近岸的海帶可提供魚類食物和庇護場地所並保護海岸線免受海浪破壞且對於生活在海岸線的居民很重要，如提供石斑魚、海膽漁業和海帶魚業的苗圃棲地。事實上，由於很難找到長達35年的海洋生物學數據，加上海上作業具高危險性和昂貴費用，如需要專業潛水員，因此利用其他領域的技術應用於海洋科學可了解氣候變遷如何影響人口及海帶生長，進而改進研究成果。 　　Landsat計畫是NASA和美國地質調查局自1975年共同合作收集地球表面的數據，直至近期才應用於海帶監測。俄勒岡州立大學 (OSU) 的研究首次使用含有35年Landsat衛星數據，其顯著地擴大了有關氣候變化如何影響海帶的數據庫。海洋生物學家薩拉·漢密爾頓表示海帶基本上屬於適合於冷水的物種，因此氣候變遷對易導致全世界大部分海帶物種數量減少，此現象即可從北美太平洋海岸，特別是北加州地區觀察得到。在俄勒岡沿海地區，多數海帶生長於該州的南方1/3處，其中大部分分佈在五個不同的珊瑚礁中。根據多年的調查資料顯示，三個珊瑚礁海帶種群保持在正常水平，另一個珊瑚礁在過去15年其種群數量很低，最後一個則是在過去20年中已轉變成規模較小且多樣性較低的種群。從記載數十年的Landsat影像中可發現海帶像是在淺海中的具有冠層的森林，其冠層面積每年都可能發生很大變化，並且不同珊瑚礁間的長期海帶種群趨勢也不同。如在黃金海灘附近的Rogue暗礁顯示2018年海帶的數量較過去35年任何時候都要多。【延伸閱讀】遙測技術應用於玉米田的氮肥管理 　　過去，針對多年生海帶—Macrocystis pyrifera的研究表明冬季巨浪對於其海藻種群有負面影響，然而，Landsat衛星影像發現令人驚訝的新發現: 一年生巨型海帶—Nereocystis luetkeana，也稱公牛海帶，他們約有30屬，雖然看起來像植物，但事實上其為與藻類有關的異藻，其中最引人注意的是夏季溫水及冬天巨浪對公牛海帶而言並非壞處，該研究發表於生態學期刊。然而，在2014年時，一場海洋熱浪促使紫海膽大量繁殖進而重創北加州海岸公牛海帶的數量，即使運用跨領域技術，尚未找出2014年後其他影響海帶種群損失的證據。因此，在人們獲得重要的基本環境資源時，也須了解資源是如何變化，以及這些變化是如何影響較為弱勢的人們，若改變一種物種或改變一個地理區域，將會出現一系列全新的因子並需要更多的研究佐證。

根據聯合國統計，2050年全球人口將成長將近至100億。為了避免糧食不足之危機，必須提高農業生產率。 　　日本京都立命館大學古氣候學家中川毅(Takeshi Nakagawa)教授表示：「農業在面對氣候變遷時，有著脆弱的致命傷」，的確，氣候變化過於劇烈的話，將難以穩定的收成。  　　但是，為何古氣候學家會發出這樣的警告呢？其論述是來在自古氣候學的知識及見解中，已經有了「地球氣候變化史」背景。 為何農業能遍及世界各地？ 　　日本福井縣若狹町有一處水月湖，自數十萬年前的遠古時代以來，其湖內有被稱為「年紋〔1〕」的沉積物，每年一次薄薄地堆積著。 由於水月湖周圍不容易受干擾的環境，年紋才能維持原狀一直殘留到現在。  中川教授分析年紋中所含植物的化石，揭開了存在於地球的氣候史 　　中川教授論述：根據考古學的知識及見解，大約1萬1千年前農業耕作在世界上開始普及，這也與地球的冰河時期結束後，氣候開始變暖的時間一致。 　　在異常氣候或有自然災害的年份，沉積物的顏色差異，可直接由目視判斷，因此，農業能夠普及的重要因素，被簡單地認為就是因為「平均氣溫上升」所致。 然而，此種推論並不能解釋，冰河時期溫暖的低緯度地區，農業耕作為何尚未普及。 　　中川教授逐一調查年紋之後，發現除了溫度差異之外，冰河期與溫暖期之間也存在的巨大差異——氣候穩定性。由於冰河時期氣候變動頻繁，其變動幅度也很大，因此明言，這就是「劇烈震盪」的氣候。 　　中川教授表示：「兩者相較，自溫暖期開始，期間氣候一直很穩定，因此推論，氣候的穩定，很可能是農業能夠普及的決定性因素」。 　　尤其是冰河時期的最後幾年，水月湖的平均溫度跳升了2-3度。 實際上，該數字和聯合國跨政府氣候變化專門委員會(IPCC)所預測的，在未來100年的上升幅度很接近（最低2°C，最高4°C前後）。也就意謂著，未來100年內氣溫上升的幅度，可能會再發生和大約12,000年前所自然發生的「暖化」相同。 　　透過年紋分析，過往暖化可能發生在短暫的一年至三年間。而IPCC預測未來全球溫度將上升2至4℃，但這不一定是氣候變遷最壞的情況。 　　中川教授也解釋：「IPCC所預測的背後意涵，與12,000年前完全不同的氣候狀況，也可能在100年後再次面對。」 　　我們不能完全否定，未來的氣候是否會如冰河期那樣劇烈變化的可能性。倘若真如上述，在溫暖而穩定的氣候中發展起來的農業，能夠適應氣候變化到何種程度呢？【延伸閱讀】漁民尋求新武器來對抗因為氣候變遷而大量出現的寄生蟲 發現地球上最複雜結構的酵素、解開植物生長的奧秘 　　農業因應氣候變化的方式之一即為縮短生長期程，因此，對於植物生長機制(構造及原理)的理解是不可或缺的。植物並沒有像動物一樣的骨骼，為何植物卻能在抗重力的情況下往高處生長呢？ 　　日本立命館大學生命科學院石水毅(Takeshi Ishimizu)教授：「那是因為植物有細胞壁。」 　　根據石水毅教授的說法，在細胞壁上具有可以牢固地維持植物結構的骨骼功能，和具有可以將細胞彼此附著的黏膠(paste)功能，這兩者都是植物生長所不可或缺的。 　　黏膠功能的基底，是佔細胞壁30％的所謂果膠(pectin)成分，因為該成分可用於增加食品的黏稠度，在市售的果醬和速成甜品上也被使用。在我們的生活上普遍應用，與植物生長同樣不可或缺的果膠，其生成過程，到近年仍完全不知。石水教授道：「果膠可說是在地球上最複雜的構造。」 　　石水教授認為：因為很難找到生成果膠的酵素。所以，如果能解開果膠的生成過程，對於農作物的生長促進技術也能有所貢獻。 　　石水教授的研究團隊花了六年時間開發可發現生成果膠酵素的方法；其次，也研究了果膠的合成量與植物生長速度之間的關聯性，得知生成果膠的酵素越多，植物的生長越快。 　　石水教授道：「倘若將來能控制果膠的合成，也就有控制植物生長速度的可能性。」 　　石水教授的下一個任務，是探究果膠生成酵素的編碼遺傳基因。他在阿拉伯芥〔2〕中研究了超過27,000個基因，並在五年內成功鑑定出RRT1基因。 研究自開始至今已以花費了11年的歲月，是世界上第一個發現果膠生成酵素的遺傳基因 　　石水教授提及：「依據果膠生成酵素的遺傳基因RRT1的發現，就能解釋為何果膠具有很精妙而類似植物的特性；將此遺傳基因RRT1的存在與否及存在數量作為指標，來選擇快速成長的植物，也希望這些發現可成為鏈結未來農業。」 　　農業支撐人類的生存。然而，在全球暖化和人口的快速增長的背景下，人們正期望著農業創新。作為來自日本的研究，如何為未來的農業有所貢獻，並改變農地田野的景觀。 　　對於100年後的農業，我們都有著高度期盼。 註1：所謂「年紋」，是可以用來推測年代歷史的條紋狀痕跡，其日文原文稱為「年縞」，而樹木上的「年輪」則是以類似圓形輪狀呈現。 註2：阿拉伯芥(Arabidopsis thaliana)，又名擬南芥、阿拉伯草，是第一個基因組被完整測序的植物。它是理解許多植物性狀的一種流行的分子生物學工具。

