充足和適當的能源供應及其高效利用對於經濟農業生產是具重要性，在農業作業中，耕作(苗床準備)消耗了拖拉機等原動機設備能源，其中化石燃料佔92 %。機械除草仍然是至今最常用的除草方法，現代以自動式或拖拉機替代傳統農畜拖拉除草，除草機械利用內燃機產生機械動力除草，這些用於除草作業的機械操作需要高能源和成本需求，以及化石燃料消耗，從而危及生產的可持續性，為了取代這種情況，需要一種操作高效且對作物損害最小的行間除草系統。 　　研究重點預測電動垂直軸轉子(RVA)型行間除草機的具體能量需求，設計和開發拖拉機操作的除草工具，並在運行期間的功耗達到最佳，易與拖拉機連接與拆卸，接著使用人工神經網路建模預測動力操作垂直軸轉子(RVA)行間除草機的特定能量(SPE)需求。 　　研究結果發現ANN能夠準確預測RVA裝置在不同操作條件下的特定能量需求，如高R2 (0.91)、低RMSE (0.0197) 和低MAE (0.0479)，這將有助於基於ANN的SPE具可靠性，此法將指導製造商和工程師開發適合拖拉機和操作條件的匹配機具，以確保高效率和作物生產力。其他人工智慧的建模技術，如FIS（模糊推論系統）和 ANFIS（適應性網路模糊推論系統）也將在未來的研究中採用，以提高SPE預測的準確性。 　　研究成果已發表在MDPI應用科學期刊第18期《智慧農業工程專刊》，研究團隊成功開發與設計出高效除草工具，並且驗證出最佳人工智慧運算模組，將對於未來農田作物高校生產，以及農業機械高效使用耗能做出貢獻。【延伸閱讀】- 久保田農機實現智慧農業，創造農業經濟價值

全臺灣我走了將近一半以上的穀倉，想要教穀倉人員最重要的一個觀念，米蟲都是自己養的。......有人會稱我米蟲博士，我非常喜歡這個稱號，讓米蟲越來越少，就是我努力的方向。 　　耗了34年時間，都在研究米蟲的姚美吉，從昆蟲所畢業後，經高考分發到農試所任職，傳承了林欉助理研究員對積穀害蟲的研究，積極與農糧署配合，提供防蟲策略。從穀倉清源、配合細目防蟲網阻隔蟲源侵入，以及貯藏期間運用LED誘蟲器。透過防治規劃，減少害蟲危害，降低農藥使用量，提高米糧的保存率，讓全民在糧食安全上更有保障。 　　另外，姚美吉博士與農試所及各試驗改良場所同仁一起努力開發建立病蟲害諮詢小幫手，將病蟲害資料、防治經驗，透過手機掃描即能分享給糧政單位、全國穀倉管理員及農業從業人員，讓更多政府單位、第一線人員以及一般大眾都能更了解「米蟲」及各種病蟲害專業資訊，宛如專家親臨指導。

中興大學阿米亞團隊開發「智慧農業前瞻預警平台」，結合人工智慧（AI）演算法辨識作物生理特徵，可即時反映水稻植株生長狀態，15秒內提供灌溉栽培建議，可減少灌溉用水2成。 　　中興大學今天舉辦記者會說明，由中興大學基因體暨生物資訊學研究所特聘教授朱彥煒帶領的「AIMIA阿米亞團隊」，開發出「智慧農業前瞻預警平台」，今年成功與彰化米屋企業合作實作出6公頃的「AI低碳米」，未來將逐步擴展至彰化米屋企業全產區逾1400公頃。 　　朱彥煒指出，「智慧農業前瞻預警平台」是國內第一個發展以作物生理為主的決策平台，藉影像技術取代高精密儀器，使用者透過個人智慧型手機，拍攝稻田區照片，上傳至「智慧農業前瞻預警平台」，系統後台會將照片轉換成多樣光譜資訊，並提取重要生理特徵，運算10至15秒後回傳最適化灌溉栽培決策給使用者。 　　他表示，透過「智慧農業前瞻預警平台」最適化灌溉栽培決策，以客觀數據協助使用者判斷灌溉 時間點，以及須灌溉高度，可提升水資源利用效率，並減少甲烷排放量。 　　朱彥煒指出，以全台每年稻田灌溉用水約62億噸估算，將可節約逾12億噸水資源，同時節省馬達抽水耗電約新台幣1.65億元，相當於減少3.15萬噸二氧化碳排放。 　　此外，最適化灌溉栽培參考自國際稻米研究所，以減少水田甲烷排放30%估計，約可減少全台每年18萬噸二氧化碳排放，相當於565座大安森林公園碳吸附量。 　　米屋企業董事長陳肇浩與會表示，今年1月起與興大合作，建立約6公頃的商用稻作區示範場域，在第一期稻作中約產出36公噸稻米。 　　陳肇浩指出，「智慧農業前瞻預警平台」辨別準確率達92%，且可減少20%灌溉用水，同時產量及品質維持與慣行栽培一致，生產過程中卻更加省水、節能與減碳，符合ESG（環境保護、社會責任、公司治理）企業永續精神。【延伸閱讀】- 藉分析農業大數據發展智慧灌溉技術以節省水資源

