粮食产量预测理论、方法与应用Ⅲ.粮食生产潜力中、长期预测理论、模型及其应用

粮食生产潜力中、长期预测的目的是为国家中、长期粮食生产规划提供科学依据。粮食生产潜力中、长期预测的"双向预测理论":从若干个预测模型中选择出2个模型,一个模型预测的未来产量是持续增加的,体现产量持续增加的科技进步力量;另一个模型预测的未来产量是先增加后减少或持续减少的,体现影响产量持续增加的负面综合因素力量。应用结果表明:模型可预测未来1~10年的粮食生产潜力,平均预测误差在5%以内。大量案例证明粮食生产潜力中、长期预测的"双向预测理论"是科学的、方法是通用的、结果是实用的。     

粮食生产潜力短期预测的“趋势-波动模型”的验证

应用全国、31个省、6个典型地区和16个典型县的数据对粮食生产潜力短期预测的"趋势-波动模型"进行了系统性的验证和讨论。研究结果表明:(1)预测误差大小反映短期生产潜力的预测精度,预测误差大的主要原因是经济发达地区高产农田被大量占用和(或)蔬菜、水果种植面积大幅度增加而短期内使粮食单产下降;(2)小趋势修正方法是"趋势-波动模型"中不可缺少的一部分,它能将大趋势预测不能包括的短期如气象因素、科技投入、社会因素等影响纳入预测中,提高预测精度;(3)就我国近些年来的实际情况而言,越是经济发达的地区短期生产潜力的波动越大;同样发达地区短期潜力存在增加-下降-回升阶段;(4)就短期生产潜力预测精度而言:国家级大于省级、省级大于地区级、地区级大于县级;不同省、不同地区、不同县之间预测精度差别比较大,这与境内气候的互补性和农田抗御自然灾害的能力有关。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅰ.科技进步增产理论、模型及其应用

粮食增产趋势及增产原因是国家制定宏观农业政策和措施的依据。科技进步增产理论是指:气候是波动的,科技是持续进步的,它是粮食多年持续增产的主要驱动力;科技进步增产预测模型是多年平均单产移动的回归方程。全国和东北三省粮食增产潜力案例分析结果表明:科技进步单产加速时间最早的是辽宁省,最晚的是黑龙江省;与全国相比,吉林省和辽宁省科技进步贡献率高于全国平均水平,黑龙江省低于全国平均水平,吉林省最高。本文初步得出以下结论:科技进步增产理论科学、模型实用、预测结果准确。     

粮食生产潜力中长期预测的验证

应用全国、31个省、6个典型地区和16个典型县的数据对粮食生产潜力中长期预测的"综合预测模型"进行了系统性的验证和讨论。研究结果如下:(1)预测误差大小反映中长期生产潜力的预测精度,预测误差大的主要原因是经济发达地区高产农田被大量占用或蔬菜、水果面积大幅度增加而短期内使粮食单产下降;(2)就"综合预测模型"中长期生产潜力预测精度而言:国家级大于省级和地区级、省级和地区级大于县级;不同省、不同地区、不同县之间预测精度差别比较大,这与境内气候的互补性和农田抗御自然灾害的能力有关;(3)粮食生产潜力中长期预测"综合预测模型"是科学的、准确的和实用的,可作为今后粮食生产潜力预测的理论和方法基础。     

基于灰色理论的河南省粮食生产预测

粮食生产的变化受很多因素的影响,其具有灰色系统的特征,可以应用灰色理论对其进行预测。基于河南省1978-2006年的粮食生产的相关数据,分析了粮食生产、人口、耕地的变化特征,并利用灰色理论对河南省未来14年内粮食产量、人口和人均耕地进行了预测研究,预测精度较高。结果表明,河南省未来几年内,人口数量和粮食产量呈不断上升趋势,但人均耕地面积却呈不断下降趋势。根据预测结果,提出了相对应保护耕地,提高粮食产量的对策,为政府部门制定政策提供科学依据。     

