0

0
0

文字

分享

0
0
0

重溫2012(一)理性看森林火燒

陳 慈忻
・2013/03/02 ・2415字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們人類算不算是自然的一部分?如果我們是以人為本位,把自然當成資源,我們會希望木材、獵物能夠被使用,住在森林附近的居民也不想要受火災威脅,因此認為森林火是一種「災」。林朝欽博士是林業試驗所森林保護組的研究員,他長期支援國內森火防範工作、研究國內外森林火,他以中性的觀點出發,以更廣的視野看「森林火燒」的防災與生態意義。

防災觀點一:如何進行預防工作

如果從災害的觀點來看,第一步就是「森林火災危險度」的預測,就像氣象局預測今天會不會下雨,在森林火燒發生之前,每天都會計算今天發生的機率。

機率計算原理其實很簡單,假想今天有10個火點丟到這片森林,會有多少個火點引起燃燒?能引發火燒的比例就是森林火災危險度。

而測量需要從起火因子著手,第一是燃料的溼度,如果燃料越乾燥,就越容易點燃;第二是燃料的性質,就如同烤肉不會拿最大塊的木炭來燒,而是將木炭先打碎,在森林中容易引起火災的也是樹幹較細小的樹木,像是松針。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所以我們在一整片森林中,只要測量最易燃種類樹木的濕度,就可以預測森林火災危險度,並將全國森林火災危險分布圖發布在林務局的網站上。

防災觀點二:如果真的發生了 怎麼應變?

農委會的林業試驗所目前正協助訓練森林救火隊,而滅火成功的關鍵是:預測火接下來會往哪邊燒?前進的速度多少?稱為「林火行為預測」。

要能夠掌握林火行為預測,得要熟悉3個要點:森林的氣象變化、森林特性、地形。就氣象變化而言,風向是預測火燒方向、速度的重要因子,濕度也會影響火燒的強度。

就森林特性而言,像是松樹屬於易燃性質,因為它含有油脂;二葉松的樹皮含有高含量的矽(Si),就像砂子的成分一樣,因此火不易燒死有較厚樹皮的老松樹。再者,針葉林的樹形是下寬上窄的三角形,接觸火的面積大而容易擴大燃燒;如果是樹型下空上滿的闊葉林,接觸火的面積小,比起針葉林不那麼容易燃燒。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不同的地形也會對森林火燒產生重要的影響,不同的坡向所受的太陽光也不同,進而影響森林的乾濕度;在山谷地區的起火會順著山勢往上燒,比山稜上的起火而造成的燃燒面積更大。

為了要建立林火行為預測的模型,研究者會在實驗室進行模擬,將這3個因子在控制下進行試驗住。比方說選擇特定的燃料來實驗,經過浸水來控制濕度,接著可以製作不同地形的實驗場地,控制它的坡度。點火後,得到一些數據,從實驗中找出這些變因的影響關係。

但是真實世界是變化萬千的,所以我們接著會到野外實驗,再來修正預測模型的數學公式。這數學模型的運算結果會呈現在地圖上,讓林務局在救火的時候,可以清楚看到林火行為。

目前世界各國都累積了很多經驗,也投入許多心力在林火行為預測的研究上,因此現在的預測可以做得很好。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

防災觀點三:森林滅火有什麼策略?

最有效的森林滅火不是直接去撲滅已經起火的地方,去救已經燒掉的森林沒有意義,要規畫犧牲哪些地方,盡我們所能保留最大的安全區塊。因此飛機的阻燃劑不是直接燃燒的森林上噴撒,而是撒在要擋下火勢的防線上,阻燃劑的成分是與一般肥料的成分類似,所以可能避免汙染森林環境。

滅火人員的有效策略是「引火回燒」,火燒很快的時候,你怎麼追趕都無法滅的比燒得快,但是我們在火勢前頭透過人為引火往回燒,製造出缺乏燃料的「防火線」。要能夠準確的擋下火勢,最重要的是能夠準確預測林火行為,否則真的需要擋的地方沒擋到,救火時間就會延長且損失更多森林面積。

