近日，中國熱科院南亞所休閒農業研究室在改性果膠基新型吸附劑材料領域取得新進展。該研究從改性果膠基新型吸附劑材料的合成、理化性質的分析、吸附重金屬鉛的作用效果和吸附機理等方面，系統全面闡述了新型果膠基吸附材料的應用場景及作用機制。該研究成果為果膠資源的綜合高效利用提供了新思路，也為綠色、新型高吸附性能的改性果膠基吸附劑的開發與應用提供了理論支撐。 　　工業生產排放的廢水中含有眾多重金屬元素，這些重金屬會在生物體中富集，並通過食物鏈進入人體，嚴重威脅著生態系統和公眾健康。重金屬鉛廣泛應用於工業生產，是污染最嚴重、對人體危害最大的元素之一，極具危害性和破壞性。近年來，生物吸附作為一種新興的重金屬處理方法，由於其適應性廣、選擇性高、操作性強、耐受性好，深受研究學者的關注。果膠來源豐富，綠色高效，不易產生二次污染，作為一種潛在的生物吸附材料對重金屬有良好的吸附能力，但因其機械強度低、分離困難、難以重複利用等缺點限制了其廣泛應用。研究團隊基於前期的研究基礎，製備了酰胺化度為48%的乙二胺改性果膠，並將其與海藻酸鈉復配，對納米級的四氧化三鐵進行包埋，使用二價鈣離子作為交聯劑，採用微膠囊造粒儀合成了一種新型的改性果膠基磁性微球。研究表明海藻酸鈉/四氧化三鐵的加入提高了微球的熱穩定性、機械強度、多孔吸附性能和耐酸性能，使微球更適合廢水處理。改性果膠基磁性微球對鉛離子的最大吸附量為175.19 mg/g，且經過10次吸附-解吸循環後，去除率仍保持在98.9%以上。使用外加磁場，可將微球較容易地從溶液中進行磁分離。這些結果表明，改性果膠基磁性微球是一種有廣泛應用前景的綠色可再生生物吸附劑，可用於去除廢水中的鉛離子。此外，該研究還對改性果膠基磁性微球吸附重金屬的吸附機理進行了初步探索，發現離子交換、金屬配位和物理吸附相結合的吸附機制是導致改性果膠基磁性微球具備良好的水淨化吸附性能的主要原因。 　　該研究成果以“Preparation of ethylenediamine-modified pectin/alginate/Fe3O4 microsphere and its efficient Pb2+ adsorption properties”為題發表於《International Journal of Biological Macromolecules》。中國熱科院南亞所李婭研究實習員為論文第一作者，杜麗清研究員為論文通訊作者。該研究得到了海南省自然科學基金項目（320QN320）、廣東省現代農業產業技術體系創新團隊建設項目（2022KJ116）等項目經費支持。【延伸閱讀】- 由植物原料加工製成的多孔吸附材料可吸附淨化水中的藥物污染

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

台茶24號「山蘊」為台灣原生山茶永康變種為材料，經過一系列試驗研究並篩選出優良的品系於2019年正式命名為台茶24號，更被稱為台灣茶界的櫻花鉤吻鮭。農業部茶及飲料作物改良場表示，山蘊除製成有青蕈鮮菇香味的綠茶及帶有杏仁咖啡香味的紅茶，更製造出咖啡因比現市售茶都低、風味獨特且甘甜不苦澀的山蘊烏龍茶。 　　茶改場指出，場方從2001年開始以台灣原生山茶永康變種為材料，經過一系列試驗研究並篩選出優良的品系，於2019年正式命名為台茶24號，商品名為「山蘊」。 　　台茶24號屬中葉種特性及帶有特殊的氣息，茶改場將其加工製成帶有青蕈鮮菇香味的綠茶及帶有杏仁咖啡香味的紅茶，茶湯滋味層次分明，與台灣特色茶極具差異化及獨特性。 　　茶改場說，2021年再利用茶樹成熟葉咖啡因含量較低的特性，運用關鍵製茶技術製成特殊風味的永康變種成熟葉茶。今年更推出優化製程的台灣原生山茶永康變種清香型烏龍茶製造技術，展現台灣山林的原生氣息。 　　茶改場長蘇宗振指出，為了讓山蘊的風味更多元，茶改場東部分場優化烏龍茶的加工製程，製造出清香型山蘊烏龍茶，入口前韻具有蕈菇風味，後韻轉為淡淡花香，滋味甘甜不苦澀，其香氣滋味與國內其他市售烏龍茶有所不同，且咖啡因含量低，非常適合對咖啡因敏感的消費者。 　　清香型山蘊烏龍茶製程採用比較重的萎凋及攪拌方式，在萎凋失重20至30%時，攪拌30分鐘的製程得以展現山蘊特點。經分析茶湯成分發現，咖啡因含量比金萱烏龍茶48.9至67.4%，總游離胺基酸含量是金萱烏龍茶的2.5至3.1倍。 　　茶改場說，由於該項優化製茶技術，產製風味獨特且甘甜不苦澀的山蘊烏龍茶極具市場潛力，未來在配合林下經濟的推動下，國內外商機無限。【延伸閱讀】- 遮光處理對茶葉咖啡因與EGCG含量之影響

