主題專區- 農業科技新脈動

2026/07/01

英國愛丁堡大學（University of Edinburgh）研究團隊與英美多所研究機構合作開發PhenoAssistant，以大型語言模型（LLM）擔任管理者，建立可用自然語言操作的對話式多代理系統。PhenoAssistant可自動拆解植物表型分析任務並串接工具執行，整合植物專用視覺模型庫、資料分析與統計功能，並支援於缺乏適用模型時建立自動化訓練流程。研究結果顯示，此系統可協助使用者完成植物影像分析與資料處理工作，降低跨工具操作與植物表型分析的使用門檻。

國際

結合作物模擬與機器學習解析長期連作試驗中之水稻產量差距

2026/06/30

日本岐阜大學、國際稻米研究所（IRRI）與日本京都大學研究團隊，利用近50年的水稻連續栽培試驗資料，結合作物生長模型ORYZA v3與機器學習方法，分析不同季節下水稻產量差距的形成原因。研究結果顯示，乾季水稻實際產量可達潛在產量約六成以上，但雨季受病害逆境與品種老化影響，產量差距明顯擴大。研究亦指出，即使排除病害與品種老化等因素，熱帶雨季條件下水稻產量仍難達國際常用之80%潛在產量基準，顯示不同生產環境下可能需重新評估適用的產量基準。

國際

綠色畜牧：檳榔鞘廢棄物作為替代粗飼料之應用

2026/06/26

本研究以文獻回顧方式，評估檳榔鞘廢棄物（ASW）作為反芻動物飼料之可行性。ASW具高纖維特性，粗蛋白約3.5%、中性洗滌纖維（NDF）約71.3%，代謝能約7.52 MJ/kg，與稻草等傳統粗飼料相近。經適當處理後，可於全混合日糧（TMR）中添加10–15%，且不影響動物健康與生長表現。文獻顯示，ASW含適量酚類與單寧，有助於調節瘤胃發酵，並可能降低甲烷排放。整體而言，ASW可作為資源再利用途徑，並有助於降低飼料成本與農業廢棄物處理壓力。

國際

現代機器人尋水技術協助果園精準灌溉管理

2026/06/22

美國加州大學河濱分校（UCR）研究團隊利用移動式機器人量測土壤電導度（ECa），並結合埋設於地下的土壤濕度感測器資料，建立果園土壤含水量空間分布模型。研究結果顯示，此方法可提升土壤水分監測的空間解析度，協助農民掌握果園不同區域的水分狀態，作為精準灌溉管理的參考。

國際

開發適用於水稻等13種作物之土壤診斷AI系統

2026/06/10

日本農研機構（NARO）與日本土壤協會合作，開發可對應13種作物之土壤診斷人工智慧系統，以解決專家人力不足造成之診斷需求。該系統整合土壤化學性、物理性與營農資料，並採用LightGBM模型於有限資料條件下進行診斷與改善建議生成。驗證結果顯示，於13種作物中與專家判斷一致率達90%以上，可應用於提升土壤管理效率並支援永續農業發展。

國際

地下水位調控對北方泥炭農地碳匯功能之影響

2026/06/09

挪威生物經濟研究院（Norwegian Institute of Bioeconomy Research, NIBIO）研究團隊指出，當泥炭地地下水位維持於地表下25至50公分時，可有效降低微生物分解作用與二氧化碳排放；在北方高緯度地區，部分農地甚至可由碳排放源轉為淨吸收二氧化碳之碳匯。研究顯示，透過地下水位管理與耕作方式調整，有助提升泥炭農地之減碳潛力。

國際

長期監測顯示森林土壤甲烷吸收增加：降雨減少為關鍵驅動因子

2026/06/05

本研究以德國西南部13處森林土壤為對象，建立最長達24年之甲烷通量長期監測資料。結果顯示，森林土壤甲烷吸收量平均為1.40 ± 1.29 nmol m⁻² s⁻¹，且呈現約3%之年增趨勢。進一步分析指出，降雨量減少與土壤含水量下降可提升氣體擴散能力，促進甲烷進入土壤並被氧化，為影響甲烷吸收變化的關鍵驅動因子。

國際