农场农业机械化程序影响因素的多维灰评估

根据多维灰评估理论，提出了分析了农场农业机械化程度影响因素的多类多因素灰色关联法，并以《全国农垦农业机械化管理年度统计报表》中江苏新洋农场为例进行了分析。结果表明；动力机械和农机具的配套程度和收获机械动力这两个因素对农场农业机械化程度影响最大。     

农场农业机械化程度影响因素的多维灰评估

根据多维灰评估理论，提出了分析农场农业机械化程度影响因累的多类多因素灰色关联法，并以《全国农垦农业机械化管理年度统计报表》中江苏新洋农场为例进行了分析。结果表明：动力机械和农机具的配套程度和收获机械动力这两个因素对农场农业机械化程度影响最大。     

农业产业化程度的评估方法

在对农业产业化的理论分析基础上，确定了反映农业产业化程度的指标体系，并探讨了利用灰色关联评估模型评价区域间农业产业化程度的方法。     

农业产业化程度的评估方法

在对农业产业化的理论分析基础上，确定了反映农业产业化程度的指标体系，并探讨了利用灰色关联评估模型评价区域间农业产业化程度的方法。     

机械化农业生产系统合理化目标的实现

运用灰色系统理论对河北省芦台农场进行了实现机械化农业生产系统合理化目标的研究，通过定性和定量分析，建立了系统ＧＭ（１，６）模型，并根据模型序参量分析系统总体功能的稳定性和协调性，为寻求合理化目标和灰色决策提供理论依据。     

农业机械化发展水平评价方法比较

农业机械化发展水平是反映农业机械化发展的一个重要指标,是分析、衡量农业机械化发展的基础。目前普遍使用的农业机械化作业水平是根据种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度加权平均得到的;在农业机械化作业水平的基础上,将农业劳动力占全社会从业人员的比例纳入评价范围,对农业机械化作业水平进行修正,可得到农业机械化水平;而根据农业机械作业费用占农业劳动力、畜力和机械作业总费用的比例可得到农业机械化指数。对比分析农业机械化作业水平、农业机械化水平和农业机械化指数可以发现,农业机械化作业水平由于仅考虑了种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度,没有反映农业机械对农业劳动力的替代作用,不能准确反映农业机械化发展水平,更适于评价农业机械作业情况。而农业机械化水平和农业机械化指数既包含农业机械作业情况,也包含了农业机械对农业劳动力的替代作用,因此,能够更准确地反映农业机械化发展的真实情况。但由于农业机械化水平是在现行的农业机械化作业水平基础上修正而得到的,可操作性更强。     

农业机械化发展的环境变化分析

在分析了农业机械化经营机制、农业发展环境、农村工业化水平和经济发展水平的基础上,探讨了农业机械化发展的环境变化,并提出了农业机械化发展的前景及主要方向。     

提高农业机械化水平促进农业可持续发展探讨

农业的进一步发展,离不开农业机械化水平的提高。基于此,概括分析了在农业可持续发展中农业机械化存在的客观问题,进而提出了几点关于强化农业机械化水平推动农业可持续发展的有效性对策,从而进一步提升我国农业机械化的综合水平,为我国农业的可持续性发展提供强大的助推力量。     

农业机械化对农业贡献率测算方法研究

测算农业机械化对农业生产的贡献份额,实践上有助于从总体上把握农业机械化的发展水平、发展潜力和趋势,对农业机械化事业的决策具有重要的参考价值;理论上研究产业系统单因素的贡献率具有学术意义。该文在分析国内外生产率理论和测算方法的基础上,设计了运用柯布－道格拉斯生产函数和项目有无比较法进行农业机械化对农业贡献率的测算方法。     

农业机械化对河南农村改革发展综合试验区建设的作用

河南农村改革发展综合实验区的建设时期，信阳农业正处于从传统农业向现代农业发展的阶段。大力发展农业机械化，提高农业机械化水平，对信阳农村改革中和试验区的农业发展作用重大。     

用DEA法的两个模型测算农机化贡献率的算法研究

测算农机化贡献率的主要目的是从数量关系上认识农机化对农业增产增收带来的实际作用大小。在实践上有助于从总体上把握农业机械化的发展水平、发展潜力和发展趋势，在理论上研究产业系统单因素的贡献率具有学术意义。该文提出了综合运用DEA法的C²R和C²GS²两个模型，测算农机化贡献率的基本方法。该算法克服了现有DEA算法测算农机化贡献率时无法考虑技术进步所做的贡献而导致农机化贡献率偏大的问题，使测算结果更接近真实情况。     

吉林省农业经济可持续发展条件分析

农业经济的持续发展是实现整个国民经济持续、稳定、协调、高速发展的基础和关键。根据灰色系统理论思想，结合经典控制论方法，建立了吉林省农业生产经济系统的灰色动态控制模型，进而探讨了吉林省农业经济持续发展的必要条件。     

