福建省蔬菜产量波动影响因素分析

为分析福建省蔬菜生产风险,采用灰色系统模型GM(1,1)评估分析福建省9个地市以及8种主要蔬菜种类的趋势单产、实际单产和波动单产,研究单产及种植面积对福建省蔬菜总产的贡献率;对福建省蔬菜单产波动特征进行分析,同时分析气象因素及社会因素对福建省蔬菜产量波动的影响。结果表明,福建省蔬菜单产呈现逐年增长的变化趋势,年际间波动不明显;气象因素是影响葱蒜类、水生蔬菜及厦门、漳州、南平3地市蔬菜波动单产的主要因素。本研究结果为福建省蔬菜生产风险的评估和保险厘定研究奠定基础。     

河南省粮食产量影响因素分析

利用GIS空间分析、灰色关联分析和主成分分析方法,通过对影响河南省粮食产量自然、社会和经济因素的分析,结果显示:自然对河南省粮食产量的影响较小,粮食产量主要受社会经济因素的影响,其中粮食单产和粮食播种面积的影响最为显著.除农业从业人口外,其他因素的影响比较均衡,但与粮食产量关联度较高,对于提高粮食产量仍有较大的利用宅间.农业从业人口与粮食产量呈负相关关系,不是粮食产量的主要影响因素.     

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%。     

山西省粮食单产波动与气象灾害的相关分析

根据山西省60多年来的粮食产量统计资料,对山西省粮食单产及主要粮食品种单产的波动性进行了分析,并进一步分析了粮食单产波动与气象灾害的相关性。结果表明,山西省粮食单产波动频繁;在主要粮食品种中,大豆单产波动最大,玉米单产波动最小。进一步的相关分析显示,自然灾害,尤其是旱灾,是山西省粮食单产波动的主要影响因素;在主要粮食品种中旱灾对玉米单产波动的影响最大;旱灾对粮食单产波动的影响有加大的趋势。     

福建省粮食产量影响因素主成分分析与产量趋势预测

[目的]深入了解福建省粮食产量的主要影响因素,预测福建省粮食产量未来发展趋势,为相关部门制定粮食生产决策提供科学依据.[方法]以1978～2012年福建省粮食产量的相关统计资料为基础数据,利用主成分分析法探讨粮食产量的影响因素;并以2007～2012年的粮食产量数据为样本,建立GM（1,1）预测模型对福建省未来5年（2013～2017年）的粮食产量进行预测.[结果]1978～2012年福建省粮食产量呈波动增长、快速下降和平稳发展的阶段特征,粮食生产主要集中在南平、龙岩和三明市一带;利用主成分分析法在确保信息量的基础上,提取了农业现代化水平因素和价格政策因素两个主成分;灰色GM（1,1）模型预测结果显示,在政策扶持下2013～2017年福建省粮食产量将呈现小幅稳步增长的发展趋势.模型平均相对预测误差为0.87％,预测精度较高.[建议]应增加科技投入、提高单位面积粮食产量、加大粮食扶持政策实施力度,以保持福建省粮食生产能力及提高粮食产量水平.     

基于主成分分析的河南省粮食产量影响因素分析

以河南省1990—2014年粮食生产相关统计数据为基础,选取乡村从业人口、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用折纯量、农村用电量、农药实物量、农用塑料薄膜、农业生产资料价格总指数等8项数据,采用主成分分析法定量分析了影响粮食单产的主要因素。结果表明,河南省的粮食单产与第一主成分呈显著的线性相关关系,相关系数为0.95,与第二主成分相关关系不明显;塑料薄膜使用量、农用机械总动力、农村用电量、化肥施用折纯量、农药实物量、有效灌溉面积对河南省粮食单产的提高起到了重要推动作用,农业生产资料价格指数对粮食单产的提高具有一定的负影响,农村从业人口的减少对粮食单产无明显影响。     

新中国建国以来广西粮食产量变化特征初步分析

根据广西粮食产量资料及影响因素的时间变化特征,分析建国以来广西粮食产量的变化特征及其与影响因子的关系。六十年代中期以来,广西粮食总产和单产逐年提高,单产变化是总产年际波动的主要影响因素。技术水平对单产的影响呈平稳增长趋势,且九十年代中期以来增幅明显回大;社会因素的影响呈较为连续的四峰型波动;气象条件的影响呈强烈波动特征,且在单产年际波动中其平均作用接近６０％。准确分析和预测天气、气候对作物生长发育的影响是提高产量预报准确率的关键。     

气候变化对黑龙江玉米产量贡献份额研究

应用AEZ模型计算得到的1980—2009年逐年光温生产潜力和气候生产潜力作为气候变化影响因素,结合搜集到的1980—2009年黑龙江玉米生产的经济社会要素,本研究构建了主成分分析模型进行气候变化对玉米单产的贡献分析。结果表明:"气候变化及应对措施"主成分影响占到10%略多,"经济社会"主成分贡献率最大,达到50%以上;"传统投入"主成分贡献率约17%;相比较"经济社会"和"传统投入"主成分而言,"气候变化及应对措施"贡献份额最低。"气候变化及应对措施"1980—2009年的主成分得分呈现不规则波动,没有明显上升或下降趋势,表明气候的实际作用不明显。同时,该主成分得分与黑龙江玉米产量变化没有相关性;与黑龙江玉米产量呈线性相关的是"经济社会"主成分。     

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.     

