集成预测模型预测我国农业自然灾害的探讨

研究采用剩余法建立集成预测模型,即以非线性回归拟合发展趋势、三角函数拟合逼近周期变动和马尔科夫链评估随机扰动的集成预测模型,对我国农业自然灾害受灾面积的变动规律进行模拟.经检验证明,用集成预测模型预测我国自然灾害的方法优于传统的单一数学模型.     

黑龙江省建三江农垦建三江米业公司企业简介

江川农产位于黑龙江佳木斯市东北60公里处的松花江南岸,土地面积300多平方公里,人口12000余人,佳木斯至同江高等级公路穿场而过,商旅货运十分便捷。松花江水绕场东流30公里,形成了两万余亩草原湿地,水草丰美,百鸟栖息。既为水稻种植提供了稳定的水源。     

基于遗传算法的自然灾害预测方法研究

本文提出了采用遗传算法建立自然灾害预测模型的方法和步骤，根据1959—2000年山东省农业受灾面积统计数据．分别建立了含有一个周期分量和两个周期分量的长期预测模型。研究表明，遗传算法可以用于自然灾害变动的复杂预测模型的参数估计，理论上可以任意逼近参数的最优值。     

敬安农场在自然灾害下取得棉花丰收

江苏省沛县敬安农场,1955年共植棉457.45亩,其中包括第一年试种的麦套棉213.29亩,虽然遭受了一系列的自然灾害,如棉花生长前后期的长期低温,降雨量大日照少,而尤以雹灾和台风的侵袭,使棉花受害最重。6月13日的雹灾,仅被打断生长点的棉株,就有11—15%;8月初又遭受一次较强烈     

黑龙江省农业自然灾害及其影响分析

介绍了黑龙江省农业自然灾害主要以干旱、洪涝、低温冻害、风雹和生物灾害为主,具有季节性、区域性、周期性和交替性等特征,对粮食生产、农户收入以及其他社会经济具有直接或间接影响,从政府投入、农业保险、农户3个角度提出防灾减灾对策建议。     

以工程造林为龙头加快建三江分局绿色通道建设步伐

黑龙江省农垦总局建三江分局地处我国东北边陲,位于黑龙江、松花江、乌苏里江三江汇流的河间地带,是我国主要的低平原沼泽区之一,素有“小三江”之称。建三江分局地跨富锦、同江两市和抚远、饶河两县,总控制面积为 1.23 万 km2,境内农场集中,土地辽阔,为区域完整的新型垦区     

黑龙江省东部地区大豆灰斑病短期预测模型的建立

为了在大豆灰斑病的大发生年能够准确及时地预测病害发生情况,避免严重的损失,于2005~2013年在黑龙江省东部地区定点、定期调查大豆灰斑病的发生情况,并采集大豆灰斑病侵染期的气象因子,采用逐步回归的方法对大豆灰斑病的流行进行了短期预测,得方程:Y=-62.22-0.54 X2+0.16 X4+0.19 X5+0.12 X6+0.12 X7-0.07 X8+0.13 X9。利用该方程对2011~2013年进行回归拟合,可以看出其拟合效果非常好,因此,可利用该方程对黑龙江省东部地区大豆灰斑病的发生发展进行中短期预测。     

黑龙江垦区土地利用变化的生态价值损益分析——以建三江垦区为例

基于1989和2005年建三江垦区两期TM影像,在分析土地利用结构变化特点基础上,应用Costanza等对全球生态系统服务单位价值的计算方法,估算了研究区土地利用变化所引起的生态系统服务价值变化情况.结果表明:1989-2005年建三江垦区土地利用变化呈现耕地、林地、建设用地、水域增加,沼泽湿地和草地大幅度减少的"4增2减"趋势.土地利用景观格局的变化降低了生态系统的服务功能,使其生态系统服务总价值从586亿元/a下降到467亿元/a.评估垦区生态价值,并将其纳入区域环境与经济综合核算体系,对加快生态垦区的建设和完善垦区新农村建设规划,推进黑龙江垦区农业可持续发展具有指导意义.     

建三江农垦三网融合网络平台的构建

为了提高建三江农垦社会信息化水平,在建三江管理局满足三网融合的基本条件下,提出了电信网、广播电视网和互联网三网融合的网络平台构建方案,方案不仅满足了人民群众日益增长的生产生活需求,而且降低了社会管理成本,提升了资源利用水平。     

建三江管理局国家农业科技园区规划设计探讨

论述了黑龙江省农垦总局建三江管理局国家农业科技园区建设的指导思想、目标和功能定位,对园区进行了规划设计。旨在探讨现代农业科技园区规划设计中如何因地制宜,实现先进科技的支撑作用,发挥区域优势,突出地方特色。     

基于灰色预测模型的山东省粮食灾损量评估及灾害关联度分析

基于山东省1978-2012年粮食生产及自然灾害数据,利用灰色预测模型量化分析自然灾害对粮食生产的影响,估计粮食灾损量并测算不同粮食作物灾损量与不同自然灾害间的关联系数,得出结论如下:1)1979-2012年间,粮食总灾损量年平均146.50万t。平均波动周期5.67 a,总体来看波动幅度不断减小,具体来看各周期振幅呈现减小、增加、减小的变化规律。2)1979-2012年间,小麦灾损率平均波动周期6.60 a,灾损平均变化率-0.33%;玉米灾损率平均波动周期3.67 a,玉米灾损平均变化率-0.43%。3)各类自然灾害对小麦、玉米的影响程度均表现为:旱灾风雹灾害水灾。     

