傳統農業生產在氣候變遷的衝擊下，逐漸受全球暖化、極端氣候等改變，許多作物品系(種)因無法適應當下的環境衝擊，使得農糧產值下降，造成區域農糧生產、全球性糧食安全及生態系服務受破壞等問題。為培育出具新興抗病、抗逆境等性狀之作物品系，許多研究早已開始已著手針對作物的基因體(genomics)、蛋白質體(proteomics)、代謝體(metabolomics)等體學(omics)方面展開大規模的研究，由於在體學的研究上，會獲得海量的數據，因此大數據分析與人工智慧技術(artificial intelligence，簡稱AI)即成為其中的重要工具。隸屬於美國能源局(United States Department of Energy，簡稱DOE)橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory，簡稱ORNL)的研究團隊近年便針對人工智慧在植物選育與生質能源(bioenergy)方面進行大量的研究應用，並對近期的應用成果展開一系列的回顧。【延伸閱讀】阿里巴巴挑戰開發人工智能養豬技術 　　研究團隊在一篇已發表的回顧性文章(review article)中提到，除了擁有資料調查(surveying)、資料分類(classifying)等基本人工智慧功能外，次世代(next-generation)人工智慧更具備較佳的資料分析(analysis)、資料整合(integration)、資料解釋(interpretation)等能力。研究團隊在文章中詳細解構近期研究關於作物基因體研究方面，如何運用人工智慧建立植物基因型與表現型之間的關聯，包括以高通量(high-throughput)技術取得之基因體遺傳資訊，以及運用無人飛行載具、無人地面載具、衛星遙測技術、傳感器遠端應用等資通訊設備在田間獲取之作物表現體(phenomics)性狀資訊，以此建立基因體與表現體之間的連結，並實際應用在作物選育方面。 　　除文獻回顧外，研究團隊近期將研究重點放在基因體選種(genomic selection)相關之演算法(algorithm)方面研究，建立可解釋性人工智慧(explainable AI)，試圖突破現有之人工智慧侷限。研究團隊也希望能藉由近期的文獻回顧與實際研究應用，找出基因體學、蛋白質體學等各個體學之間的連結，克服選育方面之屏障並培育出抗性作物。 　　該研究由歐盟、義大利教育部、美國能源部等方面之經費資助，詳細回顧性文章內容已發表在<Trends in Biotechnology>。

即食沙拉(ready-to-eat salad)又稱為袋裝沙拉(bagged salad)，是款受大眾歡迎的蔬菜鮮食之一。由於市場對即食沙拉的需求日益漸增，相關的產業也隨之蓬勃發展，與此同時，社會大眾也逐漸意識到其中可能引起的食安問題。義大利都靈大學(原文：Università di Torino；英譯：University of Turin)的研究團隊回顧近期相關文獻後呼籲，生產者及消費者雙方應立即重視即食沙拉的衛生安全問題。 　　研究團隊提出幾項可能引發食品衛生疑慮的原因：首先，生菜的生產過程是以集約管理的方式經營，於特定地區進行高密度、高強度(5-6次栽培/年)的循環種植，加上缺乏適當的輪作機制與無法善用農用藥劑的情況下，恐使生菜本生感染到大量的真菌及細菌。其次，這些病源可透過貿易行為，將病源帶往其他環境，造成其他地區的植株大規模的感染。研究團隊也在某些案例中發現，某些未經程序消毒與檢疫的種子，將可能攜帶低致病的病原體，在新的地區變成當地新興作物病害，不但造成防疫負擔、嚴重農業損失、破壞當地生態系平衡外，更甚者恐引發嚴重大規模的流行病。【延伸閱讀】世界之永續發展(4/4)–對蛋白質永續提供的需求 　　除了人為作業與經營管理方式造成的衛生問題外，氣候變遷也是疾病之所以可以快速傳播的主要原因之一。部分研究指出，氣候逐漸暖化將削弱作物對於疾病的防禦性，這意味著現行的防疫措施應重新進行調整，以因應當前全球氣候變遷的趨勢。 　　該研究團隊的回顧提醒人們在享受生菜沙拉的同時，因注意背後可能造成的食安及生物安全等問題。 　　該研究受歐洲聯盟(European Union，簡稱：歐盟EU)的Horizon 2020計畫項目資助。文獻回顧結論已發表在<Plant Disease>。

