黃廷炎，劉東鳴，沈長(zhǎng)華，陳家金，邱曉光

（1南平市氣象局，福建 南平 353000；2南平市農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，福建 建陽(yáng) 354200；3福建省氣象科學(xué)研究所，福州 350001）

影響南平烤煙產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃蛹爱a(chǎn)量預(yù)報(bào)

黃廷炎1，劉東鳴1，沈長(zhǎng)華2，陳家金3，邱曉光1

（1南平市氣象局，福建 南平 353000；2南平市農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，福建 建陽(yáng) 354200；3福建省氣象科學(xué)研究所，福州 350001）

運(yùn)用相關(guān)分析對(duì)南平市烤煙生產(chǎn)的相關(guān)氣象因子與當(dāng)年烤煙單產(chǎn)、上等煙比率進(jìn)行了比較分析，結(jié)果表明：影響南平市烤煙單產(chǎn)的主要?dú)庀笠蜃邮巧习肽甑慕邓浚ń邓諗?shù)），且為負(fù)相關(guān)；影響南平烤煙品質(zhì)的主要?dú)庀笠蜃訛榇筇锲凇?.0℃有效積溫和 1月 1日 ～7月 20日最低氣溫。利用逐步回歸的方法將相關(guān)較好的氣象因子建立了產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，以為南平市的烤煙優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

烤煙；氣象因子；相關(guān)分析；產(chǎn)量預(yù)報(bào)

氣象因子是影響烤煙生產(chǎn)的重要因素之一［1］。近年來(lái)，全球氣候變化劇烈，異常天氣越來(lái)越頻繁，對(duì)烤煙生產(chǎn)有直接和間接的影響［2］。南平市地處福建省北部，烤煙生產(chǎn)已成為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)增效的主要項(xiàng)目之一，是當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一。近年來(lái)，南平市烤煙種植技術(shù)不斷改進(jìn)、提高且趨于穩(wěn)定，但烤煙產(chǎn)量年際間差異較大，很大程度上受氣象因素的制約［3～5］。由于氣象因子難以人為調(diào)控，如何趨利避害，充分利用和合理開發(fā)氣象資源，降低氣象因子對(duì)烤煙產(chǎn)量的影響程度，是烤煙生產(chǎn)上急需解決的問(wèn)題［6］。過(guò)去有關(guān)氣象因子與烤煙生產(chǎn)關(guān)系的研究主要針對(duì)烤煙化學(xué)成分與氣象因子的關(guān)系，而氣象因子對(duì)烤煙生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的影響研究較少。筆者對(duì)全市總產(chǎn)量相關(guān)極顯著的建陽(yáng)、松溪、光澤、延平氣象因子與產(chǎn)量關(guān)系進(jìn)行分析，對(duì)與全市上等煙比率相關(guān)較好的浦城、邵武、延平氣象因子與烤煙品質(zhì)進(jìn)行分析，以尋找影響烤煙產(chǎn)量和品質(zhì)變化的關(guān)鍵氣象因子，并建立產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，為充分利用氣候資源，趨利避害，制定科學(xué)、規(guī)范栽培技術(shù)措施，達(dá)到優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)提供依據(jù)。

1 資料與方法

利用南平市 1996～2009年 1～7月日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)等氣象要素的平均值（累計(jì)值）和烤煙年產(chǎn)量、品質(zhì)（上等煙比率）資料，用相關(guān)分析方法分析影響南平市烤煙產(chǎn)量、品質(zhì)的主要?dú)庀笠蜃?。用多元回歸方程建立南平市烤煙產(chǎn)量的氣象預(yù)測(cè)模型。

2 烤煙產(chǎn)量、品質(zhì)影響分析

首先，利用全市 10個(gè)縣（市、區(qū)）烤煙單位面積產(chǎn)量和上等煙比率分別與各氣象因子進(jìn)行相關(guān)分析；其次，對(duì)全市總產(chǎn)、上等煙比率與各縣（市、區(qū)）產(chǎn)量、品質(zhì)進(jìn)行相關(guān)分析（表 1）；第三，確定與總產(chǎn)量相關(guān)極顯著的建陽(yáng)、松溪、光澤、延平分別代表南、北、中部進(jìn)行產(chǎn)量影響分析，確定與全市上等煙比率相關(guān)較好的浦城、邵武、延平分別代表南、北、中部進(jìn)行烤煙品質(zhì)分析。

