中国粮食总产量预测方法研究
几种方法在粮食总产量预测中的对比
几种方法在粮食总产量预测中的对比姚作芳;刘兴土;杨飞;闫敏华【期刊名称】《干旱地区农业研究》【年(卷),期】2010(028)004【摘要】根据吉林省1978～2007年的农业数据,选定了14个影响农业生产的因素作为研究对象,分别采用了主成分分析法、BP神经网络法、灰色预测法和逐步回归分析法4种分析预测方法,通过SPSS和Matlab工具将原始数据进行处理,得到4种不同的预测模型,进而基于这4种模型对吉林省的粮食产量进行预测,并将各种预测产量和实际产量进行拟合分析.研究结果表明,拟合性最好的是BP神经网络法,其拟合确定性系数为0.899;其次是主成分分析法(拟合确定性系数为0.834)和逐步回归法(拟合确定性系数为0.787);拟合效果最差的是灰色预测法(确定性系数为0.744).粮食总产量估算精度最高的是BP神经网络法,达到93.67%;其次是主成分分析法,为90.45%.【总页数】5页(P264-268)【作者】姚作芳;刘兴土;杨飞;闫敏华【作者单位】中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012【正文语种】中文【中图分类】S11+7【相关文献】1.基于GMDH方法的粮食总产量预测模型和分析 [J], 王自豪;刘廷建;余方廷2.中国粮食总产量预测方法研究 [J], 王建林;王宪彬;太华杰3.基于一种加权组合模型的娄底市粮食总产量预测 [J], 唐庆;陈国华;李军成;汪聪林4.灰色预测方法在山东省粮食总产量预测中的应用 [J], 谢恒星;张振华;谭春英5.时间序列分析模型在山东省粮食总产量预测中的应用 [J], 张晓杰;张希良因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于属性论方法的粮食产量预测的研究
基 于属性 论 方法 的粮食 产量 预 测 的研 究
寇 晶冯 礼 晶 ，嘉
（ 海 海事 大 学 信 息 工 程 学 院 ， 海 ２ ０ ３ ） 上 上 ０ １５
摘 要 ： 保证 国 家粮 食 产 量 的 安 全 ， 几 年 来许 多 学者 运 用 不 同的 理 论 和 方 法 对 粮 食 产 量 进 行 了预 测 。 利 用属 性 论 方 法进 行 预 测 ， 为 近 首 先 对 统计 数 据 进 行 无量 纲化 ， 然后 建 立定 性 映 射模 型 ， 用 转化 程 度 函数 ， 过 纵 向 对 比 影 响粮 食 产 量 的 各 个 因 素 ， ２ ０ ￣ ０ ９ 利 通 对 ０ ０ ２０ 年 １ Ｏ年 的粮 食 产 量 进 行 了预 测 ， 得 了 不错 的预 测 效 果 。 取 关键 词 ： 食 产量 ； 响 因素 ； 重 ； 粮 影 权 定性 映射 ； 化 程 度 转 中 图分 类 号 ： １ １ ＴＰ ８ 文献标识码： Ａ 文章 编 号 ： ０ ９ ３ ４ （０ １ １ — ８ ４ ０ １ ０ — ０ ４２ １ ） ６ ３ １ — ２
国 ， 话说 ， 民 以食 为 天 ” ９ ５年 ， 俗 “ ，１９ 当粮 票 已从 流 通 领域 进 入 到 收 藏 领域 时 ， 国人 布 朗在 文 章 ｛ １ 纪 谁 来 养 活 中 国人 》 美 ２世 中指 出 ： 中 国 的人 口增 长不 可 逆 转 ； 国的 农 田减少 不 可 逆 转 ； 境 破 坏造 成 的农 作 物 减 产 不 可逆 转 。为 了养 活 我 国十 几 亿 的 人 口 ， 须 保 中 环 必
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｒ ｃ ｎ ｅ ｒ． ａ ｙ ｓ ｈ ｌｒ ｐ ｅ ｉｔ ｈ ０ ｄ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ ｗｉ ｉ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｒ ｓａ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｓ ｒ ｈ ｅ ｕ ｉ ｆｎ ｔ ｎ ｌ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｅ ｅ ｔ ａ ｓ ｎ ｃ ｏａ ｓ ｒ ｄｃ ｅｔ ｅ ｆｏ ｒ ｄ ｃｉ ｔ ｄｆ ｒ ｎ ｈ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｓｔ ｎ ｕ ｅｔ ｅｓ ｃ ｒ ｙ ｏ ａｉ ａ ｙ ｍ ｏ ｈ ｅ ｔ ｏ ｆ ｏ ｒ ｄ ｃ ｏ ． ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｈ ｔ ｏ ｓｏ ｒ ｐ ｒ ｅ ｓｕ ｅ ．ｉ ｔ ， ｅ ｌｗｉ ｈ ｔｔ ｔ ａ ｄ ｔ Ｏ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｏ ｄ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ Ｉ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｅ ｍｅｈ ｄ ｆｐ ｏ ｅｔ ｓｉ ｓｄ Ｆ ｒ ｌ ｗｅ ｄ ａ ｉ ｎ ｔ ｉ ｓｙ ｔ ｔ ｅ ｓ ｉ ｉ ｌ ａａｔ ｋ ｍ ｎ ｎ ｉ ｅ ｓ ｎ ｌ ｅ ｈ ａｓｃ ｈ ｏ ｄｍ ｎ ｉ ａ ｚ ． ｏ ｉ
基于粮食安全的中国粮食需求预测与耕地资源配置研究
ｈ ｎｕｅ ．（ ） Ｆｅｐｒ ｎｔ ｒ ｉ ｄｏ ｇ ｉ ｈｕｄｂ ｃｅｓｄｓ ａｉ ． （ ）Ｔ ｅｐ ｒ ｎｓｏ ｌ ｅｉ ｒａｅ ｔ ｄｌ ｕ ｅ ｅ ａ ｎ ｅ ｙ ３ ｈ ｏ ｕ ｔ ｎｇ ｔ ｈｕｄ ｅ ａｏ ｏ
