中圖分類號：S572 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-5553（2025）08-0346-07

Abstract：Inordertoidentifysuitableplantingareaofcigartobaccoleaves in China，ameteorological suitabilityanalysis was carried out using the Yishui Kirin Cigar Estate as a case study.The number of clusters kΩ was optimized by using the internal indicator DB Index，and the initial cluster center points were selected by combining the k一means ⁺⁺ algorithm， andthekeymeteorologicalfactors intheopen fieldperiodof Yishui KirinCigarEstate，PinardelRio，Santiago，Bahand otherllcigartobacco producingareas athomeand abroad were clustered.Theresults showed thatthe1l producingareas were divided into4clusters，and Yishui was clustered into Cluster 2 with PinardelRio，Santiago，Bahia，Shifang and otherhigh-qualitycigar tobaccoproducingareas，indicating thatthey hadsimilarological conditions.Furtherevaluation based on membership function and meteorological suitability index showed that the suitability index CFI of Yishui Kirin

CigarEstate reached O.931，which belonged to the most suitable planting grade.Field validation showed that the agronomictrait indicatorsof the8cigar varieties in this manormettheof high-quality cigar tobacco leaves.This study confirmed that Yishui Kirin Cigar Estate had the meteorologicalconditions for the productionof high-qualitycigartobacco， and provided a scientific basis for the selection of cigar tobacco producing areas in China.

Keywords：clustering algorithm； Cigar tobacco；ecological suitability； machine learning

0 引言

近年來，我國雪茄市場發(fā)展迅速，國內(nèi)消費者對高端雪茄的需求旺盛[1]。由于國產(chǎn)雪茄煙原料供應(yīng)商尚處于發(fā)展階段，未形成規(guī)模，國產(chǎn)大部分雪茄煙原料仍然依賴進(jìn)口。這在一定程度上影響了中式雪茄開發(fā)和中國雪茄產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[2。已有研究表明，氣象條件是導(dǎo)致煙葉質(zhì)量、產(chǎn)量存在差異的重要因素；溫度、光照和降雨量等不僅影響煙葉在大田期的生長，還影響煙葉的外觀質(zhì)量、物理特性、化學(xué)成分和評吸質(zhì)量，是決定煙葉質(zhì)量的關(guān)鍵因素[3]。林北森等[3]采用系統(tǒng)聚類方法，研究了不同產(chǎn)區(qū)雪茄煙葉生產(chǎn)大田期和晾制期的月平均氣溫、最高溫、最低溫、降雨量、相對濕度、溫差6個氣象因子的差異性和相似性。然而，系統(tǒng)聚類法更注重考察樣本點間的層次關(guān)系，其算法運行效率較低，與基于劃分的聚類算法k一means直接劃分類簇相比更為煩瑣。姚林等4采用傳統(tǒng)的k—means算法對西南5省（區(qū)、市）風(fēng)速、日照時數(shù)、溫度、相對濕度等氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并構(gòu)建可視化系統(tǒng)，但傳統(tǒng)的k一means算法對初始聚類中心的選取異常敏感，導(dǎo)致聚類結(jié)果不穩(wěn)定，且聚類個數(shù)需要人工確定。張誼寒等[5]對古巴和云南多地區(qū)雪茄外包皮煙大田期月平均氣溫、平均最低氣溫、相對濕度、降雨量等相關(guān)氣象因子進(jìn)行模糊聚類分析，探究了云南各市區(qū)與古巴的氣象條件間的關(guān)系，但研究缺乏對所研究產(chǎn)區(qū)的生態(tài)適宜性結(jié)果驗證。

針對上述研究的不足之處，本文研究確認(rèn)各個雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)及其大田期，采用優(yōu)化后的k一means聚類算法分析沂水麒麟雪茄莊園與比那爾德里奧、圣地亞哥、巴伊亞等共11個國內(nèi)外雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)大田期的關(guān)鍵氣象因子，并對算法聚類結(jié)果進(jìn)行驗證。研究旨在對沂水麒麟雪茄莊園的生態(tài)適宜性進(jìn)行分析，以期為國內(nèi)雪茄產(chǎn)區(qū)的篩選提供一定參考[7]。

