都市冷知識：原來臺南除了美食、古蹟，還有著「鳳凰城」的美名？——《聆聽樹木的聲音》

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜黃楷元
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

麻豆港的歷史

臺灣四面環海，整座島的過去、現在與未來，都與海洋息息相關，而港口正是海洋與陸地間的樞紐，許多故事都由此而起。臺南麻豆曾緊鄰倒風內海，擁有一座貿易興盛的內海河港「麻豆港」，也是西拉雅族最強部落「麻豆社」的居住地。四百年來滄海變桑田，當地的人文環境又發生哪些變化？中央研究院「研之有物」專訪院內臺灣史研究所林玉茹研究員，從港口走入臺灣史，揭開一段原住民與漢人勢力興衰交替的故事。

聽到「麻豆」這個地名，絕大多數的臺灣人腦中浮現的畫面應該是香甜多汁的文旦柚。有「柚鄉」美名的臺南麻豆，目前文旦栽種面積達到 800 公頃，說整個麻豆就是一座大果園也不為過。

不過麻豆蔚為文旦果園只是近三百年的事，在有人類活動的悠久歷史中，讓麻豆躍上世界舞台的其實是其「港口」角色。

奇怪！麻豆明明距離海邊有 30 公里遠，怎麼會有港口？這就不能不佩服造物者的力量，真能讓滄海變桑田。

走訪位在麻豆東北角的「水堀頭」遺址，可以看到一座三合土（由糖水、糯米汁、牡蠣殼灰加沙混合成的建材）遺構，這塊約 10 公尺長、看起來像是坡道的結構，究竟是水利設施、墓道還是碼頭，曾經是學界爭論許久的公案。

直到 2002 年，一次歷史學和考古學的共同研究，終於正式解開謎團。現任中研院臺灣史研究所林玉茹研究員，與國立成功大學考古學研究所劉益昌教授合作，經過層層抽絲剝繭，終於證實三合土是碼頭遺構，水堀頭就是曾經的「麻豆港」。

「距今 4,000 至 3,500 年前，海水曾內侵到麻豆、佳里、善化一帶，在清代，這裡被稱為『倒風內海』，船隻可以通行、貿易。」林玉茹表示，「臺灣西部海岸是離水海岸地形，容易形成海埔新生地。清康熙中葉後，漢人進駐臺南地區，又積極把潟湖圍墾成魚塭或鹽田，是倒風內海逐漸陸化的主因之一。」

林玉茹是研究清代臺灣史、海洋史的專家，麻豆這個地方的「前世今生」引起她的高度興趣。除了自然地貌的海陸更迭外，更讓她一頭栽入研究的，其實是這裡的人文變遷。

在經濟上，港口是帶動城市發展的火車頭；在文化上，港口則是一扇看見外面的窗。

港口所在地因為與外界連結，成為本地和外來文化的交匯點，更是理解多元文化互動變遷的重要依據。而麻豆的水堀頭遺址雖然現在已位居內陸，卻保有臺灣碩果僅存的清代內海河港遺構，讓麻豆港與其周遭歷史得以重見天日。

林玉茹的研究剖析了麻豆港自 17 世紀荷蘭時期到 19 世紀清治時期的歷史（1624-1895 年），揭開一段原住民與漢人勢力興衰交替的故事。

守護部落文化的殖民者

最先居住在麻豆這塊土地的「麻豆社」，是西拉雅族四大社之一，也是臺灣西南平原最強大的部落。推測早從 14 世紀起，麻豆社人便開始與漢人進行零星貿易，以鹿皮、鹿肉、魚及藤等物產與漢人交易布、鹽、瓷器、銅簪、瑪瑙等奢侈品。但到了 17 世紀，西方強權開始把手伸向亞太地區，也改變了麻豆社的命運。

荷蘭人為了與葡萄牙、西班牙競爭海上霸權，1624 年在大員（今臺南安平一帶）建立了政權，同時作為國際貿易的據點。麻豆港位於大員北邊的倒風內海內，是麻豆社的對外出入口，因港口條件佳、又佔據重要航道，面對侵門踏戶的荷蘭人，很難不起衝突。

