周 勇,周冀衡,鄧小華,趙文濤
(1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草研究院,長(zhǎng)沙 410128;2.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410128;3.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)生物科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410128)
煙葉是發(fā)展中式卷煙的基礎(chǔ)[1]。品種是決定煙葉品質(zhì)的最主要因素之一[2]。目前,有關(guān)烤煙品種的評(píng)價(jià),多僅從品種本身的農(nóng)藝性狀、經(jīng)濟(jì)性狀和某方面的質(zhì)量特征進(jìn)行[2-7],較少考慮到卷煙品牌的需要,因而缺乏針對(duì)性。對(duì)烤煙品種的評(píng)價(jià),應(yīng)該考慮卷煙品牌對(duì)原料品質(zhì)的要求,應(yīng)綜合煙葉的內(nèi)在化學(xué)成分協(xié)調(diào)性、加工性和經(jīng)濟(jì)性等,對(duì)烤煙品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),特別是在品牌導(dǎo)向型的基地單元建設(shè)時(shí)更宜如此。Dynamic Topsis(DTOPSIS)法[8]借助于多目標(biāo)決策的理想解和負(fù)理想解去排序,把每一個(gè)性狀指標(biāo)都量化為可比較的規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn),且對(duì)每一指標(biāo)都找出其理想解和負(fù)理想解,能詳細(xì)的比較各指標(biāo)間的差異,為決策者提供量化標(biāo)準(zhǔn),客觀全面地反映真實(shí)情況,比僅僅用單一指標(biāo)進(jìn)行分析更為合理,因此該法有著廣泛的應(yīng)用前景。DTOPSIS法已經(jīng)在煙草品質(zhì)評(píng)價(jià)和其他作物上有了廣泛的應(yīng)用[9-12],但在烤煙品種綜合評(píng)價(jià)上的應(yīng)用報(bào)道較少。筆者嘗試應(yīng)用 DTOPSIS法,以浙江中煙有限責(zé)任公司“利群”品牌需求為導(dǎo)向,以品種的經(jīng)濟(jì)性狀及煙葉的理化性質(zhì)來綜合評(píng)價(jià)烤煙品種,對(duì)豐富烤煙品種評(píng)價(jià)體系以及更好地進(jìn)行基地單元品種選擇提供科學(xué)依據(jù)。
以2011年在寧鄉(xiāng)煙區(qū)種植的10個(gè)品種的經(jīng)濟(jì)性狀與煙葉理化性質(zhì)數(shù)據(jù)為材料進(jìn)行綜合分析。參試品種為 K326、NC55、NC297、NC89、NX232、Y892、湘煙 3號(hào)、云煙 87、云煙 97、中煙 100。試驗(yàn)小區(qū)排列為隨機(jī)區(qū)組,重復(fù)3次,每小區(qū)種植85株,株行距以及大田管理按當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)煙葉生產(chǎn)措施進(jìn)行,成熟采摘后按“三段式烘烤工藝”進(jìn)行烘烤,按烤煙 42級(jí)標(biāo)準(zhǔn)分級(jí),計(jì)算各品種的產(chǎn)值,中上等煙比例。取各品種的C3F煙葉,按文獻(xiàn)[13]方法測(cè)定煙葉物理性狀。按照YC/T159—2002、YC/T160—2002測(cè)定煙葉樣品的水溶性總糖和還原糖、煙堿;凱氏定氮法測(cè)定總氮,離子色譜法測(cè)定氯,火焰光度法測(cè)定鉀[14]。
(1)設(shè)有m個(gè)品種,n個(gè)性狀,建立矩陣A。
(2)對(duì)A進(jìn)行無(wú)量綱化處理,使其成為可相互比較的規(guī)范化矩陣Z。
yi*為指標(biāo)最優(yōu)值,其中:yjmin= mini(yij),yjmax=maxi(yij),(i = 1,2,3,…,m,j=1,2,3,…n)。
(3)建立加權(quán)的規(guī)范化決策矩陣R,其中元素Rij= WjZij,Wj為第j個(gè)性狀的權(quán)重,(i = 1,2,3,…m,j =1,2,3,…,n)。
(4)品種性狀的“理想解”和“負(fù)理想解”:
(5)利用歐基里德范數(shù)作為距離的測(cè)度,得到各品種與“理想解”和“負(fù)理想解”的距離分別為:
(6)求各品種對(duì)理想解的相對(duì)接近程度:
按照Ci大小排序,最大者即為最優(yōu)良品種。
根據(jù)浙江中煙有限責(zé)任公司“利群”品牌對(duì)寧鄉(xiāng)基地單元煙葉原料的需求,選擇煙堿、兩糖差、糖堿比、氮堿比、鉀氯比等化學(xué)成分指標(biāo);含梗率、平衡含水率、密度等物理特性;中上等煙比例、產(chǎn)值等經(jīng)濟(jì)性狀等10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行品種綜合評(píng)價(jià)。
參照以往的研究結(jié)論[14-22],將評(píng)價(jià)指標(biāo)分為 3類:
(1)正向型指標(biāo):產(chǎn)值、中上等煙比例、鉀氯比、平衡含水率;
