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土壤遇上農業,就踏上了一條不歸路?—《土壤的救贖》

大家出版_96
・2016/09/16 ・3118字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

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傳統種植由於本身的特性,對環境的衝擊遠比放牧牲畜來得大。犁田會破壞關鍵的菌根菌地下網絡,粉碎土壤團塊。土壤團塊能把水和空氣保留在土壤中,一旦毀掉之後,土壤顆粒就會緊緊擠在一起(這種現象稱為土壤壓實),無論是灌溉水或雨水,土地都無法留住。

事實上,有個近期的研究顯示,海平面上升有一半是來自農地的逕流。想要知道迅速乾涸的「奧加拉拉蓄水層」流去了哪裡嗎?不少都進了海裡。美國的淡水有七成用於農業,不過土壤壓實會使大部分的水無法滲透到土中。耕耘設備每隔一段時間就重新設計,要耕得愈來愈深,才能打破這層壓實土壤,然而這麼做只會產生新一層更深的壓實。

684px-Ogallala_changes_1980-1995.svg
奧加拉拉蓄水層(Ogallala Aquifer)為北美大平原南部的一個巨大蓄水層,因為灌溉導致了蓄水層的耗竭速度已經超過了其地表恢復能力。圖中灰色區域為奧加拉拉蓄水層的範圍,顏色顯示1980到1995年間水位變化,黃褐色系區域表示水位減少,藍色系區域表示水位增加,其餘灰色表示水位無明顯增減。圖/By Kbh3rd – Own work, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons.

在準備田地以便播種的過程中,傳統農民也會除去所有植被,留塊乾乾淨淨的田給他們種來賣的作物,這作物可能是玉米(占美國一億六千四百萬公頃農田的 24%)、小麥(14%)或大豆(19%)。雜草、其他植物,甚至前一年作物的殘株都會移除。農民為了隔年春天能快速種植,通常在秋天做這件事。這會使土壤長達七個月都光禿禿露出來。

這程序的原始目的當然不是餓死土壤微生物,不過由於土裡沒有活的根用滲出物來餵養微生物,附近也沒有死亡的植物體讓微生物吞食,因此確實會造成這種後果。2012 年秋天,我從克里夫蘭開車到波特蘭的時候,一路上像這樣光禿的褐色土地就似乎有幾千片。有時我經過的是罪魁禍首—一輛牽引機拖著巨大的圓盤,揚起的灰塵多到很難看見公路,感覺幾乎像在火災的下風處。

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即使最尊崇有機農業的農民,也會年復一年這樣毀壞土壤,尤其是那些製造出超市裡大部分有機產品的龐大食品企業。他們一旦使用化學除草劑除去野草,就不能自稱有機,所以他們把野草犁掉。

整地、耕耘農地的作法已經實行了數千年,世上有些最貧瘠的土地和人類群落就是這樣造成的,然而今日的機器讓這件事以更大的尺度、更快的速度發生。隔年春天,農民把種子播到這種劣化的土壤裡,然而土地上所有的自然程序都已遭到破壞,種出作物的希望不大。

而且不只是耕耘和整地,劣化的土壤沒有土壤微生物的健康群落可以提供養分,因此需要加入一些東西。有機農民依賴糞肥、堆肥或天然肥料去恢復失去的養分,但大部分傳統的農民多年來也把大量的化學藥劑淋在土地上(我們的食物有 99% 都由這些農民種出來)。他們遇過的專家幾乎都告訴他們,他們必須那樣才能生存。

化學肥料讓植物變懶了

化學農業看似根深柢固,但其實出現至今僅僅大約五十年。按波倫(Michael Pollan)在《雜食者的兩難》一書的說法,就像許許多多的新發明一樣,「從大氣中取得原子,結合成對生物有用的分子的過程」源自戰爭的急迫需求。製造炸彈需要硝酸鹽,而哈柏(Fritz Haber)這位德國的猶太科學家想出方法,為第一次世界大戰使用的炸彈做出合成硝酸鹽。

