Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 25

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Celem badań było określenie dynamiki zmian plonowania pszenicy w Polsce i Unii Europejskiej w latach 2030 i 2050. Analiza została wykonana z wykorzystaniem modelu CAPRI (Common Agricultural Policy Regional Impact) dla referencyjnego scenariusza socjoekonomicznego. Według modelu CAPRI, w 2030 roku w 27 krajach UE prognozuje się średni 24-procentowy wzrost plonów pszenicy w porównaniu z 2010 rokiem. W 2050 roku średni plon pszenicy będzie o 40% wyższy niż w 2010 roku. W Polsce prognozuje się wzrost plonów pszenicy o 37 i 61%, odpowiednio dla 2030 i 2050 roku. Wzrost plonowania będzie możliwy przez wdrożenie nowych odmian pszenicy przystosowanych do niekorzystnych warunków glebowo-klimatycznych oraz po organizacyjno-ekonomicznych zmianach w gospodarstwach.
Celem pracy było przedstawienie jak może kształtować się wydajność mleczna krów w Polsce i w Unii Europejskiej w latach 2030 i 2050, z wykorzystaniem modelu CAPRI i analizy trendu. Źródłem danych do analizy była baza danych GUS zawierająca informacje dotyczące średniej mlecznej wydajności krów w Polsce i wydajności krów, które znajdują się w oborach pod kontrolą Polskiej Federacji Hodowców Bydła i Producentów Mleka (PFHBiPM), oraz baza rachunkowości rolnej (PL FADN). Analizę w modelu CAPRI wykonano według scenariusza referencyjnego (S1) dla krów o średniej i wysokiej wydajności mlecznej. Według modelu CAPRI, w latach 2030 i 2050 dla pogłowia o średniej wydajności mlecznej we wszystkich krajach UE prognozuje się wzrost mleczności odpowiednio o 16 i 27%, a w Polsce o 22 i 28% w porównaniu z 2010 rokiem. Na podstawie analizy trendu w 2030 roku dla średnich danych z GUS indeks wzrostu wyniesie 41%, dla krów pod kontrolą PFHBiPM – 46%, a według bazy FADN – 60%.
Celem badań była ocena efektywności ekonomicznej i środowiskowej produkcji pszenicy ozimej w regionie Wielkopolska i Śląsk w 2010 roku. Analizą objęto 17 gospodarstw znajdujących się w bazie Polski FADN o powierzchni uprawy pszenicy ozimej od 21 do 50 ha. Do badania efektywności zastosowano nieparametryczny model analizy danych granicznych (DEA), ukierunkowany na nakłady. W grupie analizowanych gospodarstw 59% było nieefektywnych technicznie. Średnia efektywność techniczna dla całej próby gospodarstw wynosiła 0,91, natomiast w podgrupie gospodarstw nieefektywnych − 0,84. W celu osiągniecia pełnej efektywności technicznej gospodarstwa nieefektywne powinny zmniejszyć poziom nakładów średnio o 16%, utrzymując jednocześnie tę samą wielkość produkcji. Wyniki analizy ekonomicznej na podstawie cen środków produkcji z 2014 roku wskazują, że ich koszty mogą zmniejszyć się od 366,52 do 1020,56 zł/ha i od 0,07 do 0,21 zł/kg ziarna, jeśli gospodarstwa działające nieefektywnie poprawią swoją efektywność. Może to nastąpić przez zmianę sposobu zarządzania gospodarstwem i stosowanie nowych technologii produkcji. Optymalizacja nawożenia azotem w gospodarstwach nieefektywnych spowoduje spadek emisji podtlenku azotu (N2O) o 5,1 kg.
