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
Lai tạo giống cà chua Cherry cho năng suất cao, chất lượng tốt

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  15
 Số lượt truy cập :  32688148
Nghiên cứu mới của trường đại học MSU (Michigan State University): Phân tích lịch sử năng suất cây trồng có thể cho biết sức khỏe của đất
Thứ sáu, 02-02-2024 | 08:10:47

Nhóm MSU-led đã sử dụng một phương pháp phân tích mới như vùng ổn định năng suất để chỉ mối quan hệ giữa năng suất cây trồng và sức khỏe của đất. Kết quả có thể giúp nông dân giảm giá thành đầu vào và tăng sản lượng, đồng thời giảm tác động đến môi trường.

 

Giáo sư Bruno Basso.

 

Nghiên cứu mới được công bố từ Đại học Michigan State cho thấy việc đánh giá lịch sử năng suất cây trồng trên các khu vực khác nhau của các cánh đồng có thể cung cấp cho nông dân thông tin cần thiết về đặc điểm sức khỏe của đất và quá trình liên quan tới việc cố định carbon và tích trữ lâu dài carbon dioxide trong khí quyển.

 

Nghiên cứu được thực hiện bởi nhà khoa học đất Bruno Basso của trường đại học MSU và Ames Fowler, Fidel Maureira, Neville Millar và Ruben Ulbrich từ phòng thí nghiệm của Basso, cũng như William Brinton, người sáng lập và nhà khoa học chính của phòng thí nghiệm Woods End Laboratories, một công ty phân tích sức khỏe đất có trụ sở tại Maine.

 

Bruno Basso là một chuyên gia về nông nghiệp bền vững, là giáo sư xuất sắc của John A. Hannah tại các khoa trường đại học MSU gồm khoa nghiên cứu Khoa học đất và Môi trường, Khoa khoa học Thực vật, Đất và Vi sinh vật, cũng như trung tâm sinh học W.K. Kellogg.

 

Trong nhiều năm, Basso đã làm việc với nông dân trên khắp thế giới để phát triển và triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu không gian và thời gian  để đánh giá việc quản lý cây trồng theo không gian và thời gian nhằm tăng năng suất đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

 

“Nông nghiệp đang phải đối mặt với những thách thức lớn xung quanh việc cung cấp lương thực cho dân số thế giới ngày càng tăng, biến đổi khí hậu và thiệt hại về môi trường như xói mòn đất và ô nhiễm nguồn nước”, Basso nói. “Tăng cường sức khỏe của đất có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết những vấn đề này. Chúng tôi biết rằng sức khỏe của đất liên quan đến các thuộc tính sinh học, hóa học và vật lý và chúng tôi có thể giúp tác động đến những thuộc tính đó để cho phép đất cung cấp nước và chất dinh dưỡng cũng như quá trình liên quan tới việc cố định carbon và tích trữ lâu dài carbon dioxide trong khí quyển”.

 

Đối với dự án này, các nhà nghiên cứu đã tìm cách xác định mối quan hệ giữa  lịch sử năng suất cây trồng và sức khỏe của đất, với giả thuyết rằng các vùng trồng có hiệu suất cao thì đất có chất lượng cao hơn và ngược lại.

 

Basso nói: “Có thể thấy rằng những khu vực có năng suất tốt thì có đất tốt hơn, nhưng chúng ta phải nhớ rằng có sự biến đổi rất lớn trong các cánh đồng, Những gì chúng tôi đang cố gắng làm là cung cấp cho nông dân những quy định và khuyến nghị chính xác về cách tối ưu hóa hoạt động của họ bằng cách giảm thiểu giá thành đầu vào và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường, đồng thời tăng năng suất tối đa. Để đạt được điều này, cần rất nhiều thông tin và cách tiếp cận hệ thống tích hợp các tương tác khí hậu-cây trồng-đất để nắm bắt được sự tương tác phức tạp của các hệ thống nông nghiệp”.

 

Basso cho biết để có được dữ liệu này trước đây, cần phải lấy mẫu đất chuyên sâu trên diện tích rộng lớn để tính đến sự biến động. Điều này cực kỳ tốn kém đối với hầu hết nông dân ở quy mô cần thiết để thu thập thông tin đáng tin cậy.

 

Các nhà nghiên cứu đang hướng tới việc giảm sự phụ thuộc vào thử nghiệm đất truyền thống bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử năng suất và một số liệu phân tích mới được gọi là vùng ổn định năng suất. Các vùng này tận dụng cả năng suất và sự ổn định - tính nhất quán của năng suất - theo thời gian, cung cấp sự hiểu biết sâu sắc nhằm giải thích cho sự biến đổi trên cánh đồng ở quy mô nhỏ.

 

Mười cánh đồng ngô và đậu nành thương mại ở Michigan, Illinois and Indiana được sử dụng trong nghiên cứu. Trên thực tế quản lý khác nhiều trên cánh đồng và không được kiểm soát trong suốt quá trình nghiên cứu.

 

Các nhà khoa học đã xác định các vùng ổn định năng suất ở từng cánh đồng bằng cách sử dụng dữ liệu giám sát năng suất dạng lưới có độ phân giải cao được tải xuống từ máy thu hoạch. Lịch sử năng xuất của từng canh đồng giao động từ 11 đến 18 năm. Các mẫu đất cũng được thu thập và phân tích. Nhóm nghiên cứu đã xem xét kỹ lưỡng dữ liệu theo khu vực và địa phương, xem xét các biến thể trong thực tiễn quản lý.

 

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng những cánh đồng ổn định năng suất có sự khác biệt trên các diện tích ruộng dựa trên quan hệ giữa lượng cacbon hữu cơ trong đất và sức khỏe tương đối của đất. Basso cho biết phân tích này phù hợp với nhiều loại đất và phương pháp quản lý khác nhau và thông tin này có thể giúp nông dân hành động hiệu quả hơn.

 

Basso cho biết: “Ví dụ, chúng tôi thấy rằng các vùng có tính độ ổn định thấp thì có đất nông hơn hoặc bị nén chặt hơn, dung trọng cao hơn và được nằm trên các sườn dốc hơn. Các khu vực không ổn định có hàm lượng carbon hữu cơ trong đất cao hơn liên quan đến sự tích tụ dòng chảy và tích tụ lớp đất mặt từ quá trình xói mòn.

 

“Những phát hiện này cho thấy các vùng ổn định năng suất có thể xác định mối quan hệ đến sự hình thành đất, tích lũy carbon hữu cơ, sức khỏe của đất và năng suất tiềm năng, đặc biệt là về khả năng giữ nước và chất dinh dưỡng tăng lên”.

 

Nguyễn Đức Hoàng theo đại học MSU.

 

Trở lại      In      Số lần xem: 91

[ 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