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你知道「地圈」嗎?承載無數生命的「地圈」是如何形成與變動的?——《丈量人類世》

商周出版_96
・2022/10/10 ・3062字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 作者:陳竹亭

雅典娜的智慧與暴力:地圈

不時變動的地殼,就像希臘神話中兼具智慧與暴力的雅典娜(Athena),是她一體的兩面,從出生時就驚動了大地之母蓋婭,長成後卻又聰明地藉其暴力之美形塑、震撼了大地。

奧地利國會大廈前的雅典娜雕像。圖/Wikipedia

地球的陸地地景十分多樣,有高山峽谷,有平原沙漠;地表並不平靜,事實上是活力十足,有火山、熔岩,有地震,有風暴⋯⋯與無聲無息的寧靜月球形成強烈的對比。

地球屬於石質行星,「地圈」指的是地球外部固體的部分,包括地殼(crust)和上部地函(mantle)。地球中央是由地核(core)組成,這種不連續的分層結構,表示行星在形成過程中可能發生過化學凝析作用(chemical condensation),也就是從一種勻相經由溫度變化分成不同相的過程。重的元素以凝態往地心下沈,輕的物質向地表上升,甚至形成氣體。

地球半徑約 6,380 公里,有分層的結構及磁場分布。地震波(seismic wave) 顯示地下 2,900 公里處有不連續面。2,900 公里以上壓縮波(compression wave)和剪切波(shear wave)均可穿透,屬於固態結構。2,900 公里以下只有壓縮波能穿過, 且波速慢, 表示是液態物質。所以分層顯示 2,900 公里以上是鎂矽酸鹽地質,2,900 公里以下則是高壓熔融鐵,密度大的鐵核可能從熔融的矽酸鹽沉入地心。新的震波探測還顯示地核可能有液態、軟結構和硬結構,相關研究仍在進行中。

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鐵元素在地球上的分布, 包括地核中有 1.87×109 兆噸,地函中有 4.11×109 兆噸,地殼及海洋中約為 0.01×109 兆噸。從岩漿的分析來看,鐵佔了 8%,但是佔地球 1/3 的液態鐵是集中在地核,可能是吸收了週期表中相鄰或附近的貴重金屬元素,而下沉至地核中,所以地表存量反而較為稀少。

「地圈」指的是地球外部固體的部分,包括地殼和上部地函。圖/Wikipedia

地殼的成分

從地質化學的觀點,鐵、鎂、矽、氧組成的礦石主要有氧化鐵、橄欖石和輝石,這些礦石的含鐵量依次遞減。不含金屬的氧化矽晶體就是石英。鐵元素不僅形成地核,也改變了地函礦物的種類,同時也影響微量金屬的分布及地殼的成分。

地質學上,根據特定元素及放射性同位素存量的比例,可估計地核及地函形成的時間。目前科學家相信:如果地球是獨自形成,地球的分層,大約是發生在地球形成約 1 億年以內的最初期。

地球的上部地函,就是地球地殼至外核之間的部分,約在地殼以下到深度 400 公里處, 包含部分岩石圈(lithosphere)及軟流圈(asthenosphere)。岩石圈部分厚約 100 公里。地球內部放射性元素的衰變,應當是重要的能源之一。這種高溫可能使地函成為一個富彈性、易變形的半凝固地質,能夠產生對流。

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海洋地殼(ocean crust)是玄武岩岩石層,也就是沉積岩,由密度較大的矽鎂質的岩石構成,矽酸鹽成分較少,偏鹼性。現存海洋地殼年齡都在 200 百萬年之內,相對而言十分年輕。

編按:內文誤植,玄武岩岩石層,應為火成岩,而非沉積岩

陸地的花崗岩(continental crust)即為火成岩,是岩石圈的一部分,由岩漿冷卻形成花崗岩石。結晶性高,和海洋地殼共同成為地球的最外層,主要由含較輕之矽鋁質的岩石,富鋁、鈉和鉀。鐵和鎂反而較少,偏酸性。密度較海洋地殼小。

上部地函,就是地球地殼至外核之間的部分,約在地殼以下到深度 400 公里處, 包含部分岩石圈及軟流圈。圖/Wikipedia

變動的地殼:分裂的大西洋脊與大陸飄移

大陸地殼浮在地函之上,厚度在 20 至 80 公里之間,約有 38 億年的壽命。地殼的變動是海洋隱沒帶(subduction zone)延伸入大陸地殼下方,沉積物帶入地函,變質、分解釋出二氧化碳,讓海洋生物可以再利用。

中大西洋洋脊(mid-Atlantic ridge)是一個縱切大西洋及北冰洋、大部分位於海底的活火山山脈。由北緯 87 度縱貫延伸至南緯 54 度,恰好是地質板塊邊界(plate boundary)的交會處。

