大豆收获损失因素分析及机收参数试验研究

Factor analysis of soybean harvest losses and experimental research on machine harvesting parameters： A case study of Beidahuang Group Heilongjiang Heshan Farm

摘要

针对目前黑龙江地区大豆收获环节机收损失较高的问题，采用问卷调查分析、Tobit模型评估与田间试验等方法对收获环节机收损失相关性、影响因素以及机具最佳作业参数进行研究。结果表明：1）前进速度、作业机型、脱粒参数对机收损失质量具有极显著正向影响；驾驶员培训、作业时间有显著的负向影响。2）大豆机收损失率与作业日期和时刻之间存在二次函数变化规律；损失率和破碎率随前进速度增大呈上升趋势；随着滚筒转速的增大总损率呈逐渐升高的趋势，破碎率呈先降低后升高的趋势；随着脱粒间隙增大损失率呈先下降后上升的趋势，破碎率呈逐渐降低的趋势。3）当前进速度为4.5 km/h，滚筒转速为560 r/min，脱粒间隙为28 mm时，损失率、破碎率分别为1.37%、1.21%，机收损失较低。对作业参数调整后，田间损失率、破碎率分别为1.35%、1.15%，与调整前相比分别降低了0.43%、0.24%，在此参数组合下机收作业质量较高。

Abstract

To address the issue of high machine harvesting losses during soybean harvest in Heilongjiang， a study was conducted using questionnaire surveys， Tobit model evaluations， and field experiments to analyze the correlation， influencing factors， and optimal operating parameters of machinery in the harvest process. The results showed that： 1） The forward speed， type of machinery， and threshing parameters had high significant positive impacts on the machine harvesting loss while the driver training and operating time had significant negative impact. 2） There was a quadratic function relationship between the loss rate and operating date and time. The loss rate and crushing rate increased with higher forward speeds. As the rotate speed of the roller increased， the total loss rate gradually increased， and the crushing rate initially decreased and then increased. With the increasing of threshing gap， the loss rate initially decreased and then increased， while the crushing rate gradually decreased. 3） When the forward speed was 4.5 km/h， the rotate speed of the roller was 560 r/min， and the threshing gap was 28 mm， the loss rate and crushing rate were 1.37% and 1.21%， respectively， resulting in the lower machine harvesting losses. After the adjustment of the operation parameters， the field loss rate and breakage rate were 1.35% and 1.15%， respectively， representing the decreases of 0.43% and 0.24% compared to before the adjustment. Under above combination of parameters， the quality of the mechanical harvesting operation is high.

Graphical abstract

关键词

大豆 / Tobit模型 / 机收损失 / 作业参数

Key words

soybeans / Tobit model / mechanical harvesting loss / operational parameters

大豆是我国重要的粮食作物之一^［1］，我国大豆主产区主要集中在东北地区。2022年，黑龙江省的大豆播种面积占全国的48.1%，产量约953.5万t，占全国的47%^［2］。目前粮食作物产后减损对于提高粮食供给存在较大潜力^［3］，而大豆生产全程机械化是大豆产业高效发展的重要保障^［4］，因此加强对机收减损技术的研究和推广^［5］，根据当地大豆机收环节损失原因提出相应的减损措施将极大促进黑龙江地区机收减损技术的发展，对提高大豆供给具有重要意义。

国内外对玉米、小麦收获损失影响因素分析表明：种植品种、农户收入占比、种植规模、机械使用年限、机收操作水平以及收获时间对收获损失存在显著影响^［6-8］。与传统割台相比，挠性割台可通过机构仿形减轻对豆枝打击力^［9］，但割台损失仍是主要损失原因。对比不同参数滚筒和脱粒间隙进行试验发现滚筒转速过高和脱粒间隙过低均增加大豆籽粒机械损伤率^［10-11］，但随着农机产品更新迭代，在不同作业环境下对脱粒滚筒和间隙参数配合要求不同。根据黑龙江省北安地区损失情况分析得出北安地区最佳收获日期为10月6日^［12］，对产量变化情况进行分析得出最佳收获时间为成熟后14天内^［13］，但由于大豆品种间的差异性对最佳收获日和成熟度的确定不能一概而论，在时间和空间上也存在一定局限性。同时大豆籽粒含水率也是影响机收损失的主要原因之一，在对比大豆每日产量情况发现最佳的大豆收获时机为大豆籽粒含水率第一次达到13%左右机收损失最小^［14］，但在黑龙江地区大规模种植模式下无法短期完成大面积大豆收获。

