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玉米是吉林省主要粮食作物之一,玉米生产环节除播种环节基本实现机械化外,收获及秸秆还田综合利用机械化程度相对较低,成为制约玉米全程机械化水平提高的关键因素,为此,吉林省农机部门积极争取财政资金,实施作业费补贴政策,很大程度地促进了薄弱环节机械化水平的提升。吉林省农机部门通过近几年的大力推广,使玉米收获秸秆还田机械化技术逐渐为农民所接受。文章简要介绍了目前存在的问题,并提出解决措施。 相似文献
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作为我国的农业大省,吉林省的玉米种植在我国农业生产中一直保持着重要地位。本文针对吉林省玉米机械化生产的现状进行分析,并且提出通过增加政府对于农业机械化扶植力度、改进农机农具、结合农机农艺增加生产效益以及利用农机合作社促进机械化进程等手段,促进玉米机械化生产水平的提升。 相似文献
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吉林省是农业生产大省,是我国重要的商品粮生产基地,在保障国家粮食安全和发展农村经济方面发挥重要的战略地位。吉林省的农业机械化水平直接影响全国的粮食产量和安全,因此在发展吉林省的农业机械化技术,满足市场经济的需要和农民的需求方面,显得尤为迫切。本文就吉林省农业机械化发展的迫切需求和影响因素进行了分析,最后提出了吉林省农业机械化发展的主要思路。 相似文献
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中国主粮生产机械化水平的时空演变及其驱动机制 总被引：1，自引：0，他引：1
基于改进多边形面积法,对2003—2017年中国主粮生产的机械化水平进行测算,运用泰尔指数分析东、中、西3大区域在主粮生产机械化水平上的差异,进而采用象限图和面板计量模型揭示主粮生产机械化水平的省域时空演变规律及其驱动机制。结果表明:1)2003—2017年中国主粮生产综合机械化率由38.03%提高到74.61%,并呈现出小麦玉米稻谷的特征,其中小麦3个机械化环节较为均衡,稻谷和玉米仍存在明显短板。2)东、中、西3大区域内差异对全国主粮生产综合机械化总差异的贡献率平均高达71.28%,其中尤以西部地区内部各省域差异最为突出,且其主粮生产综合机械化水平远低于中、东部地区。3)主粮生产综合机械化率的领军型和低速型省域大多位于中国平原地区和相对地广人稀的西部地区,发展型和滞后型省域基本位于西南山区和中东部山地丘陵区,其中西南山区是主粮生产机械化水平最低、发展速度最慢的区域。4)地形起伏因素是影响主粮生产机械化水平的第一要素,提高小麦和玉米种植比重对提升主粮生产机械化的促进作用也较突出,提高农民收入水平和农户耕地面积的促进作用相对较小,户均劳动力数量则具有负向驱动作用。 相似文献
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李森业 《中国农业信息快讯》2014,(7S):96-96
农业机械化水平会受到很多因素的制约与影响,影响农业机械化水平的影响因素主要有农民受教育程度、农民人均收入、农民人均耕地和农机总动力以及政府对农机事业的支持状况几个方面。利用灰色关联分析可以分析以上因素给农业机械水平带来的影响程度。通过分析后发现,农民平均受教育的程度对农业机械化水平的影响最大,其次是农民人均耕地与农机总动力,影响最小的是农民的人均纯收入和政府对农机事业的支持状况。在农业机械化水平的发展进程中,要利用培训手段加强农民的农业机械化知识,发展农业规模化经营。 相似文献
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舒兰市地处吉林省东北部,地处长白山余脉白松嫩平原过渡地带,是国家重点商品粮生产基地县（市）之一,也是吉林省玉米生产的重要县,是我市种植面积仅次于水稻的第二大粮食作物。全市玉米种植面积占总耕地面积38％左右,有着得天独厚的玉米生产自然条件。但就玉米生产机械化作业而言,玉米种植的机械化水平还比较高,整地、播种、中耕和脱粒等生产环节已基本实现机械化作业,但玉米收获机械化水平还很低,严重地制约着舒兰市玉米生产机械化的发展。为此,如何加快玉米收获机械化已成为当务之急。 相似文献
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吉林省玉米生产发展概述 总被引：1，自引：0，他引：1
吉林省的玉米生产发展迅猛,玉米已成为农业生产的大宗产品。吉林省已经成为我国玉米总产量最多,单产水平最高,玉米人均占有量、商品量、出口量最多的玉米生产大省。 相似文献
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近年来，随着新农村建设的不断深入，国家对“三农”的投入越来越多，农民致富的项目也多起来，用机械化耕种将农民从繁重的体力中解放出来，再投入到二三产业当中去创业，显得尤为重要。特别是在吉林省的东部山区，由于地理环境的影响，地块小、坡地多，增加了实现玉米机械化生产的难度。但随着农民生活水平的提高，种植玉米的弯钩犁时代悄然离去，玉米机械化生产势在必行。玉米生产全过程机械化技术包括：播前准备、播种、中耕、植保、收获、收后整地等环节。其中播前整地、灌溉、中耕、植保可采用通用机械作业，玉米生产机械化所特有的或者对其具有制约的作业环节主要是玉米机播、收获或收获后整地等环节。 相似文献
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我国省域玉米生产比较优势及其影响因素——基于20个玉米主产区2008—2017年面板数据实证 总被引：1，自引：1，他引：0