雖然飛機的速度較快,但是滅火人員的引火回燒更強效,沒有燃料絕對可以確保阻擋火勢,但是阻燃劑卻不一定能阻擋太大的火勢,所以重要的部分會優先派人進行任務,其他人力不足的地方才透過飛機支援。

生態觀點:森林火燒 v.s. 森林火災


如果我們從森林生態的角度,我們使用「火燒」這個中性的詞,而不把森林火視為災害。火其實有更新的作用,能夠幫助生態循環,避免森林老化。大自然本身就會有規律的小火燒發生,透過雷電等自然現象就可能引發。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

小火也有把地面清乾淨的功能,可以讓一些植物種子容易扎根。甚至在美國需要火的森林,如果沒有火反而還要主動去燒,火也是森林經營、管理的工具,稱為「計畫性火燒」(prescribed burning,醫學上prescription是處方,意思經過診斷後開的藥方,也隱含了經過燃燒學研究後要引燃的森林)。

如果將所有森林火燒都視為要撲滅的災害,會遇到什麼負面結果?除了抑制生態系更新,累積過多燃料,反而會造成大火發生。

1張山頭裸露的照片對台灣民眾而言是很驚悚的景象,但是幾個月後,這個地方經過次級演替又再度充滿生命力,小火燒對森林而言其實是益大於害的。

這個概念在台灣行政上還不被接受,認為有火就要滅,有火就是災。我們的研究還在蒐集更充足的證據,證明大自然有足夠的生命力進行周期循環,提倡「森林火燒」而非「森林火災」的概念。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

每一個自然現象都有其功能,颱風、火山、森林火燒都不是只有害處。就森林火燒而言,我們應該要釐清哪些森林是需要火,讓它規律的燒;也要清楚強度多大的火燒會帶來危險、多小的火燒不會燒到人類居住地,再決定要如何防範。

(本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!)

延伸學習:

  • 林朝欽(民91),細說森林火 : 害怕它?不如了解它,行政院農業委員會林務局,台北。
  • 林朝欽(民 92),野火,是森林的敵人還是朋友?科學人,11, 85-87。
文章難易度
陳 慈忻
55 篇文章 ・ 1 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

0

1
2

文字

分享

0
1
2
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

圖形處理的例子

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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)

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。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
獅城蒙灰-跨國界的東南亞霾害
李柏昱
・2013/07/05 ・1364字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

圖為2013年東南亞霾害的衛星影像。印尼蘇門答臘島的森林大火產生的濃煙,隨風飄越麻六甲海峽,嚴重影響馬來西亞與新加坡等鄰國。(圖片來源:NASA Earth Observatory image by Jeff Schmaltz, LANCE)
圖為2013年東南亞霾害的衛星影像。印尼蘇門答臘島的森林大火產生的濃煙,隨風飄越麻六甲海峽,嚴重影響馬來西亞與新加坡等鄰國。(圖片來源:NASA Earth Observatory image by Jeff Schmaltz, LANCE)

最近,印尼蘇門答大島上的廖內省(Riau)因為砍燒森林造成森林大火,燃燒產生的煙霧嚴重影響附近地區,杜邁市(Dumai City)的空氣汙染指數(Air Pollution Index, API)一度高達500,遠遠超過安全值100。這些煙霧因為風向飄過麻六甲海峽,嚴重影響對岸的新加坡與馬來西亞等鄰國,新加坡21日空氣汙染指數亦飆破400,許多國際會議因而取消或延期,馬來西亞南部亦傳出有婦女因為霾害而死亡。

空氣污染指數為反映一地空氣的污染程度,如最常見的氮氧化物、懸浮微粒和二氧化硫,根據實際的污染物觀測值與特定公式計算。各國對空氣污染指數的計算方法和規定有所不同,名稱也稍有區別,不過普遍以100為安全值。

雖然霾害的近因是印尼蘇門答臘島的森林大火,但是東南亞地區的霾害絕非單純的天然災害,真正主因是近年來東南亞各國積極追求經濟發展,在此趨勢之下伴隨越來越極端的氣候變遷,因為人為因素與自然環境共同導致的環境災變。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

東南亞地區地處熱帶,終年雨量充沛,然而每年的6〜11月,由於雨帶北移到東亞與東北亞的季風區,為印尼、馬來西亞的乾季,每年這段期間在先天環境上便是發生森林大火的高風險時期。

