0

0
0

文字

分享

0
0
0

冰川融化的速度,或許沒有原先說的那麼嚴重

葉綠舒
・2012/06/06 ・664字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 534 ・七年級

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

以往的研究說,以目前冰川融化的速度,在西元 2100 年時,海平面會上升 46.7 公分;而格陵蘭擁有世界上最多的冰川以及冰帽。過去的研究發現格陵蘭的冰川也在加速融化,但是這些針對格陵蘭冰川的研究,通常都不夠全面。若不是只觀察了短時間的變化,要不然就是只觀察了一小部分的冰川。

為了要更瞭解格陵蘭冰川的變化情形,華盛頓大學的研究團隊分析了十年內(2000-2010)從加拿大、德國、日本的衛星收集來的資料。研究的結果發現,雖然整體來說冰川的溶解的確是加快的,但是有些冰川其實反而變慢了。

圖片來源:ScienceNow

格陵蘭西北部的冰川,在 2000 年到 2005 年之間,移動的速度加快了 8%,而在 2005 到 2010 年之間又加快了 18%。但是分析衛星資料發現,有三分之一的冰川速度沒有變化,另外四分之一的冰川速度變慢,而有 15% 則是在 2000-2005 年時變慢,但是在 2005-2010 年突然變快。這個現象在東南方格陵蘭的冰川也觀察到,有 43% 位於東南格陵蘭的冰川變快了,但是有其他 25% 的冰川速度卻放慢了約 15%。

研究團隊也同時發現,雖然過去的研究認為,冰川融化將使海平面在 2100 年上升 46.7 公分,但由於這篇研究發現冰川融化的速度並不一致,重新計算後發現,如果以現在的狀況,2100 年海平面最多上升 9.3 公分。

不過筆者在此還是要提出一些警告,9.3 公分的數據,是以目前冰川的融化速度來推估的;以目前的環境,如果大家不努力降低對資源的消耗,當森林因山松甲蟲肆虐,不僅失去了減碳的功能,反而加碳,只怕冰川融化的速度會愈來愈快!

參考資料

Whoa There! Some Greenland Glaciers Slowing Down—ScienceNow [2012-05-03]

本文原發表於作者部落格

文章難易度
葉綠舒
262 篇文章 ・ 8 位粉絲
做人一定要讀書(主動學習),將來才會有出息。

1

133
3

文字

分享

1
133
3
AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

延伸閱讀

文章難易度
所有討論 1
研之有物│中央研究院_96
253 篇文章 ・ 2221 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

0

3
1

文字

分享

0
3
1
熱穹所壟罩的世界!——熱浪對全球造成的衝擊
科學月刊_96
・2022/11/26 ・4035字 ・閱讀時間約 8 分鐘

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

  • 駱世豪/中研院環境變遷研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • 歐美熱浪的主因是噴流增強了熱穹的下沉,造成熱空氣北移和累積。臺灣的熱浪則是受到副熱帶高壓的影響。
  • 熱浪發生頻率變頻繁且強度變強,與溫室氣體排放造成的全球暖化效應增加有很大的關係。
  • 熱浪事件對生態、糧食、經濟和健康等面向都造成威脅,全球與臺灣熱浪的持續天數和強度都有增加的趨勢。

古代傳說中,后羿射下九個太陽讓地上的氣候適宜、萬物得以生長,古代的預言已經告訴我們,炎熱的氣候條件不利於萬物的生長。而在現今全球暖化的情況下,另外九個太陽會復活嗎?以上雖是玩笑話,但今(2022)年歐洲國家就受到熱浪(heatwave)嚴重影響,葡萄牙與西班牙最高溫度達到 45℃ 以上;英國更出現 54℃ 以上的極端高溫,發布有史以來第一個紅色高溫預警,並進入緊急狀態。

據統計,歐洲各國在 6 月因熱浪死亡的人數高達 2468 人。中國的溫度也突破近 62 年的歷史同期最高夏季平均氣溫,有 23 個省分出現 40℃ 以上高溫,許多地方都出現因熱浪致死的案例。臺灣也在 7 月中出現接近 40℃ 的溫度,並在多地出現 35℃ 左右、維持數天的極端高溫。近年來熱浪的強度和發生頻率不斷提高,造成人員經濟的損傷也愈來愈多,而究竟什麼是熱浪?它形成的背後機制為何?

