基礎交互作用與原力（第四部曲）：原力決選——阿宅物理（7）

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

如果把癌細胞比喻成身體裡的頭號通緝犯，那誰來負責逮捕？

許多人第一時間想到的，可能是化療、放療這些外來的「賞金獵人」。但其實，我們體內早就駐紮著一支最強的警察部隊「免疫系統」。

既然「免疫系統」的警力這麼堅強，為什麼癌症還是屢屢得逞？關鍵就在於：癌細胞是偽裝高手。有的會偽造「良民證」，騙過免疫系統的菁英部隊；更厲害的，甚至能直接掛上「免查通行證」，讓負責巡邏的免疫細胞直接視而不見，大搖大擺地溜過。

過去，免疫檢查點抑制劑的問世，為癌症治療帶來突破性的進展，成功撕下癌細胞的偽裝，也讓不少患者重燃希望。不過，目前在某些癌症中，反應率仍只有兩到三成，顯示這條路還有優化的空間。

今天，我們要來聊的，就是科學家如何另闢蹊徑，找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略，會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎？

免疫療法登場：從殺敵一千到精準出擊

在回答問題之前，我們先從人類對抗癌症的「治療演變」說起。

最早的「傳統化療」，就像威力強大的「七傷拳」，殺傷力高，但不分敵我，往往是殺敵一千、自損八百，副作用極大。接著出現的「標靶藥物」，則像能精準出招的「一陽指」，能直接點中癌細胞的「穴位」，大幅減少對健康細胞的傷害，副作用也小多了。但麻煩的是，癌細胞很會突變，用藥一段時間就容易產生抗藥性，這套點穴功夫也就漸漸失靈。

直到這個世紀，人類才終於領悟到：最強的武功，是驅動體內的「原力」，也就是「重新喚醒免疫系統」來對付癌症。這場關鍵轉折，也開啟了「癌症免疫療法」的新時代。

你可能不知道，就算在健康狀態下，平均每天還是會產生數千個癌細胞。而我們之所以安然無恙，全靠體內那套日夜巡邏的「免疫監測 (immunosurveillance)」機制，看到癌細胞就立刻清除。但，癌細胞之所以難纏，就在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

免疫系統中，有一批受過嚴格訓練的菁英，叫做「T細胞」，他們是執行最終擊殺任務的霹靂小組。狡猾的癌細胞為了躲過追殺，會在自己身上掛出一張「偽良民證」，這個偽裝的學名，「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, PD-L1) 」，縮寫PD-L1。

當T細胞來盤查時，T細胞身上帶有一個具備煞車功能的「讀卡機」，叫做「程序性細胞死亡蛋白受體-1 (programmed cell death protein 1, PD-1) 」，簡稱 PD-1。當癌細胞的 PD-L1 跟 T細胞的 PD-1 對上時，就等於是在說：「嘿，自己人啦！別查我」，也就是腫瘤癌細胞會表現很多可抑制免疫 T 細胞活性的分子，這些分子能通過免疫 T 細胞的檢查哨，等於是通知免疫系統無需攻擊的訊號，因此 T 細胞就真的會被唬住，轉身離開且放棄攻擊。

這種免疫系統控制的樞紐機制就稱為「免疫檢查點 （immune checkpoints）」。而我們熟知的「免疫檢查點抑制劑」，作用就像是把那張「偽良民證」直接撕掉的藥物。良民證一失效，T細胞就能識破騙局、發現這是大壞蛋，重新發動攻擊！

目前免疫療法已成為晚期癌症患者心目中最後一根救命稻草，理由是他們的體能可能無法負荷化療帶來的副作用；標靶藥物雖然有效，不過在用藥一段期間後，終究會出現抗藥性；而「免疫檢查點抑制劑」卻有機會讓癌症獲得長期的控制。

由於免疫檢查點抑制劑是借著免疫系統的刀來殺死腫瘤，所以有著毒性較低並且治療耐受性較佳的優勢。對免疫檢查點抑制劑有治療反應的患者，也能獲得比起化療更長的存活期，以及較好的生活品質。

不過，儘管免疫檢查點抑制劑改寫了治癌戰局，這些年下來，卻仍有些問題。

CD47來救？揭開癌細胞的「免死金牌」機制

「免疫檢查點抑制劑」雖然帶來治療突破，但還是有不少挑戰。

首先，是藥費昂貴。 雖然在台灣，健保於 2019 年後已有條件給付，但對多數人仍是沉重負擔。 第二，也是最關鍵的，單獨使用時，它的治療反應率並不高。在許多情況下，大約只有 2成到3成的患者有效。

