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一天散失兩個浴缸的水!氣候變遷下大象的缺水危機

阿咏_96
・2020/12/19 ・2545字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 522 ・七年級

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今年夏天,非洲南部發生連續大象死亡事件,事發地點波札那 (Botswana) 是非洲野生大象的最大棲地之一,過去 2 個月以來卻發生了神秘難解的大象死亡潮——境內有超過 350 隻大象不明死去,且出現前肢與胸部前撲的死法。

波札那發生連續大象死亡事件,且 70% 事發地點位於水源附近。圖/REUTERS

近期波扎那政府調查出造成大象死亡的原因——水中藍綠藻 (cyanobacteria) 產生的毒素。藍綠藻在世界各地都能見到,主要生長在封閉、靜止且富含營養的水體中,有些藍綠藻會產生毒素,一旦被人類或者動物吸入吞嚥、甚至滲入皮膚等,可能導致腸胃道問題,甚至嚴重到癱瘓、死亡的情形,而波札那的大象被認為正是因此集體喪命。

而藻類的大量繁殖好發在溫暖、富含營養鹽的水體,科學家擔憂,全球暖化問題可能會導致此種情況持續發生。

看完這則新聞,讓人不禁好奇,野生大象平時活動需要攝取多少水份?除藍綠藻毒素的危險之外,氣候變遷之下牠們還會受到什麼影響呢?

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大象每日需要的水很多嗎?

事實上,因為體積大,大象對水分的每日需求的是其他哺乳動物的好幾倍,而除了進行正常生理功能的每日需水量,大象會利用水蒸發來濕潤皮膚,且象皮的滲透性會隨著季節改變,通常夏季時會比冬季時大,也就是說,氣溫升高時,水分蒸發的速度越快。

大象的皮膚蒸發水分損失 (CEWL) 與氣溫 (T air) 的關係。黑線為非洲象,灰線為亞洲象。圖B為在乾燥環境中,皮膚水分散失隨氣溫上升而增加的趨勢。圖/ 原始文獻4

而作為陸地上最大的哺乳動物,非洲象 (Loxodonta africana) 不論在野外或被圈養,牠們都面臨著特殊的生理挑戰。非洲象被認為是能夠較長時間待在缺乏水源的環境,在野外,他們每天活動的範圍大約 8~12 公里,而在乾旱氣候下,牠們大多圍繞著水源進行活動。

然而根據預測2,未來非洲南部的氣候會變得更乾燥、更炎熱,而且乾旱的地區可能還會擴大,隨著全球氣溫的攀升,生活在野外的大象對水的需求將會更高,但隨飲水坑的乾涸以及富含水份的植物逐漸減少,水只會變得越來越少。

既然大象每天需要好幾百升水,那氣候變遷會對他們造成什麼影響呢?

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一天內散失兩個浴缸的水量

在北卡羅納州動物園 (North Carolina Zoo) 裡 ,一位保育生物學家科林·肯德爾 (Corinne Kendall) 帶著他的研究團隊,觀察五隻非洲象長達三年時間。

他們將一種氫的穩定形態同位素——氘[1] (2H) 以精確劑量,注射到餵給大象的乾麵包裡,而氘會被體液稀釋,並且可以在動物的體液裡追蹤。科學家在餵氘後的十天內定期抽取血液樣本,每次紀錄剩下的量,這樣可以知道大象體內水分消耗的速度。

結果發現,在較涼爽的季節,平均每日氣溫在 6 至 14°C之間,雄象平均每天散失 325升的水,但若溫度上升到 23至24°C 左右,每日散失的水分就會達到 427 升,有時甚至高達 526 升,差不多等於兩個浴缸裝好裝滿的體積,佔牠們體內總水量的 10%。

看到這裏,或許你會覺得,大象體型那麼大,每天散失這樣份量的水,也是情理之中吧?

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這時就需要拿其他動物來比比看了:首先,在炎熱的環境中,我們人類每日大概會消耗 3 到 5 升的水份,佔體重的 5%;而比我們再「大隻」一些的馬,每天大約散失 40 升水,約佔體重的 6%。

而根據這項研究的合作者杜克大學生態生理學家麗貝卡.林巴赫 (Rebecca Rimbach) 表示,在溫度上升後,一頭大象在一天之內就失去了近 9% 體重的水分。這可是陸生動物有史以來最多的每日失水量!

