降雨因子波动对恩施烤烟产量的影响

尹虎成，王瑞，任晓红，黄学阶，夏鹏亮，舒照鹤，王平章，张炜

(1.湖北省烟草公司恩施州公司，湖北 恩施 445000；2.恩施州水文局，湖北 恩施 445000；3.湖北博智科技服务有限公司，湖北 鹤峰 445800)

农业生产是靠天吃饭的开放式经营活动，受阴雨寡照气候条件的影响较大[1-4]，但是各产区的影响程度和影响方式差别很大，往往是“个案式的解释”比较多，而“通则式的解释”比较少。而阴雨天气也是烟草靶斑病的重要流行条件之一[5-6]。降雨后烟田养分含量均有不同程度降低[7]也是一个重要因素。大田期降雨量也是影响烘烤的根本因素[8]。国内外研究多集中于“需水绝对量”基础上的分析，显然在绝对降雨量上，一个常年降雨量大的烟区和一个降雨量少的烟区日降150 mm的雨量所带来的影响差异是巨大的。为了明确产区降雨量波动幅度对产区合同单产的影响程度，对恩施州8个县市的合同单产和恩施州水文水资源勘测局公布的年降雨量波动偏差进行相关性分析，试图通过分析来寻找量化降雨量波动对烤烟单产的影响程度。根据这个程度来量化降雨量波动对烟叶单产的影响，寻找可行的“通则式解释”为通过气象因子建模推导产区单产和内在品质波动提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 数据来源

2020年恩施州烤烟合同单产(以667 m2计,下同)由恩施州烟草公司根据实际收购报表按实际收购量除以年初合同面积计算得出。降雨量数据由恩施州水文水资源勘测局通过分布在8个县市的208个遥测点的数据统计得出。

1.2 数据分析方法

对各县市的年降水量波幅和烤烟单产进行直线回归分析，量化年降水量对单产的影响程度；然后逐月分析各月降雨量波幅和单产的相关性；将相关性系数乘以当月的波幅然后累加出重要月份的“校正波幅”，用校正过后的波幅和单产进行直线回归分析得出估产模型。

1.3 数据处理

试验数据用DPS7.05和 Excel 2007进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 年降雨量波幅与合同单产

由表1可以看出，合同单产和波动偏差的排名顺序刚好相反，降雨量波动偏差越大的县市排名越靠后。显然，年降水量向上波动的幅度对合同单产形成了明显的影响。因此，可以用直线回归分析对数据进行处理，从而量化这个影响的程度。年降雨量向上波动的幅度和合同单产之间有极显著的负相关性。得出公式：合同单产=151.917 1-159.366 9×降雨量波动百分比。从理论上讲，我们可以通过年降雨量的向上波动幅度来对产值进行预估。

表1 恩施州8个县市年降雨量向上波动幅度与合同单产

2.2 大田期月降雨量波幅与合同单产的关系

由表2可以看出,较常年平均降雨量，恩施州4月和5月降雨量整体偏少，6月和7月降雨量整体偏大，而8月降雨量整体偏少。所以，当年主要的异常降雨的影响因子出现在6月和7月。年降雨量的波幅对合同单产的影响最大的月份与烟叶在恩施州的生长期高度一致，而影响最大的月份为6—8这3个月。而主要的负相关为6月、7月、8月、9月，而4月、5月、10月则是正相关。

表2 各月份年降雨量波动情况

2.3 合同单产与6—9月的年降雨量波动之间的关系

用相关系数和该月的降雨量波幅相乘得到各月的校正波幅。然后将主要大田生长期的校正波幅累加，得出各县市累计波幅(表3)。分析主要大田期累计波幅和单产的关系。得出二者有极显著的负相关(0.861)。因此，“合同单产=140.615 7-47.754 6×(6月波幅×0.347+7月波幅×0.623+8月波幅×0.631+9月波幅×0.189)”的公式成立。从理论上可以在9月30日估算出各县市理论单产和当年生产任务完成情况并累加出全州预计完成烤烟收购量，与全州实际收购烤烟量仅少1.8%，比烤烟实际收购结束时间提前41 d。

表3 主要大田期降雨量波动的校正波幅

3 讨论

烤烟香型凸显程度与降雨量呈显著相关[9-10]。武陵烟区、黔中烟区、秦巴烟区、鲁中烟区的降水量对烤烟生物碱含量的影响较大，东北产区则影响不显著[11]，显然在不同的烟区降雨量的数值对产量和内在的品质的影响程度是不一样的。而云南则是成熟前期和中期的降雨对品质影响较大[12]，四川成熟期降雨量则和品质呈正相关[13]。而单就降雨绝对量来说光是云南的昆明和元谋就相差38%以上[14]，湖北恩施州烟区的鹤峰县就高出巴东县30%(年降雨量相差390 mm)，因此，尊重气象因子在不同产区的不同影响力和角色，用相对于常年平均降雨量的波幅来量化因子对产区的影响就可以成为一个“通则”而非个案。

这个通则式的解释就为我们建立系统的全国性的气象因子对烟叶产量和产质影响模型搭好了骨架。而进一步量化各产区气象因子的波动而产生的内在品质和化学成份的波动规律，就可以通过气象因子为全国各产区的产量和内在品质的波动建模，为预测和推演各产区烟叶特色和调整配方提高预见性和确定性。

从理论上讲，从4月到9月的整个生长期内的降雨量都是影响了烟叶单产的。根据各月降水波幅和单产的相关性系数来看，其影响程度并不是一致的，显然通过简单的累加并不能还原事实上的样子。由于每个月份的降雨量波动幅度本质上是一个影响因子，在分析时用多元线性回归分析剔除不显著的自变量显然是不科学的。因此，用影响较大的月份的波幅乘以相关性系数计算出一个新的波动值更能代表该月份波动幅度对最终结果的影响程度。用这个校正之后的值累加得出的自变量显然更能反应出客观事物的规律[15]。

在恩施烟区，年降雨量较常年的波动能够显著的影响合同单产。随着年降雨量的增加，合同单产明显下降。大田生长期的降雨量波动对合同单产的影响大于非大田生长期，而在大田生长期中6、7、8这3个月的降雨量波动对合同单产的影响最为明显。从理论上可以通过“合同单产=151.917 1-159.366 9×降雨量波动幅度”的公式来计算年降雨量波动对烟叶生产的影响程度。可以利用公式“合同单产=140.615 7-47.754 6×(6月波幅×0.347+7月波幅×0.623+8月波幅×0.631+9月波幅×0.189)”提前41 d预估出当年收购任务完成情况。