科技部謝達斌政務次長首先指出，此次研討會的目的在於帶動跨領域研究，為科技研發注入新的火花。臺灣已累積了可觀的研發能量基礎，將無人機應用在大範圍土壤和田地分析、作物灌溉、作物健康狀況評估等管理事務上，有效減少人力投入並增加效率，能應對人口結構和氣候變遷帶來的困境，邁向農工整合的新時代。 　　行政院農業委員會農業試驗所（簡稱農試所）林學詩所長認為無人機的應用是全球趨勢，不僅可以大面積、精準施用肥料，幫助農民應對天災和病蟲害，還能結合地面和空中的數據，預測作物面積和產量。行政院農業委員會（簡稱農委會）在未來也將繼續與各部門、大專院校合作，發展無人機的應用業務。 科技部謝達斌政務次長期許臺灣農業邁向農工整合的新時代。 農試所林學詩所長認為無人機的應用是全球趨勢。 農業科技的新元素 　　國立清華大學電機資訊學院黃能富院長說明如何把人工智慧、物聯網和區塊鏈等技術結合進農業產銷服務平臺。將農產品數據寫入區塊鏈，即可透過區塊鏈對產品做完整的溯源，另外，還可依據不同的情況為產品訂定智能合約。例如，在蔬果的運輸過程中如果超溫，智能合約會自動降低該批蔬果的售價，收貨人甚至可直接拒收，以此實行產品分級，確保產品品質。 　　國立清華大學電機工程學系鄭桂忠教授認為無人機的視覺關鍵技術在於仿神經智慧視覺晶片，也就是模仿人的神經系統去處理圖像資訊。以往搭載在無人機上的人工智慧功耗甚巨，用掉太多電力，使得飛行時間不長，因此需要發展以神經網絡為基礎的人工智慧，大幅降低功耗。若無人機利用新型視覺辨識系統避障，並在鏡頭端或記憶體端做圖像分析處理，將可降低功耗，比傳統雷達省電得多，進而增加飛行時間。 　　在硬體端之外，無人機的業務應用也是重要的研究課題。國立交通大學電機工程學系歐陽盟教授講述了無人機對3D果樹的立體建模與高光譜應用，由於2D成像不足以判讀果樹的完整情況，研究團隊便自製合乎需求的無人機，透過花苞、枝葉和果實的光譜，判讀糖度和水分，以此幫果實做分級。 黃能富院長說明區塊鏈的概念。 鄭桂忠教授認為無人機的視覺關鍵技術在於仿神經智慧視覺晶片。 歐陽盟教授演示3D果樹模型。 （左起）歐陽盟教授、鄭桂忠教授、黃能富院長和農科院林俊宏副院長討論農業科技的應用。 讓病蟲害無所遁形 　　農試所郭鴻裕組長報告了無人機的感測器在農業生物—非生物性逆境上的偵測應用。尤其在生物逆境方面，無人機可以協助地面採樣、即時監控，根據所得資料做繪圖和建模，再透過光譜傳感器鑑定作物的病情特徵波段，在病情特徵外顯前有效做出預警，將病蟲害扼殺於源頭。 　　國立成功大學測量及空間資訊學系林昭宏教授介紹了搭載人工智慧的無人機如何藉由田間作物影像，利用深度學習來監控和防治蟲害。有了大數據的支持，無人機有能力精準辨識作物生長狀況、黏蟲紙位置和害蟲，藉此分析和評估作物的健康。 郭鴻裕組長報告無人機感測器的實務應用。 林昭宏教授介紹無人機對田間作物影像的辨識。 農事工作變輕鬆了 　　農委會臺南區農業改良場鄭榮瑞場長以荔枝椿象的防治案例說明使用無人機在坡地果樹噴藥的好處。有效藥劑、路徑規劃和無人機三者加以配合，相較於傳統的人工噴藥，可減少約95%水量以及至少50%時間。而在省工、省水、省時之外，更關鍵的是減少人體接觸農藥的機會，保障農民安全無虞。 　　國立宜蘭大學園藝學系林建堯副教授展示了無人機的影像辨識在農產業的前期投入、中期生產、後期收穫皆有用處。他舉例，無人機的精細航拍影像可協助辨識松露宿主樹，找出松露的生長熱點，從而滿足精簡勞動力的需要，提高農業的管理效率。 鄭榮瑞場長分享荔枝椿象的防治經驗。 林建堯副教授肯定無人機對農業的貢獻和潛力。 結論 　　本次研討會7位專家描繪了國內無人機搭載人工智慧、處理圖像分析、防治病蟲害之現況，一起為無人機的應用面發揮創意，同時也為當今農業的問題提出具體解決方案，有利於產業的高效化、精準化和精緻化，期望吸引更多年輕人投入農業，提高國際競爭力。

現在被人們所熟知的西瓜(cultivated watermelon, Citrullus lanatus)之所以果實飽滿且香甜係因農民長時間選育的結果。由於西瓜是各地常見的經濟作物，廣為全球栽培，且西瓜也是眾多消費者喜愛的商品，因此除了探討以外表性狀為主的傳統選育研究外，許多研究團隊也針對西瓜的遺傳特徵進行更深入的研究，並希望以基因體(genome)尺度進行較為全面的探討。中華人民共和國北京市農林科學院蔬菜研究中心(Key Laboratory of Biology and Genetic Improvement of Horticultural Crops (North China), Beijing Key Laboratory of Vegetable Germplasm Improvement, Beijing, China)與美國博伊斯湯普森研究所(Boyce Thompson Institute)的研究團隊重新將6個野生種在內共7種西瓜以次世代定序的方式重新定序，以獲得更完整的遺傳資料。 　　研究團隊曾於2013年，以短序列片段定序技術(short-read sequencing)解出第一條西瓜參考基因體(first watermelon reference genome)。研究團隊根據先前的研究經驗，重新定出涵蓋7個物種共414個個體的全基因體資訊，並以此重建種間的演化關係。研究團隊也透過遺傳數據發現，育種者曾在過去20-30年間將現有的西瓜與野生種反覆雜交後，獲得可抗線蟲、耐旱、抗病害的品系。這樣藉由與野生種雜交的過程，也可望因應隨之而來的氣候變遷。【延伸閱讀】北方玉米葉枯病的毒性基因標定與遺傳特性 　　研究團隊根據現有的數據，也可重新還原西瓜種化歷程與育種的歷史，為後續育種提供強而有力的遺傳資料。 　　該研究由美國農業部(United States Department of Agriculture)、中華人民共和國科學技術部(Ministry of Science and Technology)等機構資助。相關研究成果已發表在<Nature Genetics>。

