| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شمارهها | 472 |
| تعداد مقالات | 3,712 |
| تعداد مشاهده مقاله | 5,468,601 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,268,187 |
همزمانی اکولوژیک یا اینرسی تکنولوژیک؟ واکاوی دوگانگی ساختاری در نظامهای تولید گندم ایران و ترسیم چشمانداز ۱۴۱۵ | ||
| بیوتکنولوژی و بیوشیمی غلات | ||
| مقاله 6، دوره 5، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 119-146 اصل مقاله (1.34 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/cbb.2026.13912.1144 | ||
| نویسندگان | ||
| مجید غلامحسینی* 1؛ محسن سعیدی2، 3؛ اکبر شعبانی1 | ||
| 1موسسه تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر کرج، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران. | ||
| 2گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران. | ||
| 3مرکز تحقیقات غلات، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مقدمه: در ایران، گندم فراتر از یک محصول زراعی، یک کالای استراتژیک با ضریب امنیت ملی بالاست. علیرغم تلاشهای چهار دهه اخیر برای دستیابی به خودکفایی، نظام تولید گندم کشور همچنان با چالشهای ساختاری نظیر تنش آبی، خرد شدن اراضی و نوسانات شدید بهرهوری مواجه است. فقدان درک صحیح از نحوه انتشار شوکهای اقلیمی-سیاستی و واکنش متقابل سطح و عملکرد در کوتاهمدت، پاشنه آشیل برنامههای خودکفایی بوده است. این پژوهش با هدف پر کردن این خلأ، به دنبال پاسخ به این پرسش است که آیا پیشرانهای رشد تولید در دو نظام زراعی یکسان عمل میکنند و چشمانداز تولید در افق ۱۴۱۵ با توجه به محدودیتهای اکولوژیک چگونه خواهد بود؟ مواد و روشها: دادههای سری زمانی سطح، عملکرد و تولید در بازه زمانی ۱۳۶۱ تا ۱۴۰۲ (۴۲ سال) مبنای تحلیل قرار گرفت. متدولوژی پژوهش شامل چندین لایه تحلیلی بود: ۱) تجزیههای تک متغیره شامل نرخ رشد، ارزیابی پایداری و تجزیه رشد تولید، 2) آزمونهای مانایی و تعیین درجه انباشتگی، 3) تعیین مرتبه وقفه بهینه و آزمون همانباشتگی، 4) تصریح الگوی پویا و ارزیابی اعتبار تشخیصی و در نهایت 5) توابع واکنش آنی، تجزیه واریانس خطای پیشبینی و پیشبینی متغیرها. یافتهها: تحلیل نرخ رشد مرکب در گستره زمانی ۴۲ ساله، حاکی از تغییر پارادایم تولید گندم ایران از راهبرد توسعه افقی به توسعه عمودی است؛ بهطوریکه رشد معنیدار تولید کل (79/1 درصد) و گندم آبی (91/1 درصد)، عمدتاً ناشی از ارتقای عملکرد در واحد سطح (با رشد 72/1 درصد) بوده است. نتایج آزمونهای تشخیصی نشان داد که شوکهای ساختاری اثراتی گذرا داشته و سیستم دارای خاصیت بازگشت به میانگین است. تحلیل تجزیه واریانس خطای پیشبینی تفاوت بنیادین دو نظام را آشکار ساخت: در نظام آبی، سهم متقاطع تکانهها کمتر از 2/0 درصد بود که مؤید فقدان بازخورد متقابل میان سطح و عملکرد و نقش غالب تکنولوژی است. اما در نظام دیم، تکانههای سطح زیر کشت مسئول ۲۰ درصد از نوسانات عملکرد بودند که پدیده همزمانی اکولوژیک (اثر همزمان بارندگی بر سطح و عملکرد) را تائید میکند. نتایج پیشبینی نشان داد که سطح زیر کشت کل کشور با روندی نوسانی و نزولی به 55/7 میلیون هکتار در سال ۱۴۱۵ خواهد رسید، اما تولید کل به واسطه جهش عملکرد آبی (از ۳۸۹۲ در سال پایه به ۵۱۰۴ کیلوگرم در هکتار)، روندی صعودی داشته و در سناریوی محتمل (خط مبنا) به مرز 57/23 میلیون تن خواهد رسید. نتیجهگیری: یافتههای این پژوهش پارادایم توسعه سطحمحور را بهویژه در دیمزارها رد میکند. آینده امنیت تولید گندم کشور در گرو توسعه عمودی و تمرکز سرمایهگذاری بر ارتقای عملکرد در اراضی آبی است. با توجه به پیشبینی انقباض سطح دیم، راهبرد بهینه برای این بخش، نه افزایش سطح، بلکه مدیریت ریسک و تغییر الگوی کشت به سمت ارقام مقاوم است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوی خودتوضیح برداری؛ پویاییهای تولید؛ دادههای سری زمانی؛ عملکرد دانه؛ سطح کشت؛ پیشبینی تولید | ||
| مراجع | ||
|
