基于氣象因子的烤煙香型分區(qū)模型構(gòu)建及應(yīng)用

張云貴,劉青麗,王建偉,尹啟生,張艷玲,李軍營,鄒 焱,李志宏*

1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街12號 100081

2.中國煙草總公司鄭州煙草研究院,鄭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)楓楊街2號 450001

3.云南省煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院,昆明市圓通街33號 650031

4.貴州省煙草科學(xué)研究院,貴陽市觀山湖區(qū)龍灘壩路29號 550081

基于氣象因子的烤煙香型分區(qū)模型構(gòu)建及應(yīng)用

張云貴1,劉青麗1,王建偉2,尹啟生2,張艷玲2,李軍營3,鄒 焱4,李志宏*1

1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街12號 100081

2.中國煙草總公司鄭州煙草研究院,鄭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)楓楊街2號 450001

3.云南省煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院,昆明市圓通街33號 650031

4.貴州省煙草科學(xué)研究院,貴陽市觀山湖區(qū)龍灘壩路29號 550081

為了明確烤煙香型與氣候間的關(guān)系,以33個不同香型煙葉典型產(chǎn)區(qū)的氣象數(shù)據(jù)和煙葉香型為基礎(chǔ),采用逐步判別分析方法,建立了烤煙香型的氣象因子評價模型,并利用全國2012年生產(chǎn)的480個煙葉樣品對模型進行了驗證.結(jié)果顯示,該模型的判別正確率為86.2%.利用該模型和全國主要烤煙產(chǎn)區(qū)的氣象因子對各產(chǎn)區(qū)煙葉香型的判別結(jié)果形成了全國烤煙香型分區(qū)圖,明確了基于氣象因子評價模型的濃香型、中間香型和清香型煙葉的分布區(qū)域.

烤煙;香型;氣象因子;評價模型

烤煙香型是煙葉風(fēng)格特色的綜合表現(xiàn)[1],朱尊權(quán)等結(jié)合quot;中華quot;牌卷煙配方要求,根據(jù)國內(nèi)主要產(chǎn)煙區(qū)煙葉的香味特點,將我國烤煙煙葉劃分為清香型、濃香型和中間香型3種香型[2-3],并逐步成為煙葉生產(chǎn)和煙葉原料工業(yè)化使用的重要依據(jù).前人針對我國烤煙香型及風(fēng)格凸顯程度進行了大量研究[4-18],逐步形成了quot;生態(tài)決定特色、品種凸顯特色、技術(shù)彰顯特色quot;的認識,并認為生態(tài)條件中氣候因素對烤煙香型風(fēng)格起主導(dǎo)作用[8,10,13].但氣候因素與煙葉香型之間的定量評價關(guān)系目前還未見報道.因此,以33個典型產(chǎn)區(qū)的不同香型煙葉為基礎(chǔ),建立了利用氣象數(shù)據(jù)判別煙葉香型的數(shù)學(xué)模型,并利用該模型和全國烤煙產(chǎn)區(qū)網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù),對全國主要烤煙產(chǎn)區(qū)的煙葉香型進行了判別,生成烤煙香型分區(qū)圖,旨在為煙葉的特色化生產(chǎn)提供參考.

1 材料與方法

1.1 煙葉香型氣象因子判別模型的建立

1.1.1 不同香型煙葉的典型產(chǎn)區(qū)

根據(jù)2007-2009年全國煙葉質(zhì)量評價結(jié)果,結(jié)合煙葉香型的傳統(tǒng)認識,確定清香型、濃香型、中間香型3種煙葉香型風(fēng)格的典型區(qū)域,見表1.

表1 清香型、濃香型和中間香型烤煙的典型產(chǎn)區(qū)

1.1.2 氣象數(shù)據(jù)

為表述方便,根據(jù)烤煙不同生育期將移栽后第1個月定為移栽至伸根期,第2個月為旺長期,第3個月為成熟前期,第4個月為成熟中后期,第5個月為成熟后期.依據(jù)各地常規(guī)移栽期確定各地氣象數(shù)據(jù)時間范圍:云南、貴州、四川、湖北、重慶、山東、河南和遼寧為5-9月,安徽為4-8月,湖南為3-7月,福建和廣東為2-6月.數(shù)據(jù)項包括平均氣溫、降水量、日照時數(shù)和濕度等,4個數(shù)據(jù)項和5個主要生育期組合為參與建模的20個變量.對20個變量的數(shù)據(jù)分布進行正態(tài)分布的Kolmogorov-Smirnov檢驗,當滿足正態(tài)分布的顯著水平值lt;20%時,表明數(shù)據(jù)總體服從近似正態(tài)分布,可以進行逐步判別分析.

