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蟲蟲危機!氣溫上升加速害蟲蠶食農作物——《圖解全球碳年鑑》

商業周刊
・2022/10/03 ・3771字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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目前全世界的農田,因為病蟲害而損失 10% 至 15% 的農作物。

氣候和農業害蟲

昆蟲的生理機能對溫度的改變敏感,溫度上升 10°C 會使其新陳代謝率加倍,溫度突然上升會加速昆蟲的食物消耗、成長和移動。

昆蟲的生理機能對溫度的改變敏感,溫度上升 10°C 會使其新陳代謝率加倍,溫度突然上升會加速昆蟲的食物消耗、成長和移動。圖/Pixabay

最近一份《科學雜誌》(Science)的研究,證實溫度提高 2°C 可能使大量農作物遭到昆蟲啃食,在歐洲和北美洲,小麥和高粱的蛋白質成分顯著下降,西歐則是有近 75% 的小麥作物遭到蟲害。

溫度上升會改變害蟲的整體數量,結果造成:

  • 世代更替的頻率增加。
  • 地理區域擴大。
  • 昆蟲散播的植物病。
  • 更可能捱過冬天。
  • 昆蟲和其掠食者不再同步。
  • 植物的成長和昆蟲不同步。

氣候與農業疾病

真菌影響糧食作物, 而且通常在 20-30° C 時成長旺盛,氣候變遷使全球溫度上升,沿赤道區也將會發生真菌疾病的改變。

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愛爾蘭馬鈴薯歉收是真菌疾病造成,被稱為「立枯病」,進而傳染當地的農作物。這些疾病在遠離赤道的地區極可能再度出現,影響地區的糧食安全。

20 億人的缺糧危機

地球上有超過 20 億人受到缺糧的威脅,或是缺乏安全營養的食物,大氣中二氧化碳濃度升高使溫度升高、洪水氾濫以及陸地和土壤劣化,於是農作物產出的營養價值和品質以及家畜的生產力下降。

地球上有超過 20 億人受到缺糧的威脅,或是缺乏安全營養的食物。圖/Pixabay

策略與國際研究中心(The Center for Strategic & International Studies, CSIS)表示,溫度中數每上升攝氏 1 度,和農作物產出下降 10% 之間有關連性,熱浪可能造成農作物的全面歉收,至於土地管理不良、森林砍伐以及牲畜過度放牧而破壞草地,則加重了氣候相關的影響,也增加糧食系統的整體威脅。

溫度中數每上升攝氏 1 度,和農作物產出下降 10% 之間有關。圖/商業週刊

食物匱乏將持續惡化,導致更多饑荒和營養不良,此外農作物和家畜大規模遠離養分耗盡或無法使用的土壤也將更為常見。

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陸地和土壤劣化的問題

陸地和土壤失去支持生命的物理性、化學性或生物特質,稱為劣化。相較工業革命和大規模農耕之前的狀態,如今地球上超過 75% 的土地養分殆盡,科學家預期 2050 年以前, 可能到達 90%。

世界各地,每年有相當半個歐盟(418 萬平方公尺)的土地變得較不具生產力與耐受力,而以非洲和亞洲受創最重。

岩石和土壤崩解後,被風和雨沖刷侵蝕而使陸地劣化,這個過程是自然發生的,但極端天氣事件使它更加嚴重。

岩石和土壤崩解後,被風和雨沖刷侵蝕而使陸地劣化,這個過程是自然發生的,但極端天氣事件使它更加嚴重。圖/Pixabay

隨著海岸地區的海平面上升, 鄰近一帶的陸地被海水淹沒,剩下的陸地會因為鹽分和汙染物增加而變得不堪使用。

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土壤劣化也透過以下發生:

  • 農業活動
  • 動物吃草
  • 森林砍伐
  • 都市化程度升高

如今,32 億人經歷某種程度陸地劣化的效應,導致糧食供應減少,且往往伴隨遷徙的增加。

土壤的重要性

在我們腳下的棕色塵土,裡頭至少包含所有全球生物多樣性的四分之一,而且對提供乾淨的水是不可或缺,1 茶匙裡的土壤有數十億微生物,據估計,土壤中所含的碳,比大氣多了 3 倍。