此外,東南亞諸國自2000年後積極進行區域經貿整合,為了維持出口成長及產業競爭力,政府鼓勵農民與商業集團種植高經濟價值作物或進行其他開發,砍燒(slash and burn)森林在印尼、馬來西亞等東南亞國家已經行之有年。在先天環境不佳的情形下,農民與商業集團的伐木與開墾行為,更使情況火上加油,讓近年來東南亞的霾害影響範圍更廣、規模也更巨大。

霾害之所以可怕,在於它影響層面甚廣。霾害看起來和一般的煙霧一樣,然而,其中所含的懸浮微粒一旦進入人體,會造成支氣管炎、肺氣腫、頭部血管疾病、肺病和心臟血管疾病等,對於長期健康危害的影響亦不容忽視。此外,霾害會嚴重影響一地的交通運輸系統,並對經濟造成衝擊,例如本次新加坡的觀光業便深受霾害所苦。

東南亞的霾害顯現天然災害的複雜性,幾乎所有災害都是自然與人為因素交互影響所造成。此外,天然災害無國界之分,國際的防災合作與交流便顯得非常重要。不過,東南亞各國如果不能在經濟發展與環境之間取得平衡,每年總會有那麼幾天,太陽將在濃厚的煙霾之後黯淡無光。(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

責任編輯:鄭國威 | 元智大學資訊社會研究所

 

本文原發表於行政院國家科學委員會科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

 

延伸閱讀:

經濟發展與環境永續:東南亞霾害治理之困境與展望

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Fires in Indonesia: Causes, Costs and Policy Implications
東南亞的霾害:現代啟示錄
台灣的空氣汙染指標

李柏昱
81 篇文章 ・ 2 位粉絲
成大都市計劃所研究生,現為防災科普小組編輯。喜歡的領域為地球科學、交通運輸與都市規劃,對於都市面臨的災害以及如何進行防災十分感興趣。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
重溫2012(五)地震都在下班後?
陳 慈忻
・2013/03/03 ・1784字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

自1901至2006年,台灣地區共有97次災情較嚴重的地震災害,如果不論災情,台灣位於板塊交界帶,大小地震是家常便飯,在台灣人心中,或許頻繁的地震就像「黃鼠狼拜年」令人畏懼。郭鎧紋博士是中央氣象局地震測報中心主任,從台大地質系求學到多年的地震研究工作,經驗豐富的他由淺入深地介紹地震原理和近代趨勢,也探討多年觀察下來的有趣問題。

地震與原子彈釋放能量比一比

常常聽到地震幾級、規模多少,到底代表什麼意思?其實幾「級」指的是地震強度,各地隨著距離震源遠近不一,感受到的強度也不一樣,因此同一個地震在不同地方會有不一樣的強度。但是規模指的是這個地震本身所釋放的能量大小,因此同一個地震的規模不會因地而異。

地震規模有不同的算法,因此有的時候會看到同一個地震有不同的規模紀錄。比較常見的是「震矩規模」和「芮氏規模」,前者是依照地震的破裂面大小來計算,後者是從最大振幅的測量來計算。

從地震釋放能量的觀點來看,芮氏規模6.2的地震所釋放的能量相當於1顆原子彈,芮氏規模8.2的地震就相當於1,024顆原子彈,規模每增加0.2,能量就會增加為2倍。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

全球地震趨勢

隨著監測技術進步,1900年以後芮氏規模7.0以上的地震都不會遺漏,因此根據近一百多年來的紀錄,發現每年全球大約有17個規模7以上的地震。

全球規模8以上平均每年有1個,有時候某一年沒有芮氏規模8.0以上的地震,有時候1年卻來了兩個以上。如果統計每年全球所有的地震釋放的能量總和,平均大約等於1個芮氏規模8.3的地震。

1965年以後的近40年,全球的大地震比較少,進入平緩時期,直到2004南亞大海嘯造成28萬人死亡,舉世震驚。加上當時正是歐洲國家的聖誕假期,許多歐洲人到南亞度假,北歐國家在南亞大海嘯當中喪生的國民平均有4000人。

在南亞大海嘯之前,研究海嘯的專家少之又少,因為近幾十年來國際上嚴重的海嘯事件不多,直到南亞大海嘯之後才有新的研究趨勢。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

迷思一:台灣的地震都在下班時發生?

