基于Theil不等系數(shù)IOWAO組合模型的黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度預(yù)測(cè)

摘要：

玉米、水稻等作物收后秸稈處理一直是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中亟待解決的問(wèn)題，機(jī)械化秸稈還田是作物收后秸稈處理的重要手段，也是保護(hù)黑土資源的重要措施。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，提出基于協(xié)整性檢驗(yàn)的單一預(yù)測(cè)模型選擇和基于誤差指標(biāo)最小的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型選擇關(guān)鍵環(huán)節(jié)；運(yùn)用協(xié)整性檢驗(yàn)方法確定二次函數(shù)模型、ARIMA模型、H-W無(wú)季節(jié)模型作為秸稈還田機(jī)械化程度預(yù)測(cè)的單一模型；依據(jù)誤差絕對(duì)值和最小法、Shapley法和基于Theil不等系數(shù)IOWAO法構(gòu)建三種組合預(yù)測(cè)模型，采用誤差平方和（SSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、均方百分比誤差（MSPE）五個(gè)誤差指標(biāo)比較模型精度，確定采用基于Theil不等系數(shù)IOWAO的組合模型為最優(yōu)預(yù)測(cè)作物秸稈還田機(jī)械化程度模型。結(jié)果表明，2022-2026年黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將穩(wěn)步提升，平均每年增加4.52%，2026年將達(dá)到74.19%，比2021年提升22.62%；2022年以后，黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將進(jìn)入快速發(fā)展期。為制定和實(shí)施機(jī)械化秸稈處理政策提供理論依據(jù)，為保護(hù)和恢復(fù)黑土資源生產(chǎn)能力提供重要支撐。

關(guān)鍵詞：黑龍江??；秸稈還田機(jī)械化；黑土資源保護(hù)；變權(quán)重組合預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：S23—9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-5553 （2024） 04-0258-08

收稿日期：2023年2月1日" 修回日期：2023年11月15日

基金項(xiàng)目：“十四五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題（2021YFD2000405—2）；國(guó)家大豆產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)資金項(xiàng)目（CARS—04—PS27）

第一作者：?jiǎn)探鹩?，男?969年生，黑龍江大慶人，博士，教授；研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)與管理。E-mail： qiaojinyou@163.com

通訊作者：陳海濤，男，1962年生，黑龍江綏棱人，博士，教授；研究方向?yàn)楹底鬓r(nóng)業(yè)裝備技術(shù)。E-mail： htchen@neau.edu.cn

Forecast of mechanization degree of crop straw returning to field in Heilongjiang Province

based on Theil inequality coefficient and IOWAO combined model

Qiao Jinyou1， 2， Yan Simeng1， 2， Sun Jian1， 2， Jing Yubing1， 2， Chen Haitao1， 2

（1. College of Engineering， Northeast Agricultural University， Harbin， 150030， China；

2. Heilongjiang Major Crop Production Mechanization Material Technology Innovation Center， Harbin， 150000， China）

Abstract：

The treatment of corn and rice straw after harvest has always been an urgent problem to be solved in agricultural production. Mechanized straw returning to the field has been an important means of straw treatment of crops after harvest and also an important measure to protect black soil resources. Combined with relevant literature， the key links was single prediction model selection based on cointegration test and optimal combination prediction model selection based on minimum error index was proposed. The quadratic function model， ARIMA model and H-W non-seasonal model were selected as the single forecasting model for the mechanization degree of straw returning to the field by using the method of cointegration test. The combined forecasting model was built according to the minimized sum of the absolute error value method， Shapley method and Theil inequality coefficient and IOWAO model method. The forecasting accuracy of the combined models was compared by SSE， MAE， MSE， MAPE and MSPE. It was proved that Theil inequality coefficient and IOWAO combined model was the better model to forecast the mechanization degree of crop straw returning to the field. The results show that the mechanization degree of straw returning to field in Heilongjiang Province will be steadily improved from 2022 to 2026. The average annual increase will be 4.52%， which will reach 74.19% in 2026， an increase of 22.62% over 2021. After 2022 the mechanization degree of straw return in Heilongjiang Province will enter a rapid development period. The combined prediction results provide theoretical basis for determining and implementing mechanized straw treatment measures and have practical significance for protecting and restoring the productive capacity of black soil resources.

