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太空旅程進入尾聲!記錄下來的除了美景還有什麼?——《俯視藍色星球》下

PanSci_96
・2019/07/17 ・2611字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 487 ・五年級

本文接續上一篇:從太空往下看!我們生活的地球究竟長怎樣呢?——《俯視藍色星球》中

漫長而奇妙的旅程

南太平洋通常很平靜,北太平洋則是完全相反。阿留申群島是個超過 1500 公里的島鏈,分屬阿拉斯加和俄羅斯,以惡劣天氣聞名,我從太空看到的景象也確實是如此。

最令我印象深刻的是奇怪的氣旋天氣型態。這些暴風不像典型的颶風那樣充滿了連續雲帶,而是由幾組涵蓋了數百公里的薄螺旋狀雲帶組成。我常在想,這些看起來很像螺旋星系的暴風最後是不是會來到美國西岸。

梅莎颱風在太平洋上空的巨大颱風眼,這是我在太空中看過最叫人震驚的景象。我們所有組員都印象深刻。圖/大石出版提供

在北太平洋也經常可以看到一種不這麼暴烈的雲,只是一整片的小點──那是分散在地表上的蓬鬆積雲。太陽在特定角度照上去時,這些細小的雲層會呈現非常有趣的型態與反光。

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沿著太平洋一路往下來到南美洲的尖端,則是地球上十分有趣的一個角落:火地島和麥哲倫海峽。這些地方幾乎總是被雲層覆蓋,我在太空站的 200 天裡,只有真的看到陸地兩三次。頭一次看到這些島嶼時是南半球的夏天,我想到了當時的海象是多麼危險,而費迪南.麥哲倫和法蘭西斯.德雷克爵士等人居然早在 16 世紀就能架著帆船通過這片暴風肆虐的水域。而將近 500 年後,我身為一個人類,竟然可以航行在太空中,俯看這個星球。不知道當年那些探險家可曾想過,人類終有一天會登上太空?

再往南則是環繞南極洲的水域:南冰洋。地球上再也沒有比這裡看起來更危險、更詭異的地方了。這片海域在我們繞地軌道的南邊,總是覆蓋在厚厚的雲層底下,我很少看到它露臉,不過偶爾會看到幾座冰山。如果說北太平洋出現螺旋形風暴是不尋常的,那麼南冰洋出現螺旋形風暴可以說是特異現象了。它的螺旋結構看起來比較像一個星系,而不是典型的天氣型態,我從來沒有看過地球上有類似的東西。

震撼人心的風暴

我曾經讀到 1917 年沙克爾頓爵士和堅忍號(Endur-ance)船員冒著這種詭異的風暴,划小船從南極洲逃到南喬治亞島的驚險故事。我現在從外太空這個視野絕佳的位置上看,更能體會當年他們九死一生、奇蹟似生還的境遇。

亞拉拉特山(Mount Ara-rat)是傳說中諾亞方舟停靠的地方,也是土耳其的最高峰。圖/大石出版提供

假如你可以在太空中待上 24 小時,不需要工作,所有時間都在看窗外,你一定會被不斷上演的難忘景象震驚得說不出話來。其中有一種會讓你終生難忘,我保證你不可能在地球上見到類似的東西:那就是夜晚出現的驚人雷暴。我的第一場閃電秀是 STS-130 任務期間在南美洲上方看到的,當時我簡直不敢相信自己的眼睛。

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在這麼大片的區域上方,我每秒鐘見到的閃光多到像國慶日的煙火一樣。我 21 歲在美國空軍接受少尉飛行員訓練時,被教導說「承平時期的任務是不會要求你在雷暴中飛行的」。假如飛行員決定要飛,那麼雷暴中的亂流、冰雹、豪雨和閃電一定會讓他很有得受。從太空實際看過雷暴的樣貌後,我只能說「好家在」我們不用在那裡面飛!無論我在太空待多久,雷暴總是讓我著迷不已。

