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基于偏最小二乘回歸模型的湖北省糧食產(chǎn)量影響因素分析

2017-08-08 05:17:43吳紅霞李荊荊聶艷童秋英
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年13期
關(guān)鍵詞:影響因素

吳紅霞++李荊荊++聶艷++童秋英++吳西子

摘要:以湖北省為研究區(qū)域,選取9個影響糧食產(chǎn)量因素指標,通過對自變量之間的多重共線性進行分析診斷,構(gòu)建了基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的2000~2014年湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的偏最小二乘回歸(Partial least squares regression,PLSR)模型。PLSR模型中,自變量對因變量均具有較好的解釋能力,回歸模型的Rcv2=0.946,表明回歸模型的精度較高,擬合效果較好,可靠性強。結(jié)果表明,糧食作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械化總動力、農(nóng)田有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用量以及農(nóng)村用電量共5個指標是影響湖北省糧食產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。

關(guān)鍵詞:偏最小二乘回歸分析;糧食產(chǎn)量;影響因素;湖北省

中圖分類號:F30 文獻標識碼:A 文章編號:0439-8114(2017)13-2553-06

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.13.039

Analysis of Factors Influencing Grain Production of Hubei Province Based on Partial Least Squares Regression

WU Hong-xia1, LI Jing-jing2, NIE Yan1, TONG Qiu-ying3,WU Xi-zi3

(1. Central China Normal University, College of Urban & Environmental Science, Wuhan 430079, China; 2. Research Institute of Land Resources in Hubei Province, Wuhan 430071, China; 3. Wuhan Land Resources and Planning Information Center, Wuhan 430079, China)

Abstract: Taking Hubei Province as the research area, 9 indicators were selected which affected grain production from 2000 to 2014 in Hubei province, the influence factors of grain production partial least-square regression model were constructed which based on C-D production function after analyzing and diagnosing the multiple mutual linear between the independent variables. The PLSR model of grain production indicated that the independent variables had good explanatory power for the dependent variables. Moreover, the goodness of fit Rcv2=0.946 of regression model showed there were high precision, strong reliability and better fitting effect. The results indicated that 5 indicators including the grain sown area, the total power of agricultural machinery, the effective irrigated area of farmland, the quantity of chemical fertilizer and rural power consumption were the main factors which affected grain yield in Hubei Province.

Key words: partial least squares regression analysis;grain production;impact factor;Hubei province

“民以食為天”,糧食是國家的戰(zhàn)略物資,是人民的生存根本。隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展以及人口的日益增加,糧食問題已經(jīng)越來越受國家和人們的高度關(guān)注。2008年國務(wù)院發(fā)布了《國家糧食安全中長期規(guī)劃綱要:2008-2020》文件,著重強調(diào)了中國的糧食安全問題,可見糧食安全對中國國民經(jīng)濟發(fā)展、社會穩(wěn)定和國家自立具有重要的戰(zhàn)略意義[1]。近年來中國的糧食安全已經(jīng)受到越來越多的威脅,比如生物的入侵、國際糧食市場的波動、其他領(lǐng)域?qū)Z食需求的增加等。所以,關(guān)注糧食安全,應(yīng)該重點關(guān)注糧食的生產(chǎn),分析糧食產(chǎn)量的主要影響因素,弄清提高糧食生產(chǎn)的有效途徑,從而保證國家的糧食安全。

已有學(xué)者通過不同的研究尺度、研究方法對糧食產(chǎn)量影響因素進行了深入的分析探討。楊麗霞[2]以浙江省為研究區(qū)域,通過建立C-D函數(shù)模型,運用嶺回歸分析方法對影響糧食單產(chǎn)的各投入因素進行分析探討。李心慧等[3]采用主成分分析的方法對河南省1990~2014年糧食生產(chǎn)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行實證分析,得到各投入要素與糧食產(chǎn)量之間的關(guān)系,為實現(xiàn)河北省糧食產(chǎn)量的增加提供了有效思路。趙玉姝等[4]采用山東省1996~2013年影響糧食產(chǎn)量的12項因子進行灰色關(guān)聯(lián)度分析和多元線性回歸分析,研究影響糧食生產(chǎn)的主要因素以及各因素對糧食產(chǎn)量的影響程度。王贊等[5]選取1985~2007年中國影響糧食生產(chǎn)的6個因素的相關(guān)數(shù)據(jù),利用主成分分析和計量經(jīng)濟分析方法,對中國糧食生產(chǎn)影響因素進行了探討。郝振華等[6]選取甘肅省1990~2010年影響糧食生產(chǎn)的9項指標,構(gòu)建糧食產(chǎn)量的多元線性回歸模型,利用SPSS軟件對各指標進行計量分析,并提出了穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的基本對策。從研究方法上來看,影響糧食產(chǎn)量的因素較多、強弱程度不一,影響因子之間存在著較強的多重共線性,有些回歸模型并沒有很好地解決這一問題。就研究視角而言,目前關(guān)于湖北省糧食生產(chǎn)影響因素分析的研究還較少。湖北省是全國13個糧食主產(chǎn)省(區(qū))的主調(diào)出省之一,境內(nèi)的江漢平原是國家重要商品糧基地之一,具有獨特的地理區(qū)位并處于特殊的經(jīng)濟發(fā)展階段,糧食生產(chǎn)也具有其獨特性和區(qū)域性。

