Hogar y parcela

Datos científicos volumen 10, número de artículo: 516 (2023) Citar este artículo

Detalles de métricas

Este estudio recopiló evidencia sobre el uso de variedades de trigo de siembra temprana y tecnologías complementarias de labranza cero en el noroeste de la India. Se recopiló información detallada sobre el conocimiento de los agricultores, las decisiones de adopción, la experiencia personal y las percepciones sobre el trigo de siembra temprana y las tecnologías de labranza cero a nivel de hogares utilizando diferentes herramientas de encuesta. Se recopiló información adicional sobre las prácticas agrícolas durante la temporada Rabi 2021/22 a nivel de parcela y se geocodificó. En general, el conjunto de datos comprende respuestas de 1206 productores de trigo en 70 aldeas en 7 distritos de Punjab y Haryana que se recopilaron entre septiembre y octubre de 2022. Las aldeas se seleccionaron mediante un muestreo aleatorio estratificado basado en un marco de muestreo de 1722 comunidades que habían sido identificadas como áreas predominantemente productoras de trigo según datos de teledetección obtenidos de imágenes de satélite. El conjunto de datos proporciona información valiosa que puede usarse para evaluar la difusión y el impacto de variedades de trigo desarrolladas recientemente y diseñadas para siembra temprana, identificar barreras para una adopción más amplia de estas tecnologías e informar la formulación de políticas destinadas a mejorar la adopción y las decisiones de uso de innovaciones agrícolas.

Un problema apremiante en el noroeste de la India son los aumentos de temperatura relacionados con el cambio climático y la escasez de agua al final de la temporada de cosecha de trigo, que conducen cada vez más a pérdidas generalizadas de cosechas e inseguridad alimentaria entre los pequeños agricultores de esta región1,2,3. Una posible solución para evitar daños a los cultivos durante el calor terminal justo antes de la temporada de cosecha de trigo son las nuevas variedades que tienen una mayor tolerancia al calor temprano y, por lo tanto, pueden sembrarse temprano (en octubre y principios de noviembre) en comparación con la siembra convencional (a fines de noviembre y diciembre). )4,5,6. La siembra temprana permite entonces a los agricultores adelantar el ciclo de cultivo (incluida la cosecha), reduciendo así el riesgo de daños a los cultivos causados por el calor terminal y el estrés hídrico hacia el final de la temporada agrícola.

Estas variedades de trigo de siembra temprana (ESW) se desarrollaron y difundieron recientemente en diferentes regiones. Por ejemplo, luego de pruebas coordinadas por el gobierno, en 2020 se liberaron tres variedades de trigo (DBW 187, DBW 303 y WH 1270) desarrolladas por el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) para la siembra en octubre en condiciones de riego en la Zona de las Llanuras Noroccidentales. de la India (hasta donde sabemos, este fue el primer lanzamiento de variedades de trigo específicamente para la siembra de octubre en la India). Sin embargo, la difusión y el impacto de estas variedades de ESW siguen siendo en gran medida desconocidos, ya que falta evidencia sistemática sobre las decisiones de adopción de los agricultores y los resultados que permitirían dicha evaluación. Nuestro estudio fue diseñado para comenzar a llenar este vacío e identificar posibles barreras para una adopción más amplia de variedades ESW en la India. Debido a que existen importantes sinergias entre los ESW y otras tecnologías agrícolas, como los equipos de labranza cero7,8, también recopilamos información sobre el uso y el conocimiento de estas tecnologías.

En la literatura sobre la adopción de tecnologías agrícolas entre los pequeños agricultores, se considera una amplia gama de factores como barreras potenciales para la adopción de tecnologías agrícolas modernas, incluidas las imperfecciones del mercado relacionadas con las finanzas y los seguros9,10, el acceso limitado a insumos complementarios (como aguas subterráneas y energía asequible para riego)11,12,13,14, fricciones en la información y el aprendizaje15,16,17, efectos de pares en las redes sociales18,19,20,21, así como otros sesgos de comportamiento22. Al recopilar información valiosa tanto sobre las tasas reales de adopción de ESW y los respectivos resultados agrícolas, como sobre el conocimiento y las percepciones de los agricultores sobre ESW y las tecnologías de labranza cero (independientemente de si habían utilizado personalmente estas tecnologías), nuestro conjunto de datos puede ser útil para futuras investigaciones que investiga diferentes canales y mecanismos que afectan la adopción de ESW y, en última instancia, para informar la formulación de políticas destinadas a mejorar la adopción y las decisiones de uso de estas innovaciones agrícolas.