小麥赤黴病（Fusarium head blight）是由禾穀鐮刀菌（Fusarium graminearum ）所引發的一種會影響穀物發育的真菌植物疾病，每年造成加拿大穀類作物（例如：大麥，小麥和燕麥）數百萬美元的損失，隨著氣候變遷和密集耕作方式的影響，其散佈範圍遍及加拿大草原三省。染病穀物會產生黴菌毒素，像是脫氧雪腐鐮孢烯醇毒素（deoxynivalenol, DON，俗稱嘔吐毒素）並不適合人類或動物食用，而且感染的穀物不論是品質或重量都會受影響降低，嚴重的情況下會將農作物的市場價值歸零。動物若食用含有大量DON的飼料則可能造成生長遲緩，免疫力和生育能力的降低，最壞的情況下還可能導致死亡，而對人類來說食用含黴菌毒素的食物也可能對健康造成長期影響。 　　由於像是DON這類的黴菌毒素在輾磨、烘烤和製造麥芽等加工過程中並不會被破壞，而加拿大法規訂定了在食品和飼料中黴菌毒素的最高濃度含量界線，若是超過了規定限制，所製造的產品將被禁止銷售，因此找出能測量感染穀物中DON濃度的方法變得至關重要。【延伸閱讀】高蛋白質玉米也能抵抗雜草寄生，穩定糧食安全 　　美國疾病預防控制中心（CDC）的研究人員們想出了一種新方法來檢測DON，使用乙腈（Acetonitrile，又稱氰基甲烷，是一種化學溶劑）一步萃取黴菌毒素，然後置於質譜儀中辨識和量化，相較於其他方法能省去分離化合物的冗長過程降低檢測成本，同時提高靈敏度和準確性。原先每個樣品需要20分鐘來萃取分析，現在能縮短至2分鐘內完成，這對於需要大量檢測時非常有幫助，為育種者提供了一種更有效的方式來篩選DON較少的穀類品系，同時幫助業者辨別是否應該將穀物加工為食物或動物飼料，減少不必要的損失。

