文摘

背景。一个国家的农业反映了骨干并执行经济改善的重要组成部分和个人。事实和数字的农业部门提供一个坚实的基础和实际路径用于即将到来的决策支持一个国家。因此,概率模型有更重要的影响不仅在可靠性工程、水文、生态、和医学也在农业科学。客观的。本研究的主要目的是提出一个珍珠谷子产量的可靠和有效的模型分析,从而帮助决策者对他们的农业实践做出明智的决定。这种模式的成功实施,农民可能会增加他们的珍珠谷子产量,导致更高的收入,改善农村人口的生计巴基斯坦。模型。本研究提出了一种新的概率模型,即α改变了奇怪的指数幂函数(ATOE-PF)分布,分析珍珠谷子产量在旁遮普,巴基斯坦。数据。数据收集,两个辅助数据集探索电子网站上可用的旁遮普农业理事会(经济学和营销),拉合尔,巴基斯坦。结果。最大似然估计技术是用于估计模型参数。更好的适合模型的选择,我们遵循一些公认的拟合优度测试。的效率和适用性ATOE-PF分布在旁遮普省的讨论(RMSE = 4.9176)和巴基斯坦(RMSE = 4.5849)。更好的估计和最适合的数据中行之有效的邻近ATOE-PF分布模型提供强有力的证据支持。

1。介绍

巴基斯坦是一个农业国家的居民,我们群众的主要的收入来源依赖于农业。它有一个动态的作用在发展中国家的外汇,经济增长和就业。在过去的40年里,它有一个巴基斯坦的经济的发展做出的突出贡献(1]。巴基斯坦65%的波动份额的人口,18.9%国内生产总值(GDP),和42.3%的劳动力最终依靠农业(2]。巴基斯坦的总土地面积1.9672亿亩,6697万亩收获,连同2051万英亩没有收获3]。文献[4)巴基斯坦的作物分类成食物(小麦和水稻)和现金(棉花、玉米、甘蔗),作为农作物有6.5%巴基斯坦GDP的贡献。

最古老的种植食物珍珠粟,当地人称之为珍珠粟。在巴基斯坦排名第五的作物高粱,玉米,大米和小麦。这对饲料和谷物作物具有重要意义,随着高营养内容为家禽和牲畜。从2010年到2011年,这种作物产生34.6万吨种植面积54.8万公顷。然而,它是相当令人印象深刻的增长(18%)比2009 - 2010年生产(5]。在世界范围内,珍珠谷子种植面积是3100万公顷6),不过,在巴基斯坦,050万公顷面积以及033万吨生产(7]。珍珠谷子在巴基斯坦的低产包含许多因素,包括非标准作物,合适的播种时间,天气波动恐吓,竞争对手谷物和浇水问题[8]。文献[9探索它的喂养宠物鸟。预计如果巴基斯坦进口61000吨的珍珠粟,到2030年,它将被认为是第二大进口国的国家在中国(10]。

1.1。概率模型用于不同领域作物

一些统计技术作物产量模型已经发展在过去和讨论。为此,他可以扩展知识通过阅读从[11- - - - - -32和许多其他人。

2。材料和方法

2.1。旁遮普和巴基斯坦地区和生产

作物珍珠粟有很高的潜在增长和干燥炎热和干旱宽容以及低降雨区域(小于350毫米)的情况下。因此,信德省(Kairpur走访受灾最严重桑加尔、海德拉巴、讷瓦布沙阿,大都);旁遮普(古吉兰瓦拉、Bahawalnagar拉瓦尔品第,Gujrat事件发生,降雨,和Attock);俾路支省(Sibbi Lorali, Khuzdar);本努和西北边境省(d . i汗和Karak)被认为是最适合的和有利的地区(城市)适当的培养。

表1提供有价值的信息的坐标和地区巴基斯坦和旁遮普。它是一个有用的资源感兴趣的研究人员和其他利益相关者了解该地区的地理和位置,并可用于各种分析和研究目的。

表1
巴基斯坦旁遮普和地理条件。

图1:一个区域的图形表示和珍珠小米在巴基斯坦旁遮普和输出。图使用的地图区域连同珍珠谷子生产提供一个容易理解的数据概述珍珠谷子在这方面的培养。


图1
区域和生产的珍珠粟在旁遮普,巴基斯坦。

图2:一个插图的最终形状的珍珠粟作物。这个图提供了一个清晰的视觉参考作物的外表,这可能是有用的对于那些不熟悉它。


图2
珍珠谷子的画面。

图3包括两个面板;左边的面板显示巴基斯坦的地图,而右面板将显示在巴基斯坦旁遮普省的地图。旁遮普的地图显示了该省的主要城市,以及珍珠谷子农场的位置,提供有价值的信息在珍珠谷子种植的地理分布在该地区。地图的使用在这个图有助于提供一个清晰的和可视化表示的信息,使观众更容易理解的珍珠谷子种植分布在该地区。

(一)
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(b)
图3
巴基斯坦旁遮普(a)的地图地图(b)
2.2。巴基斯坦的气候条件

巴基斯坦的经历大量的气候变化。尽管4月至9月的夏季是相当不错的,冬天是残酷的寒冷的北部和西北部的高山。印度河流域的平原经验在夏天闷热,冬天严寒。南部海岸线地区经历一个温和的气候。降雨通常是不够的。低印度河平原北部地区获得平均年降雨量为16厘米,而喜马拉雅地区平均年降雨量为120厘米。降雨发生在夏天的晚些时候,季风的起源。湿度相对较低,因为暴雨和广泛的昼夜温度波动。高湿度只存在在沿海地带。

2.3。旁遮普气候条件

在旁遮普的大部分地区,冬天是悲观的,经常下雨。天气变象春天的2月中旬和保持,直到4月中旬,每当夏季炎热的到来。旁遮普预计将经历雨季开始的可能,尽管天气不可预测的自1970年代初。随着春季季风错过了地区或下雨严重,洪水发生。它在6月和7月非常热。媒体表明,温度超过51°C和经常发布关于人的故事从热去世,尽管官方测量气温很少超过46°C。据报道,当温度达到54°C 1993年6月在木尔坦,温度记录被打碎。“酒吧”(雨季),这给安慰一旦通过,中断8月高温。最热的一个部分,虽然夏天过去了,寒冷的温度不会到10月底。最寒冷的冬天之一省最近的历史可以追溯到70多年。 Temperatures in the Punjab area average from −2° to 45°C; However they may get as high as 50°C (122°F) in the summer and as low as −10°C in the winter. Punjab experiences the following three distinct seasons:(1)炎热的天气(4月至6月),温度达到华氏123度(51摄氏度)。(2)7月至9月是雨季。每年平均降雨量96厘米之间的范围山前平原地区和46厘米。(3)从十月至三月,天气冷,雾蒙蒙的,或者轻微。温度下降35.6华氏度(2.0摄氏度)。

应该注意的是,9月至10月是最理想的时间收获作物称为珍珠粟。

2.4。气候的先决条件

也许是播种在低土壤温度达到23°C。最好柱头在理想条件下(25 - 30°C)。蒸汽压赤字(VPD)由42°C的每日最高温度在盛开的直接减少了珍珠谷子种子集的能力(33]。在40到45°C(基础温度10°C),分蘖与主世界分蘖地区开始依赖于降水,这通常范围从150到750毫米(350毫米)。因为它的韧性非常炎热和干燥的天气条件正变得越来越重要在气候变化情景下发展中国家适应气候变化的农业系统34]。珍珠小米需要300至350毫米的降雨量。重要的是要注意,作物的需水量可以取决于各种因素如土壤类型、气候和栽培实践。这个数字4在图表应被视为一般的指导方针而不是精确值。


图4
水珍珠谷子与其它作物相比要求。
2.5。数据收集

在这项研究中,我们考虑二级数据集。为此,第一个数据介绍了珍珠粟的平均收益率在旁遮普(1947 - 48到2017 - 18)(每英亩/ 000吨),和第二数据与平均产量(每英亩/ 000吨)的珍珠粟在巴基斯坦(1947 - 48到2017 - 18)。农业统计数据的数据集得到巴基斯坦和在附录中提供的电子地址是可用的。

2.6。模型描述

在本文中,我们开发一种新颖的两个参数概率模型,执行很好不仅在可靠性工程、水文、生态、和医学科学,但在农业科学有着至关重要的作用。我们称它为α改变了奇怪的指数幂函数(ATOE-PF)分布。相关的累积分布函数(CDF)对应的概率密度函数(PDF)以及分位数函数,分别由以下方程: 在哪里 和 ,两个形状参数。

注意,ATOE-PF分布是一个特定的成员ATOE-G类的分布。因此,本文运用ATOE-PF分布建模框架,和正在进行的项目的先进互补under-processed数学和可靠性措施。

2.7。参数估计

我们使用最大似然估计技术ATOE-PF分布的参数估计。为此,我们假设 是一个随机样本的大小n从X,然后对数似函数( )的X是由以下方程:

的偏导数 参数的 和 分别给出了

ML估计( , )ATOE-PF分布推导最大化(2同时)或通过求解上述非线性方程组。以下部分有详细的模拟各种参数配置来测试毫升的渐近性能。

2.8。模拟研究

以下的ml算法讨论了性能模拟研究的援助:步骤1:一个随机样本x1,x2,x3、…xn的大小n= 100,150,200,250,300,350,400,450,500是生成的 。步骤2:获得所需的结果基于模型参数的不同组合 = 2,放置在骶髂关节( ),s ii ( ),S-III ( ),S-IV ( ),s v ( ),S-VI ( ),S-VII ( ),S-VIII ( ),和S-IX ( )步骤3:平均预期(AE),偏见,均方误差(MSE)和方差(Var)提出了表2- - - - - -4。−4步:每个样本都是复制N= 1000次。第五步:逐步降低AE,偏见(es), MSE (s)和Var (s)增加样本大小是观察。步骤6:最后,估计在表2- - - - - -4帮助我们指定的最大似然法作品一贯ATOE-PF分布。

表2
偏见、均方误差、方差和平均预期。
表3
偏见、均方误差、方差和平均预期。
表4
偏见、均方误差、方差和平均预期。

注意,图5是一个有用的可视化表示密度函数曲线的各种选择的模型参数的模拟数据。这个数字为研究人员提供了宝贵的见解不同的参数值的影响分布的形状,使他们能够做出更明智的决策建模。


图5
密度函数曲线对各种选择的模型参数的模拟数据。

3所示。结果和讨论

现在,我们报告的应用ATOE-PF分布。为此,我们专注于农业部门和参与的两个合适的数据集。ATOE-PF分布是与著名的竞争模型。CDFs竞争模型中列出的表5。表中给出的参数估计和标准错误6和7分别对两个数据集。一些典型的两个数据集的描述性统计结果如表所示8和9。这些描述性统计是最小值,1日四分位数,意思是,中位数,模式,标准偏差(SD),第三四分位数,最大值,90%,95%,和99%置信区间。

表5
列出了一些竞争模型的累积分布函数。
表6
参数估计和标准错误的平均产量(每英亩)的珍珠粟省份旁遮普。
表7
参数估计和标准错误平均收益率(每英亩)的珍珠粟在巴基斯坦。
表8
描述性统计的平均产量(每英亩)的珍珠粟省份旁遮普。
表9
描述性统计的平均收益率(每英亩)的珍珠粟在巴基斯坦。

ATOE-PF分布和竞争模型的拟合优度统计提出了表10和11。更好的适合模型是一个标准的最小值Anderson-Darling(广告),Cramer-von米塞斯(CVM),均方根误差(RMSE)和Kolmogorov-Smirnov (KS)更高 - - - - - -价值。请注意,一个全面的标准计量单位和相应的缩写列表可以在表中找到12这个文档。

表10
的拟合优度统计平均产量(每英亩)的珍珠粟省份旁遮普。
表11
的拟合优度统计平均收益率(每英亩)的珍珠粟在巴基斯坦的数据。
表12
标准计量单位和其他缩写的列表。

农业在一个国家的经济中扮演着关键角色,并能准确地预测作物产量是至关重要的。为了援助农业行业的决策者,他开发了一个新的概率模型,能够准确地建模农业数据。本研究利用辅助数据在珍珠粟(珍珠粟)收益率旁遮普省,巴基斯坦和比较了α转换奇怪指数幂函数(ATOE-PF)分发给老牌竞争对手利用KS等各种拟合优度测试( - - - - - -值)、广告和CVM。ATOE-PF分布显示更适合珍珠谷子的平均收益率(珍珠粟)在旁遮普和巴基斯坦比它的任何对手。的 值(KS)是ATOE-PF高分布,表明它满足最小统计值要求一个更好的选择模型。实证了PDF, CDF实验组、Probability-Probability和框块ATOE-PF分布提出了数字6和7,它直观地演示模型的充分性。所有的数值结果和模型估计得到使用免费统计软件R Studio版本1.2.5033(引用其中)及其AdequacyModel独家包。这个新的概率模型为农业行业的决策者提供了一个可靠的工具来帮助预测作物产量。利用ATOE-PF分布、农民和相关部门可以开始实施更有效的预测措施。模型的优势超过其竞争对手准确建模农业数据为农业机构提供有价值的信息。此外,使用不同的拟合优度测试确保模型提供了一个适当的配合。总的来说,ATOE-PF分布的研究者和实践者提供了一种很有前途的解决方案在农业部门。

(一)
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(b)
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图6
经验拟合图的平均收益率珍珠粟在旁遮普,巴基斯坦。
(一)
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(b)
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图7
经验拟合图的平均收益率在巴基斯坦的珍珠粟。

4所示。结论

在这项工作中,新颖的模型称为α转换奇怪指数幂函数(ATOE-PF)分布成立,我们推出了PDF和CDF。进行了模拟研究使用最大似然估计技术。证明该模型的优越性,我们安装两个珍珠谷子数据集。ATOE-PF分布模型被认为是最适合在著名的对手在通过不同的拟合优度检验。指表10和11(ATOE-PF)分布,我们发现钴最低和最高的价值 价值,证明ATOE-PF分布的优势。ATOE-PF分布进行了讨论的效率和适用性的省份旁遮普(RMSE = 4.9176)和巴基斯坦(RMSE = 4.5849)。此外,超过估计使它更相关和鼓励珍珠谷子农业决策者和其他农业机构。

5。未来的发展方向

拟议的技术会希望通过农业专家和有关机构和上实现玉米、大豆、水稻、甘蔗、棉花、【,土豆泥,蜀黍一个更合适的预测和产量预测。同时,我们还有另一个重要的未来的工作:研究COVID-19感染和感染的死亡率。另一个扩张竞争导致的死亡风险,无论是从疾病或其他原因。

附录

第一个数据介绍了珍珠粟的平均收益率在旁遮普(1947 - 48到2017 - 18)(每英亩/ 000吨)。4.79,4.64,4.84,4.92,3.90,3.51,4.80,4.30,4.26,4.31,4.09,4.44,4.39,4.62,5.02,5.48,4.90,5.16,4.88,4.91,5.22,4.63,4.84,5.02,5.16,5.24,5.10,4.99,5.25,5.23,5.54,5.30,5.40,5.38,5.45,5.48,5.60,5.66,5.53,5.70,4.62,4.20,4.34,4.37,4.36,4.34,4.53,4.63,4.79,4.81,4.87,4.91,5.03,5.57,5.17,5.50,5.72,5.70,5.73,5.98,6.15,6.47,6.28,6.94,6.99,7.00,6.54,6.59,6.34,6.73,7.23。第二个数据与平均产量(每英亩/ 000吨)的珍珠粟在巴基斯坦(1947 - 48到2017 - 18)。3.7,3.65,3.91,4.02,3.28,3.02,4.47,3.98,3.86,3.97,3.71,3.86,4.07,4.08,4.43,4.94,4.86,4.88,4.39,4.41,4.51,4.47,4.76,4.78,4.79,5.03,4.85,4.93,4.99,4.85,5.02,4.88,5.00,5.33,4.93,5.08,4.69,4.74,4.66,4.63,4.68,3.99,4.04,4.04,4.49,4.22,4.59,4.54,4.02,4.86,4.65,4.66,5.03,5.17,5.25,5.48,5.13,5.70,5.07,4.78,5.82,6.38,6.23,6.38,6.71,6.81,6.42,6.45,6.24,6.58,7.02。

数据可用性

用来支持研究的数据都包含在本文。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究是通过资金支持sattam。本。阿卜杜阿齐兹王子大学项目数量(PSAU / 2023 / R / 1444)。