95% 的全球食物供應仰賴土壤,來養活大部分的生物。氣候暖化達 2°C 將使土壤中超過 2,300 億公噸的二氧化碳外洩,可能使地球突然陷入不可逆的氣候變遷中。

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其他面臨的問題

每一分鐘有大約 30 座足球場的土壤,因為以下原因而侵蝕或退化:

  • 農業化學物質
  • 森林砍伐
  • 過度放牧

殺蟲劑的使用

二次世界大戰後,大型的化學公司鎖定食品業來擴充市場,在接下來的 50 年間,美國的殺蟲劑使用量增加 10 倍,但農作物的損失近乎翻倍,殺蟲劑毒死微生物,而這些微生物為世界各地數億公畝土地帶來健康土壤,例如土壤中的蚯蚓被噴灑殺蟲劑後,只生長到正常重量的一半,生殖力也遠不及未被殺蟲劑噴灑的蚯蚓。

二次世界大戰後,美國的殺蟲劑使用量增加 10 倍。圖/Pixabay

風力

陸上風力渦輪(onshore wind turbine)需要發電半年,來抵銷建設它所用掉的能源,但在此之後,在它使用年限 24 年間,生產出 100% 無碳的電力。

大規模太陽能

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印度的巴德拉太陽能公園(Bhadla Solar Park)是全世界最大的太陽能農場(solar farm),創造出 2,245 百萬瓦(MW)的電,超過許多燒炭或核能電廠。它位在沙漠,太陽能板是由機器人清理,而這些機器人的運作不需要用到水。

主要農作物產量下降

根據聯合國農糧組織(United Nations Food and Agriculture Organization, FAO),2020 年有高達 8.11億人飽受飢餓之苦,約占全人類的 10%。

隨著全球的平均溫度上升,乾旱和洪水發生的頻率可能降低糧食供應,而更嚴重的天然災害和活躍的病蟲害也將進一步減少農作物產出,目前有針對氣候變遷對糧食產出做出整體預測,全球最重要的農作物玉米,預估將減少高達 24% 產量,第二重要的小麥,在升溫 1.5° C 的情況下減少 14%,在升溫 2° C 的情況下減少 37%,大豆的收成量在升溫 2° C 下則可能掉落 10-12%。

目前世界可以藉由向不受影響的地區採購,來因應特定地域的乾旱或農作物歉收,美國、巴西、阿根廷和烏克蘭這 4 個最大的玉米出口國,占了出口的 87%,過去這些國家因為地理位置相距遙遠,不會同時出現農作物歉收的情形,如今這些地區的產出,會在升溫 2° C 下減少 8 至 18%,在升溫 4° C 下,下降 19 至 47%。在升溫 2° C 下,4 大農作區同時歉收的風險是 7%,溫度上升到 4° C 時,風險飆高到 86%。

我們的人是在追求「富足」而不是「永續」,

對我而言,「永續」意謂維持國家資源在得以維生的線上,

直到這些資源最終消失,或工業已經受夠而離開。

追求「富足」是確保你的孫子不需要像你那麼努力工作,

確保當我們把這園子留給他們時,他們將擁有所需的一切。

⸺喬.馬丁(Joe Martin),獨木舟雕刻大師

一個起司漢堡的碳足跡,等於 9 個鷹嘴豆餅(falafei)加上口袋餅,或是 6 份炸魚和薯條(fish and chips)。

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糧價也因此飆高

糧價由供需的改變決定,雖然需求大致穩定,但供給可能變動。旱災和水災降低農作物的生產力和農田的產出,威脅食物的供應而導致價格上升,行銷和包裝成本的改變也會。

貿易也是主要因素,英國有大約 40% 的食物(香蕉、茶、咖啡、奶油、羊肉等)要靠進口,大部分國家的食物供應也仰賴貿易,美國的食物來自加拿大、墨西哥等國家,船運的汽油和貨櫃成本也占糧食成本的一部分。

