農藥合理及安全施用技術

農藥施用的目的為降低病蟲草等害物在農作生產過程中的危害程度，以維繫作物產量及品質的穩定。根據以往調查結果顯示，大約有600種的昆蟲、1800種的雜草及為數眾多的病原菌與線蟲等，在農業生產上造成作物生育的可能威脅，導致生產成本的增加及產品價格的上揚。化學藥劑的使用為目前植物保護措施上的普遍方式，臺灣每年施用的成品農藥有數十萬噸，單以除草劑有效成分估算所使用的面積即高達280萬公頃。農藥施用的效果與藥劑的用量有關，藥量過高會增加水、土等環境的污染、農產品中農藥的殘留、作物的藥害、以及人身安全等風險；藥量不足則無法有效控制害物的發生量，甚至可能促使抗藥性的加速產生。使用化學防治確實會助長農業經濟的顯著成長，但濫用農藥導致環境生態的直接或間接的各種損失，則遠遠超過此數值。農藥施用以最低有效藥量，達到最大防治效果及人身與環境的最高安全為原則，即朝向提升藥劑在目標物上的沈積率、降低在非目標物或區域的分布量，以精準及高效的施用技術為目標

乾旱對綠豆生長和產量影響的探討

本研究主要探討綠豆在乾旱環境下的生理，農藝及產量上所發生的改變，以及比較 耐桿和非耐桿品種在斷水及加水恢復生長時的各種生理反應差算，擬利用此種反應 的差算，是否可作為耐桿性品種的檢定依據或測定植株內水分狀態的介量。 1.不同生長期之綠豆植株對乾旱處理後的生理及農藝性狀反應。生理反應分為兩種 模式，第一種為直線型，如光合作用，呼吸作用，擴散阻力及脯胺酸含量，第二 種為曲線型，如葉綠素含量，RuBPCase含量。農藝性狀的反應在輕微萎凋時反應 速率平緩，至中度萎凋反應急劇，嚴重萎凋時則生長幾乎停止。 2.乾旱對綠豆產量和產量成分的影響，以在營養期斷水影響最大，且以單株變數的 減少導致產量銳減成分最巨。 3.乾旱處理後綠豆植株在恢復灌水後的生理反應，以耐旱品種斷水後的生理反應下 降速率慢，而灌水後恢復生長速率快，故可作為耐旱品種的檢定依據及植物體內 水分狀態測定的介量

Erigeron Sumatrensis Retz.

巴拉刈 (paraquat) 為本省旱地作物田普遍使用之殺草劑。目前已在田間 發現野塘蒿 (Erigeron sumatrensis) 之抗性生物型，無法以推薦量的巴 拉刈來防治。本研究的主要目的是以葉面積及莖、葉乾重對巴拉刈的反應 ，篩選出抗性生物型植株。同時比較抗感生物型在巴拉刈處理後，光合作 用抑制及細胞滲漏程度上的表現差異，並藉以瞭解抗性生物型，對巴拉刈 產生之過氧化自由基的解毒情形，主要是針對葉綠體基質內的" 抗壞血 酸 － 麥胱甘 太循環 " ( ascorbate glutathione cycle)之過氧化物消 除系統加以探討。野塘蒿抗感型植株對巴抗刈之反應，在6-10葉齡期幼苗 之抗感型間的差異，較之25-30 葉齡期成株的表現明顯。幼苗之葉面積和 葉乾重的巴拉刈抑制50%(I)之R/S比值(200)，又較莖乾重R/S 比例(80)為 大，因此建議在巴拉刈施用三日後之幼苗期野塘蒿植株，調查其葉乾重或 葉面積之變化，即可篩選出抗性生物型植株。抗性種子的發芽活性亦較感 性者對巴抗刈的容忍程度高。巴拉刈在處理後三小時內即顯著抑制野塘蒿 之二氧化碳交換速率但對葉綠素、類胡蘿蔔素及蛋白質含量之影響則較延 遲。在抗性生物型內無論是光合作用或色素含量，均對巴拉刈具有較大的 容忍範圍。 DCMU(3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1-dimethylurea會抑制巴 拉刈處理氧氣的釋放。巴拉刈濃度增加，會促進 PSI系統的電子轉移，而 抗感品系在此兩方面則沒有明顯的差異。目錄 圖目錄 表目錄 縮寫字 中文摘要 英文摘要 第一章 緒言 第二章 前人研究 一、前言 二、巴拉刈在田間雜草防除上之利用 三、巴拉刈對植物生理作用之影響 四、巴拉刈誘導細胞內自由基之產生途徑 五、巴拉刈對細胞組成份之影響 六、植物對巴拉刈之容忍性差異及抗性假設 第三章 本省野塘蒿對巴拉刈之反應及抗性生物型之篩選 一、前言 二、材料與方法 三、結果與討論 第四章 巴拉刈對野塘蒿抗感植株光合作用影響 一、前言 二、材料與方法 三、結果與討論 第五章 巴拉刈對野塘蒿葉片細胞滲漏之影響 一、前言 二、材料與方法 三、結果與討論 第六章 抗性野塘蒿對巴拉刈酵素解毒機制之探討 一、前言 二、材料與方法 三、結果與討論 第七章 綜合討論 參考文獻 附