Ａｂ ｔａｃ ： ａｎ ｓｆ ｔ ｓｔ ｓ ｆｓ ｃ ａ ｅ ｅｏ ｓ ｒ ｔ Ｇｒ ｉ ａｅｙ ｉ ｈｅｂａ ｅ ｏ ｏ ｉｌｄ ｖ ｌｐｍｅ ｔｈａｍｏ ｏ ｓｙ．Ｂａ ｅ ｎ ｓ ｓｅ ｄｙ ａ ｉｓ，ｔｉ ａ ｅ ｉ ｌ ｔｓ ｎ ｒ ｎｉｕ ｌ ｓ ｄ ｏ ｙ ｔｍ ｎ ｍ ｃ ｈ ｓｐ ｐ ｒｓｍｕ ａｅ
战 略与决 策
基 于粮食 安 全的 中国粮食 需求预 测与耕地 资 源配置研 究
基 于粮 食安全 的 中 国粮 食需 求 预测 与 耕 地 资源 配置 研 究
马永 欢 ， 文元 牛 ，
（ ． 国科 学 院 ｔ中 科技 政 策 与 管 理科 学研 究所 ，北 京 ｌｏ ９ ； （ １０ ） ２ 中 国科 学 院 自然 与社 会 交 叉科 学研 究 中心 ， 京 １０９ ） ． 北 ０ １０
摘
要 ： 文以系统动力学原理 为基础 ， 本 仿真模拟 了我 国 ２ １ 、０ ５和 ２ ２ ００ ２ １ ０ ０年 的粮食 需求。结果表 明， 着人 随
口的增 加 和 经 济 的发 展 ， 口粮 和 种 子粮 的 需 求相 对 稳 定 ， 而饲 料 粮 和 工业 用 粮 的 需 求 增 长 明 显 ， 粮食 总 需 求呈 现 刚性 增 长 趋 势 。 在 ９ ％ 和 １０ 两种 粮 食 自给 标 准 下 ， 过 对我 国粮 食 需 求 与 耕 地 配 置 的模 拟 发 现 ， 食 需 求 ５ ０％ 通 粮 与耕 地 供 给 呈 现 出一种 紧平 衡 。确 保 有 效 的 耕 地 面 积 和粮 食 作 物播 种 面积 ， 实现 粮 食 单 产 的 稳 步提 高 和 严格 控
中国粮食生产短期预测模型研究
作物 播种 面 积所 占份 额是 非 负 的 。并且 小 于 １ 。也不 能 保证 所 有 作 物 播 种 面 积 所 占份 额 之 和 为 １ 。而 由
领 域相 对 于 其 它 领 域 投 资 报 酬 率 的 函数 。在 西 方 农
业 经 济 研 究 的文 献 中 ，Ｎｅｌｖ （ ９ ６ ９ ８ 提 出 ｒ ｅ １５ 。１５ ） ｏ 的单 方 程 部 分 调 整 模 型 ， 由于 考 虑 了农 民对 价 格 的 预期 和生 产 的动 态 调 整 过 程 ．在 研 究 产 量 和 播 种 面 积 方 面得 到 广 泛 应 用 （ ｓａ ＆ Ｃ ｍｍｉｇ．１ ７ ） Ａ ｋｒ ｉ ｕ ｎ ９６ ． 本研 究 的准 固定 投 人 （ 食 播 种 面 积 ）模 型 ，将 采 粮
Ｔ ｅ １６ ）提 出 的 分 配 系 统 模 型正 好 可 以 满 足 这 ｈｉ ９９ ｌ（ 些 要求 。该模 型形 式 为 ：
Ｌ （ ）＝ Ｂ ｎ Ａ＋ 粗Ｒｊ ＥＣ ｎ ｋＤ ｎ ＋ ｄ ， Ｔ＋ ￣Ｐ
ｎ为种 植作 物数 量 。 为某作 物播 种 面积 占总播 种 面积 的份 额 。
总 的粮 食 播 种 面 积是 相对 固定 的 ．一种 作 物播 种 面
粮 食 生 产实 际 的决 策是 一个 连 续 的分 阶段 过程 ， 在 种 植 季 节 开 始 时 农 民 首先 确定 各 种 作 物 的种 植 面
积 及 其采 用 的 技 术 。即对 播 种 面积 在 各 种 作 物 和 技
小麦产量预测研究
小麦产量预测研究近年来，随着全球气候变化的不断加剧，农作物生长环境发生了巨大变化，因此农业生产效率也大幅度下降。
而作为全球最重要的粮食作物之一，小麦的产量直接关系到全球饮食安全。
因此，对小麦产量的预测研究变得越来越重要。
一、小麦产量预测的重要性小麦作为人类主要的粮食作物之一，受到全球农业生产的密切关注。
而其产量直接关系到全球饮食安全。
因此，准确地预测小麦产量对农业生产非常关键。
小麦产量预测的主要目的是确定下一年的产量，因此这个过程包括了收集和分析大量的数据，例如历史上的产量和天气数据等。
根据这些数据，我们可以利用模型和算法来预测未来的产量。
这样，农民们就可以更有效地安排生产计划，以最大化小麦的产量和效益。
二、小麦产量预测方法1. 基于统计模型的方法这种方法将过去的小麦产量和天气数据作为基础，利用统计模型对未来产量进行预测。
这种方法的重点在于数据的处理，因此预测结果对于数据质量和数据量的要求较高。
2. 基于机器学习的方法这种方法将未来小麦产量预测问题看作一个回归问题，并利用机器学习算法进行预测。
这种方法不需要对数据进行过多的处理，只需确保数据质量即可。
3. 基于遥感数据的方法这种方法主要利用遥感技术对农田进行监测，提取与小麦相关的特征，例如生长指数等，在此基础上预测未来的小麦产量。
这种方法不仅能够预测未来产量，同时还可以监测农田的状态，及时发现病虫害等问题。
三、小麦产量预测模型的建立在确定了预测方法之后，需要建立预测模型。
在小麦产量预测模型中，需要确定模型结构和参数的选取。
一般来说，不同的预测方法需要对应不同的模型结构和参数。
例如，基于统计模型的方法需要确定模型的公式和参数，而基于机器学习的方法则需要确定模型的结构和相应的算法。
在小麦产量预测模型建立过程中，还需要对数据进行训练和验证。
这样可以确保模型的可靠性和预测精度。
四、小麦产量预测的应用价值小麦产量预测的应用价值包括生产、科学研究、经济和社会等多个方面。
耕地需求量的预测方法
耕地需求量的预测方法一、规划目标年粮食总需求量预测1、根据消费水平设计、人口预测结果、工业发展水平确定规划目标年各类粮食的需求量 i Q =∑=nj j q 1 式中：i Q ——规划目标年某种粮食的总需求量（包括小麦、玉米、大豆、稻谷等） j q ——规划目标年i 种粮食j 种用途的需求量（包括：口粮、工业用粮、饲料用粮、种子粮、储备粮等）2、根据规划目标年各类粮食的需求量，确定规划目标年粮食的总需求量∑==mi i Q Q 1 式中：Q ——规划目标年粮食的总需求量；m ——粮食品种；i Q ——规划目标年某种粮食的总需求量二、计算粮食作物播种面积需求量1、根据历年粮食作物播种面积单产的统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的粮食作物播种面积单产y2、计算粮食作物播种面积需求量播S =yQ 式中： 播S ——规划目标年粮食作物播种面积需求量；Q ——规划目标年粮食的总需求量；y ——规划目标年的粮食作物播种面积单产三、规划目标年粮食作物耕地面积预测1、根据历年粮食作物复种指数统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的粮食作物复种指数p2、计算规划目标年粮食作物耕地面积 S=p 播S 式中：S ——规划目标年粮食作物耕地面积需求量；播S ——规划目标年粮食作物播种面积需求量；p ——规划目标年粮食作物复种指数（p =100 粮食作物耕地面积粮食作物播种面积% 四、规划目标年耕地需求量预测 1、根据历年经济作物所种总耕地面积的比例统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的经济作物所占比例g2、计算耕地的总需求量总S =g-1S 式中： 总S ——耕地的总需求量；S ——规划目标年粮食作物耕地面积需求量；g ——预测规划目标年的经济作物所占比例。
中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测
县奖励 和粮食最低 收购价 等措 施 。２０ ２ ０ ０ ４～ ０ ９年 ， 连续 ６年
一
Hale Waihona Puke ＿ Ｌ（ （ ）＋ １ ２ ］ １ｒ １ １ （ （ ） ）
一
颁发一号 文件 ， 采取 了一 整套政 策措施从 整体 上推进 “ 三农 ”
问题 的解 决 。我 国是 世 界 第 一 人 口大 国 ， 食 产 量举 足 轻 粮 重 。因此 ， 做好我 国粮食产 量的预 测工 作对 我 国实施 粮食 安 全 战略具有 十分 重要 的现实 意 义 。粮 食 产量 预 测 的方 法 有
安徽农 业科学 ，ｏｒａ ｏ ｎ ｕ Ａ ｈ ｃ．０９，７（ １ ：８ １— ８ ２ Ｊｕ ｌ ｆＡ ｈ ｉ Ｓ ．Ｓｉ２ ０ ３ １ ） ４４ ４ ４ ｎ
责任编辑
李菲菲
责任校对
组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用
２ 应 用 实 例 分 析
１ ９ 年 以来 ，青 海 省 粮 食 总 产 量 呈 波动 性 上 ９０ 升 的趋 势 。对 其未 来可 能 的发 展情 况进 行预 测 ，有
一
ｅ ｍ一ｔｔ ｍ＋ （ １，， ｔ ，ｎｌ＝ ，啊ｆ ， ， ＝ ，Ｉ ｅ ＝２ ｚ … ）
因而 可 将 上 述模 型 转 化 为 等 价 的 线 性 规 划 问
题 。
ｍｎ ∑ （ ， ，） ｉＳ＝ ｍ ＋ ｚ ，
ｔｌ ＝
（） ４
第 ｉ 预测 方 法在 ｔ 种 时刻 的 预测 值 （ｔ １ ＝，
２０ ０ ２年 ｌ 月 １
农 机 化 研 究
值如表 １ 所示 。
第 ４期
加 到 Ｊ 时 ，组 合模 型 的误 差平 方 和将 减少 或保 持 ＋Ｉ
不 变 。下 面 通过 实 例来 验证 这种 方法 的优 越性 。
表 １ 青 海 省 粮 食 总产 量 历 史 数 据 及 模 型 拟 合 值
ｅ为 ｔ 刻组 合预测 的偏差 ，可 以验证 ， 时
ｅｔ ＝
∑ ｋ
采 用组 合预 测偏 差绝 对值 的和最 小 为标 准 ，确 定 ＾种 单个 预测 方法 的权 系数 的数 学模 型 为 ，
ｆ ＋２＋． ｌ ｋ 七… 七 ＝ ｌ ｖ
｛，＋２２… Ｐｋ ＝【 ｌ…ｚ ） ｏ （ ｅ ｌＰｋ＋ ＋Ｍ． Ｐｆ ， ，（ ≥ ， ２ １ ， ｋ ｖ ，＝ ２ ，２ ） ＇ ）
（） ５
ｅ， ＝ ，一 ，
：
第 ｉ 预 测 方 法在 ｔ 种 时刻 的 预 测偏
差 ，ｔ １ ＝ ，２，… ， ｔ； ｉ １ ｉ ＝ ，２， …，Ⅳ
由此可 得这 ＾种预测 方 法 的组合 预测值 为 ，
几种方法在粮食总产量预测中的对比
的吉林省 各类农 业 生产 数 据 ， 别 比较计 算 了主成 分 分分 析法 、 Ｐ神经 网络 法 、 色 预 测法 和 逐 步 回归 Ｂ 灰 分析 ４种预测 分 析方 法 的估 算 精 度 ， 将 各 类 预测 并
国， 粮食 安全更 不能 出现任何 闪失 ， 因为粮 食生产 的
波动 必 然 会 引 发 整 个 国 民 经 济 乃 至 金 融 界 的 波
量 ；４ Ｘ 为氮肥 折纯 量 ； 为 磷肥 折 纯 量 ； ６ 钾肥 Ｘ ｘ 为
会经 济等多种 因 子 的影 响 ＿ ， 各种 产 量 预 测方 法 ２而 Ｊ 的原理 和 出发 点是 不 同 的 ， 测 过程 中考 虑 的影 响 预 因子侧 重点是不 一样 的 ； 同的 预测 方 法往 往 只 能 不 提 供某一方 面 的有 用 信 息 ， 因而 预 测 的精 度 是 不一
林 省 １７ ～２０ ９ ８ ０ ７年 的农业生 产数 据 。
１２ 研 究 方 法 ．
粮 食产量 的预 测是 农 业 系统 的一 项重 要 工 作 。 长期 以来 ， 多学者在 这方 面做 了大量研究 ， 许 形成 了
多种产 量预测 方法 ， 高粮 食 产量 预 测 精度 一 直 是 提 研究 工作 的明确 目标 和重要方 向。由于作 物产量 的 形成是 一个 复杂 的过 程 ， 气侯 、 受 土壤 、 物 以及 社 生
分 分析 法 （ 拟合 确 定 性 系数 为 ０ ８４ 和 逐 步 回 归法 （ ．３） 拟合 确 定 性 系数 为 ０ ７７ ； ．８） 拟合 效果 最 差 的是 灰 色 预 测法 （ 定 性 确
系 数为 ｏ７４ 。粮 食 总 产量 估 算精 度 最 高 的是 Ｂ ． ） ４ Ｐ神经 网络 法 ， 到 ９ ． ％ ； 次是 主 成分 分 析 法 ， ９ ． ％ ｏ 达 ３６ ７ 其 为 ０４ ５ 关 键 词 ：主成 分 分 析 法 ；Ｐ神 经 网络 法 ； 色 预 测 法 ； 步 回 归法 ； 食 产 量 ； 测 Ｂ 灰 逐 粮 预
组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用
组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用