基于LMDI的山东省粮食产量影响因素分解

为定量探寻不同因素对山东省粮食产量的影响,分析粮食产量波动的内在原因,本文选用对数平均迪式分解指数(LMDI)模型,将山东省1994-2013年粮食产量变化原因分解为耕地面积、复种指数、粮作比例、粮食单产四个因素进行分析。结果表明:1近20年间山东省粮食产量呈现波动式增加,且粮食单产的变化趋势与粮食总产趋势大致相符;2省级尺度上,耕地面积与粮作比例为抑制粮食增产的主要原因,粮食单产为促进粮食增产的主要原因;3从市域尺度,各因素对粮食产量的作用方向和作用力度均存在较大差异,表现出较强的个体差异。     

基于灰色关联模型的河南省粮食生产驱动力分析

1材料与方法1．1河南省粮食生产特征河南省1978-2006这29年粮食资料统计表明,其粮食产量变化、单位耕地粮食产量及人均粮食总体特征为波动中趋于上升（图见第124页Fig．1）。具体表现为：一是粮食总产量、人均粮食和单产整体呈上升趋势;二是粮食产量波幅较大;三是粮食产量波动频率较高。这种频率过高、幅度较大的波动,极其严重地影响了粮食生产的稳步发展。     

福建省粮食产量气象灾害风险评估

利用福建省1978-2004年66个县(区)的粮食单产资料,通过统计处理得到相对气象产量,并以相对气象产量的变化来表征福建粮食产量气象灾害风险程度.采用歉年平均减产率,教年减产率变异系数,相对气象产量低于-5%的保证率3个风险指标作为综合风险评估指标,来评估福建粮食单产气象灾害风险.结果表明全省各县综合风险指数介于0.08～0.73之间,高风险区主要分布在平潭县、泉州和漳州的大部县市、龙岩和三明的西部县市、宁德市东北部和南平的部分县市,这些区域的台风、暴雨、干旱和寒害等灾害对粮食单产的影响较大;低风险区主要分布在福建中部沿海县市及内陆县市,气象灾害对对粮食单产的影响相对小些.     

基于灰色关联模型的河南省粮食生产驱动力分析(英文)

Henan Province is an important grain production base, whose stable production is related to the economic development and social stability significantly. To summarize the primary factors of grain producing, we used grey correlation analysis method to analyze 10 correlative factors such as grain yield, grain yield per unit area, effective irrigated area, rural employed persons, grain planting area, consumption of chemical fertilizer in 25 years. The results showed order of synthetic degree of incidence: effective irrigated area>rural electricity consumption>consumption of chemical fertilizer>disaster crop area>grain yield per unit of area>total power of agricultural machinery>afflicted crop area>grain planting area>number of the rural employed persons. Finally, according to synthetic degree of incidence between influential factors and total grain output respectively, a series of measures and the suggestions was proposed for grain production in Henan Province, which will also provide the scientific basis and help for the government correct decision-making.     

福建省粮食生产的耕地利用效应时空分析

根据福建省及其地级市2009—2016年的粮食生产数据,对其粮食生产和耕地利用情况进行时空分析,并采用LMDI模型分解各耕地利用因素对粮食产量的贡献,比较和分析不同耕地利用因素对粮食产量变化的效应,以探究不同区域粮食产量变化的主导因素。结果表明:福建省2009—2016年粮食产量约下降2.4%,其中,粮作比下降8.8%是导致福建省粮食减产的主要因素。2009—2016年,福建省各地级市中仅龙岩和三明2地实现粮食增产。厦门农业劳动力人均耕地面积降幅最大,龙岩和漳州粮食单产增幅明显,泉州农业劳动力数量下降明显,所有地级市的粮作比均有不同程度的下降。结构效应是导致福建省粮食减产的主要因素,影响省内各地级市粮食产量变化的因素则各有不同。     

西藏粮食生产影响因素的灰色关联动态分析

采用灰色关联动态分析方法对西藏1978—2005年粮食产量的8大影响因素进行分析。结果表明,粮食作物单产、乡村劳动力人数和粮食作物播种面积是影响西藏粮食总产的最重要因素。     

陕西省粮食生产安全的驱动因素分析

以新中国成立以来陕西省的年鉴统计资料为依据,从粮食生产总量、耕地面积、粮食单产3个方面对粮食生产安全的驱动因素进行分析.结果表明:粮食生产总量和单产变化规律基本趋于一致,都呈波动增长趋势;耕地面积总体呈下降趋势,但下降趋势减缓;粮食生产总量由耕地面积和单产决定,当耕地面积逐渐减少时,粮食生产总量的增长只能依赖于粮食单产大幅增加;制约粮食单产的主要因素有:自然灾害、农业基础实施建设与农业投入、农业生态环境、土地政策、耕地质量、农业科技水平和劳动力文化水平等,所有这些因素都使得提高粮食生产综合能力的潜力变得极为有限.为保障陕西省粮食生产安全,针对陕西省粮食单产的影响因素提出了相应的对策建议.