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辦案可以不要米花死神,但不能沒有綠頭蒼蠅 ──《比小說還離奇的 12 堂犯罪解剖課》

PanSci_96
・2017/09/14 ・3206字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

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對昆蟲的愛,超越了種族和腐屍

馬丁.哈爾(Martin Hall)這位高大的學者大步走過博物館展覽室,熱情又有趣的評論源源不絕。他對於館內三千萬件昆蟲標本的熱愛顯而易見,在言談之間感染旁人。博物館的勤務與刑事昆蟲學家的任務相互交錯。他的手機隨時會收到警方求援,要他拋下手邊工作,衝到犯罪現場。他說:「從屍體上採集昆蟲不是什麼愉快的體驗,可是專業領域的興致會奇蹟似地克服一切。」

昆蟲標本。圖/wikimedia commons

馬丁從小便對昆蟲燃起愛火,他在東非的尚西巴島上長大。在那裡,他學到懸在床上的蚊帳功能不是阻擋蚊蟲,而是把蟲子關在他的世界裡。每天晚上睡去時,竹節蟲、螳螂,甚至偶爾還有蝙蝠客串,或爬或飛地掠過他的昏沉腦海。

他到英國讀書後,又回到非洲研究采采蠅生態七年。某天,他在草原上看到一具成象的龐大屍體,血肉間爬滿無數的蛆蟲。過了一個星期,他繞回原處,發現只剩下空蕩蕩的骨架。又過了一個星期,大群綠頭蒼蠅如同雲雨般聚集在骨架上頭。

「太不可思議了。雖然還有其他如鬣狗、禿鷹之類的腐食動物,但蛆蟲大概啃掉了四到五成的大量象肉。」一頭大象變成一百萬隻蒼蠅,一名初出茅廬的昆蟲學家也即將走上坦途。

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現在,他對研究的熱情將他遇到的每一個人緊緊相繫。去博物館拜訪他時,他帶我繞到後場,爬到能夠俯瞰倫敦市區的哥德風高塔頂上。不過我不是上去看風景的。馬丁要我瞧瞧他和研究團隊設計的實驗,他們想要拓展知識的領域。在那個世界裡,熟悉的事物被賦予了完全不同的意義。豬頭裝進手提行李箱,探究哪種蒼蠅會穿過拉鍊隙縫產卵。狗籠關著腐敗的小豬屍體。三明治保鮮盒盛滿要保存的蛆蟲。侷促不安還不足以形容當下的感覺。大家應該不會意外事後我婉拒了他送上的三明治……

昆蟲幫忙破了一樁分屍案

博物館的昆蟲收藏品之中,有幾件富含歷史意義。馬丁拿了個標本罐給我看,壓低嗓音跟我說:

「這些蛆來頭不小。是從巴克.魯克頓(Buck Ruxton)的案子留下來的。」

巴克.魯克頓是英國犯罪史上惡名昭彰的罪犯。該案為鑑識科學的許多層面立下里程碑,不過要像馬丁.哈爾這樣的刑事昆蟲學家,才知道那是英國第一起昆蟲真正立下破案大功的案件。如此撼動人心的案件占據了 1935 年秋季報刊的每一個版面。

北英格蘭。圖/wikimedia commons

巴克.魯克頓具有拜火教徒與法國混血兒身分,在孟買取得醫師執照,之後到北英格蘭安頓下來。他與名叫伊莎貝拉(Isabella)的蘇格蘭女子(外人稱她「魯克頓太太」)以及他們的三名年幼子女同居,是蘭卡斯特第一位非白種人的開業醫師,非常受歡迎,貧困的病患特別喜愛他。

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某個星期日早晨,魯克頓醫師打開前門,一個瘦巴巴的 9 歲男孩站在門外,他背後的母親一臉期盼,摟著他遮擋秋季寒風。「抱歉,今天我不能動手術。」醫師說:「我太太去蘇格蘭了,這裡只有我跟我們家小女僕,現在正忙著拆掉地毯,等裝潢工人早上過來施工。你們看我的手有多髒。」母子倆悶悶不樂地轉身離開,作母親的心下納悶為何醫師伸出的那隻手看起來如此乾淨。

魯克頓家中有個十九歲女僕瑪莉.羅傑森(Mary Rogerson)。那對母子來醫師家門口求診後過了幾天,她的家人通報她失蹤。警方來拜訪魯克頓醫師,他宣稱妻子帶著女僕去黑潭,還有他懷疑伊莎貝拉在外頭有了新歡。這些證詞與伊莎貝拉最後的目擊紀錄相符,有人看她跟朋友聚會後,在深夜十一點半開車離開黑潭。她喜愛玩樂的個性在魯克頓夫婦之間引起激烈爭執,魯克頓醫師不斷指責妻子不貞,瑪莉不時看見他忌妒發怒。

警方第二次上門時,魯克頓宣稱伊莎貝拉跟瑪莉去愛丁堡了,可是他無法阻擋蘭卡斯特人們的流言蜚語。雖說魯克頓在那一帶廣受敬重,可是謠言指出他與妻子的爭執在那年夏季愈演愈烈,兩人的失蹤背後或許存有不祥的氣息。

接著,到了 9 月 2 日,一名女性從卡萊爾走向愛丁堡,越過莫佛特附近的一座橋時,她驚駭地發現有一根人類手臂從橋下的河岸豎起。警方抵達現場,他們找到 30 個用報紙包裹的人體殘片。接下來的幾天內,警察和協助搜尋的義工找到其他身體部位。最後總共有 70 塊碎片,來自 2 具屍體。它們被切得這麼碎,幾乎可以判定是為了避免身分被認出──指尖都切掉了──動手的人對人體解剖頗有心得。

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警方發現有些蛆蟲正在吃腐敗的肉塊,然後將牠們送去愛丁堡大學。昆蟲學家判斷牠們是某個種類的綠頭蒼蠅,縮短了死亡時間範圍(原本只能判斷是在 10 至 12 天前棄屍),於是警方把這些屍塊與伊莎貝拉和瑪莉的失蹤連結起來。

愛丁堡大學。圖/BY Stinglehammer@Wikimedia commons

這個案子的開端很驚悚,不過對巴克.魯克頓不利的證據不只是這些蛆蟲。來自格拉斯哥大學與愛丁堡大學的解剖學家和法醫病理學家費了一番工夫拼湊受害者的屍體,他們拿伊莎貝拉生前的照片與其中一顆頭顱重疊比對,結果是吻合的。某些屍塊包在《週日畫報》的特別版面內,這份報紙只在九月十五日的蘭卡斯特/莫克姆地區販售。某些部位是用魯克頓家孩子的衣物包裹。

伊莎貝拉生前的照片與頭顱的重疊比對。source:University of Glasgow Archive Services, Department of Forensic Medicine and Science

魯克頓顯然沒有他預期的那樣冷靜。他匆忙離開那條河,開車回蘭卡斯特的路上撞倒一名腳踏車騎士。對方抄下車牌號碼,讓警方直接找到巴克.魯克頓名下的車輛。那場意外的日期與蛆蟲和《週日畫報》這些證據配合得天衣無縫。

最後一片拼圖是當地的地形。那條河曾在 9 月 19 日淹大水,屍塊一定是在那之前棄置於河邊,因為某些部位──比如說插在岸上的恐怖手臂──散在河水淹過的區域邊緣。

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巴克.魯克頓遭到逮捕,判決犯下謀殺罪。犯案後過了 9 個月,他在曼徹斯特的斯傳吉威監獄吊死。我們永遠無法釐清一名醫師成為「拼圖殺手」的情境,不過根據驗屍報告,魯克頓很有可能徒手勒死妻子,女僕則是喉嚨被割斷,也許是想在她撞見犯案現場後要她安靜閉嘴。

昆蟲證據只是拼出凶手罪行的馬賽克圖案中的一片瓷磚,可是魯克頓一案成功結合了各個領域,增加社會大眾與專業人士對鑑識科學效能的信任,刑事昆蟲學便是其中之一。人們學到,即使巴克.魯克頓不用當地報紙、改拿白色紙袋包裹屍塊,即使他的車沒有撞上腳踏車,即使河水沒有淹上岸邊,那些蛆蟲也會讓辦案的矛頭指向他。許多人就此受到了昆蟲學吸引。

堪比米花市死神的可動式墓碑:綠頭蒼蠅

蒼蠅。圖/BY Myriams-Fotos @ Pixabay

馬丁.哈爾大半人生奉獻給綠頭蒼蠅,這是最常與屍體掛勾的昆蟲類別,目前已知有超過 1,000 種。馬丁認為綠頭蒼蠅是鑑識界的「黃金標準指標」,原因如下:牠們嗅覺敏銳,可以在一百多公尺外捕捉到最小滴的鮮血,或是最淡的腐敗氣味;牠們能比其他昆蟲還迅速地住進屍體;牠們的成長階段已經受到全面研究與記錄,通常可以提供最精確的死亡時間;因為英國境內有許多地域性物種,能用牠們來標記謀殺案的地點,即使是在別處尋獲屍體。

其他昆蟲原本只使用嗅覺,等到接近食物時切換成視覺,綠頭蒼蠅可不一樣,牠們在踏上目標前都會努力嗅聞,因此要瞞過綠頭蒼蠅棄屍是相當困難的一件事。比如說,有具屍體藏在地板下,腐敗的氣味將會漸漸滲過空心磚,蒼蠅鑽過磚縫,找到屍體。

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就算屍體完全密封,棄屍地的指標依舊清晰無比。美國印地安納州警方幾年前在尋找失蹤者途中,發覺有一群摸不著腦的蒼蠅盤旋在一座掩蓋的井上。失蹤者遭到謀殺,凶手把遺體丟進井裡,封好井口,阻止蟲子進入,卻擋不住一絲腐臭飄出。蒼蠅的行為有如可動式墓碑,受到人類鼻子完全聞不到的氣味吸引。

 

本文摘自泛科學2017年9月選書《比小說還離奇的12堂犯罪解剖課》,馬可孛羅出版。

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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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露兜樹象鼻蟲的身世之考察——分類學家偵探事件簿(四)
蕭昀_96
・2023/12/25 ・3950字 ・閱讀時間約 8 分鐘

一般大眾或甚至其他領域生物學家們,對於基礎生物分類學家的刻板印象,無非是常常在顯微鏡下進行形態解剖比較來鑑定物種、描述並發表新物種,或者常常東跑西跑去採集標本,頂多是抽取遺傳物質進行 DNA 分析。然而一位稱職的分類學家,為了搞清楚物種學名的分類地位,將整個命名系統修訂成一個穩定並適合大家使用的狀態,往往需要做大量的歷史文獻,造訪各大博物館並進行模式標本考察,其中的繁瑣和複雜程度,往往令人出乎意料。

再讓我們複習一次模式標本是什麼和其重要性?

如果有閱覽過這系列的文章便會很清楚的知道,模式標本是物種發表時的實體存證,是學者對分類地位有疑慮時,用以判別的客觀證據。每個物種都有其模式標本,而每個屬也有其模式物種,是判定該屬別的決定性物種,模式種和模式標本是進行物種與屬別層級的基礎分類研究時,不可或缺的重要資訊。

這個故事的主角是一類來自南亞和東南亞的露兜樹象鼻蟲,本文將講述其模式標本和背後歷史脈絡的考察,以及我們對於分類處理過程的案例分享。

分布於南亞、東南亞的露兜樹象鼻蟲和研究緣起

露兜樹科(Pandanus)為分布於東半球的亞熱帶及熱帶地區的灌木或喬木植物,其中林投(Pandanus tectorius)具有抗風、耐鹽的特性,是常見的海岸防風定砂植物,而俗稱斑蘭葉(pandan)的七葉蘭(Pandanus amaryllifolius),則是東南亞常見的料理與糕點製作材料,而南亞和東南亞的露兜樹上棲息著一群黑色扁平的小型象鼻蟲——露兜樹象鼻蟲(Lyterius)。

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露兜樹是東半球的亞熱帶及熱帶地區的灌木或喬木植物。(攝/B.navez from Wikipedia)
小小扁扁的露兜樹象鼻蟲(Lyterius)是與露兜樹有伴生關係的特別物種。(圖/論文原文)

而故事的緣起可追溯到 2022 年,當時筆者正在澳洲進行博士論文題目「澳洲蘇鐵授粉象鼻蟲的多樣性與演化」的研究,我們意外地發現澳洲的蘇鐵授粉象鼻蟲與東南亞產的露兜樹象鼻蟲親緣關係接近,因此我們便想進一步探究本類群的分類。在我們初步搜索模式標本時,我們驚奇地發現德國象鼻蟲學者延斯・普雷納博士 Dr. Jens Prena 似乎曾經有研究過這類象鼻蟲,出於好奇,我們聯繫了普雷納博士,進而開啟了本類群錯綜複雜的分類歷史考察之旅。

露兜樹象鼻蟲分類研究的現存問題

首先露兜樹象鼻蟲的分類問題分成兩個面向,一個是屬別層級的,而另一個是物種層級的。屬別層級的問題比較簡單,我們發現露兜樹象鼻蟲屬有三個相關的屬別,分別為 Lyterius Schönherr, 1844、Barisoma Motschulsky, 1863 和 Plaxes Pascoe, 1885,根據牠們形態的相似性和地理分布的重疊,我們認為牠們應該被合併成單一屬別,也就是說只要我們確認三個屬別的模式種都是屬於同一個屬別後,那自然我們就能依照優先權原則,把 1863 年發表的 Barisoma 和 1885 年發表的 Plaxes 處理為最早發表的 Lyterius 的同物異名。

但是!分類學研究最困難的就是這個但是!

