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資訊共享摧​垮集體智慧

科學松鼠會_96
・2011/05/26 ・996字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

當人們能夠知曉別人的想法時,集體智慧可能轉向集體無知。

統計顯示,集體裡的個人偏見可以相互抵消,形形色色的個人想法最終會轉變成統一度驚人的平均答案。而一項關於群眾智慧的新研究表明,如果被測者的想法相互透明,那麼他們的見解很容易偏離正軌。

「儘管最初群體是『明智的』,但對他人的猜忌會把觀點多樣性壓縮到極小的程度,從而破壞集體智慧。」瑞士蘇黎世聯邦學院數學家揚•洛倫茨和社會學家海科•羅侯特的研究小組這樣寫道,他們的成果發表在5月16日的《PNAS》中。「即使是微弱的社會影響也能削弱群眾智慧。」

群體準確性描述該效應也許更加合適,因為它最適用於量化估計問題。幾十年來,不乏研究它的人,最早可以追溯至1907年,弗朗西斯•高爾頓在集市上讓人群猜測一頭牛的重量。這個觀點因經濟學家詹姆斯•索洛維斯2004年的暢銷書《群眾的智慧》一躍成為主流。

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索洛維斯解釋說,群體智慧只有在一定條件下才有效。群體成員的觀點必須多種多樣,而且是獨立提出的。

如果沒有上述條件,群體智慧就會失效,這也是一些市場泡沫(破滅)的證據。計算機對群體行為的模擬也揭示了群體崩潰的動態原則,在模型中研究者平衡了信息流和產生偏差的不同意見。

洛倫茨和羅侯特的實驗同時適合大規模人群、混亂的現實世界和理論研究。他們在蘇黎世聯邦理工學院招募了144名學生,讓他們坐在獨立的房間內猜測,瑞士的人口密度、義大利的邊境長度、2006年蘇黎世的新移民數量和犯罪數量。

回答完畢後,研究者們會根據測試者答案的準確性給予一些獎金,然後重新提問。實驗又進行了4輪,其中一部分學生知道了其他測試者的答案,而另一部分學生則沒有被告知。實驗結果表明,獨立測試者的平均答案變得更加準確,符合了群體智慧現象。然而,受到他人答案影響的測試者準確度卻有所降低。

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研究者們把結果歸結於三個效應。一是「社會影響」——限制了意見多樣性;二是「範圍縮減」——用數學術語來說,正確的答案集中在群體的邊緣範圍;三是「信心效應」加劇了前兩個效應,所以學生們更加確定了自己的猜測。

「民意調查和大眾媒體極大地在促進了信息反饋,使我們對事實的判斷趨於一致。群體智慧價值連城,但錯誤的使用可能「導致對錯誤的信念過度自信」。

來源:PNAS 5月16日論文摘要果殼網「科技名博」主題站

悠揚 審稿 / 本文來自科學松鼠會資訊小分隊

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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資訊量過大啦!我們其實不擅長處理複雜的資訊?——《生物轉大人的種種不可思議》
商周出版_96
・2023/11/21 ・1330字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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誰不接受多樣性?

我們的成長方式具有多樣性。有人長得快,有人長得慢;有人長得高大,有人長不高。這種多樣性是「生物的策略」。不過有個東西並不接受多樣性。就是我們的大腦。

人腦不善於處理複雜的訊息。

有一個法則叫做「神奇數字七法則」,意思是:人類一次頂多只能記住七樣東西。

這是真的嗎?我們來試試看。

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請記住以下插圖,限時三十秒。

接著再看下面的圖,什麼東西不見了?

答案是不倒翁。為什麼明明十樣物品也不多,我們就是記不住呢?

再來試試下一題吧。

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雖然超過七個圖,但是這一題可能大家都記得住,因為這些圖都與《桃太郎》的故事有關。先找出關聯性,再加以歸納整理,大腦才有辦法勉強記住超過七樣東西。

大腦不擅長處理太多資訊

記憶圖畫或許比較困難,試試看數字吧。

請記住旁邊的數字,限時五秒。

怎麼樣? 是不是太簡單了點!

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下面這一組數字呢? 也是限時五秒。

上面這一題是不是也太簡單了!

下一組數字呢? 限時同樣五秒鐘。

如何?

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前兩題應該可以輕輕鬆鬆記住,但是第三題就比較不容易了吧?

你知道第三題有幾個數字嗎?

答案是八個。

只有八個!

