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2018对我国粮食产量的灰色关联分析

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发表于 2018-7-14 14:47:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
    摘 要:依据中国统计局对我国农业近二十年来的有关资料,运用灰色关联分析得出我国农业劳动力人数、灌溉面积、化肥用量、机械使用、耕地面积与粮食产量的关联度。结果表明,与粮食产量的关系由密到疏的因素依次为灌溉面积、农业劳动力人数、耕地面积、化肥用量、机械使用。?
  关键词:灰色关联分析;粮食产量;灌溉面积?
  
  1 前言?
  
  农业一直在我国的经济结构中起着基础性地位的作用,当前我国人口基数大,但能耕地种植粮食的地域面积有限。而随着现代化技术的不断进步,粮食产量总体上升,但现在我国的粮食物价上涨,粮食问题已成为一个热点问题。从影响粮食产量的五个因素(农业劳动力人数、灌溉面积、化肥用量、机械使用、耕地面积)出发,使用Matlab软件与Excel软件计算关联度来刻画这些因素的“重量级”。?
  在客观世界中,存在着许多不同类型的系统,每种系统都由许多因素组成。这些因素往往比较复杂,分不清哪些因素关系密切,哪些因素关系不密切,我们称这种关系是灰色的。由于灰色因素的作用,对事物的认识只能停留在表面,而不能看清本质,于是我们引进了关联度分析的概念。目的是通过一定的方法寻求系统内部哪些因素的关系密切,哪些因素的关系不密切,从而掌握系统的主要特征。?
  
  2 计算过程步骤?
  
  2.1 原始数据变换,消除量纲的影响?
  可以将一组的序列中的每一个数分别去除相应序列中的第一个数,得到一组新的序列,初值化数列中没有量纲。这里以1983年的数据为母序列,其余年份的数据为子序列用子序列去除母序列对原始数据作消除量纲的变换。再计算每一年的各数据的绝对差,结果为?
  2.2 计算关联系数?
  2.3 计算关联度?
  关联度是一种“关系”,两个时间序列借助于几何图形比较,如果两个几何图形在任何一时刻点的值都相等,则两个序列的关联度一定等于1。因此,两序列的关联度是两个各个时刻关联系数的算术平均数,用R表示,则R=1N∑Ni=1?r?i,其中N为两个序列的数据个数,r?i为两个序列各个时刻的关联系数,R为关联度。下表就是计算结果:?
  劳动力与粮食产量的关联度为0.857386,机械使用与粮食产量的关联度为0.54945,灌溉面积与粮食产量的关联度为0.927722,化肥用量与粮食产量的关联度为0.592372。?
  
  3 分析与讨论?
  
  (1)农业灌溉面积是影响我国粮食产量的一个非常重要的因素。?
  据调查,我国农田受旱面积年均达3亿亩左右,平均每年因干旱减产粮食280多亿公斤。由于缺水,造成许多地区大量挤占生态用水和环境用水,荒漠化、沙化面积在不断扩大。而我国农业灌溉用水有效利用系数约为0.45。因此,我们应该“节水高产”并举,高度重视水利措施、农业技术措施与传统经验相结合,采取一些工程灌溉技术措施,如滴灌技术、微灌技术、喷灌技术、精确控制灌溉技术等。?
  (2)农业劳动力因素也和我国粮食产量关系密切,而机械使用与粮食产量的关联度较低。?
  农业劳动力因素也和我国粮食产量关系密切表明我国的农业结构与美国的农场耕作方式有很大的不同,我国粮食生产主要依靠劳动力,而农业机械使用较低。目前我国农村人口约占全国总人口数73%,且有递减趋势,实现我国的农业机械化生产将会起到越来越大的作用。我国机械工厂有必要增加农业机械设备,改进机械性能,提高机械工艺技术。
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