江西省农田灌溉用水量灰色关联与通径分析

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 江西省农田灌溉用水量灰色关联与 通径分析 摘要：本文采用灰色关联分析法 和通径分析原理，删选了影响江西省农 田灌溉用水量的农业机械总动力、有效 灌溉面积、谷物种植面积等 8 个因子进 行了分析，两种方法分析结果总体一致， 评价结果较好的反映了各影响因子对江 西省农业灌溉用水量的影响，以期为区 域农业可持续发展提供科学依据和决策 支持。 中国论文网 /2/view-12897490.htm 关键词：江西省；农田灌溉用水 量；灰色关联分析；通径分析 Abstract: based on the grey relation analysis and size analysis principle, delete -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 to choose the influence of farmland irrigation water consumption of jiangxi agricultural machinery total power, efficient irrigation area, corn planting area, eight factors are analyzed, and the two methods of analysis results overall consistent, evaluation result better reflect the influence factors of jiangxi province agriculture irrigation water consumption, the influence of regional agriculture sustainable development so as to provide the scientific basis and decision support. Keywords: jiangxi province; Irrigation water consumption; The grey relational analysis; Size analysis 中图分类号： S274.4 文献标识 码：A 文章编号： 2008 年江西省全年总用水量为 234.2 亿 m3，农业作为用水大户，其农 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 田灌溉用水量为 144.71 亿 m3，占用水 总量的 61.8%，针对多因素影响的农田 灌溉用水综合评价分析问题，本文筛选 了影响农田灌溉用水量（y）的 8 个因 素：x1 实际耕地面积（公顷） 、x2 农业 机械总动力（万瓦特） 、x3 有效灌溉面 积（千公顷） 、x4 谷物种植面积（千公 顷） 、x5 豆类种植面积（千公顷） 、x6 薯类种植面积（千公顷） 、x7 水利资金 投入（万元）和 x8 农业人口（万人） ， 采用灰色关联分析和通径分析两种方法， 根据江西省 1991 年至 2009 年有关数据 对区域农业灌溉用水量进行了对比分析， 以期为区域农业用水提供参考，并对区 域水资源的合理配置及社会、经济的可 持续发展提供决策依据。 1 灰色关联理论 灰色系统（GS：Grey System） 是既含已知信息又含未知信息或非确知 信息的系统。灰色关联分析 （GRA：Grey Relational Analysis）是邓 聚龙于 1984 年针对关系的分析而提出 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 的，是基于灰色系统理论的一种重要的 多因素分析方法。灰色关联分析弥补了 传统数理统计方法在系统分析时带来的 缺陷，适用范围较为广泛1。 基于灰色关联公理以及灰色关联 差异信息空间 LYgr，并考虑其“ 领域性” 与规范区间性，灰色关联系数的计算公 式可表示为： （1） 灰色关联度计算公式如下： （2） 2 通径分析理论 通径分析(Path Analysis)是数量遗 传学家 Sewall Wright 于 1921 年提出来 的一种多元统计技术，可以通过对自变 量与因变量之间表面直接相关性的分解， 来研究自变量对因变量的直接重要性和 间接重要性，从而为统计决策提供可靠 的依据在众多领域得到广泛应用1。 通径系数是表示相关变量间因果 关系的一个统计量，是变量标准化、没 有单位的偏回归系数，它是自变量与因 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 变量之间带有方向的相关系数 2 3。 本文中通径分析计算采用 SPSS 17.0 软 件包进行计算。 3.江西省农业灌溉用水量分析研 究 3.1 灰色关联度分析 根据公式(1)和(2) 计算出江西省 农田灌溉用水量 y 与 8 个影响因子间的 关联系数值。计算结果表明，影响农田 灌溉用水量的最重要因子为谷物种植面 积，其关联系数值为 0.8847，这与江西 省主要种植作物水稻等这些都是高耗水 作物种植有关，对农田灌溉用水量有着 较大的影响，其次分别为：农业机械总 动力（0.6658）水利资金投入 （0.6577）有效灌溉面积（0.6277） 实际耕地面积（0.6244）农业人口 （0.5758）薯类种植面积（0.5368） 豆类种植面积（0.4864） 。由于江西省内 各地区存在较多的电灌站进行提灌，因 此农业机械总动力对其农业灌溉的影响 较大；区域节水措施的实施水平与水利 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 资金的投入有着密切的关系，从分析结 果可以看出农业节水措施的实施对农业 灌溉用水量有着较大的影响；有效灌溉 面积、实际耕地面积和农业人口的大小 与地区的发展有密切关系，这些因素决 定了区域农业规模大小和发展的需要， 对农业灌溉用水量也有着较大的影响； 而薯类和豆类本身不属于高耗水作物类 别，而且近年来这两类作物在江西省种 植面积日趋下降，因此农田灌溉用水量 之间关联系数值相对较小。 3.2 通径分析 4.2.1 变量 y 的正态性检验 通过 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 两种方法对农田灌溉用水 量 y 进行正态性检验，显著水平分别为 P=0.200 和 P=0.238，均小于 0.05 表明 变量 y 服从正态分布。 3.2.2 农田灌溉用水量回归模型 建立 为了充分反映每一个影响因素对 农田灌溉用水量 y 的影响作用，我们将 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 所有 8 个自变量全部纳入回归方程中来， 建立的回归模型如公式（3）所示： y=- 0.255+0.252x1+0.473x2+0.228x3+0.608x 4-0.052x5-0.408x6-0.535x7- 0.118x8（3） 回归模型统计量 F=15.964，决定 系数 r=0.992，显著水平 P=0.060 达到极 显著水平，这说明变量 y 关于 8 个自变 量所建立的回归模型是具有统计学意义 的，可采用模型（3）较为准确地对农 田灌溉用水量进行计算预测。模型的标 准估计误差为 0.0842，这表明所建立的 农田灌溉用水量模型中仍有其他因素未 被充分考虑进去，需要进一步深入探讨。 3.2.2 农田灌溉用水量通径分析 农田灌溉用水量影响因素通径分 析结果表明各因素之间均存在一定相关 关系，农田灌溉用水量与各单项因素之 间是相互影响相互作用的。结果表明变 量 x4 是影响农田灌溉用水量最重要变 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 量，与 y 的相关系数为最大值 0.966， 且达到了极显著水平，x4 通过其他变量 累计对 y 的影响作用累计为 0.323。变 量 x2、x3、x7 和 x6 与农田灌溉用水量 y 的简单相关系数分别是-0.926、- 0.8842、0.8250 和 0.7607，均达到了极 显著水平；变量 x5 与 y 的简单相关系 数为 0.2791，并通过了显著性检验 （P=0.05） ，说明 x5 对 y 有着重要的影 响作用；而 x1 和 x8 与变量 y 的简单相 关系数分别为-0.2248 和-0.1260，但没 通过参数的显著性检验，二者对 y 的影 响作用不大。变量 x4 虽然是影响农田 灌溉用水量的最重要影响因子，但其通 过其余 7 个变量对 y 的作用程度较小， 其间接通径系数仅为-0.479。变量 x6 通 过其余 7 个变量对 y 的间接作用最大， 其间接通径系数为最大值 1.214。变量 x1 虽然不是影响农田灌溉用水量的主要 因子，但其间接通径系数为-0.520，相 对较大，说明 x1 通过其余 7 个变量对 农田灌溉用水量的影响作用较大。