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在日本健康意識提高等背景下，至2020年，食用大豆銷量為105萬噸/年，但日本大豆生產降低，單位面積產量停滯是原因之一，提高大豆產量是解決供需問題的重要課題，由於日本種植大豆水田多數排水不良，若加上降雨量少的季節，導致農民用水不足，而無法灌溉。所以NARO開發天氣數據與土壤數據庫之整合系統，嘗試以演算法推播警訊給農民，經由實驗多年明確可使產量提高、節省勞動力和降低乾旱風險等目的，為區域發展做出了農業數據運用和糧食穩定供應。
農業灌溉系統流程
農民可將耕作方式、苗期等輸入至農業灌溉系統，將數據整合至API平台從土壤及氣象情報中，經由數據演算，可提前9天得知乾旱風險值及估算土壤溼度範圍值，提醒農民適當灌溉的時間。
NARO開發許多農業系統，也逐漸將這些系統整合在API平台上，提供農業相關業者使用數據互聯，而農業灌溉系統將利用NARO累積的1公里網狀天氣數據截取與土壤數據，加上農民耕作方式增加等農場管理資訊，經由數據演算法，不但可提前9天得知乾旱天氣，還能精準估算土壤濕度，主動發出警報給農民，農民可藉由此系統，提前規劃灌溉時間，預計這將在乾旱季節減輕農民負擔。
農業灌溉系統估算土壤濕度
根據土壤數據，計算該土壤層植物用水量，包含降雨水量及排水量等數據進行估算。
研究結果現經由2019至2022年試驗，大豆平均產量成長10%，此系統可將乾旱風險可視化，研究成果預計未來將擴大範圍、地區運用，以及進行系統改進，期望更多地區農民可深入了解乾旱應對之重要性，扶植農民耕作及穩定農作物產量。
文章來源
<農業科技決策資訊平台>
