安徽省粮食产量预测及影响因素分析

根据安徽省2006-2014年的粮食统计资料,运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测,并对影响粮食总产量的各因素进行灰色关联分析。结果表明,未来几年安徽省的粮食总产量将呈持续上升趋势;各主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中关联度大小依次为化肥施用量、粮食单产、农用柴油使用量、有效灌溉面积、粮食播种面积、农药使用量、农业机械总动力、受灾面积、成灾面积、农业财政支出。通过对安徽省粮食产量预测及影响因素的分析,为有关部门制定合理的经济政策提供科学的理论依据。     

山西省粮食总产量波动的影响因素分析

为了解山西省粮食产量波动影响因素的影响机制及作用大小,利用1949~2009年粮食产量序列资料,采用波动指数分析了山西省粮食总产量的波动特性与波动幅度,并分析了粮食总产量波动的影响因素。从作物学原理研究（总产量=播种面积×单位面积产量）出发,进一步分析了粮食播种面积和单产波动对粮食总产量波动的影响大小。结果表明：单产是影响粮食总产量波动的主要因素,其次是粮食播种面积。1949~2009年,单产波动对粮食总产量波动的影响达79.68%,播种面积对粮食总产量波动的影响为18.07%。     

辽宁省各种作物对粮食总产量的不同影响方式

以辽宁省近26年的粮食总产量、播种面积和单位面积产量为源数据,研究播种面积和单产是如何影响粮食总产的,以期为生产实践提供更有效的理论指导.首先分析其分布变化趋势,并采用逐步回归对各种作物单产和播种面积变化对粮食产量的影响进行了分析.得出如下结论,辽宁省近26年粮食总播种面积呈下降趋势,粮食总产量和平均单产受气候条件影响呈波动式增加;粮食总播种面积和平均单产均显著影响着粮食总产量的变化,并且粮食平均单产的变化对总产的影响要大于粮食播种面积的影响;各种作物的产量和播种面积变化都影响粮食总产量的变化,但各种作物对粮食总产量影响的方式不同,其中玉米、水稻、高粱和小麦主要是通过单产的变化影响粮食总产量,谷子、玉米和小麦则是通过播种面积的改变来影响粮食总产量的变化.     

黑龙江省粮食生产灰色关联分析和预测

根据2005~2013年黑龙江省统计资料,运用灰色关联方法对影响粮食生产的各个因素进行分析,并运用GM(1,1)模型预测未来几年黑龙江省的粮食总产量及其影响因素。结果表明,8个主要影响因素与黑龙江省粮食产量显著相关,其中农村用电量、农药施用量和粮食播种面积对粮食产量的影响最大;预测结果显示,未来几年黑龙江省的粮食总产量将会持续增加,有效灌溉面积、农村用电量和农业机械总动力将会成为影响黑龙江省粮食生产的3个最为重要的因素。根据分析结果提出相关建议,为今后黑龙江省农业可持续发展提供参考。     

山东省粮食生产变化及其影响因素的灰色关联分析

探索粮食主产区粮食生产波动变化特征及其影响因素,进而有针对性地采取措施来优化粮食生产结构、提高粮食产量对保障国家粮食安全具有重要意义.本文以我国重要的粮食主产区山东省为例,对2000-2012年粮食生产结构以及产量时空变化进行分析,并采用灰色关联分析法探讨影响粮食总产量的主要因素.研究发现,近十几年来山东省粮食总产量及单产小幅波动但基本呈稳定上升趋势,小麦和玉米占粮食生产结构比重不断增加;农业从业人口、作物单产和农业投入是影响粮食生产的最主要因素.     

