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舊問題舊假說的新研究:斑馬的黑白條紋有助降溫嗎?

小肥波
・2019/07/11 ・1414字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 518 ・六年級

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文/小肥波│販賣腦汁維生的蛋散,最愛吃喝玩樂,望有錢從天而降,全人類不須工作。

有關斑馬條紋的傳說,大概有個1千8百種~

馬科動物為何只有斑馬演化出黑白相間的紋理?人類有多達 18 個不同假說,主流意見認為:斑馬用黑白紋調節體溫。不過研究了 20 年斑馬紋的 Tim Caro 曾在《斑馬紋 (Zebra Stripes) 》一書否定說法,年初 Caro 團隊刊於 PLOS One 的研究亦重申,斑馬紋的主要用途是影響吸血昆蟲的視覺,令其難以著陸叮咬斑馬。

曾經也有一說認為,斑馬的條紋可以使掠食者不易看清楚他們,但科學家普遍不認同此假說。圖/IMDb

最新刊於《自然歷史期刊》的研究則再次推翻「斑馬紋不是調節體溫」的說法,並首度以 2 隻生活於非洲天然棲息地的斑馬,分析黑白紋間的溫差,發現在每天最熱的七個小時裡,兩種不同顏色的間紋,黑色紋溫度會比白色紋高 12-15°C ,並會在斑馬皮上產生對流有助降溫。

黑白條紋可以降溫?那就穿上條紋衣試試看吧

此研究由生態學家 Stephen Cobb 及妻子 Alison Cobb 進行。 Alison 指出:過去 40 年他們都與 Tim Caro 一樣做類似實驗,以斑馬皮套在鐵水桶上,再對比套有其他動物皮毛的水桶溫度,但明顯與現實仍有差異,因此決定在非洲追蹤活生生的斑馬,了解為何這種馬科動物仍可在大熱天時悠然自在地於草原漫步。

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沒有冷氣,在大熱天還到處趴趴走的斑馬們。圖/pixabay

團隊後來將斑馬皮套在馬身上,發現斑馬紋也有類似溫差,黑色紋溫度會高 16°C 。不過,套上斑馬皮並不等於能讓馬可調控體溫:活斑馬的黑色紋只會升至 56°C ,斑馬皮的黑色紋則會暴升至 71°C 。

當然加了一層皮毛已相當熱吧,然而 Stephen 與 Alison 認為還有其他機制幫助調控斑馬體溫。經過細心調查,發現對流可能受馬科動物包括斑馬分泌的泡沫汗加強,而泡沫汗本身已比正常汗水有更大表面面積,加快其蒸發速度幫助降溫。

只穿條紋衣不夠!還要有豎起的黑色毛髮

另一方面, Stephen 與 Alison 又發現斑馬黑色紋上的毛髮會竪起,可能在早上已將較涼空氣吸住,然後容許空氣流動與泡沫汗蒸發得更快,從而令斑馬在日間感到更涼快。

Stephen 與 Alison 發現斑馬黑色紋上的毛髮會竪起。圖/Alison Cobb

Stephen 與 Alison 在總結時表示,斑馬紋、泡沫汗與黑色紋毛髮竪起都是斑馬在炎熱天氣下降溫的三種重要因素。此外,他倆又指出 Caro 團隊認為斑馬紋有阻止吸血昆蟲叮咬研究的結論並非不正確,只是他們認為黑白紋以物理方式造成空氣渦流 (eddy) ,才是阻止吸血昆蟲著陸的原因。

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當然,研究無法完全停止學界對斑馬紋的爭議,相反更可看到斑馬紋機制比人類想像中複雜得多,未來相信會有更多相關研究解構斑馬紋演化之謎。不過, Alison 就在新聞稿指:「我已經 85 歲了,這些粗活還是留給其他學者做吧!」

  • Cobb, A. & Cobb, S. (2019).Do zebra stripes influence thermoregulation?. Journal of Natural History, 53:13-14, 863-879. DOI: 10.1080/00222933.2019.160760
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小肥波
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販賣腦汁維生的蛋散,最愛吃喝玩樂,望有錢從天而降,全人類不須工作。著有《養生大謬誤》。Facebook 專頁

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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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【貓奴指南】把「貓界大麻」貓薄荷抹在身上,除了方便吸貓/給貓吸還有什麼作用?
PanSci_96
・2024/02/20 ・512字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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為什麼貓這麼喜歡貓薄荷呢?