久保田集團(Kubota) 的技術顧問飯田聰（Satoshi Iida）博士，先前在東京國際展覽中心舉辦的自動化和測量技術展(IFES2019)上，以「久保田之未來智慧農業」為專題演講主題，介紹該公司在智慧農業所發展項目。  　　為因應未來新世代農業，久保田集團運用ICT(information and communication technology，資通訊技術)與IoT(internet of things，物聯網技術)，開創智慧農業新技術。而在這此演講當中，飯田聰博士主要針對專職農民〔1〕，為他們所面臨問題以「應用農業數據發展日本精密農業」、「開發超省力與輕型勞力的自動化與無人化技術」兩大發展議題，與新型態經營模式進行解說。  作為全球主要品牌  　　久保田集團於2018年度財會報表中，農業機器與引擎設備銷售額1.8萬億日元，佔整體的67%。在同領域中銷售額為全球第三，而未來力爭成為全球主要銷售品牌，持續往此方向進展。而為了達成此項目標，飯田博士表示：久保田集團「利用ICT與IoT創新技術」作為重要發展策略，連同「實現ICT與IoT創造新價值」。 　　日本從農者平均年齡為67歲，在高齡化趨勢下，伴隨離農因素，更是大幅度減少從農者，農戶在20年間減少將近一半，預計2020年約為100萬戶左右，2030年則有可能減少至40萬戶。  　　此外，由於5萬公頃以上的農戶規模持續擴大，整體趨勢相對轉型成大型結構體。不管在行政上或農地銀行等策略，因為規模擴大，也促進產值提升。為此，土地利用型的農家所需面臨的問題與主軸，則會落在產量、品質下降、增加作業者管理等等的農場管理問題，以及生產成本、生產品的高附加價值之品牌化、重型勞力、以及改善勞動環境、人才培育、銷售渠道的擴展等面向。  　　而有關農業整體訴求，例如：「轉換為有收益的經濟導向」、「解放重型勞動力改革促進年輕人加入」、「包含丘陵地在內促進農村活性化」、「維持農業多面向機能」、「因應氣候變遷的永續農業變革」等，久保田集團採取因應策略則是以「智慧農業」為導向，利用數據應用，實現精密農業，並藉由自動化與無人化技術，實現超省力與輕勞化。 　　對此，飯田博士表示：「最基本訴求則在於能利用精密數據，知道市場的需求，知道什麼時候需要，以及知道需要多少的量（廢棄最少化）是最為理想的。此外，完全透過人力也是有限，為了減輕負荷，必須藉由IT技術，而農業機械也需要推展自動化與無人化」。 利用農業經營管理系統「KSAS」提升農作業效率 　　為了實現這些目標，久保田集團自1970年代，將水稻種植體系機械化，例如：栽培和基礎施肥、代耕和育苗、水稻種植、施肥、除草劑噴灑、中間管理作業、採收以及乾燥與調節。整個生產週期機械化整合後，利用KSAS（Kubota智慧農業經營管理系統），進行作業計畫管理。除此，並投入裝有感測功能的自動農業機械，藉由上述這些資訊，構建高效能農作業管理體系。 　　KSAS系統利用農業機械與ICT蒐集農作業與產量、口感之作物資訊，作為支援經營服務系統，藉此實現可帶來經濟收益的PDCA（Plan-Do-Check-Action）型農業。KSAS系統優勢在於可提升產量與口感美味米的生產、傳承農家栽培技術、建構安心安全農作物、強化農業經營基礎，帶來迅速服務等效益。 　　目前系統的第一階段為建構與農場地圖相關的栽培支援系統，以及利用收割機、插秧機、乾燥機等連結完成PDCA農業模式，並從水稻種植到旱田耕作(小麥、大豆)等開始執行。系統應用之際，首先輸入農場資訊、作業內容、農藥與肥料等資材情報，以及所使用的農業機械基本資訊，再輸入作業生產計畫，工作執行計畫與作業指示與流程確認；最後因應產量、口感與產值和成本分析，與GAP(Good Agricultural Practice、農業生産工程管理)，以及機械診斷圖機制。KSAS系統可與口感產量的收割機相容，產量感測器可與面板下方所設置的底部測量重量。口感感測也可以透過近紅外線波長測量強度，可測量冷杉的水分與蛋白質含有率。 　　因此，可以藉由上述功能，在採收後可立即掌握每個農場的「產量・口感」變化。也可藉此與乾燥機結合，區分出「蛋白質・水分」。甚至可將每個農地的產量與口感地圖，活用於施肥計畫與土壤改良。飯田博士針對系統產能表示：「新瀉地區的監控測試結果，產量在三年期間約增加15%效益。」 　　開發第二階段，可利用網絡地圖掌握農場散落資訊，以及藉由感測系統判斷生長狀況、可變施肥、施藥、水資源管理系統(WATARAS)等結合，提升效率。最後，第三階段利用AI技術，構建先進的農業支援系統（農業掌門人）之發展策略。【延伸閱讀】日本利用ICT技術栽培溫泉草莓 農業機械自動化所帶來效益 　　除了系統上的研發，農業機械自動化研發也同時進展中。依據日本農林水產省安全導覽手冊內所規範，農機研發分成三大階段，將有人乘坐，外加無須手動駕駛設定為農業機械自動化第一階段；而第二階段則是在有人的監視下，自動化與無人化行駛(可有人機與無人機兩台共作)；第三階段則是透過遠距監視無人駕駛(農業專用道或公有道路)，亦可無人機兩台共作。 　　對此，久保田集團則是已開發第一階段的曳引機、收割機與插秧機；第二階段則是開發"SL60A"的農業自動化耕耘機，並於2017年9月上市。利用RTK-GPS特殊高精準度的無人駕駛(但仍需透過人為監控)，可達到一人監控下操作無人機與有人機兩台共作。 　　如何讓技術達到此項目標，在研發過程中，讓行駛中的曳引機記錄下場地的外形，因此，機台不僅可以因應正方形場地，連多邊形的場地也可處理。加上，配有自動轉向功能，可減少搭乘時和作業時的麻煩。此外，此機台兼具各種安全功能，例如四台相機、紅外線掃瞄、超音波聲納等，同時完全符合日本農林水產省安全導覽手冊所規範內容。 　　然而，飯田博士卻表示:「農機自動化與無人化的普及，仍存在各種問題。例如第二階段，為了達到無人化行駛，則是有需要整備整個農場的基本面。此外，為了使整體農場可以朝向無人化進行，田間通路以及邊界則需要採取安全措施。除此，農村的資訊網絡的應用也是，GSS基地台或準天頂衛星應用的基礎設備，如何提升安全措施以及擴大符合作業範圍之應用等都是需面臨問題。」 　　另外，在第三階段為了可達到遠距操控，不單農場整備、農道、以及5G農業專用的高速通訊基礎應用、利用曳引機的設備裝置狀態行駛等皆須符合道路交通法所規範。 　　久保田致力於智慧農業發展，期盼能實現能帶來收益農業，促進農民所得倍增。同時，利用輕勞化與省人化等進展，解決麻煩作業程序，並促進勞動改革。達到降低環境負荷(適用於減肥料、減農藥、有機栽培)，維持農業多面向機能(堅韌與永續)，以活用耕作休耕地，創造新價值。 註1：專職農民係指主要以農業經營為主，有意從事或有經驗者農民，或是依循農業經營基本促進法，受到經營改善計畫認定的鄉市鎮的認定農民等。

隨著全球暖化以及養殖魚場的普遍，海中寄生蟲的數量正在不斷增加。挪威的養殖漁業（幾乎全是鮭魚）在2017年的產值高達70億歐元，超過整個歐盟的總和，而海蝨（Caligidae）以鮭魚的皮膚、黏液和肌肉為食，對養殖業者的生計造成很大的危害。在過去，漁民經常使用化學藥劑來清除魚類身上的有害生物，但效果正在逐漸減弱，他們同時也擔心這些方法會對周遭野生動植物和魚類出現不好的影響。據統計，挪威約有20％的養殖鮭魚死於寄生蟲寄生，但其中只有5％的魚直接被寄生蟲殺死，有10％至15％則是死於化學治療過程的緊迫壓力。 　　為了解決這個問題，挪威的Seafarm Development公司透過名為Seafarm Pulse Guard的計畫開發出一個網子，能覆蓋養殖箱網並發出電磁脈衝殺死海蝨幼蟲，該技術已透過實地試驗，證實能去除60％至80％的幼蟲，但網子的使用還必須配合其他的養殖策略才能有效防治。其中一項是將鮭魚幼苗養到500克重時再放入養殖箱網（舊有方式通常為100克即放入養殖箱網），魚苗在這種尺寸下對海蝨的抵抗能力更強，或者將養殖箱網置於開放海域，當受到強烈海流和暴風雨侵襲時，寄生蟲很難在魚群之間跳躍移動，又或是將魚苗養殖在寄生蟲無法存活的深層海域。 　　挪威祭出了嚴格的養殖管理法規，並提供資金做為新技術和戰略的研究經費，試圖控制有害生物的擴散。養殖業者必須每週計算魚類身上的寄生蟲數量，若是每條成年鮭魚身上的雌海蝨多於平均值（0.5隻），則必須在18個月內採取適當的治療方法以控制並減少寄生蟲的數量，且無法達成則必須減少漁場的養殖噸數以作為管制，反之若能有效進行管控則將獲得擴大漁場規模的經營許可。Seafarm Development公司負責人表示，鮭魚養殖者在每公斤鮭魚上處理海蝨問題的花費約莫0.5歐元至0.8歐元，若要保持漁場永續發展，防治價格應該在落在0.1歐元左右。【延伸閱讀】最新研究顯示全木收穫的伐採作業模式不影響林業永續利用 　　除了Seafarm Development公司外，還有其他人致力於對抗寄生蟲的研究，西班牙皇家研究所負責人正與一個名為ParaFish Control的計畫合作，該計畫已對寄生蟲的基因組進行了定序，為研究人員在未來幾年內的研究提供重要訊息，並加速藥物開發時程。計畫同時也研究抗蟲疫苗，此外，還開發了可以加入飼料中的產品，讓魚類對害蟲的抵抗力更強。