Keywords：

Heilongjiang Province; crop straw returning mechanization; black soil resource protection; variable weight combined forecast

0 引言

糧食作物秸稈機(jī)械化還田對(duì)修復(fù)土壤、節(jié)本提效、維護(hù)生態(tài)等具有積極作用，是耕地保護(hù)和修復(fù)的重要措施，因此預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度不僅有利于推動(dòng)農(nóng)作物生產(chǎn)全程機(jī)械化進(jìn)程，也有效促進(jìn)黑土保護(hù)性耕作行動(dòng)計(jì)劃貫徹落實(shí)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者多采用回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測(cè)模型及ARIMA模型等［1， 2］單一預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展速度，這些模型應(yīng)用簡(jiǎn)單，但存在預(yù)測(cè)精度偏低、指導(dǎo)意義弱等問(wèn)題。1969年，Bates等［3］提出組合預(yù)測(cè)（Combined Forecast）概念與方法，因其可有效提高預(yù)測(cè)精度而得到廣泛應(yīng)用。2004年，Carmo等［4］組合多元灰色模型和灰色關(guān)聯(lián)分析方法，在預(yù)測(cè)集成電路輸出方面比傳統(tǒng)方法有顯著改進(jìn)。Yaziz等［5］建立ARIMA-TGARCH組合模型預(yù)測(cè)黃金價(jià)格，有效提高預(yù)測(cè)精度。Naji等［6］建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的組合模型，用于建筑能耗預(yù)測(cè)。Le等［7］提出一種將CNN算法和Bi-LSTM算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型，并用于電能消耗預(yù)測(cè)。

國(guó)內(nèi)有較多學(xué)者多采用組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展問(wèn)題。張淑娟［8］、鄭建紅［9］、Hao［10］等采用組合預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)農(nóng)機(jī)總動(dòng)力；鞠金艷等［11， 12］采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差平方和最小線性規(guī)劃方法構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型，分別預(yù)測(cè)黑龍江省耕地、播種和收獲作業(yè)機(jī)械化作業(yè)水平與農(nóng)機(jī)總動(dòng)力發(fā)展趨勢(shì)；袁玉萍［13］采用基于粗糙集理論、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SAVM方法構(gòu)建三種組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)黑龍江農(nóng)墾農(nóng)機(jī)裝備水平進(jìn)行預(yù)測(cè)；吐?tīng)栠d·買買提等［14］以新疆農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為數(shù)據(jù)源構(gòu)建基于百分誤差的組合預(yù)測(cè)模型，并比較基于Shapley值、粗糙集和熵權(quán)法三種組合模型的預(yù)測(cè)精度。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用單一模型預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)及農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展問(wèn)題，也有學(xué)者采用粗糙集理論、Shapley值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法構(gòu)建和應(yīng)用組合預(yù)測(cè)模型，在農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、農(nóng)機(jī)裝備水平和綜合農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度組合預(yù)測(cè)等方面做了大量工作。但近幾年相關(guān)文獻(xiàn)較少，且這些文獻(xiàn)所用的單一模型為學(xué)者直接提出，組合預(yù)測(cè)流程不夠嚴(yán)謹(jǐn)。因此，采用科學(xué)方法篩選單一模型，優(yōu)化預(yù)測(cè)模型組合，同時(shí)結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)及黑土保護(hù)需求預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度，可以完善組合預(yù)測(cè)相關(guān)理論，為推進(jìn)保護(hù)性耕作行動(dòng)計(jì)劃和促進(jìn)黑土保護(hù)提供理論和技術(shù)支撐。

1 組合預(yù)測(cè)流程設(shè)計(jì)

