基于IOWGA算子的山东省第三产业增加值组合预测

分别使用双指数平滑模型、ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)与NAR神经网络4种单项预测模型,对山东省1990-2018年第三产业增加值数据进行预测。利用灰色关联度指标和有效度指标对单一预测方法进行筛选,将筛选后的单项预测模型用于构建结合决策理论中的IOWGA算子的组合预测模型。分析各项预测结果可以看出,新构建的组合预测模型具有较高的预测精度,其预测效果优于单项预测模型。     

最佳灰色回归组合模型及其在中国营林产值预测中的应用

本文将GM（1，1）与回归模型有机地结合起来，建立的中国营林产值灰色回归组合预测模型，综合利用两者提供的不同的有用信息，改善了单一模型的局限性，提高了模型的预测精度，减少了预测误差，使预测效果更佳。     

三峡库区（湖北段）农业碳排放特征、驱动因素与趋势预测

目的 探讨三峡库区（湖北段）农业碳排放可为其制定低碳农业发展措施，农业碳减排提供理论依据。方法 文章基于2000—2019年三峡库区（湖北段）种植业和畜牧业的8类碳源数据，采用碳排放因子估算法对三峡库区（湖北段）农业碳排放总量进行估算，并根据STIRPAT模型及LMDI模型进行趋势分析与驱动因素分解，运用情景分析法对2020—2030年碳排放进行预测。结果 （1）化肥是三峡库区（湖北段）农业碳排放的第一大碳源，占总量的29.05%，其后依次是畜禽肠道发酵、畜禽粪便管理。（2）2000—2019年农业碳排放总量整体呈先上升后下降的趋势，其中在2014年达峰，总量为171.67万t，且当年的畜牧业排放量总体高于种植业。而农业碳排放强度整体却呈下降趋势，由5.37 t/万元下降至0.87 t/万元。（3）农业生产效率、农业生产结构及人口规模对农业碳排放具有抑制作用，经济发展水平则促进作用显著。（4）强化低碳模式下，2020—2030年预测得知农业碳排放强度将呈持续下降趋势，农业碳排放总量趋于降低，表明库区农业可实现绿色低碳和高质量发展。结论 虽然三峡库区（湖北段）农业碳减排仍存在压力，但农业碳排放量的负增长和碳排放强度的持续下降会促进碳达峰，服务碳中和，以实现“双碳”目标。     

中国马铃薯分省碳足迹核算与减排策略研究——基于生命周期评价法

目的 核算马铃薯碳足迹,分析马铃薯碳足迹变化特征,探寻碳减排途径,为农业固碳减排和实现碳达峰碳中和目标提供数据支撑。方法 文章利用生命周期评价法（Life Cycle Assessment,LCA）对2011—2020年中国马铃薯种植阶段的碳足迹进行核算,研究分析各种植区以及省级马铃薯碳足迹年际变化和马铃薯碳足迹构成,为马铃薯典型种植区提供减排建议。结果 2011—2020年中国省级马铃薯碳排放总量呈现波浪式下降趋势。在时间尺度上,马铃薯单位面积碳足迹呈现明显的上升趋势,年均增长77.5kg CO₂eq/hm²（P<0.01）;单位产量碳足迹呈现缓慢降低趋势,平均每10年下降0.129t CO₂eq/t （P <0.1）;在空间尺度上,北方一作区和西南单双季作区的马铃薯的单位面积碳足迹处于正增长状态,马铃薯的单位产量碳足迹在除甘肃、新疆以外的大部分地区处于减少状态,马铃薯还有很大的减排空间。在马铃薯碳足迹构成中,肥料（77.72%）是马铃薯种植阶段碳足迹的主要来源,其次是农膜（9.64%）和灌溉（8.46%）。结论 综合比较马铃薯各地区的碳足迹发现,西南单双季作区和南方冬作区的减排潜力最大,其次是中原二作区和北方一作区,马铃薯减排重心逐渐南移。马铃薯减排增产已取得了阶段性成果,未来仍有很大发展空间,其中肥料是马铃薯减排的主要入手点,各种植区应制定适合本区特征的减排方案,大力推广先进减排技术,实现马铃薯减排与增产协同发展。     

