基于自适应增强的BP模型的浙江省茶叶产量预测

本文采用1999—2018年浙江省59个县市的茶叶产量数据和地面气象要素驱动数据,提出了基于产量等级因子的自适应增强的反向传播（BP）神经网络模型的茶叶产量预测机制。首先分析提取了种植面积、年平均气温、3—7月的平均相对湿度、年平均相对湿度等11个影响因子,然后构建浙江省茶叶产量预测模型。试验结果表明,基于产量等级因子的自适应增强的BP模型算法相关系数达到0.893,相对误差的平均值和方差分别为0.187和0.136。在试验数据选取方面,相较于距离预测年份较远的数据,采用临近预测年份的数据,预测精度较高。根据本研究的茶叶产量预测机制,建立了浙江省茶叶产量预测误差空间分布图,其中1级优势区的平均误差为18.32%,2级次优势区为16.73%,3级一般产区为22.69%。预测模型能够实现浙江省各县市的茶叶产量预测,对茶叶生产的宏观管理具有一定指导意义。     

湖北省耕地面积变化与粮食安全响应研究

粮食安全是社会经济发展必须重视的问题.通过建立耕地驱动模型和粮食安全系数指标体系,以湖北省为例,分析了区域粮食安全系数与耕地面积变化的相关性.结果表明:①耕地面积的变化表明城市化、工业化导致的劳动力的产业转移,是耕地面积变化的主要动因,城乡收入差距的拉大也起到了不可轻视的作用;②从粮食安全系数计算结果来看,湖北省粮食安全得以保证,但是下降趋势不可避免,存在潜在威胁;从耕地驱动力预测结果来看,在未来湖北省粮食生产的耕地数量需求前景不容乐观;③关于粮食安全系数与耕地面积的相关分析来看,二者存在关系,且每1%的变动会带来粮食安全系数每-0.000144%的反方向变动.依据耕地变化驱动力模型预测的2010和2020年耕地面积,社会经济的不断发展条件下要保证耕地面积还有很大困难.依据研究结果,从宏观和微观层次上提出了保障粮食安全和保护耕地数量和质量相关的政策建议.