碳平衡與生態復育最新趨勢：屏科李錦育教授 湖南長沙中南林業大學談極端氣候、韌性社區與AI水土保持

【週三-技術新知-第2219-1號】(陳本康2026年11月4日台灣新竹-湖南長沙LINE連線報導)

碳平衡與生態復育最新趨勢：屏科李錦育教授 湖南長沙中南林業大學談極端氣候、韌性社區與AI水土保持

日前筆者在通訊軟體LINE上，收到屏東科技大學水土保持系李錦育教授從中國大陸湖南長沙傳來的一張人工智慧驅動永續流域生態系統保護與碳平衡與管理國際期刊的學術論壇合照，經聯絡後透過跨海連線，採訪了在湖南長沙的李錦育教授，請他深入分享這場國際論壇的精采亮點，以及對台灣水土保持界帶來的啟示。

#結合雙喜盛事 國際重磅專家雲集

李錦育教授指出，這次學術論壇的舉辦主要結合了兩大盛事：一是湖南長沙的中南林業科技大學迎來 115 周年校慶，舉辦了一系列學術活動；二是國際著名期刊《Carbon Balance and Management》（碳平衡管理）適逢創刊 20 周年。該期刊主編、現任西安交通大學胡教授（曾任中南林業科技大學水土保持學院院長）特別促成這場國際盛會。

這場論壇邀請了來自荷蘭、美國、日本、俄羅斯、印度及紐西蘭等多國的頂尖專家學者。會期安排緊湊且豐富，上半天由包含李教授在內的 6 至 7 位知名專家進行主題報告；下半天則由年輕學者與在校博士後等 8 位發表論文，全天共計 16 至 17 場報告。

#聚焦 AI 與氣候變遷 探討生態水文與韌性社區

談及論壇的核心議題，李教授表示，大會緊扣當前熱門的「人工智慧（AI）」趨勢，著重於極端氣候下的生態水文、氣候變化、寒區水文模擬與暴雨應對等範疇。此外，植被與生態恢復、土壤有機碳減排以及「碳匯」的建立，也是產學界關注的重點。

在個人的專題報告中，李教授特別分享了台灣的自然災害應變經驗與「韌性社區」建構。他強調，如何透過社區韌性推動生態的可持續發展（永續發展），是面對極端氣候不可或缺的一環。李教授也提及先前在西藏親歷喜馬拉雅山附近因地震引發雪崩、造成堰塞湖的天然災害案例，深刻說明了跨國科學交流與集思廣益的必要性。

#全英文發表與前沿技術 為台灣水保界提供新視野

值得注意的是，整場論壇的年輕學者與教師均採用全英文進行學術報告，展示出強大的國際化科研實力。在技術應用層面，各國專家大量導入機器學習、隨機森林（Random Forest）、類神經網路以及卡曼濾波（Kalman Filter）等 AI 演算法與大數據分析，搭配高空無人機與高密度的野外即時監測點，大幅提升了水文模擬、水資源調度與集水區流域管理的精確度與時效性。

作為本次論壇中唯一受邀出席的台灣學者，李錦育教授表示，這次的學術交流收穫豐碩，無論是國際知名專家的系統化研究，或是對年輕科研人才外語能力與 AI 工具的培養，都極具借鏡價值。這些先進的技術與模式，將可為台灣未來在集水區經營、防災監測及永續水利發展上，提供相當寶貴的參考與啟示。

#阿Ben公民報導 #李錦育教授 #水土保持 #AI人工智慧 #碳平衡管理

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緣由：報導「碳平衡與生態復育最新趨勢：屏科李錦育教授 湖南長沙中南林業大學談極端氣候、韌性社區與AI水土保持」

時間：115年10月31日(六)

地點：台灣新竹 湖南長沙

 

大家好 我是阿Ben

我們在 LINE上 李老師李錦育

傳給我一個(論壇)合照

所以我想說 趁今天這個機會

來做一個訪談 李老師

大家早安 大家好

我現在 在湖南 從長沙到西安

李老師 我想請教您 幾個問題

第一個就是說 請問您

為何會有這個 您所謂的這一個論壇

可以簡單講一下

因為這個論壇 有兩個目的

第一個就是 今年剛好是...

在湖南長沙的 中南林業大學 

剛好他們校慶 115年

然後他們有系列性的 所謂的學術活動

所以說舉辦這個(論壇) 第二個呢

就是說 國際上有一個期刊

叫carbon balance management·就是所謂的碳平衡管理

剛好這個期刊創刊二十年

因為他這個主編

就是在 西安交通大學的 胡教授

他原來就在 中南林業大學

水土保持學院 當院長

那現在的話 當然就是說 他剛好有這個機會

就跟校慶一起合辦 這樣子

老師請問一下 這一個論壇

有沒有什麼特色可以說明一下嗎

好 除了我剛剛講的這個期刊 比較特殊

還有學校的這個配合的 校慶之外

他這次請了 不同國際知名的好幾位專家

有荷蘭的 有美國 Japan的

還有俄羅斯以及印度 還有紐西蘭等等幾個

他主要的重點

因為大家都知道 AI 這個人工智慧

現在是一個 全球非常重要的議題

所以說 藉著這個議題

在現在 我們新時代裡面

嚴格講起來 跟我們水保最有相關的

就是一個生態系統

還有氣候變化 著重在生態水文

當然他們這邊 還有一些比較像蘇聯

那邊比較乾旱的地方 就是比較寒區的

水文的一些 比如說模擬

或者是紐西蘭 他們還有一些暴雨等等

在這次的會議裡面

都被提出來 我覺得非常的好

當然 在生態上

還有做了一些他們做很多的所謂的碳匯

或者是什麼啦

我想這個都是...當然還有一些植被恢復

就生態恢復的這一塊

我自己談的 就比較偏

台灣的一些災害 還有現在比較重要的

就所謂的韌性社區

韌性社區 我們怎麼來做

當然 這個跟後續的

我們在做這個生態的一個可持續

就是他們...可是我們叫做 永續發展

密切的關係

大概啊 這次的會議給我的一個

很大的啟發 就是...