目前针对收获损失的研究主要集中在探讨各环节不同因素对收获损失的影响，针对机收作业环节收获损失的相关研究较少。为将机收减损技术在黑龙江地区进行适应性推广和应用，本研究拟对大豆机收环节损失进行问卷调研，应用Tobit模型进行影响因素分析得出主要影响因素，通过田间试验得出影响因素的变化规律，优化主要作业参数。旨在得到最佳机收效果，降低收获损失，以期为该地区大豆机收减损技术的研究提供参考。

1　材料与方法

1.1　问卷设计及调研方法

调研问卷内容包括经营管理情况、收获作业情况以及作业环境情况3部分。其中经营管理情况包括驾驶员技术水平、作业日期和时刻、作业设备调试、行走路线等，收获作业情况包括作业机型、前进速度、脱粒参数、清选参数等指标，作业环境情况包括土壤温度、空气湿度、大豆籽粒含水率。

调研地点选定在黑龙江省嫩江市九三管理局及辖属鹤山农场、尖山农场、荣军农场、红五月农场开展调查，课题共发放问卷280份，剔除异常问卷，有效问卷261份，问卷回收有效率93.21%。

1.2　试验条件

试验地点为黑龙江省黑河市嫩江市双山镇（北纬48°46'、东经125°32'），该地区属于黑龙江省嫩江市九三管理局鹤山农场大豆北部主产区。试验品种为‘黑河43’，种植模式为45 cm等行距种植，密度为464 100 株/hm²。联合收获机作业机型为迪尔S760型联合收获机。在调研过程以及试验开始前咨询农场工作人员和驾驶员了解当地农场机收作业参数结合已有研究后确定大豆联合收获机作业参数范围：前进速度为3~7 km/h、滚筒转速为300~700 r/min 、脱粒间隙为24~32 mm。利用谷物水分测量仪（PM8188-A）进行测定大豆籽粒含水率，经测定大豆籽粒含水率平均值为14%。驾驶员技术水平成熟。

1.3　测定方法及指标计算

试验参照JB/T 11912—2014《大豆联合收割机》^［15］，选取损失率Y₁和破碎率Y₂为评价大豆联合收获机作业质量的指标。

基于已有相关研究^［16-20］，依据嫩江市大豆种植方式，为去除边界效应本试验将试验区四周距其他试验区保持5 m距离，在试验区内采用五点取样法确定取样具体位置。在收获作业前对参试品种进行测产，按照随机取点取出1 m²内所有大豆的株数，通过捡拾地面上自然脱落的豆荚和豆粒，人工脱粒后进行称重，重复5次取平均值，计算出1 m²内大豆实际产量和自然落粒量。随机收集3次取样区域内所有掉落或随豆枝、豆皮排出的籽粒和豆荚，计算出收获后每平方米大豆籽粒总损失量，去除自然落粒后的损失量，获得收获后每平方米大豆籽粒机收损失量。试验完成后随机抽样3次粮箱内大豆籽粒共1 500 g，挑选出破裂的大豆籽粒，称出破碎大豆籽粒质量，指标计算公式^［21］为：

Y_{\mathrm{1}}=\frac{W_{\mathrm{s}\mathrm{s}}}{W_{\mathrm{s}\mathrm{s}}+W_{\mathrm{s}\mathrm{h}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（1）

Y_{\mathrm{2}}=\frac{W_{\mathrm{p}\mathrm{z}}-W_{\mathrm{p}\mathrm{q}}}{W_{\mathrm{p}\mathrm{z}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（2）

式中：W_ss为大豆籽粒损失量，g/{\mathrm{m}}^{\mathrm{2}}；W_sh为大豆籽粒实际产量，g/{\mathrm{m}}^{\mathrm{2}}；W_pz为清除杂质后样品质量，g；W_pq为清除杂质和破碎籽粒后样品质量，g。

1.4　数据处理

采用 Excel 2019 进行数据处理，运用SPSS 26.0进行信度及相关性分析，通过STATA 16建立Tobit模型进行影响因素分析，利用Origin 2022 绘图。

