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災害預測新技術 (一):強颱臨頭 團結聚力預報更準

李柏昱
・2013/03/17 ・2116字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 588 ・九年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

強降雨:團結的力量讓預報更準「台北市平地累積雨量預計可達250毫米…」這樣的天氣預報想必不陌生,但是,這種明確告知會下多少雨的降雨預報可能會走入歷史。未來,「機率預報」將取代成為主流,告訴你「累積雨量到達250毫米的機率有80%。」到底什麼是「機率預報」?

國家實驗研究院台灣颱風洪水研究中心(簡稱颱洪中心)成立於民國100年,主要任務為建構研發平台、支援學術研究,並配合需求,結合學界與作業單位進行任務導向之減災關鍵技術研發。今天我們邀請了颱洪中心的陳嬿竹以及張龍耀兩位研究員,有系統地介紹目前天氣預報遇到的瓶頸,以及未來最新天氣預報技術的發展方向。

颱風降水預報的重要性

目前國際評定颱風強度是以颱風中心近地面最大風速為標準,因為其他國家受風力影響較為劇烈;然對台灣而言,颱風主要的災情是由降雨所造成,例如洪水、土石流以及原水濁度過高造成斷水等等。

也因此,台灣的颱風預報特別著重於降雨的預測。但無奈的是,強烈颱風並不代表有最強的降雨。例如2009年的莫拉克颱風只是中度颱風,卻造成傷亡損失極為慘重的八八水災。

此外,颱風來臨前,水資源管理機關需要決定是否該提早洩洪以容納降水。但是,如果颱風雨量超乎預期,颱風期間緊急洩洪往往造成下游地區淹水更加嚴重;反之,若颱風雨量少於預期,便有可能面臨缺水的風險。

因此,如果能在颱風來之前,給予水資源管理機關一個比較有信心的定量降水預報,便可決定水庫要不要洩洪或多少洩洪量,以確保台灣用水安全無虞。

現行氣象預報模式之極限?

現行的降水預報產品並不足以應付需要高精度的水資源管理,目前進行預報的流程,必須先有觀測資料,利用來自雷達、衛星、地面觀測、探空氣球等觀測資料,建立大氣狀況的初始值,之後利用物理原理透過超級電腦計算得到如颱風路徑、降雨量等一般常見的天氣預報。

準確的颱風降水預報取決於兩點:颱風路徑預報與颱風降水結構預報。目前台灣只有四個觀測大氣垂直狀況的測站,分別位於板橋、台南、墾丁、花蓮;大海台灣外海的一大片海洋上空的資料幾乎沒有,偏偏颱風又是在海面發展與移動,且颱風影響台灣時,更大的空間範圍內的大氣狀況亦會造成影響,例如產生共伴效應與西南氣流等。

目前天氣預報是由聯合國世界氣象組織(WMO)會員國提供各類型觀測資料再彙整後,所推演出全球的大氣狀況;就台灣鄰近地區而言,觀測量相當不足。沒有觀測的部分只能仰賴內差或外差等數學方式推估,如此一來便會產生誤差。

另外,目前的天氣預報中採用的數學方程式與牽涉的物理過程相當複雜,只能用最佳近似的方式計算,加上很多問題無法得到完整的觀測資料。這些因素使得準確預測降水十分困難。

團結力量大:系集預報

現在大家常看到的天氣預報多屬於「決定性預報」,但由於前述預報模式的侷限,目前並不存在完美的天氣預報,因此引入新的天氣預報的概念:「系集預報」。

系集預報的原理很簡單:團結力量大。雖然每種不同的天氣數值預報模式和採用的方法都不完美,但是藉由集合眾人的力量,各取所長,同時汲取各種模式的優點,再利用統計方法,產出統計上最具信心的成果。

利用系集預報,可以大致掌握颱風的降雨分布與平均的趨勢,但對於造成最嚴重災情的極端降雨仍有不足之處。因此,系集預報將引入「機率預報」的概念,以提醒災害發生之可能,而非絕對的發生與否分界線。

舉例來說,未來的天氣預報將告訴你雨量達300毫米的機率有80%,讓地方政府能依照機率值,考慮各地應變與防災能力做出適當的決策,個人也能依照本身的狀況作出判斷。

系集預報的缺點是:運算資源龐大。若要採用所有現有的數值模式,計算將十分費時而且成本高昂,無法滿足颱風侵襲時每一到兩小時進行預報的需求。

為了解決這個問題,目前颱洪中心與作業單位及學界合作,共同發展適合台灣地區定量降雨預報之系集預報技術,並進行定量降雨系集預報實驗(Taiwan Cooperative Precipitation Ensemble Forecast Experiment, TAPEX)。實驗每日進行4次未來3天之模擬,並將實驗結果即時傳輸至相關單位,供災防應變人員參考運用。

未來展望

為了能提供更精確的降水預報,颱洪中心目前積極建置觀測能量,結合學界現有之設備,針對山區降雨過程進行瞭解。未來,也將把地面雷達的觀測資料放入數值模式中,讓數值模式可以掌握最新颱風結構分布,使模擬結果更為準確。

另外,現在各國進行天氣預報時,共同遇到的最大問題為大海上空的觀測資料嚴重不足。同屬國研院之太空中心預計於2016年發射升空的福衛七號,將能提供大氣垂直方向變化的觀測,提供海面上相當缺乏的大氣資料,對於全球天氣預報有很大的助益。

目前,台灣的天氣預報已經達到和世界先進國家相當的水準,尤其在雨量預測,台灣甚至有更好的表現。透過機率預報計數之提升,逐步建立民眾風險管理的觀念,將是未來氣象預報的挑戰之一。

 

延伸閱讀:
陳嬿竹、張龍耀、蕭玲鳳、江宙君、蔡金成、王潔如、鳳雷、李清勝、郭鴻基、楊明仁和黃清勇,2012:台灣地區定量降雨系集預報技術。101年天氣分析與預報研討會,台北,台灣。
江宙君、陳嬿竹和吳德榮,2012:定量降雨系集預報加值分析-以2012年6月梅雨鋒面為例。101年天氣分析與預報研討會,台北,台灣。
李志昕、洪景山 ,2011:區域系集預報系統研究:物理參數化擾動。大氣科學 39(2): 95-116。
福爾摩沙衛星七號計畫簡介
http://www.nspo.narl.org.tw/2011/tw/projects/FORMOSAT-7/program-description.html

文章難易度
李柏昱
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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。

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換個位子,換腦袋!機率在不同行業代表什麼意思?——《塗鴉學數學》
臉譜出版_96
・2020/07/23 ・1978字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!
  • 作者/ 班‧歐林 (Ben Orlin);譯者/王年愷

若說人類「不擅長」機率,太過簡化又太讓人難堪了。

機率是現代數學裡一門相當精妙的分支,當中處處有悖論陷阱。即使是基本的問題,也可能讓冷靜無情的專家暈頭轉向。嘲諷別人機率算錯,就像是在笑他們怎麼那麼不會飛,或是怎麼那麼不會喝下一整個海洋的水,或是怎麼那麼不防火。

如果真要說句公道話,應該說人類處理機率的能力實在爛透了。康納曼和特沃斯基在心理學研究中發現,人類對於不確定的事件有頑固的錯誤想法。他們會一而再、再而三地高估可能性微乎其微的事件,並低估幾乎鐵定會發生的事件。

圖/臉譜出版提供

這沒什麼大不了的,不是嗎?老實說,我們什麼時候看過機率在真實世界裡冒出頭來呢?又不是一輩子都在想辦法抓住知識性的工具,讓我們也許能在每一個清醒時刻的種種不確定性混沌中稍稍有些安穩⋯⋯

