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农业的发展

2314 - 7539<我年代年代npub-type="ppub"> 2356 - 654 x

Hindawi出版公司

10.1155 / 2014/621313

621313年

研究文章

预测水稻产量和生产Odisha,印度,使用集成自回归移动平均模型

http://orcid.org/0000 - 0001 - 8826 - 9132

特里帕西

拉胡尔

Nayak

答:K。

拉贾

R。

舍希德

默罕默德

库马尔

安佳妮

莫汉蒂

Sangita

熊猫

B . B。

拉尔

B。

Gautam

要不是

Tsadilas

克里斯托

作物生产部门

中央水稻研究所,Cuttack Odisha 753006 印度

nic.in

2014年

30. 9 2014年

2014年 20. 04 2014年 20. 09年 2014年 22 09年 2014年 30. 9 2014年

2014年

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

预测水稻面积、生产和生产力的Odisha是1950 - 51 - 2008 - 09年的历史数据,采用单变量自回归综合移动平均(ARIMA)模型与预测印度的所有数据。自回归(<我nline-formula> p )和移动平均(<我nline-formula> 问 )参数被确定基于显著峰值(PACF)块偏自相关函数和自相关函数(ACF)的不同的时间序列。ARIMA(2, 1,0)模型被发现适合所有印度水稻产量和生产,而ARIMA(1, 1, 1)是最适合在Odisha预测水稻产量和生产。预测是对未来三年,也就是说,2007 - 08年,2008 - 09年,2009 - 10,使用最好的拟合ARIMA模型基于最小值的选择标准,也就是说,Akaike信息标准(AIC)和Schwarz-Bayesian信息标准(SBC)。模型验证的表演与比例偏离实际值和平均绝对百分比误差(日军),它被发现水稻面积的2.99%和0.61 Odisha和印度,分别。同样预测水稻产量和生产力在Odisha和印度,日军发现小于6%。