溫度每上升1°C,散失水分增加身體總水量的1%。圖/原始文獻1

但對於生活在野外的非洲象,活動量大,且有時白天氣溫超過 40°C ,還需承受太陽輻射所帶來的高度熱負荷,因為棲息地的氣候不同,野生非洲象對水分的需求可能還更大。

如果要避免散失超過體重 10% 的水分,非洲象大約需要每兩到三天喝一次水,而這個結果也符合在野外觀察到的現象:在乾旱季節,非洲象每次喝水的時間間隔很少超過三到四天,而且牠們在旱季的移動速度也比較快,推測可能是想盡量減少在水和食物來源之間的行進時間。

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非洲象通常由母象帶領,成群移動。圖/flickr

不只是水的問題這麼簡單!

法國動物園 (ZooParc de Beauval) 的大象行為研究人員穆洛特 (Baptiste Mulot) 則認為,這些發現對動物園大象來說意義不大,因為牠們通常「過著養尊處優的生活」。但是沒有參與這項研究的他,卻為野生大象擔心。他說,氣候變遷之下,缺乏飲用水可能會導致出生率降低、大象寶寶的牛奶減少以及脫水導致的死亡。

有大象行為學家表示,水資源的匱乏可能會惡化野外大象與人類在資源上的衝突。當大象突襲農作物或破壞地下水基礎設施時,所引發的暴力衝突,對兩物種而言都可能造成致命的傷害。

穆洛特還說,南部非洲日益乾燥和炎熱將影響不同動物的水需求。面對全球變暖、資源競爭加劇,我們正在淘汰整個區域的所有動植物物種。

野生大象面臨的生存危機可能在氣候變遷下加劇。圖/flickr

氣候變遷可能會讓生活在非洲南部地區的野生大象面臨更大的水資源壓力,可能會影響大象遷徙路線,進而導致與人類的衝突,這可能會對已經十分脆弱的族群造成負面影響。

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註解

  1. 氫的一種穩定形態同位素,又稱重氫,元素符號一般為 D 或 2H。 它的原子核由一顆質子和一顆中子組成。 在大自然的含量約為一般氫的 7000 分之一。
  1. Pontzer, H., Rimbach, R., Paltan, J., Ivory, E. L., & Kendall, C. J. (2020). Air temperature and diet influence body composition and water turnover in zoo-living African elephants (Loxodonta africana). Royal Society Open Science, 7(11), 201155.
  2. Collier, P., Conway, G., & Venables, T. (2008). Climate change and Africa. Oxford Review of Economic Policy, 24(2), 337-353.
  3. 350隻大象之死:非洲波札那「大象死亡潮」的詭異謎團
  4. Dunkin, R. C., Wilson, D., Way, N., Johnson, K., & Williams, T. M. (2013). Climate influences thermal balance and water use in African and Asian elephants: physiology can predict drivers of elephant distribution. Journal of Experimental Biology, 216(15), 2939-2952.
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阿咏_96
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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末日模擬!從氣候變遷到核戰爭,人類未來將走向哪個結局?
PanSci_96
・2024/11/19 ・1957字 ・閱讀時間約 4 分鐘

科學家模擬的末日場景

隨著二氧化碳排放持續增加,全球的政治局勢日益緊張,世界上各國的承諾屢屢在國際會議中被辜負,戰爭的結束也似乎遙遙無期。警示世界末日的「末日鐘」越來越接近午夜,人類與地球的未來變得越來越悲觀。

這並非一種刻意的悲觀,而是基於氣候變遷和人類衝突升溫的現實。許多人或許和我一樣好奇,末日會不會真的臨近?如果會,那又會是什麼樣的場景?是氣候徹底失控的《明天過後》?還是生態浩劫後的全面沙漠化,需要武力生存的《沙丘》和《瘋狂麥斯》?或者是核戰之後,所有人生存在廢墟中的《異塵餘生》?

我們的未來走向尚未確定,但科學家已經率先模擬了不同的可能結局,讓我們可以一窺未來的模樣。這些模擬告訴我們,如果人類繼續走某些路徑,地球的結局將是如何。至於我們是否能避免這些結果,就得由全體人類共同決定。

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如何模擬出整顆星球的氣候變化?

