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當寒暑成災(一):微氣候護農糧?

陳 慈忻
・2014/06/19 ・2822字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

USDA_and_UK-ADAS_textural_triangle
土壤粒徑分級中的USDA系統,將土壤由大至小分為砂粒(sand)、粉砂粒(silt)、黏土(clay)。/來源:wiki

中國文化大學依傍在大屯山群間,陳守泓教授坐在研究室,窗外就是紗帽山、七星山和大屯山,儘管如此,作為地理系新進老師的他並不清閒,每個星期要教授集水區分析、地理資訊系統應用、航測概論、環境永續發展、氣候學、土壤學等課程,他開玩笑的說,有點懷念以前在行政院農委會農業試驗所當助理研究員的日子,那時他專心一意的研究「作物生長環境要素」。從陳守泓的談吐與課表,散發著自然地理的魅力,本專題邀請陳守泓暢談氣象因素對農作物生長影響。
 
四季循環 作物需要面各種氣候挑戰
 
其實在糧食安全的主題下不會使用寒災、暑災等名詞,因氣象事件影響糧食作物生長的機制不只是在冬天和夏天,作物生長在一年四季不同的節氣會面臨到各種危機,從農委會出版的農業年報的天然災害分類來看,有雨害、風害、寒害、旱害,就農糧專家而言,這些氣象災害可以從一整年的氣候周期來看。

農業年報會提供每一年的災害及對應的災害損失的統計資料,不同天然災害對於不同種作物、不同地區造成的影響程度不同。以一年剛開頭因低溫而發生的「寒害」來說,就不會對已收割完的水稻造成損失,但是對一些熱帶的果樹就會造成影響,其影響又可分為即時性和延時性兩種。
 
例如蓮霧就是會受寒害即時性影響的果樹,儘管在中部地區蓮霧是夏季生產的水果,屏東縣因緯度較低而可以在冬天生產蓮霧,藉由季節錯開取得生產的優勢,但是寒流來的時候蓮霧就無法承受低溫而產生「裂果」的生理反應。另外一些春季開花、夏季結果的果樹,例如楊貴妃愛吃的荔枝,它的花會因為寒害而發生即時性的萎凋或開花時間延後的延時性影響。
 
「旱害」反而比較少發生在夏天,而是發生在梅雨季節,因為整個冬天都屬於雨量少的狀態下,梅雨要是來的晚或來的少,就會發生旱害,尤其是靠降雨而非灌溉系統的山坡地作物,例如春茶,農民一年就等這一批,如果因缺乏雨水而長不好,會造成嚴重的經濟損失;相反的如果梅雨來的太多,也會發生雨害。
 
最嚴重的「雨害」發生在夏季,不只是因為颱風豪雨的關係,同時也因為許多作物在這個季節收成,經濟損失特別大。受雨災影響最嚴重的作物是蔬菜,每到颱風過後蔬菜都特別貴,其實不是因為蔬菜本身被颱風吹倒,而是因為大雨後的菜葉類作物急需排水,依生理機制將氣孔打開後,剛好颱風過後出大太陽,使蔬菜容易萎凋、腐爛。在這種情形下,土質較疏鬆、排水性能較好的土壤,可以對雨災有較好的抵禦能力,但是排水性較好的土壤同時無法保持濕潤,面對旱害的調適能力則較差。
 
不過彰化、雲林一代會成為台灣重要的蔬菜栽培區不是沒有原因的,陳守泓指出,現今我們彰化、雲林所看到的菜園主要位於濁水溪新舊河道所沖積出的土地上。在土壤質地分類中,依粒徑大小分為砂(sand,粒徑大於0.05mm)、坋土(silt,粒徑介於0.002~0.05mm)、黏土(clay,粒徑小於0.002mm),由於濁水溪的沖積扇的土壤屬於砂質沖積土,含黏土成分最低,因此可以同時具砂質土壤的有排水性和粉砂質土壤的涵水力。因此許多農民會運用「客土」的方式,就是指挖適合種植作物的土壤來自己的農地用。
 