基于此,本研究以湖北省為研究區(qū)域,以2000~2014年為研究時間序列,選取9個影響糧食產(chǎn)量因子指標,構(gòu)建基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型,對湖北省糧食產(chǎn)量的主要影響因素進行定量分析,對今后提高湖北省糧食產(chǎn)量、維護糧食生產(chǎn)安全提供參考。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

湖北省(29°05′N-33°20′N、108°21′E-116°07′E)位于中國中部偏南,長江中游地區(qū),土地總面積18.59萬km2,海拔-20~2 980 m,地勢西高東低,東、西、北三面環(huán)山,中間低平。地貌類型多樣,山地和丘陵崗地分別占全省土地總面積的55.5%和24.5%,平原湖區(qū)面積占20%;全省主要屬亞熱帶季風氣候,光照充足、降水豐沛、雨熱同季,利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。降水季節(jié)性、年際變化比率大,梅雨期長的年份旱澇災(zāi)害多發(fā)。2014年,湖北總?cè)丝? 816萬,其中從事第一產(chǎn)業(yè)人口865.21萬,占總?cè)丝诘?4.88%。2014年糧食總產(chǎn)量為2 584.16萬t,人均糧食占有量444.32 kg。

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標體系

本研究從統(tǒng)計資料可獲取性、數(shù)據(jù)指標的可量化性、主導(dǎo)因素重點凸顯性等原則出發(fā),參考前人的研究[7-10]資料和經(jīng)驗,并結(jié)合湖北省糧食生產(chǎn)的實際情況,選用2000~2014年的數(shù)據(jù)進行分析,其中將糧食總產(chǎn)量(Y)作為預(yù)測的目標數(shù)據(jù),選取糧食作物播種面積(X1)、農(nóng)業(yè)機械化總動力(X2)、從事第一產(chǎn)業(yè)的人數(shù)(X3)、農(nóng)田有效灌溉面積(X4)、農(nóng)用化肥施用量(X5)、農(nóng)村用電量(X6)、生物農(nóng)藥施用量(X7)、地膜使用量(X8)、水土流失治理面積(X9)共9個對湖北省糧食產(chǎn)量影響較大的指標來構(gòu)建湖北省糧食生產(chǎn)的指標體系。其中,數(shù)據(jù)X1~X7來源于2001~2015年的《湖北省統(tǒng)計年鑒》,數(shù)據(jù)X8、X9來源于2001~2015年的《湖北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

1.3 模型設(shè)定

通常的函數(shù)形式有多項式函數(shù)、不變替代彈性函數(shù)、柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb Douglas 生產(chǎn)函數(shù),簡稱為C-D生產(chǎn)函數(shù))等。其中,C-D生產(chǎn)函數(shù)是進行生產(chǎn)分析的經(jīng)典模型,是多因素數(shù)學(xué)模型,在實際分析中應(yīng)用也較為廣泛[11]。因此,本研究采用柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的對數(shù)形式,其數(shù)學(xué)表達式:

lnY=C+α1lnX1+α2lnX2+α3lnX3+α4lnX4+α5lnX5+α6lnX6+α7lnX7+α8lnX8+α9lnX9+ε (1)

式中,系數(shù)α1~α9為解釋變量X1~X9的待估參數(shù),分別表示各自變量對因變量的彈性系數(shù),反映各自變量對因變量的貢獻度;C為常數(shù)項;ε為隨機擾動項。

1.4 PLSR方法與模型精度評價

PLSR方法是一種新型的多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法,屬于線性建模方法中的一種,集合了主成分分析、典型相關(guān)分析和多元線性逐步回歸三者特點,能有效地解決樣本個數(shù)小于自變量個數(shù)、自變量之間的多重共線性的問題。該方法在自變量降維的同時,還考慮了目標變量矩陣的作用,將壓縮與回歸相結(jié)合,對自變量、因變量均有較強的解釋能力[12]。

PLSR方法中確定最優(yōu)的主成分個數(shù)非常重要,主成分個數(shù)過少、過多會分別導(dǎo)致欠擬合、過擬合的發(fā)生,會降低模型性能。本研究采用留一交叉驗證法(Leave-one-out cross validation)確定模型中的最佳主成分個數(shù)。同時還結(jié)合最小因子原則,采用赤池信息量準則(Akaikes information criterion,AIC)用來進一步輔助確定最佳因子個數(shù)。

選取交叉驗證決定系數(shù)(Determination coefficients of cross-validation,Rcv2)、交叉驗證均方根誤差(Root mean squared error of cross-validation,RMSEcv)、AIC三個參數(shù)衡量[13]。R2越接近于1,說明模型的穩(wěn)定性越好、擬合程度越高;RMSEcv值、AIC值越小模型估算能力越好。

2 湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的實證分析

2.1 多重共線性診斷

運用Matlab 2012a軟件對所選取的9個取對數(shù)后的自變量(X1~X9)之間的多重共線性進行診斷分析,可以得出各解釋變量之間的自相關(guān)程度較高(表1)。各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)的絕對值大部分在0.9以上,說明自變量之間存在比較嚴重的多重共線性。因此,本研究采用PLSR方法具有很好的可行性。

2.2 PLSR模型最佳主成分個數(shù)的確定

在Matlab 2012a軟件環(huán)境下,構(gòu)建湖北省糧食產(chǎn)量的PLSR模型(統(tǒng)計分析在取對數(shù)后的數(shù)據(jù)上進行),以PLSR的主成分個數(shù)為橫坐標,RMSEcv值、AIC值作為縱坐標,繪制隨主成分個數(shù)變化的折線圖,優(yōu)選出RMSEcv值、AIC值同時最小時所對應(yīng)的主成分個數(shù)作為PLSR的最優(yōu)主成分個數(shù)。由圖1可知,當主成分個數(shù)≤5時,RMSEcv值、AIC值呈減小趨勢;當主成分個數(shù)≥5時,RMSEcv值的降低速度趨緩,AIC值呈上升趨勢。綜合考慮PLSR模型的復(fù)雜程度,當主成分個數(shù)為5時,PLSR模型達到最優(yōu)狀態(tài),即Rcv2=0.946時,精度最佳,模型穩(wěn)定性最好。

2.3 PLSR回歸模型

在PLSR回歸模型中,當提取5個主成分時,模型對自變量(X1~X9)的解釋能力可達到99.595%(圖2),可以完全代表9個自變量影響因素的信息,丟失的信息很少。模型對因變量Y(糧食產(chǎn)量)的交叉有效性為94.6%,即Rcv2=0.946時,說明模型達到了較高的精度。

建立線性回歸模型,得到PLSR方程:

lnY=7.009 6+0.771 0 lnX1+0.316 0 lnX2+0.010 5 lnX3+0.291 0 lnX4-0.103 0 lnX5+0.099 6 lnX6-0.020 9 lnX7-0.005 7 lnX8+0.066 4 lnX9 (2)

即:Y=e7.009 6+X10.771 0+X20.316 0+X30.010 5+X40.291 0-X50.103 0+X60.099 6-X70.020 9-X80.005 7+X90.066 4 (3)

結(jié)果表明,所選取的9個對湖北省糧食生產(chǎn)有影響的因素中,糧食作物播種面積(X1)、農(nóng)業(yè)機械化總動力(X2)、農(nóng)田有效灌溉面積(X4)、農(nóng)用化肥施用量(X5)、農(nóng)村用電量(X6)等是影響湖北省糧食生產(chǎn)的主要因素。圖3為湖北省糧食總產(chǎn)量實測值與模型擬合預(yù)測值的對比曲線,可以看出實測值與預(yù)測值的擬合誤差相差不大,具有很高的擬合度。