组合预测方法是指将多种预测方法结合起来，综合利用各种预测方法的优点和不足，从而提高预测精度和可靠性的方法。
组合预测方法可以包括统计学方法、机器学习方法、时间序列分析方法等，其具体应用方法可以根据实际预测对象和需求进行选择和调整。
在粮食产量预测中，组合预测方法可以结合多种因素和模型，包括但不限于：
基于经验模型和统计模型的预测方法，如趋势分析法、灰色预测法、ARIMA模型等。
基于机器学习的预测方法，如神经网络模型、支持向量机模型、随机森林模型等。
基于专家经验和先验知识的预测方法，如层次分析法、模糊综合评价法等。
在应用组合预测方法时，需要综合考虑各种预测方法的优缺点，选择适合当前预测对象和需求的预测方法进行组合。
在粮食产量预测中，可以根据历史数据、气象数据、土壤数据、种植面积数据等因素进行分析和建模，从而进行预测和评估。
同时，在实际应用过程中，需要不断优化和更新预测模型，以确保预测的准确性和可靠性。
总之，组合预测方法在粮食产量预测中具有广泛的应用前景，可以提高预测精度和可靠性，为农业生产和粮食安全提供重要支持和保障。
农作物产量预测研究
农作物产量预测研究随着人口的增加和市场需求的变化，农作物的生产和供应越来越受到关注。
科学的农业生产管理可以有效地提高作物产量，提高农民的收入。
而农作物产量预测是一项重要的管理工具。
本文将探讨农作物产量预测的研究现状、方法和应用。
一、研究现状农作物产量预测是基于历史数据、气象数据等因素的数学模型来预测作物产量。
通常使用的方法包括统计学方法、计量经济学方法和人工智能方法。
下面将介绍各种方法的特点。
1、统计学方法：这种方法是根据统计学原理和经验公式来预测产量的。
常用的方法包括趋势分析、时间序列分析、回归分析等。
这种方法适用于长期数据的收集和分析，可以确定影响作物产量的因素，提高预测的准确性。
缺点是对数据的处理要求较高，需要考虑各种因素的交互作用。
2、计量经济学方法：计量经济学是将经济学理论和统计学方法相结合的一种分析方法，在农作物产量预测中也有应用。
通常采用的方法包括面板数据模型、时间序列模型、场景分析等。
这种方法可以对复杂的经济因素进行预测，但涉及到复杂的数学运算和模型的构建，需要较高的技术要求。
3、人工智能方法：人工智能是指一种模拟人类智慧的理论和技术，其中包括了神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这种方法可以根据大量的历史数据，自动学习和优化模型，具有较高的精度和自适应性。
但需要及时调整参数和模型结构，训练时间较长。
二、预测方法根据以上的方法，我们可以得到多种预测模型。
下面将介绍各种预测模型的特点和适用范围。
1、时间序列模型：这种模型适合于对季节性因素的预测，如气温、降水量等因素。
经过时间序列分析后，可以得到每个季节的平均值和波动范围，从而进行预测。
2、回归分析模型：这种模型适合于评估各种因素对产量的影响程度。
可以基于历史数据，分析温度、光照、土壤 PH 值等因素的影响，建立回归模型进行预测。
3、神经网络模型：这种模型适合于复杂的、非线性的预测问题。
可以将因素、中间变量和预测的结果用节点连接起来，构建具有较强模式识别能力的神经网络。
统计预测与决策作业完整版
统计预测与决策作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要：本文主要是以粮食产量及其影响因素为变量建立多元线性回归分析模型，并通过SPSS软件对数据进行处理，来预测粮食产量。
关键词:多元回归分析粮食产量预测 SPSS1.研究问题阐述及理论依据中国是一个人口大国，粮食关系着国计民生和国家战略安全。
为了养活14亿中国人，我国必须保证粮食产量的稳定高产。
回归分析是统计学的一个重要分支，它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，分析数据的内在规律，并可用于预测等方面。
粮食产量的回归分析是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上，利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并对所建立的模型进行检验，以通过回归模型进行预测，对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
2.指标选取、数据来源及处理（一）指标的选择根据理论和经验分析，影响粮食产量的因素有农业机械总动力、机耕面积、粮食播种面积、成灾面积、农业化肥施用量、气温、降水量、日照等，但是后面几个因素的数据统计的误差较大且不容易找到，所以本文只考虑前面几个因素；对于机耕面积，众所周知它在减少，但是我国的粮食产量却在增加，主要是由于耕种技术的进步，因此本文将其以常量来对待，不予考虑。
所以，本文选取的指标有粮食总播种面积（x1），成灾面积（x2），农业机械总动力（x3）。
（二）数据来源因此，本文收集了我国自1991年至2012年粮食产量、粮食总播种面积、成灾面积和农业机械总动力的相关数据。
数据资料均来源于《2013年中国统计年鉴》。
以下为搜集到的数据：表1-1 1991-2012主要农业数据资料来源：2013年中国统计年鉴3.模型设计多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间相关关系的最基本方法。
多元线性回归在全国粮食预测中的应用
应用回归分析课程论文论文题目：多元线性回归模型在全国粮食预测中的应用学生姓名：王淑婷学号：0804100434专业：统计学班级：0804完成日期：2011年7月2一、引言耕乃百业之本，仅此一句就说明了农业的重要性，而其中最重要最基础的就是粮食产量的问题，它的高低决定人民的最基本生存是否可以的到保障，确保所有人在任何时候既能买得到又能买得起他们所需的基本食品，每天都能吃得饱，吃的好，吃的健康，是我们大家所希望的，而这样的希望从古至今，一直在人们的心里传播，从未有片刻停留。
