朱安琪, 景元书**, 胡保文, 谢新乔, 李湘伟, 朱云聪

玉溪烤烟‘K326’主要化学成分生态预测模型*

朱安琪1, 景元书1**, 胡保文2, 谢新乔2, 李湘伟2, 朱云聪2

(1. 气象灾害预报预警与评估协同创新中心/南京信息工程大学应用气象学院 南京 210044; 2. 红塔烟草(集团)有限责任公司原料部 玉溪 653100)

为了解烟叶化学成分与生态因子之间的定量化关系, 提高烤烟品质评价的智能化程度, 使用2009—2017年玉溪市9个烤烟‘K326’典型定位点烟叶主要化学成分(烟碱、总糖、还原糖、总氮、钾、氯)数据与对应不同生育期的生态因子(气象和土壤)数据, 分析得到生态因子影响综合指数, 在此基础上建立了烟叶各化学成分机理生态预测模型。根据2018年生态因子数据, 预测了各定位点烟叶主要化学成分含量, 并与实测值进行比较。同时, 使用相同的90个烤烟定位点数据, 利用最大信息系数(maximum information coefficient, MIC)筛选输入变量, 使用经过灰狼算法优化的BP神经网络建立智能算法的烟叶化学成分生态预测模型。机理算法的生态预测模型2平均值为0.29, RMSE平均值为0.13, 只有还原糖RMSE略大于0.2; 智能算法的生态预测模型2均大于0.95, RMSE均小于0.1。结果表明智能算法的生态模型预测效果优于机理算法的生态模型, 能够为烤烟品质提升与调优栽培管理提供一定理论支撑。

烤烟‘K326’; 化学成分; 生态因子; 预测模型

烟叶品质高低是由烟叶内在化学成分综合作用决定的, 烟叶化学成分除了与自身的遗传特性、栽培措施有关外, 还受到气象、土壤等生态因子的影响[1-3]。对……