俯瞰智利索馬雷茲島(Isla Saumarez)。圖/大石出版提供

難忘的雨林雷暴與日夜分際的晨昏線

返回地球前一個月,我來到穹頂艙,讓自己自由漂浮,不去碰任何牆壁,在飛過非洲上空時,播放歌手恩雅的〈非洲風暴〉(Storms in Africa),看著底下叢林中難以想像的精采表演。這真是絕頂的體驗。晚上看得到閃電,雲卻是幾乎看不到的。白天則可以看到暴風雲,但看不見一道道的閃電。但有時候各種條件會剛好到位,就有機會看到大自然的完整演出。

在 STS-130 任務的最後,我們得將奮進號從太空梭改裝成飛機,準備返回地球。我和組員史蒂夫.羅賓森(Steve Robinson)正在裝卸區把太空梭機器手臂放回它的載具中。這工作大部分是史蒂夫做的,我都在拍照。我們在黃昏時分飛越南美洲上方,剛剛好趕上亞馬遜盆地每天的雷暴,巨大的雷雨雲中打出一道道強烈的灰藍色閃電,我們完全沒有預料到會看見這樣的景象。

在北太平洋上空旋轉的暴風雲。這樣的漩渦狀紋路在自然界很常見。圖/大石出版提供

對大多數人來說,《魔鬼終結者》(Terminator)是一系列由阿諾.史瓦辛格主演的電影。在太空中,所謂的 terminator 是指地球表面上日夜分際的那條線,稱為晨昏線,從白色過渡成藍色再到黑色。我在傍晚駕駛噴射戰鬥機時看到很多次晨昏線。

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這讓我想到小學六年級的一堂天文課,老師拿著手電筒照向在教室另一端的籃球,一條長長的黑暗通道從太陽通過大氣層,延伸到黑暗的空間中,就像白天和黑夜之間的物理界線。從我在太空中的有利位置,可以清楚地看到太陽照亮了一半的地球,另一半則是漆黑一片。我們學過這個概念,卻無法在地球上看到。

我第一次看到晨昏線時不禁倒抽了一口氣。地球鮮明的藍白色在黎明中褪為柔和的色彩,然後變成我所見過最黑暗的夜晚。對我而言,這是令人難忘的太空景象。

用攝影記錄下母星地球

在太空中的任務一天天過去,我對地球也開始有了新的看法。我對攝影愈來愈感興趣,漸漸把注意力放到攝影上,想要用它來和更多人分享我的經歷。在地球上我大多是拍我的小孩,有機會的話也會拍日落、山景或海景。

我們在冬天飛過一片冰雪蒼茫的波士尼亞與赫塞哥維納。圖/大石出版提供

我從小就喜歡拍照,不過老實說,我大部分只是用相機的自動模式,偶爾在拍室內籃球賽時才會調整快門和感光度。不過在太空中我學會了很多新的技巧。在繞地軌道拍照是攝影者的夢想,我很興奮能拿著相機,進行這場畢生難得的冒險。

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經過了這一整趟的長期太空任務,我才開始能夠吸納太空飛行的所有景致、聲音和經驗。我是一直到得以連續好幾個月觀察地球,才真正懂得欣賞這些事情。這是眾多意料之外的驚喜之一:親眼看到水這麼大範圍地覆蓋了我們的星球,驅動了幾乎每個層面的事。我很驚訝這個星球上有這麼多地方是白色和藍色的,並且充滿了我無法想像的圖案。那一年冬天,我對我的母星的認知發生了根本上的改變。

──本文摘自《俯視藍色星球:一位 NASA 太空人的 400 公里高空攝影紀實》,2019 年 4 月,大石國際文化出版

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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

小心啊,打雷囉,下雨收衣服啊!

氣象報告說好是晴天的,怎麼一踏出門就開始下雨了?

昨天都說要直撲的颱風,怎麼又彎出去了?

多麼希望天氣預報能做到百分之百正確,只要出門前問一下手機,就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨,是幾點幾分在哪裡?又或是最重要的,颱風到底會不會來?

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但你知道,現在的氣象預報,已經動用全球最強的超級電腦們了嗎?既然如此,我們現在的氣象預報能力到底有多準?我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象?

天氣預報有多困難?

雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢?