溫度:影響農作生長的重要環境因子
 
寒害時溫度急速降低會對作物產生影響,但是溫度降低的機制是什麼?一般溫度下降的機制包括「輻射冷卻」與「平流冷卻」兩種。尤其在春秋兩季,白天萬里晴空的狀況下,夜晚的地表溫度反而降低的更快,因為乾爽的天氣缺乏水氣這種重要的溫室氣體,留不住地表溫度,稱為輻射冷卻;但是導致寒害的降溫機制則是平流冷卻,因為在強烈大陸冷氣團入侵之下,大面積的冷空氣隨著高壓入境造成溫度下降,比起輻射冷卻只持續一個夜晚的影響更久,溫度下降的程度也更大。
 
不過,在一般氣象觀測站所量測之溫度無法作為參考,因為標準的測量規範,溫度計必須置於陽光曝曬不到的地方,然而作物大多直接曝曬在陽光之下,因此作物本身的溫度需要另外觀測。
 
科學上怎麼描述溫度對作物生長的影響?「積溫法」是衡量作物成熟的農業科學方法,其理論假設不考慮日照長度、光強度、 病蟲害、水分等情況下,超出生長基礎溫度的溫度(base temperature,即作物生長至少需要的溫度),與作物的生長速率為一直線的關係。例如水稻的基礎溫度是10度C,則當日最高溫度與最低溫度的平均,再減去基礎溫度,則是該日的「有效積溫」,透過實驗,從作物栽種到作物成熟期間,將每一日的有效積溫累加起來,可以量測出不同作物達到成熟期所需的總有效積溫,進而應用在作物的栽培管理上。
 
微氣候經營 保護作物度災
 
除了不同的氣象事件會導致各種農業災害外,同樣的氣象事件在同種作物上產生的效應,也可能因農民的栽培技術而產生差異,而每種農作物所生長的高度不同,實際影響作物生長狀況的不是氣象站位置所量測到的環境因子監測數據,而是實際在作物生長的垂直、水平範圍內的環境因子狀態,稱為作物生長的「微氣候」。
 
如果栽種密度過高,行株距過窄的情況下,會導致作物無法通風、產生悶熱,因微氣候狀態產生的後續影響包括不通風而授粉不易,或因溫度過高而熱死或衍生病害:例如水稻在夏天有可能產生稻熱病,除了種植過密導致溫度較高容易有稻熱病外,種植過密也會促使稻熱病在植株間傳播。此外,些微的溫差也會導致結果品質的差異,這些都是農民可能要負擔的經濟成本,要與經濟利益一起考量。
 
微氣候是可以經營的,常見的微氣候經營是用來管理作物裁培,譬如蓮霧栽培時,有時會看到農民將蓮霧果實包起來,是為了要「催花」,因為遮光可以促進花芽分化。
 
不過微氣候經營也可以應用在寒害的防範上,陳守泓做過一個葡萄抗寒的研究,儘管寒流來襲之下無法避免平流冷卻,但是可以在小範圍內經營相對溫暖微氣候。陳守泓帶著學生、助理在果園內燒好幾桶熱水,使得水氣增加的情況下能吸收更多的長波輻射,避免熱量散失,進而達到溫室效果。經過對照組的產量比較,證實這個措施是有效的寒害防範方式。
 
農民經年累月的經驗,有自己一套因應氣候的方式,然而某些風險仍不可避免地造成生計損失,如何降低農業風險,乃至於如何共同承擔農業風險,是當代公民值得關注的課題。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

 

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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陳 慈忻
55 篇文章 ・ 1 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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風力發電機使夜晚地表氣溫升高
陸子鈞
・2012/06/08 ・346字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

一項新的研究發現,風力發電大大地改變了當地的氣候,特別是夜間的溫度。德州中西部有著世界上最大的四座風力發電廠,科學家利用量測熱島效應( urban heat islands)的方法,檢視一萬平方公里的衛星影像後發現,從2003年到2011年的夏季,超過95%有風力發電機的區域較沒有的區域夜間地表溫度平均高出0.65°C。一般情況下,在夜間,越接近地表的空氣溫度較低,而風扇會攪動空氣,將上層較溫暖的空氣帶到地表。這項研究發表在《自然‧氣候變遷》(Nature Climate Change),是首次透過衛星發現氣溫上升的證據,而不是僅在電腦模擬。科學家強調,該地區暖化的成因很簡單,就是風力發電快速發展,若拆除風扇這效應則會消失。

資料來源:ScienceShot: Wind Farms Warm the Night [29 April 2012]