2　结果与分析

2.1　信度检验

本研究使用克朗巴哈系数（\alpha）进行信度检验确保调查问卷可靠性。\alpha的取值范围为0~1，0.6认为信度较低，\alpha >0.7为信度较好，计算公式如下：

\alpha =\frac{K}{K-\mathrm{1}}\times \left(\mathrm{1}-\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^K}{S_{\mathrm{t}}}^{\mathrm{2}}}{S^{\mathrm{2}}}\right) （3）

式中：K为量表系数；S^{\mathrm{2}}为总方差；{S_{\mathrm{t}}}^{\mathrm{2}}为目前测试项目方差。

依据式（3）计算分析大豆收获环节损失原因调查问卷中3个变量和问卷整体结果得出经营管理情况、收获作业情况、作业环境情况及整体的\alpha值分别为0.776、0.704、0.715以及0.784。各变量\alpha值均大于可信临界值0.7，问卷内部一致性较好。

2.2　相关性分析

皮尔逊相关系数（r）是衡量2个变量之间线性关系强度和方向的统计指标，r的取值范围为-1~1，r>\mathrm{0}表示正线性相关，0表示负线性相关，计算公式如下：

r=\frac{\sum {\left(x_i-\overline{x}\right)}^{\mathrm{2}}\sum {\left(y_i-\overline{y}\right)}^{\mathrm{2}}}{\sqrt[]{\sum {\left(x_i-\overline{x}\right)}^{\mathrm{2}}\sum {\left(y_i-\overline{y}\right)}^{\mathrm{2}}}}（4）

式中：x_i 和y_i 分别为变量x和y的第i个观测值；\overline{x}和\overline{y}分别为变量x和y的平均值。

利用式（4）计算机收损失与各因素间的相关系数，结果见表1。机收损失与作业机型、收获时间、前进速度、脱粒参数、大豆籽粒含水率、驾驶员水平呈极显著正相关，与作业设备调试呈显著负相关，在大豆收获机作业参数中前进速度对机收损失的影响最大，r值为0.680，其次分别为收获时间、作业机型、脱粒参数，对机收损失影响显著。土壤湿度、空气湿度以及行走路线的r值较小，影响不显著。

2.3　模型评估

2.3.1　模型确定

由于农户收获损失测算方法存在差异，难以获取衡量大豆机收损失的连续数据，因此，反映大豆收获损失程度的数据主要以离散的分类数据为主。在分析离散分类数据时，概率统计模型（Probit、Tobit和Logistic）是较为理想的估计方法。其中，Probit模型一般假设变量需服从正态分布，Tobit模型多用于分析因变量为受限变量问题，Logistic模型仅需要随机变量服从逻辑概率分布，不要求变量满足正态分布或等方差性应用最为广泛^［7-8］。由于大豆收获损失率取值存在连续和分类自变量问题，Probit模型和Logistic模型不能具体对大豆机收损失原因进行精准观测，Tobit模型运用最大似然估计方法，通过引入截断过程的概率分布，并对未观测到的数据进行建模，能够更准确地估计出因变量的影响因素效应，在因变量受到下限或上限约束时，能更精准分析因变量与自变量的关系。

为解决机收损失数据存在连续和分类自变量问题，本研究选取Tobit 模型对大豆机收损失影响因素进行分析。模型如下：

Y_i={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_i{X}_i+{\epsilon }_i（5）

式中：Y_i 为第i（i=1，2，…，n）个大豆收获环节机收损失；\beta₀为常数项；\beta_i 为模型回归系数；X_i 为影响大豆机收环节损失的影响因素；\epsilon_i 为随机扰动项。

2.3.2　模型评估结果分析

将问卷数据采用式（5）进行评估，结果见表2。驾驶员技术水平、作业机型、作业日期和时刻、脱粒参数、大豆籽粒含水率、前进速度等6个自变量通过了显著性检验（P<0.01）。经营管理情况和收获作业情况对大豆机收损失影响较大，其中前进速度、作业机型、脱粒系统存在极显著正向影响，收获损失系数分别为0.537、0.329、0.134，驾驶员技术水平、作业时间等对于机收损失存在显著负向影响，收获损失系数分别为0.197、0.169，对机收损失影响显著；土壤湿度、空气湿度、行走路线、作业设备调试、清选系统的机收损失系数较小，影响不显著。

