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各國意識抬頭,太空碎片帶來的災難有多嚴重?

黃 正中_96
・2022/02/22 ・2181字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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十年前(2011 年)美國國家科學委員會(NRC)發布了一份報告,對於環繞地球的碎片數量發出了警報[1]。當時根據美國太空總署的估計,碎片已達到「臨界點」,導致在軌道上的碎片,不斷碰撞並產生更多碎片,從而增加了人造衛星故障的風險。十年過去了,繞地球運行的碎片數量越來越多,甚至風險增加得更快;是否太空碎片數量的臨界點正在逼近?沒有人知道答案,但可能很快。

何謂太空碎片?

首先,我們先來談談什麼是太空碎片。

依據美國航空太空總署(NASA)定義,太空碎片泛指不提供有效服務,且繞行地球運行的人造物,如廢棄衛星、留在軌道上的火箭與其零件、大碎片相互碰撞後產生的小碎片,均可為之。而太空碎片最主要來源為火箭殘餘燃料爆炸而產生的碎片。

根據全球最完整追蹤太空碎片的系統——美國太空監視網絡(SSN),所登錄的太空碎片已超過一億個。

衛星送入軌道,依照能量守恆和動量守恆定律,飛行的速度必須達到每秒幾公里,才能繞著地球飛行;因此如果它在軌道上撞到任何太空碎片,比如廢棄衛星撞到一片油漆碎片,即使不是災難性的,也可能造成巨大的損失。

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太空碎片造成的災難有多嚴重?

自 1957 年以來,人造衛星和火箭製造了越來越多軌道碎片物體,大小從幾微米到幾米不等。儘管已經達成了一些國際協議,限制碎片的增長速度,各國卻沒有嚴格的計劃來減少現有碎片的數量。

地球周圍的太空充斥著碎片。圖/歐洲太空總署

如今越來越多功用的人造衛星被發射進入地球周圍的低軌道,然而其所造成的碎片與衛星數量分佈超過太空碎片容量限制時,則可能發生理論失控的碰撞反應[2]

最近,美國太空新聞(Spacenews)報導,非洲的小國家盧安達(Rwanda)向國際電信聯盟(ITU)申請 327,230 顆衛星[3],加拿大的開普勒新創公司提出 115,000 顆衛星的超級大型太空網路系統,加上亞馬遜、OneWeb、SpaceX 和 Telesat 等公司已經在積極開發的系統,以及地球靜止軌道上的通訊衛星,這些衛星數量遠遠超過預期需求的容量,達到碰撞臨界點的極限風險;問題是國際電信聯盟沒有執法權,國際電信聯盟對軌道壅塞的規定為零。

2007 年中國反衛星計劃試驗所產生的的碎片擴散,以及 2009 年銥星(Iridium)與俄羅斯 Cosmos 的碰撞,讓人們意識到,並提高了積極管理碎片情況的緊迫性,努力採取緩解方法,並提出了許多減少太空碎片的技術。去年(2021)年底,中國的天宮太空站緊急啟動姿態控制,以規避靠近中的星鏈(Starlink)太空網路衛星潛在的碰撞危機。

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空間碎片撞擊試驗:以輕氣槍射擊鋁板的方式,模擬一片 14.2 克的塑料,以 5.334 公里/秒的飛行速度在太空低軌道與鋁板碰撞的情況。圖/前 NASA 工程師 Megs H. 推特貼文

「凱斯勒效應」和連鎖反應

美國 NASA 科學家在 1978 年提出凱斯勒效應(Kessler Effect)理論,說明當太空碎片達到或超過容量限制時,由於碎片碰撞而失效的太空船數量將顯著增加。地球軌道上大大小小的物體,數量將變得非常大,它們會不斷相互碰撞,產生更多碎片——最後成為一種被稱為「碰撞級密度」的連鎖反應。緊隨其後,新產生的碎片將呈指數倍增,直到近地太空被各種大小垃圾堵塞。

一旦這樣的衛星碰撞災難發生,整個連鎖反應可能只需要幾天或幾週的時間,最後可能只有幾顆衛星完好無損。

若是繼續毫無限制地增加巨型衛星星系,可能會導致數十年,甚至更長時間的太空活動完全喪失。

太空碎片一旦超過臨界點,造成碰撞災難,無論是太空網路、衛星導航、通訊衛星、地球監控、氣象預報等等,大部分可能都將失去功能。科技帶給人們的便利,以及所建立的文明,將大幅衰減、倒退。

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如何解決太空碎片的問題?

