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1.
非洲猪瘟对中国生猪市场和产业发展影响分析 总被引:4,自引:1,他引:3
受非洲猪瘟疫情、环保等因素影响,生猪产能快速深度下降,未来2 a猪肉供给偏紧特征明显,生猪价格快速进入新一轮上涨周期,未来养殖收益将连续3 a处于较好水平,未来2 a猪肉进口预期创新高。短期来看,非洲猪瘟影响下产销区供给过剩和供给偏紧交替出现,猪价由区域分化演变为普遍性上涨。受非洲猪瘟防控政策、产业生物安全水平提升需求和近期出台的产业支持政策等因素影响,中国生猪产业的生产和屠宰布局、流通模式、消费结构、猪肉贸易、价格周期等发生深刻变革。非洲猪瘟导致中国生猪养殖模式向适度规模转变,"公司+农户"成为主要发展模式,屠宰产能由销区向产区转移,管理和防疫成本提高,生猪产能恢复速度将较缓慢,猪肉消费加速向冷鲜肉转变,在肉类消费结构中比重将进一步下降,未来猪肉进口保持较高水平将成为常态。要有效实施非洲猪瘟分区防控、保障生猪市场稳定,需要通过加强区域化防控机制的顶层设计和立法,优化非洲猪瘟强制性扑杀补贴机制,加强基层兽医体系建设,实施"政府+企业+养殖户"联防联控,降低疫病传播风险,推动生猪产业可持续发展。 相似文献
2.
为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63~0. 91之间,均方根误差在5. 6%~18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。 相似文献
3.
4.
当前林业投资项目不再局限于单纯的木材收益,开始将碳汇收益也纳入到项目价值中。而木材和碳汇的价格波动在增加了项目不确定性的同时,对项目价值也产生了一定影响。传统价值评估方法只能评估出项目的静态价值,对于不确定性带来的动态价值无法准确反映。因此,本研究以高峰林场裸地造林项目为例,根据价格波动规律对木材与碳汇的未来价格分别提出了合理假设,并利用Black-Scholes期权定价模型对项目价值进行了评估。通过对评估结果的分析,论证了实物期权法应用于林业投资项目价值评估的可行性及必要性,促进了实物期权法在林业中的进一步发展。 相似文献
5.
美国奶业新特点、新趋势及对中国的启示 总被引:1,自引:0,他引:1
美国奶业发展历史悠久,其生产端、消费端乃至流通贸易方面长期积累的丰富经验,对中国奶业振兴具有一定的参考价值。笔者对2000年以来美国奶业生产、价格、消费、贸易等方面所呈现的新特点进行分析,对奶业相关的支持政策及其变化趋势进行梳理。研究发现,近年来,美国奶牛场数量向北部和西部集中,500头以上规模化牧场成为主流,奶牛存栏增加;技术进步推动奶牛单产突破10 t,生鲜乳产量接近1亿t。基于分级定价的乳成分定价机制不断完善,近5年生鲜乳价格低位运行,2019年快速复苏。乳制品加工业向龙头企业集中,奶酪是主要加工产品。乳制品消费逐年增长,年人均消费量达292.90 kg,奶酪是主要增长点且增速加快。乳制品贸易波动增加,出口目的地集中在北美、东亚和东南亚地区,品类以奶粉、奶酪和乳清为主。奶业产业支持政策广泛涵盖生产、消费、贸易等各环节,各政策间功能互补、协调配套,形成了强大的政策合力与综合效能。美国奶业在产业组织、运行机制、政策配套等方面的经验与做法,对推动完善中国奶业利益联结机制、优化生鲜乳价格形成机制、完善奶业支持政策体系和培育乳制品消费习惯等方面具有重要启示。 相似文献
6.
基于我国1995—2015年29省的省域面板数据,利用中介效应模型验证工业化发展是否通过促进农业劳动力转移带来农村劳动力价格上涨。结果表明:农业劳动力转移在工业化进程与农村劳动力价格上涨之间发挥中介作用。工业化水平增加1%,农村劳动力价格将上涨0.19%。工业化发展对工业化中期的农村劳动力价格具有显著的正向影响,但是工业化后期开始,其对劳动力价格的影响呈负相关关系。工业化发展通过促进劳动力转移带来农村劳动力价格上涨的趋势主要发生在东部地区,其次是中部地区,西部地区最弱。 相似文献
7.
为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
8.
【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。 相似文献
9.
基于马尔科夫模型的大凌河流域土地利用/覆被变化趋势研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文通过对大凌河流域2010年、2013年和2016年三期遥感影像进行分类,得到流域土地利用分布现状。对分类结果进行叠加分析可以获得大凌河流域2010~2013年的地类转移概率矩阵,再运用马尔科夫原理预测出2016年流域土地利用分布情况,将其与实际情况对比分析,证明马尔科夫模型适用于大凌河流域未来土地利用/覆被变化趋势的预测。进而本文分别对大凌河流域2019年、2022年和2025年的土地利用情况进行预测,发现未来近10年流域建设用地面积持续增长,变化率为38.96%;农林用地面积从2016年开始减少,总体下降了0.77%;水域面积稳定增长,到2022年之后趋于稳定值,变化率为17.21%;旱地及其他未利用地面积继续缩减,到2019年开始趋于稳定,整体下降了1.71%。研究结果明晰了大凌河流域农林用地和建设用地之间的矛盾,可以为流域水土资源管理有关部门提供科学依据。 相似文献
10.