基于優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型的河南省化肥施用量預(yù)測(cè)

摘 要：為了解河南省化肥施用量歷年的增長(zhǎng)趨勢(shì)，選取2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)理論，建立起相應(yīng)的優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型，通過平均相對(duì)誤差檢驗(yàn)等對(duì)預(yù)測(cè)函數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，并給出2013—2016年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值，其中2016年河南省化肥施用量預(yù)計(jì)約為830萬t。分析實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)結(jié)果后認(rèn)為，未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。建議科學(xué)合理施肥，提高化肥有效利用率。

關(guān)鍵詞：優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型；化肥施用折純量；灰色預(yù)測(cè)；模型檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：S143 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.11.018

河南是全國(guó)農(nóng)業(yè)大省，糧食主產(chǎn)區(qū)之一，素有“中國(guó)糧倉”之稱。河南農(nóng)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展，對(duì)確保國(guó)家糧食安全無疑起著重要作用?；首鳛榧Z食生產(chǎn)中的重要影響因素之一，受到了相關(guān)學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)部“十一五”農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展重大問題研究組通過對(duì)中國(guó)近30年糧食產(chǎn)量及其影響因素間關(guān)系的分析得出，化肥在糧食產(chǎn)量影響因素中位居第三[1]。王興仁等[2]認(rèn)為作物高產(chǎn)與施肥、灌溉、育種等多種因素有關(guān)，其中每增產(chǎn)100 kg糧食，約有50 kg是施用化肥的結(jié)果。趙鵬等[3]曾對(duì)省域（河南?。?、市域（安陽市）、縣城（滑縣）3級(jí)糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較，認(rèn)為化肥對(duì)省市縣3級(jí)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率都居第三位。

化肥對(duì)糧食生產(chǎn)的貢獻(xiàn)是重要的，但糧食生產(chǎn)過于依賴化肥，會(huì)加大資源與環(huán)境成本，不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展?，F(xiàn)選取《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2013》（《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2014》尚未發(fā)布，無法獲得2013年河南省化肥施用折純量實(shí)際值。故下文以2013年為預(yù)測(cè)起始年份）中2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，建立相應(yīng)的灰色預(yù)測(cè)模型，并給出未來幾年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值（模型值），旨在為科學(xué)合理施肥、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。

1 模型選擇

灰色系統(tǒng)理論[4-5]是鄧聚龍教授于1982年在國(guó)際上首先提出的一種研究小樣本、貧信息的不確定性系統(tǒng)的方法?；疑A(yù)測(cè)是該理論的主要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)GM（1，1）模型作為灰色預(yù)測(cè)中的常用模型，在運(yùn)用時(shí)其預(yù)測(cè)穩(wěn)定性不甚理想。鑒于此，謝乃明等[6]經(jīng)過研究，提出了離散灰色預(yù)測(cè)模型（Discrete grey model，DGM）。在離散灰色預(yù)測(cè)模型建模過程中，參數(shù)估計(jì)、模擬、預(yù)測(cè)均采用離散形式的方程，不存在離散模型與連續(xù)模型之間的近似代替，通常具有較高的精度[7]。

一般的灰色離散模型以初始值為迭代基準(zhǔn)，為提高模型預(yù)測(cè)精度，還可適當(dāng)選擇迭代基準(zhǔn)。根據(jù)迭代基準(zhǔn)的不同，可建立始點(diǎn)固定的離散灰色模型、中間點(diǎn)固定的離散灰色模型、終點(diǎn)固定的離散灰色模型。同時(shí)為了盡可能消除迭代初始值對(duì)模型擬合值的影響，通過增加一個(gè)修正項(xiàng)來反向消除初始值帶來的偏差，則原離散灰色模型的3種形式變?yōu)閮?yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型（Optimized starting-point fixed discrete grey model，OSFDGM）、優(yōu)化中間點(diǎn)離散灰色模型（Optimized middle-point fixed discrete grey model，OMFDGM）、優(yōu)化終點(diǎn)離散灰色模型（Optimized ending-point fixed discrete grey model，OEFDGM）。優(yōu)化后的OSFDGM、OMFDGM和OEFDGM都可以與最優(yōu)的擬合曲線重合，對(duì)于同一數(shù)據(jù)序列，分別建立這3種模型可獲得相同的模擬和預(yù)測(cè)效果，因此在模擬和預(yù)測(cè)時(shí)可任選一種進(jìn)行建模[7]?，F(xiàn)選擇優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型進(jìn)行建模。

2 優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型

2.1 模型的建立

2.2 模型的檢驗(yàn)

3 模型求解

4 結(jié)論與討論

從分析預(yù)測(cè)結(jié)果可看出，河南省化肥施用量呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)趨勢(shì)，從2000年的420.71萬t到2016年預(yù)計(jì)的約830萬t，年均增長(zhǎng)約25.6萬t。

分析實(shí)際數(shù)據(jù)，除2003年河南省化肥施用量稍低于上年外，其余年份均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果，可認(rèn)為未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。

不科學(xué)、不合理地施用化肥，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展帶來壓力。2012年河南省農(nóng)用化肥施用量約占全國(guó)化肥施用總量的11.7%；河南省化肥施用量已達(dá)到同為農(nóng)業(yè)大省的山東省的1.44倍，占居全國(guó)第一[10-11]。化肥對(duì)糧食增產(chǎn)的影響始終不會(huì)是無限的。不科學(xué)、不合理地施用，除浪費(fèi)資源外，還可造成水體環(huán)境面源污染等不良影響。因此，科學(xué)合理施肥、提高化肥有效利用率在糧食生產(chǎn)中不容忽視，亦能在一定程度上減輕資源、環(huán)境壓力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張福鎖.中國(guó)肥料產(chǎn)業(yè)與科學(xué)施肥戰(zhàn)略研究報(bào)告[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，2008：34-35.

[2] 王興仁，曹一平，趙紹華.中化化肥免費(fèi)電話咨詢答選：有機(jī)肥和化肥的施前準(zhǔn)備[J].磷肥與復(fù)肥，2009，24（1）：82-84.

[3] 趙鵬，陳阜，劉斌，等.糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2008，24（2）：217-222.

[4] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1990：1-20.

[5] 肖新平，宋中民，李峰.灰技術(shù)基礎(chǔ)及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2005：1-10.

[6] 謝乃明，劉思峰.離散GM（1，1）模型與灰色預(yù)測(cè)模型建模機(jī)理[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2005（1）：93-99.

[7] 劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕，等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].5版.北京：科學(xué)出版社，2010：182，187-192，227.

[8] 宋新山，鄧偉，張琳.MATLAB在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2008：201-208.

[9] 楊旭.改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].江蘇科技信息，2014（7）：69-70.

[10] 中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2013：442.

[11] 劉欽普. 河南省化肥施用強(qiáng)度地理分布及其環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，43（6）：66-70.

摘 要：為了解河南省化肥施用量歷年的增長(zhǎng)趨勢(shì)，選取2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)理論，建立起相應(yīng)的優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型，通過平均相對(duì)誤差檢驗(yàn)等對(duì)預(yù)測(cè)函數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，并給出2013—2016年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值，其中2016年河南省化肥施用量預(yù)計(jì)約為830萬t。分析實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)結(jié)果后認(rèn)為，未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。建議科學(xué)合理施肥，提高化肥有效利用率。

關(guān)鍵詞：優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型；化肥施用折純量；灰色預(yù)測(cè)；模型檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：S143 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.11.018

河南是全國(guó)農(nóng)業(yè)大省，糧食主產(chǎn)區(qū)之一，素有“中國(guó)糧倉”之稱。河南農(nóng)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展，對(duì)確保國(guó)家糧食安全無疑起著重要作用?；首鳛榧Z食生產(chǎn)中的重要影響因素之一，受到了相關(guān)學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)部“十一五”農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展重大問題研究組通過對(duì)中國(guó)近30年糧食產(chǎn)量及其影響因素間關(guān)系的分析得出，化肥在糧食產(chǎn)量影響因素中位居第三[1]。王興仁等[2]認(rèn)為作物高產(chǎn)與施肥、灌溉、育種等多種因素有關(guān)，其中每增產(chǎn)100 kg糧食，約有50 kg是施用化肥的結(jié)果。趙鵬等[3]曾對(duì)省域（河南省）、市域（安陽市）、縣城（滑縣）3級(jí)糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較，認(rèn)為化肥對(duì)省市縣3級(jí)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率都居第三位。

