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只在宜花東海域尋求深層水是否搞錯了什麼?海洋深層水的真面目是:

阿樹_96
・2017/10/11 ・2703字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

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所以說那個海洋深層水到底哪裡「深」了?

其實我一直蠻好奇國內的「海洋深層水」為何選擇定在「200 公尺」深度以下呢?因為就我對於海洋學的認識,所謂的「深層海水」在科學上雖沒有特別精準的「幾公尺以下可以算是深層水」這種操作型定義,但是在海洋學中提到深層海水時,大多是指「溫鹽環流」中的深層的海水。至於為什麼會有「溫鹽環流」,在談此名詞前,先快速提一下我們怎麼科學的區分「不同的海水」?又如何探討海水流動?

墨西哥灣流的演變圖,圖/wikipedia commons

洋流和水團

氣象報導中常聽到大陸冷氣團、太平洋暖氣團這些名詞,這些氣團代表的就是一大團性質接近的空氣。而海水中的「水團」,也是類似觀念,就是一個範圍內溫度、鹽度等性質相近的水體,就會被歸類為一個水團。而大致上不同水團密度都不會相同,在海中的情況是,兩個密度不同的水團若相會,大的會往下沉,小的會往上浮,並不是那麼容易可以均勻混合的,所以海中會有不同密度的海水上升下沉的情況,請先記著這點,我們先談另一種海水流動。

而一般常說的「洋流」在現在國高中地科或地理課本中多少都有提及,我們常聽到的灣流、黑潮這類的洋流,主要驅動力是來自於風吹帶動,其來源包括行星風系、高低壓分布等等,然後受到地形也會有影響,這些表層的洋流就成了大家在念書時經常要背誦的名詞(所以應該大家都不太喜歡吧?)。

北大西洋洋流示意圖,圖/wikipedia commons

表層海水流動時,性質也會有些改變,簡單來說有河流注入、降雨量大時海水密度就會下降,而蒸發量大時密度則會上升,而蒸發量大不但會發生在熱的地方,在變冷時也會,而且如果到更冷的地方,當水結冰後剩下的鹽分會讓海水的密度再更高,因而就成了容易下沉的「水團」了!

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重點在這快拿出螢光筆:溫鹽環流

上面提到那些下沉的海流,它的起點就在北大西洋的挪威附近,故又叫「北大西洋深層水」(North Atlantic Deep Water,英文縮寫:NADW),到這邊終於出現了「深層水」的專有名詞了,大約在 2000-4000m 的深度(所以如果定 200m 找遍世界也這不到這水團的),而環流從北慢慢往南流到南極那邊,性質又有點不一樣了(密度又再高了一點),叫「南極底層水」(Antarctic Bottom Water, AABW),之後這團水往北走並且分叉,分別在印度洋和太平洋上升,然後再循表層的洋流運動,有些海水會再被洋流送回北大西洋,上述這段溫鹽環流遊記,至少是一千年起跳(約莫 1600 年)。

簡化的北大西洋深層水流動循環圖,藍色的線表示海底的寒流,紅色的線代表海面的暖流,圖/wikipedia commons 。

早期似乎有些營利事業將深層水和上述 NADW 扯在一起(參考魔法泉水還是產業的海市蜃樓?-海洋深層水一文),但實際上前述溫鹽環流的主要部分可是沒有經過台灣附近海域,真要抽那管子可能伸到公海都還抽不到啊(笑),所以後來好像也沒再提這作為賣點了。

所以目前臺灣採到的「海洋深層水」是怎麼樣的水?

