基于耕地资源质量分类监测的土壤条件变化对粮食产量的影响——以河南省兰考县为例

为突出土壤条件变化对粮食产量的影响,采用趋势分析法和对比分析法,以兰考县耕地资源质量分类监测工作为例,分析土壤监测样点不同年份的土壤条件变化对当地粮食产量造成的影响。研究表明,土壤有机质含量的增加和土壤pH在合理范围内的增加都能够提升粮食产量。建议以测土配方施肥为基础,增加有机肥的使用量,提升土壤有机质含量,并针对当地土壤的实际情况和主要作物类型,提出有针对性的改良土壤pH的措施,以提升粮食产量。

黑龙江省粮食产量提升路径分析与建议

2004年以来,黑龙江省粮食生产实现了二十连丰。近年来,粮食产量、商品量、调出量稳居全国第一。2023年全省人均粮食占有量为2513.13公斤,是全国平均值486.01公斤的5.17倍。为保障国家粮食安全做出了突出贡献,国家粮食安全压舱石的作用稳步提升。“十三五”以来(2016年至2023年),黑龙江省粮食作物产量从1480.76亿斤增长到1557.64亿斤,但占全国粮食产量的比例从11.57%下降到11.20%。

湖北省粮食产量影响因素分析─基于主成分回归

由于湖北省粮食播种面积、高标准农田数量、耕地有效灌溉面积、农业生产机械化率数据之间存在多重共线性,分析其对湖北省粮食产量影响时,运用最小二乘法估计参数容易失真而缺乏解释性。因此,利用能够解决多重共线性问题的主成分回归来分析粮食播种面积、高标准农田数量、耕地有效灌溉面积、农业生产机械化率对湖北省粮食产量影响。回归的参数客观可靠,真实有效,通过对解释变量的释读,结果发现与湖北省粮食生产的实现情况基本吻合。

基于机器学习和未来气候变化模式的埃塞俄比亚粮食产量预测

对于以农业产业为支柱的埃塞俄比亚,粮食供应和安全对国家安全和人民的生计尤为重要。由于作物生长和气候因素之间的复杂耦合关系,预测气候变化对农作物产量影响具有较大难度,机器学习技术为这种复杂系统变化的预测提供了一种有效途径。本研究利用37个全球气候模式(GCM)的数据以及土壤数据,基于机器学习模型,预测了埃塞俄比亚2021年至2050年5种主要粮食作物在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的产量变化。经GCM和变量的筛选后,利用梅赫季和贝尔格季中5种主要粮食作物的10个产量数据对直方图梯度提升决策树、极端梯度提升随机森林、轻梯度提升决策树、随机森林、极限树以及K近邻6种机器学习模型进行训练。经过模型评估,选择表现良好的3个模型,采用线性回归算法进行堆叠,然后使用堆叠模型进行预测。研究结果表明,未来30年埃塞俄比亚梅赫季5种主要粮食作物产量变化以增产<2 t·hm^(-2)为主;SSP126情景下的贝尔格季将出现更明显的减产现象,这可能是由于温室效应的减缓降低了CO_(2)的施肥效应。随着人类活动造成的生态环境恶化,研究区农业生产对粮食结构改变和重新分配生产力的需求不断增长,导致农作物生产力向新的适宜地区转移。研究区在SSP126和SSP585情景下将分别因为干旱缓解和温室效应加剧而获得更高的粮食作物生产力。

基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN模型的中国粮食产量预测

为更加准确地预测我国粮食总产量,基于自适应差分进化算法来智能地选择基于注意力机制的双向独立循环神经网络的超参数,并考虑了粮食作物单位产量、农业生产条件、科技因素、农业保险、市场及经济因素五大类影响因素,构建了基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN粮食产量预测模型。经过预测分析得出我国2020—2024的粮食产量分别为6.67亿吨、6.72亿吨、6.80亿吨、6.99亿吨、7.02亿吨,总体呈现震荡上涨趋势,平均年增长率为1.15%。同时,通过对多个变量进行的注意力权重的分析,发现现阶段对我国粮食总产量预测贡献最大的三个变量为:谷物单位面积产量,粮食作物总播种面积,耕地灌溉面积,且政府对农业保险的政策性补贴、粮食进口量、谷物生产价格指数、农业生产资料指数也有助于提升我国的粮食总产量,并据此对我国粮食行业发展提出了建议。

基于Bayesian-LightGBM模型的粮食产量预测研究

目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题。为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模型。以广西的早、晚水稻产量及16个粮食产量影响因素为数据集进行仿真试验,结果表明:基于线性回归的预测模型的平均绝对值误差为1.255,基于决策树的预测模型的平均绝对值误差为0.426,基于随机森林的预测模型的平均值误差为0.315,基于Bayesian-LightGBM的预测模型的平均绝对值误差为0.049。相比其他预测模型,Bayesian-LightGBM粮食产量预测模型能够更有效地实现粮食产量预测,预测精度更高。

