子計畫十：農業溫室氣體減量
主持人：林幸助
團隊成員：莊秉潔、賴美津、何瓊紋、邱志郁(中研院)、楊磊(中山)、袁中新(中山)
一、子計畫推動重點、成果與特色亮點
1. 各研究地區溫室氣體排放結果
1.1 溪口地區
比較慣行農法(CA)及永續農法(SA)之甲烷排放量(圖1)，在2016與2017第二期SA之甲烷通量在稻作期間普遍高於CA的趨勢，兩者通量最高分別為一肥，因為施肥與灌溉淹水產生厭氧環境使得甲烷生成，因此釋放的甲烷量也較多。在2018第一期至2020第一期稻作，CA 與SA的甲烷濃度與變化趨勢相似，甲烷通量皆偏低，僅在2018及2019第一期收割後至2018及2019第二期一肥前，有甲烷生成，原因可能為此段時間為夏季，高溫促使甲烷生成。整體而言，除了2017第二期，其他稻期的甲烷排放量，CA與SA類似。
CO2結果部分(圖2)，除了2018年第一期外，可以明顯看出不論是哪一個年度，皆有類似的二氧化碳濃度趨勢。圖中，負值代表水稻經光合作用固定二氧化碳的量，大於呼吸作用所排出的量，故環境中的二氧化碳濃度下降呈現負值。水稻插秧到第一次追肥時期，因植株尚小，經光合作用後可固定的碳量因此較少。第二次追肥到穗肥時期，植株快速長大，故在施加完穗肥後，二氧化碳通量數值趨近於零，因水稻快速成長抽高並分蘗，植株進行光合作用，空氣中的二氧化碳濃度為負值，顯示有二氧化碳經光合作用被固定。最後在收割前，由於田間要提早將水放乾，讓土壤硬化為收割進行準備，會有大量的二氧化碳由土壤中溢出，故所測到的二氧化碳濃度皆為正值，同時收割前的水稻大部分葉子已枯黃，可行光合作用的植株所剩不多，二氧化碳被固定的量相對地少。比較CA及SA，CA的二氧化碳的通量大致比SA高。
圖1、溪口水稻田2016第二期-2020第一期甲烷排放通量(A：插秧，B：一肥，C：二肥，D：穗肥，E：收割前，F：收割後)
圖2、溪口水稻田2016第二期-2020第一期二氧化碳排放通量(A：插秧，B：一肥，C：二肥，D：穗肥，E：收割前，F：收割後)
高雄屏東四個區域：旗山，美濃，大寮，萬丹，礁溪，四個區域的甲烷排放趨勢雖不盡相同(圖3)，但四個地點在一肥期間，甲烷的排放量皆有一個峰值，與溪口類似。除了萬丹，其他三個區域，甲烷通量在CA較SA高。
四個區域的二氧化碳通量趨勢與峰值出現時期在慣行與永續亦不相同(圖4)，在大部分耕種時期，慣行農法大於永續農法。
圖3、高屏地區水稻田2020年第一期甲烷排放通量
圖4、高屏地區水稻田2020年第一期二氧化碳排放通量
本研究地點一個稻期的甲烷與二氧化碳總排放量分別約為32 ~ 2642 kg CH4 ha-1與-20455 ~ 35586 kg CO2 ha-1，顯示甲烷與二氧化碳總通量與其他主要稻米生產國類似(表1)。
表1、與其他區域之水稻田甲烷與二氧化碳排放比較
1.3環境因子對溫室氣體排放影響根據先前研究(Le mer and Roger, 2001; Fang et al., 2019; Li et al., 2004)，環境因子包含土壤物理化學特性，例如：土壤含水量、氧化還原電位、土壤質地、土壤溫度…等因素皆會影響溫室氣體排放的量與濃度。為了評估環境因子與溫室氣體的關係，本研究監測溫室氣體的排放，亦收集土壤樣本，並分析土壤有機質、土壤含水量、土壤密度，與現地量測環境因子，包含土壤溫度及水稻田淹水高度。由於二氧化碳與甲烷排放通量兩組數據，皆非常態分布，故使用無母數統計分析。溪口地區為長期監測(2016第一期至2020第一期)，有4年的數據，因此使用決策樹分析，探討環境 因子對溫室氣體排放的影響；而高屏地區僅有一期的數據，故僅使用Spearman’s rank correlation coefficient分析。
根據決策樹結果顯示(圖5、6)，在溪口地區的慣行與永續農田，影響甲烷排放最重要的兩個因子為土壤溫度與含水量；影響二氧化碳排放的是土壤含水量與有機質。土壤溫度與甲烷、二氧化碳呈顯著正相關(p-value<0.05)；含水量與甲烷成顯著正相關，與二氧化碳呈顯著負相關(p-value<0.05) (圖5、6)。在高屏地區，環境因子對溫室氣體排放的影響類似(表2)。
根據先前研究(Haque et al., 2016; Tariq et al., 2018)，在稻作期間排水，會增加二氧化碳的溢散，本研究顯示有類似的趨勢。甲烷排放濃度與土壤溫度、土壤含水量有顯著性正相關，而與淹水高度、土壤有機質、密度無顯著性相關(圖7、8)。土壤溫度會影響甲烷及二氧化碳排放，溫度越高排放越多，此發現與前人研究(Le Mer et al., 2001; Swain et al., 2018)一致。而土壤含水量越高，代表土壤呈厭氧狀態，會促使甲烷產生菌(methanogens)產生作用，因此會有較多的甲烷排放(Le Mer et al., 2001; Giltrap et al., 2010)。
圖5、決策樹模型-環境因子對溪口水稻田甲烷排放的影響：(a) CA, (b) SA
圖6、決策樹模型-環境因子對溪口水稻田二氧化碳排放的影響：(a) CA, (b) SA
圖7、溪口水稻田土壤溫度對(a)甲烷，(b)二氧化碳的影響
圖8、溪口稻田土壤含水量對(a)甲烷，(b)二氧化碳的影響
表2、高屏地區環境因子與二氧化碳及甲烷之Spearman’s rank correlation coefficient結果
本計畫主要分析不同農法及耕作時期對水稻田微生物相的影響，亦即慣行農法(conventional agriculture)與對生態友善的永續農法w(sustainable agriculture)兩種水稻田之間古菌與細菌菌相的差異。109年度調查樣區為高雄屏東地區的水稻田，其中古菌族群僅占細菌與古菌全部的0.5-5%，主要的古菌為深古菌門(Bathyarchaeota)，廣古菌門(Euryarchaeota)次之(圖9)。細菌部分，以變形菌門(Proteobacteria, 26-48%)、酸桿菌門(Acidobacteria, 8-29%)、綠彎菌門(Chloroflexi, 4-17%)、擬桿菌門(Bacteroidetes, 4-12%)為主(圖10)。
宜蘭區域四個鄉鎮的慣行田與永續田微生物相分析結果顯示，特殊的是有一群未知的古菌族群(Archaea_unclassified)占了細菌與古菌全部的26.4-32.1%；相較嘉義溪口長期生態研究田全部古菌佔5.6-15.5%的比例相差甚多。此外，宜蘭區水稻田的深古菌門與甲烷微菌綱相較於苑裡與溪口慣行田與永續田減少許多。細菌部分，則同樣是以變形菌門、硝化螺旋菌門、酸桿菌門、擬桿菌門以及疣微菌門等為主要的族群。
綜合以上的古菌與細菌相分析結果，慣行田、永續田與控制組的微生物相，並無明顯的差異。本計畫自 2017 年到2020年間分別完成台灣苗栗苑裡、嘉義溪口、宜蘭和高雄屏東水稻田微生物菌相的調查，結果顯示四個樣區的慣行田與永續田之間的古菌與細菌菌相組成並沒有明顯的分群，也就是氮肥量的差異並沒有造成慣行田與永續田之間微生物相的明顯差異。但不同地理位置的樣區水稻田菌相卻有明顯的差異。推測可能是地理位置、氣候、稻米品種、肥料種類或灌溉水的來源等因素造成的差異。
圖9、高雄屏東地區水稻田中之古菌(archaea)在門(phylum)的的組成比例比較圖。CS代表旗山樣區、MN代表美濃樣區、DL代表大寮樣區以及WD代表萬丹樣區。CA為慣行農法水稻田，SA為永續農法水稻田。
圖10、高雄屏東地區水稻田中之細菌(bacteria)在門(phylum)的的組成比例比較圖。CS代表旗山樣區、MN代表美濃樣區、DL代表大寮樣區以及WD代表萬丹樣區。CA為慣行農法水稻田，SA為永續農法水稻田。
圖10、高雄屏東地區水稻田中之細菌(bacteria)在門(phylum)的的組成比例比較圖。CS代表旗山樣區、MN代表美濃樣區、DL代表大寮樣區以及WD代表萬丹樣區。CA為慣行農法水稻田，SA為永續農法水稻田。
目前在科技部計畫及國家高速網路與計算中心的支持下，建構了全台目前最高解析度1 km的windy網頁「pm25.colife」(https://pm25.colife.org.tw)，由中興大學莊秉潔教授、中央氣象局陳建河技正、中央大學鄭芳怡教授所開發維護，提供未來四天的空污預報及全台1 km解析度之風場及雨量場之模擬結果，如圖11。可使用網站提供的互動工具切換不同的資料時間和顯示圖層，快速掌握台灣各地的空品變化。希冀未來環保署能有機會一同協助支持此網站之運作。
