金华市农业机械化发展水平综合评价

为科学评价农业机械化发展水平，在分析现有农业机械化水平评价方法基础上，根据金华市农业机械化发展现状及统计资料，建立和确定了金华市农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重。最后，利用1995年-2006年金华市的有关统计数据计算出金华地区的农业机械化水平，评价结果与实际情况基本一致，为提升金华市农业机械化的发展提供科学的宏观管理依据。     

农业机械化发展水平评价的研究——以绍兴市为例

为加快绍兴市农业机械化发展,根据现有农业机械化水平评价指标体系,利用2000～2010年绍兴市农业机械化统计数据,测算了该市在此期间各年度的农业机械化发展水平.结果表明,目前绍兴市已处于农业机械化发展中级阶段的快速发展期.在此基础上,结合绍兴市农业生产实际,提出了推进绍兴市农业机械化发展的措施与建议.     

我国农业机械化作业综合程度的系统评价方法

1 引言 在评价我国农机化综合程度方面,要考虑的影响因素很多,它是一个多目标的决策问题,传统的评价方法缺乏科学性,导致评价的结果具有虚假性,给国家的宏观规划和政策的制定造成极大的不利及资源的浪费.本文以作物各单项作业机械化程度为基础,综合考虑农机化作业对地区的经济贡献,提出了一种综合考察地区农机化作业程度的评价方法.     

金华市农业机械化水平的总体评价和地区比较

为提高金华市农业机械化水平,根据金华市农业机械化发展现状,结合现有农业机械化水平评价指标体系,确定了金华市农业机械化水平的评价标准,并采用专家法对各评价指标分配权重。利用2006年金华市和其所属9个县(市)的有关统计数据,计算出金华市及各县(市)的农业机械化水平,评价结果与实际情况基本一致。最后,结合金华市实际,给出了提高金华市农业机械化水平的措施与建议。     

对基本实现农业机械化评价体系的探讨——以江苏省苏州市为例

阐述基本实现农业机械化应坚持的基本思想;明确了基本实现农业机械化的内涵、标志和评价指标体系建立的基本原则;初步构建了评价体系的基本框架。     

基于项目多样性的农业机械化评价方法

农业机械化涉及因素众多、包含项目多样和地区间存在差异,使得农业机械化评价比一般概念的综合评价更为复杂.依据系统理论与方法,在全面认识农业机械化评价特点的基础上,明确了项目重要性是影响评价结果的因素之一,提出了基于项目多样性农业机械化评价的方法思想与技术路线.讨论了丘陵地区农业机械化所包含类别项目的一般层次结构,建构了农业机械化评价的程度度量和项目相对重要性衡量两套指标体系,阐明了农业机械化程度的计算方法,并在实际中加以应用,得到满意结果.     

陕西省农业机械化水平评价与分析

科学评价现阶段农业机械化发展水平,对于健全农业机械化的宏观调控和微观指导,发挥农业机械化在建设农业现代化中的作用具有重要意义。为此,利用有关农业机械化统计数据对陕西省以及各地市2005-2007年农业机械化水平进行测算,并对测算结果进行了分析。结果表明,陕西省农机化水平总体上呈逐年上升趋势,局部地区农机化水平呈波动趋势,且地区之间农机化水平存在不平衡性。评价结果与实际情况基本一致,为指导陕西省农业机械化发展提供了科学依据。     

四川农业机械化发展的对策思考

根据对四川省农机化发展特点和存在问题的分析,提出了四川农业机械化发展的对策思考。     

发展四川机械化旱作节水农业途径的探讨

四川素有“天府之国”的美誉，气候温和，雨水充沛，是全国的重要农业产区。但由于多年来人口增加和对自然资源不合理的开发，森林覆盖率大幅度下降，水土流失加剧，气候变劣，雨水时空分布极不均匀，自然灾害频繁，其最为严重的是旱灾，已成为制约农业生产的主要因素。面对严重威胁农业生产的旱灾，如何因势利导走旱作节水农业之路，是摆在农业及农机化工作面前的需要认真研究解决的课题。本文就四川旱作节水农业技术及其配套的机械化技术的发展途径作初步探讨。 一、四川旱灾基本情况 四川幅员辽阔，地表复杂，气候多样，自然灾害频繁。…     

