未来5年我国农药用量趋势预测

笫４９卷第５期　农药　Ｖｏ１．４９．ＮＯ．５　２０１０年５月　ＡＧＲｏＣＨＥＭＩＣＡＬＳ　Ｍａｙ　２０１０　未来５年我国农药用量趋势预测　邵振润　，唐启义　，束放　，彭奇　，程家安　（１金国农业技术推广服务中心，北京１０００９３；２．浙江大学农业与生物技术学院，杭州３１００２９）　摘要：基于对我国农药用量影响因素的分析，建立Ｌｏｇ　ｃ预测模型，并对模型中参数ｋ值进行分析，对我国３大类农　药需求进行了预测。结果表明：其中杀虫剂的使用量减少，杀菌剂、除草剂的使用量增加，并预￣２０１２年我国农　业用药为３２．２６～３２．８６万吨。　关键词：农药需求预测；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ１９－＿Ｉ归模型；农药市场　中图分类号：ＴＱ４５０　文献标志码：Ａ　文章编号：１００６—０４１３（２０１０）０５．０３１７．０４　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｐｅｓｔｉｃｉｄｅ　Ｍａｒｋｅｔ　Ｔｒｅｎｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｎｅｓｔ　Ｆｉｖｅ　Ｙｅａｒｓ　ＳＨＡＯ　Ｚｈｅｎ—ｒｕｎ　，ＴＡＮＧ　Ｑｉ—ｙｉ　，ＳＨＵ　Ｆａｎｇ’，ＰＥＮＧ　Ｑｉ　，ＣＨＥＮＧ　Ｊｉａ－ａｎ　（１．ＮａｔｉｏｎａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｏｍｏｔｉｏｎ　ＳｅｒｖｉｃｅＣｅｎｔｅｒ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９３，Ｃｈｉｎａ；　２　Ｚｈ￣ｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ａｇｒｉｃｕｌｕｔｒｅ　ａｎｄ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３　１００２９，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｌｎ￣ｔ：Ｂａｓｅ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｔｈｅｏｒｙ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｋ　ｖａｌｕｅ　ｔｏ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｈｅ　ｔｈｒｅｅ　ｍａｊｏｒ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｐｅｓｔｉｃｉｄｅｓ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ，ｗｈｉｃｈ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｉｎｓｅｃｔｉｃｉｄｅｓ　ａｎｄ　ｉｎｃｒｅａｓｅ　ｕｓｅｄ　ｏｆ　ｆｕｎｇｉｃｉｄｅｓ，ｈｅｒｂｉｃｉｄｅｓ．Ｉｔ　ｉｓ　ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ　ｔｈａｔ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ｉｎ　２０１２　ｙｅａｒ　ｔｏ　３２２６００—３２８６００　ｔ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｐｅｓｔｉｃｉｄｅ　ｄｅｍａｎｄ　ｆｏｒｅｃａｓｔ；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ；ｐｅｓｔｉｃｉｄｅ　ｍａｒｋｅｔ　农药需求预测意义重大”。　