Original Title: Sustainability assessment of paddy farming system in Kaduwela wetland ecosystem in Sri Lanka
Source: li01.tci-thaijo.org
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការវាយតម្លៃនិរន្តរភាពនៃប្រព័ន្ធកសិកម្មស្រូវនៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីតំបន់ដីសើម Kaduwela ក្នុងប្រទេសស្រីលង្កា

ចំណងជើងដើម៖ Sustainability assessment of paddy farming system in Kaduwela wetland ecosystem in Sri Lanka

អ្នកនិពន្ធ៖ R.D.A.K. Ranasinghe (Department of Agricultural Systems, Rajarata University of Sri Lanka), G.A.S. Ginigaddara (Department of Agricultural Systems, Rajarata University of Sri Lanka), U.A.D.P. Gunawardena (Department of Forestry and Environmental Science, University of Sri Jayewardenepura)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2021, Thai Journal of Agricultural Science

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការបាត់បង់ជីវចម្រុះ និងការថយចុះនិរន្តរភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីតំបន់ដីសើមធម្មជាតិ ដោយសារការអនុវត្តកសិកម្មតាមបែបប្រពៃណី និងការប្រើប្រាស់សារធាតុគីមីកសិកម្មច្រើនហួសកម្រិត។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណ និងគុណភាព រួមជាមួយនឹងការស្ទង់មតិ ដើម្បីអភិវឌ្ឍសូចនាករសម្រាប់វាស់ស្ទង់កម្រិតនិរន្តរភាព។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Index-based Sustainability Assessment (TSI, EEI, SSI, ESI)
ការវាយតម្លៃនិរន្តរភាពផ្អែកលើសូចនាកររួម (TSI, EEI, SSI, ESI)
អាចផ្តល់នូវរូបភាពរួម និងទូលំទូលាយអំពីនិរន្តរភាពដោយគ្របដណ្តប់លើវិស័យសេដ្ឋកិច្ច សង្គម និងបរិស្ថានក្នុងពេលតែមួយ។ ទាមទារការប្រមូលទិន្នន័យច្រើនផ្នែក ហើយការជ្រើសរើសសូចនាករអាចមានភាពលម្អៀងអាស្រ័យលើអ្នកស្រាវជ្រាវ។ រកឃើញថាមានកសិករតែ ៣% ប៉ុណ្ណោះដែលមាននិរន្តរភាព (TSI ≥ ០.៥) ខណៈ ៩៧% ទៀតគឺងាយរងគ្រោះ (TSI < ០.៥)។
Multiple Linear Regression (MLR) Analysis
ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរពហុគុណ
អាចកំណត់យ៉ាងច្បាស់អំពីកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមានទៅលើកម្រិតនៃការបន្សាំទៅនឹងការអនុវត្តកសិកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាព ជាមួយនឹងកម្រិតជឿជាក់ផ្នែកស្ថិតិ។ សន្មតថាទំនាក់ទំនងរវាងអថេរគឺជារាងលីនេអ៊ែរ ដែលអាចមើលរំលងភាពស្មុគស្មាញនៃកត្តាសង្គមសាស្រ្តផ្សេងៗ។ កំណត់បានថាកម្រិតវប្បធម៌ ការចូលរួមរបស់ស្ត្រី និងសេវាកម្មផ្សព្វផ្សាយមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមាន ខណៈការជួលពលកម្មមានឥទ្ធិពលអវិជ្ជមាន (R-square = ៧៩%)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានជាចម្បងសម្រាប់ការចុះប្រមូលទិន្នន័យពីកសិករតាមរយៈការស្ទង់មតិ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងតំបន់ដីសើម Kaduwela ក្បែរទីក្រុងនៃប្រទេសស្រីលង្កា ដោយផ្តោតលើកសិករ ១០០ នាក់ ដែលភាគច្រើនមានវ័យចំណាស់ (មធ្យម ៥៦ ឆ្នាំ) និងមានមុខរបរកសិកម្មជាមុខរបរបន្ទាប់បន្សំ (៨៥%)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទិន្នន័យនេះអាចមានភាពខុសគ្នា