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有了「空氣盒子」,面對空氣污染你也能主動出擊!

研之有物│中央研究院_96
・2017/04/10 ・4179字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

用「資料科學」研究「空污」

大陸霾害何時來?台灣工廠排放的空污如何擴散?以前只能用自己的呼吸道偵測,現在「空氣盒子」為你即時追查 PM2.5 濃度變化。這不只是中研院資訊科學所陳伶志副研究員的計畫,更是一位技術宅父親對氣喘過敏兒的愛。

想像一下,若是大雄所居住的城市,充滿空氣污染。關心大雄的哆啦 A 夢,會拿出什麼道具來相救?也許哆啦 A 夢沒辦法把整個城市的空氣變乾淨,但可能會拿出「任意電視」,找出附近誰在亂燒垃圾,即時阻止對方。或是透過「預知天線」,提醒大雄今天戶外 PM2.5 濃度過高,出門要戴著口罩,否則吸多了會氣喘。

事實上,透過「開放資料」和「數據分析」,空氣盒子真的能即時追查空污真兇,並幫助預測空污擴散趨勢。推動空氣盒子這個想像實現的人正是陳伶志,以及其帶領的研究團隊、 LASS 社群 (Location Aware Sensing System)、政府單位和廣大鄉民,一起從下而上努力改變空污問題。

各地PM2.5即時濃度。圖/空氣盒子地圖

參與式感測:自己的環境自己救

參與式感測:透過群眾觀測、專家分析,由下而上解決問題。圖/By 林婷嫻、張語辰

陳伶志與團隊的主要研究領域為「參與式感測系統」,簡單而言,就是以某種裝置或網絡,偵測生活中的某個問題現象,透過群眾一起觀察所得的數據進行分析,找出問題的解決方法。生活中有許多問題,例如空污、塞車、路不平,若被動地等待政府解決往往緩不濟急。並非因為政府效率太差,而是因為不知道問題真兇藏在哪裡,例如眼前的空污是霾害?還是有工廠偷偷排放廢氣?

「參與式感測系統」最重要的目的,是以「自己的環境自己救」的概念出發,透過群眾自主觀察所得的大量數據,由專家分析找出問題癥結點,推動政府或相關單位採取行動、對症下藥。

關在倉庫測一氧化碳,用命拼研究

要研發出「高準確性」和「低成本」兼具的感測裝置,以供群眾使用,並非容易的事。以觀測空氣為題,從 2013 年開始,陳伶志與團隊嘗試過不同氣體的量測,例如:一氧化碳、二氧化碳、臭氧、二氧化氮等等,但因為氣體感測器誤差過大、校正過程太複雜,皆忍痛放棄。當時,為了在擬真的環境中,校正一氧化碳感測器的準確性,及比對低濃度和高濃度的數值,學生甚至將自家倉庫改造成實驗室待在裡頭,只留一個小縫、往裡面排送機車廢氣。「實在很擔心學生中毒」陳伶志回想。

2014 年底由於空氣污染加劇,大眾逐漸重視 PM2.5 濃度,加上兩歲的兒子因為氣喘成為醫院常客,陳伶志擔憂空污會讓氣喘跟著兒子一輩子,決定專攻「PM2.5 即時濃度感測」,嘗試透過研究找出空污變化模式、解決空污問題。可以即時追查 PM2.5 濃度的「空氣盒子」,因需求而誕生,更因父愛而堅持。

空氣盒子各階段 prototype,點擊看大圖。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

拉拔一個小孩長大成材,需要付出大量的時間與金錢;茁壯空氣盒子這個小孩,也付出了難以計算的心力與學費。陳伶志與團隊耗時三年,經歷失敗、崩潰、接受事實、再失敗的無數次迴圈,終於開發出品質穩定的空氣盒子原型。但這時候,困難才真正開始。

與社群合作 讓空氣盒子遍地開花

開發出可以普及使用的空氣盒子之後,初期面臨沒有民眾願意裝在自己家裡的窘境。「會不會耗電?會不會危險?有問題怎麼維修?」因為這些考量,初期只能將空氣盒子安裝在親朋好友圈,即時觀察到的 PM2.5 濃度數據非常侷限,缺少應用價值。

但就像《牧羊少年奇幻之旅》這本書的啟發:「當你真心渴望某件事,整個宇宙都會聯合起來幫助你完成。」努力找出路的陳伶志與研究團隊,經過朋友的朋友介紹,與認同「參與式感測」精神的 LASS 社群一拍即合。 LASS 社群由一群喜歡動手做的創客(Maker)組成,遍布台灣各地。了解空氣盒子程式碼、安裝步驟後,秉持創客精神,從「想」到「做」如星火燎原般,讓空氣盒子的身影在台灣各地出現, PM2.5 即時濃度觀測的時間與空間資料因而大幅擴展。觀測得到的數據變多、變廣,就能進一步分析空污變化的路徑。

陳伶志團隊與 LASS 的合作模式。圖/By 林婷嫻、 張語辰
LASS 版的空氣盒子,顯示所在位置的目前空氣品質 。圖/By 張語辰

開放資料 x 數據分析 空污真兇莫狡辯

以前總是呼吸道感染了,才知道空氣污染正在肆虐,很難阻止後續擴散或再發生,或是附近的工廠偷偷排放空污,卻沒有證據繩之以法。但現在透過分析各個空氣盒子感測到的 PM2.5 濃度數據,就能推算空污的原因、發生時間點,找出製造空污的真兇。陳伶志舉兩個觀測模式說明:

觀察PM2.5濃度突然飆高的時間、比對各測站 GPS 座標,藉以找出空污從哪發生。圖/陳伶志提供 ;林婷嫻、張語辰改編

像是在 2015/12/20 這天,陳伶志注意到北部有一些空氣盒子觀測站,都出現 PM2.5 即時濃度「瞬間飆升」的情形(如上圖黃色箭頭所指),代表該地突然出現空氣污染源,常見的原因是燒東西、工廠排放廢氣等等。陳伶志將發生「PM2.5 即時濃度瞬間飆升」的空氣盒子觀測站 GPS 座標列在地圖上,並依瞬間飆升的時間排序(如上圖紅色打卡標所示)。搭配氣象資料指出,當時正吹著西南西風,可以看見空氣污染源是從西南方( 15:36 開始)依序往東北方( 18:18 抵達)擴散。

這種來自北部盆地西南方的空氣污染源,會是霾害嗎?
不太可能,應是台灣自造的空氣污染。

由於當時觀測到此現象時,空氣盒子觀測站尚未廣佈龜山、桃園、新竹一帶,也未與政府單位合作。若能進一步追查台北西南側的各個空氣盒子,找出 PM2.5 即時濃度瞬間飆升的「起始點」,應能通報相關單位前往該區,即時開罰空污排放源頭。

觀察空氣盒子時間軸和區域資料,找出空氣污染的變化模式, 打卡標的顏色深淺代表偵測到異常的時間(顏色越深代表越接近現在時間)。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

為了找出空污變化的模式,陳伶志每 5 分鐘記錄各地空氣盒子 PM2.5 即時濃度,並將異常數據歸納為以下三種,判斷哪區有持續性污染源、或找出哪邊突然產生空污:

  1. 時間點異常(上圖藍色打卡標所示):從時間軸來看,某個時間 PM2.5 濃度「瞬間飆升」,代表當地空氣污染是正在進行式。
  2. 空間點異常(上圖紅色打卡標所示):以區域來看,若某個區域 PM2.5 濃度與鄰近的空氣盒子相比更高,代表空氣污染源於「當地」產生,或是受到「他處」飄來的空污影響。
  3. 空間與時間點異常(紫色打卡標所示):上述兩種情況都發生,當地有空氣污染源的「可能性極高」。

舉個實例,陳伶志觀察到台北龍山寺該區的空氣盒子,「白天」持續顯示 PM2.5 濃度「空間點異常」,代表當地與鄰近區域相比,有持續性的空氣污染來源。將此觀察數據,搭配龍山寺的地理位置比對,燒香、燒紙錢造成的 PM2.5 高濃度影響,透過觀測數據顯而易見。

民間高手,讓空氣盒子能有更多應用

空氣盒子是採用開放資料( Open Data),因此這不僅只有中研院資科所能用於研究計畫,無論學生科展、大學報告、民間團體等,都能依照陳伶志的空氣盒子架構,依照自己的需求改裝不同版本的空氣盒子,發揮各式各樣的靈活運用。

由於台中空氣品質很糟,努力守護家鄉環境的《台中市原鄉文化協會》,在空氣盒子推出初期,自掏腰包買了 100 台空氣盒子並發起認養活動,將空氣盒子廣佈台中各地,由民眾自主監督空氣污染來源。台中創客( Maker )還將空氣盒子改造成方便攜帶的行動版本,發現台中哪一區空氣品質不對勁,一群關心台中環境的市民,就彼此號召拿著行動版空氣盒子前往該區追查空污排放源頭。

國立交通大學資訊工程學系,由彭文志老師帶領的資料探勘(Data Mining)課程,也將開放資料的空氣盒子做為報告題目之一,讓學生自行發想如何應用空氣盒子的感測資料。例如將 PM2.5 觀測資料與實價登錄地圖結合,找出理想的乾淨空氣居住環境;或是找出 PM2.5 濃度變化的時間與地區模式,做出自動監控紫爆現況、預測空污擴散路徑的功能。

不只台灣需要! 空氣盒子遍布世界

空氣盒子 PM2.5 感測網,延伸至世界各地 (統計截至 2017 年 2 月) 。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

2016 年 2 月,零時政府 g0v 主動介接空氣盒子的開放資料,擴大觀測數據的影響力。 2016 年 3 月開始,台北市、新北市、台中市、台南市、高雄市政府也陸續加入空氣盒子計畫,由民間企業捐贈數百台空氣盒子,並佈建在各區域的小學校園,透過環境教育學習如何觀察 PM2.5 即時濃度變化,監督改善該區域的空污問題。

空氣盒子成功發展嚴謹的研究理論(感測器比對報告、空污模式演算法等),並建立與 LASS 、政府、民間企業的跨領域合作模式,形成領先全球的 PM2.5 即時感測網,吸引世界各國來台學習空氣盒子的經驗。 2016 年 9 月,陳伶志受邀到泰國演講,與東南亞合作觀測 PM2.5 濃度。例如印尼火耕霾害,鄰近的馬來西亞、新加坡,都會大受影響,惟有建立跨國的空氣盒子監測網,才能即時通報、協力找出對策。「因為空氣是流通的,空污不會只發生在一個國家的上空」陳伶志說。

談到未來目標,陳伶志希望推動空氣盒子成為智慧城市的物聯網一環,例如當戶外 PM2.5 濃度過高,室內的空氣清淨機就會自動打開,這功能不只有小孩的家庭需要,有呼吸照護需求的家庭與醫療照護機構更需要。

現在提到智慧城市,大家都會想到阿姆斯特丹、芝加哥,
未來希望國際也能透過「空氣盒子」想到台灣。

──中研院資訊所 陳伶志

延伸閱讀與參考資料

  • 執行編輯|林婷嫻    美術編輯|張語辰

CC 4.0

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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臺灣的空污問題與眾不同,如何使空污預報更精確?先瞭解大氣邊界層和感測物聯網吧!
研之有物│中央研究院_96
・2022/10/16 ・6113字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/陳儀珈
  • 責任編輯/簡克志
  • 美術設計/蔡宛潔

你以為的大氣,不是真實的大氣!

