Đề án “Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin, dự báo tình hình thị trường nông sản
” c???a nước ta cũng đặt ra nhiệm vụ ứng dụng CNTT trong thu thập thông tin, phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản.
Trên thế giới, nhiều nước cũng đang chi nhiều hơn cho các dự án ứng dụng công nghệ hiện đại trong dự báo thị trường nông sản.
Theo Đề án “Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin, dự báo tình hình thị trường nông sản”, công nghệ sẽ đóng vai trò quan trọng trong dự báo thị trường nông sản Việt Nam. Đề án đặt mục tiêu cụ thể đến năm 2025 hoàn thành xây dựng trung tâm dữ liệu (TTDL) tập trung của ngành nông nghiệp (data warehouse/kho dữ liệu) chuyên sâu phục vụ phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản; hoàn thành xây dựng công cụ, phần mềm phục vụ thu thập thông tin, phân tích, dự báo tình hình thị trường các sản phẩm nông nghiệp chủ lực quốc gia và sản phẩm có tiềm năng phát triển quy mô lớn.
Trên thế giới, nhiều nước cũng đang chi nhiều hơn cho các dự án ứng dụng công nghệ hiện đại trong dự báo thị trường nông sản. Chẳng
hạn, tại Ấn Độ, Bộ Phúc lợi Nông dân và Nông nghiệp đang tài trợ cho các dự án dự báo sản
lư??ng nông sản, bao gồm Đề án FASAL (Dự báo sản
lư??ng Nông nghiệp bằng cách sử dụng Quan sát Không gian, Khí tượng Nông nghiệp và Đất đai) và CHAMAN (Đánh giá và Quản lý Trồng trọt Phối hợp bằng Tin học Địa lý).
FASAL được sử dụng để dự báo sản
lư??ng cây trồng c?
?a các loại cây trồng trên đồng ruộng, trong khi CHAMAN dành cho cây trồng làm vườn. Trong cả hai dự án, Tổ chức Nghiên cứu Vũ trụ Ấn Độ (ISRO) đã đóng vai trò chính trong việc phát triển các phương pháp luận. Tuy nhiên, hiện tại các chương trình đang được vận hành bởi Trung tâm Dự báo Cây trồng Quốc gia Mahalanobis (MNCFC) của Bộ Nông nghiệp & Phúc lợi Nông dân, với sự hỗ trợ công nghệ của ISRO.
9 loại cây trồng được đánh giá theo FASAL là Gạo, Lúa mì, Tur, Đậu Rabi, Hạt cải dầu & Mù tạt, Rabi Jowar, Bông, Đay và Mía. 7 loại cây trồng đang được đánh giá trong dự án CHAMAN là Khoai tây, Hành tây, Cà chua, Ớt, Xoài, Chuối và Cam quýt.
Chính phủ sẽ sử dụng các ước tính dựa trên vệ tinh cho các mục đích lập kế hoạch và ra quyết định liên quan đến dự trữ, định giá và xuất nhập khẩu. Ngoài ra, chúng còn dùng để đánh giá
hạn hán và cho các ứng dụng khác nhau theo Đề án Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY), thâm canh cây trồng ở các vùng bỏ hoang lúa và mở rộng nghề làm vườn ở các bang Đông Bắc.
Các lĩnh vực được xác định để ứng dụng công nghệ vũ trụ là ước tính mùa màng, đánh giá
hạn hán, phát triển nghề làm vườn, bảo hiểm cây trồng, đánh giá tác động của sâu bệnh và dịch bệnh, đánh giá tổn thất mùa màng, lập bản đồ tài nguyên đất, thâm canh cây trồng, canh tác chính xác, nông nghiệp bền vững và tác động của biến đổi khí hậu ?
?ối với nông nghiệp.
Chính phủ Ấn Độ đề xuất chuyển sang ước tính năng suất dựa trên công nghệ từ ước tính năng suất dựa trên CCE truyền thống. Để đạt được điều này, Chính phủ đang tiến hành các nghiên cứu thí điểm quy mô lớn bằng cách thu hút sự tham gia của nhiều cơ quan khác nhau. Trong vụ thu Kharif 2019, các nghiên cứu thí điểm đã được thực hiện bởi 13 cơ quan ở 64 quận của 15 Bang ?
?ối với 9 loại cây trồng đã được xác nhận trong Rabi 2019-20 ở 15 khối của 6 Bang. Ở Kharif 2020, các nghiên cứu thí điểm quy mô lớn đã được 8 cơ quan tiến hành ?
?ối với vụ Lúa ở 100 huyện của 12 Bang.
Đề án “Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin, dự báo tình hình thị trường nông sản
” c???a nước ta cũng đặt ra nhiệm vụ ứng dụng CNTT trong thu thập thông tin, phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản. Cụ thể, ứng dụng CNTT, các công nghệ, thành tựu c?
?a cách mạng công nghiệp lần thứ tư trong hoạt động thu thập thông tin, phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản từ sản xuất, chế biến đến tiêu thụ ?
?ối với các sản phẩm nông nghiệp chủ lực quốc gia và tiềm năng.
Về phân tích và dự báo tình hình thị trường, xây dựng và tích hợp các tính năng, thuật toán thống kê, các mô hình kinh tế
lư??ng phục vụ tính toán, phân tích và dự báo; ứng dụng công nghệ AI, dữ liệu lớn (big data) trong dự báo biến động về cung, cầu, giá cả vật tư, sản phẩm nông nghiệp; ứng dụng công nghệ viễn thám trong dự báo năng suất, sản
lư??ng ?
?ối với ngành hàng trồng trọt, lâm nghiệp.
Nguồn bài viết : Trực tiếp đá gà Thomo
