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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
73 篇文章 ・ 24 位粉絲
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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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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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
  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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椀濘_96
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喜歡探索浪漫的事物; 比如宇宙、生命、文字, 還有你。(嘿嘿 _ 每天都過著甜甜的小日子♡(*’ー’*)