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    糧食產量變化趨勢的物元分析

    2012-10-10 06:46:58王海力段慧敏
    湖南農業(yè)科學 2012年3期
    關鍵詞:物元關聯度關聯

    王海力,段慧敏

    (浙江師范大學地理與環(huán)境科學學院,浙江 金華 321004)

    民以食為天,糧食問題是關系到國計民生的重大安全問題。中國人口眾多,人均耕地面積較少,隨著人口的增長,糧食需求日益增長,隨著城市化和工業(yè)化的加速推進,大量資源不斷流向城市,農業(yè)可耕種面積日益萎縮,使得糧食生產面臨較為嚴峻的形勢。糧食生產問題如果解決不好,就會給中國的經濟發(fā)展和社會穩(wěn)定帶來制約和沖擊。

    浙江省是我國經濟發(fā)展的主力軍,但浙江省有“七山一水兩分田”的說法,表明了浙江省在耕地資源上的缺陷,近年來浙江省出現了糧食產量不穩(wěn)定且多年減產的現象,2003年浙江省糧食總產量為809.23萬 t,2004年糧食產量上升為850.17萬 t,之后逐年下降,2007年為745.07萬t,最近幾年糧食產量略有上升,但總量并未超過800萬t。在經濟發(fā)展和人口系統(tǒng)壓力下,糧食問題對于保證浙江省經濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

    1 糧食產量影響因子的關聯排序

    糧食產量高低和影響因子之間的關聯度是有差別的,為了能夠對影響因子進行較準確的挑選,利用灰色關聯法對其進行分析研究。

    設母x0(t)和子序列xi(t),對x0(t)和xi(t)進行無量綱化處理,并且記它們在t時刻的絕對差值為[1]:

    二級最大差值是:

    二級最小差值是:

    那么關聯度系數則是:式中:關聯度γoi表示母序列x0(t)和子序列xi(t)之間相關的程度。

    以分析浙江省糧食產量的變化趨勢為例來分析影響因子的挑選問題,先確定浙江糧食年產量為母序列x0(t)(單位為104t)。影響其產量因子有很多,選取《浙江省統(tǒng)計年鑒1996~2010》中的數據作為子序列建立關聯模型。其中:x1表示糧食播種面積(103hm2);x2表示年化肥使用量(104t);x3表示農業(yè)農藥用量(104t);x4表示年平均氣溫(℃);x5表示農業(yè)機械總動力(104kw);x6表示年降水量(mm)(表1)。

    式中:k為分辨系數,k∈(0,1)。

    由上式可以得出關聯度:

    表1 浙江省糧食年產量、影響因子及其關聯度

    首先進行無量綱化處理,再根據(2)、(3)式,求出絕對最大差值和絕對最小差值,最后根據(4)、(5)式計算出關聯系數(這里k=0.2),同時得出母序列與子序列之間的關聯度γoi(表1),可以得到以下順序,γ01>γ02>γ06>γ04>γ03>γ05。

    2 糧食產量預測的物元模型

    根據灰色關聯分析,對前期的影響因子做出了關聯排序,然后對母序列和子序列劃分等級,并進行物元分析。先逐次刪去關聯度較小的因子,不斷調整母序列和子序列各等級的分界值,從而使母序列計算等級與實際等級的歷史擬合率(歷史擬合率=歷史報對次數/歷史總次數×100%)達到最大。同樣可以加入預測年的前期因子,進行物元分析,就可以較準確地預測糧食產量的變化趨勢。

    2.1 確定物元

    物元分析是系統(tǒng)科學、思維科學、數學交叉的邊緣學科,是貫穿自然科學和社會科學應用廣泛的橫斷學科[2]。它可以使復雜問題抽象為形象化模型,利用這些模型研究基本理論,提出相應的實際方法。在物元分析中,把事物N及其特征c和量值x的三元有序組合[3]稱為物元。

    假設浙江省糧食產量N有多個特征,需要以n個特征 c1,c2,…,cn和相應的量值 x1,x2,…,xn來描述,用矩陣表示如下。

    2.2 物元分析的具體步驟

    (1)確定經典域。

    式中:Noj為事物的第 j個等級(j=1,2,…,m);ci為事物第j個等級的第i個特征;xoij為Noj關于ci的量值范圍,即各等級關于對應特征的經典域為(aonj,bonj)。

    (2)確定節(jié)域。

    式中:P為事物等級的全體;xpi為P關于ci的量值范圍——節(jié)域(api,bp)i。這里要求xoijxpi。

    (3)列出待評事物。

    式中:Pk為待評事物(k=1,2,…,l);xi為 Pk關于ci的量值,即各個特征的實際數據。

    (4)計算權系數。

    對n個特征中任意兩個特征之間的重要性進行兩兩比較,給出比值dij(i,j=1,2,…,n),得到判斷矩陣:

    式中:對矩陣D的每一行元素先相乘,再求n次方根,得一向量 B=(b1,b2,…bn)T,其中(i=1,2,…,n)。作歸一化處理,即令從而得到權系數 A=(a1,a2,…,an)T,并且滿足。

    (5)確定關聯函數。

    那么,待評事物Pk關于第j個等級的關聯函數為:

    (6)評定事物等級。

    根據最大隸屬原則,在Yj(Pk)中尋求最大的關聯函數值,那么待評事物應歸屬于第j′個等級。

    Yj′(Pk)=max[Y1(Pk),Y2(Pk),…,Ym(Pk)](16)

    3 實例研究

    就表1而言,待評事物為浙江省糧食產量的序列(k=1,2,…,12),特征為前期的影響因子(i=1,2,…,6)。根據糧食年產量的變化,將其分為4個等級:低產量、中產量、較高產量、高產量,各因子也相應地分為 4 個等級(j=1,2,3,4)。根據參考序列計算等級與實際等級的歷史擬合率最大的原則,在計算過程中,分別刪去關聯度較小的x3和x5,并不斷調整等級分界值,最后得到歷史擬合率最大的參考序列和4個比較序列及其等級分界值(表2)。

    表2 歷史擬合率最大時母序列和子序列的等級分界值

    3.1 確定經典域、節(jié)域和待評物元

    根據浙江省多年的糧食產量變化情況,確定出影響因子4個等級的經典域,如影響因子第1等級(低產量)的經典域為:

    其他等級的經典域見表2。

    根據xoijxpi的要求,確定影響因子的節(jié)域為:

    列出待評物元。根據表1所列數據,1995年的4個影響因子用物元表示為:

    其余的待評物元同上。

    3.2 計算權系數和關聯函數值

    利用(11)式,并根據專家咨詢意見,綜合得到4 個因子的權系數 c1=0.26,c2=0.24,c3=0.25,c4=0.25。根據(12)~(14)式,計算得出每年糧食產量各等級的關聯函數值(表3)。

    3.3 評定糧食年產量等級

    由表3可知,在1995~2009年的15 a當中,浙江省糧食年產量的計算等級與實際等級符合的年份為13 a,而1998和2005年的計算等級和實際等級雖然情況不符合,但是也只相差一個等級,可見計算的結果是比較理想的。由于相似的影響因子組合會導致相似的糧食年產量,所以可以通過前期的因子來預測浙江省未知年的糧食產量。

    表3 浙江省糧食年產量各等級的關聯函數值、計算等級及實際等級

    4 結語

    筆者利用前期的影響因子進行計算,可以使物元分析方法起到了預測的作用,可以利用灰色關聯分析,挑選出與糧食產量關系密切的影響因子,然后逐次刪除關聯度不大的因子,不斷調整分界值,可以使母序列的計算等級和實際等級的歷史擬合率達到最大,其結果是比較理想的。因此,可以利用物元分析對未來糧食產量變化做出較準確的預測,這無疑是比較科學且有效的方法。

    [1]馮利華.水資源變化趨勢的物元分析 [J].地域研究與開發(fā),1999,18(2):18-21.

    [2]蔡 文.物元模型及其應用 [M].北京:科學技術文獻出版社,1996.

    [3]羅文斌,吳次芳,汪友潔,等.基于物元分析的城市土地生態(tài)水平評價:以浙江省杭州市為例 [J].中國土地科學,2008,22(12):31-38.

    [4]張運強.物元分析在蔬菜產量變化預測中的應用[J].湖南農業(yè)科學,2011,(11):155-157.

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