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    基于ARIMA模型的世界水稻單產潛力分析

    2020-06-15 06:33:17蔡承智廖從健劉源侯來義王輝
    糧食科技與經濟 2020年4期
    關鍵詞:ARIMA模型單產水稻

    蔡承智 廖從健 劉源 侯來義 王輝

    [摘要]水稻作為世界上重要的糧食作物,隨著全球人口的持續(xù)上升和耕地面積的不斷下降,其單產的提高越來越受到重視。所以,分析全球水稻單產演變規(guī)律及未來潛力,對指引我國及世界水稻生產具有積極的現實意義。然而,運用計量模型預測分析全球水稻單產潛力,迄今為止鮮見報道。為此,本文運用ARIMA(自回歸單整移動平均)模型,基于1961—2018年統(tǒng)計數據預測分析2023年前世界水稻單產。結果表明,2019年、2020年、2021年、2022年和2023年世界水稻平均單產將分別達4 800kg/hm2、4 879kg/hm2、4 958kg/hm2、5 039kg/hm2和5 121kg/hm2,同期世界水稻最高(國家)單產將分別為10 499kg/hm2、10 572kg/hm2、10 660kg/hm2、10 735kg/hm2和10 823kg/hm2,前者分別是后者的42.7%、46.5%、45.1%、46.9%和45.1%。該結果意味著,就未來世界水稻生產而言,單產提高尚有可觀空間,總產提高應主要保持高產國家優(yōu)勢,同時改良中低產國家耕地。

    [關鍵詞]ARIMA模型;水稻;單產;產量潛力

    中圖分類號:S511 文獻標識碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.202004

    水稻是我國主要的糧食作物,也是世界三大糧食作物之一,因此水稻單產潛力一直受到學術界及世界多國政府的高度重視,近年來學界在水稻單產(潛力)方面的研究成果整理如下。Jiang P等[1]研究指出,水稻生物量差異主要源于溫光變化導致的作物生長速率不同;尹朝靜等[2]通過研究證明,氣溫升高對華東地區(qū)、華中地區(qū)、華南地區(qū)以及西南地區(qū)水稻單產的邊際影響為負,而對東北地區(qū)的邊際影響為正;Guo Y等[3]研究指出,受溫室效應影響,2011—2099年浙江省水稻單產預計將低于1981—2010年水平。對水稻單產(潛力)的預測(估算)研究方面有以下成果。Bai H Z等[4]運用APSIM(農業(yè)生產系統(tǒng)模擬)稻麥模型,估算出稻麥輪作制單產潛力與現實單產的差距達8 101kg/hm2;Wang X B等[5]運用EPIC(環(huán)境政策與氣候)模型,測算了1996—2005年孟加拉國、印度和緬甸相鄰地區(qū)(BIM)的季風稻生產潛力為2.277 1億t;Zhang H等[6]運用CERES作物模型測算,發(fā)現我國水稻主產區(qū)的現實單產與單產潛力之間的差距在不斷縮小。提高水稻單產水平,最終需要通過提高光能利用率來實現,這方面的研究成果如下。沈陳華[7]通過研究證明水稻分蘗期和開花結實期日照時數、開花結實期晝夜溫差,均與水稻單產的提高成正向關系;我國耐鹽堿海水稻高光效品種區(qū)域試驗種植基地平均單產突破6 000kg/hm2 [8]。

    以上可見,學界對于水稻單產(潛力)的關注,主要從自然科學視角、基于實驗或試驗方法、針對特定品種或一定區(qū)域范疇,在計量研究方面主要基于作物生長影響因子的綜合作用構建(預測、測算)模型,而運用“時間序列”方法、從(全球)宏觀(趨勢)上進行研究的極少。因此,本文運用ARIMA(自回歸單整移動平均)模型預測分析世界水稻單產潛力,旨在深刻認識稻谷產量的特征及演化規(guī)律,進而為掌握我國及世界米糧安全態(tài)勢并制定相應對策提供支持信息。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    本文基于世界水稻1961—2018年單產預測至2023年,分為平均單產和最高單產,數據來自聯(lián)合國糧農組織(UN-FAO)。其中,最高單產以國家為單位,而不是一定面積的試驗點或示范點上的高產典型。一是因為只有以國家為單位,才能代表現實中可能實現的水稻區(qū)域(地區(qū))單產水平;二是因為與一定面積的試驗點或示范點上的典型高產相比,來自UN-FAO的世界水稻最高單產是各國政府較為公認的數據。