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之後他發明了毒氣,第二次世界大戰德軍就是用這毒氣殺死集中營裡的猶太人,不過那時哈柏已經過世了。說也奇怪,哈柏的研究成果可以用來升級死亡工具,也可以用來製作化學肥料,農業因此從生物程序中「解放」出來,農民即使對自然系統不大了解,也可以種植作物。

柯林斯(Abe Collins)是佛蒙特州的農人與土壤先知,他說:「發展出化學農業以後,就不需要任何技術,甚至不需要知道怎麼當農夫。把那東西丟在那裡,就能得到收成,即使在劣化很嚴重的土地上也一樣。」

像我這樣挑剔的消費者會在超市(甚至可能是農夫市集)尋找有機標示,因為我們直覺認為難聞的化學肥料不可能種出健康的食物。我們覺得自然的方式一定比較理想,但我們其實並不知道原因。然而科學家在土壤世界的新發現證實了這種直覺。大部分的化學肥料混合了,很久以前的農業學家判斷植物生長不能沒有這三種無機物。不過微生物學家英格漢(Elaine Ingham)指出,隨著科學的工具改良,科學家在食物中發現愈來愈多對我們的健康很重要的養分,而施用化學肥料,無法讓植物接觸到這些養分—肥料根本不含這些養分。其實肥料不可能有全套的必需養分,因為植物和土壤微生物的交互作用(大自然是用這種方式提供植物所需的無機物)太複雜,難以複製。

耕耘之後,土壤裡面還是會有土壤微生物,然而一旦施用化學肥料,它們就不大可能為植物提供這些多樣的養分。簡單來說,施用化肥干擾了大自然裡偉大的合作關係。按照這合作關係的條件,植物應該把碳基糖輸送到根部各處給微生物,以換取養分。肥料瓦解了這種一手交錢一手交貨的系統,植物變懶了

美國農業部的微生物學家尼可斯(Kristin Nichols)表示:「添加肥料時,我們是把養分放到植物的根旁, 植物不需要送出任何碳就能得到養分,結果是土壤微生物得不到足夠的食物。」

施加化肥的龐大連鎖效應

菌根菌少了含碳的伙食,就無法生長,讓自己的碳鏈在土壤裡延伸。菌根菌和其他土壤微生物無法產生黏著劑,把碳固定在土壤裡形成保水的團塊。微生物會休眠,如果情況太惡劣,就會死亡。這時土壤中的生命和土壤結構都破壞殆盡,農民不加化學肥料,就無法種出像樣的作物,這樣的情況至少會持續幾年。「然後我們落入一個系統,想要維持或增加收成,就得添加愈來愈多的肥料。施肥不足的時候,就會看到像肥料缺乏的症狀,這是因為少了那些生物的有益活動。」尼可斯如此說。

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640px-Fertilizer_applied_to_corn_field

慣行農法每年使用大約 1440 萬公噸的化學肥料,然而肥料的效率極差。化學肥料裡大部分的磷會迅速和土壤裡的無機物結合,然後植物就無法利用了。土壤微生物有酵素可以把磷變成植物可用的形態,但施用化學肥料時,這些微生物常常已經休眠或死亡。氮吸收的相關問題更是嚴重。

若沒有健康的土壤生物作用把氮轉化成植物可利用的形態,會有高達五成的氮流失,被雨水或灌溉水沖進地下水或溪流中,這些水域因此富含養分,結果長出藻類,而藻類會吸光水裡的氧氣,產生死亡區。墨西哥灣有個世界級的死亡區,位於密西西比河河口附近,面積大約一百五十四萬公頃,就是肥料流出的結果。2012 年的旱災有個好處:沒那麼多富含氮的河水注入海灣,墨西哥灣的死亡區因此縮小。

