产量分析范文

产量分析范文（精选12篇）

产量分析 第1篇

1 材料与方法

在田间生产状况下, 选择3种产量类型的芦苇群体, 即对高产群体、中产群体、低产群体进行调查。高产苇田选择辽滨二分场潮沟塘段, 随机采取20个点;中产苇田选择高干模式试验区内, 采集10个点;低产苇田区选择羊圈子苇场马丈房分场苇田, 采集20个点。3种类型共取50个点, 每点取1平方米, 随机取样。而后, 对采集的50个点进行考种, 调查每点的密度, 株高及茎粗和每平方米产量。取得调查数据后, 进行数理统计分析。

2 结果与分析

2.1 各产量构成因素及其与产量的关系

由表1可见, 各产量构成因素与产量的偏相关系数皆为E值, 且均达到1%显著水平。其中, 以株高与产量的偏相关系数最大 (0.5967) , 其次为密度 (0.4475) , 再次为茎粗 (0.4031) 。数据表明, 在芦苇产量构成诸因素中, 以芦苇株高与产量的关系最为密切, 其次为密度, 再次为茎粗。各产量构成因素之间的偏相关系数, 除密度与株高为显著负相关外, 其余的密度与茎粗, 株高与茎粗偏相关不显著。这说明密度与株高存在着相互制约的关系。因此, 要夺取芦苇高产, 需考虑密度与株高两因素的协调发展, 而不能只注意某一产量构成因素。

2.2 各产量构成因素对产量的作用

以密度x1、株高x2、茎粗x3为自变数, 产量Y作为依变数, 进行多元回归分析, 但为了分析各因素对产量的作用, 我们对多元回归方程进行了偏回归分析。回归方程中各偏回归平方和及其F测验结果列于表2。

从表2可见, 芦苇株高的偏回归平方和最大 (826772.4006) , 其次是密度 (610217.7038) , 再次是茎粗 (286562.0096) 。F测验表明, 各偏回归均达到l%极显著水平。表明株高对产量的作用最大, 其次是密度, 以茎粗对产量的作用最小, 这个结果与上述相关分析结果完全一致。

3 讨论

在芦苇产量构成因素分析中, 偏相关和多元回归分析一致。

3.1可以认为芦苇密度在一定的范围内, 株高与产量的关系最为密切, 高度因子对芦苇产量影响最大;当高度一定, 密度对芦苇群体产量的影响也很明显。

3.2从偏相关分析 (表l) 看, 芦苇的高度与密度呈显著负相关, 当芦苇群体密度发展到一定的程度, 随着单株营养面积的减少, 而高度则明显下降, 群体产量也降低。

3.3粗度随密度降低, 高度的增加而加大, 当芦苇群体达到最佳密度时, 高度和粗度则是控制芦苇群体产量的复合因素。

3月份计划产量分析 第2篇

2013年3月份1205面回采计划产量0.18万吨，实际1205面产量0.5513万吨，具体原因分析如下：

1、1205面3月计划产量情况说明：

预计2月26日上下巷剩余长度均为9.5m，计算产量为：

9.5×70×2.1×1.3=1815吨，计划产量0.18万吨。

2、实际产量情况说明：

2月21日1205面上下巷实际剩余长度分别为13m及25.5m，预计2月23日县煤炭局复工验收后可恢复生产，距停采线10m前放顶煤，实际2月26日才进行复工验收，影响3天，因此3月份多出产量为：（3 +15.5）/2×5.1×1.3×0.85=3649吨。

另外，在放顶煤过程中，部分碎矸进入运煤系统，造成电子称产量比实际产量稍高。

墩阔坦工程部

国际大豆主产区产量预估分析 第3篇

据美国国会预算办公室（CBO）1月26日的年度报告，2015年美国大豆播种面积将达8600万英亩，高于2014年的8420万英亩。按照CBO对种植面积的预估，2015年较2014年增加200万英亩左右。美国农业部供需报告将2014年美豆种植面积预估为8370万英亩，按照CBO的增幅预估水平，2015年美豆的官方种植面积预估可能在8570万英亩左右，这个数字低于目前大多机构的预期，一定程度上说明后续各机构还是存在下调美豆新作种植面积预估的可能，一般各机构对种植面积的预估会在2月中旬开始展开。

关于美豆新作单产的预估，据CBO的报告，2015年美国大豆单产预期为每英亩45.0蒲式耳，低于2014年异常高的47.5蒲式耳/英亩。美豆新作播种面积及单产不排除下调的可能，对于市场或是一种潜在的利多。

另据美国农业部海外农业局的参赞报告，2015年巴西大豆产量以及库存均作了上调。农业参赞预测2015年巴西大豆将达到9300万吨，高于早先预测的9200万吨，上年为8670万吨。

2015/16年度（2月到次年1月）巴西大豆出口量将达到4700万吨，与早先预测一致，上年为4650万吨。大豆压榨量预计为3800万吨，与早先预测一致，上年为3630万吨。期末库存预计为760万吨，高于早先预测的680万吨，上年为260万吨。

寒地水稻产量构成分析 第4篇

1 材料与方法

1.1 材料

供试水稻品种为三江1号、垦鉴稻6号、垦稻17、空育131、龙粳20、龙粳21、龙粳24、龙粳25、龙粳26、龙粳27、垦稻12、绥粳3号、绥粳4号、绥粳8号、绥粳9号、绥粳10号、东农425、东农427、东农428、龙稻5号、龙稻7号、牡丹江28、松粳3号、松粳9号、松粳10号、松粳12、北稻2号、北稻3号、五优稻3号、五优稻4号、龙香稻2号和龙洋1号共32个。

1.2 方法

试验于2011年在黑龙江省农业科学院绥化分院试验地进行,32个供试品种采用随机区组设计,小区面积为6.72 m2,3次重复。

秧田采用开闭式保温旱育苗,4月5日浸种,4月10日播种,播种量为250 g·hm-2,5月15日移栽。人工插秧,插秧规格为30 cm×10 cm,每穴3苗。施尿素200 kg·hm-2(含N46%),磷酸二铵120 kg·hm-2(含P2O546%,含N18%),硫酸钾75 kg·hm-2(含K2O33%)。尿素分为基肥、蘖肥、穗肥、粒肥,施肥比例为5.0∶3.0∶1.5∶0.5;磷酸二铵全部作为基肥;硫酸钾分基肥、穗肥,比例为6∶4。生长期水层管理以浅水间歇灌溉为主,8月末停水。

田间调查主要测定剑叶长、剑叶宽、倒二叶长、倒二叶宽、倒三叶长、倒三叶宽、株高、穗长、每穴穗数和实际产量;室内考种有穗粒数、秕粒数、千粒重和结实率等并计算理论产量。

以各性状平均值为单位,应用DPS软件对各产量性状进行统计分析,分析内容有平均值、变异系数、相关系数和因子分析等。

2 结果与分析

2.1 黑龙江省水稻主栽品种特性分析

由表1可知,每穴穗数变幅为20.7～15.0穗,平均值为17.9穗;株高变幅为109.8～70.6 cm,平均值为90.1 cm;穗长变幅为21.4～13.7 cm,平均值为17.1 cm;剑叶长变幅为32.2～18.2 cm,平均值为24.1 cm;剑叶宽变幅为1.6～0.9 cm,平均值为1.3 cm;倒二叶长变幅为39.0～23.0 cm,平均值为31.8 cm;倒二叶宽变幅为1.3～0.8 cm,平均值为1.1 cm;倒三叶长变幅为43.0～23.3 cm,平均值为35.1 cm;倒三叶宽变幅为1.1～0.7 cm,平均值为1.0 cm;穗粒数变幅为93.4～61.1粒,平均值为76粒;结实率变幅为95.3%～76.5%,平均值为89.4%;千粒重变幅为27.0～23.4 g,25.8 g;理论产量变幅为11 747.8～8 394.9 kg·hm-2,平均值为10 231.7 kg·hm-2,供试品种变异系数较大的为株高、剑叶长、倒二叶长、倒三叶长和穗粒数。说明,在育种中应注重株高、剑叶长和穗粒数的改良。

Note:PPH:Panicles per hole;PH:Plant height;PL:Panicle length;FLL:Flag leaf length;FW:Flag width;SLL:Secondary leaf length;SLW:Secondary leaf width;TLL:Third leaf length;TLW:Third leaf width;GPP:Grains per panicle;SSR:Seed setting rate;TGW:Thousand grain weight;TH:Theoretical yield.The same as below.

