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依据常州市金坛区2008-2017年有关统计数据,选择农业人均产值、农业人均粮食播种面积、粮食单位面积产量和农民人均纯收入4个指标作为影响农业机械化水平的因素,利用灰色关联法对农机总动力与影响因素进行关联分析,并提出相关建议。 相似文献
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农业机械总动力与影响因素关系分析 总被引：12，自引：1，他引：12
分析了影响农业机械化发展的主要因素，包括生产规模、需求和经济条件；建立了农业机械化发展的总动力分析模型，该模型反映了农机总动力与农民收入水平、农业劳均粮食播种面积和粮食单产的关系；依模型对农机总动力发展进行预测。 相似文献
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为明确影响农业机械总动力增长变化的主要原因，根据江西省1994—2018年的相关统计资料，选取种植结构、粮食产量、农民人均可支配收入、第一产业就业人员占比和江西省财政总收入5个影响江西省农机总动力增长的主要指标，采用多元回归分析法，解释影响江西省水稻农业机械化总动力变化的主要因素，包括粮食播种面积占比（即粮食作物播种面积占总农作物播种面积比值）和第一产业就业人员占比。结合江西省的实际情况提出稳定粮食播种面积，创造良好的耕作环境，综合考虑政策因素、技术因素因地制宜制定合理的补贴政策等具体对策及建议。 相似文献
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应用混沌理论中的饱和关联维数法(G-P)与灰色关联分析法,对黑龙江省农机总动力的影响因素进行量化分析;以黑龙江省农机总动力作为灰色关联的模型输出因子及饱和关联维数法计算的对象,从农业劳动力、土地生产规模、购买农机的经济环境及农机具的装备数量等4个不同的角度出发,选择14个不同的农机总动力影响因素作为灰色关联的输入因子。最终,由饱和关联维数法计算农机总动力的嵌入维数,并与灰色关联法对影响因素进行对比分析,得出了影响黑龙江省农机发展的8个主要影响因素,对主要影响因素进行了深入分析,并根据分析结果提出了促进农业机械化发展的建议。 相似文献
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为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进行关联分析。结果表明,这6个影响因素与粮食总产量关联度的顺序依次为种植业劳动力（0.862 9）、粮食种植面积（0.858 8）、化肥（0.796）、农药（0.680 7）、有效灌溉面积（0.597 3）和农业机械总动力（0.553）,因而扩大种植面积和增加农业机械投入替代种植业劳动力等是当前实现浙江省粮食总产量增加的重要措施。 相似文献
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针对农业机械化发展水平各影响因素之间存的在相互影响关系，构建了一种基于指标关联度的模糊GRA-DANP模型，辨识并量化农业机械化发展水平的关键影响因素。基于对现有文献的研究，构建农业机械化发展水平评价指标体系，通过灰色关联分析计算影响因素间的灰色关联度进而构建直接影响矩阵，并运用DEMATEL方法分析影响因素之间的因果关系，计算各影响因素的中心度、原因度并构建因果关系图，引入模糊DANP方法确定各影响因素的全局权重。在此基础上，运用模糊GRA-DANP模型和新疆生产建设兵团客观数据进行实证研究，得知兵团农业机械化发展水平各影响因素之间的因果关系和全局权重，辨识出农业劳均播种面积、第一产业劳动力占总劳动力比重、农业劳动生产率、百元农机原值纯收入及单位播种面积农机动力是兵团农业机械化发展水平的关键影响因素。 相似文献
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农业机械化水平的提高受到诸多因素的影响和制约。将影响农机化水平的主要因素归纳为农民人均纯收入、政府对农机事业的支持程度、农民平均受教育程度、农民人均耕地及农机总动力等5个方面。采用灰色关联分析方法,分析了这5个因素对农业机械化水平影响的相对强弱程度。结果表明,对农业机械化水平影响强弱的次序为农民平均受教育程度、农民人均耕地、农机总动力、农民人均纯收入及政府对农机事业的支持程度。对上述结果进行了分析和讨论,特别指出的是在发展农业机械化过程中,应该重视通过培训提高农民的农机化专门知识,通过政策实现农业的规模化经营。 相似文献
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针对阿拉善沙漠绿洲区干旱缺水、农业种植结构单一和土壤质地复杂多变问题,于2013年和2014年进行了滴灌条件下不同灌溉定额和土壤质地的玉米、谷子和油葵种植试验,并依据土壤生产力指数PI对种植结构进行了优化。研究结果表明:均质沙壤土区玉米、谷子和油葵的生产力指数依次为为0.833、0.828 1、0.825 1,非均质土区玉米、谷子、油葵的生产力指数依次为0.729 3、0.767 9、0.809 1;种植结构优化后低灌溉定额水平条件下粮食总产量提高2.8%,总净效益提高7.7元/hm2,高灌溉定额水平条件下粮食总产量可提高0.93%,总净效益提高249.84元/hm2。可见由于土壤质地的差异导致土壤理化性质和水力特性不同,进而影响作物的产量,通过优化种植结构,可以明显提高粮食总产量和总净效益。 相似文献
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我国大豆主产区农业机械化现状及发展策略研究 总被引：1，自引：0，他引：1
大豆作为我国主要的农作物,直接影响着我国农业的经济效益,而大豆机械化程度及水平是保证大豆经济效益的重要物质基础,研究我国大豆主产省区生产机械化现状及发展对策对我国农业经济发展具有重要意义。为此,依据各省区大豆总产量确定了我国大豆的主产省区;进而从综合农业机械化程度、单位面积农业机械总动力、单位面积大中型拖拉机总动力、单位面积小型拖拉机总动力、单位面积联合收割机总动力、大中型拖拉机配套比及小型拖拉机配套比7个方面分析了我国大豆主产区的农业机械化现状,指出了我国大豆主产区农业机械化存在的问题,并提出了发展建议。 相似文献
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小麦、玉米是山东的主要粮食作物,种植面积大,产量高,耕种收等主要生产环节基本实现了机械化。通过研究小麦、玉米轮作区粮食产量、栽培方式和机械化生产的现状,分析小麦、玉米轮作农业机械化生产与农业高产栽培技术之间存在的种植方式、农艺环节、配套机械种类、收获方式、良种质量等相互关联问题,探讨影响小麦、玉米主要粮食生产机艺融合的历史、经济、传统观点、经营模式、科技体制等障碍因素,提出了促进粮食生产和农机、农艺融合的政策措施和技术措施,旨在推动建设持续稳定高产、高效的现代化农业生产模式。 相似文献
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基于浙江省湖州市2007年-2020年的主要能源消费数据，采用排放因子法估算主要能源碳排放量，利用扩展STIRPAT模型构建湖州市能源消费碳排放预测模型，并以人口数量、人均GDP、能源结构、单位产值能耗、农业增加值占全市生产总值比例、农业机械总动力、产业结构等为因素，分析了影响湖州市能源消费碳排放主要原因。结果发现，湖州市能源消费碳排放量总体呈“降低-升高-降低”变化趋势；碳排放模型拟合程度R2为0.812，F检验显著性小于0.01，且验证发现模型的平均相对误差为3.59%，说明该模型能较好的反应湖州市能源消费碳排放的特征；进一步分析发现，影响湖州市碳排放的主导因素为能源消费结构、单位产值能耗、农业增加值占全市生产总值的比重、农业机械总动力以及产业结构，其中上述主要因素对湖州市能源消费碳排放的影响指数分别为0.24%、-0.16%、-0.32%、-0.62%、-0.45%。 相似文献
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农业物联网技术研究进展与发展趋势分析 总被引：32，自引：0，他引：32
以人力为主的现有生产模式与劳动力持续减少、人均农业资源匮乏与农业资源利用率低、新农民年轻化与劳动力老龄化是阻碍我国农业实现现代化的主要矛盾。依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高农业生产率、资源利用率和土地产出率,是解决以上矛盾的重要途径。农业物联网是以挖掘农业生产力、提高农业装备精准化水平、实现农业生产智能化的新兴技术,集农业信息感知、数据传输、智能信息处理技术于一体,并根据大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖以及农产品物流的重大需求,形成典型的产业应用。本文重点总结了近年来农业信息感知方向在农业个体标识研究与感知机理及工艺的最新发现、农业信息传输方向在低功耗广域网的最新成果、农业智能信息处理方向的农业大数据技术与农业人工智能技术的重大突破,提出以农业业务模型驱动农业业务控制、以设备管理设备的农业物联网架构,人的主要角色是实时数据与价值信息的消费者,农业物联网驱动的农机装备智能化作业是最主要的劳动力来源;进而对比国内外农业物联网技术应用与集成现状,分析农业物联网发展的制约因素,提出我国农业物联网发展策略,最终得出农业物联网技术的未来研究重点与发展方向。 相似文献