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還當氣候變遷是謊言?二氧化碳濃度已跨過警戒線!——《氣候緊急時代來了》

天下雜誌出版_96
・2020/07/02 ・3048字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

  • 作者/大衛‧華勒斯—威爾斯 (David Wallace-Wells);譯者/張靖之

實際情況比你以為的還要糟,而且糟很多。

有人主張氣候變遷是個緩慢的過程,這是個美麗的謊言!就和氣候變遷不存在的論調一樣害人不淺,因為這個主張還造成了幾種錯覺,讓我們以為可以安心。這些錯覺包括

  • 全球暖化是在北極上演的事,離我們尚遠;
  • 只會影響海平面和海岸線,不是鋪天蓋地、每個地方和地球上所有生命都會被徹底改變的全面性危機;
  • 這是自然界災難,不是人類社會的災難,我們今天已經不再倚賴自然界存活,或者說已超越自然界,至少具備抵禦自然力量的能力,不可能無處可逃、毫無招架之力,更何況我們有雄厚財力可以抵禦暖化的破壞;
  • 燃燒化石燃料是維持經濟成長之必要,而伴隨經濟成長而來的科技進步可以拯救環境災難;
  • 在人類漫長的發展史上,絕對找得到同等規模的威脅,我們有信心克服挑戰⋯⋯

這些認知實在錯得離譜,就讓我們先從變遷的速度說起。

氣候變遷的速度有多快?

在我們正身歷其中的這次大滅絕之前,地球曾發生過五次大滅絕,每次都把生命的紀錄抹得幾乎一乾二淨,就像演化上的歸零重來。

冰層在幾個月之間快速融化。圖/giphy(NASA 製)

地球的種系發生樹像一顆肺,一下膨脹、一下塌縮,每隔一段時間重來一次:距今四億五千萬年前,有 86% 的物種滅絕;那之後的七千萬年,有 75% 的物種滅絕;再過一億年後,96% 的物種滅絕;再過五千萬年,80% 的物種滅絕;再過一億五千萬年,75% 的物種滅絕。

事實上,除了恐龍滅絕那一次,其他四次大滅絕都直接和溫室氣體導致的氣候變遷有關。最嚴重的一次發生在二億五千萬年前,一開始,地球因為大氣中二氧化碳濃度增加,溫度上升了攝氏 5 度,而氣溫上升又導致另一種溫室氣體甲烷大量排放,進一步加速暖化,最後地球上的生命消失殆盡。

現在,我們正以更快的速度排放二氧化碳到大氣中。根據大多數預測,現今的碳排速度至少是地球史上最嚴重大滅絕時期的 10 倍,也是人類史上工業化之前的 100 倍。

目前大氣中的二氧化碳濃度已升破 411ppm,比 1958 年首次觀測到的大氣二氧化碳濃度 316ppm 整整高出 30% 以上,也創下八十萬年來新高,甚至有研究指出,上次大氣中二氧化碳濃度和現在一樣高可能是一千五百萬年前,當時地球還沒有人類,海平面比現在高 30 公尺以上。

全球暖化警戒線失守

到了 2016 年,聯合國因氣候進入緊急狀態,終於簽署了巴黎協定。此時,地球的氣候系統已經走向崩壞,大氣的二氧化碳濃度跨過警戒線 400 ppm。這是多年來環境科學家在我們只顧往前衝的現代工業社會面前,拉起的最後一道防線,上面醒目的紅字寫著:禁止跨越。但我們卻繼續往前衝。

二氧化碳仍持續排放。圖/giphy

短短兩年後,2018 年 6 月的大氣碳濃度月平均升到 411 ppm,地球空氣中瀰漫著人類的罪孽,和二氧化碳一樣濃,只是我們選擇相信沒有聞到。

長久以來,科學家把比起工業化時代升溫攝氏 2 度,當作地球從宜居走向氣候大災難的臨界點。如今我們正邁向那個臨界點。科學家預估在 2100 年之前,地球溫度將上升超過攝氏 4 度。

