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熱帶雨林如何自食其力?——《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》

日出出版
・2022/09/18 ・4192字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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有關這個根本問題的答案,水能提供一些線索——不管是源自森林的溪水,或經常像瀑布一樣傾瀉而下的雨水。

熱帶雨林如何自食其力?水能提供一些線索。圖/Pexels

亞馬遜流域的三種水色

這裡我們還是會先以亞馬遜雨林為例,因為如果能認識地表最大熱帶雨林的狀況,自然也就能了解剛果盆地與東南亞這另外兩大雨林。

不過在更深入探究當地的狀況前,我們得先介紹一個早就被發現的現象。亞馬遜地區的河流,可依水色分成三類:白水、黑水與清水。白水並非白色,它帶點乳色混濁,其實更像牛奶咖啡。黑水看起來雖像流動的石油,把它舀進大一點的容器看其實偏棕色。至於清水則就是清澈不混濁。

這些差異意謂著什麼,亞馬遜的原住民印地安人應該都很熟悉,他們甚至是以此來表達不同部族的居住地與人數多寡。這種「印地安模式」,可從水中的礦物含量以及與此相關的肥沃度得到解釋。

烏卡亞利河為亞馬遜河的主源,由發源自安地斯山脈的烏魯班巴河與坦博河匯流而成。圖/維基百科

白水河源自安地斯山,來自高山的礦物碎屑造成它的混濁,每年特定時間或長或短的氾濫期為河岸地區帶來肥沃物質,程度上雖不如尼羅河氾濫,但原理很類似。白水河的氾濫區在亞馬遜被稱為 várzea,這裡氾濫期的洪水可高達十幾公尺,會叮咬人的蚊蚋也很多,但幾百年來,卻一直有歐洲殖民者的後代,與那些被稱為卡布克羅人(Caboclos)的歐、印混血者在此墾殖定居。

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至於被稱為 igapó 的黑水河氾濫區,則與此截然不同。洪水在這裡也會暴漲至樹冠,並經常維持在這個高度數星期之久,氾濫過後卻還是無法留下肥沃的河岸。不僅如此,這裡的土壤因氾濫所流失的養分還比得到的多,所以即使大致沒什麼擾人的蚊蚋,卻也不會有人來種任何東西。

土壤跟它一樣貧瘠的,還有清水河的河岸。河水不混濁,雖然有利於以弓箭或魚叉捕魚,但水清則魚少,所以這方面的收穫也說不上豐碩。

這些印地安人的祖先數百至數千年來累積的經驗,在二十世紀後半期德國馬克斯.普朗克(Max-Planck-Institut)湖沼研究所所進行的測量中得到了證實。研究者發現清水河與黑水河都極度缺乏電解質,也就是那些可做為導電離子的可溶性礦物成分。水中量測到的導電率,是顯示其電離子含量的良好指標,而植物所需的營養鹽就是這類離子。

黑水河暗褐的水色來自腐植酸,這種物質是植物生長無法利用的,而我們通常是從水色偏褐的沼澤湖泊認識到它。白水河則不同,它幾乎含有植物所需的每一種離子,例如鉀、鈣、鎂與磷酸鹽離子,而這些是來自安地斯山風化的岩石。

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亞馬遜河北岸最大的支流——尼格羅河,又被稱為「黑河」;與白水的河流形成強烈對比。圖/維基百科

不過這裡的岩石風化物,其實不如衣索比亞的肥沃多產(尼羅河的兩條主要支流即發源於此),因為亞馬遜河的集水區裡沒有火山。火成岩遠比石灰岩、砂岩或花崗岩肥沃,這也是東南亞大部分雨林區與其他地方最顯著的差異。熱帶研究學的專家恩斯特.約瑟夫.菲特考(Ernst Josef Fittkau)根據這些發現製作了一張亞馬遜地區的生態圖,呈現出一種河川三分法,分別是白水河作為「安地斯山之延續」,與來自黑水河及清水河的流路,在這三種區塊之間,則是亞馬遜中部面積廣大的雨林。

但孕育出這片森林所需要的養分,究竟從何而來?