Celem badań było określenie kierunków zmian w produkcji i wykorzystaniu kukurydzy w Polsce w latach 2000-2013 oraz przedstawienie prognozy plonów na 2030 rok. W analizowanym okresie produkcja kukurydzy wzrosła z 9,23 do 40,4 mln t, co było wynikiem zwiększenia powierzchni zasiewów o ponad 400%. Polska jest jednym z większych producentów kukurydzy w Europie. W 2010 roku średni plon kukurydzy w Polsce wynosił 60 dt/ha i był mniejszy o 12% niż średni plon dla 27 krajów Unii Europejskiej. Prognoza plonów została opracowana z wykorzystaniem modelu CAPRI dla referencyjnego scenariusza socjoekonomicznego. Według modelu CAPRI, w 2030 roku w 27 krajach UE prognozuje się średni 27-procentowy wzrost plonów kukurydzy w porównaniu z 2010 rokiem. W Polsce przewidywany jest wzrost na poziomie 26%, czyli do 76 dt/ha. Największy indeks wzrostu prognozuje się dla Słowenii (wzrost o 68%) i Holandii (wzrost o 61%). Wzrost plonowania będzie możliwy dzięki wdrożeniu nowych odmian kukurydzy, przystosowanych do zmieniających się warunków klimatycznych oraz zastosowaniu właściwej agrotechniki.
Na podstawie danych z 1338 gospodarstw rolnych zlokalizowanych na obszarze woje­wództw: mazowieckiego, łódzkiego, podlaskiego i lubelskiego, które w latach 2004-2006 prowadziły w ramach PL FADN, przedstawiono sytuację dochodową gospodarstw rol­nych. Najlepsze wyniki dochodowości w przeliczeniu na osobę pełnozatrudnioną (16 597 zł), 1 ha UR (2 358 zł) oraz na 1 zł kapitału własnego (0,11 zł) charakteryzowały gospodar­stwa mleczne. Udział dopłat w dochodzie tych gospodarstw stanowił 29%. Udział dopłat w dochodzie gospodarstw roślinnych wynosił 99%, a mimo tego dochód na 1 członka rodziny wynosił - 13 158 zł, 1 ha UR - 719 zł, a na 1 zł kapitału własnego 0,05 zł. Uzy­skane wyniki gospodarowania wraz z dopłatami nie zapewniały dochodu parytetowego gospodarstwom.
Celem badań było określenie satysfakcji rolników z wykonywanej pracy oraz ocena sytuacji finansowej w gospodarstwie. Analiza została wykonana na podstawie badania ankietowego przeprowadzonego na terenie powiatu łęczyńskiego wśród gospodarstw składających wnioski o dopłaty bezpośrednie. Badaniami objęto 152 gospodarstwa. Były to gospodarstwa zarówno uczestniczące w programie rolnośrodowiskowym (AEP), jak i pozostałe. Pytania w formularzu zostały opracowane z wykorzystaniem skali Likerta. Nie stwierdzono istotnej statystycznie różnicy w ocenie zadowolenia z pracy i sytuacji finansowej gospodarstw pomiędzy obiema analizowanymi grupami. Stwierdzono, że wielkość gospodarstwa i jego sytuacja finansowa są istotnie dodatnio skorelowane z zadowoleniem z pracy w gospodarstwie. Dochody z pracy poza gospodarstwem deklarowało 73% gospodarstw korzystających z AEP, a tylko 59% gospodarstw pozostałych. Z przeprowadzonej analizy wynika, że dochody z pracy poza gospodarstwem są ujemnie skorelowane z zadowoleniem z pracy w gospodarstwie.
8
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Zmiany klimatu w ocenie rolników

63%
Jednym z głównych czynników wpływających na antropogeniczną zmianę klimatu jest rolnictwo, choć paradoksalnie sektor ten jest także bardzo narażony na skutki zmian klimatu, szczególne na ekstremalne zjawiska pogodowe. Na podstawie przeprowadzonej ankiety (125 odpowiedzi) oceniono, w jaki sposób rolnicy w powiecie łęczyńskim postrzegają zmiany klimatyczne i ich potencjalne skutki w swoich gospodarstwach. Z badań wynika, że 39% rolników uważa działalność człowieka i naturalne zmiany w środowisku za równoważne przyczyny zmian klimatu, 37% respondentów stwierdziło, że zmiany te są tylko wynikiem działalności człowieka, a 24% – naturalnych procesów zachodzących w środowisku. Zdecydowana większość rolników obawia się, że następstwem zachodzących zmian będzie wzrost kosztów prowadzenia produkcji rolniczej (69%) i obniżenie poziomu życia (61%). Przeprowadzone badanie wskazało również na dużą świadomość rolników dotyczącą dbania o środowisko i glebę – 73% rolników stwierdziło, że regulacje dotyczące ochrony środowiska są dobre dla przyszłości rolnictwa, ale zwiększają nakłady pracy rolnika i obniżają dochód z gospodarstwa rolnego.
Celem badań było porównanie emisji podtlenku azotu (N2O) z zastosowaniem metody IPCC – między pierwszym (Tier 1) i trzecim (Tier 3) poziomem. Symulacja na poziomie 3. została wykonana przy użyciu modelu denitrification-decomposition (DNDC). Przeprowadzone symulacje wykazały, że według metodyki Tier 1 średnia emisja N2O dla Polski wynosiła 3,51 kg N/ha, a dla modelu DNDC – 1,86 kg N/ha. Według modelu DNDC emisje N2O symulowane dla całego terytorium Polski stanowią 54% emisji liczonych według metody Tier 1. Otrzymane wyniki wskazują, że zastosowanie modelu biogeochemicznego, który uwzględnia warunki środowiska pozwala dokładniej oszacować emisję N2O przy sporządzaniu raportów, zgodnie z przyjętymi zobowiązaniami dotyczącymi raportowania emisji gazów cieplarnianych (GHG).
Na podstawie danych z 1338 gospodarstw rolnych zlokalizowanych, na obszarze województw: mazowieckiego, łódzkiego, podlaskiego i lubelskiego, które w latach 2004-2006 prowadziły zapisy w książkach rachunkowych w ramach Sieci Danych Rachunkowości Gospodarstw Rolniczych - FADN, ustalono poziom czynników produkcyjnych gospodarstw, stopień ich wykorzystania oraz sytuację ekonomiczną. Ustalono, że głównym czynnikiem produkcyjnym jest kapitał, a następnie wielkość uprawianych gruntów. Uzyskane wyniki gospodarowania oraz dopłaty nie zapewniały dochodu parytetowego bardzo małym i małym gospodarstwom. Rolnicy z tych gospodarstw celem poprawy swojego dochodu są zmuszeni powiększać areał gospodarstwa lub szukać dodatkowych źródeł dochodu w działalności pozarolniczej.
This paper presents a comparison of N₂O fluxes calculated using empirical and biogeochemical models at the country level applying different climatic conditions. The empirical tools follow Tier 1 and 2 IPCC methods, whereas the process-based model follows Tier 3. In our study the following tools were applied: for Tier 1 – BioGrace calculator, Tier 2 − Lesschen emission factors (Lesschen-EF), and Tier 3 − denitrificationdecomposition (DNDC) model. The N₂O fluxes were calculated for maize grown in four-yr crop rotation in Poland. The same input data were applied in all methods, and the sequence of N₂O fluxes from largest to lowest was: BioGrace calculator > Lesschen-EF > DNDC. The average N₂O emission from maize cultivation applying IPCC default value was 3.17 kg N ha⁻¹ yr⁻¹. Almost two-fold lower fluxes were calculated based on the Lesschen-EF and DNDC model. At a regional level, the Lesschen-EF as well as DNDC model were performed. Therefore, the Lesschen-EF could be recommended for countries to calculate N₂O emissions. The advantage of this approach is simplicity of obtaining the necessary data compared to the processbased model requirements. Additionally, the Tier 2 method offers mitigation measures comparable to the DNDC model, related to crop type, weather conditions, and management practices.
Our paper uses the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines in combination with the Farm Accountancy Data Network (FADN) to estimate agricultural greenhouse gas emissions at the farm level. The study adopts a cross-cutting approach that combines emissions related to different categories (agriculture and energy/fuel). Overall, the aim was to assess the intensities of emissions from conventional farms classified according to production type, economic size, and utilized agricultural area (UAA). The results show that large variations in farms justify the micro approach to farm evaluation. Applying the methodology revealed that conventional dairy farm types, medium-small (25≤€<50) and medium-large (20<=UAA<30), were characterized by the highest GHG emissions intensity indexes compared to other farm types and sizes. The FADN originally was developed for evaluating the income of agricultural holdings and the impact of the Common Agricultural Policy (CAP). However, our study demonstrates that the current FADN database could also be used to provide indirect information on environmental farm performance, identify differences between farm types, and give insight into the environmental impact caused by the agricultural sectors in European countries. These results may also be useful for farm advisors to benchmark some aspects of farm environmental performance using farm financial data.
