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        海南瓜菜供給趨勢預測

        2014-08-15 21:53:55張賽麗
        農(nóng)業(yè)研究與應用 2014年2期
        關鍵詞:海南預測

        摘 要:依據(jù)海南1980~2012年瓜菜播種面積、單產(chǎn)、產(chǎn)量相關數(shù)據(jù),利用MATLAB軟件分別建立Quadratic模型、灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,預測未來10年海南瓜菜播種面積、單產(chǎn)和產(chǎn)量的供給趨勢。

        關鍵詞:冬季瓜菜 預測 海南

        海南省地處我國最南端,緯度最低,熱量充足,基本上冬季不需要額外的溫室或大棚加溫就可以進行瓜菜生產(chǎn),成本低廉,具有發(fā)展冬季瓜菜的資源優(yōu)勢。海南被譽為我國的天然溫室,是我國冬季瓜菜的主要供應地,主要瓜菜供給區(qū)遍布全島。目前已經(jīng)打造出區(qū)域優(yōu)勢瓜菜產(chǎn)業(yè)帶,如以文昌、瓊海為主的東部辣椒產(chǎn)業(yè)帶,以三亞、樂東、陵水為主的南部豆角、西甜瓜產(chǎn)業(yè)帶,以儋州、昌江、臨高為主的西部南瓜產(chǎn)業(yè)帶,以澄邁、海口為主的北部豆角、辣椒產(chǎn)業(yè)帶,以屯昌為主的中部苦瓜產(chǎn)業(yè)帶,以五指山、瓊中、保亭為主的高山蔬菜產(chǎn)業(yè)帶等,特別是豆角、苦瓜、西甜瓜等產(chǎn)業(yè)在冬春季生產(chǎn)中具有明顯的優(yōu)勢。瓜菜產(chǎn)業(yè)不僅能優(yōu)化海南的農(nóng)業(yè)結構、帶動相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,也能為政府提供稅收、促進農(nóng)民收入增加。

        海南冬季瓜菜的生產(chǎn)經(jīng)營,始于農(nóng)村改革不久的1980年 [1],海南農(nóng)民利用海南獨有的氣候、光照、雨水的優(yōu)勢,在冬天閑置的土地上種起了當時全國大部分地區(qū)還無法生產(chǎn)的瓜菜,然后運到內(nèi)地城市銷售 [2]。1985年開始大規(guī)模種植 [3],據(jù)海南統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示到1988年建省時,海南瓜菜總產(chǎn)量達到58.03萬t。梳理海南冬季瓜菜發(fā)展史,可以總結為3個階段:第一階段是擴大冬季瓜菜種植面積;第二階段是主抓冬季瓜菜島外運銷;第三階段是引進農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè),延伸產(chǎn)業(yè)鏈 [4]。

        海南瓜菜種植主要集中在反季節(jié)年度,即頭年的10月至翌年的4月。而每年5月至10月由于受高溫、高濕、多雨、臺風等不良氣候影響,海南的瓜菜種植面積會劇減,主要栽培區(qū)基本處于閑置或者種植其他農(nóng)作物。作為中國冬季的“大菜籃子”,2012年產(chǎn)瓜菜規(guī)模達到26.24萬hm2,產(chǎn)量達到593.07萬t,其龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模吸引了一些國際農(nóng)資企業(yè)的關注?,F(xiàn)在,冬季瓜菜已成為海南農(nóng)產(chǎn)品中一項不可或缺的重要種植項目,并逐步走上了基地化、規(guī)?;a(chǎn)業(yè)化和商品化發(fā)展之路 [5]。

        以1980~2012年海南瓜類和蔬菜的種植面積、單產(chǎn)、產(chǎn)量等時間序列數(shù)據(jù)為樣本,分別運用回歸分析預測法、灰色系統(tǒng)預測方法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法預測2013~2020年海南瓜類和蔬菜的種植面積、單產(chǎn)、產(chǎn)量 [6]。預測結果如下:

        1 瓜菜播種面積預測

        由表1和圖1可知,對1980~2020年海南蔬菜播種面積的預測,曲線估計Quadratic模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值基本一致,均呈直線快速增長趨勢,而灰色預測模型的預測值呈指數(shù)型增長趨勢。

        通過對這3種預測方法的綜合比較,可以看出,對1980~2020年海南蔬菜播種面積的預測,曲線估計Quadratic模型的預測值低于灰色預測模型的預測值,而高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南蔬菜播種面積的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南蔬菜播種面積可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南蔬菜播種面積預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖1所示。

        由表2和圖2可知,對1980~2020年海南瓜類播種面積的預測,曲線估計Quadratic模型、灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測趨勢相差較大。曲線估計Quadratic模型的預測值呈直線緩慢增長趨勢,灰色模型的預測值呈指數(shù)型增長趨勢,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值呈“S”型緩慢增長趨勢。

        通過綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南瓜類播種面積的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南瓜類播種面積可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南瓜類播種面積預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖2所示。2 瓜菜單產(chǎn)預測

