粮食产量的自然与人为影响因素定量分析—以济南市为例

选取济南市1978-2008年共31年的粮食产量及同时期的20个自然与社会经济因子,利用主成分分析对自然与人为要素作用强度进行了量化分析。结果表明,在济南市粮食产量变化过程中,人为因素的贡献率为58.18%,自然因素的贡献率为32.23%,自然与人为因素共同作用的贡献率为6.47%。对济南市粮食产量影响最大的自然因素主要有年均气温、积温、年降水量、年日照时数;人为因素主要有耕地面积、农用机械总动力、化肥施用总量、每公顷耕地化肥施用量、农村劳动力数量、总人口数量。自然因素的贡献率随时间推移逐渐降低,人为因素的贡献率逐渐升高。结合相关因子的历年变化情况分析表明,在自然因素较为稳定的情况下,人为因素愈加重要,并直接决定粮食的单位面积产量和总产量,即农业技术进步对提高粮食作物单产起了决定性作用。     

气候因子与汉中粮食生产的关系

利用汉中11个测站1959-2008年50a逐年降水量、气温观测资料和1985-2009年逐年粮食产量单产,分析了汉中近50 a气候、气候生产力变化特征以及气候变化对农业生产的影响。重点对气温、降水与粮食产量形成的关系进行了研究。结果表明:①气候生产力年际变化很大,气温的升高和降水量的增多有利于气候生产力的提高。②农业气象减产年平均8-10 a一遇,与气候生产力变化周期相同。③气温的升高和降水减少对粮食生产不利。     

1968-2018年贵州气温日较差的时空变化

[目的]探明1968-2018年贵州省气温日较差的时空变化,为贵州生态环境改善、农业生产种植制度改进和农产品气候品质评价提供理论依据.[方法]利用贵州省84个国家气象观测站1968-2018年逐日最高温度和最低温度计算气温日较差(DTR),分析平均DTR的时空变化特征,并统计各站的年倾向率.[结果]1968-2018年...     

1978—2011年甘肃粮食产量变化原因分析

粮食产量变化受多种原因共同影响,通过对1978-2011年甘肃粮食产量与各影响因子统计资料实证分析,运用协整及Granger因果关系检验,进而构造脉冲响应函数.结果表明:有效灌溉面积、种植面积、受灾面积和化肥施用量是影响甘肃粮食产量的主要影响因子,其中种植面积对甘肃粮食产量的贡献呈现出边际递减趋势,有效灌溉面积与粮食产量互为因果关系,结果与甘肃省干旱缺水的实际情况吻合.根据分析结果提出相应对策建议.     

粮食产量变化及影响因素分析——以山东省东营市为例

分析了山东省东营市1983~2002年粮食产量变化情况。通过选取气温、降水量、蒸发量、粮食播种面积、农业机械动力、化肥施用量、农业人口等7个因子,分别采用单因子关联分析和多因子PCA分析,揭示了东营市影响粮食产量变化因素的内在联系。单因子分析表明:气温、播种面积、化肥用量、机械动力、农业人口等5个因子与粮食产量的关联程度极显著(在0.01水平),关联系数>0.586。PCA分析表明,气温、化肥用量、机械动力及农业人口作为第一主分量对粮食产量影响较大,占有分析因子贡献率的50.99%,降水量、蒸发量与播种面积作为第二主分量对粮食产量影响较大,占有分析因子贡献率的21.18%。第三主分量表现在播种面积,贡献率为12.93%。     

洪泽湖湿地气候变化对区域农业生产的影响及对策

利用洪泽湖湿地1961—2009年气象和农作物生产资料,分析了该区域气候变化特征及其对农业生产的影响及对策。结果表明：近49年,年平均气温呈现上升趋势,以近25年上升较为明显;年降水量缓慢增加;年平均日照时数明显下降。近10年来,极端气候事件频发,极端高温和低温年份交替出现,降雨量增加,旱涝年份交替出现,日照时数大幅度减少,相对湿度明显降低,气象因素变化给农业生产带来诸多不利影响。针对气候变化提出如下对策和建议：加强防灾减灾能力建设,调整农业结构和布局,改革种植制度,发展生态农业,选育和推广适应气候变化的农作物新品种。     

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.     

