Page 7 - 04.農業氣象資訊加值與災變天候調適

110年期中執行情形-預期關鍵成果(KR)

分項計畫部分:

預期關鍵成果(KR) 期中執行情形

OKR1: 1. 各作物專家根據各作物種類、種植期、栽培特性及未來情境變化研擬育種方向建
編撰氣候變遷下主要農產 議，包括逆境下產量、品質；依據未來氣候變遷情境、適栽區之變化，提出作物
業風險評估報告及建置 栽培制度及未來適栽區位(海拔、縣市、緯度等)調整建議；針對栽培期間可能因

調適策略資料庫，完成 氣候變遷所造成逆境，研擬田間栽培調適技術研究方向，如設施、藥劑使用、產
2030、2040及2050年三 期調節、授粉昆蟲及水分管理。
個評估點氣候情境分析 2. 為瞭解氣候變遷資訊如何應用於農業領域，本團隊進行專家訪 談蒐集各種作物
及關鍵作物之氣候變遷 對於氣候之生長栽培條件，上半年完成農作物專家訪談5場次，涵蓋 7大作物。
極端天氣事件機率與災
害風險地圖。

1. 完成臺灣測站第3與第4週均溫三分類機率預報之長期(1999~2019年)預報評估。
OKR2: 2. 完成格點化第3與第4週週均溫三分類機率預報系統之建置，並完成作業化流程。
產製逐日格點化氣象預報 以測站觀測資料對應災損事件的降雨強度與風速資料，完成推估各稻米災損鄉鎮
與客製化農業氣象產品 3. 的氣象因子對應資料表。
提供團隊研究運用及推 4. 已利用歷年稻米災損鄉鎮的氣象因子對應資料表，初步建立考量稻米生育期因素
廣利用。
的稻米易損性曲線。

1. 因應農業災害變作需求，安排人員輪值守視，提供每場可能致災天氣事件防科技
OKR3: 中心最新災害情資。上半年度共提供 6場災害事件之預警資訊於農委會作為研判
強化農業防災體系之農作 作業參考。

物早期預警系統、防災 2. 增加17個重要作物專區精緻化預報點，並完成氣象&農業防災APP查詢功能，與
技術研發、災害通報與 LINE之訊息推播機制之雛型規劃。
應變機制及勘災技術改 3. 完成建立荔枝花序深度學習訓練模型(U-Net)，能夠判別荔枝樹有無花序範圍。
進等作為。 建立番石榴落果深度學習訓練模型(YOLOV4)，能夠辨別樹上套袋番石榴與落果
番石榴，計算落果數量。 7