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摘要：【目的】建立烟草还苗期气象风险量化评估方法，为烟草移栽日期的确定提供参考。【方法】筛选光、温、水等3个影响还苗期烟草植株生长的主要气候因素，利用历史气象数据和烟草还苗期的天气预报数据，采用模糊隶属度函数建立基于气象因子的烟草还苗期气象风险量化评估模型，并分析江西省宜黄县2010—2017年烟草移栽日的气象风险。【结果】模型计算出的移栽日单因素风险（低温风险、降水风险和连阴风险）普遍低于移栽月的风险均值，从单因素角度能较好地解释往年移栽日期的选择;模型计算出的移栽日往年气象综合风险普遍低于該月风险均值，符合选择移栽日期的要求。模型评估的气象综合风险与烟草移栽后成活天数相关系数达0.748。【结论】基于模糊隶属度建立的模型可定量描述烟草移栽日的气象风险，为确定烟草移栽日期提供量化参考。
关键词： 烟草;气象风险;模糊隶属度模型;移栽日期
中图分类号： S572.045 文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2019）02-0315-08
Abstract：【Objective】The purpose of this study was to establish a quantitative assessment method for meteorological risk in tobacco seedling stage， and to provide reference for deciding transplant date of tobacco. 【Method】In this paper， the climatic factors（light， temperature and water） affecting the growth of tobacco seedlings were screened. Based on historical meteorological data and meteorological forecast during tobacco seedling stage， a membership function of fuzzy mathematics was used to establish the quantitative evaluation model of meteorological risk in the tobacco seedling stage based on meteorological factors. The meteorological risk during tobacco transplanting period in Yihuang， Jiangxi 2011-2017 was analyzed. 【Result】The single-factor risks during transplanting period（low temperature risk， precipitation risk， continuous cloudy risk） calculated by the model was mostly lower than the average of the risks in the transplanting month. The model could explain the selection of transplanting date in previous years from the perspective of single factor. The meteorological comprehensive risk calculated by this model was mostly smaller than the monthly average risk， which met the requirement of selecting the transplanting date. The correlation coefficient between the comprehensive meteorological risk and the survival days of tobacco after transplanting was 0.748. 【Conclusion】The meteorological risk assessment model based on fuzzy membership degree can describe the meteorological risk of the tobacco transplanting day quantitatively， and it provide reference for determining the date of tobacco transplanting.