利用根瘤菌共生，豆科植物可以不依賴氮生長，有些根瘤菌還具有將溫室氣體一氧化二氮(N2O)，團隊考量設備的尺寸和培養植物的方法，創造了植物培養設備「根際架構」(Rhizosphere Frame），是一種由透明壓克力製成的盒狀栽培裝置。即使將實驗室中已被證實具有高度共生能力的優良根瘤菌實際導入田間，也存在被原本棲息在田間的根瘤菌感染的風險，無法發揮出預期的共生能力，釐清優良菌和本土菌感染能力的差異並開發技術以提高感染力非常重要。一般而言，為了研究植物根和根瘤菌之間的相互作用，必須將根從土壤中挖出來，但挖掘會破壞根部周圍的土壤空間，使得很難比較和觀察根部發生的根瘤菌感染情況。 　　研究重點為了追蹤根瘤菌的感染，在不損害根瘤菌感染性的情況下引入了螢光蛋白基因，透過將根際和發出螢光的根瘤菌結合起來，團隊開發根際架構系統，希望能夠在不破壞土壤空間的情況下觀察根瘤菌共生。 　　研究結果利用Rhizosphere Frame系統成功觀察與追蹤兩種根瘤菌感染情況，顯示同一根瘤內同時存在兩種類型的根瘤菌。 　　研究成果已發表在科學期刊《植物研究期刊》，研究團隊成功追蹤和觀察土壤中根瘤菌。未來將利用此技術分析優勢菌與本土菌之間的感染競爭，從而闡明優勢菌在感染競爭中失敗的原因，並開發有效利用其共生能力的技術。【延伸閱讀】- 了解豆科植物如何為根瘤菌提供氧氣，為根瘤轉移至非豆科作物做準備

雜草與農作物爭奪有限的資源，由於除草劑的使用變得過度依賴雜草控制，抗除草劑雜草已經進化，並對環境、食品安全和人類健康構成越來越大的威脅，農業機械化研究的主要重點是提高作物產量，同時減少雜草侵擾，以無人機影像處理來調查田野中的雜草和其他不需要的植物，無人機具可大面積覆蓋速度和效率，且不會損壞土壤，利用人工智慧和機器學習，可以提高雜草檢測系統的準確性和效率，使其能夠更準確、更可靠地識別雜草種類。 　　研究重點使用兩種不同的基於CNN的預測訓練模型檢驗了HHO演算法提高雜草分類準確性的效果，最佳化演算法可用於調整預訓練模型中的超參數，以提高其在特定任務上的效能。超參數是在訓練開始之前設定的參數，無法從資料中學習。超參數的範例包括學習率、網路層數以及每層的大小。 　　研究結果具有最佳超參數集深度學習模型能夠對雜草收集的數據進行準確分類，精準度相當高，表明該模型有可能在廣泛的現實應用中發揮作用，測試不平衡複雜資料集上的泛化能力，實證結果提供宏觀準確度和加權準確度的訓練準確度評估。 　　研究成果已發表在MDPI應用科學期刊《智慧農業永續農業新發展》第13期，研究團隊所提出的方法優於現有的最佳化策略，檢測準確率達90%以上，所獲得的偵測精準度超過所有其他雜草偵測方法，未來的研究可能會在不同種植作物密度和不同農場條件下評估所提出的方法。【延伸閱讀】- 應用深度學習模型識別不同萵苣品種的氮營養含量