1。介绍</t我tle> <p></p> <p></p> <p></p> <p></p> <p>大米是印度最重要的谷物之一,占地4192万公顷,年产量8909万吨,平均2.13 t公顷的生产力<年代up>−1</年代up>(2009 - 10)(<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://www.agricoop.nic.in/"> http://www.agricoop.nic.in/</ext-link>)。它起着至关重要的作用在国家粮食安全,并将继续,因为它的广泛适应性生长在多样的生态系统。大米造成粮食总量的40.8%,仍然是超过58%的主要生活来源的人口。稳定的水稻面积约4200万公顷,停滞不前的状态,和/或生产率下降的趋势,尤其是在北部和南部区域和减少自然资源基地,维持当前水平的充分性的唯一机会是在旱作印度东部的巨大underexploited潜力(<xref ref-type="bibr" rid="B17"> 1</xref>]。</p><p>一个合适的趋势分析和预测如此重要的作物的生产潜力东部地区是许多账户上有意义。生产和生产力的关键分析是合适的知识库的先决条件在生态学和适当的研究/开发工作获取最大可能的潜力。趋势分析等作物的木瓜和大蒜未遂了几位作者<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 2</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 4</xref>]。意外减少生产减少市场盈余和收入的农民和导致价格上涨。同样,产量的增加会导致价格大幅下降,对农民收入有负面影响。影响一个重要商品的价格有一个重要的角色在决定通货膨胀率,工资,工资和各种政策的经济。适当的预测将铺平道路适当的盈余和赤字管理稳定价格和确保农民的利润。</p><p>几个仿真模型和遥感技术在很大程度上被用于预测作物产量和种植面积。但有时,需要预测之前,甚至在作物种植作物收成。这只能由过去的数据建模和预测。自回归综合移动平均(ARIMA)模型已被用于构建基于过去的数据和预测。ARIMA模型预测可耕种的区域开发,生产,和生产力的各种作物的泰米尔纳德邦(<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 5</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 6</xref>在巴基斯坦)和小麦产量(<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 7</xref>)和加拿大(<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 8</xref>]。单变量预测的国家级农业生产也由不同的作者利用ARIMA模型(<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 9</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 12</xref>]。</p><p>保持上述要求来看,本研究进行了(我)分析生产的趋势,生产力,Odisha面积大米,一个印度东部,与所有印度场景和(2)预测和验证水稻面积,生产,利用ARIMA模型和生产力。</p></年代ec> <sec id="sec2"> <title>2。材料和方法</t我tle> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。数据收集</t我tle> <p>数据可耕种的面积、生产和生产力的大米Odisha收集从年度报告“奥里萨邦农业和统计”农业统计公布,农业和粮食生产的部门,政府Odisha,布巴内斯瓦尔,印度。是印度的相同的数据,从部门经济学和统计,获得农业部合作,印度。用于修饰或说明的数据1950 - 1951与2006 - 2007年农业是用于建模和预测。在2007 - 08年的数据,2008 - 09年,2009 - 10是用于模型的验证。</p></年代ec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。趋势分析</t我tle> <p>有关水稻面积时间序列数据,在印度Odisha以及生产力和生产进行了分析使用Mann-Kendall趋势测试评估的趋势出现在数据。最初,这个测试被曼(<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 13</xref>]和肯德尔[<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 14</xref>),随后得到检验统计量分布(<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 15</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B10"> 16</xref>]。这个假设检验是一种非参数,rank-based评估方法存在的时间序列数据的趋势。数据的排名是根据时间,然后每个数据点都是先后当作一个参考数据点和比较的所有数据点跟随。与参数统计测试相比,非参数测试被认为是更适合于非正态的分布式数据(<xref ref-type="bibr" rid="B9"> 17</xref>]。由于使用的时间序列数据研究主要是非正规的分布明显的偏斜度和峰度值表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>,在这项研究中使用的非参数测试。</p><t一个ble-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>描述性统计和Mann-Kendall趋势分析测试的时间序列数据Odisha和印度种植水稻1950 - 51 - 2006 - 07。</p><t一个ble> <thead> <tr> <th align="left">参数</th> <th align="left">的意思是</th> <th align="center">中位数</th> <th align="center">标准偏差</th> <th align="center">峰度</th> <th align="center">偏态</th> <th align="center">Mann-Kendall趋势<break></break>(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mrow> <mml:mi> Z</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>值)</th> <th align="center">森的斜率<break></break>(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">全印度</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">区(百万公顷)</td><td一个lign="left">38.63</td><td一个lign="center">39.42</td><td一个lign="center">4.33</td><td一个lign="center">−0.83</td><td一个lign="center">−0.46</td><td一个lign="center">9.59</td><td一个lign="center">0.26</td></tr> <tr> <td align="left">生产力(公斤公顷<年代up>−1</年代up>)</td><td一个lign="left">1351.90</td><td一个lign="center">1234.55</td><td一个lign="center">435.12</td><td一个lign="center">−1.28</td><td一个lign="center">0.32</td><td一个lign="center">9.64</td><td一个lign="center">25.32</td></tr> <tr> <td align="left">生产(几百万吨)</td><td一个lign="left">53.94</td><td一个lign="center">48.74</td><td一个lign="center">22.42</td><td一个lign="center">−1.27</td><td一个lign="center">0.31</td><td一个lign="center">9.81</td><td一个lign="center">1.31</td></tr> <tr> <td align="left">Odisha</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">区(百万公顷)</td><td一个lign="left">4.29</td><td一个lign="center">4.38</td><td一个lign="center">0.25</td><td一个lign="center">−0.62</td><td一个lign="center">−0.65</td><td一个lign="center">5.29</td><td一个lign="center">0.01</td></tr> <tr> <td align="left">生产力(公斤公顷<年代up>−1</年代up>)</td><td一个lign="left">990.35</td><td一个lign="center">967.00</td><td一个lign="center">305.89</td><td一个lign="center">−0.76</td><td一个lign="center">0.29</td><td一个lign="center">6.79</td><td一个lign="center">16.39</td></tr> <tr> <td align="left">生产(几百万吨)</td><td一个lign="left">4.30</td><td一个lign="center">4.17</td><td一个lign="center">1.47</td><td一个lign="center">−0.76</td><td一个lign="center">0.24</td><td一个lign="center">6.98</td><td一个lign="center">0.08</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> <p>Mann-Kendall测试数据是由<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:munderover> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mstyle> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mo> </mml:mo> <mml:mrow> <mml:munderover> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mstyle> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mi> 