根據奧塔哥大學在2020年1月發表的一項新研究，在紐西蘭，若提高以蔬食為主的飲食比例，將可大幅度減少溫室氣體的排放，也能大大改善人口健康，並且在未來幾十年裡為醫療系統省下數十億美元。 　　研究團隊根據紐西蘭的風土民情，考量每種食物的「生命週期」重要部分，包含：生產、加工、運輸、包裝、倉儲、分銷、冷藏需求以及超市間接費用等，建立了一個紐西蘭限定的食物溫室氣體排放數據庫，並且運用該數據庫來模擬各種飲食情境產生對氣候、健康和醫療系統的成本影響。 　　其中一名環境健康領域資深講師說明，該研究結果顯示，在紐西蘭各食物之間的溫室氣體排放量差異很大，而且動物性食品（尤其是紅肉和加工肉類）對氣候的影響往往要比蔬菜、水果、豆類和全穀類等全植物性食品大得多。但幸運的是，有益健康的食物恰恰也是氣候友善的食物，具有健康風險的食物反而造成氣候汙染。 　　研究報告最後還說明了，根據人口飲食型態轉變程度，每年將可減少飲食相關的溫室氣體排放量4％至42％，為健康帶來1至150萬質量調整壽命年（Quality-adjusted Life Years），並在醫療系統為現在的紐西蘭人民一生省下14到200億紐幣的支出。同時該分析還顯示出，如果紐西蘭的成年人若能同時選擇蔬果飲食並且不浪費，就能減少相當於59%輕乘用車的年度溫室氣體排放量。【延伸閱讀】協助微生物相分析與機能性開發的新平台 　　該團隊首席研究員表示，隨者模擬的飲食方案趨以植物為基礎，將會對氣候更加友善，甚者以植物替代品取代肉類、海鮮、雞蛋和乳製品，並遵守減少食物浪費的要求，這三種元素就可以帶來最大效益，但前提是人們願意改變飲食習慣，當所有人都一起改變時，這樣的願景就可以實現。 　　透過這些發現，他們認為應該促使國家採取政策行動，包括修訂紐西蘭的飲食指南，公布氣候友善食物的清單。同時，研究人員還主張實施其他政策工具，例如定價策略、標籤計劃以及公共機構的食品採購指南。對全球而言，則需要精心設計不加劇氣候危機與非傳染性疾病負擔的全球糧食系統之公共政策。

在伊利諾伊州烏巴納(Urbana)的一份預測報告中指出2027年時，精準農業的市場將達到129億美元，因此對於開發出複雜數據分析的解決方案來提供即時決策管理的需求日益增加。而伊利諾伊大學跨學科研究小組的一項創新研究則提供了一種有效且能準確地處理精密數據的方法。 　　該研究團隊並非只是建立一個小塊的田野實驗地來進行統計數據及計算平均值，而是更直接將不同地區的農民田地同時納入計算，因此研究小組利用農民的機械設備於當地農田中進行試驗，以偵測不同因素的投入是否會造成特定地點的影響。此外，它們也開發出使用深度學習法來預測產量，其結合了來自不同地形的變化、土壤導電性以及從美國中西部9個玉米田中的氮含量和種子處理資訊。 　　馬丁及其團隊著手於數據密集型農場管理計畫的2017與2018年數據，該計畫在美國中西部、巴西、阿根廷與南非的226塊田地以不同的速率施用了種子和氮肥，並將地面測量結果與PlanetLab的高分辨率衛星圖像配對，以預測產量。該田地以數位化的方式劃分成5米的正方形 (約16英呎)，將土壤、海拔、氮肥施用量與播種量輸入至每個方型計算單位，目的是瞭解各因素如何相互作用以預測該正方形單位的產量。【延伸閱讀】導入機器學習科技預防人畜共通傳染病 　　同時研究人員也利用一種稱為卷積神經網絡（CNN）的機器學習與人工智慧的系統進行分析。而某些類型的機器學習會從圖像開始訓練，並要求系統將新的數據套入現有學習模式當中，同時CNN會先對於現有模式視而不見，取而代之的是會改用類似於人類通過大腦神經網絡組織新信息的模式，藉由獲取少量的數據並學習新的數據組織模式。 　　透過CNN處理可以高準確度地進行產量預測，研究團隊也將其與不同的機器學習算法或傳統統計技術進行比較，並也看到CNN在解釋產量變化方面的表現很好。由於使用人工智慧來精確處理農業數據仍是一個相對於其他產業來說較新的應用技術，而現階段的研究實驗亦只是CNN的各種潛在應用方面的一小部分，其最終目標仍是希望可以藉由此項新的技術能夠針對不同因素與地點給予最佳的決策管理建議。

