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超市的生鮮食品保存守則:魚、肉、蔬果の保鮮大作戰

衛生福利部食品藥物管理署_96
・2017/06/24 ・3160字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 536 ・七年級

本文由衛生福利部食品藥物管理署委託,泛科學企劃執行

諮詢通路/頂好 Wellcome 超市
採訪/馬嘉駿
整理/泛科學編輯部

通路都如何保存生鮮食品呢?圖/Wikimedia

隨著養生觀念興起、關於外食對健康造成不良影響的討論也越來越多,除了讓人們更加注意自己的飲食狀況外,更有部分有能力與時間負擔的民眾,選擇開始自己料理食物。然而,自己煮真的比較健康嗎?

我們或許能夠控制少加些油鹽、盛裝在更乾淨的器皿中;但是生鮮食材從產地到家裡,又經歷了怎樣的過程呢?你又是否想過,通路究竟是如何保存這些即將進入自己與家人口中的「生鮮食品」呢?

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通路生鮮食品保存守則:注意日期與分類、每日品檢

若先講結論,生鮮通路的保存重點會放在分類、日期與品檢

去年,網路媒體《上下游》推出冷凍宅配專題,探討生鮮食品的運送過程,引起許多討論。這次,我們邀請到頂好 Wellcome的值班主管,與我們分享走另一條路徑 ── 通路,對於消費者選購的生鮮食品,會有什麼樣的保存策略?

魚類

比蔬果、肉類都更難保存的生鮮魚類,在通路一般只會待 D+2 天。圖/By Sharon Mollerus@flickr, CC License

魚類生鮮產品會先由生鮮供應鏈處理,經過秤重、包裝後才運送至通路販售,以保麗龍盒與保鮮膜作為包裝材料,置放於冷藏開放架上陳列。

而由於保存期短,通路針對生鮮魚類的保存處理可說較為單純,每項魚類產品都會貼上「處理日期」標籤,通常可以保存 D+2 天(至處理日期後兩天)。以頂好為例,在到期日前一天會折價販售,到期日當天 22:00 仍賣不掉便報廢處理。

肉類

真空包裝的進口牛肉,能夠保存達 10 日以上,豬肉、雞肉可以保存 D+3 天(至切製日期後三天),牛肉則是保存 D+2 天(至切製日期後兩天)。圖 / Unsplash@pixabay, CC License

一般生鮮通路分店的精肉產品同樣會先交由生鮮供應鏈處理,包含人工分切、秤重等後才運送至通路販售,以保麗龍盒與保鮮膜包裝,進口牛肉則通常為真空包裝,並以冷藏開架方式陳列。

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與魚類貼上「處理日期」類似,肉類產品包裝上則會貼上「切製日期」標籤,除了真空包裝的進口牛肉,能夠保存達 10 日以上,豬肉、雞肉可以保存 D+3 天(至切製日期後三天),牛肉則是保存 D+2 天(至切製日期後兩天)。在到期日前一天,通路會折價販售,並比照生鮮魚肉食品,若到期日當天 22:00 仍未售出便會報廢處理。

蔬果

蔬果較特別的是,進入通路貼上的到貨時間是以「太陽日」方式記錄。圖/By Leonora (Ellie) Enking@flickr, CC License

比起魚類、肉類,蔬果較特別的是,進入通路貼上的到貨時間是以「太陽日」方式記錄。太陽日表示方式為將一年 365 天編號為 1 至 365,1/1 太陽日是 1,12/31 太陽日就是 365。藉此紀錄方式,方便快速檢查即將到期商品,好比今天太陽日 100,而蔬果保存期限大約三到五天,品檢時就得特別注意貼標太陽日 95、96、97 的商品狀態。

接著,通路會將蔬果分為以下幾個種類保存:

  • 葉菜類:放置冰櫃陳列,三日後開始折價販賣,或是進行二次處理 ──拆掉包裝,將葉菜黃掉、水傷及瑕疵部分摘除,再折價販售。
  • 根莖類:如番薯、馬鈴薯、蘿蔔等,則在一般室溫架上陳列,七日後再行折價販售或二次處理。
  • 一般水果:部分如奇異果、袋裝蘋果、甜橙、檸檬、鳳梨、整顆西瓜等,同樣放置一般室溫架上陳列,同樣七日後進行折價販售或二次處理。
  • 進口水果:如蘋果、莓類、小番茄等,以及高單價水果如葡萄、梨子,則會在冰櫃陳列,五日後就要折價販售或二次處理。

