生態短片：高美溼地

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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• 文／陳佳微
• 上集：〈黑面琵鷺的度冬天堂（上）：飯匙鳥從哪裡來又往哪裡去？〉

在大家努力普查、保育及研究下，黑面琵鷺族群數量終於從「極危」逐漸恢復，來台度冬的隻數也越來越多，其中的主棲地就在台南七股。為什麼台南能夠年年吸引大量黑面琵鷺前來呢？

黑面琵鷺出現在台南的紀錄可以從 30 年前細數起。

當時「曾文溪河口新生地開發計畫」工程才剛開工，一位鳥類觀察家注意到，在預計開闢成海埔新生地的圍圈內，棲息著一群大嘴巴的白色大鳥。然而，當時沒有人知道牠們是珍稀鳥種，直到 1985 年又有人在那片溼地沼澤發現牠們，才確認是黑面琵鷺。

爾後至今，那片由堤防圍起的感潮泥灘地成為了黑面琵鷺每年冬季必訪的棲息地。這片約 300 公頃的溼地後來被稱作「主棲地」，於 2002 年被台南縣政府公告為「台南縣曾文溪口北岸黑面琵鷺野生動物保護區」，並在 2009 年 12 月 1 日由農委會特有生物研究保育中心接管當時的「黑面琵鷺管理中心」，後更名為「黑面琵鷺生態展示館」，積極整合民間團體和政府的力量，擔任起維護管理當地生態資源及對外推廣保育觀念的角色。

台江地區是台灣西南部沿海由沙洲與陸地圍成的潟湖，曾經是一座可以停泊多艘海船的海灣，現在多已淤積、填海陸化為溼地或魚塭。溼地生態十分豐富的台江地區隨著地區發展，陸續開發了重劃區和工業區，但在關心環境的人們努力推動下，逐步規劃了兩塊野生動物保護區（四草及曾文溪口北岸），並有多塊溼地陸續被遴選為台灣的國際級與國家級溼地（台江地區的曾文溪口、四草及七股鹽田、鹽水溪口等溼地），也終於在 2009 年 12 月成立台江國家公園。

最吸引黑面琵鷺的度冬天堂

台江獨特且多樣的溼地環境，加上周圍的魚塭和廢晒鹽田，提供生物豐富的食源與棲息場域，也吸引了許多水鳥和候鳥停棲或過境。台江國家公園的濱海陸域範圍可分成曾文溪以北的七股區和以南的安南區，包含七股潟湖、七股重要野鳥棲地、城西溼地景觀區（鹿耳門）、高蹺鴴保護區、原安順鹽田以及四草溼地等，海域範圍則至澎湖縣的東吉嶼。

台江國家公園設立了六種分區，除了著重保育的生態保護區，還有著重歷史保存的史蹟保存區。另外，一般管制區包含了不少魚塭區，這也是台江和國際上其他黑面琵鷺熱點較為不同之處。

若穩定的棲息環境是牠們是否會持續造訪的其中一個關鍵，那充足的食源就是能否吸引更大量族群前來度冬的因素。

台南的魚塭型態多為淺水型或一年型，養殖物種以虱目魚和文蛤為主，在冬季時通常是休養的狀態，而這正是黑面琵鷺大快朵頤池中雜魚的好時機。溫暖少雨且受到保護的群棲地，以及鄰近魚塭所提供的豐富食源，就是台南之所以能成為黑面琵鷺極重要度冬棲息地的原因。

永遠的天堂？或是危機暗藏？

即使台南一直是黑面琵鷺數量最多的度冬地，其年間的數字減少或低於全球成長率時，都還是會引起不小騷動。尤其在 2017～2018 年的全球年變化為零時，台南的紀錄卻減少了 545 隻（年差距 -30.1%），雖然台灣其他地區的數量有增加，但台南此次數量變化的情況也使隱憂浮現：這是否代表可乘載的族群量已經達到了飽和？抑或是環境變遷所致？這些都還有待更多的觀察才有辦法釐清。

2007 年，新聞報導有一隻黑面琵鷺因誤食死魚，被診斷肉毒桿菌毒素中毒，之後每兩三年間大致都會有數隻黑面琵鷺被救治，也有些個體是因虛弱或受傷而倒下¹⁶。由於截至目前為止，發生的多為少數個體，故此隱憂僅需加以觀察和增加救援即可。

