基于Box-Behnken模型大蒜机播成本影响因素分析*

吴小伟，张璐，唐莉莉，韦家武，陆海莉，周忠诚

(1.江苏省农业机械技术推广站，南京市，210017； 2.江苏省农业农村厅，南京市，210036)

0 引言

我国大蒜主产区包括山东、江苏、河南等几个省份[1-2]，2019年全国具备一定规模的大蒜产区将近70个，全国大蒜种植面积约800 khm2，其中江苏省大蒜种植面积约146.7 khm2，是我国大蒜的主产区之一。专家学者主要围绕大蒜栽培农艺技术、播种机地轮、自动投种等方面开展大蒜机械化播种技术研究[3-6]。

张春岭等[7]设计一种由电控播种装置、播深调节装置、参数检测装置和人机交互界面等组成的电液混合调控式大蒜播种机，可实现智能调节功能，在同等条件下，较以汽油机为动力的大蒜播种机漏播率降低3.1%；金诚谦等通过探索芽尖方向对大蒜生长的影响[8-11]，分析正芽机播与非正芽机播优缺点；对大蒜播种机的性能分析主要围绕取种机构和排种器展开[12-18]，分析取种机构及排种机构的影响因素等，明确最佳工作参数。当前，大蒜播种机取种装置多为勺链式[19]，播种时其漏播率较高，需人工进行补种，增加了蒜农的劳动强度，针对该问题，通过在勺链式大蒜播种机添加漏播检测和自动补种装置，改进后的自动补种式大蒜播种机在机器前进速度为0.2 m/s条件下，实现平均漏播率3.08%，较未开启补种系统可降低漏播率5.03%。通过对大蒜播种机机架轻量化设计[20]，可实现减重27.36%情况下满足静强度要求且随机振动最大位移响应降幅不大。另外，大蒜物料力学特性、蒜瓣分级效果对播种效果也存在影响[21-22]。通过采用大蒜自动定量称重筛选，可解决现有蒜头分选机存在分选质量不高的问题[23]，提高蒜头均匀性，为提高蒜种分瓣分选和机播质量打下基础。正芽播种机与非正芽播种机在播种成本上存在差异[24]。

当前，大蒜播种主要依靠人工作业，劳动投入大，生产成本高，对于适时播种非常不利[25]。相对稻麦生产机械，大蒜播种机生产厂家少，机型也相对较少。由于购机价格、维修保养、配套动力等不同，导致不同类型播种机使用成本不同。另外，现有研究主要集中在农艺技术和机具方面，对大蒜机械化播种成本影响还未见报道。本文通过选取常见的大蒜播种机，筛选对播种成本影响较大的单机价格、机械运行成本、播种效率、种植年限、种植面积为研究因素，建立播种成本回归模型，分析在不同种植年限、面积条件下，对机械播种成本影响的主次因素，以期为大蒜机械化生产成本预测和选用机械化播种技术与装备提供参考。

1 试验材料及方法

1.1 试验材料

大蒜播种机购置及运行成本对播种成本有影响，相同项目对不同类型播种机影响程度也不一致。正芽播种机购置价格较非正芽播种机高很多，且正芽播种机产出效果较非正芽也有积极作用。因此，选取市场上常见的中拖配套悬挂式正芽播种机和非正芽播种机两种。根据调查和试验，对影响播种成本的主要因素进行分析，确定的播种机价格、播种机效率、配套动力价格等主要参数如表1所示。

表1 大蒜播种机主要参数范围Tab. 1 Parameter range of garlic planter

1.2 分析方法

为分析在不同种植年限、面积条件下，对机械播种成本影响的主次因素，选取对播种成本影响较大的单机价格、机械运行成本、播种效率、种植年限、种植面积为分析因素，播种成本为响应指标。机械运行成本包括配套拖拉机折旧费、机组人员工资、机具燃油费、机组日常维修费及其他辅助费用组成，机械运行成本为扣除播种机购置成本的运行费用。根据调查和试验，确定的各因素取值范围如下：机械运行成本335.3～668.3元/hm2，播种效率0.13～0.33 hm2/h，种植年限1～5年，种植面积1～100 hm2。依据Box-Behnken中心组合设计理论模型进行设计，因素编码如表2所示。

表2 播种成本影响因素编码Tab. 2 Coding factors of seeding cost

2 结果与分析

2.1 试验计算结果

试验设计方案与结果如表3所示，其中x1、x2、x3、x4、x5为各因素编码值，y为播种成本响应值。

表3 试验设计方案及结果Tab. 3 Design and results

2.2 回归模型及显著性检验

对表3中的试验结果，运用Design-Expert 12数据分析软件进行多元回归拟合分析，得到播种成本y的回归方程

y=21.15+11.4x1+2.52x2-6.28x3+5.07x4+14.57x5+1.71×10-15x1x2-5.7x1x3-4.44×10-16x1x4+5.7x1x5+1.68x2x4+2.47x2x5+1.7×10-15x3x4-5.03x3x5+ 4.97x4x5

(1)

由表4分析可知，回归方程F值为383.92，模型P<0.000 1，表明回归模型极显著。失拟项P值为0.86，表明回归方程拟合度高。模型决定系数R2值为0.994 8，表明这个模型可以解释99.48%以上的评价指标，表明模型较优可以用于结果预测。