基于GIS的黑龙江大兴安岭森林雷击火发生概率预测模型

收集2006年至2011年4-10月每日的雷击定位数据、气象数据、可燃物数据及雷击引发的火灾数据,结合黑龙江大兴安岭地区的地形特征及森林雷击火发生的特点,引进加拿大火险天气指标(FWI),拟合出黑龙江大兴安岭林区雷击引发持续闷燃火的概率模型。对该模型进行HL检验,结果表明拟合效果良好,模型拟合精度为55%。2006-2011年每日雷击火发生数量的观测值与预测值的拟合关系为N(观测)=0.8368 N(预测),R2=0.732。基于该模型开发出黑龙江大兴安岭森林雷击火预测系统,系统试运行结果表明,该系统在雷击火高发季节,预测雷击火发生的准确率达31.5%。     

黑龙江省农机购置补贴政策效果实证分析

黑龙江省是全国重要的商品粮生产基地,黑龙江省粮食生产直接关系国家粮食储备及战略安全。农机购置补贴政策可以推进黑龙江省农业机械化、现代化,进而有效地增加粮食生产、农民收入。为研究黑龙江农机购置补贴政策的实施效果,基于面板数据,借助Eviews 7.0计量软件,对农机购置补贴政策拉动黑龙江省农业经济发展的影响程度进行了定量分析。结果表明:农机购置补贴政策对黑龙江省农户购机投入、粮食产量、农民收入均具有积极的正向影响,从而带动了全省农机总动力的提升、促进了农村劳动力的有效转移、刺激了农业生产消费。     

农业自然灾害的统计分析及灾害损失评估体系的构建

对1978-2008年间我国的农业自然灾害进行了统计分析,以2008年为例,统计了该年度5类主要农业自然灾害的分类数据,在此基础上分析近年来我国农业自然灾害的分布情况、中东西部地区灾情、抗灾能力的差距,最后根据统计分析的结果对灾害损失评估体系做了初步的构建.     

北京市大兴农业园区抗灾能力评价

对北京市大兴区农业园区近年来遭受自然灾害情况及应对能力进行实地调研,在此基础上选取年均收入、员工人数、设施占地面积比例、专业人员比例、高学历人员比例和员工年培训次数等建立指标体系,并采用单目标分析法对抗灾能力进行评价,提出提高园区抗灾能力的相关建议。研究结果表明:1)大兴区农业自然灾害发生频率高、覆盖面广和类型多样,对农业园区影响较大;2)72%左右的调研园区抗灾能力较强,达到中等水平以上,只有少量园区抗灾能力较弱。影响抗灾能力的原因主要是园区长期工作人员数量缺乏、高学历人员和专业人员比例较低、政府给予的技术扶持较少。     

黑龙江省农业气象灾害的风险评估与预测研究

黑龙江省农业在全国范围内具有十分重要的地位,但黑龙江省又是一个受气象灾害的影响较大的省份,导致农业的生产存在一定的波动性,每年会因气象灾害造成一定的损失,更主要是会使国家粮食安全受到冲击,对保证农民收入稳定持续的增长存在一定的制约.对黑龙江省农业生产和农业气象灾害分布进行了介绍,从黑龙江省的基本情况出发,着重对黑龙江省...     

黑龙江省近35年农业气象灾害受灾率变化特征

利用Mann-Kendall趋势检验法、Morlet小波分析方法和GIS软件分析,黑龙江省1980~2015年农业气象灾害数据。结果表明,1980~2015年,黑龙江省农业气象灾害受灾率呈降低趋势,且降低趋势在95%置信水平下显著;农业气象灾害在近35年内呈周期性震荡变化,受灾率变化主要时间尺度为18a。农业受灾率和受灾面积比重在黑龙江省空间分布规律基本一致,在同一纬度上,二者均从西向东呈递减趋势,在同一经度上,从南向北呈先增后减变化。农业气象灾害主要集中在黑龙江省西南部地区。     

花椒产量、新梢生长量随年龄变化的动态预测模型及生理阶段划分

通过对川水地15龄椒树进行调查研究,并对调查所得214组数据采用修正指数曲线、逻辑斯蒂曲线(logistic)、多项式回归、多元线性回归等变量回归模型,用计算机进行拟合,结果表明:新梢生长量随年龄变化的最佳回归预测方程为修正指数曲线方程:Y=25.549 25+331.592×0.562 862x;单株产量与树龄的最佳回归预测方程为逻辑斯蒂曲线Y=3.129 899/[1+60.629 71×EXP(-0.851 195 3X)];并根据预测值和调查数据,初步划分花椒营养生长期为1～3龄,结果期为3～7龄,盛果期从8龄开始。     

猪场猪群动态变化模拟研究

应用系统动力学的思想、理论和方法,将猪场生产系统置于动态仿真模型中进行研究。分析和确定了猪场内部畜群状态关系及相应的参数,用系统动力学专用仿真语言-Vensim5.4编写程序,建立猪场生产系统动态仿真模型。此研究的取得有利于管理者确定不同规模的各个猪群存栏量,调整出售比例和育成比例,进而为获得最大的经济效益提供参考。