先別顧著發文，你聽過地震史上的維新運動嗎？－歷史中的臺日震災特展（下）

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 文／阿樹《震識：那些你想知道的震事》副總編輯

阿樹來說前言：本文雖然並不是單純跟大家談地震，但防災的思維是大同小異，我們若可以預先做好颱風防災，同樣思維下一定也能為地震防災做些事。

先別管屁孩了，遇到天災你都如何預防？

當颱風快來時，大家會怎麼做？先查人事行政局網頁有沒有放假？人事行政局傳送門：https://www.dgpa.gov.tw/（應該很多人存到我的最愛 or 書籤裡了吧？）

不是啦，先看氣象局的颱風潛勢機率再決定我們要如何因應，其實近年來在許多媒體、網路與科普人士宣傳下。雖然嘴巴上常罵氣象預報不準，但由於我們已漸漸習慣這樣的呈現方式，即使颱風預報可能會有些誤差，但我們至少知道它侵台的機率高、發生的可能性高，而我們也知道颱風對我們會帶來哪些危害或是不便，進而提前做出預防措施。

決定了隔天或是晚上停班停課、颱風來襲的可能性很高，接下來就可以擬定計畫，因為屆時風大雨大、就不要再出門去公司檢查了，「門窗有沒有鎖好鎖滿？」「防淹水的沙包閘門有沒有放置妥當？」「排水是否堵塞？」「怕水的重要文件電器有沒有做好預防措施？」有的時候過去曾有沒做好而受災的紀錄，這時就可以借鏡用來擬定對策，當然別人發生的情況也可以拿來一併思考。

再想遠一點，如果颱風不幸滯留的話，「差旅有沒有可能延期？」「會議有沒有變數？」「活動有沒有備案？」這類產生的問題雖然不是「災害」，但也是一種衍生問題，先做好因應，就能降低不便。（這類的思維還可參考單信瑜老師在個人臉書提供的建議。）

颱風防災和地震防災有什麼類似之處？

地震雖然沒辦法做到像颱風或降雨一般的預報，但如果把時間尺度拉長，利用統計和科學方法，一樣能得到發生的潛勢機率，只是這個尺度是三十年、五十年，把時間拉長的用意是因為科學上還無法掌握更短周期的不確定性，所以會需要更長尺度的評估。但是，防災絕不會因為時間拉長了就無能為力，而是需要調整一些做法。

五十年的最大地振動評估，最直接的應用就是建築的耐震設計，若相關單位能依此有計畫的實施耐震評估補強，提升房屋的韌性，雖然平常不會看到效果，但在地震來時就能達到減災之效。或許我們很在意地震到底會不會發生、到底何時發生，但事實上許多建物的設計都需要讓它至少使用五十年（法定年限），因此設計時考量五十年某個機率以上會發生的事件，就是一種預防措施。

或許有人會問說：那麼我的耐震設計做到更高不是更好？確實，但前提是這得花上不少錢。因此在全國適用的規定下，訂出個基本措施、優先處理震度高潛勢區、人口密集處等高風險區，可以說是考量未來可能遇到震度的「最低標準」。而如果我們有能力，做得比最低標準高當然是好事，但前提是要有能力，有許多新建住宅也會標榜其耐震、制震能力，相對的也提高了成本，並非人人都能負擔得起。那和我們前面提到基本的預防措施就是兩回事了。

我們也曾被問過，如果是自家房子想評估耐震怎麼辦？很抱歉這方面的問題不能光靠地震領域，還要跨到工程領域，阿樹只能提供營建署老舊住宅耐震安檢專區的連結，裡面有政府對住家耐震安檢的規定和補助，也有相關單位的資訊。阿樹不確定這樣的作為是夠還不夠，若有朋友有實際經驗，也歡迎大家分享。

長期抗災，我們能做什麼？

簡單舉幾個阿樹會做的事，其實不外乎是一些常提到的：

• 櫥櫃固定於牆上
• 減少家中懸吊物的風險
• 平時就備有防災用品和食品等
• 常待的地點必須事先想好防災逃生路線
• 不要覺得防震演練很蠢要好好的思考做法用意
• 知道各種地方情境（客廳、臥房、浴室、廚房、辦公室）該第一時間怎麼應對