至少,我可以確定臺灣能採到的不是溫鹽環流中的「深層海水」,那麼是有名的的「黑潮」嗎?可能勉強有機會是,黑潮的主流寬約 170 公里,然後中心最大流速區距離陸地約 20-50 公里(Liang et al., 2003),所以算是擦邊吧!黑潮的鹽度最大處也差不多在 200 公尺深的地方,不過實際上採水的管線沿著海底到 600 多公尺處,管線長不到 5km,好像也不容易採到黑潮最核心、鹽度最高部分的水體。而且黑潮的水溫頗高,這和等下要提的「低溫安定」又有點違背,所以就先談到這裡吧。

另外附帶一提,記得有聽過海洋深層水(暫拿 600 多公尺來談)有個「低溫安定」的說法,為什麼說它「安定」呢?或許是因為它的深度所在的溫度已經超過「溫躍層」了吧?所謂溫躍層就溫度變化很劇烈的地方,從下圖海水的垂直深度變化可以發現表層和下層水的溫度會突然有個變化很大區間,稱為溫躍層(thermocline),在台灣東部附近的確到了 500 公尺以下就是接近低溫的直線了,但是營養鹽類(這個等一下談)最多的的地方卻還是要到 1000 公尺深。

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溫躍層的示意圖,圖/by Welcome1To1The1Jungle @Wikipedia。

那「營養鹽」是什麼?吃了會頭好壯壯嗎?

其實我無法回答吃了是不是對身體真的好,這個留給其它領域專家。不過,營養鹽一詞,卻是來自於海洋生物化學的作用,由於海洋生物需要磷、鈣、矽、鎂、鈣、硫等元素,所以一般會把磷酸鹽、硝酸鹽、亞銷酸鹽、銨鹽等成分稱作「營養鹽」,所以它的名字的營養之處跟人體並沒有直接關聯,或許可能有人會去研究它對人體是否有益,然而這些東西和所謂微量元素的一些重金屬礦物質,我們在很多時候都可以接觸到,如果要靠喝特別的水來補充,效率會比較好嗎?(我也非營養專家,就暫持保留態度吧)

再偷偷說一件事,要說台灣附近營養鹽多的海水位置,我想應該不在花東外海,而是在臺灣海峽,只是它的深度就不可能達到 200 公尺了……另外還有湧升流帶上來的營養鹽也是很豐富(下圖的東海 East China Sea 地區),深度當然也不到 200 公尺,所以我說那個 200 公尺畫分的也還真「剛好」啊(笑)!但到底是為什麼呢?還是要問定出這個深度的人了。

台灣與西太平洋的表層海還營養鹽分布位置,可以看到東海、還有中國沿岸和台灣海峽有較多營養鹽啊!圖/重新編修自 Chen, 2003。

之所以寫了這篇文章,並沒有打算叫大家不要喝____的水,畢竟這東西也無害,大家喜歡喝就喝。純粹是因為不是很喜歡過度的誤用科學詞彙,光以海洋深層水的定義而言,原本科學上並沒有完全一樣的名詞,但也有類似的定義,而目前看起來國內像經濟部給定的 200 公尺深的操作型定義和主流學界仍有落差,而過往的地科人們又太低調,不才小弟只好跳出來說一下定義正名一下,順便提供大家對於水團、營養鹽的相關知識。若科學上有什麼需要補充處,也請不吝建議。

source:Wikimedia

參考文獻

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  1. W.-D Liang, T.Y Tang, Y.J Yang, M.T Ko, W.-S Chuang, Upper-ocean currents around Taiwan, In Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, Volume 50, Issues 6–7, 2003, Pages 1085-1105.
  2. C.-T Chen, Distributions of nutrients in the East China Sea and the South China Sea Connection. Journal of Oceanography. 64., 2003, Pages 737-751.

