Ảnh hưởng của biến động khí hậu lên năng suất của cây trồng trong thời gian gần đây ngày càng gia tăng, xu hướng ấm lên của toàn cầu, mực nước biển dâng và biến đổi khí hậu đang xảy ra,
Trang 11 Mở đầu
1.1 Đặt vấn đề
Khí hậu thay đổi đã là vấn đề lớn của thế giới và tác động lên tất cả các hoạt động của con người Trong thực tế thì nông nghiệp đã phải chịu tác động mạnh mẻ của hiện tượng này Đặc biệt là ở những nước có hệ thống nông nghiệp phụ thuộc vào nhiều vào nước trời (Giorgis el al. , 2006)
Ảnh hưởng của biến động khí hậu lên năng suất của cây trồng trong thời gian gần đây ngày càng gia tăng, xu hướng ấm lên của toàn cầu, mực nước biển dâng và biến đổi khí hậu đang xảy ra, một số nghiên cứu trên thế giới đã được thực hiện để so sách giữa các địa phuơng và các loại cây trồng khác nhau trong việc đánh giá mối quan hệ của chúng đối với sự biến động khí hậu (gồm: lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm, thời gian nắng
và không khí) trên giả thuyết là thời tiết biến đổi và lượng mưa phân bố không đều ảnh hưởng mạnh mẽ năng suất cây trồng Yêu cầu nước của cây trồng và nước sản xuất trong điều kiện nước trời và tưới tiêu nông nghiệp là những chỉ số quan trọng cho sự đánh giá tác động của thời tiết lên sản xuất cây trồng, nhiều mục tiêu nghiên cứu được thực hiện như đánh giá hiệu quả sử dụng nước và năng suất cây trồng, đánh giá tác động của biến đổi lượng mưa và thay đổi khí hậu đến sản lượng và sản xuất nông nghiệp Song song đó xác định lựa chọn việc cải tiến nông nghiệp và chiến lược phù hợp liên quan đến lựa chọn cây trồng, mùa vụ, đất canh tác để tối ưu hóa năng suất và giảm nguy cơ mất mùa ;
Vùng Đồng bằng sông Cửu Long phức tạp về đặc điểm thủy văn - nguồn nước: chịu ảnh hưởng của lũ lụt vào cuối giữa và mùa mưa hằng năm, thiếu nguồn nước nghiêm trọng vào mùa khô do bị chi phối mạnh mẽ bởi sự xâm nhập mặn và các hoạt động khai thác nước ở thượng nguồn sông Mekong Các báo cáo nghiên cứu cho thấy vùng ĐBSCL đang và sẽ chịu những tác động nghiêm trọng do hiện tượng biến đổi khí hậu - nước biển dâng lên toàn bộ hệ sinh thái, cơ cấu canh tác nông nghiệp, cơ sở hạ tầng và các hoạt động xã hội - sinh kế - văn hóa khác nhau (Lê Anh Tuấn, 2009a)
1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Từ những nghiên cứu về biến đổi khí hậu cho thấy rằng, những tác động của chúng ảnh hưởng lên hoạt động của con người và sinh vật ngày càng nhiều, trong đó có sản xuất nông nghiệp Vì vậy việc giá đánh giá tác động của thay đổi khí hậu lên sản xuất nông nghiệp, cũng như việc tìm ra các biện pháp thích ứng, sử dụng tiết kiệm tài nguyên, mang lại hiệu quả cao góp phần thực hiện chuyển đổi cơ cấu cây trồng, nâng cao thu nhập, từng bước hiện đại hóa trong sản xuất nông nghiệp, là một nhu cầu cấp
thiết hiện nay Đó là lý đo đề tài “Xác định các yếu tố ảnh hưởng do biến đổi khí hậu lên năng suất cây lúa và dự báo thay đổi trong tương lai (trường hợp nghiên cứu tại tỉnh Bạc Liêu” được chọn để thực hiện.
1.3 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước.
