中国大豆生产现状与前景展望

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.21.044

湖北农业科学 ›› 2020, Vol. 59 ›› Issue (21): 201-207.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.21.044

中国大豆生产现状与前景展望

王禹¹, 李干琼¹, 喻闻¹, 冯瑶², 钟鑫³, 刘然⁴, 许世卫¹

1.中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081;
2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;
3.中国农垦经济发展中心,北京 100081;
4.阿斯利康投资（中国）有限公司,上海 201210

收稿日期:2020-04-26 出版日期:2020-11-10 发布日期:2020-12-21
通讯作者: 许世卫（1962-）,男,江苏如东人,研究员,博士生导师,博士,主要从事农业信息分析与预警和食物安全等研究工作,（电子信箱）xushiwei@caas.cn。
作者简介:王禹（1987-）,女,内蒙古呼伦贝尔人,助理研究员,博士,主要从事农产品信息分析与预警等研究工作,（电话）010-82105205（电子信箱）wangyu06@caas.cn;
基金资助:
国家重点研发计划项目（2017YFE0104600）; 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（JBYW-AII-2019-17）

Present situation and prospect of soybean production in China

WANG Yu¹, LI Gan-qiong¹, YU Wen¹, FENG Yao², ZHONG Xin³, LIU Ran⁴, XU Shi-wei¹

1. Agricultural Information Institute of CAAS, Beijing 100081,China;
2. Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS, Beijing 100081,China;
3. China State Farms & Tropical Agriculture, Beijing 100081,China;
4. AstraZeneca, Shanghai 201210,China

Received:2020-04-26 Online:2020-11-10 Published:2020-12-21

摘要/Abstract

摘要： 通过对1949年至今全国大豆（Glycine max L.）历史数据的整理,详细分析了各地区大豆产量、播种面积和单产变动规律、分布特征和波动周期,探讨了影响中国大豆生产的重要因素,建立了中国大豆单产预测模型（指数拟合曲线、线性拟合曲线和多项式拟合曲线）,对未来（2020—2035年）中国大豆产量进行展望。研究发现,中华人民共和国成立以来中国大豆产量的增加主要来自单产增长;与其他粮食品种相比,中国大豆生产表现出生产地区相对集中、产量波动频率高、波动周期短和波动幅度大的特点;预计2030年中国大豆产量将达0.25亿t,到2035年将增加至0.27亿t,低于美国、巴西等国家的产量水平,但远高于加拿大、澳大利亚以及印度等国家。

关键词: 大豆（Glycine max L.）, 生产, 模拟, 展望

Abstract: Based on the historical data of soybean from 1949 in China, this study analyzed the variation law, distribution characteristics and fluctuation period of soybean yield in detail, sowing area and per unit yield all regions, discussed the important factors, which affected soybean production in China, and established the prediction model of soybean per unit yield in China （index fitting curve, linear fitting curve and polynomial fitting curve） to analyze the future soybean production in China from 2020 to 2035. It is found that the increase of soybean production in China mainly comes from the increase of per unit yield since the founding of the people’s Republic of China; Compared with other food varieties, the soybean production in China has the characteristics of relatively concentrated area, high fluctuation frequency, short fluctuation period and large fluctuation range; It is estimated that China’s soybean production will reach 25 million tons in 2030 and 27 million tons in 2035, which is lower than that of the United States, Brazil and other countries, but far higher than that of Canada, Australia Asia and India.

Key words: soybean（Glycine max L.）, production, simulation, prospect

中图分类号:

王禹, 李干琼, 喻闻, 冯瑶, 钟鑫, 刘然, 许世卫. 中国大豆生产现状与前景展望[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(21): 201-207.

WANG Yu, LI Gan-qiong, YU Wen, FENG Yao, ZHONG Xin, LIU Ran, XU Shi-wei. Present situation and prospect of soybean production in China[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2020, 59(21): 201-207.

参考文献

[1] 于晓秋,葛家麒,刘长海.组合预测方法在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用[J].数学的实践与认识,2007,37(24):27-32.
[2] 韩文革,葛家麒,于晓秋,等.多目标预测模型在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用[J].数学的实践与认识,2009,39(13):51-55.
[3] 商磊,赵军,韩晓增,等.基于田间试验的数学模型预测大豆产量初探[J].农业系统科学与综合研究,2008(2):167-171.
[4] 张启祥,张笑.影响夏大豆生育期的气象因子浅析[J].安徽农学通报,2008(15):135,154.
[5] 王萍,那济海,朱海霞,等.黑龙江省粮食产量结构与影响产量的气象因子分析[J].气象科技,2008(4):449-452.
[6] 于晓秋. 九三地区大豆产量模型和气象因子分析[J].黑龙江气象,2003(1):26-27.
[7] 姜丽霞,李帅,李秀芬,等.黑龙江省近三十年气候变化对大豆发育和产量的影响[J].大豆科学,2011,30(6):921-926.
[8] 赵秀兰,侯英雨.巴西大豆产量变化趋势与展望[J].农业展望,2010,6(7):33-35.
[9] 郑昌玲,王建林,宋迎波,等.巴西大豆产量预报方法研究[J].大豆科学,2010,29(3):420-423.
[10] 郑昌玲,宋迎波,张艳红,等.2016年秋收作物生长季农业气象条件评价[J].中国农业气象,2017,38(3):196-200.
[11] 王秋京,马国忠,李宇光,等.黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析[J].南方农业学报,2015,46(5):823-827.
[12] 温丹苹,李静,何朋飞.黑龙江省农业气象灾害与大豆产量的灰色关联分析[J].自然灾害学报,2017,26(4):56-62.
[13] 朱海霞,李东明,王铭,等.基于积分回归法黑龙江省作物产量动态预报研究[J].气象与环境学报,2018,34(3):86-92.
[14] 李长军,李秀珍,石军,等.日照市玉米产量的预测模型构建[J].湖北农业科学,2019,58(5):101-103.
[15] 殷瑞锋,徐雪高,张振,等.“十三五”以来中国大豆市场形势分析与展望[J].农业展望,2018,14(12):4-10.
[16] 石慧,王思明.大豆在中国的历史变迁及其动因探究[J].农业考古,2019(3):32-39.
[17] 张岩. 中国大豆发展现状分析[J].天津农林科技,2018(6):39-41.
[18] 薛志丹. 黑龙江省大豆种植结构优化及对策研究[D].哈尔滨:东北农业大学,2019.
[19] 王禹. 新形势下我国粮食安全保障研究[D].北京:中国农业科学院,2016.
[20] 潘晓卉. 东北地区大豆生产布局变化及影响因素分析[D].北京:中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所),2019.
[21] 王曙光. 农垦体系与中国大豆产业发展战略:国家农业安全视角[J].新疆农垦经济,2018(12):1-5,16.
[22] 杨树果. 产业链视角下的中国大豆产业经济研究[D].北京:中国农业大学,2014.
[23] 喻翠玲. 经济全球化下的中国大豆产业:价格、供给与贸易[D].武汉:华中农业大学,2006.
[24] 原梓涵,邵娜.大豆振兴计划实施背景下中国大豆市场分析及未来展望[J].农业展望,2019,15(6):4-9.
[25] 胡忆雨,朱颖璇,杨雨豪,等.1951—2015年中国主要粮食与油料作物种植结构变化分析[J].中国农业大学学报,2019,24(11):183-196.
[26] 许世卫. 农业信息分析学[M]. 北京:高等教育出版社,2013.
[27] 农业农村部.农业农村部办公厅关于印发《大豆振兴计划实施方案》的通知[EB/OL]. http://www.moa.gov.cn/nybgb/2019/02019 03/201905/t20190525_6315395.htm,2019-03-20.
[28] 陈锡文, 韩俊. 农业转型发展与乡村振兴研究[M].北京:清华大学出版社,2019.
[29] 王红蕾. 黑龙江省大豆产业振兴发展路径分析[J].黑龙江农业科学,2019(10):103-106.

中国大豆生产现状与前景展望

Present situation and prospect of soybean production in China

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	张文宇, 戴然欣, 陈松文, 李准, 曹凑贵, 汪金平. 不同生态区稻虾种养资源投入与经济效益分析[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(7): 1-6.
[2]	瞿思雨, 吴兆丹, 吴其玥, 景晓栋, 谈心阳. 基于超效率SBM-Malmquist模型的几内亚湾农业生态效率评价[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(6): 63-71.
[3]	王潇, 武晴云, 李中华, 冯剑. 双碳目标下农民专业合作社效率测度研究——基于Super-SBM和Malmquist-Luenberger模型[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(6): 192-198.
[4]	卢东宁, 思旭. 基于超越对数生产函数的农业生产弹性研究[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(4): 211-217.
[5]	闫振华, 赵树琪, 张华崇, 黄晓莉, 戴宝生, 张欣, 李蔚, 童瑞金. 不同施氮量对秸秆还田条件下棉麦轮作生产的影响[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 11-15.
[6]	彭洪兵, 宋健, 尹雯, 钱招东, 滕欣, 孟雪. 基于PLUS模型的鄂西山区耕地景观格局多情景模拟[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 51-59.
[7]	杨颖, 钱玉婷, 王霞, 谢标. 中国食物生产消费年际变化特征及食物供给安全分析[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 143-148.
[8]	孙吴婕, 王蕾. 考虑非期望产出与外部管理环境下的农业生产效率及其地区分异研究[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 214-220.
[9]	童彤, 魏君英, 何蒲明. 加入农民专业合作社对水稻种植户绿色生产意愿的影响——基于江汉平原的调研[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 227-232.
[10]	张楚安, 牛燕丽, 王乐军, 刘德强, 王媛, 张龑, 刘勇, 尹鹏, 李祥发. 卷烟生产车间混合气调及低温杀虫技术研究[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(10): 63-68.
[11]	王一西, 余陈稀. 财政支农补贴对农业全要素生产率的影响研究——基于中国省际面板数据的门槛效应检验[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(1): 202-208.
[12]	丁雪丽. 基于空间生产理论的农村空间转向研究——以JX省D村为例[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(1): 243-246.
[13]	李志芳, 沈新磊, 王锐. 基于水足迹的漯河市农业水资源空间特征分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(9): 24-26.
[14]	王红, 何海, 吴志勇, 徐征光, 张宇亮. VIC模型在季节性冻土区水文模拟适用性研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(8): 35-41.
[15]	尹慧慧, 毋兆鹏, 王珊珊, 王娟娟. 神经网络支持下的乌鲁木齐市土地利用格局及其模拟[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(7): 48-53.