安徽省粮食产量预测及影响因素分析

张耀兰++方文红++朱丽君++张扬++吕凯

摘 要：根据安徽省2006-2014年的粮食统计资料，运用GM（1，1）模型对未来几年的粮食总产量进行预测，并对影响粮食总产量的各因素进行灰色关联分析。结果表明，未来几年安徽省的粮食总产量将呈持续上升趋势；各主要影响因子与粮食总产量呈显著关联，其中关联度大小依次为化肥施用量、粮食单产、农用柴油使用量、有效灌溉面积、粮食播种面积、农药使用量、农业机械总动力、受灾面积、成灾面积、农业财政支出。通过对安徽省粮食产量预测及影响因素的分析，为有关部门制定合理的经济政策提供科学的理论依据。

关键词：粮食产量；GM（1，1）模型；灰色关联分析

中图分类号 F326 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）10-0006-03

粮食安全是我国必须长期实施的国家战略，而保障我国粮食安全的关键所在是主产区粮食生产[1]。安徽是传统农业大省，是全国重要的商品粮食生产基地，安徽省粮食生产发展形势将直接影响到全国粮食市场。因此，对安徽省粮食总产如何做出科学预测及对其影响因素进行科学分析，对实现安徽省粮食生产和粮食安全的宏观调控将具有重要的意义。本研究通过GM（1，1）模型对未来几年的粮食总产量进行预测，并对10个影响粮食产量的因素进行了灰色关联分析，同时找出影响粮食产量的主要因素，这将为有关部门制定合理的经济政策提供科学的理论依据。

1 安徽省粮食总产量的灰色预测

1.1 灰色预测模型建立的原理 灰色预测法认为，一切随机量都是在一定范围内、一定时间段上变化的灰色量及灰色过程。数据处理不去寻找其统计规律和概率分布，而是对原始数据作一定处理后，使其成为有规律的时间序列数据再作研究。建立GM（1，1）模型的实质是对原始数据作一次累加生成，使生成数据列呈一定规律，其相应的曲线可以用典型曲线逼近，然后用逼近的曲线作为模型，最后将模型预测值作一次累减还原，用以对系统进行预测[2]。

1.2 预测及分析 本研究采用2006～2014年安徽省粮食总产量的数据（表1中的X0序列），运用上述预测方法，建立了安徽省粮食总产量预测模型：[x]（1）（t+1）=

136309.877485e0.021200t-133456.177485。

模型的后验差比值C=0.1958（<0.35），小误差概率P=1.0000（>0.95），由此可知，模型预测精度很好，能满足预测的要求。用该模型可预测安徽省未来几年的粮食总产量（表2）。

参考文献

[1]王兆华，褚庆全.“十连增”背景下的我国区域粮食生产状况分布[J].农业经济，2015，12-14.

[2]唐启义.DPS数据处理系统[M].北京：科学出版社，2007.

[3]安徽省统计局.安徽统计年鉴（2007-2015）[M].北京：中国统计出版社，2007- 2015.

[4]国家统计局农村社会经济调查司.中国农村统计年鉴（2007-2015）[M].北京：中国统计出版社，2007- 2015.

[5]张昱.我省主要作物生产机械化逾七成[N].安徽日报农村版，2015-12-15.

[6]孔玲聪，胡永年，王光宇.安徽省粮食生产的波动性分析与政策建议[J].农业现代化研究，2007，28（5）：525-528.

（责编：徐焕斗）