基于灰色关联分析的贵州省粮食产量影响因素研究

贵州省是我国西南地区重要的农业省份之一,粮食生产产值在其国民经济组成中占有重要的地位。在目前全国粮食生产面积不断减少、粮食单产开始出现下降的大背景下,如何保障贵州本省粮食生产与安全关系着省计民生,理应受到重视。文章将采用多元统计中的灰色关联度分析法对影响贵州省粮食产量的因素进行相关分析,通过计算灰色关联度,然后按其大小进行排序,从而确定上述因素分别对贵州省粮食产量的影响程度。结果表明,粮食播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积等是影响贵州省粮食产量的关键因素,其结论可为有效保障贵州省粮食产量增长提供可靠地参考依据。     

山东省粮食产量的影响因素及预测

分析粮食产量的影响因素,并科学地预测粮食产量,对于提高未来粮食产量、保障粮食安全具有重要意义。本文选取1994—2018年粮食产量等数据,对影响粮食产量的因素进行灰色关联度分析,并用ARIMA模型预测粮食产量及影响因素,最后将预测的数据进行灰色关联度分析,并将前后两次灰色关联度分析结果进行比较。结果显示:1994—2018年显著影响粮食产量的因素为粮食播种面积、灌溉面积比重、老年抚养比和化肥投入水平;2019—2023年粮食产量的影响因素为灌溉面积比重、农业生产资料价格总指数、机械化水平;未来5年山东省粮食产量将缓步提升。     

基于GRA&BPNN的广西粮食产量预测研究

[目的]研究粮食产量的影响因素并以其相关性为基础预测粮食产量对实现广西粮食产业的"做强做优"具有重大意义。通常情况下粮食产量与种植技术发展水平、农田耕地面积、土地肥力、气候等诸多因素相关,但是在样本数据不足、数据间关联度不明显的情况下则无法采用回归分析、灰系统等常用预测方法。[方法]文章应用灰色关联分析方法得到水库水量、农田有效灌溉面积、第一产业从业人口、播种面积、除涝面积等5个与广西粮食产量关系最为密切的因子变量,同时取2004~2012年的数据作为学习、训练样本,以2013~2014年的数据为试报样本,并以此建立BP神经网络粮食预测模型。[结果]检验结果表明运用本模型预测粮食产量具有较高的精度和良好的泛化性。[结论]根据模型结果,该文提出提升广西粮食产业发展的可行性建议,即加强水库的管理、引导与粮食产业相关的产业、稳定粮食种植面积、加强洪涝灾害的防御和治理能力、推进农业信息化。     

黑龙江省木材产业发展影响因素的灰色关联分析

根据11年的《中国林业统计年鉴》和《黑龙江省统计年鉴》数据,对黑龙江省木材产业产品的发展变化趋势进行描述;选择影响发展的主要指标对黑龙江省三类木材加工产业进行灰色关联分析,以产值作为参考数列。结果表明,各指标与不同加工产业的产值的关联度各不相同,企业数量对木材加工及木制品业的产值影响最大,年人均劳动生产率对家具制造业的产值的影响最大,造纸及纸制品业的产品销售率对总产值的影响最大。依据研究结果提出提高木材产业技术含量、推进木材产业集聚发展、保障产业可持续发展等提高产业竞争力的对策。     

用最大残差法预测粮食产量灰色变化范围问题的探讨

本文应用灰色系统理论,探索在数据较少的情况下,用正负最大残差来确定包络延伸线。对张开型区间、收缩型区间和稳定型区间计算公式的可行性进行了探讨,对预测值的变化区间进行了估计。     

河北农民收入影响因素灰色关联分析

农民收入水平是反映农村经济发展变化和农民生活水平的指标，短期内如何增加农民收入是新农村建设的核心问题。本文通过分析河北农民收入现状，利用灰色关联理论找出影响农民收入的主要因素，进而提出增收的政策建议。     

山西省农业经济可持续发展影响因素研究——基于灰色关联分析

农业是我国国民经济发展过程中的基础产业,关乎国计民生,长期受到党中央的重点关注。在乡村振兴背景下,山西省农业经济的发展迎来新契机。文章以山西省2011—2020年统计年鉴数据为依托,从投入、产出两个角度刻画山西省农业经济发展状况,通过构建4个一级指标和12个子指标构建指标体系,采用灰色关联分析法测度各指标与总体之间的关联系数与关联程度,提出相应的对策建议,以期为山西省农业经济可持续发展贡献绵薄之力。     

甘肃省粮食生产与影响因素分析

根据甘肃省1985～2005年的相关调查与统计资料,选取影响粮食产量的10个因素,进行了灰色关联度分析和主成分分析,结果表明,20年来甘肃省粮食总产与单产在波动中呈增长趋势;影响因素可以归纳为农业现代化水平、自然灾害和农业土地利用状况3个方面。     

山东省粮食生产系统的动态关联分析

根据灰色关联理论和模型,分析了山东省粮食总产量与各影响因子的动态关联程度;认为影响山东省粮食生产的首要制约因素是粮食单产,其次是农业自然灾害和复种指数,而农业机械总动力、化肥施用量和农村用电量对粮食产量影响较小;提出了加大农业科技投入、加快中低产田改造、加强农田水利建设、发展节水技术等稳定发展粮食生产的对策。     