延伸閱讀

  1. 維基百科(英):溫躍層
  2. 科學Online:全球海洋深層大循環 (The Global Ocean Conveyor)
  3. 泛科學:魔法泉水還是產業的海市蜃樓?-海洋深層水

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阿樹_96
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地球科學的科普專門家,白天在需要低調的單位上班,地球人如果有需要科普時時會跑到《震識:那些你想知道的震事》擔任副總編輯撰寫地震科普與故事,並同時在《地球故事書》、《泛科學》、《國語日報》等專欄分享地科大小事。著有親子天下出版《地震100問》。

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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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鑑識故事系列:投資騙子 Melissa Caddick 自我截肢?!
胡中行_96
・2022/09/29 ・4648字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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前言:2020 年投資詐騙高手 Melissa Caddick 的消失,堪稱澳洲 30 年來,最高調的失蹤案件。[1] 從騙局、失蹤、謀殺或自殺到遺產分配,偵辦過程中,金管單位與警方運用科技和大量人力,試圖查出真相並彌補受害者的經濟損失。

有一名澳洲女子從小和 Melissa Caddick 一起長大,關係親密。2012 年當 Caddick 創立 Maliver 公司,她決定將退休金交給 Caddick 管理,協助朋友的事業起步。2019 年,她更把家人也拉進來共襄盛舉。兩人每年會找個中午聚餐,討論投資細節。2020 年 11 月 11 日,[2-4] 她收到回覆邀約的簡訊說:「沒問題。」但Caddick這次卻沒有履行赴約。[5]

事實上,那天澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission,簡稱ASIC)[註] 和聯邦警察,正在抄 Caddick 的豪宅,一切天翻地覆。[5]

另外,一個認識 Caddick 約 25 年的女性及其妻子,[6] 5 年來也託付 Maliver 公司為數龐大的退休金。[3] Caddick 先是建議開設聯邦證券有限公司(CommSec)的帳戶,提供組合績效評估,[7] 此後還定期報告投資成長的情形。瀏覽著網路新聞,「我覺得照片上的人看起來像 Melissa(Caddick)」,這名客戶說:「標題是百萬富豪金融顧問失蹤。」[3]

澳洲證券投資委員會搜索 Melissa Caddick 的豪宅。來源:Guardian Australia on YouTube

晨跑,有去無返

早在 2020 年 9 月,ASIC 便已針對 Maliver 公司展開調查。[4] 11 月 11 日,聯邦警察在 Caddick 的家翻箱倒櫃,[2] 挖出珠寶、名牌服飾以及大量外幣現金,[8] 總共花了12小時,直到傍晚 6 點半才結束任務。[2] 12 日凌晨 5 點半,她的丈夫 Anthony Koletti 還在睡夢之中,[9]但 15 歲的兒子聽到前門關閉的聲音,猜想母親是出去晨跑。[10]

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然而,時年 49 歲的 Caddick 再也沒有回來。[11-13]

丈夫報案

Caddick 沒帶手機和鑰匙,卻就此失蹤。30 個小時後,她的丈夫 Koletti 報案。[14] 新南威爾斯州警方起先不覺有嚴重異狀,等到 12 月 2 日[11]才把 Caddick 的家和兩台車視為犯罪現場。[2] 在這之間,Koletti 曾公開懇求:「妳是個全心奉獻的母親;美麗的女兒和姊妹;也是被愛的妻子。…妳知道我們有多愛妳,這裡一切都有人照料。妳沒有闖禍,只管回家吧!」[9, 15]

穿跑鞋的豬與漂流模型

在科技氾濫的今日,要一個人毫無電子足跡,其實也不太容易。[15] 偏偏豪宅的監視攝影機,在 Caddick 失蹤前二天就停止運作,鄰近街坊也沒有錄像。[9] Koletti 猜測她說不定懷著大把現金,窩在某間廉價旅館裡。[11] 新南威爾斯州的警察下載了她兩台轎車內,行車電腦的資訊;[1] 挨家挨戶查訪鄰居;[15] 還出動空中警隊(PolAir),卻都徒勞無功。[14]

在不排除她或許落海的情形下,警方曾打算從其住家附近的海灘,釋放裝有追蹤器的死豬,讓其中幾隻學Caddick 穿跑鞋,看鯊魚會不會來咬,然後觀察遺骸隨著潮水漂向何處[16] 拿死豬代替人類屍體是鑑識科學的慣用手法,因為前者既便宜又容易大量取得,[17] 而且兩者在水中腐化的狀況相似。[18] 不過,使用電腦軟體模擬的效果,也不遑多讓。屍體於海中的移動比在湖裡快速,有些短時間內便會流到幾百公里外,還得考量洋流、潮汐和風向等因素。漂移模型的運算軟體,無疑能縮小海底撈針的範圍。[19]

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果然,警方用的電腦軟體,[20, 21] 預測結果驚人地準確。[22]

加拿大實驗的豬屍,在海底成為鯊魚和蝦蟹的大餐。圖/參考資料 18,Figure 2(CC BY 4.0)

沖上岸的腳

時間就這樣過了約莫三個月,2021 年 2 月 21 日,[1]距離 Caddick 住家 430 公里處的海灘上,[22]兩名露營的遊客[1]發現一支跑鞋,裏頭有嚴重腐爛的人類腳掌。[16]這不僅是軟體推估的地點,[22]那支鞋子也符合 ASIC 調查影片中,Caddick 穿的尺寸與樣式。警方從腐屍、她的牙刷和親人身上,分別取得 DNA,[1]然後耗費 5 天比對,[23]確認該腳掌為其遺體。[1, 24]

突如其來的線索,觸發幾個問題:Caddick是否死了?自殺或他殺?如果她已經過世,ASIC 的金融案件又該怎麼辦?

網民的陰謀論

由於鑑識團隊無法判定那隻腳掌到底是刻意截肢的結果,或是在海中因故與遺體的其他部份分離;[2]追蹤此案至走火入魔的澳洲網民,於是提出數個陰謀論的可能,其中包括:少了一隻腳掌的 Caddick 還活著。[25]過往的文獻中,有憂鬱、躁鬱或思覺失調的人自我截肢。不過,個案通常不是被送醫,就是當場死亡。[26]因此,要缺乏醫療專業技術的 Caddick,砍斷自己的腳掌,還能繼續躲躲藏藏,機率並不是太高。

19 世紀介紹截肢的文獻插圖。圖/University of Liverpool on Flickr(CC BY-SA 2.0)

他殺?自殺?

Caddick 消失後,Koletti 曾用妻子的手機,冒用她的身份,傳訊息給清潔工;而且聯絡她的朋友時,也未告知失蹤的事。此外,儘管 Koletti 聲稱沒有親眼見到 Caddick 離開,卻能描述她當時的穿著。這些不合理的言行,令警方懷疑他在某個程度上知情不報。[11]然而,他們也坦言沒有任何謀殺的證據。[14]

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另一方面,Caddick 失蹤前承受莫大的經濟壓力,有次沿著海邊的懸崖散步時,曾對友人說:「如果我想結束一切,就會在這裡」。[2]更何況拋下私人物品,確實是自殺的徵兆[27]所以警方也覺得不無可能。[6, 28]

投資詐騙的規模

無論是自殺、他殺或意外,警方基本上是認定 Caddick 死了。[29]不過,ASIC 對其金融案件的調查,仍然持續進行。那名認識 Caddick 25 年的客戶,在得知她失蹤後,帶著 2020 年 9 月的投資報告,去聯邦證券有限公司詢問相關事宜。辦事員接過文件,遲疑了一下:帳號少了一個號碼,公司的商標也僅是雷同。 [3]

2012 到 2020 年期間,[7] Caddick 無照經營 Maliver 公司,[1]違反了 38 條公司法的規定,並從 72 名受害人那裡,騙取澳幣 3 千 2 百萬元(約 2020 年的新臺幣 6 億 5 千多萬元)。[7]她拿這些錢去償還貸款,[30]支付美國運通卡澳幣 70 萬元帳單,還有購買 Dior 和 Chanel 等名牌奢侈品。[3]同時,其名下有股份、房屋等資產,[31]但銀行存款僅剩澳幣 5 千 6 百元。[1, 31] ASIC 返還了部份資金給受害者,[7]卻還有澳幣 2 千 3 百萬元左右的缺口。[7, 32]於是限她的丈夫 Koletti 在 2022 年 5 月 18 日前搬家,[33, 34]準備法拍估計超過澳幣 1 千 5 百萬元(約新臺幣3億1千5百萬元)的豪宅。[34]

遺產分配

ASIC 透過法院,凍結了 Caddick 所有的資產,僅允許家屬每週提領澳幣 800 元(約新臺幣1萬6千多元),以支付基本生活開銷,並養育 Caddick 的兒子。家屬其實希望額度調高到澳幣 4,880 元(超過新臺幣10萬元),但又說不出個理由來。[4]另外,曾任美髮師的丈夫 Koletti,自從二人於 2013 年結婚後,[33]對家庭有勞務等付出,因此覺得自己有資格分一杯羹。[34]同時,他以強烈嚴詞指控某 ASIC 調查員態度惡劣;[29]但警方卻反過來用暴力禁制令保護後者,[35]雙方各執一詞。而 Caddick 的父母因為曾資助她置產,所以也自認有權獲得部份遺產。[33]

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ASIC 自從認定 Melissa Caddick 死亡後,便不再追究她個人的法律責任,單純將重心放在補償受害人的經濟損失。[5]她名下的車子 Audi R8 V10 與 Mercedes-Benz CLA45 已遭法拍,[36]房產也被仲介網站專文介紹。[37, 38] 及至 2022 年 9 月底,法院仍在持續審理此案,[2]距離完全結清遺產,應該還有一段時間。

  

延伸閱讀

鑑識故事系列:為破案結婚?!「Somerton Man 懸案」

備註

澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission)的中英文稱呼,雖然有點對不太起來,但這是澳洲辦事處寫的官方名稱。[39]

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  1. Jessica Kidd. (26 FEB 2021) ‘Melissa Caddick dead, police confirm, after campers find her foot on NSW South Coast’. ABC News.
  2. Jamie McKinnell. (12 SEP 2022) ‘Experts cast doubt over Sydney fraudster Melissa Caddick’s foot amputation theory, inquest hears’. ABC News.
  3. Clarke C, McDonald A, et al. (17 DEC 2020) ‘Cheryl and Faye thought they had nearly $1m invested with ‘friend’ Melissa Caddick. Then she went missing’. ABC News.
  4. Jamie McKinnell. (15 DEC 2020) ‘Investors handed over $13m to Sydney businesswoman Melissa Caddick before she vanished, court told’. ABC News.
  5. Jamie McKinnell. (8 JUL 2021) ‘Melissa Caddick’s childhood friend felt betrayed after handing over life savings to fraudster, court told’. ABC News.
  6. Alison Xiao. (27 FEB 2021) ‘Melissa Caddick’s court case must go ahead despite alleged fraudster’s death, ASIC says’. ABC News.
  7. Jamelle Wells. (29 JUN 2021) ‘Melissa Caddick left investors nearly $24 million out of pocket, court told’. ABC News.
  8. Tim Swanston. (16 SEP 2022) ‘Footage from ASIC raid at Melissa Caddick’s home shows envelopes full of foreign cash’. ABC News.
  9. Mark Reddie. (25 NOV 2020) ‘Disappearance of Sydney businesswoman Melissa Caddick treated as suspicious.’ ABC News.
  10. Mark Reddie. (04 MAR 2021) ‘Police suspend search for Melissa Caddick’s remains in water close to her Sydney home’. ABC News.
  11. Jamie McKinnell. (14 SEP 2022) ‘Melissa Caddick inquest hears husband thought she would resurface for court date’. ABC News.
  12. Jamie McKinnell. (27 JUL 2022) ‘Melissa Caddick’s Dover Heights property to be sold as parents vie for Edgecliff apartment’. ABC News.
  13. Jamie McKinnell. (27 NOV 2020) ‘Police deny court claim that case of missing person Melissa Caddick is now murder investigation’. ABC News.
  14. Jamie McKinnell. (13 SEP 2022) ‘Melissa Caddick’s husband Anthony Koletti gave ‘conflicting’ versions of events, inquest hears’. ABC News.
  15. Jesse Dorsett. (20 JAN 2021) ‘Police believe Melissa Caddick still alive as investigation into her disappearance continues’. ABC News.
  16. Jamie McKinnell. (15 SEP 2022) ‘Melissa Caddick inquest hears request by fraudster’s mother and brother to give evidence’. ABC News.
  17. Matuszewski S, Hall MJR, Moreau G, et al. (2020) ‘Pigs vs people: the use of pigs as analogues for humans in forensic entomology and taphonomy research’. International Journal of Legal Medicine, 134, pp. 793–810.
  18. Anderson GS, Bell LS. (2014) ‘Deep Coastal Marine Taphonomy: Investigation into Carcass Decomposition in the Saanich Inlet, British Columbia Using a Baited Camera’. PLOS ONE, 9(10): e110710.
  19. Madea B. (2022) ‘22.2.4 Investigative Approach’ in Handbook of Forensic Medicine. John Wiley & Sons, 2nd Edition.
  20. Emma Elsworthy. (28 FEB 2021) ‘Human remains wash up on NSW’s South Coast, days after Melissa Caddick’s foot was found’. ABC News.
  21. NSW Police confirm human remains found at Mollymook did not belong to Melissa Caddick’. (02 MAR 2021) ABC News.
  22. Tim Swanston. (27 FEB 2021) ‘Police thought Melissa Caddick was alive — three key factors combined to prove otherwise’. ABC News.
  23. More flesh found at NSW South Coast beach near where Melissa Caddick’s foot was found’. (01 MAR 2021) ABC News.
  24. Melissa Caddick search continues as police await DNA results of human remains found on NSW South Coast beach’. (28 FEB 2021) ABC News.
  25. Kontominas B, Nguyen K, Coote G. (02 MAR 2021) ‘How the case of Sydney businesswoman Melissa Caddick has captivated the public and baffled police’. ABC News.
  26. Marques E, Maiorino EJ, Tallackson Z, et al. (2019) ‘Self-amputation of the Upper Extremity: A Case Report and Review of the Literature’. Cureus,11 (10): e5858.
  27. Lukaschek K, Baumert J, Ladwig KH. (2011) ‘Behaviour patterns preceding a railway suicide: Explorative study of German Federal Police officers’ experiences’. BMC Public Health 11, 620.
  28. Helena Burke. (20 APR 2022) ‘Husband of Melissa Caddick stakes claim to a share of the millions she owned in property, luxury cars and jewellery’. ABC News.
  29. Paige Cockburn. (18 MAR 2022) ‘The letter contained several allegations about Isabella Allen, who is leading the Australian Securities and Investments Commission (ASIC) investigation into his wife’. ABC News.
  30. Jamie McKinnell. (28 FEB 2021) ‘Melissa Caddick allegedly ‘co-mingled’ investors’ funds with her own to buy luxury goods and then falsified financial documents’. ABC News.
  31. Jamie McKinnell. (22 FEB 2021) ‘Missing businesswoman Melissa Caddick’s bank accounts contain less than $6,000, court hears’. ABC News.
  32. Paige Cockburn. (12 APR 2022) ‘Melissa Caddick’s suspected death to be investigated by NSW Coroner in September’. ABC News.
  33. Helena Burke. (03 MAY 2022) ‘Melissa Caddick’s husband ordered to hand over Dover Heights home owned by Sydney fraudster’. ABC News.
  34. Helena Burke. (19 MAY 2022) ‘Melissa Caddick’s husband Anthony Koletti hands couple’s mansion to receivers’. ABC News.
  35. Alison Xiao. (9 FEB 2022) ‘Police seek AVO against Melissa Caddick’s husband, Anthony Koletti, to protect ASIC investigator’. ABC News.
  36. Alison Xiao. (22 FEB 2022) ‘Missing fraudster Melissa Caddick’s luxury cars sold at auction for more than $300,000’. ABC News.
  37. MacSmith J. (02 JUL 2022) ‘Melissa Caddick’s $15m mansion to be sold within weeks’. REA Group Ltd.
  38. Dulhunty K, Charlesworth C. (01 JUL 2022) ‘Michael Pallier selected to sell Melissa Caddick’s Dover Heights home’. Elite Agent.
  39. 金融服務」澳洲辦事處(Accessed on 18 SEP 2022)
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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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水下滑翔機 Seaglider 帶回精細水文資料,發現黑潮結構跟千層糕很像
科技大觀園_96
・2021/07/10 ・2636字 ・閱讀時間約 5 分鐘

Seaglider(水下滑翔機)是臺灣新引進的水下研究設備,一台售價超過 650 萬,沒有動力裝置卻能潛入 1,000 公尺的深海中,帶回寶貴的水文資料。圖/臺大海洋所提供

在科技部補助下,臺灣大學海洋研究所在 2016 年購入全臺第一台 Seaglider ,沿東部海域進行黑潮斷面量測,傳回水文(海水溫度、鹽度)、溶氧量、螢光(可換算葉綠素濃度)、光背散射(藉由光散射的狀況推估海水的濁度)等參數資料,發現黑潮洋流底下「水團層疊」的特殊現象。研究成果 2019 年發表於 Nature 系列期刊《Scientific Reports》,是黑潮研究的重大里程碑。

臺大海洋所所長詹森表示, Seaglider 是以鋁製壓力殼幫浦將油灌入尾部的囊袋、增加體積與浮力來控制機體上浮;並藉由內部電池的移動來調控重心,當電池向前後左右移動時,便能改變 Seaglider 俯仰和滾動角度,使之順著海流滑翔。

Seaglider 調控浮力的機制,是藉由油囊來調整機體的體積。圖/臺大海洋所提供

Seaglider 會依指令起伏遊走於表面到 1,000 公尺深的海域,並在下潛和上浮的過程中,收集海水的各種參數資料,然後在浮上水面時,透過衛星傳輸水文剖面資料和接收指示。一天約可起伏四至五次,每次橫跨大約 5 公里的水平距離。

Seaglider 第一次在東部海域進行黑潮觀測的路徑圖。圖/臺大海洋所提供

三年前 Seaglider 第一次出勤,在 87 天內跑了 2,095 公里,下潛至 1,000 公尺的次數達 434 次,傳回密集且詳細的水文等海洋剖面資料。詹森表示,以往海研船無法進行這麼多點測量,因此觀測站之間的狀況僅能推估。 Seaglider 能補充觀測站之間的數據,協助研究團隊剖析黑潮精細的水文結構,進而清楚描繪 500 – 800 公尺深的黑潮裡水團層疊的現象

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海研船(上圖)與 Seaglider(下圖)觀測鹽度的解析度差異,從左上跟下圖上方的黑點可看出海研船的觀測點比 Seaglider 少很多,鹽度分布的解析度也差很多。圖/臺大海洋所提供

攪不開的水——黑潮千層糕的秘密

一般認為兩個水團相遇,應該會馬上攪和在一起,成為新的水團後密度變大而下沈,這叫「混合增密」現象。但黑潮裡的情況不全然是這樣,詹森表示,研究團隊發現黑潮中密度相同的高溫高鹽水和低溫低鹽水相遇,會產生不同水團交錯層疊的情形,也就是低鹽水與高鹽水層上下交錯出現,如同「千層糕」一樣,每層最厚大約 50 公尺,水平範圍大約 10 – 100 公里。

紅圈處為黑潮裡不同鹽度的水互相層疊的狀況,可以看到深淺顏色夾雜在一起,每層水最厚達 50 公尺,最大範圍可達 100 公里。黑色曲線是 Seaglider 記錄的鹽度變化,顏色代表鹽度分布。圖/臺大海洋所提供

