文章探討了山東省農(nóng)村秸稈回收用于生物質(zhì)炭制作的現(xiàn)狀及其對農(nóng)戶經(jīng)濟效益的影響。通過文獻研究、問卷調(diào)查和數(shù)學(xué)分析，收集了576份有效問卷，農(nóng)戶占比42.38%。結(jié)果顯示，57.36%的受訪者對秸稈回收和生物質(zhì)炭制作有較深了解，48.32%的地區(qū)秸稈回收率在20%—40%。使用Shapiro-Wilk檢驗法和t顯著性檢驗，確認生物質(zhì)炭的購買渠道、價格和品質(zhì)對農(nóng)戶經(jīng)濟效益有顯著影響（Plt;0.05）。通過高斯二次回歸模型擬合數(shù)據(jù)并使用K折交叉驗證，最終驗證均方誤差為1.116，預(yù)測結(jié)果準確。文章量化了秸稈回收對農(nóng)戶經(jīng)濟效益的影響，提出了加強政策宣傳、優(yōu)化工藝和提升農(nóng)戶認知的建議，為生物質(zhì)炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了決策依據(jù)。

生物質(zhì)炭概念源于南美洲亞馬孫河流域黑色富碳固體物。它由農(nóng)林業(yè)廢棄物等在特定條件熱解生成，有大比表面積等特征。傳統(tǒng)秸稈處理方式造成污染和浪費，若回收用于生物質(zhì)炭制作意義重大?？蓪崿F(xiàn)資源綜合與循環(huán)利用，減少污染，帶來經(jīng)濟和環(huán)境效益，在土壤改良、水質(zhì)凈化等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，能改善土壤質(zhì)量、提高產(chǎn)量，對資源循環(huán)、環(huán)保和農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展有重要理論與實踐意義，為政策制定和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支持。

研究結(jié)果分析

調(diào)研地區(qū)

這些數(shù)據(jù)來源于剔除無效問卷后的問卷調(diào)查，問卷份數(shù)總計576份，包括了山東省的8個市，各地區(qū)調(diào)查問卷的份數(shù)及其所占的比例，如表1所示。

被調(diào)查者身份

參與調(diào)查的人群中，農(nóng)民占比最高，達到42.38%；其次是學(xué)生，占比21.96%；政府工作人員占比13.18%。參與調(diào)查的人群中以農(nóng)民和學(xué)生為主，政府工作人員也占有一定比例（見表2）。

這些數(shù)據(jù)有利于幫助進行農(nóng)村秸稈回收與生物質(zhì)炭推廣的分析。由于農(nóng)戶人數(shù)眾多，這為項目的調(diào)研提供了豐富的樣本資源，從而有利于對調(diào)研結(jié)果的深入分析和綜合處理。

對生物質(zhì)炭了解情況

問卷統(tǒng)計結(jié)果顯示，對秸稈回收和生物質(zhì)炭生產(chǎn)有深入了解的人數(shù)最多，占比57.36%；其次是略有了解的人，占比19.12%；不太了解和沒有任何了解的人分別占比18.6%和4.91%。這表明大多數(shù)人對秸稈回收和生物質(zhì)炭生產(chǎn)有一定程度的了解，其中有深入了解的人占比較高（見表3）。

從上述表格數(shù)據(jù)中可以看出，深度了解和略有了解占比數(shù)量較高，分別是57.36%和19.12%，共計占比76.48%。這表明秸稈加工成為生物質(zhì)炭，在農(nóng)村已經(jīng)有了較大的認知，沒有任何了解的比例只占比為4.91%，這為后期的數(shù)據(jù)分析提供了有利幫助。

地區(qū)秸稈回收率

通過對問卷數(shù)據(jù)的整合，山東省的大部分地區(qū)秸稈回收率以20%—40%為主，占比達48.32%；其次是小于20%和大于80%的回收率，分別占14.99%和14.47%；40%—60%和60%—80%的回收率比例較低，分別占16.02%和6.2%。這些數(shù)據(jù)表明需要進一步探究原因，提高秸稈回收率（見表4）。

從調(diào)查數(shù)據(jù)可以看出，所調(diào)查8個市的秸稈回收工作在持續(xù)進行，這說明農(nóng)村已經(jīng)有了秸稈回收的概念，體現(xiàn)出目前國家政策的有效性。但也存在14.99%的地區(qū)，秸稈回收率小于20%，這也說明政府仍然需要進一步加大秸稈回收的力度，同時做好觀念的宣傳以及普及。