遊蕩犬隻的問題也不能忽視且常常無法根治。2019 年就頻傳流浪犬追逐騷擾頂山黑面琵鷺的消息，擔任黑琵調查員的台南市生態保育學會副總幹事黃永豐表示：「兩年前就有觀察到流浪犬追逐騷擾黑面琵鷺的紀錄，但件數不多，今年追逐攻擊事件增加，懷疑是來自同一群野狗。」不僅頂山，七股主棲地和四草等地也曾傳出野狗追逐黑面琵鷺的事件。地方政府應避免棲息地受到干擾，並提升黑面琵鷺在台度冬的安全性，讓台灣成為真正的度冬天堂。

環境開發、魚塭轉型都可能對棲地造成巨大改變

上述多為小規模或個案問題，而對族群影響最深遠的絕大多數是棲地的改變，像是棲地及周圍的開發、環境汙染、魚塭轉型等，都可能衝擊黑面琵鷺的族群數量。

台灣政府近年來積極推動綠能，其中包含在魚塭和溼地上設置光電板。此計畫遭到當地漁民和保育人士抗議，擔憂此開發會影響黑面琵鷺到當地棲息。

特生中心副研究員洪夢祺指出：「一般推測架設光電會影響水鳥的棲地選擇，但這些潛在疑慮仍缺乏具體資料。我比較擔心的是食物來源，尤其是晒池模式會因光電而改變。」

此段話也帶出了七股正面臨的另一個轉變：魚塭轉型。冬季將魚塭池水抽乾，進行晒池消毒是當地許多養殖魚塭的慣例，此時降低的水位適合黑面琵鷺覓食。然而，近年越來越多魚塭改為「長年深水養殖魚塭」及「季節性養殖魚塭」，此兩類型的魚塭不會在冬天進行晒池並持續維持深水位，因此可利用的魚塭就減少了。

魚塭利用的轉變，若再加上光電設施的設立，將會使七股的黑面琵鷺族群遭受更大的衝擊。因此應避免未經詳細評估、忽略生態成本所進行的開發，許黑面琵鷺一個安定的度冬天堂。

1. Cresswell, W. 1994. Flocking is an effective anti-predation strategy in redshanks, Tringa totanus. Animal Behaviour 47:433-442.
2. Lee, P. F. et al. 1995. Wintering habitat characteristics of Black-faced Spoonbill (Platalea minor) at Chi-Ku, Taiwan. Acta Zoologica Taiwanica 6(1):67-78. 1995.
3. Milton W. Weller 1999, Wetland Birds: Habitat Resources and Conservation Implications, 113-165.
4. Rogers, D. I., Battley, P. F., Piersma, T., Van Gils, J. A., and Rogers, K. G. 2006a. High-tide habitat choice: insights from modelling roost selection by shorebirds around a tropical bay. Animal Behaviour, 72(3), 563-575.
5. Rosa, S., A. L. Encarnação, J. P. Granadeiro, and J.M. Palmeirim. 2006. High water roost selection by waders: maximizing feeding opportunities or avoiding predation? Ibis 148:88-97.
6. Yu, Y.T. 2003, The International Black-faced Spoonbill Census 2019, The Hong Kong Bird Watching Society.
7. Yu, Y.T. 2019, The International Black-faced Spoonbill Census 2019, The Hong Kong Bird Watching Society.
8. Yu, Y.T. and C. Swennen 2004. Habitat Use of the Black-faced Spoonbill. Waterbirds, 27(2):129-134
9. 台江小百科。2014。台江國家公園。
10. 王佳琪。2000。台南七股地區黑面琵鷺（Platalea minor）度冬之日間活動模式。台灣師範大學生物學系學位論文。
11. 王穎。2015。104 年度台江國家公園黑面琵鷺族群生態研究及其棲地經營管理計畫。台江國家公園管理處委託研究報告。
12. 邵心杰、陳逸民報導。2007。黑面琵鷺　再傳肉毒桿菌中毒。自由時報。
13. 陳璽安報導。2018。全球黑面琵鷺調查　台灣減少 400 隻。台灣動物新聞網。
14. 陳文姿報導。2019。魚塭、水鳥、食物戰　當光電板遇上黑面琵鷺　面積總量成關鍵。環境資訊中心。
15. 楊金城報導。2019。台南七股 10 多流浪犬追逐黑面琵鷺　保育現隱憂。自由時報。
16. 蔡文居報導。2018。又有 2 隻軟腳送醫　瀕危黑面琵鷺陷危機。自由時報。
17. 關於黑琵。2013。中華民國台江國家公園管理處。