1635 年起，麻豆社在內的西拉雅族四大社逐一被荷蘭人征服，麻豆港也被納入大員的貿易體系，從事與大員、打狗、堯港等地的區間貿易。

林玉茹從文獻中觀察到，荷蘭人雖然為了擴大殖民利益，積極招攬漢人來臺開墾，但土地所有權仍然歸原住民所有。1644 年後，更在秩序及貿易利益最大化的考量下，選擇以「隔離政策」來治理這塊區域，一方面減少爭端、一方面也讓交易及稅賦更加透明。漢人除了做生意之外，勢力無法直接伸入麻豆社領域。

接續荷蘭人治理南臺灣的鄭氏政權，也在這個基調下維持「荷規鄭隨」，例如鄭成功的軍屯政策主要開墾無主地，遇到明確歸屬原住民的土地則避開。林玉茹認為，「雖然荷蘭和鄭氏的統治讓麻豆社失去部分主導權，但他們的管理卻也相當程度地保護了部落的土地與文化，不被漢人勢力快速入侵。」

這段期間，在麻豆港居主導地位的仍然是麻豆社人，不過在貿易和互動中，漢人仍然對原住民帶來了影響，例如引進甘蔗、藍靛等新經濟作物。

麻豆社原住民的兩難——要漢化，還是要遷徙？

然而，到了清康熙 23 年（1684 年），原住民與漢人隔離的景況隨著鄭氏政權一起告終。清朝把臺灣納入版圖後，對於漢人的開墾採取相對放任的態度，漢人移民開始大舉登臺，海上貿易也更加興盛。

漢人不只可以用租佃的方式耕作原住民的土地，更開始透過買賣取得土地所有權。林玉茹爬梳清代留下來的「地契」，觀察到漢人逐漸蠶食原住民勢力範圍的跡證。到了清乾隆、嘉慶年間，漢人土地鄰接原住民田園的情況已相當普遍，甚至出現原住民反過來向漢人購買土地的逆向操作。

在國家政策和漢人勢力的進逼下，原本壯盛的麻豆社，面臨兩種命運：漢化或遷徙。

林玉茹進一步指出麻豆社式微的原因，起因於麻豆社從清康熙中葉以來，先後被徵召參與平亂戰役，或是被課徵勞役、番餉，勢力明顯衰微，此消彼長之下，漢人逐漸取得麻豆這塊地區的主導權。

清乾隆中葉（約 1755 年後），漢人的街庄「麻豆保」以麻豆街為中心成立，稱得上是兩方勢力交替的重要指標事件。現存的三合土遺構可能就是在此時期由漢人所興建。麻豆港在此時仍然繁榮，只是主角換成了漢人，值得注意的是，當中包括「隱身為漢人」的原住民，許多改姓氏為「陳」，也接受漢人的宗教信仰。

從麻豆文衡殿（武廟）保存的紀念碑文可知，原住民改信奉漢人的關聖帝君，更參與捐款修廟事宜。特別的是，漢人如使用原住民土地，需繳香油錢給文衡殿，曾有漢人因侵占原住民土地又不繳錢而鬧出糾紛，在官府的仲裁調停下，最終在文衡殿立下「貼納武廟香燈漢番和睦示告碑」以示和解。

這種族群勢力的消長變遷，是林玉茹從文獻多方考察、彙整大量線索建構出的軌跡。除了從地契看出土地所有權轉移的歷程外，地圖的標註也是證據之一。

清乾隆末期，「麻豆社」已從臺灣輿圖消失，取而代之的是漢人建立的「麻豆保二十庄」。其他像是地方志中，對於生活型態、商業活動、公共事務等的描述，也都可以看到蛛絲馬跡。

成為全臺少見的「街村與農村」合成聚落

時間來到 19 世紀，「滄海變桑田」的結局終於登場。水文環境的自然變化，加上居民的屯墾，麻豆地區的港道日益淤塞，至清道光末年，文獻上已無麻豆港的紀錄。

但麻豆市街卻沒有因為港口的消失而沒落，由於地處樞紐、物產豐饒，仍是非常繁榮的交易集散地。一些麻豆地方仕紳靠著「蔗糖」生意，躍升富豪階級。

林玉茹發現，從文獻對於市街的描述看來，這時的麻豆已成為漢人地盤。例如清代文人丁紹儀在《東瀛識略》中這麼描述眼中的麻豆：

均雜處民間，存番無幾；往昔番廬胥成村市，舊社無從跡矣。

儘管原住民的身影已從麻豆的畫面中淡出，但他們留下的生活印記，仍然決定著這座城鎮的風景。

過去麻豆社的聚落是以「檳榔宅」為主體的農村格局，擅長園藝的麻豆社人，會在屋舍四周種植檳榔樹或文旦、龍眼等果樹，形成單一住宅面積廣大、卻又宅宅相連的結構，是兼具「集居」與「散居」特色的超大規模農業聚落。