3 結(jié)果分析

3.1 糧食作物播種面積

湖北省糧食總產(chǎn)量(Y)和糧食作物播種面積(X1)之間具有較強的正相關(guān)關(guān)系(圖4),PLSR方程中糧食作物播種面積具有最大相關(guān)系數(shù)(0.771 0),據(jù)此可知,該因子是影響湖北省糧食產(chǎn)量的重要因素。

2000~2014年,湖北省糧食作物播種面積總體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢,這主要是受國際、國內(nèi)糧食市場價格下降的影響,農(nóng)民種植糧食的積極性受挫,加上大量農(nóng)村勞動力涌向城市,糧食作物播種面積從2000年的415.62萬hm2減少為2003年的357.27萬hm2,4年間減少14.04%;糧食總產(chǎn)量從2000年的2 218.49萬t 減少為2003年的1 921.02萬t,同比減少13.41%。自2004年起,國家要求恢復(fù)糧食生產(chǎn),并開始實施一系列扶持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的政策措施,極大地調(diào)動了農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性,加上湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,湖北省糧食作物播種面積開始增加,相應(yīng)的糧食總產(chǎn)量也實現(xiàn)了2006~2014年的9連增。

從糧食單產(chǎn)上看,湖北省糧食單產(chǎn)在2000~2014年整體上呈上升的趨勢,糧食單產(chǎn)基本全部穩(wěn)定在5.30 t/hm2以上,最高單產(chǎn)達到5.91 t/hm2(2014年)。因此,糧食作物播種面積的增加在很大程度上促進了糧食總產(chǎn)量增加,糧食作物播種面積會直接影響湖北省糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定性,為了保證糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定性增長,確保湖北省糧食生產(chǎn)安全,一定的糧食作物播種面積至關(guān)重要。

3.2 農(nóng)業(yè)機械化總動力

從湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的PLSR方程來看,農(nóng)業(yè)機械化總動力對糧食總產(chǎn)量的彈性為0.316 0,即在其他投入不變的情況下,農(nóng)業(yè)機械化總動力每增加1%,糧食總產(chǎn)量將增加0.316%,對湖北省糧食產(chǎn)量影響位居第二位。近年來,湖北省高度重視發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè),提升農(nóng)機裝備,加大農(nóng)機投入,從而有效提高了農(nóng)業(yè)機械化水平。由圖5可知,2000~2014年湖北省農(nóng)業(yè)機械化總動力從2000年的1 414.02萬kW增加到2014年的4 292.90萬kW,增幅達到203.60%,年均增加13.57%。2000年,湖北省農(nóng)用大中型拖拉機和大中型拖拉機配套農(nóng)具分別為6.82萬臺、4.81萬部,到2014年末分別增加到15.85萬臺、31.80萬部,增長率分別達到132.40%和561.12%;2000年擁有聯(lián)合收割機2 704臺,到2014年數(shù)量達到81 410臺;2014年末,湖北省機電排灌面積為141.682萬hm2,占有效灌溉面積的60.9%。農(nóng)業(yè)機械化總動力是糧食生產(chǎn)現(xiàn)代化水平的集中體現(xiàn),與此同時,湖北省農(nóng)業(yè)機械化程度的快速提高,大大推進了糧食產(chǎn)量的快速增加。因此,提高農(nóng)業(yè)機械化總動力是穩(wěn)定和提高湖北省糧食生產(chǎn)能力的重要途徑。

3.3 農(nóng)田有效灌溉面積

由湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的PLSR方程可以看出,農(nóng)田有效灌溉面積(X4)對湖北省糧食生產(chǎn)的貢獻率為0.291 0,即農(nóng)田有效灌溉面積每增加1個單位,糧食產(chǎn)量就會以0.291 0的倍數(shù)增加,可見農(nóng)田有效灌溉面積也是對湖北省糧食產(chǎn)量影響較大的因素之一。