有更多發現為這個問題提供了線索。例如科學家為精確分析水的成分所測量的導電率,顯示出亞馬遜地區某些林間小河的河水居然還比雨水更純。它甚至不含一點鈣或鎂,連其他礦物成分的含量,也都只在勉強能驗到的臨界值。在一條這樣的林間小溪裡洗手,只要沾一點肥皂,就足以產生多到無法遏止的泡沫。

這個奇怪的發現,事實上背後的問題很嚴峻。極度缺乏礦物質,會讓人牙齒損壞、骨質流失,而熱帶悶熱的環境,更讓人因流汗損失過多鹽分而渴望鹽。水中的礦物成分過低,也意謂著某些水生動物的身體有吸收過多水分的危險,因為當牠體外的水鹽度遠低於體內,滲透率便會產生落差,而為了避免過多水分滲入,牠會迫使自己的身體近乎防水,否則得不斷排出過多水分,非常耗費能量。

這也充分解釋了,為什麼像巨骨舌魚這類皮膚有如鎧甲的魚,偏偏就普遍分布在亞馬遜地區,而且是水裡的贏家。此外,滿口利牙的典型掠食性魚類會吃樹上掉進水裡的果實,也非常合理,因為牠們可以從這類食物中獲取礦物質,以補充在這種環境下無可避免的損失。

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巨骨舌魚(Arapaima gigas)原生於亞馬遜河;為活化石,需經常浮出水面呼吸空氣。圖/維基百科

不過整座森林,其實也無可避免地在流失它的礦物鹽類。至於到底流失了多少,則可藉測量離開森林後的水體之電解質得知。即使每立方公尺只含幾毫克,它也一點一滴、年復一年地從亞馬遜雨林裡流失,然後被帶進南大西洋。

所以在地力不斷流失的情況下——除了白水河的河岸地帶之外,因為這裡每次氾濫,都會得到來自安地斯山的養分補給——亞馬遜雨林不是應該要逐漸營養不良死去嗎?

更多研究的發現,讓這個問題的答案愈來愈清晰。大部分生長在亞馬遜的「固定土地」上,也就是它面積廣大的非氾濫區裡的樹木,都發展出一種向四面八方水平擴展的根系,與一般認為它能特別深紮在土壤中的想法完全不同。一場普通大小的雷雨風暴,便足以把一棵大樹撂倒,連那些經常長得非常巨大的板根與支柱根,都沒辦法穩固地支撐它。

在此同時我們也從豐富廣泛的雨林研究中得知,其貼近地面擴展的根系,作用就像一個巨大精密的過濾器,而樹木便是以此來攔截吸收落葉或倒木分解後釋放出的礦物成分。這種養分的循環再利用過程真的很短,在其中協助它進行的便是纖細無比的真菌菌絲。

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在我們所熟悉的土壤中,負責儲存這些分解物質者是腐植質,也因此它被認為特別肥沃。然而熱帶雨林的土壤沒有腐植質,因為樹木的根,立即吸收了所有在分解與礦化作用中釋放出的物質。樹木的葉與根之間,構成了一種緊密的循環系統。

精密的植被系統

當然這還是無法完全阻止植物所需的養分因雨水而流失,因為水量實在太大,降雨強度也太強。林間小溪貧乏的礦物含量,指出了這種無可避免的損失。而雨林裡的樹木如何取得平衡,只要看看它的葉子與樹冠,便可得到線索。

那些「坐」在它樹冠上的植物,幾乎都是我們最熟悉的室內或裝飾植物,例如蘭花、鳳梨科植物或蕨類。在德文裡它們被有點拗口地慣稱為「坐在上面的植物」,其實也就是附生植物。

它們的根莖沒有觸及地面,也沒有鑽進樹木的枝幹裡,所以不像寄生植物會吸取樹木養分,而只在樹上靠「吸空氣」維生——這點完全名符其實:因為它們不僅像絕大部分植物那樣,會從空氣中吸收二氧化碳,也吸收那裡面的水分與必需的礦物養分。雖然要以這種方式活著,它們得維持很低的需求,但它們的出現與常見卻也表明,借道空路而來的礦物鹽類顯然完全充裕。

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熱帶雨林裡「坐」在植物上的附生植物。圖/維基百科

只要更仔細觀察,我們甚至還看得到許多附生在樹葉上的小型或微型植物。它們像一小片草地那樣生長在葉面,讓有些大型樹葉看起來好像布滿斑點,而且這很可能也是滴水葉尖發展出來的重要原因之一。這樣的葉尖能讓雨水更快從葉面滴下或流走,如此一來那上面的迷你附生植物才會不斷枯死;這可以避免它們生長過密,對雨林樹木的葉子造成危害。

另一方面,這些葉面附生植物透過其龐大的總表面積,從雨水中過濾出特別多的礦物養分,這點對樹木倒是有利的;在很大的程度上,甚至比那些大型附生植物更有用。後者通常只會偶爾在雷雨風暴中被颳落地面,然後樹根或許還能從它們身上吸收到一些營養。

這裡空氣中的礦物成分究竟從何而來,一直到二十世紀後半都還無人知曉。是來自被信風或暴風颳來拍打在海岸的浪花嗎?還是來自南美洲東北及東南部、有著廣大裸露地面的乾燥區?都有可能。