熱浪是什麼?

「熱浪」是夏季主要造成災害的極端事件之一,根據世界氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)的定義:「熱浪現象是指一個地區超過該地區的歷年最高溫度平均值 5℃ 以上,並且持續 5 天以上。」一個地區能維持極端高溫並持續一段時間,背後一定有些天氣系統所導致。

如近年歐洲、北美熱浪頻傳,主要因素就是噴流(jet stream)與熱穹(heat dome)所造成;東亞主要受太平洋副熱帶高壓(subtropical high)影響;印度和亞馬遜等熱帶區域則主要是受到降雨的影響。各區域因為氣候背景與緯度位置不同,造成熱浪的成因也有所不同,接下來我們會依序介紹世界各地氣候與緯度間的相互關係。

高空之龍所環抱的氣團

當北半球夏季中高緯地區噴流向北蜿蜒形成一個像 Ω(omega)的形狀時,就有可能形成熱浪(圖一),或因為它的特殊形狀而被稱為阻塞高壓(omega blocking)。噴流是一股由西往東的氣流,通常位於對流層頂,它的水平長度達上萬公里、寬數百公里,中心風速有時可達每小時 200~300 公里。

而噴流就像一個在地上亂甩的水管,蜿蜒的波動有時往北有時往南,當噴流在北美或歐洲地區蜿蜒向北時,會形成一個 Ω 的形狀,也會造成反氣旋(順時針)式風切,進而讓大氣產生下沉運動。在此區域內不易形成對流,造成穩定且乾燥的環境,也就是所謂的熱穹,或是阻塞高壓。噴流和熱穹是相輔相成的關係,噴流增強熱穹的下沉機制,將南邊的暖空氣往北傳送,並將熱空氣累積,所以才形成熱浪。

圖一:熱浪形成原理與機制
(資料來源:AFPgraphics)

而在東亞的夏季,氣溫主要受太平洋副熱帶高壓(subtropical high,以下簡稱副高)影響。副高中心約位於太平洋(東經 160 度、北緯 30 度左右),在它的增強過程中會向西伸擴張至中國東南沿岸,而當副高處於增強的狀態時,副高系統會再向西延伸且壟罩整個臺灣。

如上述所說,高壓壟罩的狀況下屬於對流穩定的晴朗天氣,配合上夏季的西南季風,將暖濕空氣往北傳送並堆積在副高所壟罩的區域上,最後在此區域形成熱浪現象。相較於北美、歐洲區域的乾熱浪,臺灣的熱浪屬於濕熱浪(wet heatwave)。除了極端高溫外,還有著高濕度的影響,悶熱的環境對人體有更大的傷害和影響。

另外,印度和亞馬遜熱帶區域雖屬於終年偏高溫的地區,但仍有熱浪現象產生,主要原因是降雨。熱帶地區主要氣候分為乾季與溼季,溼季通常為該地區的夏天,下雨能有助於該地區降溫,所以當降雨系統未出現、延遲或偏移,就很有可能會造成嚴重的熱浪。

熱浪造成的嚴重影響

熱浪事件對生態、糧食、經濟、健康等面向都造成諸多影響,以下將分為四類說明:

生態浩劫

根據聯合國(United Nations, UN)底下的政府間氣候變遷專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第六次評估報告預測,如果到了 2100 年全球的溫度升高達到 2℃,陸地上大約 18% 的物種將面臨滅絕的高風險;如果升溫至 4.5℃,在我們有紀錄的所有動植物物種中約有一半將受到威脅。臺灣也面臨相同的狀況,當熱浪發生的頻率愈來愈高,持續時間和強度也都增加的狀況下,將發生物種多樣性減少、物種的分布改變、增加外來物種入侵機會等情況,對整體生態系平衡或農業生產造成衝擊。