1.1.3 建模方法

采用在品種鑒別、社群劃分、疾病識別、品質(zhì)類型等判定中廣泛應(yīng)用的逐步判別分析方法[7,14,16,19],計算過程為:對不同數(shù)據(jù)總體分別計算均值向量,兩個數(shù)據(jù)總體進行比較時構(gòu)建F統(tǒng)計量,均值向量差異顯著則來源于不同類型,如不顯著則來源于同一類型,引入變量的F統(tǒng)計量顯著水平設(shè)置為0.15水平,即兩個變量來源于同一總體的概率必須小于15%.引入或移走數(shù)據(jù)變量以期增強判別函數(shù)的判別能力是該方法的重要特征.引入或移走數(shù)據(jù)變量的原則為增加一個數(shù)據(jù)變量,如果函數(shù)的判別能力得到增強,則引入該變量,不能增強判別函數(shù)的判別能力,則移走該數(shù)據(jù)變量,最終使判別函數(shù)的判別能力最大化[14,16,19].

1.2 模型的檢驗

用于模型檢驗的樣品為2012年云南、貴州、河南等18個省(市)共137個縣的480個C3F煙葉,對應(yīng)煙葉樣品的香型由中國煙草總公司鄭州煙草研究院組織專家評定;對應(yīng)產(chǎn)區(qū)的氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象局1 067個氣象站點各自1980-2010年30年間數(shù)據(jù)的平均值,數(shù)據(jù)項包括平均溫度、降水量、日照時數(shù)和濕度.模型檢驗時,將對應(yīng)產(chǎn)區(qū)的氣象數(shù)據(jù)代入所建模型,利用模型對該產(chǎn)區(qū)煙葉的香型進行判別,并與實際評吸結(jié)果進行對比,通過480個煙葉樣本的判別正確率對模型性能進行評價.

1.3 烤煙香型分區(qū)

利用全國氣象數(shù)據(jù)和烤煙生育期,插值生成5 kmX5 km網(wǎng)格的氣象數(shù)據(jù),利用前述模型對5 kmX5 km網(wǎng)格每個格點氣象數(shù)據(jù)進行清香、濃香、中間香型判別,插值生成全國烤煙種植區(qū)的香型分區(qū)圖,基本過程見圖1.

1.4 數(shù)據(jù)處理軟件

判別分析數(shù)據(jù)處理采用SAS V6.12軟件,氣象數(shù)據(jù)插值采用GS+V9.0,地圖制作采用ArcGIS V9.3軟件.

圖1 烤煙香型分區(qū)流程圖

2 結(jié)果與分析

2.1 參與建模的氣象因子篩選

利用逐步判別分析方法對煙草5個生育期中的溫度、日照時數(shù)、降水量、濕度共計20個氣象因子進行篩選.以F統(tǒng)計量的顯著水平低于0.15(新引入變量和已被引入變量來源于同一總體的概率小于15%)為標準,篩選確定煙葉成熟前期溫度、旺長期溫度、成熟后期溫度、成熟中后期日照時數(shù)等10個氣象因子變量為建模氣象因子.各因子的逐步判別分析參數(shù)見表2.其中,平均平方典型相關(guān)系數(shù)是引入一個新變量后判別方程的典型相關(guān)系數(shù),表征新引入變量對判別方程的貢獻;R2是因變量和自變量相關(guān)程度檢驗的決定系數(shù);F統(tǒng)計量是引入變量時構(gòu)建的統(tǒng)計量,F檢驗是用于判別該變量和原變量是否來源于同一總體的概率;Wliks'λ是檢驗變量之間差異的統(tǒng)計量;p是不同變量來源于同一總體的概率,用于判斷引入變量后的顯著水平.

