云南省渔业产业结构的灰色关联分析

淡水渔业是云南省高原特色农业的重要组成部分,研究渔业产业结构对探索云南省渔业发展方向和模式有重要意义。以灰色系统理论中的灰色关联理论来定量分析云南省渔业第一产业、第二产业、第三产业与云南省渔业经济总产值之间以及3个产业内部之间的关联关系,指出云南省渔业产业结构优化中存在的一些问题,并提出相应的对策建议。     

基于灰色理论的江西省林业产业结构动态关联分析和预测

以江西省2008～2019年林业统计年鉴数据为基础,运用矢量夹角模型分析了江西省林业产业结构变动稳定程度;运用灰色关联分析法研究了江西省林业三次产业及其内部产业的关联度,分析了江西省林业产业结构的动态变化规律;通过GM(1,1)模型对江西省林业三次产业的产值进行了预测和分析。结果表明:江西省2013～2014年林业产业结构稳定程度变化较大,从2015年开始林业产业结构开始趋于稳定化和合理化;林业三次产业以林业第二产业为主导,关联度排名为第二产业>第三产业>第一产业;在未来10年中,江西省将始终以林业第二产业为主导产业,产业形式也将从二、一、三转变为二、三、一的产业新格局。     

云南省林业产业结构优化调整分析

在总结云南省林业产业结构不合理的主要表现基础之上,提出了应从充分挖掘林地生产潜力,加快发展以用材林资源培育为主的林业第一产业,积极引导林业第二产业发展,全面提升以木材加工为主的林业第二产业以及大力发展森林旅游业等3方面入手进行林业产业结构的优化调整。     

内蒙古畜牧业产业结构灰色关联分析

根据2003～2012年相关数据,运用灰色关联模型,实证分析了内蒙古农业经济内部结构和内蒙古畜牧业产业内部结构.结果表明,畜牧业和种植业是内蒙古农业经济中最重要的2个部门;在畜牧业产业内部,奶牛、羊肉、牛肉和山羊毛生产的影响作用最明显.基于此,提出了稳定种植业和畜牧业在农业经济中的主体地位、不断调整和优化农业经济的内部结构、合理定位和引导畜牧业内部各产业的发展方向等建议.     

云南省林业产业结构与竞争力的动态偏离份额分析

采用动态-偏离份额分析法,对2007—2014年云南省林业产业增长量、结构及竞争力进行了研究。结果表明:云南林业产业结构不合理,但竞争力高于全国平均水平;第一、第二产业发展速度慢于全国,且结构不合理;第三产业增长速度高于全国,且具有结构优势;第二产业竞争力较强,第一产业次之,第三产业较弱。最后提出以下发展建议:提高林业产业结构素质与效率,发挥产业结构效应;提升林业第三产业发展水平,强化第三产业结构与竞争力份额。     

云南省粮食产量影响因素的灰色关联分析

在粮食问题形势严峻的情况下,分析影响粮食产量的诸多因素,有利于提高粮食产量。根据1971—2008年云南省的相关统计资料,将粮食产量变化趋势划分为3个阶段,运用灰色系统理论分析了不同阶段云南省粮食产量与其影响因素的关联度,分析其关联系数波动原因。10个因素对粮食产量的影响程度为:农林牧业劳动力>有效灌溉面积>农用排灌动力>农作物总播种面积>粮食播种面积>农作物成灾面积>农作物受灾面积>农村用电量>化肥施用量>农用机械总动力。研究结果可为解决云南省粮食产量稳定增长问题提供理论依据。     

黑龙江省林业产业结构优化的灰色决策

将灰色系统理论中的灰色发展决策理论运用到林业产业结构的研究中,进行了实践性的尝试.并通过对黑龙江省林业产业进行定量分析,计算林业产业中第一、第二产业及第二产业中木材加工及木竹棕苇制品业目标下各项的发展系数,确定各项贡献的大小并进行排序,明确了林业产业中的主导产业和重点建设发展方向,为林业产业的结构优化提供了规划建议和定...     

基于灰色关联分析的云南省农业发展研究

通过《云南统计年鉴2015》和云南统计局网站收集的关于农林牧渔的相关数据,选取2003—2015年农林牧渔总产值数据,运用灰色关联度分析方法,通过测算农林牧渔各行业对农业总产值影响的关联程度,对云南省农业各产业进行实证分析。结果显示,在云南省农林牧渔中,关联程度最高的产业是传统种植业,这与云南省独特的地理优势有关,故与实际情况相符。最后从产业结构调整和产业结构优化角度,对云南省农业产业的发展提供对策建议和发展方向。     

基于灰色系统理论的吉林省林业产业结构分析

以吉林省2000—2008年林业统计数据为基础,运用灰色关联分析方法,分析了吉林省林业各次级产业内部结构间的相对关系及各地区产业对林业总产值的主要影响,总结了吉林省林业产业发展的一般规律和制约吉林省林业产业发展的主要因素,并客观地分析了吉林省林业发展存在的主要问题,进而提出了吉林省林业产业发展的对策建议。     

基于灰色关联的浙江省各地级市农业生产力分析

采用灰色关联法,对浙江省各个地级市的农业生产力进行评价,详细介绍了灰色关联法在农业生产力评价中的分析过程.结果表明,浙江省各地级市的农业生产力与参考系的关联度排序为:宁波市＞杭州市＞台州市＞绍兴市＞嘉兴市＞金华市＞温州市＞舟山市＞湖州市＞衢州市＞丽水市,即浙东北的农业生产力大于浙西南.     