ដោយសារកសិករកម្ពុជានៅតំបន់ជនបទភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើកសិកម្មជាមុខរបរចម្បង ប៉ុន្តែនិន្នាការនៃការកង្វះកម្លាំងពលកម្ម និងការចំណាយលើការជួលពលកម្មដែលបានលើកឡើងក្នុងឯកសារ គឺស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងបរិបទបច្ចុប្បន្ននៅកម្ពុជា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រនៃការវាយតម្លៃនិរន្តរភាពនេះ មានភាពពាក់ព័ន្ធ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ប្រព័ន្ធកសិកម្មក្នុងតំបន់អេកូឡូស៊ីនៅប្រទេសកម្ពុជា។

ការអនុវត្តគំរូវាយតម្លៃនេះនៅកម្ពុជា នឹងជួយអ្នកធ្វើគោលនយោបាយកំណត់បាននូវចំណុចខ្សោយរបស់សហគមន៍កសិកម្ម និងរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រជួយអន្តរាគមន៍បានចំគោលដៅ ធានាបាននូវនិរន្តរភាពប្រព័ន្ធស្បៀង។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីក្របខណ្ឌវាយតម្លៃសូចនាករនិរន្តរភាព: ចាប់ផ្តើមដោយការសិក្សាពីរបៀបគណនាសូចនាករសេដ្ឋកិច្ច (EEI) សង្គម (SSI) និងបរិស្ថាន (ESI) និងរូបមន្តធ្វើកម្រិតស្តង់ដារទិន្នន័យ (Normalization Formula) ដែលមានប្រើក្នុងឯកសារស្រាវជ្រាវនេះ។
  2. រៀបចំ និងធ្វើតេស្តកម្រងសំណួរស្ទង់មតិ: រៀបចំកម្រងសំណួរដែលសាកសមនឹងបរិបទកសិករកម្ពុជា ដោយផ្តោតលើទិន្នន័យចំណូល ចំណាយ ការប្រើប្រាស់ជីគីមី និងកម្រិតវប្បធម៌។ និស្សិតអាចប្រើប្រាស់ KoboToolboxODK Collect ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យតាមទូរស័ព្ទដៃយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។
  3. ប្រមូលទិន្នន័យ និងសម្អាតទិន្នន័យ: ចុះប្រមូលទិន្នន័យពីកសិករតំណាងនៅតំបន់គោលដៅ (ឧ. តំបន់ទន្លេសាប) រួចធ្វើការសម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យក្នុងកម្មវិធី Microsoft Excel មុននឹងទាញយកទៅវិភាគកម្រិតខ្ពស់។
  4. ដំណើរការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ: ប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដូចជា SPSSR Studio ដើម្បីគណនាសន្ទស្សន៍និរន្តរភាពសរុប (TSI) និងរត់ម៉ូដែល Multiple Linear Regression ដើម្បីស្វែងរកកត្តាជំរុញ និងរារាំងដល់ការធ្វើកសិកម្មនិរន្តរភាព។
  5. ចងក្រងរបាយការណ៍ និងស្នើគោលនយោបាយ: សរសេររបាយការណ៍សង្ខេបអំពីលទ្ធផលរកឃើញ ដោយសង្កត់ធ្ងន់លើកត្តាដែលមានឥទ្ធិពលខ្លាំង (ឧ. សេវាផ្សព្វផ្សាយ ការអប់រំ) និងបង្កើតអនុសាសន៍ជាក់ស្តែងសម្រាប់មន្ទីរកសិកម្មខេត្តដើម្បីជួយគាំទ្រកសិករឱ្យងាកមកប្រើប្រាស់កសិកម្មល្អ (GAP)។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Sustainability Index (សន្ទស្សន៍និរន្តរភាព) វាគឺជារង្វាស់រួមមួយដែលត្រូវបានគណនាដោយការបញ្ចូលគ្នានូវសូចនាករផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច សង្គម និងបរិស្ថាន ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើប្រព័ន្ធកសិកម្មមួយអាចបន្តដំណើរការទៅមុខបានយូរអង្វែងកម្រិតណា ដោយមិនធ្វើឱ្យខូចខាតដល់ធនធានធម្មជាតិ និងផ្តល់ផលចំណេញ។ ដូចជាពិន្ទុសរុបនៅលើសៀវភៅតាមដានការសិក្សារបស់សិស្ស ដែលបូកបញ្ចូលពិន្ទុគ្រប់មុខវិជ្ជា ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើសិស្សនោះរៀនពូកែទូទៅកម្រិតណា។