2.4　单因素试验结果及分析

控制其他变量保持不变，选取作业机型为迪尔S760型联合收获机进行单因素试验，验证作业日期和时刻、前进速度、脱粒参数（滚筒转速和脱粒间隙）对机收损失的影响。

2.4.1　不同作业日期和时刻对损失率的影响

不同作业日期和时刻对损失率有显著影响（图1），大豆机收损失率与作业日期、作业时刻均符合二次函数变化规律。损失率随作业日期增加呈先降低后上升的趋势（图1（a）），主要原因是，机收作业前期大豆籽粒含水率相对较高，导致损失率增大；机收作业后期由于大豆籽粒含水率降低，豆荚受到外力易炸荚损失率相对增加。损失率随着作业时刻的改变呈先上升后下降的趋势（图1（b）），主要原因是，在12：00—14：00时温度上升，大豆籽粒含水率降低导致机收作业中炸荚现象增加，因此损失率相对其他时刻较高。

2.4.2　不同作业参数对机收损失的影响

前进速度、滚筒转速和脱粒间隙对机收损失有显著影响（图2）。前进速度\ge5 km/h时损失率和破碎率明显上升（图2（a）），主要原因是，随着前进速度的增大喂入量增加，脱粒系统工作效率下降机收损失增加。机收损失随着滚筒转速的增大呈先下降后上升的趋势（图2（b）），滚筒转速为480 r/min时损失较少，滚筒转速\ge600 r/min时损失明显增加，主要原因是，在滚筒转速较低时脱粒性能相对较差，滚筒转速增大对大豆籽粒有一定损伤，导致损失率和破碎率增加。随着脱粒间隙的增大损失率呈现先降低后上升，破碎率呈逐渐降低的趋势（图2（c）），主要原因是脱粒间隙较小时，通过脱粒系统的谷物层变薄，脱粒滚筒的挤压揉搓性能增强导致损失率和破碎率增加；随着脱粒间隙的增大使谷物层变厚，脱粒系统工作效率相对降低，导致损失率增大、破碎率降低。

2.5　多因素试验及结果分析

2.5.1　多因素试验方案及结果

采用三因素三水平的正交试验研究机收参数对损失率和破碎率影响的最佳参数组合。根据前期理论分析及机收作业要求，选取前进速度为4~6 km/h、滚筒转速450~650 r/min、脱粒间隙25~31 mm，以损失率和破碎率为试验指标评价大豆机收作业质量，试验方案与结果见表3。

2.5.2　回归模型建立及显著性检验

对试验结果进行方差分析，结果见表4。

1）损失率回归模型建立与显著性分析。前进速度X₁、滚筒转速X₂、脱粒间隙X₃及X₂X₃对损失率Y₁影响极显著（P<0.01）。将不显著的交互作用项的回归平方及自由度并入残差项，得到各因素对总损失率影响的回归方程为：

Y₁=19.62-4.05X₁+0.02X₂-1.04X₃-

0.001X₂X₃（6）

式中：Y₁为损失率，%；X₁为前进速度，km/h；X₂为滚筒转速，r/min、X₃为脱粒间隙，mm。

对回归方程进行失拟检验，失拟P=0.383，不显著（P>0.1），证明不存在其他影响评价指标的主要因素。评价指标和试验因素存在显著的二次关系，分析结果合理。各因素对损失率影响显著性由大到小依次为前进速度、脱粒间隙、滚筒转速。

2）破碎率回归模型建立与显著性分析。前进速度X₁、滚筒转速X₂、脱粒间隙X₃及X₁X₂、X₁X₃、X₂X₃对破碎率影响极显著（P<0.01）。将不显著的交互作用项的回归平方及自由度并入残差项，得到各因素对破碎率影响的回归方程为：

Y₂=25.9-0.15X₁-0.03X₂-1.2X₃+0.004X₁X₂-0.103X₁X₃-0.001X₂X₃（7）

式中：Y₂为破碎率，%。

对回归方程进行失拟检验，失拟P=0.057，不显著（P>0.1），证明不存在其他影响评价指标的主要因素。评价指标和试验因素存在显著的二次关系，分析结果合理。各因素对破碎率影响显著性由大到小依次为脱粒间隙、滚筒转速、前进速度。

3　参数优化与试验验证

3.1　参数优化

采用多目标变量优化方法，对2个回归模型（式（6）和式（7））进行优化求解。遵循损失率和破碎率最低的原则，结合各试验因素的边界条件，构建非线性规划参数模型如下：

\left\{\begin{array}{l}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{Y}_{\mathrm{1}}(X_{\mathrm{1}},X_{\mathrm{2}},X_{\mathrm{3}})\\ \mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{Y}_{\mathrm{2}}(X_{\mathrm{1}},X_{\mathrm{2}},X_{\mathrm{3}})\\ \mathrm{4}\mathrm{k}\mathrm{m}/\mathrm{h}\le X_{\mathrm{1}}\le \mathrm{6}\mathrm{k}\mathrm{m}/\mathrm{h}\\ \mathrm{450}\mathrm{r}/\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\le X_{\mathrm{2}}\le \mathrm{650}\mathrm{r}/\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\\ \mathrm{25}\mathrm{m}\mathrm{m}\le X_{\mathrm{3}}\le \mathrm{31}\mathrm{m}\mathrm{m}\end{array}\right.（8）

通过优化求解，得出当前进速度为4.5 km/h，滚筒转速560 r/min，脱粒间隙28 mm时，损失率和破碎率最低，在此最优参数组合下对应的损失率为1.3%，破碎率1.25%。根据优化结果进行试验验证，损失率为1.37%，破碎率1.21%，与优化结果基本一致，误差在可接受范围内。

3.2　田间试验验证

控制其他因素不变，根据三因素三水平正交试验结果，将迪尔S760型联合收获机作业参数调整为前进速度4.5 km/h，滚筒转速560 r/min，脱粒间隙28 mm，以损失率和破碎率为评价指标，各进行5次重复试验，取平均值，获得其机收后的损失率和破碎率，并与调整前的损失率和破碎率进行对比（表5）。调整后的机收损失率、破碎率分别为1.35%、1.15%，与调整前比，损失率降低了0.43%，破碎率降低了0.24%。

4　讨论与结论

近年来关于收获损失的研究逐渐增多，相关研究表明：种植品种、农户家庭情况、机械使用年限、驾驶员水平、作业日期等因素对收获损失存在不同程度的影响^{［6-8，12］}。本研究结合相关性分析和Tobit模型评估发现，机收损失与驾驶员培训和作业时刻相关，还与前进速度、脱粒参数等实际作业参数相关。在机收作业中损失率和破碎率是评定机收作业质量的主要指标。已有研究表明大豆收获损失随收获日期的延长呈抛物线规律变化^［12］，最佳收获日期与大豆成熟度相关，但大豆的成熟度、籽粒含水率受日期、时刻和其他环境因素共同影响，本研究结果表明，在12：00—14：00时温度上升，大豆籽粒含水率发生降低，因此需要降低前进速度、增大脱粒间隙以降低损失；随着收获日期延长大豆趋于成熟，在机收作业中后期更需要降低前进速度，减少炸荚现象以此降低割台损失，但在实际作业过程中，驾驶员无法直接获取损失变化信息，因此需要管理人员对田间损失进行测算，并根据损失率和破碎率的变化情况对作业参数进行相应调整。已有研究认为对损失率影响较大的是风机转速^［21］，而在本研究中表明，在当前试验条件下，黑龙江省大豆机收损失更多集中在割台损失，在试验中发现清选损失较少。对比试验发现，当前进速度为4.5 km/h、滚筒转速560 r/min、脱离间隙28 mm时，与调整前相比机收损失明显降低，但考虑到黑龙江地区在收获环节需要抢时抢收，前进速度为4.5 km/h不利于实际收获作业，前进速度可以适当提高，而滚筒转速和脱粒间隙的配合应随着籽粒含水率变化及时调整，在早晚含水率相对较高时降低滚筒转速减小脱粒间隙，提高脱粒效果。

综上所述，收获损失受多种因素共同影响，需要结合当地生产实际情况进行具体分析，机收作业参数优化能明显降低机收损失，但更需要在复杂的作业环境中根据实际情况进行及时调整，如根据大豆籽粒含水率、成熟度、损失情况调整机收作业参数，对驾驶员进行培训，作业机械定期检修等综合措施优化降低收获损失，提高机收环节整体作业效率。

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基金资助

大豆机械化收获技术试验示范(2022302)

黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20220484)