一般而言,傳統農民對付化學藥劑吸收力差的方法,就是增加施肥。他們為了讓土壤裡有 50 公斤的氮,會加進 100 公斤。

耕耘和施肥的後續效應令大部分農民不安,然而所有人(從農校的教授到郡推廣部的職員)多年來一直告訴他們,這樣才能打造成功的事業。現在化學肥料的價格高漲(製造肥料和施肥都很耗燃料),許多農民和農業相關人士開始尋找更理想的方式。伯利郡的魅力就在此,這些農民恢復和自然更密切合作的方式後,作物長得一樣好,甚至更好(通常更好),而他們不用化學藥劑,還省下數千美元[註]。

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  • 註:伯利郡( Burleigh Country )培養富含碳的健康土壤、復育田野同時提高產量、增加收益的成功案例地點。

(大家)土壤的救贖_平面72dpi

本文摘自《土壤的救贖》大家出版

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大家出版_96
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名為大家,在藝術人文中,指「大師」的作品;在生活旅遊中,指「眾人」的興趣。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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大直公寓陷落!連續壁能保護工地,為什麼會造成外側房屋坍塌?在軟弱地盤上蓋房子可行嗎?
PanSci_96
・2023/10/21 ・5106字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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「趕快下來、房子要倒了!」隨著工地主任一聲大喊,居民慌亂逃出。接著,基泰大直建案隔壁的公寓,就像坐電梯一樣往下陷落,原本的 1 樓,如今已成為地下室。

除了基泰大直案,台灣各處都偶有聽聞發生天坑、房屋沉陷等事件,這些災害,似乎又常常是地下工程惹的禍。

但這次事件是怎麼發生的?軟弱的地盤真的不適合蓋房子嗎?我家或你家,也會遇到嗎?

為什麼土壤會崩塌?

為什麼土壤會崩塌?大家應該都有過在海邊堆沙子的經驗,當砂子堆到一定的角度後,沙堆表面的沙子就會開始不穩定,這時如果繼續堆沙,沙子就會坍方。

土壤的「剪力強度」會使土壤坍塌到一定程度後就不會繼續坍塌,讓土壤的斜面與地面形成一個角度。所謂的剪力是指將物體推往相反方向的外力,例如用剪刀剪紙,或是用手撕紙。而土壤的剪力強度,指的是防止土壤發生平移破壞的阻抗,剪力強度愈大,代表愈不容易發生坍塌。

剪力強度的大小則受到土壤的顆粒形狀、大小分配比例、緊密程度以及凝聚力所影響。例如由不同形狀與大小的顆粒混雜而成的土壤,彼此之間的摩擦力比只有相同大小顆粒的圓形土壤,強度還要高。或是含水量較少的黏土,比含水量高的黏土黏滯性還高,凝聚力更強,因此剪力強度比較高,更不容易坍塌。

圖/公共工程品管班教材

若是開挖基地的土壤剪力強度不足,很難形成垂直度高的壁面,這個時候若是沒有足夠的空間設立明挖邊坡,就需要擋土壁來擋住側向的砂土,保護開挖面,讓工程順利進行。

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大家在這次事件一直聽到的「連續壁」,是一種常見的地下擋土設施,就可以擋住側向的沙土。開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁,阻擋地下水與土壤,再進行開挖工作。由於連續壁適用範圍廣、可以擋水、所需空間不大,對臨房影響較小,常被用在軟弱黏土以及都市密集區的工程。而連續壁的貫入深度,通常是開挖深度的 2~3 倍。

以台北市為例,根據臺北市建築工程基礎開挖安全措施管理作業要點,在有鄰房的狀況下進行地下開挖,深度只要達 8 公尺以上就要採用連續壁擋土工法。這些連續壁不僅能用來保護工地,還可以成為未來完工後,建築物地下室的永久外牆。

開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁。圖/PanSci YouTube

那麼,這次事件又發生了什麼事呢?

大直民宅坍塌事件是怎麼發生的?