目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析,對西太平洋颱風的 24 小時預測,誤差平均值約 50 英哩,也就是一天內的路徑誤差,大約是 80 公里。其他國家的氣象局,24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢?根據中央氣象局到 2010 年的統計,誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測,沒有落後其他先進單位。

現在只要打開手機隨便開個 APP,就能問到今天的天氣概況,甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代,要預測天氣根本可以不可能(諸葛孔明:哪泥?)。

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近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年,那個只能靠人工觀測的年代,英國氣象學家為了保護漁民出海的安危,利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察,並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後,卻因為有時預報不準,預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力,最後甚至鬱鬱離世。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

在電腦還在用打洞卡進行運算的年代,一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣,甚至判斷颱風動向,得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代,我們可以看到氣象局在進行預測時,會拿著一個圓盤,依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值,進行專家分析。

當時全球的氣象系統,則是透過全球約一千個氣象站,共同在 UTC 時間(舊稱格林威治時間)的零零時施放高空探測氣球,透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料,用以分析。關於氣象氣球,我們之前也介紹過,歡迎看看這集喔。

也就是說,以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗,來預測颱風的動向,但是,大氣系統極其複雜,先不說大氣系統受到擾動就會有所變化,行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響,都會造成預測上的失準,更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源,是非常巨大的。

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那麼,有了現代電腦科技加持的我們,又距離全知還有多遠呢?是不是只要有夠強的超級電腦,我們就能無所不知呢?

有了電腦科技加持,我們的預報更準了嗎?

當然,有更強的電腦,我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算,卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦,也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬,會先給一個初始值,像是溫度、壓力、初始風場等等,接著就讓這個數學模型開始跑。

接著我們會得到一個答案,這還不是我們真正要的解,而是一種逼近真實的解,我們還必須告訴模型,我容許的誤差值是多少。什麼意思呢?因為複雜模型算出來的數值不會是整數,而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等,端看我們的電腦能處理到多少位,以及我們想算多快。時間久了,誤差的累積也越多,預測就有可能失準。沒錯,這就是著名的蝴蝶效應,美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀,會不會在德州造成了龍捲風?」就是在講這件事。

回到颱風預報,大家有沒有發現,我們看到的颱風路徑圖,颱風的圈怎麼一定會越變越大,難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎?

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輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

其實那不是颱風的暴風圈大小,而是颱風的路徑預測範圍,也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖,​是未來 1 至 3 天的颱風可能位置,颱風中心可能走的區域​顯示為潛勢圖中的紅圈,機率為 70%,所以圈圈越大,代表不確定性越大。​

1990 年後,中央氣象局開始使用高速電腦,並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算,利用系集式方法,藉由不同的物理模式或參數改變,模擬出如同「蝴蝶效應」的結果,運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後,誤差累積也更多,行進路徑的可能性當然也會越廣。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候!

大氣模擬不是只要有電腦就能做,其背後的物理複雜度,也是一大考驗。因此,發展與地球物理相關的研究變得非常重要。

2021 年的諾貝爾物理學獎,就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式,在這六十年間,從一個沒考慮地表植物的簡單模型,經各家發展,變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等,增強了氣候氣象模型的真實性。

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2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

當然,越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度,需要更強大的超級電腦,還有更精準的觀測數據,才能預測接下來半日至五日的氣象情況。

世界上前百大的超級電腦,都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦,才能做出每日預測。那麼,除了等待更加強大的超級電腦問世,我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢?

天氣預報到底要怎樣才能做得準?

有了電腦,人類可以紀錄一切得到的數據;有了衛星,人類則可以觀察整個地球,對地球科學領域的人來說,可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差,利用數學方法將觀測到的單點資料,乃至衛星資料,融合至一整個數值模型之中,將各種資料加以比對,進一步提升精準度,這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」,做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測,除了用上最強的電腦,也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外,歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF),或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA),也都早在使用這些技術。

臺灣這幾年升空的福衛系列衛星,和將要升空的獵風者等氣象衛星,也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料,藉由「資料同化」來協助模擬,達到更精準的預測分析。

