粮食产量影响因素的灰色关联分析

运用灰色关联分析,对浙江省十里丰农场1986年～1997年粮食的主要影响因素进行了分析,结果表明各季作物产量对粮食总产量影响的程度依次为早稻、晚稻、麦类、单季晚稻;各季作物面积、单产对粮食总产影响以早稻面积、早稻单产关联度最高;自然因素中以年积温关联度最高,年光照次之,由此为粮食生产提供了科学决策信息。表4,参4。     

粮食生产灰色关联动态分析和预测

根据1986~2002年福建省的粮食统计资料,运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测,并运用灰色方法对影响粮食生产的诸因素进行关联动态分析。结果表明,未来几年福建省的粮食总产量下降非常明显,8个主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中粮食播种面积、粮食单产和有效灌溉面积是影响福建省粮食总产量的3个最重要的因子,这可为今后福建省农业可持续发展提供参考。表4,参7。     

影响沈阳粮食生产的主要因素分析

根据1991-2007年沈阳市的农业统计资料,分析了沈阳市近17 a来粮食生产的变化特征,选取影响沈阳市粮食生产的11个主要因素,应用灰色关联模型对影响粮食生产的诸因素进行动态关联分析。结果表明：沈阳市的粮食产量呈波动式的上升趋势;从粮食作物种植结构看,沈阳市粮食总产量和总播种面积的波动取决于玉米、水稻产量和播种面积的变化;从灰色关联分析来看,单产与粮食总产量关系最为密切,居各因素之首,其次是播种面积;机耕面积、农业实有劳动力和化肥用量等农业投入对粮食生产影响较大;作物生长季的自然条件与粮食生产的关联系数变化较大。在此基础上提出了稳定和提高粮食生产的主要途径,为今后沈阳市粮食生产的可持续发展提供参考依据。     

农业政策相关变量对江西水稻总产的影响及其对策研究

粮食产业是基础产业，具有弱质性，实行政策扶持是必要的。以我国水稻的主产区——江西省为例，应用OLS回归分析与灰色关联度分析（GRA）相结合的方法，分析农业政策相关变量对水稻生产的影响，结果表明：水稻单产水平、农业生产资料价格、农村劳动力文化程度均对江西水稻生产有显著的影响，农业税收对水稻总产的贡献率为负，农产品收购价格指数与粮食总产量指数呈负向关系，这正印证了作为价格弹性较低的现象。根据这些研究结论，提出了加强政策性服务以促进稻谷增产政策建议。图4，表3，参11。     

吉林省商品粮基地县粮食产量影响因子分析——以梅河口市为例

结合梅河口市商品粮基地1980—2007年的农业统计数据及气象站点近30a的气候数据,分析了梅河口市粮食生产的各类影响因子,结果发现粮食总产的变化主要取决于作物种植结构的调整和平均单产的波动。1980—1995年,在粮食总产量构成中,水稻和玉米所占比例变化较大,玉米产量呈逐年增加的趋势;1995年以后玉米产量占据了主导地位,占了50％以上;单产的波动也较大,各种粮食作物单产基本呈逐步增长的趋势,玉米增幅最大,达到41．21％,其次为水稻,为39．78％,大豆为34．93％。同时通过对近30a的粮食单产量与当年4—9月的平均降雨、积温、农田有效灌溉面积、化肥的消耗量等要素进行相关性分析得出：影响梅河口市粮食产量丰歉的主要因子是4—9月份的积温、化肥的消耗量及农田有效灌溉面积。图6,表3,参16。     

区域粮食生产中的农业生产资料灰色关联分析与预测

根据统计数据和经济区划结果,运用灰色理论量化东、中、西部地区粮食总产量与农业生产资料的灰色关联程度,并分析其动态变化情况和区域差异;应用灰色预测模型预测东、中、西部地区2010年和2020年各项农业生产资料数量,为今后农业生产资料合理利用提供参考。表2,参8。     

福建省粮食单产的灰色-Markov动态模拟研究

灰色预测与Markov预测这两种方法在时间序列预测方面各具其优点及局限性。为探索提高时间序列预测精度的合理途径及客观地模拟区域粮食单产波动,以福建省为例构建了灰色-Markov预测模型,并在技术上进行了一定的改进。理论与实证表明,灰色-Markov模型预测粮食单产的精度较高,所采取的技术改进措施效果颇佳。模型对福建省未来10a粮食单产的预测可为该省今后的粮食生产规划乃至农业规划和决策提供有益的参考。图1,表3,参9。     

辽宁省粮食单产通道模式及施肥结构变化分析

以辽宁省1949~2005年粮食单产为原始数据,引入产量通道概念分析了辽宁省粮食单产变化趋势,同时分析了1980~2005年辽宁省农用化肥施用量和施用结构的变化。结果表明,辽宁省粮食单产整体呈上升趋势,单产通道对分析单产的变化趋势辅助作用很强;农用化肥施用总量呈上升趋势,其中氮钾肥用量持续增加,磷肥用量有所下降,复肥用量呈大幅度增加;农用化肥施用一定程度上推动粮食单产的提高,但无法改变气候等外界条件引起的粮食单产的波动。     

东北地区粮食单产的区域差异及总体评价

以东北地区40个地市(盟)为主要评价单元,从粮食单产水平、粮食单产增长率、主要作物单产水平3个角度,运用数理统计、GIS分析等多种方法,全面分析了2004年东北地区粮食单产的区域差异.结果表明:东北地区粮食单产平均水平为4850kg/hm2,中部较高,东部和北部较低;大部分地市的粮食单产年均增长率(1997-2004年)集中在0-10%之间.阜新粮食单产年均增长率最高,高达40.31%;同一地市粮食产量、单产水平、单产增长率表现出严重的失衡发展状态;主要作物水稻、玉米、大豆单产分别在6000kg/hm2～7000kg/hm2、6000kg/hm2～8000kg/hm2、2000kg/hm2～3000kg/hm2水平上的地区较多.整体来看,东北地区粮食单产水平区域差异较大,从高至低依次为吉林、辽宁、黑龙江、蒙东.图3,表3,参10.     