然而化學微量分析的結果,卻指向一個要遙遠得多的來源地。那些從空中為亞馬遜雨林施肥的礦物成分,是信風遠從撒哈拉沙漠挾帶來的。有時候當沙塵暴特別強勁,大範圍的天氣狀態也許可時,甚至連中歐地區都能體驗到一部分這種來自撒哈拉的沙塵現象。此時降下的雨會偏褐到黃褐色,在過去迷信的時代,人們把它稱作「血雨」,而它顯示出沙塵裡有含鐵化合物。

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根據測量的結果,隨著信風由非洲穩定吹向亞馬遜的沙塵量,不僅能與因河水沖蝕與搬運而損失的量達成平衡,也確實含有雨林裡的樹木生長所需要的礦物養分。那些主要是磷、鉀、鎂,但也包括鈣、鐵及一些微量元素。

亞馬遜雨林是「站」在一片無法再提供任何養分的土地上。圖/維基百科

因此我們可以誇大一點地說,絕大部分的亞馬遜雨林根本只是「站」在一片幾乎已無法再提供給它任何養分的土地上,而且是以它的樹葉與根部組織從空氣中吸收養分。就這點而言,熱帶雨林的表層很類似高位沼澤,因為它也是從空氣中獲取養分。高位沼澤下那些死去植被積累而成的泥炭,主要功能就是做為底部基礎與蓄水。

——本文摘自《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》,2022 年 8 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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人為開墾造成海洋酸化、雨林消失,第六次大滅絕正在上演!——《丈量人類世》
商周出版_96
・2022/10/12 ・2765字 ・閱讀時間約 5 分鐘

第六次大滅絕?

人類引以自傲的科技文明迎來了新的人類世,卻疏忽了人類也正在製造大自然中第六次,也是第一次非自然原因的生物多樣性快速消失!

目前地球上約有 1,000 萬到 1,400 萬的物種,其消失速率大約是自然背景滅絕速率的 100-1,000 倍。

大量快速消失的物種

物種在正常時期的滅絕發生率稱為「背景滅絕率」,這是很不容易估計的工作,必須結合所有的化石資料庫,並且要做長期的追蹤。

每個生物族群的背景滅絕率都不一樣,通常是以每年 100 萬物種當中有多少物種滅絕來表示。以哺乳類為例,大約每年 100 萬物種會發生 0.25 次的滅絕事件。換句話說,世界上大約有 5,500 種哺乳類,背景滅絕率預期每七百年會有一種哺乳類消失,一個人的一生應該很難注意到這種改變。

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但是現在有約 28% 的瀕危物種,在 21 世紀結束前,包括全世界的大型哺乳類可能都會面臨危急存亡之秋,這樣的數字不可謂不高。

寇伯特(Elizabeth Kollbert, 1961-)在她 2014 年出版的《第六次大滅絕:不自然的歷史》一書中強調:「如果第六次的滅絕事件發生,極可能是人類造成的。」最可能的因素,還是人類殖民式的生活剝奪、侵犯了其他物種的生存棲息地所致。

伊莉莎白.寇伯特。圖/Wikipedia

海洋酸化

寇伯特的書中記錄了許多生物、生態、地質、考古學家第一手的研究結果。以那不勒斯附近火山口周遭海域的調查為例,顯示藤壺、貽貝、珊瑚藻、顆石藻、龍骨蟲、多種珊瑚、海螺、魁蛤、海綿、鯛魚、海膽等都在減少或消失。尤其是海水酸度達 7.8 的海域,69 種動物、51 種植物中約有 1/3 都不見了。

海洋酸化(ocean acidification)是二氧化碳濃度快速上升的直接結果,人類大量燃燒煤與石油,無疑是將自然蘊藏的碳快速釋放到地表環境中的主因。專家指出:二戰後的二氧化碳排放速率是空前的加速上升。當今人類世的暖化作用,比起上一個更新世每一個冰期後的暖化,起碼快了超過一個數量級。地球已經有上千萬年沒有人類世這麼熱,可能連演化都忘了如何選擇能夠耐熱的基因。如果耐熱的 DNA 已經消失,生命已經不復保有這樣的特質,那對人類世就是真正的噩耗。

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海水的 pH 值 7.8 或許是海洋生態的酸度臨界點,超過此臨界點,3/4 的消失物種會是鈣化生物。海洋酸化會嚴重地改變海水及其中的生態,譬如微生物族群的組成;獲得關鍵養分的方便程度;光線穿透海水的透光度影響海藻的生態;當然也影響光合作用;聲音傳播的情形將使得海洋更嘈雜;溶解性的金屬化合物也會改變;鈣化生物如海星、海膽、蛤蜊、牡蠣、藤壺、珊瑚等會因為缺鈣而大受影響,尤其是造礁珊瑚的白化現象——珊瑚蟲集體死亡,會使得依靠珊瑚生存的生物多樣性大幅下降。而珊瑚一旦消失,海中生態系必然崩解。