糧價高漲會因為氣候變遷而惡化,2021 年的平均糧食價格是近 50 年來最高,巴西的乾旱、洪水和霜害,使咖啡價格上漲 30%,消費者只能眼巴巴看著咖啡的價格節節高升。

糧價高漲會因為氣候變遷而惡化,2021 年的平均糧食價格是近 50 年來最高,巴西的乾旱、洪水和霜害,使咖啡價格上漲 30%。圖/Pixabay

俄羅斯、美國和加拿大⸺杜蘭小麥最大供應國⸺的乾旱,導致杜蘭小麥減產,麵包和麵條漲價已經讓消費者有感,以番茄為主的蔬果價格,也因為佛羅里達和加州氣候變遷問題而節節高升。

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世界曾經目睹幾次糧價飆高,1973 年,全球石油危機和乾旱造成糧價上漲,2008 年,石油價格上漲、澳洲乾旱以及美國決定種玉米來生產燃料而不是食用用途,因此推高動物飼料的價格而導致糧食價格膨脹,2021 年,糧價飆高的情形類似 1973 年,只是這次極端天氣扮演較顯著的角色。

糧價上漲影響各種收入的人,只是方式不同。糧價直接威脅低收入戶的糧食供應導致飢荒,至於較高收入家庭,則是較不健康的飲食和肥胖增加。

到2030 年以前,10 種主要農作物當中,9 種的生長速度將遲緩或開始放緩。至少部分來自氣候變遷,平均價格將看到顯著上升。圖/商業週刊

到 2030 年以前,10 種主要農作物當中,9 種的生長速度將遲緩或開始放緩。至少部分來自氣候變遷,平均價格將看到顯著上升。

——本文摘自《圖解全球碳年鑑:一本揭露所有關於碳的真相,並即時改變之書》,2022 年 9 月,商業周刊,未經同意請勿轉載。

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商業周刊
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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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小心啊,打雷囉,下雨收衣服啊!

氣象報告說好是晴天的,怎麼一踏出門就開始下雨了?

昨天都說要直撲的颱風,怎麼又彎出去了?

多麼希望天氣預報能做到百分之百正確,只要出門前問一下手機,就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨,是幾點幾分在哪裡?又或是最重要的,颱風到底會不會來?

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但你知道,現在的氣象預報,已經動用全球最強的超級電腦們了嗎?既然如此,我們現在的氣象預報能力到底有多準?我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象?

天氣預報有多困難?

雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢?

目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析,對西太平洋颱風的 24 小時預測,誤差平均值約 50 英哩,也就是一天內的路徑誤差,大約是 80 公里。其他國家的氣象局,24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢?根據中央氣象局到 2010 年的統計,誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測,沒有落後其他先進單位。

現在只要打開手機隨便開個 APP,就能問到今天的天氣概況,甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代,要預測天氣根本可以不可能(諸葛孔明:哪泥?)。

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近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年,那個只能靠人工觀測的年代,英國氣象學家為了保護漁民出海的安危,利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察,並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後,卻因為有時預報不準,預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力,最後甚至鬱鬱離世。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

在電腦還在用打洞卡進行運算的年代,一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣,甚至判斷颱風動向,得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代,我們可以看到氣象局在進行預測時,會拿著一個圓盤,依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值,進行專家分析。

當時全球的氣象系統,則是透過全球約一千個氣象站,共同在 UTC 時間(舊稱格林威治時間)的零零時施放高空探測氣球,透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料,用以分析。關於氣象氣球,我們之前也介紹過,歡迎看看這集喔。

也就是說,以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗,來預測颱風的動向,但是,大氣系統極其複雜,先不說大氣系統受到擾動就會有所變化,行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響,都會造成預測上的失準,更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源,是非常巨大的。

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那麼,有了現代電腦科技加持的我們,又距離全知還有多遠呢?是不是只要有夠強的超級電腦,我們就能無所不知呢?

有了電腦科技加持,我們的預報更準了嗎?