2.2 各产量性状的相关性

从表2中看出,穴穗数与穗粒数呈显著负相关,与理论产量呈显著正相关;株高与穗长、倒二叶长、倒二叶宽、倒三叶长、穗粒数呈极显著或显著正相关;穗长与剑叶宽、倒二叶宽呈显著正相关,与倒二叶长、倒三叶长呈极显著正相关,与结实率呈极显著负相关;剑叶长与倒二叶长呈极显著正相关;剑叶宽与倒二叶长、倒二叶宽、倒三叶长、倒三叶宽呈极显著正相关,与穗粒数呈显著正相关,与结实呈显著负相关;倒二叶长与倒二叶宽、倒三叶长、倒三叶宽呈极显著正相关,与穗粒数呈显著正相关,与结实率呈极显著负相关;倒二叶宽与倒三叶长、倒三叶宽、穗粒数呈极显著正相关,与结实率呈显著负相关;倒三叶长与倒三叶宽呈极显著正相关,与穗粒数呈显著正相关,与结实率呈极显著负相关;倒三叶宽与穗粒数和理论产量呈极显著和显著正相关;穗粒数与结实率呈显著负相关,与理论产量呈极显著正相关。分析结果表明:穴穗数(分蘖力)多的品种穗粒数少,产量增加;植株高的品种穗粒数多;穗粒数多结实率下降,产量增加。

注:*为0.05显著水平,**为0.01显著水平。

Note:*:Significant at 5% level,**:Significant at 1% level.CC:Correlation coefficient.

2.3 产量性状的因子分析

为充分分析产量性状间的相互关系,对每穴穗数(X1)、株高(X2)、穗长(X3)、剑叶长(X4)、剑叶宽(X5)、倒二叶长(X6)、倒二叶宽(X7)、倒三叶长(X8)、倒三叶宽(X9)、穗粒数(X10)、结实率(X11)和千粒重(X12)共12项性状,利用DPS数据处理软件进行因子分析[2]。经KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验,其统计量为0.588>0.5,适于因子分析(见表3)。前6个特征根的累计贡献率达92.739 80%,因此6个特征根作为主要因子可代表总的数据信息。并求得了斜交参考因子模式矩阵(见表4)和斜交参考因子相关矩阵(见表5)。由表3和表4提出,第一主因子中倒二叶宽(X7)、倒三叶宽(X9)有较大的因子载荷值,称之为叶宽因子,其贡献率为43.09%;第二个主因子中剑叶长(X4)有较大的因子载荷值,称之为剑叶长因子,其贡献率为13.99%;同样可得,第三主因子为千粒重因子,其贡献率为11.17%;第四主因子为穴穗数因子,其贡献率为10.04%;第五主因子为株高因子,其贡献率为8.40%;第六主因子为结实率因子,其贡献率为6.04%。

对照表1和表4可得,牡丹江28是第一主因子(叶宽)最大的品种,东农425是第二主因子(剑叶长)最大的品种,绥粳4号是第三主因子(千粒重)最大的品种,垦稻12是第四主因子(穴穗数)最大的品种,东农428是第五主因子(株高)最大的品种,空育131是第六主因子(结实率)最大的品种。

注:主因子数M=6。

Note:Number of key factors M=6.

从表5中看出,6个因子相关矩阵可得,叶宽因子与剑叶长因子、株高因子呈正相关,千粒重、穴穗数、结实因子呈负相关;剑叶长因子与千粒重株高因子呈正相关,与穴穗数结实率因子呈负相关;千粒重因子与穴穗数、结实率因子呈正相关;穴穗数因子与株高呈负相关,与结实率因子呈正相关;株高因子与结实率因子呈负相关。

3 结论与讨论

株高与穗长、生物产量呈正相关,穗粒数和千粒重增加是超高产品种高产的直接原因,而生物产量增加又是穗粒数和千粒重增加的物质基础,尤其在高产条件下关系更为密切[3]。由该试验结果可知,剑叶、倒二叶、倒三叶的长宽间呈显著或极显著正相关[4],而穴穗数与其它性状间的相关性都未达到显著水平,说明穴穗数对产量和品质影响不大;穴穗数与穗粒数呈显著负相关,说明二者间是相互制约的,穗粒数是建在穴穗数之上的[5,6]。分析结果表明:穴穗数与穗粒数呈显著负相关,与理论产量呈显著正相关;株高与穗长、穗粒数呈极显著和显著正相关;穗长与结实率呈极显著负相关;剑叶宽与穗粒数呈显著正相关,与结实率呈显著负相关;倒二叶长与穗粒数呈显著正相关,与结实率呈极显著负相关;倒二叶宽与穗粒数呈极显著正相关,与结实率呈显著负相关;穗粒数与结实率呈显著负相关,与理论产量呈极显著正相关。穴穗数(分蘖力)多的品种穗粒数少, 产量增加;植株高的品种穗粒数多;穗粒数多结实率下降,产量增加。因此,应适当减少穴穗数(分蘖数),增加穗粒数,即分蘖力中等,偏大穗的品种有利于产量提高。

株高因子和穗粒数因子对产量有极显著正相关性,对产量的重要性顺序为:株高因子大于穗粒数因子[7]。该试验分析结果表明:第一主因子为叶宽因子,提高该因子穗长变短,穗粒数增加,有利于产量的提高;第二主因子为剑叶长因子,提高该因子株高变矮,对产量影响小;第三主因子为千粒重因子,千粒重增加穗粒数、结实率下降,产量也随之下降;第四主因子为穴穗数因子,穴穗数增加,穗粒数、结实率、千粒重下降,产量降低;第五主因子为株高因子,对产量影响较小;第六主因子为结实率因子,提高该因子穴穗数、穗粒数和千粒重减少,产量下降。

摘要：为了明确寒地水稻品种特性,采用随机区组设计方法,对黑龙江省2010年主栽的32个水稻新品种产量进行统计分析。结果表明:穗粒数与结实率呈显著负相关,与产量呈极显著正相关。每穴穗数(分蘖力)多的品种穗粒数少,产量增加;植株高的品种每穗粒数多;穗粒数多结实率下降,产量增加。应适当减少穴穗数(分蘖数),增加穗粒数,即分蘖力中等,偏大穗的品种有利于产量提高。对产量贡献率从大到小顺序为叶宽、剑叶长、千粒重、穴穗数、株高、结实率。

关键词：寒地,水稻,产量构成,相关分析,因子分析

参考文献

[1]中稻宣.信息集锦[J].中国稻米,2011,17(5):76.

[2]唐启义,冯明光.实用统计分析及其DPS数据处理系统[M].北京:北京科学出版社,2002.

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[4]杨从党,袁平荣,周能,等.叶型特征与产量构成因素的相关分析[J].中国水稻科学,2001,15(1):70-72.

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[6]李金峰,钱永德,吕艳东,等.空育131高产群体的产量构成和分蘖利用[J].沈阳农业大学学报,2004,35(4):308-312.

三交地区煤层气井产量的拟合分析 第5篇

三交地区煤层气井产量的拟合分析

以河东煤田三交区块煤层气井生产资料为基础,利用煤层气地质学和地下水动力学原理对煤层气井的生产曲线进行了拟合分析,并最终确定了两口煤层气井的水文地质参数.利用Jacob公式获得了既定水文地质条件下的`产气量及产水量的理论曲线.对比分析结果表明,生产曲线和理论曲线拟合较好,用理论模型进行煤层气井的产能预报是可行的;理论产水量及产气量偏低的原因是由于煤层气开采过程中压裂的影响,开采初期压裂增强了煤层的渗流能力,使得实际值大于理论值.

作 者：要惠芳 田承圣 YAO Hui-fang TIAN Cheng-sheng  作者单位：太原理工大学,矿业工程学院,山西,太原,030024 刊 名：太原理工大学学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF TAIYUAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 38(6) 分类号：P618.11 关键词：三交区块   煤层气   产量   拟合分析  

气候变化对新疆棉花产量的影响分析 第6篇

关键词：气候变化；新疆；影响；棉花

一、新疆棉区的植棉气候优势

新疆棉区的植棉气候优势棉花是喜温、喜光和对水分敏感的作物。新疆是棉花最适宜生长区，在棉花生长季热量资源充足、日照时数多、有效积温高，≥10℃的积温：南疆塔里木盆地为3800～4700℃，7月平均气温24.0～27.5℃；北疆准噶尔盆地南部为3450～5400℃。新疆大部分棉区≥15℃的持续日数为150d以上，年日照时数为2500～3500h，棉花将能够满足充分的热和光的要求增长。水，与水和热的结合的优点，提高了生物产量稳定棉花帮助同期。干和棉花以下，特别有效防治棉铃虫，危害相对较小程度的气候干燥，脱落和烂秋小铃铛，害虫。纤维长度新疆地区棉花，杂少，色泽好，档次高，质量一直领先全国，新疆是中国唯一的棉花产区。

二、新疆棉区农业气候资源评价

近年来，新疆棉花种植面积的不断扩大，它应该是气候资源的正确估值。根据新疆棉适当的划分区域周围的光热资源，时间应该是棉花，棉花和风险不能棉花种植面积。应该是棉花，棉花应该是光热资源，以满足棉花生长的基本要求，棉花灌溉设施，农业种植，合理的管理措施，并在初字上下功夫，取得了良好的收获。这主要取决于新疆棉区的发展。风险棉区：年≥10℃积温3175～3450℃，7月平均温度23～24℃，无霜期150～160天，热量条件一般能保证获得30%～60%的霜前花，但在本区气候变化剧烈，春温上升不稳定，最晚霜冻日可出现在中、下旬，秋温下降快，最早霜冻日可出现在上旬，无霜期长短相差60～70天，夏季（6～8月）温度强度不够，仅2l～24℃，10℃以上的积温最多和最少年相差700～1000℃，热量条件好的年份，10℃以上积温和无霜期都可达到适宜棉区的标准，与年之间的差值下降到层次不能植棉，高风险。在该地区棉花生产要依据客观规律和技术条件。我们不能种植棉花：虽然在某些年份某些地区超过10℃积温和无霜的棉花可能达到危险的水平，但是这是—个小小的机会，第二，即使有，也只能满足生活的棉花，而不是经济利益的条件。棉等棉南方气候资源，以满足日益增长的棉花基本需求，同时也得到了春秋和夏季气温温度波动。