本文亦刊登於臺灣國家公園生物多樣性資料庫

• 責任編輯／竹蜻蜓

2009 拍攝於台中高美濕地，由東海大學學生陳易偉、曾廣瑜、王淳宇拍攝製作。參與行政院主辦Hot 科學短片競賽，獲得佳獎。希望藉由淺顯易懂的短片呈現方式，發起人們的環境保育意識。共同為生態環境進一份心力。

短片獲作者同意，刊載於PanSci 

相關報導：

【蘋果日報】大學生拍生態片 樂抱三獎（2010年03月16日）鄭敏玲╱台中報導

東海大學生物科學系大四學生賴柔潔、王淳宇、許智皓、陳易偉、曾廣瑜參加國科會二○○九年「HOT！科學短片競賽」，參賽的三部影片獲得一個第三名及兩個佳作，是獲獎最多的大專院校團隊，拍攝期間飽受熬夜、蚊蟲叮咬之苦，也曾險些因漲潮受困，但學生們不以為苦，希望透過影片呼籲民眾更重視生態保育。

徹夜蹲池邊

賴柔潔與許智皓合拍《艾氏樹蛙的一生》與《青蛙王國─蓮花池》獲第三名及佳作，賴柔潔說：「為了拍出青蛙最活潑的生態，拍攝的七個晚上徹夜蹲在池塘邊或水溝中守侯，且過程中幾乎要保持不動，連蛇經過也要視若無睹！」許智皓則說，兩片雖然都只有五分鐘，卻花了八天七夜拍攝、十多天剪輯配樂及渾身被蚊蟲叮咬的代價，但拿下佳績「很值得！」

王淳宇、陳易偉、曾廣瑜花兩天在高美濕地拍《高美的居民─螃蟹》獲佳作。王淳宇說，他們抱著錄影機趴在濕地上一整晚，全身沾滿泥巴。

陳易偉說：「拍到忘了漲潮，差點回不來了！超驚險的！」曾廣瑜則表示，濕地上垃圾成堆還有死雞，「真的希望透過影片呼籲大家隨時愛自然、保護地球！」

• 文／陳佳微

秋冬時節，我們常可在台南七股一帶發現黑面琵鷺的蹤影。黑面琵鷺是冬候鳥，每年都會從北方飛來台灣度冬。不過，這隻擁有黑色嘴喙的白色大鳥到底有什麼特別之處，又是從哪裡來、往哪裡去呢？

十月秋意漸濃，一群群的白色大軍陸續乘著東北季風南飛，從北方繁殖地分別沿著中國大陸沿海及琉球島弧^註1 的飛行路線遷移到南方度冬。這些有著黑臉、黑色大嘴巴和長腿的白羽旅者就是黑面琵鷺（Black-faced spoonbill，學名：Platalea minor）。牠們是台南七股秋冬的常客，因其優雅的身姿而有「黑面舞者」之美稱，台灣話則親近的稱牠們「飯匙鳥」、「黑面仔」。

從百隻到千隻的起伏歷程

黑面琵鷺是全世界六種䴉科琵鷺屬中，體型最小且唯一處於瀕危的物種。早在 1989 年由香港觀鳥會（Hong Kong Bird Watching Society）首次發表的統計，黑面琵鷺當時的全球數量竟然只記錄到 288 隻，再加上整個族群局限在東亞沿海地區，屬於「極危」狀態。

在棲息地不多且數量如此稀少的情況下，一個物種若是面對氣候變化或棲地破壞等威脅，就極可能有滅亡的危機。正因為黑面琵鷺面臨的生存困境，促使各國學者、鳥會及觀鳥人士們積極投入保育工作，於 1993 年起，每年冬季都針對黑面琵鷺進行全球同步普查，並自 2003 年後由香港觀鳥會統籌調查等相關工作。