若是我們什麼都不做,可能會導致每年 5 兆美元的太空商業收入損失。重新開放太空將花費至少數千億美元,並且可能需要數十年才能實現。若是能想出補救措施,就能確保太空碎片不會帶來災難性的問題,但這就需要一個非常縝密的計劃,涉及幾個新的太空系統和數十億美元的投資。

美國、歐盟、澳洲和日本以及各國的太空機構都意識到太空碎片問題的嚴重性,相繼提出不同的補救措施,包括:建立太空碎片追蹤機制,由觀測站和天文台精確跟蹤、監控太空物體的軌跡,避免現役衛星與大型物體相撞;提出減少計劃,清除太空小碎片物體的數量;跨國協調衛星的太空交通,以維持安全的飛行路徑;在設計人造衛星時,規劃衛星壽命結束前的退場機制,讓衛星降低軌道返回地球,並且在大氣層燒掉。這些方法目前都正在陸續實驗、進行中。

最近有一個例子,在今年 2 月初所發射的星鏈 (Starlink)太空網路衛星,發射時正好受到太陽風暴衝擊,有 40 顆衛星被風暴摧毀,幸好當時這一批衛星有返回地球的機制,能夠重新進入大氣層並燃燒掉,順利地減少了一批太空垃圾。

註解

  1. Report says space debris past ‘tipping point,’ NASA needs to step up action
  2. Space debris
  3. Satellite operators criticize “extreme” megaconstellation filings
  4. Space Debris: Wall-E’s Future is Real
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黃 正中_96
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國家實驗研究院國家太空中心研究員。勿忘對科學研究的熱情,勇敢築夢,實現夢想…...

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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人類的「長跑」很厲害?靠「跑」在荒野中脫穎而出
F 編_96
・2024/12/26 ・3048字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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F 編按:本文編譯自 Live Science

在美國加州死亡谷(Death Valley)「魔鬼鍋爐」般的炙熱溫度下,每年夏天都舉行一場被稱為「世上最極端越野賽」的經典賽事:Badwater 135。選手需在攝氏 49 度、下方為北美洲海拔最低的地帶上,跑步或走完 217 公里的山路,一路衝向位於美國本土最高峰(聖女峰)附近的終點。這聽來猶如天方夜譚,但每年仍有近百人勇敢挑戰。許多四足動物在此高溫下可能早已中暑倒地,為何人類卻能憑藉一雙腳在此環境中堅持下去?

事實上,速度上我們遠不及同等體型的動物,例如豹或馬,然而要比拼耐力,人類卻常能大放異彩。我們能在大草原中與野生動物「天荒地老」地消耗,即使我們在短程衝刺中會被輕易超越,仍可以憑藉馬拉松般的堅韌一路追趕,最終讓速度更快的對手因高溫與疲勞而甘拜下風。究竟人類為何會進化出這般特殊的耐久力?。

在跑步上,人類以耐力著稱,可透過拉長距離讓速度更快的動物因高溫與疲勞而屈服。圖/envato

人類長程奔跑的演化起源

人類的體質在遠古時期並非天生就能輕鬆長跑。據一種假說推測,大約 700 萬年前,類人猿的祖先於非洲開始「離開樹梢」,轉而在地面上覓食、移動。早期的兩足行走雖然看似笨拙,卻逐漸在持續的氣候變遷與草原化過程中展現優勢:

  1. 更廣闊視野:直立行走時,頭部位置提高,有利於觀察周遭環境,提早發現危險或獵物。
  2. 省力遷徙:兩足步態下,移動同樣距離所需能量相對降低,足以在開闊平原上長距離跋涉。

隨著數百萬年的進化,人科動物(hominids)在骨骼、肌肉與生理機制上更趨於適應長時間行走和奔跑。他們在廣袤的非洲大地上,並非以速度壓倒對手,而是依靠「耐力與持久追蹤」取得優勢。考古學家曾提出「持久狩獵」(Persistence Hunting) 的假設:古人類可能利用高溫時段在大草原上追趕羚羊或其他動物,待獵物體溫過熱而力竭之際,人類再上前制伏。一方面依靠長距離奔跑耐力,另一方面倚仗強大的散熱能力。