有一天我晚上值班的時候,龜山島連續發生5個地震,後來我們注意到1件事情,台灣地過去20年來規模6以上的地震共有19個發生在正常上班時間,61個發生在半夜或假日,在下班時間發生重大地震的機率竟是上班時間的3.5倍,怎麼會這樣?

但讓我們再想想,周休二日和國定假日約佔1年的1/3,上班日只有2/3,一天上班的時間算八小時要再乘上1/3,這樣平均每年只有2/9的時間在上班,下班時間是7/9,兩者相除竟然真的是3.5!可見這傳言只是庸人自擾。

迷思二:鄰國發生地震 代表台灣接著也會發生地震?


一般民眾可能認為日本發生強震之後,台灣很可能也受到影響而發生大地震,這是真的嗎?日本東部的地震,起因侷限於北美板塊與歐亞大陸板塊的作用,與台灣距離兩千五百公里,就算在相近的時間點發生地震,也只是巧合。

環太平洋火山地震帶是地球上地震發生最頻繁的區域,台灣的地震與菲律賓海板塊和歐亞大陸板塊有關,和太平洋板塊並沒有直接關係。世界上最深的馬里亞納海溝深度達10,911公尺,將菲律賓海板塊與太平洋板塊隔開來,日本地震一般是由太平洋板塊碰撞其他板塊造成,因此台灣與日本地震較無連動效果。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

而中國大陸時常發生地震的西南一帶,為印澳板塊與歐亞大陸板塊交界處,雖然汶川地震的斷層破裂面長達三百多公里,但是距離台灣仍有幾千公里的距離,因此並不會影響台灣發生地震。

如果擔心地震災害的連動影響,我們可以先去了解這些事件背後的原理。平時就做好防震準備,並且理性面對天災,才能避免聽信謠言,造成非必要的恐慌。

(本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!)

陳 慈忻
55 篇文章 ・ 1 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
重溫2012(一)理性看森林火燒
陳 慈忻
・2013/03/02 ・2415字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們人類算不算是自然的一部分?如果我們是以人為本位,把自然當成資源,我們會希望木材、獵物能夠被使用,住在森林附近的居民也不想要受火災威脅,因此認為森林火是一種「災」。林朝欽博士是林業試驗所森林保護組的研究員,他長期支援國內森火防範工作、研究國內外森林火,他以中性的觀點出發,以更廣的視野看「森林火燒」的防災與生態意義。

防災觀點一:如何進行預防工作

如果從災害的觀點來看,第一步就是「森林火災危險度」的預測,就像氣象局預測今天會不會下雨,在森林火燒發生之前,每天都會計算今天發生的機率。

機率計算原理其實很簡單,假想今天有10個火點丟到這片森林,會有多少個火點引起燃燒?能引發火燒的比例就是森林火災危險度。

而測量需要從起火因子著手,第一是燃料的溼度,如果燃料越乾燥,就越容易點燃;第二是燃料的性質,就如同烤肉不會拿最大塊的木炭來燒,而是將木炭先打碎,在森林中容易引起火災的也是樹幹較細小的樹木,像是松針。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所以我們在一整片森林中,只要測量最易燃種類樹木的濕度,就可以預測森林火災危險度,並將全國森林火災危險分布圖發布在林務局的網站上。

防災觀點二:如果真的發生了 怎麼應變?