（一）我国粮食的历史农村改革伊始，1978年—1984年，国家实行改革开放的政策，实地农村家庭联产承包经营的正确政策，带来了6年的连续大丰收，平均每年递增5.45%，我国粮食产量从3．0477亿吨增长到4．0730亿吨；在转轨时期，1985-1990年粮食总产量的6年大徘徊，除了1985、1988年有大灾外，究其原因，与存在宏观调控和政策方面的失误有关；1993年—1998年，粮食产量又从4．5649亿吨增长到5．1230亿吨。
但是这两次上升之后的变化有所不同，1985年—1989年，粮食产量大体稳定，农业生产结构调整效果明显。
而1999年—2003年，粮食产量下降比较大，2003年仅有4．307亿吨，比1998年下降0．8亿吨。
同期农业生产结构虽有所调整，但是，耕地减少的情况非常突出，1999年—2004年耕地共减少1亿多亩。
尽管其中主要是退耕还林，但是非农建设用地明显增加。
因此，2003年国内外粮食价格大涨时，粮食生产的恢复比较缓慢，这样的结果在下面的折线图中也可以看到。
（二）我国粮食的现状在旧中国，战乱和灾荒不断，民众流离失所，饥寒交迫，食不果腹，饿死的不在少数，新中国成立以来，特别是改革开放以来，党和政府为解决让农民的吃饭问题倾注了极大地精力。
30年的农村改革发展，极大地解放和发展了农村生产力，从根本上改变了农产品长期短缺的状况，才实现了人民填饱肚子的希望。
关于粮食产量的国内外研究___概述说明
关于粮食产量的国内外研究概述说明1. 引言1.1 概述粮食是人类生存和发展的基本物质需求之一，粮食产量的稳定和增长对于国家经济繁荣以及社会稳定具有重要意义。
随着世界人口的不断增长和经济的快速发展，粮食供应问题逐渐引起了国内外学者和决策者的广泛关注。
本文旨在对国内外关于粮食产量的研究进行概述分析，探讨影响粮食产量变化的因素、政府政策对粮食产业发展的影响、不同国家粮食生产模式、技术创新在农业领域的应用以及粮食产量预测方法与案例分析等内容。
通过深入研究这些关键问题，我们可以更好地理解当前全球粮食供需形势，并提出改进措施，实现可持续粮食生产。
1.2 文章结构本文将按照以下结构组织内容：第二部分将重点介绍国内粮食产量研究相关内容。
首先，我们将回顾中国历史背景下的粮食产量变化，并分析其中的原因和特点。
接着，我们将探讨各种关键因素对粮食产量的影响，包括气候变化、土地资源利用、农业技术水平等。
最后，我们将研究政府政策在粮食产量发展中的作用以及相关的成功案例。
接下来的第三部分将聚焦于国外粮食产量研究。
我们将比较不同国家的粮食生产模式，探讨其差异和经验教训。
同时，我们将深入研究技术创新在农业领域的应用，并探索国际贸易与粮食供应链之间的关系。
第四部分将介绍粮食产量预测方法与案例分析。
我们将介绍统计模型与数据分析技术在粮食产量预测中的应用，并选取典型案例进行深入解读，分析其意义和启示。
最后，第五部分是文章的结论与展望部分。
我们将总结主要研究发现，并提出当前研究存在的局限性以及改进方向。
1.3 目的本文旨在系统概述国内外关于粮食产量的研究内容，为了解粮食供需形势、预测未来粮食产量以及制定有效政策提供参考。
通过对国内外不同研究领域的综合分析，我们可以更全面地了解粮食产量变化的原因和影响因素，为粮食生产者和决策者提供科学的决策依据，推动可持续农业发展。
2. 国内粮食产量研究：2.1 历史背景：在中国的历史上，农业生产一直占据着重要地位，粮食产量是国民经济的基础。
中国粮食播种面积、粮食产量、粮食单产、各省市产量分析及粮食生产情况预测
中国粮食播种面积、粮食产量、粮食单产、各省市产量分析及粮食生产情况预测一、2019年中国粮食播种面积、粮食产量、粮食单产各省市产量情况分析粮食是指烹饪食品中,作为主食的各种植物种子总称,也可概括称为“谷物”。
粮食有基本是属于禾本科植物,所含营养物质主要为醣类,主要是淀粉,其次是蛋白质。
2018年全年粮食种植面积11704万公顷，比上年减少95万公顷。
其中，小麦种植面积2427万公顷，减少24万公顷；稻谷种植面积3019万公顷，减少56万公顷；玉米种植面积4213万公顷，减少27万公顷。
棉花种植面积335万公顷，增加16万公顷。
油料种植面积1289万公顷，减少33万公顷。
糖料种植面积163万公顷，增加9万公顷。
2019年，各地积极贯彻落实中央一号文件精神，坚持农业农村优先发展，毫不放松抓好粮食生产，推动“藏粮于地、藏粮于技”落实落地，深入推进农业供给侧结构性改革，在保障粮食生产能力不降低的同时，稳步推进耕地轮作休耕试点工作，调减低质低效作物种植，扩大大豆、杂粮等优质高效作物种植规模，因地制宜发展经济作物，全国粮、经、饲种植结构进一步优化。
《2019-2025年中国粮食行业市场现状分析及投资前景预测报告》数据显示：2019年全国粮食播种面积116064千公顷（174095万亩），比2018年减少975千公顷（1462万亩），下降0.8%。
2019年，各地大力发展紧缺、绿色优质农产品生产，粮食生产品质提升，结构优化。
2018年粮食产量65789万吨，比上年减少371万吨，减产0.6%。
其中，夏粮产量13878万吨，减产2.1%；早稻产量2859万吨，减产4.3%；秋粮产量49052万吨，增产0.1%。
全年谷物产量61019万吨，比上年减产0.8%。
其中，稻谷产量21213万吨，减产0.3%；小麦产量13143万吨，减产2.2%；玉米产量25733万吨，减产0.7%。
2019年粮食产量再创新高，全国粮食总产量66384万吨（13277亿斤），比2018年增加594万吨（119亿斤），增长0.9%。
粮食产量的预测与决策支持
粮食产量的预测与决策支持粮食是人类的基本生活物资，而粮食产量的预测与决策支持对于国家粮食安全、农业发展和市场调控都具有重要意义。
然而，粮食产量的预测涉及到多个因素的综合考量和评估，同时还需要以科学的方式为决策者提供准确的支持。
本文将就粮食产量预测的方法和决策支持的关键措施进行探讨。
