山东省低碳农业影响因素的灰色关联分析 论文

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1、山东省低碳农业影响因素的灰色关联分析摘要：文章采用灰色关联度分析法对山东省农业生产总值与几个影响因素之间的关联度进行计算，找出主要影响因素进而分析这些因素对农业温室气体排放的贡献程度，得出农业机械、农用柴油、农药使用量、化肥使用量是农业温室气体排放的主要原因。文章结合山东省低碳农业的发展现状，提出了促进山东省低碳农业稳定、有效发展的对策建议。 关键词：山东省；温室气体；低碳农业；灰色关联度 山东省低碳农业影响因素的灰色关联分析摘要：文章采用灰色关联度分析法对山东省农业生产总值与几个影响因素之间的关联度进行计算，找出主要影响因素进而分析这些因素对农业温室气体排放的贡献

2、程度，得出农业机械、农用柴油、农药使用量、化肥使用量是农业温室气体排放的主要原因。文章结合山东省低碳农业的发展现状，提出了促进山东省低碳农业稳定、有效发展的对策建议。 关键词：山东省；温室气体；低碳农业；灰色关联度 山东省低碳农业影响因素的灰色关联分析摘要：文章采用灰色关联度分析法对山东省农业生产总值与几个影响因素之间的关联度进行计算，找出主要影响因素进而分析这些因素对农业温室气体排放的贡献程度，得出农业机械、农用柴油、农药使用量、化肥使用量是农业温室气体排放的主要原因。文章结合山东省低碳农业的发展现状，提出了促进山东省低碳农业稳定、有效发展的对策建议。 关键词：山

3、东省；温室气体；低碳农业；灰色关联度 山东省位于我国东部沿海地区，经济发达，农业生产水平相对较高，是一个农业大省。近年来，山东省社会经济持续快速增长，人民生活水平不断提高，对农产品数量与质量的需求迅速提升，这一方面促使山东省农业生产以更快的速度发展，另一方面也进一步加剧了农业生产活动中温室气体的排放。本文对山东省1998-2008年的农业生产总值及农业机械总动力等影响因素进行分析，采用灰色关联度分析法寻找出影响农业生产总值的主要因素，进而分析这些因素与农业温室气体排放的相关程度。通过对农业温室气体排放情况的分析，为山东省低碳农业的发展提出对策建议。一、灰色关联分析指

4、标的选择及处理（一）指标的选择本文采用灰色关联度分析法对影响农业生产总值的相关因素进行分析。灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，其基本思想是根据序列曲线的几何形状的相似程度来判断系统特征序列与相关因素序列之间的关联程度，曲线越接近，则系统特征序列与相关因素序列之间的关联程度就越大，反之就越小。由于山东省农业生产过程中产生的温室气体主要来源于农业机械的使用、柴油电力的消耗、化肥农药的施用等，所以，在对影响山东省农业生产总值的因素进行分析时，本文选取山东省农业总产值（x0）、农业机械总动力（x1）、化肥施用量（x2）、农村用电量（x3）、农用柴油量（x4）、农药用

5、量（x5）、有效灌溉面积（x6）、农作物总播种面积（x7）这8个序列，其中，农业总产值（x0）作为特征序列，其他7项作为相关因素序列，通过计算农业总产值与其影响因子之间的灰色关联度，确定主要影响因子。本文采用的数据为《新中国六十年统计资料汇编1949-2008》中《山东省历年农业生产条件统计》部分所记载的山东省“农林牧渔业总产值”、“农业机械总动力”、“有效灌溉面积”、“农用化肥施用量”、“农村用电量”、“农作物总播种面积”等相关宏观数据，以及《2009年山东省统计年鉴》中所记载的“农用柴油量”、“农药用量”等相关数据（见表1）。（二）数据处理为了使表1中所列的不同

6、序列之间具有可比性，首先对特征序列和比较序列组成的序列矩阵进行无量纲归一化处理。本文采用均值标准化的方法，其公式为：x′ij=■（i=1，2，…，8；j=1，2，…，11）①式中：x′ij为无量纲化数据，x■为原始数据，xi为第i序列数据的均值。利用式①对表1中的数据进行无量纲化处理，得到无量纲化数据矩阵：（三）计算灰色综合关联度灰色综合关联度既体现了特征序列与相关因素序列之间的相似程度，又反映出特征序列与相关因素序列相对于始点的变化速率的接近程度，是较为全面地反映序列之间关系是否紧密的一个数量指标，其计算公式为：r0i-qs0i+(1-q)ε0i②其中，r0i为x

7、0与xi的灰色综合关联度，s0i为灰色绝对关联度，ε0i为灰色相对关联度，一般地，q取常数值0.5。利用式②计算得出灰色综合关联度：r＝[r01，r02，r03，r04，r05，r06，r07]=[0.9362，0.6693，0.8868，0.7939，0.7648，0.5636，0.5553]二、结论与建议（一）结论由r01>r03>r04>r05＞r02＞r06＞r07可知，对农业生产总值影响最大的因素是“农业机械总动力”，其次分别是“农村用电量”、“农用柴油量”、“农药用量”和“化肥施用量”，影响最小的两个因素分别是“有效灌溉面积”和“农作物总播种面积”。