當然,有更強的電腦,我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算,卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦,也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬,會先給一個初始值,像是溫度、壓力、初始風場等等,接著就讓這個數學模型開始跑。

接著我們會得到一個答案,這還不是我們真正要的解,而是一種逼近真實的解,我們還必須告訴模型,我容許的誤差值是多少。什麼意思呢?因為複雜模型算出來的數值不會是整數,而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等,端看我們的電腦能處理到多少位,以及我們想算多快。時間久了,誤差的累積也越多,預測就有可能失準。沒錯,這就是著名的蝴蝶效應,美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀,會不會在德州造成了龍捲風?」就是在講這件事。

回到颱風預報,大家有沒有發現,我們看到的颱風路徑圖,颱風的圈怎麼一定會越變越大,難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎?

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輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

其實那不是颱風的暴風圈大小,而是颱風的路徑預測範圍,也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖,​是未來 1 至 3 天的颱風可能位置,颱風中心可能走的區域​顯示為潛勢圖中的紅圈,機率為 70%,所以圈圈越大,代表不確定性越大。​

1990 年後,中央氣象局開始使用高速電腦,並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算,利用系集式方法,藉由不同的物理模式或參數改變,模擬出如同「蝴蝶效應」的結果,運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後,誤差累積也更多,行進路徑的可能性當然也會越廣。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候!

大氣模擬不是只要有電腦就能做,其背後的物理複雜度,也是一大考驗。因此,發展與地球物理相關的研究變得非常重要。

2021 年的諾貝爾物理學獎,就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式,在這六十年間,從一個沒考慮地表植物的簡單模型,經各家發展,變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等,增強了氣候氣象模型的真實性。

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2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

當然,越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度,需要更強大的超級電腦,還有更精準的觀測數據,才能預測接下來半日至五日的氣象情況。

世界上前百大的超級電腦,都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦,才能做出每日預測。那麼,除了等待更加強大的超級電腦問世,我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢?

天氣預報到底要怎樣才能做得準?

有了電腦,人類可以紀錄一切得到的數據;有了衛星,人類則可以觀察整個地球,對地球科學領域的人來說,可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差,利用數學方法將觀測到的單點資料,乃至衛星資料,融合至一整個數值模型之中,將各種資料加以比對,進一步提升精準度,這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」,做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測,除了用上最強的電腦,也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外,歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF),或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA),也都早在使用這些技術。

臺灣這幾年升空的福衛系列衛星,和將要升空的獵風者等氣象衛星,也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料,藉由「資料同化」來協助模擬,達到更精準的預測分析。

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如果想要進一步提升預報準度呢?不用擔心,我們還有好幾個招式。

人海戰術!用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

首先,如果覺得一個模型不夠準,那就來 100 個吧!這是什麼意思?當我們只用一種物理模型來做預測時,我們總是會追求「準」,這種「準確」模型做的模擬預測,稱為「決定性模擬」,需要的是精確的參數、公式,與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣,雖然值得追求,但你可能會先變成控制狂,而且失敗機率極高。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

不如換個角度,改做「概率性模擬」,利用系集模擬,模擬出一大堆可能的交往對象,啊不對,是天氣模型,再根據一定數量的模擬結果,我們就可以統計出一個概率,來分析颱風路徑或是降雨機率,讓成功配對成功預測的機率更高。

製造一個虛擬地球模擬氣象?

再來,在物理層面上,目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬,簡單來說,就是造出一個數位虛擬地球,來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等,前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離,為什麼 1 公里叫做超高解析度?

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因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位,在這樣的解析度下,科學家相信,可以減少數值模型中被簡化的地方,產生更真實的模擬結果。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量?交給電腦科學家!

當然,這樣的計算非常挑戰,除了需要大量的電腦資源,還需要有穩定的超級電腦,以及幾個 Petabyte,也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。

不用為了天氣捐贈你的 D 槽,就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報,卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助,任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔!

