氣候變化對我國糧食生產的影響及產量災損風險研究.pdf

1、中國耕地面積占全球耕地面積總數的8％，人口比例卻達到20％，因此糧食生產是頭等大事，而其中產量影響因素研究一直是學術界關注的重點。目前已有較多學者研究了氣候變化對糧食產量的影響，但總體上從氣候因子變化及氣候異常變化對糧食產量的影響進行分析的文章較少，且分析的過程中未考慮到氣候因子與產量間并非普通的線性關系。本文同時采用1961-2014年的糧食單產、氣候因子以及1982-2014年的氣象災害數據，從統(tǒng)計學建模的角度提出分析氣候變化對糧食

2、生產影響的新方法。
　　本文著重研究三個方面:一是先用HP濾波分離出趨勢產量和氣候產量，并將經濟學中的BP濾波與Fourier模型相結合預測氣候產量，用多項式滯后模型預測趨勢產量，最終與傳統(tǒng)的BP神經網絡法和灰色模型法進行比較;二是采用偏最小二乘估計法(PLSR)解決氣候因子自變量之間的共線性問題，又針對氣候因子與產量間復雜的非線性關系，進一步建立兩種非線性PLSR模型來擬合氣候因子與糧食產量間的關系，一種是對氣候因子利用三次B樣

3、條函數進行外部轉換，使得變量之間的非線性變?yōu)閿M線性進行建模;另一種是對普通的PLSR模型內部嵌入GRNN模型從而達到非線性效果;三是由于氣候異常變化會對產量造成嚴重的損害，本文利用R/S分析法探討了農業(yè)氣象災害未來發(fā)展趨勢，并采用基于信息擴散的模糊數學方法對我國糧食生產進行產量災損風險評估。
　　本文根據三個方面的重點分析主要得出以下結論:
　　(1)多項式滯后模型以及BP濾波的Fourier模型分別對趨勢產量和氣候產量進行

4、預測，最終極差值為3.11％，方差為1.02％，誤差較小，表明模型不僅能夠較佳地應用于糧食單產預測，又能夠直觀地表明未來氣候變化情景下，糧食產量的波動狀況，結果精確科學。
　　(2)基于三次B樣條變換的非線性偏最小二乘法(Spline-PLSR)在擬合氣候因子與氣候產量關系時預測精度較高，與常用的C-D生產函數法相比，Spline-PLSR所需要素較少，操作簡單，精度高;與GRNN內部嵌入的非線性PLSR擬合結果相比，該模型較穩(wěn)定