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結合小農經驗與人工智慧將有助於提升玉米產量

2019/10/23 @國際

摘要

哥倫比亞國家穀物及豆類聯盟與國際熱帶農業研究中心的研究團隊委請農民蒐集氣象數據,並整合氣象站資訊、土壤肥力資訊等數據資訊,透過機器學習之分析與彙集專家建議,共同解決哥倫比亞玉米產區所面臨的氣候挑戰。

示意圖

結合小農經驗與人工智慧將有助於提升玉米產量

  南美哥倫比亞的玉米產區此時也正面臨強降雨次數過高與旱季時間過長等極端氣候的衝擊,該區玉米產量會因氣候的變化而產生最高達39%的差異。在面對全球氣候變遷的影響下,如何能保持產量穩定不變甚至成長,將是一般農民與科學家們設法共同解決的難題之一。

  為解決氣候變遷帶來產量減產的問題,哥倫比亞國家穀物及豆類聯盟(National Cereals and Legumes Federation,簡稱FENALCE)與國際熱帶農業研究中心(International Center for Tropical Agriculture,簡稱CIAT)的研究團隊共同制定一套氣象資訊蒐集系統。研究團隊在與農民的合作下,委由農民蒐集相關的氣象數據,在農民與當地專家的協助下,研究團隊採集多處土壤肥力資訊,並根據6個氣象站的資訊推估可能的種植及收穫時間,研究團隊利用蒐集來的土壤、天氣數據,透過機器學習(machine learning)的處理下,整合來自不同來源的資訊並分析結果。【延伸閱讀】世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費

  在機器學習的分析下,研究團隊可獲得在不同的氣候、土壤類型與農法等考量多種情境之下所能獲得的玉米產量。此外,同時也呈現影響收成時,可能面臨到的作物生長因子,如:施肥量、種子發芽率、地表逕流承載力等因子。

  除此之外,研究團隊匯集來自有經驗農民及專家學者等方面的建議,共同解決哥倫比亞玉米產區所面臨的氣候挑戰。歷經4年的研究後,研究團隊歸納出一套有系統的指導方針(guideline),部分玉米農在採納指導方針的建議事項進行田間作業後,因此獲得較往年平均3.5公噸/公頃高的玉米產量,在指導方針的建議下,玉米農因此獲得6公噸/公頃的玉米產量。

  該指導方針同時也提出包括節省肥料用量等具體節省花費的做法。此外,指導方針也提出在不同天氣形態下的不同避險策略,並強調如何在強降雨的氣候條件下減少負面衝擊。

  研究團隊也由藉由過去曾教導農民使用智慧型手機紀錄數據的經驗,計畫在未來規劃更完善的技術建設及部署,讓更多的農民可應用到衛星、無人機、感測器等設備。

  該研究由哥倫比亞農業及鄉村發展部(Colombian Ministry of Agriculture and Rural Development,簡稱MADR)、國際農業研究諮商組織(Consultative Group on International Agricultural Research,簡稱CGIAR)等單位資助。詳細研究成果已發表在<Global Food Security>。

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