        由表3和圖3可知,對1980~2020年海南蔬菜單產(chǎn)的預測,曲線估計Quadratic模型和灰色模型的預測值基本一致,均呈指數(shù)快速增長趨勢,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的預測值呈直線緩慢增長態(tài)勢。

        通過對這3種預測方法的綜合比較,可以看出,對1980~2020年海南蔬菜單產(chǎn)的預測,曲線估計Quadratic模型的預測值低于灰色預測模型的預測值,而高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南蔬菜單產(chǎn)的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南蔬菜單產(chǎn)可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南蔬菜單產(chǎn)預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖3所示。

        由表4和圖4可知,對1980~2020年海南瓜類單產(chǎn)的預測,曲線估計Quadratic模型和灰色模型的預測值基本一致,均呈指數(shù)快速增長趨勢,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的預測值呈直線緩慢增長態(tài)勢。

        通過對這3種預測方法的綜合比較,可以看出,對1980~2020年海南瓜類單產(chǎn)的預測,曲線估計Quadratic模型的預測值低于灰色預測模型的預測值,而高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南瓜類單產(chǎn)的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南瓜類單產(chǎn)可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南瓜類單產(chǎn)預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖4所示。

        3 瓜菜產(chǎn)量預測

        由表5和圖5可知,對1980~2020年海南蔬菜產(chǎn)量的預測,曲線估計Quadratic模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值基本一致,均呈直線快速增長趨勢,而灰色預測模型的預測值呈指數(shù)型增長趨勢。

        通過對這3種預測方法的綜合比較,可以看出,對1980~2020年海南蔬菜產(chǎn)量的預測,曲線估計Quadratic模型的預測值低于灰色預測模型的預測值,而高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南蔬菜產(chǎn)量的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南蔬菜產(chǎn)量可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南蔬菜產(chǎn)量預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖5所示。

        由表6和圖6可知,對1980~2020年海南瓜類產(chǎn)量的預測,曲線估計Quadratic模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值基本一致,均呈直線快速增長趨勢,而灰色預測模型的預測值呈指數(shù)型增長趨勢。

        通過對這3種預測方法的綜合比較,可以看出,對1980~2020年海南瓜類產(chǎn)量的預測,曲線估計Quadratic模型的預測值低于灰色預測模型的預測值,而高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。綜合3種模型并結合實際情況,Quadratic模型預測的趨勢更符合實際,但由于影響海南瓜類產(chǎn)量的因素有很多,環(huán)境變化的不確定性,海南瓜類產(chǎn)量可能因某些突發(fā)因素而導致預測結果呈BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測趨勢。

        根據(jù)以上各種模型下的海南瓜類產(chǎn)量預測結果,利用MATLAB繪制成折線圖,如圖6所示。

        4 結論

        本文所建立的供給預測模型的數(shù)據(jù)基礎是海南1980~2012年歷年的瓜菜播種面積、單產(chǎn)、產(chǎn)量。Quadratic模型、灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型均假定:不考慮自然災害、市場波動等因素的影響,土地、勞動力、資金、技術等生產(chǎn)資料的供給沒有大幅變動、不考慮其最大供給量。由于存在上述不確定性因素的影響,所以筆者的預測數(shù)值難免與實際情況有偏差。

        由預測結果可知,未來海南瓜菜的供給量將會增加,且短期內(nèi)瓜菜產(chǎn)量供給增加仍將主要由擴大播種面積來提高瓜菜產(chǎn)量,所以通過提高海南瓜菜的單產(chǎn)來提高瓜菜產(chǎn)量的潛力很大。雖然海南瓜菜市場前景總體較好,但仍然需要注意部分品種擴種增產(chǎn)可能引發(fā)局部滯銷,及廣西、廣東、云南的瓜菜上市時間可能與海南瓜菜上市時間沖突,北方溫室菜種植熱情的提高也可能影響海南瓜菜供給的順暢程度。

        參考文獻

        [1] 陳印軍.利用海南冬季優(yōu)勢積極發(fā)展冬季農(nóng)業(yè)[J].自然資源學報,1994(2):125.

        [2] 常輔棠. 為農(nóng)服務,是黨報功能的重要體現(xiàn)——海南日報為冬季瓜菜生產(chǎn)經(jīng)營服務經(jīng)驗談[J].新聞戰(zhàn)線,1997(8):23.

        [3] 梁青. 淺談海南冬季瓜菜北銷[J].中國蔬菜,1998(2):33-34.

        [4] 新華網(wǎng)海南頻道.內(nèi)地大棚蔬菜發(fā)展壓縮海南冬季瓜菜利潤空間[EB/OL].http://www.hq.xinhuanet.com/finance/2013-05/15/c_ 115776139. htm.(2013-5-15)[2013-11-21].

        [5] 許如意,李勁松,陳冠銘,等. 海南反季節(jié)瓜菜發(fā)展綜述[J].中國熱帶農(nóng)業(yè),2006(6):10-11.

        [6] 柯佑鵬,過建春,張賽麗. 世界天然橡膠經(jīng)濟研究[M]. 北京:經(jīng)濟科學出版社,2010:137-138.

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