Key words： tobacco; meteorological risk; fuzzy membership degree; transplanting date
0 引言
【研究意义】农业气象风险评估是评估农业气象灾害事件发生及其导致农业产量、品质降低可能性的过程（李世奎等，2004）。烟草移栽后的还苗期气候条件对烟苗成活和根系生长具有重大影响，量化评价移载后还苗期内7～10 d的动态气候风险，对于规避移栽后遭遇气象灾害，保障烟草的产量和品质具有重要意义。【前人研究进展】有学者以大田试验及多年气象灾害资料为基础，参照不同气象灾害指标，基于风险概率建模，或构建指标核心的层次分析模型、情景模拟的动态风险仿真模型（霍治国等，2003;姚晓红等，2008）。Jiang等（2009）采用模糊综合评价法（FCA）、简单模糊分类法（SFC）和模糊相似法（FSM）对马来西亚吉兰丹市的洪水灾害风险进行了评价和验证。Zhao等（2012）采用层次分析法和证据理论对玉米旱灾风险评估进行了研究。徐庆凯等（2013）讨论了平均气温、降雨和日照时数3组要素，分析江西省主产烟区的气候特征，并比较各县烟草生长季节气候特点及其与国内外主产烟区烟草生产气候条件的异同，提出江西烟草生产上必须注意扬长避短，或采取相应的防范措施。操筠（2014）基于自然灾害系统理论，选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因子构建气象灾害风险评估模型，并利用GIS技术实现烟草气象灾害风险区划，从空间上规避风险。孟丹等（2015）也依据灾害学系统理论，综合考虑气候条件、地理地形、社会经济状况等因素，利用GIS平台对鄂西烟草种植气象灾害风险进行评价与区划。还有一些学者分析了移栽日期气候因子对烟草产量或品质的影响（王克占等，2009;李军民等，2012;张志高等，2014;Zeng et al.，2017）。【本研究切入点】前人研究主要注重在整个作物生育周期的气候或不同区域气候的风险评价，缺少短期、动态的气候风险评价，这些研究对确定作物移栽日期范围有一定意义，但无法指导生产者确定具体移栽日期。因此，需要建立一种短期、动态的烟草还苗期风险评价模型以辅助种植者选择移栽日期。【拟解决的关键问题】江西省抚州市宜黄县是抚州烟区的重要产区之一，气候温暖，光照充足，雨量充沛，无霜期长。针对依靠经验确定烟草移栽日期难以量化气象灾害风险的问题，本研究以宜黄烟区为例，采用温度、降水量和日照时数为烟叶气候影响因子，利用风险隶属度函数量化候选移栽日期的气象风险值，为确定移栽日期提供参考。 1 气象风险评价方法与指标
1. 1 风险评价方法
模糊综合评价是一种以一个模糊集合表示评价结果的多因素决策方法。美国控制论教授扎得在《模糊集》的论文中指出：若对论域（研究的范围）U中的任一元素x都有一个数A（x）∈[0，1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A（x）称为x对A的隶属度，当x在U中变动时A（x）就是一个函数，称为A的隶属函数（李洪兴和汪培庄，1994）。隸属度A（x）越接近于1，表示x属于A的程度越高，A（x）越接近于0，表示x属于A的程度越低。用取值于区间[0，1]的隶属函数A（x）表征x属于A的程度高低。
本研究假设对于选定的烟草移栽日期的气候参数而言，温度参数存在风险隶属函数F（T），降水参数存在风险隶属函数F（R），光照参数存在风险隶属函数F（S），对于任何一组F（T）、F（R）和F（S），存在烟草生长综合风险F（T，R，S）。本研究以温度、降水和光照3个风险函数综合贡献为理论基础，构建烟草气候综合影响函数如公式（1），定量描述温度、降水和光照因子对还苗期烟草生长的危害程度。
F（T，R，S）=αF（T）+βF（R）+δF（S） （1）
其中，F（T，B，S）为综合风险指数，α、β和δ分别表示各评价指标的权重，F（T）为温度风险评价函数，F（R）为降水风险评价函数，F（S）为光照风险评价函数，F（T）、F（R）和F（S）均为归一化数值，其分级取值范围见表1中F值范围。α、β和δ为影响权重，因无法区分3个因素对灾害的贡献程度，本研究假设上述3个因素风险贡献相同，α、β和δ均为1。
1. 2 气象风险评价指标选取
烟草还苗期（从移栽到成活）的气象条件对烟草生产极为重要。研究表明，还苗期要求温度高、雨水少，移栽时阴间多云或有小阵雨天气有利于烟苗根系恢复生长（秦铁伟等，2012;杨园园等，2013）。宜黄烟区烟草移栽时间定于每年的2—3月，此时为春寒、倒春寒和暴雨多发季节，若出现连续低温，将影响烟株的正常生长发育，使株形矮缩，叶片数减少，甚至早花。