灰色关联分析的甘肃马铃薯淀粉产业竞争力研究

基于对甘肃马铃薯淀粉产业发展现状的分析,探讨影响马铃薯淀粉产业竞争力的主要因素,在此基础上,建立竞争力评价指标体系,在对各评价指标独立比较研究的基础上,运用灰色关联分析方法对我国马铃薯淀粉主产区综合竞争力进行测算,基于测算结果,对甘肃马铃薯淀粉产业竞争力状况进行分析研究.     

云南林业产业结构偏离份额分析

以云南和全国林业产业产值的时间序列数据为支撑,采用动态偏离份额分析方法,分析云南林业产业结构和产业竞争力存在的问题。结果表明：林业产业的第一层次整体竞争力水平较高,但产业结构不合理,第一产业竞争力水平高,第二和第三产业竞争力水平低;第二层次中第一和第二产业内涉林产业结构合理,但第三产业内涉林产业结构不合理,第二和第三产业内主要涉林产业竞争力水平低。     

基于偏离-份额分析法的吉林省林业产业结构分析

利用偏离-份额分析方法，分析吉林省林业三次产业与林业主要亚产业的发展情况，结果表明，吉林省林业产业在全国范围内是增长性部分。其中，林木的培育和种植、经济林产品、花卉、人造板、家具、造纸、林业旅游产业对全国林业部门具有较高竞争力，木材采运、林产化学产业相对欠缺竞争力。     

云南软米杂交稻选育中产量性状的灰色关联度及相关分析

对8个云南软米三系杂交稻产量构成性状的灰色关联和相关分析,结果表明:决定云南软米三系杂交稻产量的因素是实粒数、穗平着粒、单株穗数、穗长和株高,云南软米三系杂交稻选育中应注重综合性状的选择。     

黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析

[目的]了解黑龙江省主要农业灾害的变化特征及其对粮食产量的影响,为相关部门制订粮食生产决策提供科学依据.[方法]以黑龙江省1972～2012年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据、同期粮食平均单产及四大粮食作物(玉米、水稻、大豆、小麦)单产数据为样本,利用灰色关联分析法探讨主要农业气象灾害特征及其对粮食产量的影响因素.[结果]20世纪80年代黑龙江省受涝灾影响较严重,受灾比相对较高,而干旱受灾比相对较低;20世纪70、90年代及2000年以后黑龙江省干旱受灾比相对较高,处于较干旱阶段.20世纪70年代是低温冷害和风雹灾害相对集中的时期,80年代受灾比减弱,但后期出现反弹趋势.1972～2012年黑龙江省农业受灾程度和粮食总产呈波动性变化,受灾严重年份粮食总产基本呈下降趋势,灾害性天气直接影响粮食生产.灰色关联分析表明,干旱是影响粮食作物平均单产及水稻单产最大的农业气象灾害,洪涝灾害次之;对于玉米和大豆,洪涝的影响略大于干旱;小麦受干旱和低温影响较大,而风雹和洪涝次之.[结论]干旱和洪涝是影响黑龙江省粮食生产的主要气象灾害.根据黑龙江省西旱东涝的特点因地制宜推广减灾技术,可有效减轻灾害损失.     

产业结构调整与林业经济增长方式转变

中国林业粗放型的经济增长方式必须尽快加以转变 .要实现这个转变 ,产业结构调整是关键 .林业产业结构调整的目标是结构高级化和合理化 ,为此 ,应在加强森林资源培育的基础上 ,优化林业第二产业内部结构 .重点是培育林产加工业这一林业主导产业 ,并通过主导产业影响作用的发挥 ,既拉动林业第一产业发展 ,又推动第三产业增长 ,从而推进整个林业产业结构优化升级 ,并最终达到实现林业经济增长方式转变的目的     

云南林业人力资源开发现状及战略选择

可持续发展是当今国际社会普遍关注的焦点,人力资源开发与管理则是可持续发展研究的中心问题.通过对云南省林业厅和典型林区--思茅地区的资料收集和实地调查,探讨分析了云南林业人力资源开发与管理中存在的主要问题,在此基础上,提出林业人力资源开发应树立"以人为本"的理念,实施教育优先发展战略,加强人力资本的宏观及微观管理,重视人力资本投资,以期为促进云南省林业经济可持续发展及政府决策提供依据和参考.表2参10     

基于灰色关联分析与层次分析法的LNG工厂冬防保温

LNG工厂是低温工程与储运工程的结合体,具有工艺流程复杂、仪表测控点繁多、设备设施管理任务重等特点,故其冬防保温工作极为重要。以昆仑能源黄冈LNG工厂为例,根据历年的天气记录、维修记录、冬防保温方案等相关数据及资料,运用灰色关联分析与层次分析法,分别对停工与生产两种工况进行分析,制定不同工况下的冬防保温方案:运用层次分析法,结合天气情况,对停工工况进行分析,科学制定冬防保温方案,全面保护LNG工厂设备;运用灰色关联分析法,对正常生产工况进行动态分析,得出人力资源与物料成本最省的冬防保温方案。以上方案可为其他LNG工厂的冬防保温工作提供参考,但具体运用时应根据LNG工厂自身工艺特点及其所在地自然环境进行适当调整。