预测方法一、模型预测模型预测是粮食产量预测中常用的方法之一。
该方法基于历史数据和统计分析，建立了反映粮食产量与影响因素之间关系的模型。
通过对模型进行参数估计和误差修正，可以预测未来的粮食产量。
常用的模型有趋势模型、灰色模型和ARIMA模型等。
趋势模型是基于时间序列分析的方法，能够揭示粮食产量的长期趋势和周期性变化。
灰色模型则利用少量的数据，通过建立灰色微分方程来预测粮食产量。
ARIMA模型结合了时间序列的自回归和滑动平均分析，对粮食产量进行预测。
二、遥感技术遥感技术是粮食产量预测中一种新兴的方法。
它利用卫星遥感技术获取农作物的生长状态和农田的空间分布，从而推测粮食产量。
通过遥感图像的解译和数据分析，可以获取农田的植被指数、叶面积指数等参数，并结合气象数据和土壤质量等因素，建立相应的预测模型进行预测。
遥感技术具有操作灵活、数据更新快、覆盖范围广等优势，可以实现对大范围、长周期的粮食产量进行实时监测和预测。
同时，遥感技术还可以帮助监测病虫害、灾害等因素对粮食产量的影响，为决策者提供决策支持。
决策支持措施一、信息平台建设为了支持粮食产量的预测与决策，需要建设一个信息平台来集成、管理和分析各类数据。
这个信息平台应该包括气象数据、农业统计数据、遥感数据、粮食市场数据等多种数据源，利用数据挖掘和机器学习的方法，提取其中的关联规律，为决策者提供科学的参考和建议。
二、制定科学政策粮食产量的预测与决策支持是为了指导政府制定相关政策。
政府应该依据预测结果和市场需求，制定科学、合理的粮食生产政策和市场调控政策，促进粮食生产和农业发展。
同时，政府还应该加大对农业科技的投入，推广先进的农业技术和管理方法，提高农业生产的效率和质量，保障粮食产量的稳定增长。
粮食产量预测
粮食产量预测粮食产量预测国内外文献综述“为政之要，首在足食”。
粮食安全始终是关系我国国民经济发展、社会和谐稳定和国家安全自立的全局性重大战略问题。
这是由于粮食不仅是关系到国计民生和国家安全的重要战略物资，也是人民群众最基本的生活资料。
从当前粮食的供给来看，我国基本解决温饱问题，正在全面建设小康社会，粮食单产稳步提高，粮食生产获得十年连续增长。
从粮食需求来看，我国正在大力推进新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化道路（简称“四化”），人口规模和居民膳食结构的变化，以及全球气候变化和资源环境约束导致给粮食安全带来了新的矛盾与挑战。
据国家统计局发布的公告，2013年我国粮食产量达到60193. 5万吨，连续7年稳定在5亿吨以上水平。
但是，随着我国人口的继续增长、城乡居民膳食结构的不断升级及工业化、城镇化的快速推进，粮食消费需求增长的速度快于粮食供给增长的速度，供需缺口不断扩大。
2012年我国粮食净进口规模达到7718万吨，粮食年度自给率己降至88.4%，其中大豆自给率仅18.1%。
新形势下，我国粮食安全面临粮食需求不断增长和水、土地及劳动力资源消耗不断加快的双重挑战，确保我国中长期粮食安全及主要农产品有效供给难度加大。
粮食生产受到多重因素的制约，未来产量如何变动，是否能够保障国家粮食安全是一个十分现实而且紧迫的问题。
因此，如何有效的分析和预测我国粮食生产能力，对加强粮食宏观调控、促进政策调整和保障粮食安全具有十分重大的意义。
目前国内外学者围绕着粮食安全、粮食生产、粮食消费与贫困等问题展开了深入而广泛的研究。
我国学者对粮食产量的预测模型总体上来说大致可以分为三大类: 时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。
指数平滑模型、灰色预测模型及基于马尔可夫链的预测模型等都属于时间序列模型。
回归模型中使用比较多的就是线性回归模型和双对数模型。
人工神经网络模型是近几年才开始使用的基于生物学原理的预测系统。
这些方法的优缺点分析如下:（一）指数平滑模型指数平滑模型的原理和计算方法比较简单，对历史数据的数量没有太大的要求。
中国粮食中长期需求总量与结构分析预测
１ 国 内总 需求预 测
２ １ 世纪 以来 ，我 国粮 食 消 费 结 构 明显 呈 现 从 温 饱
数大 ，农村 、城镇人 口结构变化大 ，食物消费模式的转 变正处于关键 时期 ，食物的替代性 、口粮和 肉类人均消 费量 、收人增长 、收入弹性 以及饲料转化效率等诸多 因
向全面小康的转型特征 ：粮食消费总量继 续增长 ，优质 食物的消费 比重快速上升。随着收入水平的提高 ，收入 需求弹性高的优质农产 品消费数量在逐步增长 。这一阶
保 障农 产 品供 给安 全 ，既 要 确保 粮 食 等 主要 农 产 品 总量 的供 给 ，同 时也 要从 发 展 的 前 瞻性 、全 局 性 和 战 略
素 的微 小 变 动都 可 能 引起 粮 食 等农 产 品 消 费总 量 估计 值
的巨大偏差。对于粮食 等农产 品供求 平衡 问题 的研 究 ， 因数据的缺失或失真需难 以准确估计 ，且预测变得 十
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｎｅ ｃ ｔ ａ ｒ ｉ ｎ ｅ ｆ ｒ ｕｉ ｔ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｉ ｍｍｅ ｒ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ０． ０５ ％ ， ０． １ ０ ％ ，ａ ｎｄ ０ ．