烟草生产尤其强调烟叶质量，光、温和水是影响烟叶质量的主要气候因子（陆永恒，2007;王建伟等，2011;李龙等，2013）。烟草还苗期的光、温、水等气象因子直接影响烟叶生长、最终产量和品质。光、温和水在烟草还苗期造成的伤害体现为连续低温造成的冷害、降水、持续降水和连续阴天光照不足（简称连阴）。参考前人对光、温和水3个气象因子造成的灾害程度（杨亚等，2011;操筠，2014;孟丹等，2015），采用层次分析法结合专家打分确定气象因素对烟草灾害的分级，建立灾害分级指标体系（表1）：（1）低温冷害，烟草在还苗期易受低温冷害的影响;选取前期低温冷害影响因子，即2—3月日平均气温≤10 ℃的累计天数。（2）降水和持续降水，烟草在还苗期易受渍涝灾害的影响，依据国家标准GB/T 28592—2012《降水量等级》（中国气象局，2012）和专家对本地排涝水平的打分确定分级。（3）连阴，在2—3月，定义光照时数<0.5 h的天气过程为一次连阴天。
1. 3 数据来源与处理
本研究所用的历史气象数据来自江西省气象信息中心收集的宜黄县站点近22年（1996—2017年）的气象观测数据。气象预报数据来源于中国天气网（http：//www.weather.com.cn/）。宜黄县烟草数据来源于江西省烟草公司抚州市公司。
采用SPSS 22.0进行数据统计分析和制图。
2 气候因子风险评价模型
2. 1 温度风险评价模型
2. 1. 1 温度风险评价分析 烟草在整个大田生长周期需要足够的温度才能产出优质烟叶。烟草在10～35 ℃均能生长，最适宜温度为25～28 ℃，低于10 ℃将停止生长（钱益亮等，2013）。宜黄县近22年2—3月的平均气温如图1所示，日平均气温在2月底3月初降到10 ℃以下，说明春寒和倒春寒在此时期普遍存在，影响烟草移栽。历史最高温度未超过28 ℃，不存在高温灾害。烟草在还苗期如遭遇霜冻将大面积减产，如遭遇2次霜冻，烟草将绝收。研究区域历史上未发生过霜冻等极端天气情况，因此本研究仅从持续低温角度开展宜黄县烟草还苗期温度风险评价。
2. 1. 2 持续低温评价模型 以表1中低温风险分级为标准，选择被评估日期过去10 d和未来5 d的预报数据共15 d气象数据中日平均气温小于10 ℃的连续累积天数为自变量d，即d=f（T），其中T为日均温，如公式（2）。构建被评估移栽日期的日均温风险隶属度函数F '（d），如公式（3）。
3 结果与分析
3. 1 各年度气候综合风险值结果
将宜黄县站点气象数据代入公式（2）～公式（11），计算出烟草种植的低温风险F（T）、降水风险F（R）、连阴风险F（S），然后代入公式（1），计算近8年烟草还苗期气候综合风险值F（T，R，S），结果如表2、图4～图10所示。表2中还列举了移栽后烟苗成活率达80%以上的天数。在SPSS 22.0中计算综合风险值与移栽至成活天数两组数据的皮尔逊相关系数，系数值为0.748，在置信度（双测）为0.05时相关性显著，即移栽后烟苗成活率达90%所需天数与该时期的综合风险具有较强相关性，两组数据的年度趋势如图11。
3. 2 各年度气候评价
3. 2. 1 从各气象因子的风险角度分析 由表2可知，（1）低温风险：2014—2017年烟草移栽日的低温风险F（T）大于该年3月均值，因此在该日移栽烟苗不是最佳。但移栽日后的低温风险均逐渐降低，该日移栽烟苗可接受。（2）降水风险：2014—2016年降水风险F（R）大于该年3月均值，在该日移栽烟苗不是最佳。从图7和图8可看出，降水风险在移栽日后急剧减少，该日移栽烟苗可接受。（3）连阴风险：移栽日的连阴风险F（S）在各年份均小于该年3月均值，说明从连阴风险角度历年移栽日选择均较合理。 3. 2. 2 从气象综合风险角度分析 由表2可知，2016年烟草移栽日的气象综合风险大于该月风险均值，从图9可看出，该年3月综合气象风险保持在较低水平，且移栽日后的综合风险逐渐降低。除2016年外，研究区域其余各年份烟草移栽日的气象综合风险均小于该月风险均值，说明各年份的烟苗移栽日期可接受。其中，2010—2013年，各项风险指标均小于该月均值，且逐渐降低，说明各年份的烟苗移栽日期选择达最佳效果。
4 讨论
多年来，研究人员广泛采用农业气象风险评估来比较分析作物生长的气候条件差异和优劣，这些农业气象风险评估函数仅给出气候条件的风险程度，未依据实际情况进行多气象因子综合、动态、实时的风险评估。本研究提供了一种短期气象风险预测的方法，便于烟草种植者选择气象综合风险较小的日期将烟草从温室移栽至大田。
本研究方法预测的短期气象综合风险与烟苗移栽后的成活天数相关系数达0.748，具有较强相关性，说明气象综合风险可用于描述烟草移栽后的存活风险。从各年度气候评价中可看出，烟草实际移栽日单因素风险（低温风险、降水风险和连阴风险）普遍低于移栽月份的均值，小部分高于移栽月均值，其原因是后期风险急剧降低且不影响烟苗生长，因此该模型从单因素角度能较好解释往年移栽日期的选择;研究区域8年中有7年的烟草移栽日气象综合风险均小于该月风险均值，说明各年份的烟苗移栽日期可接受，仅有1年因综合气象风险保持在较低水平例外。因此，采用本研究方法计算的短期气象风险来辅助确定移栽日期具有可行性。
