大旱來襲 農業氣象的big data在那裡?

今年天公不作美,10~12月雨量只有去年同期二到四成,經濟部旱災應變小組決定明年一期4.1萬公頃農地停灌,引發許多爭議。其實,兩年前上下游專訪中研院地科所研究員汪中和時,他已指出,最近30年,台灣的降雨量最高峰值是1951年到1980年的兩倍,乾旱卻也反覆出現,極端天氣已是吾人無可迴避的課題。

果不其然,今年又出現旱災,研究農業氣象的農委會農業試驗所研究員楊純明,擅長整合不同環境因子,分析作物生長情況,他認為,隨著氣候的快速變遷趨勢,農業和氣象彼此的關係越來越緊密,政府和國人應當更重視農業氣象,且整合散落在各地的相關基礎資料,如各縣市耕地面積、栽培作物、水文、氣象等,早日建立農業氣象的「big data」,透過資料整理、分析與套疊等,並考量農民習性和產銷市場等,規劃各地適合栽培的作物及氣象災害的因應措施。

建立big data,適時適地適種

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研究農業氣象的農委會農業試驗所研究員楊純明(攝影/林慧貞)

「big data」近年在台灣逐漸興起,可直翻為大數據、巨量數據,許多資料可能早已存在,卻散落在不同角落,「big data」的核心精神即是整合資料、分析詮釋。

楊純明說,以農業而言,中央每年有農業統計年報,各縣市也都掌握轄內可耕地面積、主要作物、產量、氣象災害等資料,農試所研究可耕地土壤已有3、40年,也長期進行農業氣象相關研究,加上其他政府單位的氣象及水資源資料,這些資料整合起來就是可供農業利用的大數據。

他舉例,要判斷一個地方適合種什麼,必須了解當地目前作物栽培的狀況和氣象,取得可耕地的土壤資料,了解土壤質地及水分涵養能力,調查當地可利用的灌溉水資源,以及過去30年、50年曾發生過的天然災害。

此外,要考量作物的經濟價值,分析市場供需,免得種出來價格不好,也別忘了評估農民有無種子(苗)與栽培能力,如果不會種,有沒有相關的技術輔導,透過套疊分析,提出建議栽培的作物,讓農民自己分析選擇,且不只是給個大方向,例如種水稻、花卉,而是真正找出作物類型。「重點是串聯各個部門,找出我們有什麼樣的栽培條件,強項、缺口在哪。」

今年台灣遇上10年來最大乾旱,楊純明認為,在氣候變遷情境下,台灣缺水頻率會越來越高,但政府可以趁此契機,開始建立農業big data,協助度過未來更多的乾旱及其他氣象災情,找出什麼地方適合休耕,什麼地方適合種綠肥,什麼地方適合轉作,適時適地適種。

台灣氣候變化1
百年來的溫度變化,牽動著降雨變化。台灣自1901至2010年溫度(紅色)及降雨量(藍色)長期變化趨勢圖;1950年之前為「暖化前」,1950年以後為「暖化後」。黑色虛線代表基準值(即1901到2010平均值:溫度=23.1度、雨量=1812.4mm),綠色箭頭表示乾旱發生時期,粗灰色線代表降雨強度自1980年以後突然躍升的態勢。(圖 / 汪中和提供)

數據當基底,種得更有效率

農業水佔國內用水7成,台灣大學及淡江大學曾研究,水稻灌溉水俱有補注地下水、調節氣溫的環境效益,不過楊純明認為,灌溉水必須用得更有效率, 「水稻生長最好狀態,如果只要100的水,給他120,它也不會長比較好,重點是怎麼找出水稻長得100%的條件。」因此big data更顯重要。

又舉例來說,台灣的水田湛水深度(「湛水」意指水稻浸泡在水中)大約為3~5公分,楊純明說,水有很高熱容量,可以調節溫度,若採增加湛水深度,寒流來襲時,水田溫度不會一下子從20度降到10度,而是慢慢降,若鋒面走得快,三天就過去了,稻田可能只降到15度,深水另有抗部分病蟲害、抗倒伏的功能。

不過楊純明研究發現,以2003年種植的台農67號品種為例,從一般的3~5公分湛水深度,慢慢增加,產量卻未有顯著差異,但湛水深度在30公分時,產量僅正常的65%~95%。

此外,農試所也曾研究,稻田的平整程度和用水量有顯著關聯。2006、2007年,農試所曾分別以霧峰本所和嘉義分所4個田區做試驗,其中一塊0.6公頃的水田,高低落差平均6公分,全區1.5公頃平均落差12公分;旱田區全區2公頃,落差達22公分,以雷射整平機整平,每200公尺高低差縮小到3公分,推估每公頃一次灌溉可減少300噸,全年可減少25%~30%的水量。

嘉南水利會則試驗,配合當地氣候的改變,延後一個月種稻,可以節省20%水量,產量還增加8%。

「水稻缺水時,生長首先下降,接下來是產量與品質,但節省下來的水量,或許可以拿去作效益更大的事。重點是要去思考,到底要省多少水?犧牲產量還是品質?可接受多少產量? 」楊純明認為,任何事都有利有弊,例如深水栽培,也要考量水源是否充足、田埂是否夠高、灌排系統是否配合得上等。另外,節水栽培的相關技術和知識,可以透過農民學院,推廣給想種稻的農民。

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水田長時間湛水,水高度控制是成長關鍵(攝影/Alittle)

農業氣象人才待補充

楊純明擅長「農業氣象」,其內涵也帶有big data整合、分析的核心精神,其實早在20世紀,日本、美國就開始積極發展與利用農業氣象科技,應用在農業氣象預報、分區栽培、氣象資源開發利用等等。

楊純明解釋,農業氣象是一種理論和實務兼具的科學,可分為巨觀(macro)和微觀(micro),前者如長期溫度、雨量、天氣系統,後者如農作物生長空間的氣象環境變化,譬如某個作物的高度是2或4公尺,在其周遭2或4公尺的範圍內,就是這個作物的微觀氣象(micro climate)。

農業氣象是一門整合應用的學門,包括「生物氣象」,探討農、林、漁、畜(牧)業如何被氣象影響;「設施農業微氣象」,近幾年很多農民投入設施農業,搭建網溫室,設施裡的微氣候調節也是農業氣象;「氣象災害防護」,如颱風、乾旱、高低溫等氣象災害及逆境的因應防護;又如「氣象資源開發、利用與管理」、「氣候變遷緩解與調適」等等,都是重要範疇。

楊純明說,台灣以往的農業氣象研究比較單點,這幾年漸漸強調面、一條龍式的整合型研究,105年起還有個氣象災害的大型整合計畫,串聯農委會、中央氣象局、行政院國家災害防救科技中心,結合基礎和應用,方向是正確的。

隨著氣候變遷,農業和氣象的關係將越來越緊密,不過楊純明說,國內有農業科系,也有氣象科系,卻沒有「農業氣象」系,且有興趣的人不多,可能只對其中一門學科有興趣,卻沒有跨領域的知識,未來政府應多重視人才培養。

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