用迈阿密模型测算我国生物生产量的初步尝试
Miami模型的生态学应用(1)
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第 １期
刘 洪杰 ，Ｍｉ 模型的生态学应用 ａ ｍｉ
５ Ｓ
用相乘开方法组成双 因子复合模型
一
‰｛ 黟
｝ ㈤ ． ， ２
这样组成的复合模型 简单实用 ，模型的 图象更 符合 自然事实 （ ２ ， 图 ） 也能获得比单因子估算更 高 的精 度． 利用 Ｌｅｈ ｉ 提供的原始数据， ｔ 对上述复合模 型进行二元非线性拟合，获得结果
因主要是① 因子变量选取欠佳， 用单 因子公式独立估算． ② Ｌｔ ｉ ｈ在其第一个模型中选 用年均温和年降水量作为环境变量 ．只是考虑 了资料的 ｅ 易获得性和模型的广泛适应性 ， 并未仔细探求与植被生产相关性更好的热量和水分指标．
Ｍｉｍｉ 型的 综合估 算结 果 是 由单 因子 公 式分 别计 算 后 按 Ｌｅｉ 小 因子 定 律 取 低 值 ａ 模 ｉｂｇ最 获 得的 ，但这 实际上是对 Ｌｅｉ 律 的一 种误 用 ．应 用最 小 因子定律 的前 提条 件 是描 述 ｉ ｇ定 ｈ 单 因子限 制作 用的公式应 在其它 因子不构成 限制 的条件 下 确定 。 Ｍｉｍｉ 型 中的两 个 但 ａ 模
图 １ 水分与温度对植物生长相对作 用强度厦其对 植物生产 量影 响示 意田
图 １ ｃ和 （ ） 中（） ｄ 分别是（） （） ａ和 ｂ 的积分图象 ， 由图 ｌ 中不难看出， 水分和温度对植物 生产量的作用可用如下两种微分方程进行描述
ｄ ／ｔ ｋ Ｍ — ｘ ／ ｘ ｄ ＝ ｘ（ ）Ｍ ｄ ／ｔ ｘ ｄ ＝ （ — ） Ｍ （） ３ （） ４
单因子限制作用公式是用最小二乘法不加区别地对不同环境组合条件下的生产力资料集
拟合的结 果 ，代表的 是一 种不同 环境 的平 均结 果 ，在 现实 自然界 中 ，在 一给 定 的温度 条
基于CERES-Maize模型的华北平原玉米生产潜力的估算与分析
基于CERES-Maize模型的华北平原玉米生产潜力的估算与分析戴明宏;陶洪斌;廖树华;王利纳;王璞【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2008(24)4【摘要】在对DSSAT4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上,进一步利用华北地区具有代表性的10个气象站30年(1976～2005年)的气象资料以及华北地区典型的土壤数据展开模拟.结果表明,在一年一季的生产条件下,华北平原各地区玉米多年平均光温生产潜力为13.53～22.56 t/hm2;各地区玉米产量在4月下旬至6月中旬的播期范围内均呈随播期的延迟而增加的趋势,对这一趋势和各气象指标进行相关分析表明,在华北北部主要驱动因子是灌浆期平均日辐射量,而华北中南部主要驱动因子是灌浆期的温度.华北平原自北向南,优化播期呈逐渐推迟的趋势:北部怀来地区5月上旬播种较为适宜,北京、乐亭和天津地区以5月下旬至6月初播种产量最高;中南部以6月中上旬播种(夏播)较适宜.【总页数】7页(P30-36)【作者】戴明宏;陶洪斌;廖树华;王利纳;王璞【作者单位】中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100094;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100094;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100094;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100094;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100094【正文语种】中文【中图分类】S513【相关文献】1.基于经验模型的日光温室生产潜力估算及分析 [J], 康西言;魏瑞江;王鑫;朱慧钦2.黄土旱塬Hybrid-Maize模型适应性及春玉米生产潜力估算 [J], 刘毅;李世清;陈新平;白金顺3.