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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

  • 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〉
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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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動動滑鼠就能生圖修圖?不用付錢就能即時生成的 Leonardo AI 讓繪畫行雲流水!
泛科學院_96
・2024/06/09 ・828字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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你在尋找免費的繪圖 AI 嗎?

自從 Stable Doodle 要收費後,我就一直在找類似的替代品,正好前陣子 Leonardo AI 也更新了Realtime Canva 功能,不是那個 Canva,是他們推出的塗鴉功能叫 Canva,試用之後驚為天人!

新增加的 inpaint 功能,能用 prompt 指定畫上去的色塊代表什麼,也有圖層跟透明度功能,大幅降低修整圖片的難度。

重點是,免費可用啊,付費只多了 realtime 及時生成,但免費的速度也不會太慢,你問我為什麼會知道?當然是花了錢之後發現根本沒差啊!

而且及時生成的圖都不用扣點,直到你按下輸出鍵才扣,修改次數無限,可以免費白嫖玩到爽,所以今天,就來教一下怎麼用 Leonardo Canva 啦,大概會說這三件事情:

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  1. 從無到有快速生成人物:這邊就簡單介紹基本操作。
  2. 在不影響生成人物的狀況下,加上背景:這邊會用到圖層、去背、AI 元素生成等功能。
  3. 最後微調:介紹 inpaint 功能怎麼用。

好啦,讓我們開始吧!

最後,你覺得 AI 圖片生成應該還要提供什麼服務呢?

  1. 我上色苦手,拜託有個不改我線稿的 AI 上色工具
  2. 可以有更多修改細節的方法,現在都太笨了
  3. 能不能讓 AI 讀懂構圖,不要每次圖生圖都變樣了
  4. 我不知道,能生不就好了

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問。如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
40 篇文章 ・ 45 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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