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「你對釣魚台的看法是?釣魚台的重要性是什麼?」國立海洋科技博物館籌備處主任柯永澤博士表示……

PanSci_96
・2012/10/11 ・3388字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

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「哇!是海!」PanSci小編忍不住盯著窗外的海還有大船看。國內科學展館第三站來到位在基隆八斗子,即將進入試營運階段,擁有超級無敵海景海科館

鐵灰色現代外觀的館舍,沿著海邊山丘而建,沒有唐突的外表,很符合基隆陰鬱多雨的景象。海科館外觀和四周景物連成一片,以曲線輪廓表現「海洋」、直線和簡單的幾何表現「科技」,但這個最新的國家級科學博物館要如何呈現其實在台灣被嚴重忽略的「海洋科學」呢?海科館設在港都基隆將扮演起什麼樣的角色?這就得問問負責建館計畫忙翻天、關心且以實際行動參與社會議題的籌備處主任柯永澤博士了(如果沒意外的話正式營運之後就是館長啦!)

P:你對釣魚台的看法是?釣魚台的重要性是什麼?

柯:從最近的時事來看:南海和釣魚台爭議、中國稀土紛爭、墨西哥灣漏油、北海爭議…都和海洋有關。

墨西哥灣事件反映出陸上資源漸漸耗盡,於是開始轉探勘海洋資源的趨勢;加上美、日聯合控告中國壟斷稀土,這也顯示哪個國家掌握海洋資源誰就擁有優勢。英國也是個例子,北海的石化燃料資源對英國發展金融產業來說是一項很關鍵的條件。

南海、釣魚台的爭議只是反映出各國開始爭奪資源的衝突;島不是重點,爭的是海底下的資源。海洋資源可以簡單分成生物性非生物性,生物性就像是漁場,非生物性就像是潮能、礦產、燃料;擁有島嶼主權的國家就擁有這些資源。

從航海時代之後,有形或無形的海洋資源左右一個國家未來的發展。現在的「海洋國家」都具備海底探勘或者海洋工程技術,這些科技不是幾個研究單位或者小國家玩得起的,因為那都是整合性研究,像是有能力製造深海潛水艇,就表示機電、工程、海洋學等領域發展有一定的水準。而且這又是循環-有能力能探勘海底資源的強國,才有資源能再發展更多海洋技術。

P:海洋對台灣的重要性?

柯:就光是氣候變遷來說,「海洋」是關鍵。洋流左右著陸地的氣候,像是聖嬰和反聖嬰現象,只要太平洋東岸的湧升流改變,就影響了幾千公里外的太平洋西岸的降雨量。

目前颱風路徑可以相當準確預測,因為其是受大氣環流控制,可是對於雨量與強度卻無法準確預測,而僅能作觀測,因為其是受海洋可以提供多少能量所控制,而這方面的資訊不完整。原本颱風只會在太平洋赤道5度附近形成,但是暖化的關係,現在連北緯10度都能形成颱風!形成颱風的區域條件變寬,就越難預測颱風的動向。目前的氣象資料也多從大氣取得,像是衛星、雷達雲圖,海洋的資料不多,但海洋卻又影響著陸地的天氣,增加海洋測站對於精準天氣觀測來說就變得非常重要。

不只是氣候變遷下的天氣預測,海洋可能也是解決的途徑。海洋面積大,控制著溫室氣體的「收支」,還有接收來自陸上河流的碳排放。海洋中有幾百萬平方公里的海面有很豐富的營養鹽,但缺微量元素鐵,因此綠藻行光合作用效果不好,無法大量吸收二氧化碳,有科學家到特定區域灑鐵粉誘發它們吸收大量的二氧化碳,海洋中二氧化碳量下降,大氣中的二氧化碳自然會再溶入海洋,而使大氣二氧化碳含量下降,這就是一個地球工程利用海洋資源解決暖化問題的例子,這都不是陸上象徵性舉辦種樹活動能達到的效果。

潮境海洋中心,是海科館的行政中心和研究單位所在地。

P:你希望海科館對推廣海洋科學扮演什麼角色?