。目前由于国外农药生　１　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的建立　产厂商少、规模大，主要以生产原药为主，公司的主要产　研究数据源自１　９８７—２００７年各年度《全国植保专业　品组成相对单一，农约市场预测和评估主要由一些大的　统计资料》及《中国农业统计资料汇编ｆ１９４９－－２００４１　。　跨国公司根据作物面积、病虫草鼠害发生态势、气象情　根据研究结果　，从作物病虫草鼠害发生、社会经济技术　况、历史资料以及农业政策等进行，￣ＷＦｒｅｅｄｏｎｉａ　Ｇｒｏｕｐ　ｌｎｃ．　变革、农业生物技术的进步、病虫草害抗药性、地理环境　专门从事美国市场研究。农药需求，预测对象有多个方　及生态条件以及气候变化对农药用量的影响分析，建立　面，如不同场所（如草坪、庭院等）和不同国家（如美同、法　预测模型，对我国各大类农药的需求量进行了预测。　国等１的农药需求；预测内容则包括供需趋势及背景分　农药需求定量预测，Ｓｕｎｄｉｎｇ等建立基于害虫种群消　析；采用方法主要是聘请分析专家、访问农药企业及用　长过程几何布朗运动（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ　Ｂｒｏｗｎｉａｎ　Ｍｏｔｉｏｎ）模型，　户以及收集二手资料进行综合分析。我国因农药生产　结合害虫为害损失估计、市场信息，预测作物生长季节的　厂家多而小、农药品种繁杂，加上我国幅员辽阔、生态　农药需求　。Ｔｈｏｍａｓ采用联立方程形式，综合考虑用药成　环境差异大，故农药市场预测难度较大。我国农作物农　本、综合治理水平、作物产量与收益及气象因子等，确定作　药用量需求预测始于１　９７８年。预测二Ｔ二作一般根据作物　物生长季节内农药需求　。但长期或超长期农药用量需　种植情况、病虫害发生趋势、主要经销商进货计划及数　求定量预测，目前尚未见报道。目前有多种可用于定量预　量、库存，结合历史资料等，得出一个估测的数值。这种　测的数学方法可以用于预测研究，但考虑到我国农药用量　方法对宏观决策发挥了一定作用，但是预测宽泛，精确　趋势实际情形，这里选择“ｓ”型Ｉ￣ＯＬｏｇｉｓｔｉｃ模式进行预测研　度不高”　。　究。因为许多研究表明很多自然现象的动态进程都遵循　农药需求预测应综合考虑病虫草鼠害的发生面积和　某种“ｓ”型的发展进程‘“０。　发生程度、农产品和农药市场价格、生产技术的进步、种植　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型有２个主要特征：１　１为有限的增长，即　业结构调整、国家宏观调控等影响因子。为提高预测准确　ｆ时刻的数量增长总会在一定的界限值内；２１数量的增　性，在分析了影响农作物农药用量的各种因素基础上，尝　长一般都有一个由加速扩展到减速增加的转折点，即　试进行农药需求的中长期预测　。　“拐点”。尽管不同的数量增长过程需用不同的Ｓ型方程　收稿日期：２００９—１２－２６，修返日期：２０１０－０３一Ｏ１　基金项目：国家８６３计划项目（２００６ＡＡ１０Ｚ２１７）；农业公益性行业科研￣（２００８０３００３）；农业部高度农药替代项目［２ｏｏ５￣Ｉ（Ｎ保）函１７号】　作者简介：邵振润ｆｌ９５７一）．男，推广研究员，从事农药械安全使用堆广］　怍。Ｔｅｌ：０１０．５９１９４５２３，Ｅ—ｍａｉｌ：ｓｈａｏｇｏｏ＠ａｇｒｉ．ｇｏｖｃｎ。　通讯作者：唐启义ｆ１９５７一），男，湖南桃源人，教授．从事植保信息技术、农作物病虫预测预报、昆虫数学生态以及统计分析计算机软件等方面的研究和开　发工作。Ｔｅｌ：０５７　１．８６９７　１　８９２，Ｅ．ｍａｉｌ：ｑｙｔａｎｇ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ　ｃｎ　３１　８　农药ＡＧＲＯＣＨＥＭＩＣＡＬＳ　３　５ｅ＋５　第４９卷　来描述，但其基本形式是相同的。