為了抵擋側向土壓力與水壓力,通常擋土壁還需要配合基地內的支撐系統。常見的施工流程首先會在施作擋土壁之後打入中間柱,並且開挖第一階土方。接著在中間柱上架設一層臨時性的水平支撐與施工構台,才會繼續往下開挖下一階土方,重複這樣的步驟直到挖至設計深度。全部開挖完成後,最後在底面鋪設混凝土底版,由下往上開始施作地下室結構。

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圖/公共工程品管班教材

這次基泰大直事件中,基地位於軟弱黏土地盤。當開挖作業進行到一定深度後,連續壁外側的土壤重量,超過連續壁底部黏土的抵抗力,開挖底部失去平衡。外部的黏土沿著破壞面流動,湧入開挖區。緊接著,基地內的土壤連同中間柱被湧入的土壤向上抬起。當中間柱被向上推之後,橫向的水平支撐也隨之崩解,失去保護連續壁的作用,最後失去側向支撐力的連續壁朝基地內擠進破壞。

災難如連鎖反應,除了基地結構被破壞,基地外側的土壤也會因為向開挖區內流動,導致地面大量沉陷,蓋在上面的房子,也就是這次事件中受害的民宅,隨之下陷。這種工程災害稱為「隆起破壞」。

過程雖然是這樣,但導致這次事故發生的確切原因,目前還在調查當中。可能是調查與設計單位對地質狀況的判斷過於樂觀,連續壁的設計貫入深度不足,或是因施工不慎,導致連續壁與支撐系統並沒有完全發揮作用。

那麼你可能最擔心的是,我家會不會也遇到相同問題,買房前是不是也要挑地質?

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常見的開挖災害有哪些?

這邊要先說明,其實不同的地質,需要對應不同的考量與施工工法,我們應該因材施工。而不同地質,也會面臨不同的挑戰與風險。例如基泰大直的隆起破壞,容易發生在軟弱黏土進行的開挖工程,而在透水性良好的砂質土壤中,則可能會因為地下水位差,發生管湧與砂湧等災害。

什麼是管湧呢?它指的是地下擋土壁因為施工不慎導致壁面出現裂縫,在裂縫處將容易形成透水路徑。如果沒有即時修補裂縫,滲出的水流會愈來愈大,並夾帶砂土,形成滲流管道。水流夾帶砂土持續湧入開挖基地,就會使得擋土壁外側逐漸被掏空,導致上方鄰近道路及房屋沈陷。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

而砂湧,也是另一個容易發生在砂質地盤的災害,這種現象主要發生在基礎開挖時,基地內側與外側水位落差很大。水位差會使地下水由擋土壁底端上湧,當上湧水流的壓力大於開挖面底部土壤的重量,水壓會將基地內的土砂舉起,冒出開挖面,進而導致開挖基地的破壞。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

不過除了先天的地質問題,擋土壁與支撐系統,也可能會因為設計與施工上有所疏失,使得擋土壁牆身的強度不夠或位移太大而發生破壞。

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話說回來,這些軟弱地盤,是不是根本就不適合蓋房,爛泥扶不上牆,不對,是爛泥扶不住牆呢?

軟弱地盤真的不適合蓋房嗎?

就像蛋糕不是只有蛋,建築的地盤不只有土壤,而是由土壤、地下水及空氣所組成。依照不同的比例及成份,有著不同的特性。若是地質沒辦法讓蓋在上面的建築物穩定安全,就是所謂的軟弱地盤。

軟弱地盤通常位於沖積平原、湖沼地或是人工回填區。這些地方的土壤因為沒有經過地質變動等物理作用,通常由軟弱黏土、沉泥、或是鬆散的砂土所構成。例如台北盆地是河流所形成的沖積平原,因此大部分的地區都是屬於軟弱地盤,而桃園、台中的地質則穩固許多。