換句話說，仍有七到八成的患者可能看不到預期的效果，而且治療反應又比較慢，必須等 2 至 3 個月才能看出端倪。對患者來說，這種「沒把握、又得等」的療程，心理壓力自然不小。

為什麼會這樣？很簡單，因為這個方法的前提是，癌細胞得用「偽良民證」這一招才有效。但如果癌細胞根本不屑玩這一套呢？

想像一下，整套免疫系統抓壞人的流程，其實是這樣運作的：當癌細胞自然死亡，或被初步攻擊後，會留下些許「屍塊渣渣」——也就是抗原。這時，體內負責巡邏兼清理的「巨噬細胞」就會出動，把這些渣渣撿起來、分析特徵。比方說，它發現犯人都戴著一頂「大草帽」。

接著，巨噬細胞會把這個特徵，發布成「通緝令」，交給其他免疫細胞，並進一步訓練剛剛提到的菁英霹靂小組─T細胞。T細胞學會辨認「大草帽」，就能出發去精準獵殺所有戴著草帽的癌細胞。

而PD-1/PD-L1 的偽裝術，是發生在最後一步：T 細胞正準備動手時，癌細胞突然高喊：「我是好人啊！」，來騙過 T 細胞。

但問題若出在第一步呢？如果第一關，巡邏的警察「巨噬細胞」就完全沒有察覺這些屍塊有問題，根本沒發通緝令呢？

這正是更高竿的癌細胞採用的策略：它們在細胞表面大量表現一種叫做「 CD47 」的蛋白質。這個 CD47 分子，就像一張寫著「自己人，別吃我！」的免死金牌，它會跟巨噬細胞上的接收器─訊號調節蛋白α (Signal regulatory protein α，SIRPα) 結合。當巨噬細胞一看到這訊號，大腦就會自動判斷：「喔，這是正常細胞，跳過。」

結果會怎樣？巨噬細胞從頭到尾毫無動作，癌細胞就大搖大擺地走過警察面前，連罪犯「戴草帽」的通緝令都沒被發布，T 細胞自然也就毫無頭緒要出動！

這就是為什麼只阻斷 PD-L1 的藥物反應率有限。因為在許多案例中，癌細胞連進到「被追殺」的階段都沒有！

為了解決這個問題，科學家把目標轉向了這面「免死金牌」，開始開發能阻斷 CD47 的生物藥。但開發 CD47 藥物的這條路，可說是一波三折。

不只精準殺敵，更不能誤傷友軍

研發抗癌新藥，就像打造一把神兵利器，太強、太弱都不行！

第一代 CD47 藥物，就是威力太強的例子。第一代藥物是強效的「單株抗體」，你可以想像是超強力膠帶，直接把癌細胞表面的「免死金牌」CD47 封死。同時，這個膠帶尾端還有一段蛋白質IgG-Fc，這段蛋白質可以和免疫細胞上的Fc受體結合。就像插上一面「快來吃我」的小旗子，吸引巨噬細胞前來吞噬。

問題來了！CD47 不只存在於癌細胞，全身上下的正常細胞，尤其是紅血球，也有 CD47 作為自我保護的訊號。結果，第一代藥物這種「見 CD47 就封」的策略，完全不分敵我，導致巨噬細胞連紅血球也一起攻擊，造成嚴重的貧血問題。

這問題影響可不小，導致一些備受矚目的藥物，例如美國製藥公司吉立亞醫藥（Gilead）的明星藥物 magrolimab，在2024年2月宣布停止開發。它原本是預期用來治療急性骨髓性白血病（AML）的單株抗體藥物。

太猛不行，那第二代藥物就改弱一點。科學家不再用強效抗體，而是改用「融合蛋白」，也就是巨噬細胞身上接收器 SIRPα 的一部分。它一樣會去佔住 CD47 的位置，但結合力比較弱，特別是跟紅血球的 CD47 結合力，只有 1% 左右，安全性明顯提升。

像是輝瑞在 2021 年就砸下 22.6 億美元，收購生技公司 Trillium Therapeutics 來開發這類藥物。Trillium 使用的是名為 TTI-621 和 TTI-622 的兩種融合蛋白，可以阻斷 CD47 的反應位置。但在輝瑞2025年4月29號公布最新的研發進度報告上，TTI-621 已經悄悄消失。已經進到二期研究的TTI-622，則是在6月29號，研究狀態被改為「已終止」。原因是「無法招募到計畫數量的受試者」。

但第二代也有個弱點：為了安全，它對癌細胞 CD47 的結合力，也跟著變弱了，導致藥效不如預期。

於是，第三代藥物的目標誕生了：能不能打造一個只對癌細胞有超強結合力，但對紅血球幾乎沒反應的「完美武器」？

為了找出這種神兵利器，科學家們搬出了超炫的篩選工具：噬菌體（Phage），一種專門感染細菌的病毒。別緊張，不是要把病毒打進體內！而是把它當成一個龐大的「鑰匙資料庫」。

科學家可以透過基因改造，再加上AI的協助，就可以快速製造出數億、數十億種表面蛋白質結構都略有不同的噬菌體模型。然後，就開始配對流程：

1. 先把這些長像各異的「鑰匙」全部拿去試開「紅血球」這把鎖，能打開的通通淘汰！
   
2. 剩下的再去試開「癌細胞」的鎖，從中挑出結合最強、最精準的那一把「神鑰」！

接著，就是把這把「神鑰」的結構複製下來，大量生產。可能會從噬菌體上切下來，或是定序入選噬菌體的基因，找出最佳序列。再將這段序列，放入其他表達載體中，例如細菌或是哺乳動物細胞中來生產蛋白質。最後再接上一段能號召免疫系統來攻擊的「標籤蛋白 IgG-Fc」，就大功告成了！

目前這領域的領頭羊之一，是美國的 ALX Oncology，他們的產品 Evorpacept 已完成二期臨床試驗。但他們的標籤蛋白使用的是 IgG1，對巨噬細胞的吸引力較弱，需要搭配其他藥物聯合使用。

而另一個值得關注的，是總部在台北的漢康生技。他們利用噬菌體平台，從上億個可能性中，篩選出了理想的融合蛋白 HCB101。同時，他們選擇的標籤蛋白 IgG4，是巨噬細胞比較「感興趣」的類型，理論上能更有效地觸發吞噬作用。在臨床一期試驗中，就展現了單獨用藥也能讓腫瘤顯著縮小的效果以及高劑量對腫瘤產生腫瘤顯著部分縮小效果。因為它結合了前幾代藥物的優點，有人稱之為「第 3.5 代」藥物。

除此之外，還有漢康生技的FBDB平台技術，這項技術可以將多個融合蛋白「串」在一起。例如，把能攻擊 CD47、PD-L1、甚至能調整腫瘤微環境、活化巨噬細胞與T細胞的融合蛋白接在一起。讓這些武器達成 1+1+1 遠大於 3 的超倍攻擊效果，多管齊下攻擊腫瘤細胞。

結語

從撕掉「偽良民證」的 PD-L1 抑制劑，到破解「免死金牌」的 CD47 藥物，再到利用 AI 和噬菌體平台，設計出越來越精準的千里追魂香。 

對我們來說，最棒的好消息，莫過於這些免疫療法，從沒有停下改進的腳步。科學家們正一步步克服反應率不足、副作用等等的缺點。這些努力，都為癌症的「長期控制」甚至「治癒」，帶來了更多的希望。

• 作者：林彥興｜EASY 天文地科小站主編、清大天文所碩士生，努力在陰溝中仰望繁星

萬眾矚目的詹姆士韋伯太空望遠鏡，在經過半年的校準與測試後，終於公開了它拍攝到的第一批成果。這些五彩斑斕、美麗絕倫的照片究竟是什麼樣的天體，照片的背後又有哪些深藏的意義？就讓我們一起深入解密，韋伯的第一批照片吧！

韋伯望遠鏡是什麼？

詹姆士．韋伯太空望遠鏡是美國、歐洲與加拿大太空總署合作開發的新一代旗艦級紅外線太空望遠鏡，也是無數天文學家夢寐以求、能幫助人類破解許多未解天文迷團的利器。

韋伯的研發其實早從 1996 年就已經開始，但是由於開發時遇到諸多困難，導致嚴重的預算超支與進度延宕，這台耗資上百億美金的超級望遠鏡，直到去年年底才終於從法屬圭亞那發射中心，用一枚亞利安 5 號運載火箭發射升空，前往距離地球 150 萬公里的日地第二拉格朗日點。

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拉格朗日點是什麼？

日地拉格朗日點一共有五個。當物體在這些點上，其受到來自太陽與地球的重力恰到好處，因此太空船只需要少量的燃料，就可以長期與地球和太陽保持穩定的相對位置，可謂是地球軌道附近的風水寶地。

而韋伯繞行的，是位於地球後方的第二拉格朗日點，簡稱 L2。之所以選擇這裡，是因為只有 L2 的位置剛好會讓地球、太陽、月亮都在同一側，而這三個星體正是天文望遠鏡的主要紅外線光害來源。位在 L2 的韋伯，就可以用它的遮陽帆一次把三顆星體全部擋住，認真凝望遠方而不受干擾，因此 L2 可以說是觀測宇宙的絕佳地點。升空的幾個月之間，韋伯已經完成一系列的儀器校準工作，一步步把望遠鏡調整到最佳狀態。

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相比知名前輩「哈伯太空望遠鏡」，韋伯的優勢不只是擁有比哈伯大六倍的鏡面，更重要的是它是以紅外線為主力觀測波段。宇宙膨脹造成嚴重紅移，但哈伯望遠鏡的守備範圍主要是可見光，波長範圍是 90 – 2500 奈米，可說是鞭長莫及啊。

這時換上以波長 600 – 28500 奈米的紅外線為守備範圍的韋伯，就可以讓我們看到更遙遠、更古老的宇宙。此外，同一個天體在可見光和紅外線看起來，往往長得相當不一樣。這個強大的紅外線觀測能力，正是韋伯最引以為傲的武器。

作為深具儀式感的第一批科學影像，韋伯這次公布的影像分別對應四個主要科學主題：早期宇宙、星系演化、恆星的生命循環與系外行星。

1. 早期宇宙—— 星系團 SMACS 0723 與重力透鏡效應

畫面中心黃白色的天體，是由成百上千的星系共同組成的星系團 SMACS 0723。在韋伯之前，哈伯太空望遠鏡就曾經花費數個禮拜的時間拍攝這個星系團。然而擁有更大鏡面、更精良儀器的韋伯，僅用了 12.5 個小時就拍出了解析度更高、畫面品質更好的照片，讓我們看到許多以前難以辨識的黯淡星系。可見哈伯與韋伯在觀測能力上的差距。

對天文學家來說，圖中最令人興奮的其實不是前景壯闊的星系團，而是後方這些經過重力透鏡扭曲和放大的小小星系們。星系團龐大的質量扭曲了周圍的時空，讓整個星系團好像一塊巨大的放大鏡一樣，可以偏折和聚焦通過的星光，稱為「重力透鏡效應」。

當星系團後方更遙遠、更古老的星系發出的光線通過星系團時，就會被星系團的重力透鏡效應偏折和聚焦，形成而圖中無數弧形的扭曲影像。

這些仍在襁褓中的小小星系，往往正在快速的孕育新的恆星，或是互相合併，因此有著混沌不規則的形狀。離我們越遠的星體發出的光，需要越長的時間才能到達我們的眼中。因此研究這些遙遠且古老的星系，能幫助天文學家理解宇宙早期的模樣。

2. 星系演化——史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）

上一張照片讓我們認識星系的起源，這張「史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）」則可以讓天文學家更仔細地研究星系內的複雜結構，以及星系與星系之間的交互作用。

正如其名，「史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）」是由五個視覺上相當靠近的星系所組成。但其實最左邊的這個星系（NGC7320）與另外四者並無關聯，只是從地球上看剛好位在天空中差不多的位置而已。

圖片中偏向黃白色，感覺如絲綢般順滑的部分是在近紅外線波段拍攝，主要顯示的是星系中恆星的分布；而醒目的橘紅色，則是來自中紅外波段的資料，展示的是星系中的高溫塵埃，以及星系中的氣體高速對撞時產生的震波（Shock wave）。

除了影像，韋伯還使用光譜儀仔細檢視了影像中右上方的星系（NGC 7319）中心，因為那裏有一顆比太陽重 2400 萬倍的超大質量黑洞，正在吸食周遭的氣體，並在過程中釋放巨大的能量。

藉由觀察光譜的細節，韋伯可以分辨出像是氬離子、氖離子或是氫分子等等化學組成，甚至知道氣體的溫度、運動速度這些從一般照片難以辨識的資訊。

史蒂芬五重奏就像一個天然的實驗場，讓天文學家研究星系演化的詳細過程。

3. 系外行星——WASP-96 b 的大氣光譜

這一張照片可能是整批影像中，視覺上最不起眼的一張，它是系外行星 WASP-96 b 的大氣光譜。

最近 20 多年來，人類對太陽系以外行星的認識越來越多。截至今日，人類已經發現超過 5000 顆系外行星。然而，以現有的觀測技術，天文學家通常只能用一些間接的方法，測量它們的質量、半徑、軌道週期等粗略的特性。想知道這個行星是否適合生命生存，就不能少了行星大氣層的化學組成和溫度資訊。

那要怎麼取得行星的大氣資訊呢？當行星通過恆星跟地球中間時，恆星的一部分星光將會通過行星的大氣層，並被行星的大氣吸收。吸收的多寡和波段，取決於行星大氣層的溫度和化學組成等特性。此時，天文學家就可以藉由分析光譜中的各種特徵，去回推行星大氣層的性質。

圖片中的白點，即是韋伯實際觀測 WASP-96 b 時取得的光譜資訊。而藍色的線，則是天文學家認為最貼合觀測數據的理論模型。

根據這個觀測結果，天文學家計算出 WASP-96 b 的大氣溫度約為 725°C，大氣中明顯有著水氣，並推測可能還有雲和霾存在。未來進一步的分析和觀測，將為世人揭開更多系外行星的神祕面紗。

4. 恆星的生命循環——「南環狀星雲」與「船底座大星雲（Carina）」

最後兩張照片都與恆星的生命循環有關。正如人會有生老病死，恆星也是一樣。

恆星一般誕生在巨大分子雲中，氣體在重力吸引下逐漸塌縮、升溫並點燃核融合，成為一顆恆星。

當小質量的恆星步入晚年，其結構容易變得不穩定，最終將自己的外層氣體拋射出去，形成美麗的行星狀星雲，也將氣體吐回到星際空間中，成為下一代恆星的養分。氣體都拋射完之後留下的核心，就是白矮星。

• 延伸閱讀：宇宙「新」光──新星、超新星與千級新星

各位現在看到的，是暱稱「南環狀星雲」的行星狀星雲，左右兩張圖分別於近紅外線與中紅外線拍攝。

我們可以看到，左圖中的影像比右圖要更清晰一些，這是因為在相同的望遠鏡口徑下，波長越短所能達到的理論解析度就越高。

有趣的是，在左圖中看起來位於星雲中心的明亮恆星，其實並不是行星狀星雲的核心。真正的核心其實是在其左下方，一顆被塵埃包裹著的黯淡白矮星。在近紅外線波段的影像中，這顆白矮星幾乎淹沒在隔壁恆星的炙烈星芒之中。

但在中紅外波段，由於恆星的亮度相對降低，包裹著白矮星的塵埃發出的光就變得清晰可見。再次展示即使是同一個天體，使用不同的波段進行觀測，往往可以看到不同的東西。

最後這片壯麗的宇宙山崖，則是位於「船底座大星雲 Carina」西北角的 NGC3324 恆星形成區。在這裡，源自星雲中無數初生恆星所發出的炙烈輻射、恆星風與噴流，吹散、游離了星雲中原有的濃密氣體與塵埃。交織出這片壯闊而複雜的結構。

這張照片一共結合了這六個不同的濾鏡的影像拍攝而成。每個濾鏡涵蓋的波段各不相同，代表的物理意義也不一樣。比如（F090W、F200W、F444W）這三個寬帶濾鏡，分別在影像中按照波長順序，以藍色、綠色和紅色這三原色呈現，為照片打下骨幹。而在此之上，照片的製作團隊又疊上青色代表氫原子的（F187N）濾鏡影像，以黃色代表氫分子的（F470N）濾鏡影像，以及用橘色代表甲烷和多環芳香烴的 （F335M） 濾鏡影像，為照片再添更多的細節。

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想要將這麼多個波段的影像全部結合起來，仔細調整讓細節更加突出，最終呈現出一張如此絢麗又震撼的照片，是非常不容易的。這展示了韋伯太空望遠鏡不僅在科學上相當重要，在藝術上也價值非凡。

最後別忘了，以上只挑選介紹了第一批資料中最具代表性的幾張，更多關於五個目標的照片和光譜，可以在韋伯的官網上找到。而這批照片，又只是韋伯未來二十年服役生涯中，前兩個月的小試牛刀而已。韋伯的時代，才剛剛要開始！

下雨天的時候走在路上，天氣涼涼的，聽著雨聲的感覺非常好。但是你有沒有想過，為什麼雨滴會從天上掉下來？

「啊！就像蘋果會掉到地面一樣，會受到重力的作用嗎？」你可能會這麼說。

好，那我們這邊就來帶大家算一下，一滴雨從高空落到地面，純粹只有受到重力時，應該是什麼樣子的感覺吧！

只有受到重力作用雨滴的運動分析

當不考慮空氣阻力時，由高空落下的物體全程會受到重力加速度值 g 的作用，而因為地表的重力加速度約為定值，以海平面且緯度 45º 為標準，其數值為 9.8m/s^{2 [1]}。因此雨滴從高空落下時，可以視為一個單純的等加速度運動，而這個運動我們又稱之為自由落體。

假設雨滴是靜止落下且受到重力加速度值 g 作用，即可根據等加速度運動公式，求得雨滴從高度 h 自由落下時的末速度值：

然而，在探討雨滴落下的末速度之前，我們必須對於雲的分類以及大致上的高度有一個基本的了解，才能比較明確地知道我們要探討的雨滴大概是從什麼樣的高度落下來的。

氣象學家 Luke Howard 於 1803 年中的著作《論雲的變形》（The Essay on the Modification of Clouds）中，按照不同雲的形狀、組成、形成原因，將雲分為 10 大雲屬，並且將這 10 大雲屬劃為三個雲族，分別為：位於距地表 6,000 至 7,000 公尺的高雲族，位於距地表 2,000 至 6,000 公尺的中雲族，以及位於距地表 0 至 2,000 公尺的低雲族^[2]。另外，則還有橫跨了三個不同雲族高度的直展雲族，常常造成短暫但是相當豐沛的降雨量^[3]。

按照國際氣象組織所提供的分類，以及 Luke Howard 的定義，天空中主要的降雨來源為積雨雲（cumulonimbus）以及雨層雲（nimbostratus），降雨來源以雨層雲較為常見，且其雲底多為 1,200 公尺以下。故我們這邊計算雨滴的高度時，便以 1,200 公尺作為高度的參考依據。

因此，當一滴雨從高空落下，代入前述自由落體公式，即可計算出雨滴理論上應該要有的末速度：

根據上述的計算式子可以知道，當雨滴從高處落下時，如果沒有任何的空氣阻力，雨滴落到地面的速度大約會是 153 m/s。

對於這個數字沒有感覺嗎？那這邊簡單地計算給你看一下，讓你有點 fu。但是在這個計算之前，首先我們要先對於雨滴的大小有個概念。

依照 2009 年的相關研究^[4]顯示，小雨滴在降落時幾乎是圓形，可是隨著體積越大，就會變得越扁平，受到空氣的影響也會越明顯。當雨滴達到特定的大小時，就會被切割為較小的雨滴，也因此最大的雨滴直徑會被限制在 6 mm 左右。

而按照另一個研究^[5]對於雨滴粒徑的分布探討，發現雨滴的直徑多數是落在 0.5 mm 至 4 mm 之間，也就是半徑 0.25 mm 至 2 mm 之間。

這邊先姑且不論雨滴本身的化學成分所帶來的密度差異，以及落下過程中的密度和質量變化。因此我們可以簡單的利用密度、質量和體積的關係式，假設有一顆雨滴的成分皆為水，密度為 1 g/cm³，半徑 2 mm，且為均勻球體的情況下，計算這顆雨滴的質量如下：

接著，我們利用牛頓第二運動定律和動量衝量的概念，來計算平均一顆雨滴所造成的衝擊力大小。這邊，我們假設你是淋雨的狀態，雨滴跟你的腦袋接觸的時間大約為 0.001 秒，且雨滴最後會完全靜止在你的腦袋上，也就是末速度為 0。

此時，造成雨滴會有速度變化的作用力有二，一為雨滴所受到的重力、二為腦袋給雨滴的正向力。根據牛頓第三運動定律，腦袋給雨滴的作用力，與雨滴給腦袋的作用力，為「作用力與反作用力」之間的關係。

那我們要怎麼知道雨滴對於腦袋的衝擊力有多少呢？

根據前面的假設，我們假設腦袋給雨滴的作用力使用變項為 N，可以列式如下：

雖然我們前面說，在計算正向力 N 時，應該要將重力納入考量，不過實際計算後會發現雨滴本身重量也不算大，相較之下，後面的重力項是可以忽略的，因此計算出來的衝擊力約為 0.52 kgw。

嗯？你說你還是沒有感覺嗎？再說白話一點好了，這個重量就差不多是一瓶 500 ml 的礦泉水壓在你身上的感覺。這只是單一顆雨滴，平常在下雨的時候絕對不可能只有一顆雨滴。一瓶礦泉水壓在身上其實是有感覺的，那很多雨滴下在身上，等同於很多很多瓶礦泉水壓在身上，那肯定也是非常有感。

修但幾勒，這個結論跟我們平常淋雨的感覺完全不同吧！那到底問題出在哪裡？

其實雨滴不只受到重力的作用

雨雲本身存在於大氣層的對流層內，而對流層內充滿很多空氣分子。當雨滴在這些空氣分子所形成的「流體」裡面移動的時候，會使得雨滴本身除了受到重力以外，還會額外受到空氣阻力（drag force）的作用。

在流體動力學中，在流體中移動的物體會受到一個和運動方向相反的阻力。這個阻力來自流體，會存在於兩個流體層之間，或者是流體與固體之間。可是，這和以往我們所學的固體和固體之間的摩擦力不同，因為物體在流體中受到的阻力其實是和物體移動的速度有關^[7][8]。

物體在流體中所受到的阻力，會受到物體大小、形狀、特性，以及流體性質的影響。阻力方程式（drag equation）概括了這些因素，描述如下^[7]：

其中，ρ 為流體的密度（如果是在空氣中，則是空氣的平均密度）、A 為物體在流體中的有效面積、v 為物體在流體中之速度；C_D 則是阻尼係數，是一個沒有因次的數字，一般來說會跟物體的形狀以及雷諾數（Reynolds number）有關。

而雷諾數則是在流體動力學之中，流體慣性力（inertial force）和黏性力（viscous force）的比值，用來預測流體狀態的無因次物理量。對於不同的流體來說，雷諾數會有很多不同的表達方式，但一般來說都會包含流體的密度（density）、黏滯性（viscosity）、流體的流速，以及特徵長度或尺寸。

最基本的雷諾數可以表示如下^[9]：

其中，ρ 為流體的密度，v 為流體的平均流速、D 為特徵長度，而 μ 則為流體的黏滯性。

雷諾數低的時候，流體會呈現層流（laminar flow）的狀態。流體分子會在每一層中平順流動，相鄰層之間就像堆疊的紙牌，鮮少或甚至幾乎沒有混合，當然也不會產生漩渦^[10]。

相反地，在雷諾數高的時候，流體則是會呈現紊流（turbulent flow）的狀態，流體的流速跟壓力沒有一定的變化規律，流體分子也沒有明顯的平行層，很常會互相混合在一起^[11]。

扯遠了扯遠了，我們還是繼續回到原本的阻力方程式。

根據實驗觀察，在雷諾數較高，也就是流體的密度較大、流速較快，而且黏滯性較小時，阻力係數可以幾乎視為定值。此時，阻力就會跟流體流速的平方成正比，公式如下：

而在雷諾數低，也就是流體密度較小、流速較慢且黏滯性較大時，阻力係數會和雷諾數的倒數成正比，因此我們結合雷諾數本身的定義以及阻力方程式，就可以知道「在雷諾數較低時，阻力與流速之間的關係為線性關係」，公式如下：

依照前面講過的阻力方程式和流速之間關係的背景知識，讓我們回到最一開始遇到的雨滴問題。

之前在分析雨滴的受力時，只有考慮到重力的作用，計算出雨滴自 1200 m 高的雨雲雲底落到頭上時，速度約為 153 m/s。在考慮到空氣阻力時，由於阻力與雨滴的運動方向恆相反，因此我們可以將雨滴的質量先以 m 作為變項，假設雨滴為正球形且半徑為 R，繪製雨滴所受到的力圖如下：

因為空氣阻力恆與物體運動的速度反向，而雨滴在落下的時候，速度一定是向下的，加速度也向下，故空氣阻力會向上。

阻力方程式中的 A 是投影的等效面積，在球形的雨滴中，即為上圖斜線部分，可以用半徑 R 和圓面積的公式來計算。此時，我們利用牛頓第二運動定律計算雨滴運動過程中所受到的加速度量值，來觀察雨滴運動的情形：

