聖嬰現象數據可提前幫助預測可可樹的收成
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文章來源 : 農業科技決策資訊平台 2021-07-14
全球農業中有80％的土地面積為雨養農業（非人工灌溉），約佔總產量近60％。在這些地區中因天氣因素造成作物產量年度變化相當巨大，許多地方降雨數據缺失且變化極大，面對不確定的天氣模式，農民缺乏足夠的分析工具可用來做栽培管理決策，本研究利用現代資訊系統和分析方法試圖解決某些地區天氣資訊不足的問題。
世界各地許多地區天氣波動受聖嬰現象(ENSO)影響。聖嬰現象是指每隔數年（2-7年）發生在赤道東太平洋海水異常增溫、影響全球氣候的現象，常用來監測ENSO的指標為海洋聖嬰指數(ENSO OI)。本研究選在受ENSO影響的印度尼西亞(印尼)可可農場進行，研究人員使用了一種Bayesian Neural Networks (BNN)機器學習方法分析，此方法不需要當地的天氣記錄，只需要當地的農場類型、肥料施用和作物產量等相關生產數據。研究發現ENSO數據可預測75％產量變化，太平洋的海表溫度可以準確預測可可樹的收成，甚至在某些情況下，有可能在收穫前25個月就做出準確的預測。
摩洛哥非洲植物營養研究所（APNI）專家表示:「此研究成果代表可利用ENSO數據有效地替代當地天氣數據，可使用此方法研究其他與ENSO有關的農作物」。國際生物多樣性聯盟和國際熱帶農業中心（Alliance of Bioversity International and CIAT）的科學家James Cock表示：「這使我們能夠在農場增加不同的管理方式（例如:施肥），並有信心能建立有效管理制度，這是管理運籌學的整體轉變」。可可樹農民因此項研究對何時投資化肥充滿信心，因其投資損失通常發生在天氣評估錯誤的情況下，這可使這些弱勢群體減少投資損失。
儘管在沒有天氣數據的情況下，此方法可能會帶來更準確的農作物產量預測，但科學家（或農民）仍需準確地收集一些生產資訊，並共享數據進行分析，才能建立預測模型。APNI專家表示共享數據非常重要，強大的預測模型可以使農民和研究人員受益，並可促進進一步的合作。此研究對於農民、科學家和全球巧克力業者皆是有益，提前預測收穫規模可改變農場的投資管理決策、改善熱帶作物研究計劃並可降低巧克力產業風險和不確定性。【延伸閱讀】日本農民企圖心：運用數據改革農業！AI完美預測奇異果的產量與採收時間
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