我国农业灾害预测模型的研究.pdf

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要我国是农业灾害较多且受灾面积较大的国家，对农业受灾面积的准确预测是农业可持续发展条件之一。但是我国农业受灾面积变化受多种因素的影响，且诸多因素之间是一种多变量、强耦合、严重的非线性关系，这种关系具有动态性，传统的预测模型几乎均是基于最小二乘法的单一数学公式，因而传统的一些预测方法精度不高。本文首先采用剩余法建立了一个预测模型，即以非线性回归拟合发展趋势、三角函数拟合逼近周期变动和马尔科夫链刻化随机扰动的集成预测模型，并用我国农业自然灾害受灾面积的变动规律进行模拟。理论和实践证明，集成预测模型优于传统的单模型预测。遗传算法是一种随机优化算法，但它不是简单的随机搜索

2、，遗传算法是机器学习的新方法，与传统的最d'--乘估计法不同，它是一种迭代算法。目前遗传算法的应用场合主要有模式识别、组合优化计算和模型参数估计。时间序列分析，就是根据有序随机变量或者观测得到的有序数据之间相互依赖所包含的信息，用概率统计方法定量的建立一个合适的数学模型，并根据这个模型对相应序列所反映的过程或系统做出预报或进行控制。本文提出了建立一个两步法预测模型的方法和步骤，即采用遗传算法思想预测确定项，并用时间序列分析预测误差项的集成预测模型，研究表明，遗传算法可以用于自然灾害变动的复杂预测模型的参数估计，理论上可以任意逼近估计参数的最优值，遗传算法不仅可以对整体模型的全部参数进行优化

3、估计，而且模型参数还有整体最优性：时间序列分析是定量预测方法之一，它是应用数理统计方法对数据加以处理，以预测未来事物的发展。应有两步法对我国农业自然灾害受灾面积进行模拟，可以看出，通过比较预测准确度，两步法优于剩余法建立的预测模型，这就为预测具有复杂机制的自然灾害演变提供了一种新的方法。本文还对我国未来几年的受灾面积做了一些预测，可为灾害的防御提供参考，具有一定的应用价值和实践意义。最后还提出了本文的缺陷和有待改进的地方。关键字：自然灾害，预测模型，遗传算法，时间序列武汉理工大学硕士学位论文第一章绪论1．1背景介绍1．1．1我国灾害的现状和特点我国是个农业大国，也是世界上农业自然灾害最为严

4、重的国家之一，农业自然灾害主要包括水灾、旱灾、风灾、虫灾、冻灾等。建国60年来，我国平均每年发生重大水灾、旱灾、风灾等自然灾害23．2次，全国农业每年平均有6亿亩农作物、2亿多人口受灾，经济损失达数百亿元。其中，粮食因自然灾害造成的年损失约占年均总产量的5％，减少250亿公斤左右(大灾之年远远超过这个数，如1998年达300多亿公斤)：棉花年损失为350亿吨，相当于总产量的12％。20世纪90年代以后，尽管各级政府和广大农民在预防自然灾害方面做了大量工作，但农业生产受自然灾害的影响仍然十分严重。自然灾害的频繁发生已经成为制约我国经济发展和社会安定的重要因素，严重影响了我国的可持续发展，灾害

5、加重与防灾能力减弱形成反差，农业的水利设施严重老化，承灾和抗灾能力较弱，抵御自然灾害的防范体系不健全，无法支撑现代农业的发展，对自然灾害的防范能力较弱，使农业面对自然灾害更加脆弱，难以有效地抵御和防范风险。我国农业基础设施年久失修严重，功能老化，配套设施未能跟上，土壤贫瘠化，水土流失加剧，水利设施有效灌溉能力下降，河道淤积，防洪排涝能力下降。特别是实行联产承包责任制后，一些农田基本建设几乎处在无人问津的状态，保障能力下降，形成了二律背反现象，一方面，灾情不断加重，另一方面，承灾、防灾、抗灾、救灾能力却不断减弱，严重地影响了农业的可持续发展。据资料显示，目前我国农业自然灾害主要有如下特点：1

6、．受灾面积和成灾面积在相对稳定中有增加趋势：我国农业自然灾害在1950到2007年这58年中平均受灾面积为38894千公顷，在最近20年中，我国农业受灾面积最高年份为1991年(55472千公顷)，最低年份为1990年(38474千公顷)，其中只有三个年份(1990、2004、2005)的受灾面积未超过受灾面积平均值。至于成灾面积，其发展趋势基本与受灾面积相同。2．农业自然灾害成灾比率过高。受灾后能否成灾是衡量农业自然灾害抵御能力的重要标准，也是计算灾害损失的依据。由于我国农业抵御自然灾害的能力不强，1950-2007年年均成灾率达46％，最高年份甚至达到63％，年均成灾率比一般发达国家高

7、出10—20个百分点。3．成灾面积占总播种面积的比重呈上武汉理工大学硕士学位论文升趋势。尽管国家一再加大耕地保护力度，但由于我国工业发展和城市化进程加快，农业播种面积增长速度明显低于农业自然灾害面积增长速度，农业成灾面积占播种面积的比重呈上升趋势：1988-1997年成灾面积占播种面积年均比重为14．43％，而1998—2007年的年均比重提高到了16．67％，上升了两个多百分点。随着我国农业设施的进一步老化和自然环境的