Прогнозирование сельского хозяйства

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

МГУ им.Огарева

Аграрный  институт

Кафедра технологии производства и переработки продукции  животноводства

Контрольная работа

По прогнозированию

Специальность: ТППСХП

   Автор : Мишина Карина

                                                            Руководитель работы: Кудряшов В.  Ю.

Саранск 2011

вопрос № 1.1.1. основные понятия о методах  прогнозирования.

Наиболее  распространенной в экономической  литературе является классификация  методов прогнозирования по степени  формализации, которая приводится на рисунке ниже (рис.1).

Методы прогнозирования (классификация  по степени формализации)

Формализованнные

Интуитивные (экспертные)

Логические

Статистические

• Метод комиссий
• Метод  мозговой атаки
• Метод Дельфи

• По аналогии
• Построение дерева целей
• Сетевые модели
• Дерево целей
• Прогнозный граф
• Дерево решений
• Прогнозная экстраполяция
• Прогнозирование на основе  регрессионных моделей
• Прогнозирование на основе индикаторов и индексов
• Прогнозирование сезонных колебаний

Информационное  моделирование

Стохастическое  моделирование

Структурное моделирование

Рис.1 - Классификация методов прогнозирования по степени формализации

В правой части схемы представлены формализованные методы, наиболее часто употребляемые для прогнозирования развития социально-экономических систем.  В пользу использования количественного подхода к прогнозному процессу, который реализуется на основе статистических методов,  можно привести следующие аргументы:

• Статистические методы прогнозирования входят в большинство известных статистических пакетов прикладных программ (ППП), таких как Statistica, SPSS и др. Соответственно, несмотря на довольно сложные математические вычисления при использовании большинства методов – они наиболее просты и требуют сравнительно небольшого времени для их применения и/или обновления оценок параметров.
• Представленные методы основываются на реальной статистической информации и поэтому относительно экспертных методов объективны.
• Требуют сравнительно небольшого объема данных (обычно один временной ряд), кроме того практически любой другой метод прогнозирования требует прогнозирования хотя бы одного временного ряда.

Интуитивные методы прогнозирования (основные из которых представлены в левой части рисунка) как научный инструмент решения сложных неформализуемых проблем позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Их сущность заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы.

В случае применения  методов экспертных оценок для предвидения результатов  развития  экономических объектов преимущественно реализуется качественный подход к прогнозному процессу.

Методы экспертных оценок “в чистом виде” используются в следующих случаях:

• отсутствие или недостаточное количество статистических данных об объекте ;
• объект прогнозирования чрезвычайно сложен для формализации, крупномасштабен или достаточно велик период упреждения прогноза;
• достаточно велик фактор неопределенности, связанный с будущим состоянием прогнозного фона:
• острый дефицит времени в связи с экстремальной ситуацией и др.

Экспертные методы прогнозирования, которые также называют интуитивными, по принципу действия можно разделить на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Индивидуальные оценки целесообразно использовать только тогда, когда есть очень компетентный специалист в сфере деятельности, подлежащей прогнозному исследованию. Индивидуальная экспертная оценка включает методы прогнозирования, основанные на использовании в качестве источника информации одного эксперимента. В зависимости от того, каким образом проводится опрос эксперта, индивидуальные экспертные оценки можно условно разделить на методы прямого и анонимного экспертного опроса. К первой группе относятся методы интервью и психоинтеллектуальной генерации идей, а ко второй - аналитическая индивидуальная оценка (докладные оценки), метод сценария, морфологический анализ и др. При аналитической индивидуальной оценке эксперт анализирует представленную ему совокупность достоверных и разнообразных сведений по исследуемой проблеме.

Метод построения сценария – аналитический метод прогнозирования, основанный на установлении логической последовательности состояний объекта прогнозирования и прогнозного фона во времени. Преимуществом разработки сценария является необходимость детальной проработки экспертом будущего состояния и альтернативных путей развития объекта, что могло быть упущено, если бы эксперт обсуждал прогнозируемые варианты поверхностно, а не с общих позиций. Недостатком методов индивидуальной экспертной аналитической оценки является необходимость использования специалиста, энциклопедически информированного в различных смежных областях знаний, что на практике очень проблематично.

