统计分析在农业机械技术发展中的应用

王 磊

（河南工业职业技术学院，河南 南阳 473000）

1 统计分析的方法

1.1 统计检验和方差分析

统计检验和方差分析是农业中常用的一种统计方法，能够在农田中进行实验时，用来分辨种子的优劣或是不断实验各种方法，找到效果最好的一种。在实验过程中常常会出现实验数据过多和数据与数据之间的差别较大的问题，很难找出其中的规律，这类问题的出现往往是随机的，不能够避免，很容易影响数据的正确性，因此，可以采用假设检验的方式，判断出样本与样本之间存在差异的原因，而方差分析可以求出多个样本之间显著性差异的大小，从而判断出部分因素对实验结果影响程度的大小。例如，可以用方差分析探究不同光照对植物生长效果的影响。

1.2 相关与回归分析

相关分析是研究各个变量之间的关联程度，而回归分析则是研究一个变量的改变是否会引起另一个变量改变，这两个变量之间是否存在着一定的因果关系，这种方法常常应用在找寻温度与作物光照程度、天气状况与作物虫害等变量之间的关系当中。

1.3 主成分分析和因子分析

主成分分析是指将多个成分划分为几个总成分的统计方法，并且划出的总成分能够代表多个成分的变量，而因子分析也是将多个指标化为总指标。但是两种分析方法之间存在着一定的差异，主成分分析划出的总成分可以有效地反映出多个成分所携带的信息，并且相互之间没有任何关联，可以将繁杂的数据结构变得简单。因子分析则是将多个指标所代表的信息用总指标的线性组合方式表示，可以将这些指标进行分类。

1.4 聚类分析

聚类分析是指在不知道怎样区分事物的时候，可以根据聚类法则将这些事物分为几类的统计方法。聚类分析并不是随意地将事物分类，而是根据某种原理，将这些事物按照相同的数目分为几类，之后再依据事物之间的亲疏关系，将最为亲近的两类合二为一，再将合并之后的一类与其他事物之间的亲疏关系进行比较，再次合并，不断地以这样的方式进行分类，一直到所有事物都分到同一个类别为止。

1.5 判别分析

判别分析在农业中较为常用，它是指先将了解的事物进行分类，再对某些并不了解的事物进行判别分类。在进行植物分类时，许多植物都不认识，就先将认识的植物进行分类，再根据不认识植物具有的某些特点进行多次判别后，将其分类。

1.6 典型相关分析

典型相关分析是指分别在两组变量中各找出一个相关性最强的线性组合，再找出两个线性组合，要将已经找出的线性组合排除在外，使其相关性最强，不断重复找下去，直到剩下相关性最为微弱的线性组合。这些找出的线性组合也就是典型相关分析中的典型变量，在实际应用中，常常用来描述两组变量之间存在的关系。

1.7 统计预测

统计预测就是通过对最近测量得到的数据进行分析，使用一定的科学手段，对今后的数据趋势进行推测，这种统计方法能够有效地预测出今后农业的发展状况，在具有客观的科学依据的同时，也具备一定的主观色彩，能够为之后制定农业发展策略提供一定的数据依据，提前做好相应的准备，进而有效地解决不利因素的产生[1]。

2 当前农业机械技术发展存在的问题

2.1 装备结构不合理

我国虽然是农业大国，但是农业机械结构上仍然不够合理，主要体现在几个方面。一是近些年来我国经济建设不断加强，但是许多地方使用的农业机械设备仍旧是几十年前的旧产品，这些旧产品本应被淘汰却依然承担着发展农业的重要作用，尽管国家各地区在改变传统的农业生产方式，不断普及农业机械化，也在积极研发新型农业机械，但是实际上使用机械化进行耕种的比例还远远低于采用传统方法耕种的比例，更不用与发达国家相比了。二是农业机械大部分都是运输机械，很少有人使用农田作业机械，并且都是中小型机械居多，大型机械相对较少。这是由于农田作业机械和大型机械费用高，远远超过了人力成本，再加上大型机械难以操作，大部分人都会雇佣人力进行耕种，在运输过程中才会使用机械化工具，平日里最多使用一些方便灵巧的中小型机械。三是许多机械在使用过程中往往不能够配套使用，要知道配套使用才能够发挥出机械的最好效果，而大多数人只有在需要的时候才会去购置机械，购置过程中往往为了节约资金只购买自己需要的机械，这就使得许多配套机械很难配套卖出去。四是当前农业结构虽然在不断地进行调整，但是大部分都是拖拉机、脱粒机、收割机等低档次的种植类机械，很少有从事精细化农业养殖工作的机械，不能够适应当前农业结构。