Przedstawiono symulację wysokości plonów roślin w zmieniających się warunkach klimatycznych i różnych systemach uprawy, a także oceniono wpływ zachodzących zmian na środowisko. Do symulacji wykorzystano model biogeochemiczny DNDC. Przedmiotem analizy był 4-letni płodozmian obejmujący uprawę kukurydzy, rzepaku, pszenicy jarej i ozimej. Symulację przeprowadzono dla scenariusza bazowego (C2000) i dwóch przyszłych scenariuszy (C2030 i C2050). Na podstawie przeprowadzonych analiz stwierdzono, że wraz ze wzrostem temperatury i zmniejszeniem opadów nastąpił wzrost plonów pszenicy jarej o 3-7% i rzepaku ozimego o 6-11% zarówno w uprawie tradycyjnej, jak i uproszczonej. Symulowane zmiany klimatyczne spowodowały obniżenie plonów pszenicy ozimej i kukurydzy w obydwu systemach uprawy. Po analizie wpływu systemów uprawy na wielkość emisji gazów cieplarnianych (GHG) stwierdzono, że w badanym płodozmianie w systemie uprawy uproszczonej emisja GHG była ponadtrzykrotnie mniejsza niż w uprawie tradycyjnej. Przeprowadzone badania wykazały, że uprawa roślin ozimych przyczynia się do złagodzenia zmian klimatu (GWP), a uprawa roślin jarych zwiększa efekt cieplarniany.
Data envelopment analysis (DEA) has been recognized as a suitable tool for efficiency assessment of the economic and environmental performance of multiple similar units in the agri-food sector. In the present study, DEA methodologies were applied to 55 winter wheat farms in three farm sizes in Poland to benchmark the level of operational efficiency for each producer. Next, the potential reduction in the consumption levels of inputs were defined, and the environmental profits linked to these reduction targets were calculating. Our results indicate that 55% of the analysed farms operated efficiently. The technical efficiency scores of inefficient farms were 0.72 for small farms and 0.84 for medium and large ones. The production of 1 kg winter wheat results with average greenhouse gas (GHG) emissions of 0.448, 0.481, and 0.411 kg CO₂ eq. per kg of grain, for small, medium, and large farms, respectively. The performed analysis shows that GHG emissions per hectare depend on farm size and ranged from 2,378 kg CO₂ eq. for the small farms to 2,759 kg CO₂ eq. for large farms. The reduction of material input in inefficient farms, converted into environmental gains, resulted in GHG emissions reduction of 25.7, 29.0, and 28.6% for small, medium, and large farms, respectively. The estimated potential reduction of global warming potential (GWP) according to the DEA for the whole sample ranged from 7 to 18%, and was dependent on farm size. The major contributor to GWP was nitrous oxide field emissions (49-52%), followed by nitrogen fertilizer (31-33%), and diesel (11-13%). Raising operational efficiency is recommended for potential environmental improvement in the surveyed region.
Celem badań było porównanie emisji podtlenku azotu (N2O) z zastosowaniem metody IPCC między pierwszym (Tier 1) i drugim (Tier 2) poziomem. Obliczenia na poziomie 2. wykonano z wykorzystaniem kalkulatora Global Nitrous Oxide Calculator (GNOC). Przeprowadzone symulacje wykazały, że według metodyki Tier 1 średnia emisja N2O dla Polski wynosiła 3,51 kg N/ha, a według kalkulatora GNOC – 2,74 kg N/ha. Otrzymane wyniki wskazują, że zastosowanie kalkulatora GNOC, który uwzględnia zmienność agrośrodowiskową pozwala dokładniej oszacować emisję N2O przy sporządzaniu raportów, zgodnie z przyjętymi zobowiązaniami dotyczącymi raportowania emisji gazów cieplarnianych (GHG).
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.