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足部與下肢結構:為奔跑而生的細節

哈佛大學的人類演化生物學家丹尼爾‧李伯曼(Daniel Lieberman)指出,人類的奔跑能力「從腳趾到頭頂」都有演化專門化的痕跡,稍加留意便能發現許多奧祕。

  1. 短腳趾與足弓結構
    • 人類的腳趾較短,是為了減少長距離奔跑時的折損機率。若腳趾過長,每次著地都更容易造成骨折或扭傷。
    • 足弓(包括足底肌腱與韌帶)則具備彈簧般的功能,可在踩踏地面時儲存彈性能量,接著釋放推力,減少肌肉能量消耗。
  2. 強力肌腱與韌帶
    • 跟腱(Achilles tendon)和髂脛束(IT band)都能吸收並釋放大量彈力,在跑步時有效節省體力。
    • 透過肌腱的彈性能量回饋,跑者在每一步落地與蹬地之間,都能減少額外的肌肉耗損。
  3. 臀部肌群的角色
    • 人類相較於猿類擁有更發達的臀大肌(gluteus maximus),能夠穩定軀幹,使身體不致向前傾斜或晃動得過於劇烈。
    • 這種「穩定性」非常關鍵,它能支撐直立姿勢,維持跑步時的協調和平衡。
人類發達的臀大肌穩定軀幹,得以支撐直立姿勢,提升跑步時協調與平衡的能力。圖/envato

軀幹與上肢:不容忽視的穩定器

奔跑並不只是腿部的事。上半身及頭部在跑動中也扮演著不可或缺的穩定與協調角色。

  1. 擺臂對頭部穩定的影響
    • 當我們在跑步時,雙臂自然擺動,有助於平衡腿部擺動帶來的轉動力矩;換言之,手臂的擺動能對沖下肢動量,讓我們在快速移動時仍保持穩定,頭部不至於過度搖晃。
    • 猿類上肢肌肉發達,卻沒有像人類一樣的大範圍肩關節「解耦」特性(能讓肩膀與骨盆分開晃動、頭部保持前方視線),這使得牠們在直立奔跑時更顯笨拙。
  2. 脊椎靈活度與呼吸節奏
    • 人類的脊椎與骨盆並非僵直連接,跑步時,骨盆能與肩部做出相對扭轉運動,使軀幹整體更靈活。
    • 這種結構也幫助人類在奔跑過程中匹配呼吸節奏:腳步落地的頻率能自然與肺部換氣形成同步節拍。

冷卻系統:靠「排汗」征服烈日

人類藉遍布全身的汗腺大量排汗散熱,透過蒸發有效降低體溫。人類藉遍布全身的汗腺大量排汗散熱,透過蒸發有效降低體溫。圖/envato

在非洲大草原上奔跑,面臨的最大挑戰之一便是高溫。人類為何可承受長時間高溫壓力,甚至能在午後與動物「耐力大戰」?

  1. 排汗與體溫調節
    • 大多數動物主要依賴氣喘(如狗的哈氣)或有限的汗腺冷卻。人類則擁有遍布全身、數量龐大的汗腺;這使我們可藉由大量流汗帶走熱量,再透過汗液蒸發達到降溫效果。
    • 雖然我們也會因此流失水分與電解質,但只要能適度補充,便能持續散熱。而某些大型哺乳動物,在持續奔跑一段時間後,往往因過熱而只能停下休息。
  2. 無毛皮膚與蒸發效率
    • 相較於其他哺乳類,人體毛髮主要集中在頭部與部分身體區域,大片皮膚裸露,有助於排汗時的蒸發散熱。
    • 這種「裸皮」極可能是長距離奔跑與日間活動的選擇性演化結果,確保人類能在炎熱的白天進行移動或狩獵,而不因過熱而必須在陰涼處長時間停留。

呼吸方式:維持長距離的關鍵

另外值得注意的是人類高效率的呼吸節奏。四足動物在奔跑時,呼吸通常與四肢步態高度耦合,比如馬或犬類在衝刺中必須配合四肢的震動節奏吸氣和吐氣,較難隨意變換節拍。而人類因直立姿態,使得呼吸與跑步步伐能保持更大程度的自主調控。

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  • 獨立呼吸調節
    • 能依跑者自主需求來決定吸氣與吐氣的頻率,不一定要剛好配合腿部的落地次數。
    • 這讓人類在長時間奔跑或耐力賽中,能以相對節能的方式調節氧氣和二氧化碳的交換量。
  • 嘴巴與鼻子的雙重進氣
    • 為支撐長時間有氧運動,跑者多半會同時用鼻子與嘴巴呼吸,以便快速補充氧氣並排出二氧化碳。
    • 相較之下,某些動物在喘氣散熱時犧牲了進氣效率,一旦體溫飆升,便難以同時維持高強度奔跑。

即使進入現代社會,大多數人不必再於烈日下持久追蹤獵物,我們仍可在馬拉松、越野超馬等各式比賽中看見古老遺傳「跑步基因」所迸發出的潛力。從波士頓馬拉松、超級鐵人三項,到極端氣候下的 Badwater 135,人類透過持續的鍛鍊與後勤補給,一次又一次突破極限。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