
Construction of Flue-cured Tobacco Yield Forecast Model in Xiangxi Autonomous Prefecture Based on Key Meteorological Factors
HE Na, FAN Yuxian, YUAN Xiaokang, ZHANG Mingfa, ZHANG Sheng
Construction of Flue-cured Tobacco Yield Forecast Model in Xiangxi Autonomous Prefecture Based on Key Meteorological Factors
To provide scientific basis for decision-making and management of flue-cured tobacco production, the yield forecast model of flue-cured tobacco was studied. Based on the yield data and meteorological observation data of two main flue-cured tobacco varieties ‘Yunyan 87’ and ‘Xiangyan 7’ in the middle altitude area of Xiangxi Autonomous Prefecture, Hunan Province from 2019 to 2021, correlation analysis was carried out between yield data and meteorological data in different growth stages to find out the key meteorological factors which affected yield, and stepwise regression was made between yield and key meteorological factors. Finally, the yield forecast models of flue-cured tobacco were established, and were tested by independent data. The results showed that the key meteorological factors which affected the yield of ‘Yunyan 87’ flue-cured tobacco were the average relative humidity in the prosperous mature period, the number of dry days in 50 days of the mature period, and the precipitation in 51-60 days after the prosperous mature period. The main meteorological factors which affected the yield of ‘Xiangyan 7’ flue-cured tobacco were the number of dry days in 50 days of the mature period, the effective accumulated temperature of 13℃ in the prosperous mature period, and the average temperature in 61-70 days after transplanting. The accuracy rates of back generation test and forecast test of ‘Yunyan 87’ yield forecast model were 94.6% and 97.5%, respectively, and the accuracy rates of back generation test and forecast test of ‘Xiangyan 7’ yield forecast model were 96.7% and 89.6%, respectively.
Yunyan 87 / Xiangyan 7 / key meteorological factors / flue-cured tobacco yield forecast / Xiangxi Autonomous Prefecture {{custom_keyword}} /
表1 ‘云烟87’、‘湘烟7号’2019—2021年生育期 |
年份 | 移栽期 (月-日) | 品种 | 团棵期 (月-日) | 现蕾期 (月-日) | 采收末期 (月-日) | 品种 | 团棵期 (月-日) | 现蕾期 (月-日) | 采收末期 (月-日) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2019 | 4-12 | 云烟87 | 5-12 | 6-3 | 8-2 | 湘烟7号 | 5-12 | 6-9 | 8-12 |
4-19 | 5-19 | 6-9 | 8-10 | 5-19 | 6-14 | 8-22 | |||
4-26 | 5-26 | 6-16 | 8-22 | 5-26 | 6-23 | 8-28 | |||
5-3 | 6-3 | 6-25 | 8-28 | 6-3 | 6-28 | 9-5 | |||
5-10 | 6-10 | 7-1 | 8-28 | 6-10 | 7-7 | 9-5 | |||
2020 | 4-12 | 5-16 | 6-7 | 8-16 | 5-16 | 6-7 | 8-18 | ||
4-19 | 5-21 | 6-13 | 8-21 | 5-21 | 6-13 | 8-21 | |||
4-26 | 5-27 | 6-20 | 8-27 | 5-27 | 6-20 | 8-27 | |||
5-3 | 6-5 | 6-25 | 9-3 | 6-5 | 6-25 | 9-3 | |||
