金华市农业机械化发展水平综合评价

为科学评价农业机械化发展水平，在分析现有农业机械化水平评价方法基础上，根据金华市农业机械化发展现状及统计资料，建立和确定了金华市农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重。最后，利用1995年-2006年金华市的有关统计数据计算出金华地区的农业机械化水平，评价结果与实际情况基本一致，为提升金华市农业机械化的发展提供科学的宏观管理依据。     

杭州市农业机械化发展水平总体评价的研究

根据2000-2010年杭州市农业机械化统计数据,利用国内现有的农业机械化发展水平评价方法,测算了杭州市在此期间各年度的农业机械化发展水平。计算结果表明,目前杭州市处于农业机械化发展中级阶段,且“十一五”农机化发展速度较“十五”有了较大提高。在此基础上。提出了加快杭州市农业机械化发展的相关措施与建议。     

金华市农业机械化发展水平总体评价的研究

为加快金华市农业机械化发展,利用2000-2010年金华市农业机械化统计数据,结合现行农业机械化发展水平评价方法,计算了该市在此期间各年度的农业机械化发展水平。结果表明,金华市"十一五"农业机械化发展水平较"十五"有了较大提高,且农业机械化发展已进入中级阶段。同时,结合金华市农业机械化现状,提出了促进该市农业机械化又好又快发展的措施与建议。     

辽宁省农业机械化发展水平的评价与分析

科学地评价农业机械化在农业现代化生产中的地位与作用,研究不同地区农业机械化发展水平及发展速度,是农业机械化宏观管理的重要内容。通过对辽宁省农业机械化发展情况的调查研究,应用聚类分析理论与方法,对辽宁省14个市(地)区进行了系统分类处理,定量与定性分析相结合,对不同类区的农机化发展水平进行了分析与评价。     

金华市农业机械化发展水平评价

为促进金华市农业机械化发展,根据现有农业机械化水平评价方法,建立了金华市农业机械化水平评价指标体系,并确定了各指标的权重.在此基础上,利用1996-2006年金华市有关农业机械化统计数据,计算出金华市历年农业机械化水平,同时分析了影响当地农业机械化发展的因素.最后,结合金华市实际,提出了促进金华市农业机械化水平提高的措施与建议.     

金华市农业机械化水平的总体评价和地区比较

为提高金华市农业机械化水平,根据金华市农业机械化发展现状,结合现有农业机械化水平评价指标体系,确定了金华市农业机械化水平的评价标准,并采用专家法对各评价指标分配权重。利用2006年金华市和其所属9个县(市)的有关统计数据,计算出金华市及各县(市)的农业机械化水平,评价结果与实际情况基本一致。最后,结合金华市实际,给出了提高金华市农业机械化水平的措施与建议。     

我国农业机械化发展水平评价指标体系构建与实证分析

我国农业机械化发展水平评价指标体系是由农业机械化装备水平、农业机械化作业水平、农业机械化系统体系3个层面所构建的,通过相关分析确定了各级评价指标的权重系数,建立了农业机械化发展水平综合评价模型,对2002年我国各地区农业机械化发展水平进行了测算与评价。     

关于江苏农业机械化水平评价标准的思考

农业机械化是农业现代化的主要标志和重要内容。客观评价农业机械化水平是分析农业现代化发展形势、制定农业发展政策的重要依据和基础。江苏省自2010年开始试行《江苏省农业机械化水平评价指标体系》,对全省农业机械化水平进行综合评价,评价结果直接应用于农业基本现代化进程监测,引起了各级党委、政府和社会的广泛关注。各地加强组织领导,完善扶持政策,加大投入力度,     

设施农业机械化水平评价指标体系构建

设施农业是现代农业发展的重要组成部分。为了科学评价我国设施农业机械水平,便于在宏观管理上引导未来设施农业机械的发展,提出了基于生产环节的设施农业机械化水平评价指标框架体系构建思路;采用文献分析、专家咨询和实地调研的研究方法,根据指标设置原则和筛选依据,对指标进行了删减和合并,并建立了一套包括2级9个指标的评价体系;最后,选取北京及江苏7个典型设施农业园区进行实例计算。结果表明,设施农业机械化水平评价体系在数据采集及计算方法上具有较强的可操作性,评价结果与实际情况较吻合。     

