研究揭示葡萄园采样规程的缺陷

国际葡萄栽培与酿酒学会（IVES）发表的一项由 Baptiste Oger、Cécile Laurent、Philippe Vismara 和 Bruno Tisseyre 共同完成的研究强调，葡萄园需要精确的采样规程，以更准确地估计采收产量。及早估算每株葡萄树的平均葡萄簇数对于规划葡萄栽培活动、投资和营销策略至关重要。然而，目前还没有用于此类估算的标准化采样规程，导致每个生产商采用的方法不同，结果也不尽相同。本研究分析了这些差异对估算误差的影响，以提出更有效的取样方法。

在当前采样方案中观察到的主要差异涉及计数时是否包括或排除缺失的葡萄藤、采样葡萄藤的空间排列（可沿行将其分为不同大小的地点）以及每块田采样葡萄藤的总数。研究发现，这些差异极大地影响了估算的准确性，尤其是在缺株率较高的田块。

研究人员建议将估算重点放在葡萄果穗的数量上，而不是缺失葡萄藤的存在与否。将缺株葡萄藤视为零簇会使结果出现偏差，因为这涉及到同时估算两个独立的产量组成部分：缺株葡萄藤的比例和每株葡萄藤的簇数。由于这两个部分具有不同的属性，因此应分别采用特定的方法进行估算。实验结果表明，在缺株率超过 30% 的田块中，采样时考虑到缺株率会增加簇数的估算误差。这就强调了采用独立方案以避免重大误差的必要性，尤其是在缺株率较高的情况下。

另一个重要发现是在葡萄园内采样时空间组织的重要性。由于每株葡萄树的果穗数等产量要素通常具有空间结构，如果在一个测量点内对连续的葡萄树进行采样，就有可能高估或低估果穗数。当某一区域的果穗数多于或少于平均值时，就会出现这种情况。为了降低这种风险，最好将观测点分散到多个地点，最好至少两到三个，而不是集中在一个地点。

该研究比较了六种采样方案，即把 12 株葡萄分布在 1、2、3、4、6 或 12 个采样点。结果表明，当葡萄藤集中在一个地点时，估计误差最大，而当葡萄藤分布在更多地点时，误差就会减小。在空间自相关性较强的田块中，误差的减少最为明显，也就是说，在这些田块中，葡萄群的排列更为系统。

最后的分析主要集中在估计误差、样本大小和田间变异性之间的关系上，变异系数（CV）是通过变异系数来衡量的。变异系数的计算方法是用样本的标准偏差除以其平均值，它是量化样本内数值离散程度的标准化方法。高 CV 表示现场变异性高，与估算错误的高风险相关。在这种情况下，建议增加样本量以减少误差。

研究表明，当变异性较高时，增加样本量的好处更大。例如，如果 CV 为 0.4，样本量从 5 株增加到 13 株，估计误差的置信区间上限就会从 39% 降到 22%。相反，如果 CV 为 0.2，同样增加样本量也只能将误差从 19% 减少到 11%。这表明，随着变异性的降低，样本量的增加对估算准确性的影响较小。

在采样过程中实时使用变异系数可以让种植者评估样本质量，并根据所需的精度水平决定是否继续采样。如果变异系数随新的测量结果发生变化，则有必要调整采样方案以反映这种变化。

总之，该研究建议针对每种产量成分实施特定的采样方案，避免在单一采样点对葡萄树进行分组，并根据观察到的田间变化调整样本量。为所有田块确定统一的样本量可能会适得其反；相反，应根据观察到的异质性确定样本量。这些发现有助于提高估算每株葡萄的簇数的准确性，并优化用于这些任务的资源。