江苏省粮食生产可持续发展能力研究

归纳总结农业可持续发展的含义,阐述1996年以来江苏粮食单产水平、粮食总产量和粮食生产区域分布三方面的现状,根据江苏省粮食生产情况,选择了农业资源禀赋、农业投入水平、农业资源转化水平三方面指标,构建了江苏省粮食生产可持续发展能力的评价指标体系。根据1996～2011年统计数据,应用主成分分析方法,对江苏省粮食生产可持续发展能力进行分析,研究结果表明江苏省粮食生产可持续发展能力不强,但近年来呈持续增强的态势,可提升的空间较大。最后针对性地提出了稳定和扩大粮食播种面积、加强农业基础设施建设、提高农业科技水平、提高农民种粮的积极性以及保护生态环境等实现粮食生产的可持续发展的对策。     

基于主成分分析的云南省粮食可持续发展能力评价及政策选择

粮食可持续发展能力对国家粮食安全,乃至社会稳定都具有重要影响。拟采用主成分分析的方法对云南省从1990～2006年的粮食可持续发展水平现状进行评价并提出若干条政策以供选择。     

基于主成分分析的山东省粮食生产影响因素

针对山东省粮食生产的影响因素分析这一问题,选取粮食作物播种总面积、有效灌溉面积、农业就业人数、农业机械总动力、农用化肥折纯量、农村用电量、农药施用量、农用地膜使用量、农用柴油量9个指标,自《山东统计年鉴》《中国统计年鉴》收集相关指标数据,运用主成分分析法对以上指标在粮食生产环节产生的影响进行了分析和讨论,得出:第一个主...     

中国粮食生产系统影响因素的主成分分析

本文根据中国粮食生产的波动规律,利用主成分分析的方法分析中国粮食生产系统中各个相关因素,进一步确立影响中国粮食总产的主要因素,为政府科学地指导中国粮食生产提供决策依据     

四川省粮食生产可持续发展能力评价

在全面分析四川省粮食生产发展态势的基础上,设计了四川省粮食生产可持续发展能力的评价指标体系,运用主成分分析法对四川省1990~2006年的粮食生产可持续发展能力进行了评价。结果表明:四川省粮食生产可持续发展能力在稳步提高,但存在粮食产量变动频繁、耕地保有量持续减少等诸多隐患。然后,采用聚类分析法研究了2006年四川省21个市(州)的粮食生产可持续发展能力。结果显示:四川省内不同地区的粮食生产存在相似性和互补性。最后,针对如何提高四川粮食生产可持续发展能力提出了相关建议。     

基于主成分分析法的湖北省粮食自给率预测分析

借助Matlab 2017a软件,分析1995-2015年湖北省粮食安全相关数据,使用主成分分析法得出该省粮食自给率的主要影响变量,运用灰色预测模型,对粮食自给率及其主要影响变量分别进行预测,再通过人工神经网络模型进行验证,最终拟合两种模型的曲线进行对比。根据未来15年粮食自给率的稳步上升趋势,为湖北省粮食安全工作提出相应的建议。     

基于主成分分析法的天津市粮食产业竞争力研究

为分析天津市粮食产业竞争力,文章选取了2007—2021年国家统计局和《天津统计年鉴》的天津市稻谷、玉米、小麦的播种面积、农用化肥施用折纯量、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、有效灌溉面积、农村用电量、除涝面积、地方财政农林水事务支出等11个指标,运用主成分分析法分析上述指标对天津市粮食产业竞争力的影响。结果表明,生产资料投入是影响天津市粮食产业竞争力的第一主成分,方差贡献率为56.709%;第二主成分为玉米播种面积和机械化2个指标,方差贡献率为23.251%;第三主成分为小麦播种面积,方差贡献率为11.250%;其他指标的方差贡献率为8.790%。由此得出,通过增加农业生产资料投入、提高玉米播种面积以及提升机械化生产水平可显著提高天津市粮食产业竞争力。     

宁夏盐池县粮食总产量主成分分析

对盐池县25年的粮食总产量及其影响因子利用主成分法进行分析,结果表明：影响粮食总产量的5个主成分累积贡献率达93.40%,超过85%,它们已代表了粮食总产量指标93.40%的信息。粮食总产量与蒸发量、肥料、水地、农业机械总动力相关性差异极显著,与降雨量相关性差异显著。影响盐池县粮食总产的第一因子为投入因子;第二因子为光温因子;第三因子为生长时期因子;第四因子为水因子;第五因子为风害因子。第一因子所占比例分别是第二、第三、第四、第五因子的2.15倍、3.56倍、3.26倍、3.70倍。     

南丰县粮食生产可持续发展研究

根据南丰县自然概况、粮食生产基础条件及近5年粮食生产发展趋势,分析粮食发展前景,探索粮食生产可持续发展对策。     

江苏省可持续发展能力评价研究

在分析了可持续发展能力的内涵和构成的基础上，构建了江苏省可持续发展能力综合评价指标体系，包含基础支撑体系、稳定发展体系和管理调节体系3大方面共36项指标。利用相应的数据对江苏省1990、1995、2000和2001年的可持续发展能力进行了分项评价、综合评价和协调评价。结果表明，自20世纪90年代以来，江苏省可持续发展的各项能力都有不同程度的提高。评价的结果也指出，江苏省可持续发展的能力建设还需要加强资源保护和环境治理，缩小地区和城乡差异，充分发挥科教优势等。     