爾後，黑面琵鷺在國際上逐漸受到關注，不論是民間或政府單位的保育行動都有所提升，而可能因為繁殖率及生存率增加，亦可能因為各地觀察人員數目增加及調查努力量變大的緣故，使得全球的黑面琵鷺數量有上升的趨勢。2003 年的數量超越了一千隻⁶，且在開始普查之後的每一年，隻數幾乎都持續穩定的成長，不僅讓黑面琵鷺的國際保育級別從「極危」降至「瀕危」狀態，也終於在 2019 年達到 4,463 隻⁷，是自普查以來首次越過四千隻的新紀錄！其中，在台灣的黑面琵鷺紀錄占了全球已知度冬總數的五成左右，即使每年的數字多有波動，台灣（尤其是台南七股地區）依舊是該鳥種的最大度冬地。

從出生的北方到南方茁壯

黑面琵鷺已知的繁殖地僅有韓國朝鮮半島西岸外的小島及中國大陸遼東半島，配對後便在黃海無人小島的高聳岩壁上築巢，於五六月產卵，並由公母黑面琵鷺輪流抱蛋直到整窩孵化。幼鳥經過四十幾天悉心餵養漸漸長大，原先粉紅色的嘴喙轉變成標誌性的黑色扁平大嘴，在寒冷來襲前，與同伴一同起飛到溫暖的南方，以取得充足的食物度過冬天。

南方主要度冬地點分布在東亞及東南亞地區，包含日本、韓國、中國大陸（香港、澳門、海南島等）、台灣、越南、菲律賓、泰國等地，其中又以日本九州、台灣台南、香港及澳門、越南紅河口及中國海南島為每年黑面琵鷺度冬必訪之處。

從多年的普查報告可知，黑面琵鷺主要的度冬範圍分布在繁殖地以南，約北緯 18.5 度以上的範圍。在更南方的東南亞地區如泰國、柬埔寨和菲律賓等，不僅黑面琵鷺造訪的頻度低，記錄到的總數量也少。至今我們仍無法確定候鳥遷徙是如何選擇和決定目的地的，或許在高風險且漫長的遷徙路途中，僅有少量的黑面琵鷺能抵達相對遙遠的東南亞。可惜的是，東南亞地區同時缺乏資深觀鳥者及當地統籌單位，若能排除調查人力不足的困難，一定能更全面的了解黑面琵鷺的度冬分布，進而更有效的進行保育。

離開了因寒冬而缺乏食物的北方繁殖地，來到度冬地的黑面琵鷺白天的主要行為是休息和遊蕩，覓食時段則在傍晚到清晨之間，屬於夜間覓食者（nocturnal feeder）；然而在越接近返回北方的期間，不僅是夜晚，黑面琵鷺在白天的覓食和互動行為也會更頻繁¹⁰。

黑面琵鷺的度冬棲息環境包含感潮溼地、河口沙洲、沼澤等天然溼地，以及漁塭、鹽田及水田等人工溼地¹¹。白天多群聚停棲在開闊的大面積淺水域，稱作群棲地（roosting habitats）³，如：潮間帶、鹽田及灘地。目前有兩種假說支持著這樣的棲地選擇⁵。

• 掠食風險假說：岸鳥通常會選擇空曠且上方無遮蔽的環境棲息，並採用成群作為避敵策略，其所產生的共同警戒及稀釋效應能降低牠們被掠食的機會¹。
• 能量限制假說：岸鳥群棲時的能量限制可能受到覓食地距離及干擾程度的影響⁴。為了節省能量消耗，會盡量選擇離覓食棲地較近的棲地休息；同樣的，為了避免因受干擾而驚飛，導致花費過多能量，岸鳥會選擇干擾程度低的地方群棲。

黑面琵鷺會在黃昏之後以小群的形式陸續飛離白天的休息棲地，到鄰近的漁塭或鹽灘等食源豐富的棲地覓食⁸。時空變遷之下，棲地內各種資源的可用量（availability）會隨著自然或人為影響而有所變動。為了滿足生存條件、擁有足夠食物，個體或群體會改變活動範圍，例如族群量增加或競爭增加等，可能會導致活動範圍增大，進而增加覓食成本。1995 年的研究顯示²，台南七股的黑面琵鷺從日間群棲地到夜間覓食棲地的平均移動距離為 3.18 公里，最大值可到 5.54 公里。

