戰爭的遺毒該如何排除？基轉植物或可分解 RDX 炸藥的有毒物質

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

植物灰燼中含有鉀，自古以來一直為人們所利用，因此草木灰燼就成了鉀的命名來源。鉀也是製造肥皂、玻璃、火藥等的原料。

可是，鉀遇到水會產生激烈的反應，具有容易產生化學反應的另一面。

維持神經及肌肉活性 人體中重要的微量營養素

再者，鉀也是人體每日所需的營養素之一，是維持神經及肌肉活性不可或缺的重要物質。當腎臟功能降低的時候，會造成體內的鉀囤積過量，恐導致身體產生機能障礙。但是一旦鉀不足，有時也會造成肌耐力低下或疲勞，出現高血壓等症狀，嚴重時可能連身體都法動彈。由於偏食或飲酒過量也是導致鉀離子不足的原因之一，單身的年輕男性要特別小心。

缺乏鉀離子的人要補充鉀，最簡單的方法就是吃幾根香蕉。香蕉除了含維他命和食物纖維之外，還有豐富的鉀離子，好處是攝取方式十分方便，即使香蕉加熱，營養也不會流失。

化學性質活潑 容易發生化學反應

鉀對人體來說是不可或缺的礦物質，對植物也十分重要，因為鉀和氮、磷為肥料的三大要素。可是，鉀與鈉一樣，必須保存在石油之中（編按：鉀碰到水會爆炸）。

也可當做火藥使用（編按：因為鉀的化學性質非常活潑，容易和其他化學物質產生激烈的反應，有爆炸性且易燃），可做為火柴、煙火或是炸彈的材料。此外，氰化鉀雖然含有劇毒而小有名氣，但是也能用於金屬電鍍，在工業領域是很重要的物質。

【常溫狀態】固體　

【原子量】39.0983

【熔點】63.38˚C

【沸點】759˚C

【密度】0.89 g/cm3

【發現】1807 年，英國化學家戴維

【語源】阿拉伯文 al-quali，意思是草木灰燼，也是鹼的語源。英文名稱的語源也是草鹼（potash）。

——本文摘自《原子有話要說！元素週期表》，2023 年 4 月，漫遊者文化出版，未經同意請勿轉載。

• 作者／邱麒豪（國立中央大學大氣物理研究所博士候選人）、劉千義（中央研究院環境變遷研究中心副研究員）

咦！地球彼端的火山爆發和我們有什麼關係？

距離臺灣八千多公里的東加王國發生了前所未有的火山爆發，當太平洋周遭國家開始擔心海底火山噴發引起海嘯的同時，卻有更多不為人知的事情正悄然發生。到底火山噴發的同時除了引發海嘯還造成什麼樣影響呢？讓我們一同來瞭解！

看不見也摸不著的氣象波動——大氣重力波

大氣的重力波現象並不罕見，通常是垂直方向上的氣塊受到擾動，在浮力（作為恢復力）與重力的雙重影響下而在水平面上形成振盪式的波動。

常見的氣流流經山峰並在背風處產生圓盤狀的雲系（莢狀高積雲），以及晴朗穩定天氣下出現的波狀高積雲即為大氣重力波在自然這張畫布下最好的圖繪。而火山爆發，同樣有機會引起大氣重力波。

西元 2022 年 1 月 15 日，臺灣時間下午 12 時 20 分（事發當地時間下午 5 時 20 分）左右，位於西南太平洋島國——東加王國首都努瓜婁發（Nuku’alofa）北方65公里的洪加湯加－洪加哈派（Hunga Tonga-Hunga Ha’apai）海底火山大規模爆發，伴隨而來的地震與引起的海嘯引發世界的關注。

這場可能是 21 世紀以來最大規模的火山噴發，其一連串的後續效應不僅被地震儀及海象儀器記錄下來，當天下午 8 時左右，臺灣的氣象站也陸續觀測到海底火山噴發造成的氣壓變化，根據觀測資料顯示，這次的海底火山噴發事件在臺灣造成的氣壓變化量約 1 至 2 百帕（hPa），這大約是日常標準大氣壓力的千分之一至千分之二的變動（圖一）。

若將地面氣壓資料的解析度提高到每分鐘，並將中央氣象局109個局屬測站由東南向西北排列，繪製成臺灣高密度測站氣壓擾動的二維時間序列圖（圖二），火山噴發由東南向西北傳遞的能量作用於大氣中最先於臺灣東南方的蘭嶼測站測量到，時間上和最晚被觀測到的馬祖測站相差約 25 分鐘。其次，火山噴發造成的大氣波動除了氣壓變化最為劇烈的主波外，尚有前導波與數次的餘波產生。