化肥對(duì)糧食生產(chǎn)的貢獻(xiàn)是重要的，但糧食生產(chǎn)過于依賴化肥，會(huì)加大資源與環(huán)境成本，不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展?，F(xiàn)選取《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2013》（《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2014》尚未發(fā)布，無法獲得2013年河南省化肥施用折純量實(shí)際值。故下文以2013年為預(yù)測(cè)起始年份）中2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，建立相應(yīng)的灰色預(yù)測(cè)模型，并給出未來幾年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值（模型值），旨在為科學(xué)合理施肥、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。

1 模型選擇

灰色系統(tǒng)理論[4-5]是鄧聚龍教授于1982年在國(guó)際上首先提出的一種研究小樣本、貧信息的不確定性系統(tǒng)的方法?；疑A(yù)測(cè)是該理論的主要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)GM（1，1）模型作為灰色預(yù)測(cè)中的常用模型，在運(yùn)用時(shí)其預(yù)測(cè)穩(wěn)定性不甚理想。鑒于此，謝乃明等[6]經(jīng)過研究，提出了離散灰色預(yù)測(cè)模型（Discrete grey model，DGM）。在離散灰色預(yù)測(cè)模型建模過程中，參數(shù)估計(jì)、模擬、預(yù)測(cè)均采用離散形式的方程，不存在離散模型與連續(xù)模型之間的近似代替，通常具有較高的精度[7]。

一般的灰色離散模型以初始值為迭代基準(zhǔn)，為提高模型預(yù)測(cè)精度，還可適當(dāng)選擇迭代基準(zhǔn)。根據(jù)迭代基準(zhǔn)的不同，可建立始點(diǎn)固定的離散灰色模型、中間點(diǎn)固定的離散灰色模型、終點(diǎn)固定的離散灰色模型。同時(shí)為了盡可能消除迭代初始值對(duì)模型擬合值的影響，通過增加一個(gè)修正項(xiàng)來反向消除初始值帶來的偏差，則原離散灰色模型的3種形式變?yōu)閮?yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型（Optimized starting-point fixed discrete grey model，OSFDGM）、優(yōu)化中間點(diǎn)離散灰色模型（Optimized middle-point fixed discrete grey model，OMFDGM）、優(yōu)化終點(diǎn)離散灰色模型（Optimized ending-point fixed discrete grey model，OEFDGM）。優(yōu)化后的OSFDGM、OMFDGM和OEFDGM都可以與最優(yōu)的擬合曲線重合，對(duì)于同一數(shù)據(jù)序列，分別建立這3種模型可獲得相同的模擬和預(yù)測(cè)效果，因此在模擬和預(yù)測(cè)時(shí)可任選一種進(jìn)行建模[7]?，F(xiàn)選擇優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型進(jìn)行建模。

2 優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型

2.1 模型的建立

2.2 模型的檢驗(yàn)

3 模型求解

4 結(jié)論與討論

從分析預(yù)測(cè)結(jié)果可看出，河南省化肥施用量呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)趨勢(shì)，從2000年的420.71萬t到2016年預(yù)計(jì)的約830萬t，年均增長(zhǎng)約25.6萬t。

分析實(shí)際數(shù)據(jù)，除2003年河南省化肥施用量稍低于上年外，其余年份均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果，可認(rèn)為未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。

不科學(xué)、不合理地施用化肥，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展帶來壓力。2012年河南省農(nóng)用化肥施用量約占全國(guó)化肥施用總量的11.7%；河南省化肥施用量已達(dá)到同為農(nóng)業(yè)大省的山東省的1.44倍，占居全國(guó)第一[10-11]?；蕦?duì)糧食增產(chǎn)的影響始終不會(huì)是無限的。不科學(xué)、不合理地施用，除浪費(fèi)資源外，還可造成水體環(huán)境面源污染等不良影響。因此，科學(xué)合理施肥、提高化肥有效利用率在糧食生產(chǎn)中不容忽視，亦能在一定程度上減輕資源、環(huán)境壓力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張福鎖.中國(guó)肥料產(chǎn)業(yè)與科學(xué)施肥戰(zhàn)略研究報(bào)告[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，2008：34-35.