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陸子鈞
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Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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當寒暑成災(一):微氣候護農糧?
陳 慈忻
・2014/06/19 ・2822字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

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USDA_and_UK-ADAS_textural_triangle
土壤粒徑分級中的USDA系統,將土壤由大至小分為砂粒(sand)、粉砂粒(silt)、黏土(clay)。/來源:wiki

中國文化大學依傍在大屯山群間,陳守泓教授坐在研究室,窗外就是紗帽山、七星山和大屯山,儘管如此,作為地理系新進老師的他並不清閒,每個星期要教授集水區分析、地理資訊系統應用、航測概論、環境永續發展、氣候學、土壤學等課程,他開玩笑的說,有點懷念以前在行政院農委會農業試驗所當助理研究員的日子,那時他專心一意的研究「作物生長環境要素」。從陳守泓的談吐與課表,散發著自然地理的魅力,本專題邀請陳守泓暢談氣象因素對農作物生長影響。
 
四季循環 作物需要面各種氣候挑戰
 
其實在糧食安全的主題下不會使用寒災、暑災等名詞,因氣象事件影響糧食作物生長的機制不只是在冬天和夏天,作物生長在一年四季不同的節氣會面臨到各種危機,從農委會出版的農業年報的天然災害分類來看,有雨害、風害、寒害、旱害,就農糧專家而言,這些氣象災害可以從一整年的氣候周期來看。

農業年報會提供每一年的災害及對應的災害損失的統計資料,不同天然災害對於不同種作物、不同地區造成的影響程度不同。以一年剛開頭因低溫而發生的「寒害」來說,就不會對已收割完的水稻造成損失,但是對一些熱帶的果樹就會造成影響,其影響又可分為即時性和延時性兩種。
 
例如蓮霧就是會受寒害即時性影響的果樹,儘管在中部地區蓮霧是夏季生產的水果,屏東縣因緯度較低而可以在冬天生產蓮霧,藉由季節錯開取得生產的優勢,但是寒流來的時候蓮霧就無法承受低溫而產生「裂果」的生理反應。另外一些春季開花、夏季結果的果樹,例如楊貴妃愛吃的荔枝,它的花會因為寒害而發生即時性的萎凋或開花時間延後的延時性影響。
 
「旱害」反而比較少發生在夏天,而是發生在梅雨季節,因為整個冬天都屬於雨量少的狀態下,梅雨要是來的晚或來的少,就會發生旱害,尤其是靠降雨而非灌溉系統的山坡地作物,例如春茶,農民一年就等這一批,如果因缺乏雨水而長不好,會造成嚴重的經濟損失;相反的如果梅雨來的太多,也會發生雨害。
 
最嚴重的「雨害」發生在夏季,不只是因為颱風豪雨的關係,同時也因為許多作物在這個季節收成,經濟損失特別大。受雨災影響最嚴重的作物是蔬菜,每到颱風過後蔬菜都特別貴,其實不是因為蔬菜本身被颱風吹倒,而是因為大雨後的菜葉類作物急需排水,依生理機制將氣孔打開後,剛好颱風過後出大太陽,使蔬菜容易萎凋、腐爛。在這種情形下,土質較疏鬆、排水性能較好的土壤,可以對雨災有較好的抵禦能力,但是排水性較好的土壤同時無法保持濕潤,面對旱害的調適能力則較差。
 
不過彰化、雲林一代會成為台灣重要的蔬菜栽培區不是沒有原因的,陳守泓指出,現今我們彰化、雲林所看到的菜園主要位於濁水溪新舊河道所沖積出的土地上。在土壤質地分類中,依粒徑大小分為砂(sand,粒徑大於0.05mm)、坋土(silt,粒徑介於0.002~0.05mm)、黏土(clay,粒徑小於0.002mm),由於濁水溪的沖積扇的土壤屬於砂質沖積土,含黏土成分最低,因此可以同時具砂質土壤的有排水性和粉砂質土壤的涵水力。因此許多農民會運用「客土」的方式,就是指挖適合種植作物的土壤來自己的農地用。
 