以上是平時就可以做的事情，如果大家已經有了自覺，知道自己所處的地方具有地震風險潛勢，那麼就把覺得可以做的防災做為先做好，防災專家告訴大家的多半都是大觀念，更需要大家因地制宜的舉一反三，就如同我們已經熟悉颱風災害的處置一般，熟悉地震帶來的問題，因應與面對，我們可以擔心做得不夠多，但沒必要過度恐慌，更怕的是只喊著怕卻裹足不前！

延伸閱讀

• 颱風接連而來，你該做好哪些準備？
• 颱風愛轉彎？氣象預報技術也有極限的！
• 營建署老舊住宅耐震安檢專區
• 地震來了臺北特別晃？關於盆地的場址效應
• 有關「地震」到底該教什麼？走入災害情境，認識過去的震災

本文轉載自震識：那些你想知道的震事，原文為《如果你知道怎麼做好防颱準備，也該要知道怎麼做好防震準備》，也歡迎追蹤粉絲頁震識：那些你想知道的震事了解更多地震事。

• 文／阿樹

就像漫畫進擊的巨人第一話的情節一般，地震防災的困境，並不是人們不知道有地震威脅，而是很容易就忘了…直到下一次電視上再瘋狂播送，或者是自己遇到，才會問：「對喔，地震來時該怎麼做才對？」

身為地震知識推廣平台，理所當然也要分享給大家地震防災知識，不過有許多的地震防災作為所強調的點是「觀念」而非「做法」，難以用 SOP 的方式提供給大家。換句話說，本篇能提供的是「我個人的做法」和「為什麼這麼做的理由」。當然，我的做法並不一定百分之百適用在每個人身上，但藉此能知其所以然，在遇到急難時才能有所變通。

臨「震」不亂：不同情境的避難原則

阿樹最常被朋友問到的問題是「地震來到底該不該跑？什麼時候該跑？」，這問題可分成以下幾個情境：

【一、上班、上課中，發生大地震】

遇到這個情境，就是先找掩避躲再說，原因有二：

1. 多數情況我們不知道搖晃會不會越來越大，如果是離我們很近的強震，根本是不會有站穩的機會，當身體開始有明顯感受可以確認是地震（震度起碼已達 2 級），數秒內就會達到無法站立的程度，這種情況下還想做「關瓦斯、開門、再躲好」的一連串動作，幾乎是不可能做到的。
2. 大地震來時，你永遠不會知道會不會有東西倒下來，因此確實做好頭部防護，甚至躲桌下是將受傷風險降到最小的方式。而若沒有穩固的桌子時，至少也選擇最近的柱子、遠離易倒的櫃子矮牆等地方。

如果是比較小的地震，也將會在很短的時間內就結束，即使躲到桌下也一下子（數十秒內）的時間，不過以我個人的經驗來說，多數情況下大概只有我會有嘗試躲避。雖然很多人都覺得，躲在桌子底下似乎蠢蠢的。但就我認為這件事並不蠢，花幾秒鐘可以讓自己減少災害風險是再簡單不過的道理，最起碼，把性命和羞恥心放在同個天平上反而才是蠢事。

【二、正好待在家，遇到大地震】

確實，不同的情境下會有不同的做法：

• 如果是煮飯用火，確實把火源瓦斯關掉是當務之急，在過去許多在用餐前後時間發生的大地震，火災是主要的二次災害。
• 而無論是洗澡、上廁所等比較難馬上離開現場的情況，倒也不用太著急，當然也是選擇靠近穩固處、避免掉落物為首要指導原則，並活用手邊的物品。
• 若在睡著中遇到該怎麼辦？筆者建議：「那就起碼讓自己睡覺的地點，不要有掉落物的威脅！」不過這點屬於事前預防，我們稍後再說。簡單來說即使是睡著的情況，我們都應先預想遇到地震的應對方式，正因為我們無法確知地震發生的時間，才需要去預先設想不同情境。

眾說紛紜：「生命三角」「防震床」真的有用嗎？

這問題也是阿樹在不同場合都很常被問到的，生命三角的論述是基於「整棟房子倒塌時，很多生還者是從某些堅硬物與倒塌物的三角空間救出」而發展出來的理論。但這樣的論述有許多問題，譬如：

• 沒有考量全面的統計數據
• 沒有考量地震情境的多元性(包括震源特性、建物強度)
• 太過強調「最好的選擇」

當然，也有專業的防災專家曾對此提出看法，在此就不多羅列說明。但從這個例子我們發現，多數的防災倡儀者會因為地震情境太過於多元，無法提供大家「完整 SOP」的防災建議，只能提醒大家如何評估出「相對較好的選擇」。因此，若有某種倡議是「這樣做就對了」的武斷說法，我會建議「想一想和以往防災建議是否有衝突，再決定要不要接受」。

至於防震床，阿樹覺得是有夠獵奇的產品，許多內容農場還十分推崇，令人感到不可思議。對於這項概念產品（我不太想相信這個會真的有賣），在此提出兩個想法：

1. 近代台灣的地震史，有多少比例的房子是應聲全毀的？如果多數「正常」的房子有這麼脆弱，我們再來考慮這產品。但若要考量偷工或不肖建商的問題，應該是要從根本著手解決的。
2. 睡覺習慣是否會把手腳掛在床緣？這樣一來會不會被這種自動化設備先弄受傷（直接上演絕命終結站？）還有更多意想不到的情境是這種概念產品無法處理的。

對於防震來說，臨震時的想法很簡單，就是「盡其所能穩住自己、不讓自己被壓到砸到」，而實際上我們多數能做的事，都是在「事前的準備」上。

事前預防：多一分準備少一份災害

在談防災的準備之前，我們先做個簡單的調查，如果以下三個問題，您曾想過二題以上並思考或實踐相關作為，筆者認為您至少是很有防災意識的。：

• 您覺得您家的房子遇到大地震時穩固嗎？要怎麼確定？
• 您有準備防災避難包或者是相關用品嗎？
• 家中的櫥櫃等傾倒或掉落會造成危險的家具有固定好嗎？

或許，有些人對於以上的問題，還是很沒有找到一個自己也覺得適用的答案，或是也有前面提到像生命三角、防震床的疑惑，其本質是出於大家對「房子會不會倒」的恐懼，因此最直接的事前準備，就該是「確保自家的耐震能力」。這方面雖非阿樹的專業，但可以提供一些查詢的方向和準備：

【一、查明建築年分、地震危險區】
要直接有個查詢建築系統是有點難度的，因為建物主要是依當年的耐震法規來蓋，不過因此我們可以將年份作為第一個考量方向。

譬如比較重要的幾個關鍵年份如：1974、1982、1999、2005 年前後，耐震的標準都多少有一些的差異，並不是說越老的房子越危險，而是說當年的科學知道的沒有現在多，因此較老的房子或許可以請專業的土木或營建相關專家以現在的角度重新評估。當然，包括本站之前所提過的「地振動強度的可能值」，雖然現在才剛起步，但這未來也是該逐漸納入考量的概念，至少，我們希望在潛勢高、可能發生震度較高的地方，能有更完善的考量。

【二、依據建築型式，評估耐震度】

這部分也是要仰賴專業，但如果今天我是個外行人，要如何切入了解呢？或許我們可以先研讀一下營建署網站上可看到的耐震設計規範與解說，進而決定是否要尋求進一步的諮詢。

舉例來說，在附錄的「耐震工程品管」中有提到一些現今審查時的原則，如儘可能採用簡單、對稱及規則之外型，或是使用較短之跨度及較近之柱距，這也意味著我們如果看到不對稱、挑高或是對柱體大小數量距離有疑惑時，就可以尋求土木或建築專家提出疑問，不過裡面有涉及許多專業術語，真心覺得還是很不安的朋友，直接請人來評估檢測最快。另外，還有一個專門評估「街屋」這種常見的老屋型式的街屋耐震網，如果型式是符合該網站的，可以試著輸入參數計算，算完也可以評估是否需要進一步檢測，自己的屋子自己顧！

【三、備妥急救包，隨時更新】

避難包的部分，個人覺得這是會有個人需求差異的問題，絕對是沒有百分之百正確答案。舉例來說，在城市地區的食物與一般性藥品的準備比重就不若離都市較遠的地方重要，然而居家中的長者，在震後如果缺乏水電、個人或慢性病藥物的需求，就可能也該納入防震包的考量，甚至家中有平常陪伴如親小孩的毛小孩們，是不是也能照顧到他們？因此在本文阿樹對避難包只有最簡單的兩點建議：

1. 避難包是讓你度過災後什麼東西都缺的兩三天用的！
2. 避難包不是讓你去「防震」，而是預防之後的不便和困擾！

不一定要做得像日本有一堆很新奇厲害的防災食品、用品，（不過筆者覺得他們這方面的產業真的很有規模），但至少要準備一些自己必定會用上的東西。進一步的防災包討論由於涉及各種災害情境，這部分我們在近期另一篇防災演練的情境討論中會再提到。

【四、穩固危險、易落物品】

固定廚櫃，阿樹個人覺得這應該是目前所有地震防災作為中，唯一可以稱得上是 SOP 的工作。

以過去常見情況看來，只要震度大於五級的情況搖個一陣子，很多東西就會掉滿地，因此至少利用簡單的工具將笨重的書櫃、衣櫃、電視固定在牆上，一來可以在地震時減少被砸到或是家具傾倒困住的風險，二來也可以有效減少災損。

至於實際的做法還是非常多元，無論是高貴但美觀一點的系統櫃、再平價一點的瑞典家具也有鎖上牆的工具，或者是更簡單的利用角鐵加矽利康等材料自行固定，只要做的確實，起碼都比完全沒做來得好。當然也有租屋族因房子或房東因素沒辦法鑽鎖牆壁，那就只好用比較簡單的防震措施或是調整家具的擺設（起碼不要讓衣櫥有機會壓到睡夢中的自己）。

身為地震科普知識傳播者，還是期待能讓大家知災、防災，終極的目標是希望大家除了能主動「問問自己可以做什麼」，也能藉由各種知識的累積後，「想想自己能做什麼」。

• 本文轉載自震識：那些你想知道的震事，原文為《那一天，人們終於想起了地震的恐怖：就在臨震的那一刻》，也歡迎追蹤粉絲頁震識：那些你想知道的震事了解更多地震事。

• 文／阿樹
• 本系列共兩篇，首篇：有地震快發文！沒有網路的年代，古人如何記錄地震？－歷史中的臺日震災特展（上）

本文與歷史視角脈絡中的地震故事（上）一樣同為《「地震帶上的共同體：歷史中的臺日震災」特展》的心得，在前篇我們聊到臺灣清領末期、日本江戶幕末時期的地震。接下來我們繼續要談的，則是明治維新之後的關東大地震，以及臺日最主要的交集：1935 新竹—臺中烈震。

沒有地牛、鯰魚，西方國家遇到地震怎麼說

畢竟是心得文，總不免要加油添醋，談點非展場提供的歷史資訊。

1923 年的關東大地震發生時，日本已經歷經明治維新，從西方世界引進了許多新的科技與政治、社會等思維，廣邀國外學者，而在明治維新後期，位於地震帶的日本，更是容易吸引學者前往研究，地震「觀測」的科技上，也因而走在世界的前端。

包括 1875 年訪日研究的地震學家約翰．米爾恩 (John Milne)，就是發明地震儀（指水平式地震儀）的先驅者（包括日本和臺灣的第一台地震儀都是格雷-米爾恩式地震儀），此外他還和一些地震學家成立了史上第一個地震研究學會。至於當代的日本地震學者，則是首推在當時與米爾恩曾共事的大森房吉，他被尊稱為「日本地震學之父」，更提出了重要的「大森法則」(Omori Law)，就是餘震會隨時間哀減，並有一定的規律可以用關係式表式[註1]。

而在 1906 年 3 月 17 日臺灣發生梅山大地震時，大森房吉也曾來臺勘災，同年 4 月 18 日的舊金山大地震，大森博士一樣在 5 月時就跑到美國去調查，當時的交通工具只有船隻，這樣跑遍全球的地震學家，比現今的科學家更加辛苦！

正當 1923 年東京發生大地震時，大森博士在國外參加會議，心繫日本而回國，只是這一回去，因腫瘤病重，最後在 11 月病逝於東京。即使終其一生為地震科學奉獻的大森房吉，仍無法避免日本史上災情最嚴重的地震，而在地震後也無法繼續研究，猜想大森博士對此也是很不甘心吧？

可怕的不只地震本身，還有震後災害

1923 年關東大地震是日本史上死亡人數最高的地震（官方統計約十萬零五百人），我們可以簡單將這次地震災害分為二大類：

1. 直接災害（包括屋毀、引發山崩等等）
2. 二次災害（火災）。

或許長期對災害的認識，大多人逃過了地震的直接災害，卻死於地震後引發的火災，人數更超過九萬人[註2]。這些火災的罹難者，多聚集在人口最密集的地區，像是今日的日本橋、淺草、築地市場等地。

每次阿樹整理到相關資料都會覺得頗為鼻酸，正好史博館研究員陳怡宏也提到了：最慘重的「陸軍本所被服廠」的慘劇。當時因為被服廠算是空間較大的場域，大批民眾房子被震垮後，便帶著重要家當到此避難。

然而，當時整個東京因地震後的火災不斷延燒，加上颱風帶來的強大氣流，火勢就隨著風勢延燒到被服廠，名為「被服廠」代表其中有許多衣物，再加上人們避難時的家當，這些都是易燃物，面臨火勢洶洶，在此避難的三萬多人來不及逃生，幾乎都死於火災之中。當然大火不僅只有在被服廠，包括前面提到的市區，總共延燒了三天才結束，即使想救火也來不及，甚至市內的水池都被大火燒乾。

這時就出現了兩個疑問：

1. 「為何會一下起發生多起火災？」
2. 「為何火勢會燒不停？」

我們可以試想一下地震發生時間點，當時是上午 11 時 58 分，正好是午餐時間，用火的戶數正好是在極高的狀態，而這個年代仍以爐灶為主，不像現在瓦斯一關就斷火，因而造成了多個起火點。而日本多數的住宅建物仍為木構，木造房屋雖然有較佳的彈性、材質也較輕，比起磚造房更能抵擋地震搖晃，然而遇上火災卻容易起火燃燒，加上風勢助長延燒，便一發難以收拾。

浴火鳳凰，震災過後的帝都復興

也因為這樣，地震後的重建，便藉由各地災情重新思考都市規畫。當時提出「帝都復興計畫」的就是政界當紅炸子雞後藤新平（不是工藤新一，後藤新平著名的事於治理臺灣頗有政績）。

而這個復興計畫包括將道路拓寬、並增設許多公園以在災時作為防災避難所，如此一來便能提升地震後的避難、火災的救助成效，以及避難處所的安全性。尤其鑑於關東地震的大火，甚至進一步在都市計畫中加強防火的分區因應，自此東京都主要的街道在此災害後變逐漸成形。

因為當時日本帝國的國家力量強勢介入，因此在都市的規畫、重建都十分迅速，此種強制性重新訂定都市計畫的方式，在今日較為重視民主與人權的社會，應該已經行不通了。只是這樣考量災害因素的設計，也對於日後的防災鋪了條路，因此在災害預防上的科技與新思維，可以說因而有了進展。

比天災更可怕，那些人為的謠言傳說…

在此阿樹再岔題一下，說一件特展中沒提到的事，那就是「屠殺朝鮮人事件」。簡單來說就是當時地震後的雜亂氛圍，導致開始有流言傳出，流言指出，當時在日本的朝鮮人和中國人試圖藉混亂「報復」日本，在井水下毒或是放火搶劫等事。而媒體未經查證並加速渲染了這些流言，加上當時的許多日本人奉行軍國主義，具有仇外與自我優威感，最後導致許多日本人自發性的組成自衛團，並胡亂殺害了在日的朝鮮人、中國人甚至日本人（因為口音分不出就直接殺害）。

上述是事件大略的樣貌，然而屠殺的人數、真正的原因至今還有爭議，我想也很難有個確切的事實，對事件成因便不多作評論。不過這也告訴我們，地震等天然災害造成的混亂，有時可能還會讓人加重喪失理智，而針對災害的媒體報導，若沒有適切的求真、求實，也可能釀成天災之外悲劇！天災已是不幸，希望人為的努力是能減少不幸，而非製造另一個不幸。

臺灣傷痛的記憶－1935新竹台中烈震

1935 年新竹—台中烈震為臺灣歷來死傷最慘重的地震，造成 3276 人死亡，雖然單看死亡人數不及關東大地震，但已是歷史上極為嚴重的震災，和關東大地震最大的差異在於：主要的死傷並非二次災害的火災，而是以地震的一次災害為主。

