9 कृषि मॉडल की सीमाएं - समझाया गया!

कृषि मॉडल की 9 सीमाएँ इस प्रकार हैं:

1. कृषि मॉडल पृथ्वी की सतह के चुनिंदा चित्र हैं। मानव-पर्यावरण संबंध और प्रक्रियाएं जो कृषि गतिविधियों और फसल के पैटर्न में परिणत होती हैं, अत्यधिक जटिल होती हैं। दूसरे शब्दों में, एक मॉडल में एक क्षेत्र की सभी भौतिक और सांस्कृतिक विशेषताओं को शामिल नहीं किया जाता है।

वास्तव में, वे पृथ्वी की सतह के चुनिंदा चित्र हैं। मॉडलिंग के खिलाफ मुख्य आपत्ति यह है कि मॉडेलर भौगोलिक वास्तविकताओं की जटिलताओं को बहुत कम या बहुत कम कर सकता है। यह ओवरसिम्प्लीफिकेशन गलतफहमी पैदा करता है और अंततः गलत भविष्यवाणियों की ओर ले जाता है।

2. मॉडलिंग के लिए दूसरी आपत्ति यह है कि मॉडेलर गलत चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। कभी-कभी सरलीकरण के बुनियादी मानदंड को पूरा करने के लिए मॉडेलर की उपेक्षा हो सकती है। वे प्रमुख घटक विश्लेषण और चरणबद्ध प्रतिगमन लागू कर सकते हैं। ये तकनीकें अक्सर मूल डेटा की तुलना में अधिक जटिल मॉडल का निर्माण करती हैं।

3. कई भूगोलवेत्ता हैं जो महसूस करते हैं कि भूगोल की कुछ शाखाओं में मॉडलिंग का प्रारूपण और अनुप्रयोग न तो उपयुक्त है और न ही वांछनीय है। मानव भूगोल, सामाजिक भूगोल, सांस्कृतिक और कृषि भूगोल में उनके विचार मॉडल निर्माण में कुछ तथ्यों पर अधिक जोर देकर और दूसरों पर कम जोर देकर भौगोलिक वास्तविकता को विकृत किया जा सकता है।

4. भूगोल एक शुद्ध भौतिक विज्ञान नहीं है क्योंकि इसमें मानव का एक घटक है। मनुष्य एक संस्कृति निर्माण पशु है जो अपने व्यवहार में कई मूल्यों और मानदंडों से विवश है। मॉडल मान्यताओं, मूल्यों, भावनाओं, दृष्टिकोण, इच्छाओं, आकांक्षाओं, आशाओं और आशंकाओं जैसे मानक प्रश्नों को ठीक से समायोजित और व्याख्या नहीं कर सकते हैं। यह इन सीमाओं के कारण है कि मॉडल को भौगोलिक वास्तविकता को सही ढंग से समझाने के लिए भरोसेमंद उपकरण के रूप में नहीं लिया जा सकता है।

5. शब्दों और गणितीय भाषा की अर्थव्यवस्था के बावजूद, कुछ भूगोलवेत्ता गणितीय प्रतीकात्मकता के साथ सहज महसूस करते हैं और इस प्रकार मॉडल की व्यापकता, स्पष्टता और लालित्य से काफी हद तक आशंकित हैं।

6. कई मॉडल नीति निर्माताओं, ग्राहकों और जनता द्वारा बड़े पैमाने पर भी समझना मुश्किल है।

7. अधिकांश मॉडल अपने आप में अपर्याप्त हैं। किसी भी मॉडल को लगातार आश्वस्त, संशोधन और प्रतिस्थापन के अधीन होना चाहिए। वास्तव में, ज्ञान का विकास एक अच्छी तरह से विनियमित गतिविधि नहीं है, जहां हर पीढ़ी पहले के श्रमिकों द्वारा प्राप्त परिणामों पर स्वचालित रूप से निर्माण करती है।

8. मॉडल निर्माण काफी विश्वसनीय डेटा की मांग करता है। विकासशील देशों में ऐसा डेटा शायद ही कभी प्राप्त हो। विकासशील देशों में एकत्र किए गए आंकड़ों के किसी भी सेट में कई नुकसान और कमियां हैं। कमजोर और अविश्वसनीय डेटा के आधार पर विकसित एक मॉडल केवल भौगोलिक वास्तविकता का एक विकृत चित्र देने के लिए बाध्य है। यह भी देखा गया है कि मॉडल की मदद से किए गए सामान्यीकरण अतिरंजित परिणामों को गलत भविष्यवाणियों के लिए ला रहे हैं।

9. विकसित देशों में विकसित मॉडल जब विकासशील देशों में लागू होते हैं तो आमतौर पर गलत परिणाम देते हैं। यह मुख्य रूप से है क्योंकि दोनों समाजों के सामाजिक-सांस्कृतिक मिलन एक-दूसरे से काफी भिन्न हैं।