胡志明市</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo 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<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是数据集记录长度,<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (2)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 胡志明市</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo symmetric="false" class="cases"> {</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 如果</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> θ</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 0</米米l:mn> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mn 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</inline-formula>;<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> Var</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 5</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 18</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>有些数据值绑定时,校正<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mi> Var</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>是<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> Var</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> 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xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq5"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Z</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo symmetric="false" class="cases"> {</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mtext> var</米米l:mtext> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> (</米米l:mo> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> ]</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 0.5</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 为</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 0</米米l:mn> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mn mathvariant="normal"> 0</米米l:mn> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 为</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 0</米米l:mn> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mtext> var</米米l:mtext> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> (</米米l:mo> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> ]</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 0.5</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 为</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 0</米米l:mn> <mml:mo> ;</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Z</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>遵循标准正态分布(<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 14</xref>]。趋势斜率的大小也可以计算(森,1968)。森对斜率的估计与Mann-Kendall相关测试如下:<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq6"> <mml:mtd> <mml:mtext> (6)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> β</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mtext> 中位数</米米l:mtext> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mo> </mml:mo> <mml:mo> ∀</米米l:mo> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>被认为是数据值在时间吗<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>),相应。中值的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> β</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是森表示为斜率的估计量作为吗<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq7"> <mml:mtd> <mml:mtext> (7)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mo symmetric="false" class="cases"> {</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> β</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 当</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mtext> 是</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mtext> 奇怪的</米米l:mtext> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> β</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> β</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mo minsize="0.75em" maxsize="0.75em"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd columnalign="left"> <mml:mtext> 当</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mtext> 是</米米l:mtext> <mml:mi> </mml:mi> <mml:mtext> 甚至</米米l:mtext> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>一个积极的价值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>表明一个上升趋势,而一个负值代表一个下降的趋势。</p></年代ec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。ARIMA模型</t我tle> <p>ARIMA模型分析和预测等距的单变量时间序列数据。一个响应时间序列ARIMA模型预测价值作为自己的过去值的线性组合。ARIMA方法最初是由框和推广詹金斯(<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 18</xref>),和ARIMA模型通常被称为Box-Jenkins模型。在这项研究中,分析由ARIMA分为三个阶段(<xref ref-type="bibr" rid="B6"> 19</xref>]。</p></年代ec> <sec id="sec2.4"> <title>2.4。