2.2 区域分配不均衡

我国国土辽阔，使得全国各个地方的气候，地形都存在着一定的差异，再加上当前人口呈现一种爆炸趋势，有些地方土地少却人口多，呈现一种劳动力过剩的状态，使得人力成本降低，自然不需要机械化作业，而有的地方土地辽阔却很少有人居住，要想发展农业就必须实行机械化作业。此外，在一些经济水平比较发达的中部、东部地区，农业能够基本实现机械化，是因为农民的收入高，对机械的需求量自然也会提高；而在经济水平较低的西部地区，农民没有足够的资金去购买农机，使得农业机械化的发展速度呈现迟缓的状态，农业生产水平也很难得到提高。因此，我国整体上呈现一种农机分配不均衡的状况。

2.3 作业程度不高

我国农业机械技术还存在着一定的缺陷，导致耕种不同的作物要使用不同的农机，尤其是小麦处于水田当中，几乎没有能够在水中进行工作的机械，因此，小麦的播种、收割等耕种过程必须使用手工作业，使得南方诸多地区因无法进行机械化作业而选择抛荒，严重影响了水稻种植产量。此外，只有部分地区才能够使用机械化收获玉米、棉花，目前还没有研发出能够机械化收获的工具，那些具备高性能、高品质的机器由于数量的不足也只能够在少数地区使用。

可以说当前农业机械技术水平严重不足。很多机械还只能够进行单一的重复性工作，想要实现整个土地的机械化需要配备多种机械，不仅要花费大量的资金购买，平日里还要承担一大笔保养维护的费用。机械的利用效率也不高，如一台拖拉机只能够在较为平坦的地方进行运输，一旦换到其他地形就很容易出现问题，播种机也只能实现少数几种作物的播种，要想播种其他作物还要另行购买，功能很是有限。总而言之，农业机械的作业程度仍处于较低水平。

2.4 服务体系不完善

尽管我国当前农业机械技术水平有限，却还是要逐渐普及农业机械化，只有这样才能够解决粮食问题，提高农作物的产量，促进我国经济水平的提高。但是在推广过程中仍存在着一些问题，如推广人员的素质水平较低，在推广过程中无法结合当地实际情况，向农民讲解农业机械化的好处，农民不清楚使用农机能够带来的好处，就不会选择使用农机，同时部分地区的农民在购买农机后没有享受到相应的售后服务，遇到无法解决的问题时只能将其搁置，保障不足也让农民在购买农机时驻足不前。此外，农民没有足够的资金购买农机，政府部门也不够重视，没有配备相应的技术人员来解决农机问题，许多农机在购买后由于不会操作而无法投入使用，农机遭受损坏时也很难进行维修，种种因素导致农业机械服务体系不够完善，很难将农机普及到全国各地[2]。

3 统计分析在农业机械技术发展中的应用研究

想要进行农业机械化作业，就要进行农作物的生长状况、周边的环境温度、虫害情况等信息，才能够针对性地使用相关机械，提升农产品的质量和提高农产品的产量。

3.1 农业试验设计

进行农业试验设计的主要目的就是为了避免实验过程中产生较多的误差，让实验结果尽量保持精准，让研究人员能够获得正确的结果。农业实验可以根据不同的状态、不同的目的选择统计方法来设计实验方案，统计学家为农业研究人员设计了多种方案，农业研究人员在使用这些方案后极大地改进了技术。可以说许多实验，如肥料的使用效果、不同品种农作物的产量比较等都是通过实验设计进行的，由此可见，统计分析可以有效地保证农业实验设计的准确性，避免实验过程中产生疏漏。

3.2 农业抽样估计

要知道农业研究过程中研究对象的数目是庞大的，且分布状况各不相同，所以在进行实验时往往采用抽样的方法，来对实验对象进行估计。在农业实验统计过程中常用的方法便是抽样估计，它能够有效地应用于种子发育情况、虫害状况等调查中，进而保证农业调查工作的顺利进行[3]。

3.3 用统计分析收集器械工作信息

在国外一些大型的农场中，早年就能够控制器械进行工作，而不再使用人力劳作，在操作机械的过程中会留下一些使用数据，可以将这些使用数据进行分析整理，进而了解农作物的生长状况，而不必进行实地观察研究，足不出户就可以采集到想要的数据信息，此外，还可以根据这些信息找到当前机械技术存在的不足之处，为研究新技术提供参考价值[4]。

4 结束语

综上所述，将统计分析应用在农业机械技术中，能够有效地提高农业机械技术的研发速度和农业 信息收集速度，满足我国经济发展要求，实现农业可持续发展，进一步提升我国的综合国力，所以，加强统计分析的应用势在必行。