基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险:以陕西长武为例[J], 杨晓娟;刘布春;张仁和;路海东;薛吉全;刘园;姚宁;栾庆祖;白薇;梁炜4.华北平原夏玉米生产潜力数值模拟及其自然正交分析 [J], 刘玲;刘建栋;邬定荣;王治海;邱美娟;姜朝阳;Yu Qiang5.基于CERES-Maize模型的新疆滴灌玉米灌溉制度优化 [J], 梁永辉;王振华;宋利兵;朱艳;孟玉;马占利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于ARIMA模型预测我国GDP
基于ARIMA模型预测我国GDP作者：杨绍明来源：《财讯》2018年第28期GDP是反映一国经济增长变化的综合性指标，也为国家和地区在部署战略方针和制定宏观经济政策上提供了参考和依据。
本文基于时间序列分析理论，以我国1952年至2016年国内生产总值为基础，利用Stata软件，对数据进行拟合分析，建立模型，并利用所建模型对我国未来两年的GDP做出预测。
时间序列 GDP ARIMA模型GDP是指国民生产总值，它指的是，一定时期内，一个国家地区生产活动的最终结果。
对于GDP的预测，可以更加清楚地了解到未来经济的走势和发展状态。
时间序列分析是一种动态的、用于处理数据的统计学方法。
它根据观测到的按时间排序的数据，在曲线拟合和参数估计的理论支持下，建立相关的数学模型，来预测未来的发展状况。
时间序列分析既要承认事物发展具有延续性，根据旧数据，能预测出事物的发展趋势。
也要考虑事物发展具有随机性，所有事物的发展都会受到偶然因素的影响，本文将时间序列分析法用到我国GDP预测中，建立相对应的时间序列模型，预测我国GDP未来趋势，为我国更有效地调控宏观经济和制定决策提供理论支持。
数据处理（1）平稳性检验利用ARIMA模型，对我国1952-2017年的GDP数据进行建模分析，利用得到的模型对接下来的两年我国GDP数值进行预测，将2016、2017年两年的GDP作为对照，以验证预测效果。
本文数据全部来源于国家统计局。
首先，将GDP折算为1952年的价格计价的数据，我国GDP存在明显指数上升趋势，初步判定原始序列是非平稳的。
对原始数据进行单位根验证，ADF检验显示该时间序列是单位根过程，为非平稳时间序列。
只有平稳的时间序列才可以进行分析，对数据的平稳化处理可以有两种方法进行选择：对数法和差分法。
选择一种处理方法使数据平稳化，便于对数据的进一步分析预测。
（2）平稳化处理平稳化处理为了检验模型的预测效果，本文把1952-2015年作为模型的样本期，把2016-2017年的观测值作为检测的参照对象。
基于ARIMA模型的我国国内生产总值的分析与预测
基于ARIMA模型的我国国内生产总值的分析与预测作者：郑少智杨卫欣来源：《中国市场》2010年第48期［摘要］本文先介绍了ARIMA模型,而后重点在于ARIMA方法与传统法的比较,指出了ARIMA方法与传统方法的异同,关键的不同点主要有三个方面：建模的基本思想不同、前提不同以及适用范围不同,最后运用ARIMA模型对我国1978—2009年的GDP总额进行了分析与预测,得出ARIMA(2,2,2)模型可以对我国的GDP序列作短期预测。
［关键词］ARIMA模型；GDP；时间序列分析；预测［中图分类号］F224 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2010）48-0024-021ARIMA模型简介博克斯与詹金斯于20世纪70年代初提出了一种著名的时间序列预测方法,这种技术性地被称为ARIMA方法论的新预测方法,在“让数据自己说话”思想的指引下,改变了传统的构造单一方程或联立方程模型,着重于分析经济时间序列本身的随机性质。
BJ预测方法把时间序列看做随机过程来研究、描述,考察了时间序列的动态特征、持续特征,揭示了时间序列过去与现在、将来与现在的相互关系。
ARIMA模型不是从任何经济理论推演出来的,所以有时候被称之为乏理论模型。
1.1 ARIMA模型的形式第四,模型的诊断分析。
检验模型的拟合值和实际值的残差序列是否为一个白噪声序列。
2 ARIMA方法和传统法的比较ARIMA方法和传统法均为时间序列分析法,即通过分析变量随时间发展变化的特征,以变量的已有数据建立时间序列模型的方法。
而两种方法的主要区别在于：2.1 建模的基本思想不同ARIMA方法建模的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模型来近似描述这个序列。
这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
而传统法建模的基本思想是：认为事物的变化是渐进式的,影响事物发展的因素在时间轴上是基本不变的,事物的发展具有稳定性和类推性。
《土地资源评价及规划》网上考试卷试题库题集
土地资源评论与规划课程题库第一章绪论单项选择题土地的观点是就土地作为（）而讲的。
A．矿产资源B．生产资料C．自然资源D．可重生资源答案：C土地的经济特征是以土地的（）为基础。
A．历史特征B．地理特征C．自然特征D．使用特征答案：C以为土地是社会关系和经济关系的某种综合体，是（）上的土地观点。
A．经济学B．法学 C．农学 D．生态学答案：B（）上的土地是一种最基本的生产资料。
A．经济学B．法学 C．农学 D．生态学答案：C耕地、林地、园地、草地、淡水养殖地及滩涂养殖都是人类利用和发挥土地（）功能的结果。
A．生产性B．承载性C．积蓄和增值D．供应原料答案：A旅行地的开拓和建设是人们利用土地（）功能的结果。
A．生产性B．承载性C．赏析性D．供应原料答案：C7.土地是一个自然经济综合体，此中社会经济因素不包含（）。
A．土地的地点B．人口状况C．土地所属关系D．土壤种类答案：D（）是土壤的肥力和自然生产力的综合反应。
A．土壤种类B．土壤质地C．土壤构成D．土壤厚度答案：A多项选择题1.土地的观点包含（）。
A．自然因素B．经济因素C．社会因素D．文化因素E．时间因素答案：ABCE土地的基本特征（）。
A．自然特征B．稀缺特征C．使用特征D．经济特征E．历史特征答案：AD土地的基本功能包含（）。
A．生产性功能B．利用性功能C．承载性功能D．资源性功能E．赏析性功能答案：ACD土地是由（）构成的立体垂直剖面。
A．地上层B．淀积层C．地表层D．地基层E．覆盖层答案：ACD判断题土地是生产的基本资料。
（）答案：对土地拥有使用价值，但不拥有互换价值。
（）答案：错土地的性质拥有呈季节变化的特色。
（）答案：对生态系统是一个能量固定、变换和物质循环的动向系统，是各个构成成员形成机能上的一致。
（）答案：对广义上的国土指主权国家管辖下的国土（包含地面和地下）、领海和领空的政治地区观点。
（）答案：错6.土地评论有益于地理学与农学、林学、城市建设、交通运输等学科研究的深入。
SWAP-WOFOST模型中LAI与生物量、产量的关系
LAI与生物量、产量的关系模型根据作物冠层吸收的入射辐射和叶片光合特性，通过计算最佳条件下作物潜在的总的同化速率A L来模拟干物质生长速率：A max是最大同化速率，εPAR是光利用效率，PAR L,a是在L深度处的冠层吸收辐射的速率。
通过高斯积分计算作物每日潜在的总二氧化碳同化的速率A pgross,作物特性和温度效应将A pgross减少到A pgross1。
实际光合作用A pgross是基于作物潜在的总的二氧化碳速率，考虑水分和盐分胁迫及低温的影响，以日步长计算作物的Ta/Tp来计算。
值得注意的是，夜间低温会影响同化，即白天和晚上生产的同化物被转化为结构物质的过程受到低温的阻碍。
如果低温盛行了几天，同化速率减弱并最终停止。
在该模型中，这种温度效应由f7min来解释，这是前七天的最低温度的滑动平均值，低于该温度不再有同化物生成。
光合作用形成初级光合产物碳水化合物，再转化为结构物质（如蛋白质、木质素、脂肪、核酸）。
不同器官结构物质不同，质量转化效率也存在差异。
根据同化物转移至叶（CVL）、籽粒（CVO）、根（CVR）、茎（CVS）的转化效率（即单位重量的初级光合产物转化至不通器官的重量）和分配比例计算加权平均转化效率，通过平均转化效率将净同化效率转化为干物质增长速率：SAWP-WOFOST模型在不同生育期将干物质按一定比例分配至各器官，使各器官生长进而影响下一阶段的光合过程。