後來漢人在開發過程中，順應原本的檳榔宅聚落格局，又在商業活動的發展下，另外形成了漢人風格的市街。兩者疊加之後，麻豆就形成了全臺少有、別具特色的「街村與農村合成聚落」。

這樣的城鎮風貌可以說是原住民與漢人勢力興衰、相互涵化的最佳例證。

說出臺灣的故事，是林玉茹的終身志業！

雖然林玉茹是海洋史學家，但她自揭，海洋並不存在她的兒時記憶中。林玉茹在臺南歸仁長大，從小沒看過海，直到去臺東讀師專後，才有機會近距離接觸大海。

海對我而言，是神秘的！港口可以通往哪裡？彼岸有什麼在等著我？這種充滿冒險的氣味，令人非常著迷！

林玉茹自幼課業成績優良，因家境因素考量，最後選擇就讀師專。到臺東讀書後，彷彿掙脫了一身束縛，終於不再被升學壓力綑綁，而是出於對知識的熱愛而學習。

「那時候想繼續唸書，但因為一邊在國小教書，必須選擇夜間部。在師大沒有夜間部的情況下，我只能選擇臺大。在臺大歷史系讀了兩年後，我做了一個當時看起來很不自量力的決定──挑戰研究所！」

林玉茹笑說，感謝師長和同儕的鼓勵，讓她有勇氣成為第一個「越級打怪」考上臺大歷史研究所的夜間部學生。這位熱愛知識的國小老師，就從臺大歷史所開啟了學術研究之路。

1990 年，臺灣本土化運動方興未艾，攻讀碩士第一年的林玉茹就決定選擇臺灣史作為研究志業。「所謂的終生志業是，你即使到老了、到要走入棺材的時候，都還對那個工作有興趣。學術研究對我來講就有這樣的意義，它沒有退休的一天。」

身為臺灣史研究者，林玉茹認為說出屬於這塊土地的「故事」至關重要。學術殿堂縱然迷人，但歷史作為這塊島嶼的血脈，還是必須轉化為大眾可以理解並共感的知識。

「我是臺南人，麻豆也算半個故鄉。四百年來，這塊土地上的人群怎麼在大海的懷抱中，彼此競逐、興衰更迭，與世界連結，透過我的研究能說出這些故事，讓人們的存在更加有血有肉、鮮明真實，就是作為學者最大的成就感！」

• 作者／詹鳳春

樹的光飽和點：陽樹比陰樹更需要陽光

樹木主要可分為陰樹、陽樹及中性樹。所謂陽樹，即偏好日照，當日照不充足便容易枯損衰弱。反之，即使日照不充足也可以健全生長，稱為陰樹。還有介在陰樹與陽樹之間，稱為中性樹。

植物的葉子進行生命維持活動。對植物而言，光為生存的能量，如同動物攝取食物般的重要。換句話說，能否取得充分的日照為樹木的死活問題。

葉子為了收集光照，在葉的構造內也下了不少的功夫。常見葉大且薄，在葉的背後及內側可有效的收集光照。葉表面附著了一層薄膜的角質層，除了讓水分難以透過以外，還可防止葉表蒸發，保護葉內組織。