新疆农业机械化发展水平评价体系

为科学评价新疆农业机械化发展水平,结合新疆农业机械化发展的具体特点,构建了新的农业机械化水平评价指标体系,确定了各评价指标的权重及评价方法。并运用该评价模型对新疆哈密地区巴里坤县农业机械化水平进行了评价和分析,为今后合理衡量新疆农机化发展水平提供科学依据。      

陕西省农机化发展阶段评价研究——基于模糊综合评判

我国农业机械化发展显现出阶段性特征,对陕西农机化发展所处阶段进行研究,可为相关部门决策提供参考依据。为此,选用三角分布和半梯形分布隶属函数,采用专家调查法确定各评价指标的权重,采用平均加权型模糊合成算子,构建了基于模糊综合评判的发展阶段评判模型,对陕西省农业机械化所处发展阶段进行评判。结果表明:陕西省农机化发展2011-2013年总体上已处于中级阶段。评判结果与实际相符,表明该方法在对陕西省农机化所处发展阶段进行综合评判具有实用性。     

江苏省农业机械化发展的历程与启示

人多地少地区能不能发展农业机械化、如何发展,在全国一直存在着争议.为了探讨人多地少地区发展农业机械化的途径,对我国人均耕地面积仅为全国平均水平2/3的经济发达省份江苏省的农业机械化发展历程进行了实证分析.分析表明,农业机械化在人多地少的条件下不仅需要发展,而且能够快速发展,这是农村经济发展的客观需要.但在人口众多和土地资源有限的条件下,发展农业机械化必须遵循因地制宜、效益优先、保护环境和政策法规保障的原则.     

提高农业机械化水平促进农业产业化发展

本文从农业机械化和农业产业化的内涵和相互关系出发，提出拓宽农业机械化与开发领域，提高农业机械化装备和服务水平，促进农业产业化与农业机械化协调发展，实现农业和农村经济工作全面进步。     

县级农机校的现状及发展思考

农机教育事业是农机化事业的重要组成部分。简述农业机械化学校的发展现状,分析新形势下农机校生存及进一步发展所面临的问题,并针对这些制约因素提出农机校未来发展的思路,以期将农机校发展壮大,更好地为农业机械化事业服务。     

辽宁省农业机械化发展措施探讨

农业机械化是推进现代农业发展的重要手段。介绍过去一段时期内辽宁省农业机械化工作取得的成效和发展现状,针对新形势下的农业机械化发展目标,提出促进辽宁省农业机械化事业进一步发展的有效措施。     

浙江省农业机械化水平的总体评价与地区比较

为科学评价农业机械化发展水平,在分析现有农业机械化水平评价方法的基础上,根据浙江省农业机械化发展现状及有关文献,建立和确定了浙江省农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重;最后,利用2005年浙江省和其所属11个地(市)的有关统计数据计算出全省和各地区的农业机械化水平.评价结果表明,与实际情况基本一致,为加强农业机械化的宏观管理提供了科学依据.     

基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型

根据1986-2013年我国农业机械化综合水平的统计数据,建立了基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992-2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析,表明该预测模型具有较好的拟合精度;采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测,进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014-2018年的农业机械化综合水平进行预测,结果表明:在2014年我国农业机械化综合水平为61.97%,与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61%基本相符,2018年我国农业机械化综合水平将达到70%左右。     

基于系统动力学的河南省农业机械化研究

以河南省农业机械化系统为研究对象,运用系统动力学原理,在分析农业机械化系统相关因素的基础上,建立了农业机械化系统动力学模型,并进行了系统仿真。从模拟结果来看,随着社会进步和河南省经济的发展,农村劳动力逐渐转移,农村劳动力数量呈下降趋势,农村耕地总面积呈微弱的下降态势,土地经营规模上呈上升趋势。随着土地经营规模的扩大,农民人均纯收入随之增长,河南省整体农业资金总投入量呈指数上升趋势,农业机械总动力及农业机械化作业水平也将逐步提高。