2019年江苏省粮食产量预测以及主要影响因素研究开题报告

1. 研究目的与意义

《204年中国粮食发展报告》指出，中国对于粮食的定义是：我国的粮食主要包括谷物、豆类和薯类三种，其中谷物主要包括稻谷、小麦、玉米高粱、大麦和燕麦等，豆类主要包括大豆、绿豆、蚕豆、豌豆、小豆和可豆等，薯类包括甘薯、马铃薯等生物的块根块茎以及它们所制成的薯干等。

民以食为天，粮食安全始终是关系我国国民经济发展、社会和谐稳定、国家安全自立的全局性重大战略问题。我国是世界拥有13多亿人口的大国，耕地面积减少，水资源短缺、气候变化对粮食生产的制约日益增长，而随着城镇化、工业化的发展及人口增长和人民生活改善，粮食需求呈刚性增长。而江苏省地处我国大陆东部沿海地区，位于长江下游，历年来一直是我国重要的产粮地之一。

江苏省粮食作物主要有谷物、豆类及薯类。谷物谷物主要包括稻谷、小麦、玉米、谷子、高粱及其他谷物，豆类主要包括大豆、绿豆及红小豆等，薯类主要包括马铃薯及甘薯等，是一个农业大省。同时江苏省又处于我国经济发展中重要位置，因此预测江苏省粮食产量，对加强粮食宏观调控、促进政策改革和保障粮食安全具有十分重大的意义。

2. 国内外研究现状分析

1、国外研究现状

截至目前，国外学者用来预测粮食产量的模型有：气象预测产量模型、遥感技术预测模型、统计动力学模拟生长模型。粮产量预测的误差通常在5%和10%之内。

气象预测产量模型。该方法是在统计的预报基础上增加了气候因子和气象，原理是将粮食产量数据分离成趋势产量和气象产量。气象产量预测模型需要大量的气候和气象的样本数据，且该模型预测一般会在农作物收获前的 1~2 个月进行，由于世界气象科学难以对一个月以上的天气情况做出准准预测，所以该模型预测精度不高。jin zhi-qingh 和 zhu da-wei[1]通过建立气象产量模型，对我国北方地区1961-2000的每天气候数据进行综合研究，预测了北方小麦、玉米等农作物的产量，得出气温的升高会对春小麦和玉米产生不利的影响。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：

1、选题的背景、目的、意义

2、研究方法

4. 研究创新点

虽然粮食产量预测这一课题已经开始了很多年，但每年对未来粮食都是新的任务，本文将以专业所学为基础，采用实地调研、经济模型、问卷调查等方法，选取2018年最新数据，对2019年各类作物的产量进行具体的分析预测。

利用回归分析模型，尽量将误差降到最低，使预测结果尽可能准确。