本研究提出的气象风险评估方法仍有改进空间：（1）本研究仅选取常见且可直接获得的温度、降水和光照3个因子，今后研究可按气象灾害标准来选取指标;（2）各气象因子或气象灾害对烟草损失的贡献程度需要进一步研究;（3）在下一步的研究中，可采用更为精细的作物生长模型的方法来建立风险评价模型。
5 结论
利用模糊隶属度函数对烟草还苗期气象风险进行量化评估，可为确定移栽日期提供量化参考，尽可能规避气象风险。
参考文献：
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（責任编辑 麻小燕）
关键词： 烟草;气象风险;模糊隶属度模型;移栽日期
中图分类号： S572.045 文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2019）02-0315-08
Abstract：【Objective】The purpose of this study was to establish a quantitative assessment method for meteorological risk in tobacco seedling stage， and to provide reference for deciding transplant date of tobacco. 【Method】In this paper， the climatic factors（light， temperature and water） affecting the growth of tobacco seedlings were screened. Based on historical meteorological data and meteorological forecast during tobacco seedling stage， a membership function of fuzzy mathematics was used to establish the quantitative evaluation model of meteorological risk in the tobacco seedling stage based on meteorological factors. The meteorological risk during tobacco transplanting period in Yihuang， Jiangxi 2011-2017 was analyzed. 【Result】The single-factor risks during transplanting period（low temperature risk， precipitation risk， continuous cloudy risk） calculated by the model was mostly lower than the average of the risks in the transplanting month. The model could explain the selection of transplanting date in previous years from the perspective of single factor. The meteorological comprehensive risk calculated by this model was mostly smaller than the monthly average risk， which met the requirement of selecting the transplanting date. The correlation coefficient between the comprehensive meteorological risk and the survival days of tobacco after transplanting was 0.748. 【Conclusion】The meteorological risk assessment model based on fuzzy membership degree can describe the meteorological risk of the tobacco transplanting day quantitatively， and it provide reference for determining the date of tobacco transplanting.
Key words： tobacco; meteorological risk; fuzzy membership degree; transplanting date
0 引言