結語

這一切的挑戰,是為了追求更精確的計算結果,也是為了推估大魔王:氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年,甚至百年後的氣候狀態,氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。

一百年來,氣候氣象預測已從專家推估,變成了利用龐大電腦系統,耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算,都是為了減少人類的經濟與生命損失。

對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣,人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水,帶走了數十條人命,但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF,當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率,甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。

我們期待我們對氣候了解和應對的速度,能追上氣候變遷的腳步,也由衷希望,有更多人才投入地球科學領域,幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。

也想問問大家,你覺得目前的氣象預報表現得如何?你覺得它夠準嗎?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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風調雨順的地區,受災風險比較大?——印度農村的經濟學課
研之有物│中央研究院_96
・2023/04/15 ・4114字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/呂慧穎
  • 責任編輯/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

每到颱風天或寒流來襲,農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下,農民需承擔的受災風險加劇!我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區,但該處的受災風險真的比較小嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員,以世界糧食出口大國印度作為研究田野,剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村,以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌!

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員,專長為環境經濟學、行為經濟學、發展經濟學。圖/莊雅婷

聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》(Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability),當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線,世界各地將面臨多重氣候災害,導致自然環境難以修復的局面。

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在第 27 屆聯合國氣候變遷大會(COP27)中,多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標,聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力,透過跨領域的資訊共享與合作,建立環境、經濟、社會等各面向韌性。

在各類生產者中,看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成,農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲,並影響民生經濟。因此,了解氣候變遷對農民的影響,有助及早研擬因應對策。

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法,選擇印度作為實證區域,研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響,從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

印度農民接受莊雅婷訪談,分享面對降雨衝擊時有何生計調整策略。圖/莊雅婷

農業收益的重要指標

印度是世界糧食出口大國,廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌,再加上各省份的風俗民情各異,塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色,有利降低研究取樣上的偏差。

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此外,印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查,對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。

莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據,以及美國德拉瓦大學(University of Delaware)氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據,並請益農業氣候科學家後得知:

6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨(雨季)是影響印度農作收成的關鍵時期,而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

經統計 1970、1981、1998 年印度農業普查數據,繪製之印度季風降雨(雨季)情形分布圖,雨季的平均降雨量為 823 毫米,廣大的國土包含不同的天氣型態。圖/研之有物(資料來源|莊雅婷)

其中,美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是,能透過經緯度比對地理區位及空間資料,運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值,來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。

此外,為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性,排除與其他變因的交互影響,研究中設定的固定變因包括:家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等;環境固定變因則包括:種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。

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藉由上述變因設定,控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因,降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

降雨量如何影響農民

印度研究人員進駐網路不發達的農村後,以土法煉鋼方式測量年降雨量。其中一處農村的年降雨量(1986-1995、2001-2009)最少 248.4 毫米、最多 981 毫米,落差之大不但影響農業收入,也連帶影響農民的生計策略。圖/莊雅婷

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境,令人好奇的是,對比長年風調雨順的地區,哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅?

莊雅婷發現,與以往研究結果類似之處在於,降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響,而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊(rainfall shock)。

然而,在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現:

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歷史降雨量變化較小的地區,雖有氣候穩定優勢,一旦降雨驟變,農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區!

莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模,將農民分成:有自耕地的大農、中農、小農,以及無自耕地的農民,並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。

大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源,例如能建置完善的儲水灌溉系統,因而農業收入雖受到降雨衝擊,但下降程度不大。

小農在一般情況下,靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活,但相對缺乏其他替代收入,一旦面臨降雨衝擊,收入反而下降最多。

無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農,在農作收入較不穩定的情況下,已習慣兼差非農業工作貼補家用,比方投入村莊附近的建築營造工作。因此,在面對降雨衝擊時,較能迅速調整工作型態,收入下降程度比小農低。

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4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。圖/研之有物

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區,但莊雅婷的研究指出:

過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區,反而容易受到氣候變遷的影響,其弱點在於農民缺乏應變經驗,難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。

至於歷史降雨量變化較大的地區,多數農民已藉由代代相傳的生活經驗,建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈,降低氣候不佳對收入的影響。

該研究點出過往農業政策忽略之處,提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中,應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響,引導農民保有居安思危的觀念,及早研擬因應氣候變遷的對策。

