如何预测粮食产量

粮食产量预测包括短、中、长期生产潜力预测和当年估产两部分，对于国家粮食安全政策制定、当年贸易策略、粮食期货价格走势判断和国内调配方案实施都具有十分重要的现实意义。研究表明，粮食产量的增产趋势是由科技进步驱动的，而年际间波动主要是气候因子作用的结果。

目前，国外流行的粮食产量预测方法主要有遥感技术预测模型、统计动力学生长模拟模型、气象产量预测模型等。遥感技术预测的基本思想是根据各种作物不同的光谱特性，利用卫星上的传感器所接受的地面目标所反射和辐射的电磁波来进行作物产量预测。统计动力学生长模拟预测的基本思想是在植物生理学原理的基础上，利用模拟方法研究各种环境因子与作物产量的关系。气象产量预测的基本思想是将粮食的实际产量分离成由气象条件决定的气象产量和由农业生产水平决定的经济技术产量，然后综合考虑气候生产力和经济技术因子来估算产量。

国内应用较多的粮食产量预测法主要有系统综合因素预测法、灰色预测法、仿真技术预测法、神经网络预测法、混沌预测法和通道-概率法等。我国粮食估产研究的代表单位是中国科学院数学研究院，到目前为止已连续30多年预报全国粮食产量。其所使用的方法为投入占用产出技术模型，提前半年预报产量，平均预测误差为2%，最大误差为5%—8%。该院目前已获得20多个产量预测方程，主要考虑18类因素：耕地面积、复种指数、粮食播种面积、受灾面积、受灾严重程度、政策虚变量、价格因素、种粮比较利益、化肥施用量、农家肥施用量、灌溉面积比重、机耕面积比重、农业机构总动力、耕畜数量、农用塑料薄膜使用量、良种推广程度、农业用电、农业劳动力数量。但这种方法存在一些不足（米长虹，2014）：未涉及中、长期生产潜力研究；模型中考虑因素太多，难以及时准确获得参数；不重视气象因素；具体模型不固定，需要随时筛选。