【研究意义】农业气象风险评估是评估农业气象灾害事件发生及其导致农业产量、品质降低可能性的过程（李世奎等，2004）。烟草移栽后的还苗期气候条件对烟苗成活和根系生长具有重大影响，量化评价移载后还苗期内7～10 d的动态气候风险，对于规避移栽后遭遇气象灾害，保障烟草的产量和品质具有重要意义。【前人研究进展】有学者以大田试验及多年气象灾害资料为基础，参照不同气象灾害指标，基于风险概率建模，或构建指标核心的层次分析模型、情景模拟的动态风险仿真模型（霍治国等，2003;姚晓红等，2008）。Jiang等（2009）采用模糊综合评价法（FCA）、简单模糊分类法（SFC）和模糊相似法（FSM）对马来西亚吉兰丹市的洪水灾害风险进行了评价和验证。Zhao等（2012）采用层次分析法和证据理论对玉米旱灾风险评估进行了研究。徐庆凯等（2013）讨论了平均气温、降雨和日照时数3组要素，分析江西省主产烟区的气候特征，并比较各县烟草生长季节气候特点及其与国内外主产烟区烟草生产气候条件的异同，提出江西烟草生产上必须注意扬长避短，或采取相应的防范措施。操筠（2014）基于自然灾害系统理论，选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因子构建气象灾害风险评估模型，并利用GIS技术实现烟草气象灾害风险区划，从空间上规避风险。孟丹等（2015）也依据灾害学系统理论，综合考虑气候条件、地理地形、社会经济状况等因素，利用GIS平台对鄂西烟草种植气象灾害风险进行评价与区划。还有一些学者分析了移栽日期气候因子对烟草产量或品质的影响（王克占等，2009;李军民等，2012;张志高等，2014;Zeng et al.，2017）。【本研究切入点】前人研究主要注重在整个作物生育周期的气候或不同区域气候的风险评价，缺少短期、动态的气候风险评价，这些研究对确定作物移栽日期范围有一定意义，但无法指导生产者确定具体移栽日期。因此，需要建立一种短期、动态的烟草还苗期风险评价模型以辅助种植者选择移栽日期。【拟解决的关键问题】江西省抚州市宜黄县是抚州烟区的重要产区之一，气候温暖，光照充足，雨量充沛，无霜期长。针对依靠经验确定烟草移栽日期难以量化气象灾害风险的问题，本研究以宜黄烟区为例，采用温度、降水量和日照时数为烟叶气候影响因子，利用风险隶属度函数量化候选移栽日期的气象风险值，为确定移栽日期提供参考。 1 气象风险评价方法与指标
1. 1 风险评价方法
模糊综合评价是一种以一个模糊集合表示评价结果的多因素决策方法。美国控制论教授扎得在《模糊集》的论文中指出：若对论域（研究的范围）U中的任一元素x都有一个数A（x）∈[0，1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A（x）称为x对A的隶属度，当x在U中变动时A（x）就是一个函数，称为A的隶属函数（李洪兴和汪培庄，1994）。隸属度A（x）越接近于1，表示x属于A的程度越高，A（x）越接近于0，表示x属于A的程度越低。用取值于区间[0，1]的隶属函数A（x）表征x属于A的程度高低。
本研究假设对于选定的烟草移栽日期的气候参数而言，温度参数存在风险隶属函数F（T），降水参数存在风险隶属函数F（R），光照参数存在风险隶属函数F（S），对于任何一组F（T）、F（R）和F（S），存在烟草生长综合风险F（T，R，S）。本研究以温度、降水和光照3个风险函数综合贡献为理论基础，构建烟草气候综合影响函数如公式（1），定量描述温度、降水和光照因子对还苗期烟草生长的危害程度。
F（T，R，S）=αF（T）+βF（R）+δF（S） （1）
其中，F（T，B，S）为综合风险指数，α、β和δ分别表示各评价指标的权重，F（T）为温度风险评价函数，F（R）为降水风险评价函数，F（S）为光照风险评价函数，F（T）、F（R）和F（S）均为归一化数值，其分级取值范围见表1中F值范围。α、β和δ为影响权重，因无法区分3个因素对灾害的贡献程度，本研究假设上述3个因素风险贡献相同，α、β和δ均为1。
1. 2 气象风险评价指标选取
烟草还苗期（从移栽到成活）的气象条件对烟草生产极为重要。研究表明，还苗期要求温度高、雨水少，移栽时阴间多云或有小阵雨天气有利于烟苗根系恢复生长（秦铁伟等，2012;杨园园等，2013）。宜黄烟区烟草移栽时间定于每年的2—3月，此时为春寒、倒春寒和暴雨多发季节，若出现连续低温，将影响烟株的正常生长发育，使株形矮缩，叶片数减少，甚至早花。
烟草生产尤其强调烟叶质量，光、温和水是影响烟叶质量的主要气候因子（陆永恒，2007;王建伟等，2011;李龙等，2013）。烟草还苗期的光、温、水等气象因子直接影响烟叶生长、最终产量和品质。光、温和水在烟草还苗期造成的伤害体现为连续低温造成的冷害、降水、持续降水和连续阴天光照不足（简称连阴）。参考前人对光、温和水3个气象因子造成的灾害程度（杨亚等，2011;操筠，2014;孟丹等，2015），采用层次分析法结合专家打分确定气象因素对烟草灾害的分级，建立灾害分级指标体系（表1）：（1）低温冷害，烟草在还苗期易受低温冷害的影响;选取前期低温冷害影响因子，即2—3月日平均气温≤10 ℃的累计天数。（2）降水和持续降水，烟草在还苗期易受渍涝灾害的影响，依据国家标准GB/T 28592—2012《降水量等级》（中国气象局，2012）和专家对本地排涝水平的打分确定分级。（3）连阴，在2—3月，定义光照时数<0.5 h的天气过程为一次连阴天。
1. 3 数据来源与处理
本研究所用的历史气象数据来自江西省气象信息中心收集的宜黄县站点近22年（1996—2017年）的气象观测数据。气象预报数据来源于中国天气网（http：//www.weather.com.cn/）。宜黄县烟草数据来源于江西省烟草公司抚州市公司。
采用SPSS 22.0进行数据统计分析和制图。
2 气候因子风险评价模型
2. 1 温度风险评价模型
2. 1. 1 温度风险评价分析 烟草在整个大田生长周期需要足够的温度才能产出优质烟叶。烟草在10～35 ℃均能生长，最适宜温度为25～28 ℃，低于10 ℃将停止生长（钱益亮等，2013）。宜黄县近22年2—3月的平均气温如图1所示，日平均气温在2月底3月初降到10 ℃以下，说明春寒和倒春寒在此时期普遍存在，影响烟草移栽。历史最高温度未超过28 ℃，不存在高温灾害。烟草在还苗期如遭遇霜冻将大面积减产，如遭遇2次霜冻，烟草将绝收。研究区域历史上未发生过霜冻等极端天气情况，因此本研究仅从持续低温角度开展宜黄县烟草还苗期温度风险评价。
2. 1. 2 持续低温评价模型 以表1中低温风险分级为标准，选择被评估日期过去10 d和未来5 d的预报数据共15 d气象数据中日平均气温小于10 ℃的连续累积天数为自变量d，即d=f（T），其中T为日均温，如公式（2）。构建被评估移栽日期的日均温风险隶属度函数F '（d），如公式（3）。
3 结果与分析
3. 1 各年度气候综合风险值结果
将宜黄县站点气象数据代入公式（2）～公式（11），计算出烟草种植的低温风险F（T）、降水风险F（R）、连阴风险F（S），然后代入公式（1），计算近8年烟草还苗期气候综合风险值F（T，R，S），结果如表2、图4～图10所示。表2中还列举了移栽后烟苗成活率达80%以上的天数。在SPSS 22.0中计算综合风险值与移栽至成活天数两组数据的皮尔逊相关系数，系数值为0.748，在置信度（双测）为0.05时相关性显著，即移栽后烟苗成活率达90%所需天数与该时期的综合风险具有较强相关性，两组数据的年度趋势如图11。
3. 2 各年度气候评价
3. 2. 1 从各气象因子的风险角度分析 由表2可知，（1）低温风险：2014—2017年烟草移栽日的低温风险F（T）大于该年3月均值，因此在该日移栽烟苗不是最佳。但移栽日后的低温风险均逐渐降低，该日移栽烟苗可接受。（2）降水风险：2014—2016年降水风险F（R）大于该年3月均值，在该日移栽烟苗不是最佳。从图7和图8可看出，降水风险在移栽日后急剧减少，该日移栽烟苗可接受。（3）连阴风险：移栽日的连阴风险F（S）在各年份均小于该年3月均值，说明从连阴风险角度历年移栽日选择均较合理。 3. 2. 2 从气象综合风险角度分析 由表2可知，2016年烟草移栽日的气象综合风险大于该月风险均值，从图9可看出，该年3月综合气象风险保持在较低水平，且移栽日后的综合风险逐渐降低。除2016年外，研究区域其余各年份烟草移栽日的气象综合风险均小于该月风险均值，说明各年份的烟苗移栽日期可接受。其中，2010—2013年，各项风险指标均小于该月均值，且逐渐降低，说明各年份的烟苗移栽日期选择达最佳效果。
4 讨论
多年来，研究人员广泛采用农业气象风险评估来比较分析作物生长的气候条件差异和优劣，这些农业气象风险评估函数仅给出气候条件的风险程度，未依据实际情况进行多气象因子综合、动态、实时的风险评估。本研究提供了一种短期气象风险预测的方法，便于烟草种植者选择气象综合风险较小的日期将烟草从温室移栽至大田。
本研究方法预测的短期气象综合风险与烟苗移栽后的成活天数相关系数达0.748，具有较强相关性，说明气象综合风险可用于描述烟草移栽后的存活风险。从各年度气候评价中可看出，烟草实际移栽日单因素风险（低温风险、降水风险和连阴风险）普遍低于移栽月份的均值，小部分高于移栽月均值，其原因是后期风险急剧降低且不影响烟苗生长，因此该模型从单因素角度能较好解释往年移栽日期的选择;研究区域8年中有7年的烟草移栽日气象综合风险均小于该月风险均值，说明各年份的烟苗移栽日期可接受，仅有1年因综合气象风险保持在较低水平例外。因此，采用本研究方法计算的短期气象风险来辅助确定移栽日期具有可行性。
本研究提出的气象风险评估方法仍有改进空间：（1）本研究仅选取常见且可直接获得的温度、降水和光照3个因子，今后研究可按气象灾害标准来选取指标;（2）各气象因子或气象灾害对烟草损失的贡献程度需要进一步研究;（3）在下一步的研究中，可采用更为精细的作物生长模型的方法来建立风险评价模型。
5 结论
利用模糊隶属度函数对烟草还苗期气象风险进行量化评估，可为确定移栽日期提供量化参考，尽可能规避气象风险。
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（責任编辑 麻小燕）