Морфологический анализ – метод прогнозирования, основанный на построении матрицы характеристик объекта прогнозирования и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний этих значений. Важнейший принцип морфологического анализа, проводимого экспертом с целью прогнозной оценки развития какого-либо объекта, состоит в рассмотрении и систематизации по всем без исключения возможным аспектам изучаемой проблемы. Недостатком метода является субъективность выбора наилучшего варианта решения проблемы, а достоинством - возможность широкого использования ЭВМ для “перебора” альтернативных решений.

Методы коллективных экспертных оценок представляют собой попытку повысить степень объективности мнений экспертов , увеличить достоверность коллективного суждения . Метод коллективного экспертного опроса – метод прогнозирования, основанный на выявлении обобщённой объективированной оценки экспертной группы путём обработки индивидуальных независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу.

Методы коллективной экспертной оценки могут осуществляться путём непосредственного  опроса экспертов (метод комиссии, методы коллективной генерации идей), а  также “заочно” с помощью анкетирования (метод “Дельфи”, эвристическое прогнозирование и др.). Первая группа методов может быть отнесена к “зависимому интеллектуальному эксперименту”, так как каждый эксперт “лицом к лицу” должен аргументировать или отстаивать своё мнение, в идеале независящее от мнения большинства, от личностного восприятия и эмоциональной окраски отдельных суждений и т.д., что на практике весьма затруднительно. Вторая группа методов характеризует “независимый интеллектуальный эксперимент”, когда с помощью анкет, обеспечивающих анонимность экспертов и возможность всесторонне обдумать свою точку зрения, выявляется достаточно согласованное мнение экспертной группы. Согласованность суждений достигается путём многоэтапного (два, три и более раз) анкетирование экспертов, причём итоговые характеристики каждого предыдущего этапа доводятся до сведения всех без исключения экспертов с просьбой мотивировать своё суждение, если оно в достаточной степени отлично от усреднённой оценки.

Таким образом, можно сделать вывод, что сущность экспертного метода состоит в проведении интуитивно-логического анализа проблемы, выполняемого привлечёнными для этой цели специалистами экспертами, обладающими необходимым профессиональным образованием, опытом и интуицией.

ВОПРОС № 1.1.8. СУЩНОСТЬ МЕТОДОВ  ПРОГНОЗНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ.

  Определим  прогноз валового сбора зерна  в 2000г. с помощью экстраполяции  динамических рядов и полученный  результат сравним с данными  экспертов.

Исходной  информацией для экстраполяции  являются временные ряды.

При экстраполяции  предполагается, что:

• текущий период изменения показателей может быть охарактеризован плавной траекторией - трендом;
• основные условия, определяющие технико-экономические показатели в текущем периоде, не претерпят существенных изменений в будущем, то есть в будущем они будут изменяться по тем же законам, что в прошлом и настоящем;
• отклонения фактических значений показателей от линии тренда носят случайный характер и распределяются по нормальному закону.

Прогнозное  значение рассчитаем, используя табличный  процессор Excel.  Исходный динамический ряд представлен в таблице 1. Так как первая половина ряда имеет существенные колебания, вызванные в основном влиянием внешней среды: политические события, социально-экономические факторы, изменения границ области и т.д., то в качестве ретроспективной информации возьмем данные с 1970 года.

Таблица 1 - ВАЛОВОЙ СБОР ЗЕРНА В 1913 - 1999 г.

(в  первоначально-оприходованном весе)

(в  хозяйствах всех категорий)

Представим  информацию графически.

Рис.4 - Прогноз  валового сбора зерна экстраполяцией динамического ряда

 Прогнозное  значение валового сбора для  2000 года равно 2500 тыс.тонн, что превышает результаты экспертной оценки.

При принятии управленческого решения должны быть учтены результаты, полученные и  наивными, и экспертными методами.

ВОПРОС № 2.1.5. ЗНАЧЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ПОВТОРЯЕМОСТИ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ  МОЛОЧНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ.

Основные  положения. Племенная работа базируется на селекции, т.е. отборе животных из существующей популяции. Без селекции каждая особь имеет равные возможности для размножения. Посредством отбора можно создать благоприятные условия для размножения желательных животных.

Признаки, улучшаемые селекцией, делят на две  большие группы - качественные и  количественные. Признак называется качественным, если его проявления можно разделить на качественно  различные категории. К качественным признакам относят масть, цвет и  блеск шерсти, группы крови, рогатость или комолость и т.п. Качественные признаки наследуются в соответствии с законами Менделя, и мало зависят от внешних условий. Большинство же хозяйственно-полезных признаков относятся к количественным. Количественные признаки могут принимать различные значения в пределах широких границ. В формировании количественных признаков принимают участие множество наследственных задатков. Определить долю влияния каждого из них в отдельности не представляется возможным, поэтому селекционеры в своей работе долгое время не могли с каким-либо успехом использовать даже очень усложненные менделевские схемы. К середине 30-х годов 20 века было установлено, что в генетике количественных признаков интерес представляет не эффект отдельных генов у определенных особей (который вообще неизмерим), а наследование признака в группе особей (популяции), например в породе или части этой породы. Поэтому генетику количественных признаков иногда называют популяционной генетикой, хотя в генетике популяций изучается также и поведение качественных признаков (например, групп крови). Главной задачей популяционной генетики является исследование генетического строения популяций статистическими методами и изменение строения этих популяций при воздействии каких-либо факторов (селекции, мутации).

Понятием "популяция" в генетическом смысле обозначается совокупность плодовитых при скрещивании друг с другом особей, обладающих наибольшим сходством между собой, нежели с особями других популяций. Природные популяции отличаются также общностью заселяемой территории. Типичным примером популяции в животноводстве является порода. Сохранение и усиление хозяйственно-полезных признаков в популяции происходит благодаря получению нового поколения. Чем короче интервал между поколениями, тем быстрее будут получены животные с желательными признаками и тем быстрее можно будет достичь нужного результата. Достижение поставленной цели в селекции зависит не только от времени, в течение которого ведется работа, но и от численности популяции. При этом во внимание берется не вся популяция, а только та ее часть, которая участвует в размножении, т.е. эффективная численность популяции. В целом успех селекции по тому или иному признаку определяют следующие факторы:

• величина изменчивости селекционируемого признака;
• разница между средней величиной селекционируемого признака у отобранных животных и средней величиной этого же признака в популяции (селекционный дифференциал);
• доля генотипической изменчивости в общем фенотипическом разнообразии признака, т.е. наследуемость;
• число отобранных признаков и генетическая связь между ними;
• интервал между поколениями, который определяется как средний возраст родителей при рождении потомства, предназначенного для получения следующего поколения.

Проявление  того или иного признака обусловлено  влиянием внешней среды и генотипа. В селекции важно оценивать генетические параметры популяции, к главным  из которых относятся изменчивость, наследуемость, повторяемость и  сопряженность признаков.

Наследуемость - это доля генотипической изменчивости в общем фенотипическом разнообразии признака. Доля генотипической изменчивости выражается коэффициентом наследуемости (h2), величина которого изменяется от 0 до 1 в долях единицы или от 0 до 100 в процентах. Чем больше величина h2, тем выше наследственная обусловленность изменчивости.

Как уже  отмечалось, действие генов на тот  или иной признак происходит в  результате их разнообразного взаимодействия. Основные формы действия генов на селекционируемые признаки следующие:

• Комплементарное - проявление какого-либо признака, обычно качественного, только при совместном действии нескольких генов.
• Полимерия - действие многих генов на один количественный признак (удой, жирность молока, живую массу). Наибольшее распространение имеют такие случаи, когда по мере увеличения числа генов усиливается развитие признака. Такое складывающееся действие многих генов получило название аддитивного.
• Эпистаз - преобладание одного доминантного гена над другим, неаллельным доминантным геном.
• Новообразование - появление совершенно нового признака при взаимодействии нескольких генов.
• Плейотропия - действие одного гена на ряд признаков.
• Модификация - усиление или ослабление одним геном действия другого гена.

Общая доля генотипической изменчивости слагается  из всех перечисленных влияний генов  на изучаемый признак. Однако для  селекции количественных признаков  важна только та доля в общей генотипической изменчивости, которая обусловлена  аддитивным действием генов, поскольку  особые сочетания генов, вызывающие появление эпистаза, доминирования и др., обычно не воспроизводятся в потомстве.

Наиболее  точно определить степень наследуемости  можно лишь в условиях, когда в  популяции происходит свободное  скрещивание (панмиксия). Однако в популяциях, с которыми приходится работать селекционерам (стадо, линия, порода), обычно не выдерживается принцип панмиксии - широко используются отдельные выдающиеся производители, осуществляются заказные спаривания и т.д.

Невыполнение  указанных условий приводит к  ошибкам в определении величины изменчивости, обусловленной генотипом. В этом одна из причин того, что прогноз  отбора на основе показателей коэффициента наследуемости не всегда совпадает  с фактически полученным результатом.

Для вычисления коэффициентов наследуемости предложено несколько методов, в том числе  удвоение коэффициента корреляции или  коэффициента регрессии между признаками родителей и потомства (дочь - мать) или учетверение коэффициента корреляции между полусибсами. При этом учитывается потомство не одного, а нескольких производителей.

Для количественных признаков, развивающихся под влиянием наследственных факторов и факторов среды, деление изменчивости на генотипическую и паратипическую в значительной мере условно. Отсюда и определенная условность величины коэффициента наследуемости. Даже для одного и того же признака он может в значительной степени колебаться под влиянием генетического разнообразия популяции, условий кормления и содержания.

Большие различия в величине показателей  наследуемости подтверждают их тесную связь с породой, условиями кормления  и содержания, уровнем и направлением племенной работы, указывают на возможность  использования коэффициента наследуемости  только для конкретного стада.

Коэффициенты  наследуемости различных признаков  у молочного скота

Поскольку на величину коэффициента наследуемости  оказывает влияние множество  факторов, то важна не абсолютная, а  относительная его оценка. В практической селекции высокие (h2=0.40) и, отчасти, средние (h2=0.20..0.4) коэффициенты наследуемости  указывают на возможность применения в стаде в качестве основного  метода селекции отбора по собственной  продуктивности, а низкие (h2=0.2) - на необходимость  усиления внимания к отбору по качеству потомства. Коэффициенты наследуемости  могут быть использованы для прогнозирования  эффекта селекции, который рассчитывают по формуле:

E=S x H2/i, где

Е - эффект селекции;

S - селекционный  дифференциал;

h2 - коэффициент  наследуемости;

i - интервал  между поколениями.

На развитие признаков организма наряду с  наследственными факторами большое  влияние оказывают условия среды. Одни признаки сохраняют довольно устойчивое ранговое положение в изменяющихся условиях среды, другие весьма заметно  реагируют на эти изменения. В  меньшей степени условия среды  влияют на те признаки, изменчивость которых характеризуется более высокой генетической обусловленностью. Такие признаки имеют высокую повторяемость.

Коэффициент повторяемости:

Повторяемость - степень соответствия между показателями продуктивности в одной и той  же группе животных, но в разных условиях или в разном возрасте. Повторяемость  определяют по коэффициенту корреляции величины признака у какой-либо группы животных в разные сезоны и годы. Коэффициент повторяемости можно  использовать для прогноза продуктивности при отборе животных в раннем возрасте, для оценки генеральной разнообразности  в стаде, группе; является верхним  пределом коэффициента наследуемости, применяется в качестве меры ошибки опыта и с его помощью можно  судить о надежном использовании  поправочных коэффициентов на возраст, кормление.

Установлена высокая повторяемость удоев  коров за первые 3 месяца лактации и  удоев за 305 дней (от 0,80 до 0,90), за смежные  лактации ( от 0,37 до 0,60), за первые 3 лактации и их пожизненной продуктивностью (от 0,82 до 0,91). Повторяемость этих показателей в условиях выровненного по годам кормления выше (от 0,60 до 0,75). Небольшая величина повторяемости обнаружена между живой массой телят при рождении и массой во взрослом состоянии (r=0.19).

ВОПРОС  № 4.1.3. ПРОГНОЗ МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ.

Производство молока исчисляется  по среднегодовому поголовью коров  и среднему удою на 1 корову. Плановый удой в среднем на 1 корову определяют путем сложения возможных годовых удоев всех коров и деления суммы на среднегодовое поголовье коров.

     Основным элементом материально - производственной базы животноводства являются корма. Первостепенное значение имеют их количество, состав и качество.

Наличие достаточного количества и высокого качества кормов позволяет значительно  увеличить надои молока.

Под кормовой базой хозяйства понимают размеры  и состав источников поступления  кормов, их объем, ассортимент, качество, а также организацию производства, заготовки хранения и использования. Главная цель организации кормопроизводства - всемерное увеличение производства экологически чистой и дешевой продукции  животноводства в полноценных кормах.

Вся земля, закрепленная за хозяйством, составляет его общий земельный фонд, состоящий  из различных угодий.

В структуре  площадей под кормовыми культурами имеются изменения. Значительную долю в структуре площадей под кормовыми  культурами занимают многолетние травы, так как они используются для  заготовки сена, силоса, получения  зеленой массы на корм скоту и  имеют высокую урожайность.

Ведь именно корнеплоды способствуют поддержке продуктивности животных на должном уровне, но не во всех хозяйствах их выращивают.

Зерном  обычно хозяйство обеспечивается самостоятельно, также хозяйство обеспечивается самостоятельно силосом.

Основным  источником обеспечения животных кормами  в  хозяйстве является собственное  их производство. Закупаются только те виды кормов и добавок, производство которых в хозяйстве невозможно, к таким кормам относятся патока, шрот.

          Первоосновой высокоэффективного молочного скотоводства является создание надежной кормовой базы.

Развитие  кормовой базы должно идти по пути улучшения  и увеличения полевого производства кормов, рационального использования  пашни, резкого повышения продуктивности естественно - природных кормовых угодий, совершенствования технологии заготовки  и хранения кормов, значительного  увеличения производства комбикормов  и белково - витаминных добавок, более полного обеспечения синтетическими кормовыми средствами промышленного производства.

При повышении  концентрации поголовья на фермах необходимо создавать кормовые и улучшенные сенокосы. Основным источником летних кормов должны стать зеленые пастбищные корма, получаемые с долголетних  культурных пастбищ, а задачей кормовых севооборотов является обеспечение  животных на стойловый период содержания силосом, сеном, корнеклубнеплодами и т.д.

Для обеспечения  полноценного кормления в достаточном  объеме необходимо получать не менее 38 ц корм.ед. с 1 га кормовой площади. Чтобы обеспечить требуемую продуктивность кормовых угодий, необходимо вносить на 1 га не менее 5 ц.д.в. минеральных удобрений и 10-20 т органических.

Необходимо, основываясь на опыте передовых  хозяйств внедрять новые технологии по заготовке и переработке кормов, что приведет к снижению себестоимости 1 ц корм.ед. и создаст лучшие условия для роста экономической эффективности молочного скотоводства. Так же большое внимание следует уделять повышению качества кормов, соблюдению полноценных рационов, сбалансированных по всем элементам питания, это приведет к снижению расхода кормов на 1 ц продукции, повышению их усвояемости и отдачу продукцией на 15-20 %.

Повышение продуктивности животных в значительной степени можно достигнуть в результате снижения потерь молока, вызываемых заболеванием коров маститом. Для этого необходимо строго следить за соблюдением правил доения, регулярно исследовать коров  на субклинические формы маститов и  своевременно лечить на ранних стадиях. Важно следить за опытом передовых  хозяйств.

Основным  резервом повышения рентабельности производства и реализации молока является рост прибыли. Прибыль, в свою очередь, зависит от цены реализации к себестоимости  единицы продукции. Цену реализации можно повысить путем улучшения  качества продукции и реализации ее на более выгодные рынки сбыта, увеличением производства продукции и ее реализации.

Добиться  увеличения производства молока в хозяйстве  можно путем расширения поголовья  дойных коров до планового с сохранением  фактического удоя.

Снизить себестоимость продукции можно путем внедрения на обычные фермы промышленной технологии производства молока, при этом на план выступает замена ручного труда механизированным и экономия на этой основе затрат живого труда и фонда его оплаты при росте производительности. Так же на снижение себестоимости продукции существенно влияет улучшение качества кормов, что ведет к высокой их окупаемости и снижению потерь.

Список используемой литературы

1. Меркурьев Е.К Биометрия в селекции и генетики сельскохозяйственных животных. – М., 1969.

2. Жебровский Л.С. Прогнозирование молочной продуктивности крупнорогатого скота / Л.С, Жебровский, А.Д. Комисаренко, В.Е. Митютько – Л.: Колос. Ленинг. Отд-ние. 1980.

3. Кирина Л.И. Животноводство.- М.: Колос,1985.

4. Эйснер Ф.Ф. Племенная работа с молочным скотом. – М.: Агропромиздат, 1986.

5.Бешелев  С.Д.,Гурвич Ф.Г.Математико-статистические методы экспертных оценок.2-е изд. перераб. и доп. М: Статистика. 1980-263с.

6.Бобровников  Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование в управлении техническим уровнем и качеством прдукции: Учеб. Пособие.-М:Издательство стандартов. 1984-232с.

7.Кузьбожев Э.Н. Экономическое  прогнозирование (методы и модели): Учеб. пособие.( Курск. гос. техн. ун-т Курска), 1997 –84с.

8.Литвак Б.Г. Экспертные оценки  и принятие решений .  М: Патент, 1996-217с.