不再看天田!茶改場推 IoT+AI 茶園精準灌溉 大幅省水 茶葉更香更回甘
農業部茶及飲料作物改良場建構茶園精準灌溉決策模式,透過微氣象觀測站資料、蒸發散量(ET)指標與物聯網感測技術,開發「茶園精準滴灌參數模組」,並導入AI運算與雲端平台進行灌溉管理。研究顯示,精準滴灌可依降雨、土壤含水量與蒸散變化動態調控水量,在夏季與枯水期皆能提升茶芽數與茶菁產量,同時節省約13%至24%灌溉水量,並改善茶葉香氣、滋味與回甘度。
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RuBisCO(Ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase)是參與植物光合作用中不可或缺的羧化酵素,催化二氧化碳轉為葡萄糖;然而隨著溫度升高,此酵素與氧的結合率也會跟著提高,產生光呼吸反應(photorespiration),抵銷植物光合作用的效率,影響植物產量。
藍綠藻(Cyanobacteria)則發展出一種二氧化碳濃縮機制(CO2 concentrating mechanism,CCM),在由多面體蛋白質組成的腔室(Carboxysomes)中使用運送蛋白幫助碳酸氫根吸收並聚集於RuBisCO附近,提升光合作用效率,使藍綠藻得以繼續生存。多年來,生物學家嘗試要將此機制帶入植物中;然而,Carboxysomes需要約12種蛋白質互相協調表達才得以產生,並不容易將此機制轉移到植物細胞當中。
澳大利亞國立大學(Australian National University,ANU)則成功地在轉基因煙草葉綠體中產生簡化的carboxysomes,推測可以使植物生長和產量增加60%。若是可以應用於糧食作物如小麥、豇豆、木薯中,將有助於提升作物產量,滿足不斷增長的全球人口需求。【延伸閱讀】脈衝電場技術對於新鮮水果冰沙中的酵母菌和黴菌之生長影響
此研究只是突破性的第一步,未來還需要進行更加深入的研究以確認此機制於糧食作物的應用是否成功,相關計畫得到了Realizing Increased Photosynthetic Efficiency的資助,結果發表於<Nature Communications>。