本文選題：糧食 + 模型　； 參考：《中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃》2017年09期

【摘要】：[目的]農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)受多種自然條件因素和社會經(jīng)濟(jì)條件因素影響,數(shù)據(jù)空間化難度很大。通過省級尺度糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)空間化的研究,探索提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化精度的方法及經(jīng)驗(yàn)。[方法]以四川省為例,按照不同分區(qū)方案(全省不分區(qū)、分為5個綜合農(nóng)業(yè)分區(qū)),選擇不同樣本數(shù)據(jù)(縣級糧食總產(chǎn)、縣級平均糧食產(chǎn)量)為因變量,對應(yīng)2種耕地類型(水田、旱地)面積數(shù)據(jù)為自變量,考慮2種模型參數(shù)(常數(shù)為0和不為0)擬合多元回歸模型,對糧食數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化研究,并選擇誤差評價(jià)因子對空間化結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。[結(jié)果](1)不管采用縣級糧食總產(chǎn)還是縣平均糧食產(chǎn)量擬合,常數(shù)項(xiàng)設(shè)置為非0的,均是分區(qū)比不分區(qū)的結(jié)果精度要高;(2)不管采用縣級糧食總產(chǎn)還是縣平均糧食產(chǎn)量擬合,常數(shù)項(xiàng)設(shè)置為0的,均是分區(qū)比不分區(qū)的結(jié)果精度要高;(3)對比不分區(qū)和分區(qū)這2種方法,以縣級糧食總產(chǎn)擬合的結(jié)果要比縣級平均糧食產(chǎn)量擬合的結(jié)果精度要高。[結(jié)論]在省級糧食產(chǎn)量空間化時,以分縣平均糧食產(chǎn)量為基礎(chǔ),劃分土地利用類型、劃分農(nóng)業(yè)分區(qū)并且常數(shù)為0時擬合精度最高。在今后的研究中,有必要結(jié)合更多的影響因子進(jìn)行糧食產(chǎn)量的空間化,以提高其數(shù)據(jù)重構(gòu)精度。
[Abstract]:[objective] the agricultural economic statistical data are influenced by many natural and social economic factors, so it is very difficult to spatialize the data. Based on the research of spatialization of grain yield data in provincial scale, the methods and experiences of improving the spatial accuracy of agricultural economic statistics data are explored. [methods] taking Sichuan Province as an example, according to different zoning schemes (the province is not divided into 5 integrated agricultural zones), different sample data (total grain production at county level and average grain yield at county level) were selected as dependent variables. The area data of two types of cultivated land (paddy field and dry land) were considered as independent variables, and two model parameters (constant 0 and no 0) were considered to fit the multiple regression model, and the grain data were spatially studied. The error evaluation factor is selected to evaluate the spatial results. [results] (1) whether the total grain production at the county level or the average grain yield at the county level were fitted, the constant term was set to be non-zero, and the precision of the results was higher in the district than in the non-zonal area; (2) whether the total grain production at the county level or the average grain yield at the county level was fitted, When the constant term is set to 0, the precision of the result of the partition is higher than that of the one without the partition. (3) comparing the two methods, the fitting result of the total grain yield at the county level is higher than that of the average grain yield at the county level. [conclusion] when the grain yield is spatialized at provincial level, the land use type is divided on the basis of the average grain yield by county, and the fitting precision is the highest when the partition of agriculture is divided and the constant is 0. In order to improve the precision of data reconstruction, it is necessary to use more factors to spatialize grain yield in the future research.
【作者單位】： 四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究所;四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展研究中心;四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院大數(shù)據(jù)中心;
【基金】：四川省財(cái)政創(chuàng)新能力提升工程“大數(shù)據(jù)背景下主要農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量安全預(yù)警分析技術(shù)研究”(2016GYSH-004) 四川省科技支撐計(jì)劃軟科學(xué)項(xiàng)目“基于精細(xì)區(qū)劃的農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)認(rèn)證評價(jià)指標(biāo)體系研究”(2017ZR0045)
【分類號】：F326.11

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本文編號：2103496