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程的模型为：　Ｎ，－　ｌ＋ｅ　ｎ　３　０ｅ＋５　２　５ｅ＋５　２０ｅ＋５　式中：ｆ为时间　Ｎ，Ｙ￣ｔ时刻的农药需求量　ｋ为某类农药最大需求量　鉴１　５ｅ＋５　１　＋５　５　０ｅ＋４　应用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型于农药需求预测建模分析，其Ｎ『与ｔ　均是已知的，ｋ、ａ、ｂ是待求参数。参数ｋ虽然可以由历史数　ｌ９９０　１９９２　１９９４　Ｉ９９６　ｌ　＃　２０（１０　２００２　２‘１０４烈ＪＵｂ　年份　图１　１９９１－－２００６年农药销售量　据进行非线性最小二乘估计得到，但历史数据并非十分精　准，故由方程直接估计出来的ｋ值不尽合理。因此采用经　验方法确定参数ｋ值。　以杀虫剂最大用量为基础，进一步研究杀菌剂和除草　剂的最大用量。如前所述，当地理生态条件一定、作物相对　稳定情况下，杀虫剂、杀菌剂和除草剂的用量应达到一个相　２农药用量具有上限　在一定的地理区域内农药用量趋势，其系统边界是容　对稳定的比例系数。在杀虫剂饱和容量ｌ值已知情况下，推　断杀菌剂和除草剂等其他农药需求饱和容量ｋ值。目前随　着农业种植结构调整的逐渐深入，国内部分地区旱地与经　易界定的。如对我国农药用量的趋势分析，首先作物的种　植面积相对稳定，因此农药用量不会无限地增长，且人口　济作物种植面积增加，除草剂和杀菌剂需求相应增加。　增长、社会需求都将有一个相对稳定的上限。因此农药用　量虽然目前在不断增加，但必有一个极限用量ｒ上限１。因　此农药需求趋势预测的开展是可行的。　张一宾　州认为：自２１世纪以来，全球除草剂市场为稳　中有升，２００１—２ｏ０４年上升了２１．３４％，即使比２０００年，也　上升了ｌ３．７８％。杀菌剂亦年年有增且增长加快的趋势，　２００１－－２００４年上升了５６．０９％，较２０００年也上升了３８％。但　农药用量上限因作物病虫草鼠害的类别而异。这里　是杀虫剂在本世纪中连续出现下降，并于２００３年出现低　选择“Ｓ”型的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模式进行预测研究。　谷。尽管在２００４年反弹并出现新高，但较之除草剂和杀菌　２．１农药用量趋势预￣ｇＬｏｇｉｓｔｉｃ模型ｋ值分析　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型中参数ｋ值的分析，是基于如下几个　方面的事实：经过我国半个多世纪农药工业的发展，杀　虫剂的用量在近１Ｏ年来已趋于饱和，２００１年全国用量　剂的增速只能算保持平稳。　嚣　丑　上Ⅱ　达到１９５０５１．６３　ｔ，应用１９９ｌ一２０Ｏ６年资料ｆ见图１）做时　间序列Ｄａｎｉｅｌ趋势检验，表明１０２年来杀虫剂用量已　磊　ｊ（Ｉ《　搂　没有增长趋势，只是在一定的水平上波动。基于此可　将历史上的最大值（１９５　０５１．６３　ｔ）作为杀虫剂用量饱和　容量近似值。考虑到资料样本有限ｆ１９９１—２００６年１，故　取一个调整系数（０．９５），这时农药用量的最大极限值为　按图　１９５０５１．６３／０．９５＝２０５３ｌ７，该值即设定为杀虫剂需求预测　个农药需　但应注意　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型里面的ｋ值。　是有差异　表１　２００４年世界各大区农药市场　由表１可见：农药市场栏目是杀虫剂、杀菌剂和除草剂　对我国农药需求的预测，按亚洲杀虫剂占３７．４２％、杀菌剂占　３大类农药占整个农药市场的９２％，另外还有１％为杀鼠剂，　２１．１１％、除草剂占３３．４７％、并考虑转基因技术会使得除草剂　５％为植物生长调节剂，２％为其他农药种类的假定校正数。　