糧食危機

IPCC 於 2019 年報告中指出,全球主要農產品(如玉米、小麥、大豆)產量都會受到全球暖化影響減產 1.8~4.5%。若情況持續惡化,到 21 世紀中則可能導致產量下降 5~30%。

經濟損害

美國報導指出熱浪會造成極端高溫,進而對人體產生危害,所以對於生產力(gross domestic product, GDP)也有影響。在高於平均水平的夏季氣溫下,每升高 1℃,美國各州的 GDP 就會下降 0.25%。國際信評機構標普全球(S&P Global)的報告預測,氣候變遷恐導致 2050 年前全球每年經濟產出損失 4%,臺灣位處的東亞區域則會有 1% 左右的損失(圖二)。

圖二:全球GDP損失分布預測
預估全球於 2050 年在中度暖化情境(RCP4.5)下,GDP 因水災、自然災害以及熱浪所造成的損失分布。
(資料來源:S&P Global Ratings, Trucost, 2022)

人體危害

對於人體而言,熱浪最嚴重的傷害為熱衰竭(heat exhaustion)。根據臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平臺計畫(TCCIP)的報告指出,2003 年的歐洲熱浪估計已造成七萬多人死亡;2010 年俄羅斯熱浪則導致超過 5 萬 6000 人死亡。科學家警告:「如果各國家和企業不採取激烈行動來削減溫室氣體排放,2050 年時的英國與高溫相關的死亡人數預計將增加兩倍,而且世界將經歷更頻繁、更強烈、更危險的熱浪危機。」

越來越熱的台灣——極端高溫天氣的頻率增加

熱浪發生頻率變頻繁且強度變強,主要與溫室氣體排放造成全球暖化效應增加有很大的關係。更進一步使用溫度發生機率圖解釋(圖三),若峰值愈接近右邊,代表高溫事件發生的機率愈高;反之,若峰值愈接近左邊,低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時,就如同圖三所顯示的新氣候,整體機率分布相較於舊氣候來說會往右偏移,往更高溫度的地方移動,造成熱浪事件的發生機率更高。

而實際上全球的變化也是如此,根據科技部、中央研究院環境變遷中心以及國家防災中心的報告,比較全球早期(1951~1980 年)和近期(1981~2010 年)的日最高溫資料(圖四左),在機率分布圖上可以看到往右偏移的情形,表示極端高溫事件的頻率與溫度都有增加的趨勢。

臺灣的夏季日最高溫度也有相同的趨勢變化,以臺北的資料為例,比對早期(1960~1990 年)和近期(2006~2017 年)的夏季日最高溫度,能發現近期的頻率分布向右偏移,夏季日最高溫度的發生機率增加,平均值也增加近 1℃(圖四右)。全球與臺灣的平均氣溫或極端溫度發生頻率皆有增加的趨勢。

圖三:全球溫度發生機率變化分布圖
若峰值愈接近右邊,代表高溫事件發生的機率愈高;愈接近左邊,低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時(新氣候),整體機率分布會往右偏移,造成熱浪事件機率增加。而實際上全球的變化也是如此。(資料來源:Matt 科學Taylor, BBC Weather)
圖四:日最高溫與日最低溫觀測頻率分布圖
(資料來源:《臺灣氣候變遷科學報告2017-物理現象與機制報告》)

在未來(21 世紀中後期)趨勢的變化中,研究學者利用模式推估,指出以現在的熱浪門檻為標準,未來若是能將全球暖化程度控制在低暖化情境(RCP2.6),則臺灣地區的熱浪不管是在頻率、持續時間或強度上,和現今的差異不大。相反的,在高暖化情境(RCP8.5)情境下,21 世紀末臺灣整個夏季都可能處於熱浪狀態。未來若暖化情況持續增長,熱浪的發生將成為常態,而且持續天數和強度也有增加的趨勢。

TCCIP 計畫依據 IPCC 所設定的溫室氣體排放情境,進行臺灣地區的溫度模擬:在高暖化情境(RCP8.5)推估下,世紀末可能增溫超過 4℃,而北部地區增溫較南部嚴重,高溫有可能影響農作物生長與收成。臺灣在未來將面臨更嚴重的熱浪衝擊,對於能源使用、公共衛生健康等都可能帶來前所未有的考驗,而這急迫性的問題,就像電影《普羅米修斯》(Prometheus)裡女主角說的:

「如果不阻止它,我們就會無家可歸!」(If we don’t stop it, there won’t be any home to go back to!)

溫室氣體排放情境假設:「RCP」

IPCC 的報告中長使用到的濃度路徑「RCP」為 representative concentration pathways 的英文縮寫,代表不同程度暖化路徑的人為溫室氣體排放量的「情境假設」,其中假設四種不同暖化情境,由輕微到最嚴重分別為 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5,分別代表的意義如下:

  • RCP2.6:增溫最小且緩慢的情境,輻射強迫力先在 21 世紀中期達到最大值 3 Wm-2,大約和二氧化碳濃度 490 ppm 相似,然後再緩慢下降到 21 世紀末。
  • RCP4.5:輻射強迫力會在 21 世紀末達到一個穩定狀態的情境,約為 4.5Wm-2,和二氧化碳濃度 650 ppm 相似,代表世界各國會想盡辦法做到溫室氣體減量的目標。
  • RCP6.0:和 RCP4.5 相似,但輻射強迫力為 6 Wm-2,約為二氧化碳濃度 850 ppm,代表世界各國並沒有盡全力積極做到溫室氣體減量的目標。
  • RCP8.5:輻射強迫力持續的增加到大於 8.5 Wm-2,即二氧化碳濃度會大於 1370 ppm,代表世界各國並無任何減量的動作。
圖五:輻射強迫力隨時間的變化圖
(資料來源:TCCIP; Representative Concentration Pathway, GRID-Arendal/Studio Atlantis, 2021)
  • 〈本文選自《科學月刊》2022 年 11 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。

0

2
2

文字

分享

0
2
2
極端氣候的問題就在眼前,我們可能面臨什麼樣的未來?——《圖解全球碳年鑑》
商業周刊
・2022/10/04 ・5452字 ・閱讀時間約 11 分鐘

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

沒有比現在更急迫需要預測未來。上千名氣候科學家和經濟學家共同建立並測試嚴謹的電腦模型,來估計地球在一、兩個世代後的樣貌。

政府間氣候變化專門委員會(IPCC),由世界各地的志工科學家組成,他們評估目前關於氣候變遷的科學知識——過去、現在和未來的風險與可能性——從而找出共識。

他們發表一系列報告,為 2050 年及其後的世界,做出 5 個可能的結果,這些情況是根據複雜的運算,測量溫室氣體排放、土地使用和空氣汙染對氣候的影響。

做出 5 個可能的結果,這些情況是根據複雜的運算,測量溫室氣體排放、土地使用和空氣汙染對氣候的影響。圖/Pixabay
圖/商業週刊

經濟成長、人口以及溫室氣體排放的未來軌跡,預期將使地球的平均溫度上升。情況的名稱是根據共享社經路徑(Shared Socioeconomic Pathways, SSP), 依照 1 到 5 編號,每個編號有個比過去更負面的結果。

5 個未來會面對的暖化問題

5 種情況的暖化程度,在以下幾個方面存在顯著差異:

  • 氣候的激烈程度
  • 海平面上升
  • 熱浪
  • 降雪和降冰的減少
  • 未來的行動和政策

這些情況說明問題如何隨時間加劇,以及改變目前的做法對未來可能的巨大影響。

IPCC 過去的估計已經證實太過樂觀,因此最近 IPCC 的報告預測,全球地表溫度將提早 10 年升溫超過 1.5° C,儘管如此,自從出版那份報告以來所收集的資料,顯示近期的暖化程度要比過去所做的大膽估計更加嚴重。

