聽聲音(四)：聲音的「光譜」

1894 年，美國物理學家邁克生（Albert Abraham Michelson）作為芝加哥大學物理系的創立者，在為學校的瑞爾森物理實驗室（Ryerson Physical Laboratory）落成典禮致詞時，表示：「雖然無法斷言說，未來的物理學不會比過去那些驚奇更令人驚嘆，但似乎大部分的重要基本原則都已經被穩固地建立了。」

以我們現在的後見之明，這段話聽起來固然錯得離譜，但在當時，從 17、18 到 19 世紀，在伽利略、牛頓、馬克士威等前輩的的貢獻之下，物理學已經達成了非凡的成就。

我們現在稱為古典的物理學，對於整個世界的描述幾乎是面面俱到了，事實上沒有人預料到 20 世紀將出現徹底顛覆世界物理學認知的重要理論，量子力學。

而這最一開始竟只是出自於一件不起眼的研究，關於物體發出的光。

萬物皆輻射

在此我們要先理解一個觀念：所有物體無時無刻不在發出電磁波輻射，包括了你、我、你正使用的螢幕，以及我們生活中的所有物品。

至於為什麼會這樣子呢？其中一個主要原因是，物體都是由原子、分子組成，所以內部充滿了帶電粒子，例如電子。這些帶電粒子隨著溫度，時時刻刻不停地擾動著，在過程中，就會以電磁波的形式放出能量。

除了上述原因之外，物體發出的電磁波輻射，還可能有其他來源，我們就暫時省略不提。無論如何，從小到大我們都學過的，熱的傳遞方式分成傳導、對流、輻射三種，其中的輻射，就是我們現在在談的，物體以電磁波形式發出的能量。

那麼，這些輻射能量有什麼樣的特徵呢？為了搞清楚這件事，我們必須先找個適當的範本來研究。

理想上最好的選擇是，這個範本必須能夠吸收所有外在環境照射在上面的光線，只會發出因自身溫度而產生的電磁輻射。這樣子的話，我們去測量它發出的電磁波，就不會受到反射的電磁波干擾，而能確保電磁波是來自它自己本身。

這樣子的理想物體，稱為黑體；畢竟，黑色物體之所以是黑的，就是因為它能夠吸收外在環境光線，且不太會反射。而在我們日常生活中，最接近理想的黑體，就是一點也不黑、還超亮的太陽！這是因為我們很大程度可以肯定，太陽發出來的光，幾乎都是源於它自身，而非反射自外在環境的光線。

或者我們把一個空腔打洞後，從洞口發出的電磁波，也會近似於黑體輻射，因為所有入射洞口的光都會進入空腔，而不被反射。煉鐵用的鼓風爐，就類似這樣子的結構。

到目前為止，一切聽起來都只是物理學上一個平凡的研究題目。奇怪的是，在對電磁學已經擁有完整瞭解的 19 世紀後半到 20 世紀初，科學家儘管已經藉由實驗得到了觀測數據，但要用以往的物理理論正確推導出黑體的電磁波輻射，卻遇到困難。正是由此開始，古典物理學出現了破口。

黑體輻射

由黑體發出的輻射，以現在理論所知，長得像這個樣子。縱軸代表黑體輻射出來的能量功率，橫軸代表黑體輻射出來的電磁波波長。

在理想狀況下，黑體輻射只跟黑體的溫度有關，而跟黑體的形狀和材質無關。

以溫度分別處在絕對溫標 3000K、4000K 和 5000K 的黑體輻射為例，我們可以看到，隨著黑體的溫度越高，輻射出來的能量功率也越大；同時，輻射功率最高的波段，也朝短波長、高頻率的方向靠近。

為了解釋這個曲線，物理學家們開始運用「當時」畢生所學來找出函數方程式，分成了兩派：

一派是 1896 年，由德國物理學家維因（Wilhelm Carl Werner Otto Fritz Franz Wien），由熱力學出發推導出的黑體輻射公式，另一派，在 1900 與 1905 年，英國物理學家瑞立（John William Strutt, 3rd Baron Rayleigh）和金斯（James Jeans），則是藉由電磁學概念，也推導出了他們的黑體輻射公式，稱為瑞立－金斯定律。

你看，若是同時擺上這兩個推導公式，會發現他們都各自對了一半？

維因近似 Wien approximation 只在高頻率的波段才精確。而瑞立－金斯定律只對低頻率波段比較精確，更預測輻射的強度會隨著電磁波頻率的提升而趨近無限大，等等，無限大？――這顯然不合理，因為現實中的黑體並不會放出無限大的能量。