受季風氣候影響,湖北省降水季節(jié)性和年際變化比率比較大,水資源時空分布不均,梅雨季節(jié)不穩(wěn)定時期旱澇災(zāi)害頻發(fā);另一方面,由于湖北省主要的糧食作物是水稻,水稻對農(nóng)田水利要求很高。據(jù)此,湖北省先后建成了一批防洪、排澇、灌溉等工程設(shè)施,使得湖北省農(nóng)田有效灌溉面積持續(xù)增加,尤其是2006年以后,湖北省農(nóng)田有效灌溉面積從205.663 0萬hm2增加到2014年的232.584 0萬hm2,增長率為13.09%(圖6)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,湖北省農(nóng)用排灌動力機械從2000年的434.49萬kW增加到2014年的732.89萬 kW,增加了68.68%,年均增加4.58%;農(nóng)用水泵由2000年的35.47萬臺增加到2014年的110.60萬臺,增長率達到211.81%,年均增加14.12%;噴灌機械由2000年的0.85萬套增加到2014年的11.04萬套。湖北省農(nóng)田水利工程建設(shè)的加強使得該省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的灌溉條件明顯改善,從而在一定程度上促進了糧食產(chǎn)量的增加。

3.4 農(nóng)用化肥施用量

依據(jù)湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的PLSR方程可以發(fā)現(xiàn),農(nóng)用化肥施用量(X5)與糧食總產(chǎn)量(Y)之間呈現(xiàn)一定的負相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.103 0,也就是說,農(nóng)用化肥施用量每增加一個單位,糧食總產(chǎn)量就會減少0.103 0個單位。

由圖7可知,湖北省農(nóng)用化肥施用量總體上呈現(xiàn)波動上升的趨勢,從2000年的247.08萬t增加到2014年的348.27萬t,15年期間增幅達到40.95%,年均增加2.73%。農(nóng)用化肥施用量與糧食總產(chǎn)量增長在2000~2014年大多數(shù)年份幾乎是同步增加的,尤其是2004年以后,說明現(xiàn)代生物技術(shù)及化學(xué)生產(chǎn)物資能在一定程度上提升糧食產(chǎn)量。但單位化肥用量糧食產(chǎn)量在研究期間總體呈下降的狀態(tài),其指標值從2000年的8.98 t減少到2014年的7.42 t。雖然化肥施用量對糧食增產(chǎn)起到一定的作用,但其帶來的糧食生產(chǎn)率是遞減的,可能是由于土地的承載能力有限,長期使用過量的化學(xué)肥料使得土地不能完全吸收,長此以往會導(dǎo)致土壤板結(jié)、土壤肥力下降,從而影響糧食生產(chǎn)。因此,依靠增加農(nóng)用化肥施用量來提高糧食產(chǎn)量的做法并不科學(xué),提高農(nóng)用化肥利用效率是關(guān)鍵。

3.5 農(nóng)村用電量

從湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的PLSR方程可以看出,農(nóng)村用電量對湖北省糧食生產(chǎn)的貢獻率為0.099 6,即農(nóng)村用電量每增加1個單位,糧食總產(chǎn)量就會增加0.099 6倍,其影響程度僅次于糧食作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械化總動力、農(nóng)田有效灌溉面積和農(nóng)用化肥施用量,但對糧食產(chǎn)量仍起到了一定的正作用。

從圖8可以看出,自2000年起,湖北省農(nóng)村用電量呈不斷增加的趨勢(2001年除外),到2014年湖北省農(nóng)村用電量達到142.23億kW·h,15年間增加了81.37億kW·h,增加率達到133.70%,年均增長8.91%。湖北省地貌類型多樣,受地形、地貌的制約,地勢高低相差較大,導(dǎo)致一部分地勢較高的耕地需要靠機械提灌來完成糧食作物的灌溉。另一方面,近年來,隨著國家和湖北省加大對農(nóng)村電網(wǎng)的改造力度以及其他相關(guān)職能部門的支持配合,湖北省農(nóng)村用電狀況得到了進一步改善,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的電力配套設(shè)施也更加齊全。因此,湖北省農(nóng)村用電量的消耗在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中是不斷增加的。

2000年,湖北省單位農(nóng)村用電量糧食產(chǎn)量為0.003 645 t/kW·h,到2014年,單位農(nóng)村用電量糧食產(chǎn)量減少為0.001 817 t/kW·h,減少50.16%。這主要是因為湖北省糧食產(chǎn)量增長速率遠遠低于農(nóng)村用電量增長速率,因此會出現(xiàn)單位農(nóng)村用電量糧食產(chǎn)量在研究期內(nèi)遞減而糧食總產(chǎn)量仍然上升的趨勢。因此,湖北省農(nóng)村用電量的投入為糧食產(chǎn)量的增加以及農(nóng)村社會經(jīng)濟發(fā)展提供了有效的能源支持。