三、气候变化对新疆棉花产量的影响

3.1温度变化对棉花生产的影响

在新疆疆棉和棉花产量月平均气温除阿克苏，各月适用于生长季节的平均气温和总皮棉产量每个月基于呈负相关棉花的平均温度，该国的关系十月份月平均气温呈阳性的负相关，棉花产量，这表明棉花台十月气温足够的棉花生长，以及不同程度的高温，加快棉花的生育问题，这一次进入棉花铃的开启阶段温度过高，无疑会加快棉花的生长停止，不利于提高棉花产量。

棉花产量和≥10℃积温，无霜期，年平均气温，日照时数呈正相关，从而增加了热资源在新疆棉花生产在哈萨克斯坦有利的气候带和农业可能与北上的趋势应该做棉区的范围可以扩大。然而，全球变暖将导致作物，牧草病虫害加快代数的发育和繁殖越冬加速向北迁徙害虫危害的界限扩大，从而提高了土地程度，牧场再次受害，农业和投资成本将加大显著。此外，累计增加将有利于害虫越冬，繁殖，昆虫越冬造成的，菌源基数增加，增加农业生产，有害病虫害的水平。增加热量导致增加的潜在蒸散量土壤，水分减少，降水减少，环境退化，利用农业生产，旱地和灌溉农业的前景受到威胁。

3.2降水变化对棉花生产的影响

目前，新疆棉花受压灌溉面积变大，对棉花灌区用水需求主要是依靠交通，对棉花生长自然降水，虽然不是那么大温度，但在六月和七月各类小春作物正值灌溉用水的头期，各类作物，对水资源的竞争冲突更为突出。因此，棉花生长期月降水量，尤其是在六月和七月增加棉花生产是有利的，特别是沟灌，降水增加和河流灌溉的棉花生产和供应将更加利于棉花产量同比增加湿度的条件下，但是杂草和病虫害的棉花可能还会上升。

3.3日照时数变化对棉花生产的影响

新疆棉区40年来4—10月平均日照时数为2 210.7 h，呈略增的趋势，即每10年增加24.6 h。新疆棉花是重要的经济作物之一，棉花高日照需要许多农作物，气候和棉花的生态特征的属喜温，喜光，根据调查显示，陆地棉品种在不同地区相同的质量比较，基本越长夏亮区，更优质的棉花。日照时间更利于棉花成铃率和单铃重增加。通过测试，短日照治疗棉花幼苗，可促进现蕾早期棉花，紧密植物，但表现出单株和纤维长度呈下降趋势产量，这将有助于应对长日高棉花产量和质量。研究发现，棉花产量和相关性最好的日照时数，相关系数为0.771。日照时更有利于棉铃铃重，增加的幅度，只要炎热和潮湿条件的条件是合适的，棉花生产会有很大的提升。当然，为了提高的棉花和棉花品种的产率表示也息息相关选择。结束语：尽管棉花产量都达到了较高的水平，但还是春耕生产，减缓潜在的风险及秋季气温温度上升快速下降，常见恶劣天气的制约因素，如提高棉花产量。因此，气候变化因素影响生产新疆棉花，气候风险评估分析十分必要的和重要的。本文分析了在各种气候因素对棉花生产的影响，棉衣区域气候风险评估提供依据。

公主岭市猪肉产量波动分析 第7篇

1 公主岭市猪肉生产情况

1.1 公主岭市猪肉总产量

选取2010—2012年吉林省14个产粮大县(市)的猪肉产量,由高至低排列并进行对比,以了解公主岭市近年来猪肉总产量在同等产粮大县的位置,选取2003—2013年吉林省和公主岭市历年猪肉产量进行对比,对公主岭市猪肉总产量做一个初步认识。见表1、表2。

由表1可见,2010—2012年在吉林省的14个产粮大县中,公主岭市的猪肉总产量位居第五位,虽然产量很大,但与第一位的梨树县相比还有较大差距。说明公主岭市的生猪产业在吉林省产粮大县中占有重要位置,但仍有较大提升空间。

万t

注:数据来源于《吉林统计年鉴》(2011—2013年)。

万t

注:数据来源于《吉林统计年鉴》(2004—2014年)。

生猪养殖是公主岭市农民收入的来源之一,也为吉林省猪肉消费提供了重要资源。由表2可见2008年公主岭市猪肉总产量达25.93万t,为10年来最高;2010年公主岭市猪肉总产量为8.97万t,为10年来最低。期间猪肉总产量时有变化,波动幅度较大。同时吉林省的猪肉总产量也处于波动之中。

1.2 公主岭市人均猪肉占有量分析

为了对公主岭市的猪肉产量进行更深层次的分析,笔者对公主岭和其他县(市)的人均猪肉占有量进行对比分析,具体数据见表3。

kg·人-1

注:数据来源于《吉林统计年鉴》(2011—2013年)。

由表3可见:2010年公主岭市的人均猪肉占有量在14个产粮县市中排名第7,2011年排名第8,2012年排名第9。说明虽然公主岭市的猪肉产量在总量上比较占优势,但是在人均占有量方面,公主岭市与其他13个产粮大县相比仍处于中下游水平,还需要进一步发展。

2 研究方法与猪肉产量波动特征分析

2.1 研究方法和指标选择

笔者采用的具体研究方法是速度测量法,所谓的速度测量法是指在猪肉产量年增长率的基础上通过多种统计指标来分析公主岭市猪肉产量波动的特征,如使用猪肉的年增长率来反映猪肉产量的波动指数,分析猪肉产量波动指数的波峰、波谷的变化规律。通过计算得到波动的绝对幅度和相对幅度,这样就可以对猪肉产量的增长率偏离程度和大小进行比较。

为了对猪肉产量的波动进行整体的计算,可以根据上面的衡量指标进行模型的建构,见公式(1)。

式中:IFt表示第t年度猪肉产量指数的波动情况,Yt表示第t年度猪肉产量,Yt-1表示第t-1年度猪肉产量。

2.2 公主岭市猪肉产量波动的特征分析

根据上面的分析方法,将公主岭市2003—2013年的猪肉产量相关数据带入公式(1)中,可以得到相关的波动指数曲线,见图1。

由图1的波动曲线可以得到相关的波动指数,按照上面的经济变量周期性波动理论,猪肉产量的波动完成一个完整的周期,需要从波峰或者波谷开始出现下降或者上升的趋势,然后到达波谷或者波峰后,又逐渐回复到原来的波峰或者波谷,整体呈现出下凹或者上凸的形状。按照周期性波动理论的要求,结合公主岭猪肉产量波动的实际情况,在2003—2013年的增长率曲线中,可以得到3个完整的周期,2013年开始进入新的周期,但是没有形成完整的周期环节,2003年的猪肉产量增长率因为数据不完整也没有纳入完整的周期中。

注:数据来源于《吉林统计年鉴》(2004—2014年)。

2.2.1 波长特征

从图1中得到公主岭市猪肉产量波动的3个周期,相应的周期性指标见表4。

由表4可见:周期性波动的平均波长为3年,波长中最长的年数和最短的年数均为3年,其中3年的周期出现3次。由于考察的时间周期不是太长,因此从表4和图1中可以看出公主岭市的猪肉产量周期性波动具有一定的稳定性。

2.2.2 周期特征

从猪肉产量增长率的周期性特征来看,结合周期性波动理论,如果当前猪肉产量增长率的低谷为当前社会投资或者生产绝对量的下降趋势,即增长率为负,则称为当前的周期为古典型的周期特征;如果当前猪肉产量增长率低谷为不是当前社会投资或者生产绝对量的下降趋势,增长较为缓慢,且增长率为正,则称为当前的周期为增长型的周期特征;从表4中可以看出,在公主岭市最近的10年中,只有最初的2004—2006年为增长型,其他的时间公主岭市的猪肉产量都会出现大幅度下降的情况,恶性波动较为明显。

2.2.3 扩张周期与收缩期

从猪肉产量增长率波动的扩张期和收缩期来看,结合经济变量的周期性变化过程,如果在猪肉产量的周期运动中出现猪肉产量开始上涨(复苏)、正在上涨(繁荣)的情况,则称这个时期为扩张期;反之当出现猪肉产量开始下降(衰退)、逐渐下降(萧条)的情况,则称这个时期为收缩期。从表4中可以看出,在3个完整的周期性波动过程中,共有4年的扩张期,平均长度为1.3年,呈平均分布;共有5年的收缩期,平均长度为1.6年。整体来说,公主岭市的猪肉产量扩张期小于收缩期,说明公主岭市的猪肉产量从衰退到萧条的时间要比产量从复苏到繁荣的时间长,且扩张期整体呈现稳定发展,收缩期逐渐减少。