顯然這兩個解釋都不夠精確。

就這樣，在 1894 年邁克生才說，物理學可能沒有更令人驚嘆的東西了，結果沒幾年，古典物理學築起的輝煌成就，被黑體輻射遮掩了部分光芒，而且沒人知道，這是怎麼一回事。

普朗克的黑體輻射公式

就在古典物理學面臨進退維谷局面的時候，那個男人出現了——德國物理學家普朗克（Max Planck）。

普朗克於 1900 年就推導出了他的黑體輻射公式，比上述瑞立和金斯最終在 1905 年提出的結果要更早，史稱普朗克定律（Planck’s law）。普朗克假想，在黑體中，存在許多帶電且不斷振盪、稱為「振子」的虛擬單元，並假設它們的能量只能是某個基本單位能量的整數倍。

這個基本單位能量寫成 E=hν，和電磁輻射的頻率 ν 成正比，比例常數 h 則稱為普朗克常數。換言之，黑體輻射出來的能量，以hν為基本單位、是一個個可數的「量」加起來的，也就是能量被「量子化」了。

根據以上假設，再加上不同能量的「振子」像是遵循熱力學中的粒子分佈，普朗克成功推導出吻合黑體輻射實驗觀測的公式。

普朗克的方程式，同時包含了維因近似和瑞立－金斯定律的優點，不管在低頻率還是高頻率的波段，都非常精確。如果我們比較在地球大氣層頂端觀測到的太陽輻射光譜，可以發現觀測數據和普朗克的公式吻合得非常好。

其實有趣的是普朗克根本不認為這是物理現象，他認為，他假設的能量量子化，只是數學上用來推導的手段，而沒有察覺他在物理上的深遠涵意。但無論如何，普朗克成功解決了黑體輻射的難題，並得到符合觀測的方程式。直到現在，我們依然使用著普朗克的方程式來描述黑體輻射。不只如此，在現實生活中，有許多的應用，都由此而來。

正因為不同溫度的物體，會發出不同特徵的電磁波，反過來想，藉由測量物體發出的電磁波，我們就能得知該物體的溫度。在疫情期間，我們可以看到某些場合會放置螢幕，上面呈現類似這樣子的畫面。

事實上，這些儀器測量的，是特定波長的紅外線。紅外線屬於不可見光，也是室溫物體所發出的電磁輻射中，功率最大的波段。只要分析我們身體發出的紅外線，就能在一定程度上判斷我們的體溫。當然，一來我們都不是完美的黑體，二來環境因素也可能產生干擾，所以還是會有些許誤差。

藉由黑體輻射的研究，我們還可以將黑體的溫度與發出的可見光顏色標準化。

在畫面中，有彩虹背景的部分，代表可見光的範圍，當黑體的溫度越高，發出的電磁輻射，在可見光部分越偏冷色系。當我們在購買燈泡的時候，會在包裝上看到色溫標示，就是由此而來。所以，如果你想要溫暖一點的光線，就要購買色溫較低，約兩、三千 K 左右的燈泡。

結語

事實上，在黑體輻射研究最蓬勃發展的 19 世紀後半，正值第二次工業革命，當時鋼鐵的鍛冶技術出現許多重大進步。

德國鐵血宰相俾斯麥曾經說，當代的重大問題要用鐵和血來解決。

就傳統而言，煉鋼要靠工匠用肉眼，從鋼鐵的顏色來判斷溫度，但若能更精確地判斷溫度，無疑會有很大幫助。

德國作為鋼鐵業發達國家，在黑體輻射的研究上，曾做出許多貢獻，這一方面固然可能是學術的求知慾使然，但另一方面，也可以說跟社會的需求與脈動是完全吻合的。
總而言之，普朗克藉由引進能量量子化的概念，成功用數學式描述了黑體輻射；這件事成為後來量子力學發展的起點。儘管普朗克本人沒有察覺能量量子化背後的深意，但有另一位勇者在數年後繼承了普朗克的想法，並做出意味深長的詮釋，那就是下一個故事的主角――愛因斯坦的事了。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識！

• 朱家瑩／雅文基金會聽語科學研究中心 研究員

想像一下當你聽到手指甲刮著黑板產生的摩擦聲，或者是拿著叉子摩擦著不鏽鋼碗的聲音，抑或是小孩的哭叫聲，有沒有哪一個聲音會讓你全身起雞皮疙瘩，想要用手摀住耳朵，甚至是情緒爆炸、只想要遠離現場呢？這些讓人不適的聲音，是有其特有的聲學特質？或是其他緣故呢？

