Wariantowa projekcja zużycia nawozów mineralnych w Polsce na lata 2014-2025

• Autorzy: Wojciech Sroka , Wiesław Musiał

Warianty tytułu

Multifarious Forecasts Concerning the use of Mineral Fertilizers in Poland in 2014-2025

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Nawozy mineralne są we współczesnym rolnictwie niezbędnym środkiem produkcji. Z wytwarzanych w Polsce 2,5 mln ton NPK w przeliczeniu na czysty składnik ponad 2 mln ton jest zużywane w krajowym rolnictwie i począwszy od roku 1992 zużycie to wykazuje tendencję rosną- cą. Głównym celem opracowania jest przedstawienie prognoz zużycia nawozów mineralnych w Polsce na lata 2014-2025. W prowadzonych badaniach wykorzystano trzy sposoby budowy projekcji, tj. predykcję ekstrapolacyjną, adaptacyjną i przyczynową. Wyniki badań wskazują, że do roku 2025 przewidywany wzrost zużycia nawozów mineralnych będzie oscylował w granicach 9-23,5% w porównaniu ze średnią z lat 2010-2013, przy czym w najbardziej prawdopodobnym, zrównoważonym scenariuszu przemian w rolnictwie wzrost ten wynosił będzie ok. 15%. (abstrakt oryginalny)

EN

Mineral fertilizers are considered to be a driving force for production in the present day agriculture. In Poland, from among 2.5 mln tons of compound mineral fertilizers, expressed in a pure ingredient, above 2 mln tons is used in domestic agriculture. Since 1992 has been a growing tendency in the usage of such fertilizers. The main aim of this analysis is to present multifarious forecasts concerning the use of mineral fertilizers in Poland in 2014-2025. Three ways of building a future prediction have been used in the conducted research: extrapolation, adaptation and causal prediction. The analyses pinpoint that till 2025 the estimated growth in the use of mineral fertilizers is going to fluctuate around 9-23.5% in comparison with the average score in 2010-2013. It is important to mention that in the most probable and sustainable scenario of a transformation in agriculture, this growth is going to amount to about 15%. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Nawozy sztuczne; Rolnictwo; Środki ochrony roślin; Prognozowanie

EN

Artificial fertilizer; Agriculture; Plant protection measures; Forecasting

• Czasopismo: Journal of Agribusiness and Rural Development
• Rocznik: 2015
• Numer: z. 2 (36)
• Strony: 291--302

Twórcy

autor

Wojciech Sroka

• Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie

autor

Wiesław Musiał

• Instytut Rozwoju Wsi i Rolnictwa Polskiej Akademii Nauk, Warszawa

Bibliografia

• Błoch, Z. (1999). Prognozowanie plonów zbóż metodami adaptacyjnymi. W: Pam. Puł. Mat. Konf., 114.
• Cieślak, M. (1997). Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Warszawa: PWN.
• EFMA (2014). Forecast of Food, Farming and Fertilizer use in the European Union 2013-2023. Fertilizers Europe.
• Filipiak, K. (2009). Ilościowe metody prognozowania w rolnictwie. W: I. Marcinkowska (red.), Kierunki zmian w produkcji roślinnej w Polsce do roku 2020. Stud. Rap. IUNG-PIB, 14: 9-18.
• Fotyma, M., Jgras, J., Kopiński, I. (2009). Produkcyjne i środowiskowe uwarunkowania gospodarki nawozowej w Polsce. Stud. Rap. IUNG-PIB, 14, 187-206.
• Hamulczuk, M., Sańko, S. (2011). Istota prognozowania na podstawie szeregów czasowych. W: M. Hamulczuk (red.), Prognozowanie cen surowców rolnych z wykorzystaniem modeli szeregów czasowych. Warszawa: Wyd. IERiGŻ-PIB.
• Seremak-Bulge J. (red.). (2014). Rynek środków produkcji dla rolnictwa. Stan i perspektywy. Warszawa: Wydawnictwo IERiGŻ-PIB.
• Józwiak, W., Michna, W., Mirkowska, Z. (2011). Procesy zachodzące w rolnictwie polskim w latach 1990-2010, projekcje na rok 2013 i pożądana wizja rolnictwa w 2020 roku - zagadnienia wybrane. Warszawa: Wyd. IERiGŻ-PIB.
• Krasowicz, S., Kuś, J. (2010). Kierunki zmian w produkcji rolniczej w Polsce do roku 2020 - próba prognozy. Zagad. Ekon. Roln., 3, 5-18.
• Krasowicz, S., Filipiak, K. (1996). Ekonometryczne metody oceny trendów czynników produkcji i plonów (z. 339). Puławy: IUNG.
• Michna, W. (2012). Aktualizacja prognoz w zakresie struktury i liczby gospodarstw rolnych oraz pogłowia zwierząt gospodarskich w Polsce w perspektywie 2020 r. w świetle wstępnych wyników Spisu rolnego 2010. Warszawa: IERiGŻ-PIB.
• Osińska, M. (2008). Ekonometryczna analiza zależności przyczynowych. Toruń: Wyd. UMK.
• Stańko S. (2006). Prognozowanie w rolnictwie. Warszawa: Wyd. SGGW w Warszawie.
• Stańko, S. (2009). Perspektywy produkcji rolniczej w Polsce w kontekście podaży i popytu w Europie. Zagad. Dor. Roln., 2 (57), 17-42.
• Sroka, W., Sulewski, P., Kocielska, U. (2008). Ocena przydatności wybranych metod do prognozowania plonów roślin. Rocz. Nauk Roln. Ser. G Ekon. Roln., 95, 2, 68-82.
• Sroka, W., Dacko, M. (2010). Ocena czynników rozwoju przodujących gospodarstw rolniczych z wykorzystaniem drzew regresyjnych typu C&RT. Zagad. Ekon. Roln., 2, 100-112.
• Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny (t. 3). Analizy wielowymiarowe. Kraków: StatSoft Polska.
• Szaleniec, M. (2008). Sieci neuronowe i regresja wieloraka - czyli jak okiełznać złożoność w badaniach naukowych? W: J. Wątroba (red.), Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych. Kraków: StatSoft.
• Zalewski, A., Rembeza, J. (2013). Światowy rynek nawozów mineralnych z uwzględnieniem zmian cen bezpośrednich nośników energii oraz surowców. Warszawa: Wyd. IERiGŻ.
• Zeliaś, A., Pawełek, B., Wanat, S. (2003). Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady. Warszawa: Wyd. Nauk PWN.
• Zeliaś, A. (1997). Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych. W: A. Zeliaś (red.), Materiały z XVIII Ogólnopolskiego Seminarium Naukowego zorganizowanego przez Zakład Teorii Prognoz Katedry Statystyki Akademii Ekonomicznej w Krakowie. Kraków: Wyd. AE w Krakowie.

Identyfikatory

DOI

10.17306/JARD.2015.31