2.2.4 波动幅度

从猪肉产量增长率的周期性波动幅度来看,即考察猪肉产量增长率单周期内数据波动的离差,从表4中可以看出,在3个完整的周期性波动中,增长率的离差逐年增加,最高的达到77.57%,尤其是2012年左右。说明公主岭市的猪肉产量受到外界因素的影响,很容易波动,抵御现阶段不确定因素的能力不高。

2.3 与吉林省猪肉产量波动的对比分析

为了更清晰地分析和把握公主岭市的猪肉产量波动特征,笔者也对吉林省的猪肉产量数据进行了搜集和整理,并绘制了产量波动指数曲线,见图1。从图1中可以看出,吉林省的猪肉产量增长率波动特征基本上和公主岭市的保持一致,也包含三个完整的波动周期。2008年以前的波动规律大致一样,2008年以后吉林省猪肉产量增长率的波动早1年,公主岭市和吉林省的周期平均长度、扩张和收缩比率都大致保持同样的特征。这些都表明公主岭市和吉林省的整体猪肉产量发展趋势是一致的,吉林省的波动趋势很快对公主岭市产生影响。

3 公主岭市猪肉产量波动原因分析

3.1 生产规模小,效率不高

公主岭市的生猪生产最近几年规模相对较小,生产技术和生产效率不高。虽然公主岭市从2003年以来的猪肉产量最高峰时达到了25.93万t,最低年时也在10万t左右,但是公主岭市的整体生猪生产形式还是散养农户和小规模养殖为主,集约化程度低。从整个吉林省来看,以2012年为例,规模不高于100头的农户或养殖场生猪出栏率占到全省的59%左右,2014年也在50%左右。从全国范围来看,我国的生猪生产规模和国外相比集约程度还不高,相关资料显示2014年我国大型猪肉养殖场(年出栏5 000头以上)所占总量的比例仅为38%,而美国则是65%[7]。我国大部分的生猪养殖模式还是农户散养,这种分散化的养殖模式,在饲养条件上很难达到集约化养殖的标准,而且散养农户或者养殖场很容易受人手不足,农忙季节忽视饲养;重视程度不高,技术能力不高,饲养出的生猪产量和质量差别较大;资金有限,无法提供多方位的养殖技术等因素的限制[9]。这些都导致了我国生猪养殖技术和生产效率普遍偏低,产品质量提不上去,效率保证不了,生产规模也就出现很大的波动。相关调查显示,2014年我国每头能繁母猪的平均提供商品猪能力为15头,死亡率在28%左右,国外发达国家每头能繁母猪的平均提供商品猪能力在22头以上,部分国家水平较高,如丹麦超过了25头。假设我国每头能繁母猪的平均提供商品猪能力提高到18头,则可以少养能繁母猪1 000多万头,能够节约生猪饲料1 200万t;假设提高到22头,则可以少养能繁母猪1 700多万头,能够节约生猪饲料2 000万t[8]。

3.2 疫病防控严峻

疫病防控一直是畜牧业发展的重点与热点问题。据相关统计,我国每年因疾病造成猪死亡的比例高达8%~12%,如此大比例的猪疾病或死亡率,让生猪养殖户遭受了严重的经济损失,同时对人类健康也造成影响[9]。2010年全国生猪养殖爆发“奶猪腹泻”疾病,2011—2012年进一步扩大,直到2013年才逐渐减少。这种疫病多发于1~10日龄的仔猪,且发病率极高。此外,曾在2006年爆发的高致病性蓝耳病,近几年也不断发生,但主要以低毒为主,高致病性的蓝耳病已呈散发趋势。蓝耳病已成为危害养猪业生产的第一大疫病,是疫病防控工作的重中之重。猪肉质量安全事故和疫病爆发很重要的原因是散户养殖过程中没有较高的安全和卫生意识,缺乏防疫措施和手段,一旦发生疫情,很难进行控制,造成了猪肉产量的大幅度波动。同时,生猪常见病多发也是制约我国当前疫病防控困难的主要原因,全国范围的疫病类型增加同样影响到了公主岭市。病种类型的增加,对生存环境的高要求,增加了防治难度,加大了对我国农村防疫队伍的压力,在现有的队伍建设和资金投入情况下,生猪防疫实施落实不到位,很容易出现问题。

3.3 猪肉信息不透明

猪肉产量在很大意义上和猪肉的价格有关。猪肉价格上涨,利润增加时,很容易造成大量的生猪养殖户扩大生产规模;当产能过剩,猪肉价格下降时,则缩小生产规模,降低了猪肉产量。此外猪肉价格受市场饲料价格、运输费用等的影响较大,而公主岭市受全国范围的影响,在这些方面信息不透明、不通畅,价格波动不确定,也影响了猪肉的产量。

3.4 猪肉质量安全问题

随着社会的进步与生活水平的提高,人们的食品安全意识不断提高,对所消费猪肉产品的质量要求也在增加,但长久以来存在于猪肉质量安全上的问题,使得人们对于猪肉产品的消费更加慎重。2011年“瘦肉精(盐酸克伦特罗)”事件被央视3·15《每周质量报告》曝光后,迅速引起了消费者和有关部门的高度重视。“盐酸克伦特罗”“注水肉”“垃圾猪”“病死猪”等事件频繁发生,既严重损害了群众的健康和消费积极性,又制约了生猪产业的对外贸易。公主岭市生猪生产多以散养为主,缺乏政府有效监管,猪肉安全问题较为突出。这些人为的食品安全事故,都对国内的消费者产生重要的影响,人们对于猪肉产品的信任度日渐下降,也影响了农户养殖的积极性。

此外,我国生猪屠宰行业技术水平的落后,也是导致猪肉质量不高的主要原因。相关调研报告显示,我国2013年猪肉屠宰企业中使用全程温控和可追溯机械化流水作业等现代化生产方式的仅有7%左右,而使用简单机械生产的约为22%左右,其余超过70%的企业还是使用的手工或者半机械方式[10]。这种使用手工、半机械屠宰方式的企业,仅能对生猪进行简单的加工和分割,后续的深加工由猪肉批发商完成,在供应环节中,很容易出现冷藏运输断链的问题,质量无法保证。屠宰企业没有控制质量的动力,在监管不严格的情况下会让不达标猪肉或者死猪、病猪肉等进入市场,造成安全事故,降低了消费者的信任度,也打击了正规养殖户的积极性。

4 稳定猪肉生产的对策和建议

我国经济改革的不断深化,农业市场化、产业化政策的不断实施,生猪市场的逐渐形成和建立,对猪肉生产来说是机遇和风险并存的,笔者结合公主岭市猪肉产量的波动特征和原因分析,提出几点措施和建议。

4.1 转变生产方式,调整生产规模

公主岭市的生猪散养还处于主要的地位,虽然随着吉林省的整体调控,最近几年生产方式正在逐步的改变,但是一定时期内这种情况并不能完全扭转。针对这种情况和猪肉产量增长率未来的发展趋势,公主岭市需要进一步转变生产方式,在发挥小规模养殖的基础上,集中优质资源,适当扩大生产规模,发展大中型生猪养殖场,采取各种措施吸引外资投入,提高市场的稳定性。这样不仅能够进一步发挥大中型生猪养殖的优势,还能推广相应的技术和意识,稳定猪肉产量,防止产量的过度波动,政府也能及时宏观调控。

此外,针对生产技术不高造成的养殖户养殖的生猪品种单一、生猪选育水平低、良种繁育体系不健全、猪肉产量不高、成本居高不下、市场供应能力不强等情况,要建立健全公主岭市的技术服务机构机制,发挥好生猪养殖大市的优势,形成良性的循环技术服务体系。健全兽医管理体制,改善设施和技术手段。从县(市)级管理单位着手,建立完善的生猪养殖技术服务体系和管理机构,可以联合相关的企业开展广泛的技术推广活动,引进良种猪,提升公主岭市的整体养殖水平。

4.2 防控生猪疫病,降低疫病冲击

生猪养殖的疫病不确定性是全球性问题,公主岭市散户养殖防疫不规范、不完整,防疫难度很大,很容易造成全市范围内的疾病传播,随着交通运输业的不断发展,这种可能性逐步提高。因此对于公主岭市,乃至吉林省要提高对生猪疫病的重视,出台相关的法律和措施,实施免费的疫苗接种和疫情定期巡查制度,广布监控网络,鼓励各种防疫培训活动的开展;并联动其他省市的相关部门建立应急预案,一旦发生疫情,迅速隔离,果断扑灭,防止疫病扩散,冲击生猪生产。

4.3 增加宣传力度,提升信息透明度

针对现有的价格不透明,市场信息不通畅的情况,公主岭市和吉林省相关部门还要加强生猪养殖市场信息机制的建设,建立完善的信息公开制度,定期公布省市猪肉价格、猪肉产量、生猪出栏率等生猪市场指标,引导养殖户发展养殖事业,规避价格风险。对生猪产业中的其他价格因素,如饲料、大豆价格等建立市场监督制度,通过多种政策防止价格剧烈波动对生猪养殖产生波动影响,并及时公开公布相关产品价格,增强养殖户的养殖信心。

4.4 加强政府监管,提升猪肉质量水平

猪肉产品的安全是保证猪肉产量的重要前提,产品安全应该成为公主岭市和吉林省的重要工作内容。要提升猪肉的质量水平,提升人们对猪肉产品的信任度,就要从养殖做起,改善生猪养殖的环境,提高生产技术,实现现代化、科学化、科技化的养殖,保证饲料的质量安全,控制各种有毒有害物质的侵入,从根本上提升产品质量。同时政府相关部门还要按照生猪安全生产标准,加强对农户的监督工作。为了保证生猪养殖的质量,还可以推广政策性保险措施,解除农户的后顾之忧,推动产业发展。

参考文献

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[2]张守莉,郭庆海,史玮.吉林省猪肉产量波动分析[J].中国畜牧杂志,2011,41(16):34-38.