表1 南平市與各縣市的烤煙產(chǎn)量、上等煙比率相關(guān)系數(shù)表

2.1 產(chǎn)量影響分析

利用建陽(yáng)、松溪、光澤、延平 1996～2008年（光澤為1997～2008年）的烤煙單位面積產(chǎn)量與同期的19個(gè)氣象因子進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表 2。

從表 2可以看出，南部（延平）烤煙單位面積產(chǎn)量與大田營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期降水日數(shù)相關(guān)最大，達(dá) －0.66，通過(guò) 0.001信度檢驗(yàn)；中部（松溪、建陽(yáng)）烤煙單位面積產(chǎn)量與1月1日 ～7月20日降水量相關(guān)最大，相關(guān)系數(shù) 達(dá) －0.52和 －0.71，通 過(guò) 0.001信 度 檢驗(yàn)；北部烤煙單位面積產(chǎn)量與 1月 1日 ～7月 20日降水日數(shù)相關(guān)最大，相關(guān)系數(shù)達(dá) －0.67，通過(guò) 0.001信度檢驗(yàn)。從總體上看，對(duì)產(chǎn)量影響較大的氣象因子是上半年的降水量，且為負(fù)相關(guān)，也就是上半年降水量少，產(chǎn)量高；降水量多，產(chǎn)量低。

表2 單位面積產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)系數(shù)及位次

2.2 品質(zhì)影響分析

根據(jù)全市上等煙比率與各縣市的相關(guān)性，選取相關(guān)性較好，且代表了北部、中部和南部的浦城、邵武、延平為分析對(duì)象。選取 1996～2008年的上等煙比率與19個(gè)氣象因子進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明：影響南部（延平）烤煙上等煙比率的氣象因子中相關(guān)系數(shù)最大的為大田期≥8.0℃有效積溫，相關(guān)系數(shù)達(dá)－0.69，通過(guò) 0.001信度檢驗(yàn)；影響中北部（邵武、浦城）烤煙上等煙比率的氣象因子中相關(guān)系數(shù)最大的為1月 1日 ～7月 20日最低氣溫，相關(guān)系數(shù)達(dá) －0.76和 －0.75，通過(guò) 0.001信度檢驗(yàn)（表 3）。1月 1日 ～7月 20日平均氣溫，X15：1月 1日 ～7月 20日最低氣溫，X16：1月 1日 ～7月 20日降水量，X19：現(xiàn)蕾期平均相對(duì)濕度。

表3 上等煙比率與氣象因子的相關(guān)系數(shù)及位次

3 產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型與試報(bào)

3.1 預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)思路

由于南平市東西、南北跨度均較大，各地氣候差異明顯，因此，用同一氣候預(yù)報(bào)模式難以表征各縣市烤煙產(chǎn)量影響情況。為此，首先考慮將全市烤煙產(chǎn)量與各縣市產(chǎn)量進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，其結(jié)果見表 4；其次，選取關(guān)聯(lián)度最高的前 4縣（光澤、建陽(yáng)、松溪、延平）為代表，利用中國(guó)氣象局產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行集成預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)全市本年度單位面積產(chǎn)量和總產(chǎn)，這樣就將全市產(chǎn)量預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化為區(qū)域相對(duì)較小的各縣市產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)；第三，建立代表站點(diǎn)縣市區(qū)單位面積產(chǎn)量氣候預(yù)測(cè)模型。

表4 南平市烤煙總產(chǎn)量與各縣市單位面積產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)

3.2 預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型的建立

在預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)思路確定后，首先要做的就是建立代表站點(diǎn)光澤、建陽(yáng)、松溪、延平的預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)模型。為此，利用 1996～2009年各站烤煙產(chǎn)量資料與同期候（旬）平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、平均相對(duì)濕度、降水量、日照時(shí)數(shù)、溫濕比、日降水量≥0.1 mm日數(shù)等氣象因子建立烤煙氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型。其中，氣象產(chǎn)量形式為絕對(duì)差值（Yi－Yt），氣象產(chǎn)量模式為逐步回歸，趨勢(shì)產(chǎn)量模擬為線性滑動(dòng)平均，趨勢(shì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)為調(diào)和權(quán)重，產(chǎn)量滑動(dòng)步長(zhǎng)為3，單相關(guān)水平值為 0.5，滑動(dòng)相關(guān)方差為 0.15，因子引入水平為 2.5，因子滑動(dòng)平均為 3，因子距平和平方處理。各站點(diǎn)烤煙產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型詳見表5。

