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      基于SPSS軟件的山東省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型分析

      2021-09-06 09:09:52
      鄉(xiāng)村科技 2021年12期
      關(guān)鍵詞:灌溉面積總產(chǎn)量施用量

      段 霞

      (濟(jì)寧學(xué)院數(shù)學(xué)系,山東 曲阜 273155)

      山東省常住人口已經(jīng)過(guò)億,是一個(gè)糧食生產(chǎn)與消費(fèi)大省。山東省糧食現(xiàn)狀和糧食生產(chǎn)潛力已成為人們普遍關(guān)心的問(wèn)題。本研究運(yùn)用SPSS軟件對(duì)影響山東省糧食總產(chǎn)量的因素進(jìn)行分析,并利用回歸方程對(duì)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

      1 影響山東省糧食產(chǎn)量的因素分析

      1.1 糧食種植面積

      利用SPSS 軟件對(duì)2000—2017 年山東省糧食種植面積進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表1,可得糧食種植面積x1關(guān)于年份t的線性回歸方程:

      表1 糧食種植面積系數(shù)a

      1.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力

      利用SPSS 軟件對(duì)2000—2017 年山東省農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力進(jìn)行回歸分析[1],結(jié)果見(jiàn)表2,可得農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力x2關(guān)于年份t的線性回歸方程:

      表2 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力系數(shù)a

      1.3 農(nóng)業(yè)化肥施用量

      利用SPSS 軟件對(duì)2000—2017 年山東省農(nóng)業(yè)化肥施用量進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表3,可得農(nóng)業(yè)化肥施用量x3關(guān)于年份t的線性回歸方程:

      表3 農(nóng)業(yè)化肥施用量系數(shù)a

      1.4 有效灌溉面積

      利用SPSS 軟件對(duì)2000—2017 年山東省有效灌溉面積進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表4,可得有效灌溉面積x4關(guān)于年份t的線性回歸方程:

      表4 有效灌溉面積系數(shù)a

      1.5 受災(zāi)面積

      利用SPSS 軟件對(duì)2000—2017 年山東省受災(zāi)面積進(jìn)行回歸分析[2],結(jié)果見(jiàn)表5,可得受災(zāi)面積x5關(guān)于年份t的線性回歸方程:

      表5 受災(zāi)面積系數(shù)a

      2 基于多元線性回歸預(yù)測(cè)山東省糧食產(chǎn)量

      2.1 建立模型

      建立山東省糧食總產(chǎn)量與糧食種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積、受災(zāi)面積之間的多元回歸模型如下:

      式(6)中,β0、β1、β2、β3、β4、β5為總體回歸系數(shù)[3],Y為糧食總產(chǎn)量,x1為糧食種植面積,x2農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,x3農(nóng)業(yè)化肥施用量,x4為有效灌溉面積,x5為受災(zāi)面積。2000—2017 年,山東省糧食總產(chǎn)量、糧食種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積和受災(zāi)面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表6。

      表6 2000—2017年山東省相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

      2.2 計(jì)算方法

      在SPSS軟件中選擇“分析”“回歸”“線性”,將糧食總產(chǎn)量Y作為因變量,將糧食種植面積x1、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力x2、農(nóng)業(yè)化肥施用量x3、有效灌溉面積x4和受災(zāi)面積x5作為自變量。

      2.3 計(jì)算結(jié)果

      多元線性回歸分析結(jié)果如表7至表9所示。

      表7 模型匯總b

      表8 變異數(shù)分析a

      表9 系數(shù)a

      取顯著性水平為0.05,表8中顯著性為0.000,說(shuō)明糧食種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積和受災(zāi)面積中至少有一個(gè)因素對(duì)糧食總產(chǎn)量產(chǎn)生顯著影響。表9 中,糧食種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、受災(zāi)面積的顯著性均小于0.05,說(shuō)明糧食種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、受災(zāi)面積都對(duì)糧食總產(chǎn)量有顯著性影響;有效灌溉面積的顯著性為0.059,大于0.05,說(shuō)明有效灌溉面積對(duì)糧食總產(chǎn)量的影響不是很顯著,但是考慮實(shí)際問(wèn)題,有效灌溉面積對(duì)糧食總產(chǎn)量是有影響的,所以不被剔除。由表9 可知,影響糧食總產(chǎn)量的5 個(gè)因素的方差膨脹系數(shù)(VIF)均都小于10,說(shuō)明5 個(gè)自變量不存在共線性[4]。在回歸模型顯著的基礎(chǔ)上,再看調(diào)整的R2,R2反映模型擬合度的好壞,越接近1,說(shuō)明擬合效果越好。由表7 可知,調(diào)整的R2為0.958,說(shuō)明得到的方程對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的反映程度達(dá)到了95.8%,擬合度較好。杜賓-沃森檢驗(yàn)(Durbin-Watson)值為2.036,接近2,說(shuō)明方程不是偽回歸(不存在序列相關(guān))[5]。

      從表9可得到糧食總產(chǎn)量Y與x1、x2、x3、x4、x5的回歸方程為:

      2.4 2021年山東省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)

      將 2021 分別代入公式(1)(2)(3)(4)(5),可以預(yù)測(cè)2021年糧食種植面積為786.946 8萬(wàn)hm2,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為13 926.569萬(wàn)kW,農(nóng)業(yè)化肥施用量為486.166萬(wàn)t,有效灌溉面積為511.432 5萬(wàn)hm2,受災(zāi)面積為8.041 6萬(wàn)hm2。

      將預(yù)測(cè)的2021年數(shù)據(jù)代入公式(7)得到2021年山東省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)值為

      3 結(jié)語(yǔ)

      本文利用SPSS軟件,通過(guò)多元線性回歸分析建立的山東省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的擬合效果較好,糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)值精度較高,同時(shí)得到對(duì)糧食產(chǎn)量影響最為明顯的因素是糧食種植面積,其次是受災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量,最后是有效灌溉面積。合理利用閑置的農(nóng)地增加糧食種植面積,利用現(xiàn)代科技改進(jìn)種植技術(shù)來(lái)提高糧食單位面積產(chǎn)量,增加農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力使農(nóng)業(yè)勞動(dòng)速度加快,適度增加農(nóng)業(yè)化肥施用量和有效灌溉面積等,均是提高山東省糧食總產(chǎn)量的有效途徑。在以上研究的基礎(chǔ)上,政府出臺(tái)糧食生產(chǎn)的相關(guān)政策、加快農(nóng)業(yè)科技發(fā)展,可促進(jìn)山東省糧食生產(chǎn)穩(wěn)定、快速發(fā)展。

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