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102秒內火速發佈!臺灣第一個地震速報系統的誕生──《地震:火環帶上的臺灣》

春山出版
・2019/11/21 ・1654字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 601 ・九年級

  • 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。

圖/GIPHY

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。

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本土 B 計畫勝出

圖/pixabay

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。

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與時間賽跑的地震預警。圖/GIPHY

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

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春山出版
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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!