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。     

长岛渔业产业结构优化的灰色关联度分析

将灰色关联理论系统引入渔业产业当中,运用灰色关联度分析法,计算1999—2008年间不同时段内山东烟台市长岛县渔业产业结构灰色关联度,在此基础上,全面分析长岛渔业产业结构现状和动态变化,找出产业结构内部的优势因素和劣势因素,提出继续扩大渔业第一产业的发展速度、积极引导挖掘渔业第三产业的发展潜力、加速发展渔业第三产业的产业结构优化的建议。     

基于灰色理论的陕西省林业产业结构分析预测

应用灰色关联度分析方法研究1998-2010年陕西省林业产业结构与变化规律,建立GM(1,1)预测模型。结果表明:1998-2010年陕西省林业3次产业与林业总产业的灰色关联度分别为0.975 9,0.887 3,0.744 9。产值的排序为第一产业>第二产业>第三产业;在未来10a,由于居民生活水平的不断提高,将进一步带动以森林旅游和林业服务为主的林业第三产业高速发展,促进林业产业结构不断趋于合理完善。形成第三产业超过第一、第二产业占主导地位,且第一、第二产业齐头并进的发展新格局。     

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。     

灰色关联度分析基于灰色关联度分析的烤烟施肥优化方案

对云南省金沙江干热河谷永仁地区油橄榄园地进行覆盖试验,研究了不同材料覆盖后油橄榄园土壤温度、水分、容重变化。结果表明,覆盖对土温变化的调节作用主要表现在土壤表层,随土层深度增加调节作用减小;夏季油橄榄园覆盖后随气候温度升高土壤温度日变幅减小;不同材料覆盖间存在差异,薄膜覆盖土温变幅最大,纸箱次之,秸秆变幅最小。覆盖提高了园地土壤含水量,有较好的保墒效果;覆盖秸秆、杂草0～20 cm土层含水量较高;随着土壤深度增加,不同覆盖处理之间土壤水分含量差异增大。4种材料覆盖均有利于降低土壤容重,其中以秸秆效果最显著。     

基于灰色动态关联分析的云南省林业产业结构研究

应用灰色关联理论,计算了2003—2007年间各时间段内云南省林业三次产业与总产出及三次产业内部各亚产业与三次产业产出之间的灰色关联度,并在此基础上对云南省林业产业结构及其灰色动态关联变化进行了全面分析,进而针对今后云南省林业产业结构调整提出了相应的对策与建议。     

灰色关联度分析

 为了给西藏地区春青稞品种的选育与栽培管理工作提供一定的参考依据,笔者通过应用灰色关联度分析方法,计算了西藏地区13个春青稞品种8个农艺性状与产量性状的关联度。结果表明,单位面积成穗数、穗粒数、千粒重、株高、穗长、小穗数、退化小穗数以及生育期与单位面积产量的关联度分别为0.6334、0.6957、0.6394、0.7088、0.6955、0.7308、0.6241、0.6514;按关联度大小排序为小穗数>株高>穗粒数>穗长>生育期>千粒重>穗数>退化小穗数。从结果来看,培育大穗与秸秆较高品种,提高单穗小穗数、穗粒数可能成为今后西藏地区春青稞育种与栽培管理工作的主攻方向。     

基于产业结构视角的北京林业产业分析与展望

林业产业是建设生态文明的重要载体,转变林业发展方式、调整林业产业结构、加快林业产业发展是促进农村产业兴旺的重要举措,也是北京建设生态宜居之都的有效路径。通过分析北京市营造林情况及林业产业结构发现,近年来北京市林业增绿增效显著,但存在森林资源总量不足、林业产业结构亟待优化等问题。最后,提出了继续推进首都增绿工程、推动林业产业优化升级、加强林业人才队伍建设等对策,并对北京林业产业发展前景予以了展望。     

我国林业三次产业影响因素分析——基于灰色关联度模型

本文采用灰色关联度分析方法,以林业三次产业产值为参考序列,以林业产业年末从业人员数、造林面积、固定资产投入完成额为比较序列,分析投入要素与林业产出间的关联关系,并结合贡献率的测算,由此合理分配各个要素在三次产业中的投入比例。     

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...     

基于灰色关联度分析的百合品种评价

以从荷兰引进的6个百合品种为试验材料,采用灰色关联度分析法,对各品种鳞茎、植株表型性状及鳞茎相关生理指标进行综合评价。结果表明,东方百合布里杨松关联度(0.8104)最接近参考品种,综合性状表现优良,其次是白天使(0.7962)、特里昂菲特(0.7129)、黄金城(0.6749)、白天堂(0.5937)和帕索里尼(0.5858)。可知,东方百合布里杨松较适宜进行推广种植或考虑作为杂交亲本。     

基于灰色关联度法的农民增收分析

采用灰色关联度法对廊坊市农村居民人均纯收入指标进行对比分析,并探讨了廊坊市农民人均纯收入与农林牧渔业及非农行业的相互关系,同时对农民人均纯收入指标的未来发展趋势进行了预测,提出了促进农民增收的建议。     

基于灰色关联度的台风灾害影响因素分析

台风灾害长期危害我国沿海地区群众的生命和财产,应重视其预防和灾害评估工作。然而台风灾害的影响因素众多,且关系复杂,该文采用灰色相对关联分析方法来确定相关因素对台风灾害影响力的强弱程度。先简单介绍了灰色相对关联度的概念和计算方法,然后以浙江省为研究对象计算台风灾害影响因子与灾害的灰色关联度。分析结果表明,台风的总降雨量与灾害相关性强于最低气压和最大风速;总体而言,台风灾害与单个影响因子的关联关系都不强,而是与众多影响因子存在复杂的非线性关系。     

基于灰色关联度的耕地定级评价实证分析

以案例的形式分析如何应用灰色关联度法进行耕地定级评价。结果表明,研究区丰顺县耕地质量总体一般,质量最优的1级耕地以及较次之的2、3、4级耕地质量面积依次占全县耕地总面积的17.06%、39.11%、31.62%、12.21%。同时,应用层次聚类法对耕地定级划分结果的合理性进行了检验,检验结果显示全县耕地面积和耕地定级评价单元数划分的正确率分别达到87.68%、87.17%。     

基于灰色关联度的江苏省农村居民人均纯收入分析

运用灰色系统理论的关联分析方法,对江苏农村居民人均纯收入与第一、二、三产业之间的关联度以及收入来源结构进行了分析。结果表明,江苏农村居民人均纯收入虽然与第一产业产值关联度最高,但其来源主要是工资性收入和家庭经营性收入,这说明农民纯收入不再是单一性地依靠农业增长,而呈现出多元化趋势。     

基于灰色关联度分析的烤烟品种适应性评价

通过田间试验研究了8个烤烟品种的生育期、农艺性状、经济性状、化学成分及感官质量差异,并采用灰色关联度分析对其进行综合性状评价。结果表明,T64的生育期较长,T64、贵烟202和云烟100的株高较高,T64、NC102和NC196的有效叶数较多,云烟100、贵烟202和云烟99的叶片较宽大;云烟99、贵烟202、云烟100的产量、产值较高,化学成分协调性较好;贵烟202和云烟100的感官质量与云烟87相当。灰色关联度分析结果显示,贵烟202、云烟100和云烟99的等权关联度值较高,表明贵烟202、云烟100和云烟99综合性状表现最好,在毕节烟区种植适应性强,有待进一步示范验证。     

基于灰色关联度分析的烤烟施肥优化方案

采用灰色关联度分析法,对烤烟15个不同施肥处理的13项化学成分进行分析。结果表明,15个不同施肥处理中8号的加权关联度最大,说明8号的氮磷钾肥配比最佳。本试验处理下烤烟施肥最佳配比为氮肥62.84 kg/hm2,磷肥101.75 kg/hm2,钾肥197.43 kg/hm2。     

籼稻新品种的灰色关联度分析

根据农业行业标准NY147-88《米质测定方法》,对福建省选育和引进的10个籼稻品种的碾米品质、外观品质、蒸煮品质、营养品质进行测定。采用灰色关联度分析法对10种引种籼稻的品质进行综合评估。试验结果表明,A.B.T.6关联度最大,综合品质最好,Iari-10697、光农1号、IR28、龙紫2号的综合品质较好,其余品种综合品质较差。     

玉米杂交种的灰色关联度分析

本文运用灰色系统理论关联度分析法综合评价了20个玉米杂交种,该方法避免了以往品种试验中单独以产量为标准进行品种评估的局限性,而对株高、穗位高、叶面积、抽雄期、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、百粒重、出籽率等重要农艺性状和产量等共11个性状共同进行量化处理,以得到较完整系统的试验信息,对试验品种做出更加科学的评价。结果表明,20个玉米杂交组合中以F14、F18、F112三个组合表现最好,F19、F119、F115组合次之,其余组合均为一般组合,综合评判结果与杂交组合在生产实际中的表现基本一致。