[3]王杜春,刘士奇.生猪生产波动的影响因素分析及对策建议[J].中国农学通报,2013,29(14):11-15.

[4]张立中,刘倩倩,辛国昌.我国生猪价格波动与调控对策研究[J].经济问题探索,2013(11):117-122.

[5]宁攸凉,乔娟.中国生猪价格波动的影响与成因探究[J].中国畜牧杂志,2010,46(02):52-56.

[6]魏君英,何蒲明,马敬桂.仔猪价格与生猪价格波动关系的实证研究[J].饲料工业,2013,34(21):60-64.

[7]石榴红,王硕,于盼.陕西省生猪及猪肉价格波动与政策调控效果实证研究[J].价格月刊,2015(2):34-38.

[8]瓮善刚.全球猪肉生产最新展望[J].肉类工业,2015(01):5-6.

[9]兰晔.农村规模化养猪场猪病复杂的原因与对策[J].当代畜牧,2014(7中):18-19.

2008年河套灌区小麦产量分析 第8篇

1 资料来源及处理方法

气象资料、小麦生长观测及产量结构资料来自临河区气象局、巴彦淖尔市农业技术推广站、临河区农业技术推广中心。

2 气象条件对小麦生长发育的影响

根据临河区气象局对小麦生长发育的观测, 利用河套地区各旗县气象资料进行分析, 2008年小麦全生育期为112d, 分别比常年和去年多1d和8d。全生育期平均气温1 8.1℃, 与去年持平, 比常年高1.5℃;总降水量为51.1mm, 比常年多5.7mm, 比去年少41.1mm。日照时数为1151.0小时, 分别比去年和常年多44.6小时和134.3小时。总体上讲, 气温变化适应小麦全生育期生长发育, 干热风属中等发生年份;全生育期降水偏多, 但主要集中在小麦灌浆期, 为小麦灌浆提供了充足的水分条件, 抑制了干热风的危害程度。下面我们根据观测资料, 就小麦全生育期各时段农业气象条件变化及其对小麦的影响进行简要分析。

2.1 播种—三叶期气象条件分析

平均气温比常年低0.2℃, 比去年同期高0.2℃;降水量7.5mm, 分别比常年和去年多3.2mm和4.7mm;日照时数分别比常年和去年多20.9hr和35.5hr。由于气温低, 小麦出苗期相对延长。此期降水虽多, 但主要集中在出苗后, 由于蒸发较弱, 不容易引起泛盐板结。出苗后, 气温持续偏高, 光照充足, 小麦幼苗健壮, 且生长速度较快。

2.2 三叶期—拔节期气象条件分析

平均气温分别比常年和去年低0.6℃和1.8℃;降水量分别比常年和去年少8.8mm和2.6mm;日照时数比常年多32.9hr, 比去年少18.9hr。此期是小麦幼穗分化期, 气温低, 幼穗分化时间延长, 分蘖数增加;光照时间长, 幼穗分化速度加快, 抑制低温对幼穗分化的正面影响。因此今年穗粒数比去年增加不很明显。

2.3 拔节—抽穗期气象条件分析:

平均气温分别比常年和去年低1.0℃和3.3℃;降水量分别比常年和去年少11.2mm和0.2mm;日照时数分别比常年和去年多16.8hr和30.2 hr。小麦拔节后, 气温虽然偏低, 小麦生育时间延长, 有利于小麦穗粒数的增加, 开花前高温少雨, 特别是6月上旬气温偏高, 河套地区气温出现极值, 大部分地区偏高4℃~5℃, 对小麦开花授粉有一定影响, 日照充足, 光合作用积累的干物质多。

2.4 抽穗—成熟期气象条件分析

平均气温分别比常年和去年高0.5℃和1.0℃;降水量比常年多14.6mm, 比去年少43.0mm, 日照时数分别比常年和去年多3 8.3 h r和1 3 3.8 h r。开花后, 小麦进入灌浆期, 降水增加, 雨热同步, 小麦灌浆速度加快。特别是日照时数较为充足, 日较差迅速增大, 增加了干物质积累, 也为千粒重提高奠定了基础。6月下旬河套地区出现干热风过程, 由于程度较轻, 小麦处于灌浆初期其影响不大, 7月上旬, 河套地区出现了连续干热风过程, 灌浆速度速加快, 灌浆期相应缩短, 影响千粒重的提高, 此时小麦灌浆已接近后期, 麦穗顶部小穗灌浆受到影响使不孕小穗率增加, 降低了小麦穗粒数。从2008年干热风发生程度来看, 属于中等发生年, 综合考虑光照、日较差、降水、高温的影响, 灌浆期气象条件利大于弊。

3 气象灾害

3.1 潮塌

2008年1月13日至20日的降雪天气, 形成座冬雪, 土壤失墒较少;3月7日至8日, 全市出现大范围强降雪天气过程, 3月上旬气温低, 积雪融化缓慢, 挥发也减少, 大部分雪水渗入地表, 土壤水分含量增多;3月中下旬气温回升较快, 引发了大面积潮塌, 全市潮塌面积达500万亩, 给小麦播种造成了一定的影响, 潮塌严重的地块不得不调换土地。到3月底, 潮塌面积已由下旬初的290余万亩锐减为150余万亩。这次发生的潮塌, 无论发生面积, 还是持续时间都属于历史上最严重的一次。

受严重潮塌影响, 今年小麦播种期比去年推后10~15d。由于播期推迟, 土壤化冻较深, 影响了播种质量, 小麦出苗率下降, 整齐度较差, 出苗期延后, 生育期缩短根系发育受到抑制, 抗逆性减弱, 最终影响了产量形成。

3.2 干热风

6月下旬到7月中旬, 河套地区共出现了3~4次干热风过程, 与往年相比, 今年属于中等发生年份, 特点是次数多, 持续时间短。灌浆速度较快, 灌浆时间相应缩短, 不利于充分灌浆。

4 结语

综上所述, 2008年小麦有利因素有:降水分布比较好, 雨热同季;分蘖及幼穗分化期气温偏低, 有利于促穗增蘖;全生育期日较差较大, 日照充足, 有利于干物质积累, 增强抗逆性。不利因素有:出苗期气温偏低, 出苗期延长;幼穗分化期日照较长, 影响了小麦穗粒数增加, 但小花成花百分率大大增加;干热风属于中等发生年份, 对穗粒数和千粒重有一定影响, 由于水情较好, 降低了干热风的影响程度。

参考文献

[1]魏学占, 杨松, 赵燕.2007年河套灌区春小麦产量气候条件分析[J].内蒙古气象, 2008 (3) :22～25.

提升小麦种植经济产量的对策分析 第9篇

作为我国最重要的经济产物之一, 小麦的需求量正呈现出逐年上涨的趋势。在小麦种植面积很难大规模扩大的情况下 (如图1所示) , 如何提升小麦种植的经济产量正引起了越来越多人的重视。现实中, 小麦种植的产品受到各种主、客观因素的影响, 既包括种植地区的气候环境因素和所选小麦品种的影响, 还包括播种管理和整地施肥等人为工作影响。因此, 要提升小麦种植的经济产量, 也必须从这两个方面入手。一方面要从种植环境和要求出发, 对小麦品种进行精选, 以为小麦种植经济产量的提升奠定良好的基础;另一方面也要做好种植管理工作, 如进行科学地播种和施肥, 加大对病虫害的防治力度等等。总的来说, 要想提升小麦种植的经济产量, 涉及到的因素众多, 必须进行全面的分析和研究。本文就如何提升小麦种植经济产量的对策进行了分析, 希望对小麦产量的提升能够有所借鉴。

2 小麦的生长发育特点分析

以半冬性品种小麦为例, 本文对其生产的几个主要阶段进行了分析, 并对每一阶段的特点进行了探讨。具体而言, 其生长发育的主要阶段及其特点如下: (1) 营养生长阶段。该阶段从小麦的初始播种开始, 一直持续到小麦种植的分蘖期和越冬期, 时间上则一般从10月上旬开始, 一直持续到次年的2月份。这一阶段对小麦茎蘖数影响很大, 对小麦后续的生长和发育也会产生重要影响。 (2) 营养生殖生长阶段。该阶段从小麦种植的返青拔节阶段开始, 一直持续到小麦种植的孕穗阶段, 时间上则从2月下旬开始, 一直持续到4月中旬。这一阶段是小麦根、茎、叶生长的关键时期, 同时穗的分化和发育也主要发生在这一阶段。 (3) 生殖生长阶段。该阶段从小麦种植的抽穗期开始, 一直持续到灌浆成熟阶段, 时间上则一般从4月中旬开始, 一直持续6月初。在这一阶段中, 小麦的根、茎、叶等器官基本停止生长, 小麦植株则实现从开花授精结籽到灌浆成熟的生殖生长发育。

