余人次,獲得檢驗(yàn)數(shù)據(jù)3萬(wàn)余個(gè)。長(zhǎng)期檢測(cè)這樣大的樣本量不是抽樣調(diào)查研究所需要的,對(duì)人力和物力消耗較大。

        1.3 2014年抽樣方案的具體實(shí)施

        為調(diào)查湖北省稻谷生產(chǎn)情況,可以按行政區(qū)域劃分層次,以省為總體,以市為抽樣單位。結(jié)合當(dāng)?shù)氐匦翁攸c(diǎn)、土壤條件、氣候、種植面積及作物產(chǎn)量等具體情況,盡可能按等距離均勻原則分布。

        1.4 “3+1”原則合理性的驗(yàn)證

        1.4.1 驗(yàn)證2013年在各市/縣的“3+1”方案合理性

        對(duì)2013年仙桃市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,仙桃市共有15種主要稻谷品種,根據(jù)“3+1”原則,選取4個(gè)品種,檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)與總體各指標(biāo)平均值的差,結(jié)果見表1。對(duì)2013年沙洋縣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,沙洋縣共有17個(gè)主要稻谷品種,結(jié)果見表2。

        出糙率、整精米、直鏈淀粉、食味品質(zhì)、堊白度分別參照國(guó)標(biāo)GB/T 5495—2008《糧油檢驗(yàn) 稻谷出糙率檢驗(yàn)》[16]、GB/T 21719—2008《稻谷整精米率檢驗(yàn)法》[17]、GB/T 15683—2008《大米 直鏈淀粉含量的測(cè)定》[18]、GB/T 15682—2008《糧油檢驗(yàn) 稻谷、大米蒸煮食用品質(zhì)感官評(píng)價(jià)方法》[19]、GB/T 17891—1999《優(yōu)質(zhì)稻谷》[19]進(jìn)行測(cè)定。

        2013年在湖北省隨機(jī)選取的全覆蓋扦樣2個(gè)縣,根據(jù)“3+1”抽樣的方案得到目前的扦樣水平,能夠滿足95%置信區(qū)間下的范圍,理論上按照“3+1”抽樣方案所得到的數(shù)據(jù)能滿足扦樣要求。

        表1 2013年仙桃市“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        表2 2013年沙洋縣“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        1.4.2 驗(yàn)證2014年在各市/縣的“3+1”方案

        以鐘祥市和沙洋縣為例,鐘祥市共有23個(gè)稻谷品種,檢驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3;沙洋縣共有21個(gè)稻谷品種,檢驗(yàn)數(shù)據(jù)見表4。

        表3 2014年鐘祥市“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        表4 2014年沙洋縣“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        1.4.3 驗(yàn)證2015年在各市/縣“3+1”方案

        以鐘祥市和監(jiān)利縣為例,監(jiān)利縣共有21個(gè)稻谷品種,檢驗(yàn)數(shù)據(jù)見表5;鐘祥市共有17個(gè)稻谷品種,檢驗(yàn)數(shù)據(jù)見表6。

        表5 2015年監(jiān)利縣“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        表6 2015年鐘祥市“3+1”抽樣方案的檢驗(yàn)

        2013年、2014年、2015年,分別選取全扦樣的2個(gè)縣,計(jì)算確認(rèn)得到,“3+1”抽樣的方案達(dá)到目前的扦樣水平,平均值能夠滿足95%置信區(qū)間下的范圍,也就是“3+1”抽樣的方案得到的數(shù)據(jù)反映出的當(dāng)年品質(zhì)狀況趨勢(shì)與原始數(shù)據(jù)所反映出的品質(zhì)狀況趨勢(shì)是基本一致的。

        2015年鐘祥市稻谷堊白度達(dá)到74.8%和部分縣市堊白度較高,可能由于近幾年我省局部地區(qū)干旱少雨,導(dǎo)致堊白度值較高。符合優(yōu)質(zhì)稻標(biāo)準(zhǔn),堊白度低于5%的樣品較少。每年優(yōu)質(zhì)稻達(dá)標(biāo)率不高的主要原因就是堊白度、堊白粒率較高。

        最近幾年湖北優(yōu)質(zhì)(優(yōu)良)品種早秈稻谷、中晚秈稻谷全項(xiàng)目符合國(guó)家優(yōu)質(zhì)稻標(biāo)準(zhǔn)的比例分別為5.7%、11.2%左右,其中最主要的制約因素就是堊白度、堊白粒率不達(dá)標(biāo)。