Trang 2Theo Lê Anh Tuấn (2009b), Các báo cáo chính thức xuất bản vào năm 2007 của Uỷ ban Liên Chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC), Ngân hàng Thế giới (WB), Chương trình Môi trường của Liên hiệp quốc (UNDP) đều cảnh báo Việt Nam nằm trong nhóm các quốc gia chịu tác động cao do hiện tượng biến đổi khí hậu và nước biển dâng Vùng Đồng bằng sông Cửu Long được xem nơi chịu tổn thương mọi mặt nghiêm trọng nhất của Việt Nam do lũ lớn, bão tố bất thường, hạn hán kéo dài, mùa mưa đến trễ dầu vụ và lớn hơn vào cuối vụ, nước biển dâng, sự xâm nhập mặn,
Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADP, 1994) đã xếp Việt Nam, đặc biệt là vùng Đồng bằng sông Cửu Long, nằm trong nhóm quốc gia có nguy cơ tổn thương cao do tác động của hiện tượng biến đổi khí hậu và nước biển dâng Ủy ban Liên Chính phủ về Biến đổi Khí hậu - IPCC (2007) qua phân tích và phỏng đoán các tác động của nước biển dâng đã công nhận ba vùng châu thổ được xếp trong nhóm cực kỳ nguy cơ do sự biến đổi khí hậu là vùng hạ lưu sông Mekong (Việt Nam), sông Ganges - Brahmaputra (Bangladesh) và sông Nile (Ai Cập) Chương trình Phát triển của Liên hiệp quốc – UNDP (2007) đánh giá: “khi nước biển tăng lên 1 mét, Việt Nam sẽ mất 5% diện tích đất đai, 11% người dân mất nhà cửa, giảm 7% sản lượng nông nghiệp (tương đương 5 triệu tấn lúa và 10% thu nhập quốc nội ĐBSCL sẽ có khoảng 2 triệu ha nằm dưới mực nước biển”
Ngoài ra, Dasgupta et al (2007), đã công bố một nghiên cứu chính sách do Ngân hàng
Thế giới - WB - xuất bản đã xếp Việt Nam nằm trong nhóm 5 quốc gia chịu ảnh hưởng cao nhất do biến đổi khí hậu Tại Việt Nam, hai đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long chịu ảnh hưởng nặng nhất Khi nước biển dâng cao 1 mét, ước chừng 5.3% diện tích tự nhiên, 10,8% dân số, 10,2% GDP, 10,9% vùng đô thị, 7,2% diện tích nông nghiệp và 28,9% vùng đất thấp sẽ bị ảnh hưởng
Diện tích sử dụng cho trồng trọt ở hạ lưu sông Mekong là hơn 41% và đang được mở rộng để đáp ứng như cầu lương thực cho dân số ngày càng tăng ở 4 quốc gia thuộc lưu vực này Sông Mekong là nguồn nước quan trọng, cung cấp 80-90 lượng nước cần thiết cho sản xuất nông nghiệp ở khu vực Nguồn nước hạn chế sẽ gây ra khó khăn cho việc mở rộng sản xuất nông nghiệp Do đó các đề án thủy lợi đang tiếp tục được xây dựng và hoàn thiện ở cả 4 quốc gia Đồng bằng sông Cửu Long Việt Nam đang phải đối mặt với tình trạng thiếu nước và xâm nhập mặn từ tháng 2 cho đến tháng 5 Tiềm năng phát triển thủy lợi cao ở Lào và thấp hơn ở Capuchia, các đề án thủy lợi của Thái Lan cũng tăng lên Do đó mỗi quốc gia thuộc lưu vực sông Mekong cần có kế hoạch
sử dụng nước hợp lý Các cuộc đàm phán về việc sử dụng nước ở lưu vực cũng đang được tiến hành để đảm bảo sự phân phối nước công bằng cho các quốc gia để góp phần vào sự phát triển sao này (Nesbitt et al., 2004)
Koyama (2005) báo cáo rằng nhiệt độ tăng cao sẽ là nguyên nhân tạo nên sự suy giảm
về sản lượng lúa trên toàn thế giới Hơn nữa, Những nghiên cứu đã chứng minh được
Trang 3của biến đổi khí hậu toàn cầu Hiểu biết về tác động tiềm tàn của biến đổi khí hậu đối với hệ thống sản xuất lúa gạo là rất quan trọng cho sự phát triển của các chiến lược thích hợp để thích ứng và làm giảm xuống các tác động xấu đối với an ninh lương thực trong thời gian dài trong sự tương tác của sản xuất lúa gạo và biến đổi khí hậu
