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「算計」洪水

阿樹_96
・2013/07/13 ・1286字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

6月初歐洲發生大洪水,在德國、捷克、奧地利等國家受大水侵襲重創,預估損失超過100億歐元;而六月中加拿大的洪水,影響人數也近十萬人,與此同時,印度亦發生大規模的水災,至26日止,已造成1000人以上死亡。造成這些洪水氾濫的原因,多半是降雨所引起,歷時長的強降雨往往會致災,不過為何會形成洪水?我們接著來探索其中的機制。

6月初發生在歐洲的大水,在德國、捷克、奧地利等國家受大水侵襲重創,預估損失超過100億歐元。照片攝於德國的帕紹(Passau)。(圖片來源:Wikicommons)

當降雨落到地表,有部分的雨水會被地表土滲透吸收,而剩下的水就會成為逕流,匯聚到河流當中,不過當河流或湖泊的水位因此升高,超過陸地時,就會形成洪水的災害。不過洪水造成的氾濫也會帶來豐沛的沉積物,有利於發展農業,而河流也是早期商業的重心,所以一直以來,人們除了認識洪水的成因,也試著去面對這個問題,建立水利設施,修築河堤、排水系統等,但卻不見人們能真正克服水災的夢靨。

據聯合國跨政府氣候變遷研究小組(IPCC)2007年2月提出的研究報告指出,未來氣候暖化對亞洲國家的傷害將特別大,颱風、乾旱、洪水等極端氣候型態發生機率增加且程度增強,而從1980至2000年間的統計結果,颱風、洪水所造成的災害有上升的的趨勢。 當然以目前的研究結果,要確認氣候變遷與各地的洪水災害的關係,仍需進一步的驗證,不過可以確定的是,降雨的特性實際上十分難以捉摸。雖然目前人們可以利用觀測雨量記錄,加上統計分析,可以設計暴雨的防災參考,常聽到「重現期50年、100年的降雨」等等,是指長時間的平均下,每100年會發生1次,換個說法,就是百分之一的機率。所以再現周期100年,只的是它的頻率較低,而不是100年才會發生1次的洪水。

不過上述的統計方式,也只能提供相對的可能性,對於災害的預防的幫助有限。當然,我們所擁有的降雨資料也是十分有限的,如何利用現有的資訊突破因境呢?目前國際間的研究機構與中央氣象局針對極端事件(如莫拉克颱風等極端的降雨),就會採用「極端理論(Extreme Value Theory)」,以廣義極端值(Generalised Extreme Value, GEV)的方程式來分析並模擬各個地區可能出現極端降雨的可能性,而在氣象上極端事件的要素之一是機率不能高於10%,如果發生機率過頻繁當然就不符合。而這樣的方式可以用來探討極端降雨、洪災、坡地崩塌等現象,甚至也包括了河川生態與水庫的效益等等。

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運用極端理論的優點是對於風險的評估更加符合需求,因為傳統的常態分部的鐘型曲線常常會低估了潛在的風險,而廣義極端值正好可以解決這個問題。在民國100年的氣象局的建國百年研討會中,國家災害科技防救中心助理研究員朱蘭芬等人,根據近百年台灣極端降雨量的變化,而台灣6個氣象站(台北、台中、台南、恆春、花蓮、台東)中,預估雨量最極端的地區為恆春,其次是花蓮,光是50年再現週期的降雨,皆超過了400mm的門檻。隨著計算方式的演進,這樣的估算結果亦可以做為災害評估與治水方針的參考。

(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!)

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阿樹_96
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地球科學的科普專門家,白天在需要低調的單位上班,地球人如果有需要科普時時會跑到《震識:那些你想知道的震事》擔任副總編輯撰寫地震科普與故事,並同時在《地球故事書》、《泛科學》、《國語日報》等專欄分享地科大小事。著有親子天下出版《地震100問》。

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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小心啊,打雷囉,下雨收衣服啊!

氣象報告說好是晴天的,怎麼一踏出門就開始下雨了?

昨天都說要直撲的颱風,怎麼又彎出去了?

多麼希望天氣預報能做到百分之百正確,只要出門前問一下手機,就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨,是幾點幾分在哪裡?又或是最重要的,颱風到底會不會來?

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但你知道,現在的氣象預報,已經動用全球最強的超級電腦們了嗎?既然如此,我們現在的氣象預報能力到底有多準?我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象?

天氣預報有多困難?

雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢?

目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析,對西太平洋颱風的 24 小時預測,誤差平均值約 50 英哩,也就是一天內的路徑誤差,大約是 80 公里。其他國家的氣象局,24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢?根據中央氣象局到 2010 年的統計,誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測,沒有落後其他先進單位。

現在只要打開手機隨便開個 APP,就能問到今天的天氣概況,甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代,要預測天氣根本可以不可能(諸葛孔明:哪泥?)。

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近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年,那個只能靠人工觀測的年代,英國氣象學家為了保護漁民出海的安危,利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察,並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後,卻因為有時預報不準,預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力,最後甚至鬱鬱離世。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

在電腦還在用打洞卡進行運算的年代,一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣,甚至判斷颱風動向,得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代,我們可以看到氣象局在進行預測時,會拿著一個圓盤,依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值,進行專家分析。

當時全球的氣象系統,則是透過全球約一千個氣象站,共同在 UTC 時間(舊稱格林威治時間)的零零時施放高空探測氣球,透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料,用以分析。關於氣象氣球,我們之前也介紹過,歡迎看看這集喔。

也就是說,以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗,來預測颱風的動向,但是,大氣系統極其複雜,先不說大氣系統受到擾動就會有所變化,行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響,都會造成預測上的失準,更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源,是非常巨大的。

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那麼,有了現代電腦科技加持的我們,又距離全知還有多遠呢?是不是只要有夠強的超級電腦,我們就能無所不知呢?

有了電腦科技加持,我們的預報更準了嗎?

當然,有更強的電腦,我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算,卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦,也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬,會先給一個初始值,像是溫度、壓力、初始風場等等,接著就讓這個數學模型開始跑。

接著我們會得到一個答案,這還不是我們真正要的解,而是一種逼近真實的解,我們還必須告訴模型,我容許的誤差值是多少。什麼意思呢?因為複雜模型算出來的數值不會是整數,而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等,端看我們的電腦能處理到多少位,以及我們想算多快。時間久了,誤差的累積也越多,預測就有可能失準。沒錯,這就是著名的蝴蝶效應,美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀,會不會在德州造成了龍捲風?」就是在講這件事。

回到颱風預報,大家有沒有發現,我們看到的颱風路徑圖,颱風的圈怎麼一定會越變越大,難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎?

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輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

其實那不是颱風的暴風圈大小,而是颱風的路徑預測範圍,也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖,​是未來 1 至 3 天的颱風可能位置,颱風中心可能走的區域​顯示為潛勢圖中的紅圈,機率為 70%,所以圈圈越大,代表不確定性越大。​

1990 年後,中央氣象局開始使用高速電腦,並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算,利用系集式方法,藉由不同的物理模式或參數改變,模擬出如同「蝴蝶效應」的結果,運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後,誤差累積也更多,行進路徑的可能性當然也會越廣。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候!

大氣模擬不是只要有電腦就能做,其背後的物理複雜度,也是一大考驗。因此,發展與地球物理相關的研究變得非常重要。

2021 年的諾貝爾物理學獎,就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式,在這六十年間,從一個沒考慮地表植物的簡單模型,經各家發展,變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等,增強了氣候氣象模型的真實性。

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2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

當然,越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度,需要更強大的超級電腦,還有更精準的觀測數據,才能預測接下來半日至五日的氣象情況。

世界上前百大的超級電腦,都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦,才能做出每日預測。那麼,除了等待更加強大的超級電腦問世,我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢?

天氣預報到底要怎樣才能做得準?

有了電腦,人類可以紀錄一切得到的數據;有了衛星,人類則可以觀察整個地球,對地球科學領域的人來說,可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差,利用數學方法將觀測到的單點資料,乃至衛星資料,融合至一整個數值模型之中,將各種資料加以比對,進一步提升精準度,這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」,做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測,除了用上最強的電腦,也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外,歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF),或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA),也都早在使用這些技術。

臺灣這幾年升空的福衛系列衛星,和將要升空的獵風者等氣象衛星,也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料,藉由「資料同化」來協助模擬,達到更精準的預測分析。

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如果想要進一步提升預報準度呢?不用擔心,我們還有好幾個招式。

人海戰術!用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

首先,如果覺得一個模型不夠準,那就來 100 個吧!這是什麼意思?當我們只用一種物理模型來做預測時,我們總是會追求「準」,這種「準確」模型做的模擬預測,稱為「決定性模擬」,需要的是精確的參數、公式,與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣,雖然值得追求,但你可能會先變成控制狂,而且失敗機率極高。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

不如換個角度,改做「概率性模擬」,利用系集模擬,模擬出一大堆可能的交往對象,啊不對,是天氣模型,再根據一定數量的模擬結果,我們就可以統計出一個概率,來分析颱風路徑或是降雨機率,讓成功配對成功預測的機率更高。

製造一個虛擬地球模擬氣象?