5-10 | 6-12 | 7-1 | 9-8 | 6-12 | 7-1 | 9-11 | |||
2021 | 4-12 | 5-19 | 6-10 | 8-21 | 5-17 | 6-8 | 8-19 | ||
4-19 | 5-22 | 6-15 | 8-23 | 5-21 | 6-13 | 8-21 | |||
4-26 | 5-29 | 6-23 | 8-30 | 5-28 | 6-21 | 8-28 | |||
5-3 | 6-8 | 6-28 | 9-6 | 6-5 | 6-25 | 9-3 | |||
5-10 | 6-16 | 7-5 | 9-12 | 6-12 | 7-2 | 9-10 |
表2 ‘云烟87’产量与气象因子的相关系数 |
编号 | 气象因子 | 相关系数 | 编号 | 气象因子 | 相关系数 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 旺长期平均相对湿度 | 0.738** | 7 | 成熟期降水量 | 0.717** |
2 | 成熟期平均相对湿度 | 0.700* | 8 | 旺长—成熟降水量 | 0.655* |
3 | 伸根—旺长平均相对湿度 | 0.705* | 9 | 旺长期日照时数 | -0.587* |
4 | 旺长—成熟平均相对湿度 | 0.871*** | 10 | 旺长—成熟日照时数 | -0.650* |
5 | 大田期平均相对湿度 | 0.836*** | 11 | 旺长后21~40天日照时数 | -0.786** |
6 | 旺长期降水量 | 0.612* | 12 | 成熟期50天内干旱日数 | -0.680* |
注:“*”、“**”和“***”分别表示通过0.05、0.01和0.001水平显著性检验。下同。 |
表3 ‘湘烟7号’产量与气象因子的相关系数 |
编号 | 气象因子 | 相关系数 | 编号 | 气象因子 | 相关系数 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 成熟期≥12℃有效积温 | -0.584* | 6 | 大田期≥13℃有效积温 | -0.621* |
2 | 成熟期≥13℃有效积温 | -0.604* | 7 | 旺长后21~40 d活动积温 | -0.643* |
3 | 旺长—成熟期≥12℃有效积温 | -0.658* | 8 | 旺长后41~60 d活动积温 | -0.595* |
4 | 旺长—成熟期≥13℃有效积温 | -0.676* | 9 | 旺长后71~90 d累积日照时数 | 0.637* |
5 | 大田期≥12℃有效积温 | -0.616* | 10 | 成熟期50 d内干旱日数 | -0.850*** |
表4 ‘云烟87’产量预报模型预报效果检验 |
检验类型 | 年份 | 移栽期(月-日) | 预测产量/(kg/hm2) | 实际产量/(kg/hm2) | 预报准确率/% |
---|---|---|---|---|---|
回代检验 | 2019 | 4-12 | 1583 | 1719 | 92.08 |
4-19 | 1724 | 1472 | 82.89 | ||
4-26 | 1614 | 1788 | 90.30 | ||
5-3 | 1844 | 1814 | 98.26 | ||
5-10 | 1759 | 1757 | 99.86 | ||
2020 | 4-19 | 2372 | 2495 | 95.09 | |
5-3 | 2304 | 2223 | 96.34 | ||
5-10 | 2405 | 2432 | 98.93 | ||
2021 | 4-12 | 1378 | 1362 | 98.88 | |
4-19 | 1531 | 1388 | 89.63 | ||
4-26 | 998 | 1031 | 96.93 | ||
5-3 | 1239 | 1277 | 97.11 | ||
独立检验 | 2020 | 4-12 | 2293 | 2190 | 95.20 |
4-26 | 2374 | 2385 | 99.50 | ||
2021 | 5-10 | 1194 | 1169 | 97.80 |
表5 ‘湘烟7号’产量预报模型准确率 |
检验类型 | 年份 | 移栽期/(月-日) | 预测产量/(kg/hm2) | 实际产量/(kg/hm2) | 预报准确率/% |
---|---|---|---|---|---|
回代检验 | 2019 | 4-12 | 3062 | 3092 | 99.02 |
4-19 | 2672 | 2723 | 98.17 | ||
4-26 | 2855 | 2801 | 98.11 | ||
5-3 | 2733 | 2817 | 97.05 | ||
5-10 | 2711 | 2648 | 97.63 | ||
2020 | 4-12 | 2769 | 2801 | 98.84 | |
4-26 | 2783 | 2778 | 99.86 | ||
5-3 | 2646 | 2465 | 92.58 | ||
5-10 | 2781 | 2927 | 95.01 | ||
2021 | 4-19 | 2156 | 1998 | 92.11 | |
4-26 | 1757 | 1887 | 93.12 | ||
5-3 | 1890 | 1878 | 99.37 | ||
独立检验 | 2020 | 4-19 | 2457 | 2424 | 98.64 |
2021 | 4-12 | 2411 | 2390 | 99.13 | |
5-10 | 2309 | 1790 | 70.99 |
[1] |
李兴华, 胡日生, 谭新球, 等. 湖南省烟叶产业链稳定发展的典型模式分析[J]. 现代农业科技, 2012(18):312-313.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[2] |
周明昆, 李国灿, 张成稳, 等. 气候条件对大理州烤烟产量和质量的影响[J]. 安徽农业科学, 2012, 40(6):3470-3473.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[3] |
张加云, 陈瑶, 朱勇, 等. 基于相似气象年型和关键气象因子的云南一季稻动态产量预报[J]. 中国农学通报, 2020, 36(34):96-99.