符号为纯ARIMA模型</t我tle> <p>考虑<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq8"> <mml:mtd> <mml:mtext> (8)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> W</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> Φ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>索引,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> W</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是响应系列<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>或一系列的不同响应,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mrow> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是均值,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:mrow> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是二次变换算子,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36"> <mml:mi> Φ</米米l:mi> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>自回归操作符,表示为一个二次变换算子多项式:<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37"> <mml:mi> Φ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Φ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mo> ⋯</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Φ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi></mml:mi> <mml:mi> θ</米米l:mi> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>是移动平均算子,在二次变换算符表示为多项式<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38"> <mml:mi> θ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mi> B</米米l:mi> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mo> ⋯</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M39"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>独立的扰动,也称为随机误差。对于简单的差分,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M40"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> W</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mi> B</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> d</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,在那里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M41"> <mml:mrow> <mml:mi> d</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>差分的顺序。</p><p><我t一个lic> 识别阶段</我t一个lic>。平稳的时间序列数据进行检查,显示,水稻领域,印度生产、生产力以及Odisha是不稳定除了大米在Odisha下的面积。nonstationery时间序列数据由一阶差分平稳,最适合ARIMA模型使用数据从1951年到2007年,开发用于预测可耕种的区域,生产和生产力的大米Odisha和印度未来三年,也就是说,2007 - 2008,2008 - 2009,和2009 - 10所示。</p><p>候选人ARIMA模型被确定通过寻找季节性的命令参数的初始值”<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M42"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>”和“<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M43"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>”。他们通过寻找重要的自相关和偏自相关函数峰值。在识别阶段,选择一个或多个模型初步统计上似乎提供足够的可用数据的表示。然后精确的估计模型的参数是通过最小二乘法获得。</p><p><我t一个lic> 评估阶段</我t一个lic>。ARIMA模型拟合精度和模型的测试诊断的基础上统计数据。</p><p><我t一个lic> 诊断检查</我t一个lic>。选择最好的模型是基于以下的诊断。</p><p><我t一个lic> (我)低Akaike信息标准(AIC)</我t一个lic>。另类投资会议(<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 20.</xref>是估计的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M44"> <mml:mtext> 另类投资会议</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mn> 2</米米l:mn> <mml:mi> 日志</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mi> l</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn> 2</米米l:mn> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>,在那里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M45"> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M46"> <mml:mrow> <mml:mi> l</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>似然函数。</p><p>有时,南方浸信会(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 21</xref>)也使用和估计<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M47"> <mml:mtext> 南方浸信会</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> 日志</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> σ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mi> 日志</米米l:mi> <mml:mo> ⁡</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>。</p><p><我t一个lic> (2)自我的渺小剩余工资</我t一个lic>。如果一个时间序列的模型是一个适当的表示,它应该捕获所有的相关系列,和白噪声残差应该是相互独立的。</p><p><我t一个lic> (3)参数的意义</我t一个lic>。意义的测试模型中参数估计表明是否一些条款可能是不必要的。</p><p><我t一个lic> 预测阶段</我t一个lic>。时间序列的预测未来值。</p></年代ec> <sec id="sec2.5"> <title>2.5。模型评价</t我tle> <p>平均绝对百分比误差(日军)如下定义被用作衡量模型的准确性:<d我年代p- - - - - -为米ula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M48"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="eq9"> <mml:mtd> <mml:mtext> (9)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtext> 日军</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> One hundred.</米米l:mn> <mml:mi> *</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> (</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo class="left"> |</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> F</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> - - - - - -</米米l:mo> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> |</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> <mml:mo class="right"> )</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M49"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> F</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是预测变量,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M50"> <mml:mrow> <mml:mi> Y</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>实际的变量,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M51"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>变量的个数。</p><p>年代AS 9.2软件(SAS研究所,Inc .,卡里,NC)用于时间序列分析和发展ARIMA模型和预测。</p></年代ec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。结果与讨论</t我tle> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。趋势分析</t我tle> <p>描述性统计时间序列数据的水稻面积、产量和生产力Odisha和印度都在桌子上<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>。时间序列数据绘制在图<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>。水稻面积时间序列数据,生产,生产力是非正规的可评估的概率密度图和偏斜度和峰度值。因此非参数Mann-Kendall测试趋势分析进行测试的意义的趋势。从Mann-Kendall值的明显<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M52"> <mml:mrow> <mml:mi> Z</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>统计和森的斜率估计(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M53"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>),所有的参数选择的时间序列数据分析显示重要的和积极的趋势。的Mann-Kendall<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M54"> <mml:mrow> <mml:mi> Z</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>价值大小的斜率表示的速率增加面积,不生产,生产率Odisha相比印度场景。</p><fig-group id="fig1"> <p>的趋势,生产力和生产的大米Odisha和印度。(一)区域,百万公顷;(b)生产率、公斤公顷<年代up>−1</年代up>,(c)生产几百万吨。</p><fig id="fig1a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.001a"></graphic> </fig> <fig id="fig1b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.001b"></graphic> </fig> <fig id="fig1c"> <label>(c)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.001c"></graphic> </fig> </fig-group> <p>长期时间序列数据的趋势分析(1950 - 51 - 2006 - 07)面积的大米被发现积极的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M55"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>价值Odisha和印度的0.01和0.26,分别。低<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M56"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>值可以用这一事实来解释大米仍或多或少不变下的面积在过去十年,由于城市化和工业化的竞争。面积在印度大米4345万公顷和4381万公顷,分别为1997年- 98年和2006 - 07年度,而同期面积大米Odisha从450万公顷减少到445万公顷。很明显,有停滞不前的状况下的面积大米在过去的十年中,唯一的选择增加水稻产量是垂直扩展。</p><p>趋势分析也显示相当大的增加在所有印度从668公斤公顷平均生产率的大米<年代up>−1</年代up>1950 - 51公顷到2131公斤<年代up>−1</年代up>在2006 - 07年,在同一时期,在Odisha从520公斤公顷增加水稻产量<年代up>−1</年代up>1557公斤哈哈<年代up>−1</年代up>。生产率的增长率Odisha小于所有印度平均明显从森的斜率估计的25.32公斤公顷<年代up>−1</年代up>一年<年代up>−1</年代up>和16.39公斤哈哈<年代up>−1</年代up>一年<年代up>−1</年代up>分别对印度和Odisha指示Odisha大米尚未开发的增长潜力。为了开发这个潜在的印度政府已经启动了一个项目“绿色革命”在印度东部自2010 - 11所示。</p></年代ec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。建立ARIMA模型</t我tle> <p>自回归(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M57"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)和移动平均(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M58"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)参数被确定基于块PACF显著峰值和ACF的不同的时间序列。而确定最适合的ARIMA模型,适当的值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M59"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M60"> <mml:mrow> <mml:mi> d</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M61"> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>选择最小值对应的选择标准,也就是说,AIC和南方浸信会。最适合模型适合水稻面积、生产、生产力Odisha和印度AIC和南方浸信会在表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>。自回归和移动平均参数的估计以及常数项展示在表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>。很明显从“<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M62"> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>“价值,所有的参数估计是重要的ARIMA模型是一个重要的标准。很明显从图<xref ref-type="fig" rid="fig2a"> 2(一个)</xref>ACF面积的大米在印度有很大的峰值滞后1和PACF逐渐下降(图<xref ref-type="fig" rid="fig3a"> 3(一个)</xref>),这表明一阶的移动平均模型。</p><t一个ble-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>自回归综合移动平均(ARIMA)模型拟合时间序列数据对水稻面积、生产力,和相应的选择标准,也就是说,Akaike信息标准(AIC)和Schwarz-Bayesian信息标准(SBC)。</p><t一个ble> <thead> <tr> <th align="left">参数</th> <th align="left">ARIMA模型</th> <th align="center">另类投资会议</th> <th align="center">南方浸信会</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">全印度</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">ARIMA (0, 1, 1)</td><td一个lign="center">165.33</td><td一个lign="center">169.38</td></tr> <tr> <td align="left">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">ARIMA (2, 1, 0)</td><td一个lign="center">674.76</td><td一个lign="center">680.84</td></tr> <tr> <td align="left">生产几百万吨</td><td一个lign="left">ARIMA (2, 1, 0)</td><td一个lign="center">339.82</td><td一个lign="center">343.87</td></tr> <tr> <td align="left">Odisha</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">ARIMA (0, 0)</td><td一个lign="center">−46.67</td><td一个lign="center">−40.54</td></tr> <tr> <td align="left">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">ARIMA (1, 1, 1)</td><td一个lign="center">746.61</td><td一个lign="center">752.69</td></tr> <tr> <td align="left">生产、百万音调</td><td一个lign="left">ARIMA (1, 1, 1)</td><td一个lign="center">144.27</td><td一个lign="center">150.34</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>最终估计的参数自回归综合移动平均(ARIMA)模型适合水稻面积时间序列数据,生产力和生产Odisha和印度。