भारत में चावल की पैदावार बढ़ाना: टिकाऊ कृषि के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण

ֆ:नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित एक हालिया अध्ययन जिसका शीर्षक है “भारत में चावल उत्पादन बढ़ाने के लिए संदर्भ-निर्भर कृषि गहनता मार्ग” डेटा-संचालित विधियों का उपयोग करके इन अंतरों को कम करने के लिए अभिनव रणनीतियों का खुलासा करता है, जिसमें पूर्वी भारत पर विशेष ध्यान दिया गया है।

कॉर्नेल विश्वविद्यालय, अंतर्राष्ट्रीय चावल अनुसंधान संस्थान (IRRI), अंतर्राष्ट्रीय मक्का और गेहूं सुधार केंद्र (CIMMYT) और भारतीय कृषि अनुसंधान परिषद (ICAR) के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए अध्ययन का उद्देश्य सात प्रमुख चावल उत्पादक राज्यों में चावल उत्पादन को रोकने वाली बाधाओं की पहचान करना था। 15,800 से अधिक खेतों से डेटा का विश्लेषण करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि चावल की पैदावार विभिन्न क्षेत्रों में काफी भिन्न होती है, औसत पैदावार 3.3 से 5.5 टन प्रति हेक्टेयर तक होती है।

ये निष्कर्ष बिहार, ओडिशा और उत्तर प्रदेश जैसे क्षेत्रों में उपज में पर्याप्त अंतर को उजागर करते हैं, जहाँ औसत वर्तमान उपज और प्राप्त होने वाली उपज के बीच का अंतर 1.7 से 2.4 टन प्रति हेक्टेयर है। यह अंतर बेहतर प्रबंधन तकनीकों और टिकाऊ खेती के तरीकों के माध्यम से चावल के उत्पादन को बढ़ावा देने का एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करता है।

अध्ययन ने चावल की पैदावार को प्रभावित करने वाले दो महत्वपूर्ण कारकों की पहचान की: नाइट्रोजन (एन) उर्वरक का उपयोग और सिंचाई पद्धतियाँ। ये तत्व बिहार, ओडिशा और पूर्वी उत्तर प्रदेश सहित कई राज्यों में मुख्य बाधाएँ पाए गए। अन्य क्षेत्रों में, पश्चिम बंगाल में पोटेशियम (के) उर्वरक के उपयोग और झारखंड में चावल की किस्म के चयन जैसे मुद्दों ने भी पैदावार को सीमित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।

“आम धारणा के विपरीत कि भारतीय किसान उर्वरकों का अत्यधिक उपयोग करते हैं, हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि कई क्षेत्रों में, वे अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने के लिए पर्याप्त नाइट्रोजन का उपयोग नहीं कर रहे हैं,” कॉर्नेल स्कूल ऑफ़ इंटीग्रेटिव प्लांट साइंस, मृदा और फसल विज्ञान अनुभाग के डॉ. हरि शंकर नायक और अध्ययन के प्रमुख लेखक ने समझाया। ″नाइट्रोजन और सिंचाई का अनुकूलन उत्पादकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है, विशेष रूप से सबसे अधिक प्रतिक्रियाशील क्षेत्रों में।″

अध्ययन ने व्यक्तिगत क्षेत्र की उपज भविष्यवाणी पर विभिन्न कृषि संबंधी कारकों के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाया। SHapley Additive exPlanations (SHAP) मानों का उपयोग करके, शोधकर्ता यह आकलन करने में सक्षम थे कि प्रत्येक चर चावल की उपज की भविष्यवाणी को कैसे प्रभावित करता है, जिससे स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप अधिक सटीक सिफारिशें करने की अनुमति मिलती है।

इन विश्लेषणात्मक मॉडलों ने संकेत दिया कि विशिष्ट क्षेत्रों में नाइट्रोजन और सिंचाई सुधारों को लक्षित करने से सभी क्षेत्रों में समान रूप से सामान्य सिफारिशों को लागू करने से प्राप्त उत्पादकता में तीन गुना अधिक वृद्धि हो सकती है। यह सटीक दृष्टिकोण पारंपरिक कंबल रणनीतियों से अधिक सूक्ष्म, डेटा-संचालित हस्तक्षेपों की ओर बदलाव को दर्शाता है।

अपने निष्कर्षों को व्यावहारिक समाधानों में बदलने के लिए, शोधकर्ताओं ने नाइट्रोजन और सिंचाई प्रबंधन के लिए विभिन्न परिदृश्यों का परीक्षण किया: 1) राज्य के दिशा-निर्देशों के अनुसार, 125 किलोग्राम प्रति हेक्टेयर की एक समान नाइट्रोजन दर लागू करने से केवल मामूली उपज लाभ हुआ, 2) सभी क्षेत्रों के लिए नाइट्रोजन दर को 180 किलोग्राम प्रति हेक्टेयर तक बढ़ाने से उपज में सुधार हुआ, लेकिन काफी अधिक उर्वरक की आवश्यकता पड़ी, जिससे स्थिरता और लागत के बारे में चिंताएँ पैदा हुईं, और 3) केवल सबसे अधिक प्रभावित क्षेत्रों के लिए नाइट्रोजन दरों और सिंचाई को समायोजित करने वाली लक्षित रणनीतियों ने इनपुट लागत को कम करते हुए पैदावार बढ़ाने में उच्चतम दक्षता का प्रदर्शन किया। इस दृष्टिकोण ने कंबल सिफारिशों की तुलना में उपज लाभ को लगभग दोगुना कर दिया।

इन लक्षित हस्तक्षेपों ने समान रणनीतियों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया, जिससे प्रत्येक क्षेत्र की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कृषि प्रथाओं को तैयार करने के महत्व पर प्रकाश डाला गया।

अध्ययन के निष्कर्ष डेटा-संचालित निर्णय लेने की दिशा में कृषि नीति में एक मौलिक बदलाव की आवश्यकता का सुझाव देते हैं। क्षेत्र-विशिष्ट स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करके, नीति निर्माता ऐसी रणनीतियाँ विकसित कर सकते हैं जो न केवल उत्पादकता बढ़ाती हैं बल्कि संसाधनों का संरक्षण भी करती हैं और पर्यावरणीय प्रभावों को कम करती हैं।

चूंकि भारत जलवायु परिवर्तन, पानी की कमी और मिट्टी के क्षरण से बढ़ती चुनौतियों का सामना कर रहा है, इसलिए सटीक कृषि एक स्थायी मार्ग प्रदान कर सकती है। यह दृष्टिकोण खाद्य सुरक्षा में सुधार, किसानों की आजीविका को बढ़ाने और भारत के व्यापक विकास लक्ष्यों के साथ संरेखित संसाधनों का बेहतर उपयोग करने का वादा करता है।

अध्ययन टिकाऊ चावल गहनता के एक नए मॉडल की वकालत करता है, जो पारंपरिक ज्ञान को अत्याधुनिक डेटा विज्ञान के साथ जोड़ता है। यह स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप लक्षित हस्तक्षेपों के महत्व पर जोर देता है, ताकि नकारात्मक पर्यावरणीय प्रभावों को कम करते हुए उत्पादकता को अधिकतम किया जा सके।

सह-लेखक प्रो. एंड्रयू मैकडोनाल्ड ने कहा, “सटीक खेती की तकनीक अपनाने से भारत में चावल उत्पादन के प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव आ सकता है।” “उन क्षेत्रों की पहचान करके जहाँ परिवर्तन सबसे बड़ा अंतर लाएँगे, हम उन जगहों पर प्रयास केंद्रित कर सकते हैं जहाँ उनकी सबसे अधिक आवश्यकता है, जिससे उत्पादकता और स्थिरता दोनों में परिवर्तनकारी लाभ हो सकते हैं।”

इन डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को क्षेत्र में लाने के लिए शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं और किसानों के बीच सहयोग की आवश्यकता है। इन निष्कर्षों को ज़मीन पर कार्रवाई योग्य रणनीतियों में बदलने के लिए डिजिटल उपकरणों और स्थानीयकृत विस्तार सेवाओं में निवेश आवश्यक है।

सह-लेखक और IRRI अंतरिम सतत प्रभाव विभाग के प्रमुख, वीरेंद्र कुमार ने कहा, “चूँकि भारत सतत कृषि के भविष्य की ओर बढ़ रहा है, इसलिए पारंपरिक प्रथाओं के साथ प्रौद्योगिकी को एकीकृत करना प्राकृतिक संसाधनों को संरक्षित करते हुए बढ़ती खाद्य माँगों को पूरा करने की कुंजी होगी।” भारत के चावल के खेत एक नई कृषि क्रांति की दहलीज पर खड़े हैं।

परिशुद्धता, डेटा विश्लेषण और किसान सहभागिता के सही मिश्रण के साथ, देश अपनी क्षमता को प्रदर्शन में बदल सकता है, अपनी आबादी के लिए खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित कर सकता है और टिकाऊ कृषि में वैश्विक नेता के रूप में अपनी भूमिका को मजबूत कर सकता है।
§दुनिया के सबसे बड़े चावल निर्यातक और वैश्विक खाद्य सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में, भारत ने हरित क्रांति के बाद से कृषि उत्पादकता में प्रभावशाली प्रगति की है। हालाँकि, किसानों द्वारा वर्तमान में प्राप्त चावल की पैदावार और उनके द्वारा संभावित रूप से उत्पादित की जा सकने वाली पैदावार के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर बना हुआ है।