柯:海洋科學比較不被民眾重視,其中一個原因是學校沒有教,教科書沒有提到,老師也不懂;教學的人都不懂海洋了要怎麼教海洋?我希望海科館能介紹國內既有的海洋科技,配合館內的研究部門自己策展或者從事一些基本的海洋研究。

未來海科館有三個館區,分別為已於今年6月底開放的區域探索館(非主題探索館),預定明年6月底準備試營運的主題館(主要展館),以及BOT預定106年完工的水族館。。

四層樓的主題探索館最上面會規劃成餐廳,底下三樓介紹一些當地的海洋文化。主館保留了日據時期填海造陸興建的「北部火力發電廠」的鍋爐室,利用挑高的建築結構作為「深海展示廳」。另外還有國內最大的IMAX劇場。

園區附近也會分期發展,像是前面(指行政大樓前)這岸邊會規劃成潮間帶教育區,配合附近的漁港作浮潛觀光。不過在那之前我們得先調查附近有什麼魚種,還要讓魚群熟悉人類,敢親近人,要這麼做就是得輔導漁村轉型生態旅遊。至於附近的街景也有規劃要改造,但難度很高。

要做的事很多,還需要地方政府、民眾的理解跟支持才行。

海科館蠻強調從鄰近的海洋出發,讓民眾認識海。像海科館也一直有支持附近的軟絲復育,就是《產房》紀錄片提到的那群潛水教練,他們利用竹叢作為軟絲產卵的空間,效果很好;而且因為沒有捕捉,所以那裡的軟絲都很親近人,可以近距離觀察它們。

我們也和海洋大學合作,希望培養專業領域的學生來這服務學習,讓學生不只在學校學,也要知道怎樣推廣這些專業知識。

P:海科館和海生館有什麼不同,會競爭嗎?

柯:海洋領域可以分成三大類:海洋科學-包括物理、化學、生物、地質,有些國家-像是美國-還有包括聲學;工程;水產科技海洋生物雖然只是一小領域,相對來說不是關鍵技術,但為什麼容易受到重視?因為海洋生物資源貼近我們的生活,而且吸引學童,很適合作為海洋教育的切入點。

另外,海科館和海生館都隸屬教育部,但都是由民間公司負責營運,採BOT加OT的模式,雖然要自己承擔營運盈虧的壓力,但也會比較容易有創新的思維。

P:對台灣開採可燃冰或海洋能源發展的看法

柯:可燃冰是很棒的資源,很多國家都想開採,不過目前在技術上都很有困難,而且風險又很大;可燃冰主要成份是甲烷,一不小心會起火,而且如果弄不好,大量外洩到大氣中,會改變氣候,非常危險!現在有國家是明文禁止開採,當然也有國家-像是日本就積極研究。台灣的海洋研究預算遠低於鄰近的日本和韓國,沒有技術能開採可燃冰,現在只有探勘可燃冰的含量。

國內有在研究怎麼利用周遭海域的潮汐能,可是潮汐變化太大,不能穩定發電。我們的研究團隊最近發現東岸的黑潮潮汐能蠻穩定的,但是淺層的潮汐能太弱,要深一點才能有發電的潛能。其他的海洋技術研究可能要問海洋中心會比較清楚。

台灣的研究環境太強調論文發表了,很多攸關人類和國家發展的研究因為要花上很長的時間,也比較強調應用面,這些議題的研究相對比較難有漂亮的論文。在這樣的研究風氣下重要的研究就很難有科學家願意投入。

超級無敵海景辦公大樓

採訪結束後柯主任還帶小編參觀水族研究區,雖然Z編參觀過屏東海生館的後棟,海科館的水族規模小了許多,但是看到活生生的海洋動物還是忍不住多看幾眼加尖叫!

 

這些巨大的龍膽石斑是水試所提供的,當時只是小魚,現在都跟人一樣大了。(這也顯示海科館真的籌備很久…)

▲很想拿手去餵硨磲貝的P(其實是在玩弄海葵對陰影的反射動作)

這些海洋生物目前由兩位研究同仁和替代役負責照顧,也在研擬治療一些魚病的方法。

 

就期待海科館開幕後告訴我們更多海洋的故事囉~(是否該來篇海科館開箱文?)