    1.2 方法

    本文采用的ARIMA預測模型,其完整形式為ARIMA(p,d,q)。其中:p、d和q分別為自回歸項數、時間序列成為平穩(wěn)序列時所做的差分次數和移動平均項數。ARIMA模型的數學表達式為:

    式中:L為滯后算子;(L)是平穩(wěn)的自回歸算子;θ(L)是可逆的移動平均算子;d∈z(目標變量)且d>0。

    運用ARIMA模型預測世界水稻單產,預測2019—2023年(時段越長、信度越低),因為作物生產(經濟發(fā)展)常常表現為5年周期性(計劃性)。具體邏輯步驟:首先,對變量的歷史數值取對數以消除異方差,并進行“時間序列”平穩(wěn)性檢驗,(不平穩(wěn)時)通過“差分”建立“平穩(wěn)序列”;其次,基于變量歷史數值的“平穩(wěn)序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1)五種基礎模型;再次,運用五種基礎模型擬合變量歷史數值(擬合樣本數等于預測樣本數),選擇最佳擬合效果并通過效度檢驗的基礎模型構建ARIMA(p,d,q)預測模型;最后,運用ARIMA(p,d,q)模型預測變量未來值。

    2 結果與分析

    2.1 世界水稻2023年前平均單產預測

    檢驗表明,世界水稻1961—2018年平均單產對數值序列非平穩(wěn)(t統(tǒng)計量為-1.652 905、1%檢驗水平臨界值為-4.127 338),一階差分后成為平穩(wěn)序列(t統(tǒng)計量為-8.344 598、1%檢驗水平臨界值為-3.552 666)?;谄椒€(wěn)序列建立五種基礎模型,2014年、2015年、2016年、2017年和2018年擬合值比實際值分別為:ARMA(1,2)模型的-6.1%、-5.6%、-4.9%、-2.6%和-2.7%,平均-4.4%;ARMA(1,1)模型的-2.9%、-2.3%、-1.4%、+1.0%和+0.9%,平均-0.9%;AR(1)模型的-3.8%、-3.2%、-2.3%、0.0%和0.0%,平均-1.8%;MA(2)模型的-4.1%、-3.6%、-2.7%、-0.4%和-0.4%,平均-2.2%;MA(1)模型的-3.8%、-3.2%、-2.4%、0和-0.1%,平均-1.9%。表明ARMA(1,1)基礎模型的擬合效果最好,故以此構建ARIMA(1,1,1)預測模型,2019年、2020年、2021年、2022年和2023年預測值分別為4 800kg/hm2、4 879kg/hm2、4 958kg/hm2、5 039kg/hm2和5 121kg/hm2,即2019—2023年世界水稻平均單產將逐年增加。

    2.2 世界水稻2023年前最高單產預測

    檢驗表明,世界水稻1961—2018年最高單產對數值序列非平穩(wěn)(t統(tǒng)計量為-3.965 787、1%檢驗水平臨界值為-4.127 338),一階差分后成為平穩(wěn)序列(t統(tǒng)計量為-9.574 224、1%檢驗水平臨界值為-3.552 666)?;谄椒€(wěn)序列建立五種基礎模型,2014年、2015年、2016年、2017年和2018年擬合值比實際值分別為:ARMA(1,2)模型的-5.5%、+2.8%、-0.3%、+5.3%和+0.3%,平均+0.5%;ARMA(1,1)模型的-6.5%、+1.5%、-1.5%、+4.0%和-0.9%,平均-0.7%;AR(1)模型的-6.6%、+1.5%、-1.5%、+3.9%和-1.0%,平均-0.7%;MA(2)模型的-7.6%、+0.4%、-2.6%、+2.9%和-1.9%,平均-1.8%;MA(1)模型的-7.7%、+0.3%、-2.6%、+2.9%和-2.0%,平均-1.8%。表明ARMA(1,2)基礎模型的擬合效果最好,故以此構建ARIMA(1,1,2)預測模型,2019年、2020年、2021年、2022年和2023年預測值分別為10 499kg/hm2、10 572kg/hm2、10 660kg/hm2、 10 735kg/hm2和10 823kg/hm2,即2019—2023年世界水稻最高單產也將逐年增加。