好吧,為了以防萬一——本章是一個操作指南,說明各種不同的人類怎麼去思考不確定性。這個東西就算再難,也不表示我們不能拿它來玩一玩。

如果你是政治記者

圖/臉譜出版提供

哈囉!你是一位政治記者。你會報導即將到來的選舉。你會報導失敗的選戰。在罕見的特別日子裡,你甚至還會報導像是「政策」和「治理」的事。

另外,稍微不可能的事情發生時,你好像會感到困惑。情況並非一直如此。在某個遙遠的過去,你會把選舉視為無限可能的神奇時刻。你輕描淡寫最可能發生的結果來增加刺激感,讓每一場選戰看起來都像是比賽結束鈴聲響起時從中場丟球正中籃框定勝負的。

2004 年美國總統大選當天晚上,小布希在俄亥俄州領先 100,000 票,未開出的選票不到 100,000 張時,你卻說俄亥俄州的選舉結果「太接近,無法確定」。到了 2012 年的總統大選,機率模型預測歐巴馬獲勝的可能性是 90%,你卻說選戰是「兩邊都有可能贏」。

然後,2016 年又把你的世界完全顛倒過來了。川普贏了希拉蕊.柯林頓。第二天醒來時,你覺得你經歷了一次量子奇異點,選舉結果就像是一隻突然憑空冒出來的兔子一樣完全無法預料。但對機率學家席佛(Nate Silver)及看法相近的人來說,這個結果只不過有一點意外而已,發生的機率為三分之一—就像丟骰子丟出 5 或 6 一樣。

如果你是氣象預報員

圖/臉譜出版提供

哈囉!你是一位氣象預報員,是電視上的雲層先知。你的一舉一動都自信滿滿,每一次交談的結尾都是「現在把現場交還棚內主播」。

另外,你會故意把機率說得模稜兩可,讓觀眾不會對你生氣。當然,你會盡可能誠實。如果你說明天的降雨機率是 80%,你所說的完全正確:在這樣的日子當中,降雨的日子總共有 80%。

但是,當降雨比較不可能發生時,你會誇大這些數據。你害怕有人把雨傘留在家裡,天空卻下起雨來,他們跑到網路上罵你。因此,當你說明天降雨機率是 20% 時,這種日子實際上只有 10% 會降雨。你會增加機率,來減少觀眾的咒罵。

假如觀眾更了解機率是什麼,也許你就能夠說出真話。當觀眾聽到「10%」的時候,好像會理解成「不會發生」。假如他們真的理解真正的意思(「每十次會發生一次」),你就能放鬆講出心裡真正想說的數據。在這一天到來以前,你仍然只能兜售半真半假的數據。

現在把現場交還棚內主播。

如果你是千年鷹號太空船船長

圖/臉譜出版提供

哈囉!你是「千年鷹號」(Millennium Falcon)1 太空船船長。你是一位星際暴徒、壞蛋,也是心腸寬大的俠盜。你一生的伙伴是一隻身上只穿一條子彈帶的 8 英尺長太空狗。

另外,你完完全全否認有「可能性」這件事。你不是一個會冷靜反思和考慮戰略的人。你會走私違禁品,也會顛覆整個帝國。你是快速拔槍殺人的冒險之士,只要稍有遲疑便會喪命,多猶豫幾下的話還會更慘。

在散兵坑裡沒有機率專家,而且你一生都躲在散兵坑裡。對你來說,繁複的機率算式只是累贅,和某個一直說「我的天啊」及「請容我建議」的神經質金色機器人一樣是拖油瓶。

我會覺得,我們每一個人的心裡都有一點你的特質。在需要冷靜、細心評估的時候,機率是相當有用的東西,但有時候我們需要一種自信,是頑強的量化數據給不了的。在需要直覺和行動的時刻,被機率拴住的人可能會畏縮,不敢跳出非跳不可的一大步。在這種時候,我們必須忘掉數據,儘管去飛。

註解:

  1. 譯注:《星際大戰》中的宇宙飛船,用於走私業務,影史上最著名的太空船之一。

——本文摘自《塗鴉學數學:以三角形打造城市、用骰子來理解經濟危機、玩井字遊戲學策略思考,24堂建構邏輯思維、貫通幾何學、破解機率陷阱、弄懂統計奧妙的數學課》,2020 年 5 月,臉譜出版

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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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天氣預報到底是不是在騙人?我整個就不爽了!從生活案例看條件機率——《跟著網紅老師玩科學》
時報出版_96
・2019/08/23 ・1984字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 438 ・四年級

許多人說,現在科學這麼發達,為什麼天氣預報總是不準呢?

