• 魚礁搜尋監測

本校海洋科技研究中心因應水域生態系統破壞的預防策略，工作實績包含魚礁搜尋監測。政府為有系統實施沿近海漁場更新改造工作，有效防止漁場老化，並改善海域底層環境，提供魚類棲息、繁殖場所，以提高沿近海海域生產力。即大量製造投放各類人工魚礁、藉此各種魚礁之投放，以培育漁業資源，進一步防範各類拖網漁船侵入沿近海域作業，達到保育本省沿近海域漁業資源之目標。

人工魚礁投放地點的選定除了考量其水文及生態環境、海床底質、海床地形地貌等因素。同樣以多音束測深系統施測於台南外海人工船礁，經實測及各項校正後，再經由資料過濾後，找出較具代表性之鐵殼船，然後以數值地形模型之方式，以水深色階分類方式，繪製成影像圖如圖所示，可清楚判別船礁附近之海底地形和船礁座落海底之狀況。施測船礁如為兩艘以上時，亦可以將每艘船隻分辨清楚，如圖所示，而且亦可旋轉任何角度以便觀查船隻座落於海底之各種狀態，例如船舶週圍是否有刷深、堆積、船隻位移…等。

以多音束測深系統實測台南外海人工船礁（鐵殼船）影像圖（上左）立體圖（上右）兩艘船礁影像圖（下左）立體圖（下右）

【轉自海洋科技研究中心】

• 以海藻養殖作為水質淨化及污染削減技術，降低高營養鹽排放造成水體優養化的風險

國立中山大學海洋科學系特聘教授洪慶章發表一項結合海洋與環境永續的新型養殖策略，提出利用「海水混合畜牧廢水」進行紅翎藻（Agardhiella subulata）養殖的構想。研究證實該藻類具高污染耐受與卓越的碳吸存、水質淨化能力，有望在養豬廢水處理、藍碳推廣及氣候行動中發揮關鍵角色。此項研究成果已刊登於頂尖國際期刊《生物資源技術（Bioresource Technology）》。

洪慶章指出，此構想是為突破現有養殖技術對淡水與土地資源的高度依賴，特別是在面對水產與畜牧業廢水處理需求持續上升的情況下，提出將海水與陸上畜牧廢水結合使用的全新路徑。透過海水與養豬廢水稀釋後培養紅翎藻，可同時達成污染削減與碳吸存雙重效益，為推動循環經濟與碳中和目標提供新解方。

研究團隊表示，紅翎藻具備高度耐鹽與耐氨特性，在鹽度27至34 ppt、氨濃度達600微莫耳（μM）的環境下仍能穩定生長，展現出優異的耐污能力。實驗數據顯示，在稀釋後的豬隻廢水中，紅翎藻於24小時內可去除93%氨氮與68%磷酸鹽，並有效提高水體溶氧濃度，對於改善高密度養殖排放所造成的水體優養化問題具實際應用價值。

在碳吸存方面，紅翎藻每公頃每年可固定二氧化碳量高達52.5公噸，是全球森林平均固碳量（約10公噸）的5倍。相較於其他大型藻類如海木耳、海帶、石蓴或巨藻，紅翎藻除具相當固碳能力外，亦具有更強的高污染耐受性，成為藍碳資源開發中的潛力物種。

研究亦針對不同營養源進行比較，包括養魚廢液、水產養殖排放水與豬隻廢水，結果顯示紅翎藻在豬廢水中展現出最佳的生長速率與氮碳吸收效率，不僅有助於環境治理，更可降低傳統養殖對淡水資源的依賴。

洪慶章指出，「海水混合畜牧廢水」養殖構想目前已於30噸海水池中驗證其可行性，團隊正與臺灣中南部牧場及環保工程業者洽談合作，將於場址規劃紅翎藻養殖槽與海水供應設施，朝中試規模發展，進一步評估實務操作與經濟效益。他表示，未來若能實現大規模推廣，除可有效淨化畜牧廢水與減碳，紅翎藻亦具飼料開發潛力，將形成低耗水、低排放、高碳匯的永續生產模式。

【轉自中山新聞】

• AI監測揭文蛤求生祕技

國立中山大學跨領域研究團隊觀察到臺灣文蛤（Meretrix taiwanica）在鹽度溫度變化時，會改變水管活動、鑽出底泥，甚至在池底「走路」，試圖逃離不利環境。這些行為模式經量化分析後，不僅揭示了文蛤如何面對最怕的環境壓力，也為臺灣重要的文蛤養殖產業找到新的警示線索。

中山大學海洋科學系博士生徐聖翔及教授劉莉蓮，攜手資訊工程學系博士生慕艾力（Alexander Munyaev）及教授黃英哲組成研究團隊。團隊指出，文蛤養殖是臺灣西南沿海的重要產業，但近年受氣候變遷影響，極端高溫與暴雨頻傳，常導致水質惡化、缺氧和大規模死亡，造成重大經濟損失。行為是文蛤面對壓力時最直接的反應線索，若能加以瞭解，將有助於及早識別異常。

研究團隊將文蛤的行為劃分為4種狀態：水管伸出且殼埋藏、水管縮回且殼埋藏、水管伸出且殼外露，以及水管縮回且殼外露，並設計行為觀測實驗，以探討牠們在不同逆境下的行為策略。

結果顯示，在鹽度驟降至6 psu（每公升水含有6公克的鹽類）的低鹽環境下，文蛤會關閉水管、加深埋藏，像是把自己「藏起來」以抵禦滲透壓失衡；而當溫度升至32至36°C時，文蛤反而會增加水管活動，反映出代謝需求上升；一旦高溫超過36°C，多數個體會急速鑽出底泥，甚至在池底表面大幅移動，最終死亡率也明顯升高。這些行為模式與漁民口中的「翹角」（鑽出底泥）或「走路」經驗相符，結果證實，文蛤的行為比體重變化更能反映早期壓力，監測行為可在問題惡化前，及早預警並介入管理。

但一般監測貝類行為時需要把電極黏在貝殼上，因此不適用於生活在底泥中的文蛤，雖然還有其它監測方法，但都無法同時滿足長時間穩定監測與立即回應的需求。研究團隊開發的解方，正是透過人工智慧影像辨識系統，將文蛤的細微行為即時轉化為數據，突破過去監測的限制。

這項研究蒐集分析了7,860 張文蛤在一般環境與逆境下的影像，並以此訓練YOLO深度學習模型，自動辨識文蛤的露殼與水管活動，準確率超過97%。這項智慧監測與養殖技術也曾成功應用於白蝦養殖，已於2021-2023年陸續獲得科技部未來科技獎、國家新創/精進獎、國際APICTA Award等榮譽，近期更獲資策會與資訊軟體協會合辦的「2025 A* Awards 金仝獎」殊榮。

值得注意的是，一般建議的養殖水溫介於25至35°C之間，然而，研究團隊在七股的文蛤養殖週期中，記錄到水溫超過35°C的天數多達42天，這段時間的日平均最高溫與最低溫分別為36.0°C及32.2°C，文蛤長期暴露在這樣的慢性熱逆境下，會降低其應對突發事件的能力，這凸顯了在全球暖化的情境下，高溫已是養殖產業難以避免的重大挑戰。

研究團隊表示，下一步將把此自動辨識系統推向戶外養殖池，並結合水質感測器，朝建立即時預警平台邁進。此成果不僅有望於協助臺灣文蛤產業因應氣候挑戰，也為全球貝類水產養殖提供了新的監測模式。該研究成果已刊登於國際期刊《水產養殖工程》（Aquacultural Engineering）。

【轉自中山新聞】