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

據估計，全球每年產生的咖啡渣總量為5400 萬公噸，是咖啡生產過程中產生最多的廢棄物。一般來說，大部分咖啡渣都會做為廢棄物被掩埋。澳洲皇家墨爾本理工大學的研究人員最近則發現了咖啡渣的一種實用用途：將其加入混凝土中。 　　由於其顆粒尺寸細小，咖啡渣已被提議作為土木和建築應用中的有用成分。因此，研究人員決定對此進行測試，首先從澳洲墨爾本各地的咖啡館收集咖啡渣，並將其乾燥以除去水分。然後在350°C (662°F) 或500°C (932°F)下加熱製造生物炭。研究採用十二種配方設計來比較未經處理的咖啡渣、350 °C加熱的咖啡渣和 500 °C加熱的咖啡渣對混凝土機械和微觀結構行為的影響。將不同的咖啡渣以 0%、5%、10%、15% 和 20% 的體積加入普通波特蘭水泥(又稱矽酸鹽水泥)中，作為細粒料(Aggregate)的替代品。水泥固化後，測試抗壓強度並使用X光繞射（XRD）和掃描式電子顯微鏡（SEM）進行分析。 　　試驗結果發現，在測試的所有複合材料中，用在350 °C下熱解的咖啡渣代替15% 細沙的混凝土複合材料可使材料性能得到顯著改善，其抗壓強度提高了29.3%。研究人員表示，雖然這項研究仍處於早期階段，但研究結果提供了一種創新方法，可以大大減少進入垃圾掩埋場的有機廢物數量，相當有應用潛力。鑑於咖啡的普遍存在，該技術有機會能應用於世界各地的建築，使高碳排的水泥產業有潛力為增加廢咖啡渣等有機廢物的回收做出重大貢獻。而除了節省垃圾掩埋場空間外，這項技術還能解決另一個環境問題：保護有限的自然資源。由於全球每年大約需要 400至500億公噸砂和礫石(sand and gravel)用於建築，過度開採砂石對環境與生態系統已產生巨大的負面影響。 　　未來研究人員計劃針對350°C加熱的咖啡生物炭進行長期機械和耐久性測試，以深入了解其在建築業的潛在應用，並持續探索使用不同熱解溫度對材料性能的影響。【延伸閱讀】- 加入生物炭的負碳環保混凝土

以建立循環型社會、維護生物多樣性保全 　　全球50億人口預計到2050年將面臨缺水問題，建構節水循環系統將是解決這項議題至關重要任務之一。另一方面，由於農藥與化學物質的使用，導致土壤和海洋污染，生態破壞與造成健康危害，如何維護與保全生物多樣性也正是當前挑戰。 　　對此，由倡議「2030環境宣言」實現零碳.循環型社會的日本知名大集團東急公司為首，與開發「複合發酵技術」的長大公司，以及管理東急集團既有淨化槽設備的東建產業三方共同攜手合作，以降低水資源使用、建立循環型社會和維護生物多樣性為目標，共同致力於東急集團旗下位於日本沖繩宮古島的熱帶果樹園「MaiPari」為示範園區，導入應用複合式發酵技術的節水循環系統於現場進行相關試驗。期盼這項研究有助於在2030年前達成整體企業包括子公司在內全面減少10%用水的願景。同時幫助解決宮古島用水問題。 　　關於本研究計畫，主要將熱帶果樹園MaiPari所排放的污水、污泥等「下水」，經由發酵設備的相關技術處理之後，產出符合環境標準的再生水。再將再生水作為「中水」用於園區內的廁所沖洗用水，這項措施預計能減少園區25%上水資源使用，有效實現水資源再生循環之效益。 　　其他，關於水凈化，在過去傳統方式是在既有的淨化槽處理後，進行氯消毒後浸透到地下。本研究計畫則不需使用氯消毒，而是利用複合發酵技術，將污水處理到再生水的標準。再生水的運用成效包括：在農業耕作上，可以製作成加速作物生長的液體肥料，畜牧業上，不僅可用於提升生長效率及除臭功能，更能達到改善海洋、河流和土壤等環境面的相關目標。 　　此外，蒐集檢測數據，確認再生水用於水質改善效果的同時，也逐步針對MaiPari周邊地區的植物進行灑水，調查農作物的生長情況，確認再生水是否能有中水以外的應用可能性。 　　期待透過本次水資源應用計畫，不僅對於宮古島，而是作為一個起始點，未來將逐步沿著日本鐵道東急線一步一步建構水資源循環平台，以解決日益嚴重的環境議題，邁向永續社會的願景。另外，從SDGs「不遺漏任何一個人」的觀點出發，東急集團表示也期待能夠經由污水排放問題的檢討，提供更有效的淨化系統，為解決全球水資源問題貢獻一份心力。【延伸閱讀】- 都市廢水回收再利用應用於農業作物生產

