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    基于人體營養(yǎng)需求的果蔬種植規(guī)劃

    2020-11-10 11:20:11陳文林志杰林子威賴藝穎姜永
    農(nóng)村經(jīng)濟與科技 2020年15期
    關(guān)鍵詞:聚類分析

    陳文 林志杰 林子威 賴藝穎 姜永

    [摘要]以兩種礦物質(zhì)五種維生素含量為變量,通過聚類分析選取四類14種產(chǎn)量較高的果蔬(油菜、胡蘿卜、木薯、栗子、辣椒、黃瓜、芒果、蘋果、蘑菇、豌豆、菠萊、西瓜、馬鈴薯、葫蘆條)作為研究對象。利用2000年至2018年的果蔬產(chǎn)量歷史數(shù)據(jù),建立了基于AR的組合預(yù)測模型的主要果蔬消費量預(yù)測模型,研究近5年果蔬的年凈消費量增長趨勢;通過差分指數(shù)平滑法建立人口預(yù)測模型,分析未來人口結(jié)構(gòu)變化趨勢、預(yù)測我國源于果蔬的營養(yǎng)需求;最后對維生素、礦物質(zhì)等幾種主要營養(yǎng)素的年攝入水平進行建模評價,并通過線性規(guī)劃模型建立求解給出果蔬種植采購建議。

    [關(guān)鍵詞]果蔬生產(chǎn);人體營養(yǎng)需求;聚類分析;基于AR的組合預(yù)測模型;差分指數(shù)平滑法;線性規(guī)劃模型

    [中圖分類號]S-9

    [文獻標識碼]A

    《中國水果行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》指出,相較于世界人均果蔬的消費水平,我國人均果蔬年消費量依舊低25.7%。而隨著居民消費水平的持續(xù)提高,以何種生產(chǎn)結(jié)構(gòu)提升果蔬的產(chǎn)量是我們必須面對的一個問題。

    目前,關(guān)于這個問題的主流解決方案往往是采用多目標的線性規(guī)劃模型,站在技術(shù)、市場、生產(chǎn)等影響因素進行探討,而基于人體內(nèi)在營養(yǎng)需求角度研究中國果蔬發(fā)展的方法依舊處于初步階段,項目少,研究成果與方法也相對不夠成熟?;诖?,本文從該角度出發(fā),研究適用于我國當前國情的果蔬種植規(guī)劃。

    1標志性果蔬的選擇

    作為一個農(nóng)業(yè)大國,我國果蔬產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達,果蔬種類繁多。本文將選擇出若干標志性果蔬作為研究對象。

    1.1果蔬品種的參考數(shù)據(jù)及營養(yǎng)素選擇

    主要數(shù)據(jù)來源于:2018年中國統(tǒng)計年鑒,聯(lián)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫,中國居民膳食指南2016版,官網(wǎng)發(fā)布的國家果蔬數(shù)據(jù)信息以及不同年齡段的食物成分表標準。

    基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式、數(shù)據(jù)完整性等角度的考量,選自2000年始的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。在營養(yǎng)素的選擇上,根據(jù)中國居民膳食指南2016版,選用以果蔬為普遍來源為基礎(chǔ),在維生素方面,選用維生素A、B1、B2、C、E為參考標準,礦物質(zhì)以鈣和鐵為參考標準。

    1.2果蔬的聚類分析

    聚類分析是對目標進行分類時常用的方法之一。將收集的果蔬數(shù)據(jù)據(jù)其特征(維生素A,維生素B1,維生素B2,維生素C,維生素E,鈣,鐵),取k=4按步驟進行K-Means聚,并得到最終結(jié)果(見表1和圖1)。

    可以看出:四類水果主要體現(xiàn)出不同的營養(yǎng)元素含量偏向或含量均較低四種情況。

    基于營養(yǎng)素含量和果蔬產(chǎn)量的考量,在每類中根據(jù)篩選結(jié)果選擇合適三到四種果蔬作為代表。以篩選大產(chǎn)量的果蔬為目標,針對每一個類建立對應(yīng)0-1規(guī)劃篩選模型:

    其中,i=1,2,3,4表示四種果蔬類別,n表示第;類果蔬的品種數(shù),D,表示第類果蔬中的最大產(chǎn)量,dy表示第;類第j種果蔬的產(chǎn)量,劃為0-1決策變量,t=1表示選用第;類第j種果蔬,否則Xy=0。

