我們所追尋的「舒適圈」：一場生物與環境氣溫的耐力賽——《跳出溫度舒適圈》

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 駱世豪／中研院環境變遷研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

• 歐美熱浪的主因是噴流增強了熱穹的下沉，造成熱空氣北移和累積。臺灣的熱浪則是受到副熱帶高壓的影響。
• 熱浪發生頻率變頻繁且強度變強，與溫室氣體排放造成的全球暖化效應增加有很大的關係。
• 熱浪事件對生態、糧食、經濟和健康等面向都造成威脅，全球與臺灣熱浪的持續天數和強度都有增加的趨勢。

古代傳說中，后羿射下九個太陽讓地上的氣候適宜、萬物得以生長，古代的預言已經告訴我們，炎熱的氣候條件不利於萬物的生長。而在現今全球暖化的情況下，另外九個太陽會復活嗎？以上雖是玩笑話，但今（2022）年歐洲國家就受到熱浪（heatwave）嚴重影響，葡萄牙與西班牙最高溫度達到 45℃ 以上；英國更出現 54℃ 以上的極端高溫，發布有史以來第一個紅色高溫預警，並進入緊急狀態。

據統計，歐洲各國在 6 月因熱浪死亡的人數高達 2468 人。中國的溫度也突破近 62 年的歷史同期最高夏季平均氣溫，有 23 個省分出現 40℃ 以上高溫，許多地方都出現因熱浪致死的案例。臺灣也在 7 月中出現接近 40℃ 的溫度，並在多地出現 35℃ 左右、維持數天的極端高溫。近年來熱浪的強度和發生頻率不斷提高，造成人員經濟的損傷也愈來愈多，而究竟什麼是熱浪？它形成的背後機制為何？

熱浪是什麼？

「熱浪」是夏季主要造成災害的極端事件之一，根據世界氣象組織（World Meteorological Organization, WMO）的定義：「熱浪現象是指一個地區超過該地區的歷年最高溫度平均值 5℃ 以上，並且持續 5 天以上。」一個地區能維持極端高溫並持續一段時間，背後一定有些天氣系統所導致。

如近年歐洲、北美熱浪頻傳，主要因素就是噴流（jet stream）與熱穹（heat dome）所造成；東亞主要受太平洋副熱帶高壓（subtropical high）影響；印度和亞馬遜等熱帶區域則主要是受到降雨的影響。各區域因為氣候背景與緯度位置不同，造成熱浪的成因也有所不同，接下來我們會依序介紹世界各地氣候與緯度間的相互關係。

高空之龍所環抱的氣團

當北半球夏季中高緯地區噴流向北蜿蜒形成一個像 Ω（omega）的形狀時，就有可能形成熱浪（圖一），或因為它的特殊形狀而被稱為阻塞高壓（omega blocking）。噴流是一股由西往東的氣流，通常位於對流層頂，它的水平長度達上萬公里、寬數百公里，中心風速有時可達每小時 200～300 公里。

而噴流就像一個在地上亂甩的水管，蜿蜒的波動有時往北有時往南，當噴流在北美或歐洲地區蜿蜒向北時，會形成一個 Ω 的形狀，也會造成反氣旋（順時針）式風切，進而讓大氣產生下沉運動。在此區域內不易形成對流，造成穩定且乾燥的環境，也就是所謂的熱穹，或是阻塞高壓。噴流和熱穹是相輔相成的關係，噴流增強熱穹的下沉機制，將南邊的暖空氣往北傳送，並將熱空氣累積，所以才形成熱浪。

而在東亞的夏季，氣溫主要受太平洋副熱帶高壓（subtropical high，以下簡稱副高）影響。副高中心約位於太平洋（東經 160 度、北緯 30 度左右），在它的增強過程中會向西伸擴張至中國東南沿岸，而當副高處於增強的狀態時，副高系統會再向西延伸且壟罩整個臺灣。

如上述所說，高壓壟罩的狀況下屬於對流穩定的晴朗天氣，配合上夏季的西南季風，將暖濕空氣往北傳送並堆積在副高所壟罩的區域上，最後在此區域形成熱浪現象。相較於北美、歐洲區域的乾熱浪，臺灣的熱浪屬於濕熱浪（wet heatwave）。除了極端高溫外，還有著高濕度的影響，悶熱的環境對人體有更大的傷害和影響。

另外，印度和亞馬遜熱帶區域雖屬於終年偏高溫的地區，但仍有熱浪現象產生，主要原因是降雨。熱帶地區主要氣候分為乾季與溼季，溼季通常為該地區的夏天，下雨能有助於該地區降溫，所以當降雨系統未出現、延遲或偏移，就很有可能會造成嚴重的熱浪。