溫度:影響農作生長的重要環境因子
 
寒害時溫度急速降低會對作物產生影響,但是溫度降低的機制是什麼?一般溫度下降的機制包括「輻射冷卻」與「平流冷卻」兩種。尤其在春秋兩季,白天萬里晴空的狀況下,夜晚的地表溫度反而降低的更快,因為乾爽的天氣缺乏水氣這種重要的溫室氣體,留不住地表溫度,稱為輻射冷卻;但是導致寒害的降溫機制則是平流冷卻,因為在強烈大陸冷氣團入侵之下,大面積的冷空氣隨著高壓入境造成溫度下降,比起輻射冷卻只持續一個夜晚的影響更久,溫度下降的程度也更大。
 
不過,在一般氣象觀測站所量測之溫度無法作為參考,因為標準的測量規範,溫度計必須置於陽光曝曬不到的地方,然而作物大多直接曝曬在陽光之下,因此作物本身的溫度需要另外觀測。
 
科學上怎麼描述溫度對作物生長的影響?「積溫法」是衡量作物成熟的農業科學方法,其理論假設不考慮日照長度、光強度、 病蟲害、水分等情況下,超出生長基礎溫度的溫度(base temperature,即作物生長至少需要的溫度),與作物的生長速率為一直線的關係。例如水稻的基礎溫度是10度C,則當日最高溫度與最低溫度的平均,再減去基礎溫度,則是該日的「有效積溫」,透過實驗,從作物栽種到作物成熟期間,將每一日的有效積溫累加起來,可以量測出不同作物達到成熟期所需的總有效積溫,進而應用在作物的栽培管理上。
 
微氣候經營 保護作物度災
 
除了不同的氣象事件會導致各種農業災害外,同樣的氣象事件在同種作物上產生的效應,也可能因農民的栽培技術而產生差異,而每種農作物所生長的高度不同,實際影響作物生長狀況的不是氣象站位置所量測到的環境因子監測數據,而是實際在作物生長的垂直、水平範圍內的環境因子狀態,稱為作物生長的「微氣候」。
 
如果栽種密度過高,行株距過窄的情況下,會導致作物無法通風、產生悶熱,因微氣候狀態產生的後續影響包括不通風而授粉不易,或因溫度過高而熱死或衍生病害:例如水稻在夏天有可能產生稻熱病,除了種植過密導致溫度較高容易有稻熱病外,種植過密也會促使稻熱病在植株間傳播。此外,些微的溫差也會導致結果品質的差異,這些都是農民可能要負擔的經濟成本,要與經濟利益一起考量。
 
微氣候是可以經營的,常見的微氣候經營是用來管理作物裁培,譬如蓮霧栽培時,有時會看到農民將蓮霧果實包起來,是為了要「催花」,因為遮光可以促進花芽分化。
 
不過微氣候經營也可以應用在寒害的防範上,陳守泓做過一個葡萄抗寒的研究,儘管寒流來襲之下無法避免平流冷卻,但是可以在小範圍內經營相對溫暖微氣候。陳守泓帶著學生、助理在果園內燒好幾桶熱水,使得水氣增加的情況下能吸收更多的長波輻射,避免熱量散失,進而達到溫室效果。經過對照組的產量比較,證實這個措施是有效的寒害防範方式。
 
農民經年累月的經驗,有自己一套因應氣候的方式,然而某些風險仍不可避免地造成生計損失,如何降低農業風險,乃至於如何共同承擔農業風險,是當代公民值得關注的課題。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

 

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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陳 慈忻
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在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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全球首座垂直森林施工中
thisbigcity城事
・2012/03/01 ・679字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 479 ・五年級

作者:Catherine de LangeGreen Futures

義大利米蘭天空中,很快將出現一片森林,目前正在興建的兩棟摩天大樓,即將成為全球第一座垂直森林,由建築師波埃里(Stefano Boeri)設計的Bosco Verticale雙樓斥資6500萬美元,完成後將設有豪華公寓,每間都設有寬廣陽台,可種植約900棵小樹及其他植物,總面積為一萬平方公尺。

除了為居民提供戶外綠色空間、讓城市獲得亟需的綠景,這項計畫應該還具備多項優點,例如:

  • 過濾污染
  • 吸收二氧化碳與粉塵粒子
  • 降低建築物噪音污染
  • 改善微氣候
  • 阻擋夏季太陽輻射,節省能源
  • 減少雨水溢流、避免水患

波埃里宣稱,這些設計成本所需只比一般高樓大廈增加5%。

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表面上看來,這項概念很簡單,隨著人口增加,世界需要更多住宅用地,綠地與其向外擴張,何不向上增生?愈來愈多人也都能接受這種想法,美國芝加哥與韓國水原都出現類似計畫。