基于人粮关系的咸宁市土地承载力研究

以湖北省咸宁市为例,采用灰色模型GM(1,1)及逻辑斯蒂模型分别预测咸宁市未来人口、耕地及粮食单产的变化。采用环境因子逐段订正模型计算咸宁市土地耕地生产潜力,研究结果表明:咸宁市2011年耕地单产平均水平为6575.4 kg/hm2,理论计算的耕地生产潜力为23760.2 kg/hm2,实际单产为潜在耕地生产潜力的27.7%。2011年咸宁市耕地粮食承载力压力很大,除嘉鱼县外,人口承载指数LCCI均大于1。2015年和2025年咸宁市粮食单产预测为8473.1 kg/hm2和9441.7 kg/hm2。2015年和2025年人口预测为301.9万和324.3万。对于小康型人口承载力来讲,人口承载指数LCCI,在2015年为0.79,在2025年为0.59,人口饱和度呈现下降的趋势。     

基于人粮关系的咸宁市土地承载力研究

以湖北省咸宁市为例,采用灰色模型GM(1,1)及逻辑斯蒂模型分别预测咸宁市未来人口、耕地及粮食单产的变化。采用环境因子逐段订正模型计算咸宁市土地耕地生产潜力,研究结果表明:咸宁市2011年耕地单产平均水平为6575.4 kg/hm2,理论计算的耕地生产潜力为23760.2 kg/hm2,实际单产为潜在耕地生产潜力的27.7%。2011年咸宁市耕地粮食承载力压力很大,除嘉鱼县外,人口承载指数LCCI均大于1。2015年和2025年咸宁市粮食单产预测为8473.1 kg/hm2和9441.7 kg/hm2。2015年和2025年人口预测为301.9万和324.3万。对于小康型人口承载力来讲,人口承载指数LCCI,在2015年为0.79,在2025年为0.59,人口饱和度呈现下降的趋势。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅳ.粮食估产理论、模型及其应用

粮食估产的"通道-概率"理论:把属于最近通道的历年来的产量划分为5个气候年型通道,即丰产年、偏丰年、平产年、偏欠年、欠产年;计算产量出现在5个气候年型中的频率作为概率使用,估产年的初始估产值等于预测年各通道内平均产量与概率之积的和;估产值等于初始估产值与气候年型修正参数之积,专家根据当年气候条件和作物长势实时确定修正参数。预报单元为全国、省和县。应用结果表明:国家尺度上不需要修正,省和县级尺度需要气候年型参数修正;预测误差在3%以内;所述估产理论严谨、方法简单,参数少,参数来自原始数据本身和专家经验,易于推广使用。     

河南省气候生产力时空分布及粮食产量预测

利用河南省59a的气象资料,采用Thornthwaite Memoriai模型计算了河南省的气候生产力,用线性回归、M-K突变检验和Kriging空间插值法分析了河南省气候生产力的时空变化特征;最后用灰色预测方法对河南省未来12a的粮食潜力进行预测.研究表明:59a年来河南省气候生产力呈上升趋势,1955年为气候生产力的突变年份;河南省气候生产力空间分布由东南向西北逐渐减少,豫南的气候生产力增速最快,稳定性最大;气候变暖对干河南农业生产是有利的,河南省粮食单产量仍有40%-45%的生产潜力,未来12a粮食产量呈增长的趋势,到2020年粮食总产量可达8740.8082×10<'4>t.     

农产品市场价格短期预测研究进展

 论文系统概述了近百年来有关国内外农产品市场价格短期预测在理论、方法、实践应用等方面取得的进展,指出主要研究方法的优缺点,并对农产品市场价格短期预测方法研究的特点进行了总结,对今后研究的发展方向进行了展望。研究认为,随着数理统计学、计量经济学、模糊数学、神经网络等理论的发展及方法的广泛应用,目前在农产品市场价格短期预测领域已形成了众多模型,其中主要定量分析方法可概括为四大类,即计量经济预测法、数理统计预测法、智能分析法和组合模型法。在未来的一段时间内,农产品市场价格短期预测将呈现出以定量分析方法占主导、智能化组合化模型逐渐增多、分位数回归模型引入到农产品市场价格短期预测并形成趋势等发展特征。     

运用混沌理论预测粮食产量

运用混沌理论的原理和方法预测粮食产量,探寻一种准确率高、时效长、成本低、便于普及推广的区域粮食产量预测方法。把粮食单产序列分解为趋势产量和气象产量2部分,用5年滑动平均法求得趋势产量后,通过分析粮食单产中气象产量分量的时间序列的变化规律,论述了由气候变化引起气象产量的年际波动具有混沌特性,具体表现为平稳的马尔柯夫型状态转移概率和相同的概率密度分布特点。并以陕西省武功县、河北省禹县和涿州3个地区1949—1999年小麦单产序列为例,运用MATLAB7.0语言编程构建了粮食产量的混沌预测模型,对2000年小麦单产进行预测,准确率分别为98.1%、92.1%和97.1%。预测结果表明,粮食产量的混沌预测法相对准确而有效,准确率在92%以上,可作为粮食产量预测的新方法加以推广。     