農委會的林業試驗所目前正協助訓練森林救火隊,而滅火成功的關鍵是:預測火接下來會往哪邊燒?前進的速度多少?稱為「林火行為預測」。

要能夠掌握林火行為預測,得要熟悉3個要點:森林的氣象變化、森林特性、地形。就氣象變化而言,風向是預測火燒方向、速度的重要因子,濕度也會影響火燒的強度。

就森林特性而言,像是松樹屬於易燃性質,因為它含有油脂;二葉松的樹皮含有高含量的矽(Si),就像砂子的成分一樣,因此火不易燒死有較厚樹皮的老松樹。再者,針葉林的樹形是下寬上窄的三角形,接觸火的面積大而容易擴大燃燒;如果是樹型下空上滿的闊葉林,接觸火的面積小,比起針葉林不那麼容易燃燒。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不同的地形也會對森林火燒產生重要的影響,不同的坡向所受的太陽光也不同,進而影響森林的乾濕度;在山谷地區的起火會順著山勢往上燒,比山稜上的起火而造成的燃燒面積更大。

為了要建立林火行為預測的模型,研究者會在實驗室進行模擬,將這3個因子在控制下進行試驗住。比方說選擇特定的燃料來實驗,經過浸水來控制濕度,接著可以製作不同地形的實驗場地,控制它的坡度。點火後,得到一些數據,從實驗中找出這些變因的影響關係。

但是真實世界是變化萬千的,所以我們接著會到野外實驗,再來修正預測模型的數學公式。這數學模型的運算結果會呈現在地圖上,讓林務局在救火的時候,可以清楚看到林火行為。

目前世界各國都累積了很多經驗,也投入許多心力在林火行為預測的研究上,因此現在的預測可以做得很好。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

防災觀點三:森林滅火有什麼策略?

最有效的森林滅火不是直接去撲滅已經起火的地方,去救已經燒掉的森林沒有意義,要規畫犧牲哪些地方,盡我們所能保留最大的安全區塊。因此飛機的阻燃劑不是直接燃燒的森林上噴撒,而是撒在要擋下火勢的防線上,阻燃劑的成分是與一般肥料的成分類似,所以可能避免汙染森林環境。

滅火人員的有效策略是「引火回燒」,火燒很快的時候,你怎麼追趕都無法滅的比燒得快,但是我們在火勢前頭透過人為引火往回燒,製造出缺乏燃料的「防火線」。要能夠準確的擋下火勢,最重要的是能夠準確預測林火行為,否則真的需要擋的地方沒擋到,救火時間就會延長且損失更多森林面積。

雖然飛機的速度較快,但是滅火人員的引火回燒更強效,沒有燃料絕對可以確保阻擋火勢,但是阻燃劑卻不一定能阻擋太大的火勢,所以重要的部分會優先派人進行任務,其他人力不足的地方才透過飛機支援。

生態觀點:森林火燒 v.s. 森林火災


如果我們從森林生態的角度,我們使用「火燒」這個中性的詞,而不把森林火視為災害。火其實有更新的作用,能夠幫助生態循環,避免森林老化。大自然本身就會有規律的小火燒發生,透過雷電等自然現象就可能引發。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

小火也有把地面清乾淨的功能,可以讓一些植物種子容易扎根。甚至在美國需要火的森林,如果沒有火反而還要主動去燒,火也是森林經營、管理的工具,稱為「計畫性火燒」(prescribed burning,醫學上prescription是處方,意思經過診斷後開的藥方,也隱含了經過燃燒學研究後要引燃的森林)。

如果將所有森林火燒都視為要撲滅的災害,會遇到什麼負面結果?除了抑制生態系更新,累積過多燃料,反而會造成大火發生。

1張山頭裸露的照片對台灣民眾而言是很驚悚的景象,但是幾個月後,這個地方經過次級演替又再度充滿生命力,小火燒對森林而言其實是益大於害的。

這個概念在台灣行政上還不被接受,認為有火就要滅,有火就是災。我們的研究還在蒐集更充足的證據,證明大自然有足夠的生命力進行周期循環,提倡「森林火燒」而非「森林火災」的概念。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

每一個自然現象都有其功能,颱風、火山、森林火燒都不是只有害處。就森林火燒而言,我們應該要釐清哪些森林是需要火,讓它規律的燒;也要清楚強度多大的火燒會帶來危險、多小的火燒不會燒到人類居住地,再決定要如何防範。

(本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!)

延伸學習:

  • 林朝欽(民91),細說森林火 : 害怕它?不如了解它,行政院農業委員會林務局,台北。
  • 林朝欽(民 92),野火,是森林的敵人還是朋友?科學人,11, 85-87。
文章難易度
陳 慈忻
55 篇文章 ・ 1 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。