大氣邊界層是人類的生活範圍,也是大部分空氣污染物存在的地方。然而,傳統氣象學模擬的大氣邊界層結構並不符合臺灣的真實情況,因此真實的空氣污染現象和理論的模擬預測間往往存在顯著的差異,導致污染防制策略缺乏精確的指引。

中央研究院「研之有物」專訪院內環境變遷研究中心研究員兼空氣品質專題中心執行長周崇光,他是建立空品專題中心的主要推手,研究團隊從大氣結構出發,試圖改善臺灣空氣品質的診斷及預報,這項計畫集結了來自民生公共物聯網國家高速網路與計算中心環境保護署等跨部門的資源,以下讓我們一起看周崇光怎麼說。

中研院環變中心研究員兼空品專題中心執行長周崇光。圖/研之有物

根據國際貨幣基金組織(IMF) 2021 年的報告,臺灣位列全球第 22 大經濟體,這個只有 3.6 萬平方公里的小小島國,一年內卻可以創造出高達 7,855.89 億美元的市場價值。

在美國國家航空暨太空總署(NASA)公布的地球夜景照中,我們彷彿可以看見,高樓一棟棟升起、工廠一座座建成、百貨一間間林立,在又長又窄的西半邊,從北到南形成臺北、臺中和高雄三大都會區。

西部臨海,東部靠山,這個寬度可能不到 100 公里的窄長地區,不僅聚集了臺灣 2,300 萬人的極大多數人口,凝聚出商業與工業的巨大產能,更集結了大量、複雜的「空氣污染物」。中研院「研之有物」專訪周崇光研究員,請他從空氣品質與都市氣象學的角度,細細剖析空污議題在這座海島上的獨特之處。

ASA 在 2016 年 12 月 31 日拍攝的夜景照,可看出臺灣有北、中、南三大亮區。圖/NASA

臺灣雖然小,但空汙問題好複雜!

臺灣國土面積僅有 3.6 萬平方公里,以大氣尺度來看非常的小,然而,我們在空氣污染面臨的挑戰卻異常艱鉅。

臺灣不僅處於許多境外污染源的下風處,接受來自各方的空氣污染物,各大都會區也因為地形的關係吃足了苦頭,整個中西部更是在窄長的地域中,面臨來自山、海的多重影響。

以下圖的臺中都會區為例,臺中位處於中央山脈西側的中央,本身是一個有數個開口的盆地,被多重大氣動力機制所影響,包含季風、海陸風、山谷風以及熱島環流,形成極度複雜的區域環流。

盆地內的空氣污染物原本就不容易擴散,再加上複雜的大氣環流和大氣化學反應,讓臺中的空氣品質狀況非常、非常的複雜,無法使用現有的大氣理論進行簡單的描述,使得大氣科學家極為不易於觀測和研究臺中的空污情形。

「這裡就像是巫婆煉湯一樣。」周崇光這麼說。

臺中位處於中央山脈西側的中央,本身是一個有數個開口的盆地,被多重大氣動力機制所影響,包含季風、海陸風、山谷風以及熱島環流,形成極度複雜的區域環流。圖/研之有物(資料來源/周崇光)

臺灣在東北風的影響下,不適合傳統的高煙囪理論

周崇光笑著說,到處觀察「煙囪」是他的職業病。

大陸環境的大氣結構相對簡單,自歐洲工業革命開始,傳統大氣科學的理論都告訴人們:越高、風越大,只要把煙囪建得高高的,就可讓風把污染物吹散、吹到很遠的地方。

平坦的大陸環境中,把煙囪建高可以讓煙流擴散及傳輸至很遠的地方。圖/rawpixel

「到了大陸國家,你會發現他們煙囪排出來的煙,經常是非常穩定的水平煙流,可以飄得很遠,這種煙流挾帶著空氣污染物飛到 10 幾公里外都不是問題!」,然而反觀臺灣的煙囪,卻很少出現這樣的水平煙流。

中研院空品專題中心對臺中火力發電廠的煙流觀測顯示,傳統高煙囪設計反而容易讓煙流進入「污染累積區」,在高度 450~800 公尺左右,橘色區域的空氣層風速僅有 0.5~3 公尺/秒。不同折線表示有兩個時段,分別是觀測當天凌晨 1 點到 3 點(紅線),以及晚上 19 點到 21 點(黃橘線)。圖/研之有物(資料來源/周崇光)

根據中研院空品專題中心對火力發電廠的煙流觀測資料,如果臺灣的煙囪蓋得跟大陸國家一樣高,有時候反而容易造成空氣污染物的累積。

從上圖可知,當臺灣處在微弱東北風的大氣環境之中,西部沿海風速最快的大氣區域(藍底),大約落在 200~400 公尺高之間,此區的風速大約為 5~6 公尺/秒左右,以東北風為主,是空氣污染物的「最佳擴散區」。

若是再往上,到了 450~800 公尺左右,風速驟然下降(橘底),僅有 0.5~3 公尺/秒。這個區域的大氣就像是被下層的東北風與上層的南風「夾擊」一樣,在兩個不同方向的風的對切之下,形成一個風速很低的「污染累積區」。

因此,若臺灣真的按照傳統的大氣理論建造高煙囪時,反而會讓煙囪的高溫煙流進入污染累積區;換個做法,如果煙囪低一點,才可以被強風吹散。

不過周崇光話鋒一轉:低煙囪設計要相當謹慎,也很難推行。高溫煙流排出去會有很明顯的白煙(水蒸氣凝結),一般人都不喜歡看到白煙離居住地太近,因此實務上還會特別做加熱設計,讓煙流先往上浮,再擴散,等於加高了煙囪的高度,這在工程上稱為「有效煙囪高度」。降低煙囪高度除了有視覺污染的問題,污染排放點離民眾越近,當工廠發生緊急異常排放時,異常事件的衝擊風險也會越大。

和傳統理論不一樣?那就做出臺灣自己的資料吧!

這麼經典的高煙囪理論,為什麼不能用在臺灣?

周崇光表示,大氣科學的理論大都源自於美國、歐洲,使得傳統大氣理論都更適用於大陸環境之下,因此難以直接應用於臺灣地狹人稠的海島結構,而中研院空品專題中心的目標之一,就是發展出屬於臺灣的「空污氣象學」。

周崇光提到:「臺灣跟大陸國家的空間條件實在差太多,所以我們必須要更精確知道,臺灣空氣污染物的高度分布到底長什麼樣子,才能更有效的管制並改善空品狀況。」

既然臺灣無法參考大陸型國家的大氣狀況,那麼小一點的、近一點的國家呢?韓國、日本的有沒有參考的價值?

