安徽省粮食生产主要影响因素灰色关联分析

运用灰色系统理论结构实际情况对影响安徽省粮食生产的主要因素进行建模分析，指出主要影响因素，次要影响因素，潜在因素，为制定安徽省粮食发展战略提供参考依据。     

影响粮食生产的因素分析及政策建议

在分析陕西省1978～2000年粮食生产变化情况的基础上,利用灰色关联分析方法对粮食生产的影响因素进行了分析,结果表明有效灌溉面积、农业机械总动力和粮食播种面积是影响陕西省粮食生产的主要因素,并提出了实现陕西省粮食生产可持续发展的政策建议。表1,参5。     

河南省粮食生产影响因素的灰色关联动态分析

根据改革开放以来河南省粮食产量以及主要影响因素的统计资料,应用灰色关联动态分析的方法,分为3个10 a作为不同影响阶段,分别选取了10或者9个影响粮食生产的因素,进行了动态分析并对比了各阶段的关联度排序,结果表明：稳定一定规模的粮食面积和从业劳动力对提高河南农业生产具有必要性。此外,亟待加大农业科技费用投入,加快河南传统农业向现代农业转化,密切关注化肥和农药使用量对粮食生产的影响变化。     

长江流域粮食产量影响因素灰色关联分析

运用灰色理论,对影响长不流域粮食产量的因素进行灰色关联分析,并担子尖的发展对策,为解决长江流域粮食稳产增产问题提供科学的理论依据和宏观调控政策。     

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。     

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。     

我国粮食系统的灰色关联分析与发展对策

运用灰色关联理论,把我国粮食系统看成既含有已知信息又含有未知信息的在地影响我国粮食产量的因素进行灰色关联分析,并提出相应的发展对策,为解决我国粮食问题提供科学的理论依据和宏观调控政策。     

影响系统安全的组织因素分析

探讨影响系统安全的组织因素问题。根据建立起来的影响系统安全的组织因素层次模型，运用灰色系统理论中的关联分析方法，以某核电站近几年的内部事件报告为例，对影响系统安全的组织因素进行了分析，结果显示：影响安全的组织因素主要体现在技术操作层次，对系统安全影响最大的主要子因素是标准与规程失效。同时，分析了同一主因素下的子关联情况，分析结论为预防和减少组织错误的发生提供了理论依据。     

河北省粮食产量波动及其形成的影响因素定量化分析

利用波动方程对粮食产量及气候和粮食生产物质资料投入要素波动性进行分离,对粮食生产投入产出和气候因子进行时间序列波动变化特征分析,运用灰色关联分析方法结合两两比较判断矩阵,探求粮食产量波动形成的主控因子。结果表明,河北省粮食产出波动具有阶段性变化特征,整体趋势与农业政策制度变化具有明显相关性;物质资料投入因素年际间波动高于气候因素波动;粮食播种面积、有效灌溉面积、化肥施用量、降水量波动以及政策制度变化是产量波动的主要影响因素。     

具有n种投入要素的灰色生产函数

本文主要讨论应用灰色系统的GM(1, N)模型, 推导灰色生产函数的过程, 并对其中的参数的经济意义作若干简要证明。     

吉林省农民收入变动及影响因素分析

基于农民收入的时序演变、结构转变与空间差异分析,应用变异系数、极差系数和GIS技术研究吉林省农民收入的整体变动情况。研究表明:1986~2003年,吉林省农民收入在经过了稳步、曲线、直线、波形增长后遭遇平台期;家庭经营性收入仍是农民收入的主要来源,年均比例占总收入的80%以上;省内各市县农民收入的高低重心发生显著变化。利用1990~2003年的数据,选取影响农民收入变动的8项因素进行灰色关联分析,发现人均耕地面积是影响吉林省农民收入的首要因素,关联度高达0.893。结合吉林省实际,对8项影响因素进行了系统分析。图3,表2,参5。     

基于超效率的黄淮海粮食生产效率分析

利用超效率DEA模型和多元线性回归模型分析黄淮海地区1999—2005年粮食生产效率变化及影响因素。通过分析研究结果表明：2000—2003年黄淮海地区粮食生产的相对效率无效,至2003年粮食产量降到近年来的最低点,2004年和2005年粮食生产相对效率提高到有效范围,但是至2005年底黄淮海粮食生产的超效率值仍未达到1999年的粮食生产效率的状态。在影响黄淮海地区粮食生产效率的影响因素分析中,灌溉保证率和人均粮食产量的增加有利于黄淮海地区粮食生产效率的提高;单位农作物播种面积第一产业增加值、乡村人口占总人口比例、粮食占农作物播种面积比例的提高、单位农作物播种面积农业劳动数量的减少有利于其粮食生产效率的提高。图1,表3,参21。     

黑龙江省粮食主产区农民增收途径探讨

分析了黑龙江省商品粮生产的基本特征、近年粮食生产向单一化和区域化生产发展新趋势,以及粮食生产出现的新问题.指出实现粮食生产能力不断提高的关键是不断增加种粮农民经济收入.提出了在保持粮食生产能力不断提高前提下,增加种粮农民经济收入的具体新对策.图1,表1,参10.     

东北地区粮食可持续生产能力分异特征及其空间类型

以东北地区110个商品粮基地县为例,构建粮食可持续生产能力评价指标体系,运用因子分析法对其进行综合评价和分析,并依据Q型聚类结果划分强可持续生产能力型、较强可持续生产能力型、较弱可持续生产能力型、弱可持续生产能力型和极弱可持续生产能力型5种空间类型。为促进区域粮食综合生产能力提高提供较为科学的依据。图1,表3,参7。     

黑龙江省粮食生产变化及潜力预测

基于1980—2007年统计数据,运用区位商和集中度,分析了黑龙江省主要粮食作物的竞争力及其总产量的变化特征,并采用等维灰数递补模型对粮食生产潜力进行了预测。研究结果表明：黑龙江省粮食产量呈现波动型增长态势,可分为高速增长期、低谷期和稳定恢复期3个阶段,这3个阶段粮食产量与国家粮食总产量变化都呈较强的正相关。黑龙江省2020年和2030年粮食生产潜力可分别达到4418．08万t～4664．60万t和4432．43万t～4707．42万t,在国家粮食安全战略中的地位将不断增强。表3,参14。