资源描述：
《粮食生产潜力短期预测的_趋势_波动模型_的验证》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、农业资源与环境学报JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment2016年3月·第33卷·第2期：194-200March2016·Vol.33·No.2：194-200粮食生产潜力短期预测的“趋势-波动模型”的验证111111*11米长虹，刘书田，郑宏艳，李敬亚，黄治平，侯彦林，王农，蔡彦明，23王铄今，侯显达（1.农业部环境保护科研监测所，天津300191；2.北京农业信息技术研究中心，北京100089；3.北京优雅施软件研发服务中心，北京100089）摘要：应用全国、31个
2、省、6个典型地区和16个典型县的数据对粮食生产潜力短期预测的“趋势-波动模型”进行了系统性的验证和讨论。研究结果表明：（1）预测误差大小反映短期生产潜力的预测精度，预测误差大的主要原因是经济发达地区高产农田被大量占用和（或）蔬菜、水果种植面积大幅度增加而短期内使粮食单产下降；（2）小趋势修正方法是“趋势-波动模型”中不可缺少的一部分，它能将大趋势预测不能包括的短期如气象因素、科技投入、社会因素等影响纳入预测中，提高预测精度；（3）就我国近些年来的实际情况而言，越是经济发达的地区短期生产潜力的波动越大；同样发达地区短期潜力
3、存在增加-下降-回升阶段；（4）就短期生产潜力预测精度而言：国家级大于省级、省级大于地区级、地区级大于县级；不同省、不同地区、不同县之间预测精度差别比较大，这与境内气候的互补性和农田抗御自然灾害的能力有关。关键词：粮食生产潜力；短期预测；趋势-波动模型；验证中图分类号：S114文献标志码：A文章编号：2095-6819（2016）02-0194-07doi:10.13254/j.jare.2015.0192引用格式：米长虹，刘书田，郑宏艳,等.粮食生产潜力短期预测的“趋势-波动模型”的验证[J].农业资源与环境学报,20
4、16,33（2）:194-200.MIChang-hong,LIUShu-tian,ZHENGHong-yan,etal.Verificationof"Trend-VolatilityModel"inShort-TermForecastofGrainProductionPotential[J].JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment,2016,33（2）:194-200.Verificationof"Trend-VolatilityModel"inShort-TermFo
5、recastofGrainProductionPotentialMIChang-hong1,LIUShu-tian1,ZHENGHong-yan1,LIJing-ya1,HUANGZhi-ping1,HOUYan-lin1*,WANGNong1,CAIYan-ming1,WANGShuo-jin2,HOUXian-da3（1.Agro-EnvironmentalProtectionInstitute,MinistryofAgriculture,Tianjin300191,China;2.BeijingResearchCe
6、nterforInformationTechnologyinAgriculture,Beijing100089,China;3.SoftwareDevelopmentandServiceCenterofBeijingYours,Beijing100089,China）Abstract：The"trend-volatilitymodel"inshort-termforecastingofgrainproductionpotentialwasverifiedanddiscussedsystematicallybyusingt
7、hegrainproductiondatafrom1949to2014,in16typicalcountiesand6typicaldistricts,and31provinces,ofChina.Theresultsshowedasfollows：（1）Sizeofforecasterrorreflectedtheprecisionofshort-termproductionpotential,themainreasonoflargepredictionerrorwasagreatamountofhighyieldfa
8、rmlandswereoccupiedindevelopedareasandagreatincreaseofvegetableandfruitplantedthatmadegrainyielddecreasedinashorttime;（2）Themicro-trendamendmentmethodwasaneces