1700 年代到 1990 年代,人類排放的二氧化碳對世界各地海水 pH 的影響。圖/Wikipedia

珊瑚是人類以外也會建造龐大「公共工程」的生命體,例如綿延超過 2,600 公里的大堡礁, 最厚的地方有 150 公尺,這種規模即使是人類最大的工程都望塵莫及。珊瑚礁可能支持了數百萬種海中生命共同生存或賴以捕食的環境,是海洋「撒哈拉沙漠裡的雨林」。這樣的依存關係也許已經存續了許多個地質世代,卻可能在這個世紀慘遭大幅損毀。

大氣科學家考戴拉(Ken Caldeira)是「海洋酸化」一詞的創始人,他認為未來幾個世紀的海洋酸化程度,可能造成超過數億年的影響程度。

實驗還顯示:生活在北極,看起來像是長了翅膀的海螺,以及對海水酸度非常敏感的翼足類海蝴蝶也會瀕臨危機。海蝴蝶是鯡魚、鮭魚、鯨等的重要食物,海水變酸,食物鏈必然受影響。而鈣化生物如笠貝的殼,甚至會出現破洞。此外,1/3 的造礁珊瑚、1/3 的淡水軟體動物、1/3 的鯊魚及魟魚都將消失。而某些增加的物種,譬如超微浮游生物,它們會消耗掉更多養分,使食物鏈上層的生物大受影響,進而使生態結構崩壞。

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熱帶雨林的消失

除了海洋外, 嚴重影響生物性下降的原因還有熱帶「雨」「林」的減少。低緯度的雨林是地表生物多樣性最豐富的地方,而亞馬遜雨林因為過度開墾,興起了「破碎森林生物動態研究計畫」(Biological Dynamics of Forest Fragments Project)。這是世界上規模最大、時間最長的實驗之一。

亞馬遜雨林。圖/Wikipedia

從1970 年代巴西政府開始鼓勵農牧業,就規定亞馬遜區必須維持至少一半的森林維持原狀。洛夫喬伊(Tom Lovejoy)就試圖說服農場主人讓科學家決定哪些樹要留下來。在巴西政府的同意下,許多方塊形的「森林群島」就成為森林保留區,裡面有許多生態研究正在進行蒐集物種數量的變化。

依統計數字來看,地球上沒有冰的 1 億 3 千萬平方公里的陸地,已經開發墾殖了 7 千萬平方公里。真正杳無人跡的「荒地」只有沙漠、西伯利亞、加拿大北部和亞馬遜河流域,總面積只有 3 千萬平方公里,這還沒有考慮到許多人為管線穿越、切割這些「荒地」區域的影響。

「破碎森林生物動態研究計畫」發現:破碎森林的生物多樣性隨著時間不斷下降,儘管叢林的多樣性豐富,但是局部地區滅絕可能演變成區域滅絕,最後成為全球性滅絕。亞馬遜的土地墾伐影響到大氣環流,破壞雨林,不僅造成「林」的消失,也可能導致「雨」的消失。

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生物多樣性之父威爾森(E. O. Wilson)和昆蟲學家厄文(Terry Erwin)都曾經估算過,破碎森林中昆蟲的當代滅絕率,可能比自然背景滅絕率高出了 1 萬倍!這個數字令人難以置信,當然統計的結果可能沒有考慮到滅絕發生所需要的時間,昆蟲的滅絕率也可能不同於其他生物的滅絕率。

科學家在全球的研究結果發現,對環境最敏感的兩棲類和昆蟲,如蛙類與蜜蜂,幾乎都在快速消失中。兩棲類在 3 億 7 千萬年前,就從海中率先登陸征服了陸地,生命力十分強悍,但如今兩棲綱可能是世界上瀕臨滅絕危機最嚴重的動物。據估計,兩棲類的滅絕率可能比背景滅絕率高出了 45,000 倍。

此外,很多其他族群的消失減損情形也頗驚人,受到影響的物種包括植物、動物的哺乳類、鳥類、爬蟲類、魚類、無脊椎動物等。1/4 的哺乳類、1/5 的爬蟲類、以及 1/6 的鳥類,也正無奈地踏上人類世的滅絕之路。這些不僅發生在森林中、深海中,更發生在我們居住的城市或後院。

——本文摘自《丈量人類世:從宇宙大霹靂到人類文明的科學世界觀》,2022 年 9 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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熱帶雨林如何自食其力?——《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》
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・2022/09/18 ・4192字 ・閱讀時間約 8 分鐘