為了人民糧食需求，同時最大限度地減少損失，預測和檢視收成是現代農業的重點之一，智慧農業或精準農業是一種現代農業，利用最新技術來增加產量並最大限度地減少水、肥料和能源等資源浪費。機器學習演算法可以分析來自感測器數據，優化施肥、灌溉及害蟲防治，可作為預測和分析作物生長和產量的方式。 　　研究重點使用不同的機器學習演算法根據作物的一般特徵進行研究，例如決策樹(Decision tree)、單純貝氏分類器(NBC)、支援向量機(SVM)和隨機森林(Random Forest)，採用以機器學習為中心的系統和解決方案將顯著提高效率和生產力，，並透過在某些作物類型未知或不易識別的情況下進行預測。 　　研究結果利用資料收集之溫度、濕度、pH 值和降水量特徵，其中2種演算法出現較高準確率，單純貝氏分類器達97.05%，隨機森林達到97.32%。研究結果為現代農業提供機器學習實證，可進一步研究和開發可以幫助優化作物生產、減少浪費並改善全球糧食安全。 　　研究成果已發表在科學期刊《農業工程技術應用》，研究團隊成功透過機器學習導入農業，並證實演算法準確性，未來可廣泛運用在更多作物種類分析，提供建立農業數據庫之貢獻。【延伸閱讀】- 使用物聯網與回歸機器學習運算，打造自動化智慧溫室系統

目前糧食和農業系統的環境永續性非常有限，因此面對農業提升生產需求，透過有效的資源消耗和減少浪費土壤、空氣和水資源來改善農業的可持續發展是具重要性的，能源效率是永續農業發展關鍵議題之一，高GWP(全球暖化影響)為傳統空調系統的大量冷媒排出造成，會產生高暖化影響力(TEWI)，TEWI隨著空調系統的直接和間接環境影響，故減少CO2排放很重要。當今全球蘑菇市場加速成長，但葡萄牙與巴西等國家培植蘑菇，其中困難點是使用溫度和相對濕度控制來環境問題，還需精準的感測器與自動化系統。 　　研究重點為研究團隊提出一個低耗能、蘑菇生產所用空調對環境影響較小的系統，將能量分析儀放置於蘑菇生產過程至採收等完整過程，配備改裝傳統空調-暖通空調 (HVAC) 設備上測量，除了能源和CO2排放之外，還存在水消耗問題，在蘑菇生產中，需要高濕度，為了輸送水，需要抽水和後續處理，存在隱含碳問題。 　　研究結果表示空調系統在蘑菇生產中佔能源消耗、水和CO2排放的主要部分，團隊模擬濕度並使用新型R-454B空調系統，與典型的空調系統相比，研究提出的設計在三個指標上產生了顯著的改進：能耗、水消耗以及CO2排放量減少70%，減排量可能超過歐盟綠色協議目標，預計到2030年將溫室氣體排放量減少至少55%。 　　研究成果已發表在MDPI應用科學期刊第10期《智慧農業永續新發展》，研究團隊於實驗研究中獲得的具體發現和結果，證明所提出的暖通空調設備可改善蘑菇生產中的能源消耗、環境影響和溫室氣體排放，有助於農業領域知識庫，並為提高蘑菇產業的可持續性提出貢獻。【延伸閱讀】- 袋栽菇類製包技術回顧與智慧化發展初探