我們雖然追蹤到 Barisoma Plaxes 的模式種和其模式標本,但是 Lyterius 的模式種問題,卻將這個研究的難度拉向了另一個層面——也就是物種層級的問題。

模式標本來源和流向超級複雜的 Lyterius

Lyterius 這個屬別是由瑞典昆蟲學家卡爾・約翰・舍恩赫爾(Carl Johan Schönherr)於 1844 年所提出,並以 Rhynchaenus musculus Fabricius, 1802,這個 1802 年由丹麥昆蟲學家約翰・克里斯蒂安・法布里丘斯(Johan Christian Fabricius )所發表的種類作為模式物種。他的合作對象瑞典昆蟲學家卡爾・亨利克・博赫曼(Carl Henrik Boheman)也在同一本書中使用了 Lyterius musculus (Fabricius, 1802) 這個學名組合,同時他將德國昆蟲學家弗里德里希・韋伯(Friedrich Weber)在 1802 年所描述的 Curculio abdominalis Weber, 1801 也拉進這個屬別,學名組合變成 Lyterius abdominalis (Weber, 1801) ,並且描述一個菲律賓的新物種 Lyterius instabilis Boheman in Schönherr, 1844 。這其中最為複雜難解的,便是 Lyterius musculus (Fabricius, 1802) 和 Lyterius abdominalis (Weber, 1801) 之間的關係了,因為這兩個物種的模式標本來源,都源自於達戈貝爾特・達爾多夫 Dagobert Karl von Daldorff 這位在俄羅斯出生,擁有德裔血統的丹麥博物學家,在 18 世紀末葉任職丹麥東印度公司時,於 1795 年在蘇門答臘的一次採集。

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除了我們常常聽到的荷蘭、英國東印度公司,丹麥也曾經創立了東印度公司。(攝/Wikipedia)

根據我們對於 19 世紀初期的歐洲甲蟲分類歷史文獻的爬梳,達爾多夫在蘇門答臘的標本被帶回歐洲後,應該至少被他贈與或交換給五位學者或機構,而這五位學者就包含剛剛提到的德國昆蟲學家弗里德里希・韋伯(Friedrich Weber),以及丹麥昆蟲學家約翰・克里斯蒂安・法布里丘斯(Johan Christian Fabricius),這兩位顯然同時對這批標本進行分類學研究。

令人存疑的 Lyterius abdominalisLyterius musculus

因此第一個疑點就是,韋伯和法布里丘斯分別在 1801 年和 1802 年用達爾多夫所採集的同一批蘇門答臘象鼻蟲標本,發表了後來在 1844 年被博赫曼放在同一個屬別的物種 Lyterius abdominalisLyterius musculus,這讓人很難不懷疑,這兩個名字會不會根本就是同一個物種,這在當年資訊不流通、分類研究還很粗淺的年代,是非常容易發生的事情。

而支持這樣想法的關鍵則有二,首先德國昆蟲學家約翰・卡爾・威廉・伊利格(Johann Karl Wilhelm Illiger)其實在 1805 年的著作中,就已經提出這兩個物種是同一個物種的論點了,然而這項分類處理卻被博赫曼在 1844 年的著作中,不明地忽略了。雖然博赫曼不小心遺漏了伊利格的分類處理,他卻也在看過兩種的模式標本後,在他那 1844 年的著作中,提出了兩個物種只不過是同一個物種的雄蟲和雌蟲的猜想,然而因為他手邊就只有兩隻標本,一隻是雄的 Lyterius abdominalis ,一隻是雌的 Lyterius musculus ,因此他無法下這個決定情有可原,而我們如今已經知道露兜樹象鼻蟲有很明顯的雌雄二形性,雄蟲的口喙比較短,且足部的前腳腿節有明顯的突起,博赫曼的猜想不證自明。

總而言之,從上述的歷史文獻爬梳,我們可以從

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  1. 韋伯和法布里丘斯研究的都是同一批蘇門答臘採集的標本
  2. 同時代的伊利格和後來的博赫曼都直接或間接的認為 Lyterius abdominalisLyterius musculus 是同一個物種

來推斷,這兩個種類很有可能是同一個種類!

瑞典昆蟲學家卡爾・亨利克・博赫曼。(攝/Wikipedia)

找不到模式標本啊!

在爬梳大量文獻後,我們同時也造訪歐陸各大標本蒐藏去尋找這些物種的模式標本下落。我們很幸運的在德國基爾的動物學博物館找到兩隻 Lyterius musculus 的總/群模式標本。然而,在尋找 Lyterius abdominalis 模式標本的過程中卻碰了壁,不管是文獻還是實際探訪,幾乎都找不到韋伯收藏的下落,韋伯所發表的模式標本有極大的可能已經遺失了,那要怎麼辦呢?

分類學家的決策

雖然沒辦法找到 Lyterius abdominalis 的模式標本,然而我們從以上的間接證據,可以合理相信 Lyterius abdominalisLyterius musculus 就是同一個物種。為了最適當的處理分類議題,穩定整個分類命名系統。我們使用了一個技術性的分類學處理,首先我們指定了 Lyterius musculus 的選模式標本,並且我們將「這一個」標本,再次的指定為 Lyterius abdominalis 的新模式標本,這個時候,這兩個學名便產生了動物命名法規上所謂的「客觀同物異名(objective synonym)」關係,相較於分類學家自行主觀認定的同物異名(主觀同物異名 subjective synonym ),客觀同物異名指的是用同一個標本發表不同學名的狀況,這樣這兩個名字無庸置疑的是同物異名關係,只有最早被發表的名字有優先權,因此我們的 Lyterius abdominalis (Weber, 1801) 獲得了優先被使用的地位,也成為露兜樹象鼻蟲屬的模式種。經由這一波操作,我們確立了 Lyterius 的模式和包含的物種,也因此我們終於能進一步處理剛剛提到的 BarisomaPlaxes 的同物異名,最後我們可以大聲的說:露兜樹象鼻蟲屬的學名是 Lyterius Schönherr, 1844 !

番外篇的 Plaxes 模式標本調查

另外一方面,我們在調查 Plaxes 的模式標本時,也發現到其模式種 Plaxes impar Pascoe, 1885 的總/群模式標本散落在英國倫敦自然史博物館、德國柏林自然史博物館、德國德勒斯登森肯堡博物館、義大利熱拿亞自然史博物館、澳洲國立昆蟲館,幾乎涵蓋了半個地球。這些標本可以分為來自婆羅洲砂拉越和蘇門答臘的標本,採自砂拉越的標本無疑是一個獨立的物種,我們也指定砂拉越的總/群模式標本為本種選模式標本。而來自蘇門答臘的標本,無獨有偶地都和 Lyterius abdominalis 是同一個物種,顯然這個物種在蘇門答臘當地是個常見的物種,這又再次加強我們上面提到的,達爾多夫所採集的同一批蘇門答臘象鼻蟲標本應該就只有一種露兜樹象鼻蟲的推測。

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這個研究重新梳理了露兜樹象鼻蟲的分類歷史並考察了歷史文獻和模式標本,最終作出了適宜的分類學處理,為亞洲地區的象鼻蟲研究推進了一步。

  • 本論文日前已經線上刊載於《動物分類群 Zootaxa 》
  • 此文響應 PanSci 「自己的研究自己分享」,以增進眾人對基礎科學研究的了解。
  • Prena, J., Hsiao, Y., Oberprieler, R.G. (2023) New combinations and synonymies in the weevil genus Lyterius Schönherr (Coleoptera, Curculionidae), with a conspectus of historical works on Daldorff’s Sumatran beetles. Zootaxa 5380(1): 26-36. https://doi.org/10.11646/zootaxa.5380.1.2
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蕭昀_96
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澳洲國立大學生物學研究院博士,在澳洲聯邦科學與工業研究組織國立昆蟲標本館完成博士研究,目前是國立臺灣大學生態學與演化生物學研究所博士後研究員,曾任科博館昆蟲學組蒐藏助理。研究興趣為鞘翅目(甲蟲)系統分類學和古昆蟲學,博士研究主題聚焦在澳洲蘇鐵授粉象鼻蟲的系統分類及演化生物學,其餘研究題目包括菊虎科(Cantharidae)、長扁朽木蟲科(Synchroidae)、擬步總科(Tenebrionoidea)等,不時發現命名新物種,研究論文發表散見於國內外學術期刊 。

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當烏鴉遇上垃圾袋?都市烏鴉的清道夫生活!——《烏鴉的教科書》
貓頭鷹出版社_96
・2023/02/14 ・2128字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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我在上課或演講提到烏鴉時,經常用到一張照片。那是我大約在十年前碰巧在新宿拍攝到的。照片前方為堆得很高的廚餘,以及飛到那上面的幾隻烏鴉。背景則是剛下班的很像男公關的年輕男子們。在螢幕上先放這一張,然後再放另一張,渡鴉正盯著狼吃剩的鹿並準備要搶食,以及牠們後面的狼的照片。

「你們看,這兩張照片展現出來的是完全相同的生態學景象。大型動物吃剩的食物。要清理這些的腐食者也就是烏鴉。以及位於後方的肉食系動物。」

在聽眾沒有笑的時候,立刻放下一張投影片就是我的祕訣。

從垃圾袋中挑出食物

當烏鴉看到垃圾袋的時候,就會去啄或是去拉扯,很快就會把塑膠袋扯破。根據研究,牠們並不是看見什麼就啄什麼,而是會挑紅色或橘色系的地方啄。那應該是肉或果實的顏色吧。把橘子皮靠外側放的話,就像是在教牠們「這裡是目標」一樣,聽說牠們也會去找茶色的絲襪。

從烏鴉的視角來看垃圾:紅色或咖啡色的物體是食物!對整體沒什麼特別顏色的就興趣缺缺。圖/《烏鴉的教科書》

烏鴉非常清楚塑膠袋裡面裝有美味的食物。我在京都的公園裡看到的巨嘴鴉會停在垃圾桶上,把頭埋進去,叼住便利商店的塑膠袋往上拉,先用腳踏住壓著讓它不要掉下去,再把袋子裡面的東西一個個拉出來檢視。

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保鮮膜或是紙屑等不能吃的東西立刻就會「呸!」的丟掉,弄得周圍非常凌亂。牠們非常用力地丟,讓人很想建議牠們省點力氣,不必丟那麼遠也沒關係。對烏鴉來說,可能是假如沒有把不能吃的東西丟遠一點的話,要是跟食物混在一起就很麻煩吧。

雖然我們是把垃圾分成「可燃」和「不可燃」,烏鴉則是把垃圾分成「可食」和「不可食」。正確的說法應該是「可以吃的東西」和「垃圾」。雖然對人類來說那全部都是垃圾,不過對烏鴉來說,那有很高的機率會是食物。

垃圾袋不過是另一種「屍體」

那麼,在講到烏鴉的食物時,曾經講過烏鴉是雜食性,也是腐食動物(scavenger,清道夫)。換句話說,烏鴉原本就是在看到屍體的時候會很高興的去吃的動物。烏鴉把喙部伸進垃圾袋中把內容物拖出來的樣子,也跟從動物的屍體中拖出內臟的行為完全相同。

從垃圾桶中拖出食物就像是從屍體中拖出內臟一樣。圖/pixabay

沒錯,所謂垃圾袋就是「被皮包覆著的肉」,也就是說,跟屍體是一樣的。從烏鴉的角度來看,清晨的路邊是「有很多好像很可口的屍體的地方」,在旁邊有人類站著,呈現的是「旁有狼群」的狀態。混有免洗筷或其他的東西,應該就像吃到很多小骨頭的魚一樣吧。

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換句話說,烏鴉翻揀垃圾吃的行為,跟翻揀在地面上的屍體是完全相同的,以清道夫來說是理所當然的行為。牠們並不是「適應城市」或是「因為山裡住不下去而勉為其難」,而是「由於有食物,所以就晃過來」翻揀食物了。牠們的行為,只不過是把森林裡的生活原封不動的帶進城市裡而已。

在北海道知床觀察聚集在北海道鹿屍體旁的巨嘴鴉時,我總是感覺牠們的行為就跟聚集在東京新宿垃圾收集場的烏鴉幾乎完全一樣。首先是聚集在周邊「Ka」、「Ka」的鳴叫,停棲在樹枝上確認狀況,再逐漸降到比較低矮的地方,好像在說「要不要過去呢?不過還是先不要好了」般的反覆先蹦的跳下去,又再回到樹枝上的動作。

最後總有一隻耐不住的烏鴉靠近過去,小心謹慎地去拉扯肉的一邊。拉扯一下之後就跳著飛走,確認有沒有危險。要是什麼事也沒有發生的話,其他的個體也會陸續飛下來圍在旁邊,有時會前後換班開始吃起來。趕緊把肉塞滿一嘴之後就會飛到旁邊的樹枝上站著慢慢吃,或是躲到哪裡去。巨嘴鴉這種簡直就像是特化成為翻揀垃圾般的行為,就跟發現動物的屍體聚集過去時的行為一模一樣。

都市的烏鴉也要食物過日子啊。圖/pixabay

那麼,這裡再以生態學的觀點,來想想「為什麼都市裡有這麼多烏鴉」。鳥為了要存活,就必須要獲得資源。首先需要有食物,然後為了繁殖,就必須要有營巢場所。有時候為了雛鳥需要有特別的食物,還有時候會需要夜棲點。既有喜歡草叢當藏身處的,也有喜歡茂密森林的鳥。只要能夠獲得這類的資源,那隻鳥就可以在那裡生活。沒有的話就沒辦法棲息。

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雖然你可能會認為這很單純,沒什麼,不過在大都市中生活的鳥,毫無例外的,得要以某種形式獲得必要的資源(或是找到代替品)來過日子。例如麻雀把換氣口或是水管當成「樹洞」來營巢,鶺鴒把馬路當成「枯水時的河床」走來走去。野鴿把建築物當成故鄉的「岩石山」來住。遊隼把高樓大廈視為「斷崖」營巢,烏鴉就把垃圾袋當成「成堆的屍體山」來加以利用了。

——本文摘自《都市裡的動物行為學:烏鴉的教科書》,2023 年 1 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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辦案可以不要米花死神,但不能沒有綠頭蒼蠅 ──《比小說還離奇的 12 堂犯罪解剖課》
PanSci_96
・2017/09/14 ・3206字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

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對昆蟲的愛,超越了種族和腐屍

馬丁.哈爾(Martin Hall)這位高大的學者大步走過博物館展覽室,熱情又有趣的評論源源不絕。他對於館內三千萬件昆蟲標本的熱愛顯而易見,在言談之間感染旁人。博物館的勤務與刑事昆蟲學家的任務相互交錯。他的手機隨時會收到警方求援,要他拋下手邊工作,衝到犯罪現場。他說:「從屍體上採集昆蟲不是什麼愉快的體驗,可是專業領域的興致會奇蹟似地克服一切。」

昆蟲標本。圖/wikimedia commons

馬丁從小便對昆蟲燃起愛火,他在東非的尚西巴島上長大。在那裡,他學到懸在床上的蚊帳功能不是阻擋蚊蟲,而是把蟲子關在他的世界裡。每天晚上睡去時,竹節蟲、螳螂,甚至偶爾還有蝙蝠客串,或爬或飛地掠過他的昏沉腦海。

他到英國讀書後,又回到非洲研究采采蠅生態七年。某天,他在草原上看到一具成象的龐大屍體,血肉間爬滿無數的蛆蟲。過了一個星期,他繞回原處,發現只剩下空蕩蕩的骨架。又過了一個星期,大群綠頭蒼蠅如同雲雨般聚集在骨架上頭。

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「太不可思議了。雖然還有其他如鬣狗、禿鷹之類的腐食動物,但蛆蟲大概啃掉了四到五成的大量象肉。」一頭大象變成一百萬隻蒼蠅,一名初出茅廬的昆蟲學家也即將走上坦途。

現在,他對研究的熱情將他遇到的每一個人緊緊相繫。去博物館拜訪他時,他帶我繞到後場,爬到能夠俯瞰倫敦市區的哥德風高塔頂上。不過我不是上去看風景的。馬丁要我瞧瞧他和研究團隊設計的實驗,他們想要拓展知識的領域。在那個世界裡,熟悉的事物被賦予了完全不同的意義。豬頭裝進手提行李箱,探究哪種蒼蠅會穿過拉鍊隙縫產卵。狗籠關著腐敗的小豬屍體。三明治保鮮盒盛滿要保存的蛆蟲。侷促不安還不足以形容當下的感覺。大家應該不會意外事後我婉拒了他送上的三明治……

昆蟲幫忙破了一樁分屍案

博物館的昆蟲收藏品之中,有幾件富含歷史意義。馬丁拿了個標本罐給我看,壓低嗓音跟我說:

「這些蛆來頭不小。是從巴克.魯克頓(Buck Ruxton)的案子留下來的。」

巴克.魯克頓是英國犯罪史上惡名昭彰的罪犯。該案為鑑識科學的許多層面立下里程碑,不過要像馬丁.哈爾這樣的刑事昆蟲學家,才知道那是英國第一起昆蟲真正立下破案大功的案件。如此撼動人心的案件占據了 1935 年秋季報刊的每一個版面。

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北英格蘭。圖/wikimedia commons

巴克.魯克頓具有拜火教徒與法國混血兒身分,在孟買取得醫師執照,之後到北英格蘭安頓下來。他與名叫伊莎貝拉(Isabella)的蘇格蘭女子(外人稱她「魯克頓太太」)以及他們的三名年幼子女同居,是蘭卡斯特第一位非白種人的開業醫師,非常受歡迎,貧困的病患特別喜愛他。

某個星期日早晨,魯克頓醫師打開前門,一個瘦巴巴的 9 歲男孩站在門外,他背後的母親一臉期盼,摟著他遮擋秋季寒風。「抱歉,今天我不能動手術。」醫師說:「我太太去蘇格蘭了,這裡只有我跟我們家小女僕,現在正忙著拆掉地毯,等裝潢工人早上過來施工。你們看我的手有多髒。」母子倆悶悶不樂地轉身離開,作母親的心下納悶為何醫師伸出的那隻手看起來如此乾淨。

魯克頓家中有個十九歲女僕瑪莉.羅傑森(Mary Rogerson)。那對母子來醫師家門口求診後過了幾天,她的家人通報她失蹤。警方來拜訪魯克頓醫師,他宣稱妻子帶著女僕去黑潭,還有他懷疑伊莎貝拉在外頭有了新歡。這些證詞與伊莎貝拉最後的目擊紀錄相符,有人看她跟朋友聚會後,在深夜十一點半開車離開黑潭。她喜愛玩樂的個性在魯克頓夫婦之間引起激烈爭執,魯克頓醫師不斷指責妻子不貞,瑪莉不時看見他忌妒發怒。

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警方第二次上門時,魯克頓宣稱伊莎貝拉跟瑪莉去愛丁堡了,可是他無法阻擋蘭卡斯特人們的流言蜚語。雖說魯克頓在那一帶廣受敬重,可是謠言指出他與妻子的爭執在那年夏季愈演愈烈,兩人的失蹤背後或許存有不祥的氣息。