湖南省粮食生产变化趋势及影响因子研究

分析了湖南近50多年来粮食播种面积、粮食产量的总体变化趋势;对影响湖南省粮食总产量的各项因子作了灰色关联分析,结果表明：粮食单产是影响湖南省粮食总产量的首要因子,它的制约作用呈上升趋势;农田有效灌溉面积和粮食作物播种面积对粮食总产量有重要影响;自然因素对粮食总产量的影响不断下降;农业机械总动力和化肥施用量对粮食总产量的影响不断上升,农业用电量和粮食收购价格指数对粮食总产量影响较小;通过建立多元回归模型,预测出湖南省2010年的粮食总产量达3023．48万t。     

基于灰色关联度分析的云南省经济林产业发展研究

以云南省经济林发展策略为研究目标,运用灰色关联度分析方法,分析近十年的数据,对经济林产业的发展现状进行实证研究。分析发现,尽管云南省林业资源较其他地区相对丰富,但是林业产业发展却不尽如人意。云南省经济林产业中的果类产业、橡胶业比较发达,但其竞争优势受到内部劣势的影响很难长期保持。提出了改善云南经济林产业,带动当地经济发展的对策建议。     

陕西豆科木本植物资源及其利用

经调查,陕西有豆科木本植物27属,72种,6个变种,1个变型;就其用途作了总结。     

基于生态系统服务供需的陕西省土地整治空间分区

研究目的:根据生态系统服务供给和需求的空间差异及平衡状况进行陕西省土地整治空间格局的划分,形成基于生态系统服务供需匹配的土地整治分区方案。研究方法:采用价值当量法核算生态系统服务的供给量,选取社会经济指标定量化表征生态系统服务的需求量,依据生态系统服务的供需匹配类型得到土地整治分区的结果。研究结果:按照生态系统服务供给和需求的空间差异及匹配类型,采用"地区+典型地貌类型"的命名方法将全省划分为6大土地整治区。其中,北部风沙滩地土地整治区和关中平原土地整治区属于"低供给—高需求"类型;黄土丘陵沟壑土地整治区属于"低供给—低需求"类型;黄土台塬土地整治区属于"高供给—高需求"类型;秦岭山地土地整治区和汉中—安康盆地土地整治区属于"高供给—低需求"类型。根据各种类型区的特点明确了各自的土地整治方向。研究结论:陕西省不同地区生态系统服务的供需匹配状况存在较大差异,应该在明确不同匹配类型区域土地整治重点方向的基础上实施差异化整治措施,进一步提高土地整治的效益。     

湖北省粮食生产时空变化及灰色关联动态分析

以湖北省2001—2015年县域和省域粮食生产数据为基础,运用粮食产量重心模型揭示了湖北省粮食生产时空变化特征,在此基础上建立粮食生产与相关因素的灰色关联模型,并对驱动因素进行了分析。结果表明:2001—2015年湖北省粮食总产量和人均粮食产量动态变化趋势一致,总体上呈上升态势,2001—2003年快速下降,2003—2015年连续增长,粮食产量变化最直接的原因是粮食播种面积的变化。2001—2015年粮食产量重心一直在京山县境内移动,但整体上向北偏东52.31°方向移动了11.82km。粮食产量与7个因素显著相关,其中有效灌溉面积、粮食单位面积产量、粮食作物播种面积和农药使用量是湖北省粮食生产的四大驱动因素。     

巢湖市人口-耕地-粮食系统变化特征与预测分析

分析了巢湖市1978~2001年人口、耕地、粮食历史变化特点和规律,运用灰色动态模型GM(1,1)预测其未来变化趋势。根据预测结果,结合该市具体情况,提出人口-耕地-粮食系统可持续发展对策。     

我国粮食生产主要影响因子的灰色关联动态分析

根据1994～2004年我国粮食生产相关指标的统计数据,运用灰色关联理论对影响我国粮食生产的主要因素进行了关联动态分析,定量分析了粮食总产量与各因子的关系密切程度,指出了粮食单产、粮食播种面积、有效灌溉面积及受灾面积是影响中国粮食生产的最重要因素;提出了相关的发展对策。     

流空间视角下湖北省县域土地利用碳排放关联态势及其影响因素研究

研究目的：剖析“流空间”背景下湖北省县域间土地利用碳排放的关联动态,并探究其影响因素,以期通过调控碳排放的关联态势推动县域间的协同碳减排。研究方法：夜间灯光数据模拟能源消耗模型、土地利用碳排放测算模型、修正的引力模型、社会网络分析法、QAP回归模型。研究结果：（1）研究期内,湖北省土地利用碳排放呈现东高西低的空间格局;县域间土地利用碳排放空间关联明显,整体形成以武汉市区为大核心,以各市辖区为小核心的多组团结构,网络的稳健性较强,等级结构有所弱化,紧密度仍有待提升。（2）武汉、黄石等地的市辖区长期居于网络的核心地位,更多充当净收益角色。（3）人口流、信息流和经济流均显著促进县域间碳排放关联网络的形成,其影响作用具有非线性和交互性特征;各县域在经济、产业结构、信息化、创新方面的差异水平及地理邻近性也在不同程度上影响碳排放关联网络的形成。研究结论：需调控县域间土地利用碳排放的关联强度,依据各县域在碳关联网络中的作用及发展态势探索总体碳平衡目标导向下的差别化碳减排措施,形成协同碳减排态势。