從表2可以看出,10個變量對因變量總的解釋程度為85.74%.其中溫度對烤煙香型判別貢獻最大,其次為日照時數(shù).溫度、日照時數(shù)、降水量和濕度對煙葉香型形成的相對累積貢獻率分別為74.8%、15.6%、7.2%和2.4%.其中,成熟前期、旺長期兩個階段的平均氣溫貢獻率分別達到37.2%和17.9%;日照時數(shù)的貢獻率主要在成熟期.旺長期是烤煙物質(zhì)積累的關(guān)鍵時期,充足的光熱條件有利于干物質(zhì)積累;打頂至成熟前期,烤煙由營養(yǎng)生長轉(zhuǎn)化為生殖生長,是碳水化合物轉(zhuǎn)化為各種香氣物質(zhì)的關(guān)鍵時期,不同的溫度條件可能導(dǎo)致香氣物質(zhì)轉(zhuǎn)化的差異,最終形成不同的煙葉香型風(fēng)格.

表2 逐步判別分析篩選氣象因子變量

2.2 烤煙香型的氣象因子判別模型

以篩選得到的10個氣象因子為自變量,3種香型為因變量,利用逐步判別分析方法,建立了煙葉香型的判別模型.各香型判別函數(shù)的系數(shù)見表3,線性方程如下:

表3 逐步判別分析氣象因子的判別函數(shù)系數(shù)

①清香型.Y=-978.9+2.184 7X1+0.079 6X2-2.161 6X3+2.974 5X4+0.147 4X5+0.155 5X6+0.076 0X7-0.153 3X8-0.063 9X9+12.727 2X10

②中間香型.Y=-1 197.0+6.292 0X1+0.150 6X2-5.025 3X3+2.088 8X4+0.073 5X5+0.232 7X6+0.069 7X7-0.219 7X8-0.081 4X9+13.736 8X10

③濃香型.Y=-1 343.0+5.980 3X1+0.152 6X2-5.206 4X3+2.774 0X4+0.077 4X5+0.262 4X6+0.081 2X7-0.224 6X8-0.090 9X9+14.405 4X10

將某產(chǎn)區(qū)的氣象因子分別代入上述3個方程,獲得清香型、中間香型和濃香型的Y值,對應(yīng)最大Y值的香型即為該區(qū)域烤煙煙葉的香型.

將表1所列33個產(chǎn)區(qū)的氣象因子代入模型進行回判,結(jié)果表明,33個樣本中僅有1個樣本的模型判斷香型與原始香型不符,該區(qū)域原始煙葉香型為中間香型,模型判別香型為濃香型,其他32個樣本煙葉香型的判別正確,該模型的判別正確率為96.7%.

2.3 煙葉香型的氣象因子評價模型檢驗

為進一步檢驗該模型的可用性,利用2012年云南、貴州、河南等18個省(市)的137個烤煙生產(chǎn)縣480個C3F樣品對模型進行了檢驗.結(jié)果顯示,判別方程計算的香型與評吸確定的香型相同的樣品414個,符合率達86.2%,表明烤煙香型判別方程實用性較強.

樣品評吸的香型與判別方程計算的香型不一致的產(chǎn)區(qū)見表4.其中,湖南慈利、桑植和湖北宣恩的模型判別香型為quot;中間香型/濃香型quot;,上述縣區(qū)網(wǎng)格生成的氣象數(shù)據(jù)經(jīng)地形矯正后,同一縣區(qū)內(nèi)氣象數(shù)據(jù)差異較大,在代入模型后出現(xiàn)同一縣區(qū)內(nèi)不同網(wǎng)格點香型不一致的情況,這種情況也被記錄為香型不一致.

表4 判別方程計算的烤煙香型和評吸確定的煙葉香型差異

從表4可以看出,判別方程計算與評吸的香型存在差異的部分樣品出現(xiàn)在兩種香型的交錯區(qū)域,如山東莒縣、貴州赫章、云南昭陽.這些區(qū)域煙葉香型本身就存在爭議,如貴州大方和赫章,羅勇等[11]評定香型為中間香型,而在2012年度煙葉樣品的實際評吸結(jié)果為清香型.盡管如此,判別方程計算與樣品評吸的香型不符合的比例僅為13.8%,表明該判別方程有較好的可用性.

2.4 基于氣象因子評價的烤煙香型分區(qū)

以全國30年平均氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用逆距離反比法插值生成我國主要植煙區(qū)域氣象數(shù)據(jù)分布,以5 kmX5 km網(wǎng)格的格點作為評價單元,利用網(wǎng)格點的氣象數(shù)據(jù)和所建立的煙葉香型判別模型對各網(wǎng)格點煙葉香型進行判別,生成全國烤煙種植區(qū)香型分布圖(圖2).

圖2 基于氣象因子評價模型的烤煙香型分區(qū)圖

2.4.1 全國烤煙香型分布

清香型產(chǎn)區(qū):云南省除昭通市東北部外的區(qū)域;福建省全部;四川涼山州、攀枝花市;貴州省黔西南州、六盤水市、安順市西部、畢節(jié)市威寧西部;廣西百色西部.

中間香型產(chǎn)區(qū):云南省昭通市東北部;貴州省遵義市、畢節(jié)市、貴陽市、安順市西部、黔南州北部、黔東南州北部、銅仁地區(qū);四川省宜賓市、瀘州市、達州市、巴中市、廣元市、綿陽市;湖南省湘西州西北部、張家界市北部、常德市西北部;重慶市全部;甘肅隴南;陜西省全部;湖北省恩施州西部、宜昌市西部、十堰市、襄樊市西北部;河南省洛陽西部、三門峽市西部、南陽市西部;山東省臨沂市、日照市、濰坊市南部;內(nèi)蒙古赤峰西部;遼寧省丹東市、本溪市、撫順市、鐵嶺市南部;吉林省延邊州、吉林市、長春市東南部;黑龍江省牡丹江市、雞西市、雙鴨山市、七臺河市.

濃香型產(chǎn)區(qū):河南省許昌市、平頂山市、洛陽市東部、三門峽市東部、鄭州市、周口市、駐馬店市、商丘市、信陽市、南陽市東部;湖南省永州市、郴州市、衡陽市、長沙市、婁底市、懷化市、邵陽市、常德市東南部、張家界市南部、湘西州東南部;江西省全部;安徽省全部;湖北省恩施州東部、宜昌市東部;貴州省黔東南南部、黔南南部;廣西百色東部、河池地區(qū)、賀州地區(qū);廣東省韶關(guān)市;山東省濰坊市西北部、淄博市;內(nèi)蒙古赤峰市東南部;遼寧省朝陽市、阜新市、鐵嶺市北部;吉林省白城市、長春西北部;黑龍江省哈爾濱市、大慶市、綏化市.

2.4.2 不同烤煙香型區(qū)域氣象因子的比較

不同香型煙葉產(chǎn)區(qū)氣象因子的差別見表5.從平均氣溫來看,3種香型煙葉產(chǎn)區(qū)的伸根期氣溫差異不大,但自旺長期到成熟中后期,清香、中間香、濃香烤煙典型產(chǎn)區(qū)的平均氣溫依次增高.從降水量來看,旺長期以后清香型產(chǎn)區(qū)降水量高于濃香型和中間香型產(chǎn)區(qū),清香型產(chǎn)區(qū)煙葉生育中后期,尤其是成熟后期降水量顯著高于其他兩個香型.從日照時數(shù)來看,中間香型產(chǎn)區(qū)全生育期日照時數(shù)變化較小,在190 h左右波動;濃香型產(chǎn)區(qū)日照時數(shù)變化劇烈,伸根期140 h左右,逐漸升高到成熟后期200 h附近;而清香型產(chǎn)區(qū)伸根期相對較高,平均180 h左右,之后降低,自旺長期始維持在140 h左右.綜合3種香型產(chǎn)區(qū)的氣象條件,推測成熟后期多雨和相對較低的溫度可能是清香型煙葉風(fēng)格形成的關(guān)鍵氣象因素,而成熟期高溫則可能導(dǎo)致煙葉濃香型風(fēng)格的形成.

表5 不同烤煙香型典型產(chǎn)區(qū)的氣象條件

3 結(jié)論與討論

(1)利用逐步判別分析方法篩選得到10個氣象因子,并建立了利用氣象數(shù)據(jù)對煙葉香型進行判別的數(shù)學(xué)模型,模型的相對誤差率為13.8%,具有較好的可用性.雖然氣象因子是影響煙葉香型的主要生態(tài)因素,但土壤、地形地貌等因子也會對烤煙風(fēng)格產(chǎn)生影響[4-12],這種影響在產(chǎn)區(qū)煙葉不同香型的判別值(Y)較接近時可能會顯得更為重要,這也可能是該模型在對云南昭通、貴州天柱等[20-21]區(qū)域進行煙葉香型判別時出現(xiàn)錯誤的主要原因.