乌兹别克斯坦棉花产量的影响因素分析

乌兹别克斯坦是中亚最大的棉花生产国和出口国,研究乌兹别克斯坦棉花生产情况对我国新疆棉花生产有较大的参考作用。该研究在介绍乌兹别克斯坦棉花生产现状的基础上,根据2000~2013年乌兹别克斯坦棉花生产相关统计数据,结合棉花种植实际情况,就可能影响棉花产量的种植面积、人口因素、降水量、气温变化等因素进行了分析。结果表明:由于农业科技的进步,乌兹别克斯坦棉花种植面积的减少并没有降低棉花产量;农村人口数量与棉花产量的相关性不大;降水量对棉花产量的影响较弱,基本呈负相关;当地总体气温变化较稳定,难以看出年气温变化对棉花产量的影响。     

天水地区粮食生产对气候变化的响应

收集1978～2010年天水市7个县(区)农业生产资料和气象站逐日气温、降水资料,应用柯布-道格拉斯生产函数方法将粮食产量分解为气候产量和经济产量,然后用数理统计方法分析了粮食产量、气候影响程度指数、≥10℃积温、生长季降水的年际变化特征及其关系。结果表明,33年间天水粮食产量呈稳步增加趋势;气候变化为温度上升、降水减少趋势,≥10℃积温、降水大约在1993年出现明显上升和下降转折点;气候变暖对粮食生产有利,降水减少对粮食生产不利;33年间气候影响程度总体趋势增大,且年际差异明显,1993年之前积温、降水对产量的影响程度为正贡献,1994～2000年积温增多、降水减少对粮食产量为负贡献,2000年之后为正贡献。≥10℃积温、生长季降水对粮食产量的影响以积温更为敏感。     

农业贷款与农业财政支出对主产区粮食增产效果的比较分析

基于粮食主产区1979-2010年粮食产量、农业贷款和农业财政支出的相关数据,运用协整检验、误差修正模型分析农业贷款和农业财政支出对主产区粮食产量的影响.结果表明:当期农业贷款和农业财政支出对主产区粮食产量有显著正向影响,且农业贷款大于农业财政支出对主产区粮食产量的影响,方差分解的结果表明农业贷款大于农业财政支出对主产区粮食产量的贡献率.在此基础上,提出改进我国主产区农业生产的农业金融和财政政策,提高粮食产量,保障我国粮食安全.     

1988～2008年内蒙古粮食产量影响因素比较

在灰色关联分析的基础上,筛选了粮食单产（X1）、粮食播种面积（X2）、农业劳动力（X3）、农业机械总动力（X4）、化肥施用量（X5）、农作物受灾面积（X6）、有效灌溉面积（X7）和农业固定资产投资（X8）8个对粮食生产影响较显著的因子来构建指标体系。根据1988～2008年《内蒙古统计年鉴》的相关数据,运用灰色关联分析法对影响内蒙古粮食生产的诸因素进行了关联分析,量化了粮食总产量与诸因素的关联程度,并依据关联度值,总结了各因素对粮食产量的影响能力。结果表明,粮食单产始终是影响内蒙古粮食总产量的主要因素;粮食播种面积和受灾面积是影响粮食产量减少的最主要因素;有效灌溉面积和农业机械总动力是影响粮食产量增加的首要因素;化肥施用量对粮食产量的的影响力在下降;农业固定资产投资对粮食产量的影响力始终很小。     

