預測作物產量之永續農業新建模方法

　　預測農作物產量是現代農業的重大挑戰，特別是在環境條件波動的情況下。隨著對永續糧食生產的需求不斷增加，了解環境因素與作物生長之間複雜的相互作用變得越來越重要。
　　日本滋賀大學研究團隊採用了變係數功能回歸模型（VCFRM），利用FDA技術來調查環境因素（如溫度和太陽輻射）對作物產量的影響。針對草莓和番茄的產量數據進行分析，草莓數據來自於日本滋賀的溫室，而番茄數據則來自於兵庫的商業溫室，草莓的數據涵蓋了212天的每日產量，番茄則有1172天的每日產量記錄。使用FDA將每日作物產量作為響應變量，並將60天（草莓）和80天（番茄）內的環境因素作為預測變量進行回歸分析。使用VCFRM建立模型，以視覺化這些動態交互作用，確定環境因素對作物生長影響最顯著的關鍵時期。
　　研究發現特定時間段內較高的溫度（如收穫前30到60天）能夠正面影響產量，而在某些時期（如收穫前50到60天）則可能會有負面影響。太陽輻射在收穫前1到30天內對產量有正面影響，但在某些關鍵時期也會出現負面影響。團隊所提出的FDA基於模型能夠有效地預測作物產量，並提供了有關如何優化條件以達到最大產量的深入理解。

　　此項研究發表在2024年5月《Horticulture Research》期刊，此項研究貢獻在於對永續農業具有廣泛應用價值，特別是在植物工廠和溫室等受控環境中。FDA模型可以適應不同作物和環境設置，是一種多功能工具，有助於優化生產。更精確地管理環境變量，此方法可確保即使在挑戰性條件下也能實現穩定的產量和盈利。

【延伸閱讀】- 全球糧食供應現狀及臺灣的糧食安全政策