早在 1906 年梅山地震，大森房吉勘災後，發現臺灣當時流行的「土埆厝」建築方式，不但不耐震，也容易因此造成傷亡。而在 1935 地震時，最主要災害仍為這類傳統建物的倒塌，進而壓傷或壓死屋內的民眾。地震發生的時間為清晨六點，以務農為主的家庭多半已至田裡工作，多少能逃過一劫，然而都市的居民多以經商之人為主，當時可能都還未起床，因而死傷較為慘重。

為什麼當時臺灣的傳統建築較不耐震？

以下為阿樹個人猜想：
或許多少也和時代背景有關，多數移入的閩南或客家人來自福建廣東等地，其建築方式也多為自古以來的傳承，在過去少有遇到強震侵襲，對於耐震的考量不若長期受地震威脅的日本，不過好在這幾次的地震並沒有伴隨大規模火災，否則災情更無法設想！

在上集有提到，日本早期多以圖像或文字來紀錄地震，而臺灣則是以傳說故事、音樂詩詞為主，這次特展中也提供了聲音的紀錄，當時臺灣雖還未流行廣播，但卻有人利用留聲機錄製唱片的形式，將這次地震的慘狀用口白加上歌謠的方式留存下來。另一方面，由於受到日本統治影響，當時也有許多新聞與號外報導，其中也有一些照片、圖片，也看出當時有一小部分的日本文化融入了生活中。

而即使是震災的歷史紀錄，也仍看得出日治時期的日本帝國主義在臺灣的展現，像是國家所提供的微薄慰問金，非但不能拿來使用，還得用來購買日本國旗、感謝天皇恩賜，只能說政治可是無所不在啊！

明治新技術－明智的災後安置

由於 1935 年為日治時期，在許多的災後救援、調查、重建等，都已引進了「日式風格」的現代化思維，在災害統計、救災職務分配上已十分有系統與規模，特展中可見到「組合屋」的設置照片，代表對於災民臨時安置的重視，而先前日本為了控制抗日與維護治案的保甲制度、壯丁團則在此發揮了極有效率的勘災效果。

回顧當時的時空背景，明治維新引進大量西方科學科技，日治的臺灣也因這些處理的方式，於防災作為上有所進展。而在「昭和十年新竹州震災誌」中，也有許多科學的觀測與分析結果，當時還未有板塊學說，難以解釋地震成因，但其中卻出現了「大陸漂移」的可能說法在裡面。

此外，也是有一些難以改變之事，譬如「土埆厝」不太耐震的問題，在震災誌中也有提及，然而就像我們現今的老舊建物需要耐震補強情況一般，需要一定的時間、資金，要一夕之間加強也絕非易事。

時代在走，歷史要留：近年台日地震回顧

特展中也放了近代的地震，由於脫離日治時期已久，兩地之間的地震，除了賑災捐款和互助外，已少有直接關聯，透過震災的影像（阪神地震、311 東日本地震、921 地震與 0206 臺南地震…），以及博物館扮演的角色等等，在此不多贅述。

不過結尾有個「206」的展示品，乃是由汽機車牌所組成的，用來詮釋中南部的交通主要以自行騎駕車輛為主，這些因 2016 年 0206 臺南地震毀壞的車輛，也代表當地人「失去無形雙腿」的概念，十分不便。由於偶有到交通不便地出差的經驗，我可以體會這種不便利的困擾，不過，要是大地震造成的災害僅僅是這樣程度的不便，而再無人員的傷亡與建物一下子全倒的慘狀，我想已經是目前我們能想像到最好的情況了吧！

最後，期許我們從地震的歷史事件，得到對科學或防災有用的分析結果，以及從古人的經驗學習趨吉避凶之道。也請期待我們未來將寫更多關於臺灣的歷史地震！

註解

• [註1]：Omori, F. (1894). On the aftershocks of earthquakes. Journal of the College of Science, Imperial University of Tokyo. 7: 111–200.
• [註2]：諸井孝文、武村雅之：関東地震 (1923年9月1日) による被害要因別死者数の推定，日本地震工学会論文集 Vol.4 (2004) No.4 P21-45

延伸閱讀

• 維基百科：大森房吉
• 維基百科：約翰．米爾恩 (John Milne)

本文轉載自震識：那些你想知道的震事，原文為《歷史視角脈絡中的地震故事（下）》，也歡迎追蹤粉絲頁震識：那些你想知道的震事了解更多地震事。