望江县易灾区种植业结构调整实例及其启示

望江县是一个以生产棉粮油为主的农业大县。近 10年来 ,夏季大小洪涝灾害平均 2年一遇 ,农业生产损失巨大 ,加之近年大宗农产品收购价格下调 ,种植传统的棉粮油作物效益下降。沿江棉区新农村针对农业生产面临的突出问题 ,调整种植结构 :棉地实行间作套种 ;压缩棉花面积 ,扩种玉米、豆类、蔬菜 ,科学安排茬口 ,规避夏季水灾 ;改低洼棉地种植莲藕 ,能有效地抗灾避灾增效。根据新农村的实践 ,笔者认为 :望江洲圩易灾区种植业结构调整 ,一要因地制宜 ,合理布局 ,科学安排茬口 ,以抗灾避灾 ;二要扩大特色作物种植面积 ;三要依靠科技提高效益 ;四要提供新型优质服务     

贵州粮食产量波动的影响因素研究

利用20世纪80年代以来的统计数据,运用数理统计方法对贵州粮食产量波动的影响因素进行研究。结果表明:粮食单产水平提高和粮食播种面积增加对贵州粮食产量增长的贡献分别为59.83%和40.17%;粮食单产总体水平的提高主要来源于各种粮食作物自身单产水平的提高,其对贵州粮食产量增长的贡献高达73.79%,而粮食生产内部结构调整对粮食增产的贡献为-13.96%,但结构调整对贵州粮食增产的贡献率在逐步提高、且"十五"以来结构调整的贡献率表现为正;在众多影响贵州粮食单产的因素中,影响最为显著的是旱灾率和结构变动协调性系数,且均表现为负,表明高产粮食作物对低产粮食作物的种植替代必须慎重。     

山东省县域粮食生产格局演变及其影响因素

利用1995—2015年山东省县域粮食产量等数据资料,运用ESDA、重心迁移模型和多元回归模型等方法,分析山东省粮食生产格局演变及其地理集聚特征,探索影响粮食生产格局变迁的关键因素。结果表明:研究时段内,山东省粮食生产波动较大,粮食产量由1995年的4 245万t减少到2002年的3 293万t,然后通过十三连增,到2015年达到4 713万t;县域尺度上,山东省粮食生产的空间集聚程度不断增强,但西部地区产量增长明显快于东部地区,重心向西移动显著,逐步形成了"西热东冷"的空间格局。研究表明,农业机械总动力、有效灌溉面积和年末总人口等因素对粮食产量有着显著地正向影响,而人均地区生产总值和农村用电量表现为负向影响,共同推动粮食生产及其空间格局的演变。因此,提出加强高标准农田建设、推动土地适度规模化发展和建立粮食主产县利益补偿机制等建议,有效保障粮食产能。     

粮农综合补贴对农户生产要素投入的影响分析——以内蒙古太仆寺旗种植业农户雇佣农机作业的行为为例

为了验证粮农综合补贴政策能否影响农户对生产要素的投入决策,进而影响农业生产,该研究对内蒙古太仆寺旗从事种植业生产的农户进行了问卷调查,选取粮农综合补贴对农户雇佣农机作业行为影响这一微观视角进行研究。Ordinal回归模型拟合结果及相关统计分析表明,从事种植业生产的农户在购买生产要素时资金存在一定的问题,因此,雇佣农机作业数量的增减与国家粮农综合补贴发放的多少有一定的相关性,补贴对农户生产要素投入的决策有正向的影响。为此,提出提高补贴标准,补贴发放到土地经营者手中,以及向种粮大户和种粮合作社倾斜的政策建议。     

粮农综合补贴对农户生产要素投入的影响分析——以内蒙古太仆寺旗种植业农户雇佣农机作业的行为为例

为了验证粮农综合补贴政策能否影响农户对生产要素的投入决策,进而影响农业生产,该研究对内蒙古太仆寺旗从事种植业生产的农户进行了问卷调查,选取粮农综合补贴对农户雇佣农机作业行为影响这一微观视角进行研究。Ordinal回归模型拟合结果及相关统计分析表明,从事种植业生产的农户在购买生产要素时资金存在一定的问题,因此,雇佣农机作业数量的增减与国家粮农综合补贴发放的多少有一定的相关性,补贴对农户生产要素投入的决策有正向的影响。为此,提出提高补贴标准,补贴发放到土地经营者手中,以及向种粮大户和种粮合作社倾斜的政策建议。     