熱浪造成的嚴重影響

熱浪事件對生態、糧食、經濟、健康等面向都造成諸多影響，以下將分為四類說明：

生態浩劫

根據聯合國（United Nations, UN）底下的政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）第六次評估報告預測，如果到了 2100 年全球的溫度升高達到 2℃，陸地上大約 18％ 的物種將面臨滅絕的高風險；如果升溫至 4.5℃，在我們有紀錄的所有動植物物種中約有一半將受到威脅。臺灣也面臨相同的狀況，當熱浪發生的頻率愈來愈高，持續時間和強度也都增加的狀況下，將發生物種多樣性減少、物種的分布改變、增加外來物種入侵機會等情況，對整體生態系平衡或農業生產造成衝擊。

糧食危機

IPCC 於 2019 年報告中指出，全球主要農產品（如玉米、小麥、大豆）產量都會受到全球暖化影響減產 1.8～4.5％。若情況持續惡化，到 21 世紀中則可能導致產量下降 5～30％。

經濟損害

美國報導指出熱浪會造成極端高溫，進而對人體產生危害，所以對於生產力（gross domestic product, GDP）也有影響。在高於平均水平的夏季氣溫下，每升高 1℃，美國各州的 GDP 就會下降 0.25％。國際信評機構標普全球（S&P Global）的報告預測，氣候變遷恐導致 2050 年前全球每年經濟產出損失 4％，臺灣位處的東亞區域則會有 1％ 左右的損失（圖二）。

人體危害

對於人體而言，熱浪最嚴重的傷害為熱衰竭（heat exhaustion）。根據臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平臺計畫（TCCIP）的報告指出，2003 年的歐洲熱浪估計已造成七萬多人死亡；2010 年俄羅斯熱浪則導致超過 5 萬 6000 人死亡。科學家警告：「如果各國家和企業不採取激烈行動來削減溫室氣體排放，2050 年時的英國與高溫相關的死亡人數預計將增加兩倍，而且世界將經歷更頻繁、更強烈、更危險的熱浪危機。」

越來越熱的台灣——極端高溫天氣的頻率增加

熱浪發生頻率變頻繁且強度變強，主要與溫室氣體排放造成全球暖化效應增加有很大的關係。更進一步使用溫度發生機率圖解釋（圖三），若峰值愈接近右邊，代表高溫事件發生的機率愈高；反之，若峰值愈接近左邊，低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時，就如同圖三所顯示的新氣候，整體機率分布相較於舊氣候來說會往右偏移，往更高溫度的地方移動，造成熱浪事件的發生機率更高。

而實際上全球的變化也是如此，根據科技部、中央研究院環境變遷中心以及國家防災中心的報告，比較全球早期（1951～1980 年）和近期（1981～2010 年）的日最高溫資料（圖四左），在機率分布圖上可以看到往右偏移的情形，表示極端高溫事件的頻率與溫度都有增加的趨勢。

臺灣的夏季日最高溫度也有相同的趨勢變化，以臺北的資料為例，比對早期（1960～1990 年）和近期（2006～2017 年）的夏季日最高溫度，能發現近期的頻率分布向右偏移，夏季日最高溫度的發生機率增加，平均值也增加近 1℃（圖四右）。全球與臺灣的平均氣溫或極端溫度發生頻率皆有增加的趨勢。

在未來（21 世紀中後期）趨勢的變化中，研究學者利用模式推估，指出以現在的熱浪門檻為標準，未來若是能將全球暖化程度控制在低暖化情境（RCP2.6），則臺灣地區的熱浪不管是在頻率、持續時間或強度上，和現今的差異不大。相反的，在高暖化情境（RCP8.5）情境下，21 世紀末臺灣整個夏季都可能處於熱浪狀態。未來若暖化情況持續增長，熱浪的發生將成為常態，而且持續天數和強度也有增加的趨勢。

TCCIP 計畫依據 IPCC 所設定的溫室氣體排放情境，進行臺灣地區的溫度模擬：在高暖化情境（RCP8.5）推估下，世紀末可能增溫超過 4℃，而北部地區增溫較南部嚴重，高溫有可能影響農作物生長與收成。臺灣在未來將面臨更嚴重的熱浪衝擊，對於能源使用、公共衛生健康等都可能帶來前所未有的考驗，而這急迫性的問題，就像電影《普羅米修斯》（Prometheus）裡女主角說的：

「如果不阻止它，我們就會無家可歸！」（If we don’t stop it, there won’t be any home to go back to!）

溫室氣體排放情境假設：「RCP」

IPCC 的報告中長使用到的濃度路徑「RCP」為 representative concentration pathways 的英文縮寫，代表不同程度暖化路徑的人為溫室氣體排放量的「情境假設」，其中假設四種不同暖化情境，由輕微到最嚴重分別為 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5，分別代表的意義如下：