有關這個根本問題的答案,水能提供一些線索——不管是源自森林的溪水,或經常像瀑布一樣傾瀉而下的雨水。

熱帶雨林如何自食其力?水能提供一些線索。圖/Pexels

亞馬遜流域的三種水色

這裡我們還是會先以亞馬遜雨林為例,因為如果能認識地表最大熱帶雨林的狀況,自然也就能了解剛果盆地與東南亞這另外兩大雨林。

不過在更深入探究當地的狀況前,我們得先介紹一個早就被發現的現象。亞馬遜地區的河流,可依水色分成三類:白水、黑水與清水。白水並非白色,它帶點乳色混濁,其實更像牛奶咖啡。黑水看起來雖像流動的石油,把它舀進大一點的容器看其實偏棕色。至於清水則就是清澈不混濁。

這些差異意謂著什麼,亞馬遜的原住民印地安人應該都很熟悉,他們甚至是以此來表達不同部族的居住地與人數多寡。這種「印地安模式」,可從水中的礦物含量以及與此相關的肥沃度得到解釋。

烏卡亞利河為亞馬遜河的主源,由發源自安地斯山脈的烏魯班巴河與坦博河匯流而成。圖/維基百科

白水河源自安地斯山,來自高山的礦物碎屑造成它的混濁,每年特定時間或長或短的氾濫期為河岸地區帶來肥沃物質,程度上雖不如尼羅河氾濫,但原理很類似。白水河的氾濫區在亞馬遜被稱為 várzea,這裡氾濫期的洪水可高達十幾公尺,會叮咬人的蚊蚋也很多,但幾百年來,卻一直有歐洲殖民者的後代,與那些被稱為卡布克羅人(Caboclos)的歐、印混血者在此墾殖定居。

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至於被稱為 igapó 的黑水河氾濫區,則與此截然不同。洪水在這裡也會暴漲至樹冠,並經常維持在這個高度數星期之久,氾濫過後卻還是無法留下肥沃的河岸。不僅如此,這裡的土壤因氾濫所流失的養分還比得到的多,所以即使大致沒什麼擾人的蚊蚋,卻也不會有人來種任何東西。

土壤跟它一樣貧瘠的,還有清水河的河岸。河水不混濁,雖然有利於以弓箭或魚叉捕魚,但水清則魚少,所以這方面的收穫也說不上豐碩。

這些印地安人的祖先數百至數千年來累積的經驗,在二十世紀後半期德國馬克斯.普朗克(Max-Planck-Institut)湖沼研究所所進行的測量中得到了證實。研究者發現清水河與黑水河都極度缺乏電解質,也就是那些可做為導電離子的可溶性礦物成分。水中量測到的導電率,是顯示其電離子含量的良好指標,而植物所需的營養鹽就是這類離子。

黑水河暗褐的水色來自腐植酸,這種物質是植物生長無法利用的,而我們通常是從水色偏褐的沼澤湖泊認識到它。白水河則不同,它幾乎含有植物所需的每一種離子,例如鉀、鈣、鎂與磷酸鹽離子,而這些是來自安地斯山風化的岩石。

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亞馬遜河北岸最大的支流——尼格羅河,又被稱為「黑河」;與白水的河流形成強烈對比。圖/維基百科

不過這裡的岩石風化物,其實不如衣索比亞的肥沃多產(尼羅河的兩條主要支流即發源於此),因為亞馬遜河的集水區裡沒有火山。火成岩遠比石灰岩、砂岩或花崗岩肥沃,這也是東南亞大部分雨林區與其他地方最顯著的差異。熱帶研究學的專家恩斯特.約瑟夫.菲特考(Ernst Josef Fittkau)根據這些發現製作了一張亞馬遜地區的生態圖,呈現出一種河川三分法,分別是白水河作為「安地斯山之延續」,與來自黑水河及清水河的流路,在這三種區塊之間,則是亞馬遜中部面積廣大的雨林。

但孕育出這片森林所需要的養分,究竟從何而來?

有更多發現為這個問題提供了線索。例如科學家為精確分析水的成分所測量的導電率,顯示出亞馬遜地區某些林間小河的河水居然還比雨水更純。它甚至不含一點鈣或鎂,連其他礦物成分的含量,也都只在勉強能驗到的臨界值。在一條這樣的林間小溪裡洗手,只要沾一點肥皂,就足以產生多到無法遏止的泡沫。

這個奇怪的發現,事實上背後的問題很嚴峻。極度缺乏礦物質,會讓人牙齒損壞、骨質流失,而熱帶悶熱的環境,更讓人因流汗損失過多鹽分而渴望鹽。水中的礦物成分過低,也意謂著某些水生動物的身體有吸收過多水分的危險,因為當牠體外的水鹽度遠低於體內,滲透率便會產生落差,而為了避免過多水分滲入,牠會迫使自己的身體近乎防水,否則得不斷排出過多水分,非常耗費能量。