山东省年粮食总产量的神经网络预测研究

以1978年-2007年间山东省年粮食总产量为研究对象,基于后向传播算法的神经网络模型,开展粮食总产量的非线性建模和预测研究.研究结果表明,山东省粮食总产量的年际变化呈现较强的非线性特征,建立的粮食总产量反向传播神经网络模型预测精度较高.两个验证样本的预测相对值分别为0.0475,0.0084,预测误差分别为5.38%和9.23%,在10%的误差范围内,可以应用于时间序列支持下的山东省粮食总产量的预测.     

滁县地区粮食生产供需平衡的前景研究

江淮丘陵地区具有代表性的滁县地区粮食生产供需前景如何,已引起众人的关注。为此,本研究首先从自然资源角度阐述分析该区粮食生产的自然生产潜力。其次,从粮食生产发展特征入手,重点研究粮食生产的一些问题,如生产效益等。并对其发展等级和趋势作出评判和预测。第三,建立和应用联合模型法以及农业生态区域法,对粮食现实生产潜力进行预测;并在种植面积调整和粮食需求预测基础上,对一定投放水平下2000年和2025年粮食供需平衡进行分析。     

灰色线性回归组合模型在河南省粮食产量预测中的应用

河南省粮食生产变化的波动较大,单一的GM(1,1)模型不能详尽描述其变化规律及预测未来趋势,采用线性回归方程以及由GM(1,1)模型得到的时间响应序列方程和组成的灰色线性回归预测模型,弥补了线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。利用河南省2000-2007年的粮食产量统计数据,建立了河南省粮食产量的灰色组合预测模型,并根据模型预测出河南省2008-2012年的粮食产量,实例证明,该模型的预测精度为97.9%,模型的预测精度高。     

残差修正模型在森林火灾预测中的应用

基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.     

基于SVC的证券行情周K线涨跌预测

线性预测方法难以描述金融时间序列的非线性特征,神经网络具有非线性逼近能力,但会出现"过学习"现象,已有研究用SVR对证券行情进行短期预测,因证券短期行情具有一定随机性,预测的正确率和实际意义并不理想。提出一种基于SVC的证券行情周K线涨跌预测模型,该模型仿真实验的综合预测正确率为60.78%,上涨预测正确率为62.5%,按照模型预测结果进行证券交易的年化收益率可达10.72%。     

基于时间序列的黑龙江省粮食产量预测

应用时间序列分析方法,建立粮食生产动态模型,利用黑龙江省1980～2006年粮食总产量的数据进行了粮食产量的预测。将预测数据实际数据对比,结果表明：抛物线型趋势线平均百分误差为9.60,平均绝对误差为215.80,平均偏差平方和为70 281.90是准确度最高的。而指数型趋势线预测值在最近4年内最接近实际产量,其精度分别达到98.32%、97.31%、96.35%和94.02%。     

基于灰色-马尔科夫模型的粮食产量预测

为提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量数据的特点,提出基于马尔科夫的新陈代谢灰度模型对我国粮食年产量进行短期精准预测。该方法首先利用传统灰色模型对产量进行预测,并计算预测误差,通过对误差序列灰色建模修正产量预测数据;其次,通过粮食年产量预测精度,将年产量数据划分成若干状态,进而得到各阶状态转移概率矩阵及历年产量对未来年份粮食产量的影响权重;最后通过建立新陈代谢灰度模型对未来年份的粮食产量进行预测。结果表明,在使用2000—2010年年粮食产量数据对2011—2015年年粮食产量进行预测时,预测误差均小于0.40%,平均误差低至0.19%,能够实现粮食产量的短期精准预测。     

农产品市场价格短期预测方法与模型研究——基于时间序列模型的预测

为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模型的预测精度更高,准确率达到95%以上。在实证分析的基础上,采用组合预测方法对2010年西红柿价格进行了预测。     

灰色系统理论在林业用地预测中的应用

根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。