    求解結(jié)果如下:胡蘿卜、菠菜、芒果為第一類;油菜、葫蘆條、木薯為第二類;辣椒、豌豆、蘑菇、粟子為第三類、馬鈴薯、西瓜、黃瓜、蘋果為第四類。

    2基于消費量的營養(yǎng)素供應(yīng)量預(yù)測

    中國未來果蔬發(fā)展的趨勢是基于當下及未來我國居民果蔬消費量對應(yīng)營養(yǎng)素供應(yīng)量的。而營養(yǎng)供應(yīng)量的計算主要分為產(chǎn)量的預(yù)測、消費量的預(yù)測、根據(jù)消費量以及標志性果蔬的營養(yǎng)成分計算全年的果蔬營養(yǎng)素供應(yīng)量。這里利用基于AR的組合預(yù)測模型對未來果蔬的消費量進行了合理的預(yù)測。

    AR自回歸模型在預(yù)測過程中能夠考慮到經(jīng)濟活動在時間上的依存性與隨機波動的干擾性,準確率較高。果蔬的生產(chǎn)量作為一種經(jīng)濟活動,受到過去生產(chǎn)量的極大影響,同時考慮到政策、氣候等的影響,當我們預(yù)測未來較短期的生產(chǎn)量變化時,AR模型能夠?qū)崿F(xiàn)比較好的預(yù)測效果。

    考慮到AR預(yù)測模型可以很好的擬合已有的數(shù)據(jù),回歸模型則對序列在更遠處的發(fā)展趨勢做出更好的擬合,但總體擬合程度有所欠缺。結(jié)合二者的優(yōu)點,對AR預(yù)測模型做基于差分的處理后,采用方差倒數(shù)法確定權(quán)重,設(shè)時間序列為X(t=1,2,3…n),建立組合預(yù)測模型:

    其中,Xx為基于AR預(yù)測模型的時間序列,Xz為基于回歸模型的時間序列。w;為對應(yīng)權(quán)重。a?。╰=1,2,..9是代表果蔬產(chǎn)量的時間序列。Xu中GI與z是常數(shù),s,(i=L.2)是隨機擾動項,Xs中的系數(shù)b;(=0.1.2.3)是通過擬合獲得的常數(shù)系數(shù)。

    令w=Sg標志性果蔬消費量權(quán)重值,S;代表第種果蔬的消費量,Sg代表我國果蔬的總消費量。構(gòu)建標志性果蔬消費量矩陣C{Cy=業(yè)代表全體果蔬消費量,其中S;j代表第種果蔬在第年的消費量。用矩陣o表示以噸每毫克為單位的果蔬營養(yǎng)量,結(jié)合,上述修正的消費量,令矩陣V代表國民可獲得營養(yǎng)量,則v=0'C,從而可得如表2所示。

    3人口結(jié)構(gòu)及營養(yǎng)素需求量預(yù)測

    不同年齡段對營養(yǎng)的需求不同,利用差分指數(shù)平滑法對未來人口結(jié)構(gòu)進行了預(yù)測,從而計算出未來中國對營養(yǎng)素的需求量。

    3.1基于差分指數(shù)平滑法的人口數(shù)量預(yù)測模型

    指數(shù)平滑法經(jīng)常被使用在生產(chǎn)預(yù)測當中,也用于中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預(yù)測等領(lǐng)域。在所有預(yù)測方法中,指數(shù)平滑是用得最多的一種。差分方法是改變數(shù)據(jù)變動趨勢的簡單方法,用以改進指數(shù)平滑法,在時間序列呈現(xiàn)直線增減趨勢時解決了一次指數(shù)平滑法出現(xiàn)的滯后偏差,有優(yōu)良的應(yīng)用效果??紤]我國的人口發(fā)展受到政治、經(jīng)濟的影響較大,對人口結(jié)構(gòu)預(yù)測的過程中采用差分指數(shù)平滑法。

    可以得到預(yù)測函數(shù):

    這里,y,(t=1,2-n)代表t年的人口數(shù)量;Vy,=Y,-Yu;代表t+1年的人口的預(yù)測值。a為加權(quán)系數(shù),經(jīng)過驗證后這里取0.4。

    基于統(tǒng)計年報統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別按0~14歲,15~64歲,65歲及以上三類人口數(shù)據(jù)三個時間序列建模求解,得到預(yù)測結(jié)果如表3所示。

