蔡承智,熊藝龍,廖從健,王 輝,侯來義,曾曉珊
(1.貴州財經(jīng)大學 經(jīng)濟研究所,貴州 貴陽 550025;2.貴州大學 經(jīng)濟學院,貴州 貴陽 550025;3.貴州省山地環(huán)境氣候研究所,貴州 貴陽 550002)
玉米單產(chǎn)的提高一直是政府及學界關注的重點和熱點之一。近年來在玉米單產(chǎn)方面的研究成果,如:黨擁華等[1]曾運用灰色馬爾柯夫鏈預測吉林省玉米單產(chǎn),結(jié)果比灰色GM(1.1)模型預測的精度高、效果好。侯艷林等[2]對吉林公主嶺玉米的研究表明,降水量和太陽輻射量與玉米單產(chǎn)之間均呈顯著的正相關,相關系數(shù)分別為0.748 和0.24,其變化對單產(chǎn)的影響率分別為-0.11%和-3.45%;溫度與玉米單產(chǎn)之間呈中度負相關,相關系數(shù)為-0.683,溫度變化對玉米單產(chǎn)的影響率為-3.23%。任建強等[3]應用最佳估產(chǎn)模型對2011 年美國各州玉米單產(chǎn)進行估測,相對誤差在-4.16%~4.92%,各州估測結(jié)果獲得的全美玉米單產(chǎn)的相對誤差僅為2.12%。成林等[4]研究表明,與1961—1981 年相比,20 世紀90 年代以來氣候變化對河南省夏玉米單產(chǎn)的影響率為-2.1%~-9.3%;與1991—2000 年相比,21 世紀以來的氣候條件對河南省夏玉米產(chǎn)量形成有利,影響率為4.7%。播深影響單產(chǎn)的主要因素是出苗率和幼苗質(zhì)量,中國玉米制種主產(chǎn)區(qū),播種深度應控制在5~7 cm[5]。王玉寶等[6]對渭北旱塬合陽和長武2個玉米試驗站點的研究表明,CERES-Maize 模型可以很好地模擬雨養(yǎng)玉米產(chǎn)量和物候期,多數(shù)年份二者的絕對相對誤差(ARE)在10%以內(nèi)。王鵬新等[7]以條件植被溫度指數(shù)(VTCI)和上包絡線S-G 濾波的葉面積指數(shù)(LAI)為特征變量,構(gòu)建加權(quán)VTCI和LAI 與玉米單產(chǎn)的單變量和雙變量估產(chǎn)模型,對河北省中部平原53 個縣(區(qū))玉米單產(chǎn)進行估測,結(jié)果與實際單產(chǎn)的平均相對誤差為9.85%。Li 等[8]運用DSSAT-CERES 小麥—玉米模型、基于241 農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù),估算華北平原小麥—玉米種植制度產(chǎn)量,結(jié)果表明農(nóng)戶平均單產(chǎn)已達單產(chǎn)潛力的80%。Hu 等[9]基于1961—2015 年華北平原日觀測數(shù)據(jù),研究氣候變化對夏玉米潛在高溫生產(chǎn)力(PTP)的影響并指出,在玉米生長季節(jié)不變情況下,溫室效應將導致夏玉米PTP 提高4.6%,而同期太陽輻射的減少將導致夏玉米PTP 降低15.6%。Pu 等[10]運用全球農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃(GAEZ)模型,模擬華北地區(qū)1990—2015 年玉米單產(chǎn)潛力的時空動態(tài)及城市地區(qū)的單產(chǎn)潛力空間,結(jié)果為1990—2000 年玉米單產(chǎn)潛力降低500 kg/hm2,2000—2015 年玉米單產(chǎn)潛力提高1 000 kg/hm2,該地區(qū)40 個城市中有17 個玉米實際單產(chǎn)達潛力的80%以上;Zhang 等[11]運用作物氣候模型評估中國未來玉米單產(chǎn)指出,2010—2039 年將比1976—2005 年降低9%~11%。
可以說,迄今為止,學界對于玉米單產(chǎn)(潛力)的研究,以育種、栽培及耕作方面為主,主要基于實驗、實驗方法,較少運用計量模型、從宏觀(趨勢)上進行研究。對玉米單產(chǎn)(潛力)測算方面的研究,在計量方法上尚鮮見ARIMA(自回歸單整移動平均)模型運用的報道。