這也充分解釋了,為什麼像巨骨舌魚這類皮膚有如鎧甲的魚,偏偏就普遍分布在亞馬遜地區,而且是水裡的贏家。此外,滿口利牙的典型掠食性魚類會吃樹上掉進水裡的果實,也非常合理,因為牠們可以從這類食物中獲取礦物質,以補充在這種環境下無可避免的損失。

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巨骨舌魚(Arapaima gigas)原生於亞馬遜河;為活化石,需經常浮出水面呼吸空氣。圖/維基百科

不過整座森林,其實也無可避免地在流失它的礦物鹽類。至於到底流失了多少,則可藉測量離開森林後的水體之電解質得知。即使每立方公尺只含幾毫克,它也一點一滴、年復一年地從亞馬遜雨林裡流失,然後被帶進南大西洋。

所以在地力不斷流失的情況下——除了白水河的河岸地帶之外,因為這裡每次氾濫,都會得到來自安地斯山的養分補給——亞馬遜雨林不是應該要逐漸營養不良死去嗎?

更多研究的發現,讓這個問題的答案愈來愈清晰。大部分生長在亞馬遜的「固定土地」上,也就是它面積廣大的非氾濫區裡的樹木,都發展出一種向四面八方水平擴展的根系,與一般認為它能特別深紮在土壤中的想法完全不同。一場普通大小的雷雨風暴,便足以把一棵大樹撂倒,連那些經常長得非常巨大的板根與支柱根,都沒辦法穩固地支撐它。

在此同時我們也從豐富廣泛的雨林研究中得知,其貼近地面擴展的根系,作用就像一個巨大精密的過濾器,而樹木便是以此來攔截吸收落葉或倒木分解後釋放出的礦物成分。這種養分的循環再利用過程真的很短,在其中協助它進行的便是纖細無比的真菌菌絲。

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在我們所熟悉的土壤中,負責儲存這些分解物質者是腐植質,也因此它被認為特別肥沃。然而熱帶雨林的土壤沒有腐植質,因為樹木的根,立即吸收了所有在分解與礦化作用中釋放出的物質。樹木的葉與根之間,構成了一種緊密的循環系統。

精密的植被系統

當然這還是無法完全阻止植物所需的養分因雨水而流失,因為水量實在太大,降雨強度也太強。林間小溪貧乏的礦物含量,指出了這種無可避免的損失。而雨林裡的樹木如何取得平衡,只要看看它的葉子與樹冠,便可得到線索。

那些「坐」在它樹冠上的植物,幾乎都是我們最熟悉的室內或裝飾植物,例如蘭花、鳳梨科植物或蕨類。在德文裡它們被有點拗口地慣稱為「坐在上面的植物」,其實也就是附生植物。

它們的根莖沒有觸及地面,也沒有鑽進樹木的枝幹裡,所以不像寄生植物會吸取樹木養分,而只在樹上靠「吸空氣」維生——這點完全名符其實:因為它們不僅像絕大部分植物那樣,會從空氣中吸收二氧化碳,也吸收那裡面的水分與必需的礦物養分。雖然要以這種方式活著,它們得維持很低的需求,但它們的出現與常見卻也表明,借道空路而來的礦物鹽類顯然完全充裕。

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熱帶雨林裡「坐」在植物上的附生植物。圖/維基百科

只要更仔細觀察,我們甚至還看得到許多附生在樹葉上的小型或微型植物。它們像一小片草地那樣生長在葉面,讓有些大型樹葉看起來好像布滿斑點,而且這很可能也是滴水葉尖發展出來的重要原因之一。這樣的葉尖能讓雨水更快從葉面滴下或流走,如此一來那上面的迷你附生植物才會不斷枯死;這可以避免它們生長過密,對雨林樹木的葉子造成危害。

另一方面,這些葉面附生植物透過其龐大的總表面積,從雨水中過濾出特別多的礦物養分,這點對樹木倒是有利的;在很大的程度上,甚至比那些大型附生植物更有用。後者通常只會偶爾在雷雨風暴中被颳落地面,然後樹根或許還能從它們身上吸收到一些營養。

這裡空氣中的礦物成分究竟從何而來,一直到二十世紀後半都還無人知曉。是來自被信風或暴風颳來拍打在海岸的浪花嗎?還是來自南美洲東北及東南部、有著廣大裸露地面的乾燥區?都有可能。

然而化學微量分析的結果,卻指向一個要遙遠得多的來源地。那些從空中為亞馬遜雨林施肥的礦物成分,是信風遠從撒哈拉沙漠挾帶來的。有時候當沙塵暴特別強勁,大範圍的天氣狀態也許可時,甚至連中歐地區都能體驗到一部分這種來自撒哈拉的沙塵現象。此時降下的雨會偏褐到黃褐色,在過去迷信的時代,人們把它稱作「血雨」,而它顯示出沙塵裡有含鐵化合物。