    3.2國民果蔬營養(yǎng)攝入量總需求

    首先構(gòu)建矩陣A和B。其中ayj代表在2019到2023五年的三個年齡段的人口數(shù),i=1,2,3分別代表0~14歲、15~64歲、65歲及以上三個年齡段;而j=1,2,,5分別代表2019到2023這五年。by代表每個年齡段的人每年的營養(yǎng)需求量,則p=BA為我國年需果蔬營養(yǎng)元素含量,計算結(jié)果如表4所示。

    4基于供需分析的果蔬種植規(guī)劃與建議

    4.1果蔬種植分析與規(guī)劃

    對于果蔬種植,可以從兩個角度進行分析。一是種植角度:市場與政策更傾向于利用更小的種植面積來滿足更大的營養(yǎng)需求。這既實現(xiàn)了生產(chǎn)者的效益最大化,又有效的實現(xiàn)了資源利用最大化。二是消費者角度:消費者總傾向于購買更便宜的果蔬。

    4.1.1需求一供應(yīng)量分析。由表2(供應(yīng)量分析)和表4(需求量分析)即可得到供應(yīng)量/需求量的比值如表5所示。由此可見:(1)當前我國的果蔬提供的營養(yǎng)元素在總量上看能夠滿足整體需求,但我國人均水果年消費量較世界平均水平低25.7%,即我國果蔬消費質(zhì)量仍然遠低于發(fā)達國家。(2)居民的果蔬攝入結(jié)構(gòu)很不合理。不同元素間攝人量差異比值達到近五倍,應(yīng)該及時調(diào)整。

    4.1.2果蔬種植效益指標的建立。第類果蔬種植效益記為Y,則:

    其中,H;=(h,hp,..)表示第i類各種果蔬的產(chǎn)量,C,=(Ca,Cn...,Cy=(Cy1sGg2,...on)"Cy表示第談第j種果蔬中營養(yǎng)元素k的單位含量,W=(W,w,.,.w,}'表示各種營養(yǎng)元素的需求率,即需求量/產(chǎn)量。

    根據(jù)定義式計算,四類果蔬的效益值如表6所示。

    4.1.3價格最優(yōu)的果蔬采購模型。以最低果蔬采購總價為目標函數(shù),人均營養(yǎng)素需求量下限為約束條件,建立線性規(guī)劃模型如下:

    其中,M表示采購總價,川;表示各種果蔬的采購價格,xj是決策變量,表示各種果蔬的購買量,A={399.65,42.23,5.8,0.699,0.548,0.306,7.419)'表示人均七種營養(yǎng)素需求量下限,X=(x,X2,”,當s),C=(Cjk)hk7,Cr表示第種果蔬中營養(yǎng)元素k的單位含量。

    對模型進行求解,四類果蔬的采購比重如表7所示。

    4.2果蔬種植與采購建議

    綜合上述建模求解結(jié)果,給出以下果蔬種植與采購的總結(jié)和建議:

    (1)種植方面,根據(jù)效益值大小排序:第二類果蔬的種植效益遠大于其他類果蔬,第一類果蔬的種植效益也是第四類的兩倍,而第三類果蔬的種植效益甚至小于1。在排序上,優(yōu)先度為:第二類、第一類、第四類、第三類。第二類果蔬種植效益異??捎^,應(yīng)大力推廣,第一類和第四類較為一般,而第三類在最近幾年則不建議擴大種植規(guī)模。

    (2)采購方面,基于成本考量的情境下,根據(jù)各類果蔬采購比重大小排序:第二類果蔬的購買比重超過總采購重量的一半;第三類和第一類分別占到0.28和0.15,第四類的比重則為0。采購應(yīng)以第二類果蔬為主,第一類和第三類為輔,并結(jié)合自身經(jīng)濟情況進行采購。

    [參考文獻]

    [1]周萬珍,闞景森.基于k-means與Apriori算法的食物營養(yǎng)成分分析[J].科學技術(shù)與工程,2018,18(17):211-216.

    [2]司守奎,孫兆亮.數(shù)學建模算法與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,1982.

    [3]李莉,覃太貴,武志剛,等.中國果蔬發(fā)展問題建模及優(yōu)化研究[J].數(shù)學的實踐與認識,2015,45(15):22-33.

    [4]田瑜,蔣艷德,李發(fā)鑫.基于ARIMA與一元對數(shù)回歸組合模型的中國果蔬發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].數(shù)學的實踐與認識,2015,45(15):55-68.

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