有鑑於大氣中溫室氣體的濃度因大量燃燒化石燃料而上升，以碳中和(carbon neutral)的做法產生能源，將是能源永續的重要生產方法。英國劍橋大學(University of Cambridge)的研究團隊利用特殊材料製作的人造葉(artificial leaf)可將太陽能及其他元素轉化成合成氣(syngas，又譯水煤氣)，該方法將有助於減少人們對化石燃料的依賴。 　　合成氣係由氫氣及一氧化碳所組成，有別於以往耗費大量能源生產合成氣的做法，研究團隊所生產的合成氣是在太陽能驅動下由人造葉所生產的氣態能源。人造葉的發明靈感來自綠色植物葉片的光合作用現象，以陽光作為能量的來源，再藉由鈣鈦礦(perovskite)與釩酸鉍(BiVO4)兩種物質作為光吸收物質(photoabsorber)，分別將水催化成氧氣，另外再將氧氣與二氧化碳進行後續氧化還原反應後，最終獲得合成氣。研究團隊在這過程中也發現，人造葉片除可在陽光充足的晴天使用外，亦可在低光源的陰天下正常使用，這也顯示人造葉可不受緯度高低或季節變化的影響，同樣可適用於乾淨燃料的生產方面。 　　研究團隊的人造葉和其他團隊的人造葉相比下，可生產氫氣以外的一氧化碳，如此重大突破可歸功於鈣鈦礦材料的應用，以便後續的光催化反應及光化學合成的進行。除此之外，研究團隊以鈷(cobalt)取代鉑、銀等貴金屬做為新的化學催化劑的做法，也大幅降低整體生產成本，提高可應用性。【延伸閱讀】新技術將啤酒轉換成燃料 　　目前研究團隊希望能基於現有的最新研究成果將氣體燃料液態化，並藉由相關技術轉化為永續液態燃料，做為替代石油的永續替代能源。 　　該研究由奧地利聯邦數位經濟部(Austrian Federal Ministry for Digital and Economic Affairs)、奧地利國家研究技術暨發展基金(National Foundation for Research, Technology and Development)、英國生物技術及生物科學研究委員會(Biotechnology and Biological Sciences Research Council，簡稱BBSRC)等機構資助。詳細研究成果已發表在<Nature Materials>。

來自農業生產所產生的氮肥是密西西比河(Mississippi River)流域與墨西哥灣出海口地區的主要污染源之一，經過量氮肥污染的流域將形成大範圍的死亡區，破壞地方的生態系的平衡。包含美國伊利諾州(Illinois)在內的其他中西部地區鄰近州已制定明確目標，在未來透過調整既有的土地經營管理作業(land management practice)類型等做法，試圖將氮肥污染降至最低。美國伊利諾大學(University of Illinois)的研究團隊利用電腦模式推論該做法的可能性後發現，現有的土地經營管理作業模式恐受氣候變遷等環境因素的潛在影響。 　　研究團隊想釐清究竟不同的土地經營管理作業種類是否可對降低氮肥污染或減少氮肥施用等方面作出不同的結果，同時研究團隊也在模擬時加入不同的氣候情境，目的是希望能預測在不同的氣候環境下的管理成效。研究團隊選擇以奧克拉荷馬州(Oklahoma)柳溪(Willow Creek)流域作為研究樣區，再根據樣區內不同地點的土壤性質(soil properties)、土地利用(land use)類型、土地經營管理作業種類及當地的氣候型態等數據做為模擬參數，以田間尺度進行地表逕流(surface runoff)及氮含量的預測。 　　研究團隊嘗試進行以12種不同的土地經營管理作業類型與32種氣候情境排列組合，共384種的情境加以模擬，對整體5,911個分區(cell)進行未來50年間(2020-2070年)的氮含量模擬預測。其中研究團隊發現，短時間內強降雨等極端氣候類型，恐是影響土地經營管理措施效率受影響的主要原因。 　　除模擬未來土壤氮含量趨勢外，研究團隊也找出能保持土壤氮含量而使其不流失的其中關鍵做法。像是透過作物輪作的土地經營管理模式將能減緩土壤中氮的流失；此外，研究團隊也發現在春季施肥的做法也可減少其他季節的氮負荷(nitrogen load)。研究團隊也發現其中，施用率(application rate)是影響氮負荷量的最主要原因，若能找到合適的施肥管理模式，將能在每年有效地減少約6%的氮負荷量。【延伸閱讀】利用雲端管理番茄的生長數據 　　研究團隊希望能先藉由初步的模擬結果，先進行小規模的田間試驗，再逐步推廣至大範圍的區域。雖然研究團隊的主要結論是依據地表逕流所進行的氮含量模式預測，研究團隊也希望像其他研究一樣，朝不同面向分析，例如：分析地下水氮含量等其他做法，全盤地從各個方面減少氮污染對周邊環境的衝擊。 　　該研究由美國農業部國家食物與農業機構(United States Department of Agriculture, National Institute of Food and Agriculture簡稱NIFA)資助。相關研究成果已發表在<Journal of Environmental Management>。

