0

1
0

文字

分享

0
1
0

搭建氣候變遷研究與實踐應用之間的橋梁——臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台專訪

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/07/07 ・3079字 ・閱讀時間約 6 分鐘

感謝 臺灣氣候變遷推估資訊及調適知識平台 對本次專訪之協助與支持。

  • 作者|曾繁安

乾旱與豪雨成災比過去更常常出現,夏天變得更長且更熱,颱風數量變得更稀有但强度卻變大……當極端天氣事件成為常態,我們不能再逃避氣候變遷對人類社會帶來的影響。想關心氣候變遷議題卻不知如何下手?那你就不能不知道「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台」(TCCIP)!

不只懂得「減碳」,「調適」也要跟上

臺灣為什麽需要氣候變遷為主題的知識平台?問起 TCCIP (Taiwan Climate Change Projection Information and Adaptation Knowledge Platform)的誕生,國家災害防救科技中心氣候變遷組陳永明組長回應,除了近年各國更加重視氣候變遷的影響,並推動相應的政策之外,本土學者在氣候科學的研究成果,其實不在少數,但這些做為理解氣候變遷的重要資料與成果,卻散落四方,因此需要有一個系統性整合與轉譯知識的服務平台。

不僅是在研究資料與成果的整合,TCCIP 也期待與大眾溝通正確氣候變遷知識的地方,目前媒體的報導與科學客觀知識的理解上,仍存有不少落差,而 TCCIP ,正是最適合透過最新的第一手資訊,了解氣候變遷的平台。

氣候變遷議題包含三大面向:減碳、氣候科學、衝擊與調適。陳組長提到,大家對「節能減碳」已有共識,明白降低溫室氣體的排放,對減緩全球暖化效應的必要性,但對「氣候科學」和「調適」卻相當陌生。陳組長解釋,氣候科學是學者研究與模擬氣候變遷影響的學問,與天氣預報短期内的天氣變化之預測不同,氣候科學所做的是「推估」(Projection)。推估模擬的是不同情境,如溫室氣體排放量高、中或低的三種路徑下,氣候變遷衝擊的範圍與程度輕重。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在開始說明調適前,陳組長說:「大家常有一個誤解,認為臺灣只要做好減碳,我們災害就會變少。」

氣候變遷讓全世界成為命運共同體,即使臺灣碳排净零也無法獨善其身,需超前部署因應氣候災害的措施,也就是所謂的「調適」(Adaptation)行動。調適行動所涉及的層面包羅萬象,不再只停留在氣候科學,而是跨越不同學科如自然生態、人文社經、公共衛生等領域。

TCCIP 扮演學術研究與實踐應用之間的溝通橋梁

自 2009 年啓動的 TCCIP,以國家災害防救科技中心為主,集結了四大政府機關和研究單位,以及國内二十個大學系所的成員。其宗旨在於提供本土化的氣候變遷科學與技術研究服務,各單位互相協力合作,可謂臺灣氣候變遷抗戰陣線的大聯盟。

TCCIP 團隊組成涵蓋不同學研單位、業務機關。圖/TCCIP 官網

要擬定政策、採取有效的氣候行動,將有限的資源挹注在刀口上,背後就需要堅實的科學數據支撐。但由專家學者經過縝密的演算研究,所產製的繁複氣候科學研究數據,如果不強化與實際應用的連接,經過進一步的轉譯,便可能成為難以通曉、被束之學術高閣的學問。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

因此陳組長指出, TCCIP 所肩負的責任,除了精進氣候變遷推估的技術與能力之外,也扮演著學術研究與實際應用之間的溝通橋樑,把氣候科學家的語言,轉化成政策擬定者所能明白的話語。TCCIP 團隊發展了各種氣候變遷風險評估與調適工具,將抽象的研究數據具象化,成為能一目瞭然的圖表、圖資。

圖為臺灣 25 個中央氣象局屬測站自 1897 年到 2020 年的溫度距平值變化,距平值是各站年均溫相對於各站溫度氣候值 (1981~2010年平均) 的差值。圖/TCCIP 官網