上一篇介紹食物浪費與氣候變遷之間的影響與關聯性，本篇將聚焦在如何持續推動減少食物浪費和食品回收，打造食物零廢棄區，以及日本當前的具體政策與執行現況。 食物零廢棄區是什麼？ 　　「食物零廢棄」指的是透過結合「減少食物浪費」、「加強食品回收系統」兩大目標，去除食物焚化及掩埋所產生的溫室氣體排放。具體來說，藉由餐廳剩食（日本環境省推動mottECO計畫）、食品募捐活動、捐贈防災食品、重新修正食品業者的使用習慣等方式，減少食物的浪費。除了減少浪費採取措施外，致力於將過程中產生的食品廢棄物加以回收利用。透過政府部門、食品相關業者、家庭、再生利用業者、生產者、食物捐贈組織等共同推動3R原則，創造出一個不再有焚化及掩埋的食物零廢棄區。 食品零廢棄，應優先考慮減少使用、並掌握現況 　　為實現食物零廢棄區，須徹底落實食品廢棄物的回收再利用。根據日本《食品循環資源再生利用促進法》所頒布的基本方針當中，實施的優先順位分別為：「減少使用→再利用→回收→減量」。食品零廢棄區的概念，是以食品廢棄物的減少（Reduce）作為起始點，再透過焚化、掩埋之外的處理方式實現目標。 日本為了減少浪費（Reduce）做了許多努力，以下就介紹相關作法： 推廣mottECO（モッテコ） 　　mottECO是由日本環境省為了減少餐廳端的浪費，增進消費者將沒有吃完的食物打包回家，所推出的行動計畫。2021年度提出以「縣」為主導單位的「地方公共團體及事業體等減少食物浪費、推動食品回收模式」的示範計畫中，鼓勵外食店家或連鎖餐飲企業，共同來參與導入mottECO。未來，預計也會以地方政府與民間業者為核心，進一步向外拓展。 　　另一方面，根據日本環境省於2022年進行的問卷調查結果顯示，2021年有帶回剩食經驗的消費者當中，「幾乎不將剩食帶回（每6次只有1次）」的選項佔了48.1%。由上述調查推測，社會上尚未形成「帶走剩食減少食物浪費」的風氣與共識，努力空間仍然很大。 掌握以市區町村單位的食物浪費數量 　　日本政府2019年通過的《減少食物浪費促進法》，將市區町村等小型地方自治體設定為減少家庭類型食物浪費的推動者。該法令實行兩年後，依據2021年12月所提出成果報告指出，目前僅有一成左右的單位已著手計畫或制定減少食物浪費。雖然預計未來會逐漸增加，但以現況來看並不樂觀。 　　為了達成目標，第一步必須了解當前的食品浪費數量。從日本環境省自2016年起著手編寫「因應家庭食物浪費情況之垃圾開袋調查報告」和透過「市區町村食物浪費現場調查系統」，支援各地方單位進行開袋調查（實際打開收集的垃圾袋，將可燃垃圾中的食品浪費進行分類調查），對食物浪費所產生數量進一步了解。報告同時還公開了調查記錄表和解說調查步驟的影片，期望提升地方單位的調查能力。另外，日本政府同時也針對調查系統的部分給予調查費用補助。 　　目前，在國家層級上，日本已充分掌握並瞭解食物浪費的產生數量，然而在實際推廣上，為了讓每個消費者將食品浪費視為自身的問題，並一同努力來投入行動，從小範圍的市區町村的基層單位開始，是非常重要的一步。 總結：意識脱碳的重要性，並致力於減少食物浪费 　　本系列「食物浪費X脱碳! 」專題趨勢研究，整理了「食物浪費」與「脱碳/碳中和」趨勢。在過去，對於減少食物浪費的思考，大多建立在「充分利用還可食用的食物」的想法上。然而，以脫碳的觀點思考，則是將「減少使用」放在優先位置。此外，為了減少食物浪費，關鍵在於須強化調查工作跟提供相關資訊，讓消費者和企業能夠直觀感受，進而逐漸形成一股社會風氣。 　　《區域脫碳路線圖》在抑制食品廢棄物的發生與處理，提出諸多對環境影響評估方式。例如，內容中揭示一項重要觀點，目前雖然是以「零焚化・零掩埋」為目標，為了讓各項措施與脫碳實際鏈結，仍必須以整體循環系統的生命週期的觀點加以評估，其過程中是否會有違背脱碳，甚至增加溫室氣體排放的可能。 　　另一方面，食物浪費的議題不只影響溫室效應氣體排放，其中水資源和生物多樣性等也仍是需要納入考慮的因素。此外，政府機關、食品相關企業、家庭、回收再利用企業、生產者、食品捐贈組織等應以「食品廢棄零區域」的概念基礎下共同努力，並依據個別不同環境，選擇最適合友善環境作法。期待在未來，在各個角落，都能創造出屬於自己的「食品廢棄零區域」。【延伸閱讀】- 食物浪費X脱碳!全球面臨食物浪費對氣候變遷之影響與美日分析

本來從事倉儲物流業的陳泓碩，13年前從北部回到家鄉嘉義縣，承接親戚的魚塭，當這位養殖門外漢，碰上霸王級寒流、823水災以及極端氣候，越戰越勇，不僅獲得110年度「全國百大青農」及支持母親獲得「產銷履歷達人」殊榮。近年來，他配合智慧養殖漁業轉型政策，在魚塭中導入水質監測設備、微氣象站、智慧電箱以及監控攝影等科技化設備，更能有效降低風險並提高了生產效益。他笑著說，回家鄉養魚，賺多賺少是其次，最值得的是，有更多時間和家人在一起。 　　近年農業部因應氣候變異及勞動力老化缺口等問題，透過運用智慧化科技幫助漁民。以傳統漁業的經驗為基石，感測元件、資通訊技術及人工智慧等先進技術為輔，朝向省工省時的概念發展，不僅達到降低勞動力成本並提高產量的效果，將漁產業引領至真正的友善環境與永續發展。