蕎麥是近年來秋裡作新興的輪替作物，除為糧食生產或同時也是良好蜜源綠肥植物，農業部苗栗區農業改良場研究證實，蕎麥花蜜源豐富可生產商品蜂蜜，蕎麥蜂蜜清除自由基抗氧化確效約為龍眼蜂蜜的6倍、荔枝蜂蜜的10倍，為機能性極強的新興特殊蜂蜜。 　　苗栗農改場呂秀英場長表示，天然蜂蜜成分有醣類、維生素B2與B6、礦物質及有機酸等營養元素，不但能補充人體所需營養，並有清除自由基與抑菌等機能性，是可入菜及百搭的四季美味食材。苗栗農改場研究團隊測試多種台灣特色蜂蜜，發現原本有獨特風味的蕎麥蜂蜜清除自由基抗氧化力遠高於龍眼蜂蜜與荔枝蜂蜜，並含有豐富的類黃酮與多酚類等植化素，其抑制金黃色葡萄球菌生長效果也媲美龍眼蜂蜜、荔枝蜂蜜及烏桕蜂蜜等商品蜂蜜。 　　她表示，蕎麥屬於耐旱作物，適合休耕期轉作，利於地力休養，又可抑制雜草生長。蕎麥含有維他命B1、B2及菸鹼酸等豐富的營養並含有保健血管的機能性的芸香苷，111年全台栽培面積約有720公頃，收成後可作蕎麥粉與蕎麥麵等加工品。 　　苗栗改良場藉由研究新發現，建議農民可利用冬季休耕期種植蕎麥，在播種後約25天開花，潔白爛漫的花海有如落雪，是網美拍照的絕佳背景，花期約維持一個月，大面積蕎麥花海頗具觀光遊憩價值。 　　而蕎麥盛花時花蜜豐富，是蜜蜂喜愛的蜜源植物，秋冬裡作種植約11月至12月開花，能幫助蜜蜂度過缺乏蜜源的冬季，泌蜜量多時甚至可採收商品蜂蜜，台灣目前栽培面積尚不足大量生產蕎麥蜂蜜，期能友善蜜蜂並生產高抗氧化特色蜂蜜，同時提供消費者遊憩場所及健康蕎麥產品，創造多贏的局面。【延伸閱讀】- 研究顯示種植覆蓋作物將有助於降低農民對除草劑之依賴

近年來深度學習在電腦視覺領域取得了突破，關於如何將其用於植物病害的早期診斷已有很多研究，深度學習適合以視覺診斷植物葉子和莖中疾病症狀，因為可以從圖像中擷取和學習高級特徵，儘管許多使用深度學習的基於視覺的植物病害識別高級研究正在進行中，但有些疾病在自然界中並不常見，因此很難從健康植物樣本中收集相同數量的數據。 　　研究重點透過一種圖對圖轉換數據增強方法，可以增加數量不足的病葉資料集的樣本多樣性，所提出的增強方法透過循環生成對抗網路在健康和患病葉子影像之間進行轉換，進一步利用注意力機制和明確指示葉子位置的二進位遮罩，注意力機制可以極大地提高所提出的植物葉子翻譯模型。 　　研究結果解決樣本少問題，增加罕見疾病樣本的多樣性，研究的主要內容是透過將常見的健康植物葉子圖像轉換為患病葉子圖像來解決植物疾病數據不平衡的問題，在增強資料集上訓練模型通常可以解決過度擬合問題並提高整體效能，經實證研究團隊提出之模型成功反映真實圖像清晰疾病特徵。 　　研究成果已發表在MDPI應用科學期刊《農業機器學習之應用》第13期，研究團隊提出植物病葉識別數劇增強模型成功清晰辨識植物疾病癥狀，可幫助未來進一步提高植物早期診斷，維持作物生產力做出貢獻。【延伸閱讀】- 應用深度學習模型識別不同萵苣品種的氮營養含量

在農業技術方面，柴油和化學肥料佔能源消耗的大部分；此外，化學肥料和農藥已被確定為最重要的碳排放來源，而收成時佔農業機械30%以上使用成本。減少燃料消耗、空氣污染、農民生產等相關成本可以透過聯合收割機的工作優化和正確操作來實現。2017年，全球農業部門產生的碳排放量為111億噸，其中立陶宛佔43萬噸。 　　研究重點透過軟管連接到排氣管。修改聯合收割機的速度、引擎負載係數後，評估不同的技術操作來評估聯合收割機廢氣的GWP，並確定其減排方法。研究團隊證實了遠端資訊數據和現場測試數據分析方法對於全面經濟和環境評估的好處。 　　研究結果根據2019年現場測試研究結果，GWP的絕對數值隨行駛速度相應增加，而每公里GWP則減少。當聯合收割機在田裡移動時，降低引擎轉速並提高行駛速度，即能降低碳排量。收穫期間的行駛速度、進給率和引擎負載是最重要的經濟和環境因素。 　　研究成果已發表在MDPI應用科學期刊《農業4.0》第18期，研究團隊提出了雙遠端資訊處理、現場測試資料分析方法，並幫助未來農民在使用農業機械碳排降低方法，可望未來農業領域更廣泛應用。【延伸閱讀】- 【減量】日本久保田農機將推出全球第一台氫氣燃料曳引機

中山大學機械與機電工程學系副教授林韋至團隊近日研發推出AI自動噴灑車，透過超寬頻定位技術，AI自動噴灑車可依設定的路線，自動行走噴灑，農民不出門就可遠端操控。 　　中山大學透過新聞稿表示，林韋至團隊長期關注農業問題，致力協助減輕勞動力負擔，AI自動噴灑車透過超寬頻定位技術（Ultra-Wideband）可自動行走噴灑。 　　林韋至表示，這款設備除可用於農地作業、填裝肥料或農藥噴灑，也能協助噴灑消毒藥水，預防登革熱等疾病防治，應用層面相當廣泛。此項機具發明更獲農業部農業科技司推薦，在2023台灣智慧農業週展示。 　　林韋至說，團隊了解農民噴灑作業的困擾，率先設計出第一代以遙控器操縱、農民跟在後面控制的農藥噴灑車，初步解決農民背負藥桶的身體負重問題；接著再開發配有攝影機的農藥噴灑車，以不織布線材在地上拉線標示定出噴灑範圍，路徑的長短大小依農地規劃，農民也不需跟在噴灑車後方，只要透過影像辨識循線完成噴灑作業即可，即可解除農民近距離暴露於農藥環境的風險。 　　新款AI自動噴灑車以超寬頻定位技術，抓取訊號後即可設定噴灑範圍及路徑，完全不需拉線。林韋至說，「人在家中坐，機器人會幫你做」，就像家中的掃地機器人在沒電時也會回去充電一樣，AI自動噴灑車如遇到噴灑物料用完時，也會返回補充藥劑。此外，新款AI自動噴灑車還能從斷點處接續噴灑，不會重複施藥，省時省事「如同開了地圖導航系統」，有助於農民紓解繁雜的農務。 　　研究團隊表示，由於定位精確度大為提升，卸除或增添部件後，也可加裝為其他功能模組；如加裝機械手臂後可協助農事摘採作業或搬運，未來應用層面廣泛。 　　中山大學表示，新款AI自動噴灑車在智慧農業週參展時，研究團隊中的外籍博士生也為來自國際人士、印度大學參訪團介紹，讓不少人對台灣智慧農業的創新科技留下深刻印象。【延伸閱讀】- 自動式噴霧機於大面積果園的應用