吉林省农业经济可持续发展条件分析

农业经济的持续发展是实现整个国民经济持续、稳定、协调、高速发展的基础和关键。根据灰色系统理论思想，结合经典控制论方法，建立了吉林省农业生产经济系统的灰色动态控制模型，进而探讨了吉林省农业经济持续发展的必要条件。     

黑龙江省种植业机械化发展情况分析

为科学的分析种植业机械化发展情况,该文在分析现有农业机械化发展水平评价研究成果基础上,结合黑龙江省实际情况,建立了种植业机械化发展水平评价指标体系,并利用德尔菲法确定了各评价指标的权重,同时参考黑龙江省实现农业现代化时的发展目标,确定了各评价指标的标准值。最后,利用综合评价法测算2001－2008年黑龙江省种植业机械化发展水平,测算结果表明黑龙江省种植业机械化水平从2001年的45.91%增长到2008年的63.24%,平均每年增长2.17%。通过各评价指标的对比研究,分析了阻碍种植业机械化水平发展速度的原因,为指导黑龙江省种植业机械化发展提供科学依据。     

区域农机化高质量发展评价指标体系构建与应用

农机化经过多年的快速发展,迫切需要通过高质量发展实现转型升级。农机化高质量发展评价指标体系的构建将有助于对农机化发展水平现状进行评价,引导农机化高质量发展。基于高质量发展理论和农机化发展内涵,论文构建了包含创新驱动、协调优化、质量效率、绿色持续、效益贡献5个二级指标和26个三级指标的区域农机化高质量发展水平评价指标体系,选择江苏省苏州市太仓市、南通市通州区和盐城市建湖县作为评价区域,采用层次分析法和CRITIC法(Criteria Importance Though Inter-Criteria Correlation,CRITIC)确定权重,对评价指标体系进行实证检验。计算结果显示,建湖县和通州区的综合评价值在0.5左右,处于合格等级附近,太仓市处于中等偏上水平的0.7左右。实证研究表明,该指标体系可以应用于区域农机化高质量发展水平评价,评价结果可以作为区域农机化高质量发展政策制定的参考依据。各地区应该用高质量发展理念,对标找差,补短强弱,提升农机化发展的针对性。     

基于GIS的农机化发展水平区域划分系统的研究

针对现有农机化区划评价方法与社会经济发展的不协调性，提出并建立了一种基于Map Objects技术开发的GIS农机化区域划分系统，为农机化区域划分开辟了一条更直观方便的途径。该系统通过创建地理信息数据库、农机信息数据库，并用数据统计处理等来进行农机化区域划分。整个系统主要利用了GIS地理信息的特点，克服了以往区域划分方法过多依赖手工劳动以及区划结果显示不直观的缺陷，实现了区划结果的实时可视化。应用该系统对浙江省各地农机化发展水平进行了分类和分析，为政府部门了解各地农机化发展水平和特点及今后的农机化发展规划提供了科学依据。应用表明，该系统可以方便、科学地进行区域划分，并能进行各种因素对区划结果的灵敏度分析，为农机化发展水平区域划分提供了一种新的方法。     

昌吉地区农业机械化发展现状及其对策研究

农业机械化水平的不断提升,既能显示出农业的先进性又能加快推动农业生产发展和效益提升,有助于农业增产增收。为了促进新疆昌吉市农业机械化发展,采用统计年鉴数据,运用定性分析法从农业机械化总动力、农业机械作业水平、农业机械资金投入等方面分析了昌吉市农业机械化发展现状,并针对当前昌吉市农业机械化发展存在的问题和制约因素提出了相应的对策:加强技术培训,提升人员素质;建立农业机械化技术推广基地;改善昌吉市农机作业环境;完善推广保障机制。     

基于模糊DEMATEL-ISM的湖北省农业机械化可持续发展评价

如何促进农业机械化可持续发展是一项重要的研究课题,其首要任务是科学评价农业机械化可持续发展(The Evaluation of the Sustainable Development of Agricultural Mechanization,ESDAM)质量.农业机械化可持续发展受诸多因素影响和制约,该研究通过文献分...     

黑龙江省农业机械化作业水平预测方法

黑龙江省农机化作业水平的预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性,对于拟合的方法要求较高。该文对黑龙江省农机化作业水平预测方法进行研究,在传统预测模型灰色GM(1,1)模型、平滑预测模型和回归预测模型的基础上建立了基础预测模型,并与BP神经网络模型组合,建立了灰色神经网络、平滑回归神经网络等组合预测模型,并预测了黑龙江省2008～2015年的农机化耕、种、收、植保、灌溉作业水平。结果表明,新的预测方法拟合精度高、有效、可行,为农机化作业水平的预测提供了一条新的途径;黑龙江省机耕、机播、植保作业水平很高,但是机收作业水平不高,机械化灌溉是主要的瓶颈,需要进一步发展。