現地訪談找真相

莊雅婷不僅從事歷史數據的量化分析,更實際前往田野訪談印度農民、收集第一手資料。圖/莊雅婷

大膽假設、小心求證,向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時,也輔以工作坊、現地訪談等方法,過程中不僅獲得許多設立假說的靈感,更能得到深入剖析社會現象的觀點。

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在印度進行田野調查時,恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查,兩方同時觀察到:當時年不佳時,大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。

印度研究團隊認為,這是大農地主趁機剝削受雇農民,但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。

原來這是地區社群的互助默契,大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會,受雇農民也願意在農作欠收時降低工資,彼此相互體諒、一起度小月。

如何不帶偏見探討現象背後的成因,是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

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走進田野的經濟學家

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員。圖/研之有物

在偌大的經濟學領域中,莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力,藉由分析個人和群體的經濟行為後,能將統計數據回饋到政策執行面上,有助改善環境和社會管理方式。

「經世致用」是經濟學有趣迷人之處,更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情!

回憶起與印度的不解之緣,源自在印度工作半年多期間,接觸到發展中國家的實際狀況,親眼見到當地貧富差距之大,讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。

就讀碩士班期間,在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時,更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員,此舉讓她深受震撼!「我總會自問:我的研究能為當地人帶來什麼幫助?」

因著生命中的種種機緣,莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上,隻身前往東南亞多國農村進行研究,這不僅要抱持不怕困難的勇氣,更培養出因地制宜的反應力。

要在人生地不熟的異國做研究並不容易,需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係,再經由他們連結在地人脈,讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。

莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯,只因得知有遠自臺灣來的朋友,想要傾聽這群無名小農的故事。

一路走來並非總是一帆風順,但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意,使她面對各種艱難挑戰時,得以發揮超強耐力,更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。

2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯(William D. Nordhaus)、紐約大學經濟學教授羅默(Paul Romer)以總體經濟學模型,找出氣候變遷與經濟成長的關係,同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前,誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。

這讓莊雅婷相信,在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安,重要的是堅持自己的初衷,盡心耕耘終能有所收穫!

隻身前往印度田調並不容易,莊雅婷憑著對研究的熱情、當地人的支持,從中獲得許多設立假說、剖析社會現象的觀點。圖為拜訪印度當地女性存錢互助會,訪問微型貸款相關政策。圖/莊雅婷

延伸閱讀

  1. 莊雅婷老師個人網站
  2. Yating Chuang (2019). “Climate Variability, Rainfall Shocks, and Farmers’ Income Diversification in India”. Economics Letters, 174: 55-61.
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研之有物│中央研究院_96
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走高山只為預測颱風,臺灣氣象學開拓者——近藤久次郎
PanSci_96
・2023/02/10 ・3388字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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  • 作者/廖子萱

蕞爾臺灣島,地跨熱帶與副熱帶季風氣候區、四面環海,縱貫的百岳更加深了氣候的複雜程度。

在這樣的地理條件下,即便當今借助氣象衛星進行天氣分析,預報仍偶見差之毫釐、失之千里。一百年前,人們對於山岳、海洋與其相生的自然現象往往常處於未知,而至今日手機隨手可得及時的氣象預報,在短短一百年間,臺灣氣象科學從無到有,蓬勃發展。這背後的功臣包括了中央氣象局、高山氣象站、地震觀測站,這些單位的前身與發展,皆與近藤久次郎有關。

圖1. 1897 年臺北測候所。圖/交通部中央氣象局〈台灣氣象憶往之ㄧ〉

近藤久次郎(Kondo Kyujiro ,1858 – 1926)是臺灣首任總督府測候所技手兼所長,也是臺北測候所所長(現中央氣象局)。 1896 至 1924 年在臺期間,近藤引領總督府測候所設立了七座地方測候所,並協調地方基層治理單位,建構氣象觀測方法和資料搜集的網絡。他更推動高山觀測方法,以進行颱風預測、推動高山與地震觀測系統的建置,為臺灣氣象科學翻開了嶄新的一頁。