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中大西洋洋脊(圖中間縱向黃綠色處)的測深圖。圖/Wikipedia

地球內部放出的熱,對地表溫度幾乎沒有影響,但是地函的對流能使地表沉積物拉入地函中,再分解出二氧化碳,最後由火山噴出。熔岩與火山顯示地函的溫度應該仍然非常高,超過 1000 ℃,岩漿的運動提供了地球表面「建造」地殼的活力。自然界地表的地質傾軋與角力,可能是地球生機乍現的起點。

「海底擴張」(oceanic spreading)的活動,主要是由中洋脊的地底火山自海底的地殼中央噴射而出,形成了新地殼。地殼向東西兩側邊延伸,每年以 40-90 毫米(mm/yr)的速率擴展,至今仍然在持續進行,這也是大陸飄移理論最好的證據。

1915 年, 德國的偉格納(Alfred Lothar Wegener, 1880-1930)提出「大陸漂移說」(continental drift theory),認為大陸地塊會隨地質年代而漂移,這個假說在當時很少人真正給予重視。直到 1950-60 年代,放射性定年法的技術大為改進,才使得研究地球古岩石或沉積磁性的古地磁學異軍突起。

1959 年, 美國地質調查局(USGS) 和澳洲國立大學(ANU)的科學家競相發表大西洋脊兩側海底沈積岩對稱的註記了過去世代的「地磁反轉」(geomagnetic reversal)尺標。地球磁場在地球歷史中,南北極有非週期性的變換現象,可由大西洋海底地殼的磁性隨地質年代的變化獲得。地磁反轉的清晰磁條可以準確地推算出地質年代,再測量其到中洋脊心的距離,就可以估計當時海洋擴展的速率。

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圖/商周出版提供

1963 年,英國的維尼(Frederick John Vine, 1939-)和馬太(Drummond Hoyle Mathews, 1931-1997)結合了地磁反轉和海洋擴張來支持大陸漂移說(continental drift theory)。加拿大的莫雷(Lawrence Whitaker Morley, 1920-2013)也同時獨立發表了相同的學說,但他提出發表的論文遭到拒絕,數年後才正式出版。

根據大陸漂移的理論,上部地函及地殼的岩圈分裂成幾塊「板塊」,這些板塊相互的傾軋運動,決定了地殼板塊邊緣的聚合或分離、造山運動或是海溝形成(trench formation)、還有轉形斷層(transformation fault)、地震或是火山活動。這些現象必然都和地函的對流運動之動力變化有關,但是理論有很多種,研究也都還在進行中。

宏觀來看,不僅地圈的一顰一動都與陸地生命體息息相關。地圈、水圈與氣圈的對流層也緊緊地和生物圈結合在一起,其構成多樣多姿的行星生命世界,是最令人屏息的宇宙景象。

台灣島的生成

台灣島正好地處於地質活躍帶上,西為歐亞板塊、東北是琉球板塊、東鄰菲律賓板塊及南方的巽他板塊的交界處。是世界上最頻繁的地震活動地區之一。台灣島的中央山脈主要是由 600 萬年前的蓬萊造山運動—菲律賓板塊向西擠壓歐亞大陸板塊而形成。至今,菲律賓板塊仍以每年 8.2 公分的超高速度持續向西北移動。

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相對於 46 億年的地球,600 萬年的台灣是非常年輕的島嶼,那時古猿人才剛在非洲大陸出現呢。我們身在這個蓊鬱之島上,不能不知道和她有關的地質、地理與自然生態,當然還有人文、歷史及社會的形成過程。

——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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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

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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【成語科學】滄海桑田:無時無刻不在改變的地貌
張之傑_96
・2023/06/30 ・1217字 ・閱讀時間約 2 分鐘

東晉的葛洪,號抱朴子,是位道家人物,也是位醫藥學家、博物學家。

他寫過一本《神仙傳》,書中介紹女神仙麻姑,說她壽命極長:

「已見東海三為桑田」(已三度見到東海變成桑田)。

這就是成語「滄海桑田」的由來。

桑田,泛指農田。圖/Envato Elements

滄海桑田,字面的意思是:大海變成桑田,桑田變成大海。桑田,泛指農田。這個成語比喻環境變遷,人事無常,讓我們造個句吧。

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  • 新北市五股區一帶,原有大片沼澤,現已消失殆盡,不免有滄海桑田之嘆。
  • 滄海桑田,有時我們有生之年就能看到,新竹香山的海埔新生地就是個例子。

知道了成語滄海桑田的含意,也學會了怎麼使用這個成語,接下去要談談它的科學意義了。小朋友首先得了解,滄海桑田確有其事,不僅僅只是個形容詞而已。

當年章老師在國中任教時,曾帶領學生到山上採集昆蟲標本。在山路一側的崖壁上,無意中看到貝類化石。細看之下,有牡蠣、貽貝、蛤蜊、海扇等,還有棘皮動物類的海膽。牠們可都是海洋生物,怎會跑到山上?章老師趁機給同學們上了一堂地球科學課程。