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如果想要進一步提升預報準度呢?不用擔心,我們還有好幾個招式。

人海戰術!用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

首先,如果覺得一個模型不夠準,那就來 100 個吧!這是什麼意思?當我們只用一種物理模型來做預測時,我們總是會追求「準」,這種「準確」模型做的模擬預測,稱為「決定性模擬」,需要的是精確的參數、公式,與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣,雖然值得追求,但你可能會先變成控制狂,而且失敗機率極高。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

不如換個角度,改做「概率性模擬」,利用系集模擬,模擬出一大堆可能的交往對象,啊不對,是天氣模型,再根據一定數量的模擬結果,我們就可以統計出一個概率,來分析颱風路徑或是降雨機率,讓成功配對成功預測的機率更高。

製造一個虛擬地球模擬氣象?

再來,在物理層面上,目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬,簡單來說,就是造出一個數位虛擬地球,來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等,前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離,為什麼 1 公里叫做超高解析度?

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因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位,在這樣的解析度下,科學家相信,可以減少數值模型中被簡化的地方,產生更真實的模擬結果。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量?交給電腦科學家!

當然,這樣的計算非常挑戰,除了需要大量的電腦資源,還需要有穩定的超級電腦,以及幾個 Petabyte,也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。

不用為了天氣捐贈你的 D 槽,就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報,卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助,任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔!

結語

這一切的挑戰,是為了追求更精確的計算結果,也是為了推估大魔王:氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年,甚至百年後的氣候狀態,氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。

一百年來,氣候氣象預測已從專家推估,變成了利用龐大電腦系統,耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算,都是為了減少人類的經濟與生命損失。

對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣,人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水,帶走了數十條人命,但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF,當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率,甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。

我們期待我們對氣候了解和應對的速度,能追上氣候變遷的腳步,也由衷希望,有更多人才投入地球科學領域,幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。

也想問問大家,你覺得目前的氣象預報表現得如何?你覺得它夠準嗎?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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微重力下的挑戰!太空艙內除了上廁所以外,太空人還會遇到哪些生理問題?——《把手伸出宇宙之外:成為宇宙公民》
三民書局_96
・2023/07/11 ・2898字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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人類探索神秘宇宙的步伐從未停下。目前,宇宙中有多個「太空站」,太空人會在太空站中進行實驗。但他們的生活狀況為何?和地球有何區別?

太空人的生活並不神祕,但以常人眼光來看,可能會覺得別有樂趣。畢竟在太空環境下,沒有地球重力,許多事情都變得「難以想像」。

擁擠的太空艙是太空人賴以維生的窩 任何資源都不容浪費

由於太空站的使命,是讓人類可以長期在那裡進行科學研究。太空站一旦進入宇宙,就不能再回到地球了,所以太空站中擁有所有生活起居需要的東西。人類送到太空的第一個太空站,是前蘇聯 1971 年的禮炮1號,在同年這個太空站被燒毀前,就已經足以承擔太空人生活 23 天的重任。

太空站的使命,是讓人類可以長期在那裡進行科學研究。圖/envatoelements

大家可以想像一下,太空中沒有重力,人類的排泄物可能會「亂飛」。這肯定是不能接受的,所以太空站中有一種設備,它會產生一些氣流,讓人類排出來的大小便朝一個固定方向流動抽除。這項設施,其實充當了地球重力的作用。整套設備在太空博物館中就有(在太空博物館中,你還可以瞭解許多失去重力後的生活方式)。

當然,太空人排出的大小便並不是直接「丟棄」到太空!像水資源,它在太空中十分寶貴,所以人們的尿液都會經過處理後再次飲用,糞便中的水分,也要經過處理完全提取出來,然後讓它變成一坨硬硬的東西,包裝好存放起來。至於糞便的後續處理,它可能應用於很多地方。比如糞便裡有細菌,就可能用於培養火星的土壤,或是帶回地球繼續做研究。

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氣壓是否不同?人還會不會排氣?

其實排氣放屁是人的生理功能,在太空站中,人的所有生理功能都不會變差。至於是否排氣,必須要看太空人吃了什麼東西,這跟自身腸胃功能有關,與太空的環境關聯不大。

太空人在太空中不是很「喜歡」吃東西,因為吃多就會上很多次廁所。但在太空中,上廁所的位置很小、很麻煩,所以大家吃的都很少。

一些太空站上會出現的食物。圖/維基百科

太空艙裡面的空氣如何?

最初,太空艙內、太空人的太空衣都是「純氧」的,最主要的原因是不想裝太多的氮氣,因為它太「重」了。

然而使用純氧的太空艙後,我們遇到了一個問題:大家都知道第一個到太空的太空人是加加林,但實際上他並非選定的第一人。之前,在做地面測試的時候太空艙突然著火,由於純氧易燃,當時的太空人直接在裡面發生了意外。

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而後美國也有 3 名太空人由於電線短路,被燒死在純氧的太空艙中。於是我們決定改善氣體結構,讓它的組成成分與地球一樣。所以,像和平號、國際太空站、太空梭、神舟和天宮號上的空氣,都和地球的大氣一樣。

不過,太空人有時候要到太空站外工作,這時他們出艙服內的氣體必須是純氧,這樣氣壓相對會比較小,可以讓他們胳膊和腿部的關節自由彎曲。所幸目前為止,太空人穿純氧出艙服出艙近 400 餘次,尚未發生意外傷亡事故。

太空人出艙執行任務。圖/維基百科

讓太空人在太空生活,沒有重力,身體生理機能處於高度失水狀態,吃喝拉撒也比較困難,我們當然要想辦法讓他們的呼吸儘量順暢啦!所以才為他們提供和地球一樣的家鄉氣體條件。

太空人會不會缺乏陽光?

在太空站中,每 45 分鐘,就會經歷日出、日落,在地球上則是 12 小時。但太空人睡覺的時間還是正常的,比如你想加班,那就睡 4、5 個小時,不加班就睡 8 小時。

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有人會擔心,太空人在太空站中,是一個昏暗的環境,只有燈光。沒有太陽的照射,人體內會不會缺乏一些營養物質,從而影響身體健康?其實,我們需要陽光照射,是由於太陽光照射皮膚後,人體內會產生維他命 D,它可以幫助身體吸收食物中的鈣。

所以,在太空中,太空人都會帶著維他命 D 片,這個問題也就不存在了。當然,太陽光是一個讓太空人生活環境舒適的必備條件。好在太陽每 45 分鐘就升起、落下,問題不大。

太空人會基因突變?

說到這個問題,就不得不提及之前的一則新聞了:有報導稱太空人在太空待了 340 天,回到地球以後,發生基因突變,和他的同卵雙胞胎兄弟有了不同,為什麼會這樣呢?

實際上,這兩名太空人在 NASA 非常有名,史考特・凱利馬克・凱利是一對同卵雙胞胎兄弟,NASA 對他們進行了實驗。讓史考特到太空中去,而馬克留在地球,觀察他們的基因表現。據新聞報導,史考特在太空中發生了 5% 的基因功能變化。從事實來看,並非史考特的基因發生了突變,而是基因的「打開閉合方式」出現了變化。

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我們都知道,基因是有功能性的 DNA 片段,DNA 是一個雙股螺旋結構,它會不定時的打開、閉合,並在打開的過程中,在細胞核中複製單股信使 mRNA,而 mRNA 脫離細胞核進入細胞質後,開始指揮身體製造所需的蛋白質組織,如頭髮、指甲、腸壁、紅白血球和荷爾蒙等等。人類在地球的環境下生存,DNA就會有適應地球重力環境的打開、閉合方式。同樣,在太空中,它會適應太空無重力環境,產生一定程度的變化,史考特的變化也是因此而來。

貧血、肌肉流失、骨質疏鬆 無重力下的生理問題

其實在太空生活,還有許多要注意的事情。比如,生活久了,你每天要做 4 小時的衝擊運動,讓自己的骨骼受到衝擊力。在地球上,我們走路、跑步,膝蓋都會受到衝擊。但在太空中,不會有這樣的「衝擊」,因此,骨細胞會偷懶減產,人體就會主動降低骨骼的強度,等他回到地球的重力場,再進行走路、跑步等活動,就很有可能受傷!

太空人正在做衝擊運動。圖/維基百科

還有,在沒有重力場的情況下,人體只能容納在地面情況下 95% 的水分,其實是處於極度缺水的狀態。體液一減少,體內紅血球、白血球又開始偷懶,產量會相對減少,人就會貧血,對細菌的抵抗力也會降低。諸如此類,都是太空人可能遇到的問題。

太空實驗不易,人類太空科學的進步,必須要這些英雄們為我們做出貢獻。如此,太空科學才能一步步發展起來。

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最後,讓我們向太空人致敬!  

——本文摘自《把手伸出宇宙之外:成為宇宙公民》,2023 年 6 月,三民出版,未經同意請勿轉載。

三民書局_96
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創立於1953年,為了「傳播學術思想,延續文化發展」,60年來默默耕耘著書的園地。從早期的法政大學用書、三民文庫、古籍今注新譯叢書、《大辭典》,到各式英漢字典及兒童、青少年讀物,成立至今已出版了一萬多種優良圖書。不僅讀者佳評如潮,更贏得金鼎獎、小太陽獎、好書大家讀等諸多獎項的肯定。在見證半個世紀的社會與時代變遷後,三民書局已轉型為多元、綜合、全方位的出版機構。

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數位攝影搖身一變黑科技,CIS 成長無止盡,遇上異常該如何 DEBUG?
宜特科技_96
・2023/06/05 ・4124字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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一個女子用手機在進行自拍
圖/宜特科技

從小時候的底片相機,發展到數位相機,如今手機就能拍出許多高清又漂亮的照片,你知道都是多虧了 CIS 晶片嗎?

本文轉載自宜特小學堂〈CIS晶片遇到異常 求助無門怎麼辦〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

CIS 晶片又稱 CMOS 影像感測器(CMOS Image Sensor),最早是在 1963 年由美國一家半導體公司發明出來的積體電路設計,隨著時代進步,廣泛應用在數位攝影的感光元件中。而人們對攝影鏡頭解析度需求不斷增加,渴望拍出更精美的畫質。

CIS 已從早期數十萬像素,一路朝億級像素邁進,有賴於摩爾定律(Moore’s Law)在半導體微縮製程地演進,使得訊號處理能力顯著提升。如今的 CIS 已經不僅適用於消費型電子產品,在醫療檢測、安防監控領域等應用廣泛,近幾年智慧電車興起,先進駕駛輔助系統(ADAS, Advanced Driver. Assistance Systems)已成為新車的安全標配,未來車用 CIS 的市場更是潛力無窮。

然而,越精密、越高階的 CIS 晶片由於結構比較薄,加上特殊的 3D 堆疊結構,使得研發難度大大提升,當遇到異常(Defect)現象時,想透過分析找出故障的真因也更為困難了。

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本文將帶大家認識三大晶片架構,並以案例說明當 CIS 晶片遇到異常,到底我們可以利用那些工具或手法,成功 DEBUG?

一、認識 CIS 三大晶片架構

現今 CIS 晶片架構,可概分為三大類,(一)前照式(Front Side illumination,簡稱FSI);(二)背照式 (Back Side illumination,簡稱 BSI);(三)堆疊式 CIS(Stacked CIS)

(一)前照式(FSI)CIS

為使 CIS 晶片能符合半導體製程導入量產,最初期的 CIS 晶片為前照式 (Front Side illumination,簡稱 FSI) CIS;其感光路徑係透過晶片表面進行收光,不過,前照式 CIS 在效能上的最大致命傷為感光路徑會因晶片的感光元件上方金屬層干擾,而造成光感應敏度衰減。

(二)背照式(BSI)CIS

為使 CIS 晶片能有較佳的光感應敏度,背照式(Back Side illumination ,簡稱 BSI)CIS 技術應運而生。此類型產品的感光路徑,係由薄化至數微米後晶片背面進行收光,藉此大幅提升光感應能力。