[2] 王興仁，曹一平，趙紹華.中化化肥免費(fèi)電話咨詢答選：有機(jī)肥和化肥的施前準(zhǔn)備[J].磷肥與復(fù)肥，2009，24（1）：82-84.

[3] 趙鵬，陳阜，劉斌，等.糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2008，24（2）：217-222.

[4] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1990：1-20.

[5] 肖新平，宋中民，李峰.灰技術(shù)基礎(chǔ)及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2005：1-10.

[6] 謝乃明，劉思峰.離散GM（1，1）模型與灰色預(yù)測(cè)模型建模機(jī)理[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2005（1）：93-99.

[7] 劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕，等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].5版.北京：科學(xué)出版社，2010：182，187-192，227.

[8] 宋新山，鄧偉，張琳.MATLAB在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2008：201-208.

[9] 楊旭.改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].江蘇科技信息，2014（7）：69-70.

[10] 中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2013：442.

[11] 劉欽普. 河南省化肥施用強(qiáng)度地理分布及其環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，43（6）：66-70.

摘 要：為了解河南省化肥施用量歷年的增長(zhǎng)趨勢(shì)，選取2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)理論，建立起相應(yīng)的優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型，通過平均相對(duì)誤差檢驗(yàn)等對(duì)預(yù)測(cè)函數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，并給出2013—2016年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值，其中2016年河南省化肥施用量預(yù)計(jì)約為830萬t。分析實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)結(jié)果后認(rèn)為，未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。建議科學(xué)合理施肥，提高化肥有效利用率。

關(guān)鍵詞：優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型；化肥施用折純量；灰色預(yù)測(cè)；模型檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：S143 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.11.018

河南是全國(guó)農(nóng)業(yè)大省，糧食主產(chǎn)區(qū)之一，素有“中國(guó)糧倉”之稱。河南農(nóng)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展，對(duì)確保國(guó)家糧食安全無疑起著重要作用。化肥作為糧食生產(chǎn)中的重要影響因素之一，受到了相關(guān)學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)部“十一五”農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展重大問題研究組通過對(duì)中國(guó)近30年糧食產(chǎn)量及其影響因素間關(guān)系的分析得出，化肥在糧食產(chǎn)量影響因素中位居第三[1]。王興仁等[2]認(rèn)為作物高產(chǎn)與施肥、灌溉、育種等多種因素有關(guān)，其中每增產(chǎn)100 kg糧食，約有50 kg是施用化肥的結(jié)果。趙鵬等[3]曾對(duì)省域（河南省）、市域（安陽市）、縣城（滑縣）3級(jí)糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較，認(rèn)為化肥對(duì)省市縣3級(jí)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率都居第三位。

化肥對(duì)糧食生產(chǎn)的貢獻(xiàn)是重要的，但糧食生產(chǎn)過于依賴化肥，會(huì)加大資源與環(huán)境成本，不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展?，F(xiàn)選取《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2013》（《河南統(tǒng)計(jì)年鑒2014》尚未發(fā)布，無法獲得2013年河南省化肥施用折純量實(shí)際值。故下文以2013年為預(yù)測(cè)起始年份）中2000—2012年河南省化肥施用折純量作為研究對(duì)象，建立相應(yīng)的灰色預(yù)測(cè)模型，并給出未來幾年河南省化肥施用量預(yù)測(cè)值（模型值），旨在為科學(xué)合理施肥、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。

1 模型選擇

灰色系統(tǒng)理論[4-5]是鄧聚龍教授于1982年在國(guó)際上首先提出的一種研究小樣本、貧信息的不確定性系統(tǒng)的方法。灰色預(yù)測(cè)是該理論的主要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)GM（1，1）模型作為灰色預(yù)測(cè)中的常用模型，在運(yùn)用時(shí)其預(yù)測(cè)穩(wěn)定性不甚理想。鑒于此，謝乃明等[6]經(jīng)過研究，提出了離散灰色預(yù)測(cè)模型（Discrete grey model，DGM）。在離散灰色預(yù)測(cè)模型建模過程中，參數(shù)估計(jì)、模擬、預(yù)測(cè)均采用離散形式的方程，不存在離散模型與連續(xù)模型之間的近似代替，通常具有較高的精度[7]。

一般的灰色離散模型以初始值為迭代基準(zhǔn)，為提高模型預(yù)測(cè)精度，還可適當(dāng)選擇迭代基準(zhǔn)。根據(jù)迭代基準(zhǔn)的不同，可建立始點(diǎn)固定的離散灰色模型、中間點(diǎn)固定的離散灰色模型、終點(diǎn)固定的離散灰色模型。同時(shí)為了盡可能消除迭代初始值對(duì)模型擬合值的影響，通過增加一個(gè)修正項(xiàng)來反向消除初始值帶來的偏差，則原離散灰色模型的3種形式變?yōu)閮?yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型（Optimized starting-point fixed discrete grey model，OSFDGM）、優(yōu)化中間點(diǎn)離散灰色模型（Optimized middle-point fixed discrete grey model，OMFDGM）、優(yōu)化終點(diǎn)離散灰色模型（Optimized ending-point fixed discrete grey model，OEFDGM）。優(yōu)化后的OSFDGM、OMFDGM和OEFDGM都可以與最優(yōu)的擬合曲線重合，對(duì)于同一數(shù)據(jù)序列，分別建立這3種模型可獲得相同的模擬和預(yù)測(cè)效果，因此在模擬和預(yù)測(cè)時(shí)可任選一種進(jìn)行建模[7]?，F(xiàn)選擇優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型進(jìn)行建模。

2 優(yōu)化始點(diǎn)離散灰色模型

2.1 模型的建立

2.2 模型的檢驗(yàn)

3 模型求解

4 結(jié)論與討論

從分析預(yù)測(cè)結(jié)果可看出，河南省化肥施用量呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)趨勢(shì)，從2000年的420.71萬t到2016年預(yù)計(jì)的約830萬t，年均增長(zhǎng)約25.6萬t。

分析實(shí)際數(shù)據(jù)，除2003年河南省化肥施用量稍低于上年外，其余年份均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果，可認(rèn)為未來若干年河南省化肥施用量不會(huì)出現(xiàn)較大下降。

不科學(xué)、不合理地施用化肥，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展帶來壓力。2012年河南省農(nóng)用化肥施用量約占全國(guó)化肥施用總量的11.7%；河南省化肥施用量已達(dá)到同為農(nóng)業(yè)大省的山東省的1.44倍，占居全國(guó)第一[10-11]?；蕦?duì)糧食增產(chǎn)的影響始終不會(huì)是無限的。不科學(xué)、不合理地施用，除浪費(fèi)資源外，還可造成水體環(huán)境面源污染等不良影響。因此，科學(xué)合理施肥、提高化肥有效利用率在糧食生產(chǎn)中不容忽視，亦能在一定程度上減輕資源、環(huán)境壓力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張福鎖.中國(guó)肥料產(chǎn)業(yè)與科學(xué)施肥戰(zhàn)略研究報(bào)告[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，2008：34-35.

[2] 王興仁，曹一平，趙紹華.中化化肥免費(fèi)電話咨詢答選：有機(jī)肥和化肥的施前準(zhǔn)備[J].磷肥與復(fù)肥，2009，24（1）：82-84.

[3] 趙鵬，陳阜，劉斌，等.糧食產(chǎn)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析及其貢獻(xiàn)率比較[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2008，24（2）：217-222.

[4] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1990：1-20.

[5] 肖新平，宋中民，李峰.灰技術(shù)基礎(chǔ)及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2005：1-10.

[6] 謝乃明，劉思峰.離散GM（1，1）模型與灰色預(yù)測(cè)模型建模機(jī)理[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2005（1）：93-99.

[7] 劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕，等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].5版.北京：科學(xué)出版社，2010：182，187-192，227.

[8] 宋新山，鄧偉，張琳.MATLAB在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2008：201-208.

[9] 楊旭.改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].江蘇科技信息，2014（7）：69-70.

[10] 中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2013：442.

[11] 劉欽普. 河南省化肥施用強(qiáng)度地理分布及其環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，43（6）：66-70.