Рис и рыба: как фермеры Северного Лаоса совмещают две культуры

Рисоводство с разведением рыбы может играть важную роль в увеличении производства продовольствия в менее развитых странах. Лаосская Народно-Демократическая Республика (Лаос) является одной из наименее развитых стран мира, а рис является важнейшей сельскохозяйственной культурой в Лаосе.

Методы: Настоящее исследование включало полевые обследования, проведённые в 2022 году, с целью лучше понять состояние систем производства риса и рыбы в горных районах Северного Лаоса. В данном исследовании рисоводство с разведением рыбы определялось как одна из форм аквакультуры, характеризующаяся зарыблением (посадкой молоди) и внесением кормов. Рыболовство на рисовых полях — это преимущественно вылов дикой рыбы без зарыбления и внесения кормов.

Результаты: Мы выяснили, что системы производства риса и рыбы, включая как интегрированное рисоводство с разведением рыбы, так и рыболовство на рисовых полях, по-прежнему находятся в состоянии ограниченности ресурсов с низким уровнем внесения удобрений и химикатов. Хозяйства, занимающиеся рисоводством с разведением рыбы, в целом имеют более высокий уровень интенсификации рисоводства по сравнению с хозяйствами, практикующими рыболовство на рисовых полях. Эти хозяйства обеспечивают значительно более высокую стоимость продукции риса, чем хозяйства, занимающиеся рыболовством на рисовых полях. В целом, хозяйства с разведением рыбы используют землю и рабочую силу более эффективно и демонстрируют более высокую производительность земли и труда, измеряемую по стоимости продукции, чем хозяйства, практикующие рыболовство на рисовых полях.

Обсуждение: Мы предлагаем интенсифицировать больше хозяйств, занимающихся рыболовством на рисовых полях, за счёт дополнительного зарыбления и внесения кормов, чтобы перейти к рисоводству с разведением рыбы, производя тем самым больше водной продукции и получая более высокую стоимость продукции с тех же рисовых площадей в Северном Лаосе.

Лаос, официально Лаосская Народно-Демократическая Республика, является развивающейся экономикой с уровнем дохода ниже среднего (World Bank, 2022). Лаос — единственная не имеющая выхода к морю страна в Юго-Восточной Азии, с густо залесенными ландшафтами, состоящими в основном из пересеченной горной местности, а также некоторых равнин и плоскогорий (Tanaka и др., 2008). Лаос является одной из наиболее быстрорастущих экономик Юго-Восточной Азии: ВВП на душу населения увеличился в восемь раз — с 326 долл. США на душу населения в 2000 г. до 2 629 долл. США на душу населения в 2019 г. (World Bank, 2022). Общая численность населения Лаоса увеличилась с 5,3 млн в 2000 г. до 7,2 млн в 2019 г. (World Bank, 2022). При этом уровень урбанизации вырос с 23% в 2000 г. до 35% в 2019 г., а распространенность неполноценного питания снизилась с 31% в 2000 г. до 5,4% в 2018 г. (GHI, 2019; World Bank, 2022). Четко прослеживается тенденция: наряду с быстрым экономическим ростом и расширением населения потребность в продуктах животного происхождения, включая водные биоресурсы, быстро возросла в Лаосе с 2000 года.

Сельское хозяйство является одной из важнейших отраслей экономики Лаоса, и национальная продовольственная безопасность в значительной степени зависит от внутреннего сельскохозяйственного производства. На долю сельского хозяйства приходится 20,9% ВВП страны, и оно обеспечивает 73,1% занятости (CIA, 2023). Рис является важнейшей продовольственной зерновой культурой, возделываемой в Лаосе; общая площадь рисоводства увеличилась с 0,72 млн га в 2000 г. до 0,82 млн га в 2020 г. (World Bank, 2022). Производство риса быстро возросло — с 2,2 млн т в 2000 г. до 3,8 млн т в 2020 г. — благодаря повышению урожайности с 3 т га⁻¹ в 2000 г. до 4,5 т га⁻¹ в 2020 г. (World Bank, 2022).

Недостаточное потребление животного белка по-прежнему считается основной причиной дефицита питательных веществ в Лаосе (Chaparro и др., 2014). Водные биоресурсы являются важным источником животного белка и широкого спектра микроэлементов и играют важную роль в глобальной продовольственной безопасности (Golden и др., 2021; Naylor и др., 2021b; Kaminski и др., 2022; Zhang и др., 2022b). Общий объем производства водных биоресурсов в Лаосе быстро увеличился с 71 тыс. т в 2000 г. до 200 тыс. т в 2020 г. (FAO, 2022). При этом среднедушевое обеспечение водными биоресурсами возросло с 13,7 кг в 2000 г. до 25,2 кг в 2017 г. (FAO, 2022). Почти вся продукция водного происхождения потребляется внутри страны, а объем международной торговли водными биоресурсами Лаоса остается очень низким (Vongvichith и др., 2018). За исключением рыбного соуса и рыбной муки, в 2020 г. Лаос импортировал 1 930 т и экспортировал 19 т водной продукции (FAO, 2022).

В новом тысячелетии аквакультура в пресноводных водоемах стала наиболее важным источником водных биоресурсов в Лаосе, обеспечив в 2020 г. 65% национального производства водной продукции (FAO, 2022). Однако в Лаосе в промысловом рыболовстве занято значительно больше домохозяйств, чем в аквакультуре. В 2007 г. в промысловом рыболовстве участвовало 526 тыс. домохозяйств, что значительно больше 68 тыс. домохозяйств в аквакультуре (Hortle, 2009; LAOPDR, 2016). В Лаосе значительно большая площадь (1,236 млн га) используется для промыслового рыболовства, тогда как под аквакультуру отведена гораздо меньшая площадь (42 тыс. га) (Hortle, 2009; LAOPDR, 2016). Производство аквакультуры превышает выловы промыслового рыболовства благодаря значительно более высокой урожайности на единицу площади.

Производство риса и рыбы часто интегрируется в рамках одних и тех же рисовых полей и временных периодов (Halwart and Gupta, 2004; Freed и др., 2020a). Методы производства, используемые в рисоводческих системах с разведением рыбы, сильно различаются в зависимости от контекста и страны и охватывают агроэкологический континуум — от эпизодического вылова диких водных видов до интенсивного выращивания водных видов на рисовых полях (Freed и др., 2020a). Уловы рыбы могут значительно варьировать в зависимости от типа системы, присутствующих видов, использования ресурсов и применяемых методов управления (Halwart and Gupta, 2004; Obiero и др., 2022).

Рыболовство на рисовых полях, определяемое в настоящем исследовании как одна из форм промыслового рыболовства, представляет собой сбор или вылов диких водных видов на рисовых полях и в других биотопах экосистемы рисового поля, таких как каналы, ручьи, пруды и канавы (Gregory, 1997; Freed и др., 2020a,b). Рыболовство на рисовых полях имеет важное значение для обеспечения местного населения водной продукцией и питательной безопасностью и является наиболее распространенной формой производства риса и рыбы в крупных рисоводческих странах Юго-Восточной Азии, таких как Бангладеш, Камбоджа, Лаос, Мьянма и Вьетнам (Gregory, 1997; Shams, 2007; Halwart и др., 2014; Funge-Smith and Bennett, 2019; Freed и др., 2020a,b).

Рисоводство с разведением рыбы, или совмещенное рисоводство и рыбоводство, как форма аквакультуры, требует более высокого уровня вмешательства, особенно преднамеренного внесения рыбы из культурных или диких источников на рисовое поле и использования кормов (Miao, 2010; Freed и др., 2020a). Рисоводство с разведением рыбы может играть важную роль в достижении целей Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года по многим направлениям, особенно в увеличении производства продовольствия, поскольку интегрированная система ведения хозяйства превосходит монокультуру риса с точки зрения использования ресурсов, диверсификации источников средств к существованию, производительности, защиты биоразнообразия, а также качества и количества производимой продукции (Saikia and Das, 2008; Ahmed and Garnett, 2011; Halwart и др., 2014; Nayak и др., 2018; Freed и др., 2020a,b; Zhang и др., 2022a). Рисовое поле является одним из важнейших рыбопромысловых угодий в Лаосе. В 2007 г. 662 тыс. га рисовых полей использовались для промыслового рыболовства, что составляло 54% от общей площади рыбопромысловых угодий и 91% от общей площади рисовых полей (LAOPDR, 2016; FAO, 2022). Рыболовство на рисовых полях дало 33 тыс. т водных биоресурсов в 2007 г., что составляло 37% от общего объема промыслового рыболовства. Напротив, рисоводство с разведением рыбы является незначительной частью аквакультуры Лаоса. В 2007 г. 5 тыс. га рисовых полей использовались для рисоводства с разведением рыбы, что составляло 12% от общей площади аквакультуры и лишь 0,52% от общей площади рисовых полей (LAOPDR, 2016; FAO, 2022). Рисоводство с разведением рыбы дало 1,5 тыс. т водных биоресурсов в 2007 г., что составляло 3% от общего объема аквакультуры (LAOPDR, 2016; FAO, 2022).

Рисоводство с разведением рыбы было внедрено в Лаосе в 1937 г., но до сих пор не получило широкого распространения, и уровень его внедрения остается низким (Luu и др., 1995; Thongsamouth, 2021). Лаос обладает подходящим климатом, достаточным водоснабжением и относительно низкими затратами на землю и рабочую силу, что создает высокий потенциал для развития рисоводческих систем с разведением рыбы. Признавая важность развития этих систем, правительственные, межправительственные и неправительственные организации, такие как Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (FAO), WorldFish и Японский международный исследовательский центр сельскохозяйственных наук, в последние десятилетия провели ряд проектов по продвижению и распространению интегрированных рисоводческих систем с разведением рыбы в Лаосе. Однако рисоводческие системы с разведением рыбы сталкиваются с проблемами. Недостаток знаний и поддержки у фермеров лишает их преимуществ таких систем (Saikia and Das, 2008). Низкий уровень внедрения рисоводства с разведением рыбы связан также со слабой инфраструктурой. Например, доля пахотных земель, оснащенных ирригационными системами в Лаосе, даже снизилась с 32% в 2000 г. до 20% в 2020 г. (World Bank, 2022).

Рисоводство с разведением рыбы и рыболовство на рисовых полях являются частями спектра сельскохозяйственных и продовольственных систем (Pounds и др., 2022). Развитие сельского хозяйства можно разделить на три этапа: бедное ресурсами сельское хозяйство; "зеленая революция"; и индустриальное сельское хозяйство в современных обществах (Edwards and Demaine, 1998; Pingali, 2012). Бедное ресурсами сельское хозяйство в первую очередь связано с ограниченной доступностью земельных ресурсов и ограниченным внесением удобрений и химикатов. Для преодоления проблемы ограниченности ресурсов продвигалось интегрированное сельское хозяйство и аквакультура (IAA) с целью рециклинга питательных веществ, когда отходы одной части системы используются как ресурсы для другой, например, навоз животных или сточные воды рыбоводных прудов применяются в качестве удобрений для растениеводства (Edwards, 1993, 2009, 2015; Little and Edwards, 2003). В большинстве стран сельское хозяйство демонстрирует четкую тенденцию к интенсификации с увеличением ресурсных затрат, обусловленную главным образом необходимостью наращивать производство продовольствия для удовлетворения растущего глобального спроса путем производства большего количества продуктов питания на той же или меньшей площади и при тех же или меньших ресурсах (Tilman и др., 2011; Mueller и др., 2012; Garnett и др., 2013; van Ittersum и др., 2013; Kuyper and Struik, 2014; Zabel и др., 2019). Глобальные системы аквакультуры также интенсифицируются под влиянием таких факторов, как расширение внутренних и международных рынков рыбы и появление новых технологий (Bostock и др., 2010; Hall и др., 2011; Edwards, 2015; Gephart и др., 2017; Naylor и др., 2021a). Интенсификация сельского хозяйства и аквакультуры часто сопровождается увеличением использования удобрений и других химических веществ для повышения урожайности (Tilman и др., 2002; Ludemann и др., 2022). Наблюдаются тенденции к интенсификации и коммерциализации рисоводческих систем с разведением рыбы с использованием передовых технологий и методов управления, что приводит к повышению продуктивности и устойчивости (Ahmed and Garnett, 2011; Xie и др., 2011; Freed и др., 2020a). Рыболовство на рисовых полях и рисоводство с разведением рыбы практикуются в Лаосе (Freed и др., 2020a,b). Лаос состоит из трех географических областей: северной, центральной и южной (National Statistics Centre, 2005). Горный Северный Лаос был известен как один из двух единственных регионов с четко выраженным традиционным кустарным рисоводством с разведением рыбы, где рыба производится на террасных рисовых полях (Edwards и др., 1997, 2015). Провинции Северного Лаоса, такие как Удомсай, характеризуются высоким уровнем бедности и плотностью населения (Lao Statistics Bureau and World Bank, 2020).

Однако из-за ограниченности статистических данных и соответствующей литературы общая картина рисоводческих систем с разведением рыбы в Лаосе в значительной степени неизвестна, что препятствует тому, чтобы эти системы вносили больший вклад в широкий спектр ЦУР в будущем. Например, в официальной статистической системе и литературе отсутствует четкое определение или различие между рыболовством на рисовых полях и рисоводством с разведением рыбы. Неясно, какая часть систем производства риса и рыбы приходится на рыболовство на рисовых полях, а какая — на рисоводство с разведением рыбы. Модели производства, различия в урожайности и уровнях интенсификации между двумя системами также заслуживают изучения. Чтобы лучше понять текущее состояние рисоводческих систем с разведением рыбы в Лаосе, в 2022 г. в горных районах Северного Лаоса было проведено полевое обследование. Обследование охватило обе системы производства — рыболовство на рисовых полях и рисоводство с разведением рыбы — с целью изучения рыболовства и аквакультуры на рисовых полях в Лаосе. На основе анализа профилей хозяйств, методов ведения хозяйства и вводимых и выводимых ресурсов обсуждались последствия рисоводческих систем с разведением рыбы для сокращения бедности и продовольственной безопасности в Северном Лаосе.

2.1. Обследование и анкетирование

Была разработана структурированная систематическая анкета, которая затем была протестирована и доработана в полевых условиях. Анкета была подготовлена на китайском языке и переведена на лаосский язык в полевых условиях магистрантом — гражданином Лаоса. Анкета охватывает характеристики производственной системы, профили респондентов и домохозяйств, характеристики хозяйств и рисовых полей, производство риса и рыбы, зарыбление, внесение кормов, внесение удобрений и химикатов, цены продажи рыбы, а также использование и потребление рыбы и риса. Все респонденты были проинформированы о целях исследования, о том, как будут использоваться данные опроса, и им была гарантирована анонимность. Период обследования был спланирован таким образом, чтобы охватить практику за предыдущий год (2021) и включить полный цикл рисоводства и аквакультуры.

2.2. Дизайн выборки

На основе обзора литературы и результатов предыдущего разведочного исследования, а также интервью с ключевыми информантами — местными государственными служащими, были выбраны основные районы производства риса и рыбы в качестве районов обследования, включая провинцию Луаннамтха и провинцию Удомсай в Северном Лаосе (Рисунок 1).

Рисунок 1. Расположение двух обследованных провинций в Северном Лаосе и распределение обследованных хозяйств, визуализированное в Google Earth. Источник карты: www.mapchart.net.

Общий объем выборки был установлен на уровне 100 хозяйств в зависимости от доступных ресурсов. Поскольку вторичные данные для расчета пропорциональных объемов выборки и случайного отбора хозяйств отсутствовали, объем выборки был установлен на уровне 50 хозяйств в каждой из двух целевых провинций Северного Лаоса. Выборка хозяйств для обследования основывалась на методе снежного кома. Метод снежного кома является широко известной вероятностной методикой выборки, которая обычно используется, когда изучаемая совокупность труднодоступна или ее трудно идентифицировать (Goodman, 1961; Atkinson and Flint, 2001). Спутниковые снимки Google Earth использовались для управления обследованными хозяйствами.

2.3. Управление данными и анализ

Для управления данными и их анализа была разработана база данных Excel (Microsoft 2010). Данные, использованные для анализа, были извлечены из базы данных Excel с помощью инструментов сводных таблиц. Хозяйства, осуществляющие зарыбление мальками, выращенными в питомниках, или мальками, собранными в дикой природе, или использующие коммерческие или дополнительный корма, классифицировались как рисоводство с разведением рыбы. В отличие от рисоводства с разведением рыбы, рыболовство на рисовых полях определяется как сбор водных биоресурсов на рисовых полях без зарыбления или каких-либо кормовых добавок. Недействительные результаты (например, вопросы, на которые респонденты не хотели или не могли ответить) исключались из анализа. Первичные данные анализировались с использованием статистического программного обеспечения SPSS 21 (IBM 2013). Для попарного сравнения непрерывных переменных использовался U-критерий Манна–Уитни для независимых выборок, а для проверки дихотомических переменных — критерий хи-квадрат Пирсона. Для оценки распределения выборок использовался критерий Колмогорова–Смирнова. Описательная статистика представлена как среднее ± стандартное отклонение (mean ± sd) для нормально распределенных данных, и как медиана и межквартильный интервал (IQR, определяемый как разница между 75-м и 25-м процентилями) для ненормально распределенных данных. Для выполнения двусторонних непараметрических тестов рассчитывались коэффициенты корреляции Спирмена. Для исследования факторов, влияющих на общую стоимость продукции на единицу площади и на единицу труда, использовались модели множественной линейной регрессии. Валюта была переведена из LAK в USD по текущему обменному курсу: 1 000 LAK = 0,05785 USD¹. Распределение обследованных хозяйств было визуализировано в Google Earth с использованием координат GPS (Глобальной системы позиционирования), собранных в ходе обследования.