中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所多功能奈米材料及農業應用創新團隊通過奈米載體的精細結構調控，實現了農藥活性成分的智能響應釋放和多靶標害蟲的低劑量高效防治，揭示了奈米載體對藥物穩定和功效提升的作用機制，為多種蟲害的綠色、高效防控提供新思路。相關研究成果發表在頂刊《美國化學會納米雜誌（ACS Nano）》上。 　　溫度是影響農藥藥效發揮和害蟲防治效果的重要因素。該研究針對高溫時田間蟲口密度快速增長的特點，開發了一系列具有高度形變能力的溫度依賴型奈米凝膠載體，並構築了負載擬除蟲菊酯類殺蟲劑的皮克林乳液體系。該乳液體系具有彈性凝膠狀結構，由兩親性奈米載體替代傳統表面活性劑穩定水油界面，通過環境溫度變化對奈米載體的刺激，引發體系內部結構轉變，實現農藥有效成分的正溫度響應釋放。體系的藥物釋放特性與田間實際防控需求高度匹配，可對多種害蟲起到低劑量高效防治作用。該研究在降低農藥使用量和提高功效的同時，可降低其對非靶標水生生物的毒性，以及提高對施用者的安全性。【延伸閱讀】- 將植物病毒改造成益於作物生長的奈米級農業資材