 

延伸閱讀-PanSci小編遊台灣科學展館系列:

1. 「如果寶傑邀請你去擔任來賓,你會……?」科博館周副館長表示…

2. 「外星人如果造訪地球,是福是禍?」台北天文館資訊組徐組長表示…

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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熱穹所壟罩的世界!——熱浪對全球造成的衝擊
科學月刊_96
・2022/11/26 ・4035字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 駱世豪/中研院環境變遷研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • 歐美熱浪的主因是噴流增強了熱穹的下沉,造成熱空氣北移和累積。臺灣的熱浪則是受到副熱帶高壓的影響。
  • 熱浪發生頻率變頻繁且強度變強,與溫室氣體排放造成的全球暖化效應增加有很大的關係。
  • 熱浪事件對生態、糧食、經濟和健康等面向都造成威脅,全球與臺灣熱浪的持續天數和強度都有增加的趨勢。

古代傳說中,后羿射下九個太陽讓地上的氣候適宜、萬物得以生長,古代的預言已經告訴我們,炎熱的氣候條件不利於萬物的生長。而在現今全球暖化的情況下,另外九個太陽會復活嗎?以上雖是玩笑話,但今(2022)年歐洲國家就受到熱浪(heatwave)嚴重影響,葡萄牙與西班牙最高溫度達到 45℃ 以上;英國更出現 54℃ 以上的極端高溫,發布有史以來第一個紅色高溫預警,並進入緊急狀態。

據統計,歐洲各國在 6 月因熱浪死亡的人數高達 2468 人。中國的溫度也突破近 62 年的歷史同期最高夏季平均氣溫,有 23 個省分出現 40℃ 以上高溫,許多地方都出現因熱浪致死的案例。臺灣也在 7 月中出現接近 40℃ 的溫度,並在多地出現 35℃ 左右、維持數天的極端高溫。近年來熱浪的強度和發生頻率不斷提高,造成人員經濟的損傷也愈來愈多,而究竟什麼是熱浪?它形成的背後機制為何?

熱浪是什麼?

「熱浪」是夏季主要造成災害的極端事件之一,根據世界氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)的定義:「熱浪現象是指一個地區超過該地區的歷年最高溫度平均值 5℃ 以上,並且持續 5 天以上。」一個地區能維持極端高溫並持續一段時間,背後一定有些天氣系統所導致。

如近年歐洲、北美熱浪頻傳,主要因素就是噴流(jet stream)與熱穹(heat dome)所造成;東亞主要受太平洋副熱帶高壓(subtropical high)影響;印度和亞馬遜等熱帶區域則主要是受到降雨的影響。各區域因為氣候背景與緯度位置不同,造成熱浪的成因也有所不同,接下來我們會依序介紹世界各地氣候與緯度間的相互關係。

高空之龍所環抱的氣團

當北半球夏季中高緯地區噴流向北蜿蜒形成一個像 Ω(omega)的形狀時,就有可能形成熱浪(圖一),或因為它的特殊形狀而被稱為阻塞高壓(omega blocking)。噴流是一股由西往東的氣流,通常位於對流層頂,它的水平長度達上萬公里、寬數百公里,中心風速有時可達每小時 200~300 公里。

而噴流就像一個在地上亂甩的水管,蜿蜒的波動有時往北有時往南,當噴流在北美或歐洲地區蜿蜒向北時,會形成一個 Ω 的形狀,也會造成反氣旋(順時針)式風切,進而讓大氣產生下沉運動。在此區域內不易形成對流,造成穩定且乾燥的環境,也就是所謂的熱穹,或是阻塞高壓。噴流和熱穹是相輔相成的關係,噴流增強熱穹的下沉機制,將南邊的暖空氣往北傳送,並將熱空氣累積,所以才形成熱浪。

圖一:熱浪形成原理與機制
(資料來源:AFPgraphics)

而在東亞的夏季,氣溫主要受太平洋副熱帶高壓(subtropical high,以下簡稱副高)影響。副高中心約位於太平洋(東經 160 度、北緯 30 度左右),在它的增強過程中會向西伸擴張至中國東南沿岸,而當副高處於增強的狀態時,副高系統會再向西延伸且壟罩整個臺灣。

如上述所說,高壓壟罩的狀況下屬於對流穩定的晴朗天氣,配合上夏季的西南季風,將暖濕空氣往北傳送並堆積在副高所壟罩的區域上,最後在此區域形成熱浪現象。相較於北美、歐洲區域的乾熱浪,臺灣的熱浪屬於濕熱浪(wet heatwave)。除了極端高溫外,還有著高濕度的影響,悶熱的環境對人體有更大的傷害和影響。