在日本，雖然每戶農民的耕地面積規模小，卻以高產量的單位面積而為聞名，而技術傳承上，也朝著「以經驗為主」和「專業技能」兩方向進行。近年來，逐漸出現以「數位原生新世代 (digital native)」和「關切全球環保人士」為主的群體，成為新興的參與者，開始投入農業，並且在各地積極地發揮影響力。 　　而在上述的農業現場與農業科學領域之中，則是出現了「開放式科學」的新趨勢。為了深入探究，拜訪了作為農業社群的研究夥伴：東京農工大學的特任教授：澁澤栄(Sakae Shibusawa)，他多年來持續推動「從科學發展農業」；以及致力於促進「開放式數據」的東京都立大學副教授：大澤剛士(Osawa Takeshi)，透過這兩位教授見解來更加瞭解這項趨勢所在。 「從科學發展農業」之路 　　在東京農工大學的的府中校區裡，有著佔地約15公頃的農地，在校內農園採摘的新鮮蔬菜最在例行舉辦的市集，販賣給鄰近周邊的社區居民或是一般消費大眾；銷售成品的過程觀察到，相同的作物在時常整地、維護良好的農地上，其產出成果依舊會存在「差異」的情形。 　　對此，澁澤特任教授表示：「不管是怎樣的農場或是田地上，總是無可避免會有些狀況發生，像是作物在某些地方特別容易倒下、或是害蟲的發生等情形。因此，我們讓農民成為我們的研究夥伴，讓他們將相關設備裝置在農地，協助收集例如光合活性、土壤成分等與空間、時間相關的高解析度數據。」 　　澁澤教授論述：「約莫25年前，全球開始提倡精準農業(precision agriculture)的相關政策。」精準農業將農民的長期累積下來的經驗，提供了相關的佐證數據，身在日本的澁澤教授，更是早早便呼應這樣的趨勢。 　　他甚至表示：「透過數據的顯示，更能確信『作物為何會產出差異性？』以及『確切發生原因為何？』等類似的問題提出相關佐證。此外，也會慢慢產生很多具創新的想法，例如：如何處理差異性？是否要進行均質化？或者與之相反，是否該好好利用這樣的差異性。」 　　澁澤教授論述，包括日本在內，世界上約有八成的農業是屬於家庭式。不可避免會有社群式的決議情況。此時，農民們若能共享我們所研究的科學化數據，不僅會成為決策關鍵，更能夠支援判斷。 　　2000年的農業開始導入GPS(全球定位系統)，爾後促使資通訊技術(ICT)發展，農民與科學家之間的合作也獲得很大的進展；2016年日本政府第5期科學技術基本計畫所訂定的「Society 5.0」願景，同樣包含了「農業智慧化」項目。 　　而從精準農業延伸出的智慧農業，其目標不僅僅是透過技術創新進而提高獲利，更可達到降低成本、減輕對環境的負擔的目標。 　　不過，倘若要能夠同時實現這些目標，一定得要有農業經營管理戰略。 　　投入農學領域的學生，除了學習作物栽植之外，也有是出於對農業經營管理感到高度興趣。 只要是數據，就有意義 　　另一方面，東京都立大學的大澤剛士副教授，在先前隸屬的農業環境技術研究所，就已經針對日本農業用地使用的統計資訊，透過運算軟體以圖表呈現數據，並將數據以標準規格作為區域網格地圖之應用，以開放式數據的形式對外公布。 　　開放式數據主要以公開政府所擁有的統計數據為核心思想，和公開學術論文和其他研究成果有關的開放取用，同樣是開放科學的關鍵要素之一，一直以來，大澤副教授都相當重視其應用價值。 　　大澤副教授表示：計量葉片的數量、捕捉昆蟲並計算數量、觀察自然環境並進行記錄等行為，都是博物學(natural history)很重要的環節。 　　然而，在只有單人作業或者單一研究室所能取得的數量是相當有限的；另一方面，政府手上的調查數據，範圍不僅涵蓋全國，更擁有著未知且無可限量的應用價值。因為支撐調查作業所需的資金，都是來自人民的稅金，所以更希望這些數據能夠對外開放。 　　開放資料的一大特點就是：任何人都能透過資料的取用、再應用、再傳送，從而創造新的利用價值。 　　另外，大澤副教授指出「雖然那些在執行計算昆蟲數量的人，可能不會意識到這件事，但只要將具有可複製性與可驗證性的事實，成為具體的數字顯示在大家面前，相信絕對不會存在毫無意義的數據。」。 　　雖然某些數據需要謹慎披露，像是個人資訊等機密資料，如果僅有專家來執行相關工作，數據的開放性就會相對不足。 　　提供數據取得的條件，並公開使用者的相關責任。公共數據採納以機器可讀取性且開放性的『以開放為預設(open by default)』為原則，這也符合全球對開放數據的範疇，而大澤副教授利用已公開的農地區域劃分資料，繪製了瀕危植物分布圖。【延伸閱讀】日本農民企圖心：運用數據改革農業！AI完美預測奇異果的產量與採收時間 開放農業Ｘ開放式數據 　　依據澁澤教授表示，農地依照農耕者劃分小型區域，但若考量水和風等環境因素能夠無遠弗屆地散播，應將把數百乃至數千公頃的農地，視為一單位面積。只有讓整個地區都停止使用農藥，有機農業才能有真正的實際成效。 　　因此，為了應對市場全球化帶來的競爭加劇，社群式共享數據所帶來的必要性是與日俱增。 　　大澤副教授則是指出：「然而，到目前為止，不管是從「這是常態的趨勢嗎」還是「如果作為產地整體該怎樣作」的角度來看，日本既有的「文化」，似乎還不能夠透過這種視角，來交流或是共享農民的技術與專門知識。」 　　此外，大澤教授笑笑地說著進一步表示：「年輕世代在『自由』的互聯網世界下長大，作為數位原生者 (digital native)，我想他們應該是不太會抗拒開放資料或收集數據。而另一方面，雖然將農家數據開放至社群以外的人也有可能會行使與農業毫無相關事情，但仍有可能因而創造其他的可能性。因此，與其說是『農業的開放數據』，我反之寧可把『農業的』這三個字拿掉。」。 　　那麼，負責推動開放式科學和開放式數據的人，實際上是如何在日本開始跟推廣呢？ 　　澁澤特任教授表示：「通常一開始，日本的做法是先圍成圈，形成一個能夠充分討論交流的環境，讓每個人都可以在其中共享彼此的想法，進而形成共識。而像是範疇或是擔任角色等事務，則是之後再進行分配。 　　「關於開放科學和開放數據，剛開始的時候，我們是先創造出一個推廣社群，讓社群本身來主導倡議，如此一來，加入的人很容易明確自己想要參與和共享的事物，經由這樣的引導，參與者也能夠看到未來的發展。所以，若類似的社群能一直產生，讓大家可以盡情地交流資訊，或許這樣的形式，就是開放科學的結構。」 　　最後，大澤副教授則是幽默笑道：「如果沒有開放科學、開放數據這些名詞的話，我想就不會遇見這群我可能本來不會認識的人，因為這樣的經驗，我始終覺得『世界不斷在變化』。所以，每次演講的時候，我總會抱著自我警惕的心態告訴大家，如果我開始自稱為開放資料專家的話，那大概就是我在這門領域走到盡頭的時候了。」

南美果實蠅（Anastrepha fraterculus）是巴西南部主要的農作物害蟲，主要影響蘋果與桃子等作物。巴西聖保羅大學農業核能中心（CENA-USP）的研究人員Thiago de Araújo Mastrangelo表示，若不採用不孕昆蟲或其他控制方法，南美果蠅造成的經濟影響可能達到農業生產收入的40%。而發展不孕性昆蟲技術(insect sterile technique)則是防治南美果實蠅的策略之一，此技術利用X射線或γ射線對不具生育力的雄性果實蠅進行滅菌處理，並將這些雄性果實蠅釋放至野外，以降低南美果實蠅的野生種群。此技術被認為是取代殺蟲劑和有毒誘餌的一種經濟實惠方法。在輻射照射之前，會以肉眼辨識蟲蛹並丟棄死亡的蟲體做為品質管控的方法，然而，這種分析生理型態的方式易產生約10%誤差。例如：肉眼難區分空蛹、死亡蛹與正常蟲蛹的差異，但這樣的問題可能影響後續果實蠅族群控制的效率。【延伸閱讀】乳牛臉部影像辨識 　　為了優化檢測流程，ClíssiaBarboza da Silva與團隊使用由丹麥公司開發的VideometerLab（一種多光譜成像儀器）來分析蛹。多光譜成像的原理是偵測光譜中一定的波長範圍的光線以辨別目標物，可用於精準識別樣品的品質變化。VideometerLab的購買價約為400,000巴西雷亞爾（現在約為92,000美元），相當於一臺咖啡機的大小，並具有19個LED閃光燈，每個閃光燈發出的波長不同(從紅外波長至紫外波長)，並透過反射成像計算反射光與入射光的比率來檢測反射率，其易操作且檢測只需5秒，而手動分析則需幾個小時。此外，該設備可同時提供多種數據，如: 化學成分、生理、環境衛生與遺傳數據，也可用做電腦視覺系統，透過模擬人類視覺從圖像中取得數據的人工智慧。VideometerLab的數據與圖形會隨著時間的變化以利監測蛹的品質。藉由VideometerLab產生的圖像能顯示不同顏色，越藍表示反射率越大，且蟲蛹品質越佳。 　　相關研究發表於《應用昆蟲學(Journal of Applied Entomology)》雜誌，此技術於去年已應用於巴西最南端——南里奧格蘭德州的瓦卡里亞。CENA-USP所設立的測試工廠每周可生產150,000-200,000隻不孕果實蠅，這些果實蠅完成輻射滅菌後，便放入含有食物與水的盒子中送往瓦卡里亞，待其發育為成蟲後釋放到田間與野生雌蟲交配。若這些不孕雄蟲的數量大於野生雄蟲，將能有效降低南美果實蠅族群數量。且目前為止，尚無證據表明南美果實蠅的防治作業對該地區的環境生態產生不利影響。 　　Barboza da Silva認為VideometerLab的應用潛力不僅只於此，目前此儀器已在全球多個領域使用，包括醫學、藥理學與新興材料等。研究團隊還嘗試使用VideometerLab分析番茄、胡蘿蔔、桐油樹和花生種子，並獲得聖保羅研究基金會(FAPESP)支持。常規的種子品管測試具有一定的破壞性與主觀性，其差異取決於分析人員的培訓程度，利用VideometerLab就能夠減少檢查過程中的耗損，並客觀、準確地分析種子樣本的品質，並對種子的物理、生理、遺傳和衛生特性進行詳細判斷，進而節省時間和金錢。

