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      貴州省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí)空演變格局研究

      2022-08-04 10:51:14張熠群張斯嶼趙云蔚鄒靈燕
      黑龍江糧食 2022年6期
      關(guān)鍵詞:總產(chǎn)量灰色貴州省

      □ 張熠群 張斯嶼 趙云蔚 楊 佳 鄒靈燕

      (貴州師范學(xué)院地理與資源學(xué)院,貴州 貴陽 550018)

      一、引言

      (一)研究背景

      目前,我國糧食總產(chǎn)量達(dá)到68285萬噸,人均糧食占有量為0.474噸,已連續(xù)四年高于國際糧食標(biāo)準(zhǔn)安全線(0.4噸)。我國《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出以夯實(shí)糧食生產(chǎn)能力為基礎(chǔ),保障糧食等重要農(nóng)產(chǎn)品供給安全的要求。

      貴州省耕地匱乏,僅占全國耕地面積的3.4%;但其墾殖率高,2018年貴州省耕地的墾殖率高達(dá)25.62%,為全國平均墾殖率1.8倍;此外,貴州省坡耕地多,耕地稟賦較差,土地產(chǎn)出低。因此,準(zhǔn)確的估算貴州省糧食產(chǎn)量,預(yù)測(cè)未來糧食產(chǎn)量變化趨勢(shì),對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)規(guī)劃與管理以及宏觀調(diào)控具有重要意義。

      (二)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

      目前國內(nèi)外學(xué)者糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型選擇中,大部分選擇多元線性回歸、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、組合模型等。其中組合模型的精準(zhǔn)度最高,效果最好。組合模型通過一個(gè)模型去彌補(bǔ)其他模型的缺點(diǎn),達(dá)到提高模型精度的效果。糧食產(chǎn)量具有一定的復(fù)雜性與不穩(wěn)定性,單一的預(yù)測(cè)方法將受到較大的影響和制約,所以多數(shù)學(xué)者選擇優(yōu)化模型,從而提高預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。

      國內(nèi)相關(guān)研究方面,王少航等[1]利用灰色馬爾科夫模型對(duì)河南省糧食產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè);王友文等[2]通過灰色方法對(duì)山西省2018-2020年糧食產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè);伊邦華等[3]用灰色馬爾科模型對(duì)湖北省的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)進(jìn)行研究分析;潘霖等[4]運(yùn)用SPSS分析建立了多元線性回歸模型,對(duì)江蘇省的糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析;郭曉婷等[5]利用多元回歸分析法對(duì)安徽省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法研究;郭亞菲等[6]研究多種組合模型,從影響因子方法出發(fā),建立兩種組合預(yù)測(cè)模型,模型一利用灰關(guān)聯(lián)篩選影響因子,并建立影響因子與糧食產(chǎn)量之間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后采用粒子群算法對(duì)其權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化。

      國外相關(guān)研究方面,Kim等[7]利用衛(wèi)星云圖和高分辨遙感影像監(jiān)測(cè)韓國水稻冠層生長與產(chǎn)量,通過生物量與植被指數(shù)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,從而估算作物產(chǎn)量;Rogachev等[8]以俄羅斯聯(lián)邦下伏爾加河地區(qū)為例,對(duì)模擬的TS進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,建立糧食產(chǎn)長期序列水平分布的自相關(guān)函數(shù),從而預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量;Mishra等[9]運(yùn)用自回歸綜合移動(dòng)平均(ARIMA)模型對(duì)印度的糧食總產(chǎn)量和糧食面積進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

      以上研究雖然在通過模型預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量在數(shù)值上精度較高,但無法明確糧食產(chǎn)量的空間分布?;蛘咄ㄟ^遙感影像建立與植被指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)方程,估算空間尺度上糧食產(chǎn)量格局分布,但受數(shù)據(jù)時(shí)效性限制,無法預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列的糧食產(chǎn)量。因此本文采用GM(1,1)模型對(duì)貴州省2025年糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合GIS平臺(tái)將離散的縣級(jí)糧食產(chǎn)量進(jìn)行空間分布化,以期為保證貴州省糧食供應(yīng)安全提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。

      二、數(shù)據(jù)來源及研究方法

      糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于2001-2019年貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒;2001、2019年貴州省土地利用數(shù)據(jù)來源于ESA CCI Land Cover數(shù)據(jù)集[10]。本研究依托GIS平臺(tái),將離散的縣級(jí)糧食產(chǎn)量進(jìn)行空間分布化,并采用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣明確土地轉(zhuǎn)化與糧食變化的關(guān)系。

      本研究采用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量,該模型是以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ),將離散變量連續(xù)化,抵消隨機(jī)誤差的同時(shí)對(duì)變化過程做序列模擬,模型基本公式如下[11]:

      式中a為貴州省糧食產(chǎn)量因素發(fā)展變化系數(shù),w為貴州省糧食產(chǎn)量灰色預(yù)測(cè)模型作用量。a、w是通過建構(gòu)得灰色預(yù)測(cè)模型求解得參數(shù)。將2001-2019年貴州省糧食產(chǎn)量原始數(shù)據(jù)帶入上述預(yù)測(cè)模型,得到2020-2025年貴州省糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值。