1材料與方法

1. 1 研究區(qū)概況

沂水縣地處山東省中南部，位于北緯 35^°36^′～ 36^°13^′ ，東經(jīng) 118^°13～119^°03^′ ，屬暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，具有顯著的大陸性氣候特點[8]。沂水麒麟雪茄莊園位于山東省沂水縣城西北 15km ，跋山水庫北岸低山丘陵區(qū)，水面遼闊，水質(zhì)清澈，水資源充沛。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣溫、積溫和降雨量數(shù)據(jù)來自美國環(huán)境信息中心（NCEI）及weather-atlas，NCEI隸屬于美國國家海洋及大氣管理局（NOAA）[9]。相對濕度數(shù)據(jù)和日照時數(shù)數(shù)據(jù)來自weather-atlas。國內(nèi)外雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象數(shù)據(jù)如表1所示。

表1國內(nèi)外11個雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象數(shù)據(jù) Tab.1 Meteorological data for1l domestic and foreign cigar leaf producing regions

雪茄煙葉的種植月份區(qū)間稱為大田期，確定國內(nèi)外高品質(zhì)雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)及各產(chǎn)區(qū)的大田期：古巴的比那爾德里奧[10]、多米尼加的圣地亞哥、印尼東爪洼省的任抹[1]、津巴布韋、菲律賓的卡加延、美國康涅狄格州的哈特福德[12]、巴西的巴伊亞、四川什[13.14]、海南儋州[15.16]、湖北來鳳[17.18]、山東沂水麒麟雪茄莊園。其中比那爾德里奧、圣地亞哥、任抹、卡加延、儋州大田期為1一4月，津巴布韋大田期為11月一次年2月，哈特福德、巴伊亞、什邡、來鳳、沂水麒麟雪茄莊園大田期為5-8月。

溫度、積溫、相對濕度、降雨量、日照時數(shù)等氣象因子均為雪茄煙葉種植過程中決定煙葉質(zhì)量的關(guān)鍵氣象因子[3]，因此，研究選擇雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)2007—2022年近16年大田期的月平均氣溫 .?10^°C 活動積溫、相對濕度、降雨量、日均日照時數(shù)共5個氣象因子進(jìn)行分析。

沂水氣象數(shù)據(jù)綜合考慮了物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)與上述氣象平臺數(shù)據(jù)。研究所用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來自山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部黃淮海智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)重點實驗室與山東臨沂煙草有限公司的合作項目“智慧雪茄大數(shù)據(jù)平臺”。依托該項目，項目團隊已研究并布設(shè)涵蓋整個沂水麒麟雪茄莊園的物聯(lián)網(wǎng)信息感知網(wǎng)絡(luò)，自主研發(fā)的“神農(nóng)物聯(lián)”信息采集專用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實現(xiàn)了區(qū)域信息的不間斷自動采集。

1.3 研究方法

1.3.1 工具

采用Python語言的機器學(xué)習(xí)庫scikit—learn進(jìn)行聚類分析，Python版本為3.11.1，編程軟件為Visual Studio Code。

1.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各性狀指標(biāo)的量綱和數(shù)量級不同，不能直接計算分析。為消除變量量綱及單位的影響，需采用Z—Score標(biāo)準(zhǔn)化對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。一個樣本 x 的標(biāo)準(zhǔn)分 z 計算如式（1）所示。

z=（x-u）/s 式中： u ——樣本的平均值;s? -樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3.3 聚類算法的選擇及優(yōu)化

