Мінімізація ризику зниження врожайності сільськогосподарських культур через оптимізацію внесення добрив

Автор(и)

  • Tetiana Mirzoieva Національний університет біоресурсів і природокористування України image/svg+xml
  • Marina Harbut MHP , ПрАТ «Миронівський хлібопродукт»
  • Jeyhun Amin Valiyev Baku Engineering University image/svg+xml
  • Oleksandr Balan Національний університет біоресурсів і природокористування України image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.31548/economics15(2).2024.041

Ключові слова:

мінімізація ризику, оптимізація, урожайність сільськогосподарських культур, нішеві культури, агробізнес, система управління підприємством

Анотація

У статті, насамперед, розкрито важливість урожайності сільськогосподарських культур у контексті двох основних факторів: зростання чисельності населення та, відповідно, зростаючих загроз продовольчій безпеці. Розкрито й низку інших факторів, які зумовлюють необхідність підвищення врожайності сільськогосподарських культур у сучасних умовах господарювання. У рамках аналізу останніх досліджень і публікацій за тематикою дослідження проаналізували підходи науковців і практиків щодо збільшення врожайності сільськогосподарських культур і мінімізації її зниження. У рамках основної частини дослідження коротко проаналізовано і окреслено тенденції щодо використання добрив в Україні та світі. Представлено динаміку використання мінеральних добрив в українському аграрному секторі впродовж 2017-2022 рр. Акцентовано, що якісне, ефективне і оптимальне внесення добрив при вирощуванні сільськогосподарських культур є особливо актуальним як загалом у світі в умовах сучасного господарювання, так і зокрема для українського агробізнесу в умовах сучасних ризиків. Без перебільшення в системі управління аграрних підприємств, які займаються вирощуванням сільськогосподарських культур, питання врожайності й внесення добрив є ключовими в сучасних умовах господарювання.   Представлено економіко-математичне моделювання щодо оптимізації використання добрив для підвищення врожайності зернових культур на прикладі виробничої діяльності ПрАТ «Зернопродукт МХП».  У рамках моделювання увагу зосередили на трьох культурах: пшениці, кукурудзі на зерно і ячмені. Для побудови моделі було введено систему змінних і систему обмежень для моделі. У результаті моделювання отримали економіко-математичну модель оптимізації внесення добрив при вирощуванні зернових культур у ПрАТ «Зернопродукт МХП», за результатами якої розробили оптимальний план розподілу добрив для вказаного підприємства та отримали змодельований темп приросту врожайності основних сільськогосподарських культур у ПрАТ «Зернопродукт МХП».

Біографії авторів

  • автор Tetiana Mirzoieva, афіліація Національний університет біоресурсів і природокористування України
    д. е. н., професор, професор кафедри економіки
  • автор Marina Harbut, афіліація MHP, ПрАТ «Миронівський хлібопродукт»
    провідний фахівець із закупівель
  • автор Jeyhun Amin Valiyev, афіліація Baku Engineering University
    кандидат економічних наук
  • автор Oleksandr Balan, афіліація Національний університет біоресурсів і природокористування України
    к. е. н., доцент, доцент кафедри економіки

Посилання

Vozhehova, R.A., Dymov, O.M. (2016). Zastosuvannia dobryv yak zaporuka zberezhennia rodiuchosti gruntiv i stiikoho rozvytku silskohospodarskoho vyrobnytstva [The use of fertilizers as a guarantee of preserving soil fertility and sustainable development of agricultural production]. Tavriiskyi naukovyi visnyk, 96, 21‒31.

Zernoprodukt MKhP [Zernoproduct MHP]. 2024. Retrieved from https://www.mhp.com.ua/uk/prat-zernoprodukt-mkhp

Kernasiuk, Yu. (2024). Problemy y perspektyvy vitchyznianoi industrii ta rynku mineralnykh dobryv [Problems and prospects of the domestic industry and market of mineral fertilizers]. Ahrobidnes sohodni. Retrieved from https://agro-business.com.ua/agro/ekonomichnyi-hektar/item/29182-problemy-i-perspektyvy-vitchyznianoi-industrii-ta-rynku-mineralnykh-dobryv.html

Kernasiuk, Yu. (2022). Rynok dobryv: hlobalnyi defitsyt posyliuietsia [Fertilizer market: global shortages intensify]. Ahrobiznes. Retrieved from https://www.growhow.in.ua/svitove-silske-hospodarstvo-i-dobryva/

Mirzoieva, T.V., Harbut, M.A. (2022). Shchodo upravlinnia innovatsiiamy v umovakh sohodennia [Regarding innovation management in today's conditions]. Zbirnyk materialiv I Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii «Hlobalizatsiia ta rozvytok innovatsiinykh system: tendentsii, vyklyky, perspektyvy», 134. Retrieved from https://nubip.edu.ua/sites/default/files/u375/materiali_konferenciyi_3_4_11_2022_dbtu_0.pdf