      三、結(jié)果分析

      (一)2001-2019年貴州省糧食產(chǎn)量時(shí)空格局

      2001-2019年,貴州省糧食總產(chǎn)量為870-1250萬噸,整體變化趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定,呈逐年緩慢上升態(tài)勢(shì),年均增率為1.31%(圖1)。整體而言,2001-2019年貴州省年均糧食總產(chǎn)量為1105.44萬噸,標(biāo)準(zhǔn)差為75.78,其中2017年糧食產(chǎn)量最高為1242.4萬噸,2011年糧食產(chǎn)量最低為876.9萬噸,2011年糧食產(chǎn)量驟減,主要是受旱災(zāi)和凍雨的影響。以2011年為分界點(diǎn),貴州省的糧食總產(chǎn)量可分為兩個(gè)階段(圖1):2001-2011年,貴州省糧食產(chǎn)量在1100萬噸左右平穩(wěn)浮動(dòng),該階段糧食產(chǎn)量均值為1127.28萬噸;2011-2019年,糧食產(chǎn)量在波動(dòng)中增加,該階段年均糧食產(chǎn)量為1121.71萬噸,糧食增加速率為19.88%。

      圖1 2001-2019年貴州省糧食產(chǎn)量

      根據(jù)貴州省糧食產(chǎn)量空間分布可知(圖2),2001-2019年貴州省糧食產(chǎn)量空間分布基本保持一致,南北差異明顯??臻g分布上整體而言,2001-2019年貴州北部糧食產(chǎn)量相對(duì)較高,縣級(jí)糧食總產(chǎn)量多高于21萬噸,貴州中部及南部糧食產(chǎn)量則相對(duì)較低,縣級(jí)糧食總產(chǎn)量多低于15萬噸。其中,2001-2019年無論南北,貴州省城市主城區(qū)糧食產(chǎn)量均相對(duì)較低,如貴陽市南明區(qū)和云巖區(qū)、遵義市匯川區(qū)和紅花崗區(qū),主要原因?yàn)槌鞘修r(nóng)業(yè)用地相對(duì)較少。

      圖2 貴州省糧食產(chǎn)量空間分布(單位:萬噸)

      結(jié)果表明,貴州省糧食產(chǎn)量減少與耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的面積緊密相關(guān)(表1)。2001-2019年,耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地面積較為明顯的城市排序?yàn)椋ǜ剞D(zhuǎn)出>35km2):貴陽市(137.63km2)>遵義(75.22km2)>黔東南(42.25km2)>黔南(42.23km2)>畢節(jié)(35.16km2)。其中,貴陽市和遵義市因大力發(fā)展經(jīng)濟(jì),城市擴(kuò)張占用耕地,導(dǎo)致糧食產(chǎn)量減少。此外,雖然畢節(jié)市耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地面積較大,但同時(shí)大面積草地轉(zhuǎn)為耕地,耕地面積得到增加,因此糧食產(chǎn)量相應(yīng)增加。

      表1 2001-2019年耕地類型轉(zhuǎn)換類型(單位:km2)

      六盤水19.49 51.64

      (二)2020-2025年貴州省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)

      本研究采用GM(1,1)模型,預(yù)測(cè)貴州省2020-2025年糧食產(chǎn)量,模型精度為94.67%,平均相對(duì)誤差3.13%,模型預(yù)測(cè)結(jié)果較為準(zhǔn)確。2020-2025年貴州省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)空間分布如圖3所示,貴州省2020-2025的糧食產(chǎn)量將穩(wěn)步增長,平均糧食產(chǎn)量1206.86萬噸、平均增長率0.47%、平均年增量5.65萬噸。其中,2025年同比增長量最高,糧食總產(chǎn)量達(dá)1221.07萬噸;2020年糧食產(chǎn)量較2019年增量最少,為1192.73萬噸。2020-2025年糧食產(chǎn)量空間分布上與2001-2019年保持一致,仍為南低北高,但南部地區(qū)縣級(jí)糧食總產(chǎn)量有所增加,以高于29萬噸為主;此外,2020-2025年貴州省西南部地區(qū)糧食產(chǎn)量也增加至29萬噸以上;2020-2025年貴州省中部、北部地區(qū)糧食產(chǎn)量以低于14萬噸為主,貴陽市主城區(qū)南明區(qū)、云巖區(qū)糧食產(chǎn)量仍為0。

      圖3 2020-2025年貴州省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)空間分布

      四、結(jié)論與建議

      本研究主要結(jié)論如下:(1)2000-2019年貴州省糧食產(chǎn)量在1000萬噸左右,空間分布上呈南低北高,其中南部多高于21萬噸,北部多低于15萬噸;(2)通過GM(1,1)模型預(yù)測(cè)貴州省2020-2025年糧食產(chǎn)量,模型精度94.67%,平均相對(duì)誤差3.13%,預(yù)測(cè)精度為一級(jí),可以為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與科學(xué)依據(jù);(3)預(yù)測(cè)結(jié)果表明2025年貴州省糧食產(chǎn)量增至1221.07萬噸,空間分布仍呈南低北高趨勢(shì),但南部糧食產(chǎn)量有所增加,以高于29萬噸為主。

      通過數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量為當(dāng)下農(nóng)業(yè)發(fā)展的研究熱點(diǎn)之一,本研究符合國家糧食安全保障政策,為了保證貴州省糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定與增長,結(jié)合貴州省實(shí)際情況提出以下優(yōu)化意見:1.加大農(nóng)業(yè)科技投入,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平,著力推進(jìn)山區(qū)耕地宜機(jī)化建設(shè);2.加強(qiáng)防災(zāi)能力,科學(xué)安排應(yīng)對(duì)冰雹和低溫冷害,利用局地小氣候優(yōu)勢(shì)、合理規(guī)劃布局并進(jìn)行科學(xué)施肥;3.加大政府扶持力度,強(qiáng)化政策保障,適當(dāng)提高收購價(jià)格,穩(wěn)定農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策,擴(kuò)大糧食作物完全成本保險(xiǎn)和種植收入保險(xiǎn)覆蓋范圍。

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