生態(tài)適宜性分析研究的氣象因子樣本通常沒有給定的標(biāo)簽，聚類算法是一種區(qū)別于分類的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，即根據(jù)無標(biāo)簽的樣本點數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)間的信息關(guān)系，對樣本數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分組[19。因此，研究采用機器學(xué)習(xí)中的聚類算法作為分析算法。聚類算法目的是將數(shù)據(jù)集劃分成多個組（簇），使得在同一個簇中的對象特征盡可能相似，不同簇中的對象特征盡可能不相似[20]。聚類算法大致分為4類：基于劃分的聚類、基于密度的聚類、基于層次的聚類、基于原型的聚類。由于生態(tài)適宜性分析要找出與沂水樣本特征盡可能相似的樣本，而非研究各樣本間的可連接性或?qū)哟侮P(guān)系，因此，研究采用基于劃分的聚類算法[21]。

k—means是一種基于劃分的經(jīng)典聚類算法[22]，其因簡單、高效、收斂速度快、易于實現(xiàn)而被大量學(xué)者應(yīng)用于模式識別、數(shù)據(jù)處理、模型分類等方面的研究[23]。k—means算法的基本流程[24，25]如下。

1）在歐氏空間 R^m 中，數(shù)據(jù)樣本集 S={x₁ x₂，…，x_n} 包含 n 個數(shù)據(jù)對象，每個對象 x_i={x_i1 ，x_i2，…，x_im} 均有 m 個屬性。在數(shù)據(jù)樣本集 s 中隨機選擇 k 個樣本作為初始聚類中心點。

2）利用距離公式計算剩余樣本與每個聚類中心之間的距離，并將其分配給最近的聚類中心，將數(shù)據(jù)樣本集劃分為 k 個類簇 C={C₁，C₂，…，C_k} 。

3）重新計算每個簇中所有點的均值作為新的聚類中心。

重復(fù)步驟2和步驟3直到聚類中心不再變化或達(dá)到預(yù)定的最大迭代次數(shù)即終止計算。

k—means存在2個主要缺點：（1）初始聚類中心的隨機選取，不同的初始聚類中心對聚類結(jié)果有著較大的影響，使算法具有較差的穩(wěn)定性；（2）需要人工確定值。研究將戴維森堡丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex）的最小值輸出對應(yīng)的k值作為k—means算法的 k 值輸人，使算法自動確定最佳 k 值，使用k—means ⁺⁺ 選擇初始聚類中心點方法讓k一means算法初始聚類中心點的選取不再隨機且具有較遠(yuǎn)的初始聚類中心，提高聚類的穩(wěn)定性[26]。算法流程如圖1所示。

開始輸人數(shù)據(jù)集 聚類中心是否 否數(shù)據(jù)歸一化 不再改變是簇數(shù)k值的遍歷 得到對應(yīng)k值、DBIndex和聚類結(jié)果k—means++確定k個初始聚類中心點 k值遍歷結(jié)束根據(jù)距離公式將剩余樣本 選出最小的DBIndex對應(yīng)分配到各個聚類中心 k值及其聚類結(jié)果1重新計算每個簇中所有點結(jié)束的均值作為新的聚類中心

1.3.4隸屬函數(shù)構(gòu)建

用于雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象質(zhì)量評價的隸屬函數(shù)分為 拋物線型隸屬函數(shù)和S型隸屬函數(shù)，拋物線型隸屬函 數(shù)如式（2）所示，S型隸屬函數(shù)如式（3）所示。

其中 a，b，c，d 分別為各個氣象因子的下限值、最優(yōu)值下限值、最優(yōu)值上限值、上限值， a

受胡穎梅等2的烤煙氣候適宜性評價方法啟發(fā)，結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及專家咨詢，對產(chǎn)區(qū)氣象因子的適宜性進(jìn)行評價，并計算適宜性指數(shù)的氣象因子、隸屬函數(shù)、氣象因子指標(biāo)拐點值和權(quán)重，如表2所示。

表2各評價指標(biāo)的權(quán)重、隸屬函數(shù)類型及拐點 Tab.2Weight，membership function type and inflection point ofeachevaluation index

1.3.5氣象適宜性指數(shù)計算

利用隸屬函數(shù)氣象因子指標(biāo)值與權(quán)重系數(shù)加成法則，對雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)的氣象適宜性指數(shù)進(jìn)行計算。氣象適宜性指數(shù)計算如式（4）所示。

式中：CFI -氣象適宜性指數(shù)；n 評價指標(biāo)的總數(shù)；P_j 第 j 個評價因子的權(quán)重值；X_ij 一第 j 個評價因子的隸屬度。

