我国海水养殖产量与相关影响因子的灰色关联度分析

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1、文章编号:2095－3666(2014)03－0183－09我国海水养殖产量与相关影响因子的灰色关联度分析丁然，张曦(中国水产科学研究院渔业工程研究所，北京100141)摘要:本文采用灰色关联分析方法对十年间海水养殖产量与13个相关因子的关联度进行评价，计算每个因子与海水养殖产量的灰色关联系数和灰色关联度，建立两两比较判断矩阵确定各因素对海水养殖产量的影响度。分析结果表明海水养殖产量的主控因子为:海水加工产品数量、水产品加工产值、海水养殖产值、水产苗种产值、渔民人均纯收入和海水养殖面积，影响度分别为:18．10%、16．69%、13．74%、1

2、3．65%、8．96%和8．67%，总影响度达79．81%。该结果能够较客观地反映影响我国海水养殖产量的主要因子，可将其作为制定海水养殖可持续发展政策和建议的依据。关键词:海水养殖;产量;相关因子;灰色关联度分析中图分类号:S9－9文献标识码:A我国海水养殖产业成就辉煌，已成为世界第用上述方法需要分析的数据结构具有较大的样一的海水养殖大国。2003年海水养殖总产量为本含量、且服从典型的概率分布，但在常规条件4125．33×10t，2012年总产量则达到了164．38×下所得的数据往往不服从一定的统计分布规律，410t，短短十年时间增长幅度超过3

3、0%。海水养导致容易出现无统计学意义的数据结果，从而限殖产量的迅猛增长既显著提高了我国水产品的制了这些方法在实践中的拓展应用。出口量，也满足了国内的市场需求。国人“吃鱼基于已有统计学方法在实际应用中的所限难”问题得以解决的同时，水产品逐渐成为人们之处，我国数学家邓聚龙教授于1982年创立了灰动物蛋白消费的主要来源之一。养殖产量除受色关联度分析方法，该方法的主要特征是样本需到自然环境和养殖品种本身特性的共同作用之求量低、数据无规律性分布要求、定量分析结果外，还受到许多其他相关因子的共同作用;而每与定性分析结果一致、计算方法简便和适用范围［1－3］

4、个因子对养殖产量的影响在不同地域、时期和空广。这种分析方法源自灰色系统理论，其主间范围内也存在一定的差异性。在实际工作中，要思想和分析思路是一种相对性的排序分析。分清各因子对养殖产量贡献程度的主次有利于即根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其全面提升我国海水养殖的生产能力，实现海水产联系是否紧密。如果一组几何曲线形状越相似，品的长期、稳定供应。传统进行产量与各个因子其同步变化程度就比较高，从而判断二者之间的关系分析的方法主要有方差分析、因子分析、相关联度越高;反之，它们的关联度则越低。由此关分析、通径分析、回归分析和主成分分析等，应从所考察的复

5、杂系统中找出主次因素，为系统综收稿日期:2014－04－02修回日期:2014－05－09基金项目:中国水产科学研究院院本级基本科研业务费项目(2011C013)作者简介:丁然(1987－)，男，实习研究员，研究方向为渔业信息化。E-mail:randing2009@163．com184渔业信息与战略2014年合决策及提高综合效益提供信息。此方法自提产量和各影响因子视为一个整体，构建一个灰色［4］［5］［6］［7］出以来，在农业、工业、经济、气象、水系统。设产量为参考序列X0，13个影响因子为［8］［9］［10］利、环境和生态等众多科学领域都取

6、得比较序列Xi，i=1…13。如果参考序列和比较序了广泛的应用，并且成功解决了科学研究和生产列的量纲不同则无法进行比较，需要利用初值化过程中的诸多实际问题。在水产研究领域，这种或标准差法进行无量纲化处理。本研究利用标方法的应用还不多，已开展的相关研究主要有青准差法进行每个因子的无量纲化处理，其计算公［11］岛市淡水养殖产量预测、网箱养殖大黄鱼疾病式为:［12］［13］预报和鲤鱼杂交后代的生长性状分析等。X'i(k)=(Xi(k)－X)/Si(1)有关产量和影响因子之间的灰色关联度分析在其中Xi(k)，Xi代表原始数据，Si代表同一因子［14－1

7、8］农作物领域开展得较为广泛，但应用这种的平均值，X'i(k)表示同一因子的标准差，表示处方法分析海水或淡水养殖产量的影响因子还鲜理后的数据。见于文献。本研究以海水养殖产量为分析目标，将表1按照该公式进行数据处理，结果见表收集了包括生产要素、水产品加工、渔业灾害和2。利用表2中无量纲化处理结果计算参考序列经济核算等四个方面的统计数据，总共包含13X'0和比较序列X'i的绝对差值(Δi，i=1…13)，个影响因子。运用灰色关联度分析方法，对全国结果见表3。2003～2012年度海水养殖产量的影响因子进行1．2．2计算关联系数和关联度动态分析，着重

8、解析影响海水养殖产量的各因子各因子比较序列Xi与产量参考序列X0的关及其关联程度，同时采用九标度法构建两两比较联系数ξ的计算公式表示如下:判断矩阵量化