要模擬整顆星球的大氣變化是一項龐大的任務,至少需要三大要素:理論、資料、和計算資源。

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首先,人類對氣候系統的物理和化學模式需要有足夠的了解,也就是大氣理論必須足夠完備。其次,需要足夠多的資料來模擬整個行星。這些資料包括地球半徑、自轉速度、海洋分布、太陽輻射、大氣成分等等,甚至是地表的狀況與地形。台灣的中央山脈就能影響到西太平洋的颱風走向,進而影響整個東亞的氣候。如果希望盡可能還原地球的真實情況,還需考量海洋的垂直溫度分布、植物分布導致的生物地球化學反應等。

最後,還需要強大的計算資源,也就是超級電腦。由於資料量龐大,每個參數的小誤差都可能引發蝴蝶效應,影響到預測結果。因此,科學家通常會微調各項參數,並對每組參數進行多次計算,這些都需要大量的運算能力。

模擬沙丘中的荒漠星球

科幻小說《沙丘》中的厄拉科斯,經布里斯托大學模擬,揭示未來氣候可能。圖/wikimedia

科幻小說《沙丘》中的厄拉科斯(Arrakis)是一顆完全荒漠化的星球,英國布里斯托大學的亞歷山大·法恩沃斯等人曾對這顆星球進行了模擬。他們使用在研究地球氣候變遷時使用的氣候模型,並結合小說中的設定,如大氣中的二氧化碳濃度和臭氧含量等,模擬了 500 年後的厄拉科斯氣候。

模擬結果顯示,厄拉科斯的赤道和熱帶地區夏季高溫達 45 度,冬季不低於 15 度。而高緯度地區則更為極端,夏季高溫可達 70 度,冬季最低可達 -75 度。由於大氣濕度和雲層的存在,極地反而比赤道更溫暖。此外,儘管小說中描述厄拉科斯幾乎沒有降雨,但模擬顯示高緯度和山區仍會有少量降雨。

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這些結果顯示,科學家不僅愛科幻,也樂於用科學方法來驗證科幻中的設定。這些模擬能讓我們更了解地球的氣候系統,並讓我們警惕荒漠化的危機。

核戰後的世界:核冬天的可怕景象

如果人類全面爆發核戰爭,戰後的世界會是什麼樣子?研究顯示,大規模的核武攻擊將產生大量的輻射塵和煙灰,進入大氣層並遮蔽陽光,導致「核冬天」的到來。

2019 年的一篇研究模擬了美俄之間的全面核戰爭,結果顯示,爆發後的第一年,全球氣溫將大幅下降,北半球的夏季溫度將下降 25 度,冬季氣溫則會降至零下,植物生長期縮短至僅剩 25 天。煙灰遮蔽陽光,導致全球糧食供應崩潰,第二年可能有 50 億人面臨飢餓。

這些模擬結果告訴我們,全面核戰將帶來毀滅性的後果,核冬天將使人類無法正常生活,這是真正的末日場景。

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核戰模擬顯示,氣溫驟降與糧食崩潰將致全球大饑荒。圖/envato

地球的未來會是如何?

地球未來的命運取決於我們今天的選擇。如果我們對氣候變遷置之不理,兩極冰帽將完全融化,海平面上升,許多沿海地區將被淹沒。雖然不至於像《水世界》中那樣極端,但低地區域的居民將面臨嚴重的生存挑戰。

如果人類選擇繼續衝突,甚至爆發毀滅性戰爭,我們的未來將如《瘋狂麥斯》或《異塵餘生》般,生存在廢墟中,面對乾旱、糧食短缺與持續的環境破壞。

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臺灣的水真的沒辦法生飲嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/13 ・6474字 ・閱讀時間約 13 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。 

根據衛福部建議,我國成人每天應該飲用約1500至2000 c.c. 的水,但在日本與歐美許多國家,只要一打開水龍頭,就能馬上擁有一杯能喝下肚的水。臺灣自詡為科技大國,為什麼卻無法擁有讓人安心的 Tap water?

冤有頭債有主,造成我們不敢生飲水的最大原因,其實不在自來水廠。從自來水廠出來的自來水,早已去除水源中的化學有機污染物、有害重金屬及致病性微生物,完全符合「飲用水水質標準」。在非常嚴密的檢驗和監控下,照理來說,你我都能夠非常安心的直接飲用這些自來水。然而,就連對水質信心滿滿的自來水廠,也大力呼籲民眾「不要直接飲用自來水」,這是怎麼一回事?

圖片來源:shutterstock

從水廠到家裡的自來水會經過哪些污染源?