１ ５％ ｏ ｆ ｐ ｈ ｙ ｔ ｉ ｃ ａ ｃ ｉ ｄ ｆ ｏ ｒ ３ ０ｓ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ． Ｎｅ ｃ ｔ ａ ｒ ｉ ｎ ｅ ｆ ｕｉ ｒ ｔ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｄ ｒ ｉ ｅ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｇ ｇ ｅ ｄ ｉ ｎ ｒ ｏ ｏ ｍ ａ ｔ ｒ ｏ ｏ ｍ ｔ ｅ ｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕｒ ｅ ． Ｔｈｅ ｐ ｈｙ ｓ ｉ ｅ ｏ ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎｄ ｅ ｘ ｏ ｆ ｎ ｅ ｃ ｔ ａ ｒ ｉ ｎ ｅ ｆ ｒ ｕｉ ｔ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｌ ｙ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｆ ｏ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｈ ｙ ｔ ｉ ｃ ａ ｃ ｉ ｄ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｎ ｅ ｃ ｔ ｒｉ ａ ｎｅ ．Ｒｅ ｓ ｕ ｈｓ ｓ ｈ ｏ ｗｅ ｄ ｐ ｈ ｙ ｔ ｉ ｅ ａ ｃ ｉ ｄ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｎ ｅ ｃ ｔ ａ ｒ ｉ ｎ ｅ
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第58卷第6期2000年12月气 象 学 报A CTA M ET EOROLO G I CA S I N I CAV ol.55,N o.6D ec.,2000中国粮食总产量预测方法研究Ξ王建林 王宪彬 太华杰(中国气象科学研究院,北京:100081)摘 要文中在计算气候生产力的基础上,将粮食产量分离成经济技术产量和气象产量。
并利用化肥施用量、一季稻种植面积百分率和1～3月份平均温度分别建立它们的预测模型。
此方法计算简单、预测时效长、准确率较高,在业务服务中有着广泛的应用前景。
关键词:粮食总产量,气候生产力,产量分离,预测方法。
1 引 言自1970年代后期农业气象产量预报研究在中国开展以来,无论是预报方法还是预报精度都有了很大的发展。
1980年代初实施业务预报服务以后,为国家有关部门制定农业政策提供了一定的科学依据。
但随着业务服务的深入和拓宽,需要不断更新和改进原先的预报模型,这些改进一方面表现为方法本身的更新,重要的一方面则是预报时效的提前。
目前,业务应用中的多数农业气象产量预报模式,都是将农业产量(实际产量)分离成趋势产量和气象产量两部分[1]。
趋势产量一般用数学方法(滑动平均、分段直线、抛物线、指数等)求得,气象产量首先由趋势产量和农业产量之差求得,然后再与气象要素建立预测模型。
经过上述分离的气象产量反映的是在气象条件影响下的产量波动,而不是反映某一年的粮食作物在自然状态下(纯气象条件下)能生产多少千克粮食。
这些模式一般都在作物收获前1～2个月进行预报,且无法反映农业投入、种植结构等因素对产量的影响,所以不能完全满足现阶段业务服务的需要。
本文拟从气候生产力角度出发,在充分考虑农业投入和种植结构的基础上,建立粮食作物总产量预测模型。
2 资料与方法文中所用全国粮食产量资料、农业投入资料、种植结构资料和粮食作物复种资料均来源于国家统计局的公布数据;气象资料选取全国40个代表站1961～1995年的逐月平均气温资料。
Ξ初稿时间:1997年12月9日,修改稿时间:1999年10月11日。
资助课题:国家自然科学基金(38383003)。
为满足目前业务服务的需要,粮食总产量预测模型的建立应满足下列条件:(1)预报时效应在5个月以上,即预报模型应具备在每年3～5月份就能使用;(2)模型中除气象因素外,还应包含农业投入和种植结构等因素;(3)模型除预测产量外,最好还具备为农业生产决策提供某种科学依据。
为此,本文提出以下建模方案:(1)利用气象因子计算当年的气候生产力,再利用气候生产力求得气象产量;(2)利用农业投入和种植结构等因素计算当年的农业生产水平,即经济技术产量;(3)将(1)和(2)两项结果相加,得出单位面积的粮食产量;(4)单位面积的粮食产量乘以粮食作物种植总面积即为粮食总产量。
3 预测模型建立3.1 产量分离与常规产量分离相似,将实际产量(YU i )假定为由农业生产水平决定的经济技术产量(YS i )和由气象条件决定的气象产量(YW i )组成。
即YU i =YS i +YW i (1)与常规产量分离所不同的是,本文不是先计算经济技术产量YS i ,而是首先利用[2,3]P i ,s =30000(1+e 1.315-0.119 T i ,s )(2)P i =240s =1(P i ,s )40(3)YW i =K E c P iR c(4)K =YU 0 R c E c P 0(5)计算当年的气象产量YW i (kg hm 2)。
式(2)中P i ,s 为第i 年第s 代表站的气候生产力(kg hm 2・a ),T i ,s 为第i 年第s 代表站的年平均温度(℃),i 为年代(上、下同),s 为代表站数(下同),取值1～40;式(3)中P i 为全国平均气候生产力;式(4)中E c 为粮食作物平均经济系数,文中取0.35,R s 为粮食作物复种指数,K 为常数;式(5)中YU 0和P 0分别为农业生产水平低下时,粮食作物的平均单产和气候生产力。
本文通过分析认为,1951～1960年我国农业生产的增产措施不多,抗灾能力较弱,农业生产水平比较低下。
所以,YU 0和P 0分别取1951～1960年10a 对应值的平均值,由式(5)得出K ≈0.24。
它反映农业生产力水平低下时由式(2)和(3)计算的气候生产力和粮食作物实际产量的转化系数。
再利用YS i =YU i -YW i(6)计算经济技术产量YS i (kg hm 2)。
图1给出了利用式(2),(3),(4)和(6)分离后的1961～1994年的YS i 、YW i 。