總體來說,蔬果類的保存期限分為兩個標準:葉菜類不超過 5 天,根莖類、水果、土物(如洋蔥、地瓜、馬鈴薯等)則不超過 10 天,超過保存期限即報廢處理。另外,當蔬果商品開始進行折價後,如果隔天還在架上尚未售出,就會再度品檢。不過保存天數的制定是作為參考標準,不得超過原定保存期限,最重要的仍是落實每日品檢,確保蔬果保存狀態。

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食材的身分證:產銷履歷

看完了生鮮食品,接下來要帶大家認識這些食材們的身分證,產銷履歷。產銷履歷是為結合兩項國際上強調的農產品管制制度 ── 良好農業規範(Good Agriculture Practice, GAP)、履歷追溯體系(Traceability,食品產銷所有流程可追溯、追蹤之制度),依據「農產品生產及驗證管理法」所推動的自願性制度。

產品履歷農產品上會有品名、追蹤碼與 QRcode。圖/wikipedia, CC License

根據「產銷履歷農產品驗證管理辦法」,產銷履歷農產品應於產品本身、包裝或容器明顯處揭露資訊。以上圖的零售標籤為例,資訊包含產品名稱(水稻-香米)、驗證機構(XX協會)、系統的追蹤號碼以及資訊公開的方式(底部網址列)。

左上方的圓形 TAP 標章即為「產銷履歷農產品」之認證,擁有此標章,代表驗證機構曾親赴該農產品的生產現場,確認生產過程是否符合規範,並曾經進行抽驗。右上方的 QR 二維條碼,則能讓民眾透過手機掃描,進行產品履歷資料查詢。民眾在挑選生鮮食品時,若想了解更多資訊,便可以留意下這個記錄了食材身家背景的小小身分證唷。

別浪費!注意保存期限

根據聯合國農糧組織(FAO)2011 年的統計,全球每年生產出的食物中,有近三分之一、約 13 億噸的食物被浪費;而《天下雜誌》則根據環保署廚餘回收與垃圾性質分析發現,台灣平均每人每年生產 96 公斤的廚餘,約為每人每年可獲得糧食供應量的 17% [1]。

現在我們已經了解通路如何保存食物,最後便是如何購買「剛好」的份量了,這件事看似容易,背後可有著一番學問。首先,幫大家複習食品「保存期限」的訂定方式:

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科學家們會先找到該食品的劣變因子(是什麼原因使食物壞掉),再藉由微生物學分析、感官品評、物理/化學分析與成分分析等方式,畫出食品劣化曲線。接著,以「控制保存環境條件,觀察食品何時劣變」或「設定嚴苛保存環境加速劣變,再回推正常環境下的狀況」二者之一,找到食品的有效日期。

然而有了保存期限,人們就不會浪費食物了嗎?很可惜的,許多人正是因為看不懂保存期限的標示意義,而不敢購買「快到期」的食品,或在接近、剛超過有效期限的時候就趕快把食物丟掉。去年,美國國會議員 Blumenthal 和 Pingree 便提案 [2],將保存期限的標示寫法簡化為兩種:生鮮食品的「超過此日期即不適合食用(expires on)」,以及保存期限較長之食品的「最好吃的期限(best before)」,希望能減少消費者在選購或購買後的處理上,因為不安或不解所造成的浪費。

保存期限通常是指「賞味」之期限,影響的是食物風味,不等於食品開始變質(吃了可能中毒、致病)。

自己烹飪的出發點既然是健康,那食材的挑選與保存也絕對不能忽略,以後到超市或其他通路採買時,不妨也運用本篇所學,看看蔬果的「太陽日」、魚肉類的日期標籤(搶特價商品的時候也要特別注意啊),並且仔細評估自身飲食習慣與保存期限,盡量做個珍惜食物又健康的家庭主廚吧。

參考資料

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  1. 食藥署在去年(2016)檢視各類型食品通路商之母公司,推估台灣通路一年約產生 3.7 萬噸的剩食。
  2. 據美國自然資源保護委員會(NRDC)調查,90% 的美國人會因為不了解到期日期之意義,丟棄仍可食用的食品,這種浪費比食品供應鏈任何環節的浪費都多。

對於生鮮食品保存還有很多的好奇?來參加6/28的講座吧

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文章難易度
衛生福利部食品藥物管理署_96
65 篇文章 ・ 24 位粉絲
衛生福利部食品藥物管理署依衛生福利部組織法第五條第二款規定成立,職司範疇包含食品、西藥、管制藥品、醫療器材、化粧品管理、政策及法規研擬等。 網站:http://www.fda.gov.tw/TC/index.aspx

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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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家中養貓狗,寶寶可能更健康?研究證實毛小孩有助於提升新生兒免疫力
PanSci_96
・2024/08/25 ・1454字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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  • 文/林芸寬、張愷丰、張庭瑀、郭亮均、林詠真 

最新研究:寵物與新生兒健康的密切關聯

現代家庭飼養寵物的比例逐年上升,貓狗已成為人類最親密的夥伴。農業部最新(2023)的資料發現,臺灣飼養貓狗的比例上升,家犬較上一期(2021)增加 19%;家貓較上一期增加 50%。然而,許多新手父母常擔心,飼養貓狗可能會影響新生兒的健康,像是引發呼吸道過敏等疾病,但近期的科學研究提供了相對令人安心的解答。 

最新研究指出,飼養貓狗,可能更能減少新生兒感染呼吸道疾病的機率。 圖/envato

科學家發現,飼養貓狗也許有益家庭中新生兒的健康。最新研究證實,家中貓狗不僅能增添樂趣,更能減少新生兒感染呼吸道疾病的機率。早在 2012 年,就有芬蘭研究團隊追蹤鄉村地區 397 名新生兒,自出生到一歲的健康狀況,發現有飼養貓狗家庭中的新生兒,較少感染呼吸道疾病。研究詳實記錄貓狗與新生兒的互動頻率,及其對新生兒健康的影響。

腸道菌相的力量:微生物如何提升寶寶免疫力

今(2024)年聖路易華盛頓大學兒科團隊發表在《Pediatrics》的最新研究,分析新生兒的就醫紀錄,並透過對父母的訪談,探討「親餵母乳」、「家中飼養貓狗」、「新生兒醫療需求」三者間的關係。研究發現,親餵母乳且家中有飼養貓狗的新生兒,出生六個月內對醫療服務的需求相對較低。華盛頓大學團隊推測,這可能是貓狗身上的微生物 ,增加了環境中微生物多樣性,並影響新生兒的免疫力。 

環境中微生物多樣性,與新生兒免疫力的關係為何?至今仍是未解的問題,但根據現有的研究,這很可能與新生兒體內「腸道菌相」的差異有關。「腸道菌相」是胃腸道中的微生物群落,由細菌、病毒和真菌組成,它們在我們的免疫系統發展中扮演了重要角色,特別是在生命的早期階段,對腸道的健康和功能有著深遠的影響。

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為何養狗的新生兒感染率更低?

2023 年的一項研究,進一步探討環境中微生物多樣性與新生兒免疫力之間的關係,揭示腸道菌相的多樣性在在影響了新生兒的健康。研究顯示,家中飼養狗的新生兒,其腸道中的梭桿菌、科林氏菌和瘤胃球菌等菌群明顯較多,這些菌種的豐富性有助於免疫系統的發育,也可能有助於減少新生兒過敏與氣喘的風險。

有趣的是,這份研究也提到,對於喝配方奶的新生兒而言,其腸道菌相的組成與養狗有關,「與狗接觸」可能成為他們獲取環境微生物的替代途徑,補充因缺乏母乳餵養而缺少的微生物,從而幫助免疫系統的發展。

小孩與狗的接觸,反而可能成為獲取環境微生物的途徑。 圖/envato

目前研究雖無法直接證實接觸貓狗可以增強免疫力,但可以確定的是,接觸貓狗的小孩,腸道內的微生物多樣性高,也比較不容易生病,新手父母可以不用太擔心養狗對小孩發育的影響。同時,與狗接觸還能改變嬰兒腸道中的微生物組成,這或許有助於減少呼吸道疾病的發生風險。

資料來源: 

  1. https://www.moa.gov.tw/theme_data.php?theme=news&sub_theme=agri&id=9418
  2. https://publications.aap.org/pediatrics/article/130/2/211/29895/Respiratory-Tra ct-Illnesses-During-the-First-Year
  3. https://www.nature.com/articles/s41390-024-03200-9
  4. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cea.14303
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福島核污水是什麼?我們還能安心吃海鮮嗎?核污水全解析!
PanSci_96
・2023/10/01 ・4897字 ・閱讀時間約 10 分鐘

福島核污水正式排放入海了!食鹽要屯多少?海鮮還能吃嗎?哥吉拉要誕生了嗎?