基于主成分分析法的粮食种植面积影响因素研究

通过对相关数据进行整合分析,选取了影响我国粮食种植面积的12个因素进行研究。首先采集2008—2014年的有关数据,并对各影响因素与粮食种植面积的相关性以及各影响因素之间的相关性进行了分析,然后利用主成分分析法构建出粮食种植面积与12个影响因素的数学模型。由计算结果可知,利用所构建的模型计算出的粮食种植面积值与真实值之间的相对误差较小,表明所选取的12个影响因素是合理有效的。     

兰州市粮食生产可持续发展问题研究

满足当代和后代人对粮食供给的需求是粮食生产可持续发展的基本任务.作为甘肃省政治、经济、文化中心的兰州市,粮食生产的可持续发展不仅在区域农业与国民经济发展中占有举足轻重的战略地位,而且粮食生产的可持续发展在合理调整农业生产结构和布局中起着重要作用.21世纪兰州市粮食生产可持续发展既面临工业化和城市化发展、人口激增、耕地面积下降、农业生态环境退化等问题的严峻挑战,也面临人民生活水平提高对粮食优质化多元化的需求和西部大开发要求农业内部结构调整等问题的挑战.因此,研究兰州市粮食可持续发展对促进区域农业稳定发展和农村社会经济进步有重要现实意义.     

论我国粮食生产可持续发展

由于我国农民种粮积极性降低,导致粮食播种面积及产量急剧下降,至2003年,粮食播种面积已降至新中国成立以来的最低点,产量下降到4.3亿t,远不能满足我国年消耗4.8亿t的需求,粮食的安全问题日渐暴露。一、粮食安全问题笔者认为,造成我国粮食安全问题的主要因素是粮食播种面积下降     

江苏省粮食生产现状及增产潜力分析

江苏省是我国的粮食主产区,在国家粮食供给中有着举足轻重的地位,研究江苏粮食生产及增产潜力对指导粮食生产和制定经济发展战略有重要作用.对2009年粮食生产情况进行分析表明,江苏地区的粮食生产在全国地位优势突出,科技优势明显,市场竞争力强,生产方式向现代化、集约化转变,从品种、耕作制度、施肥结构、自然灾害、推广体系等方面分析了限制增产的因素,指出了从单产、品种、田间管理、区域优势等方面挖掘增产潜力的措施,提出了促进我省粮食增产的途径和长效机制.     

新形势下江苏省粮食生产对策

江苏省是我国重要的粮食主产区,粮食总产量在全国位居第5位,在国家粮食供给中有着举足轻重的地位。李克强总理在2015年农村工作会议上批示强调,要注意分析粮食丰收后出现的新情况,有针对性地采取措施,继续调动农民发展现代农业的积极性。笔者从生产面积、粮食总产量、粮食单产、粮食生产结构等4个方面回顾江苏省粮食生产历史,分析影响粮食生产面临的新情况,提出重视粮食生产、稳定生产面积、调整粮食结构、藏粮于科技以及加强政策支持等政策建议。     

江苏粮食生产可持续发展的分析与思考

分析了江苏粮食生产的资源条件、生产水平、供需形势的现状，提出了今后粮食安全的重点和思路，从资源保护、政策支持、科技发展、市场流通等方面探讨了粮食安全的主要措施。     

江苏省消费需求影响因素主成分回归分析

针对当前社会中存在的消费需求不足问题,根据2002—2012年江苏省相关数据,选取对消费需求可能存在影响的因素,利用相关分析和主成分回归分析探究各因素对消费需求的影响。结果表明,人均生产总值、城乡医疗保健支出、基准利率对消费需求的影响最大,对此提出了促进消费需求增长的意见。     

江苏省城市园林绿化质量综合评价研究——基于主成分分析法

探讨了城市园林绿化建设的必要性,并分析了城市园林绿地在城市发展中发挥的功能作用后,本文构建了城市园林绿化质量综合评价体系,并以江苏省13市的城市园林绿化情况为研究对象,运用主成分分析法进行了评价。最后,基于评价结果,分析了其产生差异的原因。希望能为江苏省内各城市更好地改善城市园林绿化提供一定的思路,进而促进城市园林绿化建设的稳定和可持续发展。     

玉山县粮食生产可持续发展初探

国以民为本,民以食为天,食以粮为源,粮食生产安全关系到国计民生的大事。加快粮食生产可持续发展,不仅是实现玉山县经济快速发展基本条件,也是促进社会稳定和谐发展的重要保障。一、基本情况玉山县地处浙赣两省交界处,是江西的东大门,属上饶市管辖,土地面积1728平方公里,辖16个乡镇,共189个行     

基于主成分分析法的土壤蒸发能力影响因子研究

[目的]为沙地土壤蒸发的研究提供参考。[方法]采用主成分分析法,分析与沙地土壤蒸发能力有关的18个影响因子系列的主成分,研究土壤蒸发能力的影响因子。[结果]通过特征值和特征向量的删减和剩余变量的舍弃分析,最终确定的主成分是由11个因变量共同构成的综合向量,它们所对应的载荷都达到了75%以上,并将沙地土壤蒸发能力的影响因子分为3类:温度因素、湿度因素、风速因素。在众多影响因子中,距地面高2.0m处的风速和相对湿度突出,它们所对应的因子累计载荷值分别是94.3%、94.2%。[结论]距离地面高2.0 m处的气象因子对土壤蒸发能力的影响最为显著。