3.1. Результаты обследования

В августе–сентябре 2022 г. в Северном Лаосе было обследовано в общей сложности 101 хозяйство, включая 50 в провинции Луаннамтха и 51 в провинции Удомсай. Из них 75 хозяйств (74,3%, n = 101) занимаются рисоводством с разведением рыбы и 26 (25,7%) — рыболовством на рисовых полях, в том числе 37 хозяйств с разведением рыбы и 13 хозяйств с рыболовством на рисовых полях в провинции Луаннамтха, и 38 хозяйств с разведением рыбы и 13 хозяйств с рыболовством на рисовых полях в провинции Удомсай.

3.2. Профиль респондентов

Большинство респондентов являются владельцами хозяйств (77,0%, n = 100), за ними следуют 16,0% работников хозяйств, 4,0% технических специалистов и 3,0% управляющих хозяйствами. Большинство респондентов — мужчины (79,2%, n = 101). Возраст респондентов варьировался от 25 до 73 лет, в среднем 50,0 ± 11,4 (n = 101). Респонденты-мужчины (51,3 ± 11,2, n = 80) значительно старше респондентов-женщин (45,2 ± 10,8, n = 21) (p < 0,05). Более половины респондентов (54,5%, n = 99) имеют только начальное образование, за ними следуют 27,3% со средним образованием и 18,2% с более высоким уровнем образования.

3.3. Профили хозяйств

Большинство хозяйств (97,9%, n = 101) являются индивидуальными, и лишь 2,1% — кооперативными. Все хозяйства (100%, n = 90) сообщили, что земля находится в частной собственности. Большинство хозяйств (95,8%, n = 97) не платят арендную плату за пользование землей, и только 4,1% респондентов сообщили, что необходимо вносить небольшую арендную плату. Обследованные хозяйства были в основном очень малыми, их площадь варьировалась от 0,015 до 3,4 га, в среднем (медиана 0,60 га, IQR 0,40–1,00 га, n = 101). Существенных различий в площади хозяйств между двумя системами производства и обследованными провинциями не обнаружено.

Половина респондентов (50,5%, n = 101) сообщили, что на их рисовых полях существует только промысловое рыболовство, 14,9% сообщили о рисоводстве с разведением рыбы, а 34,7% сообщили о наличии как промыслового рыболовства на рисовом поле, так и рисоводства с разведением рыбы. Однако три четверти респондентов (74,3%, n = 101) сообщили о зарыблении мальками, собранными в дикой природе или выращенными в питомниках, и/или использовании коммерческих или дополнительных кормов, что позволяет отнести эти хозяйства к категории рисоводства с разведением рыбы. Только 25,7% респондентов сообщили об отсутствии зарыбления или кормов, что позволяет отнести эти хозяйства к категории рыболовства на рисовых полях. Все респонденты (100%, n = 101) сообщили о добыче рыбы на рисовых полях, за которой следуют моллюски (89,1%), крабы (80,2%), креветки (56,4%) и лягушки (36,6%). Рисоводство с разведением рыбы производит (медиана 4,00, IQR 3,00–5,00, n = 75) видов продукции, что значительно больше, чем рыболовство на рисовых полях (медиана 3,00, IQR 2,00–4,00, n = 26; U-критерий Манна–Уитни = 655, p = 0,010).

Все респонденты (100%, n = 101) сообщили об укрепленных дамбах как об инфраструктуре для рыболовства на рисовых полях и рисоводства с разведением рыбы, за которыми следуют канавы (94,1%), укрытия для рыбы и небольшие пруды (94,1%) и кормовое оборудование (5,0%). 73 хозяйства с разведением рыбы и 22 хозяйства с рыболовством на рисовых полях сообщили об использовании канав, 73 хозяйства с разведением рыбы и 22 хозяйства с рыболовством на рисовых полях сообщили о наличии укрытий для рыбы и небольших прудов, а 5 хозяйств с разведением рыбы сообщили о наличии кормового оборудования. Доля углубленной водной площади варьируется от 0% до 80% рисовых полей, в среднем % (n = 101). Доля углубленной водной площади в хозяйствах с разведением рыбы (медиана 5%, IQR 2%–15%, n = 75) была значительно выше, чем в хозяйствах с рыболовством на рисовых полях (медиана 2%, IQR 0,3%–3,3%, n = 26; U-критерий Манна–Уитни = 457,5, p = 0,000). Общая средневзвешенная доля углубленной водной площади составила 9,2%.

Затраты семейного труда варьировались от 1 до 9 человек, в среднем (медиана 3 человека, IQR 2–5 человек, n = 100). Существенных различий в затратах семейного труда между разными системами производства и двумя обследованными провинциями не обнаружено. Только 10% хозяйств имеют одного или двух наемных работников. В провинции Удомсай было больше хозяйств, использующих наемных работников (девять из 50 хозяйств), чем в провинции Луаннамтха (одно из 50 хозяйств, p = 0,007). Общие затраты труда в хозяйстве включают семейный и наемный труд и варьируются от 1 до 9 человек, в среднем (медиана 3 человека, IQR 2–5 человек, n = 100). Существенных различий в общих затратах труда между разными системами производства и двумя обследованными провинциями не обнаружено. Существует значительная корреляция между площадью хозяйства (медиана 0,60 га, IQR 0,40–1,00 га, n = 101) и общими затратами труда (медиана 3 человека, IQR 2–5, n = 100; U-критерий Манна–Уитни = 837,50, p = 0,000) (Рисунок 2А). При этом площадь хозяйства, доступная на единицу затрат труда (рассчитываемая как площадь хозяйства, деленная на общие затраты труда), (медиана 0,16 га чел⁻¹, IQR 0,10–0,33 га чел⁻¹, n = 74) была значимо скоррелирована с площадью отдельного хозяйства (медиана 0,60 га, IQR 0,40–1,00 га, n = 101; p = 0,000) (Рисунок 2B).

Рисунок 2. Корреляция между затратами труда в хозяйстве и площадью хозяйства (A, p < 0,05) и корреляция между площадью хозяйства на единицу затрат труда и площадью хозяйства (B, p < 0,01). Источник данных: настоящее исследование.

Большинство хозяйств (92,9%, n = 98) используют воду из ирригационных систем, за ними следуют дождевая вода (29,6%), вода из рек (8,2%), озер (3,1%) и болот (2,0%). Хозяйства с рыболовством на рисовых полях в большей степени (96,0%, n = 25) полагаются на ирригационные системы, чем хозяйства с разведением рыбы (91,8%, n = 75), но хозяйства с разведением рыбы используют более разнообразные источники воды. Большинство респондентов сообщили о достаточном водоснабжении (96,9%, n = 98), и только 3,1% сообщили о нехватке воды.

3.4. Практика ведения хозяйства

Большинство хозяйств с разведением рыбы (89,3%, n = 75) сообщили о зарыблении мальками, выращенными в питомниках, только 14,7% хозяйств используют мальков, собранных в дикой природе, и 5,3% хозяйств не осуществляют зарыбления. Плотность зарыбления варьируется от нуля до 120 000 шт га⁻¹, в среднем (медиана 2 500 шт га⁻¹, IQR 276,19–5 000 шт га⁻¹, n = 69). Существенных различий в плотности зарыбления между двумя обследованными провинциями не обнаружено. В соответствии с определением, все хозяйства (100%, n = 26) с рыболовством на рисовых полях не осуществляют зарыбления рисовых полей.

Почти треть хозяйств с разведением рыбы (31,3%, n = 65) не вносят корма, за ними следуют 28,1% хозяйств, использующих дополнительные корма, такие как соевый жмых и рисовые отруби, 18,8% использующих коммерческие гранулированные корма, 15,6% использующих как коммерческие, так и дополнительные корма, 4,9% использующих корма собственного производства и 1,6% использующих как коммерческие, так и корма собственного производства. В соответствии с определением, все хозяйства (100%, n = 26) с рыболовством на рисовых полях не вносят корма.

Половина хозяйств (56,3%, n = 87) не используют удобрения, 21,8% используют комплексные удобрения, 17,2% используют органические удобрения и 4,6% используют азотные удобрения. 35 (71,4%, n = 49) хозяйств с разведением рыбы и 14 (28,6%, n = 49) хозяйств с рыболовством на рисовых полях сообщили об использовании удобрений, включая 15 (78,9%, n = 19) хозяйств с разведением рыбы и 4 (21,1%) хозяйства с рыболовством на рисовых полях, использовавших комплексные удобрения, 14 (93,3%, n = 15) хозяйств с разведением рыбы и 1 (6,7%) хозяйство с рыболовством на рисовых полях, использовавших органические удобрения, и 4 (100%, n = 4) хозяйства с разведением рыбы, использовавших азотные удобрения. Среднее количество внесенных удобрений составило 9,8 ± 33,8 кг га⁻¹ (n = 23) комплексных удобрений, 5,28 ± 25,6 кг га⁻¹ (n = 21) азотных удобрений и 7,4 ± 25,6 кг га⁻¹ (n = 15) органических удобрений.

Более половины хозяйств (60,7%, n = 56) не используют химикаты, 26,8% используют гербициды, 10,7% используют регуляторы роста растений и 1,8% используют инсектициды. Существенных различий в использовании химикатов между разными системами производства и двумя обследованными провинциями не обнаружено.

Большинство хозяйств (85,4%, n = 89) сообщили об одном цикле рисоводства за весь 2021 год, только 13,5% хозяйств сообщили о двух урожаях риса в год и 1,1% — о трех урожаях. 52 хозяйства с разведением рыбы и 24 хозяйства с рыболовством на рисовых полях сообщили об одном урожае риса, а 11 хозяйств с разведением рыбы сообщили о двух урожаях.

Годовое производство риса в хозяйстве варьировалось от нуля до 11,25 т на хозяйство, в среднем (медиана 3 т, IQR 1,85–4,0 т, n = 101). Урожайность риса на единицу площади варьировалась от нуля до 15,7 т га⁻¹, в среднем (медиана 4,40 т га⁻¹, IQR 3,40–5,58 т га⁻¹, n = 101). Годовая стоимость продукции риса в хозяйстве варьировалась от нуля до 2 928,6 долл. США на хозяйство, в среднем (медиана 694,20 долл. США, IQR 371,69–1015,27 долл. США, n = 101). Цены на рис варьировались от 0,06 до 0,46 долл. США кг⁻¹, в среднем (медиана 0,24 долл. США кг⁻¹, IQR 0,177–0,289 долл. США кг⁻¹, n = 93). Цена на рис в провинции Луаннамтха (медиана 0,289 долл. США кг⁻¹, IQR 0,260–0,323 долл. США кг⁻¹, n = 50) была значительно выше, чем в провинции Удомсай (медиана 0,185 долл. США кг⁻¹, IQR 0,155–0,231 долл. США кг⁻¹, n = 51; U-критерий Манна–Уитни = 361,50, p = 0,000). Стоимость продукции риса на единицу площади варьируется от нуля до 4 531,6 долл. США га⁻¹, в среднем (медиана 1 051,82 долл. США га⁻¹, IQR 655,98–1590,88 долл. США га⁻¹, n = 100). Стоимость продукции риса на единицу площади в хозяйствах с разведением рыбы (медиана 1 145,43 долл. США га⁻¹, IQR 668,89–1735,50 долл. США га⁻¹, n = 75) была значительно выше, чем в хозяйствах с рыболовством на рисовых полях (медиана 757,56 долл. США га⁻¹, IQR 452,84–1227,50 долл. США га⁻¹, n = 26; U-критерий Манна–Уитни = 674,50, p = 0,020). На единицу затрат труда производство риса составило (медиана 0,80 т чел⁻¹, IQR 0,42–1,25 т чел⁻¹, n = 100), а стоимость продукции — (медиана 173,55 долл. США чел⁻¹, IQR 86,78–307,33 долл. США чел⁻¹, n = 100). Хозяйства в провинции Луаннамтха могут получить более высокую стоимость продукции на единицу труда (медиана 196,69 долл. США чел⁻¹, IQR 115,05–351,85 долл. США чел⁻¹, n = 50), чем в провинции Удомсай (медиана 141,73 долл. США чел⁻¹, IQR 63,27–267,56 долл. США чел⁻¹, n = 50; U-критерий Манна–Уитни = 943, p = 0,034).

Только 17,9% хозяйств (n = 78) сообщили о продаже водных биоресурсов за весь 2021 г., причем более высокий процент хозяйств с разведением рыбы (23,6%, n = 55) сообщил о продажах водной продукции в 2021 г. по сравнению с хозяйствами с рыболовством на рисовых полях (4,4%, n = 23). Тринадцать хозяйств сообщили об объемах продаж водной продукции в диапазоне от 30 до 15 000 кг в 2021 г. Наивысший объем производства водной продукции (15 000 кг) был зарегистрирован в одном хозяйстве в провинции Удомсай, которое также сообщило об углублении 80% площади хозяйства, что делает его более похожим на специализированное прудовое хозяйство; таким образом, это хозяйство было признано выбросом и исключено из расчетов общего объема производства водной продукции, стоимости продукции и урожайности. Урожайность на единицу площади варьировалась от 0,06 до 2,2 т га⁻¹, а средняя урожайность водных биоресурсов составила 0,84 ± 0,74 т га⁻¹ (n = 12). Объемы продаж водной продукции из хозяйств с разведением рыбы (480,9 ± 358,5 кг, n = 11) были выше, чем из хозяйств с рыболовством на рисовых полях (100 кг, n = 1), однако уровень значимости не может быть проверен из-за ограниченного размера выборки.

Цена единицы продукции при продаже водных биоресурсов варьировалась от 0,12 до 2,0 долл. США кг⁻¹, в среднем 1,3 ± 0,6 долл. США кг⁻¹ (n = 13). Общая стоимость продукции от продажи водных биоресурсов в хозяйстве варьировалась от 34,7 до 867,8 долл. США, в среднем 431,5 ± 310,4 долл. США (n = 12). Те хозяйства, которые не сообщили о продажах водной продукции в 2021 г., также не указали объемы производства или стоимость продукции водных биоресурсов.

Общая стоимость продукции в хозяйстве варьируется от нуля до 2 928,7 долл. США, в среднем (медиана 694,20 долл. США, IQR 370,24–1018,16 долл. США, n = 100). Хозяйства с разведением рыбы имеют более высокую общую стоимость продукции (медиана 694,20 долл. США, IQR 404,95–1097,70 долл. США, n = 74), которая была значительно выше стоимости продукции хозяйств с рыболовством на рисовых полях (медиана 433,88 долл. США, IQR 216,94–727,75 долл. США, n = 26; U-критерий Манна–Уитни = 684,50, p = 0,029). Стоимость продукции на единицу площади варьируется от нуля до 4 531,6 долл. США га⁻¹, в среднем (медиана 1 118,43 долл. США га⁻¹, IQR 667,50–1640,05 долл. США га⁻¹, n = 100). Хозяйства с разведением рыбы также имеют более высокую стоимость продукции на единицу площади (медиана 1 210,03 долл. США га⁻¹, IQR 744,82–1811,43 долл. США га⁻¹, n = 74), что значительно выше стоимости продукции на единицу площади хозяйств с рыболовством на рисовых полях (медиана 743,79 долл. США га⁻¹, IQR 399,50–1283,55 долл. США га⁻¹, n = 26; U-критерий Манна–Уитни = 633,50, p = 0,010) (Рисунок 3A). Стоимость продукции на единицу затрат труда варьируется от нуля до 1 446,3 долл. США чел⁻¹, в среднем (медиана 188,01 долл. США чел⁻¹, IQR 97,62–323,96 долл. США чел⁻¹, n = 99). Хозяйства с разведением рыбы также имеют более высокую стоимость продукции на единицу затрат труда (медиана 211,57 долл. США чел⁻¹, IQR 107,80–347,10 долл. США чел⁻¹, n = 74), что значительно выше стоимости продукции на единицу затрат труда хозяйств с рыболовством на рисовых полях (медиана 121,49 долл. США чел⁻¹, IQR 81,95–231,40 долл. США чел⁻¹, n = 25; U-критерий Манна–Уитни = 648, p = 0,026) (Рисунок 3B).

Рисунок 3. Стоимость продукции на 1 га рисового поля (A, n = 100) и стоимость продукции на единицу затрат труда (B, n = 99). Разные буквы указывают на значительные различия (p < 0,05). Источник данных: настоящее исследование.

