ضرورت پذیرش مسئولیت بیشتر کشورهای برخوردار در قبال زمین
برنا - گروه اجتماعی؛ معاون وزیر جهاد کشاورزی و رئیس سازمان منابع طبیعی و آبخیزداری کشور در نشست با نماینده فائو در ایران، با اشاره به تشدید تغییرات اقلیمی و روند فزاینده تخریب سرزمین،…
ARCHIVE
برچسب: سازمان خواربار
مقابله با بیابان زایی، محدود به کشورهای دارای مناطق خشک نیست
معاون وزیر جهاد کشاورزی گفت: کشورهایی که برداشت های بی رویه ای از منابع زمین داشتند به ویژه کشورهای پیشرفته و صنعتی اکنون باید سهم زمین را به زمین برگردانند و در حمایت از…
حلقه گمشده امنیت غذایی؛ اهمیت نجات سفره مردم به اندازه دیپلماسی!
**مفهوم واقعی خودکفایی غذایی در ایران** در انتها سالها، “خودکفایی” برای بسیاری از سیاستگذاران نگاهکردن بهعنوان نیرویی ساده، حینیکه در عمل هرچند پیچیدهتر از ظاهر است. به هر میزان تولید داخلی در برابر مصرف…
قیمت جهانی مواد غذایی به بالاترین سطح از سال ۲۰۲۲ رسید
به گزارش اکو ایران، سازمان خواربار و کشاورزی ملل متحد (فائو) اعلام کرد قیمت جهانی مواد غذایی در ماه اوت به بالاترین سطح از اواخر سال ۲۰۲۲ رسیده است. افزایش نگرانیها درباره عرضه مواد…
بالا رفتن قیمت جهانی مواد غذایی
فائو اعلام کرد که قیمت جهانی مواد غذایی در ماه اوت به بالاترین سطح از نوامبر ۲۰۲۲ رسیده است.
فائو: 15.7میلیون آمریکایی توان خرید غذا ندارند
فائو گزارش داد 15.7میلیون نفر در آمریکا از نظر مالی توان تأمین یک رژیم غذایی سالم و متنوع را ندارند.
قیمت جهانی مواد غذایی به بالاترین سطح خود از سال ۲۰۲۲ رسید
شکر در این روند صعودی پیشتاز بود و شاخص قیمت آن با افزایش ۱۱.۹ درصدی ماهانه به ۱۰۶.۴ واحد رسید که بالاترین سطح از ژوئن ۲۰۲۵ است و دلیل آن نگرانیهای فزاینده در مورد…
شوک تازه به بازار جهانی غذا/قیمتها به اوج ۴۵ ماهه رسید
قیمت جهانی مواد غذایی در اوت با رشد ۱.۹ درصدی به بالاترین سطح از نوامبر ۲۰۲۲ رسید؛ جهشی که فائو آن را تحت تأثیر آبوهوای نامساعد، اختلالات ناشی از جنگ در منطقه خلیج فارس…
آغاز عملیات نوسازی اتاق جمهوری اسلامی ایران در مقر فائو
برنا - گروه اقتصادی؛ عملیات نوسازی اتاق جمهوری اسلامی ایران در سازمان خواربار و کشاورزی ملل متحد (فائو) با حضور معاون توسعه مدیریت و منابع وزارت جهاد کشاورزی در مقر این سازمان در رم…
هوش مصنوعی چگونه کشاورزی را پیشبینی میکند
پیشبینی خشکسالی رودخانهها، شناسایی خطر آفات، ترکیب دادههای میدانی، ماهوارهای و مدلهای یادگیری ماشین در حال گسترش سامانههایی است که میتوانند پیش از آشکارشدن کامل خسارت، نشانههای خطر را شناسایی کنند.