適當控制害蟲對於農作物的穩定生產至關重要，但由於許多害蟲都是屬夜行性，隱藏在葉下或地面上，因此尚不清楚農田中害蟲發生的頻率，為了調查害蟲情況，在多個地點設置具有效吸引特定害蟲的費洛蒙誘捕器，研究人員定期巡查以確認捕獲的昆蟲數量，考量勞動力和成本，通常是每隔5天至1週進行一次，然而，許多害蟲例如飛蛾每天都會移動或飛行，害蟲的發生情況根據天氣條件等而變化，因此利用現在已有之調查方法依然很難掌握害蟲每天發生情況。 　　研究重點透過結合物聯網攝影機，及吸引特定害蟲費洛蒙藥劑，每天將收集捕獲和殺死的害蟲的圖像遠端傳送至電子信箱，以便研究團隊能夠檢查害蟲爆發狀態，並每天在預定時間打開底部將害蟲自動丟棄在塑膠袋中。 　　研究結果裝置透過目視計數影像捕捉的昆蟲數量與裝置實際採集的昆蟲數量之間相關係數0.9或更高。當捕獲的昆蟲數量超過200隻時，雖然有捕獲和殺死的個體重疊問題，導致很難從圖像中統計數量，但研究團隊發現該系統總體上可以監測害蟲爆發，沒有任何實際問題。 　　研究成果已發表在科學期刊《應用昆蟲學和動物學》，研究團隊成功透過使用這種監測系統，可以進行有效的害蟲控制，避免農藥的過度噴灑，從而降低成本，未來可有助於勞動力和環境負擔減少，透過使用該裝置，可以快速監測外來害蟲並有助於防止其擴散。【延伸閱讀】－新創公司FarmSense將人工智慧應用於害蟲的田間管理

加拿大新創農業公司Alora宣布建立全球海洋水稻農場網路的計畫，該團隊目標是利用基因工程從根本上改變陸生作物的生長方式。透過「啟動」水稻等陸生作物物種的耐鹽性，旨在解決世界飢餓的問題，同時在生產階段最 大程度減少淡水的使用，亦在藉由鹽水種植水稻來抑制甲烷菌的增長，以解決傳統水稻種植中甲烷排放的問題。 　　儘管傳統的水稻作物對鹽度極其敏感，但利用這項技術已經成功地將水稻植株改良，使水稻耐鹽性可達每公升水含16克鹽，該計畫的目標是進一步提高水稻的耐鹽性，於2023年年底前達到每公升水含24克鹽。研究人員表示，透過重啟植物休眠時的耐鹽性，不管是漂在海上，還是在受灌溉、土壤或鹹水影響的土地上；以及無論是海平面上升、氣候變遷，或是使用過量的化肥的情況下，這些植物依然可以茁壯成長。 　　目前該公司正在新加坡進行一項前瞻計畫，進一步提高水稻作物的耐鹽性，同時對有助於使作物直接生 長於海面的結構設施進行測試。計劃用一年多的時間建立第一個完整的農場並開始營運，目標是到2026年前將這個概念推廣到全球，並將肯亞、納米比亞、馬達加斯加、印度和美國列為實施海洋稻田的潛力發展地點。另外，預計從2025年開始，將會尋求不同的技術與這些海洋農場結合，例如太陽能等再生能源，或是潮汐能或波浪能等發電系統。【延伸閱讀】- STRK1基因促進鹽鹼土中的水稻生長和產量

電動車的銷售市場不斷打破銷售紀錄，電動車製造商正在建造生產工廠也同時建造充電站。隨著電動車席捲街頭，一個看似不可能的行業也想要在市場上分一杯羹。貿易協會、燃料生產商與兩黨議員正在提出一項法案，允許由動物、食物廢棄物製成的沼氣發電有資格獲得美國生物燃料混合計畫的信用額度。根據該法案的規劃，利用可再生天然氣發電用於為電動車充電的生產商將有資格根據美國可再生燃料標準獲得利潤豐厚的信貸。 　　沼氣產業領導者表示，推動以沼氣作為動力的電動車將為能源產業帶來福音。然而，環保組織與研究人員表示，這種燃料尚未證明自己是真正的清潔能源。農業產生的沼氣與水道污染、公共衛生問題的增加有關，這些問題使低收入社區與有色人種社區過度暴露於動物糞便的有毒副產品中。 　　由於國家需要更多方式為特斯拉和雪佛蘭提供動力，因此使用牲畜糞便為電動車提供動力仍處於懸而未決的狀態。 　　對沼氣來說，用於生產燃料的廢棄物有3種來源包括人類廢棄物、動物廢棄物與食物廢棄物。這種燃料來自廢水處理廠、農場與垃圾掩埋場。在這些地方，有機廢物缺乏氧氣，細菌消耗廢棄物並最終釋放出甲烷，這是天然氣的主要成分。 　　用動物糞便製造燃料並不是一個新概念。幾十年來，美國全國各地的農場一直在利用沼氣獲利，在《減少通貨膨脹法案》納入厭氧消化池建設資金後，預計厭氧消化池生產設施將蓬勃發展。 　　今（2023）年六月底，美國環保署（Environmental Protection Agency, EPA）最終確定了可再生燃料標準（Renewable Fuel Standard, RFS），該標準描述了可再生燃料（如玉米乙醇、糞便沼氣與木質顆粒等產品）用於減少溫室氣體排放的數量，以及減少石油基運輸燃料、暖氣油或噴射燃料的使用。RFS下的可再生識別號碼（Renewable Identification Numbers, RIN）也是RFS計畫的「貨幣」。根據 EPA 的說法，一個RIN相當於一加侖乙醇的能量，積分的價格會隨著時間的推移而波動，就像天然氣價格一樣。 　　目前，沼氣產業僅在燃料來源與乙醇或特定類型的柴油燃料混合時才能使用其RIN積分。在聯邦計劃之外，沼氣生產商一直在加州和奧勒岡州的低碳燃料計劃中獲利。隨著再生電力需求的激增，沼氣生產商希望有更多機會出售其廢棄物燃料。 　　在最近的RFS談判中，沼氣產業敦促EPA為eRINs創造新的途徑，這條途徑將使沼氣與生質產業能夠直接為國家的電動車提供動力。eRIN計畫將允許農民透過將捕獲的沼氣發電，並將此為電動車提供動力，從而從糞便中賺錢。除了農場之外，利用食物廢棄物與城市污水處理廠生產沼氣也可以從eRIN計畫中獲利。EPA將繼續研究eRIN計畫的潛在發展路徑，並尋求利益相關者的意見。 　　儘管如此，還是有學者持反對意見，希望EPA不要批准將沼氣發電用於電動車的電力，因為他認為對於大規模動物養殖產生的沼氣的有效性，目前尚無定論；希望進行更多獨立研究，以確定eRIN計劃下不斷成長的沼氣行業對周圍的農村地區與有色人種社區的影響。

