Đánh giá hiện trạng kỹ thuật và tài chính của mô hình nuôi cá trong ruộng lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long

Hiện nay, mô hình lúa-cá vẫn còn canh tác ở Đồng bằng sông Cửu Long. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích số liệu điều tra từ 205 nông hộ canh tác lúa - cá ở tỉnh Hậu Giang, Vĩnh Long, Đồng Tháp và thành phố Cần Thơ để đánh giá hiện trạng kỹ thuật và lợi nhuận của hợp phần cá trong mô hình lúa - cá cũng như tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất và lợi nhuận từ cá nuôi. Năng suất của tất cả các loài cá nuôi ở các tỉnh thành dao động từ 597 - 734 kg/ha/vụ. Lợi nhuận ròng từ cá dao động từ 3,49 - 9,98 triệu đồng/ha/vụ. Năng suất và lợi nhuận ròng từ cá tăng khi tăng mật độ thả cá. Năng suất và lợi nhuận ròng từ cá giảm với việc thả cá muộn, tăng diện tích nuôi và áp dụng 3 vụ lúa/năm. Lũ về muộn, mực nước lũ thấp, thiếu thức ăn tự nhiên, trộm cắp cá, tỷ lệ sống của cá thấp và thiếu hợp đồng mua bán cá thịt là những khó khăn trở ngại của mô hình nuôi cá trong ruộng lúa. Chủ động cung cấp nước từ đầu vụ, tăng mật độ thả cá, dưỡng lúa chét, tăng cường tập huấn nuôi cá, tổ chức nhóm nuôi và tìm đầu ra ổn định cho cá thịt là những  giải pháp để cải tiến mô hình nuôi cá trong ruộng lúa

Ảnh hưởng của gốc ghép và biện pháp phủ liếp đến bệnh héo xanh vi khuẩn (Ralstonia solanacearum) và năng suất của ớt hiểm lai, tại Cù Lao Tây, huyện Thanh Bình, tỉnh Đồng Tháp

Đề tài được thực hiện nhằm xác định giống ớt làm gốc ghép và biện pháp phủ liếp có khả năng chống chịu bệnh héo xanh do vi khuẩn Ralstonia solanacearum và năng suất của ớt hiểm lai tại 2 xã Tân Hòa và Tân Huề của huyện Thanh Bình, tỉnh Đồng Tháp. Thí nghiệm được bố trí theo thể thức lô phụ gồm 2 nhân tố, với 4 lặp lại. Lô chính gồm 2 biện pháp phủ liếp là rơm và màng phủ; lô phụ gồm 3 giống ớt làm gốc là ớt địa phương, ớt TN557, Hiểm 27 và 2 đối chứng (ghép lên chính nó và không ghép). Kết quả về gốc ghép, ở Tân Hòa, cây ớt ghép trên gốc TN557 có tỉ lệ bệnh (18,8%) thấp hơn đối chứng không ghép (36,3%) ở giai đoạn kết thúc thu hoạch, năng suất trái 10,3 tấn/ha, cao hơn 25,0% so với hơn đối chứng không ghép và 32,1% so với đối chứng ghép lên chính nó. Ở Tân Huề, gốc TN557 cũng có tỉ lệ bệnh héo xanh (20,0%) thấp hơn đối chứng không ghép (38,8%) ở giai đoạn kết thúc thu hoạch, năng suất trái 5,44 tấn/ha, cao hơn 18,0% so với đối chứng không ghép và 23,4% so với đối chứng ghép lên chính nó. Vật liệu phủ liếp không ảnh hưởng đến bệnh héo xanh vi khuẩn, năng suất ớt trồng có sử dụng màng phủ là 9,63 tấn/ha, tương đương 33,0% cao hơn phủ rơm ở xã Tân Hòa và 5,17 tấn/ha, tương đương 30,5% cao hơn phủ rơm ở xã Tân Huề

Việc làng : Tác phẩm và dư luận

300 tr. ; 19 cm

Việc làng : Tác phẩm và dư luận

300 tr. ; 19 c

Machine Learning for Building Energy Management

Future energy use prediction in buildings plays an important role in planning, managing, and saving energy. The complexity of building characteristics and occupants make the energy use prediction difficult. Because of its rapid learning characteristics, this study proposes machine learning (ML) models to predict the building energy consumption. The data set from non-residential buildings was collected to evaluate the predictive performance of the artificial neural network model (ANNs) and the support vector regression model (SVR). The evaluation results showed the effectiveness of the proposed machine learning model in predicting the energy usage during the next 24 hours of the building. The MAPE values obtained by the SVR model was 11.616%. The prediction results provide building managers with a use reference to saving energy consumption. This research contributes to highlight the advantages in the application of machine learning model in the field of construction