因為都是國際上非常知名的一些專家

這個他們做的非常有系統

而且做的一些研究

當然還有水質 這一塊都有

所以一天下來 當然 我除了報告之外

我也主持 這個session(議程)

那主持的部分呢

大概都是他們的 在校的或是其他

也有 西安交大的博士後

還有中南林業 這邊的老師 年輕的老師 

都鼓勵他們 都是全英文來做報告

 

就是他們 現在就是對這個外語加強 是非常多

我覺得這一點 我覺得我們可以講

在我們學校部分 或是在我們科研

科學研究這一塊 是可以值得的

我們好好去學習的

這是我 也是很接地氣的 就是說

他們把世界上知名的這些專家

大概 六 七位

然後花了半天的時間 做所謂的主題報告

包括我在內 還有下半天

就是下個半天把年輕學者 

還有老師 大概有八個 會到

就全部加起來 大概有十六 七個

就一天下來 非常的豐富

大概他的特色 我覺得 非常好

用的這一個模式也好 就是目前最最新的

像什麼機器學習啊

什麼這個 土壤有機碳

還有這些 怎麼去減排 碳排 這些等等

我想都是做得 非常蠻符合現在的一個趨勢

而且人工智慧這個部分

正是 我們現在世界的潮流

全球氣候變遷 在極端氣候之下

水源的短缺 洪水啦

甚至包括 我有報告 在上個月

 

在喜馬拉雅山旁邊的一些...

因為地震 造成雪崩 造成的堰塞湖

然後 在一個口岸 吉隆口岸 

好幾千人 就這樣就不見了

因為當時我剛好人在西藏

所以說類似這個問題

我覺得透過這種國際上的這種研討會

大家可以 集思廣益

而且呢 可以做一些比較深度的一些交流

甚至 就是一些活動

就是說 甚至科學研究上的一些...

我覺得 這次我學習的非常多

大概是 我這次收穫蠻多的

 

老師 您提到的 這個議題很廣泛

有 AI 的有生態的這些最先進的

因為用全程英文在那個嘛

我想 請問一下

有多少臺灣的老師 或者是學生 有過去

然後呢... 就我一個 

就你一個

 

因為我剛好 在他們學校 給學生上課

而且剛好這個會 是應邀的 不是說...

我之前 受邀的時候

剛好就是配合他們這個時間來給研究生

就講些 相關的

然後就順便參加這個會

 

就老師 一個嘛

那這樣的話 更要問老師一下

有看到一些訊息 或者特色

您覺得你看到 這個論壇的一些特色 什麼的

有什麼可以值得 我們臺灣的水土保持界

來做一個啟示 或者參考的嗎

 

非常好 因為現在大數據就是 AI 的

一些目前最新的我剛才稍微報告了一下

他在做水質的觀測 或是在做這個

所謂這一個比較高空無人機這一塊

他們現在 包括蘇聯 包括丹麥、紐西蘭

還有很多 我在這個會裡面 聽到非常多的

因為他們現在就是說 AI 的算法非常的多

用的這個軟件也非常的多

所以說 透過這個大數據

就是 AI 的一個算法

他們可以把 非常大量的

這個 bigdata  大量的數據

透過這個 在很短的時間裡面

比如說 做這個水文的模擬

做這個水資源的調度

我剛剛提到的 就是說有旱災或甚麼之類的

這個在我們臺灣的水土保持上

其實最重要的就是說 像流域管理

就是所謂的 集水區經營

這個做的 非常的好

包括他是都是 即時的

像我們之前 馬太鞍的這個案例

 

實際上呢 當然日本或是 其他國家都做得非常好

用了目前非常多

比如什麼 叫做森林算很多啦 不同的這些

還有一些人工的這個什麼...

這個類神經網路等等

還有一些野外監測的 他們佈的這些點

都非常的多 而且都是即時的

當然還有一些 比較偏數學方面的

比如說Karman Filter

所謂的 叫做卡門濾波 這種方式這個都有 

當然這個還有一些 如何去建立這個模式

這個因為像荷蘭的那一位專家

在世界上 非常知名的

 

發表過 兩三百篇 SCI(論文)

這個非常豐富 我也跟他交流了很多

我們剛剛講的 隨機森林 Random Forest 

謝謝老師 在百忙之中

臺灣 只有你一個人參加

所以就你說明 非常非常的寶貴

我想也對臺灣的水保界 有一些啟示

我們謝謝老師

也希望 在大陸的這段時間

還有機會 能再跟老師聊聊

好 謝謝 謝謝 再見

再見 bye bye

bye bye