2020年動物農業科技創新高峰會(Animal AgTech Innovation Summit)即將於3月16日在舊金山舉辦，為了增進動物福利和產業永續性，許多創新技術正不斷發展，使農民能夠即時監控動物健康、防止疾病爆發並強化各階段所需營養。此次有13家新創公司以突破性技術支持畜牧業永續和高效生產，提出技術涵蓋牛乳腺炎的非抗生素治療、噬菌體基因工程技術、人工智慧、機器視覺、禽舍機器人技術和自動畜牧監控系統，以下為簡要介紹。 1. Armenta（以色列） 　　Armenta使用聲波脈治療技術（Acoustic Pulse Therapy，APT）開發一種用於牛乳腺炎的非抗生素治療方法。在美國和歐洲，乳腺炎每年造成超過60億美元的損失。經APT處理的母牛顯現出70％的治癒率，牛奶產量增加10％，能有效提高農民的盈利能力，改善牛群健康和福利。 2. BinSentry（加拿大） 　　BinSentry是一家農業物聯網公司，透過IoT與感測器技術追蹤飼料庫存，感測器由太陽能供電，可將數據不間斷地上傳到雲端，幫助客戶(包含飼料加工商、垂直整合供應商與生產者)以軟體隨時掌控營運效率，節省大量成本。 3. CattleEye （愛爾蘭） 　　CattleEye提出了應用深度學習的自動化牛隻監控系統，此系統通過錄影鏡頭分析牛隻的視覺影像，藉由這些視覺數據可得出對動物行為變化的見解，幫助農民管理動物與改善動物福利。 4. Faromatics（西班牙） 　　Faromatics利用機器人技術、人工智慧和大數據在集約化生產中同時提高動物福利和農場生產力。產品ChickenBoy是世界上第一台可懸掛天花板的機器人，透過多種感測器可監控肉雞的環境條件、健康以及設備運行狀況，並配有警報器通知管理者或獸醫。 5. FarrPro（美國） 　　FarrPro的Haven平台通過為仔豬創造舒適的微氣候環境來維持仔豬健康，進而達成降低仔豬受到擠壓致死的死亡率、節約能源並改善母豬福利的效果。 6. General Probiotics（美國） 　　General Probiotics使用先進的生物工程技術，利用合成生物學和人工智慧對益生菌進行精確的設計，可消除對動物的有害病原，減少對抗生素用藥的依賴與生產安全食品。 7. H2Oalert（荷蘭） 　　H2Oalert是針對乳牛和肉牛的即時水質控制管理系統，可以即時監測動物飲用水品質，並將水質數據藉由無線連接裝置傳輸與儲存，並提供反饋給管理者，幫助檢查供水系統是否發生污染或故障。 8. Hencol（瑞典） 　　Hencol憑藉其大數據和人工智慧，將畜牧業精準化推向新的高度，藉由RFID標籤掌握每隻牛的特殊資訊，配合自動秤重系統，每天都能幫管理者追蹤牛隻體重變化，管理者也會在動物生長產生偏差時收到警報，幫助優化農場管理決策，提早發現動物疾病、受傷或遺傳缺陷。 9. Jaguza Tech（烏干達） 　　Jaguza Tech使用IoT、感測器、數據科學和機器學習改善農場營運效率、生產力與永續性，可以用以檢測進食、飲水、休息、生育能力、溫度等數據，管理者無論到何處都能透過移動式裝置裡的應用程式追蹤飼養動物的狀況。 10. Moonsyst（匈牙利） 　　Moonsyst是針對乳牛智慧監控系統，藉由收集動物飲水、採食量、溫度、瘤胃pH值等參數，並透過雲端技術與機器學習運算幫助農民獲得掌握即時數據，以提高動物生產力並即時檢測疾病、壓力和體溫變化。 11. Nextbiotics（美國） 　　Nextbiotics正在開發一個生物技術平臺，目標是利用頂尖的合成生物學工具和噬菌體技術開發出只消滅病原細菌的方法，以應對抗生素耐藥性危機。公司的第一個產品是用於動物的飼料添加劑，可促進動物健康並顯著減少抗生素使用。 12. Roper（美國） 　　Roper通過太陽能耳標和GPS追蹤牛隻，能夠對牛隻的健康狀況與定位進行遠程監控，使生產者減少30％的管理時間，並提高動物的生產力和繁殖力，增進放牧的永續性，進行疾病預警和生育管理。【延伸閱讀】2019年後影響超市的六大趨勢 13. Simple Ag Solutions（美國） 　　Simple Ag Solutions是一家B2B的軟體服務公司，它的平台是專為畜禽生產商設計的，用於管理動物抗生素的使用，以優化動物福利並促進合乎法規的生產方式。

聯合國糧食及農業組織（FAO）在年初時曾警告，非洲之角的沙漠蝗蟲爆發可能會引發危機，因為成群的害蟲會在遷徙過程中殘害農作物。據統計，每年大約有1,800萬公頃的土地被蝗蟲和蚱蜢破壞，對農民生產力產生巨大影響。為了解決問題，英國林肯大學的研究團隊設計並建構了名為”MAESTRO”的應用程式，該應用程式可以透過智慧型手機的攝影鏡頭辨識蝗蟲和蚱蜢等害蟲，並記錄其GPS位置。【延伸閱讀】美國開發農業模型預測氣候變化對作物產量的影響 　　為建立新軟體，團隊蒐集了3500多張蝗蟲的圖像，以訓練程式背後的系統，同時還可以辨識各種地形和生長植物種類。目的是讓農民使用該應用程式來記錄蝗蟲的位置和數量，針對性的使用殺蟲劑，阻止蝗蟲群在其移動路徑中擴散和破壞農作物。 　　目前的監測技術只能依賴人工挖掘蟲卵進行實地調查，這些訊息僅有助於農民對蟲害做出中長期的決策，並可能延遲應對措施的實行。研究員表示下一步是開發雲端伺服器，並將應用程式數據上傳到伺服器上，以便可以即時辨識有害生物的位置。最終目標是幫助農民在蝗蟲飛上天遷徙之前查明並記錄在土地上的擴散情形，並預測昆蟲的數量和傳播路徑，迅速而準確地採取行動以保護農作物。 　　透過先進的電腦視覺技術(Computer Vision Technology)，開發人員期望該應用程式框架將來能夠被廣泛運用於其他領域，像是記錄關鍵的農作物病害，辨識植物病害的同時獲得防治專家的建議，或者用於國內和國際的生物調查，以數位的方式採集特定地區鳥類和野生動植物的數量和類型。

植物工廠Farminova是由從事食品儲存、加工和冷藏技術業務的Cantek集團營運，集團公司董事長Can Hakan Karaca在接受Demirören News Agency（DHA）採訪時表示，由於世界人口正迅速增加，且農業用地正逐漸縮小，使得如何提供健康、永續種植和穩定價格的食物來源變得至關重要，故而他們發起一項創新計劃，將預計投入250萬歐元進行研究與開發，以建立歐洲最大植物工廠。 　　Farminova可在沒有土壤和陽光的密閉區域種植作物，且可相較於一般耕種方式減少95％的灌溉用水量，並能於一年四季不間斷地進行生產，若種植作物需要使用農藥時亦不會造成自然環境與周邊生態之危害。而該植物工廠也將藉由人工智慧（AI）進行栽培管理，目前第一階段將開始進行生菜、芝麻菜、水芹、菠菜、百里香和羅勒等綠葉植物的生產，第二階段則以生產草莓和蘑菇為主，未來則將進行番茄、椒類和茄子等蔬菜作物生產。【延伸閱讀】微生物工廠於都市農業之相關應用 　　藉由此計畫項目的推動，未來將可能防止天然土地被轉化為農業用地，並能幫助作物於種植過程中不受天氣與陽光等外在環境因素影響，以及提供健康和穩定食物價格的保證。Farminova不僅是可用於生產無害且無添加化學物質的健康農產品，在植物種苗的生產與促進種子開裂方面更具良好效果。於藥妝品原料的供應方面，也能在短時間內生產出高品質且健康的產品。目前他們正努力於數個國家積極推廣，同時期望5年內可在世界各地設置100家植物工廠，以協助這些地區能夠利用最少的能源與勞動力即可進行高效率的作物生產。

CES是邁向世界的創新舞臺，屬於全球最大的資訊技術和家用電器展覽會，而在CES 2020當中，出現了許多花園，其中最大的花園便是由韓國的智慧農場公司n.thing推出。n.thing的執行長Kim Hye-yeon表示，若是客戶提出土地和銷售計畫，公司就能根據其需求提供針對作物和生長環境的解決方案。目前主要客戶都是需要種植大量植物的公司，使用了Plant Cube種植的蔬菜。 　　Planty Cube是一個模組化的垂直農場，形狀長得像貨櫃箱，能夠像樂高積木一樣進行拼接，減少安裝成本，客戶也能隨市場需求輕鬆擴大規模，在封閉且精確控制的環境中種植高品質蔬菜，並確保單位面積的產量比普通農田高出數十倍。而內部是由一排排架子組成的水耕系統，植栽架的寬度、長度和深度大約為2英寸，在播種後，電腦能監測植物健康並適當調整不同波長的LED光源、溫度和濕度來控制環境。 　　另外，使用感測器收集植物數據的Planty cube系統也可以通過智慧型手機進行控制，內部由 CUBE OS根據耕種數據自動運行，所有伺服器均通過網路連接進行管理，感測器也能通過物聯網可快速測量環境並回報環境變化。【延伸閱讀】捷運站裡有「地下農場」，效率比傳農快40倍！ 　　這樣的生長系統可以在許多不同的環境中使用，不受外在氣候條件影響，可幫助農民生產當地無法種植的植物，且因自動化程度高，可減少持續監控植物狀況的人力，有效降低垂直農業的進入門檻與人工經驗的偏差性。另外，顧客可掃描產品上的QR code檢視作物的生產過程，所生產的作物也因免除外在條件的汙染，可以不經洗滌直接食用，相較於傳統農業而言，這類準確控制資源投入的方式或許更加具有永續性。

在農業生產上，病蟲害、土壤養分失衡、土壤狀態惡化等情況會威脅作物產量及農民後續收益，因此需要透過輪作(或稱輪耕)進行改善。早期農民就已有使用田間輪作維持作物健康的習慣，但隨著世界人口不斷增加，現在的農業更需要解決糧食供應和病蟲害的雙重問題，化肥、農藥能幫助農民獲得高收益，但卻不具永續性。而輪作是一種永續農業的方式，故本次德國Max Planck Institute for Evolutionary Biology就開發整合生物演化論的計算模型，希望可藉由這項研究，配合其他更符合永續的農作方式（例如減少農藥用量和實行生物防治）提高農業效率。 　　在收穫季節，病原可能會入侵田間並損害農作物，進而降低預期產量。為了更了解輪作如何預防病蟲害，研究人員建立了一個基本模型，包含了不同季節的土壤品質、產量與農家現金收益，並考量在生態時間尺度上的演化動力學，用來探討最適合控制病原的農作物輪作策略。研究結果顯示，長期輪作的結果取決於收穫季節維持土壤品質和減緩病原進化的能力，且經過模擬，推行合理化的輪作雖無法完全防止農作物被感染，但可以有效延緩更高毒性病原的進化速度。【延伸閱讀】模擬結果揭示全球氣候變遷對全球香蕉產業的影響 　　這樣的模型研究結果雖然簡化了決策過程，但也提供新的方式綜合評估作物田間特徵、流行病學和病原進化等狀況，並與經濟收益連結，未來也可能將這樣的模型用在於其他特定作物的輪作模式探討，或是評估新型病蟲害控制技術的成效等。相關研究發表於<PLOS Computational Biology>