3 影响小麦群体产量的主要因素

通过对当前我国小麦种植的基本情况进行分析后可以发现, 小麦的整体产量受到以下几个主要因素的影响。第一, 小麦的穗数影响。显而易见, 小麦的穗数越多, 其整体产量也就越高, 而小麦的穗数除了与种植的基本苗数有关之外, 还受到单株分蘖数和分蘖成穗率的影响。鉴于此, 为了提升小麦种植的经济产量, 除了要对种植苗数进行控制外, 还必须采取有效措施来尽量提升单株分蘖数和分蘖成穗率。第二, 每穗粒数影响。小麦的产量除了受到穗数影响之外, 每穗粒数也是一个重要的影响因素。在实际工作中, 为了尽可能地提升每穗粒数, 必须对小麦小穗、小花的分化数和它的结实率与每穗粒数间的关系进行分析, 并在此基础上采取措施来保障每穗粒数持续增长。最后, 在小麦穗数和每穗粒数都已确定的情况下, 粒重也会对最终的小麦群体产量带来直接影响。小麦颗粒的粒重主要受小麦后期的生长发育阶段影响, 必须对小麦后期的生长发育质量提供充分保障。

4 提高小麦种植经济产量的对策

4.1 优化品种结构以奠定高产基础

现实中, 小麦的品种特性不同, 那么在同一地区种植后的收获产量也必然会存在差异。只有针对种植地区的气候环境特点, 在满足小麦种植要求的前提下, 通过对品种进行优选, 才能为小麦整体产量的提升奠定良好的基础。具体而言, 在满足种植环境和时间要求的基础上, 要尽量选择那些具有高产特性的小麦品种。

4.2 适期播种以培育壮苗

小麦的播种工作要结合小麦自身的生长发育特性, 选择最合适的播种时期。如半冬品种的小麦在进行播种时, 必须对幼苗的生长发育时间及其抗冻能力进行充分考虑, 要确保所播小麦的幼苗能够安全越冬。

4.3 控制播种密度以优化群体

对于小麦种植来说, 并不是播种密度越大就越利于提升产量。在某些情况下, 如果小麦的播种密度过大, 则不仅不会带来产量的提升, 甚至可能会因为小麦生长过程中的互相干扰, 反而造成大量幼苗出现生长发育不完全、不彻底等情况, 严重的甚至可能导致病害和倒伏, 进而严重影响到小麦种植的经济产量。因此, 必须对小麦的播种密度进行合理控制, 对于一些品种的小麦甚至可以考虑采取精播减苗的策略, 以实现对小麦群体生长质量的优化。

4.4 科学施肥以创建高产

科学施肥可以明显增加小麦的产量。现实中, 应该结合小麦的品种特性和种植生长需求, 通过合理施肥的措施来提升小麦产量。如可以将施肥工作和播种工作相结合, 通过对播种机进行适当的改造, 使之在播种作业时可以顺便将化肥施入地下, 进而达到增加产量的目的。

4.5 开展病虫害防治以减少损失

在小麦的生长过程中, 病虫害一直是制约其产量提高的主要因素之一。对于病虫害的防治工作, 应该在充分分析小麦品种特性的基础上, 综合采取包括物理机械防治、生物防治和化学防治等在内的多种方法, 以达到防治虫害、减少产量损失的目的。

结束语

对于小麦种植来说, 我们应该采取科学的种植方法, 并通过优选小麦品种、合理播种、科学施肥以及加大对病虫害防治力度等多项措施, 来达到最终提高产量的目的。

参考文献

[1]叶雅婷.刍议小麦种植如何提高产量[J].河南农业, 2016, (2) :16.

[2]赵花周, 李延柯, 郭盈温.落实关键技术环节稳步提高小麦产量[J].农业科技通讯, 2015, (3) :10-12.

[3]彭改玲, 胡元宝.宝鸡市金台区旱塬地小麦产量提升的制约因素及对策[J].现代农业科技, 2013, (7) :68-69.

小麦根系活力与产量的关系分析 第10篇

根系的发育程度影响着植物的地上部分, 而且根系也是吸收植物生长所需的养分、水分、矿物质的重要器官。小麦属于须根系作物, 由初生根系和次生根系组成。对于小麦来说, 根系的发达程度会影响小麦的形态建成和籽粒产量。根系性状能反映小麦的生长状态, 根系活力就是一个表征植物根系的量, 小麦根系活力反映了根系新陈代谢活动的强弱程度, 根系活性越强吸收养分的能力也就越强[1], 由此可见根系活力的重要性。国内外有不少学者专家对根系活力进行了试验研究, 并表示根系活力受多种因素影响, 如品种、播种期、生育时期、肥水措施、土壤环境及自身遗传性状等[2,3]。现在多利用TTC法测定根系活力, 因为TTC的还原强度可以反映不同生育时期根系活力的变化, 同时与植株的性状、产量等有明显的相关性。总体来说, 小麦的根系活力是呈“L”形变化的, 即先上升再下降。其原因是小麦前期根系生长旺盛, 所以根系活力强, 到生长后期根系的形态指标都有所下降。

2 栽培措施对根系活力的影响

栽培措施对小麦根系活力有一定程度的影响, 在小麦拔节及开花期进行灌水施肥可以增强小麦的根系活力, 提高代谢水平。控制种植密度, 稀播也可以增强根系活力, 促进根系往深层分布。田中伟研究表明, 早期小麦品种在播种到拔节早期, 根系在无氮条件下生长旺盛, 根系活力较强, 但当前小麦品种的耐氮性明显增强, 表明小麦育种过程中不断改善生理活性, 延缓花后衰老, 从而达到产量增加的目的。根系活力同时也受氮素的形态影响, 且影响大小依次是酰胺态氮、铵态氮、硝态氮。Mailk等研究了19个小麦品种的根系活力与产量性状发现, 具有基因型差异且含氮越低, 根的干重越大, 产量越高, 但并不意味着根量越大就产量越高。适量增施氮肥能有效调节小麦根系的分布情况, 可提高籽粒产量、单位面积穗数及千粒重;根系活力与籽粒的容重具有显著的正相关关系。施肥措施也会影响小麦的根系活力, 在施用氮肥的条件下根系活力明显高于不施用氮肥, 氮钾复合肥的施用效果比仅施用氮肥更佳, 可见钾素对根系活力具有一定的影响。

3 根系活力测定的影响因素

胡敏等将同品种小麦分别进行盆栽、大田、室内播种, 并测定根系活力, 盆栽条件下的根系活力明显高于大田, 但只能作为大田条件下的一个参考, 而进行室内种植时会因培养基质不同而有所差异。同时, 胡敏等也将根系活力最适宜的取样时间及处理时间进行了试验测定, 结果表明, 小麦在田间的最佳取样时间是10:00-14:00, 取样后应立即处理, 尽量在6 h内测定完毕, 这样能保证根系活力测定的准确度与可靠度。马丽等对小麦拔节期的根系活力在6:00-18:00进行了测定, 表明根系活力的变化是先增高再降低, 12:00根系活力达到最高。常丽丽还研究了根系活力的边际效应, 通过试验得出小麦边一行的根系活力确实大于地三四行, 可见长在边行的植株根部健壮, 根系活力也高。与此同时, 雍太文等对不同种植模式下作物根系生长情况进行了试验, 得出根系活力在拔节期、开花期均为边一行>中间行的结论。

根系发育情况会在极大程度上影响小麦籽粒产量, 根系越发达、活性越强是实现小麦高产的基础。国内外学者近几年通过对根系性状与地上部产量性状进行研究后认为, 根系性状与地上部产量性状关系密切, 而且小麦产量与其中后期的根系活力强度有密切关系。所以, 研究小麦根系活力与籽粒灌浆的关系, 对于提高小麦产量与品质十分重要。

摘要：小麦根系的发育程度影响小麦的穗分化, 同时导致小麦的形态和籽粒数量发生变化。本文结合国内外的相关试验和数据, 对小麦根系活力与产量的关系进行分析。

关键词：小麦,穗分化,根系活力

参考文献

[1]王志芬, 陈学留, 余美炎, 等.不同穗型的两个冬小麦品种根系活力、光合特性及物质分配变化的比较研究[J].作物学报, 1997 (5) :607-614.

[2]贺德先, 王晨阳, 马元喜, 等.小麦根系生理研究现状及展望[J].河南农业大学学报, 2000 (4) :328-332.