农业机械化系统的评价

根据系统工程中系统分析的方法，以农业机械化为农业经营中的一个子系统，论述了农业机械作业效率的评价方法及农业机械化作业计划的制定要求。     

陕西省农机化发展阶段评价研究——基于模糊综合评判

我国农业机械化发展显现出阶段性特征,对陕西农机化发展所处阶段进行研究,可为相关部门决策提供参考依据。为此,选用三角分布和半梯形分布隶属函数,采用专家调查法确定各评价指标的权重,采用平均加权型模糊合成算子,构建了基于模糊综合评判的发展阶段评判模型,对陕西省农业机械化所处发展阶段进行评判。结果表明:陕西省农机化发展2011-2013年总体上已处于中级阶段。评判结果与实际相符,表明该方法在对陕西省农机化所处发展阶段进行综合评判具有实用性。     

杭州市农业机械化发展水平总体评价的研究

根据2000-2010年杭州市农业机械化统计数据,利用国内现有的农业机械化发展水平评价方法,测算了杭州市在此期间各年度的农业机械化发展水平。计算结果表明,目前杭州市处于农业机械化发展中级阶段,且“十一五”农机化发展速度较“十五”有了较大提高。在此基础上。提出了加快杭州市农业机械化发展的相关措施与建议。     

基于动态组合赋权的农业机械综合评价研究

构建了农业机械综合评价指标体系,借助熵权法和G1法对评价指标进行动态组合赋权,利用综合指数法对农业机械进行优选;最后通过实例进行分析,说明了方法的有效性。     

辽宁省农业机械化发展水平的评价与分析

科学地评价农业机械化在农业现代化生产中的地位与作用,研究不同地区农业机械化发展水平及发展速度,是农业机械化宏观管理的重要内容。通过对辽宁省农业机械化发展情况的调查研究,应用聚类分析理论与方法,对辽宁省14个市(地)区进行了系统分类处理,定量与定性分析相结合,对不同类区的农机化发展水平进行了分析与评价。     

灰色补偿BP神经网络预测农机总动力—以吉林省为例

农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值,科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质,本研究应用灰色GM(1,1)模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性,应用BP神经网络对灰色残差数据进行处理,补偿灰色预测结果,建立了相应的预测模型。实验表明:该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效,并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关政策制定提供了科学依据。     

基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型

根据1986-2013年我国农业机械化综合水平的统计数据,建立了基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992-2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析,表明该预测模型具有较好的拟合精度;采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测,进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014-2018年的农业机械化综合水平进行预测,结果表明:在2014年我国农业机械化综合水平为61.97%,与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61%基本相符,2018年我国农业机械化综合水平将达到70%左右。     

改革开放后川渝地区农业机械化发展路径的特征

改革开放后,川渝地区农机化在发展路径不同阶段呈现出不同的特征。法制方面经历了由无到有、由法制辅助农机化发展到促进农机化水平提高的过程;产业组织方面经历了集体经营管理到政企分开,再到管理机构、服务组织各尽其能的过程;技术与农机具方面以适应川渝地区耕作环境为主线,经历了由大中型农机到小、微型农机的转变过程。分析清楚这些路径的阶段性特征对川渝地区农机化朝纵深方向发展具有借鉴意义。     

农业应用技术类科技成果价值评估体系的研究——基于模糊综合评价法

农业应用技术类科技成果的应用推广是促进我国农业生产力水平提高的重要因素,而科技成果的价值评估是科技成果转化的前提和基础。为此,构建了农业应用技术类科技成果价值评估体系,并采用模糊综合评价法对其进行了价值评估和实证分析。     

农业合作社滴灌管理模式综合效果评价指标体系研究

为了促进农业高效节水技术的可持续应用及乐源农业合作社管理模式的有效扩散,从管理模式的角度出发,在实地调研的基础上,以乐源农业合作社滴灌管理模式为例,遵循相应的原则和逻辑关系,确定了组织建设、节水管理、经济效果及社会效果四类准则层,从而构建了一套适用于评价农业合作社滴灌管理模式综合效果的指标体系,并对各个指标做了详细的解释,并给出了相应的计算公式。