核廢水是怎麼來的?

2011 年 3 月 11 日,一場海嘯衝擊了在福島海邊的第一核電廠,破壞了核電廠中做為緊急電源設備的發電機,在備用電池電力耗盡後,冷卻系統完全失效。然而反應爐內的連鎖反應還在持續,最後溫度不斷竄高,高溫水蒸氣與燃料護套中的鋯合金,發生鋯水反應並產生大量易燃的氫氣,最終與空氣中的氧氣作用導致爆炸。

在事故發生前後,日本政府灌入大量海水來為反應爐進行冷卻,而這些直接接觸熔融燃料棒的污水,就被稱為核污水,日文則稱為「汚染水」。至於當時的決策細節與失誤,大家可以看今年上映的日劇《核災日月》複習一下。而既然事件已經發生了,我們就重點討論核污水。

《核災日月》圖/IMDb

現在儲存在福島的核污水不只有冷卻水,其實還有受污染的降雨與地下水。事故發生後,東京電力公司在第一核電廠加裝擋水牆,阻擋因為降雨流經 1、2、3 號機組的污染水流入海洋。並且設置凍土牆隔絕地下水,同時挖水井抽出污染的地下水,讓廠區內的地下水水位下降,因此地下水只會從外部滲入,內部的污染水則不會滲到外面。不論是降雨還是抽出的地下水,都屬於污染水,平均每天都會增加 92 立方公尺的污染水。直至本集影片上架,當地已經存有 134 萬噸的汚染水,而且還會持續增加,你可以自己打開 Google Map,鳥瞰這密密麻麻的眾多大型儲槽,別忘了,核反應爐本體才是日本更迫切的問題,要是污水不先處理,要是下一個天災來襲,麻煩又會疊加。因此日本政府在 2016 年就展開討論,準備要處理掉這些污水。

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福島第一核電廠。圖/Google Map

為何決定排放入海?

為何核污水的最終處置決定是排放入海呢?其實 2016 年提出的方案有五種:稀釋入海、蒸發至大氣、電解水釋放氫氣、深層地質注水、以及水泥固化並地下處置。很快,電解水因為還需要相關技術研發而被否決,這個我們在氫能那集講過。深層地質注水和水泥固化並地下處置,則有選址與法規問題,無法立即實現。這部分則等同於核電使用國都面臨的核廢料處置問題,我們之前花過好幾集介紹過,歡迎前往複習。

最後僅剩稀釋入海和蒸發至大氣兩種方法,最後日本認為海洋的擴散行為更容易追蹤,最重要的是成本僅有蒸發的十分之一,因此選用了這個方法。至於有些人說,既然東電跟日本政府都保證安全,何不做成瓶裝水拿去賣?之類的建議在這我們不多討論,就請大家用理智來看待。

核廢水如何被處理?

根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。首先,污染水會經過「銫吸附裝置」,除去銫(Cs)和鍶(Sr)。接著再經過淡水化裝置除去水中的鹽分後,成為「鍶處理水」。這種鍶處理水,可以作為 1, 2, 3, 4 號機組的冷卻水再次循環利用。

最後,大部分的鍶處理水,會被送到「ALPS多核種除去設備」,將 63 種放射性核種中的 62 種放射性核種去除。「ALPS多核種除去設備」唯一不能去除的放射性核種,就是氚(H-3)。但其實啊還有一個碳-14 無法被過濾,但濃度低到可以忽視。經過「ALPS多核種除去設備」處理過後的「鍶處理水」,就稱為「含氚處理水」。

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根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。圖/PanSci YouTube

含氚處理水中的氚,指的是氫的同位素的一種,在自然界中就存在。半衰期為 12.43 年,衰變時會進行 β 衰變,放出一顆電子並成為氦-3。β 衰變對人體的穿透距離僅限於皮膚,不會對內臟器官產生傷害。
如要能危害人體,需要長期大量攝取由氚構成的重水。關於攝取過多重水對動植物的影響,我們網站上有文章詳細說明過。

簡單來說,綜合自然界中跟福島即將排放的氚,以及我們的生活型態來看,遠遠達不到可能產生危害的程度。知道劑量決定毒性,就像我們每天都吃下不少「有害」物質,例如殘留農藥、油炸致癌物、過多的精製糖等等,但攝取的多寡,對你的健康影響差異很大。那麼重點來了,福島排放的處理水,真的有合乎標準嗎?

處理水符合標準嗎?

這個問題,我們在今年六月的核廢料主題中有提到,國際原子能總署 (IAEA) 在五月底公布了第一階段的調查結果,針對「日本的核種監控能力」進行第三方驗證。結果認為,日本的檢測標準跟分析方法沒問題,調查結果是可信任的。報告中除了氚以外,其他放射性核種的活度也都遠低於排放限值。例如鍶-90 為每公升 0.4 貝克、銫-137 為每公升 0.5 貝克,以臺灣的「食品」標準,銫-137 為每公升 100 貝克以下,雖然鍶-90 還沒有定下標準,但是依國際食品法典委員會的標準,也是在每公升 100 貝克以下。目前的排放值都遠小於標準。

國際原子能總署(IAEA)公布第一階段的調查結果。圖/PanSci YouTube

除了各單一核種的活度以外,所有水中核種加起來的「告示濃度限度比」也低於日本國家標準的每年 1 毫西弗(mSv/year), 1 毫西弗大約是多少呢?大約是一般民眾一年會接收到的輻射劑量。

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至於無法被 ALPS 處理的氚,因為海洋中的水中就廣泛存在,日本將透過海水稀釋後排放入海。目前世界衛生組織對於飲用水的氚含量標準訂為每公升 1 萬貝克,台灣的標準嚴格了許多,是每公升 740 貝克。東電公司的處理水是每公升 14 萬貝克,在排放前會稀釋 740 倍,以每公升 190 貝克的氚濃度排放,低於台灣的飲用水標準。

那麼食鹽呢?我們需要搶購嗎?這就更不用擔心,因為食鹽中不含水,自然也不含氚。或是更進一步可以參考東海大學應用物理系的粉專,他們計算,根據國家標準,食鹽含水量若為 3% 以下,需要每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。真的,別吃那麼鹹啊。

每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。圖/pixabay

那麼,我們就真的兩手一攤,為這件事劃下結論,核輻射只是庸人自擾嗎?

我們該如何看待排放的處理水?

當然不是,就像許多人擔心的,就算科學上告訴你沒問題,但前提是,這些數據得是沒問題的。而且不用說周邊國家,連日本自家民眾也多次抗議處理水的排放。

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目前在 IAEA 架設的網站上,可以看到整個排水計畫的各種即時監測資料。其中就包括出水口的輻射數值監測。

為了驗證處理水不會對海洋生物產生影響,東京電力甚至從去年 9 月開始,就開始進行海洋生物飼養實驗,並且全程公開直播放在他們的YouTube頻道上。不過這頻道訂閱人數跟觀看次數都有點低迷,有興趣的話不妨訂閱,開啟小鈴鐺。

那麼我們能下定論了嗎?在科學上,我們確實能說,在符合規範下,這些排放入海的處理水是沒問題的,食鹽、海鮮也都能照吃,把注重食安與健康的努力分配到其他危害更大、風險更高的事情上,對處理水保持健康而非病態的質疑,對個人來說應該效益更高。

臺灣從去年到今年 6 月,曾 3 次組團赴日考察,並於 8/24 公佈報告書,包含跟日方的問答內容,還有福島核廢水排放設施的照片。海委會表示,專家觀察團評估日方排放相關作業的安全性,跟國際原子能總署評估的結果一致。然而是否選擇相信日本以及 IAEA 給出的數據,如今看來成了國際政治問題。

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另外,在 IAEA 的小組成員中,包含周邊國家:中國、美國、韓國、越南、澳洲、加拿大、法國、俄羅斯、英國、阿根廷、馬紹爾群島,並不包含台灣。如果台灣也能以任何形式加入團隊,或得以取得樣水複測,讓我們知道,日本以及 IAEA 給出的數值是可信的,想必都能更進一步降低民眾的擔憂。

最後,也問問大家,對於這次的處理水排放事件,你會擔心我們的海鮮或食鹽受到影響嗎?

  1. 不擔心,跟人類對海洋的其他污染相比,根本小巫見大巫。
  2. 擔心,等我親眼見到泛科學到現場實測我才相信。機票我出!

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