在農場越來越大，越來越難以管理時，哈薩克的農民利用數位科技，包括衛星監測、濕度感測器的氣象站、農機設備的監測追蹤，以提高農場生產的效率。

中興大學土木系特聘教授楊明德團隊開發AI技術，作為穀粒含水量預測，以評估最佳採收日期，約可減少26.4小時烘乾時間，有助於提高收穫效益、減少能源消耗及碳排放。 　　中興大學今天發布新聞稿說明，楊明德團隊研發成果「低碳米-導入AIoT 的減碳水稻收穫模式」，為快速（5秒內完成）、便宜（近無使用成本）與簡便（3公克）大範圍高頻率使用的穀粒成熟度檢測技術。 　　興大表示，這項技術目前已於國內外合作落地測試，於全台潛在淨產值可達新台幣5.4億元，預估可能減少每年7.2萬公噸二氧化碳（CO2），相當於190座大安森林公園吸碳量，而這項技術能提升稻作農業產值與貢獻農業淨零碳排，榮獲2023年未來科技獎。 　　楊明德指出，目前水稻收割時機以農民經驗為主，面對多變氣候稻農習慣搶收，收割機、烘乾機常需趕工消化同一時間採收大量稻穀。而搶收的穀粒含水量較高、青穀粒比例高、烘乾時間長、米質也較差，讓辛苦種植的稻穀無法獲得最佳效益。 　　為提供農民採收科學依據，楊明德說，團隊研發以智慧手機拍攝稻田穀粒影像，經過AI辨識後獲取田區稻穀含水量分布大數據，以高效率、低成本、大規模掌握田間資訊。 　　收割的濕穀需烘乾及精煉，才能成為食用米，然而濕穀含水量越高，烘乾成本愈高，碳排量也愈高。興大指出，團隊以手機取像工具，開發AI技術透過巨量資料、深度學習與天氣預測作為穀粒含水量預測以評估最佳採收日期。 　　興大表示，根據農糧署資料，1%榖粒含水量需2小時烘乾，利用團隊研發的AI穀粒含水量預測工具可延遲採收2週，將一般農民採收穀粒的34.7%含水量降至21.5%，減少26.4小時烘乾時間，有助於妥善安排農機操作、提高收穫效益、及減少能源消耗及碳排放，達到永續農業目標。【延伸閱讀】- 運用無人機數據，診斷水稻生長及計算施肥量