Đánh giá mối quan hệ giữa năng suất cây trồng và biến đổi khí hậu thì dựa trên sự kết hợp giữa mô hình hóa và đo lường Như là một phần của đánh giá này, mối quan hệ này được đánh giá trong bối cảnh cây trồng và khí hậu mô phỏng Sự hiểu biết đối với chính sách và thích ứng nên dựa vào không chỉ là sự tổng hợp của các nghiên cứu được công bố mà còn là sự nghiên cứu lên kết toàn diện bao gồm: (i) Định lượng chính xác với độ tin cậy cao các đại lượng bất định; (ii) Các kỹ thuật kết hợp phương pháp tiếp cận đa dạng và quan sát tập trung vào các quá trình cơ bản; và (iii) Sự lựa chọn đúng và chuẩn của các mô hình, bao gồm cả mô phỏng ở mức độ phức tạp điều khiển năng suất cây trồng, mà cũng có thể bao gồm yếu tố sinh học và yếu tố xã hội (Challinor et al., 2009)
Todorovic et al (2009), đã so sánh hiệu suất của Aquacrop, mô hình mô phỏng cây
trồng được phát triển bởi FAO, với hai mô hình được đánh giá tốt là CropSyst và
WOFOST, trong việc mô phỏng sự tăng trưởng của cây hoa hướng dương (Helianthus annuus L.) trong môi trường chế độ nước khác nhau tại Địa trung hải Dữ liệu được sử
dụng trong phân tích thì được thu từ thí nghiệm ngoài đồng ở miền Nam nước Ý trong năm 2005 và 2007 Mặc dù Aquacrop yêu cầu ít thông tin đầu vào hơn CropSyst và WOFOST, nhưng nó cho kết quả tương tự đối với mô phỏng cho sinh khối và năng suất thu hoạch Việc sử dụng số lượng các thông số và module tăng trưởng cây trồng của mô hình thì không làm ảnh hưởng nhiều đến kết quả mô phỏng Do đó, với mục đích quản lý và trong điều kiện thông tin đầu vào hạn chế, việc sử dụng các mô hình đơn giản hơn thì được khuyến khích
Hsiao et al., (2009) đã thiết lập các thông số và kiểm định mô hình với dữ liệu 6 năm
của cây ngô từ thí nghiệm ngoài đồng, cộng với 4 năm khác của dữ liệu tán lá cây ngô, mật độ thực vật (7-11,9 cây trên m2), với 4 loại giống, và nhu cầu bốc hơi không khí là khác nhau Với tất cả 19 thông số được giữ không đổi, Aquacrop mô phỏng sinh khối trên mặt đất trong độ lệch 10% của giá trị đo được cho ít nhất 8 trong 13 nghiên cứu (6 năm thí nghiệm) và năng suất hạt ít nhất là 5 trong số các trường hợp Ít nhất 4 trong các trường hợp, kết quả mô phỏng là có ý nghĩa 5% của sinh khối đo được cũng như năng suất hạt Độ lệch lớn nhất giữa các giá trị mô phỏng và đo được là 22% cho sinh khối và 24% cho năng suất hạt Quan trọng hơn, các mô hình mô phỏng diễn biến sự phát triển tán lá và sinh khối tích lũy theo thời gian thì gần với kết quả đo được với chỉ
số Willmott’s thỏa thuận (d) cho 11 trong số 13 trường hợp là ≥0.98 cho tán lá che phủ (CC), và ≥0.97 cho sinh khối Quá trình lão hóa tán lá được đẩy nhanh do áp lực về nước Trong 6 trường hợp, chỉ số thỏa thuận xấu nhất là 0.957 cho tán lá và 0.915 cho
Trang 4sinh khối Các lý do có thể cho sự khác nhau giữa kết quả cả các lần đo đạt và mô phỏng gồm sự đơn giản hóa của mô hình và độ không chính xác cho các phép đo Bên cạnh đó trong 3 năm (2004-2007), thí nghiệm ngoài đồng được tiến hành để đánh giá cây trồng phản ứng với áp lực nước đối với cây Quinoa với điều kiện tưới khác nhau Sinh khối WP (g m-2) giảm 9% trong điều kiện tưới đầy đủ so với điều kiện RF