(2)負(fù)向型指標(biāo):兩糖差、含梗率;
(3)固定型指標(biāo):煙堿、糖堿比、氮堿比、密度,考慮寧鄉(xiāng)煙區(qū)煙葉生產(chǎn)實(shí)際情況和“利群”品牌對(duì)原料的要求,最優(yōu)值分別為2.5%,10,0.8,1.1 g/cm3。
采用層次分析法[21]計(jì)算煙堿、兩糖差、糖堿比、氮堿比、鉀氯比、含梗率、平衡含水率、密度、中上等煙比例、產(chǎn)值及所占權(quán)重。
將10個(gè)參試品種的評(píng)價(jià)指標(biāo)的3次重復(fù)取平均值后得評(píng)價(jià)矩陣A(表1)。根據(jù)式(1),得無(wú)量綱矩陣Z(表2)。
利用層次分析法得各評(píng)價(jià)指標(biāo)所占權(quán)重,得矩陣 W(0.109,0.068,0.078,0.051,0.094,0.083,0.049,0.068,0.183,0.217),與無(wú)量綱矩陣 Z加權(quán)計(jì)算后得規(guī)范化決策矩陣R,并根據(jù)式(2)—(6)得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果(表3)。
表1 各烤煙品種綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 1 Evaluation indices of each flue-cured tobacco variety
表2 無(wú)量綱化矩陣Table 2 Data standardization
表3 DTOPSIS決策矩陣R及計(jì)算結(jié)果Table 3 DTOPSIS decision matrix and its calculation results
從Ci值排序來看,中煙100的Ci值最大,說明該品種煙葉綜合評(píng)價(jià)較高,符合“利群”品牌工業(yè)需求和煙農(nóng)利益,在寧鄉(xiāng)“利群”品牌基地單元中應(yīng)推廣種植,并研究配套栽培措施;NC89得分最低,說明該品種綜合評(píng)價(jià)較低,應(yīng)改進(jìn)栽培措施或不在基地推廣。除中煙100外,K326、NX232、云煙97、湘煙3號(hào)、以及Y892綜合評(píng)價(jià)也較好。
烤煙品種性狀是具有復(fù)雜組成的綜合性狀,對(duì)烤煙品種的評(píng)價(jià)涉及到對(duì)多個(gè)性狀指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)。以往的品種試驗(yàn)對(duì)烤煙品種的評(píng)價(jià)或局限于對(duì)單個(gè)主要性狀的方差分析比較,對(duì)品種的綜合評(píng)價(jià)較主觀,缺少量化的綜合評(píng)價(jià)[2-7],或雖然選擇多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,但僅從烤煙品種自身的特點(diǎn)出發(fā),沒有考慮卷煙品牌對(duì)原料的要求[24],難以實(shí)現(xiàn)煙葉生產(chǎn)從“種什么買什么”向“要什么種什么”轉(zhuǎn)變,這在品牌導(dǎo)向型基地的品種選擇中缺乏針對(duì)性和指導(dǎo)意義。采用 DTOPSIS法,綜合考慮基地單元和卷煙品牌對(duì)煙草品種的需求,能彌補(bǔ)方差分析法功能不足、目的不明確的缺陷,提高品種綜合評(píng)價(jià)的客觀性和準(zhǔn)確性。與灰色關(guān)聯(lián)度分析相比,DTOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果差異更明顯,能更好地評(píng)價(jià)品種的優(yōu)劣[25]。
DTOPSIS法綜合評(píng)價(jià)烤煙品種的排序與指標(biāo)的選擇及其權(quán)重存在緊密聯(lián)系,從寧鄉(xiāng)煙區(qū)“利群”品牌基地建設(shè)對(duì)品種的需求來看,筆者選用的指標(biāo)和權(quán)重是適宜的。但由于不同卷煙品牌對(duì)原料品質(zhì)要求有差別,同時(shí),各基地單元煙葉在卷煙葉組配方中的定位和作用不同,所需要選擇的性狀指標(biāo)和最優(yōu)值也不同。因此,在對(duì)其他基地單元品種綜合評(píng)價(jià)時(shí),需要根據(jù)其對(duì)應(yīng)卷煙品牌對(duì)煙葉品質(zhì)的需求,調(diào)整各性狀指標(biāo)及其最優(yōu)值和權(quán)重,使DTOPSIS法綜合評(píng)價(jià)排序更理想,且更接近實(shí)際。
DTOPSIS法使品種綜合性狀這一模糊指標(biāo)量化為該品種性狀與理想解的相對(duì)接近度,將無(wú)統(tǒng)一度量且對(duì)目標(biāo)指標(biāo)作用不同的性狀轉(zhuǎn)化為可以統(tǒng)一度量的決策矩陣和綜合排序,其原理簡(jiǎn)單易懂,且計(jì)算簡(jiǎn)便,容易利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)決策支持系統(tǒng),使決策過程科學(xué)化,簡(jiǎn)單化,是一種實(shí)用的方法。
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