Shapiro-Wilk檢驗

根據(jù)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，提取基本信息（性別、年齡、職業(yè)）和農(nóng)村秸稈生物質(zhì)炭認知（了解程度、回收概率、回收障礙認知）相關(guān)數(shù)據(jù)為指標(biāo)數(shù)據(jù)并分析相關(guān)性。分析數(shù)據(jù)正態(tài)分布以確定統(tǒng)計模型。Shapiro-Wilk檢驗是非參數(shù)檢驗法，無需正態(tài)假設(shè)，對數(shù)據(jù)分布要求低，對離散型和非正態(tài)性數(shù)據(jù)的分析結(jié)果更穩(wěn)?。ㄒ姳?）。

根據(jù)Shapiro-Wilk檢驗的結(jié)果，數(shù)據(jù)集中的職業(yè)、秸稈生物質(zhì)炭了解程度、秸稈回收概率、秸稈回收主要障礙等指標(biāo)通過了正態(tài)性檢驗（p值大于0.05），其余指標(biāo)的顯著性并未通過，但其余指標(biāo)數(shù)據(jù)的峰度的絕對值小于10，偏度的絕對值小于5，可以說明數(shù)據(jù)基本呈現(xiàn)正態(tài)分布。因此，可以進行后續(xù)的統(tǒng)計分析。

t顯著性檢驗

探究秸稈生物質(zhì)炭對農(nóng)戶種植經(jīng)濟效益影響，需根據(jù)調(diào)查問卷選擇對經(jīng)濟效益有顯著影響的指標(biāo)。選擇生物質(zhì)炭購買渠道、更注重價格、更注重品質(zhì)、價格和品質(zhì)同等重要、其他成本為自變量指標(biāo)，經(jīng)濟成本節(jié)省為因變量指標(biāo)，構(gòu)造t檢驗，觀察自變量對因變量的影響，t統(tǒng)計量計算公式如下：

（1）

為樣本的總體均值，μ0為待檢驗總體均值，S為樣本方差。

步驟一：給定顯著性水平α=0.05。

步驟二：將樣本數(shù)據(jù)代入公式（1）中，計算統(tǒng)計量t的值。

步驟三：將t檢驗對應(yīng)的P值與tα臨界值對應(yīng)的Pα值進行比較，如果Plt;Pα，則說明存在顯著性的影響，如果Pgt;Pα，則不存在顯著性的影響。

基于上述步驟，采用MATLAB編程可得出結(jié)果（見表6）。

分析表6的檢驗結(jié)果，生物質(zhì)炭購買渠道、更注重價格、更注重品質(zhì)、價格和品質(zhì)同等重要及其他成本均通過顯著性檢驗，表明這些指標(biāo)對經(jīng)濟成本節(jié)省狀況有顯著影響，即購買渠道越便利、注重價格越低、其他成本越低，越可能顯著節(jié)省種植成本（P越低影響越大）。

K折交叉驗證

使用MATLAB機器學(xué)習(xí)及K折交叉驗證選模型時，K值的選擇十分關(guān)鍵。常見值如3、5、10等，需權(quán)衡成本與穩(wěn)定性，小K值計算量小但穩(wěn)定性或受影響，大K值如10雖提高穩(wěn)定性但增加成本。為平衡選K值為10，通過其劃分數(shù)據(jù)集為10個子集，重復(fù)訓(xùn)練驗證，可全面評估性能、減少過擬合風(fēng)險，最終模型評價結(jié)果見下表（表7）。

鑒于數(shù)據(jù)量較大，上表僅展示了驗證集上的評估結(jié)果。經(jīng)過MATLAB的綜合評估，發(fā)現(xiàn)高斯過程回歸（二次有理）模型為最合適的模型選擇（參數(shù)解釋：RMSE、MSE、MAE的值越小，說明模型越好）。其最終的預(yù)測圖和誤差圖如下（見圖1和圖2）。

由圖1、圖2可知，預(yù)測值在[2，3]區(qū)間，表明秸稈生物質(zhì)炭對農(nóng)戶種植經(jīng)濟效益成本有部分節(jié)省與不確定性，處于中間狀態(tài)，可能由農(nóng)戶認知、使用習(xí)慣等因素導(dǎo)致，不能簡單認定能顯著節(jié)省成本，實際應(yīng)用要綜合考慮國家政策、地區(qū)經(jīng)濟、家庭收入等因素。

為推動生物質(zhì)炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展及環(huán)保目標(biāo)實現(xiàn)，需政府、企業(yè)、農(nóng)戶共同努力。政府要加大宣傳，培訓(xùn)農(nóng)村人員，提供政策支持與監(jiān)管，以促進合作社建設(shè)。企業(yè)應(yīng)提高生產(chǎn)質(zhì)量，優(yōu)化炭化工藝與熱解反應(yīng)處理，降低成本等。農(nóng)戶需提升認知，參加培訓(xùn)，組建合作社，實現(xiàn)資源共享與合作生產(chǎn)，參與管理決策?？傊?，三方協(xié)同合作才能有力支持生物質(zhì)炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為可持續(xù)發(fā)展和環(huán)保事業(yè)奠定基礎(chǔ)。