原來是貓薄荷裡的荊芥內脂導致貓咪吸了貓心大悅,不住翻滾、流口水、打呼嚕。

但是,貓薄荷不是對所有貓都有用。不到六個月的小貓似乎不會有反應,而且有的貓喜歡,有的貓不喜歡……咦,這還和遺傳有關係嗎?

想要同時驅蚊,又讓貓貓情不自禁饞你身子嗎?那你一定要試試貓薄荷!

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荊芥內脂不只會讓貓咪快樂似神仙,也會活化蚊子體內的受體蛋白,接觸到的蚊子會產生搔癢和刺痛感。哈哈小蚊子,你也來嘗嘗癢癢痛痛的痛苦!

給你的貓貓來點刺激的快樂草吧!

延伸閱讀

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PanSci_96
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借刀殺蟲!藍莓的養兵抗敵策略——淺談植物泌液作用的原理及應用
羅夏_96
・2021/09/02 ・3201字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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你是否在清晨看過水珠出現在一些植物的葉片邊緣上?相信不少人都看過,也會以為這是露水(包括我也是!)然而,這些在葉片邊緣整齊排列的水珠其實並非露水。一般露水所形成的水珠排列並不規律,且會鋪滿整個葉面。而這些會整齊地排列在葉片邊緣的水珠,其實是由植物的泌液作用(Guttation)所產生的。過去科學家認為泌液作用就只是植物用來將體內多餘的水排出而已,但新的研究顯示,泌液作用的功能很可能不僅於此1

草莓葉片邊緣因泌液作用產生的水珠。圖/維基百科

植物如何獲取水分?

要知道泌液作用的成因,我們得先了解植物是怎麼獲取水分的。

植物是由其根部來吸收土壤中的水分,當水進入根後,便能運輸到整株植物中。上述是我們對於植物獲得水分的一般認知,但植物獲得水的整個過程,其實要比我們想的複雜得多。

首先,植物會主動消耗能量,在根部累積高濃度的離子,而這就讓根和土壤之間產生滲透壓,讓水自動流到根內的木質部導管中。由於植物的構造,水在進入導管後便無法再流出根部,因此隨著水不斷地進入根內的導管,就會產生一股將水向上推的壓力,而這就是「根壓」。對於草本植物和矮小的灌木來說,根壓就足以將水向上運送到葉片。但對於高大的木本植物,根壓並不足以將水送到高處的葉片,這就時要靠「蒸散作用」和「毛細作用」來輸送水分。

植物可透過葉片上的氣孔來交換氣體,氣孔同時也讓植物的水分蒸散出去。而這個蒸散作用會形成一股負壓,對導管中的水產生一股吸引力。只要導管內的水柱是連續的,此負壓可以從葉片傳遞到根部,將導管內的水一路由根部向上拉至葉片中。另外由於導管的管徑很細,毛細作用也是使水柱上升的重要因素。毛細作用的來源有兩個,一是水分子與管壁間的附著力;二是水分子本身的表面張力(源於水分子的內聚力)。當水分子被管壁上的極性分子向上吸引而向上流時,水分子本身強大的內聚力會使導管中的水也被往上拉。

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對於高大的木本植物來說,蒸散作用是左右植物吸水水分的重要因素。雖然草本植物靠根壓即可輸送水分,但草本植物也會透過蒸散作用調控水分的輸送。另外蒸散作用也是植物用來調控體溫和排除體內多餘水分的方法。

植物獲得水分的三大關鍵:根壓、毛細作用、蒸散作用。圖/Transpiration stream

「泌液作用」的成因

講了有關植物獲得水分的方法,那麼泌液作用在植物身上到底扮演什麼樣的功能呢?答案是排除多餘的水分。

前面提到,植物會透過蒸散作用來排除體內多餘的水分,不過植物在夜晚會關閉大部分的氣孔,因此蒸散作用的效率會大幅降低。植物的根部在夜晚仍會不斷地吸收水分,不過正常情況下,夜晚剩餘氣孔所產生的蒸散作用,是足夠將多餘的水排出的。但如果植物是處在土壤水分高,且低溫高濕度的環境下(這種環境下,水分難轉換成水蒸氣),單靠剩餘氣孔所產生的蒸散作用無法將多餘的水排出。於是在這種情況下,植物便會透過泌液作用將多餘的水直接從葉片的泌水孔(hydathode)排出,而這些水就形成我們清晨在葉片邊緣所看到的水珠。