另外,印度和亞馬遜熱帶區域雖屬於終年偏高溫的地區,但仍有熱浪現象產生,主要原因是降雨。熱帶地區主要氣候分為乾季與溼季,溼季通常為該地區的夏天,下雨能有助於該地區降溫,所以當降雨系統未出現、延遲或偏移,就很有可能會造成嚴重的熱浪。

熱浪造成的嚴重影響

熱浪事件對生態、糧食、經濟、健康等面向都造成諸多影響,以下將分為四類說明:

生態浩劫

根據聯合國(United Nations, UN)底下的政府間氣候變遷專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第六次評估報告預測,如果到了 2100 年全球的溫度升高達到 2℃,陸地上大約 18% 的物種將面臨滅絕的高風險;如果升溫至 4.5℃,在我們有紀錄的所有動植物物種中約有一半將受到威脅。臺灣也面臨相同的狀況,當熱浪發生的頻率愈來愈高,持續時間和強度也都增加的狀況下,將發生物種多樣性減少、物種的分布改變、增加外來物種入侵機會等情況,對整體生態系平衡或農業生產造成衝擊。

糧食危機

IPCC 於 2019 年報告中指出,全球主要農產品(如玉米、小麥、大豆)產量都會受到全球暖化影響減產 1.8~4.5%。若情況持續惡化,到 21 世紀中則可能導致產量下降 5~30%。

經濟損害

美國報導指出熱浪會造成極端高溫,進而對人體產生危害,所以對於生產力(gross domestic product, GDP)也有影響。在高於平均水平的夏季氣溫下,每升高 1℃,美國各州的 GDP 就會下降 0.25%。國際信評機構標普全球(S&P Global)的報告預測,氣候變遷恐導致 2050 年前全球每年經濟產出損失 4%,臺灣位處的東亞區域則會有 1% 左右的損失(圖二)。

圖二:全球GDP損失分布預測
預估全球於 2050 年在中度暖化情境(RCP4.5)下,GDP 因水災、自然災害以及熱浪所造成的損失分布。
(資料來源:S&P Global Ratings, Trucost, 2022)

人體危害

對於人體而言,熱浪最嚴重的傷害為熱衰竭(heat exhaustion)。根據臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平臺計畫(TCCIP)的報告指出,2003 年的歐洲熱浪估計已造成七萬多人死亡;2010 年俄羅斯熱浪則導致超過 5 萬 6000 人死亡。科學家警告:「如果各國家和企業不採取激烈行動來削減溫室氣體排放,2050 年時的英國與高溫相關的死亡人數預計將增加兩倍,而且世界將經歷更頻繁、更強烈、更危險的熱浪危機。」

越來越熱的台灣——極端高溫天氣的頻率增加

熱浪發生頻率變頻繁且強度變強,主要與溫室氣體排放造成全球暖化效應增加有很大的關係。更進一步使用溫度發生機率圖解釋(圖三),若峰值愈接近右邊,代表高溫事件發生的機率愈高;反之,若峰值愈接近左邊,低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時,就如同圖三所顯示的新氣候,整體機率分布相較於舊氣候來說會往右偏移,往更高溫度的地方移動,造成熱浪事件的發生機率更高。

而實際上全球的變化也是如此,根據科技部、中央研究院環境變遷中心以及國家防災中心的報告,比較全球早期(1951~1980 年)和近期(1981~2010 年)的日最高溫資料(圖四左),在機率分布圖上可以看到往右偏移的情形,表示極端高溫事件的頻率與溫度都有增加的趨勢。

臺灣的夏季日最高溫度也有相同的趨勢變化,以臺北的資料為例,比對早期(1960~1990 年)和近期(2006~2017 年)的夏季日最高溫度,能發現近期的頻率分布向右偏移,夏季日最高溫度的發生機率增加,平均值也增加近 1℃(圖四右)。全球與臺灣的平均氣溫或極端溫度發生頻率皆有增加的趨勢。

圖三:全球溫度發生機率變化分布圖
若峰值愈接近右邊,代表高溫事件發生的機率愈高;愈接近左邊,低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時(新氣候),整體機率分布會往右偏移,造成熱浪事件機率增加。而實際上全球的變化也是如此。(資料來源:Matt 科學Taylor, BBC Weather)
圖四:日最高溫與日最低溫觀測頻率分布圖
(資料來源:《臺灣氣候變遷科學報告2017-物理現象與機制報告》)