基于多元回归模型的菏泽市粮食产量主要影响因素分析及对策建议

粮食是人类的生命线,是国家的基石。为了提高菏泽市粮食产量,本文基于双对数多元线性回归模型来探究影响菏泽市粮食产量的主要因素。本文搜集了菏泽市2000~2022年粮食产量及其相关指标的统计数据,分别以菏泽市粮食总产量、粮食单产量、人均粮食产量为被解释变量,选取粮食播种面积、农用化肥施用折纯量、农业机械总动力、农药施用量、有效灌溉面积、乡村劳动力资源、全年平均温度、全年降水量、全年日照时数为解释变量,建立双对数多元线性回归模型,通过逐步回归法消除多重共线性,最终得到粮食播种面积、农药施用量、有效灌溉面积、乡村劳动力资源、全年降水量是影响菏泽市粮食产量的主要因素。最后,针对主要影响因素提出对策建议。

农村居民非农收入对粮食产量的影响——基于《江苏统计年鉴》(1999—2019年)数据

采用《江苏统计年鉴》(1999—2019年)数据,运用多元线性回归模型,从宏观角度分析农村居民非农收入对江苏省粮食产量的影响。研究表明,江苏省农村居民非农收入和粮食播种面积对粮食产量均存在显著的正向影响,农村居民非农收入产生的影响远低于粮食播种面积对粮食产量的影响。而农用化肥施用折纯量对粮食产量存在显著的负向影响。根据研究结果,从剩余劳动力转移、技术创新和农业绿色发展3个方面提出对策,以期促进农民增收、提高粮食产量,从而保障粮食安全。

基于灰色变权组合模型的河南粮食产量预测分析

科学合理地考虑各生产资源要素在农业中的运用,促进粮食产量的稳定增长,是保障粮食安全的关键。选取河南省2005~2021年粮食产量及相关因素数据,利用灰色关联模型提取影响粮食产量的主要影响因素,基于方差倒数加权法构建由GM(1, N)、Lasso回归、BP神经网络组成的多变量变权重组合预测模型,对河南粮食产量的变化趋势进行拟合与预测。结果表明,变权重组合预测模型的预测误差为0.589%,预测精度高且性能稳定;预测河南粮食产量在2022~2025年将会保持稳定增长,并在2025年达到73 282.65 kt。

中国耕地面积-粮食产量重心迁移轨迹特征及空间错位关系

为了探究粮食资源和耕地利用效率的协调统一,利用2000—2019年中国耕地面积和粮食产量数据,以省域为研究对象,基于重心模型和空间错位指数,系统分析全国耕地面积、粮食产量重心迁移轨迹特征及空间错位关系。结果表明:研究期内耕地面积重心与粮食产量重心变化方向不尽相同,耕地面积重心从河南省博爱县向东北移动,而粮食产量重心则先从河南省舞阳县向东北后再向东向平移;全国的粮食产量和耕地面积主要集中在中水平区和中低水平区,且由东到西呈现正向错位到负向错位的分布特征;耕地面积和粮食产量受资源禀赋影响较大,但经济发展水平、人口、降水量和积温水平等因素也具有一定的推动作用。

基于灰色关联分析的甘肃省粮食产量影响因素研究

文章基于甘肃省2012—2021年的粮食产量及相关数据,采用灰色关联分析方法,从自然因素、科技因素和经济因素三个方面选取了9个影响甘肃省粮食产量的指标,分析结果表明:有效灌溉面积对甘肃省粮食产量的影响最大,粮食播种面积、化肥施用量和农业机械总动力对粮食产量的影响逐渐增强,而农村人均可支配收入对甘肃省粮食产量的影响最小。基于此,从严守耕地红线、加大科技投入力度、培养高素质农民和大力发展绿色农业等方面提出了提高甘肃省粮食产量的建议。

江苏省粮食产量影响因素的灰色关联分析及对策建议

以江苏省粮食产量为例,基于2010—2021年度数据,利用灰色关联法对影响该省粮食产量因素展开估算分析,探究该省粮食产量波动的影响因素。结果表明,影响江苏省粮食产量的因素依次为有效灌溉面积、粮食播种面积、农业机械总动力、除涝面积、农村用电量、化肥使用提纯量和农药使用量。针对以上影响因素及成因,提出了有助于稳定该省粮食生产的对策建议。

基于VAR-MGM-BP组合模型的中国粮食产量短期预测

为提高粮食产量的预测精度,合理预测其发展趋势,保障粮食安全,选取2000-2021年中国粮食产量、农业总产值和农业就业人员数据,构建了ARIMA,GM,VAR,MGM,ARIMA-GM-BP,VAR-GM-BP,ARIMA-MGM-BP和VAR-MGM-BP等一系列模型,并以MAPE为评价指标对模型进行拟合和预测精度比较.结果表明:多变量预测模型在预测精度方面优于单变量预测模型,而多变量组合模型又优于单变量组合模型;进一步表明,提升组合模型中单一模型的预测精度有助于提升组合模型的预测精度.最后,研究构建的VAR-MGM-BP组合模型拥有最小的MAPE值,并利用VAR-MGM-BP模型对中国未来五年的粮食产量进行预测.

