运营成本,降低枯竭的旱地农业产量。MPKV开发的旱地农业开发的改进的工具包包括1个。拖拉机操作的Phule自动可逆MB犁2。拖拉机操作的Phule mole犁3。拖拉机操作的phule检查盆地前4。拖拉机操作的Phule Basin Lister 5。拖拉机操作的phule多功能架架平板6。小型HP(小于25 hp)拖拉机操作的Phule多螺旋播7。电力分配器绘制的Phule多功能种植者8。Power操作的Phule Chaff Cutter9。Bullock绘制多功能Phule Sheti Yantra(03 Tyne)10。手动操作的鼓槌收割机11。手动操作高粱驯鹿
根据县规划办公室的数据,Gunungkidul 共有 72,611 户家庭需要扶贫援助。其中,有 6,395 户家庭处于极端贫困状态。在印度尼西亚,大约有 15.86% 的人口生活在贫困线以下(人均每月 382,249 印尼盾或人均每月 25.48 美元),9.82% 的人口每月人均支出超过 1,500,000 印尼盾(100 美元)。挑战包括 137,000 户家庭缺乏清洁水源,严重依赖雨水,卫生设施有限。该县的经济依赖于旱地农业、陆地和海洋渔业以及旅游业,2022 年的地区生产总值为 22,7429.5 亿印尼盾(1,516,197 美元)。正如该县 2021-2026 年中期发展计划所指出的那样,Gunungkidul 的基础设施面临着住房不足和贫民窟定居等挑战。Gunungkidul 县与印度尼西亚群岛的其他地区一样,位于火环地震带内,加上地震脆弱性高,因此进一步增加了房屋损坏、人员伤亡和其他经济中断的风险。该县占地 73.87 平方公里,面临地震、山体滑坡、季节性和长期干旱以及洪水风险。
考虑了诸如诸如生产油料生产的诸如生产的可适应性和重要性,这项研究是为了评估和调查在国家基因工程与生物技术研究所(NIGEB)与Sina,Faraman,Faraman,Faraman,Omid,Sofeh,Sofeh,golmshast,golmehthr的parn ghhrmehnsherhehrean and golmeherherheh golmeherhehreh golmehehtherhey and golmehreh parn在国家基因工程与生物技术研究所(NIGEB)中产生的12个突变线的主要农艺性状。该项目是在2021 - 2022年在雨季的雨季条件下以三种复制的完整随机块设计进行的,该项目在伊朗凯尔曼沙的旱地农业研究所 - 萨拉鲁德。所有测得的性状的方差分析结果显示,品种和突变体之间的概率水平有显着差异。这项研究中1000种种子的最高和最低的重量分别与Faraman品种(40.65 g)和Safeh(23.47 g)有关。在OMID和NINA和突变体号8分别为267.3、242.2和233.3 kg/ha。 最低产量属于Padideh和Golmehr品种(分别为65.3和73.4 kg/ha)。8分别为267.3、242.2和233.3 kg/ha。最低产量属于Padideh和Golmehr品种(分别为65.3和73.4 kg/ha)。
Cherukumalli Srinivasa Rao博士于2024年12月26日担任ICAR-印度农业研究所的第17位主任。Rao博士是一位全球著名的科学家,在农业研究和机构领导力方面拥有广泛的专业知识。在加入ICAR-IARI之前,他担任过几个著名职位,曾担任ICAR-intional农业研究管理学院(NAARM)的董事,海得拉巴(2017-2024); ICAR-中国旱地农业研究所(CRIDA)主任(2014-17);项目协调员,全印度的全印度协调研究项目(AICRPDA),海得拉巴(2013-14)等。他是印度知名科学学院的杰出人物,例如INSA,NASI&NAAS,以及印度土壤科学学会,A.P A.P A.P Science和Telangana Science学院等专业社会。在他杰出的职业生涯中,他获得了48个著名的国家和国际奖,包括Rafi Ahmed Kidwai农业科学杰出研究奖,ICRISAT Millennium Science Award,Coromandel Plant Suntrition af Fiai和N.S.Naas的Randhawa纪念奖。 他的示范领导能力敏锐地为他领导的机构带来了荣誉,克里达(Crida)(2015年)和纳阿姆(Naarm)(2021)获得了萨达尔·帕特尔(Sardar Patel)杰出的ICAR机构奖。Naas的Randhawa纪念奖。他的示范领导能力敏锐地为他领导的机构带来了荣誉,克里达(Crida)(2015年)和纳阿姆(Naarm)(2021)获得了萨达尔·帕特尔(Sardar Patel)杰出的ICAR机构奖。
