基于气象因子的烤烟香型分区模型构建及应用

张云贵,刘青丽,王建伟,尹启生,张艳玲,李军营,邹 焱,李志宏*

1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京市海淀区中关村南大街12号 100081

2.中国烟草总公司郑州烟草研究院,郑州高新技术产业开发区枫杨街2号 450001

3.云南省烟草农业科学研究院,昆明市圆通街33号 650031

4.贵州省烟草科学研究院,贵阳市观山湖区龙滩坝路29号 550081

基于气象因子的烤烟香型分区模型构建及应用

张云贵1,刘青丽1,王建伟2,尹启生2,张艳玲2,李军营3,邹 焱4,李志宏*1

1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京市海淀区中关村南大街12号 100081

2.中国烟草总公司郑州烟草研究院,郑州高新技术产业开发区枫杨街2号 450001

3.云南省烟草农业科学研究院,昆明市圆通街33号 650031

4.贵州省烟草科学研究院,贵阳市观山湖区龙滩坝路29号 550081

为了明确烤烟香型与气候间的关系,以33个不同香型烟叶典型产区的气象数据和烟叶香型为基础,采用逐步判别分析方法,建立了烤烟香型的气象因子评价模型,并利用全国2012年生产的480个烟叶样品对模型进行了验证.结果显示,该模型的判别正确率为86.2%.利用该模型和全国主要烤烟产区的气象因子对各产区烟叶香型的判别结果形成了全国烤烟香型分区图,明确了基于气象因子评价模型的浓香型、中间香型和清香型烟叶的分布区域.

烤烟;香型;气象因子;评价模型

烤烟香型是烟叶风格特色的综合表现[1],朱尊权等结合quot;中华quot;牌卷烟配方要求,根据国内主要产烟区烟叶的香味特点,将我国烤烟烟叶划分为清香型、浓香型和中间香型3种香型[2-3],并逐步成为烟叶生产和烟叶原料工业化使用的重要依据.前人针对我国烤烟香型及风格凸显程度进行了大量研究[4-18],逐步形成了quot;生态决定特色、品种凸显特色、技术彰显特色quot;的认识,并认为生态条件中气候因素对烤烟香型风格起主导作用[8,10,13].但气候因素与烟叶香型之间的定量评价关系目前还未见报道.因此,以33个典型产区的不同香型烟叶为基础,建立了利用气象数据判别烟叶香型的数学模型,并利用该模型和全国烤烟产区网格化气象数据,对全国主要烤烟产区的烟叶香型进行了判别,生成烤烟香型分区图,旨在为烟叶的特色化生产提供参考.

1 材料与方法

1.1 烟叶香型气象因子判别模型的建立

1.1.1 不同香型烟叶的典型产区

根据2007-2009年全国烟叶质量评价结果,结合烟叶香型的传统认识,确定清香型、浓香型、中间香型3种烟叶香型风格的典型区域,见表1.

表1 清香型、浓香型和中间香型烤烟的典型产区

1.1.2 气象数据

为表述方便,根据烤烟不同生育期将移栽后第1个月定为移栽至伸根期,第2个月为旺长期,第3个月为成熟前期,第4个月为成熟中后期,第5个月为成熟后期.依据各地常规移栽期确定各地气象数据时间范围:云南、贵州、四川、湖北、重庆、山东、河南和辽宁为5-9月,安徽为4-8月,湖南为3-7月,福建和广东为2-6月.数据项包括平均气温、降水量、日照时数和湿度等,4个数据项和5个主要生育期组合为参与建模的20个变量.对20个变量的数据分布进行正态分布的Kolmogorov-Smirnov检验,当满足正态分布的显著水平值lt;20%时,表明数据总体服从近似正态分布,可以进行逐步判别分析.

1.1.3 建模方法

采用在品种鉴别、社群划分、疾病识别、品质类型等判定中广泛应用的逐步判别分析方法[7,14,16,19],计算过程为:对不同数据总体分别计算均值向量,两个数据总体进行比较时构建F统计量,均值向量差异显著则来源于不同类型,如不显著则来源于同一类型,引入变量的F统计量显著水平设置为0.15水平,即两个变量来源于同一总体的概率必须小于15%.引入或移走数据变量以期增强判别函数的判别能力是该方法的重要特征.引入或移走数据变量的原则为增加一个数据变量,如果函数的判别能力得到增强,则引入该变量,不能增强判别函数的判别能力,则移走该数据变量,最终使判别函数的判别能力最大化[14,16,19].

1.2 模型的检验

用于模型检验的样品为2012年云南、贵州、河南等18个省(市)共137个县的480个C3F烟叶,对应烟叶样品的香型由中国烟草总公司郑州烟草研究院组织专家评定;对应产区的气象数据来源于国家气象局1 067个气象站点各自1980-2010年30年间数据的平均值,数据项包括平均温度、降水量、日照时数和湿度.模型检验时,将对应产区的气象数据代入所建模型,利用模型对该产区烟叶的香型进行判别,并与实际评吸结果进行对比,通过480个烟叶样本的判别正确率对模型性能进行评价.

1.3 烤烟香型分区

利用全国气象数据和烤烟生育期,插值生成5 kmX5 km网格的气象数据,利用前述模型对5 kmX5 km网格每个格点气象数据进行清香、浓香、中间香型判别,插值生成全国烤烟种植区的香型分区图,基本过程见图1.

1.4 数据处理软件

判别分析数据处理采用SAS V6.12软件,气象数据插值采用GS+V9.0,地图制作采用ArcGIS V9.3软件.

图1 烤烟香型分区流程图

2 结果与分析

2.1 参与建模的气象因子筛选

利用逐步判别分析方法对烟草5个生育期中的温度、日照时数、降水量、湿度共计20个气象因子进行筛选.以F统计量的显著水平低于0.15(新引入变量和已被引入变量来源于同一总体的概率小于15%)为标准,筛选确定烟叶成熟前期温度、旺长期温度、成熟后期温度、成熟中后期日照时数等10个气象因子变量为建模气象因子.各因子的逐步判别分析参数见表2.其中,平均平方典型相关系数是引入一个新变量后判别方程的典型相关系数,表征新引入变量对判别方程的贡献;R2是因变量和自变量相关程度检验的决定系数;F统计量是引入变量时构建的统计量,F检验是用于判别该变量和原变量是否来源于同一总体的概率;Wliks'λ是检验变量之间差异的统计量;p是不同变量来源于同一总体的概率,用于判断引入变量后的显著水平.

从表2可以看出,10个变量对因变量总的解释程度为85.74%.其中温度对烤烟香型判别贡献最大,其次为日照时数.温度、日照时数、降水量和湿度对烟叶香型形成的相对累积贡献率分别为74.8%、15.6%、7.2%和2.4%.其中,成熟前期、旺长期两个阶段的平均气温贡献率分别达到37.2%和17.9%;日照时数的贡献率主要在成熟期.旺长期是烤烟物质积累的关键时期,充足的光热条件有利于干物质积累;打顶至成熟前期,烤烟由营养生长转化为生殖生长,是碳水化合物转化为各种香气物质的关键时期,不同的温度条件可能导致香气物质转化的差异,最终形成不同的烟叶香型风格.

表2 逐步判别分析筛选气象因子变量

2.2 烤烟香型的气象因子判别模型

以筛选得到的10个气象因子为自变量,3种香型为因变量,利用逐步判别分析方法,建立了烟叶香型的判别模型.各香型判别函数的系数见表3,线性方程如下:

表3 逐步判别分析气象因子的判别函数系数

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中间香型.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浓香型.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

将某产区的气象因子分别代入上述3个方程,获得清香型、中间香型和浓香型的Y值,对应最大Y值的香型即为该区域烤烟烟叶的香型.

将表1所列33个产区的气象因子代入模型进行回判,结果表明,33个样本中仅有1个样本的模型判断香型与原始香型不符,该区域原始烟叶香型为中间香型,模型判别香型为浓香型,其他32个样本烟叶香型的判别正确,该模型的判别正确率为96.7%.

2.3 烟叶香型的气象因子评价模型检验

为进一步检验该模型的可用性,利用2012年云南、贵州、河南等18个省(市)的137个烤烟生产县480个C3F样品对模型进行了检验.结果显示,判别方程计算的香型与评吸确定的香型相同的样品414个,符合率达86.2%,表明烤烟香型判别方程实用性较强.

样品评吸的香型与判别方程计算的香型不一致的产区见表4.其中,湖南慈利、桑植和湖北宣恩的模型判别香型为quot;中间香型/浓香型quot;,上述县区网格生成的气象数据经地形矫正后,同一县区内气象数据差异较大,在代入模型后出现同一县区内不同网格点香型不一致的情况,这种情况也被记录为香型不一致.

表4 判别方程计算的烤烟香型和评吸确定的烟叶香型差异

从表4可以看出,判别方程计算与评吸的香型存在差异的部分样品出现在两种香型的交错区域,如山东莒县、贵州赫章、云南昭阳.这些区域烟叶香型本身就存在争议,如贵州大方和赫章,罗勇等[11]评定香型为中间香型,而在2012年度烟叶样品的实际评吸结果为清香型.尽管如此,判别方程计算与样品评吸的香型不符合的比例仅为13.8%,表明该判别方程有较好的可用性.

2.4 基于气象因子评价的烤烟香型分区

以全国30年平均气象数据为基础数据,利用逆距离反比法插值生成我国主要植烟区域气象数据分布,以5 kmX5 km网格的格点作为评价单元,利用网格点的气象数据和所建立的烟叶香型判别模型对各网格点烟叶香型进行判别,生成全国烤烟种植区香型分布图(图2).