TCCIP 所匯整的氣候變遷科學資料,從使用者的需求框架下出發,以政府、學研與產業為主要服務對象。點開線上的官網,氣候變遷資料商店中符合 IPCC[注1] 評估標準、臺灣在地降尺度的溫度、雨量等資料,可任君挑選。你也可打開調適百寶箱,去觀摩世界各地在不同領域如農林漁牧業,是如何在氣候變遷衝擊下進行調適,提高面對災害的韌性。除了線上的氣候知識大補帖,TCCIP 最近也積極推動各種線下的實務操作。

以臺灣的調適案例而言,新竹新豐鄉的「旱田直播」,便是一次良好的示範。氣候變遷影響下,未來缺水情形令原本栽種水稻的農民擔憂,因此萌生「旱田直播」——在沒有灌溉的農田上,直接播種的想法。為測試這一策略是否可行,TCCIP 團隊、農業試驗所與農民三方合作,由農民提供設置旱田試驗田和傳統插秧對照田,TCCIP 團隊和農試所則負責田間氣象資料、用水量、作物生長與品質產量等數據的量測、歷史觀測與未來氣候變遷趨勢的推估。

圖/TCCIP 農業調適示範

這一案例展現氣候變遷調適知識與科學數據,如何透過與產業利害關係人的溝通與協作,具體落實,讓氣候變遷走出學術的象牙塔。從目前階段性的成果可見,直播水稻與插秧水稻田的栽培條件差異不大,可節省前期勞力支出與大量用水,惟最後收益與插秧水稻相比仍有進步空間。這一次結合理論與實務的合作契機,有望成為氣候變遷下水稻可永續發展的調適路徑之一。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

展望長期穩定的科研團隊,成為面對氣候變遷的國家堡壘

前期臺灣仍需完全依靠國際其他氣候變遷模式所產製的資料,來生成在地的降尺度數據。但這幾年隨著研究能量的積累與提升、成熟團隊的培訓形成,臺灣也發展出屬於自己的氣候變遷模式,並以臺灣的名義參與在世界氣候研究計劃(World Climate Research Programme)之下的第六期耦合模式比對計畫(CMIP6) [注2 ]

談到臺灣的氣候科學研究進程在國際上的表現,陳組長指出,儘管臺灣比起資源豐富的國家來得慢了些,但仍在逐步趕上。陳組長表示,臺灣複雜地形地貌與劇烈天氣變化的特色,就如地球科學的試驗場,無論是氣候科學或是衝擊調適,許多國家都非常樂意與臺灣進行氣候變遷的相關研究合作。未來期許TCCIP能從計畫形式,轉型為更永續經營的運作方式,為氣候變遷長期抗戰的人才培育與措施行動做更好的應對。

對於想要加入 TCCIP 的年輕學子,陳組長建議,最重要的是能保有對不同學問的好奇心,以及願意放下對自身專業的堅持,擁有可以跨領域溝通的彈性身段,來為氣候行動貢獻一分心力,而這正是 TCCIP 團隊一直以來秉持的精神與理念。

備註

  1. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change,全名為政府間氣候變遷專門委員) 旨在以嚴謹科學探討氣候變遷的情形,及對人類社會經濟造成的影響。`自 1988 年由世界氣象組織和聯合國環境規劃署成立,是《京都議定書》及《巴黎協議》背後的重要推手,為地球氣候變遷研究所做出的貢獻在 2007 年獲諾貝爾和平獎肯定。
  2. 第六期耦合氣候模式對比計劃(Coupled Model Intercomparison Project,CMIP6)提供IPCC 第六份氣候評估報告的科學依據。CMIP 扮演國際公開資料平臺的角色,讓隸屬旗下的各國研究組織,可讓各自產製的氣候模式資料上線,讓全球研究者能簡便地獲取和分析這些資料。每一期 CMIP 的模式推估,皆奠基於共同制定的未來氣候推估情境。

