李杏筠

(廣東省海洋發(fā)展規(guī)劃研究中心 廣東廣州 510220)

1 研究背景與目的

進入21世紀以來,我國的海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展極為迅速,產(chǎn)量一直位列世界第一位,海水養(yǎng)殖業(yè)為我國的海洋經(jīng)濟和糧食安全作出了巨大貢獻[1]。然而,近年來交通用海、工礦用海、旅游娛樂用海等用海需求持續(xù)增加,擠壓了漁業(yè)用?？臻g,而且各種非法用海和不合理用海行為一定程度上破壞了海洋生態(tài)環(huán)境,對國家糧食安全構成重大威脅?？茖W統(tǒng)籌養(yǎng)殖用海保有量,重點保障養(yǎng)殖用海迫在眉睫。

2 灰色預測系統(tǒng)GM(1,1)模型介紹

灰色預測系統(tǒng)GM(1,1)模型是通過對原始數(shù)據(jù)進行序列處理和灰色模型建立,對系統(tǒng)的未來狀態(tài)作出科學定量預測的方法,適用于各種社會經(jīng)濟系統(tǒng)指標的趨勢預測,如總人口、總產(chǎn)量、總收入、保有量等[2]。本次灰色預測法從廣東省海水養(yǎng)殖現(xiàn)狀入手,運用歷年海水養(yǎng)殖面積數(shù)據(jù)建立預測模型,具體步驟如下:

第一,建立養(yǎng)殖用海保有量灰色預測模型。

(1)設定養(yǎng)殖用海面積為原始數(shù)列 X(0),得:

(2)對(0)進行一次累加,得:

(3)根據(jù) X(0)(k)和 X(1)(k)求出發(fā)展系數(shù)-a和灰色作用量b。

表1 精度檢驗等級參照表

表2 廣東省2006-2012年海水養(yǎng)殖面積統(tǒng)計

表3 廣東省養(yǎng)殖用海保有量預測計算表

第二,對計算結果進行模型精度檢驗。

灰色預測檢驗一般有相對誤差檢驗、關聯(lián)度檢驗和后驗差檢驗三種方法,均是通過對殘差的考察來判斷模型的精度。一般情況下,最常用的是相對誤差檢驗指標,因此本文采用相對誤差檢驗作為模型精度檢驗方法。

3 廣東省養(yǎng)殖用海保有量預測

3.1 建立灰色預測模型

農(nóng)業(yè)普查相關部門于2006年對廣東省養(yǎng)殖用海面積統(tǒng)計口徑進行了調(diào)整,因而2006年的養(yǎng)殖用海面積較之前有較大幅度的減少。由此本文采用2006年及之后的海水養(yǎng)殖面積數(shù)據(jù)進行預測,詳見表2。

首先,根據(jù)灰色預測系統(tǒng)GM(1,1)模型,運用表2統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立養(yǎng)殖用海保有量灰色預測模型:

由此,預測出2013年至2020年的廣東省養(yǎng)殖用海保有量為:

則至2020年養(yǎng)殖用海保有量預測值為282578.39公頃,具體計算過程見表3。

3.2 檢驗

采用相對誤差檢驗方式,計算出的2006-2012年的歷年實際養(yǎng)殖用海保有量與模擬預測養(yǎng)殖用海保有量的相對誤差范圍為0.00～0.09,其中平均相對誤差為0.04。對照精度檢驗等級參照表,平均相對誤差0.04＜0.05且 ?n為0.0388＜0.05,該模型為殘差合格模型,模型精度為二級,精度較高,具體計算見表3。

4 結語

根據(jù)《廣東省海洋功能區(qū)劃2011-2020》要求,至2020年,廣東省海水養(yǎng)殖用海的功能區(qū)面積不少于25萬公頃[3],文中預測結果為282578.39公頃,符合《廣東省海洋功能區(qū)劃2011-2020》制定的要求。

需要注意的是,灰色預測系統(tǒng)(GM1,1模型)對原始數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律的敏感度較高。從表3中可以看出,最大相對誤差值出現(xiàn)在2007年,這是由于2007年的原始數(shù)據(jù)相對于2006年為負增長,數(shù)據(jù)波動不規(guī)律。因此,原始數(shù)據(jù)發(fā)展的規(guī)律性越強,預測值與實際值的相對誤差就越小,模型預測精度越高。而對于原始數(shù)據(jù)經(jīng)常發(fā)生不規(guī)則波動的情形,則需通過灰色預測系統(tǒng)中的區(qū)間預測法進行預測[2]。

[1]孫瑞杰,李雙建.世界海洋漁業(yè)發(fā)展趨勢研究及對我國的啟示[J].海洋開發(fā)與管理.2014年第5期:85-89.

[2]劉思峰,謝乃明等.灰色系統(tǒng)理論及其應用[M].北京:科學出版社,201306.

[3]廣東省海洋功能區(qū)劃(2011-2020年)[R].廣東省人民政府,2012年12月.