        2 最小樣本量

        進(jìn)行一項(xiàng)抽樣調(diào)查時(shí),抽取的樣本單位數(shù)越多,所得的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的代表性就越高,抽樣推斷的效果就越好;反之,如果抽樣單位越少,所得的抽樣調(diào)查資料的代表性就越低。但抽樣單位也不能過(guò)多,過(guò)多了就會(huì)增加人力、物力和費(fèi)用,也影響抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的及時(shí)提供。因此,在抽樣調(diào)查時(shí),認(rèn)真研究和確定一個(gè)必要的抽樣單位數(shù),對(duì)于既能省時(shí)、省力又能保證較好的抽樣調(diào)查效果,無(wú)疑是具有重要意義的。由數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)可知,最小樣本量的數(shù)學(xué)模型為:

        當(dāng)N→∞時(shí),可簡(jiǎn)寫為:

        式中,e為設(shè)定的抽樣允許誤差(經(jīng)驗(yàn)值或推算值),S為分析樣品數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差,t為樣本95%置信度下的值(查t值表獲得)。

        3 稻谷最小樣本量主要分析指標(biāo)

        稻谷質(zhì)量分析包括質(zhì)量調(diào)查、品質(zhì)測(cè)報(bào)兩個(gè)方面,其分析目的不一樣,分析指標(biāo)也不一樣。質(zhì)量分析選取的指標(biāo)有出糙率、整精米率,主要分析收獲稻谷整體質(zhì)量水平。品質(zhì)測(cè)報(bào)選取的指標(biāo)有出糙率、整精米率、直鏈淀粉含量、食味品質(zhì)和堊白度,主要分析不同品種稻谷品種品質(zhì)上的差異。

        4 抽樣誤差的確定

        抽樣誤差是由于抽取樣本的隨機(jī)性造成的樣本值與總體值之間的差異,只要采用抽樣調(diào)查,抽樣誤差就不可避免。抽樣誤差是個(gè)一般性的概念,它可以用不同的量值來(lái)表示。由中心極限定理知,估計(jì)量方差S2及估計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)差S都是抽樣誤差的表現(xiàn)形式。在抽樣調(diào)查中,抽樣誤差雖無(wú)法消除,但是可以對(duì)其進(jìn)行計(jì)量并加以控制。控制抽樣誤差的根本辦法是改變樣本量。在其他條件相同的情況下,抽樣誤差越小,樣本量越大。抽樣誤差與樣本量的平方根大致呈反比關(guān)系,如圖1所示。

        抽樣誤差在開始時(shí)隨樣本量的增大而顯著減小,但經(jīng)過(guò)一定階段后便趨于穩(wěn)定,也就是說(shuō),經(jīng)過(guò)一定階段后,用增大樣本量的方式來(lái)減少抽樣誤差一般是不合算。這時(shí)只要合理降低精度,就可以大幅度減少樣本量而節(jié)省抽樣、檢測(cè)的費(fèi)用。

        在置信水平為95%的條件下,利用2014年樣本方差代替總體方差,計(jì)算出抽樣誤差與樣本量之間的變化關(guān)系,分別找出在各個(gè)指標(biāo)中相對(duì)穩(wěn)定的抽樣誤差,并以此確定各指標(biāo)的抽樣誤差。

        由圖2可知,當(dāng)出糙率抽樣允許誤差曲線斜率變化率差值在0.000 1內(nèi)時(shí),認(rèn)為曲線趨于平穩(wěn),此時(shí)抽樣允許誤差變化率基本不變。由圖3~圖6可知,出糙率的抽樣樣品量為17個(gè),出糙率允許誤差為0.75;整精米率的抽樣樣品量為36,允許誤差為2.61;直鏈淀粉的抽樣樣品量為27,允許誤差為1.68;食味品質(zhì)的抽樣樣品量為32,允許誤差為2.25;堊白度的抽樣樣品量為55,允許誤差為5.16。