• RCP2.6：增溫最小且緩慢的情境，輻射強迫力先在 21 世紀中期達到最大值 3 Wm^-2，大約和二氧化碳濃度 490 ppm 相似，然後再緩慢下降到 21 世紀末。
• RCP4.5：輻射強迫力會在 21 世紀末達到一個穩定狀態的情境，約為 4.5Wm^-2，和二氧化碳濃度 650 ppm 相似，代表世界各國會想盡辦法做到溫室氣體減量的目標。
• RCP6.0：和 RCP4.5 相似，但輻射強迫力為 6 Wm^-2，約為二氧化碳濃度 850 ppm，代表世界各國並沒有盡全力積極做到溫室氣體減量的目標。
• RCP8.5：輻射強迫力持續的增加到大於 8.5 Wm^-2，即二氧化碳濃度會大於 1370 ppm，代表世界各國並無任何減量的動作。

• 〈本文選自《科學月刊》2022 年 11 月號〉
• 科學月刊／在一個資訊不值錢的時代中，試圖緊握那知識餘溫外，也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。

溫度對昆蟲至關重要，因此昆蟲會對溫度產生反應。

有一個普遍的通則：炎炎夏日中，你會先看到大昆蟲，接著見到小昆蟲，最後又再一次碰到大昆蟲。昆蟲愈大，愈能忍受低溫、對高溫愈難耐；因此大昆蟲喜歡在一天的清晨或傍晚的涼爽期間出現，中午的活動力較低；小昆蟲較不耐低溫，會在環境變暖時才現蹤。

昆蟲與氣溫密不可分

蘇格蘭高地的糠蚊（Ceratopogonidae）總是令人難受，但可以利用牠們對溫度的敏感度對付牠們。糠蚊蓬勃生長的溫度帶相當狹窄，介於不冷也不熱的溫度之間，因此只要你往上爬／向下走，溫度會上升／下降至牠們的舒適圈之外，就能擺脫牠們。

蟋蟀代表了溫暖的氣溫是眾所皆知的事，此外，蟋蟀的聲音頻率與溫度有直接關係。雖然因不同物種而異，但蟋蟀溫度計主要的規則是，在攝氏十三度的環境裡，蟋蟀每秒鐘叫一聲，且此頻率會隨著溫度上升而增加。

在夏天，天氣溫煦、潮溼且微風徐徐，飛蟻會成群結隊地移動。牠們結伴飛過天空，數量多到人們相信「飛蟻日」的存在，飛蟻日說的正是飛蟻同時在全國各地現蹤的日子。不過，正如我們所知，陸地上的微氣候變化甚大，因此知道飛蟻日是個迷思也不該為之震驚，只是某幾個區域的條件正巧在那幾日適合飛蟻出巡。倘若你遇見一大群飛蟻，牠們捎來的訊息是，現在的氣溫大約攝氏十三度，風速低於每秒六公尺。

螞蟻藏著天氣機密？

據某些傳說所言，螞蟻直線移動代表壞天氣即將到來，但我未觀察過也沒有科學理論能佐證這點。

更有趣的是，澳洲原住民有一個習俗，說螞蟻在蟻窩周遭蓋高牆表示大雨將至，西方也有相同的俗諺。之前的章節提過太平洋諸島的居民發現小火蟻（red ant）會在風雨來襲前堵住巢穴，天氣晴朗時則大敞家門，這在西方諺語裡也提過。我還沒觀察到這個現象，但出現在廣泛的文化圈，甚至是兩個信仰社會尚未接觸的時間點就已發展出這種說法，說它沒有參考價值還真不為人所信。

許多科學研究能支持螞蟻對溼度敏銳的觀點：研究人員曾觀察到編織蟻（weaver ant）在熱帶風暴來臨前織網。

其他物種裡，螞蟻、白蟻丘的排列和太陽脫不了關係。澳洲北部，羅盤白蟻（Amitermesmeridionalis）建造了指向北邊的蟻丘而為人所知；蟻丘細細的部分指著中午的日頭，寬闊的部分則指向清晨與向晚的太陽，這有助於調整蟻窩的溫度。

世界上有超過一萬三千種獲得命名的螞蟻物種，牠們都擁有各自的習性，我們要多關注近身物種的行為。

我時常運用一些螞蟻的方式，它們比起天氣更接近自然導航，不過兩者間有許多重疊的部分。在英國，排水性佳的草地經常可見黃土蟻（Yellow meadow ant）的身影，我家附近的白堊山丘就有很多。黃土蟻呈暗黃色，牠們的蟻窩比螞蟻本身有用多了；黃土蟻會將蟻窩向上堆到 0.5 公尺高，較為平坦的那一面通常面向東南邊，可以充當太陽能板，在涼爽的早晨收集太陽的熱量。

——本文摘自《解讀身邊的天氣密碼》，2022 年 10 月，晨星出版，未經同意請勿轉載。