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人類厲害到發明了電腦,我們優秀又傑出的大腦照理說應該能理解一百、一萬,甚至一億個數字。然而實際上,人腦必須費盡力氣才能記住兩隻手數得完的數字。我們的大腦本質上不擅長處理「大量」的資訊。

理解「大量」的方法

如同上述的例子,當題目是文字(圖像)時,只要歸納出《桃太郎》的故事,我們的大腦就更容易理解。

那麼數字呢?

我們來看看下面的數列。

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把亂七八糟的數字排成一列,是不是就好記很多?

如果再排成下面這樣呢?

這次是依照數字的大小排序。

我們可以看到「3」有兩個,而 1 到 9 中間缺少了「7」和「8」。經過排列和整理順序之後,人腦就比較能夠理解這些資料。我們的大腦最喜歡把東西排成一列或排順序。學校排成績也是這樣的關係吧?

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——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議:每一種生命的成長都有理由,都值得我們學習》,2023 年 8 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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「綠豆」生「南亞」,之後往哪去?破解綠豆的傳播路徑——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/10/28 ・4698字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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  • 作者/李承叡
    • 臺灣大學生態學與演化生物學研究所副教授
  • Take Home Message
    • 農作物在馴化後的傳播受到人類活動影響,綠豆於南亞印度次大陸被馴化,往東南亞、東亞到中亞的逆時針方向傳播。
    • 因南北方環境差異大,綠豆順著環境梯度小的路徑傳播。傳播到北方的綠豆(中亞)也發展出躲避乾旱的性狀。
    • 《天工開物》、《齊民要術》記載古代綠豆的性狀和栽種方法,佐證氣候影響傳播路徑,更塑造現今多樣的品系。

小麥與大麥起源於中東,稻米起源於長江流域,玉米起源於中美洲,這些是生物學家已經證實的農作物起源。但是你有沒有想過,農作物在被馴化之後如何擴散到世界各地,又為什麼產生如此多樣的形態?

除了人類傳播之外,有沒有其他因素會影響農作物散播的時間和路徑,進而改變同一種作物在不同地區的形態特質,最後甚至決定了人們栽種與使用它們的方式?我們能否使用語源學(etymology)與千年前的中國文獻記載,佐證現代遺傳學研究?

以起源於印度次大陸的綠豆為例,筆者的研究團隊就在近期解析了綠豆傳播到整個亞洲的特殊路徑,並找出了關鍵的決定因子。

從遺傳資訊推敲綠豆的傳播路徑

和我們日常接觸到的蔬果不同,野生的植物既不好吃也不適合栽種。於是人類在漫長的歷史中慢慢把野生植物改變為自己喜歡的樣子,這個過程就是「馴化」(domestication)。被馴化的農作物有一個關鍵性狀:無法自然散播種子,人類能藉此確保農作物的收穫量。

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野生豆科植物(Fabaceae)成熟的豆莢會自然開裂,但這樣的能力在栽培豆類卻早已消失,因此許多作物栽培品系的繁衍與傳播只能依靠人類。這是不是代表農作物在馴化後的傳播只會受到人類活動影響呢?

研究團隊與國際農作物種原中心合作,使用超過千個綠豆栽培品系(以下簡稱綠豆)並解析遺傳多樣性,發現綠豆可分為與地理位置緊密相關的四大族群:東亞、中亞、東南亞、南亞族群。

過去考古證據顯示,綠豆在數千年前首先於南亞印度次大陸被馴化。有趣的是,遺傳分析發現它們並非向各個方向同時擴散,而是尋著南亞、東南亞、東亞,再到中亞的逆時針方向傳播(圖一)。

圖一、亞洲四大栽培綠豆族群的傳播途徑與種子形態。圖/科學月刊 底圖/吳培文

在東亞,這樣的傳播方向也許有跡可循。身處東亞的古中國人通稱西域、中亞民族為「胡人」,因此以「胡」為名的作物多半是由中亞往東傳播到東亞。

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成書於約 544 年的中國古代農牧著作《齊民要術》記載當時黃河流域中下游的農業狀況,其中提到胡麻、胡瓜、胡蒜(大蒜)、胡荽(香菜)、胡豆(蠶豆或豌豆)等作物,只有綠豆是以「菉豆」稱之。這似乎支持綠豆不是由中亞向東傳播,符合由遺傳資訊推導出的傳播路徑。

一般來說,動植物的傳播是循序漸進的,因此栽培綠豆在南亞被馴化後,應該會同時先往較近的東南亞與中亞傳播,最後才進入東亞。

中亞和南亞的地理位置相對近,但為什麼綠豆卻輾轉繞了亞洲一大圈之後才出現在中亞呢?植物的自然傳播通常會受到地形阻隔的影響,因此南亞與中亞之間的興都庫什山脈(Hindu Kush)可能是個明顯的地理屏障。

但是如同前文所說,綠豆已經沒辦法自然傳播,只能靠人類散播種子了,因此我們更應該關注:興都庫什山脈對人類活動會不會是個屏障,阻隔了中亞與南亞居民的交流?在過去,穿越興都庫什山的交通雖然不便,但並非不可能。

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早在 4000 年前,中亞與南亞之間已經有文化交流的證據,歷史上跨越興都庫什山的商業活動(如絲路的南亞支線)其實並不少見,且許多政權的領土均包含興都庫什山南北兩側(如貴霜帝國與帖木兒帝國)。既然兩地間的交流如此頻繁,綠豆為什麼沒有直接從南亞傳播到中亞?

形態與環境差異是重要線索

歷史上南亞與中亞的頻繁交流顯示,人類很有可能曾經嘗試把起源於南亞的綠豆直接帶到中亞種植,但最後沒有成功,所以今日的中亞綠豆後來才由東亞傳入。而這個歷史疑案也許可以從氣候環境與生態學找到解答。

從亞洲的衛星照片來看,我們第一時間就會發現各地「顏色」不同:南亞與東南亞比較綠,中亞卻是一片褐色,直接反映各地的氣候條件有所差異。

於是研究團隊比較了不同綠豆族群的棲地環境,發現南亞與中亞的環境相差非常多:南方的生長季長、降雨多,但北方的中亞生長季短、且剛好是乾季(圖二)。因此人類活動雖然有可能把綠豆往各個方向傳播,但起源於南亞的綠豆卻無法在中亞被順利種植。

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相對地,東南亞和南亞的氣候環境相近,綠豆可以順利在當地被種植。接著,東南亞和東亞的靠海地區降雨較多,由東南亞向北傳播相對沒那麼困難。我們可以因此推論,綠豆順著環境梯度較小的路徑、以逆時針的趨勢從南亞傳播到亞洲各地。

地理學名著《槍炮、病菌與鋼鐵》(Guns, Germs, and Steel)提到,因為南方與北方環境差異較大,與人類相關的動植物較容易沿著大陸的東西軸線快速傳播。綠豆的傳播路徑也印證了這個論點。

圖二、亞洲南、北部的氣候差異會影響綠豆的生長,導致綠豆的形態特質產生差異。圖/科學月刊 底圖/ArcGIS

如果環境差異真的讓數千年前南亞的綠豆品系無法順利在中亞被栽培,那現代的綠豆為什麼可以存活在中亞地區?是不是中亞的綠豆已經產生了一些改變,讓它們可以適合當地環境?

為了釐清這個問題,研究團隊設計了田間試驗,結果發現南方的綠豆生長期較長、開花較晚、豆莢較多、種子較大;北方綠豆(尤其是現代的中亞品系)在這些性狀都有相反的趨勢。

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此趨勢符合一種植物躲避乾旱的典型策略:當植物生活在生長季短又乾燥的北方,在土壤水分耗盡前盡快開花結果是最有利的,但也造成產量較低的副作用。

有人可能會問,在這些 20 世紀蒐集的綠豆品系中看到的性狀差異,真的能反映他們歷史上的不同嗎?科學家測量到的差異會不會是近代育種的結果?幸運的是,千年前的中國文獻幫了大忙。

根據宋神宗熙寧年間(約 1068~1077 年)的文獻《湘山野錄》對宋真宗(968~1022 年)的記載:「真宗深念稼穡,聞占城稻耐旱、西天綠豆子多而粒大,各遣使以珍貨求其種。」文中清楚提到,相較於身處北宋國都開封(中國中北部)的宋真宗所熟知的綠豆,西天(南亞)的綠豆產量高、種子大(圖三),與21世紀科學家的研究結果相符。

圖三、千年前的宋真宗為現代植物遺傳學研究提供最好的佐證。圖/科學月刊 素材/wikimedia

栽種條件與方式也會影響傳播

除了氣候之外,還有其他因素也有可能限制南方綠豆在北方的種植、進而影響傳播路徑嗎?研究團隊也發現,古人的記載隱藏了植物生理學的精髓。1637 年由宋應星撰寫的《天工開物》記載:「綠豆必小暑方種,未及小暑而種,則其苗蔓延數尺,結莢甚稀。若過期至於處暑,則隨時開花結莢,顆粒亦少。」