        圖1 抽樣誤差與樣本量關(guān)系

        圖2 出糙率抽樣允許誤差與樣本量的關(guān)系

        圖3 整精米率抽樣允許誤差與樣本量的關(guān)系

        圖4 直鏈淀粉含量抽樣允許誤差與樣本量的關(guān)系

        圖5 食味品質(zhì)抽樣允許誤差與樣本量的關(guān)系

        圖6 堊白度抽樣允許誤差與樣本量的關(guān)系

        5 最小樣本量的計(jì)算及驗(yàn)證

        5.1 最小樣本量的計(jì)算

        選取出糙率、整精米率、直鏈淀粉含量、食味品質(zhì)和堊白度指標(biāo),分析調(diào)查和測(cè)報(bào)最小樣本量的數(shù)學(xué)模型,分別計(jì)算出2014年省及各市在置信區(qū)間為95%的條件下最小樣本量。以不同的扦樣單位得到的最小樣本量,是反映此扦樣單位的質(zhì)量水平,為更好反映出各地市水平,建議以地市為單位計(jì)算最小樣本量。在95%的置信區(qū)間的條件下,以市為扦樣單位,質(zhì)量調(diào)查最小樣本量共計(jì)為342個(gè),品質(zhì)測(cè)報(bào)最小樣本量共計(jì)為654個(gè)。以湖北省為扦樣單位,質(zhì)量調(diào)查最小樣本量共計(jì)為41個(gè),品質(zhì)測(cè)報(bào)最小樣本量為81個(gè),見表7~表9。

        當(dāng)原抽樣調(diào)查量小于30個(gè)時(shí),樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差較大,可能會(huì)出現(xiàn)最小樣本量計(jì)算結(jié)果大于實(shí)際樣本數(shù)的情況,見表10、表11。

        表7 2014年湖北省稻谷質(zhì)量各市最小樣本量及實(shí)際樣本數(shù)

        表8 2014年湖北省稻谷品質(zhì)各市最小樣本量及實(shí)際樣本數(shù)

        表9 2014年湖北省稻谷質(zhì)量及品質(zhì)測(cè)報(bào)的最小樣本量計(jì)算結(jié)果

        表10 2014年湖北省稻谷質(zhì)量指標(biāo)

        表11 2014年湖北省稻谷品質(zhì)指標(biāo)

        5.2 2014年湖北省及部分市稻谷質(zhì)量、品質(zhì)指標(biāo)整體水平

        以湖北省、荊州市、黃岡市為例,分析稻谷質(zhì)量、品質(zhì)指標(biāo)。

        5.3 最小樣本量驗(yàn)證

        按2014年數(shù)據(jù)計(jì)算得到的最小樣品量,從2014年樣品數(shù)據(jù)里隨機(jī)選取數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果見表12~表17。

        表12 2014年湖北省稻谷質(zhì)量數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        表13 2014年湖北省稻谷品質(zhì)數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        表14 2014年荊州市稻谷質(zhì)量數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        表15 2014年荊州市稻谷品質(zhì)數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        表16 2014年黃岡市稻谷質(zhì)量數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        表17 2014年黃岡市稻谷品質(zhì)數(shù)據(jù)最小樣本量檢驗(yàn)

        通過(guò)對(duì)2014年湖北省及隨機(jī)挑選的荊州市、黃岡市的最小樣本量的驗(yàn)證,隨機(jī)抽取的樣品數(shù)據(jù)值與總體平均值的差值在95%置信區(qū)間下的誤差范圍。

        稻谷品質(zhì)整體最小樣品量可以代表2014年湖北省稻谷品質(zhì)整體水平,其平均值反映出的當(dāng)年品質(zhì)狀況趨勢(shì)與原始數(shù)據(jù)所反映出的當(dāng)年品質(zhì)狀況趨勢(shì)是基本一致的。

        6 最小樣品量方案是否具有可持續(xù)性

        6.1 驗(yàn)證2014年最小樣本量能否滿足2015年扦樣方案

        2014年樣本通過(guò)分析得到41個(gè)為最小樣品量,用2015年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn),比較2015年中隨機(jī)挑選41個(gè)樣品與2015年總體平均值的偏差。

        如用2015年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn),應(yīng)假設(shè)2015年的方差和2014年的方差相等,否則2015年的方差和2014年的方差不等,最小樣本量也不同。

        表18 用2015年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)2014年最小樣本量

        6.2 湖北省不同年度數(shù)據(jù)方差的比較

        湖北省不同年度數(shù)據(jù)方差的比較見表19。

        表19 湖北省稻谷不同年度方差的比較

        由2014年方差的95%的區(qū)間估計(jì)發(fā)現(xiàn),2013年及2015年的幾個(gè)指標(biāo)的方差均不在區(qū)間內(nèi),所以可以得到,在全省范圍內(nèi)最小樣本量因?yàn)橹笜?biāo)方差的變化,沒有延續(xù)性。