綜觀全球的大眼睛——從氣象衛星看見大氣重力波

從上圖可以觀察到，這些波動的週期約為 10 到 15 分鐘，不容易從 10 分鐘的觀測資料中發現。目前在西太平洋與東太平洋地區監測的地球同步衛星向日葵八號（Himawari-8）與 GOES-17，可分別提供 2.5 分鐘與 1 分鐘高解析度的衛星觀測，對於高頻的大氣波動將有比過往更好的解析能力。

不只是地面氣象觀測站，位於地球上空 3 萬 6 千公里的地球同步衛星同樣也捕捉到火山噴發的證據。日本氣象衛星 Himawari-8 觀測到火山噴發後產生的陣陣漣漪（圖三），以火山噴發口為中心產生的漣漪即為大氣的重力波現象。

東加王國所在的區域不僅位於向日葵八號的觀測網內，也涵蓋在美國的地球同步衛星 GOES-17 監測之中。下圖（圖四）為 GOES-17 氣象衛星紅外線水氣頻道每 10 分鐘的亮度溫度差，藉由對流層中層的水氣頻道雲圖可以明顯看到火山爆發產生的內重力波由火山口為圓心向外傳遞。

火山噴發引起快速上升的氣流與火山灰造成的重力波現象在學理上是可行的，但在觀測上實屬少見，特別是海底火山能將大量的火山灰與氣體穿過海洋快速釋放至大氣中，並造成如此壯觀的大氣波動並不是件容易的事。

這場大氣波動產生的雲系高度深，範圍廣，觀測到的雲頂紅外線亮度溫度達 -105.18ºC 可能打破了自 20 世紀末有雲頂溫度的監測以降，最低溫的紀錄（圖五）。

除了上述的兩顆地球同步衛星，搭載於美國國家航空暨太空總署（NASA）之 Aqua 衛星上的大氣紅外探空儀（Atmospheric Infrared Sounder，AIRS）也同時發現了此一現象（圖六）。德國尤利希超級運算中心的大氣科學家——霍夫曼博士（Dr. Lars Hoffmann）說：「AIRS 自 2002 年 5 月開始觀測以來，從未在過往的火山噴發個案中發現過類似的情況」，這也意味著這次的海底火山噴發事件是前所未有的劇烈。

英國牛津大學物理系大氣、海洋與行星物理組的氣候科學家 Scott Osprey 博士也表示：「這次噴發可能會干擾熱帶地區風向週期性的逆轉，長遠看來或許會造成歐洲地區天氣型態的改變，必須非常小心地關注它造成的變化」，可見整個地球系統都可能因為這次的火山爆發造成巨大的影響。

雲圖之外——衛星於汙染物探勘之應用

衛星不僅僅能夠監測雲層的移動與大氣中的水氣分佈，近年來較為廣泛的應用是使用衛星針對大氣中的汙染因子做大範圍的遙測。舉凡工業污染排放之氣溶膠、交通源排放之二氧化氮，以及生質燃燒產生之煙塵與黑碳微粒，均可藉由衛星的觀測進而推估汙染程度，並搭配氣象模式的模擬進行短期的預警。

下圖（圖七）為 NASA 的 Suomi-NPP 衛星觀測到的氣膠垂直剖面分佈與雲頂高度，可以清楚看到伴隨火山噴發的氣膠粒子衝破對流層進入平流層，高度可達 30 公里。這些氣膠粒子在平流層中不易沉降至地表，長期下來可能會對氣候造成重大影響。舉例而言，氣膠依照光學特性的不同可粗略分為散射能力較強與吸收能力較強的兩大群體，散射能力較強的氣膠進到平流層中將造成更多的太陽短波輻射被反射回外太空，進而降低地球平均溫度（氣膠直接效應）；反之吸收能力好的氣膠則是會讓地球溫度上升。

而對流層中的氣膠對氣候的影響更為複雜，會進一步改變雲的微物理狀態，在特定條件下吸濕性高的氣膠容易成為雲的凝結核，若大氣中的水氣含量不變，這些新形成的雲凝結核有可能與大氣中既有的雲滴競爭原先的水氣，進而致使雲滴數目增加且雲滴平均的粒徑降低，進而散射截面積增加，反射更多太陽光而達到降溫的效果。但也因為雲滴粒徑變小後，變得不利於雲滴粒子間的碰撞合併過程而形成為雨滴，使得地表降水減少與雲的生命週期增加，此謂氣膠間接效應。

不管是氣膠的直接效應或是間接效應都非常複雜，會受到氣膠種類、氣膠數量、氣膠粒徑分佈、大氣條件等影響，也正因為充滿了各種不確定性，氣膠的氣候效應預測非常困難，目前還需要更多的觀測，特別是用大範圍的衛星觀測加以驗證與評估。

