Оценка нивото на дигитализация на овцевъдството в България
Йовка Попова

, Николай Иванов

Abstract: Целта на настоящото проучване е да се оцени нивото на дигитализация на овцевъдни ферми с различно продуктивно направление - млечно и месодайно в различни региони на страната - равнинни, полупланински и планински.
Проведено е проучване на 324 стопанства от различни региони на страната, в които се отглеждат овце. За целта беше разработена анкета, включваща 20 въпроса. Анкетите се проведоха по телефона или чрез посещение на място. За анализиране на резултатите от проучването се използва метода на описателна статистика.
Установено бе, че:
От всички заети стопани преобладават мъжете, като най-голям дял от заетите са на възраст от 41 до 50 и от 51 до 60 години, и завършилите средно образование. Висок е делът на стопаните, които не са запознати с дигиталните технологии и е констатирана негативна нагласа за приложението им. Най-използваните дигитални технологии са наблюдение с камери, сензори за температура на млякото, сензори за консумация на концентриран фураж, автоматични хранилки за агнета и сензори за проводимост на млякото, а най-разпространената е системата за управление на пасищата. Комплексната оценка на нивото на дигитализация на стопанствата, отглеждащи овце, е ниска.
Keywords: трансфер на данни в системи за управление; дигитални технологии; ниво на дигитализация; управление на пасищата; овцевъдни ферми
Citation: Popova, Yo. & Ivanov, N. (2025). Assessment of the level of digitalization of sheep farming in Bulgaria. Bulgarian Journal of Animal Husbandry, 62(3), 12-23 (Bg).
References: (click to open/close) | Annual report on the state and development of agriculture. Agricultural report, 2024. https://www.mzh.government.bg/en/policies-and-programs/reports/agricultural-report/. Bachev, H. (2020). Digitalisation of Bulgarian Agriculture and Rural Areas. Ikonomika i upravlenie na selskoto stopanstvo, 65(2), 3 - 24 (Bg). Barnes, A. P., Soto, I., Eory, V., Beck, B., Balafoutis, A., Sánchez, B., Vangeyte, J., Fountas, S., van der Wal, T. & Gomez-Barbero, M. (2019). Exploring the adoption of precisionagricultural technologies: a cross regional study of EU farmers. Land Use Policy, 80, 163 - 174. Borchers, M. R. & Bewley, J. M. (2015). An assessment of producer precision dairyfarming technology use, prepurchase considerations, and usefulness. Journal of Dairy Science, 98, 4198 - 4205. Edwards, J. P., Rue, B. T. D. & Jago, J. G. (2015). Evaluating rates of technology adoption and milking practices on New Zealand dairy farms. Animal Production Science, 55, 702 - 709. Gargiulo, J. I., Eastwood, C. R., Garcia, S. C. & Lyons, N. A. (2018). Dairy farmers with larger herd sizes adopt more precision dairy technologies. Journal of Dairy Science, 101, 5466 - 5473. Groher, T., Heitkämper, K. & Umstätter, С. (2020). Digital technology adoption in livestock production with a special focus on ruminant farming. Animal, 14(11), 2404 - 2413. Kovljenić, М, Škorić, J., Galetin, M. & Škorić, S. (2023). Digital technology in agriculture: evidence from farms on the territory of AP. Economics of Agriculture, 70(2), 583 – 596. Belgrade, Serbia. Konrad, M. T., Nielsen, H. Ø., Pedersen, A. B. & Elofsson, K. (2019). Drivers of farmers’ investments in nutrient abatement technologies in five Baltic Sea countries. Ecological Economics, 159, 91 - 100. Lima, E., Hopkins, T., Gurney, E., Shortall, O., Lovatt, F., Davies, P., Williamson, G. & Kaler, J. (2018). Drivers for precision livestock technology adoption: a study of factors associated with adoption of electronic identification technology by commercial sheep farmers in England and Wales. PLoS ONE, 13, e0190489. Nikolov, D., Boevski, Iv., Borisov, P., Atanasova-Chopeva, M., Kostenarov, Kr., Petkov, Ev. , Fidanska,B. (2022). Digitalizatsiya v zemedelieto – konkurentnosposobnost i biznes modeli, Sofia, p. 307(Bg). Ordolff, D. (2001). Introduction of electronics into milking technology. Computersa and Electronics in Agriculture, 30, 125 - 149. Paustian, M. & Theuvsen, L. (2017). Adoption of precision agriculture technologies by German crop farmers. Precision Agriculture, 18, 701 - 716. Pierpaoli, E., Carli, G., Pignatti, E. & Canavari, M. (2013). Drivers of precision agriculture technologies adoption: a literature review. Procedia Technology, 8, 61 - 69. Strategiya za tsifrovozatsiya na zemedelieto v selskite rayoni na Republika Balgariya. (2019). https://www.mzh.government.bg/bg/politiki-i-programi/politiki-i-strategii/strategiya-za-cifrovizaciya-na-zemedelieto-i-selskite-rajoni-na-/. (Bg). The Digital Economy and Society Index (DESI). (2022). https://digital-strategy.ec.europa.eu/bg/policies/desi МЗ. Tamirat, T. W., Pedersen, S. M. & Lind, K. M. (2018). Farm and operator characteristics affecting adoption of precision agriculture in Denmark and Germany. Acta Agriculturae Scandinavica, Section B - Soil & Plant Science, 68, 349 - 357. Tey, Y. S. & Brindal, M. (2012). Factors influencing the adoption of precision agricultural technologies: a review for policy implications. Precision Agriculture, 13, 713 - 730. |
|
| Date published: 2025-06-25
Download full text