千層糕在學術上稱為「interleaving」(層疊現象),詹森解釋,發生這種現象的環境大都是在海水擾動不劇烈,且兩團密度相似但溫度和鹽度不同的水交會,黑潮匯聚南海、北赤道洋流、菲律賓海等三種水團的海水,由於成分複雜,常有各種水團相遇的狀況。 發生層疊現象的原因,是因為物理上溫度擴散比較快,使得兩團水的溫度先混合,但鹽度尚未混和,高溫高鹽水溫度下降、密度提高而跑到低溫低鹽水下面,出現水層互相穿插的現象,是一種以「雙擴散」為主造成的現象。

產生千層糕水文結構的示意圖,當溫度混合比鹽度快時,高溫高鹽水因溫度下降,密度提高而發生「鹽指現象」,造而圖中的初始擾動向左右兩方成長,進而導致黑潮中層水有千層糕的水文結構。圖/臺大海洋所提供

黑潮的千層糕並不平整,會視對流狀況不同而偏向不同方向。在一般人眼中千層糕或許只是個有趣的現象,但水層結構變化對黑潮中層水的環境影響大,連帶會影響營養鹽分布、生物生長和氮氧磷等化學物質合成和分解,是一環扣著一環呢!

千層糕的另一個貢獻在於「校驗數值模型」,詹森解釋,研究氣候變遷或海洋生地化反應都要奠基於準確的觀測數據,透過 Seaglider 直接量測的資料,可跟其他預報資料比較,確認預報資料的準確度。

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越深入研究,越無法確認黑潮位置

「黑潮的變化比想像中大太多!」詹森表示, 2012 年以前臺灣未長期、系統性的觀測黑潮,起初他也只是抱持著「擴增資料庫」的心情,蒐集相關黑潮相關數據,但研究下去,才發現黑潮的樣貌和變動跟教科書描繪的很不一樣。 

黑潮並不是一條由南而北的穩定洋流,它的流速、方向和鹽度變化很大。以往我們認為黑潮冬季離臺灣東岸較近,但其實有時也會出現黑潮離岸較遠的狀況,且每一年的情形都不同,很難找出一個模式來完整解釋它的變化。

Seaglider 幫助研究人員探索黑潮。圖/fatcat11 繪

造就黑潮捉摸不定的是太平洋裡的「中尺度渦旋」,我們可將中尺度渦旋視為風力和直徑比颱風小的渦旋,有逆時針轉和順時針轉。以人造衛星看海平面高度,再輔以數值模型推算,可看到渦旋常常在中太平洋長出來,然後向西移動撞向臺灣東岸,這一撞誰是黑潮、誰是渦旋就搞不清楚了! 

「黑潮的變動量說不定可以達到其長時間平均值的一半以上!訊雜比這麼高,難怪做得越多,看到現象越多,困擾也越多。」詹森苦笑著說,未來還有許多黑潮之謎值得去解開。

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Seaglider 是海洋研究的利器。圖/臺大海洋所提供

「 Seaglider 是海洋研究的利器,對長期和深海的資料蒐集相當有幫助。」詹森表示,水文、溶氧量等資料用 Seaglider 觀測的 CP 值很高,海研一號出船一天需要新臺幣 40 萬元的人事費與油錢,且每次的船期少有兩週以上,由此可知,能在海中長期觀測的 Seaglider 所帶來的研究效益極大。 

他建議,海洋研究可以考慮添購 Seaglider 。臺大海洋所團隊 2019 年加入「國際合作全球海洋邊界流觀測網」(BOON),計畫每年以兩台 Seaglider 接力從墾丁外海出發游到呂宋島北方海域,再朝北以「之」字型航線來回橫過黑潮往下游跑,觀測期長達三至四個月。相信 Seaglider 可以帶回更加豐富的資料,充實我國的海洋研究內容與深度,並與全球海洋研究接軌。

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科技大觀園_96
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