如果今天的流體狀況是屬於高雷諾數的情況（流體的密度較大、流速較快且黏滯性較小）時，則前述的式子可以下表示，並計算出加速度的關係式：

反之，如果是低雷諾數的情形（流體的密度較小、流速較慢且黏滯性較大），則前述的式子可以下表示，也順手計算出加速度的關係式：

從前面的兩條化簡式子，可以看出雨滴掉落時，不論雷諾數如何，速度漸大都將造成阻力漸大，並使得加速度漸小。當達到一定的速度時，雨滴就不再會有加速度，而是改以等速度的方式落下。此時，雨滴所具有的速度即終端速度（terminal velocity, vt）。在終端速度時，我們可以知道雨滴所受到的重力與拖曳力達到力平衡，因此可以根據不同的雷諾數而列式。高雷諾數的情況下所計算出的終端速度如下：

低雷諾數的情況下所計算出的終端速度如下：

我們這邊以高雷諾數的流體情形來考量大氣中的情況，與前面的條件相同假設，也就是雨滴為半徑是 2 mm 的正球體，雨滴密度主要成分為水，因此密度為 1000 kg/m³，而阻尼係數這邊我們根據雨滴的形狀和經驗公式簡單取 0.6 來概略估算^[14]。

利用高雷諾數的情況計算終端速度實際值時，會需要流體的密度。在這裡，我們討論的對象是空氣中的雨滴，故理想上（當然，這是很理想的情況下）可以使用理想氣體方程式來求出於 1 大氣壓、20ºC 時候的空氣密度，來代入終端速度的公式。

代入我們目前空氣的條件，也就是 1 大氣壓、20ºC 的情形，而這邊務必將所有單位都轉為 SI 制，加上理想氣體常數，此時使用的是 8.314。其中，M 為空氣的分子量，我們這邊使用 28.97 g 配合以上的條件代入計算^[15]。

將前述所得到的空氣密度數值，結合前面的其他條件，代入高雷諾數情況的終端速度公式，即可計算終端速度：

由計算結果可以知道，當考慮到空氣阻力時，雨滴會以 8.52 m/s 的終端速度落下，比起之前純粹考慮重力時，求出的 153 m/s 來說小了非常多，是原本的二十分之一。按照牛頓第二運動定律，這樣的雨滴打到腦袋時，對於腦袋瓜的正向力也會減為原本的二十分之一。如此一來，就比較像我們平常淋雨的情況了。

由前面的計算過程，我們可以明白從高空落下的雨滴不只有受到重力。能夠讓我們下雨天走在路上不被雨滴狠狠槌死的最重要因素，其實就是空氣阻力的功勞。同時，我們可以知道，造成雨滴落下的運動過程並非等加速度，而是變加速度運動。利用牛頓第二運動定律得出加速度的關係式後，也知道速度越來越大，加速度就會越來越小。在加速度為 0 時，則會以終端速度等速落下。

最後，讓我們來感謝空氣阻力，讓每一個人在下雨天的時候都能安心走在路上。

註解

• 註 1：Halliday, D., Resnick, R. and Walker, J. (2011) Fundamentals of physics. 9th Edition, John Wiley & Sons, Inc., New York.
• 註 2：Classifying clouds | World Meteorological Organization
• 註 3：中央氣象局，天空的魔術師—千變萬化的雲朵
• 註 4：Villermaux, E., Bossa, B. Single-drop fragmentation determines size distribution of raindrops. Nature Phys 5, 697–702 (2009).
• 註 5：McFarquhar, G. M. (2010). Raindrop size distribution and evolution. In Rainfall: State of the Science (pp. 49-60). (Geophysical Monograph Series; Vol. 191). American Geophysical Union.
• 註 6：Drop (liquid) – Wikipedia.
• 註 7：Drag (physics) – Wikipedia.
• 註 8：NASA (2010). What is drag?
• 註 9：Reynolds number – Wikipedia.
• 註 10：Laminar flow – Wikipedia.
• 註 11：Turbulence – Wikipedia.
• 註 12：What is Laminar Flow?
• 註 13：Viscosity – Wikipedia.
• 註 14：Drag coefficient – Wikipedia.
• 註 15：科學Online，大氣組成的檢測(Air)-上