唐山市粮食生产态势及影响因素分析

唐山市是我国京津地区具有战略意义的商品粮基地,对唐山粮食生产的研究对确保我国京津唐地区粮食安全有重要意义。利用唐山市粮食生产投入产出数据,应用灰色关联度,对影响唐山市粮食总产因素和生产函数对单产的投入因素分别进行分析和模拟。结果表明:影响唐山市粮食产量相关因子的关联度顺序为有效灌溉面积>粮食单产>耕地面积>粮食作物播种面积>农业机械总动力>受灾面积>化肥施用量>机耕面积>农村用电量>劳动力数量;农业机械总动力、有效灌溉面积和用电量对粮食单产有显著的正影响,目前的施肥水平下,氮肥对粮食单产有显著的负影响,磷肥和钾肥则为正影响。     

灰水足迹视角下我国省域农业生态效率及其影响因素

【目的】从灰水足迹视角评价我国省域农业生态效率,揭示农业生态效率的空间分布特征,分析影响农业生态效率的主要因素,据此提出提升我国省域农业生态效率的政策建议。【方法】利用我国2000—2019年的省级面板数据,考虑非期望产出的超效率SBM模型对我国省域农业生态效率进行综合评价,采用空间杜宾模型对农业生态效率的空间差异与影响因素进行分析。【结果】（1）总体而言,农业灰水足迹呈下降趋势,但个别省（市、区）呈上升趋势。从灰水足迹由低到高的排名可以看出,处于前列（即灰水足迹较小）的省（市、区）经济发展水平较高或农业产值占比较低;处于后列（即灰水足迹较高）的省（市、区）经济发展水平较低或农业产值占比较高。（2）观测期内,农业生态效率总体平稳,个别年份波动较大,各省（市、区）的均值差距明显且分布极不平衡。（3）经济发展水平、种植业结构、技术进步、财政支农、农业受灾率等因素对中国农业生态效率的影响程度各异。随着经济发展水平与人们生活质量的双双提升,无论是农业经营者还是消费者对农业生态环境保护和农产品质量的重视程度日益提升,在一定程度上改善了区域农业生态效率水平,但是地区经济社会发展产生的污染也可能对农...     

粮食产量影响因素分析

以1993—2012年中国粮食产量及其主要影响因素的时间序列数据为样本,建立OLS回归模型,计算出各个因素对粮食产量的影响。结果表明,对中国粮食产量贡献最大的影响因子是农用柴油使用量,其次是粮食、农资、良种、农机具四项补贴及粮食播种面积,受灾面积对粮食产量也具有显著的负向影响。据此,提出稳定粮食播种面积、提高农业机械化水平和加大政府农业补贴力度等建议。     

粮食最低收购价政策对我国小麦种植面积的影响机理分析

[目的]分析我国6个小麦主产区省份小麦种植面积的影响机理,为保障其种植面积及维护粮食安全提供政策参考.[方法]以小麦种植面积作为粮食最低收购价(政策)实施效果的评价标准,采用固定效应系数模型定量分析小麦最低收购价、家庭负担系数、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例对小麦种植面积的影响.[结果]影响小麦种植面积的因素各省份存在差异,四川省的主要影响因素是小麦最低收购价,其次是城乡收入差距;湖北省的主要影响因素是城乡收入差距;农业机械总动力对安徽、山东和江苏3省的影响程度最大;外出务工人员比例对安徽、山东、河南和四川4省份的小麦种植面积呈正向影响,且对河南省的影响程度最高,但对湖北和江苏的小麦种植面积呈负向影响.[建议]制定差异化的地方配套政策,提高政策针对性与适用性;推进农业供给侧结构性改革,补足粮食生产制度短板;完善农业社会化服务体系,提高粮食机械化服务水平.