在未來(21 世紀中後期)趨勢的變化中,研究學者利用模式推估,指出以現在的熱浪門檻為標準,未來若是能將全球暖化程度控制在低暖化情境(RCP2.6),則臺灣地區的熱浪不管是在頻率、持續時間或強度上,和現今的差異不大。相反的,在高暖化情境(RCP8.5)情境下,21 世紀末臺灣整個夏季都可能處於熱浪狀態。未來若暖化情況持續增長,熱浪的發生將成為常態,而且持續天數和強度也有增加的趨勢。

TCCIP 計畫依據 IPCC 所設定的溫室氣體排放情境,進行臺灣地區的溫度模擬:在高暖化情境(RCP8.5)推估下,世紀末可能增溫超過 4℃,而北部地區增溫較南部嚴重,高溫有可能影響農作物生長與收成。臺灣在未來將面臨更嚴重的熱浪衝擊,對於能源使用、公共衛生健康等都可能帶來前所未有的考驗,而這急迫性的問題,就像電影《普羅米修斯》(Prometheus)裡女主角說的:

「如果不阻止它,我們就會無家可歸!」(If we don’t stop it, there won’t be any home to go back to!)

溫室氣體排放情境假設:「RCP」

IPCC 的報告中長使用到的濃度路徑「RCP」為 representative concentration pathways 的英文縮寫,代表不同程度暖化路徑的人為溫室氣體排放量的「情境假設」,其中假設四種不同暖化情境,由輕微到最嚴重分別為 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5,分別代表的意義如下:

  • RCP2.6:增溫最小且緩慢的情境,輻射強迫力先在 21 世紀中期達到最大值 3 Wm-2,大約和二氧化碳濃度 490 ppm 相似,然後再緩慢下降到 21 世紀末。
  • RCP4.5:輻射強迫力會在 21 世紀末達到一個穩定狀態的情境,約為 4.5Wm-2,和二氧化碳濃度 650 ppm 相似,代表世界各國會想盡辦法做到溫室氣體減量的目標。
  • RCP6.0:和 RCP4.5 相似,但輻射強迫力為 6 Wm-2,約為二氧化碳濃度 850 ppm,代表世界各國並沒有盡全力積極做到溫室氣體減量的目標。
  • RCP8.5:輻射強迫力持續的增加到大於 8.5 Wm-2,即二氧化碳濃度會大於 1370 ppm,代表世界各國並無任何減量的動作。
圖五:輻射強迫力隨時間的變化圖
(資料來源:TCCIP; Representative Concentration Pathway, GRID-Arendal/Studio Atlantis, 2021)
  • 〈本文選自《科學月刊》2022 年 11 月號〉
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靠天吃飯行不通,氣候變遷下的「進擊農業」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/12 ・2354字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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根據聯合國政府間氣候變遷專門委員會在 2022 年發布的第二工作小組「衝擊、調適與脆弱度」報告 (AR6 WII) ,人為導致的氣候變遷包含更頻繁、強度更強的極端天氣事件,以及在升溫情境下人類和自然都將面臨各種風險。

傳統的水稻耕作法在插秧時需要使用大量的水。(圖/envato)

去年 (2021) 年斯德哥爾摩研究所的報告指出,農業是受氣候變遷衝擊最大的產業之一, 不論是極端天氣或長期氣候模式轉變,農業所承受的風險是其他產業的好幾倍。

過去一年,臺灣各地經歷了大大小小的淹水和乾旱,我們常說農業是「靠天吃飯」,在氣候變遷之下,臺灣農業會遭受什麼衝擊呢?

靠天吃飯的農業

由於臺灣農作大多露天生產,更容易受溫度和雨量影響。暖化趨勢可能會使作物產期提前或延後,進而影響到品質與產量,以稻米為例,溫度上升的情境下,全臺稻米產量呈減少趨勢,二期稻作又比一期減產程度更大。

至於爲什麼稻作會分成一期和二期?主要因為臺灣介於熱帶、亞熱帶氣候之間,氣溫溫暖且雨量豐沛,一年內適合種植水稻的月份達十個月,因此每年可以種植兩期水稻,第一期通常在冬末春初時插秧,夏季收成,期間約在每年二月至六月;而第二期在七月至十一月,由於氣候條件不同,第二期的單位面積產量通常比第一期低,氣候變遷的升溫情境下,二期產量下降又更為明顯。

極端氣候的影響下,降雨分布也呈現兩極化,乾旱或是暴雨成為常態。(圖/envato)

此外,當降雨型態轉變,雨量太少時造成農作物缺水、強度過大則破壞外觀及品質;而大氣中的二氧化碳濃度提高,會導致植物體碳氮比上升,使農作物更容易遭受病蟲害感染。

雖然「靠天吃飯」的農業受到許多氣候變遷下的衝擊,但其實還有一句俗諺説:「只靠雙手不靠天,修得水利萬年甜。」

臺灣農業究竟如何要克服這些困難呢?一起來看看這些調適策略吧!