直接在軟弱地盤上蓋房子,就像將建築蓋在豆腐上,不僅施工時容易發生災害,建築也可能會因為自身的重量而沉陷。但隨著都市發展,所需要的土地大量增加,我們很難完全避免在這類地盤上興建工程,因此工程師會利用各種方法,來克服困難的地質條件。

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軟弱地盤並不是完全沒有辦法蓋房子,我們可以選擇深基礎,透過數十公尺長的基樁,穿過軟弱土層,將建築固定在更深處的堅硬岩盤上。

或是透過地盤改良,改善土壤的特性,防止破壞、液化以及沉陷等問題發生。

除了加入岩隱村習得土遁忍術以外,地盤改良的方式非常多,同樣需要依據地盤的性質、改良的方向以及工程的類型來選擇最適合的工法。這裡介紹幾種台灣常見的地改方式。

第一種是振動夯實,這種方法是利用機械振動等外力,使基地土層的密度增加,加強支撐力,減少發生沉陷或液化的可能,這種方法適用在非黏性的土層。

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第二種,排水預壓工法。這種方式則是在蓋房子前,在基地加上額外的載重,同時也可以搭配排水帶,縮短土壤孔隙水的排水路徑,讓水更容易排出,進而增加土壤的壓密速率,減少土壤內的孔隙與含水量,克服未來建築完成後的沉陷問題。

第三種,也是在都市建築中最常見的地盤改良,是深層攪拌工法,利用特殊機械,透過高壓噴射或是機械攪拌等方式,在地層中注入水泥,並同時攪拌土壤,讓水泥與周圍的土壤拌合成固結體,與原本的地層組成複合基地,以提高土壤強度,我們常聽到的地盤改良樁,就是屬於這種工法。

也就是說,透過合適的地盤改良、基礎形式與開挖工法,軟弱地盤也是能蓋房子的。

如果你對你家,或是你想要買房子地方的地質很好奇,那事不宜遲……就來介紹查詢看看你家地質吧。

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我該怎麼知道我家的地質?

依照經濟部地質法的規定,只要是政府機關或公營事業所辦理的地質調查,都需要將調查結果提交給中央主管機關。而這些資料都會被上傳至中央地調所建置的公開平台——工程地質探勘資料庫,也就是說,如果你家附近曾經有公共工程進行過地質調查,就可以在上面找到鑽探資料。

另外,政府也公布了全台的地質分佈資料土壤液化潛勢區以及活動斷層的分佈,資料都公開在網路上,有興趣的觀眾可以上去查看,更瞭解自己的居住環境。除此之外,國家地震研究中心甚至有有簡單的試算方式,可以評估自家住宅的耐震能力。

當然這些公開資料,只能作為工程設計的初步參考,還是需要請專業的地質調查公司進行鑽探與實驗,才能比較完整地瞭解基地的地質。因為即便知道自己家裡附近的地質類型,地質條件還牽涉到各種土壤參數,工程設計和施工品質也有重大的影響。此外,像順向坡角、土石流及易淹水潛勢區這類危害很大的地方,一般民眾原本也鮮少將此列入尋覓住處的考量。

如果有哪些關於買房要注意的眉角你還想聽我們分析,例如房價、交通、裝潢、空氣品質甚至是風水,歡迎留言告訴我們。最後也想問問大家,在挑房子時,哪項指標是你最在意的呢?

  1. 事件發生後,我覺得地質與買房地點,才是最重要的
  2. 在多地震的台灣,房屋的耐震係數最重要
  3. 氣候變遷之下,節能省冷氣且防淹水防空污最重要
  4. 以上這些都是多說的啦,房子貴到買不起,對我都不重要。

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土壤上的農業史—《第三餐盤》
商周出版_96
・2017/02/25 ・4159字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

土壤懂得自我掩護。土地一裸露,就會立刻冒出遍地的植物和雜草,保護土壤免受大自然侵襲。龜裂人行道的縫隙,一株株小草探頭而出,窣窣低語,證明了就連都市裡被水泥覆蓋的土壤也渴望植物的保護。