科學家大多認為,泌液作用只是植物將體內多餘的水排出的方法,沒什麼特別。雖然過去也觀察到許多昆蟲會吸食因泌液作用而形成的小水珠,但許多科學家都認為這些昆蟲只是單純在補充水分。但後續的研究發現,葉片的泌水孔和維管束組織是連在一起的。因此有些研究人員就猜測,透過泌液作用排出的水珠,其中可能含有維管束運輸的其它物質,如礦物質、糖和蛋白質等。因此來自西班牙和美國的聯合團隊,就推測泌液作用所產生的水珠,很可能也是昆蟲的食物來源1

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藍莓泌液,是許多昆蟲們的心頭愛

研究團隊選定的觀察植物是北方高叢藍莓(Vaccinium corymbosum),原因是該藍莓的泌液作用在整個生長期間非常旺盛,不分晝夜都會形成水珠。另外昆蟲們也非常喜歡藍莓的泌液,許多種類的昆蟲都會來飲用,而這就非常方便研究團隊進行觀察。

藍莓泌液很受昆蟲歡迎。圖/參考資料1

研究團隊首先分析泌液內的營養成分,他們發現每毫升的泌液中含有約 1.5 克的糖與 4.3 毫克的蛋白質,而藍莓花蜜中的糖含量是每毫升 0.4 克,這顯示泌液的營養價值比花蜜還高(看到這兒,我都想來口藍莓泌液了 ~)

接著研究團隊選定三種常飲用藍莓泌液的昆蟲為觀察與實驗對象:翅果蠅(Drosophila suzukii)、阿爾蚜繭蜂(Aphidius ervi Haliday)與草蛉(Chrysoperla rufilabris)。他們分別給予這三種昆蟲以下的營養液:一般水、糖水、蛋白質水、糖+蛋白質水和藍莓泌液,然後觀察牠們的壽命。結果顯示,飲用藍莓泌液的組別,其壽命和飲用糖水是一樣的。

研究團隊接著讓飲用不同營養液的昆蟲進行交配使其受精產卵,並藉此觀察牠們的產卵量是否會受到影響。結果顯示,喝藍莓泌液的昆蟲其產卵量並沒有受到影響。

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綜合以上結果,可以說藍莓泌液堪稱天然營養液,不僅能讓飲用的昆蟲活得好,也能順利產下後代。因此昆蟲要以藍莓泌液做為食物來源,完全沒問題!

飲用泌液(綠色線)的昆蟲,其壽命和飲用糖水(灰色線)一樣。圖/參考資料1

養兵自重,藍莓的防敵策略

藍莓泌液做為高營養食品,會吸引很多昆蟲來吃。這就出現一個問題,這種泌液在吸引大量的草食昆蟲來飲用的同時,牠們會不會順便也把藍莓的葉子給吃乾抹淨呢?按照自然界的法則,藍莓如果真那麼傻,早就無法生存了,它們一定有一套反制措施。

研究團隊統計了藍莓泌液吸引到的昆蟲種類。他們發現與去除泌液的藍莓相比,有泌液的藍莓明顯吸引了更多的寄生蜂類和捕食性昆蟲(如草蛉),同時有泌液的藍莓吸引到的草食性昆蟲數量減少了很多。也就說,藍莓通過泌液豢養了一群天敵的天敵,從而達到威攝與保護自己的效果。

另一個有趣的發現是,有泌液的植株上,蚊子的數量明顯下降了。可能是因為有其他捕食性昆蟲的威懾,蚊子們不得不放棄了這種高營養食品,而這或許可以成為一種新型的天然防蚊手段。

過去泌液作用被認為只是植物用來排水的手段,但這個研究告訴我們,泌液作用的功能可遠不只如此。植物也可透過泌液來吸引不同種類的昆蟲,協助保持自己的健康。當然不同植物所產生的泌液成分都不同,未必都有藍莓這種吸引捕食性昆蟲的特性。但這個研究卻開啟了泌液作用的研究新方向,讓其他研究者能去開拓更多可能。

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泌液作用在農作物中相當普遍,因此未來或許可以透過人工調控的方式,讓農作物生產的泌液達到更有效的驅蟲功能。另外藍莓泌液本身就有營養成分,或許我們也可以將泌液調整成含有更高營養的成分,這樣在採藍莓的同時也能順便收集這些高營養液。到時候,在享用藍莓的同時,也能順便來一杯藍莓營養液 ~

藍莓的泌液除了有高營養成分還有驅蟲效果,圖/Pexels
  1. Urbaneja-Bernat P, Tena A, González-Cabrera J, Rodriguez-Saona C. Plant guttation provides nutrient-rich food for insects. Proc Biol Sci. 2020 Sep 30;287(1935):20201080.
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羅夏_96
52 篇文章 ・ 893 位粉絲
同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