Hass Avocado的生产和贸易在全球范围内迅速扩展,消费者对质量,安全性和可持续性的需求不断提高。最近十年,在几个比较优势之后,东非的贡献大大增加了。但是,尽管最近进行了大量的公共和私人投资,但乌干达的HASS生产和出口滞后落后于邻国。这主要是由于该行业有限的组织,导致市场零散的市场,其社会经济,环境和农艺状况不同。因此,对这些可变生产系统的有限数据和见解会对该行业的干预和投资的有效性产生负面影响。在这项研究中,在乌干达中随机选择了Hass鳄梨生产商。现场访问包括农场和现场调查,生产区域的GPS映射以及用于湿化学分析的土壤采样。描述性统计,多元逻辑回归和ANOVA用于评估农场和现场特征对生产实践以及获得咨询服务和认证的影响。农业系统和动态的特征是评估人口统计学,经济数据,营销,农民组织以及农业和养分管理,灌溉,害虫和疾病控制以及收获后的管理。结果表明,乌干达的零散且不成熟但不成熟的HASS部门。与Farmer相信土壤适合Hass Avocado相比,土壤分析表明,迫切需要特定于现场的土壤管理干预措施。生产主要发生在没有投入或有限的投入(即肥料,农药,灌溉),使用手动劳动(家庭或雇用)的中小型领域中,但缺乏关键的基础设施,农艺知识,扩展服务,扩展服务以及进入市场。实施良好的农艺实践和获取投入和咨询服务似乎主要与农场和田野规模有关,并且在较小程度上受农民时代,果园年龄和农业生态学的影响,而农民组织/协会的成员目前似乎带来了有限的收益。这项研究重点介绍了乌干达Hass行业的几个比较优势和机会,并确定了针对可持续鳄梨行业的未来投资和干预措施所面临的优先挑战。
ASB于1991年启动,以解决斜线和燃烧农业的农艺,环境,社会和政治含义。主要活性是对土地清理和随后的土地使用的模式进行表征,并量化碳库存的变化。m Ethods:在巴西,喀麦隆和印度尼西亚的94个地点的植被,垃圾和土壤中测量了碳库存。每个国家采样的地点都包含未受干扰或有选择性登录的森林,作为代表增加土地使用强度的参考点和系统。
本演讲将重点讨论在数字农业背景下将研究转化为可行的管理的瓶颈。使用更多数据驱动的方法,包括概率分析,新技术(如人工智能(AI),卫星图像,用于领域尺度量产率预测的计算机愿景)的整合以及新数据可视化应用的开发都是帮助生产者改善农产品决策和下一个绿色革命的相关途径。
通过投资《永远的绿色倡议》,我们可以利用“连续的生活掩护”农业的力量来保护我们州的自然资源,同时提高明尼苏达州农民的效率,利用能力和生产力。增加国家资金将使永远的绿色能够从事长期项目,保留关键的研究人员,购买和维护关键的设备和物理基础设施,以支持育种,农艺研究和食品科学活动。
Srpska共和国农业,水管理和林业部长Savo Minic先生,波斯尼亚和Herzegovina和Herzegovina Zeljko Budimir博士,Srpska,Bosnia和Bosnia和Herzegovina的高等教育和信息学会的科学技术发展和高等教育和信息学会的科学技术发展部长Zeljko Budimir博士东萨拉热窝大学,波斯尼亚和黑塞哥维那校长,贝尔格莱德大学农业学院院长杜桑·齐夫科维奇博士,塞尔维亚大学,塞尔维亚毛里齐奥·雷利博士,地中海nitiity an yilkey yilkey yilmaz,rcector themek rector themek rcecund selcuk rcecunc,rcecung themekio theekio raimaz rector in.俄罗斯州农业技术大学校长安德里夫(Andreev),俄罗斯教授Alexey Yu博士。Popov, Rector of the Voronezh State Agricultural University named after Peter The Great, Russia Prof. dr Zhang Jijian, President of Jiangsu University, People's Republic of China Prof. dr Barbara Hinterstoisser, Vice-Rector of the University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Austria Prof. dr Sorin Mihai Cimpeanu, Rector of the University of Agronomic Sciences and布加勒斯特兽医医学,罗马尼亚教授Shinichi Yonekura教授,日本Shinshu大学副主席。。
MaizeCUBIC 是一个免费数据库,描述了玉米 CUBIC 群体(24 个创始种和 1404 个近交后代)的基因组变异、基因表达、表型和数量性状位点 (QTL)。该数据库不仅包含之前已鉴定的超过 1400 万个单核苷酸多态性 (SNP) 和 43000 个插入/缺失信息,还包含本研究中新鉴定的 660000 个结构变异 (SV) 和 600000 个新序列,代表了多样化群体的全面高密度变异图谱。基于这些基因组变异,该数据库将显示每个后代的镶嵌结构,反映亲本基因组之间的高分辨率重组。该数据库还包括在五个地点对亲本和后代测量的总共 23 个农艺性状,这些地点代表了中国玉米的主要种植区。为了进一步探索基因型-表型关系,采用了两种不同的全基因组关联研究 (GWAS) 方法来剖析 23 种农学性状的遗传结构。此外,还开发了基本局部比对搜索工具和引物设计工具,以促进后续分析和实验验证。所有原始数据和相应的分析结果都可以通过用户友好的在线查询和 Web 界面动态可视化以及可下载文件访问。这些数据和工具为玉米和其他作物的遗传和基因组研究提供了宝贵的资源。
实施一种或多种已确定的减少病虫害压力的手段:• 播种对至少一种主要叶部疾病(如叶斑病)具有耐受性的品种;• 实施农艺措施以减少生物侵略者的压力(如种植伴生植物);• 使用控制工具在正确的时间进行干预并仅施加必要的剂量(观察、使用风险网格等);• 引进受益于法国植物药产品储蓄证书(Certificats d'Economie de Produits Phytopharmaceutiques - CEPP)的小麦品种。