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地下水也會引發微地震?成功改寫地震理論的馬國鳳——《她們,好厲害》

PanSci_96
・2019/12/31 ・6518字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 499 ・六年級

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  • 文/楊泰興

1999 年 9 月 21 日凌晨 1 時 47 分,全台一陣劇烈搖晃,台灣的胸口在天搖地動中被撕裂;起源於中部車籠埔斷層錯動,芮氏規模 7.3 的地震,造成全台 2415 人死亡、29 人失蹤,上萬人受傷、5 萬多間房屋全倒,這是台灣戰後最嚴重的地震,史稱「九二一大地震」。

民眾憂心忡忡,不禁問:台灣為何會有這樣的巨震?何時還會再發生?這一連串問題,同樣讓世界地震專家高度關注,紛紛搶進研究。

在尋找這些攸關台灣民生、重大急迫答案的研究中,台灣並沒有缺席,而是做出了重大貢獻。其中,領軍的是一位不讓鬚眉的科學家──中央大學地球科學系教授馬國鳳。她是國際知名的地震學家,專門研究地震物理學,探討地震形成、破裂、結束的過程。

放下計算,用斷層鑽探驗證理論

2004 年,馬國鳳參與並主持「台灣車籠埔斷層深井鑽探計畫」,透過台、美、日、德四國學者跨國際合作研究,鑽取斷層帶的岩芯試樣,探究九二一大地震的成因和生成機制,並將研究結果成功發表在《自然》(Nature) 期刊上。

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馬國鳳曾進行國際合作研究,並將結果成功發表在《自然》(Nature) 期刊上。圖/jstor

幸運加上努力,他們取得了傲人的成績,對九二一地震的成因假設,透過取得的斷層岩芯均獲得驗證,詳細描繪出這場災難的全貌。

馬國鳳說:「這些理論以前只能透過數學物理計算來驗證,沒有人真正把那塊石頭拿出來看看是什麼樣子,而這次斷層鑽探,真正檢證了這些理論。」

這就好比愛因斯坦在 1905 年發表相對論後,沒有人可以確認對錯;直到 1919 年,英國愛丁頓爵士率領探險隊,發現在非洲觀測到日蝕光線的偏折角度,是牛頓理論預言偏折角的兩倍,這才證實了相對論,愛因斯坦旋即獲得諾貝爾獎。馬國鳳在地震理論界的學術貢獻,也許就如同當年驗證相對論的愛丁頓爵士。

以肉眼判讀,用微小訊號改寫地震理論

透過鑽取的岩芯內容,團隊發現到:「滑移帶的厚度」是了解地震能量的重要參數,而厚度則影響了能量的釋放。這是世界首次觀測到大型地震的斷層滑移帶的厚度,同時也成功量化出地震時的破碎能及熱能。

另外,「主要滑移帶」也看出了每一層紋路平穩類似,顯示地震的行為不斷重複,驗證了相似性質的地震會重複發生的假說。

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也就是說,九二一地震這樣形式的大地震,在車籠埔斷層地區將會再度發生。不過,令人鬆一口氣的是,雖然 12 公分厚的滑移帶至少滑過 33 次,代表發生過 33 次地震,但推估起來,大概要到四百年後才會有機會再發生。

跨國合作中的在地研究優勢,讓馬國鳳團隊搶占先機;她卓越的整合能力,讓四國團隊發揮最大戰力,迅速繳出亮眼成績。

2012 年,馬國鳳發表在《科學》(Science) 雜誌的文章,更是真功夫的理論突破,更證實她的成功沒有任何僥倖。

這第二篇登上一流期刊的論文,成功改寫了地震的基本理論,馬國鳳訓練出的博士生林彥宇,秉持著她要求的科學信念:「要看別人看不到的東西」,因而捨棄機器判讀訊號,長達一年時間裡,透過肉眼天天研讀放在車籠埔斷層的井下探測儀訊號,發現到長期存在著「只有 P 波(上下動),沒有 S 波(左右動,也可以理解成第二波)」的特殊訊號,訊號雖微小,但十分奇特。

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這種微小到一般學者會忽略、機器會濾去的訊號,在馬國鳳的眼裡卻看出不一樣的風景,成為她改寫地震理論的契機。