首先,是管線老舊。不只是老舊管線內壁會積聚沉澱物和生物膜,管線本身若有生鏽、腐蝕的情形,還會在水中增加的鐵鏽和金屬離子。

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臺灣管線老舊的程度到底有多嚴重呢?根據台水公司108年的資料顯示,我國自來水管線長度超過6萬3千公里,其中超過48%的管線已經超過使用年限。再加上施工、地震、車輛超載等原因,使得管線容易破裂、漏水,進而影響水質。

除了管線品質外,蓄水池與水塔的清潔和維護也是影響自來水品質的重要因素。根據環境部指出,有高達7成以上的自來水污染事件,都是因為住戶疏忽清洗水塔的重要性,導致細菌和泥沙在儲水設施中繁衍和沉積。然而,超過45%的台灣民眾沒有定期清洗蓄水池和水塔的習慣。

這邊也要特別提醒,管線破損與蓄水池的污染,不只會讓飲用水再次受到重金屬與細菌的污染,更讓我們需要當心「新興污染物」的威脅。

什麼是「新興污染物」?

所謂新興污染物,指的是那些對環境有潛在威脅,但還沒有受到國家或國際法律廣泛監管的化學物質總稱。他們來自各種日常化工用品,並且透過城市、工業、家庭廢水進入河川與水體中。

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根據聯合國環境署的說明,「符合新興污染物資格的化合物清單很長,而且越來越長」。這些污染物其實離我們並不遠,是我們周遭常見的物質,例如抗生素、止痛藥、消炎藥、類固醇和荷爾蒙等藥物類,驅蟲劑、微塑膠、防腐劑、殺蟲劑、除草劑等環境荷爾蒙類,還有工業化學類的界面活性劑、火焰阻燃劑、工業添加劑、汽油添加劑、PFAS、鐵氟龍等等。

其中的全氟及多氟烷基物質PFAS,因為耐腐蝕、抗高溫,在自然環境中幾乎無法分解,又被稱為「永久性化學物質」。容易在環境及人體內累積,具有生物累積和生物放大性。而且PFAS衍伸的化合物超過一萬種,在防水、防油的紙袋、紡織品、化妝品中都很常看到。

PFAS成員全氟辛酸PFOA在2023年,被聯合國的國際癌症研究機構IARC,從2B級「可能對人類致癌」提升為一級「充分證據顯示對人類致癌」。另一個成員全氟辛烷磺酸PFOS則列為2B級致癌物。而環境部也在2024年,更針對PFOA、PFOS訂定飲用水濃度指引值。

PFOA 已被列入 IARC 第1類致癌物質,圖:Wikipedia

麻煩的是,這些新興污染物在都市中大多還未納入常規監測項目,我們對於他們對環境與人體的影響也還未全盤了解。甚至很多污染物,可能是十年前都還沒出現的。我們也不知道十年後,新興污染物的名單上,還會增加哪些名字。我們能做的事,就是盡量避免再避免。而徹底解決管線破損,與城市污水滲入蓄水池的可能性,我們才能避免這些新興污染物,進入到我們的飲用水中。

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使用淨水器過濾,會是淨化水質更好的方法嗎?

淨水器比起單純加熱煮沸,裡面包含了許多科技結晶,確實可以一口氣解決所有問題。但相對的,材料的選用與設計,就會更直接影響水質的好壞。

例如今天要介紹的eSpring益之源淨水器Pro,裡面用的濾材,是很常聽見的「活性碳」。

活性碳的作用是「過濾」,就像麵粉通過篩網,可以篩掉較大的顆粒。活性碳的製備,很多來自木材、椰子殼等高碳含量的原料。在經過高溫碳化,並通過活化劑或化學藥劑處理之後,會形成多孔結構,這些不規則的微小孔隙可以有效過濾水中的污染物。然而,活性碳的作用遠不止如此!其實,活性碳的過濾原理是「吸附」雜質。

活性碳是常見的濾材,圖:Wikipedia

有研究透過光譜和密度泛函理論(DFT)分析顯示,活性碳表面的含氧官能團,如羧基(carboxyl groups)和酚基(phenol groups),能夠與鉛離子(Pb(II))形成穩定的化合物,達到淨水的效果。這意味著活性碳能有效吸附和去除水中的重金屬,如鉛、銅、汞等重金屬,從而保證飲用水的安全性。

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也就是說,活性碳不僅通過物理吸附去除水中的懸浮物和大分子,還可以通過化學吸附來處理更複雜的污染物。除了重金屬以外,眾多的有機物、臭味分子甚至是餘氯,也都在活性碳的守備範圍內。一篇發表在《Reviews in Chemical Engineering》的論文也指出,面對日益增加的新興污染物,活性碳也正是一種具有前景的選擇之一,尤其農藥、個人保健與衛生藥(PPCPs)以及內分泌干擾物質(EDC)與活性碳有很強的吸附性,能有效的過濾這些新興污染物。

更進一步,科學家們正在研究各種農業廢棄物和不同的活化方式。他們發現,透過不同的原料和活化方式,活性碳表面官能基和結構的差異可以提高對不同污染物的吸附能力。例如,當使用鷹嘴豆、甜菜甘蔗渣或咖啡渣作為前驅物時,這些活性碳材料展現出對銅離子、鉻離子、染料及其他重金屬和有機污染物的優異吸附能力。

接下來,如果你的淨水器功能只有過濾,能確保的只有有機物與重金屬的去除,細菌可能還是存在。

當我們談論淨水器的功能時,許多人誤以為只要經過過濾就能確保水質的安全。實際上,這樣的理解並不全面。如果淨水器的功能僅限於過濾,它能確保的只有去除水中的有機物質和重金屬,然而,過濾並不能消除所有細菌,因此水中的微生物仍然可能殘留。這就是為什麼,即便過濾器

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之外,還需要強效殺菌來進一步保證水質。

紫外線是我們日常生活中常見且高效的殺菌工具,從居家用的烘碗機到手術室、圖書館的空氣或表面消毒,紫外線技術的應用無所不在。在淨水系統中,特別是UV-C 紫外線(波長範圍100-280nm)被證明能夠有效殺滅水中的微生物。許多先進的淨水器配備 UV-C LED ,這種燈能夠針對細菌、病毒進行消毒。

圖片來源:Amway

怎樣算是一個合格的淨水器?

美國國家衛生基金會(NSF)制定了一系列針對淨水器的性能、安全性和耐用性的標準,稱為NSF/ANSI標準。

針對台灣飲用水可能遇到的問題:細菌、重金屬、新興污染物、餘氯,各有專門的訂定標準。

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NSF/ANSI 標準指的是美國國家科學基金會下美國國家標準協會的所訂定的標準,

eSpring益之源淨水器Pro通過的第一跟二項標準是NSF/ANSI 53和401標準,53項針對的是健康相關的污染物,包含重金屬如鉛、銅、汞等有害金屬離子,還包括一些有機污染物如揮發性有機化合物(VOCs)。401項則是針對來自農藥、藥物等新興的有機污染物,因為在傳統的水處理過程中難以去除,因此特別訂定。

第三項,則是針對UV-C LED紫外線滅菌艙殺菌效果的NSF/ANSI 55標準。這個標準不僅規定了紫外線強度,還包括了水流量和微生物減少效果的測試與持久性,確保淨水器具有足夠的殺菌消毒能力。根據實驗數據,UV-C  LED紫外線能夠有效消滅高達99.9999% 的細菌,99.99% 的病毒,以及99.9% 的囊胞菌,為飲用水提供極高的安全保障。

最後一項標準是NSF/ANSI 42,他針對的餘氯和其他會影響味道與氣味的雜質。也就是像eSpring益之源淨水器Pro有通過第42項標準的,在確保飲用安全的標準之上,還能讓你的水更好喝哦。

這邊也要補充,除了第42、53、以及401項規定的標準,eSpring益之源淨水器Pro還請NSF做了標準之外的各項過濾性能檢測,總共有超過170種污染物的過濾符合標準,包含各種化學物質、重金屬、生物性、農藥、藥物、甚至是近年大家關注的石綿、氡氣與塑膠微粒,都在可被有效過濾的列表之中。這真的很重要,如同一開始我們講的,隨著工業文明的發展,新興污染物的名單只會越來越長而不會減少,多做幾項檢測,絕對是更安心的。如果你的淨水器已經用了很久,但擔心新興污染物沒有在獵捕名單內,可以考慮換成有通過更高標準的淨水器哦。

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另外,一些品牌雖然也有NSF認證,但很多都只有零件認證。eSpring益之源淨水器Pro不只針對濾心,還通過「全機認證」,確保從淨水器流出來的每一滴水都符合標準。

進一步了解商品: eSpring益之源淨水器Pro

參考資料:

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