地球從地表到地心分成三層:地殼、地函和地核。圖/維基百科

地球從地表到地心,明顯分成三層:地殼、地函和地核。地殼由板塊拼合而成,可說是「浮」在地函上。約 600 萬年前,菲律賓海板塊向北移動,撞向歐亞板塊,將中國大陸東南沿海的大陸斜坡抬高,逐漸形成一座島嶼——就是我們台灣啊!到 300 萬年前,大致已成為今天的樣貌。

既然台灣島是大陸斜坡隆起形成的,我們在山上找到海洋生物化石也就不足為奇了。菲律賓海板塊撞向歐亞板塊,這一造山運動迄今仍在進行,中央山脈每年仍升高約 3 公分呢!

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台灣海峽很淺,大部份不到 100 公尺。冰河時期,大量的水變成冰,堆積在南北極和高緯度地,造成海水減少,海面下降,這時台灣海峽就露出海面。冰河期結束,大地回暖,海面上升,台灣和大陸再次隔海相望。自從台灣島形成以來,已不知分合多少次了。

2022 年台灣的樣子!圖/維基百科

最近的一次冰河期,發生在距今 2.5~1.8 萬年前,海面較現今約低 130 公尺,台灣海峽變成陸地,許多動物從大陸徒步遷徙到台灣,包括大象、犀牛和古人類(左鎮人)。左鎮人距今約 1 萬年,和北京周口店發現的山頂洞人差不多同一時期。

我們能想像台灣島是從海中隆起的嗎?我們能想像台灣海峽曾經乾涸成陸地嗎?滄海桑田豈只是個形容詞而已!

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張之傑_96
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張之傑,字百器,出入文理,著述多樣,其中以科普和科學史較為人知。

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板塊與斷層並不相同,從土耳其敘利亞大地震了解大地之母
PanSci_96
・2023/03/12 ・2981字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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今年 2 月 6 日,土耳其大地震的影像,透過國際媒體、社群網路不斷轉發,讓世人再次感受到大自然的無情,也讓身處地震帶上的台灣,重燃關於地震的防災意識。

而同樣身處地震帶上的我們,對於地震又理解多少呢?

這次土耳其的地震規模有多大?

今年2月 6 號,土耳其當地時間凌晨四點,發生了地震矩規模(Mw) 7.8 的強震(美國地質調查局 USGS 的測定數據);震央位於土耳其南部與敘利亞接壤,有著 170 萬人口的加濟安泰普省,震源深度僅僅只有 17.9 公里,屬於極淺層地震。

不幸的是,大約 9 小時之後,距離震央東北方不到 100 公里的地方,再度發生規模 7.5 的地震,深度甚至只有 10 公里,最大震度甚至高達麥卡利震度的 X 度,相當於台灣的 7 級地震。

光是在土耳其境內,強震造成四萬一千多人死亡、十萬多人受傷,是土耳其百多年來死亡人數最多的地震。

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土耳其為什麼會發生大地震?

為土耳其百多年來,死亡人數最多的地震。圖/維基百科

地球表面包含地殼和一小部分的地函質地剛硬的地方,被稱為「岩石圈」,它並不是完整的一塊,而是分裂許多個「板塊」。中洋脊新生的海洋地殼會推著兩側的板塊不斷向外擴,最終在海溝下沉回到地函,完成循環。

然而,這些板塊彼此運動的速度和方向並不一致,彼此之間會有碰撞、擠壓、摩擦、分離等等的相對運動,形成相互碰撞的「聚合型板塊邊界」、相互分離的「分離型板塊邊界」以及水平錯動的「轉形型板塊邊界」(Transformation Fault,臺灣中學課本常翻作「錯動型板塊邊界」)。

實際攤開地圖,土耳其大部分區域都位在高原上;但在腳底下,土耳其的土地正不偏不倚的落在四個板塊的交界處:北邊的歐亞板塊、南方有阿拉伯板塊、西南方是非洲板塊,大部分國土則位於安納托利亞板塊上。

這些板塊相互推擠,創造了土耳其豐富的高原地貌,也造就了頻繁的地震。

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地震發生的原因不只是因為板塊碰撞

我們常以「板塊的碰撞」作為地震的原因,雖然板塊運動確實會伴隨地震發生,卻不能直接解釋地震發生的機制。

板塊新生及重回地函的地方,構成了板塊的交界,它可以是中洋脊、海溝,如果該二板塊交界處的兩側都是陸地,則可能擠壓形成山脈。

就像拿兩塊吐司互相擠壓,會變形的,不是只有接觸面而已,整塊吐司都會因為兩側施加的壓力,在各處形成變形、甚至破裂。而這個破裂面,就是斷層;斷層錯動的瞬間,就會引發地震。

因此,斷層不一定要位於板塊交界上,而是只要岩層有受力的地方,就有可能產生斷層,它可以位在板塊交界的「附近」,也可以是位在遠離板塊交界的地方。

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當然,因板塊的相對運動容易讓應力累積在板塊交界處,在板塊交界附近的斷層數量也就比較多。

這次土耳其錯動的斷層是?