不是尖銳、高頻音就刺耳，而是流淌在你我血液的祖先智慧

一般認為，令人不適的聲音是因為刺耳的高頻聲，尤其像是手指甲刮黑板時所產生的摩擦聲，其中那種「ㄍㄧ ㄍㄧ ㄍㄧ」的聲音，似乎是造成不適感的主因。

然而，Halpern、Blake 和 Hillenbrand（1986）這三位研究者對於這個現象感到好奇，因此他們進行了一項實驗 ^[1]，他們將那些令人不適聲音（如：刮金屬或石板的聲音）中的高頻音減弱。

結果顯示，即使減弱尖銳的高頻聲音，受試者仍然感到不適，因而主張尖銳的高頻音並不是造成不適感的主因。接續 Halpern 等人在企圖尋求答案時，意外發現刮黑板的聲音頻譜圖跟靈長類猴子的警告叫聲非常相似，因而大膽推測這個不適感並非高頻音造成的，而是源於人類祖先的記憶。

人類對特定頻率區間的聲音感知最敏感，加上跨感官的連結，讓人聽到某些音就不適

可惜，到底是不是來自老祖先的智慧傳承，這點未獲得後續研究的支持。另一方面，Kumar 等人（2008）進一步以聲學分析探究是否是因特定頻率導致聆聽的不適感時，發現聲音中涵蓋 2500-5500 赫茲這個頻率區間的聲學頻率似乎特別容易引起聽者的不適感 [2]。

他們推測這可能是因為這個頻率範圍的聲音感知上最為強烈，同時也具有最高的能量，因此使得聽覺系統特別對這些頻率的聲音敏感。

但是，我們平常聊天談話中也涵蓋了這個頻率範圍的聲音，除了頻率之外，是不是還有其他因素造成對某些聲音的不適感呢？

Ro 等人（2013）發現當聽到聲音時，聲音進入大腦的聽覺皮質同時，會傳遞訊號到觸覺感官系統，啟動了觸覺感官，讓聽者聽到聲音時，「感覺」到自己的皮膚彷彿被指甲刮的刺痛感 ^[3]。

聽聲音會啟動身體觸覺感官系統並非只存在刮黑板這類聲音，有些人在聽到音樂聲，像是聽到低音貝斯的聲音時，也會感覺到自己的身體也在震動，甚至感受到皮膚的不適感 ^[4、5]。

也許因為這個跨感官的訊號傳遞，讓身體的其他部位也出現不適的感受，才會讓聽者對於這些聲音感到不適。

當感知到令人不適的聲音，杏仁核會依據習得經驗，決定是否啟動保護機制！

Zald 與 Pardo（2002）發現當聽到讓人感到不適的聲音刺激時，大腦中的杏仁核（amygdala）會高度活化 ^[6]，而杏仁核在大腦中負責掌控恐懼、焦慮、害怕等負面情緒，換句話說，當聲音訊息抵達杏仁核時，它會誘發情緒反應，進而導致我們做出不同行為反應 ^[7]。

杏仁核的啟動是大腦的一種保護機制，透過過往的經驗連結學習會對讓人不適的聲音發出警報^[8] ，當聽者遇到可能危及安全的聲音時，杏仁核就會發出警報。

例如，當聽到車子緊急剎車的聲音時，這個聲音傳送到杏仁核，會進而引起我們想要逃離的反應，或者產生對駕駛者行為的憤怒反應。

由於杏仁核在聆聽這些聲音時會高度活化，Kumar 等人（2012）進一步試圖了解在聆聽令人不適的聲音時，杏仁核在大腦中扮演著怎樣的角色，以及聲音資訊如何被傳遞到杏仁核。

他們的研究結果顯示，聲音刺激會最先傳送到聽覺皮質（auditory cortex）進行聲學訊息處理和分析，解碼聲音所代表的意義，例如，聽到「ㄍㄧ」的剎車聲，解碼出來的是來自汽車或者腳踏車的剎車聲。聽覺皮質處理完畢後，將資訊傳遞到杏仁核，當杏仁核接收到來自聽覺皮質的訊號後，依據這些訊息及過去經驗發出警報 ^[8]，誘發恐懼、焦慮或憤怒等負面情緒，並可能促使進一步的行為反應，像是尖叫、摀住耳朵，或逃離現場。

舉例來說，如果是汽車的剎車聲，基於過去的經驗，可能存在危險，因此可能會誘發恐懼情緒，並引發立馬逃離現場的行為舉動。

然而，如果解碼後的聲音是腳踏車的剎車聲，根據過去的經驗，可能不會有危及生命的危險，因此即便會觸發閃躲的動作行為，但負面情緒可能不如汽車剎車聲來的強烈，可能只會憤怒的罵騎車的人不長眼。

聽到某些聲音，讓人立馬想逃或想戰，也許這個過往的經驗是來自遠古時代祖先的傳承，但更可能是因為聽到這些聲音時，觸覺感官系統被啟動了，身體上「感覺」到不適，所以當不適的聲音再次出現時，杏仁核的活化反應就更增強，讓我們除了單純的接收到聲音之外，也產生了身體及情緒上的反應。

參考文獻

1. Halpern, D. L., Blake, R., & Hillenbrand, J. (1986). Psychoacoustics of a chilling sound. Perception & Psychophysics, 39, 77-80.
2. Kumar, S., Forster, H. M., Bailey, P., & Griffiths, T. D. (2008). Mapping unpleasantness of sounds to their auditory representation. The Journal of the Acoustical Society of America, 124(6), 3810-3817.
3. Ro, T., Ellmore, T. M., & Beauchamp, M. S. (2013). A neural link between feeling and hearing. Cerebral cortex, 23(7), 1724-1730.
4. Koenig, L., & Ro, T. (2022). Sound Frequency Predicts the Bodily Location of Auditory-Induced Tactile Sensations in Synesthetic and Ordinary Perception. bioRxiv.
5. Lad, D., Wilkins, A., Johnstone, E., Vuong, Q.C. (2022). Feeling the music: The feel and sound of songs attenuate pain. British Journal of Pain, 16(5), 518-527. 
6. Zald, D. H., & Pardo, J. V. (2002). The neural correlates of aversive auditory stimulation. Neuroimage, 16(3), 746-753.
7. LeDoux, J. E. (2000). Emotion circuits in the brain. Annual review of neuroscience, 23(1), 155-184.
8. Kumar, S., von Kriegstein, K., Friston, K., & Griffiths, T. D. (2012). Features versus feelings: dissociable representations of the acoustic features and valence of aversive sounds. Journal of Neuroscience, 32(41), 14184-14192.

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜呂慧穎
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

你有沒有聽到什麼聲音？隱藏在鬧市的噪音汙染

你有留意過生活周遭的聲音嗎？無論是雞犬桑麻的鄉村，或是車水馬龍的都市，都縈繞著各種聲音，這些你可能早已習慣的聲響，卻可能在無形間影響我們的身心健康！中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心詹大千研究員，其研究團隊針對臺北市的交通噪音分布特性進行研究，運用 2D 及 3D 噪音地圖呈現 24 小時的實時變化。更透過舉辦公民科學活動，邀請民眾用手機測量並感知生活中的聲音變化。究竟噪音會造成哪些身心疾患？臺北市的噪音曝露情形如何？我們又該怎麼防範噪音汙染呢？

太吵了我睡不著！聲音也會影響你的健康？

車輛呼嘯而過的引擎聲令人心驚膽戰，公園此起彼落的蟲鳴鳥叫則讓人心曠神怡。仔細聆聽將發現，每種聲音都帶給人不同的感受，長久下來不僅影響心境、更關乎健康。若我們能掌握周遭環境潛在的噪音汙染，即多了一分守護自身健康的能力。

中研院人文社會科學研究中心詹大千研究員兼副主任，同時也是地理資訊科學研究專題中心執行長，擅長地理資訊科學結合流行病學研究。因 2018 年參與中研院健康雲計畫至英國開會，因緣際會下得知，歐洲對於汙染與健康因子的討論早已包含「噪音」，但當時的臺灣尚無系統性的科學研究。

翌年正巧陽明交通大學公共衛生研究所在繪製「噪音地圖」（noise map）時遭遇難題，而中國醫藥大學附設醫院則想透過聲音監測改善加護病房的噪音問題，再加上中研院資訊科學研究所陳伶志研究員帶領研發的「聲音盒子」（SoundBox）技術支持。在多方開啟合作意願下，一趟監測都市噪音的奇妙旅程就此展開！

目前世界衛生組織以均能音量 55 分貝作為住宅區戶外的音量建議標準，詹大千進一步提到：「過去進行噪音與代謝症候群研究時，曾分析健檢民眾的自填健康問卷，再比對各地環保局的噪音監測站資料後發現，民眾普遍覺得超過 75 至 80 分貝會覺得吵雜不適，而 50 至 55 分貝以下會感到安靜舒適，就感受性而言與世衛的建議標準相近。」

事實上，有關噪音影響健康的探討由來已久，最初主要關注職業環境的噪音暴露問題，而後擴及生活中的噪音汙染對民眾身心的危害。根據世界衛生組織的研究：

噪音除了會損害聽力，還會導致憂鬱焦慮、睡眠障礙、注意力下降，提高內分泌系統及心血管疾病的發生率，甚至因聽覺刺激降低而增加罹患失智症的風險，影響不容小覷！

是誰那麼吵？用噪音地圖看一看

生活中噪音的來源百百款，常見的包括交通噪音、工程噪音、近鄰噪音、娛樂噪音等，位列行政院環境保護署（今環境部）公害陳情數第一名。

其中，車輛、飛機產生的「交通噪音」動輒飆破 80 分貝，是日常生活中影響範圍最廣，也最容易被忽視的公害。

詹大千參與的研究團隊特別針對臺北市的交通噪音分布特性進行研究，運用 2D 及 3D 噪音地圖呈現 24 小時的實時變化。

自 2017 至 2019 年進行的交通噪音數據蒐集並非一帆風順。目前臺北市政府環境保護局僅有 12 個環境噪音監測點、12 個道路交通噪音監測點，根據《噪音管制法》規定，每季只須進行 2 次、每次 24 小時的連續監測，而且只在晴天才會測量，導致研究團隊能獲取的資料量相當有限。

但研究團隊並不氣餒，轉而應用交通管制工程處在臺北市內設置的 7 百多組「交通流量偵測器」（Vehicle Detector，簡稱 VD）所測到的即時車流量及車速數據，來輔助噪音地圖的建置分析。

首先，將研究區域進行 500 x 500 公尺的網格分割，臺北市全區共分出 1,032 個網格，網格內具有 VD 測點者共 303 格，無 VD 測點者共 729 格。接著，比對噪音監測站數據與 VD 數據，建立統計模型關係，據此推估出 303 個具有 VD 測點網格的噪音值。

至於其他 729 個無 VD 測點網格，則運用諸如人口密度、土地利用類型、道路特性等環境條件，與前述 303 個具有 VD 測站的網格進行相似度比對，藉以推估其噪音值。

除了道路交通噪音，臺北市最明顯的噪音來源非松山機場莫屬。研究團隊蒐集臺北航空站 13 處自動監測設備（3 處位於松山機場、10 處位於機場周圍）測到的每小時平均噪音值，依據航空噪音防制區的範圍，將航空噪音值疊加在相對應的網格內。

至於環保局僅有晴天監測的噪音資料，研究團隊也沒忘記補強，透過模型考慮中央氣象局的降雨資料參數，將降雨造成的環境音加入噪音總量中，試圖更貼近真實的噪音狀況。

最後，為了驗證用 VD 偵測資料進行噪音值推估的可信度，研究團隊也實地架設中研院資訊所研發的「聲音盒子」收錄現場噪音值，驗證推估數值的準確度。

研究團隊更進一步運用 3D 建模呈現噪音在不同高度的衰減變化。在假設每棟建築暴露的交通噪音來自最近道路的條件下，將道路到建築物的水平距離、所在樓層的垂直高度（假設每層樓高度為 3 公尺）等資料納入衰減模式。

計算結果顯示，每上升一層樓大約下降 0.4 分貝，再將模式推估值與不同樓層測量到的實際噪音值進行比較驗證，最終在 3D 地圖上以分層填色的色塊顯示不同樓層的噪音值。

程式設定每 5 分鐘抓取一次 VD 數據（數據的精度為每分鐘一筆），並運用建置在國家高速電腦中心的運算平台來視覺化大量的噪音數據，如此就能在 2D 與 3D 臺北市噪音地圖上，以不同網格色塊即時查看每小時的噪音值。

2D 或 3D 地圖除了可用在噪音監測，對於其他空間流行病學的分析也很有幫助，但詹大千提醒，雖然 3D 地圖的資料可精確得知不同樓層的差異，但基於對居民隱私權的保障，仍建議以 2D 地圖進行相關研究分析，當流行病統計資料模糊化至鄉鎮鄰里等級時，就能避免個人資料的暴露。