产量分析 第11篇

关键词： ESDA；空间自相关；GIS；粮食产量；石家庄

中图分类号： F326 11 文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2015）08-0466-05

我国作为农业大国在粮食产量和粮食安全等多方面有着较大影响。伴随着人口攀升、工业用粮需求提高和农产品加工业迅速发展，我国粮食需求不断增加，同时，粮食产量和食品安全问题一直是经济发展和政策讨论的热点问题。Brown曾2次提出的“中国粮食供应威胁论”直指我国粮食安全问题 [1]，使我国粮食问题受到更多的关注。乡镇是我国粮食生产的基础单位，也是考察的常用对象，而如今的农村城镇化、新农村政策、农业产业结构调整和农村土地流转等多项政策对我国的粮食生产、粮食产量带来一定的影响。因此，在新形势下对我国乡镇粮食生产及其空间格局和特征进行系统分析有着很高的需求。

探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis，ESDA）通过对地物或者现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间分布规律，揭示研究对象之间的空间相互作用机制 [2- 3]。其以空间关联测度为核心，是一系列空间数据分析方法和技术的集合 [4]。目前已有不少专家利用ESDA方法分析空间格局问题，例如：谢花林利用该方法研究环鄱阳湖地区43个县（市）农业经济空间差异性 [5]；廖邦国等分析上海市区域人口分布问题 [6-7]；梅志雄等借助ESDA和Kringing方法探索住宅价格空间结构 [8]。大部分研究都集中在县（市）尺度上的社会经济问题，利用ESDA技术探索粮食产量空间相关性的研究并不多见，深入分析到乡镇级别的实例更少。为此，本研究借助GIS与ESDA空间分析技术探索河北省石家庄市部分县（市）各乡镇粮食产量空间分布规律及演化趋势，为分析乡镇其他属性空间格局提供借鉴。

1 数据来源及数据处理

本研究着重分析河北省石家庄市所属的藁城市、晋州市、无极县、赵县等地区乡镇粮食产量的空间异质性。研究区域为石家庄市上述4个地区46个乡镇，分析变量为乡镇粮食产量和单产，时间序列为2007—2012年（当年年鉴统计上一年数据）。各乡镇2012年位置分布及粮食总产量如图1所示，单位为t，分析单产时用到2012年研究区域内的常用耕地面积（单位：hm2）。本研究涉及的数据分为2类：统计数据和地理空间数据。前者取自《河北农村统计年鉴》（2008—2013年），后者为1 ∶ 400万河北省乡镇行政区划图。通过ArcGIS软件数据关联功能可以将统计到的粮食总产量和耕地面积数据连接到地图属性中，GeoDa软件中的字段计算功能可对粮食产量数据做正态变换，计算公式为：y=lnx。

2 研究方法

运用空间计量经济学中的ArcGIS和ESDA技术，对研究区域内粮食产量进行空间自相关分析，探索乡镇粮食产量之间的空间依赖性、时空特征。空间自相关指相同属性在不同空间位置上的关联性，是度量空间依赖程度的重要指标。首先通过ArcGIS软件数据关联功能将粮食总产量统计数据连接到行政区划图中；然后借助GeoDa软件获取研究区域的空间权重矩阵，并利用全局空间自相关指数Morans I和局部空间自相关LISA图来探索乡镇粮食总产量空间特征及演化趋势；最后，运用ArcGIS软件对粮食总产量和单产作分类处理，研究二者之间的相互关系。

2 1 空间权重矩阵

空间权重矩阵是以矩阵的形式记录地物单元之间是否相邻的重要表达方法，具体形式为：

其中：W是空间权重矩阵记号；n为研究单元个数；Wij表示第i与第j个单元的空间相邻关系。通常单元自身不存在相邻关系，因而Wii=0。空间权重矩阵是本次空间自相关分析的基础，有基于二进制邻近（contiguity）、K近邻（K-nearest neighbors）、距离阈值（distance threshold）等3种类型 [9]。本研究是探讨乡镇粮食总产量的空间格局关系，分析对象类型为多边形，只要有共同的边界或者相同的邻接角落都应视为相邻，所以采用基于Queen标准建立二进制邻近空间权重矩阵。

2 2 全局空间自相关

全局空间自相关描述同一变量在不同对象之间的相关程度，反映在研究区域内相似属性的平均聚集程度 [10]。本研究采用空间统计学中的全局Morans I指标分析，其计算公式为：

式中：n为研究单元个数；Wij表示标准化后的空间权重矩阵；xi、xj是属性变量x在单元i、j上的观测值，xi为变量的均值。

Morans I的取值范围为[-1，1]，I>0表示空间正相关，且数值越大说明聚集性越强；I<0表示空间负相关，即空间单元之间的相关性较弱，数值越接近于-1，属性变量的差异性越大；I=0表示相互独立，属于随机分布 [11]。通常利用统计量Z检验空间单元之间的相关性。

Z=[SX（]1-E（I）[][KF（]VAR（I）[KF）][SX）]。 （2）

式中：E（I）是Morans I的期望值，E（I）=-1/（n-1）；空间VAR（I）是标准差。零假设表示空间单元不存在相关性，为随机分布。正态分布中，5%的显著性水平对应的阈值是1 96，如果|z|<1 96，则零假设成立，即不存在空间自相关；反之，说明存在空间自相关 [11]。

nlc202309041718

2 3 局部空间自相关

局部空间自相关描述每个单元与其相邻单元之间的关联程度，常用来分析局部空间发展的不平衡性 [12]，其计算公式如下：

（W2。26ZQ] Ii=[SX（]（xi-x[TX- 5]）[]s2[SX）]∑[DD（X]j≠1[DD）]wij（xj-x[TX- 5]）。 （3）

式中：Ii取正值表示高-高聚集，取负值表示低-高或者高-低聚集。常用局部Morans I指数（local indicator of spatial association，LISA）和Moran散点图方法描述局部空间自相关。Moran散点图的横坐标表示变量在不同位置上的观测值向量，纵坐标表示该向量的空间滞后 [13]，2条坐标轴将平面分为4个象限，分别表示空间对象之间的高-高（High-High）、低-高（Low-High）、低-低（Low-Low）、高-低（High-Low）关联性 [5，14-15]（表1），它反映局部空间联系性及关联的稳定性。LISA可以通过图形的方式显示对象的空间聚集度。

3 实证分析

3 1 总体粮食产量空间差异分析

使用Anselin设计的GeoDa软件计算石家庄市46个乡镇2007—2012年粮食总产量的全局空间自相关统计量，结果如表2所示。从计算结果可知，Morans I指数均大于0，并且除2009年外，其值从2007年的0 101 3增加到2012年的 0 216 7，总体呈递增趋势。2009年Morans I指数明显小于其他年份，这可能与当年发生的特大干旱有关，从而使局部粮食产量受到影响，表现出不稳定性。通过分析表中Z值，可知Morans I值都远大于正态分布95%置信区间检验阈值196，即通过了假设检验 [16]。说明近几年来，石家庄市各乡镇的粮食总产量在空间上有正相关性，即粮食高产区之间相邻，地产区之间聚集，且聚集性逐步增强。

3 2 局部粮食总产量空间差异分析

3 2 1 Moran散点图分析

Moran散点图能定性区分每个空间单元与其周围地区的某种地理现象。近6年来石家庄市研究区域粮食总产量的Moran散点图如图2所示，散点图记录了每个乡镇单元所在的象限，统计结果见表3。通过图2、表3可知粮食总产量处于H-H、L-L类别的地区数量较多，二者总和占乡镇总数量的59%～72%，均超过半数，说明石家庄市乡镇区域粮食总产量在局部范围内存在空间依赖性，局部地区之间的发展有很强关联性。

3 2 2 LISA聚集图分析

运用GeoDa软件制作研究区各乡镇粮食总产量的局部空间自相关聚集图，结果如图3所示。分析LISA聚集图可知：（1）研究区域内不显著的地区数量较多，特别是2007年，说明多地区局部粮食总产量相关性不强。（2）H-H聚集性的单元相对较多，说明局部存在空间同质状态，主要分布在西南地区，即前大章乡、韩村镇、新寨店镇、赵州镇、北王里镇、高村乡、沙河店镇。L-L聚集性的单元只有1个营里镇，而且多年来一直未改变其低聚集性，说明营里镇及其附近乡镇的粮食总产量一直处于较低水平。自2008年以来，王西章乡（粮食总产量34 894 t）一直处于L-H状态，其邻近的南柏舍镇（61 666 t）、赵州镇（68 954 t）、沙河店镇（47 068 t）都是粮食高产区，表现的这种“冷点”现象值得关注和研究。（3）2007年H-H聚集性的乡镇只有3个，后来逐步增多，最后趋于稳定。高-低聚集性除2009年在东侯坊乡出现1次外，后来再无此类“热点”现象。（4）处于H-H或者L-L聚集的地区，在Moran散点图中，其纵坐标的绝对值比较大。图2中2012年散点图第1象限矩形框中高亮度显示的点对应于该年份LISA图中处于H-H聚集的地区，第3象限中黑色点对应于LISA图中L-L聚集的地区，即营里镇。