(2)本研究中所用移栽時間為各產(chǎn)區(qū)煙葉常規(guī)移栽時間.對于同一產(chǎn)區(qū),如果移栽期發(fā)生較大的變化,由此導(dǎo)致的煙葉各生育期主要氣象因子變化可能會使模型對該區(qū)域煙葉香型的判別出現(xiàn)變化,這種變化能否與煙葉香型因移栽時間不同出現(xiàn)的實際變化相對應(yīng),還需要更多的試驗研究來證實.

(3)在篩選出的10個氣象因子中,溫度和日照時數(shù)對煙葉香型形成的相對貢獻率較大,分別為74.8%和15.6%;從不同生育期來看,10個氣象因子中移栽期有2個因子,旺長期有2個因子,成熟期有6個因子,表明成熟期可能是氣象因子影響煙葉香型形成的主要時期.

(4)全國煙葉香型區(qū)域分布的研究結(jié)果有一些與傳統(tǒng)認識存在較明顯的差異,如遼寧、吉林和黑龍江的部分產(chǎn)區(qū)被判定為濃香型,但這些區(qū)域所產(chǎn)煙葉在實際評吸中一般都被判定為中間香型,這種差異產(chǎn)生的原因還有待于進一步研究.

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責(zé)任編輯 董志堅

EstablishmentandApplicationofRegionalDivisionModelforFlue-cured Tobacco Flavor Types Based on Meteorological Factors

ZHANG Yungui1,LIU Qingli1,WANG Jianwei2,YIN Qisheng2,ZHANG Yanling2,LI Junying3,ZOU Yan4,and LI Zhihong*1

1.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning,Chinese Academy of Agricultural Science,Beijing 100081,China
2.Zhengzhou Tobacco Research Institute of CNTC,Zhengzhou 450001,China
3.Yunnan Academy of Tobacco Agricultural Sciences,Kunming 650031,China
4.Guizhou Institute of Tobacco Science,Guiyang 550081,China

In order to reveal the relationship between flavor type of flue-cured tobacco and climate,a meteorological factor-based evaluation model for flue-cured tobacco flavor types was established with stepwise discriminant analysis method involving the meteorological data of 33 typical regions of different flue-cured tobacco flavor types.The model was verified with 480 flue-cured tobacco samples planted across China in 2012.The results showed that the discriminating accuracy of the model was 86.2%.Using the meteorological factors of major flue-cured tobacco growing areas in China and the flavor type of tobacco leaves from each area discriminated by the model,a flavor type map of flue-cured tobacco was obtained,it clarified the distribution areas of flue-cured tobacco of robust,medium and fresh flavor styles.

Flue-cured tobacco;Flavor type;Meteorological factor;Evaluation model

TS424

A

1002-0861(2015)10-0019-07

10.16135/j.issn1002-0861.20151003

2014-11-28

2015-06-19

中國煙草總公司科技項目quot;清香型特色優(yōu)質(zhì)煙葉生態(tài)基礎(chǔ)研究quot;(TS-03-20110021);quot;全國烤煙煙葉香型風(fēng)格區(qū)劃研究quot;(110201402031);quot;不同香型煙葉典型產(chǎn)區(qū)生態(tài)特征研究quot;(110200901003).

張云貴(1967-),博士,副研究員,主要從事農(nóng)業(yè)生態(tài)研究.E-mail:zhangyungui@caas.cn;*

李志宏,E-mail:lizhihong01@caas.cn

張云貴,劉青麗,王建偉,等.基于氣象因子的烤煙香型分區(qū)模型構(gòu)建及應(yīng)用[J].煙草科技,2015,48(10):19-25.ZHANG Yungui,LIU Qingli,WANG Jianwei,et al.Establishment and application of regional division model for flue-cured tobacco flavor types based on meteorological factors[J].Tobacco Scienceamp;Technology,2015,48(10):19-25.