Hay algunos otros estudios que han analizado la siembra temprana de trigo en la India. La mayoría de estos estudios se centran en medir la difusión de la siembra temprana basándose en las fechas de siembra predichas a partir de datos de teledetección6,23,24,25,26. Específicamente, estas fechas generalmente se infieren a partir de cambios detectables en los índices de vegetación (reverdecimiento) obtenidos a partir de imágenes de satélite combinadas con información de granjas de prueba sobre el tiempo promedio que tarda el trigo desde la siembra hasta el reverdecimiento. Si bien algunos de estos estudios también utilizan datos de teledetección para proporcionar estimaciones del impacto de la siembra temprana en los rendimientos del trigo, estos datos normalmente no permiten diferenciar entre las diversas variedades de trigo utilizadas por los agricultores de esta región, lo que hace imposible determinar conclusiones sobre la difusión y el impacto de las nuevas variedades de ESW. Además, no conocemos ningún dato de campo existente que combine un análisis directo (verificado en el terreno) de la relación entre las variedades de ESW, las prácticas y resultados agrícolas, el conocimiento y las actitudes relacionadas con los ESW, así como las características de las granjas y los agricultores. Al abordar esta brecha, nuestro conjunto de datos se puede utilizar para evaluar la difusión y el impacto de variedades de trigo específicas (incluidas las recientemente desarrolladas para siembra temprana) y para identificar barreras para su adopción más amplia.

El estudio recibió la aprobación ética del Comité de Ética de la Universidad de Göttingen antes del trabajo de campo (fecha: 8 de septiembre de 2022; número de aprobación: ninguno). A los participantes se les proporcionó un formulario de consentimiento por escrito y solo se los entrevistó si declaraban su acuerdo con participar en el estudio y con el uso de los datos recopilados de forma anónima para su publicación. Los formularios de consentimiento también especifican que la participación es voluntaria y que, después de elegir participar, los participantes tienen derecho a optar por no participar en la encuesta en cualquier momento o a no responder preguntas individuales.

La estrategia de muestreo se basó en datos de los límites de la comunidad (cinco unidades administrativas)27 como unidad de muestreo primaria. La población del estudio consistió en 9336 comunidades en Punjab y Haryana que habían sido identificadas como áreas predominantemente productoras de trigo a través de datos de teledetección. 1.188 de estas comunidades mostraron evidencia de siembra temprana de trigo, según una técnica de análisis de datos de teledetección descrita por Jain et al.24. Estas comunidades, en adelante denominadas "comunidades de siembra temprana", contenían píxeles de área de trigo sembrada en octubre (y una prevalencia desde el período hasta mediados de noviembre). Mientras que las 'comunidades de siembra regular' no mostraron signos de píxeles de trigo sembrados en octubre (y una prevalencia desde el período posterior a mediados de noviembre). Para reducir el tiempo de viaje durante el trabajo de campo y dado que el enfoque de este estudio está en los agricultores de trigo de siembra temprana y en qué se diferencian de los sembradores regulares, decidimos seleccionar distritos que tuvieran una concentración de comunidades de siembra temprana como se muestra en la Figura 1. Por lo tanto, en un primer paso se seleccionaron intencionalmente siete distritos para que sirvieran como marco de muestreo principal: dos distritos en Punjab (Amritsar, Hoshiarpur) y cinco distritos en Haryana (Gurugram, Kurukshetra, Mahendragarh, Nuh, Rewari). Estos distritos contenían más del 70% (846) de las comunidades de siembra temprana en la población de estudio y al mismo tiempo contenían un número suficiente de comunidades de siembra regular (n = 876).

Marco muestral del estudio. El mapa de la izquierda muestra (en verde) comunidades que muestran signos de siembra temprana de trigo. Estas comunidades se concentran en los distritos seleccionados para el estudio, como se muestra en el mapa de la derecha.

En una segunda etapa, se seleccionaron 70 comunidades. Los distritos de Punjab contenían 209 comunidades de siembra temprana y 796 comunidades de siembra regular, mientras que los distritos de Haryana contenían 637 comunidades de siembra temprana y 80 comunidades de siembra regular. Nuestra muestra final estuvo compuesta por 35 comunidades de siembra temprana y 35 de siembra regular que fueron seleccionadas con base en un muestreo aleatorio estratificado que cubrió cuatro estratos principales: sembradores tempranos de Punjab, sembradores regulares de Punjab, sembradores tempranos de Haryana y sembradores regulares de Haryana.

Finalmente, las comunidades muestreadas se asignaron a las aldeas correspondientes haciendo coincidir el nombre de la comunidad en el conjunto de datos de límites con el nombre de la aldea dentro de sus límites. Para las comunidades que comprendían varias aldeas, se eligió la aldea más céntrica para su inclusión en la muestra a fin de aumentar la probabilidad de que los campos agrícolas pertenecientes a la aldea estuvieran ubicados dentro de la comunidad muestreada (como era de esperar, la mayoría de los campos que visitamos estaban ubicados en las inmediaciones de los pueblos donde vivían los agricultores). En el paso final, los equipos de entrevistadores recibieron instrucciones de seleccionar a los participantes al azar de una lista de agricultores productores de trigo proporcionada por el jefe de la aldea (sarpanch). Sin embargo, durante el trabajo de campo resultó que muchas de las aldeas de la muestra eran tan pequeñas que los entrevistadores lograron encuestar a todos los agricultores de trigo de una aldea que estaban dispuestos a participar en el estudio.

El instrumento de encuesta se organizó en nueve secciones. En las dos primeras secciones, se registró información básica sobre el encuestado (Sección A) y las características del hogar (Sección B). En las Secciones C y D, se preguntó a los entrevistados sobre su conocimiento de los ESW y las tecnologías de labranza cero, sus percepciones sobre los impactos del uso de estas tecnologías en diferentes resultados agrícolas, fuentes de información y experiencias previas de adopción y uso. Es importante destacar que estas preguntas se hicieron a todos los agricultores que informaron haber oído hablar de ESW o soluciones de labranza cero, independientemente de decisiones de adopción anteriores. En las Secciones E y F se recopiló información detallada sobre las prácticas de cultivo en diferentes parcelas agrícolas. Las preguntas se centraron en la temporada Rabi 2021/22 (la temporada principal para el cultivo de trigo en la India), aunque algunas preguntas también se referían a la temporada anterior (Kharif 2021) y al año anterior (Rabi 2020/2021) para conocer la rotación de cultivos de los agricultores. prácticas. En la Sección E, se registraron las características generales de la parcela, como ubicación, área y cultivos cultivados. Si la parcela se había cultivado con trigo, se recopiló información adicional sobre el tipo de variedad de trigo, fecha de siembra (mes y semana), método de labranza, cantidad cosechada, estado de propiedad, manejo de la parcela e insumos agrícolas utilizados (incluyendo mano de obra, riego, fertilizantes, herbicidas, pesticidas), entre otros. Esta información se recopiló para las cinco parcelas más grandes cultivadas en la temporada Rabi 2021/22 (la mayoría de los agricultores encuestados tenían una (52,2%) o dos (28,4%) parcelas cultivadas y solo el 3,7% informó tener cinco o más parcelas). La sección F profundizó en una parcela en particular que fue seleccionada como la parcela de trigo más grande con siembra temprana en la temporada Rabi 2021/22 (o la parcela de trigo más grande si el agricultor no había utilizado la siembra temprana de trigo en esa temporada) según los entrevistados. respuestas anteriores. Para esta parcela, se pidió a los entrevistados que proporcionaran información adicional sobre la preparación de la tierra, el uso de residuos, el tipo y fuente de semillas, la fecha de cosecha y la asignación de mano de obra a diferentes tareas agrícolas durante el ciclo de cultivo (incluyendo la preparación de la tierra, la siembra, el deshierbe, el riego, la aplicación de fertilizantes y otros insumos, cosecha, trilla y limpieza de granos). La Sección G recopiló información sobre el nivel de vida, los ingresos y la propiedad de activos de los encuestados. En la Sección H, se preguntó a los entrevistados sobre sus percepciones sobre los diferentes tipos de riesgos, incluidos los riesgos ambientales y agrícolas relacionados con el cambio climático. En la última sección, se pidió a los encuestados que acompañaran al entrevistador a la parcela identificada en la Sección F para registrar sus coordenadas GPS.

Cada sección utilizó una variedad de herramientas de encuesta diferentes, incluidas preguntas de opción única, de opción múltiple, de escala Likert y abiertas, según correspondiera. El instrumento de encuesta se probó antes de su implementación y se monitoreó la calidad de los datos durante todo el trabajo de campo (consulte la sección sobre validación técnica para obtener más detalles).

La mayoría de los agricultores aceptaron que se registraran las coordenadas GPS de sus parcelas. Cada equipo de entrevistadores tenía un automóvil con conductor a su disposición en caso de que una parcela estuviera demasiado lejos para caminar (aunque la distancia promedio entre hogares y parcelas en nuestra muestra fue de solo 1,7 km). Los entrevistadores habían sido capacitados en dos formas de registrar las coordenadas GPS de la parcela. Si fuera posible acceder a la parcela, entonces tomarían las coordenadas GPS del centro de la parcela. Si caminar en la parcela no fuera factible (por ejemplo, debido a una inundación), entonces tomarían las coordenadas GPS en un borde de la parcela y también registrarían la dirección de la brújula hacia el centro de la parcela. En total, se recogieron las coordenadas GPS de 515 parcelas. Las razones por las que no se realizó la recolección incluyeron la inaccesibilidad (principalmente debido a las carreteras inundadas al final de la temporada de monzones), limitaciones de tiempo y distancia a la parcela (se instruyó a los entrevistadores a saltarse las parcelas ubicadas a más de 10 km del hogar).

Para garantizar el anonimato de los encuestados, se eliminaron del conjunto de datos todas las variables que permitirían la identificación de las personas o sus aldeas. Además, las coordenadas GPS de las parcelas reportadas en el conjunto de datos se han anonimizado calculando primero los promedios de latitud y longitud de las parcelas pertenecientes a cada aldea y luego agregando ruido aleatorio a las coordenadas promedio de las parcelas de la aldea (con el ruido extraído de un patrón uniforme). distribución entre −0,1 y +0,1 grados de arco). Si bien esto ayuda a garantizar el anonimato de los encuestados individuales, las coordenadas manipuladas aún permiten que el conjunto de datos se combine con otras variables geocodificadas (como estimaciones de lluvia o temperatura, por ejemplo).

Se puede acceder al conjunto de datos a través de la plataforma de depósito de datos de la Universidad de Göttingen (Göttingen Research Online)28. La carpeta incluye el conjunto de datos como un archivo de pestañas (que se puede descargar como un archivo de datos para usar en Stata), el cuestionario de la encuesta en inglés (archivo pdf) y una hoja de cálculo que describe todas las variables y las vincula a la encuesta respectiva. elemento (archivo xlsx). Las variables del conjunto de datos están etiquetadas, haciendo referencia principalmente al texto del ítem de la encuesta respectivo en el cuestionario. Las variables binarias correspondientes a las preguntas “Sí/No” se codificaron 1 (sí) y 2 (no). Todas las demás variables numéricas correspondientes a preguntas de opción única o múltiple llevan etiquetas de valores. Salvo las manipulaciones antes mencionadas para garantizar el anonimato de los encuestados, los datos están en formato bruto.

En el diseño del cuestionario se observaron las mejores prácticas que se aplican actualmente en grandes encuestas de hogares, como el Estudio de Medición de los Niveles de Vida - Encuestas Integradas sobre Agricultura (LSMS-ISA)29 del Banco Mundial. El instrumento de encuesta se probó antes de su implementación y se monitoreó la calidad de los datos diariamente durante todo el trabajo de campo. Se prestó especial atención a adaptar las preguntas, los ítems de respuesta y las unidades de medida al contexto local. Para garantizar la precisión del instrumento de la encuesta y su claridad para los encuestados, el cuestionario se probó exhaustivamente, tanto antes del inicio de la recopilación de datos con investigadores de la Universidad de Göttingen y expertos agrícolas en la India, como en discusiones de grupos focales con agricultores locales. durante la fase piloto del proyecto. Esto resultó en varias mejoras en la forma en que se formularon las preguntas y ajustes en los ítems de respuesta para algunas preguntas.

Para evitar la preocupación de que las coordenadas GPS de la parcela recopiladas durante la última parte de la encuesta pudieran terminar siendo recopiladas para una parcela diferente a la mencionada en la Sección F, la herramienta de encuesta se programó de modo que los entrevistadores tuvieran que confirmar con el encuestado. , al llegar a la parcela, si la parcela había sido sembrada con trigo en la Temporada Rabi 2021/22 y cuál había sido la fecha de siembra (mes y semana). Si las respuestas no coincidían con la información registrada en la Sección F, entonces los entrevistadores se lo señalaban al encuestado y le pedían que lo llevaran a la parcela correcta.

Otra preocupación con las coordenadas GPS puede ser la precisión. De las 515 coordenadas de parcela registradas, el 70,8% tenía una precisión superior a 5 metros y el 97,1% tenía una precisión superior a 10 metros (según el dispositivo GPS), mientras que sólo 9 casos (1,7%) tenían una precisión inferior a 15. metros.

No existen controles de privacidad o seguridad sobre el acceso público a los datos. Faltan datos para algunas variables debido al diseño del cuestionario o a problemas durante la recopilación de datos. Específicamente, varias preguntas solo se formularon condicionadas a las respuestas de los participantes a otras preguntas "desencadenantes" (consulte las instrucciones en el documento del cuestionario). En todos los demás casos, los valores faltantes se deben a la falta de voluntad o incapacidad del encuestado para responder una pregunta en particular, o posiblemente a errores de ingreso de datos por parte de los encuestadores (los datos generalmente no permiten distinguir entre estas razones). No se intentó imputar los valores faltantes una vez finalizada la recopilación de datos.

No se utilizó ningún código personalizado para generar el conjunto de datos.

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Descargar referencias

Los autores agradecen al equipo de encuestadores locales y a Amelie Groß, Mariia Paramei, Akshay Sangwan, Shubham Singh, Christiaan de Swardt y Susanne Vögele por su excelente asistencia en la investigación.

Financiamiento de Acceso Abierto habilitado y organizado por Projekt DEAL.

Universidad de Goettingen, Departamento de Economía, Centro de Estudios Indios Modernos, Waldweg 26, 37073, Goettingen, Alemania

Dominik Naeher y Sebastián Vollmer

Universidad Ain Shams, Facultad de Ciencias de la Computación, Departamento de Sistemas de Información, El Cairo, Egipto

basma albana

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DN: Conceptualización, metodología, recolección de datos, procesamiento de datos, redacción de manuscritos. Licenciatura: Conceptualización, metodología, edición de manuscritos. AK: Conceptualización, recopilación de datos. SV: Conceptualización, metodología, edición de manuscritos.

Correspondencia a Dominik Naeher.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Naeher, D., Albanna, B., Kumar, A. et al. Datos de encuestas a nivel de hogares y parcelas sobre la adopción, los resultados y las percepciones del trigo sembrado temprano y la labranza cero en el noroeste de la India. Datos de ciencia 10, 516 (2023). https://doi.org/10.1038/s41597-023-02401-x

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Recibido: 22 de abril de 2023

Aceptado: 20 de julio de 2023

Publicado: 04 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02401-x

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