松嫩平原耕地生产力的模糊聚类分区

以１９４８－１９８８年各县粮食单产为源始资料，应用模糊聚类方法，对松嫩平原的２８个县（市）耕地生产力进行分区，并对单产明显上升区和下降区进行了分析和诊断。     

人力资本与粮食产量关系初探

人力资本的质量是影响粮食产量的一个重要因素,研究人力资本和粮食产量的关系,有利于揭示粮食增产的规律、指导粮食生产,且有利于揭示教育对农民增产增收的影响,从而合理规划教育投入。通过对历年的粮食作物总产量及人力资本质量的建模,分析人力资本对粮食产量的贡献率及其变动的规律,以期为农业政策的制定提供参考。表3,参7。     

内蒙古准格尔旗粮食单产预测研究

内蒙古准格尔旗位于我国半干旱地区，其粮食单产变化除受品种改良、技术革新等人为因素影响外，还主要受气候波动尤其是降水波动的影响。采用多种方法进行叠加模拟，建立了准格尔旗粮食单产变化的时间序列模型，并对未来几年粮食单产变化进行了预测。     

粮食生产因素的T型关联度分析

应用Ｔ型关联度分析法，分析了影响粮食生产的各项因素，求得了粮食单产与各影响因素的Ｔ型关联度，以及它们的关联序，从而找出了影响粮食单产的主要因素，进而提出了一些搞好粮食生产的有效措施。     

黄淮海平原县域粮食单产的增长趋势及其稳定性比较

建国以来黄淮海平原粮食单产持续增长，近年来仍然高于全国同期单产增速。尽管个别高产区单产年均增长率下降，但广大中低产区粮食单产的年均增长率仍然维持着较高的水平，全国粮食单产的增长潜力在于对广大中低产区的投入改造，生产条件的改善可明显增强粮食单产年际间增长的稳定性。     

贵州生态可持续发展与粮食安全研究

在贵州现有粮食生产能力分析的基础上,对提高粮食生产能力的因素进行了分析,结果表明,随着制度和政策创新成为一个相对稳定的要素后,农业科技成果的大面积推广对粮食单产的提高贡献最大。要通过加大农业科技和基础设施的投入来保证粮食生产的安全。在对策建议中提出实施生态可持续发展应在思想上转变几个观念,并对实现贵州粮食安全的途径进行了分析。最后提出了提高人口总体素质是贵州粮食安全和生态可持续发展的保证。     

安徽省农业气象灾害粮食损失率评估

通过分析影响粮食单产的因素,建立产量系统模型,用系统回归法求出理想产量,并用此模型对安徽省16a气象灾害造成的粮食损失率作出评估.表1,参3.     

吉林省近50年粮食产量及作物结构变化研究

通过分析吉林省近50年的粮食产量变化趋势及粮食作物种植结构变化,可以看出吉林省近50年来粮食总产量呈"波动式"迅速增加;粮食结构也发生了巨大的变化,由大豆、玉米、谷子和高粱四大作物"四足鼎立"的结构模式演变为目前以玉米占绝对优势的"玉米型"经济。分析了粮食总产量增加的主要因素和影响粮食作物结构变化的主要因素;指出吉林省粮食生产中存在的问题。图3,参10。     

黑土区耕地地力综合评价研究

耕地地力的变化对粮食生产、生产力等具有重要的影响,黑土是东北地区重要的土壤资源,黑土耕地面积占东北区总耕地面积的18 08%,但常年粮食总产量占全区粮食总产量的28 1%,占全国粮食总产量的7 8%,具有十分重要的地位[1],但是由于掠夺式的经营,导致黑土不断退化。在分析了德惠市耕地地力等级评价因子的基础上,利用RS和GIS建立了耕地资源数据库,确定了每个评价因子的权重,并利用层次分析法,进行耕地地力的评价,最后利用耕地地力综合评价等级指数确定耕地的级别,为黑土区耕地退化治理和耕地的可持续利用与管理提供决策依据。图1,表1,参9。     

农村产业结构的关联分析及发展研究

本利用关联度的计算公式，分析云南省农村各产业的产值与农业总产值的关系，各主要农产品产量与粮食总产量的关系，并且，建立了灰色动态模型。     

堡子沟流域农业经济系统灰色分析

应用灰色关联分析的方法对黄土丘陵沟壑区第三副区；黄河中游第三期试点小流域－堡子沟农业总产量值与农、林、牧、副业产值进行了系统分析，并以上各项进行了发展趋势预测和关联分析，结果表明堡子沟流域农业经济为农牧副结合型结构。