火山噴發除了氣膠粒子的污染以外，對環境造成的另一個衝擊是大量的氣體被釋放到大氣中。常見的火山氣體有：水氣（H₂O）、二氧化碳（CO₂）、二氧化硫（SO₂）、硫化氫（H₂S）與氮氧化物（NO_x）等。

以二氧化硫為例，評估大氣中微量氣體多寡的單位為杜布森（Dubson， DU），指的是一大氣壓的空氣柱中，該氣體分子累積起來的厚度（垂直積分）多寡。若將氣柱中的二氧化硫全部累積在一起相當於 10 微米厚，稱為 1 DU 的二氧化硫。SO₂ 氣候平均值約略低為 0.5 DU，歐洲氣象衛星開發組織（EUMETSAT）的 MetOP-B 與 MetOP-C 觀測到的峰值高達 50 DU 以上，高於氣候平均值 100 倍。（圖八）

氣象與環境衛星遙測之展望

近年隨著科技的發展與遙測技術的精進，氣象衛星能提供的不僅僅是精美的天氣雲圖，還有許多從雲圖看不出來的科學議題可加以探討。這些科學議題不單只存在於象牙塔內，更多且更重要的是生活上的應用。社會大眾關心的是：下午的聚會會不會下雨？明天空氣汙染有多糟？或是下禮拜一晚上會多冷？

衛星掩星觀測技術的發展（如：福衛三號、福衛七號、Sentinel-6 等）補足了廣大洋面探空資料的缺失以及人力施放的不足，蒐集偏折角資訊與折射率變化推估出的大氣垂直溫溼度剖面，藉由數值預報模式的資料同化系統改善天氣預報的誤差。

汙染物濃度的監測也可以藉由衛星的觀測進行評估，不論是民眾在乎的近地表懸浮微粒濃度抑或是工業燃燒造成的空氣汙染，皆可藉由衛星的探測第一手掌握（如文章提到的 MetOP-B、MetOP-C 以及 Sentinel-5P）。

降雨來自天空中的雲，若能對雨的前驅物—雲有更深的瞭解，降雨的推估也能做得更準確。以我們所處的東亞地區而言，像是以 Himawari-8 觀測而開發的雲微物理科學資料，或是國際上整合多重衛星觀測的日本 GSMaP 、美國 NASA IMERG 等衛星推估的地面降水資料就是很好的例子。

當然，科學的發展並不是單純為民生服務，但在發展科學的同時能兼顧民眾的福祉相信也是社會大眾所樂見的。

延伸閱讀

1. Liu, C.-Y., C.-H. Chiu, P.-H. Lin, and M. Min (2020), Comparison of Cloud‐Top Property Retrievals from Advanced Himawari Imager, MODIS, CloudSat/CPR, CALIPSO/CALIOP, and radiosonde, J. Geophys. Res., Vol 125.
2. Lin, C.-A., Y.-C. Chen, C.-Y. Liu, W.-T. Chen, J. H. Seinfeld, C.-K. Chou (2019), Satellite-Derived Correlation of SO2, NO2, and Aerosol Optical Depth with Meteorological Conditions over East Asia from 2005 to 2015. Remote Sens., Vol 11, 1738.
3. “Explosive eruption of the Hunga Tonga volcano” in CIMSS Satellite Blog.
4. “Tonga volcano eruption created puzzling ripples in Earth’s atmosphere” in nature’s news article.
5. 中央氣象局預報中心副主任黃椿喜博士臉書
6. 「報天氣-中央氣象局」臉書粉絲專頁

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《RDX炸藥的有毒物質該怎麼處理》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜許君咏

一般說到炸藥，大家可能都會想到化學課聽過的「黃色炸藥 TNT 」，而同樣有硝基的常見爆炸物 RDX（Research Department explosive），爆炸強度是 TNT 的 1.5 倍，是目前美國軍事上製造炸藥必須的化學藥品，然而，這些爆炸物容易造成令人頭痛的環境污染，目前許多研究試圖尋找降解此種污染的方法，但一直沒有找到有效經濟又可以持續使用的辦法。今年發表於《Nature Biotechology》的一篇新研究發現，一種在北美草原上常見的植物，透過基因轉殖後可以吸收和分解 RDX！

到底是怎麼做到的呢？在了解這個新穎的解決方案之前，我們先來聊聊 RDX 到底是什麼？又是怎麼造成環境污染的？

RDX 的化學式是 (CH₂NNO₂)₃ ，環三亞甲基三硝胺，中文別稱黑索金、海掃更、T4炸藥、炫風炸藥等。如前面所說，RDX 廣用於軍事用途，是二次世界大戰時最常被使用的爆炸物，目前軍用市場上有超過 4000 種彈藥都含有 RDX，通常和其他物質混合作為軍事彈藥，但事實上，RDX 在一開始並不是被用來作為武器，西元 1899 年德國化學家首次合成 RDX 並申請專利，當時主要描述的是 RDX 的醫藥用途，後來，隨著二次大戰開打，由於 RDX 的爆炸力比第一次世界大戰的 TNT 還強，RDX 被雙方軍隊注意到，便被廣泛作為炸藥的材料。

