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趨勢快訊

2026/03/02
加拿大康考迪亞大學研究團隊比較三類土地治理模式在碳儲存與生物多樣性保護方面的成效。結果顯示,受政府計畫支持的原住民主導保育地,其碳存量流失幅度較低,生物多樣性亦維持穩定,整體表現與傳統保護區不相上下。
甘蔗成為航空減碳新解方
2026/02/28
甘蔗被認為是目前具潛力的大規模生質燃料作物之一。研究團隊利用生物工程技術,提高甘蔗可轉化為燃料的生物質比例,同時維持作物產量,為永續航空燃料發展提供具規模化潛力的原料選項。
乳牛排泄物變綠金:能源轉型潛力與侷限
2026/02/27
英國正將乳牛排泄物轉化為生質甲烷,作為低碳能源的新選項。然而受限於原料與設施條件,生質甲烷供應規模有限,應優先應用於高溫工業與航空燃料等難以電氣化的領域,以發揮最大減碳效益。
桃園農改場3款水稻品種 節水減碳省工各具特色
2026/02/26
桃園區農業改良場因應暖化及降雨不均趨勢,育成水稻品種「桃園5號」、「桃園6號」及「桃園7號」,分別具節水、減碳、省工特性,提供農民更具韌性、永續與安心栽培的新選擇。
讓作物開口說話:植物型生物感測系統強化田間偵測
2026/02/25
透過合成生物學技術,開發新的植物型生物感測系統,使其在接觸特定化學訊號時,會啟動花青素生合成路徑,產生肉眼或儀器辨識的色素變化,協助辨識極低濃度的化學暴露與環境壓力,為田間環境監測與智慧農業提供新工具。
結合合成生物學與代謝工程 提升微藻生產潛力
2026/02/24
研究團隊運用合成生物學與代謝工程,以基因編輯技術調整微藻細胞代謝路徑,將微藻轉化為可在地生產且具高度附加價值的生物資源。
新系統「Stomata in-Sight」即時觀測植物氣孔運作
2026/02/23
透過嚴格控制的環境,即時觀察氣孔的微小變化,並可同步測量葉片與空氣間二氧化碳吸收與水分散失量。了解氣孔數量與其運作方式如何影響光合作用與用水效率,可幫助培育耐旱作物,穩定農業生產。
農業副產物再利用 開啟永續農業新價值
2026/02/13
將甜菜渣、椰子纖維到蘿蔔葉等廚餘或農業副產物,轉化為作物防治、育苗介質與健康應用的新資源,促進永續農業發展。
雲林智慧農業救果園不再看天吃飯 無花果損失率降到5%
2026/02/12
因應極端氣候,雲林縣政府為降低農業損失,推動「智慧農業創新事業補助計畫」,協助農民從「看天吃飯」走向「精準管理」,斗六一處無花果園申請補助導入智慧天窗與智慧噴灌系統,將損失率降到5%以下,縣長張麗善今前往視察應用成果,並宣布補助計畫今年續辦,3月開放農民申請。
新型水稻品種在高溫低肥條件下展現穩定增產潛力
2026/02/11
開發在高溫與低施肥條件下仍能提高產量的水稻品種「北陸193號-MP3」,顯示其作為高產育種材料的潛力,為氣候變遷下的永續稻作提供關鍵技術基礎。
新型智慧預測系統協助果樹生產因應氣候變遷風險
2026/02/10
利用新型預測系統,提前預測氣候暖化相關災害風險,協助生產者適時採取對策,降低農業損失
了解飛蛾辨識蝙蝠攻擊訊號的方式,發展環境友善的害蟲防治技術
2026/02/09
了解夜行性飛蛾在黑夜中的存活方式,有助於發展仿生且減少農藥使用的害蟲防治技術
無人機與衛星影像整合應用於高密植橄欖園監測
2026/02/06
西班牙馬德里理工大學的研究團隊提出一套結合無人機與衛星影像的混合監測模式,整合無人機的高解析度影像與Sentinel-2衛星的長期監測資料,克服單一感測來源在解析度與觀測範圍上的限制,提升監測的準確性與時效性,為高密植橄欖園管理提供決策依據。
無人機投寄生蜂球防蟲害 效率提高6至10倍
2026/02/05
農業部花蓮區農業改良場與多個單位合作,開發「寄生蜂球」及「GPS定位無人機投放技術」,透過田間試驗顯示,相較於傳統人工方式,可大幅提升施作效率並降低人力負擔。
人工智慧模型TillerPET加速水稻分蘗性狀分析
2026/02/04
中國的研究團隊開發人工智慧模型TillerPET,用於水稻分蘗性狀的高通量表型分析,此模型可在田間環境中自動辨識並量化分蘗相關性狀,大幅降低人工量測的誤差與時間成本,為水稻育種提供更快速且一致的評估工具。
視覺化土壤數據 促進土壤管理決策
2026/02/03
澳洲國家科學機構與澳洲國家土壤資訊系統合作,開發線上視覺化工具ANSIS Visualizer,將複雜的土壤數據轉化為易懂的圖表,協助土地管理者與政策制定者有效掌握土壤狀況,進一步改善土地管理與永續性。
AI 看懂重複基因,為作物育種提供新方向
2026/02/02
美國冷泉港實驗室的研究團隊分析植物 CLE 基因家族的演化資料,並透過CRISPR基因編輯結果加以驗證,建立可辨識基因重複的 AI 模型。此方法有助於突破基因重複造成的育種瓶頸,加速培育韌性作物的進程。
智慧機器人結合AI技術提升番茄採收效率
2026/01/30
日本大阪市立大學的研究團隊開發智慧番茄採收機器人,結合影像辨識與人工智慧模型,使機器人能自主識別番茄成熟度及最佳採摘方向,並精準完成採收,大幅提高採收成功率,有助於緩解傳統人工採收面臨的勞力短缺與效率問題。

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