图2 基于气象因子评价模型的烤烟香型分区图

2.4.1 全国烤烟香型分布

清香型产区:云南省除昭通市东北部外的区域;福建省全部;四川凉山州、攀枝花市;贵州省黔西南州、六盘水市、安顺市西部、毕节市威宁西部;广西百色西部.

中间香型产区:云南省昭通市东北部;贵州省遵义市、毕节市、贵阳市、安顺市西部、黔南州北部、黔东南州北部、铜仁地区;四川省宜宾市、泸州市、达州市、巴中市、广元市、绵阳市;湖南省湘西州西北部、张家界市北部、常德市西北部;重庆市全部;甘肃陇南;陕西省全部;湖北省恩施州西部、宜昌市西部、十堰市、襄樊市西北部;河南省洛阳西部、三门峡市西部、南阳市西部;山东省临沂市、日照市、潍坊市南部;内蒙古赤峰西部;辽宁省丹东市、本溪市、抚顺市、铁岭市南部;吉林省延边州、吉林市、长春市东南部;黑龙江省牡丹江市、鸡西市、双鸭山市、七台河市.

浓香型产区:河南省许昌市、平顶山市、洛阳市东部、三门峡市东部、郑州市、周口市、驻马店市、商丘市、信阳市、南阳市东部;湖南省永州市、郴州市、衡阳市、长沙市、娄底市、怀化市、邵阳市、常德市东南部、张家界市南部、湘西州东南部;江西省全部;安徽省全部;湖北省恩施州东部、宜昌市东部;贵州省黔东南南部、黔南南部;广西百色东部、河池地区、贺州地区;广东省韶关市;山东省潍坊市西北部、淄博市;内蒙古赤峰市东南部;辽宁省朝阳市、阜新市、铁岭市北部;吉林省白城市、长春西北部;黑龙江省哈尔滨市、大庆市、绥化市.

2.4.2 不同烤烟香型区域气象因子的比较

不同香型烟叶产区气象因子的差别见表5.从平均气温来看,3种香型烟叶产区的伸根期气温差异不大,但自旺长期到成熟中后期,清香、中间香、浓香烤烟典型产区的平均气温依次增高.从降水量来看,旺长期以后清香型产区降水量高于浓香型和中间香型产区,清香型产区烟叶生育中后期,尤其是成熟后期降水量显著高于其他两个香型.从日照时数来看,中间香型产区全生育期日照时数变化较小,在190 h左右波动;浓香型产区日照时数变化剧烈,伸根期140 h左右,逐渐升高到成熟后期200 h附近;而清香型产区伸根期相对较高,平均180 h左右,之后降低,自旺长期始维持在140 h左右.综合3种香型产区的气象条件,推测成熟后期多雨和相对较低的温度可能是清香型烟叶风格形成的关键气象因素,而成熟期高温则可能导致烟叶浓香型风格的形成.

表5 不同烤烟香型典型产区的气象条件

3 结论与讨论

(1)利用逐步判别分析方法筛选得到10个气象因子,并建立了利用气象数据对烟叶香型进行判别的数学模型,模型的相对误差率为13.8%,具有较好的可用性.虽然气象因子是影响烟叶香型的主要生态因素,但土壤、地形地貌等因子也会对烤烟风格产生影响[4-12],这种影响在产区烟叶不同香型的判别值(Y)较接近时可能会显得更为重要,这也可能是该模型在对云南昭通、贵州天柱等[20-21]区域进行烟叶香型判别时出现错误的主要原因.

(2)本研究中所用移栽时间为各产区烟叶常规移栽时间.对于同一产区,如果移栽期发生较大的变化,由此导致的烟叶各生育期主要气象因子变化可能会使模型对该区域烟叶香型的判别出现变化,这种变化能否与烟叶香型因移栽时间不同出现的实际变化相对应,还需要更多的试验研究来证实.

(3)在筛选出的10个气象因子中,温度和日照时数对烟叶香型形成的相对贡献率较大,分别为74.8%和15.6%;从不同生育期来看,10个气象因子中移栽期有2个因子,旺长期有2个因子,成熟期有6个因子,表明成熟期可能是气象因子影响烟叶香型形成的主要时期.

(4)全国烟叶香型区域分布的研究结果有一些与传统认识存在较明显的差异,如辽宁、吉林和黑龙江的部分产区被判定为浓香型,但这些区域所产烟叶在实际评吸中一般都被判定为中间香型,这种差异产生的原因还有待于进一步研究.

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责任编辑 董志坚

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

中国烟草总公司科技项目quot;清香型特色优质烟叶生态基础研究quot;(TS-03-20110021);quot;全国烤烟烟叶香型风格区划研究quot;(110201402031);quot;不同香型烟叶典型产区生态特征研究quot;(110200901003).

张云贵(1967-),博士,副研究员,主要从事农业生态研究.E-mail:zhangyungui@caas.cn;*

李志宏,E-mail:lizhihong01@caas.cn

张云贵,刘青丽,王建伟,等.基于气象因子的烤烟香型分区模型构建及应用[J].烟草科技,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.