根據一些預測,這表示整個非洲、澳洲和美國,加上巴塔哥尼亞以北的南美洲地區,以及西伯利亞以南的亞洲地區,都會因為高溫、沙漠化和淹水變得不再適合居住。其實,不管是這些地區,還是其他許多地區,環境都會變得十分惡劣。

這就是我們正在前進的道路,也是人類未來的底線。假如地球是在一代人的有生之年被帶到了氣候災難的邊緣,那麼要力挽狂瀾,也要靠一代人來扛起責任。你我對這一代人的有生之年也不陌生,那就是我們自己的有生之年。

人類準備進入「地獄世紀」?

大崩壞的臨界點是升溫 2 度,最近幾項研究結果都顯示,就算我們即刻停止排放二氧化碳,地球仍會在本世紀末達到這個升溫幅度。

不用下地獄也可能體會到下油鍋的熱了 QAQ 圖/giphy

有些研究全球暖化的專家,把接下來的一百年稱為「地獄世紀」。氣候變遷發生得很快,快到我們來不及發現和承認,但其影響也極深遠,遠遠超乎我們能夠想像的。

特別令人擔心的是,最近一項針對地球遠古歷史的研究顯示,目前氣候模型針對 2100 年地球升溫幅度的預測,可能低估了一大半。換句話說,最終的升溫幅度可能比聯合國 IPCC 的預測值高,就算真能如期達到巴黎協定的減排目標,我們仍然要面對 4 度的升溫,這代表撒哈拉沙漠會經常下雨而變得一片蔥綠,熱帶森林則變成野火肆虐的乾草原。

近期一份研究報告中,學者也認為暖化幅度會比原來預期的更劇烈。就算大幅減排,地球溫度仍會上升 4 到 5 度,整個地球的居住環境都將變得非常險惡,學者形容為「溫室地球」。

不過就升溫幾度,對人類真會有影響?

升高的溫度,手指頭都數得出來,真的有這麼嚴重嗎?圖/giphy

不管是 1 度、2 度、4 度、5 度,這些數字聽起來好像都差不多,讓人很容易忽略之間的差別。畢竟人類的經驗和記憶裡,沒有類似的參考時點,讓我們知道該如何去看待這些臨界點。但就如同世界大戰或癌症復發,你一次都不希望它發生。

升溫 2 度:

  • 冰層就開始崩解,面臨水資源缺乏的人口將多出 4 億。
  • 赤道上的主要城市變得無法住人,即使是接近赤道、緯度較高的地方,每年夏天的熱浪也會導致成千上萬人死亡。
  • 印度的極端熱浪次數會是現在的 32 倍,每次持續時間是目前的 5 倍,波及人數是 93 倍。這還是對未來最好的預測狀況。

升溫 3 度:

  • 南歐會處於永久乾旱,中美洲的旱季會增加 19 個月、加勒比海地區增加 21 個月,北非地區更增加 60 個月,也就是足足五年之久。
  • 每年野火成災的地區,在地中海將是現在的兩倍,美國則是 6 倍以上。

升溫 4 度:

  • 登革熱病例光是在拉丁美洲地區每年就會增加 800 萬例;
  • 全球每年都會發生幾近糧荒的危機,因過熱致死的案例也將增加 9%。
  • 河水暴漲造成的損害,在孟加拉是現在的 30 倍、印度是 20 倍,在英國最糟糕的情況下甚至到 60 倍。
  • 在某些地區,會同時遭遇熱浪、野火、暴洪、颶風、乾旱、海平面上升等六種氣候災難,全球損失可能超過 600 兆美元(目前全球財富總額的兩倍以上),各種衝突和戰爭將更頻繁。

地球正在變得「不宜居」

如果把時間跨度拉更長來看,結果可能更令人絕望:宜居的那一半地球環境愈來愈惡化,人類的時代步入尾聲。

人類在地球上毀滅的場景已經被我們召喚出來,我們應該面對這個問題!圖/giphy

除非一連串錯誤選擇和各種霉運湊在一起,地球應該不至於在我們的有生之年變得不宜居,但卻是我們讓這個惡夢出現在未來的可能之中。這一點大概是近代社會最重要的史實和文化特性,未來的歷史學家會以此檢視與定義我們,這也是我們希望上一代人有多一點遠見去處理的問題。

不管我們怎麼防止氣候繼續惡化下去,無論我們如何積極作為,減少暖化的損害,都無法改變人類在地球上毀滅的場景已經被我們召喚出來的事實。我們如今已夠接近,可以清楚看見將會是怎樣一幅情景,也知道我們的後代子孫會如何受罪。

事實上,只要願意正視的人,就會發現這場景已經近得讓我們開始感受到它的威力了。

——本文摘自《氣候緊急時代來了》,2020 年 4 月,天下雜誌

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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

小心啊,打雷囉,下雨收衣服啊!

氣象報告說好是晴天的,怎麼一踏出門就開始下雨了?

昨天都說要直撲的颱風,怎麼又彎出去了?

多麼希望天氣預報能做到百分之百正確,只要出門前問一下手機,就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨,是幾點幾分在哪裡?又或是最重要的,颱風到底會不會來?

但你知道,現在的氣象預報,已經動用全球最強的超級電腦們了嗎?既然如此,我們現在的氣象預報能力到底有多準?我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象?

天氣預報有多困難?

雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢?

目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析,對西太平洋颱風的 24 小時預測,誤差平均值約 50 英哩,也就是一天內的路徑誤差,大約是 80 公里。其他國家的氣象局,24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢?根據中央氣象局到 2010 年的統計,誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測,沒有落後其他先進單位。

現在只要打開手機隨便開個 APP,就能問到今天的天氣概況,甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代,要預測天氣根本可以不可能(諸葛孔明:哪泥?)。

近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年,那個只能靠人工觀測的年代,英國氣象學家為了保護漁民出海的安危,利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察,並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後,卻因為有時預報不準,預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力,最後甚至鬱鬱離世。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

在電腦還在用打洞卡進行運算的年代,一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣,甚至判斷颱風動向,得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代,我們可以看到氣象局在進行預測時,會拿著一個圓盤,依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值,進行專家分析。

當時全球的氣象系統,則是透過全球約一千個氣象站,共同在 UTC 時間(舊稱格林威治時間)的零零時施放高空探測氣球,透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料,用以分析。關於氣象氣球,我們之前也介紹過,歡迎看看這集喔。

也就是說,以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗,來預測颱風的動向,但是,大氣系統極其複雜,先不說大氣系統受到擾動就會有所變化,行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響,都會造成預測上的失準,更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源,是非常巨大的。

那麼,有了現代電腦科技加持的我們,又距離全知還有多遠呢?是不是只要有夠強的超級電腦,我們就能無所不知呢?

有了電腦科技加持,我們的預報更準了嗎?

當然,有更強的電腦,我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算,卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦,也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬,會先給一個初始值,像是溫度、壓力、初始風場等等,接著就讓這個數學模型開始跑。

接著我們會得到一個答案,這還不是我們真正要的解,而是一種逼近真實的解,我們還必須告訴模型,我容許的誤差值是多少。什麼意思呢?因為複雜模型算出來的數值不會是整數,而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等,端看我們的電腦能處理到多少位,以及我們想算多快。時間久了,誤差的累積也越多,預測就有可能失準。沒錯,這就是著名的蝴蝶效應,美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀,會不會在德州造成了龍捲風?」就是在講這件事。

回到颱風預報,大家有沒有發現,我們看到的颱風路徑圖,颱風的圈怎麼一定會越變越大,難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎?

輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

其實那不是颱風的暴風圈大小,而是颱風的路徑預測範圍,也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖,​是未來 1 至 3 天的颱風可能位置,颱風中心可能走的區域​顯示為潛勢圖中的紅圈,機率為 70%,所以圈圈越大,代表不確定性越大。​

1990 年後,中央氣象局開始使用高速電腦,並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算,利用系集式方法,藉由不同的物理模式或參數改變,模擬出如同「蝴蝶效應」的結果,運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後,誤差累積也更多,行進路徑的可能性當然也會越廣。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候!

大氣模擬不是只要有電腦就能做,其背後的物理複雜度,也是一大考驗。因此,發展與地球物理相關的研究變得非常重要。

2021 年的諾貝爾物理學獎,就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式,在這六十年間,從一個沒考慮地表植物的簡單模型,經各家發展,變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等,增強了氣候氣象模型的真實性。

2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

當然,越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度,需要更強大的超級電腦,還有更精準的觀測數據,才能預測接下來半日至五日的氣象情況。

世界上前百大的超級電腦,都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦,才能做出每日預測。那麼,除了等待更加強大的超級電腦問世,我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢?

天氣預報到底要怎樣才能做得準?

有了電腦,人類可以紀錄一切得到的數據;有了衛星,人類則可以觀察整個地球,對地球科學領域的人來說,可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差,利用數學方法將觀測到的單點資料,乃至衛星資料,融合至一整個數值模型之中,將各種資料加以比對,進一步提升精準度,這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」,做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測,除了用上最強的電腦,也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外,歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF),或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA),也都早在使用這些技術。

臺灣這幾年升空的福衛系列衛星,和將要升空的獵風者等氣象衛星,也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料,藉由「資料同化」來協助模擬,達到更精準的預測分析。

如果想要進一步提升預報準度呢?不用擔心,我們還有好幾個招式。

人海戰術!用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

首先,如果覺得一個模型不夠準,那就來 100 個吧!這是什麼意思?當我們只用一種物理模型來做預測時,我們總是會追求「準」,這種「準確」模型做的模擬預測,稱為「決定性模擬」,需要的是精確的參數、公式,與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣,雖然值得追求,但你可能會先變成控制狂,而且失敗機率極高。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

不如換個角度,改做「概率性模擬」,利用系集模擬,模擬出一大堆可能的交往對象,啊不對,是天氣模型,再根據一定數量的模擬結果,我們就可以統計出一個概率,來分析颱風路徑或是降雨機率,讓成功配對成功預測的機率更高。

製造一個虛擬地球模擬氣象?

再來,在物理層面上,目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬,簡單來說,就是造出一個數位虛擬地球,來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等,前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離,為什麼 1 公里叫做超高解析度?

因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位,在這樣的解析度下,科學家相信,可以減少數值模型中被簡化的地方,產生更真實的模擬結果。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量?交給電腦科學家!

當然,這樣的計算非常挑戰,除了需要大量的電腦資源,還需要有穩定的超級電腦,以及幾個 Petabyte,也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。

不用為了天氣捐贈你的 D 槽,就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報,卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助,任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔!

結語

這一切的挑戰,是為了追求更精確的計算結果,也是為了推估大魔王:氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年,甚至百年後的氣候狀態,氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。

一百年來,氣候氣象預測已從專家推估,變成了利用龐大電腦系統,耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算,都是為了減少人類的經濟與生命損失。

對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣,人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水,帶走了數十條人命,但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF,當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率,甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。

我們期待我們對氣候了解和應對的速度,能追上氣候變遷的腳步,也由衷希望,有更多人才投入地球科學領域,幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。

也想問問大家,你覺得目前的氣象預報表現得如何?你覺得它夠準嗎?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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氣候變遷會讓世界變得又熱又病嗎?暖化之下的寄生關係可不簡單
阿咏_96
・2023/05/15 ・3188字 ・閱讀時間約 6 分鐘

