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World File Search System农业
特刊 - 农业
适当的农作物管理可以提高营养水平并获得合适的原材料，而管理不良可能导致化学污染（例如农药残留物）和物理污染（例如，重金属，硝酸盐）。真菌疾病也可以降低质量，从而产生有害的霉菌毒素。由于气候变化，城市化和其他人类活动，对食物中这些污染物的担忧正在上升。最近，随着增强营养价值并提高对害虫和不利条件（如干旱）的耐药性，生物技术和基因组编辑已引起人们的关注。本期特刊是上一期的延续，仍然着重于土壤质量，农业技术（耕作，脱口酸，施肥，农作物保护，收获）和品种在生产高质量食品中的作用。因此，欢迎来自不同研究领域的高质量跨学科研究结果，包括遗传学，新的基因组技术和育种，农业，食品技术和生态学。将接受原始科学和审查论文。
农业水管理
农业经济学水理计划模型（WPM）发现，水稀缺地区的灌溉者对水价有相当无弹性的反应，从而使水价对节水的成本保护作用。我们认为，由于将赤字灌溉排除在常规WPM中的代理商可用的一组决策变量之外，由于模型结构问题的预测，定价的预测性能被大大低估了。为了检验我们的假设，我们开发了一个模型，该模型将连续的农作物生产功能整合到一个积极的多属性WPM中，这使我们能够通过赤字灌溉评估代理人对定价的适应性响应。该模型用应用于西班牙的El Salobral-Los llanos灌溉区域。我们的结果表明，将赤字灌溉纳入适应选项，与替代模型设置相比，水需求曲线的弹性明显更大，在该模型设置中排除了赤字。我们得出的结论是，忽略赤字灌溉可能会导致对节水对节水的成本效益的明显低估。
农业研究所
仅在支持年龄（出生证明）和教育 /专业资格（会议学位证书，详细证书或课程完成证书）的证书的认证影印本，以及付款收到申请处理费（LKR 3,000.00应将其发送给副书记官，后书记官，后副司令部，后。盒子55，旧加拉哈路，佩拉德尼亚。通过注册职位。学生申请M.Phil。/ PH.D.应将两个页面概念注释与应用程序一起提交。申请人需要提到研究资金来源。候选人的官方笔录应由申请人获得学士学位或同等学历的各个大学直接提交给PGIA。最终结果待定的学生（将在2024年10月发布的结果）可以与大学 /研究所注册官签发的正式文件申请。政府部门的雇员，公司（仅由永久雇员）应通过研究所/公司负责人提交申请。（分别发送雇主同意书）如果您无法在截止日期之前提交所有相关文件，请将申请和付款收据与可用文件一起提交，并在两个星期的时间内提交申请和剩余文件。
遥感方法在农业中的应用 - 农业生物学
对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性，例如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何（Huete 和 Justice 1999）最常用的指数是归一化差异植被指数 (NDVI)，由 Rouse 等人 (1974) 提出，计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射，植物的绿色部分在近红外区域反射强烈，并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光（Ayala-Silva 和 Beyl 2005）。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数（Wallace 等人，2004 年；Calvao 和 Palmeirim，2004 年），人们做出了许多努力，旨在开发更多指数，以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete（1988 年）提出的 SAVI（土壤调节植被指数）。另一个是 VARI 指数（可见大气抗性指数）（Gitelson 等人，2002 年），它大大降低了大气的影响。人们还开发了更多指数来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异，这表明植物缺水：MSI (
EU农业前景2024-2035EU农业前景2024-2035
前景是基于一组宏观经济假设，该假设在分析时被认为是最合理的，使用了2024年9月的最新短期预测，例如Ameco数据库和欧洲中央银行，而用于中期的项目，使用S＆P Global和OECD-FAO和OECD-FAO CAMICULTAL CAMICULTURAL CAMICULTURAULTURAULTURAULTURALURE OUTLOOK OUTLOOK 20224-2033的中期项目。农业市场预测依赖于：（i）OECD-FAO农业前景2024-2033用于全球市场环境，（ii）2024年9月底可用于农业生产和贸易的数据； （iii）2024年10月底提供的其他市场情报以及（iv）欧洲委员会使用的Aglink-Cosimo农业经济模型用于运行基线模拟。由于基线的各种假设受到不确定性的影响，因此该报告基于对宏观经济变量和农作物收益期望的随机模拟，围绕基线进行了不确定性分析。
对农业领域的农业机器人实施的远见研究
我们知道，农业部门是一个骨干部门，主要通过小规模种植，农业，畜牧业，钓鱼和林业生产粮食和商品。随着农田狭窄和人口的增加，需要在农业或方法中进行创新来解决这个问题。但是，缺乏就业机会和工人平均年龄较高为增加的生产成本做出了贡献，这反过来又影响了马来西亚在生产和出口中的地位，尤其是世界上主要的商品。本研究旨在确定农业机器人实施背后的关键动力，并探索其未来对农业领域的潜在影响。选择了目标受访者并主要在Johor覆盖。陡峭分析的结果表明，经济因素是未来农业领域的农业机器人实施中最关键的驱动因素，其次是技术，社会，价值观，环境和政治因素。总共确定了10个合并的主要驱动程序。总共将382个问卷分发给了柔佛州农业领域的利益相关者，回应率为36.39％。研究发现，政治决策，政策发展以及价值创造和协作具有最大的影响和最高的不确定性。在研究结束时提出了四种情况。四种情况繁荣发展，并和谐创新，分散的进步，自上而下的监管和政策僵局。