CFI 取值 0.10～1.00，CFI 值越高，說明該地區(qū)氣象條件越適宜種植雪茄煙； CFI 值越低，說明該地區(qū)氣象條件越不適宜種植雪茄煙。通過計算得出的CFI值對沂水雪茄煙區(qū)生態(tài)適宜性進(jìn)行綜合評價。研究將優(yōu)質(zhì)雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象適宜性等級按照CFI值劃分為4種，如表3所示。

表3雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象適宜性等級劃分 Tab.3Meteorological suitabilityclassification of cigar tobacco producing areas

2 結(jié)果與分析

2.1 聚類算法的應(yīng)用

將沂水麒麟雪茄莊園與比那爾德里奧、圣地亞哥、任抹、哈特福德、巴伊亞、津巴布韋、卡加延、什、儋州、來鳳根據(jù)大田期平均氣溫、大田期 ?10^°C 活動積溫、大田期相對濕度、大田期平均降水量、大田期平均日照時數(shù)等指標(biāo)使用優(yōu)化后的 k 一means進(jìn)行聚類。設(shè)計聚類樣本特征向量為 S（tavg，ttol，rh，rain，sun） ，其中向量s 的屬性為特征值， tavg、ttol，rh，rainAA，sun 分別代表平均氣溫 .?10^°C 活動積溫、相對濕度、降雨量、日照時數(shù)這5個氣象因子，即表1中的5個氣象因子。

2.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果

采用scikit—learn的preprocessing類的StandardScaler函數(shù)對表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行Z—Score標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果如表4所示。

表4國內(nèi)外11個雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化氣象數(shù)據(jù) Tab.4 Standardized meteorological data for11 domestic and international cigar leaf producing regions

2.3 聚類分析結(jié)果

采用scikit—learn的cluster類的KMeans（函數(shù)對表2中標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。設(shè)置初始聚類中心點采取k—means + 十的方式，即令初始聚類中心點盡可能具有較遠(yuǎn)的歐幾里得距離，算法通過戴維森堡丁指數(shù)優(yōu)化后自動將初始聚類中心點的個數(shù)設(shè)置為4個。

聚類結(jié)果分為4個簇，即4類。其中哈特福德、來鳳、津巴布韋為0號簇，儋州為1號簇，比那爾德里奧、圣地亞哥、巴伊亞、什、沂水為2號簇，任抹、卡加延為3號簇，聚類結(jié)果具有很強的穩(wěn)定性，如表5所示。

表5聚類分析結(jié)果Tab.5 Results of cluster analysis

2.4雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)大田期氣象因子評價

結(jié)合表1中數(shù)據(jù)，使用隸屬函數(shù)結(jié)合氣象適宜性指數(shù)計算公式對2號簇中雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)進(jìn)行氣象因子評價，得出各氣象指標(biāo)得分，如表6所示?？梢钥闯觯瑲庀筮m宜性評價得分從高到低依次為比那爾德里奧、什、沂水、巴伊亞、圣地亞哥。結(jié)合表3可知，比那爾德里奧、什施、沂水是最適宜種植雪茄產(chǎn)區(qū)，巴伊亞和圣地亞哥是適宜種植雪茄產(chǎn)區(qū)。

表6各地區(qū)氣象指標(biāo)得分以及 _cFI 值Tab.6Meteorological indicator scoresby regionand CFI values

2.5 雪茄莊園煙葉農(nóng)藝性狀調(diào)查驗證

對雪茄莊園中8個品種成熟期雪茄煙葉植株進(jìn)行農(nóng)藝性狀調(diào)查，每個品種測量200株，取平均值為調(diào)查結(jié)果，如表7所示。

表7沂水雪茄莊園雪茄煙葉農(nóng)藝性狀調(diào)查結(jié)果 Tab.7 Results of the survey on agronomic traits of cigar tobacco leaves in Yishui Cigar Estate