根據世界自然基金會(WWF)與英國最大的零售商特易購（Tesco）於2021年所公佈的「Driven to Waste」報告書指出全球平均每年約有25億噸，近40%所栽培與生產出的糧食因諸多因素遭廢棄。而這項數據與2011年時聯合國糧食農技組織(FAO)所提出約13億噸數據高達兩倍的量。 　　加上，食物廢棄焚燒處理所產生大量二氧化碳，其溫室效應嚴重影響地球暖化，同樣由「Driven to Waste」報告書指出全球每年排出二氧化碳其中10%來自食物廢棄物處理。這項數據相當於美國與歐洲自動車一年間排出量的2倍。 　　糧食原為提供人們生存重要存在，然而損失與廢棄問題，不僅對環境帶來負面影響，嚴重衝擊全世界各種面向，為了減緩這項情況繼續惡化，各國積極提出相關解決之道，以下整理主要先進國現況與採取方式: 主要先進國現況與採取措施 美國 　　從美國國家環境保護局(EPA)於2018年公佈數據，由企業、家庭、政府機關每年所產生的食物損失與廢棄約達1億3萬噸。自2015年，美國農業部（USDA）和EPA跨部會已共同提出「2030年食物損失和廢棄減半」之目標後，加上公私部門聯手合作，截至2022年初共有42家企業參與並認同此項目標。 　　此外，美國的學校從幼稚園到高中義務提供營養午餐，其中特別設置「共享桌」機制，讓學生們彼此間可以分享較不喜歡的食物，避免食物浪費。 法國 　　根據法國環境能源管理局(ADEME)2016年發表的告報書指出法國的食物損失與廢棄量超過1千萬噸。2016年，法國頒布了全球第一訂定「食物廢棄處理法」，禁止店面規模達400平方公尺以上的超市丟棄未售出的食品。未售出的食品必須捐贈給慈善機構或重新用作飼料或肥料，違反者將處以罰款。 英國 　　截至2018 年，英國每年食物損失與廢棄量為950 萬噸。2017 年至2018 年間，非政府組織廢棄物與資源行動計畫（WRAP）和英國專研究零售業調查公司-IGD（食品流通協會）共同制定「減少食物損失導引圖」致力於2030 年減少一半食物浪費量。該導引圖雖為認同該目標的企業與WRAP一同設定各自目標值，但基本上共同目標2030 年將其自家企業食物損失減半。截至2022 年底已有351 個組織，包括業界團體、再分配組織、涉及廢棄物管理等公司參與。 日本 　　根據農林水產省所做調查2020年度日本一年食品損失量為522萬噸。為推估以來為最少量的一年。關於減少食物損失措施目前仍著實進行中，為了更增進該措施實現，日本分別以社會型和家庭型兩個面向解決。而在社會型方面，以「食品回收法」以及「食物損失削減促進法」兩大國家訂定法規為準則。特別在食品回收法方面，自2000年成立後則設定2030年減少至一半(273萬噸) 為目標。在家庭型方面，以個人為出發點，強調購買時不過度採購、料理時不過度煮食、外餐時不過度點餐，最重要莫過於「食用」。如此一來，讓佔據食物損失量一半以上的家庭與個人的領域能輕鬆執行的行動方案。   自2012年度至2020年度日本國內食品損失量推估表 出處：日本農林水產省 受到矚目的日本「MOTTAINAI（モッタイナイ）」文化 　　「MOTTAINAI（モッタイナイ）」一詞語源來自日本「不浪費」的意思。“MOTTAINAI”詞意不僅完全代表環境保護所倡議的Reduce, Reuse, Recycle三個重要詞彙，其同時也含括了對寶貴地球資源的尊重Respect一詞。國際間受到關注“MOTTAINAI”一詞由2004年獲得首屆環境領域諾貝爾和平獎的肯尼女性環保倡議家Wangari Maathai所創造。深受這句詞彙意涵感動的Wangari Maathai則以串聯世界“MOTTAINAI”作為口號大幅提倡。爾後，不管在美國紐約聯合國總部演講中再次被提及，或是印尼流行“MOTTAINAI舞”、越南舉辦“MOTTAINAI Festival”讓日本「不浪費」（モッタイナイ）一詞在國際間竄起。而隨著聯合國永續發展目標（SDGs）的日益重視，再一次掀起“MOTTAINAI”潮流，不僅以日本文化在國際間宣傳，同時也作為減少食物損失的關鍵詞而備受重視。【延伸閱讀】- 食品零廢棄! 日本知名零售商讓食品一點都不廢

農業光伏系統（Agricultural photovoltaics, AV，以下簡稱AV）起初於20世紀80年代提出，是指同時同地混合太陽能板發電和農業生產的系統，為農電共享的概念。在太陽能板下種植農作物，除了可以控制透射的光量和波長，剩餘的光源還可以用於能量生產；同時，當植物進行光合作用時蒸散的水分可以冷卻空氣，提高太陽能板的發電效率。然而，目前AV技術面臨的挑戰為如何最大化提高作物產量和太陽能發電，同時最大限度地減少植物因蒸散作用流失的水分，以減少灌溉需求。 　　在先前的研究中，太陽光可透過AV裝置傳輸特定波長的光，包含對能量生產有效的藍光，以及光合作用可利用的紅光，美國杜克大學(Duke University)的研究團隊=以此裝置為基礎，開發了一套數值模型，了解單一作物對不同光譜的反應，試圖找出農業光伏系統如何影響植物產出之地上生物量，並藉以估計農作物產量。 　　此模型考量了植物耐蔭性等變數，這些變數可能影響其在AV系統的生長情形，還考量了太陽能板下方的微氣候和光照，並假設作物依葉片面積大小獲取不同程度的光照資源、呼吸作用速率與植株大小成正比。研究結果顯示，AV栽培的候選作物需具有耐蔭性且葉片面積較大。透過AV系統降低空氣溫度並提高土壤濕度，使植物能將更多的碳分配給地上生物量，進而產生更大的葉片面積，顯示芝麻菜、綠葉甘藍和番茄等較大的葉類作物可能更適用於AV系統。未來將納入作物種植密度等因素，並將研究結果擴展到作物應用。【延伸閱讀】- 【減量】太陽能板如何改善農業、降低食品成本與減少排放