và thiếu hụt nước tưới (DI), có thể là do sự suy giảm dinh dưỡng nghiêm trọng Kết quả thu được sự mô phỏng sinh khối tổng năng suất hạt [hồi quy R2 = 0.87 and 0.83 tương ứng với hiệu quả Nash-Sutcliff (EF) = 0.82 và 0.79] Phân tích độ nhạy đã chứng minh sự vững mạnh của mô hình Aquacrop trong việc mô phỏng sử tăng trưởng
và sản xuất quinoa Sự cải tiến mô hình cho suy giảm dinh dưỡng đất, sâu bệnh, dịch bệnh có thể được thực hiện (Geerts et al., 2009)
Ngoài ra Shamseddin (2010), cho thấy Sudan là một trong những quốc gia thuộc lưu vực sông Nile Nông nghiệp phụ thuộc vào nước trời chi phối việc sản xuất nông nghiệp và an ninh lương thực của vùng Biến đổi khí hậu theo chiều hướng tiêu cực sẽ gây nên phá vở hệ sinh kế và môi trường Đặc biệt là vùng nông thôn, nơi người dân phụ thuộc vào sản xuất nông nghiệp phụ thuộc nước trời Thống kê mô tả cho thấy rằng vùng bán khô hạn sẽ có lượng mưa giảm 16% (92 mm) và độ dài của mùa vụ giảm 15% (13 ngày), so với những năm 1960 Ngày trồng và thu hoạch của mùa vụ thì cũng thay đổi Bằng cách chương trình mô phỏng Aquacrop, năng suất cây lúa miến giảm 37% thì được dự báo khi lượng mưa giảm xuống 250 mm Điều này phụ thuộc vào sự giảm 10% của bốc thoát hơi Theo đó, Hiệu suất nước mưa sẽ giảm từ 0,49
xuống 0,13 kg/m3
2 Mục tiêu nghiên cứu
2.1 Mục tiêu tổng quát
Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên cây lúa ở vùng sản xuất nông nghiệp tỉnh Bạc Liêu Nhằm góp phần sử dụng hiệu quả tiềm năng tài nguyên đất nước của vùng nghiên cứu
2.2 Mục tiêu cụ thể
- Mô phỏng năng suất cây lúa trong điều kiện khí hậu hiện tại
- Mô phỏng năng suất cây lúa trong điều kiện các yếu tố tự nhiên thay đổi do biến đổi khí hậu
- Đánh giá sự tác động của các yếu tố tự nhiên ảnh hưởng của biến đổi khí hậu lên cây trồng, đề xuất các biện pháp thích ứng trong điều kiện của biến đổi khí hậu xảy ra
3 Nội dung nghiên cứu
3.1 Đối tượng nghiên cứu
- Năng suất cây lúa trong điều kiện hiện tại, xu thế năng suất cây lúa ở điều kiện tác động của các yếu tố ảnh hưởng do biến đổi khí hậu ở tương lai
Trang 5- Các yếu tố của ảnh hưởng do biến đổi khí hậu tác động đến sự thay đổi năng suất cây lúa
- Biện pháp sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên của vùng nghiên cứu
3.2 Phạm vi nghiên cứu
- Đề tài được thực hiện trên vùng sản xuất nông nghiệp (phía Bắc quốc lộ 1A)
- Thời gian thực hiện: từ ngày 01/10/2011 đến 31/05/2012 tại Bộ Môn Tài nguyên Đất đai, Khoa Môi trường & TNTN, Đại học Cần Thơ và trên địa bàn Tỉnh Bạc Liêu
3.3 Các bước thực hiện
Đề tài thực hiện gồm 8 bước
- Bước 1: Chuẩn bị
- Bước 2: Thu thập dữ liệu
- Bước 3: Chạy mô hình mô phỏng năng suất
- Bước 4: Tìm các yếu tố tác động đến năng suất
- Bước 5: Phân tích, đánh giá các yếu tố tác động
- Bước 6: Đề xuất biện pháp thích ứng, sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên đất nước
- Bước 7: Hoàn chỉnh bài viết
4 Phương pháp nghiên cứu
Đề tài thực hiện việc mô phỏng năng suất lúa dựa vào các dữ liệu thu thập hiện có, các giả định về điều kiện hiện tại và các xu thế biến động của các điều kiện tự nhiên ảnh hưởng do biến đổi khí hậu
4.1 Bước chuẩn bị:
Tham khảo, tổng hợp các tài liệu trước đây có liên quan về vùng nghiên cứu, các kết quả đề tài trước đây có liên quan
4.2 Thu thập dữ liệu
- Các loại bản đồ có liên quan:
+ Bản đồ hành chính tỉnh Bạc Liêu tỉ lệ 1/100.000
+ Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Bạc Liêu tỉ lệ 1/100.000
+ Bản đồ thủy lợi tỉnh Bạc Liêu tỉ lệ 1/100.000
+ Bản đồ đất tỉnh Bạc Liêu tỉ lệ 1/100.000
+ Bản đồ lũ, xâm nhập mặn tỉnh Bạc Liêu tỉ lệ 1/100.000
Các dữ liệu thu thập dành để chạy mô hình bao gồm:
- Dữ liệu về khí tượng – thủy văn từ năm 2001 – 2010 (Thu thập tại trung tâm khí tượng tỉnh Bạc Liêu)
Trang 6+ Nhiệt độ trung bình hàng này (oC)
+ Nhiệt độ không khí cao nhất hàng ngày (oC)
+ Nhiệt độ không khí thấp nhất hàng ngày (oC)
+ Lượng mưa hàng ngày (oC)
+ Nồng độ trung bình CO2 hàng năm trong không khí (ppm)
+ Bốc thoát hơi tham chiếu ETo (mm)
* Trường hợp dữ liệu về bốc thoát hơi tham chiếu ETo không có sẳn thì thu thập thêm thông tin về:
+ Số giờ nắng trung bình trong ngày (giờ/ngày)
+ Tốc độ gió trung bình trong ngày (Km/ngày)
Để có thể tính thông số ETo thông qua công thức công thức Penman-Monteith (Allen
et al., 1998 trong Steduto, 2009) bằng phần mềm tính ETo của FAO
* Trường hợp nồng độ trung bình CO2 hàng năm trong không khí (ppm) không có để
mô phỏng, thì sử dụng thì sử dụng số liệu CO2 được thu thập ở đài quan sát Mauna Loa Observatory ở Hawaii để sử dụng mô phỏng xu thế biến động của năng suất khi thay đổi nông độ CO2.
- Dữ liệu về cây trồng (Thu thập tại phòng nông nghiệp và trung tâm khuyến nông tại địa phương và tham khảo các nghiên cứu trước đây)
+ Các giống lúa hiện trồng tại vùng
+ Cơ cấu, diện tích cây lúa
+ Năng suất thu hoạch (tấn/ha)
+ Các thời kỳ của cây trồng (ngày)
+ Độ che phủ tán lá trên mặt đất (%)
+ Độ sâu của rể (mm)
+ Hiệu suất sinh khối (tấn/ha)
Dữ liệu cây lúa khi mô phỏng thì sử dụng thiết lập dữ liệu về cây lúa của FAO cung cấp và được tích hợp trong mô hình Dữ liệu này được sử chỉnh sửa cho phù hợp với điều kiện các giống lúa của địa phương
- Dữ liệu về đất (Thu thập từ những nghiên cứu trước đây trên đất lúa)
+ Sa cấu của các tầng đất
+ Độ dẫn nước tại mức bảo hòa (mm/ngày)
+ Thể tích nước tại điểm bảo hòa (%)
Trang 7+ Thủy dung ngoài đồng (%)
+ Điểm héo (%)
- Dữ liệu quản lý được giả định là tối ưu cho sự phát triển của cây lúa (bao gồm giả
định về độ phì tối ưu và trong điều kiện tưới đầy đủ)
4.3 Chạy mô hình mô phỏng
Từ các dữ liệu đầu vào xác định môi trường phát triển của cây trồng được thu thập như thời tiết, đặc tính cây trồng, đất và các đặc tính về quản lý Nhu cầu nước cho cây trồng và tác động của các điều kiện tự nhiên lên năng suất cây trồng thì được mô phỏng thông qua phần mềm Aquacrop phiên bản 3.1+ được phát triển bởi FAO
Aquacrop có cấu trúc dạng liên tục giữa đất - cây trồng - không khí Bao gồm đất và
sự căn bằng nước của đất; cây trồng, với quá trình tăng trưởng, phát triển và năng suất;
và không khí với chế độ nhiệt, lượng mưa, nhu cầu bay hơi và nồng độ CO2 Ngoài ra, khía cạnh quản lý cũng được xem xét rõ ràng (ví dụ như, thủy lợi, phân bón,…) Vì nó