        6.3 各地市不同年度方差的比較

        考慮在市/縣范圍內(nèi),最小樣本量有無(wú)延續(xù)性,即市/縣范圍內(nèi)不同年度,樣本方差有無(wú)顯著變化。

        以荊州市、黃岡市為例,通過(guò)計(jì)算得到荊州市、黃岡市2015年樣本出糙率、直鏈淀粉、食味品質(zhì)、堊白度的方差均落在2014年樣本方差95%區(qū)間估計(jì)范圍外,見表20、表21。

        由于每年稻谷種植區(qū)域、種植品種變化不大,造成最小樣品量沒有延續(xù)性最可能的原因是由于氣候條件改變,使得樣本方差變化較大。這也表明氣候條件對(duì)我省稻谷豐收有較大影響。

        表20 荊州市稻谷不同年度方差的比較

        表21 黃岡市稻谷不同年度方差的比較

        7 不同產(chǎn)地、年份最小扦樣量方案制定與實(shí)施

        最小樣品量的數(shù)值雖然不具備延續(xù)性,但可以引用這個(gè)模式。在制定扦樣調(diào)查方案時(shí),先預(yù)先對(duì)當(dāng)?shù)貥悠愤M(jìn)行小規(guī)模扦樣,對(duì)當(dāng)年稻谷指標(biāo)的方差進(jìn)行估計(jì),再根據(jù)方差估算最小樣本量,按照規(guī)程合理分布各地樣品量,進(jìn)行抽樣。

        8 總結(jié)

        通過(guò)對(duì)2013年、2014年、2015年質(zhì)量調(diào)查、品質(zhì)測(cè)報(bào)數(shù)據(jù)分析可知:

        (1)在市/縣范圍內(nèi)進(jìn)行遷樣,品種選擇按照3+1準(zhǔn)則是合理的。

        (2)根據(jù)數(shù)學(xué)模型計(jì)算出出糙率、整精米率、直鏈淀粉、食味品質(zhì)、堊白度的抽樣誤差分別為0.75、2.61、1.68、2.25、5.16。

        (3)在95%的置信區(qū)間的條件下,以各個(gè)市為扦樣單位,2014年調(diào)查、測(cè)報(bào)的抽樣個(gè)數(shù)分別以342、654個(gè)為宜。

        (4)由2013、2014、2015年的數(shù)據(jù)分析知,3個(gè)年度5個(gè)指標(biāo)的方差是隨著年度變化而改變的,最小樣本量沒有延續(xù)性。制定不同地區(qū)、不同年度的最小樣品量扦樣方案,應(yīng)先對(duì)當(dāng)年樣本方差進(jìn)行估計(jì),再算最小樣本量,后按照規(guī)程合理分布各地樣品量。

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        (責(zé)任編輯:俞蘭苓)

        Optimization of sampling scheme of survey and forecast of paddy harvest quality in Hubei province

        LI Qi1,XIONG Ning1,LIU Yong1,LIU Li1,ZHU Mei1,SHENG Xiao-yan2

        (1.Hubei Grain and Oil Food Quality Supervision and Inspection Center,Wuhan 430061,China; 2.College of Mathematics and Statistics, Central China Normal University,Wuhan 430061,China)

        Paddy quality survey and forecast were based on the sampling data to estimate the overall level of quality in paddy. The survey data of Hubei Province in 2014 showed that: the province in the city/county sampler,variety selection in accordance with the "3 + 1" principle were reasonable; by the sample mathematics model of 2014, the sample error of husked rice yield, head rice yield, amylase content, edible quality and chalkiness were calculated as 0.75, 2.61, 1.68, 2.25 and 5.16;at the 95% confidence interval, with each city as a sampler unit, the sampling number of 2014 quality survey and forecast were respectively 342, 654;according to 2014, 2013 and 2015 data analysis, the variance of five indicators in three annual reports were changed year by year, and were significantly different. We should estimate the sample variance, and then determine the minimum sample size of the year, give a reasonable distribution throughout the sample according to the rules.

        Hubei province; paddy;quality survey;quality forecast;sample size

        2016-04-07;

        2016-12-28

        糧食公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201313006-2)。

        李 琦(1986-),男,工程師,碩士,主要從事糧油食品品質(zhì)分析、監(jiān)測(cè)及標(biāo)準(zhǔn)研究。

        10.7633/j.issn.1003-6202.2017.02.002

        TS212.2

        A

        1003-6202(2017)02-0006-07

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