而 BSI CIS 的前段製程與 FSI CIS 類似,主要差別在於後段晶片對接與薄化製程。BSI CIS 的製程是在如同 FSI CIS 一般製程後,會將該 CIS 晶片正面與 Carrier wafer 對接。對接後的晶片再針對 CIS 晶片背面進行 Backside grinding 製程至數微米厚度以再增進收光效率,即完成 BSI CIS。

(三)堆疊式(Stacked)CIS

隨著智慧型手機等消費電子應用的蓬勃發展,人們對於拍攝影像的影像處理功能需求也大幅增加,使製作成本更親民與晶片效能更能有效提升,利用晶圓級堆疊技術,將較成熟製程製作的光感測元件(Sensor Chip)晶片,與由先進製程製作、能提供更強大計算能力的特殊應用 IC(Application Specific Integrated Circuit,簡稱 ASIC)晶片、或是再進一步與記憶體(DRAM)晶片進行晶圓級堆疊後,便可製作出兼具高效能與成本效益的堆疊式 CIS(Stacked CIS)晶片(圖一),也是目前最主流的晶片結構。

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堆疊式(Stacked) CIS晶片示意圖
《圖一》堆疊式(Stacked)CIS 晶片示意圖。圖/宜特科技

二、如何找堆疊式(Stacked)CIS 晶片的異常點(Defect)呢?

介紹完三大類 CIS 架構,我們就來進入本文重點:「如何找到堆疊式(Stacked)CIS 晶片的異常點(Defect)?」

由於這類型的 CIS 晶片結構相對複雜,在進行破壞性分析前,需透過電路專家電路分析或熱點(Hot Spot)故障分析,鎖定目標、縮小範圍在 Stacked CIS 晶片中的其一晶片後,針對可疑的失效點/失效層,進行該 CIS 樣品破壞性分析,方可有效地呈現失效點的失效狀態以進行進一步的預防修正措施。

接著,我們將分享宜特故障分析實驗室,是如何(一)利用電性熱點定位;(二)移除非鎖定目標之晶粒(Die),並針對鎖定目標晶粒(Die)逐層分析;(三)電性量測分析;(四)超音波顯微鏡(SAT)分析等四大分析手法交互應用,進行 Stacked CIS 晶片進行故障分析,順利找到異常點(Defect)。

(一)透過電性熱點定位找故障點(Hot Spot)

當CIS晶片具有高阻值(High Resistance)、短路(Short)、漏電(Leakage)或是功能失效(Function Failure)等電性失效時,可依據不同的電性失效模式,經由直流通電或上測試板通電,並透過選擇適合的電性故障分析(EFA, Electrical Failure Analysis)工具來進行電性定位分析。

設備OBIRCHThermal EMMIInGaAs
偵測目標電晶體/金屬層金屬層/封裝/印刷電路板電晶體/金屬層
失效模式漏電/短路/高阻值漏電/短路/高阻值漏電/短路/開路
各設備適合使用的選擇時機

包括雷射光束電阻異常偵測(Optical Beam Induced Resistance Change,簡稱 OBIRCH)熱輻射異常偵測顯微鏡(Thermal EMMI)(圖二)、砷化鎵銦微光顯微鏡(InGaAs),藉由故障點定位設備找出可能的異常熱點(Hot Spot)位置,以利後續的物性故障(PFA, Physical Failure Analysis)分析。

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透過Thermal EMMI找到電性失效的故障點位置
《圖二》透過 Thermal EMMI 找到電性失效的故障點位置。圖/宜特科技

(二)移除非鎖定目標之晶粒,並針對鎖定目標晶粒逐層分析

接著,依照上述電性分析縮小可能的異常範圍至光感測元件晶片、ASIC 或記憶體晶片區後,根據 Stacked CIS 晶片堆疊的結構特性,需先將其一側的矽基材移除,方可進行逐層去除(Layer by layer),或層層檢查。

再者,透過特殊分析手法,移除不需保留的晶粒結構,進而露出目標晶粒之最上層金屬層(圖三)。接著,透過逐層去除(Layer by layer),最終在金屬層第一層(Metal 1)找到燒毀現象的異常點(defect) (圖四)。

搭配特殊手法,將CIS待測樣品不需保留之晶粒部分,完整移除
《圖三》搭配特殊手法,將 CIS 待測樣品不需保留之晶粒部分,完整移除。圖/宜特科技
對照Hot Spot分析範圍,進行鎖定目標晶粒進行逐層去除,發現燒毀現象
《圖四》對照Hot Spot分析範圍,進行鎖定目標晶粒進行逐層去除,發現燒毀現象。圖/宜特科技

(三)電性量測分析:導電性原子力顯微鏡(C-AFM, Conductive Atomic Force Microscopy)與奈米探針系統(Nano-prober)的應用

當逐層去除(Layer by Layer)過程當中,除利用電子顯微鏡(SEM) 於故障點區域進行 VC(Voltage Contrast)的電性確認與金屬導線型態觀察外,亦可搭配導電原子力顯微鏡(Conductive Atomic Force Microscopy,簡稱C-AFM)快速掃描該異常區域,以獲得該區域電流分布圖(Current map)(圖五),並量測該接點對矽基板(Si Substrate)的電性表現,進而確認該區域是否有漏電 / 開路等電性異常問題。

C-AFM異常分析結果圖
《圖五 (左)》C-AFM 異常分析結果圖。圖五 (左): 外加正電壓 (+1V) 時的 Current map 異常電性發生;
《圖五 (右)》外加負電壓 (-1V) 時的 Current map 異常電性發生 (黃圈處)。圖/宜特科技

在完成C-AFM分析後,若有相關疑似異常路徑需要進一步進行電性量測與定位,可使用奈米探針電性量測(Nano-Prober)進行更精準的異常點定位分析,包括電子束感應電流(EBIC , Electron Beam Induced Current)、電子束吸收電流(EBAC, Electron Beam Absorbed Current)、與電子束感應阻抗偵測(EBIRCH , Electron Beam Induced Resistance Change)等定位法。而Nano-Prober亦可針對電晶體進行電性量測,如Vt、 IdVg、IdVd等基本參數獲取(圖六)。

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當透過上述分析手法精準找到異常點後,亦可再透過雙束聚焦離子束(Dual-beam FIB,簡稱DB-FIB)或是穿透式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscopy,簡稱TEM)來對異常點進行結構確認,以釐清失效原因(圖七)。

EBIC分析結果圖
《圖六》EBIC分析結果圖。圖/宜特科技
TEM分析結果圖
《圖七》TEM分析結果圖。圖/宜特科技

(四)超音波顯微鏡(Scanning Acoustic Tomography,簡稱SAT)分析:於背照式(BSI)/堆疊式(Stacked)CIS晶圓對接製程的應用

超音波顯微鏡(SAT)

超音波顯微鏡(SAT)為藉由超音波於不同密度材料反射速率及回傳能量不同的特性來進行分析,當超音波遇到不同材料的接合介面時,訊號會部分反射及部分穿透,但當超音波遇到空氣(空隙)介面時,訊號則會 100% 反射,機台就會接收這些訊號組成影像。
超音波顯微鏡(SAT)原理圖
超音波顯微鏡(SAT)原理圖。圖/宜特科技

在背照式(BSI)與堆疊式(Stacked)CIS 製程中晶圓與晶圓對接(bonding)製程中,SAT 可作為偵測晶圓與晶圓之間接合不良造成存在空隙的重要利器(圖八)。

圖八: 透過超音波顯微鏡(SAT),找到晶圓與晶圓對接(bonding)之鍵合空隙位置
《圖八》透過超音波顯微鏡(SAT),找到晶圓與晶圓對接(bonding)之鍵合空隙位置。圖/宜特科技

半導體堆疊技術的蓬勃發展,加上人們對影像感測器在消費性電子、車用電子、安控系統等應用,功能需求大幅度增加,CIS 未來將繼續進化,無論是晶圓級對接的製程穩定度分析,或是堆疊式(Stacked)CIS 故障分析,都可以透過宜特實驗室豐富的分析手法,與一站式整合服務精準地分析、加速產品開發、改善產品品質。

宜特科技_96
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