3 3 粮食总产量和粮食单产分析

上文已经分析了研究区域内粮食总产量的空间相关性，为进一步了解总产量和单产之间的相互关系，进一步对二者做分类研究。以2012年数据为例，粮食单产=粮食总产量/常用耕地面积，单产、总产量的单位分别是kg/hm2、t。使用ArcGIS中的自然间断点分级法（Jenks）将分析对象分成4类，结果如图4所示。观察分类专题图可知：（1）粮食总产量高的地区主要集中在西南角，呈现一种H-H聚集状态，与“32”节分析一致。（2）粮食单产高的地区总产不一定高，甚至偏低。粮食单产高的地区分布在中部的南董、廉州、南营、贾市庄以及北部的前西关、 里城道、大陈、南流、七汲、小樵等镇，除了廉州、小樵镇的粮食总产量处于较高水平外，其他多属中等甚至低产状态。反之，对于总产量高的地区单产也表现了这种偏低现象。因而，在农业生产过程中，不能过于重视粮食总产量而忽视了单产的提高。

4 结论

通过运用探索性空间数据分析（ESDA）和自然间断点分级法（Jenks）分类，包括空间权重矩阵、Morans I指数、Moran散点图、LISA图等方法分析2007—2012年石家庄市46个乡镇粮食总产量的空间分布特征及变化趋势，研究粮食总产量和单产之间的相互关系。结果表明：（1）通过全局空间自相关分析，发现石家庄市46个乡镇粮食总产量存在空间依赖性，表现出较强的空间聚集特征。（2）局部空间自相关分析结果表明，粮食总产量H-H聚集区主要集中在研究区域的西南角，且逐步趋于稳定。并且多年来营里镇一直处于L-L聚集状态。另外，王西章乡最近几年在粮食总产量方面一直较低，而其邻近的其他乡镇总产量较高，为“冷点”现象。

（3）粮食总产量和单产分类结果表明，总产量高的地区集中在研究区域西南角，而单产高的地区反而出现在中部和北部，粮食总产量高的地区单产普遍偏低，即粮食单产和总产量之间发展水平出现了不协调现象。

参考文献：

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[2]彭 立，刘邵权 三峡库区农村发展系统评价与空间格局分析 [J] 农业工程学报，2013，29（2）：239-249

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[4]徐丽华，岳文泽 上海市人口分布格局动态变化的空间统计研究[J] 长江流域资源与环境，2009，18（3）：222-228

[5]谢花林 环鄱阳湖地区农业经济空间差异分析——基于探索性空间数据分析（ESDA）方法[J] 农业现代化研究，2010，31（3）：299-303

[6]廖邦固，徐建刚，宣国富，等 1947—2000年上海中心城区居住空间结构演变[J] 地理学报，2008，63（2）：195-206

[7]宣国富，徐建刚，赵 静 基于 ESDA 的城市社会空间研究[J] 地理科学，2010，30（1）：23-29

[8]梅志雄，黎 夏 基于ESDA和Kriging方法的东莞市住宅价格空间结构[J] 经济地理，2008，28（5）：862-866

[9]吴玉鸣 中国区域农业生产要素的投入产出弹性测算[J] 中国农村经济，2010（6）：25-37

[10] 王 千，金晓斌，阿依吐尔逊·沙木西，等 河北省粮食产量空间格局差异变化研究[J] 自然资源学报，2010，25（9）：1525-1535

[11]马晓熠，裴 韬 基于探索性空间数据分析方法的北京市区域经济差异[J] 地理科学进展，2010，29（12）：1555-1561

[12]鲍洪杰，刘德光 甘肃省区域经济空间差异分析研究——基于Geoda095i统计分析[J] 工业技术经济，2011，30（9）：54-59

我国粮食产量影响因素分析及对策 第12篇

关键词：粮食产量,影响因素,对策

粮食是人类生存生活最主要的消费品, 粮食问题是关系国计民生的头等大事。农业是我国的薄弱产业是国民经济的基础, 粮食是基础的基础, 是人民生存之本, 对于稳定社会和经济的发展有重要的作用。

一、影响我国粮食产量因素分析

1、政策的影响。

1978年对农村实行改革, 实行家庭联产承包责任制, 把土地分到各家各户, 实现土地所有权与土地使用权的分离, 赋予了农民生产的自主权以及剩余产品的支配权力, 同时提高粮食的收购价格, 这样一来极大地提高的劳动生产积极性。1978年中国粮食产量首次突破30000万吨, 达到30477万吨, 增长了7.8%。1982到1984年这三年粮食总产量年均增长率为7.83%。

到了1985年, 国家取消了部分鼓励粮食生产的优惠政策, 粮食收购实行“倒三七”比例价, 实际降价幅度接近10%, 资金和物质投入也减少, 农资价格涨幅为4.8%, 挫伤了农民种粮积极性。1985到1988年出现了第二次粮食大幅度减产, 1985年粮食产量回落到37910.8万吨水平, 比上年减产6.9%。

2006年在全国范围内取消农业税, , 实际上相当于减轻的农民的负担。同时近年来国家更加关注三农问题, 在原有的粮食直补、良种补贴、农机购置补贴、产量大县奖励补助等基础上, 又新增了农业生产资料综合直补。逐渐改变以前人们种地不赚钱的观念, 保持了粮食产量的稳定。

2、农药化肥施用量的影响。

1988年粮食产量3 9 4 0 8万吨, 农药化肥施用量2141.5万吨;1993年粮食产量45648.8万吨, 农药化肥施用量3151, 9万吨;1996年粮食产量50453.5万吨, 农药化肥施用量3827.9万吨;1998年粮食产量51229.5万吨, 农药化肥施用量4083.7万吨;2004年粮食产量46946.9万吨, 农药化肥施用量4636.6万吨;2007年粮食产量50160.3万吨, 农药化肥施用量5107.8万吨。

通过对比1988、1993、1998三年的粮食产量和农药化肥施用量, 可以得到农药化肥施用量对粮食产量有显著的影响, 能够大大提高粮食的产量。但2004年农药化肥的施用量达到了4636.5万吨, 比1998年的投入量增加了13.54%, 但粮食产量却下降了8.56%。2007年同2004年相比农药化肥施用量提高的同时两市产量也提高了, 但可以看出同刚使用农药化肥时相比, 每一单位的农药化肥对粮食产量的促进作用减弱了。

3、科技的影响。

科学技术史第一生产了力, 科技对促进粮食产量的增加有重要的作用。由于科技的不断进步, 机械化的使用逐渐代替了过去的牛耕劳作, 使得劳动生产率大大提高有利于粮食产量的增长

4、种粮收益低。

受比较利益冲突, 农民种粮积极性性不高。据调查显示, 截止到目前所了解的数据, 主要化肥用料尿素、艳阳天农民所购买的平均价格为1200元/吨、2000元/吨。不及所投入的劳动力成本, 农民一亩地小麦投入成本平均为400多元。而按照现在的粮食价格0.94元/斤, 在风调雨顺的年份, 一亩小麦产量1000斤左右, 那么去掉成本, 种一亩小麦的纯利润只有不足600元。而在物价上涨、通货膨胀严重的今天600元其实是一个很小的分量, 可能还不如外出打工一个月的收入, 所以在这种利益的对比下农民都不愿意种粮食。

5、气候条件的影响。

气候变化会对粮食生产产生较大的影响, 风调雨顺的时候粮食产量自然会增加, 碰到自然灾害多发的年份, 这时候粮食产量会大大减少。农业是受自然灾害影响较大的产业, 外部自然环境的变化直接影响农业的生产。我国是一个农业大国, 也是自然灾害发生较为频繁的国家, 各种自然灾害会对粮食生产造成很大的损失。

二、对我国粮食产量增长的建议

1、但我们必须应当看到农药化肥是一把双刃剑。

我们可以看到农药化肥的使用很大程度上决定了粮食产量的增减, 如果使用不合理会造成耕地的肥力下降, 环境污染, 这样会导致粮食不光是产量同时也是质量上的下降。因此肥料的合理使用和高效肥料的出现才是人民所期盼的, 因此在政策的提出及推广的同时要大力发展生态农业, 保持粮食的产量。

2、尊重自然规律。

遵守自然规律和经济规律, 按照以防为主、防治并举的原则, 采取综合措施进一步减轻农业风险, 既有利于建立农民收入稳步增长的长效机制, 也有利于粮食食品安全生物和生态安全, 还有利于保护城乡广大农产品消费者的利益。

3、加大科技投入。

所以只有提高认识;突出科技创新, 促进粮食丰产技术集成和大面积均衡增产;鼓励和支持科技人员深入农村基层一线;强化粮食丰产科技基地平台、人才队伍建设;增加粮食科技投入。才能实现粮食产量合理健康稳定的发展。

4、加大粮食补贴, 提高农民的种粮积极性。

在种粮收益不高的前提下, 要想提高粮食的产量, 国家必须政策支持。要加大种粮补贴, 提高粮食的收购价格。虽然国家取消了农业税, 但是化肥农药的价格却大幅度的增高, 这样种粮的成本就提高了, 会使得农民能选择放弃种粮。所以国家应采取措施调节化肥用量的价格, 使之在一个农民能接受的合理范围之内。

参考文献

[1]、王智:关于我国粮食产量影响因素的实证分析

[2]、段卫东:新时期农村经济快速发展的几点思考

[3]、于法稳:影响粮食的因素分析及政策建议;农业系统科学与综合研究;2005年02期