Identifying Potential Hazardous Farms
in Nitrate-Vulnerable Water Catchments Based on
the Rapid Identification System

Kupiec, Jerzy

doi:10.15244/pjoes/80821

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Wcześniejsze obserwacje i badania autora niniejszego opracowania pozwoliły na wytypowanie zespołu cech i praktyk rolniczych, które wywierają realną presję na środowisko (Kupiec i Zbierska 2007;Kupiec i Zbierska 2009;Kupiec i Zbierska 2010, Kupiec i in. 2015Kupiec 2017a;Kupiec 2017b;Kupiec 2019). Na podstawie wieloletnich badań opracowano skalę bonitacyjną dla poszczególnych czynników.…”

Section: Obszar Materiał Badań I Metodykaunclassified

Wieloaspektowa ocena wywieranej presji gospodarstw rolnych na środowisko

Kupiec

View full text Add to dashboard Cite

Celem ogólnym jest ocena możliwości zastosowania hybrydowego systemu monitorowania gospodarstw rolnych i ich wpływu na środowisko, natomiast szczegółowe obejmowały ocenę możliwości typowania klas presji oraz ocenę presji gospodarstw o różnej specjalizacji na środowisko z wykorzystaniem Systemu Szybkiej Identyfikacji, ocenę spójności wewnętrznej i rzetelności pomiaru proponowanego systemu monitoringu i ocenę trendów zmian, zachodzących w gospodarstwach indywidualnych w czasie. Badaniami objęto 1226 indywidualnych gospodarstw rolnych, zróżnicowanych pod względem obszarowym, struktury gruntów oraz specjalizacji. Dane zostały zebrane bezpośrednio w gospodarstwach rolnych z wykorzystaniem autorskiej ankiety i dotyczyły lat 2001–2019. Gospodarstwa zlokalizowane były w 717 miejscowościach, w 270 gminach i w 14 województwach. Poddano je ocenie bonitacyjnej na podstawie Systemu Szybkiej Identyfikacji gospodarstw (SSI). Analizy oparto na dwóch wyróżnionych w systemie modułach – produkcyjnym oraz techniczno-technologicznym. W pracy wytypowano klasy presji na środowisko oraz grupy gospodarstw o określonej presji metodą TOPSIS, przeanalizowano spójność skal cząstkowych wykorzystywanych w modułach SSI. Oceniono również jednorodność modułów (analizy wielowymiarowe). Podziału gospodarstw na klasy wykonano również z użyciem uczenia maszynowego (machine learning), przy wykorzystaniu sztucznej sieć neuronowej (tzw. klasyfikator Kohonena). Uzyskane wyniki dla obu modułów oraz syntetycznego wskaźnika SSI poddano również analizie trendów zmian w czasie, w przyjętych czterech okresach, wynikających z realizacji tzw. Programów działań. Na podstawie przeprowadzonych badań wyróżniono klasy gospodarstw o różnej presji. Selektywna analiza modułów pokazała, że można je analizować oddzielnie, wskazując na problemy w obrębie jednego z modułów. Szczegółowa analiza grup specjalizacyjnych gospodarstw (w pracy wyróżniono 16 grup), z wykorzystaniem zarówno metody TOPSIS jak i sztucznych sieci neuronowych, wskazuje na wysoką presję gospodarstw specjalizujących się w chowie lub hodowli bydła (GB) oraz z niską obsadą inwentarza (G ≤0,15 DJP·ha–1). Szansa na wysoki wynik, szczególnie w module środowiskowym, wzrastała również, jeśli gospodarstwo specjalizowało się w chowie drobiu (GD). Szczegółowa analiza SSI wykazała, że zaproponowany system, charakteryzuje się spójnością wewnętrzną skal wykorzystywanych w obu jego modułach. Każda z inwentaryzowanych skal ma podobne znaczenie dla SSI, a wyniki wskazują, że wskaźnik ten mierzy presję jednorodnie. Przeprowadzone badania wykazały, że nie można stworzyć podziału skal lepszego niż zaproponowany na dwa moduły – produkcyjny i tech-tech. Zdolność systemu do wykonywania spójnych pomiarów oraz oceny trafności i precyzji w interpretacji danych kształtuje się więc na zadowalającym poziomie. Na podstawie wykonanych analiz można stwierdzić, że parametry modułu środowiskowego mają większy wpływ na różnicowanie gospodarstw, ale wyniki dla modułu tech-tech kształtują się w szerszym zakresie. Wyniki modułów opierają się na różnych miarach, co świadczy o komplementarności systemu. Na podstawie uzyskanych wyników można wnioskować, że system SSI sprawdza się w analizach czasowych i wskazuje na pewne trendy w indywidualnych gospodarstwach rolnych.

show abstract

Section: Obszar Materiał Badań I Metodykaunclassified

Wieloaspektowa ocena wywieranej presji gospodarstw rolnych na środowisko

Kupiec

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Assessment of Water Quality Indicators in the Orla River Nitrate Vulnerable Zone in the Context of New Threats in Poland

Kupiec

Staniszewski

Kayzer

2022

Water

View full text Add to dashboard Cite

Currently, one of the most serious threats to the environment in rural areas is industrial livestock production, which generates a significant amount of chemical and biological pollution. It causes pollution of waters, affects biodiversity, and has an impact on the climate. Research was carried out in the Orla River (Poland) with a catchment area of 1.546 km2. Studies were concentrated on pH, dissolved oxygen, alkalinity, and other factors. Analyses were conducted on the area of livestock buildings in two buffer zones, 1 and 3 km wide, respectively, and included the abundance of phosphorus and potassium in soil as well as its potential impact on the quality of river water. Seasonal variability was observed for nutrients. In the winter period the highest concentrations of nitrates were observed, while in the summer this was the case for phosphates and total phosphorus. The highest concentrations of nutrients occurred in 2012, particularly total and ammonium nitrogen. There was a positive correlation between livestock building area and parameters such as ammonium, organic, and total nitrogen in the 1 km buffer, as well as organic and total nitrogen, potassium and dissolved oxygen in the 3 km buffer. Negative correlation in the case of pH was observed in both buffer zones. Relationships were found between the area of livestock buildings and parameters analyzed during seasons.

show abstract

Identifying Potential Hazardous Farms in Nitrate-Vulnerable Water Catchments Based on the Rapid Identification System

Cited by 2 publications

References 11 publications

Wieloaspektowa ocena wywieranej presji gospodarstw rolnych na środowisko

Wieloaspektowa ocena wywieranej presji gospodarstw rolnych na środowisko

Assessment of Water Quality Indicators in the Orla River Nitrate Vulnerable Zone in the Context of New Threats in Poland

Contact Info

Product

Resources

About