南美哥倫比亞的玉米產區此時也正面臨強降雨次數過高與旱季時間過長等極端氣候的衝擊，該區玉米產量會因氣候的變化而產生最高達39%的差異。在面對全球氣候變遷的影響下，如何能保持產量穩定不變甚至成長，將是一般農民與科學家們設法共同解決的難題之一。 　　為解決氣候變遷帶來產量減產的問題，哥倫比亞國家穀物及豆類聯盟(National Cereals and Legumes Federation，簡稱FENALCE)與國際熱帶農業研究中心(International Center for Tropical Agriculture，簡稱CIAT)的研究團隊共同制定一套氣象資訊蒐集系統。研究團隊在與農民的合作下，委由農民蒐集相關的氣象數據，在農民與當地專家的協助下，研究團隊採集多處土壤肥力資訊，並根據6個氣象站的資訊推估可能的種植及收穫時間，研究團隊利用蒐集來的土壤、天氣數據，透過機器學習(machine learning)的處理下，整合來自不同來源的資訊並分析結果。【延伸閱讀】世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費 　　在機器學習的分析下，研究團隊可獲得在不同的氣候、土壤類型與農法等考量多種情境之下所能獲得的玉米產量。此外，同時也呈現影響收成時，可能面臨到的作物生長因子，如：施肥量、種子發芽率、地表逕流承載力等因子。 　　除此之外，研究團隊匯集來自有經驗農民及專家學者等方面的建議，共同解決哥倫比亞玉米產區所面臨的氣候挑戰。歷經4年的研究後，研究團隊歸納出一套有系統的指導方針(guideline)，部分玉米農在採納指導方針的建議事項進行田間作業後，因此獲得較往年平均3.5公噸/公頃高的玉米產量，在指導方針的建議下，玉米農因此獲得6公噸/公頃的玉米產量。 　　該指導方針同時也提出包括節省肥料用量等具體節省花費的做法。此外，指導方針也提出在不同天氣形態下的不同避險策略，並強調如何在強降雨的氣候條件下減少負面衝擊。 　　研究團隊也由藉由過去曾教導農民使用智慧型手機紀錄數據的經驗，計畫在未來規劃更完善的技術建設及部署，讓更多的農民可應用到衛星、無人機、感測器等設備。 　　該研究由哥倫比亞農業及鄉村發展部(Colombian Ministry of Agriculture and Rural Development，簡稱MADR)、國際農業研究諮商組織(Consultative Group on International Agricultural Research，簡稱CGIAR)等單位資助。詳細研究成果已發表在<Global Food Security>。

自19世紀孟德爾(Gregor Mendel)有系統地觀察與紀錄植物表型性狀(trait，或稱表徵)，發表著名的遺傳法則後，便奠定了遺傳學在生物領域研究的重要性。由於植物性狀通常被視為遺傳因子與周遭生長環境交互作用下的結果，因此，有必要發展出一套可快速進行性狀測量的系統，加速建立基因-表型-環境三者間的關聯性，協助學者在氣候變遷、遺傳學等方面之研究。美國薩爾克研究所(Salk Institute)的研究人員為此發展一套內建機器學習(machine-learning)演算法的運算系統，可用於解析植物莖、葉等三維(three-dimensional，簡稱3D)組織形態特徵。【延伸閱讀】利用機器學習幫助機器人精準收割甜美的萵苣 　　研究團隊以番茄(cultivated tomato, Solanum lycopersicum)與菸草(tobacco, Nicotiana benthamiana)共54株個體做為研究材料並進行機器深度學習(deep learning)。研究團隊選擇以植物的葉/莖形態分類(lamina/stem classification)、葉片數(lamina counting)、莖部形態(stem skeletonization)等三項難量化之形態特徵進行三維雷射掃描(3D laser scanning)，同時運用演算法進行特徵解構。有別於傳統的測量方法，在機器學習的優化運算處理下，該系統可在短時間內快速且精準地將植物形態進行分類，在葉/莖形態分類方面有高達97.8%的準確率，葉片數的判讀也有86.6%的高準確率。 　　研究結果為3D表型紀錄與形態分析帶來重大的突破，目前研究團隊仍舊設法解決相鄰葉片在辨識方面的技術性問題，並希望能在進一步優化後擴大應用到番茄與菸草以外的植物形態分析上。 　　該研究由皮尤慈善信託基金會(Pew Charitable Trusts)、美國國家科學基金會(National Science Foundation，簡稱NSF)、美國國家衛生研究院(National Institutes of Health，簡稱NIH)等機構資助，相關研究成果已發表在<Plant Physiology>。

全球暖化是由於溫室氣體在大氣的濃度升高，引發溫室效應導致大氣和海洋因溫度上升而導致氣候變化的現象。除人為活動造成大量的碳排放外，自然界中也充滿許多可能造成碳排增加的因素，舉例而言，由巴拿馬史密森尼熱帶研究所(Smithsonian Tropical Research Institute，簡稱STRI)、英國愛丁堡大學(University of Edinburgh)等機構組成的研究團隊便發現，土壤溫度越高將釋放出越多的碳到大氣中。 　　研究團隊發現，大氣溫度的上升將導致原本儲存在土壤中的碳逐漸釋放到大氣中，這個現象將使大氣的溫室氣體濃度再次上升，逐漸提升全球暖化的程度。研究團隊以具有溫度梯度變化的山區進行實驗，將平地採集的土壤分別放置在高山(即低溫)及平地(即高溫)的共4處樣區，藉由3,000公尺的海拔變化中，觀察土壤、土壤微生物在其中的變化，並記錄碳排放的多寡。研究發現，當溫度變高時，環境微生物及酵素等活性將會提高，這也導致土壤的碳排放量將因此提高，進而形成土壤碳排影響大氣溫度，大氣溫度又再次影響土壤碳排的正回饋循環(positive feedback loop)現象。研究團隊認為這樣的正向循環現象恐將是導致全球逐漸暖化的主要原因之一。【延伸閱讀】巴黎協定5週年！聯合國籲各國 進入「氣候緊急狀態」 　　研究團隊的這項發現證實正回饋循環現象恐將是導致全球暖化的主因，研究團隊也希望未來能針對低地熱帶林等樣區在內，加入更多田間研究，以完備整個理論。 　　該研究由英國國家自然環境研究委員會(Natural Environment Research Council，簡稱NSRC)、澳洲研究委員會(Australian Research Council)、歐盟研究委員會(European Research Council)等單位的計畫資助，相關研究成果已發表在<Ecology Letters>。