近年來,氣候變遷已經變成一個眾所皆知的熱門話題,不僅影響著我們身處的自然環境,以及人類生活,也對生物的繁殖、生長、分布等造成衝擊。不過,今天我們沒有要討論海平面上升、極端天氣等這些巨觀環境的改變,而是要來談談或許你我體內都有的——寄生蟲。

提到寄生蟲,大家比較熟悉的或許是蟯蟲、蛔蟲等,有機會寄生於人類體內的寄生蟲,而自然中許多物種之間也有寄生關係,但這與氣候變遷有什麼關係呢?

有許多研究顯示,氣溫升高會導致寄生蟲爆發事件增加,也有些研究說寄生蟲在高溫下的表現比宿主好,因此暖化可能會造成相關疾病越來越嚴峻,後來也衍生出「地球越溫暖,流行病越多」的假說。

地球越溫暖,流行病越多」的假說近來相當盛行。圖/envatoelements

寄生不是哩想ㄟ那麼簡單

俗話說:魔鬼藏在細節裡。腹肌藏在脂肪裡。

如同在生物課本裡學過的,寄生關係是生物間的交互作用,一種生物寄居在另一種生物的體表或體內,獲取營養得以生存、繁殖,所以也並非只有寄生蟲的事,和宿主的生理也有很大關係。找到溫度升高會影響寄生過程的哪些步驟,以及背後的機制怎麼運作,是了解氣候變遷對寄生關係影響的關鍵。

近期發表在英國皇家學會《自然科學會報》(Philosophical Transactions of the Royal Society B)的一項新研究就發現,溫度能夠調節寄生真菌在宿主水蚤體內的感染機制。

這個研究由臺灣大學氣候變遷與永續發展學程助理教授孫烜駿與美國密西根大學研究團隊合作,利用暖化實驗觀察水蚤和真菌之間的寄生關係。

他們將一種水蚤 Daphnia dentifera 作為實驗物種,水蚤平常吃藻類等浮游植物,然後也會被更大的捕食者吃掉,因此水蚤在淡水食物網中扮演著重要角色。而今天的另一個主角 —— 寄生真菌 Metschnikowia bicuspidata ,則是一種會感染多種水蚤的酵母菌。

那水蚤是怎麼被感染的呢?

宿主與寄生真菌之間的攻防戰

水蚤在濾食水中浮游植物時,寄生真菌的孢子可能會一起被牠吃進去,這時感染過程就開始了(水蚤表示:窩⋯⋯窩不知道QQ)首先,寄生真菌的針狀孢子需要先刺穿水蚤的腸道上皮細胞,才能進到體腔內開始發育、繁殖,感染初期有些水蚤還可能痊癒,否則就會進到最終感染階段,一旦水蚤體腔內充滿寄生真菌的孢子或孢子囊,便不可能康復,最終走向死亡,之後下一代孢子釋放回環境中,再被新宿主吃掉,完成感染週期。

寄生真菌在水蚤中的感染過程。生真菌的針狀孢子會先刺穿水蚤的腸道上皮細胞。圖/英國皇家學會《自然科學會報》

也不是所有被吃進去的孢子都能夠成功感染宿主,必須要經過重重關卡,畢竟水蚤也不是吃素的(好啦水蚤真的吃素沒錯 XD)

而兩道最重要的關卡就是「物理屏障」與「細胞免疫」。

物理屏障是一種常見的防禦形式,例如我們的皮膚和植物的角質層,在水蚤與寄生真菌的感染過程裡,腸道上皮細胞就是抵抗孢子進入體腔的物理屏障,像是一道能夠抵抗外來敵人的城牆。

但如果孢子還是順利進到水蚤的體腔內,細胞免疫就像一支軍隊,免疫細胞士兵們會聚集到被感染的部位,開啟防禦模式,共同抵禦外敵,也就是前面提到的,有些剛被感染的水蚤有機會康復的原因。

健康的 Daphnia dentifera 水蚤(左圖)與被寄生真菌 Metschnikowia bicuspidata 感染的水蚤(右圖)。圖/國立台灣大學

暖化之下,寄生關係會怎麼樣

研究團隊想知道:溫度對物裡屏障和細胞免疫的影響,以及會不會影響最終感染的機率。

因此他們把水蚤放到 20°C 和 24°C 下的環境飼養,為甚麼是這兩個溫度呢?

根據先前研究,20°C 是適合水蚤生長繁殖的溫度,而 24°C 則是來自 2100 年氣候變遷預測下的平均溫度變化,自西元 1985 年起,夏季的湖面溫度以每十年 0.34°C 攀升,到本世紀末預計上升 4°C。

並將不同溫度下飼養的水蚤,分別放入有寄生真菌和沒有寄生真菌的環境,總共四種環境條件的組別。

  1. 實驗組:24°C,沒有寄生真菌
  2. 實驗組:24°C,有寄生真菌
  3. 控制組:20°C,沒有寄生真菌
  4. 控制組:20°C,有寄生真菌

接著,為了知道感染初期的情形,針對有寄生真菌的組別,研究團隊在放入真菌 24 小時後,用複式顯微鏡觀察,檢查水蚤腸道和體腔內是否有孢子,以及孢子的數量。

那要怎麼知道物理屏障和細胞免疫的防禦效果呢?

如同前段提過的,我們將作為物理屏障的腸道上皮細胞想像成城牆,免疫細胞想像成軍隊,而寄生真菌的孢子是試圖入侵的外敵

腸道的防禦力便是用「後來在體腔內的孢子數」與「所有試圖刺穿腸道上皮的孢子數」相除;也就是「進到城牆內的敵人數」除以「所有一開始來城牆外攻擊的敵人數量」。(編按:每一百個攻擊城牆的敵人,會有多少人突破城牆的防禦進到牆內)

除此之外,團隊也觀察在不同溫度下水蚤腸壁上皮的厚度,畢竟城牆的厚度可能是防禦的關鍵。

而細胞免疫則是以「前來支援的免疫細胞數」除以「體腔內的孢子數」計算,可以想像成一個敵人需要幾個士兵一起抵抗

除了兩道關卡的抵禦能力外,為了解水蚤的健康狀態,研究團隊紀錄牠們在感染後的死亡率和繁殖力。

溫度影響的不只是寄生關係

實驗結果發現,較溫暖環境下的水蚤腸壁上皮細胞比控制組厚,但腸壁是越厚越好嗎?

另一個結果顯示,其實較厚和較薄的腸壁上皮細胞,比較能抵抗寄生孢子的攻擊,反而是有中等腸道厚度的水蚤防禦孢子進入體腔的能力較弱。

而關於細胞免疫,則發現隨著成功進入體腔的孢子數量增加,附著在孢子上的免疫細胞總數也跟著增加,但在較溫暖環境下飼養的水蚤召集來的免疫細胞,比控制環境下來得少。也就是說,越多敵人入侵,軍隊會募集越多士兵來共同對抗,但在溫暖環境下召來的士兵較少

那物理屏障和細胞免疫之間有什麼關係呢?

在 20°C 下,腸道上皮細胞越厚,每個寄生孢子所需要的免疫細胞數就越少,這似乎蠻容易理解的,若城牆越厚,軍隊火力就不需要太強,反之亦然。

但在 24°C 卻看不到同樣的趨勢,我們知道的只有在溫暖環境下,同樣腸道厚度免疫細胞仍比控制組少。

最後,不論是繁殖力還是存活率,都是在溫暖環境下被感染的水蚤敬陪末座。

從這個研究,我們可以得知,溫度上升不僅會改變宿主的物理屏障,也會影響細胞免疫,進而改變寄生真菌對水蚤的感染結果。在更了解溫度影響寄生關係中的哪些關鍵特徵和結果後,便能預測在暖化環境中,宿主與寄生蟲之間的交互作用,以及所導致的後果。

參考文獻

  1. Sun, S. J., Dziuba, M. K., Jaye, R. N., & Duffy, M. A. (2023). Temperature modifies trait-mediated infection outcomes in a Daphnia–fungal parasite system. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 378(1873), 20220009.
  2. Rohr, J. R., & Cohen, J. M. (2020). Understanding how temperature shifts could impact infectious disease. PLoS biology, 18(11), e3000938.
  3. Harvell, C. D., Mitchell, C. E., Ward, J. R., Altizer, S., Dobson, A. P., Ostfeld, R. S., & Samuel, M. D. (2002). Climate warming and disease risks for terrestrial and marine biota. Science, 296(5576), 2158-2162.
  4. Miner, B. E., De Meester, L., Pfrender, M. E., Lampert, W., & Hairston Jr, N. G. (2012). Linking genes to communities and ecosystems: Daphnia as an ecogenomic model. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 279(1735), 1873-1882.
  5. Ozersky, T., Nakov, T., Hampton, S. E., Rodenhouse, N. L., Woo, K. H., Shchapov, K., … & Moore, M. V. (2020). Hot and sick? Impacts of warming and a parasite on the dominant zooplankter of Lake Baikal. Limnology and Oceanography, 65(11), 2772-2786.
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風調雨順的地區,受災風險比較大?——印度農村的經濟學課
研之有物│中央研究院_96
・2023/04/15 ・4114字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/呂慧穎
  • 責任編輯/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

每到颱風天或寒流來襲,農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下,農民需承擔的受災風險加劇!我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區,但該處的受災風險真的比較小嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員,以世界糧食出口大國印度作為研究田野,剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村,以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌!

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員,專長為環境經濟學、行為經濟學、發展經濟學。圖/莊雅婷

聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》(Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability),當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線,世界各地將面臨多重氣候災害,導致自然環境難以修復的局面。

在第 27 屆聯合國氣候變遷大會(COP27)中,多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標,聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力,透過跨領域的資訊共享與合作,建立環境、經濟、社會等各面向韌性。

在各類生產者中,看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成,農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲,並影響民生經濟。因此,了解氣候變遷對農民的影響,有助及早研擬因應對策。

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法,選擇印度作為實證區域,研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響,從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

印度農民接受莊雅婷訪談,分享面對降雨衝擊時有何生計調整策略。圖/莊雅婷

農業收益的重要指標

印度是世界糧食出口大國,廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌,再加上各省份的風俗民情各異,塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色,有利降低研究取樣上的偏差。

此外,印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查,對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。

莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據,以及美國德拉瓦大學(University of Delaware)氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據,並請益農業氣候科學家後得知:

6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨(雨季)是影響印度農作收成的關鍵時期,而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

經統計 1970、1981、1998 年印度農業普查數據,繪製之印度季風降雨(雨季)情形分布圖,雨季的平均降雨量為 823 毫米,廣大的國土包含不同的天氣型態。圖/研之有物(資料來源|莊雅婷)

其中,美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是,能透過經緯度比對地理區位及空間資料,運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值,來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。

此外,為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性,排除與其他變因的交互影響,研究中設定的固定變因包括:家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等;環境固定變因則包括:種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。

藉由上述變因設定,控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因,降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

降雨量如何影響農民

印度研究人員進駐網路不發達的農村後,以土法煉鋼方式測量年降雨量。其中一處農村的年降雨量(1986-1995、2001-2009)最少 248.4 毫米、最多 981 毫米,落差之大不但影響農業收入,也連帶影響農民的生計策略。圖/莊雅婷

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境,令人好奇的是,對比長年風調雨順的地區,哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅?

莊雅婷發現,與以往研究結果類似之處在於,降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響,而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊(rainfall shock)。

然而,在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現:

歷史降雨量變化較小的地區,雖有氣候穩定優勢,一旦降雨驟變,農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區!

莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模,將農民分成:有自耕地的大農、中農、小農,以及無自耕地的農民,並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。

大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源,例如能建置完善的儲水灌溉系統,因而農業收入雖受到降雨衝擊,但下降程度不大。

小農在一般情況下,靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活,但相對缺乏其他替代收入,一旦面臨降雨衝擊,收入反而下降最多。

無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農,在農作收入較不穩定的情況下,已習慣兼差非農業工作貼補家用,比方投入村莊附近的建築營造工作。因此,在面對降雨衝擊時,較能迅速調整工作型態,收入下降程度比小農低。

4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。圖/研之有物

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區,但莊雅婷的研究指出:

過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區,反而容易受到氣候變遷的影響,其弱點在於農民缺乏應變經驗,難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。

至於歷史降雨量變化較大的地區,多數農民已藉由代代相傳的生活經驗,建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈,降低氣候不佳對收入的影響。

該研究點出過往農業政策忽略之處,提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中,應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響,引導農民保有居安思危的觀念,及早研擬因應氣候變遷的對策。

現地訪談找真相

莊雅婷不僅從事歷史數據的量化分析,更實際前往田野訪談印度農民、收集第一手資料。圖/莊雅婷

大膽假設、小心求證,向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時,也輔以工作坊、現地訪談等方法,過程中不僅獲得許多設立假說的靈感,更能得到深入剖析社會現象的觀點。

在印度進行田野調查時,恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查,兩方同時觀察到:當時年不佳時,大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。

印度研究團隊認為,這是大農地主趁機剝削受雇農民,但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。

原來這是地區社群的互助默契,大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會,受雇農民也願意在農作欠收時降低工資,彼此相互體諒、一起度小月。

如何不帶偏見探討現象背後的成因,是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

走進田野的經濟學家

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員。圖/研之有物

在偌大的經濟學領域中,莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力,藉由分析個人和群體的經濟行為後,能將統計數據回饋到政策執行面上,有助改善環境和社會管理方式。

「經世致用」是經濟學有趣迷人之處,更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情!

回憶起與印度的不解之緣,源自在印度工作半年多期間,接觸到發展中國家的實際狀況,親眼見到當地貧富差距之大,讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。

就讀碩士班期間,在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時,更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員,此舉讓她深受震撼!「我總會自問:我的研究能為當地人帶來什麼幫助?」

因著生命中的種種機緣,莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上,隻身前往東南亞多國農村進行研究,這不僅要抱持不怕困難的勇氣,更培養出因地制宜的反應力。

要在人生地不熟的異國做研究並不容易,需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係,再經由他們連結在地人脈,讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。

莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯,只因得知有遠自臺灣來的朋友,想要傾聽這群無名小農的故事。

一路走來並非總是一帆風順,但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意,使她面對各種艱難挑戰時,得以發揮超強耐力,更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。

2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯(William D. Nordhaus)、紐約大學經濟學教授羅默(Paul Romer)以總體經濟學模型,找出氣候變遷與經濟成長的關係,同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前,誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。

這讓莊雅婷相信,在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安,重要的是堅持自己的初衷,盡心耕耘終能有所收穫!

隻身前往印度田調並不容易,莊雅婷憑著對研究的熱情、當地人的支持,從中獲得許多設立假說、剖析社會現象的觀點。圖為拜訪印度當地女性存錢互助會,訪問微型貸款相關政策。圖/莊雅婷

延伸閱讀

  1. 莊雅婷老師個人網站
  2. Yating Chuang (2019). “Climate Variability, Rainfall Shocks, and Farmers’ Income Diversification in India”. Economics Letters, 174: 55-61.
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