基于灰色GM(1，1)的四川粮食产量预测研究

雷蕾　李婷　李鹄

摘要：粮食安全问题关系国计民生。粮食产量的合理预测，可以为农业生产提供科学指导，保障粮食安全。因此，粮食产量预测研究具有一定理论和现实意义。本文选取四川省2010-2020年粮食产量统计数据，利用GM（1，1）模型对四川2021—2025年粮食产量进行预测。预测结果表明：四川粮食产量整体呈上升趋势，发展形势和机遇好，应抓住保障粮食安全的主动权，提高粮食综合生产能力和产量保障能力。

关键词：四川 粮食产量 预测分析

引言

民以食为天，粮食安全问题关系国计民生。2022年“中央一号文件”明确提出要全面落实粮食安全党政同责，严格粮食安全责任制考核，确保粮食播种面积稳定、产量保持在1.3万亿斤以上[1]。四川省作为我国粮食安全主产区，粮食消费大省，自2010年以来，粮食产量呈波动上升趋势，许多不确定因素影响着粮食产量，通过对粮食产量的合理预测，有利于明确粮食供给与需求之间的关系，促进农业资源合理配置。

关于粮食产量的预测研究一直以来都是学术界关注的重点。目前，粮食产量预测的研究模型主要有BP神经网络模型、时间序列模型、多元回归模型、遥感预测模型、气象生产力预测模型、马尔可夫模型、灰色预测模型等。与其他预测模型相比，灰色模型具有算法简单、数据需求量少、预测精度较高、适合中长期预测的特点，在粮食产量预测中应用较为普遍，也是发展较好的模型之一[2]。胡启帆等验证了灰色GM（1，1）预测模型对粮食产量预测的可行性。将GM（1，1）预测模型应用于洛阳市粮食产量预测中，计算出关联度、均差方比、小误差概率，模型精度判定为为一级，相对误差小，预测结果可靠[3]。然而，通过查阅相关文献发现，鲜有学者针对四川省粮食产量的预测研究。因此，本文利用灰色GM（1，1）预测模型，以四川省2010-2020年的粮食产量统计数据为原始数据，对四川省2021—2025年的粮食产量进行预测分析，以期为促进四川省农业资源合理配置，保障粮食安全提供科学的决策依据和参考。

一、灰色GM（1，1）预测模型

（一）模型構建

（二）精度检验

GM（1，1）模型精度检验首先要依据发展灰数a值大小对预测数据的可行性和适用场景（预测时间跨度）进行分析，然后通过残差检验和后残差检验对模型精度进行精度综合判定。依据发展灰数a值大小对预测数据的可行性和适用场景，具体适用范围如表1所示。

（三）残差检验

二、四川省粮食产量预测分析

（一）数据来源及分析

选取2010-2020年四川省统计年鉴中粮食产量作为预测的原始数据，由图1可知，粮食产量方面，2010-2020年，总体呈现波动上升趋势，总产量保持在3183—3527万吨之间，其中增产的年份有10个，减产的年份有1个，整体较为稳定;增长率方面，2010-2020年，实现同比增长的年份有5个，增长率整体呈波动趋势，2014年产量较2013年同比下降0.3%，2014年同比增速为0.3%，处于10年间最低。2016年同比增长率为2.2%，实现10年间同比增速最高，2017—2020年增速逐渐放缓。

（二）精度检验及预测结果分析

根据图1的原始数据，借助软件SPSSAU.2021.8，运用灰色GM（1，1）预测模型对四川省粮食产量预测，并进行精度检验。检验结果如表3，粮食产量-a值为0.0097，小于0.3，参照表2，预测模型是有效的，且均适合预测中长期场景;预测精度均大于90。对原始序列和残差序列分别计算出对应的标准差S1和S2，在此基础上计算出C，P。C=0.047≤0.35，P=0.8089≤0.95，参照表2，模型精度等级为一级，预测精度较高，预测结果具有较强参考和借鉴意义，预测结果见表4、图1。

从图2可以看出四川省2021-2025年粮食产量总体呈上升趋势。2021-2025年，粮食产量将以每年6.7%的年均增长率上涨，粮食产量将在2025年达到3731万吨，表明四川省粮食产量增长未来发展空间巨大，发展形势和机遇好。四川应抓住粮食产量发展机遇，促进粮食产量稳定增长，保障粮食安全。

三、结论与讨论

文章以四川省2010-2020年的粮食产量统计数据为原始数据，运用灰色GM（1，1）预测模型对四川省2021-2025年的粮食产量进行预测分析，并进行精度检验。检验结果表明该模型精度等级为一级，预测精度较高，能够预测四川省粮食产量。

从四川省2020-2025年粮食产量预测结果来看，粮食生产和产量增长整体发展态势较好。因此，四川省应抓住保障粮食安全的主动权，提高粮食综合生产能力和产量保障能力。从加强高标准农田建设、提高粮食生产科技水平、提高粮食物流水平、加强粮食基础设施建设、合理布局粮食仓储设施等多方面促进粮食产量稳定增长，保障粮食安全。

基于GM（1，1）模型的预测拟合效果良好，预测结果精度高，但是未来四川省粮食产量还受到中央、地方相关政策和生产环境等多重因素的综合影响，因此，预测结果还需结合实际情况对GM（1，1）预测模型修正，使拟合值更加接近实际值，为保障粮食安全提供更加科学的决策依据。

参考文献：

[1]中共中央 国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见[EB/OL].http：//www.gov.cn/zhengce/2022-02/22/content_5675035.htm.

[2]王成智. 灰色系统模型对水产品产量的实证分析[D].大连海洋大学，2015.

[3]胡启帆，冯爱芬，庞碧玉，等.洛阳市粮食产量影响因素及预测[J].农村经济与科技，2021，32（05）：218-220.

（作者单位：成都信息工程大学物流学院、四川农业大学继续教育学院、西华大学继续教育学院）