雜草填滿了路面的縫隙。圖/rkit @ Pixabay
小草填滿了路面的縫隙。圖/rkit @ Pixabay

植物往上長時,根部會往下紮,最後根部連同死掉的草(如果被割除後留在土壤表層上),一起分解腐化,變成一層腐殖質。這種幾近魔術的過程(亦即使植物變成有機體的過程)仰賴的就是土壤裡的有機生物,從蚯蚓、昆蟲到細菌等底層階級。然後,腐殖質變成鹽,但不是我們撒在食物上的那種鹽,而是可以幫助植物生長的硝酸鹽和磷酸鹽。除此之外,動物也納入這套體系中,因為牠們的糞肥可以起相同的作用,而且速度更快,只需幾個月,毋須耗上好幾年。換言之,動物的糞便可以讓分解腐化的速度加快,並因此加速植物的生長。

上述說明只是粗略地解釋這套複雜的體系,重點是其核心概念:透過這樣的循環過程,土壤具有自給自足的永續力(而且還有自我改善的能力)。植物根部死了之後,變成土壤裡那些有機體的食物,於是,沒有被人類吃掉的植物,要不滋養了新的禾草,要不就是變成腐殖質。這就像銀行的長期帳戶,可滿足植物的未來需求。

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然而,土地上出現農業之後,情況變得如何?土壤失衡了。我們收成作物時,把土壤裡的養分一併抽取移除(最後還吃下肚),因此,我們必須讓等量或者更多的養分回歸到土壤裡。英國科學家暨有機農業之父艾伯特.霍華(Albert Howard)稱此為「回復律則」(Law of Return)。律則二字,貼切至極,意味著這是不可妥協的。除非養分回復,再度肥沃,否則土壤勢必遭殃。讓土壤回復到肥沃狀態,是土壤健康的關鍵,也是食物美味的關鍵。

土壤肥沃有三要素,克拉斯以成功的企業來做比喻。第一要素是利潤,也就是收成而得的金錢。第二要素是營運資金,這是所有企業的引擎,以土壤的肥沃來說,就是能直接給予土壤養分的糞肥和堆肥。第三要素就是預備金,可承兌的資金,能提供企業長期的生產力,腐殖質要發揮的,就是這樣的功能。如威廉.阿爾布列契特博士所言,這三要素決定了土壤的「體質」。若沒有這三要素發揮正常功能,公司就會面臨倒閉。

基本上農夫都懂土壤肥沃的重要性,即使他們沒辦法解釋原因,所以,當他們無法遵循回復律則時(可能是因為沒有動物糞肥,或者不知道該如何回復土地養分)他們就會移居到全新的處女地。處女地養分滿滿,極其肥沃,農人毋須擔心養分耗竭,不過,當然也有被用到耗竭的一天。這點,殖民時期的美國人很快就學到教訓。

當土地養分消耗殆盡,農夫們便會另尋新的處女地來耕種。圖/Catkin @ Pixabay
當土地養分消耗殆盡,農夫們便會另尋新的處女地來耕種。圖/Catkin @ Pixabay

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在《糧食帝國:盛筵、飢荒,以及文明之興衰》(Empires of Food: Feast, Famine, and the Rise and Fall of Civiliaztion)一書中,作者伊凡.弗雷瑟和安德魯.利瑪斯認為,從歷史上來看,古羅馬、希臘和中世紀歐洲這些糧食帝國的輝煌盛業,其實都是建立漫不經心的土地儲備體系上。他們種植糧食,然後運送到遠方供應給日益增加的人口,不斷消耗肥沃的土壤,卻沒把養分儲存回去,因此這種作法只能維持短暫時間,最終土地會無法生產糧食。

化學取徑

肥料的最重要成分是氮,植物需要氮,沒有氮,就無法生長。氮可以透過兩種方式儲存在土壤中,第一種是藉由黃豆、紅豆、綠豆,或者豌豆之類豆科植物(或者像克拉斯,種苜蓿來取代豆科植物)。這類植物可以「抓住」空氣中的氮。

另一種方式是透過糞肥。糞肥裡除了有氮(以胺鹽基或有機物的形式存在),還有其他深具價值的營養素。從歷史上來看,糞肥因其對農事的價值而備受推崇,1900 年代晚期,法國鄉村姑娘的嫁妝甚至是以娘家農地上的糞肥數量來計算。不過,糞肥有兩個主要缺點。第一就是並非所有糞肥的氮都能被土壤吸收。此外,這種取氮方式很耗費時間:動物吃草的速度很慢,照這種龜速吃下去,永遠空不出土地來種糧食作物。

1840 年,德國化學家尤斯圖斯.馮.李比希所著的《化學在農業與生理學上的應用》(Chemistry in Its Application to Agriculture and Physiology )出版後,提供了解決之道。李比希認為,農夫可以不用固著於之前的循環式養分,改成直接把化學補充物添加到土壤即可。他把土壤肥料簡化成植物生長不可或缺的三種營養:氮、磷和鉀,英文縮寫簡稱為 N-P-K

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摒棄土壤裡豐富的生物性肥料,只取這三種化學元素,這種事想來匪夷所思,可是以農夫的角度來說,這種作法確實誘人。如果糞肥裡的礦物質是肥料的重要成分,那何不捨棄糞肥,直接在土壤裡添加礦物質呢?當土壤所需的營養不僅可以單向灌注到土壤裡,而且極有效益時,古老且耗費體力的農耕技術似乎就變得沒那麼重要。

大衛.蒙哥馬利在其著作《文明之侵蝕》(The Erosion of Civilizations)中提到,李比希的發現讓人類對宇宙的理解有了重大影響,讓我們知道可以如何操控大自然:現在,農民只要將正確的化學物放入土壤裡,撒上種子,就可以站到一旁,看著作物自己生長。化學物有能力催化作物生長,這樣的信念取代了農耕勞動,也使得輪作和順應土地調整農法的觀念變得怪異不當……,逐漸地,大規模的農化耕作變成慣常的農法。

若小麥的死亡無法歸咎於單一原因,而是「許多看似無關事件交互作用的結果」,那麼,相對起來,土壤死亡的原因就透明多了。有動機(農夫想讓產量極大化),有正當理由(土壤愈來愈耗竭),而現在,方法也有了(科學)。李比希的發現不啻打開一道門,讓作物的生長有了簡單的驅動機制,不再仰賴健康土壤所需的複雜自然機制。

李比希的 N-P-K 模式(氮 – 磷 – 鉀)徹底改變農人的思考,但這種改變並非一夕之間。起碼,一開始這些化學物的費用高得嚇人。

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後來另一個德國化學家弗里茨.哈伯(Fritz Haber)解決了費用的問題。1909 年,哈伯成功地把大氣中源源不絕的氮轉化成生物可以直接使用的分子。這種轉化就像豆科植物執行的功能,但他這種「抓住」氮的方式更便利,而且濃縮的化學形式讓農人得以更輕鬆地將氮灌入土壤裡,這種製造出液態氨(氨水)的方法被稱為「哈伯.博施法」(Carl Bosch 在 1913 年成功地將這種過程大量化,甚至可在工廠大量生產而備受推崇),而氨水正是製造氮肥的原料。第二次大戰結束前,一些曾經製造大量軍用品的軍工廠開始轉型,有些還真的一夕之間生產起化學肥料來(因為硝酸銨也是爆裂物的主要原料)。忽然,人類的注意力從打贏世界戰爭,變成打敗大自然。

卡爾.博施 (Carl Bosch)(左)與弗里茨.哈伯(Fritz Haber)(右)。圖/wiki
卡爾.博施 (Carl Bosch)(左)與弗里茨.哈伯(Fritz Haber)(右)。圖/wiki