针对2015年以来我国玉米行业出现的供大于求的市场结构问题,采用综合比较优势法和灰色系统评估法对我国20个玉米主产区2008—2017年的生产比较优势进行测度,并运用逻辑回归模型和有序逻辑回归模型对影响比较优势的因素进行分析。结果表明:1)河北省、内蒙古自治区、黑龙江省具有稳定的玉米生产综合比较优势,在生产成本和产业利润2方面的优势尤为突出;2)显著影响省域比较优势的正向因素为农用柴油使用量、耕地灌溉面积和农村教育经费等,负向因素为农用化肥施用量、居民人均消费水平和第一产业GDP占比等。政府需根据生产比较优势调整布局,科学优化生产要素投入,提高生产和精深加工的匹配,促进产业链各环节的协同发展。 相似文献
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[目的]探索适宜鄂西北低山丘陵区的夏播玉米全程机械化集成生产技术,加快机械化进程,促进鄂西北山地玉米产业发展。[方法]2012—2015年连续开展夏玉米品种筛选试验、播期试验和种植密度试验,筛选适宜鄂西北山区机械化生产的夏玉米品种,研究相应的栽培技术,并结合农机具进行了机械化生产试验,论证其可行性以及评价其生产效益。[结果]筛选出最适宜鄂西北低山丘陵地区夏播玉米机械化生产的玉米品种郑单958,播种时间控制在6月15日前最佳,种植密度为7.50×104株/hm2最佳。[结论]研究出一套适宜低山丘陵地区的夏播玉米全程机械化生产模式,缓解了当前农村劳动力不足与老龄化问题。 相似文献
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以吉林省“农村土地流入主体调查问卷”和“农户土地流转情况调查问卷”为基础,从个体特征、土地特征、经营特征和区域特征4个角度,对吉林省12个县市578户样本的土地流入行为及特征进行了统计归纳和计量分析,深入探究了不同主体流入行为的影响因素.研究结果认为:不同主体的土地流入行为,其影响因素在显著水平下的作用方向和影响程度差异较大.年龄、文化程度、非农收入比重、人均耕地面积和地理位置等是影响各主体土地流入行为的主要因素. 相似文献
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本研究引用2011年《山东统计年鉴》相关数据,运用SPSS20．0统计软件及GIS相关软件,采用回归分析、聚类分析及GIS空间分析等方法对原始数据进行分类处理,得到了山东省近十年农民人均纯收入、生活消费支出的相关关系及十七市农民家庭收支的分布规律,将十七市农民人均纯收入、生活消费支出都分为三类。结果显示：近年来山东省的农民收入、消费水平明显提高,但区域之间发展不平衡,收入水平差异很大,各市之间消费支出差异与收入水平之间的差异较均衡。最后,在综合分析的基础上,提出了合理化建议。 相似文献
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农业机械化水平对农户市场化程度的影响——基于人均基本需求农地的门限效应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
运用1 682个农户实地调研数据,通过门限效应模型和样本选择修正模型,分析农业机械化水平对农户市场化程度的影响。结果表明:1)门限效应模型分析得出人均基本需求农地的面积为0.068 hm~2,即人均年基本需求粮食为466.27 kg。2)农业机械化水平对门限前后的农户市场化程度有显著的正向影响,农业机械化水平每增加1个单位,门限前的农户市场化程度就提高0.496个单位,门限后的农户市场化程度就提高0.67个单位。3)自我农机作业方式和外包农机作业方式都对门限前后的农户市场化程度有显著的正向影响。另外,户主不健康和转出土地对农户市场化程度有显著的负向影响,家庭社会资本、粮食价格、人均土地面积、复种指数、平原地区对农户市场化程度有显著的正向影响。建议重点提高平原地区土地适度规模经营程度,关注农户健康问题,增加家庭社会资本,鼓励农户复种经营模式,不断提高农业生产效益,从而促进农户市场化程度的提高。 相似文献
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2019年中央一号文件提出“要积极发展杂粮杂豆产业,建设特色农产品优势区”,对于提高我国绿豆增产潜力、拓宽农民增收渠道具有重要意义。分析了我国绿豆产业的发展现状,并使用DEA-Tobit两阶段模型,基于吉林省白城市233户农户绿豆种植微观数据,分析了不同经营规模绿豆种植综合技术效率及其影响因素。结果表明,样本中综合技术效率平均值为0.49,综合技术效率与经营规模呈现“倒U型”关系;不同经营规模下综合技术效率影响因素的显著程度不同,其中小规模与中规模农户更倾向于“经验农业”的种植模式,大规模农户更倾向于“现代农业”的种植模式。基于以上结果,提出应提升绿豆生产适度规模化经营水平、适度加强机械社会化服务供给、持续加强对绿豆种植户的科技培训等政策建议。 相似文献
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基于DPSIR模型与TOPSIS算法的吉林省土地利用系统健康诊断 总被引：3，自引：0，他引：3
土地利用系统健康评价及障碍度诊断是实现土地可持续利用和科学管理的重要基础。构建基于DPSIR框架的吉林省土地利用系统健康评价模型,TOPSIS算法结合障碍度模型对其健康状况及障碍因子进行动态综合诊断。结果表明:(1)吉林省土地利用系统健康状况呈先递减后递增的总体提升态势。(2)DPSIR子系统中,C_(驱动力)、C_(状态)、C_(影响)基本呈递增态势,C_(压力)呈现"W"型变化态势,压力较大且很不稳定,C_(响应)长期处于偏低态势。(3)准则层障碍度排序历年一致,即Y_(压力)Y_(状态)Y_(影响)Y_(驱动力)Y_(响应);指标层主要障碍因子:单位耕地面积农药施用量、全社会固定资产投资增长率、土地垦殖率、地均GDP、农民人均纯收入、农业机械化水平。引入DPSIR模型可以从系统角度看待人和环境的相互关系,将其与TOPSIS算法相结合能够客观、真实反映区域土地利用系统健康动态变化。 相似文献