這裡涉及一個數學問題,稱為「條件機率」。

什麼是條件機率呢?例如我們要確定 6 月 15 日是不是下雨,根據往年資料,下雨的機率有 40% ,不下雨的機率為 60% ,這就稱為「機率」。如果在前一天,天氣預報說 6月15 日下雨,這就稱為「條件」, 在這種條件下, 6 月 15 日真正下雨的機率就稱為「條件概率」。

圖/《跟著網紅老師玩科學》提供

你哭著對我說,天氣預報裡都是騙人的

天氣預報根據一定的氣象參數推測是否會下雨,由於天氣捉摸不定,即便預報下雨,也有可能是晴天。假設天氣預報的準確率為 90% ,即在預報下雨的情況下,有 90% 的機率下雨,有 10% 的機率不下雨;同樣,在預報不下雨的情況下,有 10% 的機率下雨,有 90% 的機率不下雨。

這樣一來, 6 月 15 日的預報和天氣就有四種可能:預報下雨且真的下雨,預報不下雨但是下雨,預報下雨但是不下雨,預報不下雨且真的不下雨。

我們把四種情況列在下面的表格中,並計算相應的機率。

下雨 不下雨
預報下雨 40% × 90% = 36% 60% × 10% = 6%
預報不下雨 40% × 10% = 4% 60% × 90% = 54%

計算方法就是兩個機率的乘積。例如下雨機率為 40% ,下雨時預報下雨的機率為 90% ,因此預報下雨且下雨這種情況出現的機率為 36% 。同理,我們可以計算出天氣預報下雨但是不下雨的機率為 6% ,二者之和為 42% ,這就是天氣預報下雨的機率。

在這 42% 的可能性中,真正下雨占 36% 的可能,比例為\( 36 \div 42=85.7 \)%,而不下雨的機率為 6% ,占 \( 6 \div 42=14.3 \) %。

也就是說,假設天氣預報的準確率為 90% ,預報下雨的條件下,真正下雨的機率只有 85.7% 。

我們會發現:

預報下雨時是否真的下雨,不光與預報的準確度有關,同時也與這個地區平時下雨的機率有關

圖/《跟著網紅老師玩科學》提供

檢查報告說我中獎了,我就真的生病了嗎?

與這個問題類似的是在醫院進行重大疾病檢查時,如果醫生發現異常,一般不會直接斷定生病了,而會建議到大醫院再檢查一次,雖然這兩次檢查可能完全相同。為什麼會這樣呢?

假設有一種重大疾病,患病人群占總人群的比例為\(\frac{1}{7000} \) 。也就是說, 隨機選取一個人,有\(\frac{1}{7000} \) 的機率患有這種疾病,有\(\frac{6999}{7000} \) 的機率沒有患這種疾病。

有一種先進的檢測方法,誤診率只有萬分之一,也就是說,患病的人有\(\frac{1}{10000} \) 的可能性被誤診為健康人,健康人也有\(\frac{1}{10000} \) 的可能性被誤診為患病。

我們要問:在一次檢查得到患病結果的前提下,這個人真正患病的機率有多大?

患病 健康
檢測患病 \(\frac{1}{7000} \times \frac{9999}{10000}\)\(= \frac{9999}{70000000}\)  \(\frac{6999}{7000} \times \frac{1}{10000}\)\(= \frac{6999}{70000000}\)
檢測健康 \(\frac{1}{7000} \times \frac{1}{10000}\)\(= \frac{1}{70000000}\)  \(\frac{6999}{7000} \times \frac{9999}{10000}\)\(= \frac{69983001}{70000000}\)

我們仿照剛才的計算方法,檢測出患病的總機率為:\(\frac{9999}{70000000}+\frac{6999}{70000000} \) \(=\frac{16998}{70000000}\)
患病且檢測出患病的機率為:\(\frac{9999}{70000000}\)

所以在檢測患病的條件下,真正患病的機率為:\( \frac{9999}{70000000} \div  \frac{16998}{70000000}\) \(=\frac{9999}{16998}\) \( \approx 58.8 \)%

顯而易見,即便是萬分之一誤診的情況,一次檢測也不能完全確定這個人是否患病。

圖/《跟著網紅老師玩科學》提供

那麼,兩次檢測都是患病的情況又如何呢?

大家要注意,在第一次檢測結果為患病的前提下,此人患病的機率已經不再是所有人群的 \(\frac{1}{7000}\) ,而變為自己的 58.8% ,健康的機率只有 41.2% 。

此處的機率就是條件機率,所以第二次檢測的表格變為:

患病 健康
檢測患病 58.8% × \(\frac{9999}{10000}\)= 58.794%  41.2% × \(\frac{1}{10000}\)= 0.004%
檢測健康  58.8% × \(\frac{1}{10000}\)= 0.006%  41.2% × \(\frac{9999}{10000}\)= 41.196%

兩次檢測都是患病的條件下,此人真正患病的機率為:\(\frac{58.794}{58.794+0.004}\)\(=99.99 \) % 基本確診了。

日常生活超有感──貝式定理

對這個問題進行詳細討論的人是英國數學家貝葉斯

圖/《跟著網紅老師玩科學》提供

貝葉斯指出:如果 A 和 B 是兩個相關的事件, A 有發生和不發生兩種可能, B 有 B1 、 B2 、……、 Bn 共 n 種可能。

那麼在 A 發生的前提下, Bi 發生的機率稱為:條件機率 \( P(B_i|A) \)

要計算這個機率,首先要計算在 Bi 發生的條件下 ,A 發生的機率,公式為:\( P(B_i)P(A|B_i) \)

然後,需要計算事件A發生的總機率

方法是用每種Bi情況發生的機率與相應情況下A發生的機率相乘,再將乘積相加。
\( P(B_1)P(A_1|B_1)+P(B_2)P(A_2|B_2)+\cdots+P(B_n)P(A_n|B_n) \)

最後,用上述兩個機率相除,完整的貝式定理公式就是:

\( P(B_i|A) \) \(=\frac{P(B_i)P(A|B_i)}{P(B_1)P(A|B_1)+P(B_2)P(A|B_2)+\cdots+P(B_n)P(A|B_n)} \)

貝式定理在社會學、統計學、醫學等領域,都發揮著巨大作用。

下次遇到天氣誤報、醫院誤診,不要完全怪氣象臺和醫院啦!有時候這是個數學問題。

——本文摘自《跟著網紅老師玩科學》,2019 年 4 月,時報出版

時報出版_96
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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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【Gene思書齋】文明、藝術、科學的雨
Gene Ng_96
・2017/05/07 ・2061字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 414 ・四年級

 

今天窗外望出去,天氣是陰雨綿綿。原本中午和傍晚趁雨稍停,出去買點吃的,結果不約而同地遇到突如其來的雨,兩次淋成落湯雞回家。

在南港生活了六年了,早該習慣陰雨連綿的天氣了。除了夏天,一年三個季節裡,常常整個台北市都是好天氣時,南港就陪同汐止、基隆一同漂起雨來。有時候漂著小雨,我們都戲稱那叫做「濕氣」,不算是雨。據說中研院選址在南港,是因為胡適院長覺得南港煙雨朦朧,有他家鄉的感覺。

台灣天氣多變,不如熱帶那麼穩定,在馬來西亞,大多日子天天就固定來場午後短暫雷陣雨;從前在北加州唸書,通常整個夏天都一滴雨不下,土地乾得裂開,草原上的草也會都枯黃,可是一到秋冬下起了雨,綠草就趁機從土裡冒出,歡樂地迎接秋冬,到處綠意盎然。這種地中海氣候,讓許多從溫帶長大的人,剛來加州時很錯亂,因為在溫帶地區,一般秋冬是枯黃的景象,夏天才迎來綠意盎然。

我比較喜歡戶外活動,所以不愛雨天,除了上班日例外,反正天氣再好又無法痛快地去河濱騎車。可是,我最愛的一個成語是「晴耕雨讀」,人生就是如此,何必要為完全無法掌控的外在因素而困擾自己呢?晴天出外運動,雨天在家讀好書,同樣令人愉悅。

晴天出外運動,雨天在家讀好書,同樣令人愉悅。圖/By gsloan @ flickr, CC BY 2.0

除了沙漠裏,很少地方一滴雨也沒下。即使是沙漠,連地表上最乾燥的加州死谷,今年初也迎來了雨水,整個死谷開滿了黃的、紫的小花,風景漂亮極了。

其實,在 2005 年,我們在加州唸書時,就有幸遇到死谷百年來的大雨,趁機去遊歷了一趟。

那裡還有個奇觀,就是有一㮔稱為鹽鱂(Cyprinodon salinus,Death Valley pupfish)的漂亮小魚,屬於輻鰭魚綱鯉齒目鯉齒亞目鯉齒鱂科,牠們的魚卵可耐高溫和極度乾燥(死谷國家公園夏天白天通常都有攝氏 50 幾度),埋在沙子底下的魚卵,遇到夠多的水就會快速孵化(據說只要挖一點沙回去倒到魚缸就會看到小魚孵化),小魚快速長大後,會懂得魚生苦短的道理,天天尋歡交配,趕緊生育下一代來迎接下一個未知的雨季。

雨水,可能帶來生命的雀躍,可是濕答答的感覺卻也令人不好過,從昂貴的 Gore-Tex 產品之暢銷可見一斑。太潮濕也會是細菌、真菌的溫床。當然,不管是喜歡大晴天還是下雨天,都是我們人類自尋的煩惱,大自然中,雨就只是地球水的循環的一個正常不過的現象而己。但雨,除了是天上落下的水,還會是什麼呢?

這本好書《雨:文明、藝術、科學,人與自然交織的億萬年紀事》Rain: A Natural and Cultural History)就是要告訴我們,雨在文明、藝術和科學中,種種不同的豐富面向。《雨》用優美的文筆,讓我們不僅瞭解在文化上,我們如何看來雨,還有在科學上,我們如何瞭解雨,也帶我們去看窺看人們如何還要改變雨。

如果沒有四十億年前填滿海洋的傾盆大雨,我們的地球就不會成為藍色星球,而會是像是火星或水星那樣雖然有水,但無雨而仍是孤寂的行星。雨澆灌了維繫人類文明的農田,各文明都有祈雨的儀式,甚至不惜犠牲無辜性命。而《雨》作者辛西亞.巴內特(Cynthia Barnett),述說了許多趣的文化現象,包括在英國這個常常陰雨連綿的國家,雨具和雨衣的有趣時尚史。

下了雨之後,會有種令人熟悉的雨的味道,那是當雨落在土壤時,會釋放被困在液體中的氣溶膠(aerosols),與土壤中的細菌與植物油脂作用,散發出大家所謂的「雨後清新的味道」(petrichor)。這是最近的科學解釋,可是過去人們也嘗試著把雨天的氣味,放入香水和洗衣精等等之中而作了不少努力呢!

雨,當然是天上落下的純水,可是《雨》還描述了一些驚世駭俗的怪雨,從顏色詭異的雨水,到千奇百怪的東西都有可能。巴內特為了探訪各地雨鄉,除了在美國穿梭,也遠到印度東北的梅加拉亞邦的一個村落乞拉朋齊(Cherrapunji)去探訪據說是地表上,雨量最豐沛的地方。當地是世界上曾經在一年和一月內降水最多的地區,有「世界雨極」之稱。

讀了《雨》,不管原本喜不喜歡雨天,從此之後會對雨另眼相看了呢!

本文原刊登於The Sky of Gene

Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 24 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