农业技术进步视角下的中国玉米生产增长路径选择——基于2004～2016年的省际面板数据

通过运用E-S模型与C-D生产函数,利用2004～2016年我国玉米三大优势区13个省份的面板数据,从年际变化、发展阶段和区域差异等3个层面,对我国玉米生产的主导技术进步模式进行分析与研判。结果表明,机械投入对劳动投入的替代作用日渐增强,生物化学投入对玉米生产的促进作用相对有限。现阶段我国玉米生产是以机械型技术进步为主。三大玉米优势区之间的技术进步模式存在显著差异,北方春玉米区和黄淮海夏玉米区的机械投入弹性系数要明显高于西南玉米区,北方春玉米区的生物化学投入弹性系数要相对低于黄淮海夏玉米区和西南玉米区。     

2014—2023年中国禽蛋市场展望

近年来中国禽蛋生产稳步增长,满足了日益增长的禽蛋消费需求,成为不可或缺的畜禽养殖产业。未来10年,受养殖风险高和比较效益低等因素影响,中国禽蛋生产增速放缓;消费需求继续平稳上涨,且以国内消费为主;进出口贸易量基本稳定,贸易顺差明显的格局将持续。     

2013年上半年禽蛋市场形势分析与展望

通过对2013年上半年中国禽蛋市场形势的分析指出,鸡蛋价格连续走低,5月创下11个月以来的最低点,鸡蛋供给过剩及禽流感疫情是导致蛋价下跌的主要原因;饲料成本持续上涨导致蛋鸡养殖成本持续上升,使得养殖效益低迷,但仍好于2012年同期。预计3季度鸡蛋价格有望出现上涨行情。     

我国畜产品区域生产态势分析及中长期预测

经过20多年的持续快速发展，畜牧业已成为我国农业和农村经济中最具活力的产业。本文总结了近几十年来我国畜牧业发展的主要成就，深入分析了我国东部、中部、西部地区主要畜产品的生产态势，重点探讨了三大区域未来畜牧业发展趋势并进行了预测，提出我国畜牧业持续健康发展战略及相关对策措施。     

“互联网+”助力国家粮食安全

<正>粮食安全是治国安邦的首要之务,"以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑"的国家粮食安全战略的实施,需要"互联网+"的支撑支持。本文基于我国农业信息化发展实践,探讨了"互联网+"在提高粮食综合生产能力、形势研判水平和政策制定精准性等方面的作用效果,并针对实践中存在的问题,从顶层设计、技术应用、机制优化等方面,提出更好发挥"互联网+"作用,助力国家粮食安全的政策建议。     

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。     

我国饲料粮消费测算

为准确判断我国饲料粮消费需求及其变化趋势，本研究结合饲养规模和结构变化，科学测算了主要动物性产品的饲料粮转化系数，并采用需求法对我国饲料粮消费量和消费结构进行了重新测算。结果表明:1)肉类产品单位耗粮数量明显高于鸡蛋、牛奶和水产品，其中猪肉最高。从饲料粮转化系数来看，我国耗粮型家畜比重逐步减少，节粮型产品产量迅速增长，畜禽产品供给结构逐步优化。2)养殖规模对不同畜禽品种的影响差异较大，生猪规模化养殖的单位耗粮数量高于散养户，肉牛、肉羊、蛋鸡和奶牛规模化养殖更加节约用粮，肉鸡中等规模养殖耗粮最低。3)2000—2020年我国饲料粮消费先快速增长后有所下降，2020年7种动物性产品生产预计消耗3.06亿t饲料粮。从结构来看，生猪饲料粮消费量最大，但其占比由2000年的57.54%下降至2020年的42.89%。从空间格局来看，我国饲料粮消费量大致呈“东高西低”。     

人工智能技术在种植业应用场景分析与挑战

【目的】 文章旨在介绍人工智能技术在种植业领域的应用现状和发展方向，分析当前面临的挑战，并提出相应的建议。【方法】 首先，将人工智能技术在种植业中的应用分为农情智能感知技术、农情信息通信技术、农情信息处理技术、农情智能装备和农情智能管理。其次，针对应用中存在的问题进行分析，并指出当前中国人工智能技术在种植业领域发展所面临的挑战。最后，提出相关建议以应对这些挑战。【结果】 人工智能技术在种植业领域的应用已经取得了显著成效，可以优化种植策略，提高效率，降低成本，减少浪费和损失。然而，在应用中仍面临一些挑战，主要集中在数据资源掌握与应用、技术开发与核心技术以及认知理念与管理方式三方面。【结论】 为了进一步推动人工智能技术在种植业中的应用，实现农业高质量发展，该文提出以下建议：一是重视数据管理与保护，确保数据的质量和安全；二是强化关键技术研发能力，加强人工智能在种植业中的核心技术研究；三是完善监管与复合人才的培养机制，建立健全的政策法规和培训体系。