臺灣近代氣象觀測的發展

臺灣近代氣象觀測發展可追溯於清朝,光緒年間的1883年,清廷聘請杜伯克博士(Dr. William Doberck)赴香港擔任首任天文司(天文台台長),並在沿海稅關和燈塔裝置觀測設備,進行氣象觀察。臺灣基隆、淡水、安平、打狗四港的稅關,以及漁翁島(澎湖)、南岬(鵝鑾鼻)也陸續在 1885 年前後,展開十餘年的氣象記錄。然而,1895 年清廷與日本簽訂馬關條約割讓臺灣,氣象觀測工作就此停擺,多數的觀測儀器與記錄更在政權交替期間散失。

日本統治臺灣之後,由於當時國際航海安全多仰賴氣象資料,在英法強權的施壓下,臺灣總督府於1896年發布第 97 號敕令,以「台灣總督府測候所官制」編制氣象觀測單位,而日本中央氣象台則選派本文主角,技手(技士)近藤久次郎來臺勘查、策劃氣象觀測站。同年,總督府也在民政局通信部海事課增設「氣象掛」一單位,統理全島氣象事務,如氣象觀測、天氣調查、颱風警報、地震檢測等工作。

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1896 年四月至六月間,近藤久次郎與民政局通信部海事課課長遠藤可一翻山越嶺、走訪各地,行跡遠至鵝鑾鼻。根據兩人的調查基礎,臺灣總督府先後於臺北、臺中、臺南、恆春和澎湖設置測候所(後三為 1987 年設立),近藤也在日本中央氣象台台長中村精男(Nakamura Kiyoo)的任命下擔任臺北測候所所長,開始逐步搭建全島的氣象觀測網絡。

在各地氣候觀測所選址的條件上,近藤久次郎配合日本政府在農業、工業、航海與公共衛生等發展項目的資料需求,為詳實觀測各區域氣候根據相對距離由北至南畫設臺北、臺中、臺南、恆春測候所 。此外,還參考了夏季與秋季的颱風路徑設立澎湖測候所,用以觀察自香港與馬尼拉而來的颱風。

除了本島的氣象觀測,近藤還曾於1897年,帶著晴雨計、寒暖針遠赴火燒嶼(綠島)、紅頭嶼(蘭嶼)進行氣象觀測、測量山頂高度,策劃設立觀測站。而後隨著總督府逐步克服東部地區交通和電信的限制, 1900 年、1910 年臺東和花蓮測候所分別建設完成,時至 1924 年近藤久次郎卸任前,全臺共設有七座「一般測候所」。

十九世紀末的觀測所主要沿用清朝遺留的官廳或民房,屋頂簡單設有的風力與風向儀,室內則作為辦公之用。一般測候所以風力塔為主要的觀測設施、可測量風向、風速、風壓、日照和日射;辦公室外設置氣象觀測坪以測量氣溫、雨量、地面溫度等;測候所外另設有提供執勤人員進駐的官舍。

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而在時間方面,位於政治中心的臺北觀測所實施 24 小時氣象觀測;其他測候則每四個小時實施觀測、每日六次,用於地區性天氣預報,並將資料匯報予臺北測候所以利發布臨時颱風警報、氣候月報和年報,進一步進行總體性的氣象分析。

擴大氣象觀測網路,發佈氣象預報歷史頁面

為了擴大氣象觀測網絡,總督府會同官廳、派出所、郵局等單位協助蒐集雨量和氣溫資料,並於 1896 年 7 月以「民通 151 號」公報始建立暴風警報通報流程,命令各官廳、海關、郵局、燈塔,將通信部海事課所轉發的暴風警報公布予地方民眾,九座燈塔更奉「總督府訓」兼任氣象觀測的任務,協助測量氣溫、氣壓、風、雲與雨量。

