茶产量与气象因子的灰色关联分析

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1、气象因子与春茶及春茶中高档茶产量的灰色关联分析1.计算方法1.1方法简介首先我们对灰色关联分析法做一个介绍，对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度[1]。就是说在系统发展变换过程中，如果两个因素变化的趋势具有一致性或相似性，那么它们的同步变化程度就会比较高，我们就认为这两个因素之间的关联程度就越高；相反则它们的关联度就相对较低。灰色关联度法具有样本需求量少(最少3个数据),数据不需要有规律性分布形式,计算方法简便、工作量少,定量分析结果与定性分析结果一致,精准度高,适用范围广的优势[2]。这里我们以潜山县１９８６～１９９５年连续１０ａ的气象资料和该

2、县塘岭茶场同期春茶记载数据为例，对春茶鲜叶产量、春茶中高档茶鲜叶与气象因子的关联度进行计算分析。作者简介：杨俊虎（1986-），男，陕西西安人，在读硕士，研究方向：气象灾害.E-mail：yjh0721@163.com；电话：187589109511.2计算步骤表1春茶鲜叶产量与影响产量的气象因子年份春茶鲜叶产量春茶中高茶2-3月降雨量3月份空气4月中旬（kg/667m2）鲜叶产量（kg/667m2）（mm）相对湿度%平均气温℃1986163.2586.5144.57115.41987194.385.5155.77914.51988198.0596.5195.57617.41989162

3、.0117.0200.47316.41900212.65158.0301.27916.11991247.8598.5308.28413.61992251.15162.0309.38417.01993164.15101.5247.77215.11994171.55108.0156.97716.31995121.941.592.46814.1表1数据来源于文献[3]。我们设x0(t)为母序列代表年度产量，xi(t)为子序列[4]，i的取值范围为1～3,t表示时间，即年份。x0代表春茶鲜叶产量和春茶中高档茶鲜叶产量（因为我们对春茶鲜叶产量与气象因子，春茶中高档与气象因子分别做关联度计算，但是计

4、算结果放在不同的表中，所以我们用x1代表了两个产量，希望大家在后面作以区分），x2代表2-3月降雨量，x3代表3月份空气相对湿度，x4代表4月中旬平均气温。首先我们对表1数据中的春茶鲜叶产量与气象因子进行无量纲化处理，即是用x0(t)/x0(1),xi(t)/xi(1)。x0(t)和xi(t)括号中的1代表的是1986年的数据。计算得出初始化表2。表2初始化表x0x1x2x311111.19021.07751.11270.94161.21321.35431.07041.12990.99231.38691.02821.06491.30262.08441.11271.04551.51822.

5、13291.18310.88311.53842.14051.18311.10391.00551.71421.01410.98051.05081.08581.08451.10390.74670.63940.95770.9805进行无量纲化后我们要计算一下t时刻的绝对差并求出最小和最大绝对差值以便对下一步的关联系数进行计算，其公式为△0i(t)=︳x0(t)-xi(t)︳，绝对差的最小值和最大值分别为△min=min△0i(t)，△max=max△0i(t)。得出绝对差表3。表3.绝对差△x1△x2△x30000.11270.07750.24860.14110.14280.08330.394

6、60.03590.07260.78180.18990.25710.61470.33510.63510.60210.35530.43450.70870.00860.02500.03500.03370.00760.10730.21100.1689由表3可得，△min=0,△max=0.7818关联系数的求解方程：ζ0i=(△min+k△max)/(△0i(t)+△max)方程中k的取值范围为k∈[0,1]，这里我们取k值为0.5用上式来进行计算，求出关联系数。表4.关联系数ζ01ζ02ζ031110.77620.83450.61130.73480.73240.82430.49760.9159

7、0.84340.33330.67300.60320.38870.53840.38100.39370.52390.47360.35550.97850.93990.91780.92060.98090.78460.64940.6983用上面公式我们求出了关联系数并且由此我们可求出关联度,这里我们用n代表年份数，关联度就算公式为：γ0i=ζ0i(t)由此我们可以由关联系数求解出关联度表4，从而得到我们论文所要的结果。表4.春茶鲜叶产量与气象