圖11、全台目前最高解析度1 km的windy網頁「pm25.colife」，提供未來四天的空污預報及全台1 km解析度之風場及雨量場之模擬結果
已建置台灣地區氣象、風力發電與太陽能發電等歷史與即時資料庫，資料庫亦已架設位於國家高速網路與計算中心的電腦中，分別收集觀測與預報資料，這些資料可進行整合再生能源系統(太陽光電/風力)數據與準確的短、中、長期發電預測，希望可在綠能領域中在發揮最大成效，提供國內外各界推動發展風力發電與太陽能發電之必要參考資訊。
比對2019年11月海洋竹南站之風速預報與風力發電量預測，初步研究結果顯示氣象模式與風力與太陽發電效率有高度的相關性，如圖12，結果顯示11月就有8次發電量從0 %升至100 %，或100 %降至0 %之情況很常發生，如此若預報風電驟降期間之風力發電是否不要併網較好？若以電網安全之角度，若這段時間捨棄風力發電來製氫，氫能成本就很低，再將氫氣混入天然氣中作於天然氣機組的燃料。如此可以節省天然氣機組的燃料成本。此外，目前海峽之風場超過13 m/s，多在20‐35 %間，非常浪費海峽高風速之風場特性。另發電量與風速成三次方正比，如風機設計可調高額定風速，風機高度在不改變的條件下，發電量可增加許多，即成本增加一點，但發電量可大增。也因此，本計劃亦可協助風場業者與風機製造商談，建議風機之額定風速要儘量調高到15 m/s 甚至更高。此外，亦提供每日氣象模式與風力與太陽發電預測相關數據，做為有能源配比需求之政府或相關民間單位參考。
圖12、2019年11月海洋竹南站之風速預報與風力發電量預測
圖13、Siemens SG 14-222 DD (hub height 120m) Probability(%) for MSM(left) and CMAQ(right) from September 2019 to August 2020
圖14、The ETOPO1 ocean depths(m) (left) and Siemens SG 14-222 DD (hub height 120m) Capacity Factor(%) for MSM (middle) and CMAQ (right) from September 2019 to August 2020.
二、產學合作面向推動重點、成果與特色亮點：
規劃持續調查台灣北中南大尺度區域水稻田的溫室氣體排放量、環境因子以及微生物多樣性與組成，累積足夠數據的研究成果，可提供水稻或是各類農作物生產、環境因子與農業溫室氣體排放之間很重要的農業升級的科學研究基石。
三、國際錄結面向推動重點、成果與特色亮點：
已獲得科技部”臺灣-愛沙尼亞(MOST-ETAg)雙邊合作計畫人員交流互訪計畫”，愛沙尼亞Dr. Kuno Kasak研究團隊，對於研究濕地溫室氣體之相關微生物，也有相當豐富的研究成果，且發表於Nature communication (Pärn, et al., 2018)以及Agricultural and Forest Meteorology (Hemes et al., 2019)等知名科學期刊，經由此國際交流，將有助於探討與臺灣紅樹林溫室氣體排放之相關微生物族群以及其作用機制。這些研究數據對於紅樹林溫室氣體排放都是不可或缺的，期望透過國際交流，能獲得新的研究技術，並增加研究成果的能見度，使其可以能廣泛的運用。
林幸助教授為櫻花鉤吻鮭復育有成，野外數量破萬創新高，依據雪霸國家公園108年數量調查，國寶魚櫻花鉤吻鮭已破萬尾，創下歷史新高。並於20200326公視晚間新聞播出專訪。
櫻花鉤吻鮭復育有成 野外數量破萬創新高 https://youtu.be/Kqisag5I4uI
林幸助教授為紅樹林專家群(Mangrove Specialist Group) 會士，近期研究成果發現台灣紅樹林吸碳力國外兩倍，高固碳能力台灣紅樹林、海草床及鹽沼植物，因應氣候變遷更有籌碼。並於20200912壹電視《新聞深呼吸》播出專訪。
台灣紅樹林吸碳力國外兩倍，解析台灣豐富的藍碳資源 https://youtu.be/CuF7mksctco
圖15、2020研究成果海報(子計畫10)