Monitoring System for Rice Growth and Environmental Conditions

「精準農業」經由合理的肥培、施藥等栽培管理手段, 可進行高效率的農業經營與管理, 並減少由農業所產生之非點源污染, 進而達到提高生產利潤, 保護生態環境的目標, 使農業得以永續發展.但首先必須能精確掌握氣候和土壤之時間與空間的變異, 以及其對農作物生育的影響.在精準農業體系中監測系統相當於”眼睛”的角色, 依管理需要進行觀測與監視農作物及環境的變異, 提供類同大腦之決策系統判別與辨識後做出決策, 再由擔任四肢的農機具系統實施處理達到精準管理目標.本計畫為水稻精準農業( 耕 )體系中之監測系統部分, 負責利用遙測技術, 快速且有效的提供共同試驗田區中有關水稻生育情形、病蟲害、產量、土壤特性與肥力之空間分佈圖.重要工作包括水稻生長、逆境( 病蟲害、雜草、旱害等 )及產量之監測與估測技術研究, 稻株氮營養狀態檢測技術研究, 近地面水稻光譜資料庫建置, 土壤性質及肥力狀態偵測技術研究等四大部分.計畫規劃期程共計五年, 於計畫結束時預期可以提供有關田間水稻生長、產量、氮營養狀態空間分佈之遙感監測與估測技術, 完成近地面水稻光譜資料庫, 以及有關田間土壤性質及肥力狀態空間分佈之偵測技術, 以供決策系統和農機具系統進行適時、適地、適量的精準管理.Precision agriculture, through proper fertilizer and pesticide managements, can make agricultural sustainable by not only raising the net profits due to efficient agricultural management practices, but also protecting the ecological environment due to reduced non-point pollution by agricultural activities.However, abilities to detect the influence of temporal and spatial variability of climate and soil to crop growth are requested.In precision agriculture, a monitoring system behaves just like eyes for a human.Obtained information regarding temporal and spatial variation of field crop growth will be sent to an expert system, like brains of a human, for identification and judgment.The decision will then be sent to machinery, like hands and feet of a human, for field operation.This project, the monitoring part of a rice precision agriculture system, is responsible for providing spatial maps of growth condition, pest and disease occurrence, and yields of rice and soil properties and fertility in the joint experimental farm.The work includes following four topics, ( 1 )studies on remote sensing techniques to estimate and monitor growth and yield of rice and its responses to stress conditions, ( 2 )detecting techniques for nitrogen content in rice plants, ( 3 )construction of near surface spectral reflectance database of rice, and ( 4 )detection techniques on soil properties and fertility situations.The project is designed to be completed in five years.When the project completes, it is expected to provide techniques for delineating growth condition, pest and disease occurrence, nitrogen status, and yields of rice by remote sensing, a reflectance database of rice, and express detection techniques for soil properties and fertility in the fields.Those monitoring techniques will enable timely and accurately decision making for the expert system and operation for farm machinery