數據驅動的智慧農業突破—用積溫精準預測愛文芒果採收期

在農業生產中，產期預測不準一直是農民與業者的痛點，不僅影響農產品產量與品質，也讓農民難以取得市場議價主導權。凌聚農業攜手臺南區農業改良場，歷經三年試驗，以高經濟價值的愛文芒果為目標，透過「累積溫度」（積溫）模式，成功建立了愛文芒果從開花至成熟的預測模型，並於臺灣園藝學會發表研究成果。本文將分享研究過程、數據驗證的挑戰與突破，並探討如何將研究結果應用於智慧農業管理系統，幫助農友更準確掌握最佳採收時機。

資料科學讓農業管理更智慧

智慧農業不應止步於數據記錄，更應具備學習與預測能力，提供更高效的決策支持。經研究發現，「溫度」是影響植物生長的關鍵因素之一，全球農業界普遍認同「積溫」為預測作物產期的最佳方法之一。為建立本土實證案例，凌聚農業與農改場專家合作，以臺灣第三大高產值果樹——愛文芒果為研究對象，透過多年度數據收集與驗證，最終於2023年確認：「愛文芒果自始花至果實完熟的時間與積溫高度相關」，並在臺灣園藝學會發表海報論文。

愛文芒果的經濟價值與試驗背景

1. 實驗區間：2020-2023年。
2. 實驗地點：臺南區農業改良場內試驗園區。
3. 實驗作物：愛文芒果。(芒果在臺灣的果品類產值僅次於檳榔與鳳梨，而愛文芒果更是主要品種，全台種植面積超過7,800公頃。)

歷時三年克服挑戰，嚴謹的數據應證，逐步優化預測模型

由於國內過去缺乏相關研究，我們無法參考既有數據，只能透過長期數據的收集與交叉驗證來提升可靠性。透過第一年的分析結果驗證第二、三年度的採收期預測，發現結果趨勢一致，確立了積溫與採收期的關係。

在研究過程中，我們面臨了諸多挑戰，並逐步找出解決方案：

1. 果實易落問題：透過擴大樣品數量，確保獲取足夠的果實數據，以減少偏差。
2. 氣象數據缺漏：採用每小時氣溫記錄，並設法補足缺漏值，確保積溫計算準確。
3. 數據規律性分析：透過長期觀察芒果生長與氣溫的關聯性，建立多種計算模型，尋找最佳預測公式。

在三年的研究期間，我們透過農研單位的合作，收集並分析了來自上千個標識枝條的數據，最終篩選出超過300個有效果實數據，累積近萬筆資料。透過跨年度比對與驗算，最終建立了可靠的預測模型。

貼近農民需求，讓研究更務實

芒果樹(植株)全年的生育期大致可分為抽梢期、抽穗期、花穗生長開花期、著果期、果實發育期及果實成熟期等6個時期。為使得研究成果能符合農民的實務操作，因此在數據收集中納入以下關鍵因素：

1. 摘花處理：為因應調節產期的需求，部分農民會對果樹進行摘花處理，因此須納入影響變數。
2. 成熟期判定：內銷市場偏好在欉紅果實，而外銷市場則要求90%綠熟果實，因此研究必須涵蓋這兩種採收標準。

研究結果顯示，無論是否進行摘花處理，愛文芒果的採收高峰期與積溫高度相關，因而確定「積溫預測採收期的可行性」。

2023年數據顯示，由於乾旱影響，90%綠熟期的積溫延後至1586度才達採收標準，顯示水分供應對芒果生長的影響仍需進一步研究。然而，在欉紅果實的高峰期仍與預測結果相符，積溫約 1924度，顯示積溫模型在氣候變異下仍具預測價值。

展望未來：數位工具助力智慧農業

研究過程涉及大量數據分析，透過「智耕雲-智慧田間生產管理」數位工具的整合，未來農民只需在巡田時，於系統中記錄「始花日期」及「在欉紅日」，即可建立個人化的芒果採收預測模型，輕鬆掌握最佳採收時機。

氣候變遷對全球的影響日益加劇，這正是智慧農業發揮作用的最佳時機。本次積溫模型成功應用於愛文芒果的採收期預測，為智慧農業帶來新突破。未來，我們除了將研究成果應用於各年度的愛文芒果採收高峰期，不斷驗證、優化、並提升積溫模型準確度，更期待研究不同作物的積溫模式，並推動數據應用於農業生產管理，為農民帶來更精準的決策工具，提升農業產業的競爭力與永續發展可能性！

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