បញ្ហា (The Problem)៖ ការកើនឡើងនៃតម្រូវការស្រូវនៅប្រទេសម៉ាឡេស៊ី ទាមទារឱ្យមានការបង្កើនផលិតកម្មក្នុងស្រុក ដែលអាចនាំឱ្យមានការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់ ការកើនឡើងថ្លៃដើម និងការបំពុលបរិស្ថានដោយសារភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៃការផលិតកសិកម្ម។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការវាយតម្លៃទីវាលជាក់ស្តែងត្រូវបានធ្វើឡើងលើផ្ទៃដី ៦២,២ ហិកតា សម្រាប់រយៈពេលពីររដូវដាំដុះ ដោយប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយពហុគោលបំណងហ្សេនេទិច (MOGA) ដើម្បីវិភាគទិន្នផល និងការបំភាយឧស្ម័ន។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Transplanting Method វិធីសាស្ត្រស្ទូងស្រូវ |
ផ្តល់ទិន្នផលខ្ពស់ (៧,៣-៧,៤ តោន/ហិកតា) មានប្រាក់ចំណេញសុទ្ធខ្ពស់ជាង និងមានការបំភាយឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់ (GHG) តិចជាងបើគិតជាមធ្យម។ | ទាមទារការចំណាយថ្លៃដើមផលិតកម្មសរុបខ្ពស់ជាង និងប្រើប្រាស់ពេលវេលា ឬកម្លាំងម៉ាស៊ីនច្រើនជាងវិធីសាស្ត្រព្រោះ។ | អត្រាផលធៀបនឹងចំណាយ (Benefit-Cost Ratio) ទទួលបាន ១,៣ និងមានសន្ទស្សន៍យន្តូបនីយកម្ម (Mechanization Index) ០,៧៥។ |
| Broadcast Seeding Method វិធីសាស្ត្រព្រោះស្រូវ |
ជួយសន្សំសំចៃថ្លៃដើមសរុបបានពី ១៤,២% ទៅ ១៦,៧៥% និងមានភាពងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្តលឿនជាង។ | ផ្តល់ទិន្នផលទាបជាង (៥,៩-៦,២ តោន/ហិកតា) និងស៊ីថាមពលសរុបព្រមទាំងបញ្ចេញឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់ (GHG) ខ្ពស់ជាង។ | អត្រាផលធៀបនឹងចំណាយ (Benefit-Cost Ratio) ទទួលបានត្រឹម ១,១ និងមានសន្ទស្សន៍យន្តូបនីយកម្ម ០,៦៣។ |
| Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមរយៈក្បួនដោះស្រាយ MOGA |
អាចទស្សន៍ទាយ និងណែនាំពីបរិមាណថាមពលដែលគួរប្រើប្រាស់ ដើម្បីទទួលបានទិន្នផលអតិបរមា និងកាត់បន្ថយការបំភាយ GHG ឱ្យនៅទាបបំផុត។ | ត្រូវការទិន្នន័យជាក់លាក់ច្រើន និងទាមទារជំនាញបច្ចេកទេសក្នុងការវិភាគក្បួនដោះស្រាយលើកុំព្យូទ័រ។ | ម៉ូដែល MOGA បង្ហាញសក្តានុពលទិន្នផលកើនដល់ ៩,៤ តោន/ហិកតា សម្រាប់ការស្ទូង ជាមួយនឹងការកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ធាតុចូល។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តតាមការស្រាវជ្រាវនេះ ទាមទារឱ្យមានការរៀបចំប្រព័ន្ធកត់ត្រាទិន្នន័យច្បាស់លាស់ ឧបករណ៍វាស់វែង និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគក្បួនដោះស្រាយ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងតំបន់ដាំដុះស្រូវខ្នាតធំ (Sungai Burong) នៃរដ្ឋ Selangor ប្រទេសម៉ាឡេស៊ី ដែលមានប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រល្អ និងការគាំទ្រពីយន្តការរដ្ឋ (ការឧបត្ថម្ភធន)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា លក្ខខណ្ឌគុណភាពដី របបទឹកភ្លៀង និងកម្រិតនៃការប្រើប្រាស់គ្រឿងយន្តខ្នាតធំអាចមានភាពខុសគ្នា ដែលទាមទារឱ្យមានការថ្លឹងថ្លែងឡើងវិញលើកម្រិតមេគុណថាមពល (Energy coefficients)។
ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នានៃភូមិសាស្ត្រក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រវិភាគថាមពលនេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់កម្ពុជាក្នុងការផ្លាស់ប្តូរទៅរកកសិកម្មវៃឆ្លាត និងប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ជារួម ការច្របាច់បញ្ចូលគ្នានូវវិធីសាស្ត្រស្ទូងដែលប្រើគ្រឿងយន្តត្រឹមត្រូវ ជាមួយការវិភាគទិន្នន័យ MOGA អាចជួយកសិករកម្ពុជាបង្កើនប្រាក់ចំណេញ និងកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់បរិស្ថានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Multi-objective genetic algorithm (MOGA) | គឺជាក្បួនដោះស្រាយតាមបែបគណិតវិទ្យាក្នុងកុំព្យូទ័រ ដែលយកលំនាំតាមការវិវត្តរបស់ធម្មជាតិ (ហ្សេនេទិច) ដើម្បីស្វែងរកចំណុចតុល្យភាពល្អបំផុតសម្រាប់គោលដៅច្រើនដែលផ្ទុយគ្នា ដូចជាការស្វែងរកវិធីសាស្រ្តដែលផ្តល់ទិន្នផលខ្ពស់បំផុត តែប្រើប្រាស់ថាមពលនិងបញ្ចេញឧស្ម័នពុលតិចបំផុតក្នុងពេលតែមួយ។ | ប្រៀបដូចជាអ្នកគ្រប់គ្រងម្នាក់ដែលប្រើកុំព្យូទ័រដើម្បីគិតរកវិធីសាស្ត្រធ្វើការមួយ ដែលអាចជួយសន្សំលុយបានច្រើនបំផុត ព្រមទាំងទទួលបានទិន្នផលខ្ពស់បំផុតក្នុងពេលតែមួយ។ |
| Mechanization Index | ជារង្វាស់មួយសម្រាប់វាស់វែងថាតើការងារកសិកម្មមួយត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់គ្រឿងយន្តកម្រិតណា បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការប្រើប្រាស់កម្លាំងពលកម្មមនុស្សនិងសត្វសរុប។ សន្ទស្សន៍កាន់តែជិត ១ មានន័យថាការងារនោះពឹងផ្អែកលើម៉ាស៊ីនសឹងតែទាំងស្រុង។ | ប្រៀបដូចជាការដាក់ពិន្ទុថាតើការងារធ្វើស្រែមួយមុខៗ ប្រើកម្លាំងម៉ាស៊ីនប៉ុន្មានភាគរយ និងប្រើកម្លាំងមនុស្សប៉ុន្មានភាគរយ។ |
| Input-output energy analysis | គឺជាការវាយតម្លៃដោយបំប្លែងរាល់កត្តាផលិតកម្ម (ដូចជាបរិមាណជី គ្រាប់ពូជ ប្រេង ពលកម្ម) ទៅជាឯកតាថាមពលរួមមួយ រួចយកទៅប្រៀបធៀបជាមួយថាមពលដែលទទួលបានមកវិញពីទិន្នផលស្រូវ ដើម្បីដឹងថាការធ្វើកសិកម្មនោះមានប្រសិទ្ធភាពប្រើប្រាស់ថាមពលកម្រិតណា។ | ប្រៀបដូចជាការធ្វើបញ្ជីគណនេយ្យ តែជំនួសឱ្យការគិតជាលុយ គេគិតជាថាមពលដែលចំណាយក្នុងការដាំដុះ ធៀបនឹងថាមពលដែលទទួលបានមកវិញពីគ្រាប់ស្រូវ។ |
| Data Envelopment Analysis (DEA) | គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃអង្គភាពផលិតកម្មជាច្រើន (ឧទាហរណ៍៖ កសិដ្ឋានផ្សេងៗគ្នា) ដើម្បីរកមើលថាតើកសិដ្ឋានណាខ្លះដំណើរការបានល្អបំផុតក្នុងការបំប្លែងធាតុចូលឱ្យទៅជាផលិតផលដោយមានខ្ជះខ្ជាយតិចតួចបំផុត។ | ប្រៀបដូចជាការប្រៀបធៀបសិស្សក្នុងថ្នាក់ ដើម្បីរកមើលថាតើសិស្សណាដែលខំប្រឹងរៀនតិចម៉ោងជាងគេ តែប្រឡងបានពិន្ទុខ្ពស់ជាងគេ ដើម្បីយកធ្វើជាគំរូ។ |
| Greenhouse gas emissions (GHG) | ការបញ្ចេញឧស្ម័ន (ដូចជា កាបូនឌីអុកស៊ីត និងមេតាន) ទៅក្នុងបរិយាកាស ដែលកើតចេញពីសកម្មភាពកសិកម្ម ដូចជាការដុតប្រេងរបស់ត្រាក់ទ័រ ការរំហួតជីគីមី និងការរលួយសំណល់សរីរាង្គក្នុងទឹកស្រែ ដែលបង្កឱ្យមានការកើនឡើងកម្ដៅផែនដី។ | ប្រៀបដូចជាផ្សែងដែលហុយចេញពីរថយន្ត ឬឧស្ម័នដែលភាយចេញពីគំនរសំរាម ដែលធ្វើឱ្យបរិយាកាសផែនដីកាន់តែក្តៅ និងប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។ |
| Benefit-cost ratio | ជាសូចនាករសេដ្ឋកិច្ចដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងតម្លៃនៃផលប្រយោជន៍ (ចំណូល) និងការចំណាយសរុបលើផលិតកម្ម។ ប្រសិនបើតម្លៃនេះធំជាង ១ មានន័យថាគម្រោងឬការធ្វើកសិកម្មនោះទទួលបានប្រាក់ចំណេញ។ | ប្រៀបដូចជាការគិតលេខសាមញ្ញថា បើចំណាយទុន ១ ដុល្លារ តើនឹងទទួលបានលុយមកវិញប៉ុន្មាន (បើកសិករទទួលអត្រា ១,៣ មានន័យថាគាត់ចំណេញបាន ៣០ សេនលើរាល់ ១ ដុល្លារដែលចំណាយ)។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
