「地震預警」的地震規模不太準？預測這件事真的有哪~麼難嗎？

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

本文由 交通部氣象局 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳儀珈

經過中學地科課程的薰陶，大部分的人都知道臺灣位於環太平洋地震帶上，是菲律賓海板塊與歐亞板塊的碰撞交界處，因此地震非常、非常地頻繁。

然而，這個頻繁到底是多頻繁呢？

據統計，臺灣每年偵測到的地震平均達 3 萬多次，每天平均約發生 100 多次地震，約 2 天多出現 1 次規模 4.0 ~ 5.0 的地震，規模 5.0 至 6.0 的週期大約是 2 個星期左右，每年平均出現 3 次規模 6.0 以上的地震。

影片說明：

每一天都有這麼多地震在這塊島嶼底下悄然發動，什麼時候又會有如 921 般的大地震突然重創臺灣？

為了更了解這塊土地和潛在的危機，中央氣象局地震測報中心（以下簡稱地震中心）一肩擔起監測臺灣地震的重任，不斷提升地震測報的效能，努力降低未來可能的地震災害。

33 年內，進化了 5 次的「強地動觀測」計畫

自日本政府在臺北測候所設置了臺灣史上第一座地震儀至今，已經有 125 年的歷史了。這麼多年來，臺灣的地震儀和地震觀測網，有了哪些翻天覆地的變化呢？

國民政府接手臺灣後，改由中央氣象局負責臺灣的地球科學相關測報業務，並在 1989 年成立了「地震測報中心」，擴大編制，走上地震觀測現代化之路。

自成立至今，地震中心投入了巨大的資源和心力在「加強地震測報建立地震觀測網計畫」和「強地動觀測」的長程計畫中，其中強地動觀測每 6 年一期，致力於建置地震觀測資料的蒐集與應用，目前已完成共 5 期的計畫。

經過地震中心 33 年來的努力，從都會區到山區、從陸地到海上、從地表到井下、從 16 位元到 24 位元，地震測站的儀器越來越好，也漸漸拓展至臺灣各個地方。

截至 2022 年 7 月為止，包含中央氣象局地震觀測網（CWBSN）和臺灣強地動觀測網（TSMIP）在內，全臺已經建置了超過 700 個地震測站，是全世界測站密度最高的地震觀測網，平均不到 10 公里就有 1 個地震站！

蒐集了震波資料，然後呢？

除了監測地震活動之外，這些測站蒐集到的強震資料，不僅可以成為學術研究的養分，讓地震學家更了解這塊土地下的構造和祕密，在民生防災上，更有著極為關鍵的貢獻！

「地震」，是臺灣人自出生以來就與之共存，甚至習以為常的自然災害。不過，地震到底有多可怕？

對於成年人們來說，傷痛與恐懼可能會被逐漸淡忘，而對於那些沒有經歷過 921 集集大地震、1999 年以後出生的孩子們，更是毫無具體的想像和實際感受。

臺灣史上傷亡最慘重的1935年新竹-臺中（關刀山附近）地震，帶走了約 3000 人的生命；2018 年 2 月的花蓮地震，震毀了 4 棟大樓；日本 311 大地震和海嘯，奪去了 1.5 萬條生魂；震撼半個亞洲的中國汶川大地震，有將近 7 萬人罹難，受災人口高達 4600 萬多人。

因此，對於地震中心來說，如何「應用」這些地震資料，發展出更先進的預警系統，協助制定建築物耐震設計規範，以及配合其他政府單位規劃救災計畫，更是中心業務的一大重點。

30 秒→10秒→5秒！越來越強大的強震即時警報

「建置強震速報系統」是強地動觀測第 2 期計畫的主要目標，致力於提升地震測報的計算能力、縮短向其他單位通報的時間。

在 921 地震期間，雖然當時的地震速報系統只是雛形，卻成功在地震後 102 秒對外發布地震報告，這樣的速度，備受國際重視與肯定。

到了第 3 期計畫，「強震即時警報系統」已經可以在 30 秒內自動推估出初步的地震規模與震央位置，搶在破壞性地震波（S波、表面波）抵達前，將地震的訊息傳達給防災、救災相關單位。

除了大家最熟悉的、會讓手機響起震耳欲聾警報聲的災防告警系統（PWS）外，地震中心也和各防救災單位、公共設施、各級學校以及電視臺合作，一旦強震即時警報偵測到符合條件的地震，就會馬上傳遞地震消息，讓各單位進行緊急應變。

時至 2020 年 4 月，隨著地震觀測網的擴大和更新，以及不斷進步的通訊技術，地震中心已經可以在地震後約 10 秒內發出地震預警訊息，為國人爭取更多避難的黃金時間。

• 延伸閱讀：關鍵時刻能救命，與時間賽跑的地震預警系統發展史

下一步，地震中心將投入前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」，除了持續擴建井下地震觀測網、發客製化地震預警系統作業模組之外，也預計在 4 年內，讓都會區可以在 7 秒內收到地震預警。

在更久遠的未來，地震中心期許可以順利的應用 AI 技術，建置新一代的地震預警作業系統，進一步將發布時間縮短到 5 秒以內！

地震前兆：有辦法抓住強震前的蛛絲馬跡，然後「預測」嗎？

由於地震是在板塊彼此的作用之下，岩層不斷累積應變能量後斷裂錯動而成，不斷累積能量的同時，地底的岩石有可能會產生許多微小的裂隙和變形，並間接影響其他環境參數，改變地下水位、地球磁場、大地電場的數據。

以 921 大地震為例，在車籠埔斷層附近，地球科學家就曾經觀察到地下水水位出現了「同震」的變化！

地球科學家推測，有可能是當地的岩層受到應力的影響後，產生了許多微小的裂隙，因此改變了岩層的孔隙率、滲透率，進而產生地下水位的變化。

如果每一次大地震之前，地球科學家都可以掌握到這些細微的現象，就有可能發展出成熟的地震前兆研究和技術，甚至走上「地震預測」之路。

因此，地震中心除了建置地震站的觀測網之外，也大力推動地震前兆的研究，自 921 大地震後開始設置「臺灣地球物理觀測網」（TGNS）：

• 「全球導航衛星系統」（GNSS）可以進行大地測量，建立臺灣大地變形的資料庫，藉此監測斷層、火山活動，以及地層下陷或滑動等現象。
• 「地下水」測站能夠連續記錄大氣壓力、雨量與地下水位的相關性。
• 「地球磁場」測站用以監測地球磁場擾動的現象。
• 「大地電場」測站可以蒐集大地電場的觀測資料，並推估與大地震之間的關係。

可惜的是，雖然地球物理的資料和分析已經逐漸制度化，但在地震前兆的研究上，成功案例仍然遠遠不足！

不僅是臺灣在地震前兆上遭受挫折，其他國家在這個領域的研究也長路漫漫。地球科學家還沒有辦法歸納出地震前的行為並取得共識，更別說是地震預測這個更遙遠的夢想了。

幸好，現有的難關無法阻擋地球科學家的好奇心，中央氣象局地震中心也持續投注心力在地震前兆研究中，期許未來有破解祕密的一天！

起死回生的火山、仍然未知的海嘯威脅，地震中心也緊盯不放！

根據噴發紀錄和火山地震波等證據，在中央研究院林正洪研究員的努力下，中研院於 2016 年提出大屯火山群岩漿庫存在的證據，同時也在龜山島附近發現同樣的現象。

隨著地球科學家不斷提出新的證據，經濟部中央地質調查所蒐集相關的研究成果後，在 2019 年 9 月 24 日召開了「火山活動專家諮詢會議」。在各方學者的討論下，讓大屯火山群「起死回生」，將原本公認是死火山的大屯火山群和龜山島，重新被認定為「活火山」。

面對這個反轉，全臺如臨大敵，畢竟人口眾多的天母、北投與士林就在大屯火山群的山腳下，不但核電廠鄰近，總統府和 101 大樓也都距離它不到 20 公里！

我們對這些火山的了解和掌控，又到了哪一步呢？

藉由氣體、溫度、地表變形和地震波等資料，地球科學家可以判斷出大屯火山是否瀕臨爆發的狀態，而早在 2011 年，內政部與國家科學及技術委員會成立大屯火山觀測站 (TVO)，並整合中央地質調查所、中央氣象局、中央研究院及國內各大學分析研究成果，建立多項火山監測系統及平台，同步監測大屯火山活動並進行研究。

除了來自大屯火山觀測站的 10 個地震站之外，也包含氣象局設置在北部的地震站，藉此協助研究人員獲得幾乎即時的火山地震資訊。

當前我國政府已在 2018 年5 月 25 日正式將火山災害列管於「災害防救法」，隔年中央氣象局也制定了火山活動等級與預警發布機制，後於 2020 年 9 月 14 日公布「火山噴發訊息發布作業要點」，一旦大屯火山有任何不對勁，就會立即啟動火山預警發布機制！

除了來自大屯火山的威脅外，地震中心也負責海嘯的監測和警報發布，並在短短的幾分鐘內，就能解算出海嘯的抵達時間、預估浪高。

倘若太平洋海嘯警報中心（PTWC）預估海嘯可能在 3 小時內到達臺灣，或是臺灣近海發生規模 7 以上、震源深度小於 35 公里的地震時，地震中心即會發布海嘯警報，籲請沿岸居民因應海嘯侵襲。

臺灣的地震防災教育，地震中心也當仁不讓！

除了地震、火山和海嘯測報等核心業務之外，地震中心也致力於地震和防災教育，提供無數科普資源，讓社會大眾學習和運用。

在網路上，有中央氣象局建置的「中央氣象局數位科普網」、回答你關於地震大大小小疑惑的「地震百問」、地震中心官方 Facebook 粉絲專頁「報地震－中央氣象局」等等，各式各樣的線上科普內容。

在實體場域，中央氣象局也設置了幾個展示空間：中央氣象局本部、臺灣南區氣象中心、田中氣象站、竹子湖氣象站-火山監測教育展示室等地（目前因疫情暫停開放），讓有興趣的民眾或學校機關，都可以實際前往觀摩，親眼見證地球科學家和氣象局人員的工作場域和聆聽解說。

畢竟，若想達成真正意義上的「防災」，單單只是完善測報工作、防災工程與避難措施並不足夠。更重要的是，必須讓所有臺灣人都有正確的防災觀念，才能有效提升整體社會的抗災能力。

• 作者／林書帆、黃家俊、邱彥瑜、李玟萱、王梵

臺灣速報的優勢：利用即時強震訊號自動定位

「當年，沒有一個國家用即時強震訊號做地震觀測，臺灣是第一個！」吳逸民指出，能在一百零二秒內傳出地震速報的關鍵有二：一是善用「即時強地震觀測訊號」，第二是以此資訊做自動定位，並在短時間內提出預警。

此一轉捩點正是一九九五年。在鄧大量的建議下，強地動觀測網（TSMIP）與中央氣象局地震觀測網（CWBSN）共站的加速度型地震儀，利用了同一條傳輸專線把強震資料同步傳回氣象局，相較於七○年代區域性的強震儀陣列，受限於當時僅能以類比訊號傳輸紀錄，後來拜數位發展之賜，一九九五年的強震資料即能藉由數據專線立即傳回臺北，做到「即時」監測。

以此「即時強地動系統」為骨幹，臺灣的地震測報進入「速報」階段。直到九二一地震，當時全臺已有超過六百三十個自由場強震站，其中具有即時傳輸功能者約有六十個， 蒐集地動訊號後即時傳輸回氣象局。

一九九五年阪神大地震，日本首相村山富市在震後一個多小時才收到地震速報，吳逸民解釋，當時日本震度七以上地震必須由人為判斷，才能發布，而臺灣領先的關鍵就在於以自動化加快速報發展。至於自動定位與預警系統如何做到，得從「B 計畫」的故事講起。

本土 B 計畫勝出

當時服務於美國地質調查所的顧問李泓鑑提點臺灣可能有發展地震預警潛力，也成為氣象局一九九四年提出臺灣第一部《氣象白皮書》納入「地震預警」的契機。當年，氣象局啟動第一個地震預警的實驗，由加拿大一間商業公司主導，選在地震活躍的花蓮設立十個測站，資料透過專線匯集至花蓮氣象站做即時處理，並將結果傳至臺北的氣象局本部評估、分析，這也是臺灣地震預警系統發展的雛形，在內部被稱為 A 計畫。

當時，傳輸地震訊號的電話線路尚有一半頻寬容量可使用，中研院地球科學研究所院士鄧大量便建議發展 B 計畫做為備案。B 計畫的基礎技術由李泓鑑提供，執行者就是氣象局內的吳逸民，他們隔著太平洋時差一起工作。

當時 A 計畫與 B 計畫都是藉由撰寫程式讓計算流程自動化，藉由強震紀錄的 P 波與 S 波自動定位，計算地震規模，同時能將地動加速度換算成規模。其中自動定位技術，是 A 計畫與 B 計畫競逐的核心目標。

為了縮短時間，必須利用地震初始震動定出規模，但是如何保有一定的準確度，成為技術上最難以克服的瓶頸，這也讓當時國內外許多學者都不看好臺灣發展預警系統。

由於 A 計畫測站大多僅分布於花蓮狹長的海岸線地帶，雖然可在十幾秒獲得地震訊息，但定位準確度不理想，震央位置平均誤差達二十二公里，規模誤差也達到○．七個規模單位。吳逸民認為，A 計畫在通訊、展示介面跟軟體程式方面表現不錯，但執行團隊缺乏地震學人才，對於地震核心掌握度不足，以至於重要資訊誤差很大，實用性不高。

一九九五年即時強震資訊的啟用，免除需人工電話撥接的時間，吳逸民主責的 B 計畫順利發展出自動挑選 P 波與 S 波的系統，將發布地震時間縮短至五分鐘。以 B 計畫的成功為基礎，吳逸民馬不停蹄投入預警工作，利用宜蘭、花蓮、南投等地共六十至七十個測站的即時強震訊號建立「花蓮子網」預警系統，由於串連多個地區即時強震訊號，覆蓋性較廣，將定位誤差控制在二十公里內、規模誤差○．三單位內，獲得地震資訊的時間大幅縮短至二十秒。

最終，B 計畫淘汰了受限於商業系統而無法修改的 A 計畫，原有測站都併入 B 計畫，成為臺灣第一個成功的地震速報系統。

——本文摘自泛科學 2019 年 11 月選書《地震：火環帶上的臺灣》，2019 年 10 月，春山出版