周崇光笑著說,「你知道嗎?臺中盆地也才 10 幾公里,但是外圍的中央山脈高達 3,000 公尺以上!」就算是韓國、日本,它們的地理空間也比臺灣大多了,而且地形也沒有這麼複雜。

臺中盆地的衛星空照圖。圖/Wikipedia

當這麼多的工廠、車輛都擠在這小小的區域,究竟會對臺灣的空氣品質造成多嚴重的後果?某種程度來說,這也許是個細思極恐的問題呀。

因此,為了國內空污氣象學的發展,搞懂臺灣的大氣邊界層(Atmospheric boundary layer)是刻不容緩的工作。

大氣邊界層除了是人類的生活範圍,也是大部分的空氣污染物存在的地方,又被稱為行星邊界層(Planetary boundary layer)。在氣象學中,大氣邊界層指的是「直接受到地表作用影響」的大氣,高度從地表一直到數百至數千公尺不等,是大氣層中最靠近地球表面的部分。

然而,傳統氣象學所模擬出來的大氣邊界層結構並不符合臺灣的真實情形,因此,大氣科學家必須釐清大氣邊界層的氣象參數、動力機制,未來才能夠更精準的找到影響都市氣象以及空氣品質的關鍵因子。

但周崇光也感慨的說,「坦白講,目前臺灣還沒有辦法很『系統化』的改善邊界層的模擬條件,但我們仍然不斷的在努力,透過很多很多的調查、研究、模擬參數,漸漸地發展出半經驗、半理論的結構,最終的目標是歸納成一個系統性的成果,作為臺灣空污氣象學最扎實的理論基礎。」

從大規模的調查研究、積極補足知識的缺口、重新建立理論模型,到回頭檢視國家的空污防制策略,大氣科學家必須腳踏實地的、一步一步的,藉由大氣科學研究的力量,才能讓空氣品質管制更上一層樓。面對迫切的空氣污染防制議題、空污氣象學理論的不足,「空氣品質專題中心」也應運而生。

中研院在「大氣物理與化學」的研究群早已相當成熟,有著極為厚實的研究經驗和基礎,然而為了讓研究目標更明確、進一步聚集研究能量並進行跨部門的合作,中研院以提出空污議題的科學解釋與建議對策為目標, 2021 年 1 月在環境變遷研究中心之下成立空氣品質專題中心,成為全國規模最大的空氣品質專業研究機構。

除了宣示中研院對空污議題的重視之外,如此一來,研究預算的匡列、人力的評估,都有更紮實、更有架構的基礎。擺脫以往研究員們「自動自發」的空品研究,在中心的管理之下,空污的學術研究更能夠產生聚焦效果。

更精確的空氣品質預報

如果大家點入行政院環保署的空氣品質監測網,可以發現,目前來自中央監測的空氣品質預報的解析度並不高,由於空品狀況站數僅有 85 站,只能以「北部」、「竹苗」、「宜蘭」、「花東」、「中部」、「雲嘉南」、「高屏」等大範圍空品區進行未來三日的預報,尚無法以「縣市」或更小的區域為單位提供精準的預報。

全國空氣品質指標的測站點位圖,可看出共有 85 個測站。圖片資訊日期為 2022 年 9 月 13 日。圖/空氣品質監測網
未來三日空品區預報,目前僅能呈現大範圍空品區預報。圖片資訊日期為 2022 年 9 月 13 日。圖/空氣品質監測網

因此,為了提供更先進的空氣品質預報,致力掌握國內 PM2.5 及 O3 等空氣污染物濃度變化情形的「高解析度空氣品質診斷與預報模式發展計畫」,是空品專題中心相當關鍵的研究計畫之一,此計畫是行政院前瞻基礎建設中「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」的一個分支,集結了中研院、國家高速網路與計算中心、環保署等跨部門資源。

該計畫預計發展一套 1 km*1 km 高解析度的 72 小時空氣品質預報模式,並描繪空氣污染物的 3D 空間分布,預期能夠對臺灣地區 PM2.5 及 O3 生成與傳輸過程進行更精確的模擬,進而應用於空氣污染事件的預報和成因診斷。

周崇光將這個計畫比喻為一個「神經系統」,由環保署統合高達 10,000 個感測器,就像是神經系統中的神經元,負責感知大氣環境中的變化,並透過民生公共物聯網提供的神經網路,將資訊傳輸至國家高速網路中心的超級電腦,而超級電腦就像是大腦一樣,提供強大的運算力,使得空污模式得以統合氣象條件、污染物排放量、以及感測器提供的環境變化狀況,計算和預報未來幾天空氣品質的可能變化。

雖然感測器來源不一,不同層級的靈敏度也有所落差,但隨著近年技術的進步和突破,微型感測器對 PM2.5 的監測資料已經具有足供參考的準確度,目前各縣市大約都有 100 個以上的微型感測器,環保署已經在全臺灣佈建了約 10,000 個感測器,透過高密度的監測數據進行資料分析,有效掌握全臺各地的空品狀態。

環保署已佈建約 1 萬個微型感測器,可監測各地 PM2.5 狀態。圖片資訊日期為 2022 年 9 月 13 日。圖/air 空氣網

此外,此研究計畫也希望藉由感測器的大量需求,協助推動臺灣感測器的產業,與經濟部、工研院合作推動感測器的國產化。目前工研院的技術已經技轉給國內廠商,國產感測器在環保署監測網的佔有率已達將近 3 成,未來會持續輔導相關廠商。

研究計畫一邊發展預報系統,也一邊透過微型感測器資料即時驗證預報的成效。就像是如果寫考卷時,我們可以一填答就馬上得知正確答案時,就可以隨時檢討自己的計算流程到底哪裡出了問題,不斷修正,找出最正確的解方。

同理,拜微型感測器遍布全臺之賜,大氣科學家逐漸能夠快速驗證空氣品質預報的模擬結果,有朝一日,國內空污的物理化學機制以及關鍵污染源,將不再是讓人頭痛的黑盒子。目前由於 PM2.5 的感測器已相對成熟且數量足夠,因此中研院空品專題中心已成功驗證 3 km*3 km 解析度之 PM2.5 預報資料,最終目標是精確到 1 km*1 km。

影/YouTube
中研院周崇光團隊已成功驗證高解析度 72 小時 PM2.5 預報資料,每小時可模擬 3 km*3 km 空間解析度,最終目標是精確到 1 km*1 km。圖片預報日期為 2021 年 12 月 18 日~2021 年 12 月 20 日。圖/研之有物(資料來源/周崇光)

如何讓空氣品質變好,又不影響現有的生活?

在中研院環變中心周崇光研究員帶領下的空品專題中心,其中一個核心精神,就是要對社會關鍵議題有貢獻。

專注發表學術論文是科學研究的本質,也是科學進步的動力,不過進行社會議題相關的科學研究通常會更辛苦,往往會花費極大的心力與時間。

做空氣污染防制就像是「精準醫療」的概念一樣,如何讓藥物只攻擊癌細胞而不對身體的其他地方造成太大的副作用?經過科學研究的探索後,如何讓臺灣的空氣品質更好而不衝擊社會文化和經濟?

空污管制並非是一味阻擋臺灣經濟和工業發展,空品專題中心希望可以藉由科學的力量,更精準、更沒有副作用的改善臺灣空氣品質。

除了大氣科學理論和空氣污染排放清單有所不足之外,像是能源政策、交通規劃、國土計畫都需要重頭思考。周崇光說:「一路研究下去,我們開始疑惑,當初為什麼我們都傻傻的,把這麼多的大型污染源擺在海邊,讓海風把污染物往內陸帶?為什麼臺灣的國土利用那麼集中?」這一些命題,都是一環扣一環。

最後周崇光強調,「空氣品質絕對是應用導向的研究,因此,我們除了做科學,也要讓這些研究結果有願景、有視野,讓臺灣變得更好。」

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資料科學與研究資料管理的最前沿:2022 國際資料週
研究資料寄存所 (depositar)_96
・2022/10/07 ・5342字 ・閱讀時間約 11 分鐘

想和來自全世界的科學家、研究者、政策制定者、企業領袖等一起討論資料議題,想跟上資料科學與研究資料管理最前沿的腳步?國際資料週(International Data Week, IDW)是最好的選擇之一。

國際資料週是什麼?

「國際資料週」是由研究資料聯盟(Research Data Alliance, RDA)以及國際科學理事會(Internatioanl Science Counci, lSC)所屬的資料委員會(Committee on Data, CODATA)、世界資料系統(World Data System, WDS)所共同舉辦的資料科學盛事。自 2016 年起,通常每兩年舉辦一次,吸引近千名全球參與者。因為 COVID-19,2020 年的大會延到今年六月在首爾舉行。

國際資料週的議程由兩個大型研討會構成。例如 2022 的國際資料週,即結合了 RDA 第 19 次大會(RDA 19th Plenary Meeting)與 2022 年的科學資料會議(SciDataCon 2022 )這兩項會議。RDA 大會專注於促進資料分享與再利用的討論,SciDataCon 則著墨在研究資料的前沿議題。

2022 為 IDW 第 3 次舉行,議程為期 5 天,於今年的 6 月 20-24 日,在南韓首爾舉行,主題為「用資料改善世界」(Data To Improve Our World)。因  COVID-19 疫情,採實體與虛擬會議併行,議程總計約 150 場次。在 8 月底,RDA 大會與 SciDataCon 已將多數議程的錄影開放給所有人線上觀看(連結見本文最末)。

研究資料寄存所(depositar) 團隊也參與了本次會議,我們除加入各場次的討論外,亦參加海報徵件,向所有與會者說明我們近來在研究資料管理上的工作。筆者參與會議的部分場次,礙於篇幅,以下僅紀錄筆者感興趣的報告與討論。

場次紀錄:如何提高研究成果的可再重現或可複製性?

SUPPORTING RESEARCH TRANSPARENCY, ACCOUNTABILITY, AND REPRODUCIBILITY: LESSONS FROM THE TRENCHES

本場次專注討論研究成果在「運算」上的可再重現(reproducibility)或可複製性(replicability)。

有關研究成果可否被重現或複製,攸關該研究的可信度與透明性。美國國家學院(The National Academy of Science, Engineer, Medicine)在 2019 年出版了《科學的可重現與可複製性》報告,是研究者可參考的重要指引。

研究不可重現的原因眾多,在本場次中,來自 AGU 的 Shelly Stall 即指出,如紀錄不足、報告不透明、數位技術過時、或嘗試重現的過程有缺陷等,皆可能是研究結果無法重現的原因;要改善這類狀況,則可從分享資料與工作流程、對數位物件編配持續識別碼、強化資料引用、建立數位物件的說明等方面著手進行。

對此,來自 CURE 的講者們亦分享其機構內的作法。CURE 是由康乃爾大學、北卡羅萊納大學教堂山分校、以及耶魯大學等組成的聯盟,致力於倡議並實作研究在運算領域的可重現性。CURE 的運作環繞著四個基本原則:(1) 透明、近用、信任 (2) 可使用性 (3) 獨立性 (4) 出版前的研究重現(pre-publication)。

上述四個原則的完整說明,可在 CURE 的網頁上取得,例如獨立性即意味著可重現性必須「能在獨立的運算環境,交由獨立的第三方來確認」。

CURE 的成員亦分享了其如何實踐計算上的可重現性。例如康乃爾的社會科學中心的講者即表示,他們提供了全整合的服務(All-in-one service),除提供程式碼驗證的服務外,亦有經營資料儲存庫,將研究重現所需的資料悉數打包,存放於該機構的服務內,供他人使用或引用。

BEYOND MACHINE-ACTIONABLE DMPS – LET’S GO FORWARD TOGETHER!

本場次介紹「機器可操作的資料管理方案(machine-actionable Data Management Plans, maDMPs)」的近來發展。

DMP 是描述研究資料將如何被蒐集、使用、管理、(短期或長期)保存、分享等歷程的文件(有關 DMP 的介紹可見此)。 傳統上在撰寫 DMP 時,多是仰賴書寫以整理多方資料整理的工具與資源;而若完成的內容要挪作他用,亦多只能以人工手動進行。

為使 DMP 的內容能取用不同機器的資料,並在機器間進行順暢流通,RDA 自 2017 年起組成工作小組,擬定共通的控制語彙,以在人類可讀的條件下,實現機器可操作的 DMP。

經歷了數年的發展,採用該語彙的 maDMPs 服務亦已逐漸成形。在介紹何謂 maDMP 時,本場次講者 Tomasz Miksa 即指出,maDMP 就如各系統間的「膠水」,它能連結各個不同的研究系統,並自動將資料搬進搬出。

目前已邁入實作階段的 maDMPs 服務有歐盟資助的 Argos,其與歐盟的 OpenAIRE 和 EOSC 的相關服務進行整合,可讓研究者迅速取用不同平台的資料。

圖/Argos

DAMAP 則是另一類似的工具,其遵循 Science Europe 出版的「國際合用的研究資料管理實用指南」,以引導使用者填寫 DMP,而 DAMAP 在欄位設計上,亦遵循 RDA 工作小組所制定的標準,其匯出的 DMP 資料因此可被採用相同標準的服務自動取用。

DATA PUBLISHING IN THE OPEN SCIENCE ERA

本場次討論在自然科學領域,發布研究資料的相關議題,也討論如何消彌資料發布的障礙。

分享研究資料是開放科學的重要實踐項目之一,但在實踐上時常遭遇眾多複雜的阻礙。本場次的講者之一 Ohseok Kwon 教授分享了一篇 2014 年發表於 BMC Public Health 期刊上的文章,該文章透過實證研究,歸納出 6 類的資料分享障礙:技術、動機、經濟、政治、法律、倫理,並再進一步細分為 20 種不同的阻礙,如資料並未搜集(技術型阻礙)、欠缺信任(政治型阻礙)等。資料分享的複雜性可見一斑。

類似的研究,2021 年發表於 Scientifc Data 的研究,在向 199 名論文作者詢問資料後,亦彙整了其中 67 個拒絕分享資料的理由,「沒時間找資料」和「資料遺失」高居其中前兩名。

資料分享的困境,亦可從研究的準備工作就見端倪。來自密西根大學圖書館的報告者指出,根據其對該校所有的 DMP 進行分析的結果,僅有約 21% 的 DMP 會包含後設資料的陳述、僅有約 32% 包含了研究流程文件化的陳述,而若進一步深究兩者皆有提及的 DMP,更僅剩約 9% 左右。報告者 Jake Carlson 指出,這反映了研究人員普遍仍未意識到後設資料與文件化的建立,對研究資料分享至關重要,這是未來須強化的地方。

要改變資料分享與寄存的文化,由單一研究機構著力十分有限,跨學術機構的結盟時常是必要的。由十多個學術機構組成的「資料策展網絡(Data Curation Network, DCN)便是這樣的聯盟。

類似 DCN 的跨機構網絡,匯集了更充足的資源,可用以培訓來自各方的研究者,更完善地落實資料分享。相關網絡亦可為後續的資料策展提供一致的流程,並發展資料的策展標準。例如 DCN 即發展出了「資料策展入門(Data Curation Premier),針對不同類型的資料(如 PDF、Google 文件、Twitter 推文等)提供收藏上應有的考量與實作,供相關人員參考。

本場次的最後一部分,是由韓國科學技術研究院(Korea Institute of Science and Technology, KITSI)報告其對「資料論文」(Data Paper)的研究。資料論文是研究領域近來用以確保資料品質的重要方式之一。 根據 KITSI 的分析,全球資料論文的產量約自 2016 年後大幅上升,Elsevier 的加入,看來是造成明顯變化的主因。

CODATA-RDA SCHOOLS FOR RESEARCH DATA SCIENCE GROUP UPDATES AND NEW CHALLENGES

本場次由 CODATA-RDA School of Research Data Science 發起,討論該短期學校在經營永續性上的可能財務模式。

當代科學使用並生產了各式各樣的資料,研究人員是否具備充足的資料技能,往往是研究能否順利推展的關鍵。為此,CODATA 和 RDA 自 2016 年起,建立了 CODATA-RDA School(下稱「學校」),學校以數天至數週短期課程的方式,培力來自各國(特別是中低收入國家)研究人員相關的資料技能。

自 2016 年至今,學校所開設的課程總計已吸引逾 800 名的參與者。但如同研究資料會面臨如何永續保存的問題,資料學校也持續面臨組織如何方能永續有效運作的問題。

資料來源/CODATA-RDA Data Schools – Ignition Report

CODATA-RDA School 目前的經費主要來自各國政府或私部門所資助的專案經費(project funds)。計畫經費的使用有著用途固定、明確的優點,但也時常受到資金提供者的各種限制。

為了打造長期運作的模式,學校擘劃了兩種未來可能發展方向:小幅擴展、大幅擴展,並評估了兩類發展方式各別所需的活動及人事需求。

學校並設想了五種可能的資金來源:專案經費、CODATA 國家會員的額外資助、高教機構或研究組織的訂閱或貢獻、參與者付費、募資捐款,這五類來源可能交雜構成了未來的財務模式。

報告者也分析了各項經費來源的優缺點。例如「參與者付費」的優點,可能是學生會有較強的學習動機,學生也有正當理由去找尋不同來源的經費支持;但缺點則是學生可能對課程有較高的期待,而目前僅靠志願講師擔綱的課程,可能無法達到對應的要求等。

議程並邀請參與者針對各種可能資金來源集思廣益,例如提供可能資金贊助者的名單、或建立需求者間的國際網絡等,都是會議上曾被提出的建議。

或許是議程本身定位在意見蒐集,本場次在討論上並未有明確的結論。但可預見的是,隨著資料的重要性日益提升,這些與資料基礎建設攸關的學術財務或行政議題,在未來只會越來越受到重視,並不斷浮上檯面被討論。

海報:研究資料寄存所推展研究資料管理的現況 – ADVOCATING GOOD DATA PRACTICES: FROM RESEARCH DATA REPOSITORY TO RESEARCH DATA MANAGEMENT

除工作坊的議程外,RDA 大會歷來亦會有海報徵件的活動,讓研究者能透過自製海報,向與會者展示近來的工作成果。研究資料寄存所(depositar)在本次會議中也投稿海報,並順利入選

作為資料儲存庫的經營者,我們以「提倡良好的資料實務:從研究資料儲存庫到研究資料管理」為題,簡述台灣在研究資料管理的現況與背景、depositar 在推廣研究資料管理上的實踐、所習得的教訓、並描繪了研究資料管理與資料儲存庫的互動關係。

小結

確保資料具良好品質、可相互操作、可長期保存等特性,是以資料為底的科學研究能被持續推展的基礎。參與跨國界的科學合作,它們更是須被優先處理的基本議題。這些基本議題時常是由技術、經濟、政策、與法律等多面向交織而成,它們也構成了 International Data Week 多數議程的討論核心。

略嫌可惜的是,台灣對於這些基礎議題的討論與實踐仍少,國際會議的參與人數也不多。

但無論如何,2022 年國際資料週的所有場次(含 SciDataCon 2022 和 RDA Plenary 19)錄影均已在 8 月底公開,如有興趣一覽本次議程內容,可至以下網址,再次回顧這個全球的科學資料盛事。

研究資料寄存所 (depositar)_96
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研究資料寄存所 (depositar) 是由研究人員建立的線上資料儲存庫。所有人都能使用這個平台,自由地儲存、尋找、再次使用研究資料。

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臺灣整體空氣品質有變好嗎?有,但還需要解決臭氧這個隱藏角色!
研之有物│中央研究院_96
・2022/09/15 ・4323字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/陳儀珈
  • 責任編輯/簡克志
  • 美術設計/蔡宛潔

有變好,但還遠遠不夠好

空氣雖然平常摸不到也看不到,但是它大大影響我們的生存空間,例如每日上下班聞到的汽機車廢氣、巷口小吃店的油煙,以及其他隱藏在社區的 PM2.5 污染源等。這些年下來,臺灣整體的空氣品質是變好還是變壞?中央研究院「研之有物」專訪院內環境變遷研究中心研究員兼空氣品質專題中心執行長周崇光,請他深入談論空氣污染物 PM2.5 和臭氧的變化趨勢,以及都市區空氣品質的首要難題:「衍生型 PM2.5」。

臺灣的空氣品質到底有沒有進步?

2012 年 5 月,環境保護署發布「空氣品質標準修正草案」正式將 PM2.5 納入臺灣空氣品質管制,從圖表中可以看到,自 2012 年以來,PM2.5 的平均濃度的確有逐年降低的趨勢。

從數據來看,PM2.5 的平均濃度有逐年下降的趨勢,但是秋冬季節的污染衝擊依然顯著。圖中每個資料點代表一個月的平均值。圖/研之有物

PM2.5 除了逐年降低之外,大家也可以觀察到, PM2.5 其實有非常強的「季節性」。

一般而言,秋天、冬天時,中西部大多位於中央山脈的背風面,風速微弱不易將污染物吹散,污染濃度相對高;反之春天、夏天時,因為擴散條件好,污染濃度就相對低。

因此,夏天時,臺灣各縣市的污染狀況差異不大,但一進入秋冬,污染濃度在空間分佈上就呈現出非常明顯的差異:中南部特別嚴重。

從數據來看,臺灣各縣市的能見度在夏天時差異不大,但是中南部在秋冬時的能見度仍然不佳。圖中每個資料點代表一個月的平均值。圖/研之有物

隨著時間推進,PM2.5 污染正在逐漸改善,但整體而言,污染情況還是很嚴重,尤以中南部更為嚴峻。我們可以說,臺灣空氣品質在眾人努力之下慢慢變好,但我們離好的空氣品質仍然有一段很遙遠的距離。

「在變好,可是遠遠不夠好」周崇光這麼說。

大家的濃度都在降,除了臭氧?

前面已提到 PM2.5 濃度逐年降低,其他空氣污染物諸如非甲烷碳氫化合物(NMHC)、氮氧化物(NOx)的數據都有逐年下降的趨勢,但臭氧(O3)一枝獨秀,不僅沒有變少,有時甚至還會有上升的跡象。

這到底發生了什麼事?

從數據來看,空氣污染物例如非甲烷碳氫化合物(NMHC)、氮氧化物(NOx)都逐年降低,然而臭氧(O3)濃度卻沒有變少的趨勢。圖中每個資料點代表一個月的平均值,「12 移動平均」表示污染物在該年連續 12 個月的平均值。圖/研之有物

若想要了解箇中原因,我們必須回顧臭氧的形成機制,與都市的光化學煙霧(Photochemical smog)有關(見下圖)。

首先,氮氧化物(NOx)和揮發性有機化合物(VOCs),是形成臭氧(O3)的主要前驅物。

二氧化氮(NO2)在紫外線的照射下(hν 表示能量),會分解成一氧化氮(NO)和一顆氧原子(O),當這顆氧原子碰到氧氣(O2)時,就跑出臭氧(O3)。

當揮發性有機化合物(VOCs)碰上氫氧自由基(OH·)時,會被氫氧自由基氧化形成有機過氧自由基(RO2·),有機過氧自由基隨後會氧化一氧化氮(NO),並使二氧化氮(NO2)再生回來,由此可在大氣中循環產生臭氧。

光化學煙霧是空氣污染物的混合物,是由氮氧化物(NOx)和揮發性有機化合物(VOCs)與陽光發生一系列反應而成,而臭氧(O3)就在反應路徑中不斷循環。圖/研之有物

等等,那臭氧持續上升的原因是?

雖然 NO2 被紫外線分解後會產生 NO 和 O3,要注意的是 NO 碰上 O3 時,又會反應為 NO2,於是 NO—NO2—O3 在大氣中保持著動態的平衡關係,因此當我們減少一氧化氮的污染時,上述的光化學平衡就會有利於增加臭氧的濃度。

而在過去這些年,我國的污染防制使得大氣中氮氧化物濃度一直在減少,一氧化氮也相應下降,當一氧化氮越來越少的時候,也越來越少的臭氧會被轉化成二氧化氮,使得累積在空氣中的臭氧變多了。

因此,我們在下圖可看到,代表臭氧的紅線上升了,而代表二氧化氮的綠線下降了。

臺灣的污染防制使得大氣中氮氧化物濃度一直在減少,一氧化氮也就相應下降,當一氧化氮越來越少的時候,也表示越來越少的臭氧會被消耗轉化成二氧化氮,使得累積在空氣中的臭氧變多了。圖中每個資料點代表一個月的平均值,「12 移動平均」表示污染物在該年連續 12 個月的平均值。圖/研之有物

既然無論空氣品質變好或變壞,臭氧的濃度都很高,甚至都會變高,那麼研究人員到底該怎麼確認整體空氣品質真的有所改善?