將單一預(yù)測(cè)方法進(jìn)行組合建立組合模型進(jìn)而減少預(yù)測(cè)誤差是應(yīng)用組合預(yù)測(cè)方法的出發(fā)點(diǎn)和目標(biāo)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中缺少單一預(yù)測(cè)模型選擇和預(yù)測(cè)模型組合方法優(yōu)化選擇環(huán)節(jié)?；诖?，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)成果，設(shè)計(jì)基于優(yōu)化的單一預(yù)測(cè)模型和組合方法的組合預(yù)測(cè)流程如圖1所示。

依據(jù)待解決問(wèn)題及原始數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)初選可用單一預(yù)測(cè)模型。為防止時(shí)間序列產(chǎn)生“偽回歸”問(wèn)題，采用協(xié)整性檢驗(yàn)方法優(yōu)化單一預(yù)測(cè)模型；在此基礎(chǔ)上，采用合適的方法確定各單一模型的權(quán)重，進(jìn)而構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型，并以誤差指標(biāo)最小為目標(biāo)確定最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，最后結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。

2.3 基于協(xié)整性檢驗(yàn)的單一預(yù)測(cè)模型選擇

依據(jù)圖1流程，單一預(yù)測(cè)模型必須通過(guò)協(xié)整性檢驗(yàn)方可參與組合預(yù)測(cè)。觀測(cè)序列yt和擬合序列y^t之間存在協(xié)整關(guān)系的必要條件是：yt和y^t為一階差分平穩(wěn)序列，且預(yù)測(cè)誤差et=yt-y^t也為平穩(wěn)序列［19］。是否具有單位根是待檢驗(yàn)序列平穩(wěn)與否的前提。如果計(jì)算序列的ADF統(tǒng)計(jì)量小于5%臨界值，則待檢驗(yàn)序列不具有單位根，為平穩(wěn)序列，否則為不平穩(wěn)序列。

采用Eviews軟件分別對(duì)觀測(cè)序列（表1）和各單一預(yù)測(cè)模型擬合序列（表2）的一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，觀測(cè)序列的一階差分序列有98.08%（1-P）的把握拒絕原假設(shè)，即不具有單位根，是一階差分平穩(wěn)序列。同理，二次函數(shù)模型、ARIMA模型、H-W無(wú)季節(jié)性預(yù)測(cè)模型通過(guò)單位根檢驗(yàn)，均為一階差分平穩(wěn)序列，予以保留；而生長(zhǎng)曲線函數(shù)和灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型不是一階差分平穩(wěn)序列，予以剔除。

針對(duì)保留模型，需對(duì)其殘差序列再次進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，若殘差序列為平穩(wěn)序列，則通過(guò)協(xié)整性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)模型可以參與組合預(yù)測(cè)；殘差序列為非平穩(wěn)序列的模型仍需剔除。殘差序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

由表4可知，二次函數(shù)模型、ARIMA模型、H-W無(wú)季節(jié)性模型相應(yīng)的殘差序列均為平穩(wěn)序列，即通過(guò)協(xié)整性檢驗(yàn)，可作為單一預(yù)測(cè)模型構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度。

3 組合預(yù)測(cè)模型建立

構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型最關(guān)鍵問(wèn)題就是確定各單一預(yù)測(cè)模型在組合模型中的權(quán)重。選擇誤差絕對(duì)值和最小、Shapley值和基于Theil不等系數(shù)誘導(dǎo)有序加權(quán)平均算子（Induced ordered weighted averaging operator，IOWAO）三種方法分別確定各單一預(yù)測(cè)模型的權(quán)重，進(jìn)而構(gòu)建不同的組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度的待選組合模型。

3.1 基于誤差絕對(duì)值和最小的組合預(yù)測(cè)模型

基于誤差絕對(duì)值和最小的組合預(yù)測(cè)模型克服了觀測(cè)序列中可能夾雜有異常數(shù)據(jù)的弱點(diǎn)，其穩(wěn)健性較最小二乘法強(qiáng)［20］?；谡`差絕對(duì)值和最小方法的求解單一預(yù)測(cè)方法權(quán)重的模型如式（13）所示。