找到噪音來源，才可以對症下藥！

以世界衛生組織的交通噪音曝露建議標準來看，如想防範交通噪音影響身心健康，最好控制在整日噪音曝露不超過 53 分貝，夜間噪音曝露不超過 45 分貝。根據詹大千團隊的研究結果顯示：

臺北市日間有 32.80%、夜間有 27.69% 的居民暴露在超過上述標準的交通噪音中，顯然我們還有改善的空間。

詹大千表示，本次研究採用比較嚴格的檢視標準，若是根據臺北市環保局的監測數據來看，臺北市的整天均能音量約在 56 分貝，代表在都市中仍能找到安靜的戶外空間。

此外，仔細觀察會發現，噪音地圖在一天的不同時段會產生不同變化。上午 7 點通勤時間，松山機場周遭的松山區、中山區、內湖區一帶，噪音值高達 70 分貝以上。晚上 6 點下班時間，堤頂大道、建國高架、市民高架、重慶北路開始出現車潮，連帶噪音值也提高到 55 分貝以上。到了午夜 12 點，除了大安區、中正區、中山區、大同區、信義區等住宅與路網較密集處有 50 分貝左右，其他地區幾乎都在 45 分貝以下。

想降低環境噪音傷害其實並不困難，聯合國環境署在 2022 年最新報告《Frontiers 2022》就提供許多降噪方法，包括規劃植栽綠帶、更換電動車、安裝隔音設備（如氣密窗）、臨路建築向內退縮、更改道路鋪面材質等，皆被證實能有效降噪，但前提是必須先掌握噪音的組成、來源及分布樣貌，才能準確擬定防治方案。

為了對症下藥處理噪音問題，目前可努力的地方在於增加噪音監測點。詹大千談到，未來或許可結合智慧電桿裝置，整合交通、噪音、空氣汙染等監測功能，同時提供更穩定的實時資料傳輸品質，打造守護全民健康的基礎資料收集網絡。

鬧中取靜——隨手記錄生活中寧靜的角落

除了監測技術與硬體設施的精進，詹大千也提出自我保護聽力的重要性，首要任務在於提升民眾對聲音的敏感度，意識到生活周遭存在哪些會傷害聽力的噪音？哪些地方是喧囂都市中難得的寧靜避風港？

詹大千與理念相同的臺灣聲景協會合作，在 2023 年 5 月至 7 月推出「尋找 55 分貝靜土」公民科學活動，邀請民眾擔任「寧靜追蹤師」，尋找臺北市戶外聲音平均 55 分貝的地方，察覺都市中的聲音變化對居民身心的影響。

活動期間共有 25 名受訓民眾投入記錄工作，貢獻了 182 個位在臺北市不同地區的採樣資料。民眾運用 NIOSH（iOS 適用）、Noise Capture（Android 適用）兩款 APP 測量戶外聲音的分貝數，並在詹大千研究團隊開發的聊天機器人平台 LINE 官方帳號「尋找 55 分貝靜土」記錄平均分貝數、最高分貝數、地點類型、地點位置、寧靜度與舒適度評分，並拍下當地照片、錄下環境音、寫下對聲音的感受。

記錄成果顯示，大於 55 分貝與小於 55 分貝的音量大約各佔一半，臺北市南港、內湖、北投、文山等靠山的行政區較為寧靜。最常被捕獲的靜土位於公園、巷弄、住宅區等地。蟲鳴鳥叫等自然聲音是靜土中的重要元素，人為聲音、道路交通相關聲音則是使戶外聲音大於 55 分貝的主因。

民眾普遍認為，這次的活動讓自己對環境中的聲音變化更加敏感，原本只有 45 分貝的環境，因車輛或人群經過，瞬間飆到 70 分貝。也有民眾察覺，自家孩子每天幾乎在 70 分貝左右的環境上課，讓他對都市噪音問題更有警覺！

此外，當你對聲音變得敏感後，將發現每個人對聲音的承受度都不同，不同的聲音特徵與情境也會帶來不同感受。例如夏天雄蟬的鳴叫聲可高達 80 分貝，但因為是來自大自然的聲音，人們的感覺通常是舒服的。而個性活潑外向的人可能經常出入熱鬧的場合，對於音量的容忍度也相對較高。

這些對聲音的多元感受在量化研究中較難呈現，但搭配公民科學活動的質性問卷、照片與錄音的相互對照，將可以發掘更多有趣的聲景現象，也為改變民眾行為、創造更多都市靜土盡一份心力！