David P., Horvath, Sharon A., Clay, Clarence J., Swanton, James V., Anderson, Wun S., Chao. (2023). Weed-induced crop yield loss: a new paradigm and new challenges. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tplants.2022.12.014

Gamayunova, V., Khonenko, L., Baklanova, T., Kovalenko, O., Pilipenko, T. (2020). Modern approaches to use of the mineral fertilizers preservation soil fertility in the conditions of climate change. Scientific Horizons, 02 (87), 89–101. DOI: 10.33249/2663-2144-2020-87-02-89-101

Hatfield, J.L., Prueger, J.H. (2015). Temperature extremes: Effect on plant growth and development. Weather Clim. Extrem, 10, 4–10.

Kai, Kornhuber, Corey Lesk, Carl F., Schleussner Jonas, Jägermeyr, Peter, Pfleiderer & Radley, M. (2023). Horton Risks of synchronized low yields are underestimated in climate and crop model projections. Nature Communications, 14, 3528. URL: https://www.nature.com/articles/s41467-023-38906-7

Laidig, F., Feike, T., Klocke, B. et al. (2022). Yield reduction due to diseases and lodging and impact of input intensity on yield in variety trials in five cereal crops. Euphytica, 218, 150. DOI: 10.1007/s10681-022-03094-w

Leng, G. (2019). Uncertainty in Assessing Temperature Impact on U.S. Maize Yield Under Global Warming: The Role of Compounding Precipitation Effect. J. Geophys. Res. Atmos, 124, 6238–6246.

Lesk, C., Rowhani, P., Ramankutty, N. (2016). Influence of extreme weather disasters on global crop production. Nature, 529, 84–87. URL: https://www.nature.com/articles/nature16467

Madadgar, S., Agha Kouchak, A., Farahmand, A., Davis, S.J. (2017). Probabilistic estimates of drought impacts on agricultural production. Geophys. Res. Lett, 44, 7799–7807.

Matiu, M., Ankerst, D.P., Menzel, A. (2017). Interactions between temperature and drought in global and regional crop yield variability during 1961–2014. PLoS ONE, 12, e0178339.

Pekka Kinnunen, Matias Heino, Vilma Sandström, Maija Taka, Deepak K. Ray and Matti Kummu. (2022). Crop Yield Loss Risk Is Modulated by Anthropogenic Factors. Earths Future, 10(9): e2021EF002420. DOI: 10.1029/2021EF002420

Peltonen-Sainio, P., Jauhiainen, L. (2019). Risk of Low Productivity is Dependent on Farm Characteristics: How to Turn Poor Performance into an Advantage. Sustainability. 11(19):5504. DOI: 10.3390/su11195504

Peña-Gallardo, M., Vicente-Serrano, S.M., Quiring, S., Svoboda, M., Hannaford, J., Tomas-Burguera, M., Martín-Hernández, N., Domínguez-Castro, F., El Kenawy, A. (2019). Response of crop yield to different time-scales of drought in the United States: Spatio-temporal patterns and climatic and environmental drivers. Agric. For. Meteorol, 264, 40–55.

Puma, M.J., Bose, S., Chon, S.Y., Cook, B.I. (2015). Assessing the evolving fragility of the global food system. Environ. Res Lett, 10, 024007. DOI: 10.1088/1748-9326/10/2/024007

Reddy, C. (2018). A study on crop weed competition in field crops. J. Pharmacogn. Phytochem, 7: 3235-3240.

Sifang, Feng, Zengchao, Hao, Xuan, Zhang, Fanghua, Hao. (2021). Changes in climate-crop yield relationships affect risks of crop yield reduction. Agricultural and Forest Meteorology, 304–305, 108401. DOI: 10.1016/j.agrformet.2021.108401

Tandzi Ngoune, Liliane, Mutengwa Shelton, Charles. (2019). Factors Affecting Yield of Crops. Agronomy ‒ Climate Change & Food Security. DOI: 10.5772/intechopen.90672

Tom, Osborne. (2016). The case for crop yield modelling in risk management. URL: https://www.linkedin.com/pulse/case-crop-yield-modelling-risk-management-tom-osborne

Wang, F., Zhan, C., Zou, L. (2023). Risk of Crop Yield Reduction in China under 1.5 °C and 2 °C Global Warming from CMIP6 Models. Foods, 12(2):413. DOI: 10.3390/foods12020413

Завантаження

Опубліковано

2024-06-27

Номер

Розділ

Статті