周崇光指出,事實上,只要將「臭氧和二氧化氮的濃度加起來」,統合為「大氣氧化劑的濃度」,並和其他污染物進行比對,就可以從數據中確認:即使臭氧的濃度上升,但兩者總和的數據是減少的、空氣品質的確正在改善!不過還要更加努力才能克服上述的困境,進而成功降低大氣中臭氧的濃度。

衍生型 PM2.5:都市空氣品質的挑戰

我們總是用 PM2.5 來統稱粒徑小於或等於 2.5 微米的細懸浮微粒,用 PM10 統稱粒徑小於或等於 10 微米的懸浮微粒,也就是說,它指的是粒徑在某個尺寸內的粒子濃度。

然而,你有沒有想過,這些懸浮微粒到底包含了哪些東西呢?

周崇光笑著說,「裡面五花八門,什麼怪東西都有啦!」,懸浮微粒的成分可是高達上百種呢!

臺灣的 PM2.5 組成非常複雜,像是海鹽、元素碳(也稱黑碳,EC)、硝酸離子(NO₃-)、硫酸離子(SO₄²-)、銨離子(NH4+)、重金屬、以及各式各樣的有機化合物等等,不同縣市的組成分布也有所差異。

比較中研院過去(2003-2009)與環保署最近(2017-2021)各自調查的 PM2.5 化學組成,近五年來雖然臺灣 PM2.5 整體濃度下降了,但是 PM2.5 主要的組成分布則沒有明顯改變。

中研院與環保署調查了臺灣 PM2.5 整體濃度與組成,圓餅圖中心為該地區的 PM2.5 平均值,近五年來,同一地區 PM2.5 整體濃度下降,但化學組成無明顯改變。圖/研之有物

周崇光提到,要解決臺灣的 PM2.5 空污問題,減少衍生型 PM2.5 才是主線!

與黑碳、海鹽這些直接來自大自然或人為產生的「原生」微粒不同,大部分硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽和有機微粒是在大氣中經過複雜化學反應「衍生」而成的,因此稱為「衍生型 PM2.5」。

衍生型微粒的生成,除了需要有特定的前驅氣體,例如:SO2 氧化後產生硫酸鹽、NO2 氧化後產生硝酸鹽,以及有機氣體氧化後產生有機微粒等;還需要有促成反應的大氣氧化劑,例如:臭氧(O3)和氫氧自由基。

這顯示出臺灣的 PM2.5 跟臭氧是一體兩面的空污難題。

由於高濃度的衍生型 PM2.5 在人類肉眼來看宛若煙霧一般,再加上是由一系列光化學反應而成,因此又稱為光化學煙霧。

洛杉磯是受光化學煙霧汙染的著名案例,大英百科全書提到,光化學煙霧又可稱為洛杉磯煙霧(Los Angeles smog)。圖/photos_mweber

中研院團隊過去幾年持續在臺灣地區進行的 PM2.5 的化學特徵調查,研究顯示,衍生型 PM2.5 在細懸浮微粒污染中佔據了非常大的比例(>70%)。然而可惜的是,礙於儀器技術的關係,團隊無法在全臺灣遍布監測 PM2.5 成分的儀器。

若是想要將不同來源的 PM2.5 化學成分準確即時的分析出來,這樣的儀器造價不菲。因此周崇光表示,在光化學煙霧的議題上,大氣科學家的目標並非獲得長期連續的監測資料,而是在關鍵的幾個研究站中,致力於找出光化學煙霧的基礎理論架構和反應機制,並協助政府機關制定防制策略。

中研院 2019 年 3 月曾在高屏地區的都市區進行 PM2.5 的化學特徵調查,共取樣 8 個地點,平均結果如上圖。銨鹽、硝酸鹽、硫酸鹽和有機微粒這些衍生型 PM2.5 的比例佔了七成以上,可看到都市區的硝酸鹽和有機微粒的比例有明顯增加。圖/研之有物

就在臺中!全臺第一座都市空氣污染研究站

為了釐清城市臭氧和 PM2.5 濃度變異的物理化學機制,中央研究院環變中心底下的空氣品質專題中心於 2021 年底,在臺中建立了全臺第一座整合都市氣象學和大氣化學的研究站,是國內目前最完整的大氣物理化學監測站。

在這個研究站中,大氣科學家除了可以即時監測 PM2.5 的濃度,也可以掌握懸浮微粒的化學成分,包括量測揮發性有機物、二氧化氮、二氧化硫、一氧化氮、臭氧等微粒前驅污染物的濃度變化,藉此釐清都市空品的關鍵因子,協助研擬污染防制策略。

然而,為什麼要將研究站設立在臺中呢?周崇光表示,「無論是人口、能源、地理位置,還是大氣科學的角度,臺中均有著特殊的價值和意義」。

在空氣品質不佳的中西部之中,臺中不僅是人口數最多的都市,地理位置也讓臺中的邊界層條件具有相當高的複雜性,若能破解臺中盆地大氣環流的詳細機制,將對都市氣象學帶來可觀的突破,而臺中火力發電廠的污染和牽涉的能源議題,更是國內社會相當關注的重要焦點,因此,中研院空品專題中心最終決定將研究站設立於臺中。

中研院空品專題中心預計在三年後(2025 年),於臺中研究站取得第一階段的經驗和資料,隨後延伸應用至臺灣的其他城市,希望能透過學術研究與各單位協作逐步解決都市空氣品質的問題,突破當前空氣污染防制的瓶頸。

中央研究院空氣品質專題中心於 2021 年底,在臺中建立了全臺第一座都市空氣污染研究站,希望找出臺灣都市區空氣品質的關鍵因子。圖/周崇光
研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook