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沒有颱風的七月!颱風為何銷聲匿跡?——《科學月刊》

科學月刊_96
・2020/09/11 ・1882字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

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〈本文選自《科學月刊》2020年9月號〉

  • 賈新興/臺灣大學大氣科學系博士,前中央氣象局長期預報課課長,現職為天氣風險管理公司總監。

夏季是颱風出現的季節,往年的 7 月平均會有 3~4 個颱風生成。但今(2020)年 7 月卻罕見地無颱風生成,主要原因是季風槽受太平洋高壓,以及較大的垂直風切所導致。

夏天是颱風的好發季節。圖:Pexels

颱風消失了?生成條件大盤點

每年的 7 月是颱風開始活躍的月份,平均而言,7 月都有 3~4 個颱風生成,從 1951 年以來的颱風生成資料顯示,歷年 7 月最少都有 1 個颱風生成,最多則有 8 個颱風生成,分別是 1971 年 7 月和 2017 年 7 月。

然而今年的 7 月,整個西北太平洋海域卻靜悄悄的,沒有半個颱風生成,到底是發生了什麼事,讓 7 月颱風銷聲匿跡了呢?就讓我們一一檢視颱風生成的條件。

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生成條件一:溫暖的洋面

颱風生成在海面上,廣大的洋面能提供足夠水氣,當水氣蒸發釋放潛熱時,就可以讓颱風有足夠的能量成長。

一般來說,當海水溫度超過 26°C 時,才會產生足夠的水氣。而西北太平洋地區,每月氣候平均的海溫都在 27°C 以上,其中 2 月的平均海水溫度也有 27°C(圖一)。

圖為東經120度~160度,與北緯5度~20度之間的區域,即西北太平洋區域平均每月海溫值。通常海水溫度高於26℃時可以產生足夠的水氣,而往年7月的平均海溫都超過27℃,是颱風形成的重要條件之一。

因此,西北太平洋溫暖的海域,時時刻刻都有足夠的水氣提供颱風生成所需的能量。從西北太平洋區域今年 7 月平均的海水溫度分布圖發現,整個西北太平洋的海溫至少都超過 29°C(圖二)。

溫暖的洋面,雖然提供了足夠的能量,但為什麼颱風仍舊長不出來呢?讓我們再檢視其它颱風生成的動力條件!

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條件二:活躍的季風槽

颱風是個逆時針旋轉的低壓中心。夏季時,當北半球的西南季風,和太平洋高壓所帶來的東風或東北風相遇,兩者所造成的輻合作用,會使低氣壓的漩渦繼續加深,讓風速增強。

當低氣壓的近地面最大風速到達或超過每小時 62 公里或每秒 17.2 公尺時,我們就將它稱為颱風。這個伴隨西南季風和太平洋高壓南側的東風或東北風相遇的地方,通常稱作季風槽,或是俗稱颱風生長的故鄉。

從 7 月大氣低空風場的氣候平均圖,可以看到西南季風和太平洋高壓南側的東風形成的季風槽,從東經 120 度往東南方向延伸至東經 160 度。比較今年 7 月的大氣低空風場(圖三)可以發現,整個季風槽不見了,原來應該是季風槽所在的區域,一整個都被太平洋高壓的東風所佔據了。

而太平洋高壓是個穩定且下沉的空氣,但颱風是個垂直發展的低氣壓,因此,偏強的太平洋高壓讓今年的西南季風無法深入至西北太平洋區域,剷平了颱風的家,也就讓颱風長不起來了。

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條件三:垂直風切不能太大

另外,颱風垂直發展的高度至少可以達到對流層頂的高度,因此當高空風和低空風的風向差異太大時,也就是一般我們所說的垂直風切太大時,就無法讓水氣凝結所釋放出的潛熱更有效地提供颱風發展,造成颱風的垂直發展不好,颱風就不容易生成。

根據7月氣候上的垂直風切分布顯示,在西北太平洋區域的風切平均介於 -10~5之間。但今年 7 月的垂直風切,則介於 -10~10 之間,明顯比氣候平均值高,因此不利於颱風的垂直發展。

都是高壓和垂直風切惹的禍!

從以上颱風的生成條件來看,今年 7 月雖然有足夠的水氣提供的能量來源,但要讓颱風旋轉起來的季風槽,因為太平洋高壓太強,使得季風槽無法向東推進到西北太平洋區域;偏強的太平洋高壓帶來穩定的下沉空氣,連帶的也讓垂直風切太大,颱風更是長不起來!

今年 7 月的太平洋高壓太強,不但讓颱風長不起來,連帶的也是造成臺北創下自 1897 年以來的最高溫紀錄 39.7°C 的原因之一!至於為什麼今年的太平洋高壓如此強大,就是另一篇故事了。

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圖二(上):以往的7月氣候平均海溫分布和大氣 850 百帕(hPa)流線圖,圖中粗黑線為季風槽,此在正常的氣候條件下是有利於颱風生成的。圖三(下):今年7月平均海溫分布和大氣850百帕流線圖。讀者可以發現,今年的海溫分布雖較以往高,有利於颱風出現,但原先的季風槽位置卻被太平洋高壓所佔據,造成颱風無法生成。

〈本文選自《科學月刊》2020年9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。

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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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海洋盛宴——抹香鯨落
黑潮海洋文教基金會_96
・2023/11/05 ・3099字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文 胡潔曦|黑潮海洋文教基金會 鯨豚保育研究員
  • 本文轉載自黑潮海洋文化基金會《海洋盛宴——抹香鯨落》,歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持黑潮喔!
圖一、抹香鯨舉尾下潛

編按:本文主要內容與圖片摘錄、翻譯自文獻Three-year investigations into sperm whale-fall ecosystems in Japan,期望在頻繁目擊抹香鯨的 7 月,跟大家分享抹香鯨落的研究。

生存在深海中並非容易的事,由於深海裡缺乏陽光與有機物質,許多生物是藉著海水表層落入深海的有機物質維生。當鯨豚死亡後沉入海底,這段過程、遺體以及過程中所形成的生態系均可被稱為「鯨落」。鯨落可以說是生命的延續之源,而這些殞落至海底的鯨豚有如「金山銀山」,不僅能提供大量的有機物,同時也將許多硫化物帶入海底,造福許多海洋生命,因此也有一句話說:「鯨落,萬物生」。這篇文章透過閱讀國外文獻與整理,希望跟大家分享抹香鯨死亡之後的貢獻!

圖二、世界目前已知的鯨落位置,Implant=人工鯨落  Fossil=鯨落化石  Natural=自然鯨落(Li et al. 2022

故事的開始——集體擱淺在日本的抹香鯨

在 2002 年 1 月,日本的西南海岸發生了一起集體擱淺,共發現了 14 隻抹香鯨,而其中 12 隻抹香鯨被綁上水泥塊後,被當地政府沉入了 Nomamisaki 岬角周邊深度大約兩、三百公尺的海裡,形成了多座人工鯨落。當時有許多學者對於抹香鯨落感到好奇,究竟牠們會吸引來哪些生物?而抹香鯨龐大的遺體會需要花費多長時間分解呢?透過這項研究,或許能讓人們對大型齒鯨落的分解過程更加瞭解。

圖三、編號 12 之抹香鯨在 2003 年之手繪插圖(Fujiwara et al. 2007

事實上,在 2002 年以前,多數的鯨落研究出自於美國的加利福尼亞州外海,並以鬚鯨為主要研究對象,而這些鯨落的深度幾乎都落在一、兩千公尺深,比起這次抹香鯨落群的深度深了非常多。而這次大量出現在日本西南海域的多座人工鯨落有著種種獨特性,包含了:深度淺、是大型齒鯨的鯨落等等,也讓學者們充滿好奇心。

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究竟要如何長期觀察抹香鯨落呢?

閱讀至此,不知道讀者們是否有一項疑問?在兩三百公尺深的海裡,既缺乏可見光,同時也承受著數十倍的大氣壓,在這樣的條件下到底要如何觀察抹香鯨落呢?「ROV——水下探測載具」即是這個研究的一大助手,能夠幫助科學家們突破這些困難,不僅能在深海中蒐集珍貴的影像,也可以完成採集的工作。而在團隊耗費了 3 年運用水下載具追蹤其中的五隻抹香鯨後,他們也有了些有趣的收穫,透過圖四可以看到這段時間抹香鯨的外觀變化。

圖四、編號 12 之抹香鯨 a. 2003 年 7 月  b. 2004 年 7 月  c. 2005 年 7 月利用水下探測載具拍攝影像(Fujiwara et al. 2007

經過數年的追蹤後,研究團隊發現,抹香鯨落歷經分解的速度堪稱飛快!根據 2003 年的鯨落研究,學者將鯨豚分解的過程定義為下述四個階段(Smith and Baco 2003),而第一個階段到最後階段可能會歷時數年甚至到數十年,當鯨豚的遺體越大,可能耗時越長:

  1. 移動清道夫階段(Mobile-scavenger):生物會快速消耗掉鯨豚體表上的肉與脂肪。
  2. 機會主義者階段(Enrichment opportunist):生物開始進駐鯨豚裸露的骨頭及周邊富含營養的底層泥沙上。
  3. 化能自養階段(Sulphophilic):骨骼釋放硫化物,供養海洋中依靠硫化物維生的生物。
  4. 骨礁階段(Reef):在所有有機物質被消耗之後,即會進入骨礁的階段。

註解:上述中文名詞翻譯參考自國家地理頻道及國立海洋科技博物館 鯨落展區。

鯨落最快被消耗掉的部分是身上的肉跟脂肪,而這份文獻研究的 5 座抹香鯨落,肉跟脂肪在經過 1 年之後已幾乎被消耗殆盡;經過 1.5 年之後,抹香鯨落已進入化能自養階段,骨骼開始釋放硫化物質;有些大型鯨落從化能自養階段轉為骨礁期要歷經數十年,根據這項研究發現,部分抹香鯨落竟在 3 年後就能夠進入骨礁期,身上所有的有機質都被消耗殆盡,而這樣的進度相較於過去鬚鯨落的研究是非常快的!研究人員初步推測,可能是因為此處的平均水溫相較其他鯨落研究的海域高,生物分解的速度比較快。

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抹香鯨落上意想不到的生物多樣性

這次的研究共有發現超過百種生物聚集在抹香鯨落周邊,包含軟體動物門、多毛綱與甲殼綱的生物等,在 1.5 年後,貽貝是抹香鯨骨骼上最為豐富的生物類群(圖五)。而抹香鯨落整體的生物多樣性在到達 3.5 年時來到高峰,紀錄中共有八十多種生物出現。

圖五、位在抹香鯨脊椎骨的貽貝(Fujiwara et al. 2007

除了確認抹香鯨的腐化速度之外,研究人員也會在探測載具每次下海時採集底部的泥沙,經分析發現,抹香鯨身體下方泥沙中的硫化物濃度,隨著鯨落分解的時間越久,濃度也會逐漸提高,並吸引來大量仰賴硫化物生存的生物。為了進一步確認周遭環境的生物是否與抹香鯨身上的有差異,研究人員也將抹香鯨 10 米以內與外的生物做了比較,發現鯨落 10 米以外的物種與鯨落上的生物完全沒有重疊,也證明了鯨落的出現確實吸引來許多的生物。

鯨落,萬物生

鯨落的各個分解階段吸引了許多生物造訪,肉與脂肪等在幾個月內快速地被消耗掉,有機碎屑也能讓周邊海底的富含養分,而抹香鯨骨能釋放硫化物數年,部分大型鯨甚至可能長達數十年。「鯨落,萬物生」,在鯨豚生命的最後一章,牠們的身體緩緩沉入海底,成為了大量生物的食物來源。至 2022 年為止,目前世界已知鯨落共有約 160 座,也希望隨科技進步,人們能更深入認識鯨落為環境帶來的影響。

影片分享:美國於2019年在NOAA保護區發現的深海鯨落

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參考資料

  1. Fujiwara, Y., Kawato, M., Yamamoto, T., Yamanaka, T., Sato-Okoshi, W., Noda, C., Tsuchida, S., Komai, T., Cubelio, S.S., Sasaki, T., Jacobsen, K., Kubokawa, K., Fujikura, K., Maruyama, T., Furushima, Y., Okoshi, K., Miyake, H., Miyazaki, M., Nogi, Y., Yatabe, A. and Okutani, T. (2007), Three-year investigations into sperm whale-fall ecosystems in Japan. Marine Ecology, 28: 219-232.
    https://doi.org/10.1111/j.1439-0485.2007.00150.x
  2. Li Q, Liu Y, Li G, Wang Z, Zheng Z, Sun Y, Lei N, Li Q and Zhang W (2022) Review of the Impact of Whale Fall on Biodiversity in Deep-Sea Ecosystems. Front. Ecol. Evol. 10:885572. doi: 10.3389/fevo.2022.885572
  3. https://oceanservice.noaa.gov/facts/whale-fall.html
  4. https://natgeomedia.com/environment/article/content-6001.html
  5. https://www.soest.hawaii.edu/oceanography/faculty/csmith/Files/Smith%20and%20Baco%202003.pdf
  6. http://hi.people.com.cn/BIG5/n2/2020/0409/c228872-33936490.html
黑潮海洋文教基金會_96
4 篇文章 ・ 1 位粉絲
  黑潮海洋文教基金會,1998年於花蓮成立,是臺灣第一個為「鯨豚與海洋」發聲的民間非營利組織。最初以鯨豚調查為開端,多年來深耕於海洋議題、環境教育與科學調查,如同一股陸地上的黑潮洋流溫暖而堅定,期許每個臺灣人的心中都有一片海洋。

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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

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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?

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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?)。

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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。

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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?

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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。

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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。

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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?

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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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大家都知道「地球在動」,但你怎麼知道?
賴昭正_96
・2023/06/19 ・6380字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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  • 賴昭正/前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

在第一本書中,我將描述球體的所有位置,以及我歸因於地球的運動,因此本書可以說是包含宇宙的一般結構。 在剩餘的書中,我將其它恆星和所有球體之運動與地球的移動性聯繫起來,這樣就可以確定如果歸因於地球的運動,它們的運動和外觀可以保存到什麼程度。

-哥白尼(Nicolaus Copernicus,1473 – 1543)

隨便找個國中生問:「地球是宇宙的中心嗎?」相信他們都會回答說:「不是。地球除了自轉外,還在繞著太陽公轉。」可是如果你緊接著問:「你怎麼知道它在動呢?」相信大部分的國中生(甚至大學生)可能就不知道怎麼回答了:「嗯⋯這?⋯那?⋯??」

這事實上是一個非常難以回答的問題,因此雖然早在公元前 250 年希臘天文數學家阿里斯塔克斯(Aristarchus ,公元前 310 – 230)就曾經提出地球繞日說,但這一理論不但不為大眾所接受,還給他帶來了一生的嘲笑。

而希臘數學家蛇床子(Eudoxus of Cnidus,公元前 410 – 347)於公元前 380 年左右提出以不動之地球為中心的宇宙模型則幾乎統領了以後 2000 年的宇宙觀!

你該如何證明地球自轉?圖/envatoelements

1543 年,波蘭哥白尼基於在數學上處理起來比較簡潔,在德國紐倫堡出版六本題為《De Revolutionibus Orbium Coelestium》(論天體運轉)之書,提出日心系統,謂地球不在宇宙中心之特別位置,而是與其它行星一起在圍繞太陽的圓形軌道上運動。

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此後經伽利略(Galileo Galilei,1564 – 1642)、開普勒(Johannes Kepler 1571 – 1630)、及牛頓(Isaac Newton,1643 – 1727)等天文數學家的發展,地球繞日說不但慢慢地為天文學家所接受,也漸漸成為主流的宇宙觀。但這些發展似乎都是紙上談兵而已,並不是真正的觀察實驗結果。

有什麼方法可以證明地球是在動的呢?

加速度運動

相信大部分的讀者都有下面的經驗,那就是坐在平穩(等速)直線行駛的車廂內不會覺得火車在動;如果那個時候旁邊也有一輛類似的火車經過,我們根本無法知道到底是誰在動。

事實上不止不會覺得火車在動,伽利略早在四百多年前就告訴我們:不管在車廂裡做任何實驗都沒有辦法偵測出火車在動的(相對論)。但是如果火車突然加速,我們便可立即警覺到火車在動。

如果坐在等速前進的火車中你不會感受到火車在動。圖/envatoelements

圓周運動因為運動方向一直在改變,所以不是直線運動,而是一種加速度運動。坐遊樂場所裡的旋轉木馬之所以有被往外甩的感覺便是因為加速度造成的。地球的自轉及公轉都是圓周運動,我們不是也應該有被往外甩的感覺嗎?

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高中物理告訴我們圓周運動的加速度 a 為

上式中的 v 為圓周上物體的運動速度,r 為圓半徑。地球自轉運動最厲害的地方在赤道上, 將其值及地球半徑代入上式,得地球自轉在赤道上的加速度為 0.033 m/s2,只有重力加速度 9.8 m/s2 的 300 分之 1 而已。

這加速度需要 14 分鐘才能將車子或火車從零加速到時速 100 公里(「高性能」車子大約只需十秒鐘),我們能感覺出來嗎?此一往外甩的慣性力【常被稱為「離心力」(centrifugal force)與重力方向相反,因此如果有非常精確的體重機,原則上可以讓我們測出赤道上重量減輕,證明地球在自轉的。

將地球公轉的平均速度及半徑代入上式,則得地球公轉的加速度為 0.006 m/s2,與重力加速度一比更是微乎其微。所以想靠地球自轉及公轉的加速度來偵測地球在動顯然是相當困難的。

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恆星視差

坐火車的人都有這一經驗:窗外比較近的東西從眼前飛過,越遠的東西就越不動。所以如果火車是從左往右,當你比較圖一中遠近不同之 A、B 兩點的相對位置時,你將發現中非常遠的 A 點不動;但是比較近的 B 點則會從 A 之右邊 B’ 移到 A 之左邊 B”。事實上這視差與火車動不動無關,而是因 A、B、及觀察者三者的相對位置而異。

圖/作者提供

同樣的道理,因為地球繞太陽公轉,我們可以在兩個不同的軌跡點(例如夏至及冬至兩點)看到這「恆星視差」(stellar parallax)現象(圖一)。1838 年,德國天文學家貝塞爾(Friedrich Bessel)成功測量了天鵝座(Cygni)61 號恆星的視差,證明地球並不是一年四季都在同一個位置。當然,不在同一個位置表示「動過」,所以間接地證明了地球在動。

星光像差

站在大雨筆直而下的大街上時,你只需將雨傘直接舉過頭頂即可保持乾爽。可是當你開始走路時,你便必須將雨傘朝行走方向傾斜以免被淋濕,走得越快,傾斜度就需要越大。如果不知道雨是垂直而下(對地球而言),你將誤以為雨是從前方傾斜而至(對你而言)。

(左)在雨中靜止不動;(右)在雨中往右跑。 圖/作者提供

同樣的道理。當地球繞太陽公轉運動時,我們也可以檢測到與運動速度有關之入射星光的「傾斜」(見圖二)——在天文學上稱為「星光像差」(stellar aberration)。因為地球一年四季的運動速度不同,所以「像差」也將因之而異。。

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1725 年起,英國天文學家布拉德利(James Bradley)及同事一直在努力想測量天龍座伽馬(Gamma Draconis)的視差;他們雖然沒有找到預期的現象,但卻發現天龍座伽馬在三天內往「錯誤」的方向移動了驚人的弧度。在同事去世後不久,布拉德利終於意識到這無法用視差來解釋的現象是:因地球在恆星方向運動速率不同之「光像差」(light aberration)和光速有限所引起的。

布拉德利於 1729 年元月向英國皇家學會宣布此一首次確鑿證明地球在「動」的發現,提供了阿里斯塔克斯、哥白尼、和開普勒理論正確性的觀察證據。巴黎天文台台長德蘭布爾(Jean Delambre)認為這是「(18 世紀)最輝煌、最有用的發現」;在其 1821 年所出版之《18 世紀天文學史》中謂:「正是由於布拉德利的這⋯發現,我們才有了現代天文學的準確性。」 

圖/作者提供

傅科

最能夠直接證明地球每日自轉的實驗是「傅科擺」(Foucault pendulum)。法國人傅科(Léon Foucault,1819 – 1868) 小時候對學校功課沒興趣,喜歡自己在家建造玩具和機器。1839 年進入巴黎醫學院,看到血就昏暈,因此只好放棄從醫。但指導教授多內(Alfred Donné)慧眼識英雄,把他留聘為助手從事研究,兩人於 1845 年合作出版了《顯微鏡課程》(A Course of Microscopy)。

傅科與多內的合作開啟他作為科學傳播者的職業生涯:多內退休後,傅科成為具有影響力之《辯論雜誌》(Journal de Débats ) 的科學編輯,接替了多內向公眾報導最新科學領域發展的角色。透過每週生動地報導巴黎科學院會議,傅科很快引起了公眾和科學精英的注意,包括了法國具有影響力的數學家和政治家阿拉戈(François Arago)。

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圖/作者提供

1850 年傅科突發出奇想:如果能夠設計出一個鐘擺,其頂點雖可以隨地球上的支架移動,但能完全自由轉動(也就是與支架間的旋轉摩擦力為零);那麼鐘擺一旦開始擺動,因為不會跟著地球旋轉,地球將在其下方旋轉——但對地球上觀察者來說,將是擺動平面在旋轉。1851 年元月,傅科在家中地下室成功地建造了這樣一個鐘擺後,阿拉戈要求他在巴黎天文台也裝置一個。

不久後,巴黎的每一位科學家都收到了前往巴黎天文台參觀鐘擺的邀請。在天文台進行實驗證明地球確實在旋轉的 1851 年 2 月 3 日,阿拉戈也向科學院宣讀了現在稱為「傅科擺」的論文。幾週後,傅科在巴黎萬神殿(Panthéon)的圓頂上用一根 67 米長的金屬絲懸掛了一個重 28 公斤的黃銅塗層鉛擺,又復製了一個「傅科擺」(圖三,註 1)。

傅科擺的物理

台灣早期科教館曾經展示過「傅科擺」,現在已經找不到了。但相信許多讀者都曾在世界其它各地(如北京或廣州)看過。如果在北極的正上方掛一個「傅科擺」,我們很容易直覺地了解地球將在其下方以 24 小時的週期旋轉。將鐘擺掛在赤道上某一點的正上方,則它只受到地球自轉的前進推力(見後),筆者還可以了解(看出)地球在其下方不會旋轉;但筆者很難想像掛在台北的上空時,地球如何在其下方旋轉?

在忘寢廢食之苦思後,筆者終於領悟到伽利略 1630 年用來錯誤地「證明」地球在動的例子,事實上正是解釋 1851 年「傅科擺」的最佳工具。一個往東方前進之逆時針方向旋轉輪子,在任何一瞬間,對「一位靜止不動的旁觀者 A」來說(圖四左),最上方那一點的速度應該比中間點慢,最下方那一點則比中間點快(註 2)。

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但是對於與輪子同時前進、但不旋轉之中間觀察者 B 來說(圖四中),兩個向量相減的結果,上方那一點的速度將是往左,下方那一點的速度則是往右,這正是為什麼他只看到輪子在逆時針方向旋轉的原因。對一位隨輪子旋轉及前進之中間觀察者 C 來說,則輪子不轉不動:如果觀察者 B 不是一個數學點的話,將依順時針方向旋轉(圖四右,註 3)!

圖/作者提供

地球自轉造成台北 101 大樓往右的旋轉推力;大樓南方因為旋轉圈子比正上方的中間點大,速度因之比中間點快;反之,大樓北方則因為旋轉圈子較小,速度應比中間點慢(圖五白色箭頭)。所以對旁觀者 A 來說, 101 大樓中間點及南、北方兩點之表面速度如圖四左所示;圖四中則為觀察者 B 所看到的:整個台北(地球表面)在圍他逆時針方向旋轉。

住在地球上的我們當然是隨著台北地球表面旋轉的觀察者 C:整個台北不轉不動,B 在順時針方向旋轉;如果 B 是「傅科擺」(記得掛它的條件嗎?),則是鐘擺平面在順時針方向旋轉!同樣的原理我們可以推論到:「傅科擺面」在北極會順時針方向旋轉(週期 24 小時);在赤道上不旋轉(因南、北方兩點之速度一樣);越北的「傅科擺」週期越短(因南、北方兩點之速度差別越大,註 5)。

結論

在「加速度運動」一節裡,我們談到了地球的自轉及公轉所產生的效應在日常物體的運動中,因與其它力相比太小了,很難偵測到。但在長距離和長時間的大規模運動中(如大氣中之空氣或海洋中之水),它還是可能脫穎而出變得很明顯的,例如海邊高(低)潮之所以每天出現兩次,正是因為地球自轉的關係(註 2)。

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又如時常發生在台灣之熱帶氣旋(颶風)的形成,事實上也正是因地球自轉之故:在北半球產生逆時針的氣旋(註四),在南半球將產生順時針的氣旋。但赤道附近因旋轉太小,不會有颱風的。

除傅科擺外,要證明地球在動的原理似乎都很容易理解,但不容易執行;反之,傅科擺似乎容易製作,卻不容易理解。怪不得雖然早有人懷疑地球在動,但卻必須等了兩千年才能觀測到。即使在科技突飛猛進的今天,要證明地球在動似乎也不是幾個字就可以解釋清楚的,怪不得國中生(甚至大學生)只能支吾以對了。

*************** 猜猜看:旁觀者 A 是誰 ***************

我們在圖四及文中提到了「一位靜止不動的旁觀者 A」;不知讀者是否曾在心中質問「他是誰呢?」牛頓也曾想過這個問題:這位靜止不動的旁觀者在他心中是「絕對空間」——一個永遠存在那裡靜止不動的宇宙背景。

但是與他同時代的德國哲學家、科學家和數學家萊布尼茲(Gottfried Leibniz,1646 -1716)卻認為根本沒有這種空間,空間只是一種幻覺。對愛因斯坦發展廣義相對論有巨大啟發的馬赫(Ernst Mach,1838 -1916,奧地利物理學家兼哲學家)是一位十足的實證派人物,他認為任何可觀察到的現象都是相對於遙遠的恆星(或宇宙中所有的物體),因此從這裡得出地球在旋轉的結論是不合理的:我們怎麼知道不是恆星在旋轉呢?當太空沒有任何物體時,地球是否還在自轉呢?

德國哲學家、科學家兼數學家,萊布尼茲(Gottfried Leibniz,1646 -1716) 圖/wikimedia
奧地利物理學家與哲學家,馬赫(Ernst Mach,1838 -1916) 圖/wikimedia

他認為如果沒有其它物體比較,地球與靜止無異,旋轉沒有任何意義。因此對馬赫來說,加速不是絕對的、也是相對的!所以地球的自旋是相對於這「一位靜止不動的旁觀者」(遙遠的恆星)而言的,是它造成的!讀者相信馬赫的觀點嗎?或者根本沒有這個人(萊布尼茲幻覺空間)?或者還是比較相信牛頓的絕對空間? ⋯⋯甚或是因為我去看它,所以地球才在旋轉的近代量子物理觀?對這些爭論有興趣的讀者請參考《我愛科學》。

註解

  1. 原來之擺錘在 2010 年 4 月 6 日因電纜斷裂損壞無法修復,現在的鉛擺為複製品。
  2. 伽利略錯誤地認為這一快一慢的(地球)速度變化正是造成潮汐現象的原因;依照他這一個理論,海邊高(低)潮每天只出現一次,但事實上我們知道因為地球自轉的關係,高(低)潮每天出現兩次。牛頓正確地解釋了潮汐現象主要是因月球引力造成的。
  3. 如果 B 或 C 向前丟出去一顆石子,則 B 將看到該石子直線前進;但是因為「科氏力」(Coriolis force )的關係,C 將看到該顆石子沿右彎的曲線前進;詳見『「 離心力 」真的存在嗎?』。所以「科氏力」可用來解釋「傅科擺」在地球表面的軌跡(與地點緯度、從什麼地方啟動鐘擺、及鐘擺長度有關;加上鍾擺頂點雖然不隨地面旋轉,但並不是「絕對」靜止不動,而是隨地球自轉及公轉,因此細節上是很複雜的,以至於在網路上可以看到許多不同或不完全正確的軌跡圖)。
  4. 因為註 3 之「科氏力」。在網絡上可以看到不少用同樣的原理來解釋水槽、浴缸、或抽水馬桶排水時,在北半球的水流將是逆時針方向旋轉。筆者家中兩個抽水馬桶排水時都是逆時針旋轉,不知讀者府上是否也是一樣?但筆者覺得像加速度一樣,我們不可能偵測到地球自轉對這麼小之水體影響的,有興趣的讀者可參考英文《科學美國人》 2001 年的『有人終於以解決了「水流下排水管的方向是否會因您所在的半球而異」這個爭論?如果有,為什麼?』。
  5. 我們可以利用微積分來計算圖四中之旋轉速度。如果地球的半徑為 R,該中心點是地球表面緯度 Φ 上的一點,則其地球旋轉半徑應該是 Rcos(Φ),將它乘以地球自轉速率 ė,即得在該點的直線速度。其上下兩點的直線速度微差 dėRcos(Φ) 造成對該點的旋轉(圖四中),將它除以旋轉微半徑 RdΦ 則得附近表面對該點的旋轉速率: 。鐘擺的週期與之成反比;台北的緯度為 25°N,故「傅科擺」的週期為 56.8小時[=(24小時)/sin (25°)]

參考資料

賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。