美國耶魯大學「都市生態與設計實驗室」主任費爾森(Alexander Felson)亦認為,「確實可能有助改善微氣候與空氣粒子」,但提醒「建築物若要同時支撐樹木與濕土重量,整體興建所需能源」讓人對最終是否永續存疑,他主張採取較溫和的策略,著重於綠屋頂。

本文原載於獨立專業永續團體「未來論壇」雜誌《Green Future》及 ThisBigCity城事照片來源:Daniel Iodice

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thisbigcity城事
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《城事》為永續城市部落格,長期發掘關於建築、設計、文化、科技、運輸、單車的都市創新構想,曾數度獲獎。《城事》網羅世界各地城市生活作者,文章曾發表於Next American City、Planetizen、Sustainable Cities Collective、IBM Smarter Cities等網站。《城事》遍尋全球,在世界奮力邁向永續的時刻,呈現城市帶來的種種機會,力求保持樂觀,但不忘批判。

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當寒暑成災(一):微氣候護農糧?
陳 慈忻
・2014/06/19 ・2822字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

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本文由科技部補助,泛科學獨立製作

USDA_and_UK-ADAS_textural_triangle
土壤粒徑分級中的USDA系統,將土壤由大至小分為砂粒(sand)、粉砂粒(silt)、黏土(clay)。/來源:wiki

中國文化大學依傍在大屯山群間,陳守泓教授坐在研究室,窗外就是紗帽山、七星山和大屯山,儘管如此,作為地理系新進老師的他並不清閒,每個星期要教授集水區分析、地理資訊系統應用、航測概論、環境永續發展、氣候學、土壤學等課程,他開玩笑的說,有點懷念以前在行政院農委會農業試驗所當助理研究員的日子,那時他專心一意的研究「作物生長環境要素」。從陳守泓的談吐與課表,散發著自然地理的魅力,本專題邀請陳守泓暢談氣象因素對農作物生長影響。
 
四季循環 作物需要面各種氣候挑戰
 
其實在糧食安全的主題下不會使用寒災、暑災等名詞,因氣象事件影響糧食作物生長的機制不只是在冬天和夏天,作物生長在一年四季不同的節氣會面臨到各種危機,從農委會出版的農業年報的天然災害分類來看,有雨害、風害、寒害、旱害,就農糧專家而言,這些氣象災害可以從一整年的氣候周期來看。

農業年報會提供每一年的災害及對應的災害損失的統計資料,不同天然災害對於不同種作物、不同地區造成的影響程度不同。以一年剛開頭因低溫而發生的「寒害」來說,就不會對已收割完的水稻造成損失,但是對一些熱帶的果樹就會造成影響,其影響又可分為即時性和延時性兩種。
 
例如蓮霧就是會受寒害即時性影響的果樹,儘管在中部地區蓮霧是夏季生產的水果,屏東縣因緯度較低而可以在冬天生產蓮霧,藉由季節錯開取得生產的優勢,但是寒流來的時候蓮霧就無法承受低溫而產生「裂果」的生理反應。另外一些春季開花、夏季結果的果樹,例如楊貴妃愛吃的荔枝,它的花會因為寒害而發生即時性的萎凋或開花時間延後的延時性影響。
 
「旱害」反而比較少發生在夏天,而是發生在梅雨季節,因為整個冬天都屬於雨量少的狀態下,梅雨要是來的晚或來的少,就會發生旱害,尤其是靠降雨而非灌溉系統的山坡地作物,例如春茶,農民一年就等這一批,如果因缺乏雨水而長不好,會造成嚴重的經濟損失;相反的如果梅雨來的太多,也會發生雨害。
 
最嚴重的「雨害」發生在夏季,不只是因為颱風豪雨的關係,同時也因為許多作物在這個季節收成,經濟損失特別大。受雨災影響最嚴重的作物是蔬菜,每到颱風過後蔬菜都特別貴,其實不是因為蔬菜本身被颱風吹倒,而是因為大雨後的菜葉類作物急需排水,依生理機制將氣孔打開後,剛好颱風過後出大太陽,使蔬菜容易萎凋、腐爛。在這種情形下,土質較疏鬆、排水性能較好的土壤,可以對雨災有較好的抵禦能力,但是排水性較好的土壤同時無法保持濕潤,面對旱害的調適能力則較差。
 