表5 南平市4個(gè)代表站點(diǎn)產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型

3.3 產(chǎn)量試報(bào)

利用上述模型對(duì) 2010年烤煙產(chǎn)量進(jìn)行試報(bào)和誤差分析，結(jié)果見表 6。

表6 2010年烤煙產(chǎn)量試報(bào)和誤差分析

由表 6可知，從 2010年4個(gè)代表站烤煙產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)情況來(lái)看，均為減產(chǎn)，修正后預(yù)測(cè)每公頃產(chǎn)量在 1 356.6～1 778.25 kg／hm2之 間 。從誤差 分 析 來(lái)看，誤差在 56.55～85.05 kg／hm2之間，平均誤差為61.2 kg／hm2。據(jù)分 析，2010年 南 平 市烤 煙 減 產(chǎn) 的主要原因是冰雹、暴雨、洪澇等氣象災(zāi)害造成的［9］，與預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的趨勢(shì)一致。

將2010年 4個(gè)代表站修正后的烤煙產(chǎn)量，代入全市預(yù)報(bào)模型，得出 2010年南平市烤煙單位面積產(chǎn)量 為 1 717.35 kg／hm2，與 實(shí) 際 產(chǎn) 量 1 540.05 kg／hm2，相差 177.3 kg／hm2，誤 差率 10%。

4 小結(jié)

（1）通過(guò)烤煙生產(chǎn)期各氣象要素對(duì)烤煙產(chǎn)量和品質(zhì)的影響分析，進(jìn)一步有針對(duì)性采取人工干預(yù)措施，提高烤煙產(chǎn)量和品質(zhì)具有指導(dǎo)和現(xiàn)實(shí)意義。

（2）首次建立的烤煙產(chǎn)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型，為提前做好烤煙收購(gòu)前資金調(diào)度、倉(cāng)儲(chǔ)準(zhǔn)備等工作具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。但是，預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型中因子選擇是否科學(xué)，用部分代表點(diǎn)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)全市產(chǎn)量代表性等仍待進(jìn)一步實(shí)踐檢驗(yàn)。

［1］王克占 .烤煙產(chǎn)質(zhì)形成與氣象因子的關(guān)系［D］.泰安：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，2009.

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［9］黃廷炎，沈長(zhǎng)華，陳家金，等 .2010年南平市異常氣候?qū)緹熒L(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的影響［J］.亞熱帶農(nóng)業(yè)研究，2011，7（4）：266－269.

The Major Meteorological Factors Affecting Yield of Flue－cured Tobacco and Yield Forecast in Nanping

HUANG Ting-yan1，LIU Dong-m ing1，SHEN Chang-hua2，CHEN Jia-jin3，QIU Xiao-guang1
（1 Nanping Meteorological Office，Nanping，F(xiàn)ujian 353000，China；2 Agrometeorological Experimental Station of Nanping City，Jianyang，F(xiàn)ujian 354200，China；3 Institute of Meteorological Sciences of Fujian Province，F(xiàn)uzhou，F(xiàn)ujian 35001，China）

The correlations between meteorological factors and unit area yield and the ratio of high class leaves of fluecured tobacco in Nanping citywere analyzed，and the results showed that themajormeteorological factor affecting the unit area yield of flue－cured tobacco was the rainfall of the firsthalf year，and their correlation was negative.Themeteorological factors affecting the tobacco leaves qualitywere the effective accumulated temperature above8℃ during the field duration and theminimum temperature during 1stJanuary to 20thJuly.The yield forecasting model was established by using stepwise regressionmethod，which provided the scientific basis for high－yielding and high quality of flue－cured tobacco in Nanping city.

Flue－cured tobacco；Meteorological factor；Correlation analysis；Yield forecast

S572.01

A

1001-5280（2013）03-0255-04 DOI：10.3969／j.issn.1001-5280.2013.03.12

2013 01 03

黃廷炎（1955－），男，高級(jí)工程師，從事氣象服務(wù)研究，Email：hty800＠163.com。