土耳其正落在四個板塊的交界處。圖/維基百科

前面提到,土耳其剛好就位於安納托利亞板塊、歐亞板塊阿拉伯板塊與非洲板塊的交界處。由於阿拉伯板塊長年向北運動,又受到北方歐亞板塊的阻擋,因此被迫轉向西北方推擠安納托利亞板塊,使得土耳其國土被逆時針擠出。

在四個板塊的相互推擠下,土耳其境內形成兩條較大的岩層破裂帶,一條是東南方的「東安納托利亞斷層系統(EAF)」,另一條則是橫貫整個國境北部「北安納托利亞斷層系統(NAF)」。

這次土耳其大地震的事發地「東安納托利亞斷層」,形成的主要原因正是阿拉伯板塊長年向西北推擠安納托利亞板塊所產生的應力,使得岩層沿著板塊邊界,以東北西南的方向破裂。除此之外,在這條斷層的北側也發展出好幾條東西方向延伸的破裂面,形成東安納托利亞斷層的分支,也是這次大地震第二次主震發生的位置。

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根據美國地質調查所的紀錄,這些破裂面,已經超過一百年沒有明顯的地震發生,表示這附近的岩層,已經長期處在應力累積、沒有宣洩的狀態。在阿拉伯板塊持續向北推擠的形況下,岩層終究無法承受,並沿著「東安納托利亞斷層系統」的數條破裂面發生水平方向的錯動,造成了這次的地震。

根據歐洲的人造衛星影像結果,這次錯動的程度之驚人,第一次主震發生的地方,地層左右位移了六公尺,第二次主震更到達八公尺。

為何地震為何總是突然發生,
而不是緩慢的釋放應力?

現在最廣為人知的地震理論,是在 1906 年舊金山大地震時,美國的地質學家李德,觀察加州的畜牧農場的圍籬在地震後發生的錯位情形,並於 1911 年提出了「彈性回跳理論」;其認為斷層附近的岩層先是受到某種外力而發生變形,當斷層面的摩擦力最終無法抵抗外力時,岩層將沿著斷層面一口氣錯動、釋放累積的能量,就產生了地震。

有了這個理論,我們還能推測,已經存在的斷層因為本身就是岩層破裂的地方,結構較為脆弱,當岩層繼續受到外力擠壓變形,就容易再次沿著斷層方向錯動。就像是一片玻璃摔過之後,裡面產生微小的裂痕,雖然玻璃沒有碎掉,但可以預期,如果這塊玻璃再摔到一次,這些微小的裂痕可能就變成了破口,甚至徹底碎裂。

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至於讓斷層附近的岩層變形的「外力」除了板塊運動外,地表的侵蝕作用、火山活動等,都是可能的原因。

火山活動亦為使岩層變形的外力之一。圖/Envato Elements

台灣為什麼有許多斷層?

回頭看,位於板塊交界帶上的台灣,在菲律賓海板塊與歐亞板塊的擠壓下,從北到南遍布了大大小小的斷層。根據經濟部地質調查所在 2021 年公佈的數據,台灣共有 36 條活動斷層。

至於板塊交界處則是在花東縱谷。菲律賓海板塊與歐亞板塊的邊界,從北方的琉球海溝劃過台灣的下方,向南延伸到馬尼拉海溝;在地表上,這條邊界一路從花蓮北端貫穿整個花東縱谷平原。

從一千五百萬年前開始,菲律賓海板塊就不斷地朝西北方向推擠,如今仍以每年 7~8 公分的速度,向著歐亞板塊邁進,海岸山脈也因此不斷衝向中央山脈。

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我們可以將台灣岩盤的變形狀況想像成是推土機推雪:海岸山脈是推土機,中央山脈則是雪堆。當推土機推著雪堆向前行時,雪堆前、後和底部的變形最強烈。在海岸山脈的推擠下,變形量最高的地方集中在西部平原、花東縱谷以及中央山脈的底部。由於中央山脈底部岩層溫度過高,只會產生變形;而西部平原、花東縱谷則成為了斷層最密集、地震好發的地方。

和土耳其一樣身處地震帶的我們,除了讚嘆大自然的鬼斧神工之外,具備更健全的地震知識、學習如何與地震災害共處,並盡可能降低地震帶來的傷害,成了我們每個人的重要課題。

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