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台灣與國際的接軌

蔡明燁
・2013/08/15 ・2851字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 577 ・九年級

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照片來源:Nige Harris/Flickr
照片來源:Nige Harris/Flickr

根據歐盟2010與2011年出版的報告,歐洲國家正面臨一系列的重大社會性挑戰,包括經濟成長、就業指標、國家競爭力、社會凝聚、多元社會所帶來的文化與教育衝擊、永續性、環境保護、人口變遷、移民與融合、生活品質,乃至全球性的互賴互動等課題。

為了因應這些重大挑戰,「穿領域」(trans-disciplinarity,另譯「跨科際」)的概念與實踐,在21世紀逐日受到各國政府的重視,例如歐盟和英國的研究贊助單位近年來都不斷在推動「知識轉移(Knowledge Transfer)」,也就是講求橫跨數個研究領域,並在研究流程中──無論是作業前、中、後期──必須加強國際與社會面向的思考及校園內外的互動,以期深化學術研究對社會的貢獻與影響力;在教學方面,威爾斯的老牌大學亞伯(University of Aberystwyth)也創設了「食物與水安全(Food and Water Security)」碩士課程,結合國際政治、生物、環境及地理學家共同授課。此ㄧ思潮及行動恰與台灣教育部在2012年透過【科學人文跨科際】計畫所積極推動的工作互相印證,該計畫總辦公室標榜:

「跨科際的理念重在強調面對及時、重大、或關鍵的社會或國際議題及問題,必須由不同的觀點、社群成員、專業學門及跨領域研究來共同探究、認識問題及彼此的角色,共謀處理或解決之道。……跨科際教育正是針對此訴求進行人才培育。……人文、科學的跨科際教育,可以議題或問題解決導向的實作課程及行動研究實施人才培育,同時打造面對在地及全球性重要課題或問題的實習平台。」

此外,國科會自2006年起提倡的【台灣科普傳播事業催生計畫】,顯然也充滿了「知識轉移」的精神,結合產官學的能量,致力提升全民科學素養,希望在台灣打造出一個欣欣向榮的科學傳播產業,進而邁向國際市場。

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無論是【科學人文跨科際】或是【台灣科普傳播事業催生計畫】,都和前英國首相布朗(Gordon Brown)的呼籲有諸多謀合之處,他說:「今天我們所面對的許多挑戰都是國際性的問題──無論氣候變遷或對抗疾病──全球性的問題需要全球性的對策……,因此我們必須在國際性的政策制定與外交斡旋中,為科學創造新的定位,將科學放在進步性國際議程的核心位置。」

布朗的政策性談話在國際外交領域激發了「科學外交」的熱烈討論,在英國媒體圈裡則帶來了一陣「科學傳播」的熱潮,首先是英國科學界的權威組織皇家學會(The Royal Society),在2010年初提出一份紅皮書,指出「科學外交」雖仍屬抽象、流動性的概念,卻可幫助科學(science)、技術(technology)和創新研發(innovation)在三個政策領域裡發揮有效的功能:第一、為國際政策目標的制訂提出相關的科學建言(亦即科學在外交中所扮演的角色,science in diplomacy);第二、促進國際性的科學合作(亦即為科學而外交,diplomacy for science);第三、透過在科學領域裡的跨國合作,改善國與國之間的國際關係(亦即為外交而科學,science for diplomacy)。

其次,當諾貝爾得主奈爾斯(Paul Nurse)在2010年底接任皇家學會會長後,他也開始鼓吹「科學傳播」的重要性,積極鼓勵科學家學習和外界溝通的技巧,甚至親自現身說法,為英國廣播公司BBC的招牌科學節目系列【地平線】(Horizon),製作了一個探討科學與社會關係的專題,從氣候科學在國際政治與美國社會引發的爭議切入,試圖了解為什麼現代人對科學及科學家的信任度似乎每況愈下?又有什麼解決方案可供參考?

奈爾斯表示,氣候變遷不僅對環境生態,也對政治、經濟和社會都有重大影響,因此氣候科學會製造出兩極化的公眾輿論,可謂預料中事,但當無數高質量的科學證據一再向我捫揭示全球暖化現象及環境的變遷,可是卻仍有將近一半的美國民眾與超過三分之一的英國人不願相信氣候科學家的研究方法,甚至質疑他們的學術操守時,我們便不得不開始正視氣候科學和社會大眾之間那道難以跨越的鴻溝。奈爾斯認為,氣候變遷是在為人類將來的冒險做預測,但經濟成長卻是每個人立即面對的切身問題,因此當政治人物或是一個社會群體選擇忽略未來的難關,以便繼續執行既定決策並維持生活現狀時,他們自然會從其他角度來解讀、進而挑戰科學事實,以便將他們的決定合理化。換句話說,科學和社會之間的差距,往往不只是科學知識,更是教育和觀念溝通的問題。

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奈爾斯的論述不僅肯定了「知識轉移」的價值,也再度證實了科學/人文/社會之間的息息相關,以及傳播/溝通在現代社會架構下所扮演的關鍵性角色,足見台灣從在地出發衍生而來的「跨科際」想法,實與英國和歐洲的國際脈動若合符節,而BBC和英國學術贊助單位AHRC共同合作產製節目的做法,也和國科會的【台灣科普傳播事業催生計畫】有不少雷同的地方。

BBC和AHRC的合作迄今已進入第三屆,起步可以說比台灣的【傳播事業催生計畫】晚得多,規模也比較小,但成效卻頗有可觀,著眼點是要每年找出十位新時代的思想家,把他們創新的研究和先進的思考推廣給社會大眾,讓獲獎的學者們有機會和BBC發展他們的節目構想(但是否製播節目的決定權,最終仍掌握在BBC手上),此外,這些獲獎者也將能定期獲邀上不同的節目接受訪問。

舉例來說,今年的獲獎人之一狄倫(Sarah Dillon)是當代文學博士,她的研究計畫【科學家讀些什麼?】,想要了解小說對科學家的日常工作究竟有無影響,結果發現有些科學家認為讀小說能幫他們寫出比較好的研究報告,或使他們對社會議題與質性研究產生較高的同理心,另外也有科學家坦承從小說虛構的科學家角色受到啟發,或從科幻小說裡獲得某些實驗靈感;亞洲歷史學家哈爾汀(Christopher Harding)從印度和日本的實證資料中,檢驗宗教和心理學的關係,特別是冥想、靜坐在心理治療上的應用;國際政治學家史坦菲爾德(Rebecca Steinfeld),則把研究焦點放在以色列的生殖學政治上,探討猶太人對避孕和體外人工受精的態度,以及背後的各種政治與政策意涵。這些獲獎的專家學者們,首先將在BBC第三廣播電台的【晚波】(Night Waves)系列節目中分別發表他們的論點,並會在該電台每年十月舉辦的【自由思想節】(Free Thinking Festival of Ideas)活動中,與現場觀眾做即席問答,同時獲獎人們也將有機會在BBC把他們的構想製成小短片,且討論發展電視節目的可行性。

綜上所述,我認為台灣與國際在「穿領域/跨科際科學傳播」的理念與實踐上,顯然有著密切的接軌,使進一步的比較性研究成為可能,也更具有截長補短的意義,一方面來自台灣的經驗與素材將能更加充實此一研究領域的文化視野與實證數據,二方面參照歐盟與英國的模式,或許也將使我們更進一步看見自己的盲點,從而找到突破的契機。

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參考資料: 

  • European Association of Research and Technology Organizations (EARTO) (January 2011), “EARTO Position on the Next Generation of European Union Research and Innovation Programmes”.
  • European Commission C(2010)4900 of 19 July 2010, “FP7 Cooperation Work Programme: Socio-Economic Sciences and the Humanities”
  • Paul Nurse (26 January 2011), Horizon: Science under Attack. BBC2 (documentary)
  • Matthew Reisz (6 June 2013), “Fresh crop of thinkers take great notions to the nation”, Times Higher Education, p.16
  • The Royal Society (January 2010), New Frontiers in Science Diplomacy: Navigating the Changing Balance of Power, The Royal Society Report
  • 關尚仁、楊麗玲,《科學傳播發展研究二:科學傳播在台灣》,台灣科普傳播事業催生計畫統籌與協調中心,2011年
  • 科學人文跨科際計畫總辦公室,〈計畫介紹〉,跨科際對話平台。
  • 蔡明燁,〈國際性科學傳播與軟實力〉,2012年1月17日
  • 蔡明燁,〈英國大學的知識轉移與社會影響力〉,2012年4月20日

原刊載於東西交叉口 及 跨科際閱讀

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蔡明燁
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蔡明燁,英國里茲大學傳播研究所研究員。

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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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合成生物學:開啟人類未來的鑰匙?——《未來的造物者》導讀
臉譜出版_96
・2023/11/10 ・2542字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 陳瀅州/國立陽明交通大學生命科學系暨基因體科學研究所助理教授

這幾年在大學教書,每逢金秋十月的諾貝爾獎季節,整個校園都彌漫著一股躁動與期待。尤其在生理醫學獎、物理學獎和化學獎公布前夕,各種猜測和傳聞紛紛出現,談論著獎項可能頒給合成生物學領域。這些傳言不僅在學生和老師之間流傳,甚至吸引了媒體的關注。有幾次,校方和記者會提前找到我,希望從我這打著合成生物學旗號的研究學者得到一些線索或看法。這樣的情境不僅凸顯了合成生物學在科學界的日益重要性,也充分反映了合成生物學打破學科界限,跨越不同領域的研究。事實上,合成生物學不僅僅在健康醫療領域取得進展,其創新技術和理論已悄悄滲入到每個人的日常生活中,包括永續環境、智慧農業、奈米科技,甚至是政府政策與法規的擬定,展現真正的跨領域合作。

二○二三年三月,美國白宮科學和技術政策辦公室公布了對生物技術的未來展望,明確標示出合成生物學在全球科學發展的關鍵角色,從氣候變遷到供應鏈韌性、從農業創新到人類健康,合成生物學的影響與應用已無所不在。而美國並非唯一看到這趨勢的國家。近年來,中國將合成生物學列為其戰略前瞻性重大科學領域和重點發展生物技術,反映出中國對於這門學科的高度重視。同時,在台灣,國家發展委員會近年也積極推動與合成生物學相關的研發策略,融入其六大核心戰略產業和五加二產業創新計畫中。這些策略決策不僅展現了各國政府對合成生物學的信心,也凸顯了它在全球科技發展中的核心地位。

合成生物學到底是什麼?它為什麼如此重要,以至於受到如此多的關注和期待?圖/pexels

當我們邁入二十一世紀,面對合成生物學這一革命性的學科成為我們日常生活中不可或缺的一部分,我們首先要回答的問題是:合成生物學到底是什麼?它為什麼如此重要,以至於受到如此多的關注和期待?合成生物學結合了生物探索、工程設計和跨領域的技術應用,致力於發展和構建新的生物系統。與傳統的基因工程不同,傳統的基因工程技術主要著重於研究及修改基因,從而修補或增強基因的某些功能。然而,合成生物學的範疇遠不止於此。

合成生物學的目標是全面理解生物系統的工作原理,並根據這些知識重新設計和構建具有特定功能的生物機器。它不只是在既有的生物框架上進行微調,還可以從零開始,系統性地設計和構建全新的生物系統。由於需要將複雜的生物元件進行重組和調控,近年結合人工智慧,使科學家能夠更精準地預測、模擬和控制生物系統,這是傳統基因工程難以實現的。這其中的挑戰遠超我們的想像,但所帶來的可能性也是前所未有的。

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舉例來說,在精準醫療領域中,合成生物學已經開發出能夠生產新型藥物、治療遺傳性疾病,甚至對抗癌症的智慧細胞。在環境保護領域,我們可以設計微生物來處理汙水、減少溫室氣體排放或修復受汙染的土地。在農業上,合成生物學提供了更為高效、節水、高產的作物品種,這對於食品安全和全球糧食問題都具有深遠的意義,而這只是冰山一角。隨著技術的發展和研究的深入,合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像,在不遠的將來,我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。

隨著技術的發展和研究的深入,合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像,在不遠的將來,我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。圖/pexels

合成生物學的發展確實為人類打開了無數的可能性,從創造具有特殊功能的生物,到解決困擾已久的醫學難題。但與此同時,我們也不能忽略合成生物學帶來的挑戰和風險。例如,如何確保這些被重新設計的生物體不會對環境和人類健康產生意想不到的影響?我們應該如何看待和處理因基因修改而產生的生物機器?這些問題需要我們集體思考和探索,並與各領域專家共同合作,確保合成生物學的發展能夠真正造福人類。

在課堂教授合成生物學時,我常以電影《侏羅紀公園》的離氨酸權變(lysine contingency)帶領學生反思當科技進步與人類控制意願之間出現衝突時可能會發生的事情。在侏羅紀公園中,為了防止恐龍逃出公園威脅全球生態系統,科學家亨利.吳(Henry Wu)進行了基因改造,使得恐龍無法製造其中一種必須氨基酸離氨酸(lysine)。此設計的初衷是讓恐龍只能依賴公園提供的離氨酸食物,進而防止它們逃離公園。這是一種典型的「安全措施」,旨在確保基因改造生物不會帶來無法預料的風險。然而,正如影片中所呈現,這種所謂的「完美」控制計畫卻遭遇了意外。雖然恐龍依賴離氨酸來生存,但它們找到了其他途徑來獲取這種氨基酸,這意味著即使在有限的條件下,生命也會找到生存下去的方法。

失落的世界:侏羅紀公園 (1997)。圖/IMDb

這故事讓我們明白即使是最先進的技術,也不能保證完全的控制。當我們嘗試限制和控制生物,自然界總是有其應對方式。這對於合成生物學家來說是一個警示,因為我們在改造生命的過程中,必須充分考慮到潛在的不確定性和風險。面對快速進步的科技,我們必須問自己:我們是否真的準備好面對所有潛在的後果?在追求科學進步的同時,我們也應該謹慎行事,確保我們的決策不僅是基於技術的可能性,還要考慮到其對生態和人類社會的影響。

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對於熱愛科學的我們來說,這是一個充滿機會的時代。每一次的科技進步都驗證了人類的智慧和創造力。透過這本書,我相信讀者將更深入地認識和理解合成生物學,體會其獨特魅力及即將面對的挑戰。我期望這本書能夠鼓勵大家抱持開放、謙虛且謹慎的態度面對科技的發展。同時,希望此書能激發更多人對科學和未來進行深入的思考,並鼓勵大家投入合成生物學的創新研究和人才培育之中。

——本文摘自《未來的造物者》,2023 年 11 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

臉譜出版_96
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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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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

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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