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24 節氣與太陽運行有關,因此當年的小暑應與現在相近,在國曆7月7日左右,處暑應在 8 月 23 日左右。不過,24 節氣和植物生理學有什麼關係呢?事實上,24 節氣反映了太陽的相對位置,也就是日照時間的長短。

綠豆是原生於南方的短日照植物:一天內的日照長度(簡稱日長)必須低於某個時數,綠豆植株才會開花。在北方高緯度地區,若在 7 月初之前種綠豆,日長太長,短日照植物只長大不開花,造成「其苗蔓延數尺,結莢甚稀」;若在 8 月底才種,日長太短,因此「隨時開花結莢,顆粒亦少」。

綠豆種植之後也必須在秋季的低溫來臨之前收成,由此可見日照長度與秋季低溫大大限制了綠豆可以在北方種植的時間,尤其是在中亞,這個時間點正好是乾季(圖四)。因此各種氣候條件均在北方偏好生活史短的綠豆品系,讓南方生活史較長的品系沒辦法直接在北方穩定栽培。

氣候條件的差異影響綠豆在亞洲的傳播路徑,塑造亞洲各地具有不同生活史及形態的栽培品系,也再次佐證研究團隊推估的逆時針傳播路徑。

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圖四、現代中亞作物栽培的時程與綠豆四個族群原生地的月平均降雨量。由於主要作物(冬小麥)生長期、日照長度、與秋季低溫的影響,在亞洲北方僅有短短幾個月適合種植綠豆,且中亞在這幾個月是乾季,更加需要相對耐旱、生活史短的綠豆品系。圖/科學月刊 資料來源/李承叡

相對於南方著重於產量的育種方式,北方綠豆生活史短但產量低,這樣的特質其實也影響到當地人們運用與栽培綠豆的方式。

有趣的是,相較於糧食作物,6 世紀的《齊民要術》更加強調綠豆身為「綠肥作物」的角色:「若糞不可得者,五六月中,穊種菉豆,至七月、八月,犁掩殺之。如以糞糞田, 則良美與糞不殊,又省功力。」

豆科植物會與根瘤菌共生,將空氣中的氮氣轉換為生物可利用的形式。這段敘述甚至不太重視綠豆種子的收成,直接將植株埋入土內當肥料,更強調了效果與糞肥一樣好。

在近代中亞,當地人也不會把綠豆當成主要作物,而是在冬小麥收成後(6 月)與下一輪冬小麥播種前(10 月),利用田裡剩餘的水分栽培綠豆。

在過去,這或許有點碰運氣的味道——有收成很好,沒有的話就當綠肥。當然,這是指過去的農耕情形,若在近代農業科技與灌溉技術發達的東亞,情況可能就不太一樣了。

跨領域探索農作物傳播歷史

在綠豆的傳播故事中,研究團隊的論點是南亞與中亞巨大的氣候環境差異造成此特殊的傳播路徑。但是就如同大多數的生物學研究,反例依然存在:胡椒、胡麻、胡瓜這三種作物,考古學研究證明它們起源於印度,但它們的名字(胡)卻顯示它們可能由印度先傳播到中亞,再到東亞。

為什麼這些作物不像綠豆一樣受到氣候條件限制?筆者研究團隊認為,這些相對高價值的重要香料、油料、瓜類等作物可能受到人類更細心地照顧與灌溉,因此或許較不受氣候環境逆境影響。

如前文所述,綠豆在北方一開始的角色可能是農閒時的綠肥或是碰運氣的作物,不太需要照顧與灌溉,因此受氣候環境影響相對大。

這個研究雖然以綠豆為出發點,最後卻回答了更大的問題:什麼因素會影響農作物的傳播、傳播的後果又為何?

研究團隊證明了氣候環境會決定農作物傳播的路徑、促進形態多樣性、甚至最後改變了人類對這個作物的種植與使用方式:在南方,人們追求產量與大種子;在北方,農人只能趁短暫的夏季種植生活史快、產量低的品系,順便當綠肥。

連結遺傳多樣性、氣候環境、植物適應及人文歷史,這個綠豆的故事為農作物跨領域研究開啟了新的視野。

延伸閱讀

  • Ong, P. W. et al. (2023). Environment as a limiting factor of the historical global spread of mungbean. Elife, 12, e85725.
  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 8 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。
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