Anderson, W. B., Seager, R., Baethgen, W., Cane, M., & You, L. 2019. Synchronous crop failures and climate-forced production variability. Science Advances, 5, eaaw1976. Barlow, M., Zaitchik, B., Paz, S., Black, E., Evans, J., & Hoell, A. 2016. A review of drought in the Middle East and southwest Asia. Journal of Climate, 29 (23), 8547-8574. Bastos, A., Ciais, P., Friedlingstein, P., Sitch, S., Pongratz, J., Fan, L., ... & Zaehle, S. 2020. Direct and seasonal legacy effects of the 2018 heat wave and drought on European ecosystem productivity. Science Advances, 6 (24), eaba2724. Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. 2015. Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons. Brown, R. L., Durbin, J., & Evans, J. M. 1975. Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 37 (2), 149-163. Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (Eds.). 2002. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. New York, NY: Springer New York. Cassman, K. G., & Grassini, P. 2020. A global perspective on sustainable intensification research. Nature Sustainability, 3 (4), 262-268. Cuddy, J. D., & Della Valle, P. A. 1978. Measuring the instability of time series data. Oxford Bulletin of Economics & Statistics, 40 (1), 71-78. Deihimfard, R., Rahimi-Moghaddam, S., Collins, B., & Azizi, K. 2022. Future climate change could reduce irrigated and rainfed wheat water footprint in arid environments. Science of the Total Environment, 807, 150991. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. 1981. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1057-1072. Enders, W. 2015. Applied econometric time series (4th ed.). New York (US): University of Alabama. Engle, R. F. 1982. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007. Engle, R. F., & Granger, C. W. 1987. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 251-276. Engle, R., & Granger, C. 2015. Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Applied Econometrics, 39 (3), 106-135. Eyshi Rezaie, E., & Bannayan, M. 2012. Rainfed wheat yields under climate change in northeastern Iran. Meteorological Applications, 19 (3), 346-354. Foroozan, Z., Grießinger, J., Pourtahmasi, K., & Bräuning, A. 2020. 501 Years of spring precipitation history for the semi-arid northern Iran derived from tree-ring δ18O data. Atmosphere, 11 (9), 889. Gerber, J. S., Ray, D. K., Makowski, D., Butler, E. E., Mueller, N. D., West, P. C., ... & Sloat, L. 2024. Global spatially explicit yield gap time trends reveal regions at risk of future crop yield stagnation. Nature Food, 5 (2), 125-135. Grassini, P., Eskridge, K. M., & Cassman, K. G. 2013. Distinguishing between yield advances and yield plateaus in historical crop production trends. Nature Communications, 4 (1), 2918. Gobbett, D. L., Hochman, Z., Horan, H., Garcia, J. N., Grassini, P., & Cassman, K. G. 2017. Yield gap analysis of rainfed wheat demonstrates local to global relevance. The Journal of Agricultural Science, 155 (2), 282-299. Gujarati, D. N. 2021. Essentials of econometrics. Sage Publications. Haile, M. G., Kalkuhl, M., & von Braun, J. 2016. Worldwide acreage and yield response to international price change and volatility: a dynamic panel data analysis for wheat, rice, corn, and soybeans. American Journal of Agricultural Economics, 98 (1), 172-190. Hazell, P. B. 1982. Instability in Indian foodgrain production (Vol. 30). Intl Food Policy Res Inst. Hendricks, N. P., Smith, A., & Sumner, D. A. 2014. Crop supply dynamics and the illusion of partial adjustment. American Journal of Agricultural Economics, 96 (5), 1469-1491. Hornbeck, R., & Keskin, P. 2014. The historically evolving impact of the ogallala aquifer: Agricultural adaptation to groundwater and drought. American Economic Journal: Applied Economics, 6 (1), 190-219. Hurvich, C. M., & Tsai, C. L. 1989. Regression and time series model selection in small samples. Biometrika, 76 (2), 297-307. Iizumi, T., & Ramankutty, N. 2015. How do weather and climate influence cropping area and intensity?. Global Food Security, 4, 46-50. Jarque, C. M., & Bera, A. K. 1980. Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6 (3), 255-259. Jiang, H., Hu, H., Li, B., Zhang, Z., Wang, S., & Lin, T. 2021. Understanding the non-stationary relationships between corn yields and meteorology via a spatiotemporally varying coefficient model. Agricultural and Forest Meteorology, 301, 108340. Johansen, S., & Juselius, K. 1990. Some structural hypotheses in a multivariate cointegration analysis of the purchasing power parity and the uncovered interest parity for UK (No. 90-05). University of Copenhagen. Kalkuhl, M., & Wenz, L. 2020. The impact of climate conditions on economic production. Evidence from a global panel of regions. Journal of Environmental Economics and Management, 103, 102360. Kwiatkowski, D., Phillips, P. C., Schmidt, P., & Shin, Y. 1992. Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root?. Journal of Econometrics, 54 (1-3), 159-178. Ljung, G. M., & Box, G. E. 1978. On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika, 65 (2), 297-303. Lobell, D. B., & Burke, M. B. 2010. On the use of statistical models to predict crop yield responses to climate change. Agricultural and Forest Meteorology, 150 (11), 1443-1452. Lütkepohl, H. 2013. Introduction to multiple time series analysis. Springer Science & Business Media. Lütkepohl, H., & Krätzig, M. (Eds.). 2004. Applied time series econometrics. Cambridge University Press. Madani, K. 2014. Water management in Iran: what is causing the looming crisis?. Journal of Environmental Studies and Sciences, 4 (4), 315-328. MacKinnon, J. G., Haug, A. A., & Michelis, L. 1999. Numerical distribution functions of likelihood ratio tests for cointegration. Journal of Applied Econometrics, 14 (5), 563-577. Mbua, I. A., & Atta-Aidoo, J. 2023. Acreage supply response of sugarcane out-growers in Tanzania: A vector error correction model (VECM) approach. Cogent Food & Agriculture, 9 (1), 2229575. Miao, R., Khanna, M., & Huang, H. 2016. Responsiveness of crop yield and acreage to prices and climate. American Journal of Agricultural Economics, 98 (1), 191-211. Minhas, B. S., & Vaidyanathan, A. 1965. Growth of crop output in India, 1951-54 to 1958-61: An analysis by component elements. Journal of the Indian Society of Agricultural Statistics, 17 (2), 230-252. Naylor, R., Falcon, W., & Zavaleta, E. 1997. Variability and growth in grain yields, 1950-94: does the record point to greater instability?. Population and Development Review, 41-58. Perron, P. 1989. The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1361-1401. Phillips, P. C., & Perron, P. 1988. Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75 (2), 335-346. Roustaei, B., Kazemnejad, M., Rabiei, M., & Hosseini, S. Z. 2020. Study the Impact of Guaranteed Price and Guaranteed Purchase policies on Cultivation Area and Production of Wheat. Agricultural Economics and Development, 28 (3), 229-259. [In Persian] Sims, C. A. 1980. Macroeconomics and reality. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1-48. Stock, J. H., & Watson, M. W. 2001. Vector autoregressions. Journal of Economic Perspectives, 15 (4), 101-115. Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., & Befort, B. L. 2011. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108 (50), 20260-20264. Trigo, R. M., Gouveia, C. M., & Barriopedro, D. 2010. The intense 2007–2009 drought in the Fertile Crescent: Impacts and associated atmospheric circulation. Agricultural and Forest Meteorology, 150 (9), 1245-1257. Uhlig, H. 2012. Economics and reality. Journal of Macroeconomics, 34 (1), 29-41. Wei, D., Gephart, J. A., Iizumi, T., Ramankutty, N., & Davis, K. F. 2023. Key role of planted and harvested area fluctuations in US crop production shocks. Nature Sustainability, 6 (10), 1177-1185. Zaveri, E., Russ, J., & Damania, R. 2020. Rainfall anomalies are a significant driver of cropland expansion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117 (19), 10225-10233. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. 2002. Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 20 (1), 25-44 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 81 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 22 |
||