依據(jù)《山東雪茄煙生產(chǎn)技術(shù)方案》和《山東雪茄煙葉生產(chǎn)技術(shù)規(guī)程》中采收標(biāo)準(zhǔn)，對每個品種所測量200株雪茄煙葉植株進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)各項農(nóng)藝性狀均圍繞所求均值在較小范圍內(nèi)波動，雪茄煙葉整體長勢均勻，品質(zhì)優(yōu)良，8個品種均符合采收標(biāo)準(zhǔn)。調(diào)查結(jié)果表明，沂水適宜雪茄煙葉的種植，驗證了沂水麒麟雪茄莊園具有種植出高品質(zhì)雪茄煙葉的氣象條件。

3 討論

優(yōu)化后的算法解決了初始聚類中心的選擇和人工確定 k 值問題，但增大了計算工作量，在自動確定 k 值的代碼中使用時間復(fù)雜度 O（n） 的循環(huán)語句進(jìn)行 k 值確定，將k—means算法時間復(fù)雜度從 O（n） 變?yōu)镺（n²） 。算法可以應(yīng)用在小數(shù)據(jù)集研究中，但對大數(shù)據(jù)集的處理存在劣勢。降低算法的時間復(fù)雜度，提升算法的執(zhí)行效率是今后研究要開展的工作。

不同產(chǎn)區(qū)有著不同的生態(tài)條件，不同的生態(tài)條件決定著煙葉的風(fēng)格特色[28]。在2.3節(jié)中，沂水和比那爾德里奧、圣地亞哥、巴伊亞、什施被劃分至2號簇中，說明簇2中的雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)氣象條件較為相似，可以推斷沂水與什邡、比那爾德里奧、圣地亞哥、巴伊亞煙葉產(chǎn)區(qū)有相似的生態(tài)基礎(chǔ)?？梢赃x擇上述相似研究區(qū)種植的雪茄煙葉品種進(jìn)行培育種植試驗，擴展種質(zhì)資源。

2號簇中的雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)大田期平均氣溫為23.3 ，大田期 活動積溫為2 728.1°C～2 972.5°C ，大田期相對濕度為 71.8%～ 78.8% ，大田期降雨量為 454.1～640mm ，大田期日均日照時數(shù)為 5.7～8.1h ?？梢?，2號簇中的產(chǎn)區(qū)大田期平均氣溫、活動積溫、相對濕度相差不大，而降雨量和日均日照時數(shù)有較大差異。沂水麒麟雪茄莊園可通過調(diào)節(jié)遮蔭網(wǎng)透光率和灌溉等措施進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

4結(jié)論

1）基于優(yōu)化后的 k- means算法，結(jié)合氣象因子聚類分析和生態(tài)適宜性評價，探討沂水麒麟雪茄莊園種植雪茄煙葉的氣象適宜性。結(jié)果表明，沂水麒麟雪茄莊園與比那爾德里奧、圣地亞哥、巴伊亞等國際優(yōu)質(zhì)雪茄產(chǎn)區(qū)在關(guān)鍵氣象條件上具有高度相似性，其大田期平均氣溫 （24.1°C）.≥10°C 活動積溫（ 2967.5^°C 、相對濕度 （71.8% ）等指標(biāo)均符合高品質(zhì)雪茄煙葉的生長需求。通過隸屬函數(shù)和氣象適宜性指數(shù)（ CFI= 0.931）評價，沂水被劃分為最適宜種植區(qū)，進(jìn)一步驗證其生態(tài)條件的優(yōu)越性。

2）田間試驗結(jié)果顯示，沂水麒麟雪茄莊園種植的8個雪茄品種在株高、葉數(shù)、葉長等農(nóng)藝性狀上表現(xiàn)優(yōu)良，且符合優(yōu)質(zhì)雪茄煙葉的采收標(biāo)準(zhǔn)，證實該地區(qū)具備生產(chǎn)高品質(zhì)雪茄煙葉的潛力。本研究不僅為沂水雪茄煙葉的種植提供科學(xué)依據(jù)，也為其他地區(qū)雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)的生態(tài)適宜性評價提供可借鑒的分析方法。

未來研究可結(jié)合土壤特性、栽培管理等因素，進(jìn)一步優(yōu)化雪茄煙葉產(chǎn)區(qū)的綜合評價體系，推動國產(chǎn)雪茄煙葉的品質(zhì)提升和區(qū)域化布局。

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