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在不使用化學農藥的有機水稻種植中，除草所需的勞動力極大，花費的時間也較多，而雜草危害是減少水稻產量的主要因素，因此需要發展省時、省力的水稻種植技術，以及雜草控制技術。
本研究是發想自鴨稻共生農法，期望開發機器人可用於取代除草效果較不穩定的鴨，由有機稻米設計株式會社在2023年開發，並由井關農業機械株式會社推出水田自動除草機器人「Aigamo robo」。為了在未來快速普及使用，還需要累積氣候和田間條件下的示範場域實例，如具是否明確除草效果、對水稻產量的影響、行駛過程中出現的問題以及引進機器人的要求（如：田地面積、目標面積、目標雜草種類等）。
在全球碳循環中，土壤微生物對土壤碳固存的影響發揮關鍵的作用，該微生物群不僅可幫助植物吸收土壤養分、抵抗乾旱、疾病和病蟲害，影響土壤中碳的儲存和分解，以及影響碳儲存於土壤的時間和數量。然而，僅需一克的土壤就可鑑定出超過十億的微生物與數千個物種，大部分微生物尚未被研究過，過去開發的氣候模型僅涵蓋了極少數在實驗室研究中被鑑定確認的微生物種，因此該菌群無法在氣候模型中代表整體的微生物群而導致該模型預測氣候變化之準確率低。
美國能源部的勞倫斯柏克利國家實驗室(Lawrence Berkeley National Lab)研究團隊利用微生物基因體資訊建立新型的氣候模型，透過該模型可使研究人員深入瞭解土壤微生物的功能，以及能夠更好地瞭解土壤微生物如何有效地儲存植物根際部提供的碳源，進而減緩氣候變化的影響。
該研究團隊應用模型研究加州草原植物和微生物之間的交互作用，並重點分析根際部的微生物群，雖然該部位僅占土壤面積1-2%，但據估計該部位可儲存約30-40%的儲碳量，其他部分的碳則由根部釋放。另該團隊也開發了預測微生物功能的方法，並發現這些關鍵功能會影響微生物利用植物根際部提供碳源和營養素的速度。
模擬結果顯示，隨著植物生長和碳釋放，根際部的化學成分和微生物功能間之交互作用會對微生物生長產生不同的影響，亦顯示生長速率較慢的微生物於植物生長後期所釋放的碳之利用率高，而使該菌群能夠在土壤中儲存更多的碳。此外，該模型不僅改善了根際部和微生物間之交互作用模擬方式，並優化微生物影響全球碳循環變化之預測能力，提高氣候預測之準確性。
文章來源
<農業科技決策資訊平台>
