论数学优化模型在茶叶品质估算误差分析中的应用

李智群

（钦州学院理学院，广西钦州 535099）

论数学优化模型在茶叶品质估算误差分析中的应用

李智群

（钦州学院理学院，广西钦州 535099）

在传统的茶叶种植劳动中引入数学优化模型的概念，有助于实现茶叶种植、加工过程的可视化标准衡量与掌控。文章从数学知识与茶叶产业化种植结合的角度入手，阐述了常见的数学优化模型，以及茶叶种植和加工过程中数学优化模型的用武之地。重点对茶叶品质估算误差结果进行了对比和优化。最后，从实际茶叶种植加工过程出发，模拟演示建立茶叶品质估算误差的数学优化模型。

数学优化模型；茶叶；品质；估算误差

千百年来，饮茶者对于茶叶品质优中选优的挑剔眼光，成为推动茶叶种植与加工过程创新优化的不竭动力。针对茶叶种植与加工现状，制定有针对性的改进目标与措施之前，中间需要科学评判与测定的环节进行穿插。利用数学的原理，如数学优化模型的作用，就是其中的选择之一。

1 茶叶种植加工中的优选应用

数学中的优化模型是基于在众多选择中，找出性价比最高的一项。而茶叶种植与加工过程中追求的则是外观、色泽、气味、味道等方面品质的提升。二者对于最优的选择存在共通之处。

1.1 常见的数学优化模型

数学优化模型并无固定的格式，有助于计算出最佳选择方法的模型，都可以称之为数学优化模型。茶叶的种植加工地点为A，销售地点却为B，在茶叶由A地运往B地的过程中有多条道路可供选择。茶叶的运输问题中运输时间越短，越有利于茶叶的保鲜和存放，还能够因为时间的缩短而实现运输成本、人工成本的降低。因此，在诸多道路中，需要选择最快的运输道路。理论上看，只需要计算所有道路中距离最短的一条即可。但是在实际中，由于受道路状况、红绿灯的多少以及车流量等因素的影响，对于茶叶运输时间上也不能确定哪一条是最有效率的。通过建立一定的数学模型，可以确定运输时间最短的一条作为运输线路。或许距离不是最近，但是由于道路畅通，汽车的平均运输速度提高，燃油性能与运输成本更加优化。

1.2 数学优化模型在茶叶种植加工中的功用

茶叶在运输等方面的优化问题是最常见的，另外，还有最短时间、最低价格等应用范围较广的数学优化模型。在茶叶种植加工过程中，其优化组合还要适用于这一独特行为对象。例如：在南方丘陵地带，同时适合种植甲和乙两种茶叶品种。在两种茶叶都具备一定消费群体的前提下，当地需要在其中作出选择进行种植，以实现经济效益的增收。甲种茶叶市场价格在500元每千克，乙种茶叶市场价格在300元每千克。但是受品种原因的影响，甲种茶叶的亩产量只有45千克，而乙种茶叶的亩产量则能达到60千克。种植乙种茶叶虽然产量大但是价格低。设当地的面积为a，则甲种茶叶的价格收益Y甲=500×45×a= 22500a元；而乙种茶叶的价格收益Y乙=300×60×a=18000a元。明显Y甲要大于Y乙。显然，当地选择引入甲品种的茶叶进行种植更能实现增收效果。

2 茶叶品质估算误差分析的必要性

茶树叶片数量庞大，如何对整体的茶叶品质进行评测，通过逐一筛查判定的方式显然不现实。而引入抽样统计的概念，对其中具有代表性的茶叶叶片进行采集和分析，用以评估和分析总体的茶叶品质，具备一定的科学性和可行性。但是毕竟是样本，并不能反映所有茶叶的差异化情况。这就出现了对茶叶品质估算的误差。对这个误差进行分析，有利于对反映茶叶总体的品质情况进行改观。