4 結(jié)論與對策建議

4.1 結(jié)論

本研究對所選取的9個自變量進行多重共線性診斷,發(fā)現(xiàn)各自變量之間的相關(guān)程度較高,存在比較嚴重的多重共線性,表明采用PLSR方法是正確合理的。構(gòu)建湖北省糧食產(chǎn)量的PLSR模型,模型的Rcv2=0.946,說明模型達到了較高的精度,構(gòu)建的模型具有很好的可靠性,對湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的相關(guān)性分析具有較強的解釋能力。構(gòu)建的湖北省糧食產(chǎn)量影響因素的PLSR方程表明,糧食作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械化總動力、農(nóng)田有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用量以及農(nóng)村用電量5個指標是影響湖北省糧食產(chǎn)量的主要因素。其中,農(nóng)用化肥施用量與糧食產(chǎn)量呈負相關(guān),其他4個指標與糧食產(chǎn)量呈正相關(guān)。糧食作物播種面積對糧食產(chǎn)量的影響最大。農(nóng)業(yè)機械投入增加、用電基礎(chǔ)設(shè)施投入增加、改善農(nóng)業(yè)灌溉條件對湖北省糧食增產(chǎn)起重要的作用。

4.2 對策建議

4.2.1 穩(wěn)定耕地面積,挖掘農(nóng)地潛力 繼續(xù)保證一定數(shù)量的耕地面積是提升湖北省糧食產(chǎn)量的關(guān)鍵,落實耕地保護政策,嚴格保障基本農(nóng)田“數(shù)量不減、質(zhì)量不降、用途不變”。同時還需進一步挖掘農(nóng)地潛力,適當加大對農(nóng)地資源的深度開發(fā),推進沃土工程、土壤肥力提升工程等項目,確保糧食產(chǎn)量安全。

4.2.2 加強田間配套設(shè)施建設(shè),提升農(nóng)田有效灌溉水平 湖北省應(yīng)進一步加大對農(nóng)田基礎(chǔ)灌溉設(shè)備的投資,改善農(nóng)業(yè)灌溉條件,提升農(nóng)田有效灌溉水平,增加有效灌溉面積;使用科學(xué)的噴灌、滴灌技術(shù),推進節(jié)水灌溉,優(yōu)化傳統(tǒng)的粗放灌溉方式,提高水資源利用率,擴大灌溉面積。

4.2.3 實施科學(xué)施肥,推廣生態(tài)農(nóng)業(yè) 推進測土配方、精準施肥等措施來提高化肥利用率,兼顧質(zhì)與量;一方面應(yīng)重點加強中、低施肥量地區(qū)的施肥強度,另一方面,要適度調(diào)整高施肥量地區(qū)的施用量,因地制宜實施科學(xué)施肥,指導(dǎo)農(nóng)民合理、高效施肥;減少或防止化肥施用對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境造成的影響,推廣有機生態(tài)肥,促進農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的良性循環(huán),實現(xiàn)環(huán)境友好可持續(xù)發(fā)展。

4.2.4 優(yōu)化電力資源配置,加大電網(wǎng)建設(shè)力度 優(yōu)化電力資源配置,實施惠農(nóng)的優(yōu)惠政策,降低農(nóng)民負擔,提高農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性;加大對農(nóng)村電網(wǎng)建設(shè)投入力度,優(yōu)化電力輸送基礎(chǔ)配套設(shè)施,落實農(nóng)網(wǎng)改造工程,為提高湖北省糧食綜合生產(chǎn)能力奠定能源基礎(chǔ)。

4.2.5 加強農(nóng)業(yè)科技投入,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件 要繼續(xù)加大農(nóng)業(yè)科技投入,進一步推進農(nóng)業(yè)遙感在田間肥水管理、作物病蟲害監(jiān)測、作物估產(chǎn)等現(xiàn)代精準農(nóng)業(yè)方面應(yīng)用;農(nóng)業(yè)機械化是提高糧食增產(chǎn)、增收的重要方面,要加快用機械替代勞力,提高農(nóng)機科技投入力度;培育優(yōu)良品種,提高生物技術(shù)應(yīng)用力度;另一方面,湖北省應(yīng)進一步加大產(chǎn)、學(xué)、研一體化區(qū)域合作,培育優(yōu)秀的農(nóng)業(yè)科技人才,實現(xiàn)省內(nèi)高等院校、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的強強聯(lián)合,建立技術(shù)共享與科研反哺農(nóng)業(yè)機制。

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