那 RDX 會對我們造成什麼影響呢？

事實上，在彈藥發射、丟棄槍械，或是製造彈藥的過程中都可能會釋放 RDX 至周圍環境，例如軍事基地、手榴彈丟擲場、彈藥工廠等場所，受污染較嚴重的以土壤和地下水為主，當 RDX 被釋放到土壤後，會進一步滲透至地下水系統，也就是說，RDX 的影響可能會蔓延到日常飲用水，而且因為 RDX 流動性高又不易降解，不僅會對土壤生態造成影響，若人類攝入過量會有暈眩、嘔吐等症狀，也可能會引起癲癇發作。

此外，RDX 也是一種可能的致癌物，在美國大約有一萬公頃的射擊場用地已經被 RDX 滲透，因此被美國環境保護署 (Environmental Protection Agency，EPA) 列為飲用水污染物之一，並設立飲用水中的含量標準。

在西元 2012 年時，台灣也增修了環境標準管制草案，因火炸藥屬於管制用品，通常只有軍事用地能夠生產及銷毀，而根據環保署過去的調查計畫也顯示，台灣多處軍事場址內確實有火炸藥類物質的污染，若未來軍事用地轉為公共用途後，使用者受到危害的可能性將會提高。環保署逐年檢測國有地、軍事用地土壤與地下水的相關污染。為了避免 RDX 污染造成環境及健康的威脅，探討 RDX 在土壤及地下水中的特性、機制，並找到整治的方法，便成為研究的一大重點，例如，國內曾有研究利用表面改質奈米零價鐵顆粒，處理受 TNT、RDX 的污染地下水體。

而這次由美國約克大學研究團隊發表的研究，是利用基因轉殖，讓植物能夠降解並吸收 RDX，前面有提過，美國受 RDX 的土地面積非常大，若利用傳統方法，像是填埋、焚燒、氧化等，較適合用於高污染但面積小的土地，根據美國國防部的估計，成本效益不符比例。

事實上，研究團隊在先前就已經分離出一種具有降解 RDX 能力的細菌 Rhodococcus rhodochrous 11Y，能夠在有氧及無氧條件下催化 RDX 還原脫硝，然而，細菌分解的速度不夠快，沒辦法防止 RDX 滲入地下水層。因此，科學家將清除污染的責任放到植物身上，使用植物有許多好處，例如破壞性較小、能幫助土地恢復生機，社會層面上則是具有美感、大眾接受程度也較高，且長期而言，維護植物的生長所需成本較低。

但是，植物並不具備降解 RDX 的能力，因此，科學家便將與降解能力有關的細菌基因，轉殖至植物的基因裡。在之前的實驗中，他們發現被轉殖過的阿拉伯芥 Arabidopsis thaliana 能夠將 RDX 分解，然後被植物吸收並代謝，不需要收割植物便可以清除污染物。

在實驗室裡成功後，能否在真實環境實行這個方法才是接下來的重頭戲，但這並不是一件容易的事，首先，只有少數幾種適合的植物可以進行基因轉殖，再來，種植基因轉殖作物需要申請大量的文件許可，並且，大面積種植可能需要花上好幾年的時間，而且野外實驗容易受到天氣因素影響，大規模的實驗可能會耗費昂貴的成本及時間，最可怕的是，仍然無法保證會有明確的結果。

後來研究團隊選用一種叫做「柳枝稷」（學名 Panicum virgatum ）的植物進行基因轉殖，這是北美洲原生種、多年生的草本植物，接著團隊在紐約洲的一個軍事訓練場進行野外實驗。他們將 27 塊含有 RDX的土地分成三組不同的種植條件，分別為：沒有植物、未轉殖基因的柳枝稷、已轉殖基因的柳枝稷，三年之後，結果顯示，種植轉殖基因柳枝稷的土地流出的水有較低濃度的 RDX，此外，和未轉殖基因的柳枝稷相比，已進行基因轉殖的植物組織內幾乎沒有 RDX，代表這些植物正在吸收和代謝這種化學物質。

研究者表示，受較高污染的土地可能需要花幾年種植，但污染較少的地方可以恢復的比較快，與先前的方法相比，使用基因轉殖作物整治的方式經濟實惠許多。當然，在將這個方法運用在土地之前，需要先進行生物安全檢測，確認基因轉殖作物會如何影響當地的植物。最近，研究團隊試著將基因轉殖到另一種原產於美國許多地區的小麥草 Pascopyrum smithii ，希望未來這項技術能用於更多不同地區的受污染土地。

參考文獻

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