2.1 反映整体茶叶品质水平

对误差进行分析，可以及时将不在样本所反映的情况序列中，加入个别的变化及影响系数，得出更精准的茶叶品质估算。在随机抽取茶叶的样本之后，得出区域范围内的茶叶为优等品。但是，在具体的抽样过程中还发现，有部分在种植区域边缘的茶树，因为水分和光照等原因，其茶树中出产优等茶叶的频率较低。此时可以根据边缘茶树的数量，分析出整体估算值是略高于真实值的，并且数量也决定了高出的具体范围。

2.2 检验茶叶品质估算模型

对茶叶品质进行估算的方式并不是一成不变。在茶叶种植区域，计划培养一批高品质的茶叶。考虑到水分、养分等因素，为了判断该批茶叶的品质，会根据地域的区域划分，按照丘陵地带、平缓地带等因素来进行取样分析，得出品质估算结果。但是，在对估算的结构与真实值之间的误差作分析时，发现在时间上也有影响的迹象，即在4月份采摘和在5月份采摘也存在差别。此时就需要对评估模型进行完善，加入时间纵轴的因素。

2.3 调整茶叶品质管理模式

对茶叶品质的估算误差进行分析，属于工具的方法完善，其最终目的还是通过反映茶叶品质的真实水平，使人们了解茶叶的种植情况。其中，对于影响误差的因素的提取过程，其实也是对影响茶叶品质的因素进行全面摸排和梳理的过程。在发现问题之后，对茶叶的品质改善提出借鉴性的思路与方向。

3 茶叶品质估算误差数学优化模型的建立

对茶叶品质估算时产生的误差建立数学优化模型，其目的为通过数学建模，把对茶叶品质估算的误差降到最低，尽最大可能实现精确反映茶叶的品质。

3.1 建模前准备

建立数学优化模型前，首先需要具备有对茶叶品质估算的体系和方式。例如：高校农业种植专业在茶园开辟部分区域研发培育更高品质的茶叶，需要建立定期检测与抽样体系，来反映茶叶的品质，观察茶叶的变化趋势。体系针对该区域内茶叶的种植定位、植株之间的疏密程度等进行定向抽样；其次，要建立误差计算与分析的数据采集。要从可能引起误差的因素进行周全考虑，全面收集在抽样体系之外的，气候的变化，附近的水、土壤、空气等变化趋势等信息，针对不同检测点上的茶叶进行抽样补充。从而为茶叶样本离散点与茶叶品质主线之间的离散趋势，尽可能地完善相关统计信息。

3.2 模型建立与使用

中期建模是衡量茶叶品质估算误差的最关键的步骤。数学优化模型的选取与建立过程，将直接关系估算误差分析结果的精确性和优化措施。建模的过程即是将茶叶品质相关联的信息和数据进行数字化的过程。例如：同一株茶树上，因上部叶片接受的阳光较下部更多，因此，茶叶叶片颜色呈细微变化。在茶叶等级中，往往以“绿润”色为一等，而“绿尚润”为二等。在对一株或多株茶树中茶叶的等级作统计后，用以估算整体茶树的茶叶品质。这时，数学优化模型的主要内容，就是该株茶树的品质比例与茶树数量和数学关系之积。但是考虑到区域地形的变化导致灌溉时存水量的变化，也会引起叶片颜色的更改。此时，处于区域边缘化或者坡地的茶树数量及其占茶树总量的比例，将是作为优化模型内的加权系数来对基础模型进行调整。

4 结论

在人们掌握了数字的应用和规律之后，优化的问题变得更为直观和便于计算。生活中经常面临的时间、速度、性价比最高等问题，是常见的数学优化模型解析对象。引入茶叶的种植与加工中，可以为其在品种优化、成本优化等方面解决实际的困难和问题；其中，对茶叶品质的估算误差进行分析，是保障茶叶品质、优化估计模型和寻求改进方法的有效方式之一。将数学优化模型建立在茶叶品质估算误差的分析中，首先要建立起完善的估算体系，收集尽可能多的与茶叶品质相关联的信息，然后将这些信息数字化，在优化模型的基础上计算与真实茶叶品质水平之间的误差。

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李智群（1979-），女，广西贵港人，硕士，讲师，研究方向：最优化，数学模型等。