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📗 本月精選摘要

本月《農業科技新脈動》電子報內容概述 (以下內容由AI生成):

🌾 本期焦點趨勢|設施農業與永續生產

本月的研究全面勾勒出農業正在經歷一場「設施農業與永續生產」的轉變,無論是在城市植物工廠、節能溫室,或國家級糧食安全策略中,我們都能看見科技正扮演從輔助走向核心的角色,當氣候風險升高、土地持續緊縮,農業產業鏈已無法再依賴傳統模式,而是必須同時追求高效率、生產韌性與低碳永續,這也是本月研究最一致的訊號。

《垂直農業可以提高產量並減少環境影響》為例,新加坡與德國團隊指出,受控環境農業(CEA)不只提升蛋白質作物的單位生產力,更降低對土地與季節的依賴,使都市糧食生產具備更高穩定性,而在《綠色溫室可望提供更節能的生長動力(淨零農業)》中,歐洲跨國團隊透過實測驗證水循環與能源效率技術,證明溫室不只是生產設施,更是能被精準調控的低碳工程,同時,《智慧溫室改善英國的糧食安全》揭示英國在高度依賴進口的情況下,如何以高科技溫室作為提升自給力的關鍵解方,溫室技術不再只是「種得更好」,而是「供應鏈韌性的國安策略」。

農業正由「傳統模式」走向以科技為核心的「設施化與永續生產」,從植物工廠到智慧溫室,透過科技提升生產效率、穩定性與永續低碳能力,並成為國家糧食安全與供應鏈韌性的關鍵。

👉更多詳細內容請參閱<農業科技新脈動>

專家評析
科學家怎麼判斷基因編輯的食品安全?
科學家怎麼判斷基因編輯的食品安全?
基因編輯食品利用精準基因技術改良生物特性,提升農業永續與食品應用潛力。各國多採「終產品導向」管理,只要無外源基因,即不視為基改食品。政府正研擬監管制度,確保安全評估與民眾信任,讓基因編輯食品成為安心又健康的新選擇。
熱門議題
垂直農業可以提高產量並減少環境影響
垂直農業可以提高產量並減少環境影響
由新加坡TUMCREATE研究平台與慕尼黑工業大學(TUM)領導的跨國研究團隊針對垂直農業在提升糧食產量與降低環境影響方面的潛力進行全面探討。研究包括傳統作物、藻類、菇類、昆蟲、魚類和培養肉,並建立了一套量化評估受控環境農業(CEA)產量與環境影響的框架。團隊特別指出,垂直農業能在空間有限且氣候不穩定的都市環境中,實現高效且穩定的食物生產,為未來糧食安全提供重要補充。
將農業從碳源轉變為碳匯:碳封存潛力
將農業從碳源轉變為碳匯:碳封存潛力
國際應用系統分析研究所(IIASA)研究團隊探討了農業碳封存的潛力,旨在將農業從溫室氣體排放源轉變為碳匯。研究顯示,透過在農田中實施碳封存技術,可以有效減少全球暖化,並降低經濟層面的減排成本。根據研究結果,到2050年,這些農業操作能夠減少的溫室氣體排放量相當於植樹造林,特別是在撒哈拉以南非洲和南美洲等地區,農業碳封存不僅能有效減少溫室氣體排放,還能促進經濟增長,對於應對氣候變化具有重要意義。
有機肥料土壤可以儲存更多碳
有機肥料土壤可以儲存更多碳
美國堪薩斯州立大學的研究人員探討了不同農業實踐對土壤碳儲存的影響。研究顯示,施用有機肥料(如堆肥或糞肥)的土壤能比施用化學肥料或不施肥的土壤儲存更多碳,並且揭示了這些有機增強劑如何改善土壤健康和微生物多樣性。
利用有益微生物建構土壤碳匯與減少化肥
利用有益微生物建構土壤碳匯與減少化肥
昆士蘭大學與Loam Bio合作研究發現,內生真菌接種技術為農業帶來三重效益:顯著提升土壤碳封存、增加作物產量,並促進土壤再生。田間試驗證實,將特定真菌微生物接種於大豆種子後,植物根部會釋放富含碳的分泌物至土壤,有效將大氣二氧化碳固定於地底,同時改善土壤結構與養分吸收。這項創新技術不僅有助於減少化肥使用,更能強化農業系統的氣候韌性,為永續農業提供創新且實用的解決方案。
人工智慧幫助印度農場脫離困境
人工智慧幫助印度農場脫離困境
越來越多的印度農民開始採用AI技術,許多企業也開發出先進的AI應用系統,然而如何提升農民數位素養以及降低新興技術與設備的成本仍然是需要重視的問題。
遠端監測系統有助於提高生產力並減少農業碳排
遠端監測系統有助於提高生產力並減少農業碳排
巴西聖保羅州立大學以及聖保羅研究基金會為了解決傳統確認地下作物(例如:花生、馬鈴薯)成熟方式所造成的碳排放問題以及達到作物精準灌溉,利用遙測系統(無人機、衛星)、人工智慧以及結合農業機械上的感測器,開發出一套模型估算地下作物的產量與成熟度,藉以提升農業生產效率以及降低不必要的農業碳排,促進精準農業發展及環境永續。
用於農業生產和管理決策之生成式人工智慧
用於農業生產和管理決策之生成式人工智慧
美國德州農工大學AgriLife研究所與IBM合作開發利用生成式人工智慧的「土壤與水資源評估工具虛擬擴展助手」,協助使用者應對土壤侵蝕、污染控制、災害風險緩解等挑戰。
智慧育種為非洲畜牧業提高其生產力
智慧育種為非洲畜牧業提高其生產力
由國際畜牧研究機構與學術單位共同在非洲推動智慧育種,提供培訓、技術支援與數據分析,促進區域性育種計畫的協調與創新。探討非洲動物育種網路(AABNet)如何透過基因技術與協作機制,推動非洲畜牧業的轉型。
人工智慧網路預測農作物產量
人工智慧網路預測農作物產量
美國普渡大學的研究團隊開發的人工智慧(AI)模型,該模型能夠預測作物產量,特別是玉米的產量。研究人員利用遞歸神經網絡(RNN)來預測玉米產量,這一模型結合了遙測技術、環境數據和基因數據。該研究顯示,使用無人機和衛星進行的遙測數據收集可以顯著提高作物表型分析的效率,並減少人工勞動需求,這對於應對氣候變化及提高農業生產力具有重要意義。
使用深度學習模型中的機率密度注意力機制增強小麥穗計數和疾病檢測
使用深度學習模型中的機率密度注意力機制增強小麥穗計數和疾病檢測
中國農業大學研究團隊針對改善小麥穗計數和疾病檢測的精準度,利用深度學習模型中的機率密度注意力機制改善其準確度,模型針對任何干擾疾病檢測的複雜因素以及高密度區域進行特徵萃取,以密度損失函數提升檢測效能,透過多種模型比對與實證研究後,發現該模型與機制執行結果最為準確,同時提供精準農業的發展提供新方向與工具。
 

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