農業部水產試驗所與國家海洋研究院攜手合作，首度於國內離岸風場海域成功養殖大型海藻，使農業部「自然碳匯關鍵戰略行動計畫」的海洋碳匯技術研發向前邁進。水試所表示，若能完善利用風機基樁間海域作為海上草場設施，不僅能提高漁民經濟，也有助建立綠能、碳匯及漁業資源護育的三重效益，但仍需收集科學數據，預估需耗費3至4年時間，才能研擬方法學計算方式。 　　水試所說明，自2019年與苗栗外海的國內首座離岸風場「海洋風電」（Formosa 1）合作多次，嘗試海洋人工早場建置，均已失敗告終，主要原因包含藻源需由野外採集難以大量取得、西部海域為沙泥底，以致海水濁度高不利藻類生長、受颱風或季風掀起的大浪破壞養殖設施等。 　　水試所表示，今年突破現有困境，與國家海洋研究院合作，在台南市七股區的水試所海水養殖研究中心，建置陸上藻類量產設施，生產充足的穩定馴化藻源；7月於海洋風電海氣象觀測塔附近海域的改良式海洋人工表層藻場設施，試驗布放50個高單價、每公斤2000至2500元的長莖葡萄蕨藻（俗稱海葡萄）樣本，每個樣本含100公克藻，8月27日再前往檢視，發現有半數樣本存活，認為具高度的碳匯及經濟潛力。 　　水試所表示，7月投放的長莖葡萄蕨藻（海葡萄）成功養殖後，8月再加布放粗龍鬚菜（Gracilaria firma）、可食龍鬚菜（Gracilaria edulis）、穗狀魚棲苔（Acanthophora spicifera）及粗硬毛藻（Chaetomorpha crassa）等本土常見且具經濟價值大型藻類，持續觀察各式藻類的適應存活情形。 　　水試所說，海上藻場設施歷經8、9月間蘇拉及海葵颱風行經台灣海峽後，設施依然完整，顛覆過去認為位於亞熱帶台灣的周邊海域因夏季高水溫及貧營養鹽的海洋環境，無法養殖大型海藻的觀念。 　　水試所指出，海洋為目前全球碳匯重要關鍵議題，我國離岸風場規畫海域與漁業傳統作業海域重疊，而互相排擠海域空間利用，若廣大的風機基椿間海域如能利用為海上藻場設施，提供漁撈漁民轉型為海藻養殖，不但能解決當地漁民作業海域縮減及部分漁法轉型的議題外，所採收的高經濟藻類能販售予食品、化粧、醫藥及工業等行業，增加國內藻類利用自主化，提升漁民經濟收入。 　　水試所表示，離岸風場除風機產生綠能外，也兼具創造海藻碳匯功能及漁業資源護育效益，有助於建立綠能、碳匯及漁業資源護育的三重效益。如以離岸風機潛力場址總面積約3084.5平方公里的5%提供做為海上藻場設施，預期每年增加碳匯量1.7至2.6萬噸。如進一步建置於我國領海6.5萬平方公里之1%，預期每年增加碳匯量約650至975萬噸。 　　水試所說，該項海洋人工表層藻場的建置技術，可廣泛應用於海洋藻場碳匯、離岸風場與漁業共享海域之研究，使農業部「自然碳匯關鍵戰略行動計畫」的海洋碳匯技術研發向前邁進一大步。 　　水試所說，目前同步在進行的是方法學，由於碳匯計算需要一整年的監測，這次能夠成功養藻，預估需要3至4年的時間才能完成；預計明年進行評估、之後還需收集科學數據，才能研擬方法學的正式計算方式。【延伸閱讀】- 世界銀行預測新型海藻市場將增長118億美元

豬的姿勢可以作為其心理和生理狀態的重要指標，並有助於預測其自然行為，這直接關係到豬的健康，從而影響豬的生產價值，豬姿勢通常是各種外在因素影響，在過去對動物行為和姿勢的研究中，豬的姿勢和位置通常是透過現場觀察或監測記錄來記錄的，而人工檢測豬的姿勢相當耗時，因此導致豬評估效率低，隨著人工智慧發展，智慧農業的概念在養殖業中逐漸流行，用於自動化替代人工進行監測農畜行為模式。 　　研究重點透過感測器與光學攝影機獲取豬相關物理參數，然後透過特定數據建模分析間接評估豬的行為或姿勢模式，用於豬姿勢偵測的二維相機主要包括RGB相機和灰階相機，固定在豬欄上方，鏡頭朝下以獲得垂直俯視圖。研究人員可以將某些影像或影片輸入機器視覺模型，以偵測並估計豬圈內每頭豬的個別姿勢，並進一步使用機器深度學習模型(如YOLOv4、卷積神經網路)，可立即判斷當下豬隻狀況。 　　研究結果結合影像及深度學習方法成功檢測豬姿勢，獲得了高達99.21%的召回率和95.21%的分類準確率，利用感測器與攝影機獲取之數據，以深度學習模型分析替代人工現場檢測，不會有時間誤差及影響豬隻等外在因素。 　　研究成果已發表在科學期刊《農業科技特刊》，研究團隊成功透過機器學習、模型架構遠端監測豬隻行為與姿勢，準確檢測和分析豬的姿勢模式可以幫助養殖業調整和優化養殖方案，從而提高豬商業價值。未來可廣泛運用在其他動物養殖種類，優化養殖方案，為養殖、畜牧業提高商業價值之貢獻。【延伸閱讀】- 提前掌握母豬健康狀況 AI養豬系統應用商機8億