Multiple linear regression (ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរពហុគុណ) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយដែលគេប្រើដើម្បីសិក្សាពីទំនាក់ទំនង និងឥទ្ធិពលនៃអថេរឯករាជ្យច្រើន (ដូចជា កម្រិតវប្បធម៌ បទពិសោធន៍ និងប្រាក់ចំណូល) ទៅលើអថេរអាស្រ័យមួយ (ដូចជា កម្រិតនៃការបន្សាំទៅនឹងការអនុវត្តកសិកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាព)។ ដូចជាការស្វែងរកមើលថា តើកត្តាអ្វីខ្លះ (ការខំរៀន ម៉ោងគេង និងការហូបចុក) ដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេទៅលើពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្សម្នាក់។
Integrated pest management (ការគ្រប់គ្រងសត្វល្អិតចង្រៃចម្រុះ / IPM) វិធីសាស្ត្រកសិកម្មដែលរួមបញ្ចូលបច្ចេកទេសជាច្រើនដូចជា ការប្រើប្រាស់សត្រូវធម្មជាតិ ការផ្លាស់ប្តូរទម្លាប់ដាំដុះ និងការប្រើប្រាស់ថ្នាំពុលក្នុងកម្រិតអប្បបរមា ដើម្បីកម្ចាត់សត្វល្អិតចង្រៃដោយកាត់បន្ថយហានិភ័យដល់បរិស្ថាន និងសុខភាពមនុស្ស។ ដូចជាការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រការពារចោរចូលផ្ទះច្រើនបែបបញ្ចូលគ្នា (ចិញ្ចឹមឆ្កែ ដាក់កាមេរ៉ា និងចាក់សោ) ជាជាងការប្រើតែកាំភ្លើងបាញ់តតាំងតែមួយមុខ។
Data normalization (ការធ្វើកម្រិតស្តង់ដារទិន្នន័យ) ជាដំណើរការគណិតវិទ្យាក្នុងការបំប្លែងទិន្នន័យដែលមានខ្នាតរង្វាស់ខុសៗគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ គីឡូក្រាម ម៉ោង ភាគរយ) ឱ្យទៅជាខ្នាតស្តង់ដារតែមួយ (ជាទូទៅពីលេខ ០ ដល់ ១) ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការបូកបញ្ចូល ឬប្រៀបធៀបគ្នា។ ដូចជាការប្តូររូបិយប័ណ្ណបរទេសផ្សេងៗគ្នា (ដុល្លារ បាត ដុង) មកជាប្រាក់រៀលតែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលបូកសរុបមើលថាតើយើងមានលុយសរុបប៉ុន្មាន។
Composite indicator (សូចនាកររួម) ជាតម្លៃតួលេខតែមួយ ដែលបានមកពីការចងក្រង និងបូកបញ្ចូលគ្នានូវសូចនាកររងជាច្រើន ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការវាស់ស្ទង់បញ្ហាស្មុគស្មាញណាមួយ ដូចជាសន្តិសុខសង្គម ឬសុខុមាលភាពបរិស្ថាន។ ដូចជាសន្ទស្សន៍ម៉ាសរាងកាយ (BMI) ដែលយកកម្ពស់ និងទម្ងន់មកគណនាចូលគ្នា ដើម្បីប្រាប់ថាមនុស្សម្នាក់មានសុខភាពល្អ ស្គម ឬធាត់។
Good agricultural practices (ការអនុវត្តកសិកម្មល្អ / GAP) ជាបណ្តុំនៃគោលការណ៍ បទដ្ឋាន និងវិធីសាស្ត្រដាំដុះ ដែលធានាបាននូវការផលិតស្បៀងអាហារប្រកបដោយសុវត្ថិភាព គុណភាពខ្ពស់ ព្រមទាំងយកចិត្តទុកដាក់លើការការពារបរិស្ថាន និងសុខភាពអ្នកដាំដុះ។ ដូចជាច្បាប់អនាម័យនិងសុវត្ថិភាពនៅក្នុងផ្ទះបាយភោជនីយដ្ឋាន ដើម្បីធានាថាម្ហូបដែលធ្វើចេញមកមានរស់ជាតិឆ្ងាញ់ និងមិនធ្វើឱ្យភ្ញៀវឈឺពោះ។
Vulnerable (ភាពងាយរងគ្រោះ) នៅក្នុងបរិបទនៃការសិក្សានេះ វាសំដៅទៅលើស្ថានភាពនៃប្រព័ន្ធកសិកម្ម ឬកសិករ (ដែលមានពិន្ទុសន្ទស្សន៍និរន្តរភាព TSI < ០.៥) ដែលមិនមានលទ្ធភាពគ្រប់គ្រាន់ក្នុងការទប់ទល់នឹងការប្រែប្រួលអវិជ្ជមានផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច ឬបរិស្ថាន ធ្វើឱ្យងាយនឹងខាតបង់ ឬបរាជ័យ។ ដូចជាមនុស្សចាស់ដែលមានប្រព័ន្ធការពាររាងកាយខ្សោយ ងាយនឹងឈឺនៅពេលដែលអាកាសធាតុប្រែប្រួលបន្តិចបន្តួច។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