学期 课程编号 课程名称 学分数 专业(9) I APA501 作物生产的现代概念* 3(3+0) I APA502 土壤肥力与养分管理的原则与实践* 3(2+1) I APA503 杂草管理的原则与实践* 3(2+1) 公共课程-PGS(3) I PGS501 图书馆与信息服务 1 (0+1) I PGS 502 技术写作与沟通技巧 1 (0+1) I PGS 503 农业中的知识产权及其管理 1(1+0) 支持课程(4) I ABB 511 应用科学的统计方法 4 (3+1) 总计 16 专业(9) II APA504 水管理的原则与实践* 3(2+1) II APA506 主要谷物与豆类农学 3(2+1) II APA507 油料、纤维与糖料作物农学 3(2+1) 辅修 (6) II APS 501 土壤物理学 3(2+1) II APS 506 土壤生物学与生物化学 3(2+1) 公共课程-PGS (2) II PGS 504 实验室技术基本概念 1 (0+1) II PGS 505 农业研究与研究伦理与农村发展计划 1(1+0) 支持课程 (3) II ABB512 实验设计 3(2+1) 总计 20 主修 (3) III APA 512 旱地农业与流域管理 3 (2+1) 辅修 (2) III APS 510 土壤与植物分析的分析技术和仪器方法 2(0+2) 研讨会 (1) III APA 591 硕士研讨会 1(0+1) 研究 (10) III APA 521 硕士研究10(0+10) 总计 17 研究(20) IV APA 521 硕士研究 20(0+20) 总计 73
印度的农业农业延伸到各种各样的农业生态和社会经济环境中。虽然是脆弱的农业生态系统,但占食品生产的40%,并支持三分之二的牲畜人口。由于雨养农业经常暴露于各种非生物和生物胁迫,尤其是气候极端,因此维持生产系统仍然是一个主要挑战。在总未灌输的运营土地持有量中,大约85%的人很小且边缘。雨养农业中的社会经济因素对小型和边缘农民的生计具有更大的影响。因此,未来的挑战是维持这些农民的生计,尽管气候变化增加并缩小土地持有,但仍将依靠农业。雨林农业还需要解决国际承诺,例如巴黎协定,UNCCD和SDGS。在计划模式下进行系统方法是必要的,而从中心商品到下雨的农业生态系统以确保雨养农业的可持续性。考虑自然资源和社会经济参数的全面雨天,鉴定出开发农业生态学特异性技术的领域,需要进行全面的雨天。为此,Crida上有关“雨林优先考虑以及对印度农业对气候变化的风险评估”的信息将非常有用。还必须考虑有关气候变化的可用信息,以检查现有的雨耕系统的适用性。目前,自然资源end赋与雨养作物模式之间存在不平衡。雨水农业生态系统区域内的潜在作物分区有助于根据农业生态学特异性,作物多样性和开发替代土地使用系统的作物对齐。在气候变异性环境中,在气候变异性环境中精炼可用的原位和现场雨水管理技术是优先领域之一,因为它为短期内提供了高投资回报的机会。土壤碳管理可增强雨养生产系统的土壤质量。农业机械化有助于储蓄种子(20%),肥料(15-20%),时间(20-30%),手动劳动(20-30%),除了提高生产率(12-34%)和总收入(29-49%)。因此,在雨养农业中需要种子到种子智能农业机械化。牲畜,促成生计,大约16%的小农户收入,是雨养农业的重要经济和风险缓解活动之一。可持续牲畜生产系统需要全年的饲料生产系统和营养管理。需要开发弹性的雨林综合农业系统,以提高资源利用效率,韧性,收入和生计。必须使用机器学习,AI和公共领域数据集等下一代技术来开发干旱预警系统,监视和实时咨询机制。需要增强雨养农民的收入,例如需要自然资源管理干预措施和生态系统服务的薪酬支付。雨养技术和农业咨询的传播,包括数字扩展需要一种新的方法。与中央旱地农业研究所(CRIDA)一起提供的有关地区农业应急计划的信息以及全印度协调的旱地农业研究项目(AICRPDA)在实时应急措施上必须用于制定分区适应/干旱适应/校对行动计划,以实施政府部门实施政府的实施计划。可以探索基于社区的机构干预措施(例如FPO)的作用,以在雨养农业中的建筑价值链中进行探索。NMSA,MGNREGA,PMKSY,RKVY和NRLM等几项国家和州政府计划的规定促进了更广泛的雨林技术的扩大,并增强了雨养农民的生计。需要进行广泛的,机构间,部门间和多方利益相关者的协作和联系,以增强雨天农业生态系统中的韧性和生计。
在旱地农业系统中,开发适当的气候智能技术(CST)选择对于使农业适应气候变化和向可持续性过渡以及提高生产力和收入非常重要。本研究研究了社会经济和机构支持对塞内加尔三个选定地区(Meouane,Thiel和Daga Birame)的变化的影响的社区反应的影响,该地区属于不同的降雨梯度。它捕获了社区对气候变化的看法,将它们与长期气象数据进行比较,并确定特定于现场的响应策略。社区是从目标站点内的社区列表中随机选择的。我们使用了两阶段分层的采样方法来选择样本家庭。首先,进行了目的抽样,以选择至少六(6)个村庄作为每个降雨梯度内的群集。同样,每个簇中的家庭的选择都是基于研究区域种植的农作物的主要价值链,即花生,小米,黑豌豆和牲畜。共有145个家庭参加了这项研究。使用描述性统计和logit模型分析了2022年收获后季节进行调查的数据。分析发现,与历史数据趋势相比,小农对气候指标(包括年降雨,缩短农作物季节和温度上升)有全面的了解。这些因素在农民采用CST的决定中起着至关重要的作用。此外,结果强调了农民如何看待季节性降雨缺陷的负面影响(72%),生长季节的延迟开始(88%),频繁的干咒(68%)和更长的干咒(76%)(76%),最终导致谷物和饲料产量降低。Logit模型还强调了社会经济和机构因素的重要性,例如获得信贷,推广服务,农业经验,与扩展工人的互动频率以及获得政府补贴的重要性。鉴于社区环境的特异性,这些见解对指导决策者具有重要意义,并使小农户中的气候风险更加容易。