水資源不夠「旱田直播」行不行

這邊的直播可不是指在田梗間架手機鏡頭,現場 Live 給大家看作物生長,而是一種直接將水稻種子播在土裡的種植方式。但為什麼要採用旱田直播,而非插秧灌溉這種大家熟悉的方法呢?

水稻種植需要許多水,尤其在插秧時更需要長達三個月的「淹田」,也就是將插滿秧苗的田灌滿水,才可以讓秧苗好好長大。

而故事就要從新竹縣新豐鄉說起,新豐是新竹縣稻米產量最大的產區,然而卻是位於俗稱「風頭水尾」的地區,由於地理位置在石門水庫最尾端,灌溉時搶水搶不過上游的農田。

前面有提過,臺灣水稻一年中可以分兩期栽種,在一期稻作的淹田工作期間大約是一月至四月底,恰好落在臺灣十一月至四月的枯水期,正需要水的時候卻沒有水,使在地的青農開始思考,若未來水情更緊張時,新豐還能繼續種植水稻嗎?因此,必須找出能永續種植的解方。

於是,他們便開始嘗試「旱田直播」的種植方式,直播與傳統種植最大的不同在於,初期不插秧、不淹田,省去這兩個步驟便可以減少大量的灌溉用水。

旱田直播的前三步驟便是關鍵,首先為種子處理,就像是打電動時,在對戰前要先把裝備穿好以防止被攻擊,由於直播不會經過育苗,種子會直接在土壤裡發芽,必須先將種子消毒、裹上藥劑,避免感染水稻在發芽過程的常見疾病;接著是整地,透過整田機具打破犁底層,未來水稻種子發芽時,根系可以更深入土壤表層生長,即便在水分不充足時,秧苗也可以自己在土壤裡找水份;最後為播種,將種子直接播種至土上,再覆上一層土壤保水,給種子適合發芽的環境。

當然,最重要的還是秧苗長得怎麼樣,與生長時間相同的傳統秧苗單株作比較,旱田直播秧苗根系更長、更茂密;由於不用育苗,整地播種的時間提前至十二月底,地上部的莖、葉也有較充裕的時間生長,更為強健、耐旱,有可能成為未來氣候變遷下水稻產業的永續策略之一。

「好天要存雨來糧」—— 農業調適策略還有這些

這句古諺意思是告訴人們要未雨綢繆,替之後的變化做準備,就像現在的我們面對氣候變遷帶來的衝擊,也需要不同的調適策略,應對未來的挑戰。例如使用分子標記輔助育種,找出與性狀相關的基因後做記號,縮短育種時間,開發出能抵過逆境的品種。

而開發新品種的基礎建立在遺傳資源上,這些是幾萬年來大自然演化之下的結果,因此臺灣作物種原庫就像是一座銀行,保存著珍貴的遺傳資產 —— 作物活體種子。

就如同戰鬥組合技,有時經典能力加上新裝備就能發揮最大效用,過去農業發展過程中,前人便留下許多經驗的傳承,搭配現代科技及資訊,有望在未來走出一條永續的路。

臺灣的農業故事展示廳,介紹臺灣農林漁牧業各面向的新發展。(圖/國立科學工藝博物館)

位於高雄的國立科學工藝博物館「臺灣的農業故事展示廳」,便展示了臺灣農業的多元發展,不僅是氣候變遷的農業調適,從臺灣農業的本土特色到科技成就,例如從博物館級的「植物工坊」了解全人工光源、無土的栽種方式,智慧農業 4.0 又是如何改善畜牧業的生產,以及透過 DNA 互動遊戲理解新品種如何產生等,在參觀的過程中看見臺灣農業的今天和未來。

參考資料

  1. 斯德哥爾摩環境研究所報告
  2. 臺灣氣候變遷推估資訊平台
  3. 氣候變遷對台灣農業生產體系的影響
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