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根據測量的結果,隨著信風由非洲穩定吹向亞馬遜的沙塵量,不僅能與因河水沖蝕與搬運而損失的量達成平衡,也確實含有雨林裡的樹木生長所需要的礦物養分。那些主要是磷、鉀、鎂,但也包括鈣、鐵及一些微量元素。

亞馬遜雨林是「站」在一片無法再提供任何養分的土地上。圖/維基百科

因此我們可以誇大一點地說,絕大部分的亞馬遜雨林根本只是「站」在一片幾乎已無法再提供給它任何養分的土地上,而且是以它的樹葉與根部組織從空氣中吸收養分。就這點而言,熱帶雨林的表層很類似高位沼澤,因為它也是從空氣中獲取養分。高位沼澤下那些死去植被積累而成的泥炭,主要功能就是做為底部基礎與蓄水。

——本文摘自《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》,2022 年 8 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

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氣候變遷下,熱帶雨林該如何及時自我更新?——《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》
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・2022/09/17 ・3308字 ・閱讀時間約 6 分鐘

沒有森林能「永遠」存在,但我們總覺得森林特別穩定不變,至少如果它是自然形成的。

森林給人穩定不變的感覺。圖/Pexels

可是眾所皆知,當前氣候變遷的趨勢給了所有林主一項大任務:他們得及時改造自己的森林,使它能應付更熱、更乾、更多風暴且更有利昆蟲大量繁殖的氣候。而「原始森林」被認為是最佳模範,因為它兼具抵抗力(即復原力)與持久性(即穩定性)。

不過,真的是這樣嗎?

「原始森林」不等於「非常古老」

提出這個批判性問題是必然的,因為有關地表森林(不論是非熱帶或熱帶)在後冰期是如何形成或擴張,有著各種不同的論點。這些森林其實大多沒有我們想像的那麼老,只有真正位在熱帶最深處的某幾個地方,還可能有冰河時期開始前就存在的雨林——儘管如今的物種組成已不同。

以我們的時間概念來說,它們確實非常老。不過它們也最穩定嗎?這點我們不得而知。因為找得到這種森林的地方,雨經常下得特別多,而這對想改變森林利用形式以帶來收益的人來說,並不特別具有吸引力。某些熱帶地區以外的雨林,例如北美西海岸附近以及智利最南方,也都基於非常類似的因素,得以保留至今。

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但是我們所說的「穩定性」究竟是什麼?我們對它又有何期待?當一個棲息空間在我們眼前幾乎沒有發生任何改變,一直保有它原本的樣子,那就是穩定。這種說法非常易懂,但它其實含有一個潛在的重大錯覺。

因為「在我們眼前」意謂著,這種持久性是以人類的生命為標準來界定。如果把人的壽命大致設定為七十五年,那我們的一生,其實最多只能經歷到大部分樹種自然壽命的五分之一,以橡樹來說,甚至大概只有十分之一;不過反過來說,人的一生也相當於連續五代以上的「狗」生,或上百代的老鼠、各種各樣的昆蟲及無數開花植物。

簡而言之,我們判斷的依據是人類的時間,而不是各種生命自己的時間。大象的平均壽命與人類大致相當,所以如果年紀已達人類耆老標準,我們就會把牠當人瑞一樣來照顧。

然而一座同樣歲數的森林其實還很年輕,或頂多剛成熟到可以砍伐的狀態——如果那是一座中歐平原上的人工雲杉林。再舉個更極端的例子,我們的湖泊很年輕(非常!),它們幾乎全都形成於末次冰期結束之後,與人類移入過去滿是巨大冰層與凍原的土地並開始擴散的時間相當。然而像多瑙河或萊茵河這樣的河流則非常古老,至少要比那些湖泊老上好幾百倍。

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至於亞馬遜河,如前面所說,從今天的非洲西流並注入太平洋的時間,更長達數百萬年之久。

因此一座森林究竟有多老,應該得參照它樹木的平均自然壽命,這才是它自己的時間尺度。這樣一座在河流動力作用下已呈穩定狀態的歐洲河岸森林,才能與熱帶河岸低地的雨林進行比較對照。所以「原始森林」不該與「非常古老」畫上等號。

「原始森林」不該與「非常古老」畫上等號。圖/Pexels

發現於婆羅洲與亞馬遜許多地方的那種驚人的樹種多樣性,我們可以把它理解為是後冰期的變動作用還在進行,尚未找到它的終點;另一種可能性則是它的森林發展演替已達最終狀態,即所謂的頂極群落(Klimax Gesellschaft),理由是熱帶雨林的生長完全不受季節限制,不像熱帶以外的地區有冬天,或某些熱帶、副熱帶地區有長短不一的乾季。

所以要回答有關穩定性的問題,其實並不容易。

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維持雨林氣候兩大要素——雨與火

熱帶雨林裡大部分的樹種都長得很慢,並製造出質地非常堅硬的木材(有些在水中甚至浮不起來!),就這點而言,把熱帶雨林歸為「強韌且耐久」還算合理,至少跟橡樹天然林一樣強韌。但是它為何得如此強韌?撇開人類之外,還有什麼會危及森林?

雨與火這兩個最重要的環境因素,雨林早就已經處理得宜,就這兩個自然因素來說,熱帶雨林確實相當強韌穩定。它能維持自己的雨林氣候,就像在亞馬遜地區所運作的那樣。

透過水分的蒸散作用,它製造了自己的水循環系統,此系統一年當中所產生的降雨量,數倍於來自海洋的水氣。不過要製造自己的氣候,前提是雨林的面積得夠大。每年數千公釐的驚人雨量,也保護它免於被火神侵擾。雨林成功地讓自己避開了林火,即使林火是森林的自然本質之一,且影響著森林的「生命週期」,就這層意義來說,雨林確實可被視為(非常)穩定。只有長期的且嚴重偏離每年或每十年平均雨量變動率的降雨變化,才能自然而然地改變它,就像過去冰河世紀冷、暖期交替時所發生的那樣。從現在人類的觀點來看,那些時期也都是穩定且漫長。

林火是森林的自然本質之一,且影響著森林的「生命週期」。圖/Pixabay

與穩定性密不可分的另一個問題是復原力,也就是森林對抗影響較短暫且較局部的變動之能力。風暴、洪水或面積大小不一的人類開發利用,都屬於這類變動。那些高聳的雨林樹種因為根系很少深扎,只能擴展在接近表層的土壤裡,在風暴來襲時通常尤其脆弱。

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一場普通的雷雨風暴,就足以讓它連根拔起,可是在面積廣大的雨林裡,又幾乎天天有劇烈雷雨,因此這類風暴倒木已屬尋常事件,也是雨林自我更新的方法——正如沿河兩側經常持久不退的氾濫。這裡在主要雨季時,洪水可能會上升十~二十公尺,淹沒兩岸面積驚人的森林區。有時這些樹從樹冠以下,得泡在水中長達數星期之久。

高聳的雨林樹種因根系很少深扎,一場雷雨,就足以連根拔起。圖/Pixabay

然而水這個要素,雖然在這裡的樹底下經常多到氾濫,對樹頂經常曝露在風吹日曬中的葉子來說,卻因高溫酷熱反而有短缺的問題。熱帶地區一年到頭太陽總高掛天空,日照強度幾乎沒什麼變動,而這迫使樹木的葉子變得像皮革一樣厚,葉面不僅硬實,還帶有一層具保護作用的蠟質,類似熱帶乾燥氣候區的植物。

這意謂著雨林的樹木所面對的環境條件,在樹冠層與根部之間簡直有著天壤之別,幾乎是從副熱帶半乾燥區到水陸兩棲世界那樣極端。而歐洲相較之下跟這種處境最像的(儘管程度上差很多),或許是我們河邊常見的細葉柳樹;它們同樣也得忍耐數星期的河水氾濫,與夏季的連日高溫。

強韌且極具抵抗力

就這些環境現實而言,認為熱帶雨林極具抵抗力確實毫無疑問。它的韌性,是森林與自己所面對的非生物環境間長期交互作用的結果。而且不僅如此,它對動物與真菌的侵襲也很具抵抗力。硬木要遠比軟木更不易遭受真菌、白蟻或甲蟲幼蟲的攻擊,而且它的嫩芽與樹皮裡,含有各式各樣且多半具毒性的成分,也保護森林免受一般害蟲的大量侵襲,像中歐地區目前有許多森林正遭到舞毒蛾(Schwammspinner)肆虐那樣。

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一地如果絕大部物種的個別數量天生就很稀少,照理說也就不會有大量繁殖的現象。從這裡我們可以這樣推論(或許完全合理,但不見得普遍適用):高生物多樣性促進了森林的穩定性,反之則會使其變得脆弱且不穩定。在氣候潮濕的熱帶,那些替代原生雨林的再生林較少是不穩定的,然而開發為林業與農業用地的雨林區卻相反,這裡會因不利的氣候發展、昆蟲與其他生物反常繁殖、以及病原侵襲而極度瀕危。

在大致了解雨林的穩定性與韌性後,我們應該更能完整探討人類對熱帶雨林的利用,與砍伐森林並以農地取代原始森林所導致的後果。而這些後果,引發全球性的憂慮與關注。

——本文摘自《熱帶雨林:多樣、美麗而稀少的熱帶生命》,2022 年 8 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

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