如果說造成土壤死亡的致命一擊可歸咎於某把開了火的槍,那「哈伯.博施法」或許就是那把槍口冒著煙的槍。作物生長不再受限於大自然,只要有氮(空氣裡的氮可是源源不絕呢),有能源得以經營氨水工廠(拜石油工業興起之賜,能源也不成問題),農夫就不需要在田裡飼養動物,也不需要輪種作物來提升地力。忽然間,分殊化(specialization)不僅變得可能,而且還是很實際的作法。

單一化帶來高產與加工

新聞工作者暨作家麥可.波倫經常被稱為工業化食物鏈的陷阱殺手,他認為這種造成作物單一化的殘酷驅力是農業固有的「原罪」。作物單一化會導致更多的單一化,因為當你認定這種方式才有效率,加上有技術可以讓你這麼做,你怎麼可能不把牛和乾草從田地裡移開,而只種植玉米呢?

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這種情況果然發生了。1900 年,多樣化(起碼在某程度上)是農業的必然現象,98% 的農夫會養雞,82% 會種玉米,80% 會養牛和豬。不到 100 年之後,養雞的農家只剩 4%,種玉米的只剩 25%,養乳牛的只有 8%,養豬的剩 10%。而且,多數情況下,那些養雞牛豬或種玉米的農家,並沒飼養或種植其他的農產品。

有了化學合成的肥料,加上新品種的作物(可以吸收更多氮的品種),農夫得以有驚人的收成。比如從 1900 年到 1960 年代,小麥產量暴增至少兩倍,玉米所增加的產量更讓人難以置信。今日,種植玉米的面積更少,但產量卻高達四倍(2012 年高達 108 億蒲式耳,而 1900 年才 27 億蒲式耳)。

  • 譯註:蒲式耳是通用於美英的單位,主要用於度量農產品等乾貨,1 蒲式耳大約等於 35.2 公升。

雖然玉米的種植面積下降,但產量卻大幅提升。圖/poppicnic @ Pixabay
雖然玉米的種植面積下降,但產量卻大幅提升。圖/poppicnic @ Pixabay

作物單一化後,隨之而來的是肉品的生產也單一化。牛不再漫步於田野,以提供土壤糞肥,所以沒有理由讓牠們離開穀倉,現在,改由農人把草帶到牠們面前。整套農作體系愈來愈精細,加上牲畜的生活環境日趨受限,農人對於蛋白質的產量得以有更大的控制權。飼料磨製廠、牲畜養殖場、屠宰場,整個肉品供應鏈變得工業化

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想當然爾,在這種情況下,真正有風味的食物會被消滅一些。波倫口中的「作物單一化的原罪」,也導致了食物備料上的原罪——這原罪就是大規模的食品加工。農業的分殊化和農產品價格的下降,使得食物加工有利可圖。食品加工業在第二次世界大戰時發展出得以餵飽大量軍隊的技術,而現在所創造出的加工食物則可以讓大眾節省時間,讓女性從繁忙的廚務中解放出來。

在檢視美國食品加工業的興起時,一般都從便利的角度來解讀,當然,這是不能否認的事實,然而這種改變的核心原因還是哈伯的發明。他成功地從空氣中「抓住」氮,讓農人不再受限於大自然,也讓食品工業化得以興盛。有些人甚至認為,哈伯的發明是人類的救星。今天全世界約有 30 億人仰賴合成氮去種植供人食用的作物,而且這個數字在未來勢必只會增加,不會減少。但有些人認為,哈伯的科學發明讓地球負荷過多的氮,導致農業仰賴化學物過深,而且在這種依賴的過程中,引發了許多當今最困擾人類的環境問題,比如土壤侵蝕、全球暖化、溪河污染,以及全世界海洋惡化。


《第三餐盤》書封

 

本文摘自《第三餐盤》商周出版

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