基于经验模态分解与极限学习机的粮食产量模型预测

由于粮食产量中的历史数据存在较强的时间序列非平稳性和复杂性,传统的单一极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型具有低预测精度和差鲁棒性的问题。本文通过优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的内部参数,将分解后的分量模型预测结果进行叠加,使得对粮食产量的预测更加精准。首先在建立预测模型之前引入经验模态分解模型从原始数据中提取内在特征;其次根据分解得到多个平稳的粮食模态分量,并建立预测模型。实验结果表明,提出的EMD-ELM-WOA组合预测模型与单一的ELM神经网络、BP神经网络、SVM模型、EMD-ELM模型相比预测误差最小,精度最高。

安徽省农业基础设施对粮食产量增长的影响效应

以安徽省16个地市2008—2020年的面板数据为样本,研究分析了农业基础设施对全省及皖南、皖北、皖江地区粮食产量增长的影响。实证结果表明:安徽省农田水利、农业电力及农村交通基础设施均对粮食产量增长起到积极的促进作用。从省内各地区来看,农田水利基础设施对皖南、皖江地区有显著正向影响,对皖北无影响;农业电力基础设施对皖北地区有显著正向影响,对皖南无影响,对皖江有显著负向影响;农村交通基础设施对皖北地区有显著正向影响,对皖南地区有显著负向影响,对皖江无影响。针对各地区农业基础设施影响粮食产量增长的不同效应,因地制宜地提出了相应建议。

气候变化对四川省粮食产量的影响研究

文章整理了四川省145个县(区)近年气候变化、粮食生产的相关面板数据,将气候因素引入C-D生产函数,建立经济-气候模型(简称C-D-C生产模型)进行分析,旨在探寻气候因素变化对于粮食产量的影响,并为保障我国粮食安全提供对策建议。结果表明:年均气温、年均降水均对粮食产量有显著正向影响,技术进步也在一定程度上有利于粮食增产。基于结果,本文从气象预警、返乡就业、科技投入等方面提出了相应建议。

确保2024年粮食产量稳步增长 加快推进种业振兴行动

中央农村工作会议2023年12月19—20日在北京召开。会议强调,要学习运用“千万工程”蕴含的发展理念、工作方法和推进机制,从农民群众反映强烈的实际问题出发,找准乡村振兴的切入点,提高工作实效。抓好粮食和重要农产品生产,稳定粮食播种面积,推动大面积提高粮食单产,巩固大豆扩种成果,探索建立粮食产销区省际横向利益补偿机制,做好农业防灾减灾救灾工作,确保2024年粮食产量保持在6.5亿t(1.3万亿斤)以上。

农业机械化水平对粮食产量的影响研究

为了进一步明确农业机械化水平对粮食产量的影响,本研究通过对辽宁省昌图县农业机械化发展现状的探讨,提出应完善相应的农业机械化发展措施,实现大型农机装备的快速普及和应用,切实提升生产效率和生产质量。

如何确保今年粮食产量在1.3万亿斤以上(政策问答·2024年中国经济这么干)

2023年,我国克服主产区局地洪涝干旱等灾害影响,粮食产量再创新高,实现“二十连丰”。在高基数上,今年如何确保粮食产量保持在1.3万亿斤以上、进一步夯实国家粮食安全根基?

2013—2022年天津市粮食产量变化及其对气候的响应

为探究天津市粮食产量变化及其与气候关系,本文基于主要粮食产量数据、气温降水数据,使用相关分析、回归分析等方法,研究了天津市过去10年粮食产量变化及其与气候的关系,结果表明:(1)玉米和小麦产量逐年增长,在过去10年里,小麦产量增长17万吨,玉米产量增加21.32万吨;(2)天津市降水和日照时数存在显著改变,在过去10年里,年均降水量增加164.2mm,年日照时数增加456.4h,年均气温保持稳定,10年间年均气温仅增加0.6℃;(3)降水量和日照时数对粮食产量有正向影响,降水量变化对小麦产量影响较大,日照时数变化对玉米产量较大,温度对粮食产量影响不够显著。本文在研究粮食产量的基础上量化了气象因子对粮食产量的影响,研究结果在应对气候变化背景下农业生产调试、粮食安全保障等方面具有重要作用。