以色列農業研究組織(Agricultural Research Organization，簡稱ARO)轄下的以色列植物銀行(Israel Plant Bene Bank，簡稱IGB)長期蒐集區域性蔬菜、糧食作物的種原，以確保在因應全球氣候變遷時所面臨的挑戰。近期由於極端氣候事件頻傳，以色列各地的植物多樣性正逐漸銳減，以色列農業當局藉由各方數據判斷，極端氣候造成的耕作環境改變，加上病蟲害發生頻率增加的情況下，恐造成糧食安全危機。 　　以色列植物銀行長期致力於維護植物遺傳多樣性，根據以色列植物銀行的研究顯示，以色列被認為是許多作物的遺傳多樣性中心，其特色物種包含穀物(例：小麥、大麥、燕麥)、豆類(例：碗豆、小扁豆、鷹嘴豆)、果樹(李子、梨、無花果)、蔬菜(大蒜、胡蘿蔔、高麗菜)、香料作物(鼠尾草、茴香、牛膝草)、生產性作物(亞麻、三葉草、苜蓿)等，均列為種原保護的目標物種。【延伸閱讀】中國在種苗發展近況及對未來展望 　　除了以色列政府當局保存舊有的種原外，當地當地也有許多如Top Seeds International與Origene Seeds等種苗業者，致力於開發新興雜交作物，以因應全球各地所需的產品。Top Seeds International為一家總部設立於以色列當地的跨國種苗公司。該公司提供抗氣候變遷、具韌性的新品種，包含番茄、胡椒、黃瓜、茄子、甜瓜、西瓜等作物。Origene Seeds公司則於今年發表4種新興瓜類產品，包含甜度大為提升且可延長產品保存期限延的甜瓜與哈密瓜、這些瓜類多源自於西班牙當地，經Origene Seeds選育；除此之外，Origene Seeds也培育出可種植於露天、溫室中的無子西瓜，商品主要外銷到鄰近的西歐市場，為喜愛瓜果類的消費者提供更多樣化的商品選擇。

氣候變遷不但改變物種的原生環境，也改變物種覓食來源。根據加拿大英屬哥倫比亞大學(University of British Columbia)、加拿大新伯倫瑞克大學(University of New Brunswick)與美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration，簡稱NOAA)等跨國組成的聯合研究團隊發現，全球氣候變遷將使得特殊食性需求的魚類面臨較大的衝擊。 　　聯合研究團隊在生物多樣性高的熱帶海洋地區發現，當地有許多分化的棲地及微環境，也因此生活在當地的魚類可選擇較有利自己生存的環境生活，並根據自身的食性利用所選環境存在的食物，產生符合食性差異的分化現象並構成完整的地方食物鏈。研究團隊在研究中欲釐清魚類食性棲位寬度(dietary niche width)及所屬營養位階(trophic position)與魚類功能性性狀(或稱功能性特徵，functional trait)之間的演化關係，並藉此印證長期為學界所認知的生態及演化學理論。研究團隊試圖找到分布在7處熱帶棲息環境的2,938種熱帶魚類，並量化其食性棲位寬度、營養位階高低，並以物種體長、物種豐度(richness)、生產量、季節性、地理區範圍、水溫等因子進行統計迴歸，試圖找出驅動魚類營養生態學(trophic ecology)的主要因素，並探討氣候變遷可能帶來的影響。 　　研究團隊以廣義加成模型(Generalized Additive Model)進行線性迴歸分析後發現，物種體長可反映出其所處的營養位階及可捕獲的獵物種類多寡，另外食性棲位寬度也反映出棲地環境中可容納的獵物及競爭者的豐度。根據這些結果可說明，區域性的營養生態學主要可視為由環境驅動因子及生物物種特徵兩種特性間權衡發展下所形塑的結果。【延伸閱讀】研究指出氣候變遷是加速香蕉葉斑病傳播的元凶之一 　　除發現這樣的趨勢外，研究團隊在研究中大致將魚類按食性為廣食性(dietary generalist)及狹食性(dietary specialist)兩群，並觀察兩群物種在面對氣候變遷衝擊下的受脅程度。一般而言，廣食性魚群通常演化自環境單一的水域或資源缺乏的水域，而狹食性魚群則通常演化自資源多元且食物鏈、環境複雜的水域。研究團隊發現在全球氣候變遷下，由於食物來源、生產將受到嚴重的影響，也因此主要影響到多元環境的食物鏈生態，這將對具有專食(gourmet diet)特徵的狹食性魚群產生強烈的衝擊；而廣食性特徵的魚群由於在食性上並無分化，因此具備在氣候變遷下設法獲得其他食物來源的能力。 　　研究團隊的這些發現，可望重新思考海洋營養生態學與生物多樣性之間的關係，並將其應用在魚場預測及永續利用等層面。 　　該研究由理查隆斯貝瑞基金會(Richard Lounsbery Foundation)經費資助，相關研究成果已發表在<Scientific Reports>。

農業發展除了在本世紀面臨氣候變遷的挑戰外，如何結合在地社區發展與環境友善以開創地方共榮，將是世界各國在21世紀積極推廣的主要目標。日本東京大學(東京大学，英譯：the University of Tokyo)的計畫主持人二宮正士(Ninomiya Seishi)為此提出呼籲，認為雖然20世紀的綠色革命已令許多人們免於飢餓之苦，然而農業方面面臨的關鍵問題仍尚待解決。 　　二宮正士教授指出，農藥及化學肥料在20世紀大量應用在農業方面，已造成多餘的環境負荷、過度消耗水資源、對生物多樣性產生負面衝擊、與引發糧食危機等多種對生態不友善的影響。在21世紀永續發展的前提下，農業發展不應過度依賴化學製劑與使用過多的能源，此外也應將對抗氣候變遷列為發展目標。為達成目標，導入包括物聯網(Internet of Things，簡稱IoT)、大數據(big data)、人工智慧(artificial intelligence，簡稱AI)等資訊科技(information technology，簡稱IT)在內的輔助工具，將能在21世紀翻轉農業永續。 　　以二宮正士教授與印度團隊共同合作的科技計畫為例，已導入人工智慧技術進行水稻品種改良。該計畫主要目標是希望能找出具有耐旱、抗逆境特徵的水稻品系，若以傳統選育法恐將耗時近10年的時間，然而這樣的進程並無法趕上氣候變遷的腳步。這時若能適時地導入人工智慧技術，執行影像辨識科技，將有助於快速篩選出具有特定性狀的個體，進而快速因應氣候變遷的影響。研究團隊所開發的人工智慧技術在結合影像辨識系統後，便能以水稻的花部特徵進行開花期的預測。研究團隊目前已將這套影像辨識系統裝載於無人機，進行田間實時監控，以彌補日本長期缺乏的農業勞動力。【延伸閱讀】精密生物製劑：減少家畜抗生素使用的關鍵？ 　　日本東京大學二宮正士教授的研究團隊目前正積極提高影像系統的判釋能力，並希望該系統能於未來分辨出作物與雜草，以影像辨識去除影響作物生長與收穫的雜草。