1897 年 9 月,近藤領導的臺北測候所開始發佈每日三次的氣象預報,並與琉球、九州南部測候所,以及徐家匯、香港、馬尼拉等地的氣象台交換氣象報告。 依循著新展開的天氣觀測模式,總督府府報開設「觀象」專欄,刊登臺北測候所撰寫的天氣預報(「本島氣象天氣豫報び天氣概況及暴風警報等」),開啟了臺灣天氣預報歷史性的一頁。直到1905年,全臺各地的雨量觀測網絡已達78處,涵蓋燈塔、支廳、派岀所、學校、郵局、農業試驗所、自來水廠等單位,各處配備簡易的氣溫觀測工具以協助記錄天候狀況。

很快地,日本在臺短短10年內,近藤久次郎已為氣象觀測網打下綿密的基礎。

不只是天氣預報,開啟高山觀測與地震研究先河

1900 年,近藤久次郎附議天文學者一戶直藏提出的新高山(今玉山北峰)報告(新高山ニ關スル研究報告),近藤提到:「新高山山頂是天然絕佳的天文觀測與氣象學研究位置」,他認為高山觀測有助於天文和氣象研究,可藉由研究大氣動力上升的過程進行天氣預測,尤其臺灣每逢夏季,颱風挾帶滂沱大雨常引發災情,若能在台灣百岳中設置幾處高山觀測所,定有助於颱風警戒和天候預設。

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於是, 1911 年近藤久次郎與一戶直藏率先提出「新高山觀測所設置計畫」,向總督府倡議在玉山、阿里山興建高山觀測所和天文台,間接促成玉山觀測站(1943 年始建造)與阿里山觀測站(1932年建造)的設置。

近藤久次郎除了推動高山氣象、天文與航空研究,也曾與臺北測候所同仁積極推動與地震和火山相關的研究: 1896 年,臺北臨時測候所首次藉由人體感受進行地震觀測; 1897 年正式落成的臺北測候所,引進格雷-米爾恩型地震儀(Gray-Milne Seismograph); 1900 年,由被譽為日本地震之父的大森房吉所改良的大森式水平地震儀(Omori horizontal pendulum seismograph)以及強震儀(Strong motion seismograph)裝設於臺北測候所。

這些地震觀測儀也在 1906 年 3 月 17 日的「嘉義梅山地震」發揮了記錄地震波形與餘震數據的作用,獲得的數據使大森房吉找出梅山地震與斷層的關係,並將之命名為「梅仔坑斷層」(後更名梅山斷層)。而後,大森房吉還將研究與近藤所著的說明書刊登於報紙,傳遞地震成因與餘震的科學知識,緩解民間傳說帶來的社會不安。時至1907年,在近藤的協助推動下,全臺共有七所測候所兼做地震觀測,當時的紀錄,也成為現代地震研究珍貴的早期觀測資料。

1924 年,近藤久次郎因病去職返回日本,1926年因胃癌而逝世。 1896 至 1924 年,近藤來臺近將三十年,他在擔任總督府測候所與臺北測候所所長期間,建制氣候所與觀測網絡、編輯並彙整氣象資料;開啟暴風雨警報、颱風預測等重要的氣象預報機制;也協助推動高山氣候觀測、天文觀測與地震研究,著實是臺灣近代氣象科學研究的先河。

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註解

  • 註 1:然而,由於當時日本與臺灣之間並無定期班船和通訊設備可供交通和信息的傳遞,使得測候所無法如期配備氣象觀測儀器並興建正式氣候站,故先以既有房舍作為臨時氣候所。而後各地氣候所材陸續興建並增添觀測設備:臺北測候所於 1897 年 12 月 19 日遷入臺北城內南門街三丁目;臺中測候所於 1901 年 5 月 20 日遷入臺中城內藍興堡台中街;台南測候所於 1898 年 3 月 1 日遷入台南城內太平境街第 216 號官有家敷地;恆春測候所於 1901 年 11 月 24 日遷入恆春縣前街四番地;澎湖測候所於 1898 年 3 月 1 日遷入澎湖島媽公城內西町。(資料來源:中央氣象局委由財團法人成大研究發展基金會、國立成功大學單位研究之《台灣氣象建築史料調查研究》, 2001 年 2 月出版。)
  • 註 2:資料參考徐明同〈台灣氣象業務簡史〉
PanSci_96
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