基于组合模型的我国马铃薯价格预测分析

目的 马铃薯是粮菜饲多用途作物,在贫困地区农民增产增收、推进农业供给侧结构性改革和保障国家粮食安全方面发挥着重要作用。对马铃薯价格进行预测分析,对于保障马铃薯生产者利益、稳定马铃薯生产和促进马铃薯产业健康发展具有重要意义。方法 文章利用2005—2019年共15年的马铃薯批发市场价格数据,运用ARIMA预测模型、GM（1,1）预测模型和组合预测模型对2020年马铃薯批发市场价格进行预测。结果 （1）ARIMA预测模型预测精度较高,平均绝对百分比误差在10%以内,可以利用该模型对马铃薯批发市场价格价格进行预测;（2）建立的GM（1,1）预测模型预测效果较好,模型精度为1级,可运用该模型进行价格预测;（3）建立的组合模型预测效果较好,预测精度和稳定性均优于两种单一模型;（4）利用组合预测模型对2020年马铃薯批发市场价格进行预测,结果表明,在2020年马铃薯批发市场价格从高位逐渐回落。结论 2020年马铃薯批发市场价格的下滑态势会对马铃薯市场产生不利影响,马铃薯生产者应根据预测结果主动调整生产策略,控制生产规模,提前制定替代种植计划,以规避价格下滑带来的经济损失。组合预测模型能更好地发挥各单一模型的优势,使预测误差最小化,并可以提供稳定的预测性能,长期预测效果较好。预测模型应根据实际需要不断调整参数和优化模型结构,以实现精准预测。     

基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究

目的 卫星遥感技术具有覆盖范围广、探测周期短、调查成本低等优势而广泛应用于大区域农作物分类。然而在种植结构复杂区（如城乡结合部）,因其地块破碎、同期生长的作物种类多且分布分散,利用传统的统计分类或机器学习方法进行农作物分类时仍存在精度不高的问题。为提高种植结构复杂区农作物分类精度。方法 文章选取河北省廊坊市广阳区为研究区,以GF-1 PMS全色多光谱融合影像为数据源,采用U-Net、PSPNet及DeepLabv3+,3种深度学习模型进行农作物分类研究。分析模型参数对农作物分类精度的影响,评价3种深度学习模型的农作物分类精度,优选农作物精细分类方法。结果 （1）学习率与3种深度学习模型的分类精度呈正相关关系,较大的学习率（0.01,0.001）下,3种模型收敛速度快,分类精度高。批样本量与模型分类稳定性相关,批样本量设为100时,3种模型的分类稳定性最好。（2）相比PSPNet、DeepLabv3+模型,U-Net模型分类效果最好,总体分类精度为89.32%。（3）GF-1 PMS影像结合U-Net模型可有效提升种植结构复杂区农作物分类精度,大宗作物春玉米、夏玉米的分类精度在80%以上,花生、红薯、蔬菜小宗作物分类精度在60%以上。结论 该研究可为准确获取种植结构复杂区的农作物类型、面积及空间分布信息提供参考依据。     

智能终端使用、膳食健康意识与绿肥稻作系统扩散研究

目的 在“健康中国”战略深入实施背景下,推进食物系统转型对改善居民膳食健康具有重要意义。方法 文章基于安徽、湖南和广西3省区934份实地调查数据,综合运用PLS-SEM、Ordered Logit等模型探究了智能终端使用对自留口粮农户膳食健康意识的影响,并进一步揭示这种意识向健康型食物系统转型实践即绿肥稻作系统采纳行为转化的机理。结果 （1）智能终端使用可以通过消除信息不对称,对农户绿肥稻作系统价值认知、口粮健康感知和健康关注程度具有正向强化作用;（2）口粮健康感知与健康关注可分别与绿肥稻作系统价值认知构成链式中介因子,在智能终端使用和采纳行为之间发挥中介作用。结论 应通过进一步提高智能终端在农村的普及率、增加绿肥稻作系统的在线曝光率来推进绿肥稻作系统在中国南方稻区的推广扩散,并注重改善农户的采纳持续性和采纳质量,以改善农村居民膳食健康。     

黑龙江垦区种养业生产系统可持续发展评价

目的 黑龙江垦区作为中国农业先进生产力的代表地区,如何促进其农业可持续发展,已成为热点研究内容。方法 文章运用能值分析和敏感性分析方法,以黑龙江垦区种养业生产系统为研究对象,综合分析了2009—2018年该系统能值投入的动态变化过程,并评价该系统可持续发展水平。结果 2009—2018年黑龙江农垦种养业生产系统的能值投入呈现“增长—平稳”的趋势。2018年能值投入为11.28×10²¹ sej,不可更新的工业辅助能、可更新的环境资源是能值投入的主要来源,占能值投入总量的64.20 %。其中,单位产值能值投入量为1.47×10¹⁵ sej/万元,能值产出率为2.00,环境负载率为1.05,可持续发展指数为1.91。结论 黑龙江垦区种养业生产系统的可持续发展水平相对较高,但近年来经济效益有所下降,较为依赖工业产品投入。因此,建议黑龙江垦区开展系统性研究,建立机械化生产定位观测站,加强农机具管理与应用,优化柴油和氮肥投入量,明确种养业可持续发展路径,形成区域特色的循环农业发展模式。     

我国粳稻生态效率的演变与区域差异研究

目的 运用生态效率的方法,评判粮食生产能否协调好口粮保供、粮农保收和生态保育之间的关系,对我国粮食生产可持续发展政策制订提供参考。方法 文章以生产力和赢利性双重目标为约束,以碳排放和农田污染为非期望产出,运用DEA-SBM模型,以粳稻主产省为测评对象,分析我国粮食连年丰产期粳稻生态效率及其时空演变特征,诊断生态效率的短板。结果 2004—2018年我国粳稻生态效率年平均值为0.858 4,无明显上升趋势,总体处于较高水平;东北稻区的黑龙江、吉林、辽宁,长江中下游稻区的江苏、安徽,以及西南稻区的云南,粳稻生产处于生态相对高效水平,华北稻区和西北稻区则处于生态相对低效水平;生态效率损失主要由农化物资及排灌费的高投入,以及非期望产出的高冗余造成。结论 我国粳稻实现高产的环境代价仍较大,全国粳稻生态效率地域差异明显,未来粳稻生产可适当向生态相对高效区域集中。     

数字经济时代农产品品牌资产形成影响因素的实证研究

目的 数字经济时代如何提升农产品品牌资产,对构建新型品牌农业格局,促进农业现代化发展具有重要的价值和意义。方法 文章运用结构方程模型和层次回归模型,对有过实体店和互联网购买农产品经历的消费者进行了问卷调研,分析数字经济时代企业营销策略（即服务策略、体验策略和传播策略）、数字特征及品牌内涵对农产品品牌资产的影响。结果 数字经济时代,企业的服务策略能正向影响品牌忠诚;体验策略能正向影响品牌认知和品牌联想;传播策略正向影响品牌联想;数字特征正向影响品牌认知和品牌联想;品牌内涵则能同时正向影响品牌认知、品牌联想和品牌忠诚。结论 （1）企业可以根据农产品品牌资产的不同需求,采用针对性的营销策略。（2）在技术波动和竞争强度的数字经济时代,企业可以使用机器学习等新技术,同提升农产品运营效率。（3）企业要深入挖掘品牌内涵,根据不同品牌类型选择高效宣传方式。     

农作物类型遥感识别算法及国产高分卫星应用示例

目的 随着国产高分卫星的快速发展,高分卫星遥感数据在农作物类型遥感识别中获得了广泛应用。通过对农作物类型遥感识别算法的总结,可以发现农作物类型遥感识别算法的优缺点,能够提高国产高分卫星在农业遥感监测中的应用水平。方法 文章在农作物类型遥感识别算法原理分析基础上,对农作物类型遥感识别算法进行分类,并基于高分六号宽幅数据（GF-6/WFV）,在各类算法中选择1~2种典型方法进行示例说明。结果 光谱特征的可分性是遥感识别算法的基础,根据实施方案的差异,农作物类型遥感识别算法可分为目视解译算法、机器学习法和特征指数识别算法3类。基于GF-6/WFV的随机森林的花生类作物识别、光谱空间特征指数算法的园地识别和时间序列特征指数的冬小麦识别的结果精度均大于90%。结论 当前农作物类别遥感识别算法中,高分卫星数据都能够得到有效应用,国产高分卫星数据的应用前景广阔。     

黄桃种植区提取及其潜在适生区预测

目的 产业振兴是乡村振兴的一项重要内容,发展乡村产业,对我国乡村振兴战略的实施有重要意义。黄桃是湖北省江陵县三湖农场的特色农产品,通过识别黄桃种植区并预测其潜在适生区,将有助于黄桃生产空间布局优化。方法 文章选取哨兵二号遥感影像,利用时间序列植被指数、物候特征以及随机森林分类器方法对研究区黄桃种植区进行提取。在此基础上,选取环境变量,使用最大熵模型MaxEnt对黄桃在江汉平原的潜在适生区进行预测。结果 （1）黄桃开花是利用遥感进行黄桃种植区提取的重要物候特征,黄桃种植区提取的总体精度为87%,kappa系数为0.84,分类精度较好,可满足应用要求;（2）最大熵模型MaxEnt精度显示AUC值为0.993,说明预测结果可靠,可用于黄桃潜在适生区的预测;（3）黄桃的潜在适生区主要位于江陵县中北部、沙市区南部、潜江市东南部以及公安县东北部,宜城市和京山县北部也适宜黄桃的种植;（4）最高及最低太阳辐射、最低气温、高程为影响黄桃生长的主要环境变量。结论 该研究成果能够为黄桃的空间布局优化与乡村振兴提供理论指导和决策依据。     

基于集成深度学习模型的耕地地块提取

目的 耕地地块空间分布是农业生产管理和农业政策制定的重要基础信息。我国农业耕作方式和种植结构复杂,地块形状多样、均质性较低,基于Landsat 影像的传统方法难以实现地块的准确提取。方法 文章提出一种集成深度学习模型（Ensemble Deep Learning,EDL）,可以在高分辨遥感影像中实现地块提取。首先通过随机可放回的Bagging抽样方法得到不同的训练集,然后将训练集用于多个卷积神经网络（FCN、PspNet、SegNet、Unet）,逐像素计算相应的耕地边界概率,最后将概率图按照平均值进行集成,获得耕地地块边界,进而实现耕地地块的提取。结果 该文提出EDL方法提取耕地地块的总体精度达到96%,相较于FCN、SegNet、Unet提升了1%, 相较于PspNet提升了2%。相较于单个分类器, 集成深度学习模型可以减小偏差,提高地块提取的准确率结论 集成深度学习模型能够综合多个卷积神经网络的优点,提高分类精度,为耕地地块边界提取提供了新方法。     

收入增长、饮食结构转变与食物系统碳排放——来自中国6省住户调查数据的证据

目的 食物系统碳排放在全球碳排放中的比重已达到30%。聚焦居民收入增长对食物消费结构变化的影响及其带来的碳排放效应，从饮食结构视角考察居民收入增长导致的食物系统碳排放变动。方法 文章从微观视角运用EASI需求系统模型分析不同收入增长模式下食物系统碳排放的可能增长路径。结果 （1）收入增长会使碳排放密集型的牛羊肉等动物类食物的消费量快速增长；（2）在不考虑收入分布变化的收入增长10%～50%的情景下，人均食物系统碳排放的变动在-5.23%～13.99%，收入差距缩小和中等收入群体壮大的收入增长模式则会使排放进一步增加；（3）在收入增长幅度低于30%时，农业减排技术进步可以有效中和食物系统碳排放增长，反映出农业减排技术进步对于减缓食物系统碳排放的重要性和有限性。结论 有必要制定依靠农业减排技术创新为核心的综合减排策略，进一步促进饮食的健康和环境协同增效，引导居民的饮食结构向果蔬等植物类食物及“低畜肉，高禽、蛋、奶、水产品”的动物类饮食结构转变。     

绿色城镇化进程中水环境治理PPP模式运行问题

分析中国城镇化进程中水环境污染及治理投资现状,得出PPP模式将在填补绿色城镇化所需资金缺口、推动社会投资方面发挥积极作用。总结PPP模式在水环境治理投资领域的新发展及具体应用,指出水环境治理投资PPP项目实践中存在各地管理水平不一、民营环保企业参与度低、投资回报机制不健全及法律服务体系不完善等问题。最后提出政府应规范水环境保护PPP项目采购标准,成立专门的PPP管理中心;合理设置社会资本进入门槛,科学构建项目交易制度;建立动态调整的收费定价及政府补贴机制;完善PPP法律服务体系等建议。     

PPP模式下水利工程项目物有所值决策评价

在物有所值(VFM)理论分析的基础上,通过相关研究,比较不同国家VFM决策评价体系,并结合水利工程项目的特点,分析我国PPP模式下水利工程项目VFM决策评价流程。从定性和定量分析两个角度,研究PPP模式下水利工程项目VFM决策评价方法,为有效构建并完善PPP模式下水利工程项目的 VFM决策评价体系提供依据。     

城市供水PPP项目运营绩效评价指标体系研究

在分析城市供水PPP项目的基本属性和主要特点的基础上,依照系统性、全面性、可操作性、代表性原则,构建了由项目投入、项目过程、项目产出、项目结果 4个一级指标及若干个二、三级指标组成的城市供水PPP项目运营绩效评价指标体系,并对各评价指标的内涵进行了说明。     

节水潜力预测研究综述

系统整理并分析了不同领域节水潜力预测方法的分类、原理、适用范围及研究现状,帮助从业人员针对实际问题快速选择模型。分析认为,基于公式模型的节水潜力预测方法收集数据较少,操作简捷,使用范围较广,但精确性不高;基于机器学习的节水潜力预测方法虽然收集的数据种类和数量较多,但构造出的预测模型使用范围广,精度高。针对节水潜力预测的现存问题,总结分析了其发展趋势。未来节水潜力预测的研究应根据不同产业和地域特点,引入深度学习、大数据等新技术,实现精细化节水潜力预测;同时加快完善基于互联网的节水潜力预测应用,实现集成数据收集、处理、预测、发布等功能于一体的节水社会化服务。     

基于五元联系数的水环境治理PPP项目可持续性评价

随着我国环境治理力度的加大,水环境治理PPP项目在基础设施建设中占了相当大的比重。但是,由于缺乏系统的指标体系、评价方法和考核工具,很难从理论上评判我国的城市水环境现状以及治理后的可持续性。借助集对分析理论,构建了基于五元联系数的水环境治理PPP项目可持续性评价模型,并选取许昌市水环境治理PPP项目进行案例分析。结果表明:项目整体可持续性较强,并存在上升的趋势,但项目公司管理可持续性处于下降趋势,应重点关注。运用集对分析模型,不仅可以得出项目整体的可持续性及趋势,也可以得出各评价指标的趋势,为项目提高或保持其可持续决策提供了依据。     

完善城市水环境综合治理PPP模式的研究

针对以政府为主导的传统水污染治理方法治理力度不够等问题,以江西省抚河流域生态保护及综合治理为例,分析城市水环境综合治理中运用PPP模式产生的效益及遇到的阻力。研究结果表明,必须从国家法律层面促进PPP模式的发展;各级财政部门要引导PPP模式的进行;金融行业、民营企业等必须加强合作,积极参与PPP模式,发挥各自的优势,建立利益共享、风险共担、全程合作的关系。     

基于实物期权的城市供水PPP项目投资决策分析

为解决城市供水PPP项目中实物期权的价值合理界定问题,通过分析城市供水PPP项目的期权特性,采用二叉树实物期权定价模型对项目中隐含的期权进行定价,并运用模糊综合评价法对项目的复合期权价值加以完善,建立城市供水项目的价值评估模型,完善了传统的城市供水项目价值评估方法,并通过案例分析,验证了将实物期权法引入到价值评估中有助于合理界定城市供水PPP项目的不确定性价值,准确反映项目的实际价值,从而为投资者提供有效的决策依据。     

基于ACRM模型不同时期冬小麦LAI和叶绿素反演研究

通过冬小麦4个生育期不同长势冠层光谱观测数据,模拟HJ小卫星多光谱等效反射率;然后使用双层冠层反射率模型(ACRM)反演各生育期冬小麦LAI和叶绿素含量,分析HJ小卫星多光谱数据定量反演LAI和叶绿素含量的应用潜力以及ACRM模型在不同冬小麦生育期的LAI和叶绿素含量反演误差。将模型反演值与实测值对比分析发现:(1)LAI和叶绿素含量反演值与地面实测值有很高的相关性,应用HJ小卫星多光谱数据定量反演LAI和叶绿素有很大的应用潜力;(2)ACRM模型在不同生育期的冬小麦LAI和叶绿素含量反演误差存在差异。     

基于水贫困指数及MSCS-SVM模型的云南省水安全评价

为科学评价云南省近10年水安全状况,利用多策略布谷鸟搜索(MSCS)算法搜寻支持向量机(SVM)最佳学习参数,提出MSCS-SVM模型。首先选取6个典型测试函数对CMCS算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索(CS)算法的仿真结果进行对比;其次基于国际上通用的水贫困指数构建区域水安全评价指标体系和分级标准,采用在分级标准阈值间随机内插和随机选取的方法构造训练样本及检验样本,以对MSCS-SVM模型进行训练及检验;最后利用MSCS-SVM模型对云南省近10年及2020年水安全状况进行评价分析。结果表明:MSCS算法寻优精度远优于CS算法,表现出较好的收敛速度、极值寻优能力和全局搜索性能。利用MSCS-SVM模型对云南省2006年水安全进行评价,结果为不安全,2007—2015年评价结果为临界,2020年评价结果为安全,近10年水安全评价结果随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。