香蕉(banana)是全球重要的主食之一，許多國家也從事香蕉栽培生產與出口以滿足全球的香蕉需求市場。然而在全球氣候變遷的衝擊下，恐將影響以發展香蕉經濟產業為主的國家。英國艾希特大學(University of Exeter)的研究團隊在最新研究中便揭露，全球氣候變遷，恐為國家或區域經濟發展帶來一大隱憂。 　　英國艾希特大學的研究團隊曾以電腦模式模擬法，結合歷史氣象、環境、微生物等資訊，推論出全球氣候變遷在香蕉病原性真菌的擴散與爆發上扮演重要的角色。而最新的研究則將重點聚焦在全球氣候變遷下，世界主要香蕉生產與出進口產業方面的衝擊。研究團隊共蒐集生產全球86%鮮食蕉(dessert banana，原文簡稱香蕉banana)，一共來自27國的數據，希望能發現鮮食蕉產量消長與全球氣候變遷之間的關聯性。研究指出，近期氣候變化雖使鮮食蕉產量提升至每公頃生產1.37公噸，令多數的產蕉國獲益，然而模擬結果卻顯示，若氣候變遷的效應持續增強下，恐將衝擊全球香蕉產量。 　　研究團隊套用由政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，簡稱IPCC)所制定的溫室氣體排放情境──代表濃度途徑(Representative Concentration Pathways，簡稱RCP)情境進行模擬，分別以RCP 4.5及RCP 8.5的情境，模擬香蕉產量在未來2050年的生產變化。模擬結果發現，香蕉產量在RCP 4.5與RCP 8.5的情境下將分別減產為每公頃生產0.59公噸與每公頃生產0.19公噸。模擬顯示包含印度(India)、巴西(Brazil)、哥倫比亞(Colombia)、哥斯大黎加(Costa Rica)、瓜地馬拉(Guatemala)、巴拿馬(Panama)、菲律賓(Philippines)等10國將面臨氣候變遷的衝擊，其中主要影響的對象為大型供應商(producer)與出口商(exporter)。然而，中南美洲與加勒比海地區的厄瓜多(Ecuador)、宏都拉斯(Honduras)及部分非洲國家反而能在未來氣候變遷下增加香蕉的收益。【延伸閱讀】透過DayCent模擬預估纖維素生物燃料如何減緩全球暖化 　　雖然氣候變遷對農業生產影響甚鉅，然而在建構設施設備、改變經營管理策略等新科技與管理策略的導入下，或許能適度地減緩(mitigation)氣候變遷所帶來的衝擊。為此，研究團隊也於研究中模擬在技術驅動(technology-driven)下的香蕉產量變化，以供整體研究參考，並呼籲將來可能受影響的國家應及早準備，例如：預先加強農業灌溉設備等因應氣候變遷的做法。 　　研究團隊認為目前尚待整合全球主要供應商、出口商彼此間的知識經驗，藉由促進彼此間知識交流，共同面對未來全球氣候變遷下的挑戰。 　　該研究由英國生物技術暨生物科學研究委員會(Biotechnology and Biological Sciences Research Council，簡稱BBSRC)與歐盟相關計畫資助，詳細研究成果已發表在<Nature Climate Change>。

高溫及高溫引起的強降雨(intense precipitation)等極端氣候除了造成人員傷亡外，同時也影響農糧生產，進而導致食品製造、食品加工等產業受波及。義大利地區擁有百年傳統酒莊與葡萄莊園，是生產葡萄酒的傳統產區之一，最新的研究顯示，在全球暖化、缺乏穩定降雨、強降雨頻率增加等多種氣候變遷的影響下，已使義大利傳統葡萄產區的釀酒業受到衝擊。 　　美國賓州州立大學(Pennsylvania State University)與義大利基耶地-佩斯卡拉大學(D'Annunzio University of Chieti-Pescara)的聯合研究團隊發現，全球降雨模式在總雨量不變的情況下，由原先穩定降雨(steady rainfall)轉為發生頻度漸增的強降雨型態，為釐清氣溫、降雨型態等氣候因子對葡萄收成及釀酒風味的影響。研究團隊共蒐集多處地區性歷史氣象資訊，並以電腦模擬的方式找出可能影響葡萄熟成的氣候因子。在研究團隊先前的研究中已發現高溫氣候型態將影響到歐洲地區的葡萄收成，也發現由高溫造成的強降雨亦可能影響收成，然而因強降雨影響葡萄收成的主要機制尚未全盤了解。 　　為此，研究團隊共蒐集1820-2012年近200年間，由私人酒莊所記載的採收紀錄，發現自1960年開始，葡萄每年收成的時間在逐年的高溫下逐漸提前，研究團隊利用模型預估出平均每上升1°C便須提前5.92天進行採收。研究團隊認為近期加劇的全球暖化將連帶影響區域性氣候環境，從而改變葡萄生理生長與釀酒品質。【延伸閱讀】低氣孔密度水稻更能因應氣候變遷 　　研究團隊認為在考慮全球暖化氣溫上升之餘，應共同考量受氣溫影響的氣候因子，以通盤了解在全球氣候變遷下所改變的農業生產機制。 　　詳細研究成果已發表在<Science of the Total Environment>。

聯合國糧食及農業組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations，簡稱聯合國糧農組織FAO)發表的最新研究報告指出，在水產養殖業中廣泛、適度且長期穩定地應用遺傳改善(或譯遺傳改良，genetic improvement)，尤其是選育(selective breeding，又稱人擇artificial selection)方面的培育技術，將能在不額外增加飼料、土地、水源等資源投入的情況下提高養殖產量，進而滿足水產品在未來逐漸成長之需求。 　　在2019年由聯合國糧農組織出版的「世界水生遺傳資源—農業及糧食現況調查」(The State of the World's Aquatic Genetic Resources)，以國家轄下水域及領土為單位，回顧近期捕撈漁業及水產養殖業的水生遺傳資源使用情況。該報告共收錄92國提供的水產資訊，涵蓋全球96%的水產養殖總產量、80%以上的全球捕撈總產量。報告中指出，與農、林、畜等陸地農業相比，水生產業在遺傳資源調查、馴化及改良方面依然大幅落後，然而若能透過策略性經營管理及開發利用550種已知水產養殖生物，將有機會大幅強化永續水產養殖生產。 　　聯合國糧農組織於「世界水生遺傳資源—農業及糧食現況調查」所摘錄之重點如下： 解放水產養殖潛力 　　據聯合國糧農組織預測，在未來十年人口成長下，水產消費需求每年預估將成長1.2%，以滿足未來水產消費市場所需。估計在2030年，水產相關製品的年產量將超過2億噸。然而，目前近1/3的海洋漁業資源被過度捕撈，在每年僅能穩定生產9,000—9,500萬噸的水產總產量的情況下，勢必得採取減少損失浪費與提高效率的措施，以確保漁業永續。在這樣的背景下，水生遺傳資源的調查研究將扮演確保永續漁業發展的重要角色。在改善水生遺傳資源方面，聯合國糧農組織建議將重點鎖定在長期選育計畫，期望可提高每代水生物種10%的生產力。【延伸閱讀】水產養殖與海上能源之發展 許多野生物種遭受威脅 　　調查報告指出，許多水產養殖物種的野外的近緣種受到威脅，對此有必要採取優先保育。聯合國糧農組織也呼籲各國政府應採取必要之政策及措施。報告中也提到，除了物種保育問題外，由養殖場域逃逸，逸失或生存在野外的非原產物種，將可能嚴重影響當地生物多樣性及生態系，各國政府應重視相關問題。 強化政策及跨部門做法 　　糧食安全及營養有賴於多樣化與健康的食物組合，這其中亦包含水產食物。為此，報告中提及應在糧食安全及營養政策中納入水生遺傳資源方面的研究。在長期發展策略中綜合考量如：水生遺傳資源跨境經營管理、資源取得與利益分享、遺傳改善及保育等措施。目前聯合國糧農組織在聯合國糧農組織遺傳資源委員會(FAO's Commission on Genetic Resources for Food and Agriculture)的要求下已草擬相對應的政策，以彌補報告中提及不足之處，在計畫審議及各界協商後，已准許採納做為全球糧食及農業水生遺傳資源保育及永續利用發展的行動計畫。

香蕉(banana, Musa spp.)是全球最盛行的水果之一，在2050年人口即將突破100億大關之際，香蕉市場需求必然逐年上升。然而，香蕉栽培作業上，除面臨到氣候變遷與極端氣候等環境衝擊外，也面臨到植物病蟲害的影響，常見的香蕉病害包含萎凋病與葉斑病等。這些病蟲害在近期同樣受氣候變遷、國際貿易頻率增加等因素影響下，增加其病原傳播的機會及規模。如何於第一時間有效地阻止病蟲害由少數受感染個體擴散至整片香蕉園，將是香蕉病蟲害防治的一大挑戰。總部位於南美洲哥倫比亞(Colombia)的國際熱帶農業研究中心(International Center for Tropical Agriculture，簡稱CIAT)便開發出基於人工智慧(artificial intelligence，簡稱AI)的影像辨識技術，並整合至用於行動應用程式(mobile application，簡稱app)，以方便進行遠端操作及管理。 　　運用最新的人工智慧技術，國際熱帶農業研究中心的研究團隊以深度學習(deep learning)改善系統影像辨識能力。研究團隊首先自2萬筆圖像中訓練系統分辨不同的香蕉疾病並利用病害特徵建立遠端資料庫，再透過行動應用程式拍攝並紀錄植株、花序、果實等疑似染病處並回傳至遠端伺服器，待遠端伺服器紀錄拍攝地點與分析影像資訊後，行動應用程式便會在行動裝置端顯示患病植株可能感染的疾病，並提供相關防疫資訊。 　　現有的作物病害偵測模型(crop disease detection model)僅能透過葉片病徵進行判斷並僅限處理背景單純之影像，研究團隊所開發的行動應用程式可提供功能更強大的影像辨識技術，除了可鑑別出所有植株可能的病害特徵，該行動應用程式亦具備低解析度圖像辨識、降低背景雜訊等影像優化處理技術，使疾病診斷結果更精確。 　　研究團隊將這套應用程式命名為Tumaini (英譯：hope，即希望)，在研究團隊的推廣及輔導下，蕉農已可透過簡單的手機程式操作，在第一時間獲得最新的香蕉病害資訊。此外，Tumaini所蒐集回傳的病蟲害影像、拍攝地等資訊，可進一步提供做為病蟲害防治監測的依據。 　　開發團隊所發表的最新研究指出，該項目將人工智慧用於病蟲害影像辨識的技術，可提供高達90%的辨識成功率，有效地診斷出受感染的5種主要病害與1種主要害蟲。研究團隊並表示，雖然Tumaini仍屬測試階段，但該行動應用程式在將來具有彙整無人機影像、衛星影像的潛力，可幫助弱勢地區更容易獲取最新的作物病蟲害資訊。【延伸閱讀】農業自動化機械國際產業概況與應用 　　行動應用程式Tumaini由國際熱帶農業研究中心、美國德州農工大學(Texas A&M University)、印度IIAT (Imayam Institute of Agriculture and Technology)等單位共同開發，研究經費由國際農業研究諮商組織(Consultative Group for International Agricultural Research，簡稱CGIAR)所管理的根莖類作物與香蕉(Roots, Tubers and Bananas，簡稱RTB)計畫提供。詳細的應用程式演算法與深度學習模型已發表在<Plant Methods>。