建立适用于云南的一季稻产量动态预报模型,以期为及时准确预测云南省一季稻的产量提供理论依据和决策支持。利用云南省2000—2018年一季稻产量资料和一季稻生育期内逐日平均气温、日降水量和日照时数等资料,分别采用相似气象年型法和关键气象因子法建立一季稻动态产量预报模型。应用2种模型对2010—2018年云南省一季稻单产进行动态预报。结果表明:2种模型6月1日、7月1日、8月1日和8月21日的产量预报准确率均超过92%;相似气象年型法2016—2018年6月1日和8月21日的平均预报准确率为95.4%和97.5%,而关键气象因子法2016—2018年6月1日和8月21日的平均预报准确率均为97.4%。2种模型预报准确率均较高,能够满足云南一季稻产量预报业务服务的需要。
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[4] |
薛思嘉, 魏瑞江, 王朋朋, 等. 基于关键气象因子的河北省马铃薯产量预报[J]. 干旱气象, 2021, 39(1):138-144.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[5] |
王丽伟, 邱美娟, 邱译萱, 等. 基于气候适宜度指数的吉林省春玉米单产预报研究[J]. 东北农业科学, 2020(1):68-72.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[6] |
帅细强, 樊清华, 谢佰承. 基于历史丰歉气象影响指数的湖南油菜产量动态预报[J]. 湖南农业科学, 2021(6):82-85.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[7] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[8] |
余新华, 赵维清, 朱再春, 等. 基于遥感和作物生长模型的多尺度冬小麦估产研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2021(7):2205-2211.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[9] |
金林雪, 杨钦宇. 基于关键气象因子的内蒙古大豆发育期及产量预报方法研究[J]. 内蒙古气象, 2020(3):24-28.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[10] |
张慢慢, 邵惠芳, 郑劲民, 等. 烤烟产量的主要影响因素及预测方法研究进展[J]. 江西农业学报, 2014, 26(10):76-80.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[11] |
黄廷炎, 刘东鸣, 沈长华, 等. 影响南平烤烟产量的主要气象因子及产量预报[J]. 作物研究, 2013, 27(3):255-258.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[12] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[13] |
岳旭, 罗音浩, 张正扬, 等. 江西省烤烟产量与气候因子相关关系分析[J]. 气象与减灾研究, 2019, 42(3):236-239.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[14] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[15] |
喻延, 周艳宾, 赵涛. 一种黔南州烤烟产量到户预测模型的构建[J]. 河南农业, 2019(2):62-64.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[16] |
马献菊, 蔡元刚, 吕洋, 等. 凉山州烤烟气象产量综合模拟模型[J]. 西昌学院学报:自然科学版, 2021, 35(2):31-38.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[17] |
赵跃, 汪灿, 甄安忠, 等. 道真县烤烟产量与气象因子关系的研究[J]. 农业与技术, 2013, 33(2):211-212.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[18] |
柴利广, 吴芳, 吴自友, 等. 环神农架地区烤烟产量与气象因子的关系[J]. 农业科技通讯, 2012(8):123-125.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[19] |
黄珍珠, 李寅, 陈慧华, 等. 基于气象关键因子的广东省橡胶产量预报[J]. 热带农业科学, 2018, 38(2):6.107-112.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[20] |
帅细强, 陆魁东, 黄晚华. 不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较[J]. 应用气象学报, 2015, 26(1):103-111.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[21] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[22] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[23] |
苑举民, 丁永亮, 刘润生, 等. 赣南烟区浓香型特色烤烟新品种筛选试验[J]. 广东农业科学, 2021, 48(2):33-40.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[24] |
吕大树, 陈小龙, 藏照阳, 等. 贵州省烤烟上部烟叶成熟期主要气象因素分析[J]. 烟草科技, 2021, 54(8):18-25.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[25] |
邓桂秀, 田飞, 赵继平, 等. 成熟期干旱胁迫对烤烟产量和品质的影响[J]. 贵州农业科学, 2012, 40(9):93-96.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[26] |
梁水养, 李静锋, 赵艳玲, 等. 日照时数对靖西烤烟产量的影响分析[J]. 广西农学报, 2011, 26(2):17-18.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[27] |
张慢慢, 邵惠芳, 许自成, 等. 烤烟产量与气候因子的关系分析[J]. 河南农业科学, 2016, 45(7):34-38.
为明确三门峡烟区气候因素变化及其对烤烟产量的影响,利用三门峡烟区2004—2013年间的气候和烤烟产量资料,分析了近10 a来三门峡烟区气候的变化趋势及特点、烤烟产量与气候因子的关系。结果表明,三门峡烟区烤烟生育期的主要气候因子均能满足烟草正常生长发育的需要,有利于提高烤烟产量;烤烟产量与大田气候因子的相关性表现为平均温度>日照时数>日最低气温>降水量>最小相对湿度>相对湿度>日最高气温,且平均温度、日照时数、相对湿度、日最高气温对烤烟产量起直接作用;灰色关联分析表明,烤烟产量与平均温度的关联度最大,其次是日照时数,与最小相对湿度的关联度最小。三门峡烟区的气候条件适宜于烟草的生长发育,且平均温度和日照时数对烤烟产量的影响最大。
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
{{custom_ref.label}} |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
/
〈 |
|
〉 |