2021年6月，日本政府於「中央地方脱碳實現會議」公布了《區域脫碳路線圖》，其中又以「減少食物浪費和推動食品回收，創造食物零廢棄區」政策，為循環經濟計畫非常重要的一環。同時，更強調以食物浪費的議題納入「脫碳」的觀念解決食物浪費問題。 　　隨著2019年頒布減少食物浪費相關法律之後，社會關注度也逐步升高，然而，在立法時，並未明確將「脫碳」的相關目標精神入法，因此，減少食物浪費與脱碳之間的關聯性也鮮為人知。 　　而本系列「食物浪費X脱碳! 」專題趨勢研究將納入脫碳的觀點，重新認識降低食物浪費與脱碳之間的重要性，整理目前關於食物浪費及脫碳/碳中和的發展趨勢。並著重在食物浪費與溫室氣體之間的關係，以國際間研究面向理解如何從脱碳的觀點出發，找到應對食物浪費的方向。 全球糧食浪費現況 　　根據聯合國糧食及農業組織（FAO）於2011年的推算，全世界每年生產的糧食總量約有13億噸遭到浪費，這個數字佔了生產總量的三分之一。這個結果，儘管無論受到各國對於糧食廢棄跟食物浪費的定義，以及相關測量方式有所差異，目前聯合國所公告的數字依然受到各方引用。 　　為了追求更為精準的數據，近年來FAO與聯合國環境署（UNEP）開始合作研發相關的評估指標，並由FAO為主導單位提出了糧食損失指數報告（UNEP Food Waste Index Report 2021），內容主要藉由監測食品生產供應鏈上糧食損失的比例計算出指數（但不包含終端零售業）。根據該調查2019年的世界糧食農業白皮書明確指出，糧食損失指數（FLI）大約落在14%，意即在生產過程有14%的糧食將會遭到廢棄。 　　另外，聯合國環境署則是於2021年公開糧食浪費指數報告（UNEP Food Waste Index Report 2021），針對零售業、外食業者、家庭為單位計算出相關的浪費指數。報告指出，食物消費終端所生產的食物，大約會有17%被視為FWI，其中家庭約佔11%、外食業者約佔5%、零售業者約佔2%。 　　上述兩種指標的計算基礎，目前尚未進行更有系統性地整合，因此無法透過簡單計算得到真實的精準數據，若以評估糧食廢棄和食物浪費程度，其該指標已經具備一定的參考程度。 糧食浪費與GHG排放的關聯性 　　糧食系統的溫室氣體排放以農事作業、土地環境變化，以及非農業活動為主要來源。在農事作業方面，如稻作種植和反芻動物在腸道發酵過程所產生的甲烷、動物糞便及使用合成氮肥導致的的一氧化二氮（N2O）排放。在土地環境變化方面，如森林面積的減少，有機土壤的流失所造成的二氧化碳（CO2）排放。而非農業活動方面，主要是在後端的生產過程，如穀物乾燥、無機肥料合成、農業食品加工、貨物運輸等產生的二氧化碳排放。 　　另外，根據政府間氣候變遷專門委員會（IPCC）推估，全球糧食系統的溫室氣體排放，約佔了總體人為排放量的 21% 至 37%，該報告內容引用了FAO的計算後指出，食物浪費在其中佔了一定比例。(約略是總體人為排放量的 8% 至 10%)有鑒於此，目前IPCC已精準分析出減少食物浪費的相關政策，為「土地永續利用、加強食品安全、實現低碳排願景」的重要關鍵。 糧食浪費所產生的GHG排放：美日分析 1. 美國的影響評估報告案例（對象包含可食部和不可食部）： 　　有關供應鏈中的糧食損失及浪費（Food Loss and Waste, FLW）根據美國國家環境保護局（US EPA）於2021年所做調查，美國每年約有7.300萬至1億5,200噸的FLW，相當於美國食品供應量的35%至36%。此外，FLW所造成的溫室氣體，影響規模約為1.7億噸二氧化碳當量（tCO2eq.: 計算碳足跡的標准單位），佔糧食系統造成的總體溫室氣體排放約16%，約略是42座燃煤發電廠的年度碳排放量。 2. 日本的影響評估報告案例（對象僅包含可食部） 　　由日本東京工業大學的棟居洋介等專家學者於2021年「日本因糧食浪費產生的溫室氣體排放、天然資源浪費和經濟損失評估」編撰研究中，分析了在2015年間，由糧食浪費引起的溫室氣體（GHG）排放對於環境負擔。該研究的重點，是依據不同供應鏈項目的排放階段，進行相關的整理與調查，具體「外食業者造成的果物損失及其影響」其中一例。透過整理所有品項的排放階段，並統計相關的GHG排放後，推估日本國內糧食供應鏈因浪費所造成的GHG排放量，約為156.6萬噸二氧化碳當量（tCO2eq.），相當於日本總GHG排放量的1.2％左右。 從減碳的角度思考食物浪費 　　食物浪費已成為近年備受關注的國際議題，對於相關對策的思考，已從後端的消費，觸及到前端生產階段，並逐步從整體糧食系統來探討糧食浪費對溫室氣體排放所造成的影響。從「碳足跡」延伸的「產品環境足跡」則是這個概念下的產物。食物浪費的問題核心，主要是浪費了生產過程中投入的相關資源。其中在製造、加工、運輸、批發零售等各種階段，也都有大小環境影響因素，當最終的廢棄時，對於環境影響則是相當驚人。 　　面對食物浪費危機，目前也有許多機關單位正在嘗試從各種方式改變現況，像是推動循環經濟模式的艾倫・麥克亞瑟基金會，主要希望在食品生產領域上，透過導入放牧管理、再生農業等耕作方式，達到「自然系統再生」，並以「減少糧食浪費」為主要措施，期望目標2050年碳足跡減半。 　　日本則是在2022年頒布了《綠色食品系統法》，主要建構環境友善食品系統，並推動低環境負擔的食品生產。經由相關利害關係者的行動、專業技術的開發推廣，以減少農業對環境造成的影響，期待在2050年能夠達到減少溫室氣體排放之目標。 【延伸閱讀】- 食物不損失!全球趨勢與日本面臨現況與因應方式