荷蘭出現共享農場，為防全球暖化導致這低窪國家遭淹沒，200個家庭決定改變飲食及農作方式，共同營運合作社自給自足，從離家不遠的農場直接獲取蔬果、肉類等糧食。 　　法新社報導，荷蘭南部的博克斯特爾（Boxtel）合作社由當地數以百計消費者組成，共同決定種植的數十種蔬果，並雇用農民照料供應肉類及雞蛋的15頭乳牛、20隻豬及500隻雞。 　　大家農場（Herenboerderij）合作社共同負責人柯亭（Douwe Korting）說：「成員主要目標是採行較能永續的方式，吃到天然產品，並讓產地靠近居住地。人們真的開始看見不同飲食方式的改變是至關重要的。」 　　支付2000歐元（約新台幣6萬9602元）的入社費，即可用一人每週10歐元（約新台幣348元）的價錢，自共享農場取得當地各類當季食材。只要從城裡騎腳踏車10分鐘，就可抵達這片占地20公頃的農場。 　　大家農場負責人驕傲地表示，這些新鮮食物現在占500人三餐的6成。創辦人范德維爾（Geert van derVeer）表示，農場的指導原則是「就算使用新科技，所有事物也要環繞著自然的需求與資源」。 　　根據荷蘭中央統計局（CBS），集約式農業成功讓荷蘭成為僅次美國的全球第2大農業出口國，共享農場在這個國家是個破天荒的想法。但這個1/4國土低於北海（North Sea）海平面的國家，對全球暖化特別沒有抵抗力，科學家更認為農業是造成暖化的要角。 　　聯合國（UN）近來發布報告警告，為遏止全球暖化，得儘快改變世界各國目前用土地生產糧食的方式，否則糧食安全與健康將會陷入風險之中。 　　范德維爾表示：「如果想讓雙腳保持乾燥的話，我們的生產系統與飲食方式需要有根本上的改變。」 　　荷蘭農業部長史考登（Carola Schouten）6月揭曉1.35億歐元的新補助計畫，要幫農場主往「循環」農業轉型。這份計畫目的是「不再盡可能低價生產，而是在生產時把原物料的損失減到最少，以及管理土壤、水與自然」。 　　隨著第2座共享農場要在荷蘭中部開張，范德維爾強調，擁抱更簡單的農產方式，不代表要避開新科技。他說：「農業發展道路過去幾年逐漸變窄，現在撞上牆了。我們在運用今日的科技之際，必須回到1950年代的農耕方法，因為當時我們還知道自己在做什麼。」 　　柯亭也說：「肯定的是，農業必須得改變。」

長期記錄作物的表型性狀(phenotypic trait)是傳統農園藝栽培、育種常用的方法之一。由於子代的表型特徵在某種程度上是遺傳自親代，因此釐清作物某表型特徵背後的遺傳機制，將有助於培育出特殊品系，不論是早年缺乏基因型(genotype)數據記錄的年代，抑或是分子生物學發達的現代，皆視為重要的遺傳數據。德國萊布尼茲植物遺傳與作物研究所(Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research，簡稱IPK)長期有系統性的蒐集各地種原，並記錄蒐集作物的農園藝性狀，供後續培育新種及遺傳研究方面的應用。 　　近期由德國萊布尼茲植物遺傳與作物研究所主持管理的聯邦異地基因銀行(Federal Ex situ Gene Bank)項目發表的一篇研究，揭示了記錄蒐集長達70多年的小麥農藝性狀，為研究單位、作物育種單位等提供有用的研究資訊。該研究項目共蒐集約151,000份(accession，計量單位，可指某育種品系、或是某野外採集到的種子樣品)來自世界各地有關春麥、冬麥的在地小麥種子，分別記錄開花時間、株高、仟粒重等農園藝性狀並記錄不同世代之間的性狀差異與計算遺傳度(heritability)。為克服不同時期所記錄的數據在分析上的問題，研究團隊將部分數據重新校正後，始得以比較不同時期測量的性狀，並進行後續的研究分析。 　　該研究項目先前已發表世界各地多年蒐集的大麥農藝性狀資料庫，加上這次小麥農藝性狀資料庫，勢必能為專業育種、種原保存、農業試驗改良等單位提供良好的研究參考。除此之外，該研究成果或許能應用在因全球氣候變遷而導致的糧食安全問題方面。【延伸閱讀】衛星數據使人們更加了解氣候變化對海帶的影響 　　該項目由德國聯邦教育及研究部(German Federal Ministry of Education and Research，簡稱BMBF)所資助，相關研究成果已發表在<Scientific Data>。