    “最高單產”可視為“平均單產”的潛力極限。

    2.3 世界水稻2023年前潛力趨勢

    根據以上預測結果,2019年、2020年、2021年、2022年和2023年世界水稻平均單產將分別達到最高單產的42.7%、46.5%、45.1%、46.9%和45.1%。1961—2023年世界水稻平均單產占最高單產的比例變化趨勢見圖1。

    由圖1可知,世界水稻1961—2023年平均單產占最高單產的比例目前為45%左右,即單產水平接近長期演變規(guī)律的S曲線拐點[9]。

    3 討 論

    任何作物(如水稻)低產與優(yōu)質常常是“捆綁銷售”(即連鎖遺傳)的,高產與優(yōu)質表現為“對立統(tǒng)一”的關系,質量在一定程度上是產量的制約因子,反之亦然。

    本文從水稻最宏觀的層面出發(fā),探索世界單產的長期演變規(guī)律及潛力極限,旨在深刻認識水稻單產的特征、深化對稻谷形成中“質量”與“數量”辯證關系的理解。研究中所采用的“時間序列”模型方法,不考慮影響水稻單產形成的各種自然及社會經濟條件,不考慮水稻生產過程中各種投入因素的變化,而把人類在長期生產過程中對水稻(科技)投入的遞增“集中”用“時間”來反映,這種方法的優(yōu)勢在于宏觀性和集成性。例如,基于1961—2017年數據預測的2018年世界水稻平均單產和最高單產分別為4 723kg/hm2和10 020kg/hm2,比實際值僅分別+0.9%和-3.2%,驗證了模型的有效性。

    4 結 論

    本研究表明,目前世界水稻單產水平接近長期演變趨勢——S曲線拐點,即單產的提高總體上仍為正加速。就未來世界水稻生產而言,單產提高尚有可觀空間,總產提高應主要保持高產國家優(yōu)勢,同時改良中低產國家耕地。

    參考文獻

    [1] Jiang P,Xie X,Huang M,et al.Potential Yield Increase of Hybrid Rice at Five Locations in Southern China[J].Rice,2016,9(1):11.

    [2]尹朝靜,李谷成,范麗霞,等.生育期氣候變化對我國水稻主產區(qū)單產的影響——基于擴展C-D生產函數的實證分析[J].中國農業(yè)大學學報,2018(10):183-192.

    [3] Guo Y,Wu W,Du M,et al.Assessing Potential Climate Change Impacts and Adaptive Measures on Rice Yields:The Case of Zhejiang Province in China[J].Sustainability,2019,11(8):2372.

    [4] Bai H Z,Tao F L.Sustainable intensification options to improve yield potential and ecoefficiency for rice-wheat rotation system in China[J].Field Crops Research,2017, 211(9):89-105.

    [5] Wang X B,Wang S Q,Chen J H,et al.Simulating potential yields of Chinese super hybrid rice in Bangladesh,India and Myanmar with EPIC model[J].Journal of Geographical Sciences,2018,28(7):1020-1036.

    [6] Zhang H,Tao F,Zhou G.Potential yields,yield gaps,and optimal agronomic management practices for rice production systems in different regions of China[J].Agricultural Systems,2019(171):100-112.

    [7]沈陳華.氣象因子對江蘇省水稻單產的影響[J].生態(tài)學報, 2015(12):4155-4168.

    [8]羅江.我國海水稻區(qū)域試驗種植平均畝產達400公斤[J].中國食品學報,2020(1):283.

    [9]蔡承智,楊春曉,莫洪蘭,等.基于ARIMA模型的我國水稻單產預測分析[J].雜交水稻,2018(2):62-66.

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