sẽ ảnh hưởng đến sự cân bằng nước trong đất, phát triển cây trồng và năng suất cuối cùng Sâu hại, dịch bệnh và cỏ dại thì không được xem xét Chức năng quan hệ giữa các thành phần khác nhau của mô hình được mô tả trong sơ đồ sau:
Thông qua kết quả cho được từ quá trình mô phỏng, kết quả sẽ được kiểm định và hiệu chỉnh phù hợp sau với điều kiện thực tế Dữ liệu ít nhất 2 năm của cây lúa sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình Quá trình hiệu chỉnh, kiểm định sẽ được lập lại nhiều lần để có thể cho một kết quả phù hợp với số liệu thực tế và mang một độ tin
Hình 1: Sơ đồ của Aquacrop cho thấy các thành phần chính liên tục của đất – cây
trồng - không khí (Nguồn: Steduto el al., 2009)
Trang 8cậy nhất định Từ kết quả hiệu chỉnh và kiểm định, tiến hành mô phỏng năng suất cây lúa trong điều kiện các yếu tố tự nhiên thay đổi bởi biến đổi khí hậu theo các kịch bản tương lai
4.4 Tìm các yếu tố tác động đến năng suất
Dựa vào năng suất cây lúa trong điều kiện thực tế so với năng suất lúa mô phỏng trong tương lai Xác định sự thay đổi của năng suất cây lúa, xem xét những yếu tố có khả năng tác động làm ảnh hưởng đến năng suất của cây lúa Từ những yếu tố đã xác định được tiến hành phân tích độ nhạy để tìm ra các yếu tố chính tác động đến năng suất trong điều kiện hiện tại và tương lai
Các mô phỏng được năng suất được thực hiện với sự biến động 10% lần lượt của các yếu tố đầu vào được xem là bị ảnh hưởng của biến đổi khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa, bốc thoát hơi tham chiếu, nồng độ CO2, số giờ nắng, độ mặn, thiếu nước tưới So sánh năng suất sau khi mô phỏng biến động để tìm ra khoảng chênh lệch về năng suất của cây lúa, từ đó xác định các yếu tố nào là quan trọng ảnh hưởng làm thay đổi nhiều đến năng suất cây lúa
4.5 Phân tích, đánh giá các yếu tố tác động
Thông qua việc xác định các yếu tố tác động đến năng suất cây lúa, phân tích và đánh giá xu thế biến động của điều kiện tự nhiên Xem xét những ảnh hưởng của chúng đến việc hình thành năng suất của cây lúa
4.6 Tìm biện pháp thích ứng
Từ các kết quả đánh giá và phân tích ở các bước trên, xác định những hạn chế và thế mạnh của vùng từ đó tìm các biện pháp thích ứng phù hợp nhằm làm giảm tác động đối năng suất cây lúa
4.7 Hoàn chỉnh bài viết
Tổng hợp các số liệu, phân tích, đánh giá, tài liệu liên quan thành một bài hoàn chỉnh
Trang 9Phân tích độ nhạy
Thu thập dữ liệu
Dữ liệu khí tượng
Mô phỏng năng suất hiện tại
Biến đổi khí hậu tương lai: nhiệt độ, mưa, nắng,…
Mô phỏng năng suất tương lai
Yếu tố tác động đến năng suất
Yếu tố chính tác động đến
năng suất
Phân tích, đánh giá các yếu tố tác
động
Đề xuất biện pháp thích ứng
So sánh
Hình 2: Sơ đồ các bước thực hiện
Trang 105 Dự kiến kết quả đạt được
- Xác định, đánh giá các yếu tố tác động của các yếu tố ảnh hưởng của biến đổi khí hậu lên năng suất cây lúa
- Các giải pháp thích ứng phù hợp nhằm giảm tác động của biến đổi khí hậu lên sản xuất nông nghiệp, nhằm sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên hiện có của khu vực
6 Kế hoạch thực hiện
TT Nội dung các bước thực hiện Thời gian thực hiện
4 Tìm các yếu tố tác động đến năng suất 01/02 – 28/02/12
5 Phân tích, đánh giá các yếu tố tác động 01/03 - 31/03/12