二氧化碳排放量。圖/商業週刊
情況升高攝氏 /華氏說明
1. 極低排放量(SSP1-1.9)1.4° C /2.5° F2050 年前後,全球二氧化碳排放減到淨零,符合巴黎公約(Paris Agreement)中,維持全球暖化(最多)高於工業前溫度1.5° C,而後穩定在1.4° C 直到2100 年。永續作法被即刻採行,改變經濟成長和投資,人們感受的氣候變遷效應,相較其他情況顯著較輕微,速度也較慢。
2. 低排放量(SSP 1-2.6)1.8° C /3.2° F全球二氧化碳排放大幅降低,但不足以在2050 年以前達到淨零排放。2100年結束時,升溫穩定保持在大約1.8° C。
3. 中排放量(SSP2-4.5)2.7° C /4.9° F邁向實踐永續的進展緩慢,與歷史趨勢相近。二氧化碳排放量維持在目前水準,本世紀結束前達不到淨零。2100 年前溫度上升2.7° C。
4. 高排放量(SSP3-7.0)3.6° C /6.5° F排放量和溫度穩定上升,大約是目前的兩倍,各國趨向彼此競爭,要求更多糧食供給的保障,且提高對糧食供給的警覺。2100 年以前平均溫度已經上升3.6° C。
5. 極高排放量(SSP 5-8.5)4.4° C /7.9° F2050 年以前二氧化碳的排放將加倍,能源消耗增加以及過度使用化石燃料加速經濟成長,但是……2100 年以前全球平均溫度將升高4.4° C。
表/商業週刊
IPCC 假設的情況。圖/商業週刊

了解 IPCC 勾勒出未來的 5 種情況

想像集體行動的後果,是前進的必要的一步,政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的 5 種情況,清楚勾勒未來的樣貌。

他們的報告顯示,人類具備科學的理解、技術的能量和金融手段,將碳排放量限制在 1.5° C,但也清楚說明勇敢行動和政治意志極為重要。

溫度上升 0.5° C,差別就很大

情況 1——正負 1.5° C

這是唯一符合《巴黎公約》,維持全球溫度比工業化前溫度高 1.5° C 目標的情況。

在這情況中,極端氣候比較常見,但世界避免了氣候變遷的最糟衝擊。依然會有健康風險以及氣候改變的風險,但嚴重度會比其他情況好很多。不過,將升溫限制在 1.5° C,將需要能源、土地、基礎建設、交通運輸、工業系統等,作出前所未見的轉變。

將升溫限制在 1.5° C,將需要能源、土地、基礎建設、交通運輸、工業系統等,做出前所未見的轉變。

情況 2——正負 2° C

在低碳排放的情況,世界在 2030 年後不久就會違反 1.5° C 的公約,但還是設法達到巴黎公約中,2100 年以前將溫度上升維持在比工業化前水準高 2°C 以內。

全球二氧化碳和非二氧化碳溫室氣體的排放,如同在「情況 1」中被大幅削減,但不如「情況 1」快速,2050 年之後才達到淨零排放。如同「情況 1」,也需要透過造林、碳捕捉等方法,移除大氣的二氧化碳。

溫度上升 0.5 度或許看似差別不大,但是 IPCC 的報告清楚指出,每增加 0.5 度,對人類和自然系統的負面影響將顯著提高。

舉例來說,極度高溫的天氣事件,如熱浪、火燒、洪水和乾旱,將會愈來愈激烈且頻繁,有時會同時發生,加上海平面上升和海水酸鹼度提高,不僅使人類等物種失去居住和棲息的地方,也會因為作物產出下降和漁獲量減少,而導致糧食不足。IPCC 估計,這個情況會比「情況 1」多出高達數億人受到氣候相關風險的負面影響。

關注的區域情況1情況2差異
全球暖化全球意味地表溫度相對工業化前的水準上升1.5° C2° C0.5° C 以上
嚴重的熱浪每5 年全球人口至少一次暴露在嚴重熱浪中14%37%糟2.6 倍以上
海平面上升2100 年以前,全球人口每年都有海平面上升的風險6,900 萬7,900 萬多1,000 萬
海冰平面北極海夏季無冰的頻繁度每100 年至少一次每10 年至少一次糟10 倍
失去生物多樣性脊椎動物失去至少一半地理範圍的脊椎動物4%8%糟2 倍
生物多樣性昆蟲):失去至少一半地理範圍的昆蟲6%18%糟3 倍
生態系統轉變受生態系統轉變影響的全球陸地區域7%13%糟1.9 倍
失去珊瑚礁與目前相比,形成礁的珊瑚減少70-90%99%糟1.2 倍
農作物產出下降暴露在作物產出下降的全球人口數3,500 萬3.62 億糟10.3 倍
表/商業週刊

情況 3——政治和經濟的力量沒辦法短期內做出決定

這是假設政治和經濟的力量,使得難以在短期內採取明快的大動作。

由於累積的二氧化碳排放量與全球地表溫度上升之間有接近線性的關係,因此升溫 1.5° C 的上限有可能在 2030 年代初就被超越,距離本年鑑出版不到 10 年。

在這情況中,溫室氣體排放到 2050 年都沒有降低,預期本世紀末的升溫將大約 2.7° C。上一次氣溫高於工業化前的水準 2.5° C,估計是在 3 百多萬年前。

暖化會呈現地區性差異,平均而言陸地的暖化將比海洋嚴重,北半球緯度愈高的暖化會比南半球嚴重,北極對暖化的敏感度高於南極,自從工業化年代以來,北極的暖化速度比世界其他地方快了 2 倍。

降雨量會增加。在所有全球暖化超過 1.5° C 的情況中,預期降雨量將會增加,特別是陸地。全球地表平均溫度每上升 1°C,中數降雨量將增加 1% 至 3%(全球和年皆然)。

儘管整體的降雨量增加,但會因緯度而有地區性差異。高緯度和潮濕的熱帶地區,降雨量會增加,但是乾旱地區,包括部分的亞熱帶如地中海、南非、部分的澳洲和南美洲,降雨量會減少。

高緯度和潮濕的熱帶地區,

降雨量會增加,

但是乾旱地區,降雨量會減少。

凡是升溫超過 1.5° C 的情形,到本世紀結束前,9 月將更有可能沒有北極海冰,當暖化到達 2° C 時,這個可能性幾乎是確定發生。圖/Pixabay

北極海冰會融化。凡是升溫超過 1.5° C 的情形,到本世紀結束前,9 月將更有可能沒有北極海冰,當暖化到達 2° C 時,這個可能性幾乎是確定發生。全球地表溫度上升,將使冰河和大冰原的面積更大幅度縮小,導致全球海平面中數(global mean sea levels,GMSL)上升,在前面 3 種情況中,預期在整個 21 世紀將加速,海洋在這些情況下也會變得更酸,這是因為排放量增加使海洋吸收更多碳的緣故。有些系統將會永遠地被改變,持續的全球暖化將可能永久造成:

  • 海平面上升
  • 大冰原喪失
  • 永凍土的碳排出

情況 4——只顧國家利益,沒有同心協力

這個情況是,隨著全球氣候變遷惡化,國際的協調將受挫。各國沒有同心協力來解決問題,反而只顧國家利益,而以關於能源與糧食保障為主。

由於高度仰賴化石燃料來解決燃眉之急,導致溫室氣體排放穩定成長。到 2100 年前,二氧化碳排出幾近加倍,每年超過 800 億公噸,空氣汙染控制不力,加上非二氧化碳的排出量持續增加,導致地球暖化惡化。

