從高產到韌性：遙測技術驅動氣候變遷下的小麥育種轉型
科技產業資訊室(iKnow) - 廖雅韻 發表於 2026年4月16日
圖、從高產到韌性：遙測技術驅動氣候變遷下的小麥育種轉型
在全球氣候變遷劇烈的背景下，極端高溫與不穩定降雨已成為常態，嚴重威脅全球糧食安全。特別是在地中海盆地等半乾旱區域，重要主食作物「硬粒小麥（Durum Wheat）」的產量對環境水與溫度條件高度敏感，極易因氣候波動而導致產量大幅下降。
傳統育種長期追求「產量最大化」，但在氣候不確定性升高的情境下，高產基因型往往因缺乏逆境抗性而使表現不穩，顯示極限產量與系統穩定性之間存在明顯取捨。因此，現代育種策略亟需從單一高產導向，轉向兼顧產量、韌性與穩定性的整合評估。
然而，產量穩定性的評估傳統上仰賴多環境、多年度的田間試驗，成本昂貴且耗時。為突破此瓶頸，由西班牙巴塞隆納大學、Agrotecnio 研究中心、ITACyL 及 INIA-CSIC 組成的跨領域研究團隊提出創新研究，結合無人機（UAV）、多感測器遙測與機器學習（ML），成功開發出無需收穫即可精準預測產量與穩定性的監測框架。
研究團隊於 2023 至 2024 年間，在西班牙 Valladolid 與 Aranjuez 進行對比環境試驗，針對64個商業硬粒小麥品種進行高通量表型（High-Throughput Phenotyping, HTP）分析。研究整合了三類感測指標，紅綠藍相機（RGB）評估早期活力與綠色生物量；多光譜感測器（MS）分析葉綠素含量與水分壓力；熱紅外線感測器（TIR）則透過植物冠層溫度評估耐旱性與蒸散效率。
研究團隊自38項候選特徵中，透過Random Forest結合序列特徵選擇（SFS）篩選出22項關鍵變數，並加入累積降水量與參考蒸散量（ETo）等氣候共變數建立模型。結果顯示，產量預測表現穩健，產量穩定性預測則達中等準確度，整體優於過往僅使用單一植被指數的研究方法。
研究發現，長期被視為優點的「延遲衰老（Stay-Green）」特徵，在多變環境下反而與產量穩定性呈現負相關。數據顯示，該類型品種雖延長光合作用時間，但可能因成熟延遲而影響養分再分配。相反地，「高穩定性」品種採取「早期活力（Early-Vigor）結合提早成熟」的策略，透過縮短生長週期（抽穗期平均提早約 2.5 至 5 天），成功規避生長末期常見的高溫與乾旱逆境，確保穀粒充實。
研究團隊建立結合產量與穩定性的評估體系，利用無人機多光譜與熱紅外線感測器分析作物表現。結果發現，高穩定性品種具有「時序反轉」特徵：生長初期植被指數較高，但在穀粒充實期快速下降，呈現「前強後衰」的生長模式。此特徵可作為收穫前篩選高韌性品種的重要指標。
此技術不僅大幅降低跨環境田間試驗與實地採收的成本，更打破傳統育種「越綠越好」的迷思。研究結果顯示，在極端氣候頻繁發生的背景下，「產量與穩定性的聯合評估」應取代單一「產量最大化」，成為核心選拔標準。此一結合AI演算法的高通量分析技術，為培育具氣候韌性的永續作物品種提供關鍵途徑，並為全球糧食安全轉型奠定重要科技基礎。（1049字；圖1）
參考資料：
AI and drones can select the most resilient wheat. Phys.org, 2026/04/10
Multi-sensor phenotyping of yield and yield stability for genotype selection in durum wheat. ScienceDirect, 2026/3/11
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