玉米作為中國最重要的飼料(及食品)作物,隨著人口增長和耕地減少,其單產(chǎn)的提高越來越重要。預測分析中國玉米未來單產(chǎn)對指導玉米科研及生產(chǎn)具有相應現(xiàn)實意義。鑒于此,本研究創(chuàng)新地運用ARIMA 模型預測分析2023 年前中國玉米單產(chǎn),并與AEZ(農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃)模型測算的最高潛力比較,分析提升空間,旨在為中國玉米生產(chǎn)及科研提供決策參考信息。
中國玉米單產(chǎn)1949—2018 年統(tǒng)計值(來源于國家統(tǒng)計局)。
運用的ARIMA 模型為ARIMA (p,d,q)模型。其中:p、d 和q 分別為自回歸項數(shù)、時間序列成為平穩(wěn)序列時所做的差分次數(shù)和移動平均項數(shù)。
ARIMA (p,d,q)模型的數(shù)學表達式為:
式中:L 為滯后算子; 為平穩(wěn)的自回歸算子; 為可逆的移動平均算子; (目標變量)。
運用ARIMA 模型預測中國玉米單產(chǎn),預測至未來5 年(時段越長、信度越低)。具體邏輯步驟如下:首先,對1949—2018 年中國玉米單產(chǎn)統(tǒng)計值取對數(shù)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“平穩(wěn)序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1) 5 種基礎模型,用于擬合2014—2018 年中國玉米單產(chǎn),并與實際值對比,檢驗擬合優(yōu)度;選擇最佳基礎模型構(gòu)建ARIMA (p,d,q)模型,預測2019—2023 年中國玉米單產(chǎn)。
分析表明:1949—2018 年中國玉米單產(chǎn)對數(shù)值序列非平穩(wěn)(ADF 單位根檢驗的t 統(tǒng)計量為-1.906 922、1%水平臨界值為-4.096 614),一階差分后成為平穩(wěn)序列(ADF 單位根檢驗的t統(tǒng)計量為-7.739 664、1%水平臨界值為-3.531 592);基于平穩(wěn)序列建立5 種基礎模型,2014—2018 年擬合優(yōu)度見表1。
由表1 可知,AR(1)模型擬合度最優(yōu)。為此,基于AR(1)基礎模型構(gòu)建ARIMA(1,1,0)預測模型(見表2)。
表1 5 種基礎模型的2014—2018 年中國玉米單產(chǎn)擬合值與實際值之差 單位:%
如表2 所示,ARIMA (1,1,0)預測模型的AR 根倒數(shù)(-0.21)的絕對值小于1,通過穩(wěn)定性檢驗。預測結(jié)果:2019、2020、2021、2022 和2023 年中國玉米單產(chǎn)分別為6 293、6 458、6 627、6 801 和6 979 kg/ hm2。如:基于1949—2017 年數(shù)據(jù)預測的2018 年中國玉米單產(chǎn)為6 275 kg/ hm2、比實際值+2.80%,誤差小于5.00%、檢驗了ARIMA 模型預測的有效性。
基于AEZ 模型的中國玉米單產(chǎn)潛力為:最高潛力分布在黃淮平原南陽盆地、江淮江漢平原及魯西平原魯中丘陵,為10 000 ~11 100 kg/ hm2[12]。即:2019、2020、2021、2022 和2023 年中國玉米單產(chǎn)將達AEZ 模型區(qū)域潛力上限值11 100 kg/ hm2的49.82%、51.13%、52.47%、53.84%和55.25%。
表2 中國玉米單產(chǎn)ARIMA (1,1,0)預測模型的回歸結(jié)果
由圖1 可知,1949—2023 年中國玉米單產(chǎn)在波動中上升。中國玉米未來單產(chǎn)提升雖越來越困難,但尚有可觀空間。
本研究表明:2019—2023 年中國玉米單產(chǎn)提升尚有可觀空間,未來總產(chǎn)提高應高、中、低產(chǎn)耕地并重利用,發(fā)揮綜合優(yōu)勢,提高種植集成效益。