从图1a 可以看出,34a 来,YS i 几乎与YU i 的变化一致,呈明显的增长趋势;而YW i 的波动幅度较小,近似呈一条直线(实际并非如此)。
为了更清楚地显示YW i 的变化,文中又给出图1b ,9376期 王建林等:中国粮食总产量预测方法研究图1a 1961～1994年YU i ,YS i ,YW i变化曲线图1b 1961～1994年YW i 变化曲线由此图可知,YW i 的变化还是明显的,多在1104～1216kg hm 2之间波动。
YW i 和YS i 在YU i 中所占的比例从1961年至1994年也发生了显著的变化,1961年前者占97.1%,后者仅占2.9%;至1994年二者已转变为28.4%和71.6%。
这充分说明了中国农业生产水平的飞速发展。
3.2 气象产量预测模型的建立从式(2),(3),(4)可以看出,气象产量预测的关键在于各代表站年平均温度(T i ,s )的预测。
根据建模要求,对1961～1994年全国40个代表站年平均温度(T i ,s )与其上半年不同时段平均温度的分析发现,T i ,s 与1～3月的平均温度t i ,s 有很好的线性关系。
即T i ,s =a +b t i ,s(7) 根据最小二乘法原理,分别求解全国40个代表站的(T i ,s )与(t i ,s )线性方程中的系数a ,b 。
详见表1。
利用式(7)求出T i ,s 后,再利用式(2),(3),(4)即可预测气象产量YW i 。
3.3 经济技术产量预测模型的建立影响经济技术产量的因子虽很多,诸如品种、价格、投入、农业技术、种植结构等,但能047气 象 学 报 58卷表1 全国40个代表站的系数a 、b 和统计量t站 名系数系数相关系数统计量站名系数系数相关系数统计量abrt abrt嫩 江6.1850.3460.8228.405济南14.4670.0090.98331.493齐齐哈尔5.6360.1600.7777.189成都16.0370.0030.99454.179哈尔滨5.3880.1150.7787.230昆明14.6300.0060.98939.852塔 城7.4280.0970.7186.016西安13.4470.0030.99040.816乌鲁木齐7.2340.0320.7616.849郑州14.2000.0050.99142.379喀 什11.4350.0660.4092.610恩施16.980-0.0040.5533.873若 羌11.5550.0080.99040.332武汉16.3690.0040.98939.257和 田12.3100.0070.99040.096衡阳17.2500.0060.98532.998敦 煌9.3790.0070.98939.582贵阳15.2860.0040.99143.587张 掖7.1110.0070.99040.190桂林18.7750.0030.99555.585西 宁6.0150.0130.98330.969赣州19.3490.0030.99555.440兰 州9.4090.0110.98331.077徐州15.3180.0050.98837.215呼合浩特6.4420.0160.97726.471南京15.3230.0030.98939.336银 川8.7480.0110.98331.336合肥15.7130.0040.98837.987榆 林9.1450.2600.7626.857杭州16.2810.0030.99143.352太 原9.6770.0070.98939.286南昌17.5610.0020.99349.358长 春5.5570.0200.97223.903福州19.6940.0020.99452.180沈 阳8.2130.0080.98634.285广州21.9760.0040.98432.337唐 山11.2450.0070.98735.727南宁21.6400.0040.99143.819保 定12.5820.0110.98230.707三亚25.5440.0030.99245.295 全部通过信度Α=0.02(t 0.02,30=2.457)的线性相关检验够量化和有较长时间序列的因子也只有化肥、农药的施用量和各种粮食作物的种植比例。
通过分析1979～1994年YS i 与单位面积化肥、农药的施用量以及双季早稻、一季稻(含中稻)、双季晚稻、小麦、玉米、大豆种植面积各占粮食作物总面积的百分比之间的相关性发现:单位面积施用化肥的千克数量(F i )和单位面积产量最高的一季稻(含中稻)种植面积在粮食作物总面积中的百分比(M i )与经济技术产量(YS i )的相关性较好。
为此,利用线性回归建立以下预测模型。
YS i =1185.8865+10.5480 X i (8)式中X i =F i ・M i 式(8)的相关系数为0.9522,统计量t =12.0678,通过信度Α=0.001(t 0.001,15=4.073)的线性相关检验。
从式(8)可以看出,在种植结构一定的情况下,经济技术产量随全国平均化肥施用量增加而增加,特别在中低产区,增产效果更为明显;同理,在化肥施用量不变的情况下,经济技术产量随全国一季稻(含中稻)种植比例的扩大而增加。
为确保粮食总产量的增加,扩大一季稻(含中稻)的种植比例,应在不降低复种指数的前提下进行。
主要是在条件允许的情况下,把生长季相似的低产作物该种一季稻。
据此,在播种前就可以对农业生产提出某些科学建议。
3.4 粮食总产量预测模型的建立在预测YW i 和YS i 的基础上,利用式(1)计算YU i ,最后利用Y T i =YU i A i(9)求出全国粮食总产量Y T i (kg )。
式(9)中A i 为全国粮食作物总面积。
1476期 王建林等:中国粮食总产量预测方法研究4 模型检验4.1 拟合效果检验4.1.1 气象产量预测模型检验气象产量预测的关键在于预测各代表站的年平均温度和气候生产力。
利用模式(7),(2)计算的1961～1994年全国40个代表站的气候生产力P i ,s 和用实际年平均温度计算的气候生产力(仅用式(2))发现,二者拟合效果较好。