基于SVM的农业机械化水平预测模型

运用支持向量机方法对我国农业机械化水平进行预测。选取1986—2002年的17个数据作为训练样本,2003—2005年的3个数据作为检验样本,通过与GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果进行比较,结果表明,2003—20053年预测值的平均相对误差仅为0.67%,该方法用于农业机械化水平预测是可行和有效的,为提高预测精度提供了一条新的途径。     

甘肃省马铃薯种植水足迹及效率评价—基于GM(1,1)模型的实证预测研究

借助CropWat模型运用水足迹理论对1993-2014年甘肃省马铃薯种植水足迹进行量化分析,并利用GM(1,1)模型对马铃薯水足迹进行了预测分析。结果表明:(1)甘肃省马铃薯生长过程水足迹整体呈波动上升趋势,最小值为1993年的1.88×109m~3,最大值为2013年的5.11×10~9m~3,平均值为3.62×10~9m~3/a;(2)马铃薯水足迹构成中以蓝水足迹为主,约占63.80%,绿水足迹占23.28%,灰水足迹占12.92%,三者皆呈波动上升趋势;(3)马铃薯水足迹效率总体呈上升—下降—上升的态势,其最小值为1993年的5.27元/m~3,最大值为2014年的25.06元/m~3,同比增长约4.76倍,表明甘肃省马铃薯水足迹效率明显提高,意味着马铃薯种植为甘肃省农业总产值的贡献度有所提高;(4)借助GM(1,1)模型预测到2015-2020年马铃薯生长过程水足迹、蓝水、绿水及灰水足迹皆呈缓慢上升趋势。     

“一带一路”倡议下甘肃省灰水足迹测度及GM(1,1)模型预测研究

【目的】研究"一带一路"倡议下甘肃省水资源利用情况。【方法】采用灰水足迹模型,分析了2003—2015年甘肃省剩余灰水足迹、灰水足迹效率、水环境荷载指数指标,运用GM(1,1)模型定量预测了2016—2020年甘肃省生活、工业和农业部门的灰水足迹。【结果】(1)2015年甘肃省的灰水足迹为115.2亿m3,各部门对灰水足迹的贡献度依次是:生活农业工业;(2)2003—2015年,灰水足迹总量呈上升趋势,但部分年段小幅下降,工业灰水大幅提高,增加了105.91%;(3)剩余灰水足迹总体呈上升趋势,2013—2015年增幅最大,增加了67.11%,说明甘肃省的水资源压力逐年加大,水污染不断加重、水质即将出现恶化;(4)灰水足迹效率提高了约2.3倍,表明在单位灰水足迹上能够创造出更多的GDP;甘肃省灰水足迹效率均值为38.62元/m3,与中国平均灰水足迹效率42.21元/m3相比,仍处较低水平;(5)水环境荷载指数呈波动上升趋势,在2003年基础上增长了1.2倍,2013年以来,该指数快速上升,逼近0.8,表明甘肃省的水环境压力在不断增大,所排污染物持续增多,存在水环境恶化风险。【结论】基于GM(1,1)模型预测,2016—2020年生活、工业灰水有所下降,到2020年将分别减少到6.976 9×109m3和3.569 9×109m3;农业灰水持续增长,2020年将达到7.620 6×109m3,对水资源构成较大威胁。     

兰州市城乡居民食物氮足迹测度及其动态分析

借助N-Calculator模型估算了2000-2014年兰州市城乡居民人均食物消费氮足迹,分析了其变化特点与影响因素间的关系。结果表明,城镇居民人均食物消费氮足迹在9.734~12.779 kg(N)/a波动,平均为10.655 kg(N)/a;农村居民在8.810~11.311 kg(N)/a波动,平均为10.194 kg(N)/a。城镇居民人均食物消费氮足迹与社会经济因子恩格尔系数、食物价格指数呈负相关,与人均可支配收入呈正相关;农村则相反。