自葉的生理角度來看，陰樹與陽樹的最大差異，在於光飽和點及光合作用速度不同。一般光照量的最高限度，稱為光飽和點。因此日照需求度高的樹木為陽樹，能耐日蔭為陰樹。

陰陽特質的掌握，有助於適地適木的配植。例如櫻花樹（陽樹）的光飽和點高，受到強光而不斷增加光合作用量，當光照變弱時光合作用量也隨之降低，長期下來影響櫻花樹的生長。

樹木陰陽的差異並沒有明確基準，如一天必須要達到多少小時才能存活？這是隨著原生地的環境，以及培育經驗法則所分類。樹木的成長，是隨著光照強度性質而改變。

例如，幼木時可以在林蔭弱光環境下生長，長大為成木對光的需求也慢慢增大。相對的，需要強光生長為陽樹，周邊若有高大喬木環境時生長受阻，而陰樹即使周邊有大樹也可生長。

一般陽樹多為落葉樹種，因生長快速，樹幹易粗大且短命趨勢。相對的陰樹多為常綠樹種，生長慢，壽命也較長。

除了樹種外，葉子也可分為陰葉、陽葉

此外葉子也可區分陰葉及陽葉；陽葉受到強光，光合作用量增加，陰葉則是利用較弱的光照度進行光合作用。

對樹木而言，最適切的光照度為晴朗的上午，午後的西曬通常帶給部分樹種生長阻礙。路邊常見的紫薇，當夏季午後受到強烈西曬、高溫過熱，反而光合作用量頓時減少。過於高溫時，葉內含水量隨之減少，葉內的氣孔關閉後便無法呼吸交換而影響光合作用。

都市行道樹的日照條件也決定樹木生死，受到各方高樓環抱而遮蔽日照，光合作用也會受到影響。尤其當陽樹日照不充分時生長容易出現阻礙，即使為耐陰的山茶花、冬青也會出現樹勢低下及開花不良、病蟲害等問題。

一片葉子的生命有多長？

針葉樹與闊葉樹的葉型，表現出樹木存活的戰略。

常見的針葉樹種柳杉、松樹等為常綠樹種，葉子細長、如針狀。這是為了取得更多的日照得以行光合作用，並不斷的往上生長。藉由向上生長與其他植物相互競爭，取得日照。

雖然稱為常綠樹，但也並非不落葉。尤其光合作用效率變低後，老葉陸續落葉並與新葉進行交替更新。樹木為了維持葉子也需要充分的養分，除了蓄積於枝條、樹幹以外，也儲藏於針葉樹葉內。

一般常綠樹的葉子壽命平均一到兩年，松樹的葉子甚至二到十年的也有。常綠樹的壽命，取決於環境。即使相同種，也會因日照、降雨量、土壤環境的不同而出現差異。

當環境要素越是不良時，葉子的壽命也就越長。簡單說，光合作用效率變低，養分的回收期間也就更長，而葉子的壽命也變長。一般熱帶地區的常綠樹，多數葉子的壽命為三個月。

即使先天抽了一張好牌，沒有好的成長環境也是枉然

樹木的生長條件之中，氣溫扮演著非常重要的角色。例如：將暖地生長的樹木種植於寒冷地，易受寒害，葉子變黑、枯死。相反的，習慣寒冷地的樹木若種植於暖地時，就容易出現新芽生長停頓等現象。

諸如此類的現象，可以說是樹木各自的生理特徵。

樹木以根系吸收養水分，枝葉進行光合作用並製造能量。暖地或喜日照的樹木，光合作用能力非常旺盛，所製造的糖直接被樹體吸收使用，而水及空氣自葉的氣孔排出為蒸散。

就另一個角度來看；當氣溫升高時，蒸散旺盛而葉溫也隨之下降。而蒸散旺盛也會讓樹木失去大量水分，甚至引起脫水狀態。

因此，樹木為了維持本身機能平衡，配合氣候進行生理活動。例如：熱帶雨林的樹木行光合作用時，根系需要吸收大量水分；而沙漠的植物幾乎處於冬眠，受到強烈熱氣後關閉氣孔，將水分儲存於體內等。

生活在都市裡的樹木，面對了哪些壓力？

樹木面對各式各樣環境要素，其生活樣式也不同。然而這樣的生活並非一朝一夕，而是經過不斷演變而獲得的機能。當環境突然改變時，樹木當然也面對很大的生長壓力。

行道樹面對的都市環境，如水泥、柏油等人工基盤，引起的高溫化要比郊外氣溫還高，遠遠不同於自然環境生長的樹木。

面對嚴峻的都市微氣候環境，水分吸收為生存的關鍵要素之一。當水分不充足，直接反映於蒸散的受阻。而通風不良時，枝葉蒸散也容易出現病蟲害。

相對的，風過大反而帶給樹木物理損傷，同時引起土壤蒸散、落葉等問題。尤其長期遭受東北季風吹襲，因低溫使根系衰弱無法吸收水分，間接影響蒸散能力。行道樹受到大樓風影響也容易出現落葉、枝條斷裂、傾倒等災害，其環境因素直接影響樹木生理。

——本文摘自《聆聽樹木的聲音》，2022 年 7 月，麥田出版。