养殖用海保有量预测方法初探

本文以广东省为例,采用灰色预测系统GM(1,1)模型对2020年的养殖用海保有量进行预测,并且通过结算结果分析运用该模型时应注意的事项,为海洋行政主管部门统筹安排、科学规划养殖用海提供方法参考。     

2030年中国成年居民畜肉摄入量预测

目的：预测2030年中国成年居民的畜肉平均摄入量。方法：以2000—2018年7轮分城镇和农村中国健康与营养调查（CHNS）中20岁及以上成年居民畜肉平均摄入量数据为基础,比较ARIMA、灰色模型和趋势外推法3种模型的精度,并对2030年我国成年居民畜肉摄入量进行预测。结果：城镇居民畜肉平均摄入量的拟合预测中,ARIMA模型的拟合精度和预测精度均优于趋势外推法和灰色模型。农村居民畜肉平均摄入量的预测,ARIMA模型的拟合精度优于趋势外推法和灰色模型;预测精度则为第二,略低于灰色模型,综合拟合精度和预测精度,ARIMA模型优于其他2种模型。ARIMA模型预测到2030年城镇居民和农村居民的畜肉平均摄入量将分别达到131.0、130.6 g/d,比2018年分别增加37.2%、43.5%,将高于膳食指南推荐量。结论：ARIMA模型对畜肉摄入量的长期预测效果最理想。依据预测结果,需采取措施引导居民适量摄入畜肉,以达到平衡膳食的目标。     

中国森林生物多样性动态的灰色预测

我国森林生物多样性动态分析具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性, 灰色系统理论是进行相关研究的重要工具。在前人工作的基础上, 作者根据PSR(Pressure-State-Response)模型计算得到1973–1998年间我国5次森林资源连续清查期内的森林生物多样性指数序列, 包括压力指数、森林生态系统多样性指数和森林物种多样性指数, 以及由这3个指数建立的森林生物多样性总指数; 并建立了各个指数的GM(1,1)灰色模型, 预测我国森林生物多样性的动态。结果表明, 在未来2个森林资源连续清查期(大约10年), (1) 我国森林生物多样性指数将继续增加, 且与过去5个森林资源连续清查期相比其增加速度将有所提高; (2) 压力指数将维持继续增大的趋势不变; (3) 森林生态系统多样性指数将维持在当前水平, 有轻微波动; (4) 森林物种多样性指数将继续增加, 但与过去5个森林资源连续清查期相比其增加速度将渐趋平缓。研究表明, 根据PSR模型建立我国森林生物多样性动态的灰色预测模型, 适合我国森林资源管理的实际需要。     

基于时间序列的云南省乙类传染病分析预测

采用自回归移动平均模型(ARIMA)对云南省乙类传染病的月发病率进行预测研究,为传染病的防控提供参考依据。收集2005～2016年云南省年度人口数据和乙类传染病月发病率数据,针对2005～2016年云南省年度人口数据建立GM(1,1)预测模型;根据2005～2016年云南省乙类传染病月发病率数据建立ARIMA预测模型。云南省乙类传染病的发病率有很强的周期性和季节性,可通过决定系数R~2、赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)选择出最优的乘积季节模型ARIMA(0,1,1)×(2,1,0)_(12)来预测云南省乙类传染病的月发病率。通过对比2017年1月到10月传染病发病率的真实值和预测值,得到误差的平均值为0.8,相对误差的平均值为3.56%,说明预测效果比较满意。通过F检验和t检验显示预测值和真实值无显著性差异,说明ARIMA乘积季节模型可以较好的预测云南省乙类传染病。     

应用ARIMA模型预测宝安区某街道其它感染性腹泻发病率的探讨

目的:探讨应用ARIMA模型预测宝安区某街道其它感染性腹泻发病率的可行性。方法:应用SPSSl3.0软件对2005年～2009年宝安区某街道其它感染性腹泻逐月发病率进行ARIMA模型建模拟合,用所得到的模型对2010年各月发病率进行预测,并评价其预测效果。结果:宝安区桌街道其它感染性腹泻发病率每年11月为发病高峰,ARIMA(0,1,1)(0,1,0)12模型是其拟合的最佳模型,其预测结果和实际值绝对误差的绝对值最大为930.47,最小为1.96,平均值214.83,平均相对误差百分比39.04%。结论:模型虽然起到一定的预测效果,但预测精度仍存在误差,可通过积累新的周期数据对ARIMA模型进行修正和重新拟合,也可尝试新的预测方法或其他模型,才能加强和保证预测的精度。     

预测未来40年气候变化对我国玉米产量的影响

气候变化将对我国农业生产造成重要影响.传统的积分回归模型和最新的气候预测相结合可能适合评估未来气候变化对作物产量的影响程度.本文首先利用积分回归方法建立了我国不同省区玉米产量与气象要素间的相关模型,然后利用最新的气候预测成果探讨了未来40年气候变化对我国玉米产量的可能影响,并分析了其原因.结果表明:如果玉米品种改良以及目前的科技水平发展速度不变,未来40年我国玉米单产将以减产为主,且随时间递增有减幅增大趋势,但一般在5%以内.A2气候变化情景下,除2021—2030年外,我国玉米减产幅度最大的地区为东北,在2.3%~4.2%;西北、西南和长江中下游地区在2031年以后减产幅度也较大.B2气候变化情景下,东北地区在2031—2040年减产幅度最大,达5.3%;其余仍以西南和西北地区减产幅度较大.两种情景下,华北地区减产幅度均较小,一般在2.0%以内,而华南地区几乎不变.A2相较B2情景下,除2021—2030年外,其余年代的绝大多数地区减产幅度均更大.各旬降水量在我国北方地区对玉米产量几乎都为正效应,而各旬温度对我国各省区玉米产量一般为负效应.未来我国各省区玉米减产的主要原因是气温升高,仅个别省份减产与降水量减少有关.不同方法对未来我国玉米产量变化的评估结果很不一致.进一步增强评估准确性一要考虑品种和科技进步因素的影响,二要增强各类评估模型的机理性.     

孢粉学发展简史

人们对花粉的认识,已有几千年的漫长历史了.古代,伟大的东方民族,早在三、四千年以前,在栽培海棠时,已能正确辨认出植物的性别,并能将人工传粉的先进方法,开始运用于农业生产实践中. 我国第6世纪出版的“齐民要术”一书中,就有“即放勃,拔去雄,若未放勃去雄者,则不成子实”之说.可见,我们的先人,早在距今约一千四百多年前,对于雌雄异株     

大兴安岭人为火发生影响因素及气候变化下的趋势

我国重要的北方针叶林地区大兴安岭是林火高发地区.受气候变暖影响,该地区林火发生频率将会发生显著变化.模拟人为火的发生分布与影响因素之间的关系、加强气候变化下人为火的发生分布预测,对于林火管理和减少森林碳损失具有重要作用.本文采用点格局分析方法,基于大兴安岭1967—2006年的火烧数据,建立人为火空间分布与影响因素之间的关系模型,该模型以林火发生次数为因变量,选取非生物因子(年均温和降水量、坡度、坡向和海拔)、生物因子(植被类型)和人为活动因子(距离道路距离、距离居民点距离、道路密度)共9个因子为自变量.并采用RCP 2.6和RCP 8.5气候情景数据代替当前气候情景预测2050年大兴安岭人为火的空间分布状况.结果表明: 点格局模型能够较好地模拟人为火发生分布与空间变量的关系,可以预测未来气候下人为火的发生概率.其中,气候因子对人为火的发生具有明显的控制作用,植被类型、海拔和人为活动等因子对人为火的发生也具有重要影响.林火发生预测结果表明,未来气候变化下,南部地区的林火发生概率将进一步增加,北部和沿主要道路干线附近将成为新的人为火高发区.与当前相比,2050年大兴安岭人为火的发生概率将增加72.2%～166.7%.在未来气候情景下,人为火的发生更多受气候和人为活动因素的控制.     

美国健康信息管理核心模型分析及启示

通过对美国健康信息管理领域从业者核心模型的分析，了解其对美国未来健康信息管理从业者工作职能、工作环境和工作职位变化的预测。健康信息管理职能包含6个核心领域和4个扩展领域，新的健康信息管理从业者工作环境和工作职位将不断诞生。未来健康信息管理教育也会根据健康信息管理行业的发展与时俱进，培养适应未来健康信息管理发展的高端人才，健康信息管理教育层次也将进一步提升。提示我国的健康信息管理专业协会和教育机构应该借鉴国际经验，发挥更大的作用。     

三种预测林木生长量方法的比较

本研究选择了三种方法灰色GM(1,1)模型法、回归法、灰色线性回归组合模型法,经过数据的加载,灰色GM(1,1)为Ⅱ级合格模型,发展系数|a|＜0.3可用于中长期预测;在回归法中选用5个模型进行拟合,以Richards方程的复相关系高,残差平方和最小,被选中;灰色线性回组合模型达到Ⅲ级勉强可用模型.用三个模型分别对32、34龄阶的生长量进行预测,其平均相对精度分别为94.64%、80.68%、92.41%.