AI 與數位化技術能夠分析和處理大量數據，有助於更精確地掌握氣象和環境變遷，本期特別推出「環境資訊數位化」專題，邀請中央研究院環境變遷研究中心副主任-周崇光博士擔任客座主編規劃專題，介紹國內各式環境預警與風險管理的技術。許多天氣的變化，都與大氣層中各種不同的物理過程有著密切的關係，只要抬頭觀測雲，就可以多少預知未來的天氣變化。本期「人物專訪」特別邀請在國際上以研究雲物理著稱，亞洲首位獲得歐洲劇烈風暴實驗室最高榮譽獎項－尼可萊．鐸切克獎 (Nikolai Dotzek Award) 的中央研究院院士–王寶貫教授。瞭解王院士是如何從兒時對中國古典文學的浸潤產生問題意識，應用雲物理等所學，進行歷史氣候研究，成功推算漢元帝時期極端氣候的成因。除此之外，王院士亦與讀者分享他為何「叛逆選擇」做實驗研究，從動手實驗中獲得樂趣與成就感。

本期首先收錄之文章為國立臺灣大學生物環境系統工程所張斐章特聘教授團隊以「深度學習：環境資料數位化的應用」為題，介紹團隊應用深度學習技術於空氣污染、雨水下水道水位及微氣候預測，成功證明了 AI 模型在這些環境議題中的應用潛力。國立中央大學大氣科學系鄭芳怡教授聯合其他兩位老師，共同撰寫「大氣邊界層觀測、模擬技術與資料同化」，系統性地介紹觀測技術、數值模擬和資料同化在大氣邊界層研究中的進展，以加深對邊界層的理解並提升其預報能力。國立臺灣大學氣候天氣災害研究中心陳柏孚副研究員的「Deep-QPF：應用雷達觀測於臺灣深度學習短時降雨預報」專文，介紹了由臺大氣候天氣災害研究中心與中央氣象署共組之合作研究團隊所發展的 AI Deep-QPF 即時降雨預報技術，該 AI 模型能每 10 分鐘更新預報一次未來 3 小時全臺及鄰近海域範圍內之降雨趨勢以及小時累積雨量，協助氣象預報員及防災人員掌握最新的天氣情報，以提升對致災性降雨的監控和預警能力。國研院國網中心游輝宏副研究員等則於「民生公共物聯網資料服務平台環境資訊數位化」一文中介紹國網中心於「前瞻基礎建設-數位建設」的民生公共物聯網計畫中，如何建置「資料服務平台」，蒐集與儲存各部會針對空氣品質、地震、水資源以及災防等領域所建置的感測資料，並研發相關環境資訊數位化服務。

智慧城市的整體方案中，各式的感測器是不可或缺的關鍵元素，未來更可結合物聯網打造 AIoT 方案，建立即時環境安全監測網路。國研院儀科中心陳峰志資深研究員團隊推動之「微型感測器讀取電路與系統」專案，建立了氣體感測器公板系統，強調可配合不同材料特性的響應變化需求，從而提升對多種氣體的檢測精度與穩定性，進行電阻值變化的精準量測與校正，提供學研界感測元件開發與後續商品化介接。國研院儀科中心李龍正研究員則是以「高光譜應用於農業與水域的檢測」介紹儀科中心應用高光譜技術於精準農業及水域監測的研究工作，在碳匯研究、盤點固碳植物、減緩全球暖化時程等研究上，高光譜影像極具應用潛力。

為提供學研界感測元件開發與後續商品化介接，台灣儀器科技研究中心團隊研發「微型化氣體感測器公板系統」。透過該系統感測元件與公板進行黏合，即可提供氣體感測元件加熱控制與感測電阻值擷取，透過後端韌體進行電訊號與氣體濃度變化轉換，可在不同應用情境下進行數據蒐集與分析。

除了「環境資訊數位化」專題，本期「科儀專欄」亦收錄高雄科技大學車輛工程系蕭育仁教授團隊所進行「鋰電池防爆預警檢測之研究」，由於多元感測技術具有較高靈敏度與可靠性，適用於電動車與儲能系統等領域，為鋰電池市場的可持續發展提供了強有力的技術支持與安全保障。「科普大觀園」則由儀科中心陳柏荔副研究員等人則撰寫科普文：「光的指揮家 — 探索光學薄膜的奧秘」，帶領讀者認識儀科中心所自主開發用於衛星遙測系統的「陣列式濾光鏡」，藏在其中的專業細節以及設計、製造與測試的各項挑戰。

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