4 基于優(yōu)化組合模型的預(yù)測(cè)

4.1 模型優(yōu)選

由表2和圖2可知，單一預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型擬合值變化趨勢(shì)與觀測(cè)值變化趨勢(shì)相同，但不同模型擬合值與觀測(cè)值之間誤差不同。為確定最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，采用誤差平方和（SSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、均方百分比誤差（MSPE）五個(gè)指標(biāo)比較預(yù)測(cè)模型的擬合精度。預(yù)測(cè)模型的五個(gè)誤差指標(biāo)值如表5所示。

由表5可知，基于Theil不等系數(shù)IOWAO預(yù)測(cè)模型擬合序列的五個(gè)誤差指標(biāo)均優(yōu)于其他模型，誤差平方和SSE指標(biāo)差異幅度最大，比其他模型分別降低91.18%、92.64%、78.61%、91.49%、84.37%、71.57%和72.73%，均方百分比誤差MSPE雖降幅最小，但也比其他模型降低72.35%、76.51%、53.70%、74.87%、60.54%、44.90%和46.01%。因此，采用基于Theil不等系數(shù)IOWAO組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度更準(zhǔn)確。

4.2 黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度預(yù)測(cè)

采用基于Theil不等系數(shù)IOWAO組合模型預(yù)測(cè)2022—2026年黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度，結(jié)果如表6所示。

依據(jù)表6可知，2022—2026年黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將穩(wěn)健增加，2026年將達(dá)到74.19%，較2021年增加22.62%；平均每年增加4.52%，比2000—2021年平均年增長(zhǎng)幅度（0.78%）提高了5.8倍，比2011—2021年平均年增長(zhǎng)幅度（1.59%）提高2.84倍。由此說(shuō)明，自2022年以后，黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將進(jìn)入相對(duì)高速發(fā)展期，不但可有效提升秸稈還田比例，而且降低秸稈焚燒對(duì)環(huán)境的污染、有效保護(hù)和提升黑土資源生產(chǎn)能力，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展。

為保證秸稈還田機(jī)械化程度穩(wěn)步提升，建議實(shí)施現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高對(duì)黑土保護(hù)的緊迫性和秸稈機(jī)械化還田必要性的認(rèn)識(shí)；同時(shí)要繼續(xù)加大技術(shù)裝備研發(fā)力度，研究實(shí)施科學(xué)的機(jī)械秸稈還田技術(shù)模式，保證按作業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)，提高秸稈還田作業(yè)質(zhì)量和效益；有針對(duì)性制定和落實(shí)農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼和作業(yè)補(bǔ)貼機(jī)制，為秸稈還田機(jī)械化作業(yè)提供保障。

5 結(jié)論

1）" 設(shè)計(jì)組合預(yù)測(cè)流程，增加基于協(xié)整性檢驗(yàn)的單一預(yù)測(cè)模型選擇和基于誤差指標(biāo)最小的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型選擇兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，規(guī)范組合預(yù)測(cè)研究和應(yīng)用路徑。

2）" 通過(guò)協(xié)整性檢驗(yàn)確定二次函數(shù)模型、ARIMA模型、H-W無(wú)季節(jié)性模型為黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度的單一預(yù)測(cè)模型；基于SSE、MAE、MSE、MAPE和MSPE五個(gè)誤差指標(biāo)確定了基于Theil不等系數(shù)IOWAO組合模型為預(yù)測(cè)黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度的最佳模型。

3）" 預(yù)測(cè)結(jié)果表明：2022—2026年黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將穩(wěn)健發(fā)展，到2026年黑龍江省秸稈還田機(jī)械化程度將達(dá)到74.19%；平均每年增加4.52%，比2000—2021年平均增長(zhǎng)幅度提高5.8倍。研究結(jié)果對(duì)保護(hù)和恢復(fù)黑土資源能力具有重要意義。

參 考 文 獻(xiàn)

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