再來,在物理層面上,目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬,簡單來說,就是造出一個數位虛擬地球,來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等,前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離,為什麼 1 公里叫做超高解析度?

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因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位,在這樣的解析度下,科學家相信,可以減少數值模型中被簡化的地方,產生更真實的模擬結果。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量?交給電腦科學家!

當然,這樣的計算非常挑戰,除了需要大量的電腦資源,還需要有穩定的超級電腦,以及幾個 Petabyte,也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。

不用為了天氣捐贈你的 D 槽,就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報,卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助,任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔!

結語

這一切的挑戰,是為了追求更精確的計算結果,也是為了推估大魔王:氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年,甚至百年後的氣候狀態,氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。

一百年來,氣候氣象預測已從專家推估,變成了利用龐大電腦系統,耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算,都是為了減少人類的經濟與生命損失。

對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣,人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水,帶走了數十條人命,但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF,當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率,甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。

我們期待我們對氣候了解和應對的速度,能追上氣候變遷的腳步,也由衷希望,有更多人才投入地球科學領域,幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。

也想問問大家,你覺得目前的氣象預報表現得如何?你覺得它夠準嗎?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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無聲的溺水:溺水的死亡人數可能比你想像中更多?掌握救溺五步驟——叫、叫、伸、拋、划
椀濘_96
・2022/07/21 ・3194字 ・閱讀時間約 6 分鐘

近台灣掀起一股露營的風潮,正逢暑假期間,野外溯溪、戲水活動盛行,然而消暑玩樂之餘別忘了,水域安全的觀念尤為重要。

根據內政部統計近年的各級水域救援數據,平均每年約有 700 多人溺水,死亡人數超過一半,其中又以發生地點為溪河的事故案件最多,而且這個數字正在逐年增加……。

全球溺水死亡的人數,比你想像中更多

2021 年 9 月,一篇發表於專業醫學期刊《刺胳針全球衛生》(The Lancet Public Health)的研究顯示,比起其他重大公共衛生問題,溺水在全球各地造成的死亡人數更多,然而這點卻很常被忽視。

研究中提到,在高收入國家中,溺水為 1~24 歲兒童和青年人的第六大死因;在澳洲、法國、紐西蘭、瑞士和美國,則是 1~4 歲兒童的第二大死因。而在中低收入國家,溺水的死亡率是高收入國家的三倍以上。

在溺水死亡率居高不下的背後,可能包括監督過失與兒童缺乏游泳技能的問題。

溺水與全球各地其他重大公共衛生等問題相比,死亡人數更多。
圖/envato

除了休閒活動之外,無法預測的天災──洪水,也是造成溺水死亡率偏高的原因之一。由於氣候變遷,遭受洪水災害的人數,以及相關的災害嚴重程度都在增加,預估未來還會持續上升。

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值得注意的是,氣候變遷也導致海洋變暖,進而影響世界上從事漁業或水產養殖的 6000 萬人,也迫使小規模的家計型漁業(artisanal fishery)需要到更遠的地方捕魚。這意味著船隻需要停泊在不熟悉,甚是不適合的水域中進行長時間的捕魚作業,導致漁民落船溺水的風險也跟著提高。

容易被忽視的危險水域

  • 溪流

台灣溪流多數蜿蜒湍急,河道可能會有高低差或縮減等情形,從事溪流的水上活動時,應謹慎評估該溪谷地形的風險。另外,一條溪流的流速並非均一致,而是呈現分層;水面及靠河床處往往流速較慢,水面下則較快,這點亦被輕忽,還需多加留意。

例如台灣溪域中蠻常出現的「翻滾流」(backwash),溪流經過瞬間落差的地形(如:瀑布、攔沙壩、水壩等)時,在重力作用下,下沖的水流會將落水處侵蝕凹陷,由於撞擊河床後的水流方向改變,以逆流的方式流向上游,而上方的空氣也會被水流捲入,當水流的浮力大於流動的慣性時,上下水流就會來回捲動,就形成一個不停翻滾的迴圈;人會因此卡住,甚至被吸附翻滾而無法脫離,造成嚴重傷亡。

翻滾流的模擬影片。
在水淺時可以很明顯地看到翻滾流,但在水深的時候,除非靠近否則難以被察覺。 影/ YouTube

除翻滾流外,水面下還可能暗藏「渦流」(又稱漩渦)。

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渦流由反水流形成,是一種漩渦型水平滾動的水漩;水流經石頭孔隙時會相互推擠,進而形成圓錐狀渦旋(Vortex),渦流會捲入從旁流經的物或人,將其捲沉至水底或石縫間,無法脫離。

除水流外,另一潛在殺手則是石頭。除了長期受水流影響外,其上附著的蘚苔、藻類等也使得石頭表面變得光滑,踩踏行走時若稍有不慎,則可能跌入水深處,情急下便提高了溺水風險。

  • 海邊

於海邊戲水時,「離岸流」(Rip current)容易被忽視但卻隱藏著巨大危機……。

離岸流又稱「裂流」,為一種從海岸帶到海中、向外海方向快速移動的海流,流向幾乎與岸線垂直。離岸流和巨浪並不相同,通常是毫無防備的情況下突然出現,而且在任何天氣條件下都可能發生,持續時間從幾分鐘到幾星期不等,可能突然出現、突然消失。若發現該水域兩側均為海浪,但中間出現相對平靜無浪的區域時,應有所察覺此處有離岸流,盡量遠離。

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離岸流示意圖。圖/Wikipedia

強勁的海流能將強壯的人迅速帶離海邊,將人推向外海,若試圖抵抗,則會因體力耗盡而發生溺水事故。若不幸遭遇離岸流時,可試著讓自己漂浮於海面,保留體力揮手向救生員求助。

離岸流宣導影片。影/YouTube

溺水時,比你想像得更難求助

也許你想像中發生溺水時應該是用力揮打四肢拍水、大聲喊叫等大動作來呼救,但其實不然。

當人溺水時會想拼命嘗試把頭伸出水面呼救,若過程中不甚吸入水使聲帶進水,聲帶及上呼吸道因而緊繃,造成無法順利發聲。

等到無力、頭部低於水面時,冰冷的水流入上呼吸道引起咽喉痙攣緊縮、氣管收緊,再後來喉頭放鬆,便會使大量水份灌入呼吸道及肺部,肺泡無法換氣,人體因此無法呼吸而窒息,導致腦部缺氧受損甚至死亡。

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整個溺水的過程遠比我們想像中來的無聲無息,這致命的傷害僅短短幾分鐘,即使一旁有人也難以察覺,直到溺水者無意識漂浮於水面時已為時已晚。

而兒童溺水事故,也比想像中更危險,為台灣 5 歲以下幼童的三大死亡原因之一。

夏季從事水上活動時,應選擇有專業救生員、救生裝備的安全水域環境。圖/Pixabay

幼兒處於溺水狀態時,較成人更加難以察覺,家長往往以為有在旁照看就能避免憾事發生。而大部分溺水後的兒童,都會有嚴重的腦缺氧後遺症,影響著日後正常的生活機能。

但有些徵兆可幫助大家判斷,孩子是在游泳還是正在溺水,例如:眼神呆滯無法聚焦、身體呈垂直且腳沒有活動等等。

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溺水救法及注意事項

看到有人溺水時,若不是接受過水難救助訓練的專業人員,請不要貿然下水施救!

切記救溺五步驟:叫叫伸拋划。

:大聲呼救。

:撥打 119 求助。

:利用延伸物,如:竹竿、樹枝等,讓溺水者抓住。

:向溺水者拋送漂浮物,如:瓶、球、繩等。

:利用大型浮具,如:救生船、救生圈等,划向溺水者,將之救援。

除此之外,夏季從事水上活動時,暖身需要做確實,避免抽筋、肌肉痙攣等情況,並且選擇有專業救生員、救生裝備的安全水域環境。如果出現身體不適、飲酒後、精神情緒狀態不穩定時,請不要輕易下水!

最有效的預防不外乎就是將基本的水上安全、游泳技能,融入進教育課程,從根本上幫助防止溺水事件的發生。

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切記救溺五步驟:叫叫伸拋划。 圖/envato

參考資料

  1. Medd, D. R., Scarr, J., Larson, K., Vaughan, J., & Krug, E. G. (2021). Drowning Prevention: Turning the Tide on a Leading Killer. The Lancet Public Health, 6(9), e692–e695.
  2. 秘境苦花潭溺水事件:如何判斷渦流、翻滾流與渡溪安全
  3. 海邊戲水 先來認識「離岸流」—台灣環境資訊協會-環境資訊中心
  4. 離岸流—維基百科
  5. 溺水的人其實不太會掙扎,乾性溺水也可能致命!(懶人包)—照護線上
  6. 兒童溺水知多少—中國醫藥大學兒童醫院
  7. 發現有人溺水,救溺五步驟—臺北市政府消防局防災科學教育館
  8. 救人五招:「叫叫伸拋划」—中華民國紅十字會
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