接著,到了 9 月 2 日,一名女性從卡萊爾走向愛丁堡,越過莫佛特附近的一座橋時,她驚駭地發現有一根人類手臂從橋下的河岸豎起。警方抵達現場,他們找到 30 個用報紙包裹的人體殘片。接下來的幾天內,警察和協助搜尋的義工找到其他身體部位。最後總共有 70 塊碎片,來自 2 具屍體。它們被切得這麼碎,幾乎可以判定是為了避免身分被認出──指尖都切掉了──動手的人對人體解剖頗有心得。

警方發現有些蛆蟲正在吃腐敗的肉塊,然後將牠們送去愛丁堡大學。昆蟲學家判斷牠們是某個種類的綠頭蒼蠅,縮短了死亡時間範圍(原本只能判斷是在 10 至 12 天前棄屍),於是警方把這些屍塊與伊莎貝拉和瑪莉的失蹤連結起來。

愛丁堡大學。圖/BY Stinglehammer@Wikimedia commons

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這個案子的開端很驚悚,不過對巴克.魯克頓不利的證據不只是這些蛆蟲。來自格拉斯哥大學與愛丁堡大學的解剖學家和法醫病理學家費了一番工夫拼湊受害者的屍體,他們拿伊莎貝拉生前的照片與其中一顆頭顱重疊比對,結果是吻合的。某些屍塊包在《週日畫報》的特別版面內,這份報紙只在九月十五日的蘭卡斯特/莫克姆地區販售。某些部位是用魯克頓家孩子的衣物包裹。

伊莎貝拉生前的照片與頭顱的重疊比對。source:University of Glasgow Archive Services, Department of Forensic Medicine and Science

魯克頓顯然沒有他預期的那樣冷靜。他匆忙離開那條河,開車回蘭卡斯特的路上撞倒一名腳踏車騎士。對方抄下車牌號碼,讓警方直接找到巴克.魯克頓名下的車輛。那場意外的日期與蛆蟲和《週日畫報》這些證據配合得天衣無縫。

最後一片拼圖是當地的地形。那條河曾在 9 月 19 日淹大水,屍塊一定是在那之前棄置於河邊,因為某些部位──比如說插在岸上的恐怖手臂──散在河水淹過的區域邊緣。

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巴克.魯克頓遭到逮捕,判決犯下謀殺罪。犯案後過了 9 個月,他在曼徹斯特的斯傳吉威監獄吊死。我們永遠無法釐清一名醫師成為「拼圖殺手」的情境,不過根據驗屍報告,魯克頓很有可能徒手勒死妻子,女僕則是喉嚨被割斷,也許是想在她撞見犯案現場後要她安靜閉嘴。

昆蟲證據只是拼出凶手罪行的馬賽克圖案中的一片瓷磚,可是魯克頓一案成功結合了各個領域,增加社會大眾與專業人士對鑑識科學效能的信任,刑事昆蟲學便是其中之一。人們學到,即使巴克.魯克頓不用當地報紙、改拿白色紙袋包裹屍塊,即使他的車沒有撞上腳踏車,即使河水沒有淹上岸邊,那些蛆蟲也會讓辦案的矛頭指向他。許多人就此受到了昆蟲學吸引。

堪比米花市死神的可動式墓碑:綠頭蒼蠅

蒼蠅。圖/BY Myriams-Fotos @ Pixabay

馬丁.哈爾大半人生奉獻給綠頭蒼蠅,這是最常與屍體掛勾的昆蟲類別,目前已知有超過 1,000 種。馬丁認為綠頭蒼蠅是鑑識界的「黃金標準指標」,原因如下:牠們嗅覺敏銳,可以在一百多公尺外捕捉到最小滴的鮮血,或是最淡的腐敗氣味;牠們能比其他昆蟲還迅速地住進屍體;牠們的成長階段已經受到全面研究與記錄,通常可以提供最精確的死亡時間;因為英國境內有許多地域性物種,能用牠們來標記謀殺案的地點,即使是在別處尋獲屍體。

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其他昆蟲原本只使用嗅覺,等到接近食物時切換成視覺,綠頭蒼蠅可不一樣,牠們在踏上目標前都會努力嗅聞,因此要瞞過綠頭蒼蠅棄屍是相當困難的一件事。比如說,有具屍體藏在地板下,腐敗的氣味將會漸漸滲過空心磚,蒼蠅鑽過磚縫,找到屍體。

就算屍體完全密封,棄屍地的指標依舊清晰無比。美國印地安納州警方幾年前在尋找失蹤者途中,發覺有一群摸不著腦的蒼蠅盤旋在一座掩蓋的井上。失蹤者遭到謀殺,凶手把遺體丟進井裡,封好井口,阻止蟲子進入,卻擋不住一絲腐臭飄出。蒼蠅的行為有如可動式墓碑,受到人類鼻子完全聞不到的氣味吸引。

 

本文摘自泛科學2017年9月選書《比小說還離奇的12堂犯罪解剖課》,馬可孛羅出版。

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