种植精益化管理在烟草生产中的应用策略研究

精益化管理是一种源于丰田生产方式的管理哲学,其核心是通过降低浪费、提高生产效率和质量,实现组织社会性的价值最大化。在烟草行业日益激烈的市场竞争中,精益化管理同样具有重要的应用价值,特别是种植精益化管理理念,可以帮助烟草企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量和客户满意度,从而实现企业的可持续发展。基于此,文章将围绕种植精益化管理的概念与特征,从种植精益化管理在烟草生产中的应用意义与原则入手,对具体的应用策略进行研究,以期望能够为提升烟草生产效率与质量提供有价值的参考依据,帮助烟草企业提升核心竞争力。

土地整理后土壤理化性状和烤烟产质量空间变异

为了弄清土地整理后土壤理化性状指标、微生物数量以及烤烟产量和质量的空间变异情况,在福建三明烟区整理后烟田进行了大田取样分析和定点调查。结果显示,土地整理后土壤有效养分比全量养分空间变异大,变异系数超过30%;土壤微生物计数及多样性指数变异系数在66.17%~111.71%,均属于强变异;土地整理对烤烟产、质量均质性影响最大的是上、中等烟比例和糖碱比,烤烟产、质量的变异以285.91 m小范围为主。总之,土地整理后土壤理化性状和微生物数量空间变异明显,对烤烟产量和质量的均质性影响较大,需要进行改良。

施氮量及打顶互作对翠碧一号株型构建及烟叶产质量的影响

为烤烟生产的合理施肥与适时打顶提供科学参考,本研究对施氮量(N)和打顶时间(D)进行二因素随机区组设计,开展田间生产试验,探讨其对烤烟翠碧一号株型构建及烟叶产质量的影响。结果表明,不同施氮量与打顶互作对烟叶的农艺性状有一定的影响,同样氮肥施用量情况下,不同打顶时间对烟叶农艺性状影响不明显。施肥量112.5 kg/hm^(2)与见花打顶互作(处理B)的农艺性状、经济性状和外观质量均表现较佳,适宜生产优质烟叶,获取相对较好的经济效益。

烟草常用有机肥的作用及施用方法

阐述了烟草常用有机肥的作用,并介绍了其施用方法,以期促进有机肥在烟叶生产中的正确施用。

烟草青枯病的发生及防治

烟草青枯病是一种细菌性病害,对烟株危害极大,发病烟株会整株枯死,造成毁灭性的损失。本文综述了烟草青枯病的发病规律、发生特点,并从化学防治、生物防治、农业防治等方面提出了烟草青枯病防治技术,以期为种植户提供参考。

烤烟新品种翠碧二号的选育及其特征特性

烤烟新品种翠碧二号是1999年配制的翠碧一号×Coker176杂交组合,经常规杂交系谱法选育而成,于2015年4月通过全国烟草品种审定委员会审定。多年的生产试验结果表明,翠碧二号大田长势强,生长整齐一致,对TMV免疫,青枯病发病较翠碧一号轻,主要经济性状优于翠碧一号,有效保持了翠碧一号烟叶风格和质量方面的优势特征。工业评价结果表明,翠碧二号的外观质量和物理特性优于对照翠碧一号,化学成分协调性与对照相当,香型风格和口感特征与对照一致,整体感官质量优于对照。综合评价,翠碧二号综合性状表现较好,适宜在福建烟区种植。

烟叶复烤工艺与技术

分析烟叶复烤工艺存在的问题,阐述烟叶复烤工艺的发展历程,以为烟叶复烤提供指导。

不同施肥方式对翠碧一号烤烟产量与质量的影响

为了明确翠碧一号烤烟品种的施肥方式,通过调整施肥的基追比例来探讨不同施肥方式对翠碧一号烟株农艺性状、烟叶产量和质量、化学成分及感官评吸质量的影响。结果表明,翠碧一号总施氮量105 kg/hm2、氮肥按基肥∶追肥=6∶4的比例施用时,烟株农艺性状及产量、质量表现最优;总施氮量97.5 kg/hm2、基肥∶追肥=4∶6时,烟叶农艺性状、产量、质量表现最差。

水稻制种对翠碧一号烟叶产质量的影响

为了优化烤烟种植布局,本文研究了水稻制种对后茬作物烤烟产量与质量的影响。结果表明,水稻制种对后茬作物烟草的生长、产量及产值有轻微的负面影响,但这些影响可以忽略不计。因此,可大力推广烟后水稻制种,使其成为当地烟农增收的有效途径之一。

碳基有机肥对烟叶质量的影响探讨

探究碳基有机肥对烟叶农艺性状和产质量的影响。方法:以云烟87为研究对象,于2019年在三明大田进行田间试验,试验分三组共11个处理,设碳基有机肥和专用肥效试验组,与同等施氮量下的田间示范组。结果:(1)试验Ι(NC*处理)在有效叶片数、株高、叶宽、叶面积性状上略大于CK和试验П(CN*处理),但未呈显著性差异,NC2与CN3处理农艺性状表现较好。(2)CN3与C4N烤后烟叶质量较好。(3)CN3与CN4经济效益较好。结论:氮肥(专用肥)对云烟87农艺性状有较大影响,碳基有机肥也有一定的促进作用,但是效果不明显。综合分析,施用50Kg/亩碳基有机肥配施65.5Kg/亩(CN3)专用肥,其田间表现良好,烤后烟叶质量与经济效益好。

基于高光谱信息的烟叶分级方法比较

为解决传统烟叶分级因人为主观因素造成烟叶等级识别率低等问题,基于不同等级烟叶高光谱数据集A和B,分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种预处理方法,以及随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)4种分类模型对烟叶分类正确率的影响,并进一步探讨了高光谱数据经MSC预处理后,利用F-Score算法选取特征波段,在不同特征波段数量下分类正确率的变化。结果表明:(1)基于全波段的MSC预处理结合ELM和SVM模型的识别效果较好,数据集A和B的分类正确率分别达到84%、80%和96%、95%;(2)利用F-Score算法选取的特征波段数量占全波段的70%时,基于MSC预处理的4种模型的分类正确率已接近基于全波段的分类正确率,在数据集B中SVM的分类正确率达到96%。该研究结果可为提高烟叶等级识别正确率及烟叶分级的智能化水平提供支持。