隨著黑面琵鷺的族群逐年成長，覓食需求也隨之增加。從後續幾篇研究和進行多年的普查報告中，也顯示出黑面琵鷺確實有族群擴張及活動範圍擴大的情形。根據各地區的無線電追蹤回報，可知不同地區的黑面琵鷺日移動距離皆有所差異。統計之下，從日間群棲地到夜間覓食棲地的平均移動距離增加至 8 公里，最遠可到相距 15 公里左右的地方覓食⁸。

在能量限制及資源可用量的拉鋸之下，度冬地的棲地品質就成為黑面琵鷺是否持續造訪的關鍵。

初春三月，當溫暖再度降臨北半球，「豐羽足食」的黑面琵鷺會陸續分批離開度冬地區，返回北方繁殖地。直到一個繁殖季結束，十月又會再返回度冬地享受美食、補充能量。

揭開度冬天堂的面貌

是什麼樣的棲地能夠吸引黑面琵鷺前往度冬呢？隨著族群總量的成長，各地區每年的數量占該年總數的比例並非總是一樣，有的微幅增減、有的持續維持高比例或低比例、有的地區則是時有時無。我們取長年都有度冬紀錄且每年幾乎都有總數 1% 以上的地區，分成四種類群：

• 穩定：日本九州沿海一帶（福岡縣、熊本縣及鹿兒島縣）、廣東省海豐、香港、深圳、澳門和台南，上述所列的各地區皆有著不同的背景和棲地環境。日本九州有許多溪流，尤其在西南側靠近內海的區域，其河口三角洲和海岸流所形成的沙洲，都是黑面琵鷺棲息的好場所。海豐的感潮溼地面積雖不大，但沿著河道兩旁的魚塭相當多，且海豐的省級自然保護區（大湖區）也提供了優秀的生態環境。台南的潟湖和鹽田溼地及香港的米埔溼地皆符合「拉姆薩爾公約」國際重要溼地，其所蘊含的豐富資源使兩地持續多年都是黑面琵鷺的前兩大度冬熱點。位在澳門的路氹城生態保護區面積僅 0.34 平方公里，每年的度冬紀錄卻有 40～55 隻之多。
• 新興：嘉義鰲鼓和高雄茄萣從 2007 年開始有少量的目擊紀錄，並在 2011 年後有穩定且大量的度冬族群，推測可能為台南往南和往北的擴散所新增的黑面琵鷺熱點。
• 聚集：福建省閩江口南北的海灣，如興化灣與福清灣，同樣有黑面琵鷺的紀錄，但並非穩定造訪。福建省海岸的開發使該地區的環境相對不穩定，也造就了閩江口附近流動的黑面琵鷺族群。
• 衰弱：濟州島、越南紅河口及海南省東方等地，是在全球總數成長的趨勢下，度冬隻數未增反減的地區。濟州島和海南省東方皆面臨開發壓力，越南紅河口則可能是人為干擾及潮汐問題所致。

接下來針對三處黑面琵鷺度冬地的棲地來進行探討。

日本九州沿海以熊本縣八代市為例，其可用棲地以河口三角洲為主。不同於其他熱點絕大多數有高比例的魚塭面積，九州沿海幾乎沒有符合黑面琵鷺覓食需求^註2 的養殖魚塭，牠們活動的場域除了廣闊的河口三角洲，也會到溝渠、水稻田或樹冠層等地方棲息。

越南紅河口設立的春水國家公園，棲地類型多元，包含紅樹林、海岸沙洲及河口三角洲，再往內陸有魚塭和鹽田。這裡的紅樹林沼澤被譽為候鳥天堂，有著豐富多彩的生態。1990 年和 2019 年，紅河口始終維持著六十幾隻黑面琵鷺的紀錄，期間可能因潮汐影響，記錄到的數量極少，但大抵平均都有四十幾隻。然而，在黑面琵鷺二十年來總數成長 15 倍的情況下，紅河口的數據卻沒有隨之增加，推測可能是當地保護區維護不佳及人為活動干擾所致。