現代農業講求資源利用的效率，施用過量的化學肥料，未被作物吸收的養分可能透過揮發、脫氮作用、淋溶作用和徑流等引發環境問題。對作物進行肥料管理能夠有效避免養分逆境(nutrient stress)，使作物發揮最大的生產潛力，並確保環境永續。 　　在氮肥管理上，施用時機和用量是兩大關鍵要素，美國玉米帶的農民普遍會在春季和/或秋季施用大量氮肥，可能導致大雨過後，氮肥隨著雨水流出，反而造成作物生長後期的氮缺乏，後期追肥的時機與用量拿捏便顯得十分重要。過去已開發出數種檢測氮的方法，包含植株外觀檢查、組織分析和使用葉綠素儀分析等，但這些方法較需要豐富的判斷經驗，且難以進行大面積且長期的追蹤，部分研究人員就將希望放在遙測技術。此次伊利諾大學(University of Illinois)就測試了無人機(unmanned aerial vehicle，UAV)與立方衛星(CubeSat)應用於玉米田的監測潛力。 　　現有的衛星技術難以同時實現高空間分辨率和高拍攝頻率。而無人機可以即時檢測營養狀況，但只能於當地拍攝，兩者各有使用限制。CubeSat則填補了現有衛星技術與無人機之間的鴻溝，這種小型衛星的拍攝分辨率可以縮小到3公尺，且每隔幾天就會重新拍攝同一位置，目前約有100顆這類的小型衛星正在運行，故即時監測範圍可以比無人機更為廣闊。【延伸閱讀】美國使用光學遙測技術監測大豆的光合作用 　　因玉米葉綠素含量是氮含量的替代性指標，研究人員針對玉米葉綠素含量進行監測不同的氮肥施用量與施肥時間所導致的變化。結果發現，無論是無人機或是CubeSat都可以用於追蹤玉米的氮肥需求變化，且結果與葉片實際採樣的測量值非常相近。透過這樣的新興技術開發，能夠提供更好的肥料管理工具，幫助農民及早訂定肥料的施用決策，以更有效率的管理方式降低成本、增加產量，並促進農業環境永續。相關研究發表於< IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing>。

隨著氣候變遷對全世界的影響逐漸增加，開發能減少化石燃料排放或增加碳固定的方式已成為各地重要政策實行方向。因為樹木在光合作用過程中會將空氣中的碳固定於樹幹中，人工造林和促進現有森林恢復是強化陸地固碳和緩解氣候變遷的主要策略。物種豐富的天然林相較於樹種單一的短週期性的人工林具有更高的固碳優勢，但尚不清楚長期存在的（商業性或非商業性）人工林與天然林之間碳捕獲和儲存的速率差異。 　　哥倫比亞大學(Columbia University) 則針對印度西高止山脈的森林進行研究，當地有天然林和造林相關的保護法，禁止從保護區內的單一優勢人工林和天然林中提取木材。研究人員比較了這兩種森林分別在潮濕和乾燥氣候下，捕獲和儲存碳的能力。【延伸閱讀】符合永續性的固碳系統 　　研究發現，柚木（Tectona grandis）和桉樹（Eucalyptus spp.）人工林的碳儲存量比天然常綠林低30-50％，但與潮濕落葉林的差異不大。人工林在濕季的平均碳捕獲率比天然林高4-9％，但在2000-2018年的旱季，人工林的碳捕獲率卻低了29％。由以上結果顯示，即使在某些情形下人工林的碳捕獲速率可以與某些天然林媲美，但人工林仍無法達到天然林的長期穩定性，尤其是在乾旱和其他氣候擾動加劇的情況下。 　　許多國際活動包含Bonn Challenge和Paris Climate Accord都希望促進森林的覆蓋率，以緩和暖化危機。雖然印度政府已投入大量資源恢復天然林，但在2015年至2018年間重新造林的地區中，仍有一半以上是種植五種或少於五種樹種的人工林。在植樹造林計畫中只關注少數樹種可能更為容易，但若需要提高固碳效果，還是得要促進生物多樣性的保護。相關研究發表於<Environmental Research Letters>。

作為<Clean Energy for All Europeans>計畫的一部分，歐盟成員國修訂了《可再生能源指令(Renewable Energy Directive)》，以促進可再生能源的使用並幫助歐盟履行《巴黎協定(Paris Agreement)》所規定的義務。歐盟決定為交通運輸中的可再生能源設定14％的目標，其中3.5％應保留給先進生質燃料 (advanced biofuel)。【延伸閱讀】海藻能否能扮演提供永續性生物燃料的角色 　　葡萄牙國務卿JoséMendes於2018年12月在COP24上表示，應思考各種具永續性方法以降低交通運輸中的碳排放，包括使用生物燃料和電動汽車。另外，2019年葡萄牙政府也將生物燃料的使用量從7％強制性提高到10％。 　　在生物燃料方面，葡萄牙里斯本的公共運輸公司Carris與Prio（葡萄牙先進燃料和生物燃料商）合作展開Powered by Biodiesel計畫，此計畫旨在通過利用100％使用過的食用油（used cooking oils，UCO）促進葡萄牙首都的永續交通發展。第一階段於2018年7月開始，先以三輛公車進行試驗(路線從Serafina到Marquis of Pomba)，以生物燃料B100運行；第二階段則於12月開始，增加至六輛公車。 　　Prio執行董事Emanuel Proença表示：Prio透過特殊的開發與生產技術製造出了生物燃料B100，現在B100已應用於主要公共運輸路線。B100與柴油類似，但可減少83%的溫室氣體排放量，里斯本也因而獲得2020年歐洲綠色首都獎。Proença認為，透過此計畫，Carris能夠立即更換石化燃料，不需要再付出額外的資金改裝公車。 　　Prio從全國600個回收箱與歐洲其他地方收集UCO，且打算繼續發展收集網路。而這些UCO最終會送到葡萄牙Aveiro港口的工廠中，工廠每年可處理超過80,000,000 公升的UCO，這是現今最具有環境效益的液體燃料生產方法，對環境、能源轉型和歐盟整體經濟具有顯而易見的好處。 　　Carris總監JoãoVieira表示：我們希望了解客戶和其他城市利益相關者對此計畫有何反應，我們也已在第一階段解決了所有技術問題。在此之前，我們將對測試進行全面評估，以確定我們是否要招標購買這類燃料，以及是否要從這樣的測試計畫轉變為常規性的使用。

根據美國農業部的數據顯示，美國人丟棄高達40％的食物，每年價值約2,000億美元。基於環境永續發展與資源循環利用的理念，需要尋找其他方式處理被丟棄的食物。部分科學家則將目標放在生質能源的轉化，運用微生物的力量將食物殘渣(也就是生物質)轉化成氫氣、醇類或其他乾淨的燃料，燃燒後只會產生水和二氧化碳。透過這樣的方式，能促進丟棄食物的利用效率，燃燒生質能源也能避免釋放額外的二氧化碳到大氣當中，延緩溫室效應。 　　美國普渡大學（Purdue University）的研究人員則採用了一種簡單的新方法，可以幫助減少浪費的食物量，並提供另一種可再生的乾淨能源。這種新方法使用酵母菌分解食物殘渣以純化氫氣，以最少的預處理步驟重複使用食物垃圾。將食物絞碎後放入發酵反應槽中，再使用專門技術，大約經過18-24小時內就可產生氫氣，比起其他方法所需的時間要快得多；且與現有方法相比，從食物廢棄物中轉化氫氣的效率提高達20％-25％，並免除爆炸的風險。另外，此方法也易與太陽能技術結合，形成獨立的能量來源，供給農業和運輸業應用。【延伸閱讀】把水果副產物穿戴在身上的新利用方式 　　目前團隊正透過普渡研究基金會技術商業化辦公室(Purdue Research Foundation Office of Technology Commercialization)申請專利，雖然以這種生產再生性能源的方式能適當地利用即將被丟棄的廢棄物，但仍需盡量減少食物浪費，才是真正珍惜資源的最佳作法。