市场扩大、杀虫剂市场下降，结合作者综合分析　将各大　第５期　邵振润，等：未来５年我国农药用量趋势预测　３１９　类农药市场比例确定为杀虫￣１３５％，杀菌剂占２２％，除草　剂占３５％。按此比例，在杀虫剂的饱和容量为２０５３１７　ｔ　《　的前提下，估算各类农药的极限容量见表２。　表２我国各类农药饱和需求量（ｋ值）估算结果　哇　竖　震　掘　垛　｛卿　稍９９｛９鹕棚妒｛　毫ｏ０　码ｏ０｛　年份　６　洼：实线为观察值，虚线为拟合值　应用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型方程，根据图１农药用量和表２中饱和　容量，可建立各类农药预测模型，并进行趋势预测分析。　２．２农药用量趋势预测分析　如前分析指出，杀虫剂用量目前已接近饱和水平，为　统一建模起见，仍采￣ＪＬｏｇｉｓｔｉｃ模型拟合各年度农药用量。　杀虫剂用量趋势预测模型为：　２０５３１７　Ｎ　＝—‘—　１＋ｅ－０　８８２６－０．００５９１ｉ（ｔ－ｉ　、　实际上，由于２０００年以来农药用量在一定水平上波　动很大，＆　且趋势用量接近水平，睁５　４　３　２　１　故该模型拟合效果不是很　好，相关系数仅０．０４７。模型反映的仅是ＬｏｇｉｓｔｉｃＩ￣Ｉ归模型　后期的接近饱和容量水平部分，故不能很好地用于趋势　预测。因此对杀虫剂需求量应用时间序列季节叠加趋势　模型　”进行预测分析，分析结果为周期均值参数ａ＝０．０ｌ，　周期内斜率参数口＝０．０ｌ，周期增量７－－－０．０１，得周期均值　Ａ：１　５３　２３４．７７７　７６，斜率Ｂ＝７８６．０２６　２４，预报模型为：　Ｘ（ｆ）＝ｌ　５　３２４．７７７　７６＋７８６．０２３　２４￣＋ｄ　均方误差为９　８４８．６６５　８８。模型历史数据实际值和拟　合值曲线见图３。　嗍　～　牛份　洼：杀虫剂预测叠加趋势模拟合情形ｆ实线为实际值，虚线为拟合值）　图３模型拟合结果曲线图　同样，应用ＬｏｇｉＳｔｉｃ回归模型进行杀菌剂需求趋势预　测，建立回归模型，其相关系数为０．９６８１，其相关程度较　高，能解释近几年杀菌剂用量趋势的变化，其需求用量趋　势预测模型为：　１２９０５６　＝——　‘ｌ＋ｅ１　３３６８ｑ）．０９７６７５（ｔ－Ｉ　应用该模型对历史数据进行拟合，其实际值和拟合值　曲线见图４。基本能反映杀菌剂的实际情形。　图４历年杀菌剂用量Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型拟合情况　除草剂趋势预测分析仍采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型进行。　建立的回归模型其相关系数为０．９５９　５，相关程度也较高，　即能较好地解释近几年除草剂用量趋势的变化，其用量需　求趋势预测模型为：　２０５３７　￣．＝—‘　—　１＋ｅ２．５８６１　Ｏ．１１０１　３｛ｔ　ｉ　、　应用该模型对历史数据进行拟合，其实际值和拟合值　曲线见图５，拟合程度亦较理想。　￣　，ｏｏ０ｏ｝　　。／　．一　１００００｛　两　洼：实线为观察值，虚线为拟合值　图５历年除草剂用量Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型拟合情况　基于历史资料，建立的杀虫剂、杀菌剂及除草剂需求　用量的时间序列或Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，对未来几年的需求　进行预测，得到预测结果见表３。　表３　２０１　０＿－２０１　５年３大类农药用量趋势预测　（Ｉ）　从表３可以看出：从现在起到２０１５年，３大类农药的需　求趋势各有特点。　杀虫剂需求总体略呈下滑趋势。需求量增减与虫害　的发生程度、害虫抗药性、高毒农药削减以及转基因作物　等多种因素相互作用有关。近年来，在人类对生存环境质　量的要求越来越高、农产品出口屡屡受阻、国外贸易技术　壁垒日益扩张的形势下，各级农业技术推广部门大力呼吁　使用高效、低毒、低残留的新型、环境友好型农药，并积极