社会经济非线性时间序列的等维灰数递补预测模型

针对社会经济非线性时间序列的特点,采用等级灰数递补GM（1,1）模型进行预测,模型简单,实用,有较高的精度。     

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。     

京津冀地区梨始花期模拟及花期冻害特征分析

目的 建立京津冀地区梨始花期模拟模型,对梨树花期内冻害发生特征进行分析,为当地梨的生产管理和冻害风险防范提供支撑。方法 文章基于春暖模型构建京津冀地区梨始花期模拟模型,结合1980—2020年该地区171个气象站逐日气温数据,重构各站点逐年梨始花期,研究梨树花期冻害发生特征。结果 （1）构建的梨始花期模拟模型能较好地模拟各物候观测站点的梨始花期年际变化,模型内部检验和交叉检验的均方根误差的平均值分别为2.10 d和2.85 d,决定系数的平均值分别为0.87和0.75,该模型可推广到研究区其他站点;（2）研究区梨始花期日序自南向北逐渐推迟,各站点多年平均始花期在4月2日至5月19日;1980—2020年梨始花期呈现出显著提前的趋势,各站点提前趋势在0.4~5.3d/10年;（3）研究区梨树花期内轻、中、重度冻害频次均呈现出北多南少的空间分布,且41年间大多站点表现为增多的趋势。结论 全球变暖背景下,京津冀地区梨树始花期有所提前,花期内冻害增多,仍需对梨树花期冻害加强防范。研究结果可以指导当地梨树种植和提供防灾减灾政策支撑。     

基于GM(1,1)的一种新型嵌套方法在气井产量预测中的应用

针对常规气井产量预测中因忽略气井工艺措施等其它因素影响而将其处理为干扰异常点,造成与气藏排水采气的开发策略不一致的技术难题,结合GM(1,1)模型与灾变模型,提出一种新的嵌套型GM(1,1)模型。该模型通过将气井工艺作为灾变因子,可以更准确地预测气井自然生产模型下的产量变化规律,有效弥补了常规预测法的不足。研究将新模型应用于川西气藏某生产气井单井产量预测,预测结果分别与GM(1,1)预测结果和Arps产量递减预测模型结果进行比较,结果显示新预测模型比GM(1,1)及产量递减预测模型的回归斜率和相关系数更接近1且回归截距更趋近于0,表明新方法的预测精度更加精确,能准确反映气田开发中的产量变化,不失为一种可选的新型产量预测方法。     

基于DSSAT模型的1961—2017年东北地区马铃薯潜在单产及其影响因子分析

目的 文章基于DSSAT-SUBSTOR作物生长模型, 分析1961—2017年东北三省马铃薯种植区域内均匀分布的21个国家气象局气象观测站点马铃薯的潜在单产的变化特征及气候因子对潜在单产的影响。方法 首先, 基于东北三省马铃薯种植区域内均匀分布的21个国家气象局气象观测站点1961—2017年逐日气象数据, 运用验证后的DSSAT-SUBSTOR模型模拟该时段站点位置马铃薯潜在单产;然后运用灰色关联法提取影响马铃薯潜在单产的优势气象因子;最后运用多元回归分析方法揭示主要优势气象因子对潜在单产的影响程度, 分析马铃薯潜在单产及其气候影响因子的时空差异性。结果 （1）1961—2017年东北三省国家气象局站点马铃薯潜在单产均呈减少趋势,潜在单产最低和最高的站点分别是五大连池和梅河口, 变化最小和最大的站点分别是兴城和绥芬河;（2）1961—2017年黑龙江省增温幅度最大, 吉林省气温日较差降低最多, 辽宁省日辐射量减少最明显;研究区生长季平均温的升高、气温日较差的降低以及辐射量的减少均导致马铃薯潜在单产降低, 其中, 平均温度是对研究区马铃薯潜在单产减产贡献最大的气象因子;对平均温度、气温日较差和日辐射量最敏感的站点分别是五大连池、公主岭和瓦房店。结论 东北三省地区已进入气候暖干化阶段, 在今后的马铃薯生产中应通过适时调整播期、培育或引进适应气候变化的新品种等科学农田管理措施, 充分利用气候资源、提高马铃薯生产力水平。     

基于GM(1,1)模型库的城镇中长期用水量预测研究

针对GM(1,1)模型对城镇用水量预测精度不高、适应性不强、难操作的问题,利用C#语言编程建立了城镇用水量预测模型库,并利用该模型库对某城镇中长期用水量进行了预测,取得了良好的效果;表明模型库预测的方法能克服GM(1,1)方法的不足,为城镇中长期用水量预测提供具有可操作性的新途径,具有重要的应用价值。     

临沂市需水预测信息系统的研究和探讨

借鉴国内外节水管理的成功经验,结合临沂市具体情况,建立了临沂市需水预测模型,并在此基础上把数据库技术和需水预测模型进行系统集成,研究和探讨了临沂市需水预测信息系统的开发,并建立了完整的系统数据库.该系统将为临沂市今后的经济发展模式选择和水利工程建设提供可靠依据.     