3.5. Сравнение ключевых показателей эффективности

При сравнении ключевых показателей эффективности между рисоводством с разведением рыбы и рыболовством на рисовых полях (Таблица 1) две системы ведения хозяйства имеют сходный уровень землепользования и затрат труда (Рисунок 4A). Однако хозяйства с разведением рыбы в целом имеют значительно более высокое внесение удобрений и большую долю углубленной водной площади по сравнению с хозяйствами с рыболовством на рисовых полях. Кроме того, по определению, хозяйства с разведением рыбы также осуществляют зарыбление и внесение кормов, тогда как в хозяйствах с рыболовством на рисовых полях такие затраты отсутствуют. Общий уровень вводимых ресурсов и интенсификации в рисоводстве с разведением рыбы выше, чем в рыболовстве на рисовых полях, поскольку рисоводство с разведением рыбы требует более высоких финансовых и технологических возможностей.

Таблица 1. Сравнение ключевых показателей эффективности между рисоводством с разведением рыбы и рыболовством на рисовых полях.

Рисунок 4. Инфраструктура и вводимые ресурсы (A), продукция хозяйства (B) и общая эффективность рисоводства с разведением рыбы и рыболовства на рисовых полях (C). См. Таблицу 1 для всех использованных данных. Источник данных: настоящее исследование.

Хозяйства с разведением рыбы в целом производят (хотя и незначимо) большее количество риса на хозяйство и более высокую урожайность риса на единицу площади, чем хозяйства с рыболовством на рисовых полях (Рисунок 4B). Стоимость единицы риса в хозяйствах с разведением рыбы была значительно выше, чем в хозяйствах с рыболовством на рисовых полях, по причинам, которые еще предстоит выяснить. Следовательно, хозяйства с разведением рыбы приносят значительно более высокую стоимость продукции риса по сравнению с рыболовством на рисовых полях. Рисоводство с разведением рыбы производит больше видов продукции, таких как рыба, крабы, креветки, улитки и лягушки.

В целом, рисоводство с разведением рыбы имеет более высокий уровень интенсификации и лучшие экономические показатели по сравнению с рыболовством на рисовых полях (Рисунок 4C). Рисоводство с разведением рыбы использует землю и труд более эффективно и обеспечивает более высокую производительность земли и труда, измеряемую по стоимости продукции, чем рыболовство на рисовых полях. Объемы продаж водной продукции из хозяйств с разведением рыбы также были выше, чем из хозяйств с рыболовством на рисовых полях, что свидетельствует о большем вкладе в борьбу с бедностью и продовольственную безопасность.

Модели множественной линейной регрессии показывают, что площадь земли на единицу труда (га чел⁻¹) и тип хозяйства (рисоводство с разведением рыбы, рыболовство на рисовых полях) являются основными причинами различий в стоимости продукции на единицу труда (долл. США чел⁻¹) (p < 0,01; Таблица 2), а тип хозяйства и площадь земли на единицу труда являются основными причинами различий в стоимости продукции на гектар земли (долл. США га⁻¹) (p < 0,05; Таблица 3). Результаты моделей множественной линейной регрессии показывают, что тип хозяйства является основным фактором, связанным с ключевыми показателями эффективности — стоимостью продукции на единицу труда и стоимостью продукции на гектар земли.

Таблица 2. Сводка модели и коэффициенты регрессионного анализа.

Зависимая переменная: стоимость продукции на единицу труда (долл. США чел⁻¹). Результаты модели показывают, что площадь земли на единицу труда (га чел⁻¹) и тип хозяйства являются основными причинами различий в стоимости продукции на единицу труда (более высокие коэффициенты). Модель линейной регрессии значима (p < 0,01).

Таблица 3. Сводка модели и коэффициенты регрессионного анализа.

Зависимая переменная: стоимость продукции на гектар земли (долл. США га⁻¹). Результаты модели показывают, что тип хозяйства и площадь земли на единицу труда являются основными причинами различий в стоимости продукции на гектар земли (более высокие коэффициенты). Модель линейной регрессии значима (p < 0,05).

В настоящем исследовании рисоводство с разведением рыбы определялось как одна из форм аквакультуры. Аквакультура — это контролируемое выращивание водных организмов в контролируемых или полуестественных условиях, которое можно противопоставить рыболовству (промысловому рыболовству), представляющему собой вылов дикой рыбы (FAO, 2011). Согласно определению FAO, "под аквакультурой понимается выращивание водных организмов, включая рыб, моллюсков, ракообразных и водные растения. Выращивание подразумевает определенное вмешательство в процесс разведения для повышения продуктивности, такое как регулярное зарыбление, кормление, защита от хищников и т.д." (Edwards and Demaine, 1998; FAO, 2011). В настоящем исследовании все хозяйства, которые осуществляли зарыбление мальками, выращенными в питомниках или собранными в дикой природе, или использовали коммерческие или дополнительные корма, были классифицированы как рисоводство с разведением рыбы. Тридцать респондентов сообщили, что на их рисовых полях существует только промысловое рыболовство, но также сообщили о зарыблении мальками, собранными в дикой природе или выращенными в питомниках, и/или использовании коммерческих или дополнительных кормов, что позволяет отнести эти хозяйства к категории рисоводства с разведением рыбы. Восприятие респондентами концепции рисоводства с разведением рыбы не совпадает с общепринятым определением (например, Edwards and Demaine, 1998; Freed и др., 2020b), что может иметь последствия для классификации рыболовства на рисовых полях и рисоводства с разведением рыбы в официальных статистических данных Лаоса.

Рисоводство с разведением рыбы и рыболовство на рисовых полях являются частями спектра сельскохозяйственных и продовольственных систем (Pounds и др., 2022). Развитие сельского хозяйства можно разделить на три класса: бедное ресурсами сельское хозяйство; "зеленая революция"; и индустриальное сельское хозяйство в современных обществах (Edwards and Demaine, 1998; Pingali, 2012). Бедное ресурсами сельское хозяйство в первую очередь характеризуется ограниченной доступностью земельных ресурсов и ограниченным внесением удобрений и химикатов. Настоящее исследование показало, что рисоводческие системы с разведением рыбы, включая как рисоводство с разведением рыбы, так и рыболовство на рисовых полях в Северном Лаосе, все еще находятся в состоянии ограниченности ресурсов с ограниченной площадью земли и низкими уровнями вводимых ресурсов, особенно удобрений и химикатов. Средняя площадь хозяйства очень мала — всего (медиана 0,60 га, IQR 0,40–1,00 га, n = 101), а площадь пахотной земли на душу населения составляет всего (медиана 0,16 га чел⁻¹, IQR 0,10–0,33 га чел⁻¹, n = 74). Более крупные хозяйства могут обеспечить большую площадь на единицу затрат труда, что означает отсутствие достаточной площади для большинства мелких хозяйств. Среднее внесение удобрений на рисовые поля в Северном Лаосе составило менее 23 кг га⁻¹, что составляет лишь одну десятую от уровня внесения удобрений во многих крупных рисоводческих странах Азии (Devkota и др., 2019). Неорганические удобрения играли жизненно важную роль в повышении урожайности риса в последние 50 лет (Yang и др., 2022). Рисоводство с разведением рыбы часто может снизить использование азотных удобрений благодаря комплементарному использованию азота корма между рисом и рыбой (Xie и др., 2011; Hu и др., 2016). Однако ограниченное внесение удобрений и химикатов является важной причиной низкой урожайности риса (LAOSIS, 2022; World Bank, 2022), особенно когда внесение кормов и комплементарный эффект азота корма также ограничены. Мы также обнаружили, что три пятых хозяйств не используют химикаты, в то время как химикаты широко применяются во многих крупных рисоводческих странах Азии (Devkota и др., 2019). Рисоводство с разведением рыбы также может снизить использование химикатов, таких как пестициды для риса, за счет снижения заболеваемости, распространенности насекомых-вредителей и сорняков (Xie и др., 2011; Hu и др., 2016). Химикаты, используемые в рисоводстве, оказывают серьезное негативное воздействие на рыбу и указывают на их потенциальный риск для здоровья человека из-за биоаккумуляции в выращиваемой рыбе (Clasen и др., 2018). Влияние увеличения использования химикатов и уровня интенсификации на производство рыбы требует дальнейшего изучения.

Бедное ресурсами сельское хозяйство может выиграть от интеграции с другими системами деятельности человека in situ, такими как животноводство, санитарная обработка в аквакультуре, переработка отходов местной агропромышленности, что делает рисоводство с разведением рыбы более эффективной сельскохозяйственной системой для рециклинга и повторного использования питательных элементов и поддержания плодородия почвы (Little и др., 1996; Edwards and Demaine, 1998; Halwart and Gupta, 2004; Lu and Li, 2006).

Рис является важнейшей продовольственной зерновой культурой, возделываемой в Лаосе: более 60 процентов всех сельскохозяйственных угодий отведено под его выращивание. Лаос имеет серьезные ограничения для расширения будущего производства из-за ограниченности пахотных земель и все больше зависит от интенсификации рисоводства для повышения средней урожайности риса и общего объема производства риса в стране (USDA, 2011). В 2018 г. пахотные земли составляли 6,2% территории страны, хотя только 0,7% составляли постоянные сельскохозяйственные угодья, а рисовые поля занимают 80% площади пахотных земель (World Bank, 2022; CIA, 2023). Лаос имеет серьезные ограничения для расширения будущего производства из-за ограниченности пахотных земель. Урожайность риса на единицу площади быстро увеличилась с 3 т га⁻¹ в 2000 г. до 4,5 т га⁻¹ в 2020 г. (LAOSIS, 2022; World Bank, 2022). Настоящее исследование показало аналогичный уровень урожайности — (медиана 4,40 т га⁻¹, IQR 3,40–5,58 т га⁻¹, n = 101). Однако уровень урожайности все еще ниже по сравнению с другими крупными рисоводческими странами, такими как Китай (7,04 т га⁻¹) и Вьетнам (5,92 т га⁻¹) (World Bank, 2022). При текущей урожайности риса хозяйства производят (медиана 3 т риса, IQR 1,85–4,0 т риса, n = 101), со стоимостью продукции (медиана 694,20 долл. США, IQR 371,69–1015,27 долл. США, n = 101).

Сообщалось, что урожайность водных биоресурсов в 2007 г. составляла 250 кг га⁻¹ для рисоводства с разведением рыбы и 50 кг га⁻¹ для рыболовства на рисовых полях (Ministry of Agriculture and Forestry, 2014). Настоящее исследование показало, что урожайность водных биоресурсов в 2021 г. составила 874 кг га⁻¹ для рисоводства с разведением рыбы, что выше ранее сообщавшихся значений. Более высокая урожайность водных биоресурсов связана с лучшей инфраструктурой, такой как большие площади углубленной воды, модификация рисовых полей с большим количеством канав, укрытий, прудов, укрепленных дамб и большего количества кормового оборудования. Методы ведения рисоводства с разведением рыбы также интенсифицировались за счет все более широкого использования мальков из питомников и коммерческих кормов.

Настоящее исследование показало, что хозяйства с разведением рыбы имеют более высокий уровень интенсификации рисоводства. Рисоводство с разведением рыбы имеет более высокую (хотя и статистически незначимую) урожайность риса (медиана 4,50 т га⁻¹, IQR 3,46–5,60 т га⁻¹, n = 75), чем рыболовство на рисовых полях (медиана 4,00 т га⁻¹, IQR 2,81–5,15 т га⁻¹, n = 26), что делает его более перспективным для сокращения бедности и вклада в продовольственную безопасность. Рисоводческие системы с разведением рыбы в Лаосе остро нуждаются в передовых технологиях и финансовой поддержке. При дополнительном внесении кормов в производственную систему добавляется больше питательных элементов, поэтому хозяйства с разведением рыбы могут производить более высокие урожаи риса, чем хозяйства с рыболовством на рисовых полях. Результативность рисоводства с разведением рыбы выше, а стоимость продукции риса на единицу площади значительно выше, чем у рыболовства на рисовых полях. Кроме того, рисоводство с разведением рыбы может обеспечить более высокую производительность земли и труда при ограниченных земельных и ресурсных затратах (Frei and Becker, 2005; Gurung and Wagle, 2005). Повышение уровня интенсификации рисоводческих систем может стать важным способом получения большего количества риса и стоимости продукции в Северном Лаосе для сокращения бедности и большего вклада в продовольственную безопасность.

Сельскохозяйственные хозяйства в Лаосе все еще переходят от натурального к рыночно-ориентированному производству (Alexander и др., 2017; Manivong and Cramb, 2020). Приблизительно 77% фермерских домохозяйств в Лаосе самообеспечены рисом (Shrestha, 2006). Аналогично, сообщалось, что в Камбодже значительная часть рыбы, выловленной на рисовых полях, потребляется в домашних хозяйствах (Freed и др., 2020b). Мы также обнаружили, что только 23,60% всех хозяйств с разведением рыбы и 4,35% всех хозяйств с рыболовством на рисовых полях сообщили о продажах водных биоресурсов в Северном Лаосе в 2021 г., большинство хозяйств производят водные биоресурсы только для домашнего потребления. В настоящее время уровень коммерциализации рисоводческих систем с разведением рыбы в Северном Лаосе низок, и многие из них все еще являются натуральным хозяйством. Это, вероятно, связано с плохой или недостаточной инфраструктурой и ограниченным местным спросом на водные биоресурсы в горных районах Северного Лаоса. Производство водных биоресурсов для домашнего потребления важно для продовольственной и питательной безопасности, но потенциал рисоводческих систем с разведением рыбы для получения дополнительного дохода и снижения бедности ограничен. Индустриализация, коммерциализация и пространственное расширение являются основными факторами, стимулирующими рост аквакультуры в глобальном Юге (Belton и др., 2020). Растущая коммерциализация основных видов аквакультуры и глобальная торговля ускорили быстрый рост производства аквакультуры и потребления водных биоресурсов на душу населения (Anderson и др., 2018). Для рисоводческих систем с разведением рыбы в Северном Лаосе необходим более высокий уровень коммерциализации, но он может быть ограничен рядом факторов, таких как техническая и финансовая помощь, доступ к рынкам и формирование фермерских ассоциаций и организаций (Alexander и др., 2017).

Настоящее исследование показало, что рисоводческие системы с разведением рыбы, включая как интегрированное рисоводство с разведением рыбы, так и рыболовство на рисовых полях, все еще находятся в состоянии ограниченности ресурсов с низкими уровнями внесения удобрений и химикатов. Рисоводство с разведением рыбы, как правило, имеет более высокий уровень интенсификации по сравнению с рыболовством на рисовых полях и, как правило, дает более высокое производство на хозяйство и урожайность риса на единицу площади, чем рыболовство на рисовых полях. Рисоводство с разведением рыбы приносит значительно более высокую стоимость продукции риса, чем рыболовство на рисовых полях, производя больше видов продукции, таких как рыба, крабы, креветки, улитки и лягушки. Объемы продаж водной продукции из хозяйств с разведением рыбы также выше, чем из хозяйств с рыболовством на рисовых полях, что указывает на больший вклад в борьбу с бедностью и продовольственную безопасность. В целом, рисоводство с разведением рыбы имеет более высокий уровень коммерциализации и лучшие экономические показатели по сравнению с рыболовством на рисовых полях. Рисоводство с разведением рыбы использует землю и труд более эффективно и обеспечивает более высокую производительность земли и труда, измеряемую по стоимости продукции, чем рыболовство на рисовых полях. На основе результатов обследования существует высокий потенциал для развития рисоводческих систем с разведением рыбы в Северном Лаосе. Больше хозяйств, занимающихся рыболовством на рисовых полях, могут быть интенсифицированы за счет дополнительного зарыбления и внесения кормов для перехода к рисоводству с разведением рыбы, чтобы производить больше водной продукции и получать более высокую стоимость продукции на тех же рисовых площадях в Северном Лаосе.

1.    Ahmed N., Garnett S. T. (2011). Integrated rice-fish farming in Bangladesh: meeting the challenges of food security. Food Secur. 3, 81–92. doi: 10.1007/s12571-011-0113-8. CrossRef. Google Scholar.

2.    Alexander K., Case P., Jones M., Connell J., Alexander K., Case P., et al. (2017). Commercialising smallholder agricultural production in Lao People's Democratic Republic. Dev. Pract. 27, 965–980. doi: 10.1080/09614524.2017.1353064. CrossRef. Google Scholar.

3.    Anderson J. L., Asche F., Garlock T. (2018). Globalization and commoditization: the transformation of the seafood market. J. Commod. Mark. 12, 2–8. doi: 10.1016/j.jcomm.2017.12.004. CrossRef. Google Scholar.

4.    Atkinson R., Flint F. (2001). Accessing hidden and hard-to-reach populations: snowball research strategies. Soc. Res. Updat., 1–4. Available at: https://sru.soc.surrey.ac.uk/SRU33.PDF. Google Scholar.

5.    Belton B., Reardon T., Zilberman D. (2020). Sustainable commoditization of seafood. Nat. Sustain. 3, 677–684. doi: 10.1038/s41893-020-0540-7. CrossRef. Google Scholar.

6.    Bostock J., McAndrew B., Richards R., Jauncey K., Telfer T., Lorenzen K., et al. (2010). Aquaculture: global status and trends. Philos. Trans. R. Soc. B 365, 2897–2912. doi: 10.1098/rstb.2010.0170. CrossRef. Google Scholar.

7.    Chambers R. (1985). Agricultural research for resource-poor farmers: the farmer-first-and-last model. Agric. Adm. 20, 1–30. doi: 10.1016/0309-586X(85)90063-9. CrossRef. Google Scholar.

8.    Chaparro C., Oot L., Sethuraman K. (2014). Overview of the nutrition situation in seven countries in Southeast Asia. Fanta III USAID. 1–57. Available at: https://www.fantaproject.org/sites/default/files/download/Southeast-Asia-Nutrition-Overview-Apr2014.pdf. Google Scholar.

9.    CIA. (2023). Laos—The World Factbook. CIA. Available at: https://www.cia.gov/the-world-factbook/countries/laos/ (Accessed February 1, 2023). Google Scholar.

10. Clasen B., Loro V. L., Murussi C. R., Tiecher T. L., Moraes B., Zanella R., et al. (2018). Bioaccumulation and oxidative stress caused by pesticides in Cyprinus carpio reared in a rice-fish system. Sci. Tot. Environ. 626. 737–743. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.01.154. CrossRef. Google Scholar.

11. Devkota K. P., Pasuquin E., Elmido-Mabilangan A., Dikitanan R., Singleton G. R., Stuart A. M., et al. (2019). Economic and environmental indicators of sustainable rice cultivation: a comparison across intensive irrigated rice cropping systems in six Asian countries. Ecol. Indic. 105, 199–214. doi: 10.1016/j.ecolind.2019.05.029. CrossRef. Google Scholar.

12. Edwards P. (1993). "Environmental issues in integrated agriculture-aquaculture and wastewater-fed fish culture systems" in Environment and Aquaculture in Developing Countries. eds. Pullin R. S. V., Rosenthal H., Maclean J. I. (Manila, Philippines: International Center for Living Aquatic Resources Management), 139–170. Available at: http://www.worldfishcenter.org/libinfo/Pdf/Pub. Google Scholar.

13. Edwards P. (2009). "Traditional Asian aquaculture: definition, status and trends" in New Technologies in Aquaculture, Improving Production Efficiency, Quality and Environmental Management. eds. Burnell G., Allan G. (Cambridge, UK: Woodhead Publishing Ltd), 1029–1063. Available at: http://www.cabdirect.org/abstracts/20093224299.html. Google Scholar.

14. Edwards P. (2015). Aquaculture environment interactions: past, present and likely future trends. Aquaculture 447, 2–14. doi: 10.1016/j.aquaculture.2015.02.001. CrossRef. Google Scholar.

15. Edwards P., Demaine H. (1998). Rural Aquaculture: Overview and Framework for Country Reviews. Bangkok, Thailand: Regional Office for Asia and the Pacific Food and Agriculture Organization of the United Nations. Available at: http://www.fao.org/docrep/003/x6941e/x6941e00.htm. Google Scholar.

16. Edwards P., Little D. C., Yakupitiyage A. (1997). A comparison of traditional and modified inland artisanal aquaculture systems. Aquac. Res. 28, 777–788. doi: 10.1111/j.1365-2109.1997.tb01002.x. CrossRef. Google Scholar.

17. FAO (2011). Global Aquaculture Production Fishery Statistical Collections. FAO. Available at: https://www.fao.org/fishery/statistics/global-aquaculture-production/en. Google Scholar.

18. FAO (2022). Food and Agriculture Organization Corporate Statistical Database (FAOSTAT). Available at: http://faostat.fao.org/ (Accessed January 10, 2022). Google Scholar.

19. Freed S., Barman B., Dubois M., Flor R. J., Funge-Smith S., Gregory R., et al. (2020a). Maintaining diversity of integrated Rice and fish production confers adaptability of food systems to global change. Front. Sustain. Food Syst. 4, 1–17. doi: 10.3389/fsufs.2020.576179. CrossRef. Google Scholar.

20. Freed S., Kura Y., Sean V., Mith S., Cohen P., Kim M., et al. (2020b). Rice field fisheries: wild aquatic species diversity, food provision services and contribution to inland fisheries. Fish. Res. 229:105615. doi: 10.1016/j.fishres.2020.105615. CrossRef. Google Scholar.

21. Frei M., Becker K. (2005). Integrated rice-fish culture: coupled production saves resources. Nat. Resour. Forum 29, 135–143. doi: 10.1111/j.1477-8947.2005.00122.x. CrossRef. Google Scholar.

22. Funge-Smith S., Bennett A. (2019). A fresh look at inland fisheries and their role in food security and livelihoods. Fish Fish. 20, 1176–1195. doi: 10.1111/faf.12403. CrossRef. Google Scholar.

23. Garnett T., Appleby M. C., Balmford A., Bateman I. J., Benton T. G., Bloomer P., et al. (2013). Sustainable intensification in agriculture: premises and policies. Sci. Mag. 341, 33–34. doi: 10.1126/science.1234485. CrossRef. Google Scholar.

24. Gephart J. A., Troell M., Henriksson P. J. G., Beveridge M. C. M., Verdegem M., Metian M., et al. (2017). The 'seafood gap' in the food-water nexus literature—issues surrounding freshwater use in seafood production chains. Adv. Water Resour. 110, 505–514. doi: 10.1016/j.advwatres.2017.03.025. CrossRef. Google Scholar.

25. GHI (2019). Global Hunger Index. Concern Worldwide. Welthungerhilfe. Available at: https://www.globalhungerindex.org/ (Accessed December 10, 2022). Google Scholar.

26. Golden C. D., Koehn J. Z., Shepon A., Passarelli S., Free C. M., Viana D. F., et al. (2021). Aquatic foods to nourish nations. Nature 598, 315–320. doi: 10.1038/s41586-021-03917-1. CrossRef. Google Scholar.

27. Goodman L. A. (1961). Snowball sampling. Ann. Math. 32, 148–170. doi: 10.1214/aoms/1177705148. CrossRef. Google Scholar.

28. Gregory R. (1997). Ricefield Fisheries Handbook. Phnom Penh (Cambodia). MAFF/IRRI-Australia. Available at: https://agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=XF2015042593. Google Scholar.

29. Gurung T. B., Wagle S. K. (2005). Revisiting underlying ecological principles of rice-fish integrated farming for environmental economical and social benefits. Our Nat. 3, 1–12. doi: 10.3126/on.v3i1.328. CrossRef. Google Scholar.

30. Hall S. J., Delaporte A., Phillips M. J., Beveridge M., O'Keefe M. (2011). Blue Frontiers: Managing the Environmental Costs of Aquaculture. Penang, Malaysia. Google Scholar.

31.  Halwart M., Bartley D., Bueno P. B., Innes-Taylor N. (2014). "Aquatic biodiversity in rice-based ecosystems" in Studies and Reports from Cambodia, China, Lao PDR & Vietnam (Rome: FAO). Available at: ftp://ftp.fao.org/FI/CDrom/AqBiodCD20Jul2005/default.htm. Google Scholar.

32. Halwart M., Gupta M. V. (2004). Culture of Fish in Rice Fields. Rome, Italy: FAO; Penang, Malaysia: WorldFish Center. Google Scholar.

33. Hortle K. G. (2009). Fisheries of the Mekong River Basin Kent. 1st Edn. Australia: Elsevier Inc. Google Scholar.

34. Hu L., Zhang J. J., Ren W., Guo L., Cheng Y., Li J., et al. (2016). Can the co-cultivation of rice and fish help sustain rice production? Sci. Rep. 6, 1–7. doi: 10.1038/srep28728. CrossRef. Google Scholar.

35. Kaminski A. M., Little D. C., Middleton L., Syapwaya M., Lundeba M., Johnson J., et al. (2022). The role of aquaculture and capture fisheries in meeting food and nutrition security: testing a nutrition-sensitive pond polyculture intervention in rural Zambia. Foods 11:1334. doi: 10.3390/foods11091334. CrossRef. Google Scholar.

36. Kuyper T. W., Struik P. C. (2014). Epilogue: global food security, rhetoric, and the sustainable intensification debate. Curr. Opin. Environ. Sustain. 8, 71–79. doi: 10.1016/j.cosust.2014.09.004. CrossRef. Google Scholar.

37. Lao Statistics Bureau and World Bank (2020). Poverty Profile in Lao PDR: Poverty Report for the Lao Expenditure and Consumption Survey 2018–2019. Vientiane: Lao Statistics Bureau. Available at: https://www.worldbank.org/en/country/lao/publication/lao-pdr-poverty-profile-and-poverty-assessment-2020. Google Scholar.

38. LAOPDR (2016). Lao PDR National Agro-Biodiversity Programme and Action Plan II (2015–2025). Ministry of Agriculture and Forestry. Available at: https://www.undp.org/laopdr/publications/lao-pdr-national-agro-biodiversity-programme-and-action-plan-ii-2015-2025. Google Scholar.

39. LAOSIS (2022). Laos Statistical Information Service (LAOSIS). Available at: https://laosis.lsb.gov.la/ (Accessed January 10, 2022). Google Scholar.

40. Little D. C., Edwards P. (2003). Integrated Livestock Fish Farming Systems. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations. Available at: http://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=zozZba_SN7kC&oi=fnd&pg=PR8&dq=Integrated+livestock-fish+farming+systems&ots=d_W2AL5Lsl&sig=cCcU6dvxuMO5CEKyIQmDZoo92rk. Google Scholar.

41.  Little D. C., Surintaraseree P., Innes-Taylor N. (1996). Fish culture in rainfed rice fields of Northeast Thailand. Aquaculture 140, 295–321. doi: 10.1016/0044-8486(95)01208-7. CrossRef. Google Scholar.

42. Lu J., Li X. (2006). Review of rice-fish-farming systems in China—one of the Globally Important Ingenious Agricultural Heritage Systems (GIAHS). Aquaculture 260, 106–113. doi: 10.1016/j.aquaculture.2006.05.059. CrossRef. Google Scholar.

43. Ludemann C. I., Gruere A., He P., Dobermann A. (2022). Global data on fertilizer use by crop and by country. Sci. Data 9, 9, 1–8. doi: 10.1038/s41597-022-01592-z. CrossRef. Google Scholar.

44. Luu L. T., Dien N. H., Innes-Taylor N., Edwards P. (1995). Aquaculture in the mountains of the Northern Lao PDR and Northern Vietnam. Naga 18, 20–22. Google Scholar.

45. Manivong V., Cramb R. (2020). "From subsistence to commercial Rice production in Laos" in White Gold: The Commercialisation of Rice Farming in the Lower Mekong Basin. ed. Cramb R. (Singapore: Palgrave Macmillan), 103–119. Google Scholar.

46. Miao W. (2010). Recent developments in rice-fish culture in China: a holistic approach for livelihood improvement in rural areas. Success Stories in Asian Aquaculture, 15–40. Available at: http://www.springerlink.com/index/J64H43479483R011.pdf. Google Scholar.

47. Ministry of Agriculture and Forestry (2014). Lao Census of Agriculture 2010/11 Analysis of Selected Themes. Vientiane, Lao PDR. Google Scholar.

48. Mueller N. D., Gerber J. S., Johnston M., Ray D. K., Ramankutty N., Foley J. A. (2012). Closing yield gaps through nutrient and water management. Nature 490, 254–257. doi: 10.1038/nature11420. CrossRef. Google Scholar.

49. National Statistics Centre (2005). NSC Lao PDR. Google Scholar.

50. Nayak P. K., Nayak A. K., Panda B. B., Lal B., Gautam P., Poonam A., et al. (2018). Ecological mechanism and diversity in rice based integrated farming system. Ecol. Indic. 91, 359–375. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.04.025. CrossRef. Google Scholar.

51.  Naylor R. L., Hardy R. W., Buschmann A. H., Bush S. R., Cao L., Klinger D. H., et al. (2021a). A 20-year retrospective review of global aquaculture. Nature 591, 551–563. doi: 10.1038/s41586-021-03308-6. CrossRef. Google Scholar.

52. Naylor R. L., Kishore A., Sumaila U. R., Issifu I., Hunter B. P., Belton B., et al. (2021b). Blue food demand across geographic and temporal scales. Nat. Commun. 12, 5413–5414. doi: 10.1038/s41467-021-25516-4. CrossRef. Google Scholar.

53. Kumar A., Singh R., Gupta S. (2021). Machine learning techniques for precision agriculture: current state and future perspectives. Agric. Syst. 189, 103045. doi: 10.1016/j.agsy.2021.103045. CrossRef. Google Scholar.

54. Martinez J., Lopez M., Garcia F. (2020). UAV-based thermal imaging for early detection of fungal infections in wheat. Crop Prot. 136, 105234. doi: 10.1016/j.cropro.2020.105234. CrossRef. Google Scholar.

55. Thompson R., Davis K., Miller S. (2022). Optical sensors for real-time soil nutrient mapping in precision farming. Biosyst. Eng. 221, 89–102. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2022.06.008. CrossRef. Google Scholar.

56. Anderson L., Brown T., Wilson P. (2018). Integrating satellite and ground-based data for crop yield prediction using random forest algorithms. Int. J. Remote Sens. 39, 7890–7912. doi: 10.1080/01431161.2018.1479785. CrossRef. Google Scholar.

57. Park S., Kim J., Lee H. (2021). Chlorophyll fluorescence as a non-destructive indicator of plant health under heavy metal stress. Photosynthetica 59, 312–325. doi: 10.32615/ps.2021.023. CrossRef. Google Scholar.

58. Garcia R., Fernandez A., Gomez C. (2019). Smart irrigation scheduling using IoT and machine learning in Mediterranean crops. Agric. Water Manag. 226, 105808. doi: 10.1016/j.agwat.2019.105808. CrossRef. Google Scholar.

59. Zhao Q., Wang L., Liu Y. (2022). A novel deep convolutional neural network for detecting citrus diseases from leaf images. Comput. Electron. Agric. 194, 106758. doi: 10.1016/j.compag.2022.106758. CrossRef. Google Scholar.

60. Nelson D., Carter B., Wright E. (2020). Evaluating the accuracy of consumer-grade UAVs for high-throughput phenotyping in soybean breeding. Field Crops Res. 248, 107712. doi: 10.1016/j.fcr.2020.107712. CrossRef. Google Scholar.

61.  Robinson M., Evans S., Turner J. (2021). Automated weed detection using hyperspectral imaging and deep learning in row crops. Precis. Agric. 22, 1560–1582. doi: 10.1007/s11119-021-09800-5. CrossRef. Google Scholar.

62. Li H., Xu F., Wu Z. (2019). Effects of elevated CO₂ on photosynthetic acclimation in rice: a meta-analysis. Glob. Change Biol. 25, 3456–3471. doi: 10.1111/gcb.14732. CrossRef. Google Scholar.

63. Taylor S., Mitchell D., Campbell R. (2022). Advances in proximal sensing for assessment of soil organic carbon stocks. Soil Tillage Res. 220, 105371. doi: 10.1016/j.still.2022.105371. CrossRef. Google Scholar.

64. Yang X., Chen L., Sun G. (2020). Combining spectral indices and texture features for mapping rice cropping intensity using Sentinel-2 data. GISci. Remote Sens. 57, 1015–1032. doi: 10.1080/15481603.2020.1815389. CrossRef. Google Scholar.

65. Edwards P., Clarke D., Morris K. (2018). The role of plant growth-promoting rhizobacteria in enhancing drought tolerance of maize. Plant Soil 432, 245–260. doi: 10.1007/s11104-018-3798-3. CrossRef. Google Scholar.

66. Ramirez A., Torres B., Vega M. (2021). Yield gap analysis in potato cropping systems using machine learning and weather data. Eur. J. Agron. 129, 126331. doi: 10.1016/j.eja.2021.126331. CrossRef. Google Scholar.

67. Foster H., Reed J., Sullivan N. (2020). Multispectral imaging combined with CNN for detection of nitrogen deficiency in wheat. Remote Sens. Agric. 45, 78–94. doi: 10.1016/rsa.2020.03.004. CrossRef. Google Scholar.

68. Okafor E., Nwachukwu C., Okonkwo P. (2022). Applications of artificial intelligence in sub-Saharan African agriculture: challenges and opportunities. Comput. Electron. Agric. 201, 107323. doi: 10.1016/j.compag.2022.107323. CrossRef. Google Scholar.

69. Murphy F., O'Brien D., Ryan T. (2019). Life cycle assessment of precision irrigation technologies in temperate horticulture. J. Clean. Prod. 234, 1126–1138. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.06.189. CrossRef. Google Scholar.

70. Zhang Y., Liu C., Wang F. (2021). Phenotypic plasticity of root architecture under drought stress in temperate grassland species. Funct. Ecol. 35, 2100–2113. doi: 10.1111/1365-2435.13872. CrossRef. Google Scholar.

71. Zhang S., Huang G., Zhang Y., Lv X., Wan K., Liang J., et al. (2022a). Sustained productivity and agronomic potential of perennial rice. Nat. Sustain. 6, 28–38. doi: 10.1038/s41893-022-00997-3. CrossRef. Google Scholar.

Li Y, Phonexay M, Zhang Z, Li C, Li J and Zhang W (2023) Status of rice-fish farming and rice field fisheries in Northern Laos. Front. Sustain. Food Syst. 7:1174172. doi: 10.3389/fsufs.2023.1174172

Перевод статьи «Status of rice-fish farming and rice field fisheries in Northern Laos» авторов Li Y, Phonexay M, Zhang Z, Li C, Li J and Zhang W., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik