【 摘 要】 中國自古以來就是一個農業大國，在各種環境的影響下穩定的提高農作物產量一直是一個值得研究的問題。 本文通過對影響農作物產量的因素進行實證分析，最終得出結論：溫度和降水量對農作物的生長有著不可忽視的影響，其中溫度的影響力更大。

　　【 關鍵詞】 農作物;產量;影響因素

　　一、引言

　　對于絕大部分動物來說，飲食是首要大事，因為這是獲取能量最主要的途徑。2200 多年前，酈食其給劉邦提建議的時候，就特別強調：“王者以民為天，而民以食為天”，可見飲食對于人類來說也是第一等的事情。中國自古以來就是農業大國，擁有悠久的農耕文明，耕地面積廣大，農業人口眾多。一直以來中國的經濟基礎都是以農業為主，而中國人民的飲食也深受此影響。《黃帝內經·素問》中早就記載著古人“五谷為養，五果為助，五畜為益，五菜為充”的配膳思路，體現了中國人的飯菜結構往往是肉少糧多，輔以菜蔬。

　　二、數據分析

　　2.1 數據收集本文嘗試用“大數據”的方法對作物成長過程的影響因素進行分析。我們從國家統計網下載了 27 個省，自治區從 2004 年到 2012 年的農作物年產量數據，包括小麥，玉米，高粱等 13 種農作物，進一步分析得出了農作物的平均單位面積產量，圖 1 給出了幾個代表性地區的數據。同時收集了這 27 個省的年平均溫度及年平均降水量等數據。

　　2.2 地區之間的相似性分析對于這 27 個省和自治區，13 種農作物，我們使用 c 表示地區，i 表示農作物，則 ni c 代表在地區 c，農作物 i 的單位面積產量，因此對于每個地區 c 而言，可以按如下表示：(1)基于此公式，我們可以使用皮爾森相似系數[6，7]來計算兩個地區之間農作物的相似性。皮爾森相關系數 (Pearson correla- tion coefficient)也稱皮爾森積矩相關系數(Pearson product-mo- ment correlation coefficient) ，是一種線性相關系數。

　　三、實驗和結果

　　3.1 溫差和降水量差與產量相似性的關系為了驗證溫差和降水量差對農作物成長是否有影響，我們用整理得到的兩個數據 ΔT，ΔP 和之前得到的農作物單位面積產量之間的相似性 PCC 進行對比。得出如圖 2 所示的散點圖。

　　3.2 溫度和降水量對產量相似性的影響通過以上的對比，我們得知地域因素與農作物的產量之間的確有不可分割的聯系。在這種條件下，為了探究哪種因素對農作物的成長過程具有較大影響，我們再次計算了農作物產量相似性 PCC 與溫差或降水量差之間的皮爾森相似系數。

　　因此可以得知，溫差和降水量差與農作物產量的相似性之間是有相關性的，不同地區的溫差、降水量差越大，這兩個地區的農作物單位面積產量的相似性就越小。而對溫度和降水量這兩個因素來說，溫度這個因素對于農作物成長過程的影響是比較大的。

　　四、結論

　　通過上述實驗可以看出，地域因素對于農作物的成長有著不容忽視的影響，其中，溫度差異帶來的影響是顯而易見的。在目前來看，氣候變暖是一個長期的過程，而干旱缺水則是突發事件，在各種環境的影響下穩定的提高農作物產量是一個值得研究的問題。通過對影響農作物產量因素的大數據進行實證分析，較為精確的預測農作物成長過程中各種因素的影響，才能解決食品安全問題，構建和諧社會。

　　參考文獻：

　　[ 1] 劉旭,黎裕,曹永生,董玉琛,方溈,陸平.中國禾谷類作物種質資源地理分布及其富集中心研究[ J] . 植物遺傳資源學報. 2009(01)

　　[ 2] 楊樹明,普曉英,張京,曾亞文,楊濤,杜娟.不同地區啤酒大麥品種農藝性狀鑒定與分類研究[ J] . 植物遺傳資源學報. 2011(01)

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