中国粮食增产影响因素的实证分析

影响粮食增产的因素众多,选取粮食总产量、粮食播种面积、化肥投入、粮食播种成灾率、粮食灌溉面积以及农业机械投入为变量,运用经典的Cobb-Douglass函数测算了各影响因素对粮食增产的贡献.结果表明,化肥投入增加、成灾面积减少、农业机械投入增加对粮食增产起到了重要的贡献作用;此外,国家宏观政策也对粮食生产产生了重大影响,退耕还林政策改善了生态环境和农业生产条件,粮食补贴政策直接增加了农民收入,并提高了农民生产粮食的积极性.     

1951-2015年中国主要粮食与油料作物种植结构变化分析

为阐明中国主要粮食-油料作物种植结构变化特征。本研究基于1951—2015年中国主要粮食与油料作物的分省生产数据,利用优势指数理论等指标分析中国主要粮食与油料作物生产时空变化特征,探讨影响中国粮食与油料作物种植结构变化的驱动因素。结果表明:1951—2015年,中国水稻、玉米和花生种植面积均有不同程度增加,小麦和大豆面积有所减少;各作物总产量和单位面积产量均显著增加。1951—2015年,东北地区和华北地区粮食与油料作物种植结构变化最显著,东北地区水稻和玉米面积显著增加,小麦面积显著下降;华北地区玉米和花生面积显著增加,大豆面积显著下降。     

陇东黄土丘陵区梯田土壤养分评价——以甘肃庄浪县为例

【目的】从县域尺度对陇东黄土丘陵区梯田土壤养分进行评价,为黄土丘陵区梯田土壤培肥、粮食产量增加提供科学依据。【方法】以庄浪县耕地质量评价数据为数据源,共采集3 839个样点,且采样点均匀覆盖全县农田,通过主成分分析和方差成分估计模块分析了陇东黄土区梯田土壤大量养分（有机质、全磷、全氮、缓效钾、速效磷、碱解氮、速效钾）和微量养分（有效铜、有效锌、有效锰、有效铁、有效硼）分布特征及其影响因素。【结果】1）庄浪县梯田土壤全磷和速效磷含量处于高水平,速效钾含量处于较高水平,有机质、全氮和碱解氮含量处于中等水平。土壤大量养分综合指数处于较低、中等和较高级别的样本数分别占有效样本数的14.45%,65.89%和19.66%。2）庄浪县梯田土壤有效铜、有效锰和有效铁含量为中等水平,有效锌和有效硼含量处于中下水平,且有较大面积的土壤缺硼。土壤微量养分综合指数处于较低、中等和较高级别的样本数分别占有效样本数的32.53%,63.35%和4.12%。3）土壤类型对土壤大量养分空间变异的贡献率达51.81%,海拔影响次之,其贡献率为23.60%。随着海拔的升高,土壤大量养分综合指数在较高水平样本所占比例相应增加。4）土壤微量养分空间变异性与土壤类型、土壤质地、海拔有关,土壤类型对微量养分空间变异的贡献率最高,为69.41%,土壤质地、海拔的贡献率分别为17.65%,11.76%。随着海拔的升高,土壤微量养分综合指数在中高水平所占比例总体降低。【结论】陇东黄土丘陵区梯田土壤大量养分和微量养分整体处于中等水平,有较大面积的土壤缺硼。梯田土壤养分的空间变异主要受土壤类型和海拔的影响。     

甘肃省庄浪县农业综合开发浅析

甘肃省庄浪县是全国首个"中国梯田化模范县",在实现了基本解决温饱的目标之后,庄浪县积极推进梯田综合开发,由梯田产业大县向经济产业大县转变。在分析对农业发展制约因素的基础上,提出了实施农业综合开发的建议。     

河北省耕地变化与粮食产量灰色关联分析

运用一元回归预测方法与灰色关联分析方法分别对1949~2004年河北省耕地、人口和粮食的相关资料进行定量分析,预测河北省人口的变化趋势,同时对影响粮食总产量的各个因素排序。结果显示:粮食单位面积产量、有效灌溉面积、农业机械化程度对粮食总产量的影响较大。针对分析的结果及存在的问题提出相应的对策。