有些微小到一般學者會忽略、機器會濾去的訊號,在馬國鳳的眼裡卻看出不一樣的風景。圖/論文圖片

一般說來,地震形成的原因,包括:斷層錯動、火山活動、岩溶塌陷、隕石撞擊、地函物質相變化,以及地下核爆及其他人為因素,其中以斷層錯動為最主要的原因。但是,馬國鳳證實了一個新原因假說:「其實地下水水壓引發爆裂,也會引發微地震。」

這樣的假設,過去理論界也有很多,但都苦無證據。馬國鳳根據一年來的數據發現,這些極微小地震的震源,全都在車籠埔斷層面下方,大部分都位於深度 1300 至 1800 公尺處,那裡含有豐富的地下水,且具有高滲透性的桂竹林層(以砂岩與頁岩為主)。

馬國鳳推論,當年車籠埔斷層錯動時,巨大作用力把斷層面磨成極細的不透水斷層泥,造成地下水無法向上,只能繼續累積在下方,液壓不斷增加,最後將積水區周圍的岩石「瞬間撐裂」出 2 至 5 公分的裂縫(人造地震的特色是單一點引發,P 波遠大於 S 波,岩石爆裂也會造成類似 S 波甚微的效果),才引發了微地震。

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車籠埔斷層說明圖(點圖放大)。圖/經濟部中央地質調查所

這項有理有據的創新結果,成功改變了地震學的根本理論,成果發表在 2012 年 7 月 27 日的《科學》雜誌,該類型地震由馬國鳳命名為「均向地震」(Isotropic Events)。

難以想像的是,做出這些精彩學術研究的馬國鳳,另一個身分是兩個女兒的單親媽媽。不同於其他科學家常廢寢忘食,晚上還常流連實驗室長期抗戰,她的學生透露,老師下班時間一到一定準時回家,因為要做飯給兩個小孩吃。

科學家就是科學家,不分男女

什麼時間該做什麼事情,一切都要有效率、充分利用,這是馬國鳳的長處。儘管這樣拚命工作,也常「把自己逼到牆角,瀕臨崩潰」,反而激盪出驚人的爆發力,成就斐然。

馬國鳳曾於 2011 年榮獲台灣傑出女科學家獎。圖/取自書籍《她們,好厲害:台灣之光.18位女科學家改變世界

跟其他同年齡的女性比起來,五十二年次的馬國鳳,算早婚生子。中央大學地球物理系、台大碩士畢業後,申請到美國加州理工學院地球與行星科學系博士班,與當時先生聯袂出國唸博士時,接連生了兩個女兒,一邊照顧女兒,一邊完成學業。博士資格考時,還抱著女兒去參加口試達三小時,進場時只能把嬰孩交給同學抱著。

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資格考完後三個月,馬國鳳開始帶著女兒跑研討會,小孩才三、 四個月大。幸好主辦單位理解,讓她抱著小孩坐在最後排,小孩一哭,她就抱出去。輪到她報告時,小孩交給老美同學先抱著,每個經過的人都很疑惑,「為什麼一個老美抱一個華人小孩?」

從這裡就可以看出馬國鳳不服輸,打死不退的韌性。

不少留學生夫婦一旦生了小孩,做妻子的常放棄學業,以先生、子女為重。可是馬國鳳認為,好不容易進了這麼好的學校,應該堅持下去。這是頭一次,她把自己逼到牆角,戰鬥力大爆發,不但拿到博士,還是以四年半的驚人速度唸完。

「在職場上,我一直覺得並相信,科學家就是科學家,不分男女。但在家庭裡,世俗的期待還是男女有別的,沒有支援體系支持,女科學家還是相當辛苦,」馬國鳳娓娓道來箇中甘苦,她指出,二十五歲到三十五歲間,孩子小、研究生涯正是奮鬥期,是最艱難的時刻。

2006 年,當馬國鳳準備那篇重要的車籠埔斷層論文時,她同一時間身兼研究、行政(擔任系主任),加上家庭牽絆一併襲來,但她還是咬緊牙一一面對,設定目標,堅持到最後,她再度在置於死地之後,有了突出的學術表現。

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像「車籠埔鑽探計畫」這樣的大型跨國計畫,必須協調多國學者,沒有過人的溝通整合能力難以推動,而當年竟交給了資歷最淺的馬國鳳主導,當時她才四十歲。

切菜也切得很科學,受哥哥啟發的研究路

馬國鳳一方面慶幸前輩的愛護,給她機會,但她不好意思地說:「就拍板分配這麼做、那麼做,大概我是女生,大家都讓著我,事情就這麼成了,哈哈!」或許這就是所謂有領袖魅力 (charisma) 的特質吧。

沒錯,多跟馬國鳳相處一會兒,會發現她時不時有著陽光般的燦爛笑聲,她自稱是無可救藥的樂觀主義者,是那種巴不得把所有事情掏心掏肺說給人聽的老師,她的學生形容:「老師在一樓說話,二樓都聽得到。」馬國鳳就是這樣一個人,說起話來手舞足蹈,頭也跟著擺動,說到興奮處,自己先哈哈大笑;說到低微處,眼中也淚光閃閃,讓聽者完全被她感染。

馬國鳳是怎麼走入這個冷門卻又重要的領域呢?「大概受我哥哥的影響很大吧!」她的大哥好思敏學,是個學者型人物,她回憶:「哥哥唸中學時,在課堂上學到什麼東西,就會告訴我。比如他切菜,切著切著就問:國鳳,你知道為什麼這麼切會比較好切?有什麼物理現象,連倒杯水也會跟我解釋表面張力。」

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切菜也可以討論物理,生活處處是科學。圖/Giphy

大哥上國中時學到英文,也會教還在唸小學的馬國鳳,因此她提早接觸英文,也愛上英文;高中時,她猶豫要唸文組還是理組,大哥告訴她,理組轉文組相對容易,一槌定音,影響了她的一生。

受唸物理系的大哥影響,妹妹自此愛上數學與自然科學。想唸物理系,考大學選填志願,傻呼呼看到中央地球物理系有物理兩個字就填了,而且就考上了。完全沒有想到地球物理跟一般物理差距甚大。

「那個年代誰知道地球科學是什麼啊?」馬國鳳大咧咧地坦白,唸什麼也是緣分。大學聯考時,還沒考完最後一科物理,就自己鬆懈了,開起了慶功宴,「當時覺得好興奮,終於快考完了,只想著要把書全都燒了。」

「囂張」的結果,是最熱愛的物理考得最差,僅略高於低標。考完後,馬國鳳跟老師對答案,物理老師當場臉色鐵青,無比樂觀的她還安慰老師:「老師,考過就算了。」

既來之,則安之。在中央大學時,馬國鳳按部就班,該唸什麼就唸什麼,盡本分不蹺課,仍在班上維持前幾名。

直到大四修習地震學,一向喜歡數學、物理的馬國鳳,看到滿黑板的方程式,有些同學很吃力,她卻好像蜂兒看到花,開心得不得了,當老師在講台上說:「不好意思,寫了很多數學。」她還納悶:「教授幹嘛道歉?」

這門需要學習「波動方程式」、「破裂物理的力學」,結合了數學、物理還有地科知識的學問,讓馬國鳳完全入迷,從此決志要當一個地震學家。

為科學發現狂喜,為人生短暫執著

拿到博士後,馬國鳳已經成為一個對地震研究狂熱的科學家,九二一地震後回校召開地震研究成果記者會,馬國鳳當時只想著:這是重大的科學發現,跟我的研究符合。她陳述成果時喜形於色,下台後學生狐疑地問她:「老師,妳好像太興奮了?」

這時馬國鳳才驚覺,「對科學發現的狂喜」,讓自己忘記了這是場大災難,她也深自反省「地震學」這門災難科學的特殊性。做為「災難的獲利者」,她必須從地震成因的研究中,積極提出防災與減災的建言。

而這場地震,也讓馬國鳳首度震懾於造物者的巨大力量。在霧峰斷層的現場,她有著一次近乎「天啟」的奇特經驗。那天她看著大甲溪裡因地震板塊運動形成的大瀑布時,心中的驚詫讓她不停喃喃自語:「我相信板塊運動,我相信恐龍是會滅絕的!」

弔詭的是,對地震學家而言,「板塊運動」應該是近乎信仰、寫過 N 次的專有名詞。馬國鳳這時才體悟到,「知道跟相信,竟有如此的不同,」這時她才真的感覺到,地球是這麼動盪,人們覺得「不動」,是因為生命短暫。當時馬國鳳暗自下決心,人生短暫,必須做一些特別的東西。

體認到生命短暫,馬國鳳暗自下決心,人生短暫,必須做一些特別的東西。圖/取自書籍《她們,好厲害:台灣之光.18位女科學家改變世界

遇見科學界大師,學習「為科學而科學」

在學術這條路上,馬國鳳屢逢貴人。唸碩士時,她跟著中央研究院王錦華教授做研究,自此,有了第一個學術典範。她記得,王教授常對她說,做科學要想著:「我們可以為人類做什麼?」

申請博士班時,馬國鳳竟然申請到非常難申請的加州理工學院,當時台灣已經有十年沒有人進這所學校。馬國鳳說,收到入學許可時的情形,至今還歷歷在目。她形容:「當我知道要收我了,就從那個走廊頭一路跑到走廊尾,一直『啊──』這樣尖叫,衝到王老師辦公室報喜,說加州理工接受我了,探頭出來看的老師們也直呼不可置信!」

馬國鳳成為該系多年後第一個台灣學生。之後,台灣開始與世界頂尖的加州理工學院,在地震與地體構造研究上密切相連。

王錦華曾給馬國鳳許多第一流的文章閱讀,她從中認識了兩個大師的名字──加州理工學院的金森博雄 (Hiroo Kanamori) 與麻省理工學院 (MIT : Massachusetts Institute of Technology) 的安藝敬一 (Keiiti Aki),這兩位日裔學者,後來也成為她學術路上的貴人。

兩位大有來頭的教授,提攜馬國鳳不餘遺力;九二一大地震後,安藝曾訪台,晚餐時勉勵她:「國鳳,妳現在應該做的,就是把九二一地震所有的訊息整合,寫出妳非常重要的文章。」

「當時我說我會做,但到他過世的時候,我還沒有做完。我就覺得,他交代我的事情我還沒做完,他怎麼可以就過世了,」說到這,一直情緒高昂的馬國鳳突然靜默好一會兒。

在加州理工求學時,馬國鳳拜入另一位大師金森博雄門下,他學術成就斐然,現今地震學界通用測量地震大小的量度,就是他在 1977 年提出的;金森也是世界地震預警制度的重要推動者,日本為世界所稱道的預警制度,就由他奠基。

2005 年發生蘇門答臘大地震,引發大海嘯,讓金森十分懊悔,認為延誤了警告,是地震學家的失誤。因此,他開始研究如何在數分鐘內預警出規模九級的海嘯。這樣的努力讓後來日本三一一海嘯發生時,民眾儘快知道地震及海嘯的可能性而提前疏散。

2004 年蘇門答臘大地震直接影響的全部國家。圖/Wikimedia Commons

馬國鳳曾跟金森說,雖然三一一海嘯不幸造成一萬五千人死亡,但這要是發生在其他地方,死亡人數絕對超過。金森只遺憾地說:「我不喜歡聽到這種話,我們可以做更多。(We can do more.)」就是這種關懷社會的精神,深深影響著馬國鳳。「金森老師是我的人生導師 (mentor),我崇拜他!」她說。

金森曾建議馬國鳳,如果要對社會有更實質的貢獻,應該結合地震學與工程,對社群做出影響,這也成為馬國鳳現在努力的方向。

為了參與社會,少有學術第一線上的學者,像馬國鳳這麼勤於科普演講;用 Google 搜尋,你會發現她在全台包括北、中、南各地做地震教育演講的影片,遍及各高中、大學、活動中心。影片裡,她熱情洋溢地介紹豐富材料,每次到快結束時都焦慮地跟聽眾說:「我還有好多沒講完!」學生私下透露:「其實有的演講,車錢開支都比車馬費高。」

馬國鳳總結兩位大師對自己的影響:「他們不為功名、也不求名利,你會發現他們就是科學家,為科學而科學,就是這麼單純。」她說,他們不但科學研究非常先進,更與「應用」達到平衡,這也成為她追求的典範。

別停下腳步,下一步來研究地震的「稗官野史」吧!

有兩篇論文名列第一流的期刊《自然》與《科學》,馬國鳳自認對學術已有交代;現在手頭上最燙手的任務,是推動台灣地震模型計畫 (Taiwan Earthquake Model),目前已加入全球地震模型組織 (Global Earthquake Model) 這個聯合國世界地震組織的會員。推動這個計畫,需要國家科學委員會跟許多學者支持,處理很多行政事務,相當繁重。

「回到家時我常想,自己沒事找事做!孩子也大了,可以悠閒過生活了,幹嘛去提地震模型計畫啊?」馬國鳳苦笑。

但話鋒一轉,樂觀主義者馬國鳳又彷彿看到陽光,希望台灣走出去的使命感,深深影響了她,「台灣這方面的經驗,是值得全世界學習的。再者,我希望透過模型計畫,整合台灣地質、地震、工程設計;這些領域過去各自為政,但是現在能建立共識,這讓我很感動。」

說著說著,馬國鳳又拋出一個夢想:「我也希望可以做個有關地震的『稗官野史』。例如:1906 年的梅山地震,女性死亡比男性多,就是因為女性裹小腳,相關資料如果整理得齊全,也許能出書,哈哈!」講到高興處,笑容燦爛的馬國鳳又手舞足蹈起來。

看來,馬國鳳即便有一天沒在科研最前線,恐怕也沒有閒下來的時候。

台灣傑出女科學家獎設立於2008年,是台灣第一個專為表彰傑出女科學家、並鼓勵女性參與科學而成立的獎項,由台灣萊雅及吳健雄學術基金會共同主辦。



本文摘自《她們,好厲害:台灣之光.18位女科學家改變世界》,2013 年 12 月,遠見出版。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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地震之島的生存法則!921地震教育園區揭開台灣的防災祕密
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/20 ・4553字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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為什麼台灣會像坐在搖搖椅上,總是時不時地晃動?這個問題或許有些令人不安,但卻是我們生活在這片土地上的現實。根據氣象署統計,台灣每年有 40,000 次以上的地震,其中有感地震超過 1,000 次。2024年4月3日,花蓮的大地震發生後,台灣就經歷了超過 1,000 次餘震,這些數據被視覺化後形成的圖像,宛如台北101大樓般高聳穿雲,再次引發了全球對台灣地震頻繁性的關注。

地震發生後,許多外國媒體擔心半導體產業會受影響,但更讓他們稱奇的是,台灣竟然能在這麼大的地震之下,將傷害降到這麼低,並迅速恢復。不禁讓人想問,自從 25 年前的 921大地震以來,台灣經歷了哪些改變?哪些地方可能再發生大地震?如果只是遲早,我們該如何做好更萬全的準備?

要找到這些問題的答案,最合適的地點就在一座從地震遺跡中冒出的主題博物館:國立自然科學博物館的 921地震教育園區。

圖:跑道捕捉了地震的瞬間 / 圖片來源:劉志恆/青玥攝影

下一個大地震在哪、何時?先聽斷層說了什麼

1999年9月21日凌晨1點47分,台灣發生了一場規模7.3的大地震,震央在南投縣集集鎮,全台 5 萬棟房子遭震垮,罹難人數超過 2,400 人。其中,台中霧峰光復國中校區因車籠埔斷層通過,地面隆起2.6公尺,多棟校舍損毀。政府決定在此設立921地震教育園區,保留這段震撼人心的歷史,並作為防災教育的重要基地。園區內兩處地震遺跡依特性設置為「車籠埔斷層保存館」和「地震工程教育館」。

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車籠埔斷層保存館建於原操場位置,為了保存地表破裂及巨大抬升,所以整體設計不採用樑柱結構,而是由82根長12公尺、寬2.4公尺、重約10噸的預鑄預力混凝板組成,外觀為曲線造型,技術難度極高,屬國內外首見,並榮獲多項建築獎。而地震工程教育館保留了原光復國中受損校舍,讓民眾親眼見證地震的驚人破壞力,進一步強調建築結構與安全的重要性。毀損教室旁設有由園區與「國家地震工程研究中心」共同策劃的展示館,透過互動展示,讓參觀者親手操作,學習地震工程相關知識。

國立自然科學博物館地質學組研究員蔣正興博士表示,面積上,台灣是一個狹長的小島,卻擁有高達近4000公尺的山脈,彰顯了板塊激烈擠壓、地質活動極為活躍的背景。回顧過去一百年的地震歷史,從1906年的梅山地震、1935年的新竹-台中地震,到1999年的921大地震,都發生在台灣西部,與西部的活動斷層有密切關聯,震源位於淺層,加上人口密度較高,因此對台灣西部造成了嚴重的災情。

而台灣東部是板塊劇烈擠壓的區域,地震震源分佈更廣。與西部相比,雖然東部地震更頻繁,但由於人口密度相對較低,災情相對較少。此外,台灣東北部和外海也是地震多發區,尤其是菲律賓海板塊往北隱沒至歐亞板塊的隱沒地震帶,至沖繩海槽向北延伸,甚至可能影響到台北下方,發生直下型地震,這種地震因震源位於城市正下方,危害特別大,加上台北市房屋非常老舊,若發生直下型地震,災情將非常嚴重。

除了台北市,蔣正興博士指出在台灣西部,我們特別需要關注的就是彰化斷層的影響,該斷層曾於1848年發生巨大錯動。此外,我們也需要留意西南部的地震風險,如 1906 年的梅山地震。此兩條活動斷層距今皆已超過 100 年沒活動了。至於東部,因為存在眾多活動斷層,當然也需要持續注意。

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我們之所以擔心某些斷層,是因為這些區域可能已經累積了相當多的能量,一旦達到臨界點,就會釋放,進而引發地震。地質學家通常會沿著斷層挖掘,尋找過去地震的證據,如受構造擾動沉積物的變化,然後透過定年技術來確定地震發生的時間點,估算出斷層的地震週期,然而,這些數字的計算過程非常複雜,需要綜合大量數據。

挑戰在於,有些斷層的活動時間非常久遠,要找到活動證據並不容易。例如,1906年的梅山地震,即使不算久遠,但挖掘出相關斷層的具體位置仍然困難,更不用說那些數百年才活動一次的斷層,如台北的山腳斷層,因為上頭覆蓋了大量沉積物,要找到並研究這些斷層更加困難。

儘管我們很難預測哪個斷層會再次活動,我們仍然可以預先對這些構造做風險評估,從過往地震事件中找到應變之道。而 921 地震教育園區,就是那個可以發現應變之道的地方。

圖:北棟教室毀損區 / 圖片來源:劉志恆/青玥攝影

921 後的 25 年

在園區服務已 11 年的黃英哲擔任志工輔導員,常代表園區到各地進行地震防災宣導。他細數 921 之後,台灣進行的六大改革。制定災害防救法,取代了總統緊急命令。修訂了建築法規,推動斷層帶禁限建與傳統校舍建築改建。組建災難搜救隊伍,在面對未來災害時能更加自主應對。為保存文化資產,增設了歷史建築類別,確保具有保存價值的建築物得到妥善照料。

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最後,則是推行防災教育。黃英哲表示,除了在學校定期進行防災演練,提升防災意識外,更建立了921地震教育園區,不僅作為教育場所,也是跨部門合作的平台,例如與交通部氣象署、災害防救辦公室、教育部等單位合作,進行全面的防災教育。園區內保留了斷層線的舊址,讓遊客能夠直觀地了解地震的破壞力,最具可看性;然而除此之外,園區也是 921 地震相關文物和資料的重要儲存地,為未來的地震研究提供了寶貴的資源。

堪稱園區元老,在園區服務將近 19 年,主要負責日語解說工作的陳婉茹認為,園區最大的特色是保存了斷層造成的地景變化,如抬升的操場和毀壞的教室場景,讓造訪的每個人直觀地感受地震的威力,尤其是對於年輕的小朋友,即使他們沒有親身經歷過,也能透過這些真實的展示認識到地震帶來的危險與影響。

陳婉茹回憶,之前有爸媽帶著小學低年級的小朋友來參觀,原本小朋友並不認真聽講,到處跑來跑去,但當他看到隆起的操場,立刻大聲說這他在課本看過,後來便聚精會神地聽完 40 分鐘的解說。

圖:陳婉茹在第一線負責解說工作 / 圖片來源:921地震教育園區

除了每看必震撼的地景,園區也透過持續更新策展,邀請大家深入地震跟防災的各個面向。策展人黃惠瑛負責展示設計、活動規劃、教具設計等工作。她提到,去年推出的搜救犬特展和今年的「921震災啓示展」與她的個人經歷息息相關。921 大地震時的她還是一名台中女中的住宿生,當時她儘管驚恐,依舊背著腿軟的學姊下樓,讓她在策劃這些展覽時充滿了反思。

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在地震體驗平臺的設計中,黃惠瑛強調不僅要讓觀眾了解災害的破壞力,更希望觀眾能從中學到防災知識。她與設計師合作,一樓展示區採用了時光機的概念,運用輕鬆、童趣的風格,希望遊客保持積極心態。二樓的地震體驗平臺結合六軸震動臺和影片,讓遊客真實感受921地震的情境。她強調,這次展覽的目標是全民,設計上避免了血腥和悲傷的元素,旨在讓觀眾帶著正向的感受離開,並重視防災意識。

圖:地震體驗劇場 / 圖片來源:921地震教育園區

籌備今年展覽的最大挑戰是緊迫的時間。從五月開始,九月完成,為了迅速而有效地與設計師溝通,黃惠瑛使用了AI工具如ChatGPT與生成圖像工具,來加快與設計師溝通的過程。

圖:黃惠瑛與設計師於文件中討論設計/ 圖片來源:921地震教育園區

蔣正興博士說,當初學界建議在此設立地震教育園區,其中一位重要推手是法國地質學家安朔葉。他曾在台灣指導十位台灣博士生,這些博士後來成為地質研究的中堅力量。1999年921大地震後,安朔葉教授立刻趕到台灣,認為光復國中是全球研究斷層和地震的最佳觀察點,建議必須保存。為紀念園區今年成立20週年,在斷層館的展示更新中,便特別強調安朔葉的貢獻與當時的操場圖。

此外,作為 20 週年的相關活動,今年九月也將與日本野島斷層保存館簽署合作備忘錄(MOU),強化合作並展示台日合作歷史。另一重頭戲則是向日本兵庫縣人與自然博物館主任研究員加藤茂弘致贈感謝狀,感謝他不遺餘力,長期協助園區斷層保存館的剖面展品保存工作。

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右圖:法國巴黎居禮大學安朔葉教授。左圖:兵庫縣立人與自然博物館主任研究員加藤茂弘
/ 圖片來源:921地震教育園區

前事不忘,後事之師

盡力保存斷層跟受創校舍,只因不想再重蹈覆徹。蔣正興博士表示,921地震發生在車籠埔斷層,其錯動形式成為全球地質研究的典範,尤其是在研究斷層帶災害方面。統計數據顯示,距離車籠埔斷層約100公尺內,住在上盤的罹難率約為1%,而下盤則約為0.6%。這說明住在斷層附近,特別是上盤,是非常危險的。由於台灣主要是逆斷層活動,這一數據清楚告訴我們,在上盤區域建設居住區應特別小心。

2018年花蓮米崙斷層地震就是一個例證。

在921地震後,政府在斷層帶兩側劃設了「地質敏感區」。因為斷層活動週期較長,全球大部分地區難以測試劃設敏感區的有效性,但台灣不同,斷層活動十分頻繁。例如 1951 年,米崙斷層造成縱谷地震,規模達 7.3,僅隔 67 年後,在 2018 年再次發生花蓮地震,這在全球是罕見的,也因此 2016 年劃設的地質敏感區,在 2018 年的地震中便發現,的確更容易發生地表破裂與建築受損,驗證了地質敏感區劃設的有效性。

圖:黃英哲表示曾來園區參訪的兒童寄來的問候信,是他認真工作的動力 / 圖片來源:921地震教育園區

在過去的20年裡,921地震教育園區不僅見證了台灣在防災教育上的進步,也承載著無數來訪者的情感與記憶。每一處地震遺跡,每一項展示,都在默默提醒我們,那段傷痛歷史並未走遠。然而,我們對抗自然的力量,並非源自恐懼,而是源自對生命的尊重與守護。當你走進這座園區,感受那因地震而隆起的操場,或是走過曾經遭受重創的教室,你會發現,這不僅僅是歷史的展示,更是我們每一個人的責任與使命。

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來吧,今年九月,走進921地震教育園區,一起在這裡找尋對未來的啓示,為台灣的下一代共同築起一個更堅固、更安全的家園。

圖:今年九月,走進921地震教育園區 / 圖片來源:劉志恆/青玥攝影

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