Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  27
 Số lượt truy cập :  35380464
Mở khóa tiềm năng năng suất cây trồng: Phương pháp mô hình hóa mới cho nông nghiệp bền vững
Thứ năm, 12-09-2024 | 08:23:39

Hệ thống giám sát môi trường trong nhà kính trồng dâu tây và cà chua có dây treo. Nguồn: Horticulture Research (2024). DOI: 10.1093/hr/uhae144.

 

Dự đoán năng suất cây trồng là một thách thức đáng kể trong nông nghiệp hiện đại, đặc biệt là trong điều kiện môi trường biến động. Với nhu cầu ngày càng tăng về sản xuất lương thực bền vững, việc hiểu được sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố môi trường và sự phát triển của cây trồng ngày càng trở nên quan trọng. Những thách thức này nhấn mạnh nhu cầu nghiên cứu sâu về sự tương tác giữa năng suất cây trồng và các biến số môi trường theo thời gian.

 

Được thực hiện bởi một nhóm nghiên cứu từ Đại học Shiga và được công bố trên tạp chí Horticulture Research vào ngày 24 tháng 5 năm 2024, nghiên cứu trình bày một phương pháp luận mới dựa trên phân tích dữ liệu chức năng (FDA) để dự đoán năng suất cây trồng được canh tác quanh năm. Bằng cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của dâu tây và cà chua được trồng trong các nhà máy sản xuất cây trồng có ánh sáng tự nhiên, nghiên cứu phát hiện ra cách các yếu tố như nhiệt độ và bức xạ mặt trời ảnh hưởng đến năng suất, cung cấp một công cụ mới để tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp.

 

Nghiên cứu giới thiệu mô hình hồi quy hàm hệ số thay đổi (VCFRM) sử dụng FDA để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như nhiệt độ và bức xạ mặt trời đến năng suất cây trồng theo thời gian. Phân tích dữ liệu dâu tây và cà chua cho thấy các giai đoạn chính khi các yếu tố này tác động đáng kể nhất đến tăng trưởng.

 

Khả năng trực quan hóa các tương tác động này của mô hình giúp hiểu sâu hơn về cách tối ưu hóa các điều kiện để đạt năng suất tối đa. Khả năng diễn giải của mô hình làm cho nó đặc biệt có giá trị, cung cấp những hiểu biết có thể hành động được về mối quan hệ giữa các điều kiện môi trường và hiệu suất cây trồng, điều này rất quan trọng để nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên và tính bền vững trong canh tác cây trồng quanh năm.

 

Giáo sư Hidetoshi Matsui, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết: "Mô hình dự đoán năng suất dựa trên FDA của chúng tôi đánh dấu một bước tiến lớn trong nông nghiệp chính xác. Nó không chỉ nâng cao độ chính xác của dự báo năng suất mà còn giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng theo thời gian. Kiến thức này rất quan trọng để phát triển các hoạt động nông nghiệp bền vững và có khả năng phục hồi cao hơn nhằm ứng phó với biến đổi khí hậu".

 

Những phát hiện từ nghiên cứu này có nhiều ứng dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các môi trường được kiểm soát như nhà máy sản xuất cây trồng và nhà kính. Mô hình dựa trên FDA có thể được điều chỉnh cho nhiều loại cây trồng và môi trường khác nhau, biến nó thành một công cụ đa năng để tối ưu hóa sản xuất. Bằng cách cho phép quản lý chính xác hơn các biến số môi trường, phương pháp này thúc đẩy nền nông nghiệp bền vững, đảm bảo năng suất và lợi nhuận ổn định ngay cả trong những điều kiện đầy thách thức.

 

Huỳnh Thị Đan Anh theo Phys.org

Trở lại      In      Số lần xem: 243

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD