15:07 ICT Thứ tư, 13/11/2019
CHỦ ĐỀ HỌC TẬP VÀ LÀM THEO TẤM GƯƠNG ĐẠO ĐỨC HCM CỦA VP ĐIỂU PHỐI NTM HÀ TĨNH "GƯƠNG MẪU, CHỦ ĐỘNG, TÂM HUYẾT, KHOA HỌC, HIỆU QUẢ"

Menu Hệ thống

Tư vấn chính sách
Dự báo thời tiết
Văn bản Pháp luật
Văn bản Pháp luật
Điều hành tác nghiệp Hà Tĩnh
Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn
Cổng Thông tin Điện tử Hà Tĩnh
Công báo Hà Tĩnh
Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Hà Tĩnh
Đường Giây nóng

Thống kê

Đang truy cậpĐang truy cập : 48

Thành viên online : 1

Máy chủ tìm kiếm : 2

Khách viếng thăm : 45


Hôm nayHôm nay : 8711

Tháng hiện tạiTháng hiện tại : 229675

Tổng lượt truy cậpTổng lượt truy cập : 33080830

TRANG CHỦ » Tin Tức » Nhà nông cần biết » Khoa học công nghệ


Đối tác chiến lược ngành in bạt quảng cáo

in bạt hiflex - in decal pp - in decal ngoài trời - in băng rôn

Trí tuệ nhân tạo và kiến thức giúp tăng năng suất ngô của các gia trại nhỏ

Thứ ba - 29/10/2019 22:50
Nông nghiệp dựa trên dữ liệu có thể làm tăng sản xuất của các hộ sản xuất nhỏ chịu đe dọa bởi thời tiết và biến đổi khí hậu, nhưng các nhà khoa học dữ liệu cần phải làm việc với nông dân và chính phủ. Bài học thành công của Colombia diễn ra như thế nào ?
Trí tuệ nhân tạo và kiến thức giúp tăng năng suất ngô của các gia trại nhỏ

Trí tuệ nhân tạo và kiến thức giúp tăng năng suất ngô của các gia trại nhỏ

Nông dân ở vùng trồng ngô Córdoba, Colombia đã trải qua tất cả: một năm mưa quá nhiều, một trận hạn hán kéo dài. Sản lượng ngô đã giảm và sinh kế của người nông dân trở nên bấp bênh.

Tình hình này đã thôi thúc một cách tiếp cận mới. Người nông dân cần các dịch vụ thông tin giúp đưa ra quyết định nên trồng giống ngô nào, khi nào nên gieo và cách quản lý cây trồng. Một dự án nghiên cứu ra đời với sự hỗ trợ của Chính phủ, Liên đoàn Ngũ cốc và cây họ đậu quốc gia Colombia (FENALCE) và các nhà khoa học dữ liệu lớn tại Trung tâm nông nghiệp nhiệt đới quốc tế (CIAT). Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các công cụ dữ liệu lớn, dựa trên dữ liệu mà nông dân đã giúp thu thập và sản lượng tăng đáng kể.

Nghiên cứu được công bố vào tháng 9 trên tạp chí Global Food Security, cho thấy cách học máy dữ liệu từ nhiều nguồn có thể giúp việc canh tác hiệu quả và hiệu quả hơn ngay cả khi khí hậu thay đổi.

Trong nghiên cứu kéo dài bốn năm, các nhà khoa học đã phân tích dữ liệu và xác minh các hướng dẫn phát triển để tăng sản lượng. Một số nông dân ngay lập tức làm theo hướng dẫn, trong khi những người khác chờ đợi cho đến khi họ được xác minh trong các thử nghiệm thực địa. Nông dân đã áp dụng bộ hướng dẫn đầy đủ do máy tạo ra đã thấy năng suất của họ tăng từ mức trung bình 3,5 tấn/ha lên hơn 6 tấn/ha. Đây là một sản lượng tuyệt vời cho ngô được tưới bằng nước trời trong khu vực.

Các hướng dẫn canh tác cũng giảm đáng kể chi phí phân bón và đưa ra lời khuyên về cách giảm rủi ro liên quan đến sự thay đổi của các kiểu thời tiết, trong đó nhấn mạnh vào việc giảm tác động tiêu cực của mưa lớn.

Các nhà nghiên cứu từ FENALCE đồng tác giả nghiên cứu, là một phần của chương trình của chính phủ Colombia nhằm cung cấp cho nông dân các lựa chọn để quản lý cả sự thay đổi thời tiết và biến đổi khí hậu.

Hàng năm, năng suất ngô trong khu vực nghiên cứu thay đổi tới 39% do thời tiết. Nông dân nhỏ trong quá khứ đã phải dựa vào kiến ​​thức của chính họ về cây trồng của họ và chấp nhận các khuyến nghị về chăn thường được phát triển bởi các nhà nghiên cứu cách xa môi trường của chính họ. Nghiên cứu cho thấy, kết hợp kiến ​​thức của nông dân với dữ liệu về thời tiết, đất và phản ứng của cây trồng với các biến số, nông dân ít nhất có thể bảo vệ cây trồng chống lại tác động của biến đổi khí hậu và ổn định năng suất ở mức cao hơn.

M.H (Theo Sciencedaily)/https://www.mard.gov.vn


 

Tổng số điểm của bài viết là: 0 trong 0 đánh giá
Click để đánh giá bài viết
Từ khóa: n/a

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn

 

Thư viện Hình ảnh

VIDEO

Video_hatinhtv.vn
I- Office
M-Office


Thăm dò ý kiến

Đánh giá kết quả thực hiện Chương trình NTM nên theo chỉ tiêu nào?

Số xã về đích (đạt 19/19 tiêu chí)?

Tổng số tiêu chí đạt chuẩn?

Tổng mức độ tiến bộ của tất cả các tiêu chí (theo phương pháp chấm điểm)?

Phương án khác?

Thời tiết - Tỷ giá