多水电站联合长期预报水情方法研究

研究相邻水电站和本站不同预报项目之间水情的相关关系，在逐步回归方法的基础上对所选因子进行优化筛选，使预报的结果与实测值最为接近，然后用已有的相关关系对所得的预报结果作参照验证或修正。该方法可提高预报精度，基本上能满足水电站对水情预报的要求，提高了水电站的经济效益。     

Private Crop Insurers and the Reinsurance Fund Allocation Decision

This research investigates the strategic behavior of private crop insurance firms reinsured by the USDA through the Standard Reinsurance Agreement. This arrangement allows the private firm to strategically allocate individual policies into different risk-sharing arrangements. Thus, firm earnings are conditioned upon accurately forecasting policy loss experience. Our analysis begins with models investigating the characteristics explaining the placement of policies into the assigned risk fund. Then a simulation model of the SRA is used to compare the post-SRA returns of actual firm allocations to two alternative allocation strategies based on a aggregate models and a policy-level econometric forecasting model.     

Estimating Farm Equipment Depreciation: Which Functional Form Is Best?

Farm equipment depreciation has been the focus of research in economics and engineering for more than 60 years. Using data from 16 years of auction sales, depreciation functions were estimated for 17 types of equipment, including tractors, combines, swathers, planters, discs, and trucks. The Box–Cox function did the best job of explaining variability in these various sales data bases and in forecasting prices in an out-of-sample data set. Nevertheless, the much less complicated double square root and sum-of-year's digits functions performed nearly as well. Simplified double square root estimates are provided for practitioners interested in forecasting equipment depreciation.     

A hybrid commodity price‐forecasting model applied to the sugar–alcohol sector

Accurate price forecasting for agricultural commodities can have significant decision‐making implications for suppliers, especially those of biofuels, where the agriculture and energy sectors intersect. Environmental pressures and high oil prices affect demand for biofuels and have reignited the discussion about effects on food prices. Suppliers in the sugar–alcohol sector need to decide the ideal proportion of ethanol and sugar to optimise their financial strategy. Prices can be affected by exogenous factors, such as exchange rates and interest rates, as well as non‐observable variables like the convenience yield, which is related to supply shortages. The literature generally uses two approaches: artificial neural networks (ANNs), which are recognised as being in the forefront of exogenous‐variable analysis, and stochastic models such as the Kalman filter, which is able to account for non‐observable variables. This article proposes a hybrid model for forecasting the prices of agricultural commodities that is built upon both approaches and is applied to forecast the price of sugar. The Kalman filter considers the structure of the stochastic process that describes the evolution of prices. Neural networks allow variables that can impact asset prices in an indirect, nonlinear way, what cannot be incorporated easily into traditional econometric models.     

基于小波神经网络的鱼类价格预测研究

鱼类市场价格是影响渔民收益的重要因素,因此如何能够准确分析和预测鱼类的价格是一个十分重要的问题.论文在考虑了BP网络原形的一些缺点和不足,尝试在传统BP算法的基础上将网络神经元中的激励函数换成小波子函数,组建成的小波神经网络.通过对鲈鱼价格的预测,验证了小波神经网络的可行性,然后基于阿里巴巴的鲈鱼价格的历史数据,验证了该方法的合理性.最后开展对新疆乌伦古湖水产综合基地三类主要鱼类价格预测的实证研究,研究结果表明河鲈和梭鲈的价格会有小幅的波动,但高白鲑的价格会有大幅的提升.因此,小波神经网络作为一种传统神经网络的改进,可用于预测鱼类价格的短期预测,为水产基地的决策提供依据.     

No News Is Good News: Stochastic Parameters versus Media Coverage Indices in Demand Models after Food Scares

We develop a stochastic parameter approach to model the time-varying impacts of food scares on consumption, as an alternative to the inclusion of news coverage indices in the demand function. We empirically test the methodology on data from four food scares, the 1982 heptachlor milk contamination in Oahu, Hawaii and the bovine spongiform encephalopathy and two Escherichia coli scares on U.S. meat demand over the period 1993–9. Results show that the inclusion of time-varying parameters in demand models enables the capturing of the impact of food safety information and provides better short-term forecasts.     

Demand Estimation in the Presence of Stochastic Trend and Seasonality: The Case of Meat Demand in the United Kingdom

If budget shares have stochastic trend or seasonality or both, then demand equations based on the assumption of deterministic trend and deterministic seasonality will be mis-specified. We test this proposition by estimating a Linearized Almost Ideal (LAI) demand system for meat demand in the United Kingdom using Harvey's structural time series methodology. We demonstrate that the model specification allowing for stochastic trend and deterministic seasonality performs best in terms of diagnostic tests and goodness of fit measures. It is also shown that the model with stochastic trend is better at out-of-sample forecasting.     

林业经济预测模型库系统的设计与多模型组合研究

在综合前人林业经济预测模型和方法成果的基础上,研究开发了林业经济预测模型库系统。该系统有效地实现了模型的表示、生成及预测等功能,特别是多模型的灵活选择与组合,解决了多年来运用孤立模型进行预测的问题,提高了预测的效率与效果。此外,该系统的可视化界面方便了用户的使用。最后结合林业经济预测实例说明了多模型组合的应用及使用林业经济预测模型库系统进行预测的有效性。