根據最近一次研討會的與會者表示，韓國正在關注紅樹林與濕地中的「藍碳」，以幫助減緩氣候變遷，因為韓國的森林面積已達到極限，且隨著樹木的老化會逐漸失去儲碳能力。此次活動於2023年6月19日在韓國濟州島舉行，旨在建立一個全球沿海生態系統及其固碳能力的研究人員網絡。 　　來自韓國、越南與國際林業研究和世界農林業中心（CIFOR-ICRAF）的科學家正在研究印尼的紅樹林物種在韓國最大的島嶼濟州島種植的潛力，那裡已經建立了半紅樹林植物（semi-mangrove）物種並開始擴大其面積。 　　韓國國家森林科學研究所（NIFoS）所長表示「在未來50年裡，比起陸地森林的綠碳，韓國應更加關注紅樹林、沿海濕地等的藍碳。紅樹林與沿海濕地生態系統具有出色的吸碳力與固碳力，同時能夠維持生態系統的生物多樣性。」 　　自1960年代起，韓國政府開始執行10年的森林復育計劃，至今種植了120億棵樹，形成茂密的森林，每年吸收4,000萬噸溫室氣體。自韓國第一次實施的十年森林復育計畫，至今已經50週年，成功地重新綠化韓戰後留下的大片退化土地。 　　然而，矛盾的是，韓國若要再進一步增加森林面積基本上是不可能的，因為幾乎所有可以造林的地區都已經造林。此外，隨著樹木年齡的增加，現有樹木的生長速度逐年下降，這意味著它們每年儲碳的能力也在下降。 　　CIFOR-ICRAF與NIFoS最近啟動了連接印尼與韓國的新專案。印尼的紅樹林每公頃儲存的碳比高地熱帶森林多3-5倍；貢獻了沿海碳儲量的10-15%；並為人類生存與福祉提供廣泛的生態系統產品與服務。研究人員在「紅樹林碳動態與生態系服務」研究中確定東亞原產紅樹林的碳匯能力，評估將印尼物種引入韓國的可能性，並發掘能在韓國成功應用的可能性較高的物種，確認要種植在濟州島或其他地點。 　　韓國海洋水產部也一直在研究海洋森林，特別是越南的海洋森林，以挖掘紅樹林及其腹地水產養殖的潛力。據估計，水產養殖系統中貝類的固碳能力每年每平方公里約23噸。根據統計，越南紅樹林每年的減排潛力約為440萬噸，其中大多數紅樹林是生長在湄公河與紅河三角洲，但從1995年到2019年其面積減少了超過1.3萬公頃。因此，越南政府計劃將森林生態系統服務付費計畫擴展到紅樹林，並進一步發展永續水產養殖系統。【延伸閱讀】- 農業經營海洋藍碳應用前景與展望：台灣契機

為探索解決「誰來種地、怎樣種地」的途徑，華南農業大學羅錫文教授及其團隊在廣東創建首個水稻無人農場，實現了水稻生產耕、種、管、收全程無人作業，無人農場有五大功能：一是耕種管收生產環節全覆蓋，二是機庫田間轉移作業全自動，三是自動避障異況停車保安全，四是作物生產過程實時全監控，五是智能決策精準作業全無人。 　　無人農場主要依托生物技術、智能農機和信息技術三大技術的支持，生物技術主要為無人農場生產提供適應機械化作業的品種和栽培模式；智能農機主要為無人農場生產提供智能感知、智能導航、智能作業（精準作業）和智能管理；信息技術主要為無人農場生產的信息獲取、傳輸和處理，農機導航與自動作業，農機遠程運維管理提供支持。 　　在農業產業化發展路上，必須打通從種植、收購，到倉儲、物流、分銷等環節的全產業鏈條。廣州市和稻豐農業科技發展有限公司負責人譚增偉表示，近年來公司擴大合作社全程託管服務規模，加速推行水稻生產「全程託管服務」進程，打造出「機械化水稻種植」新型模式。從2021年的25,000多畝水稻高質量生產，到今年完成早稻種植15,500多畝、晚稻16,500多畝，全程託管服務模式使水稻畝產量提高了10％，農戶利潤提高了13％。【延伸閱讀】- 應用農業科技打造食品供應鏈之安全性及永續性

畜牧業在我們飲食中扮演重要的角色，提供優質的蛋白質來源。然而，氣候的變化、病蟲害、疾病等正影響著他們的健康，使牛乳產量變少、並持續排出溫室氣體。 　　聯合國糧農組織(FAO)支持農民建立更永續且有復原力系統，透過實施良好的生產規範、疫苗接種、生物安全和飼料質量，希望在未來可以提供健康、營養、多樣化的飲食。