尹虎成,王瑞,任曉紅,黃學(xué)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(wù)有限公司,湖北 鶴峰 445800)
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是靠天吃飯的開(kāi)放式經(jīng)營(yíng)活動(dòng),受陰雨寡照氣候條件的影響較大[1-4],但是各產(chǎn)區(qū)的影響程度和影響方式差別很大,往往是“個(gè)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(yǎng)分含量均有不同程度降低[7]也是一個(gè)重要因素。大田期降雨量也是影響烘烤的根本因素[8]。國(guó)內(nèi)外研究多集中于“需水絕對(duì)量”基礎(chǔ)上的分析,顯然在絕對(duì)降雨量上,一個(gè)常年降雨量大的煙區(qū)和一個(gè)降雨量少的煙區(qū)日降150 mm的雨量所帶來(lái)的影響差異是巨大的。為了明確產(chǎn)區(qū)降雨量波動(dòng)幅度對(duì)產(chǎn)區(qū)合同單產(chǎn)的影響程度,對(duì)恩施州8個(gè)縣市的合同單產(chǎn)和恩施州水文水資源勘測(cè)局公布的年降雨量波動(dòng)偏差進(jìn)行相關(guān)性分析,試圖通過(guò)分析來(lái)尋找量化降雨量波動(dòng)對(duì)烤煙單產(chǎn)的影響程度。根據(jù)這個(gè)程度來(lái)量化降雨量波動(dòng)對(duì)煙葉單產(chǎn)的影響,尋找可行的“通則式解釋”為通過(guò)氣象因子建模推導(dǎo)產(chǎn)區(qū)單產(chǎn)和內(nèi)在品質(zhì)波動(dòng)提供理論基礎(chǔ)。
2020年恩施州烤煙合同單產(chǎn)(以667 m2計(jì),下同)由恩施州煙草公司根據(jù)實(shí)際收購(gòu)報(bào)表按實(shí)際收購(gòu)量除以年初合同面積計(jì)算得出。降雨量數(shù)據(jù)由恩施州水文水資源勘測(cè)局通過(guò)分布在8個(gè)縣市的208個(gè)遙測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出。
對(duì)各縣市的年降水量波幅和烤煙單產(chǎn)進(jìn)行直線(xiàn)回歸分析,量化年降水量對(duì)單產(chǎn)的影響程度;然后逐月分析各月降雨量波幅和單產(chǎn)的相關(guān)性;將相關(guān)性系數(shù)乘以當(dāng)月的波幅然后累加出重要月份的“校正波幅”,用校正過(guò)后的波幅和單產(chǎn)進(jìn)行直線(xiàn)回歸分析得出估產(chǎn)模型。
試驗(yàn)數(shù)據(jù)用DPS7.05和 Excel 2007進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
由表1可以看出,合同單產(chǎn)和波動(dòng)偏差的排名順序剛好相反,降雨量波動(dòng)偏差越大的縣市排名越靠后。顯然,年降水量向上波動(dòng)的幅度對(duì)合同單產(chǎn)形成了明顯的影響。因此,可以用直線(xiàn)回歸分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而量化這個(gè)影響的程度。年降雨量向上波動(dòng)的幅度和合同單產(chǎn)之間有極顯著的負(fù)相關(guān)性。得出公式:合同單產(chǎn)=151.917 1-159.366 9×降雨量波動(dòng)百分比。從理論上講,我們可以通過(guò)年降雨量的向上波動(dòng)幅度來(lái)對(duì)產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)估。
表1 恩施州8個(gè)縣市年降雨量向上波動(dòng)幅度與合同單產(chǎn)
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(dāng)年主要的異常降雨的影響因子出現(xiàn)在6月和7月。年降雨量的波幅對(duì)合同單產(chǎn)的影響最大的月份與煙葉在恩施州的生長(zhǎng)期高度一致,而影響最大的月份為6—8這3個(gè)月。而主要的負(fù)相關(guān)為6月、7月、8月、9月,而4月、5月、10月則是正相關(guān)。
表2 各月份年降雨量波動(dòng)情況
用相關(guān)系數(shù)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(zhǎng)期的校正波幅累加,得出各縣市累計(jì)波幅(表3)。分析主要大田期累計(jì)波幅和單產(chǎn)的關(guān)系。得出二者有極顯著的負(fù)相關(guān)(0.861)。因此,“合同單產(chǎn)=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(chǎn)和當(dāng)年生產(chǎn)任務(wù)完成情況并累加出全州預(yù)計(jì)完成烤煙收購(gòu)量,與全州實(shí)際收購(gòu)烤煙量?jī)H少1.8%,比烤煙實(shí)際收購(gòu)結(jié)束時(shí)間提前41 d。
表3 主要大田期降雨量波動(dòng)的校正波幅
烤煙香型凸顯程度與降雨量呈顯著相關(guān)[9-10]。武陵煙區(qū)、黔中煙區(qū)、秦巴煙區(qū)、魯中煙區(qū)的降水量對(duì)烤煙生物堿含量的影響較大,東北產(chǎn)區(qū)則影響不顯著[11],顯然在不同的煙區(qū)降雨量的數(shù)值對(duì)產(chǎn)量和內(nèi)在的品質(zhì)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(duì)品質(zhì)影響較大[12],四川成熟期降雨量則和品質(zhì)呈正相關(guān)[13]。而單就降雨絕對(duì)量來(lái)說(shuō)光是云南的昆明和元謀就相差38%以上[14],湖北恩施州煙區(qū)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(chǎn)區(qū)的不同影響力和角色,用相對(duì)于常年平均降雨量的波幅來(lái)量化因子對(duì)產(chǎn)區(qū)的影響就可以成為一個(gè)“通則”而非個(gè)案。
這個(gè)通則式的解釋就為我們建立系統(tǒng)的全國(guó)性的氣象因子對(duì)煙葉產(chǎn)量和產(chǎn)質(zhì)影響模型搭好了骨架。而進(jìn)一步量化各產(chǎn)區(qū)氣象因子的波動(dòng)而產(chǎn)生的內(nèi)在品質(zhì)和化學(xué)成份的波動(dòng)規(guī)律,就可以通過(guò)氣象因子為全國(guó)各產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)量和內(nèi)在品質(zhì)的波動(dòng)建模,為預(yù)測(cè)和推演各產(chǎn)區(qū)煙葉特色和調(diào)整配方提高預(yù)見(jiàn)性和確定性。
從理論上講,從4月到9月的整個(gè)生長(zhǎng)期內(nèi)的降雨量都是影響了煙葉單產(chǎn)的。根據(jù)各月降水波幅和單產(chǎn)的相關(guān)性系數(shù)來(lái)看,其影響程度并不是一致的,顯然通過(guò)簡(jiǎn)單的累加并不能還原事實(shí)上的樣子。由于每個(gè)月份的降雨量波動(dòng)幅度本質(zhì)上是一個(gè)影響因子,在分析時(shí)用多元線(xiàn)性回歸分析剔除不顯著的自變量顯然是不科學(xué)的。因此,用影響較大的月份的波幅乘以相關(guān)性系數(shù)計(jì)算出一個(gè)新的波動(dòng)值更能代表該月份波動(dòng)幅度對(duì)最終結(jié)果的影響程度。用這個(gè)校正之后的值累加得出的自變量顯然更能反應(yīng)出客觀事物的規(guī)律[15]。
在恩施煙區(qū),年降雨量較常年的波動(dòng)能夠顯著的影響合同單產(chǎn)。隨著年降雨量的增加,合同單產(chǎn)明顯下降。大田生長(zhǎng)期的降雨量波動(dòng)對(duì)合同單產(chǎn)的影響大于非大田生長(zhǎng)期,而在大田生長(zhǎng)期中6、7、8這3個(gè)月的降雨量波動(dòng)對(duì)合同單產(chǎn)的影響最為明顯。從理論上可以通過(guò)“合同單產(chǎn)=151.917 1-159.366 9×降雨量波動(dòng)幅度”的公式來(lái)計(jì)算年降雨量波動(dòng)對(duì)煙葉生產(chǎn)的影響程度??梢岳霉健昂贤瑔萎a(chǎn)=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(yù)估出當(dāng)年收購(gòu)任務(wù)完成情況。