結合作物模擬與機器學習解析長期連作試驗中之水稻產量差距

日本岐阜大學、國際稻米研究所（IRRI）與日本京都大學研究團隊，利用近50年的水稻連續栽培試驗資料，結合作物生長模型ORYZA v3與機器學習方法，分析不同季節下水稻產量差距的形成原因。研究結果顯示，乾季水稻實際產量可達潛在產量約六成以上，但雨季受病害逆境與品種老化影響，產量差距明顯擴大。研究亦指出，即使排除病害與品種老化等因素，熱帶雨季條件下水稻產