台灣台南曾文溪口，包括七股、四草及土城，每年都榮登黑面琵鷺度冬隻數最多的寶座。最初 1990 年在台南地區進行普查估計有 150 隻，期間隨著黑面琵鷺族群的成長及擴散，台灣不僅有更多棲息地成為熱點，台南依舊吸引了絕大多數的黑面琵鷺前來度冬，2019 年的紀錄有 1,572 隻之多，占總量 4,463 隻的三分之一。

想知道台南為什麼每年都榮登黑面琵鷺度冬隻數最多的寶座嗎？請看下集〈黑面琵鷺的度冬天堂（下）：台南七股溼地的吸引力與隱憂〉。

註解：

1. 從繁殖地飛經南韓，越過玄海灘到日本九州沿海，接著繼續南飛至西南群島、台灣，甚至更南方的菲律賓群島。
2. 黑面琵鷺多站立在深度約 16 公分以下的水域，這個高度約是黑面琵鷺的腳脛關節以下。香港的觀察報告顯示黑面琵鷺喜歡在深度小於 12 公分的水域覓食⁸。

1. Cresswell, W. 1994. Flocking is an effective anti-predation strategy in redshanks, Tringa totanus. Animal Behaviour 47:433-442.
2. Lee, P. F. et al. 1995. Wintering habitat characteristics of Black-faced Spoonbill (Platalea minor) at Chi-Ku, Taiwan. Acta Zoologica Taiwanica 6(1):67-78. 1995.
3. Milton W. Weller 1999, Wetland Birds: Habitat Resources and Conservation Implications, 113-165.
4. Rogers, D. I., Battley, P. F., Piersma, T., Van Gils, J. A., and Rogers, K. G. 2006a. High-tide habitat choice: insights from modelling roost selection by shorebirds around a tropical bay. Animal Behaviour, 72(3), 563-575.
5. Rosa, S., A. L. Encarnação, J. P. Granadeiro, and J.M. Palmeirim. 2006. High water roost selection by waders: maximizing feeding opportunities or avoiding predation? Ibis 148:88-97.
6. Yu, Y.T. 2003, The International Black-faced Spoonbill Census 2019, The Hong Kong Bird Watching Society.
7. Yu, Y.T. 2019, The International Black-faced Spoonbill Census 2019, The Hong Kong Bird Watching Society.
8. Yu, Y.T. and C. Swennen 2004. Habitat Use of the Black-faced Spoonbill. Waterbirds, 27(2):129-134
9. 台江小百科。2014。台江國家公園。
10. 王佳琪。2000。台南七股地區黑面琵鷺（Platalea minor）度冬之日間活動模式。台灣師範大學生物學系學位論文。
11. 王穎。2015。104 年度台江國家公園黑面琵鷺族群生態研究及其棲地經營管理計畫。台江國家公園管理處委託研究報告。
12. 邵心杰、陳逸民報導。2007。黑面琵鷺　再傳肉毒桿菌中毒。自由時報。
13. 陳璽安報導。2018。全球黑面琵鷺調查　台灣減少 400 隻。台灣動物新聞網。
14. 陳文姿報導。2019。魚塭、水鳥、食物戰　當光電板遇上黑面琵鷺　面積總量成關鍵。環境資訊中心。
15. 楊金城報導。2019。台南七股 10 多流浪犬追逐黑面琵鷺　保育現隱憂。自由時報。
16. 蔡文居報導。2018。又有 2 隻軟腳送醫　瀕危黑面琵鷺陷危機。自由時報。
17. 關於黑琵。2013。中華民國台江國家公園管理處。

本文亦刊登於臺灣國家公園生物多樣性資料庫

• 責任編輯／竹蜻蜓

2009 拍攝於台中高美濕地，由東海大學學生陳易偉、曾廣瑜、王淳宇拍攝製作。參與行政院主辦Hot 科學短片競賽，獲得佳獎。希望藉由淺顯易懂的短片呈現方式，發起人們的環境保育意識。共同為生態環境進一份心力。

短片獲作者同意，刊載於PanSci 

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