2018年江苏省粮食产量预测以及主要影响因素分析开题报告

1. 研究目的与意义

粮食是所有人维持生命活动的必需品，保证粮食安全是维持人类生存与发展的关键。粮食产量是我国粮食安全问题的一个重要的影响因素。随着我国经济的发展和人民生活水平的日益提高，我国对粮食总需求日益增加。近年来，由于环境问题日益严重，中国粮食安全状况也出现了一些隐患，粮食产量的确保任务也随之日益加重。影响粮食产量的因素有多种,研究粮食产量的主要影响因素并对粮食产量做出预测是保证粮食安全的主要手段之一。江苏省不仅经济发展水平在全国名列前茅，在粮食生产方面也拥有较强的能力和先进的水平。了解江苏省粮食产量的影响因素，对未来一年江苏省粮食产量进行预测对保障江苏省粮食安全，以及国家发展具有重要意义

2. 国内外研究现状分析

由于意识到粮食对国家的重要性，70年代末期国务院有关部门委托中国科学院对每年度的全国粮食产量进行预测，陈锡康在这一领域做出了杰出贡献。系统综合因素预测法是陈锡康经过长期研究提出的预测法，在预测方程中综合反映了影响农业复杂巨系统的四大因素，即社会政策管理因素、经济技术因素、自然因素和其他因素。粮食安全是全球各国关注的重要问题，国内外众多专家学者也做出了各种研究。

参考文献：

1、孙辉.2008世界粮食产量预测[j].粮油食品科技，2008,16(5):10.

3. 研究的基本内容与计划

自十九大以来，江苏省各级农业部门认真学习党的十九大精神，贯彻落实党中央、国务院决策部署，农业总体平稳，呈现出粮食丰产、质量向优、效益提升的态势，2018年江苏省粮食产量能否保持良好的态势继续发展事关江苏省2018年的发展与人类生活水平。因此研究江苏省粮食产量的主要影响因素，对2018年江苏省粮食产量做出预测对保障江苏省粮食安全具有重要意义。

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。粮食产量的影响因素主要有种植面积、化肥投入量、自然灾害等。应用时间序列分析方法，根据各年份种植面积、化肥投入量及受灾可以建立三个一元线性回归模型，根据往年江苏省的粮食产量数据以种植面积、化肥投入量及受灾面积数据可以建立江苏省粮食生产多元线性回归模型，可对2018年种植面积、化肥投入量及受灾面积做出预测，并根据所建立的多元线性回归模型对2018年粮食产量作出预测。

写作计划：2018年1月13日之前完成开题报告；2018年1月下旬至4月社会调查，撰写论文初稿；2018年5月至6月上旬导师指导修改论文，论文定稿并进行答辩；2018年六月中旬完善、提交论文定稿。

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，本文的数据会应用到2017年的最新数据，对2018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，使预测结果准确