不過彰化、雲林一代會成為台灣重要的蔬菜栽培區不是沒有原因的,陳守泓指出,現今我們彰化、雲林所看到的菜園主要位於濁水溪新舊河道所沖積出的土地上。在土壤質地分類中,依粒徑大小分為砂(sand,粒徑大於0.05mm)、坋土(silt,粒徑介於0.002~0.05mm)、黏土(clay,粒徑小於0.002mm),由於濁水溪的沖積扇的土壤屬於砂質沖積土,含黏土成分最低,因此可以同時具砂質土壤的有排水性和粉砂質土壤的涵水力。因此許多農民會運用「客土」的方式,就是指挖適合種植作物的土壤來自己的農地用。
 
溫度:影響農作生長的重要環境因子
 
寒害時溫度急速降低會對作物產生影響,但是溫度降低的機制是什麼?一般溫度下降的機制包括「輻射冷卻」與「平流冷卻」兩種。尤其在春秋兩季,白天萬里晴空的狀況下,夜晚的地表溫度反而降低的更快,因為乾爽的天氣缺乏水氣這種重要的溫室氣體,留不住地表溫度,稱為輻射冷卻;但是導致寒害的降溫機制則是平流冷卻,因為在強烈大陸冷氣團入侵之下,大面積的冷空氣隨著高壓入境造成溫度下降,比起輻射冷卻只持續一個夜晚的影響更久,溫度下降的程度也更大。
 
不過,在一般氣象觀測站所量測之溫度無法作為參考,因為標準的測量規範,溫度計必須置於陽光曝曬不到的地方,然而作物大多直接曝曬在陽光之下,因此作物本身的溫度需要另外觀測。
 
科學上怎麼描述溫度對作物生長的影響?「積溫法」是衡量作物成熟的農業科學方法,其理論假設不考慮日照長度、光強度、 病蟲害、水分等情況下,超出生長基礎溫度的溫度(base temperature,即作物生長至少需要的溫度),與作物的生長速率為一直線的關係。例如水稻的基礎溫度是10度C,則當日最高溫度與最低溫度的平均,再減去基礎溫度,則是該日的「有效積溫」,透過實驗,從作物栽種到作物成熟期間,將每一日的有效積溫累加起來,可以量測出不同作物達到成熟期所需的總有效積溫,進而應用在作物的栽培管理上。
 
微氣候經營 保護作物度災
 
除了不同的氣象事件會導致各種農業災害外,同樣的氣象事件在同種作物上產生的效應,也可能因農民的栽培技術而產生差異,而每種農作物所生長的高度不同,實際影響作物生長狀況的不是氣象站位置所量測到的環境因子監測數據,而是實際在作物生長的垂直、水平範圍內的環境因子狀態,稱為作物生長的「微氣候」。
 
如果栽種密度過高,行株距過窄的情況下,會導致作物無法通風、產生悶熱,因微氣候狀態產生的後續影響包括不通風而授粉不易,或因溫度過高而熱死或衍生病害:例如水稻在夏天有可能產生稻熱病,除了種植過密導致溫度較高容易有稻熱病外,種植過密也會促使稻熱病在植株間傳播。此外,些微的溫差也會導致結果品質的差異,這些都是農民可能要負擔的經濟成本,要與經濟利益一起考量。
 
微氣候是可以經營的,常見的微氣候經營是用來管理作物裁培,譬如蓮霧栽培時,有時會看到農民將蓮霧果實包起來,是為了要「催花」,因為遮光可以促進花芽分化。
 
不過微氣候經營也可以應用在寒害的防範上,陳守泓做過一個葡萄抗寒的研究,儘管寒流來襲之下無法避免平流冷卻,但是可以在小範圍內經營相對溫暖微氣候。陳守泓帶著學生、助理在果園內燒好幾桶熱水,使得水氣增加的情況下能吸收更多的長波輻射,避免熱量散失,進而達到溫室效果。經過對照組的產量比較,證實這個措施是有效的寒害防範方式。
 
農民經年累月的經驗,有自己一套因應氣候的方式,然而某些風險仍不可避免地造成生計損失,如何降低農業風險,乃至於如何共同承擔農業風險,是當代公民值得關注的課題。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

 

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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