</p><t一个ble> <thead> <tr> <th align="left">参数</th> <th align="left">华宇电脑参数</th> <th align="center">估计</th> <th align="center">标准错误</th> <th align="center"> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M63"> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>价值</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">印度</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="2">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">μ</td><td一个lign="center">0.24</td><td一个lign="center">0.07</td><td一个lign="center">3.46<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M64"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">MA1</td><td一个lign="center">0.52</td><td一个lign="center">0.12</td><td一个lign="center">4.46<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M65"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">μ</td><td一个lign="center">25.14</td><td一个lign="center">3.99</td><td一个lign="center">6.31<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M66"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR1</td><td一个lign="center">25.67</td><td一个lign="center">6.14</td><td一个lign="center">4.18<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M67"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR2</td><td一个lign="center">−0.79</td><td一个lign="center">0.13</td><td一个lign="center">−6.10<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M68"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产、百万音调</td><td一个lign="left">μ</td><td一个lign="center">−0.36</td><td一个lign="center">0.13</td><td一个lign="center">−2.74<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M69"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR1</td><td一个lign="center">−0.76</td><td一个lign="center">0.13</td><td一个lign="center">−5.76<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M70"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR2</td><td一个lign="center">−0.30</td><td一个lign="center">0.13</td><td一个lign="center">−2.22<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M71"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">Odisha</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">μ</td><td一个lign="center">3.85</td><td一个lign="center">0.14</td><td一个lign="center">27.53<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M72"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR1</td><td一个lign="center">0.50</td><td一个lign="center">0.12</td><td一个lign="center">4.18<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M73"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR2</td><td一个lign="center">0.49</td><td一个lign="center">0.12</td><td一个lign="center">4.06<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M74"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">μ</td><td一个lign="center">17.50</td><td一个lign="center">8.38</td><td一个lign="center">2.09<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M75"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">MA1</td><td一个lign="center">0.56</td><td一个lign="center">0.16</td><td一个lign="center">3.54<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M76"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR1</td><td一个lign="center">−0.33</td><td一个lign="center">0.18</td><td一个lign="center">−1.87<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M77"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产、百万音调</td><td一个lign="left">μ</td><td一个lign="center">0.085</td><td一个lign="center">0.04</td><td一个lign="center">2.17<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M78"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">MA1</td><td一个lign="center">0.54</td><td一个lign="center">0.16</td><td一个lign="center">3.41<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M79"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> <tr> <td align="left">AR1</td><td一个lign="center">−0.38</td><td一个lign="center">0.17</td><td一个lign="center">−2.25<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M80"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M81"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> *</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>重要,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M82"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn fontstyle="italic"> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>。</p></fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> <fig-group id="fig2"> <p>自相关函数(ACF)地区,生产力和生产Odisha和印度。(一)区(百万公顷)在印度;(b)生产率(公斤公顷<年代up>−1</年代up>)在印度;(c)生产在印度(几百万吨);(d)地区在Odisha(百万公顷);(e)生产率(公斤公顷<年代up>−1</年代up>在Odisha);和(f)生产(几百万吨)Odisha(阴影区域的情节在5%显著水平)。</p><fig id="fig2a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002a"></graphic> </fig> <fig id="fig2b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002b"></graphic> </fig> <fig id="fig2c"> <label>(c)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002c"></graphic> </fig> <fig id="fig2d"> <label>(d)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002d"></graphic> </fig> <fig id="fig2e"> <label>(e)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002e"></graphic> </fig> <fig id="fig2f"> <label>(f)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.002f"></graphic> </fig> </fig-group> <fig-group id="fig3"> <p>偏自相关函数(PACF)地区,生产力和生产Odisha和印度。(一)区(百万公顷)在印度;(b)生产率(公斤公顷<年代up>−1</年代up>)在印度;(c)生产在印度(几百万吨);(d)地区在Odisha(百万公顷);(e)生产率(公斤公顷<年代up>−1</年代up>在Odisha);和(f)生产(几百万吨)Odisha(阴影区域的情节在5%显著水平)。</p><fig id="fig3a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003a"></graphic> </fig> <fig id="fig3b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003b"></graphic> </fig> <fig id="fig3c"> <label>(c)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003c"></graphic> </fig> <fig id="fig3d"> <label>(d)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003d"></graphic> </fig> <fig id="fig3e"> <label>(e)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003e"></graphic> </fig> <fig id="fig3f"> <label>(f)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/aag/2014/621313.fig.003f"></graphic> </fig> </fig-group> <p>同样重要的峰值滞后2的PACF印度水稻产量和生产指示ARIMA的二阶自回归模型<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M83"> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mn> 2、1</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>,它被发现是一个最适合的模型。重要的PACF峰值滞后2(图<xref ref-type="fig" rid="fig3d"> 3 (d)</xref>)和逐渐下降ACF(图<xref ref-type="fig" rid="fig2d"> 2 (d)</xref>)对水稻面积Odisha表明纯,ARIMA二阶自回归模型<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M84"> <mml:mo stretchy="false"> (</米米l:mo> <mml:mn> 2、0</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo stretchy="false"> )</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>和被发现最好的安装。显著峰值滞后1的数字<xref ref-type="fig" rid="fig2e"> 2 (e)</xref>和<xref ref-type="fig" rid="fig2f"> 2 (f)</xref>和数字<xref ref-type="fig" rid="fig3e"> 3 (e)</xref>和<xref ref-type="fig" rid="fig3f"> 3 (f)</xref>、ACF和PACF表示一阶自回归和移动平均模型Odisha的生产力和生产。ACF和PACF策划对拟合模型的残差和说谎的范围内,这表明ARIMA模型拟合得很好。</p></年代ec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。利用ARIMA模型预测</t我tle> <p>水稻面积的观测值和预测值,生产和生产力的百分比偏差表<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>。可耕种的面积的预测价值的大米,2007 - 08年,2008 - 09年,并为Odisha 2009 - 10,分别为4.46,4.45,和444万公顷的偏差−0.22,0,−1.60%。负价值%偏差显示,预测值高于实际值。同样的预期值可耕种的区域所有的印度平均年2007 - 08年,2008 - 09年,2009 - 10分别为43.88,44.12,和4435万公顷偏离实际的0.07%,3.12%,分别和−5.80%。</p><t一个ble-wrap id="tab4"> <label>表4</label> <p>自回归移动平均(ARIMA)模型集成的性能对水稻面积,生产力和生产Odisha和印度。</p><t一个ble> <thead> <tr> <th align="left">参数</th> <th align="left">年的预测</th> <th align="center">实际值</th> <th align="center">预测的值</th> <th align="center">%在预测误差(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M85"> <mml:mrow> <mml:mo> ±</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)</th> <th align="center">日军在预测</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">印度</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">43.91</td><td一个lign="center">43.88</td><td一个lign="center">0.07</td><td一个lign="center" rowspan="3">2.99</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">45.54</td><td一个lign="center">44.12</td><td一个lign="center">3.12</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">41.92</td><td一个lign="center">44.35</td><td一个lign="center">−5.80</td></tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">2202年</td><td一个lign="center">2121.24</td><td一个lign="center">3.67</td><td一个lign="center" rowspan="3">2.32</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">2178年</td><td一个lign="center">2173.59</td><td一个lign="center">0.20</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">2125年</td><td一个lign="center">2190.89</td><td一个lign="center">−3.10</td></tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产、百万音调</td><td一个lign="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">96.69</td><td一个lign="center">92.22</td><td一个lign="center">4.62</td><td一个lign="center" rowspan="3">5.41</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">99.18</td><td一个lign="center">95.26</td><td一个lign="center">3.95</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">89.09</td><td一个lign="center">95.92</td><td一个lign="center">−7.67</td></tr> <tr> <td align="left">Odisha</td><td一个lign="left"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">区域,百万公顷</td><td一个lign="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">4.45</td><td一个lign="center">4.46</td><td一个lign="center">−0.22</td><td一个lign="center" rowspan="3">0.61</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">4.45</td><td一个lign="center">4.45</td><td一个lign="center">0.00</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">4.37</td><td一个lign="center">4.44</td><td一个lign="center">−1.60</td></tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产力,公斤哈哈<年代up>−1</年代up></td> <td align="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">1720年</td><td一个lign="center">1503.89</td><td一个lign="center">12.56</td><td一个lign="center" rowspan="3">5.17</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">1529年</td><td一个lign="center">1544.61</td><td一个lign="center">−1.02</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">1585年</td><td一个lign="center">1554.45</td><td一个lign="center">1.93</td></tr> <tr> <td align="left" rowspan="3">生产、百万音调</td><td一个lign="left">2007 - 08年</td><td一个lign="center">7.66</td><td一个lign="center">6.77</td><td一个lign="center">11.62</td><td一个lign="center" rowspan="3">4.90</td></tr> <tr> <td align="left">2008 - 09</td><td一个lign="center">6.81</td><td一个lign="center">6.95</td><td一个lign="center">−2.06</td></tr> <tr> <td align="left">2009 - 10</td><td一个lign="center">6.92</td><td一个lign="center">6.99</td><td一个lign="center">−1.01</td></tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>日军:平均绝对百分比误差。</p></fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> <p>生产力的预测价值为2007 - 08年的大米,2008 - 09年,2009 - 10 Odisha分别为1503.89,1544.61和1544.45公斤公顷<年代up>−1</年代up>偏差为12.56−1.02和1.93%,分别。Odisha水稻产量的12.56%的高偏差是由于水稻产量在2007年- 08年跳比平均生产力(表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>)。水稻产量的预测价值在印度的年2007 - 08年,2008 - 09年,2009 - 10分别为2121.24,2173.59和2190.89公斤公顷<年代up>−1</年代up>用3.67,0.20,分别和−3.10%偏差预测(表<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>)。</p><p>总预测生产的大米Odisha为6.77,6.95,和699万吨年2007 - 08年,2008 - 09年,与预测偏差为11.62,2009 - 10−2.06,分别和−1.01%。这是由于高2007 - 08年平均生产率。类似印度的平均生产偏差为4.62,3.95,分别和−7.67%。水稻面积的预测误差百分比变化从0.07到5.80和0.22−−−1.60印度和Odisha,分别。水稻产量的预测偏差百分比是0.20到3.67和1.02−12.56%印度和Odisha,分别。%偏差预测生产大米的变化从3.95到7.67和1.01−−11.62%印度和Odisha,分别。日军在6%的预测参数Odisha以及印度。</p></年代ec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。结论</t我tle> <p>大米的趋势分析数据显示增加生产力和产量趋势Odisha和印度;增加的速度比所有的印度平均在Odisha少。这可能归因于underexploitation潜在的因低投入的农业操作和其他生物和非生物因素。之间的桥梁现有和潜在的生产力,水稻品种适合在农民的领域可以引入不同的生态系统的营养和农艺管理实践。基于预测和验证的结果,它可能会得出结论,ARIMA模型可以成功地用于预测水稻面积、生产、生产力Odisha以及印度的立即随后几年。</p></年代ec> <back> <sec> <title>突出了</t我tle> <p> <list> <list-item> <label>(我)</label> </list-item> </list></p> <p>趋势分析水稻面积、生产和生产力的Odisha对印度的历史数据1950 - 51 - 2008 - 09年就完成了。</p><list-item> <label>(2)</label> <p>预测水稻面积、生产和生产力的Odisha对印度是由历史数据利用ARIMA模型。</p></list-item> <p></p> </sec> <sec sec-type="conflict"> <title>利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突有关的出版。</p></年代ec> <ack> <title>承认</t我tle> <p>作者感谢中央水稻研究所主任Cuttack, Odisha(印度),执行这项研究提供的所有帮助。</p></一个ck> <ref-list> <ref id="B17" content-type="incollection"> <label>1</label> <nlm-citation publication-type="book"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Siddiq</年代urname> <given-names> 大肠。</given-names> </name> </person-group> <person-group person-group-type="editor"> <name> <surname> 米纳斯</年代urname> <given-names> p K。</given-names> </name> <name> <surname> 弗兰克</年代urname> <given-names> j . 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C。</given-names> </name> <name> <surname> 沙玛</年代urname> <given-names> 美国C。</given-names> </name> <name> <surname> 辛格</年代urname> <given-names> b K。</given-names> </name> <name> <surname> Yadava</年代urname> <given-names> h·S。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 一个概要文件的大蒜生产在印度:事实,趋势和机会</一个rticle-title> <source> <italic> 国际期刊《农业、环境和生物技术</我t一个lic> <year> 2012年</一年><volume> 5</volume> <issue> 4</我年代年代ue> <fpage> 477年</fpage> <lpage> 482年</lpage> </nlm-citation> </ref> <ref id="B21" content-type="article"> <label>4</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 马赫什</年代urname> <given-names> M。</given-names> </name> <name> <surname> 耆那教徒的</年代urname> <given-names> b . C。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 复合增长率(CGR)面积、生产和生产力的木瓜sujeet kumar恰蒂斯加尔邦的地区</一个rticle-title> <source> <italic> 国际期刊《农业、环境和生物技术</我t一个lic> <year> 2013年</一年><volume> 6</volume> <issue> 1</我年代年代ue> <fpage> 139年</fpage> <lpage> 143年</lpage> </nlm-citation> </ref> <ref id="B3" content-type="article"> <label>5</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Balanagammal</年代urname> <given-names> D。</given-names> </name> <name> <surname> Ranganathan</年代urname> <given-names> c·R。</given-names> </name> <name> <surname> Sundaresan</年代urname> <given-names> R。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 预测的农业场景在泰米尔Nadu-a时间序列分析</一个rticle-title> <source> <italic> 农业统计的印度社会杂志》上</我t一个lic> <year> 2000年</一年><volume> 53</volume> <issue> 3</我年代年代ue> <fpage> 273年</fpage> <lpage> 286年</lpage> <pub-id pub-id-type="other"> MR1855716</pub-id> </nlm-citation> </ref> <ref id="B4" content-type="article"> <label>6</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Balasubramanian</年代urname> <given-names> P。</given-names> </name> <name> <surname> Dhanavanthan</年代urname> <given-names> P。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 作物生产的季节性建模和预测</一个rticle-title> <source> <italic> 统计数据和应用程序</我t一个lic> <year> 2002年</一年><volume> 4</volume> <issue> 2</我年代年代ue> <fpage> 107年</fpage> <lpage> 118年</lpage> <pub-id pub-id-type="other"> MR2049995</pub-id> </nlm-citation> </ref> <ref id="B15" content-type="article"> <label>7</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 赛义德</年代urname> <given-names> N。</given-names> </name> <name> <surname> 赛义德</年代urname> <given-names> 一个。</given-names> </name> <name> <surname> Zakria</年代urname> <given-names> M。</given-names> </name> <name> <surname> Bajwa</年代urname> <given-names> t M。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 利用ARIMA模型预测小麦生产在巴基斯坦</一个rticle-title> <source> <italic> 国际农业生物学》杂志上</我t一个lic> <year> 2000年</一年><volume> 2</volume> <issue> 4</我年代年代ue> <fpage> 352年</fpage> <lpage> 353年</lpage> </nlm-citation> </ref> <ref id="B5" content-type="article"> <label>8</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Boken</年代urname> <given-names> 诉K。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 使用时间序列分析预测春小麦产量:一个案例研究的加拿大大草原</一个rticle-title> <source> <italic> 农学期刊</我t一个lic> <year> 2000年</一年><volume> 92年</volume> <issue> 6</我年代年代ue> <fpage> 1047年</fpage> <lpage> 1053年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.2134 / agronj2000.9261047x</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - 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