目标模型中有4个回归项对结果影响不显著(P>0.05)，其余各项影响显著。剔除模型不显著回归项，对模型进行优化，分析优化后的模型，F值为593.33，P<0.000 1，模型决定系数R2值为0.994 8，失拟项P值为0.91，可知优化模型可靠。优化后模型预测值与试验值关系如图1所示，从图中看出，播种成本预测值与实际值跟踪效果较好。

y=21.15+11.4x1+2.52x2-6.28x3+5.07x4+14.57x5-5.7x1x3+5.7x1x5+1.68x2x4+2.47x2x5+4.97x4x5

(2)

在种植面积及种植年限最低，单机价格、机械运行成本和播种效率中等条件下，单位年限面积播种成本最高，为6.75万元/hm2，在单机价格及机械运行成本最低，种植年限、播种效率和种植面积中等条件下，单位年限面积播种成本最低，为0.05万元/hm2，得出种植面积较种植年限对机械播种成本影响更显著。在所有播种组合中，单位年限面积成本小于1万元/hm2的占84.78%，小于0.5万元/hm2的占82.61%，小于0.2万元/hm2的占67.39%。与调查人工播种成本0.68万元/hm2相比，84.78%的机播方式优于人工播种方式成本。

表4 回归模型方差分析Tab. 4 Variance analysis of regression models

图1 播种成本预测值与实际值关系Fig. 1 Relationship between predicted value and actual value

根据王后新[26]研究结果，回归项F值与贡献率存在如下关系，见式(3)、式(4)，贡献率K值越大，各单因素对模型y的影响越大，种植面积是影响播种成本最大因素，机械运行成本是影响播种成本的最小因素，但单机价格、机械运行成本、种植年限三项对播种成本的影响差异不显著，各因素对播种成本的影响呈现如下关系：种植面积>播种效率>单机价格>种植年限>机械运行成本，分析结果如表5所示。因此，在大蒜播种机购置时，应选择价位合适、播种效率高、故障率低、作业质量好的品牌。

(3)

i,j=1,2,3,4,5i≠j

(4)

式中：F——回归方程中各回归项的F值；

δ——回归项对F值的考核值；

Kxj——各因素贡献率。

表5 各因素贡献率分析Tab. 5 Analysis on contribution rate on each factor

2.3 各因素对播种成本的影响

固定其余因素水平为零，分析另外2个因素的相互作用对播种成本的影响，其响应面如图2所示。图2(a)为机械运行成本、单机价格、播种效率处于中心水平时，种植面积及种植年限交互作用对播种成本的影响，随种植面积、种植年限的增加，播种成本均逐渐增加，但种植面积对成本的影响更显著。图2(b)为种植年限、播种效率、单机价格处于中心水平时，机械运行成本及种植面积交互作用对播种成本的影响。随种植面积、机械运行成本的增加，播种成本均逐渐增加，同样，种植面积从1 hm2增加到100 hm2，播种成本从6.8万元增加到30.2万元，种植面积较对机械运行成本对播种成本的影响更显著。图2(c)为种植面积、播种效率、单机价格处于中心水平时，机械运行成本及种植年限交互作用对播种成本的影响，随机械运行成本及种植年限的增加，播种成本均逐渐增加，但影响差异不显著。图2(d)为机械运行成本、播种效率、种植年限处于中心水平时，种植面积及单机价格交互作用对播种成本的影响，单机价格从1万元/台增加到12.4万元/台，播种成本从1.2万元增加到12.6万元，种植面积从1 hm2增加到100 hm2，播种成本从1.2万元增加到18.1万元，随种植面积及单机价格的增加，播种成本逐渐增加，两者对播种成本影响均显著。图2(e)为种植面积、机械运行成本、种植年限处于中心水平时，播种效率及单机价格交互作用对播种成本的影响，单机价格固定时，随播种效率从0.13 hm2/h增加到0.33 hm2/h，播种成本从10.6万元降低到8.6万元，单机价格从1万元/台增加到12.4万元/台，播种成本从10.6万元增加到44.8万元，单机价格较效率影响播种成本显著。图2(f)为单机价格、机械运行成本、种植年限处于中心水平时，播种效率及种植面积交互作用对播种成本的影响，种植面积从1 hm2增加到100 hm2，播种成本从6.9万元增加到48.6万元，种植面积较播种效率影响播种成本显著。从响应面分析看，各因素对播种成本影响结果与贡献率分析一致。

图2 各因素对播种成本的影响

Fig. 2 Effects of all factors on sowing cost

3 结论

1) 通过筛选对播种成本影响较大的单机价格、机械运行成本、播种效率、种植年限、种植面积为研究因素，开展多元回归拟合分析，建立播种成本回归方程并进行优化，优化后的模型F值为593.33，P<0.000 1，模型决定系数R2值为0.994 8，失拟项P值为0.91，可知优化模型可靠。

2) 从单位年限面积播种成本看，种植面积较种植年限对机播成本影响更显著，与调查人工播种成本相比，84.78%的机播方式优于人工播种方式成本。种植面积是影响播种成本最大因素，机械运行成本是影响播种成本的最小因素，各因素对播种成本的影响呈现如下关系：种植面积>播种效率>单机价格>种植年限>机械运行成本，在大蒜播种机购置时，建议选择价位适中、播种效率高、故障率低、作业质量好的品牌。

3) 本研究是基于单机价格、机械运行成本、播种效率、种植年限、种植面积为分析因素，还需进一步对不同类型播种机产出蒜头规格、不同规格蒜头价格、机具故障率等因素分析，以构建更加细致的机械播种成本影响因素排序。