根据以下用户自定义输入的比例通过线性插值获得整个生育期的分配比例。
总干物重先将根与地上部分的比例进行分配（比例和为1），再将地上部分分为茎、叶、贮藏器官三部分（比例和为1）。
综上，一方面，叶片增长速率与比叶面积决定了叶面积指数的动态；另一方面，叶面积指数决定了光截获量并直接影响模拟的植物器官的干物质，并且还会影响到E p、T p、降雨截留的计算。
因此，率定时我们应该先对好叶面积指数（主要修改叶面积指数最大相对增长速率、比叶面积、适宜条件下叶片生命期、叶片老化的最低阈值），再次基础上对好生物量和产量（此时与叶面积指数相关的参数不再动，主要修改同化物转移至籽粒的效率等）。
数学建模生物种群问题
In [1] :=X=200.0; xs=75.0;x0=5.0;c=6.0. Alpha=0.5;beta= 1.0.gama= 1.5;
In [8] :=temp=gama*X/(X-xs)- (c*alpha+beta). Result=If[temp<0,X/alpha*Log [(c*alpha+beta)*(Xx0)/(gama*X)],X/alpha*Log [(X-x0)/(X-xs)]] Out[9] :=382.205
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■ 假设 ：
■ 1.本模型只对某一 品种猪进行讨论 ，故设计猪 的性质的有关 参数均可视为固定的常数。
■ 2. 由于开始进行商业性饲养时已具有一定体重 ，所以可以假设猪的
体重增长的速度将不断减慢 。设反映猪体重增长速度的参数为a。
■ 3. 由于猪的体重越大 ，单位时间消耗的饲养费用就越多 ，达
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■ 由C dx/dt=dy/dt，
■ 有C e- 1 /xt0 (1-x0/X)=2 - βe- α /Xt0 (1-x0/X)
■ 解得t0=X/α ln (Cα+ β)(X-x0)/γX
■ 现考虑如下两种情况：
■ (1) t0>ts， 即 γX/（X-xs ） <Cα+ β ■ 这时猪应在t*=t0=X/α ln (Cα + β)(X-x0)/ γ X时售出 ■ (2) t0<=ts ， 即 γX/（X-xs)>=Cα+ β ■ 这时猪应在t*=ts=X/ α ln (X-x0)/(X-xs)时售出（因为
基于ARMA模型的我国小麦产量预测
从古至今 ， 粮食安全都是治国安邦 的头等大事 。
和农 民持续增收 ，维护社会和谐等具 有重要意义 。
安全 作 出 了重要 贡 献 。
１ Ａ Ｒ ＭＡ模型简介
１ ） ＡＲ ＭＡ） Ｉ 莫型 Ａ Ｒ ＭＡ 自回归移动平 均模 型 由 自回归 Ａ Ｒ （ Ａ ｕ ｔ ｏ － Ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ） 模 型 和 移 动 平 均 ＭＡ（ Ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ Ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ）
作物 ， 小麦 种 植 面积 占我 国粮食 作 物 总 面积 的 ２ ５％
模型组成 ， 是 目前最常用 的拟合平稳序列的模 型。 设｛ ｌ 是一平稳 、 正态分布 、 零均值 的时间序列 ，
若 其取 值不 仅 与其 前 Ｐ步 的各个 取 值有 关 ，而且 还
与前 口 步 的各个干扰因素有关 ， 则Ａ Ｒ Ｍ Ａ模型一般
存性以及随机波动的干扰性 ，从而能较为准确地预
测 事件 短期 变 化趋 势 。 本 文将 运用 Ａ Ｒ ＭＡ预 测我 国
的小 麦 产量 。
高屋建瓴地提出了新时期 国家粮食安全的新 战略 ， 形成 了一系列的粮食 安全的理论创新与实践创新 ， 走出了一条中国维护世界粮食
全； 生 态环 境 恶 化 和污 染 ， 危 及 我 国 粮食 安 全 ； 外 资 并 购 冲击 我 国粮食 安 全 ；农 业 自然 灾 害动 摇我 国粮 食安全。 国家 始终 把粮 食 安全 放在 重之 又 重 的位 置 ，