溫度遽升。由於各國達不到氣候誓約,21 世紀的溫度可能上升 2° C,不到 10 年可能跨越 1.5° C 的門檻。

降雨和乾旱的區域擴大。在全球暖化超過 2° C 的情況(情況 4 和情況 5),全球平均降雨量將比 1995-2014 年間增加 2.6%。

降雨和乾旱的區域擴大。在全球暖化超過 2° C 的情況(情況 4 和情況 5),全球平均降雨量將比 1995-2014 年間增加 2.6%。圖/Pixabay

海洋改變。到本世紀末,全球海面溫度上升 2.2° C,上升的海洋溫度可能影響大西洋經向翻轉環流(Atlantic Meridional Overturning Circulation,AMOC),這是最大的洋流系統,如果 AMOC 停止將造成廣泛影響,例如季風轉變和歐洲與北美州的降雨減少,AMOC 可能永久停止。海洋溫度上升導致 GMSL 上升,主要是因為熱擴散,凡是升溫跨越 2° C標記的情況,就會提高南極大冰原崩解的可能,也造成 GMSL 在 2100 年前後上升至少 1 公尺,有些預測認為會超過 2 公尺。

如果 AMOC 停止將造成廣泛影響,例如季風轉變和歐洲與北美州的降雨減少,AMOC 可能永久停止。

情況 5——二氧化碳的年排放加倍

面對氣候緊急事件惡化下,化石燃料的開發和能源使用勢必更積極,導致溫室氣體排放大幅增加。2050 年以前,二氧化碳的年排放加倍,在本世紀前超過 1,200 億公噸。

再生能源技術的進步加上人們的接受度上升,使這情況不太可能發生。但是碳循環回饋可能影響大氣濃度,從而製造地球反應的循環而導致這種情況,此外基於全球地表溫度升溫在 10 年內預期將跨越 1.5° C,而短期的暖化現象比估計的還要嚴重,因此即使可能性較低也不容忽視。

在這情況中,溫度上升 1.5° C 被認為在近期內很可能發生,大約是 2027 年前後。幾十年內升溫可能來到 2° C,本世紀末之前無法想像的升溫 4.4° C 可能發生。人類從未曾生活在如此氣候狀況下。

這個情況與其他不同的,在於假設強度的空汙控制,以及預測中長期除了甲烷以外「臭氧前兆」的下降,預測甲烷將上升到 2070 年。

跟其他情況相同的是,較大程度的暖化,預期會擴大區域性暖化趨勢的差異。例如相較 1995 至 2014 年的溫度範圍,部分亞馬遜或其他熱帶陸地將升溫 8° C,其他熱帶陸地區域可能升溫 6° C。

降雨量急遽上升,在暖化程度較大的情況下,預期高低降雨量的差異將擴大,冰原將消失,海平面和溫度將上升,世界失去格陵蘭和南極最大冰原,將導致海平面上升與冰河消失。由於冰原的成長緩慢但融化快速,失去任何面積可能無法逆轉。

海洋吸收愈來愈多熱,變得愈來愈暖,於是水往外擴。海平面上升近 1 公尺可能影響居住在海岸區、島嶼以及容易遭到洪水肆虐的近 10 億人生計。

海平面上升近 1 公尺可能影響居住在海岸區、島嶼以及容易遭到洪水肆虐的近 10 億人生計。圖/Pixabay

海平面上升近 1 公尺

可能影響居住在海岸區、島嶼

以及容易遭到洪水肆虐的近 10 億人生計。

我們沒有丟掉任何東西,

只是把我們的問題變成別人的問題。

⸺賽門.西奈克(Simon Sinek),暢銷作家

上網搜尋,種一棵樹

安裝一個簡單的應用程式,

就可以在你每次上網搜尋時種一棵樹。

——本文摘自《圖解全球碳年鑑:一本揭露所有關於碳的真相,並即時改變之書》,2022 年 9 月,商業周刊,未經同意請勿轉載。