參考資料

  1. 科技部「台灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫」
  2. 臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台
  3. 行政院環境保護署:節能減碳政策
  4. 進擊的全球暖化,台灣的新契機 台灣氣候模擬系統的建置
  5. 最新 IPCC 報告出爐!作爲地球公民一分子,你不可不知的氣候變遷現況
文章難易度
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
200 篇文章 ・ 308 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

1
2

文字

分享

0
1
2
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

圖形處理的例子

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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)

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。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
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。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
新北「氣候行動徵件」活動總獎金 8 萬元 號召青年展開行動成為氣候領袖
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/23 ・1247字 ・閱讀時間約 2 分鐘

全球正面臨急遽的氣候變遷,世界公民必須共同面對,環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」,鼓勵臺灣青年從校園或社區出發,針對觀察到的環境問題提出行動方案,入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容,最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金,更有機會放眼國際,於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,徵件日期至 6 月 24 日截止,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與!

報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示,新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇,建立與青年交流對話的平台,今(113)年更持續與紐約荒野中心(The Wild Center)攜手,號召青年以行動應對氣候變遷,培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上,青年的角色非常重要,去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser,分享了許多紐約青年行動案例,像是大學生於學院頂樓設置太陽能板,實現「上課教室自主發電」的校園計畫,又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等,引起與會臺灣青年們的廣大迴響,提出許多問題進行討論。

新北市環保局「2023 新北青年氣候論壇」,邀請到美國紐約荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser(左 3),分享了許多紐約青年行動案例

環保局長期關注青年行動力,辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動,致力推動全齡化的環境教育,今發布的「氣候行動團隊創意徵件」,進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者,提出自己的問題觀察與創意解方,並真正落實行動,由青年自己決定從何處開始改變,即使是日常生活中觀察到看似微小的行動,都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區,甚至整座城市。

環保局說明,氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生,透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案,徵件至 6 月 24 日止,經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐,同時由環保局媒合專業導師進行線上課程,最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選,優勝的隊伍除可獲得獎勵金外,更能持續推展氣候行動並製成行動影片,影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享,讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與,徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站:https://greenage2024.com

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文轉自新北市政府環境保護局網站

討論功能關閉中。

0

3
1

文字

分享

0
3
1
溫室效應有救了?把二氧化碳埋進地底吧!  
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/25 ・1389字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 台灣中油股份有限公司 委託,泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加,各國紛紛宣布淨零排放(Net Zero Emissions)的目標,聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術(Carbon Capture Utilization and Storage,簡稱 CCUS)」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

CCUS 示意圖。圖/INPEX CCS and CCUS Business Introduction Video 2022 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼? 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存,進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段,也就是將二氧化碳抓下來,並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳,可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢?現在已經能主動把二氧化碳抓下來!?抓下來的二氧化碳又去了哪裡?》。 

至於捉下二氧化碳之後,該存放在哪裡呢?科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯,地底可不只有石頭跟蜥蜴人,只要這些石頭中存在孔隙,就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在,我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

封存的地質條件也很簡單,第一,要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」,通常是砂岩。第二,有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石,用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」,常見的是頁岩。只要儲集層在下,蓋層在上,就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存? 

臺灣由東往西,從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽,都有深度達 10 公里的廣大沉積層,並且砂岩與頁岩交替出現,可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點,有個很直接的作法,就是參考石油、天然氣的儲存場域就好,也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間,重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田,主要集中在西部的苗栗與臺南一帶,在 1959~2016 年,累計產了 500 億立方公尺的天然氣,和超過 500 萬公秉的凝結油。 

臺灣油氣田位置圖。圖/《科學發展》2017 年 6 月第 534 期
鐵砧山每年封存 10 萬噸二氧化碳(相當於通霄鎮 1/3 人口一年的二氧化碳排放量)。圖/台灣中油

而至今這些枯竭油氣田,適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田,不只是封閉型背斜構造,更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後,從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式,已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層,進行小規模的二氧化碳注入,作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測,驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

更多詳細內容及國際 CCUS 案例,歡迎觀看影片解惑! 

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
200 篇文章 ・ 308 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia