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與災共生(二):當坡地遇上開發

陳 慈忻
・2013/08/17 ・2557字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

坡地災害在地形年輕、地狹人稠的台灣是常見的災害,然而,2013年6月23日作家吳念真在自由時報指出台灣人對坡地開發風險有「假裝看不見」的問題。本專題採訪台科大營建工程系的李咸亨教授,從科學原理探討土石流的特性,說明坡地開發的限度為何,最後探討在台灣的情境下,法規管制的從無到有、四十多年來的鬆綁與緊縮,究竟我們想要的開發是什麼呢?

山坡因人為開發不再是原生植被,若要人能安全地與山地共處,需慎慮開發的「限制」。(圖片來源:Pixabay用戶SongChangHun)
山坡因人為開發不再是原生植被,若要人能安全地與山地共處,需慎慮開發的「限制」。(圖片來源:Pixabay用戶SongChangHun)

 

蚵仔麵線與蚵仔湯的差別

台灣2011年的塑化劑風暴樹立了近年來食品安全產生疑慮的里程碑,塑化劑這種不合法的成分因為穩定度高、成本低,可能被不肖業者用來取代「起雲劑」當中的棕櫚油成分。起雲劑之所以廣泛的使用在食品加工業,是因為它能夠使食品具有黏稠感,如果以土壤學的術語來比喻,就是「黏滯性(viscosity)」,許多人喜歡食物因起雲劑而黏稠、彈牙的效果,但是土石流的黏度是什麼造成的呢?土石流因為具有黏度的特性,又會和一般的流水具有什麼不同的效果呢?

李咸亨教授在2012年的研究《Phase concept for mudflow based on influence of viscosity》正是在討論黏滯性對土石流的影響。雨水本身並沒有明顯的黏度,但是當雨水下滲到土壤裡,溶解土壤中的黏土物質,便提供了黏滯性,具有黏滯性的雨水有什麼厲害之處?我們可以用蚵仔麵線湯來想像有無黏滯性的差異,一碗蚵仔湯的蚵仔會沉在清澈的湯碗底部,但是一碗濃稠的的蚵仔麵線湯,就能看到蚵仔懸浮在整碗麵線當中。一方面是因為勾芡增強了湯汁中分子間的吸引力,另一方面是湯汁的密度因為勾芡而增加了,而浮力大小是依據「物體沉入體積與溶液密度的乘積」決定,因此勾芡的湯頭能比清湯能產生的浮力更大。

回到土石流災害的問題,當累積降雨量夠多的時候,雨水能溶解大量土壤中的黏土物質,混和的泥水就像是濃湯的效果,黏滯性增強的同時向上作用力也增強,促成大石頭隨土石流而動,嚴重衝擊毀損沿途建築物,也壓縮沉溺其中的人之獲救時間,成為在台灣駭人聽聞的土石流。

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尊重是有限度的使用:控制指標

許多人都感受到2013年6月發生頻繁的地震,6月2號甚至有民眾在溪面戲水時拍到上百公尺長的邊坡土石因為地震而大量鬆動、崩落,周圍的山澗煙霧瀰漫。年輕的台灣地形坡度較陡,又位於環太平洋地震帶,地震使得岩層之間產生縫隙,雨水更容易趁虛而入,增加土石流發生的機會,形成先天上容易發生坡地災害的台灣。

李咸亨教授指出,如果將台灣山坡地災害的成因分成4等分,大約有兩分是源於「自然活動」;1分是因為「開闢道路」,最後剩下的1分是「超限利用」,可見坡地災害並不全然是起於人為開發,但人為的不當使用確實是關鍵因素之一。

山坡原本是一個完整的斜面,開闢道路會將原本的山坡地層挖鑿一個接近直角的缺口,如果該處又是順向坡,道路上方的地層自然想要填補缺口而滑落,形成災害。開闢道路對坡地的影響是容易想像的,那麼超限利用又是什麼呢?以法規的定義來看,指的是「在適合林地或加強保育地之山坡地上,從事農、漁、牧業之墾殖、經營或使用。」但是如果從使用面積的層面切入,山坡表面植被如同人類皮膚,只要30%的皮膚燒傷到重傷程度就會有生命危險,亦即如果原生植被受開發超過30%的面積,5到10年之間就會發生崩塌等災害,何智武(1984)與陳信雄(1990)的研究也指出,山坡地開發度達到30%時,雨水對坡地的侵蝕量會比原始林增加3倍,洪峰會提早1個小時到達。

山區的居民也需要經濟活動來維持生計,如果人無法完全不進去、不使用山區,雖然居民從事高山蔬菜、梯田等農業活動,如果遵照「控制指標」去衡量開發程度的限制,也能夠維繫基本的安全,然而在台灣俗稱「山老鼠」的非法林業者,濫伐大片森林也是造成坡地超限利用的另一元凶。

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台灣情境的開發管制

台灣在17到19世紀的清領時期,漢人冒著海上危險越過黑水溝來到台灣,「開墾」在當時是件難以想像有極限的事情,這是漢人的觀點;但是在郁永河《裨海紀遊》筆下的台灣原住民,卻是「一片平沙皆沃土,誰為長慮教耕桑?」這話其實說的很合理,對當時的原住民來說所有土地都是鹿場,何來荒地之有呢?當人們對「開發」存有不同的想像,抱持進一步的慾望,才會將自然的土地視為「荒地」。

17世紀的原住民或許還沒想到要進一步開墾,但是後來到台灣山區開墾的新移民,起初也想不到山區的開發可能造成的災害風險。台灣的坡地管制法規從1970年代以來,短短的40年間因為經濟發展與不同的歷史背景而經歷了幾番波折。

坡度的表示方法一般有「角度」和「百分比(%)」兩種表示法,前者即為數學的角度,一個直角可平分為90度;後者則是指「平均每水平前進單位距離,所上升的垂直距離」,因此在坡度為45度的地方,也可以將坡度表示為100%。坡度是坡地災害的重要指標之一,坡度越陡的山坡地因為重力在「水平於邊坡的分力」較大,能夠提供了較大的下滑力。因此在坡度陡峭的地區進行蓋房子等產業活動,更容易發生坡地災害,此時山坡地開發管制的相關法規便成為坡地防災調適策略的守門員。

台灣在1973年的建築法及1976年的山坡地保育利用條例正式進入法規管制山坡地開發的時代,此時的開發標準是不得於坡度大於30%的坡地配置建物。然而到了1980年代正值台灣經濟起飛時期,人口成長、經濟開發都相當快速,政府和人民都想要更寬鬆的開發限制,因此在1983年新立的山坡地開發建築管理辦法中將坡度開發標準放寬到55%,到了1997年5月才將標準調整為40%,但是同年8月的溫妮颱風造成台北汐止的林肯大郡事件,大量房屋損壞、28人死亡,讓人們更加注意到坡地開發的危險性,1998年再次緊縮法規限制為坡度30%,一直維持到今天。

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台灣的防災相關的預算和法規,經常是在災害過後才有積極的作為,但是我們是否都要等到嚐到苦頭才記取教訓呢?每個時代的人,都因其時空下的社會脈絡而有不同的主流價值觀,因此不同時代、不同社會的人,對於「開發」的想像有所不同。而當代的人們,或者回到台灣,我們是受到那些時空背景影響,形塑我們對於開發的想像呢?儘管受到某些結構性因素影響,個人對於開發的想像依然有行動力,在台灣今天的民主社會,需要更多人實踐公民權利之外的公民義務,理性的討論、溝通,才能凝聚非流於意識形態的台灣共識。

延伸學習:

  • Lee, S.H.H. and Widjaja, B. (2012) Phase concept for mudflow based on influence of viscosity. Journal of Soils and Foundations, Vol.53, No.1,pp.
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陳 慈忻
55 篇文章 ・ 1 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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美國將玉米乙醇列入 SAF 前瞻政策,它真的能拯救燃料業的高碳排處境嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/06 ・2633字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 美國穀物協會 委託,泛科學企劃執行。

你加過「酒精汽油」嗎?

2007 年,從台北的八座加油站開始,民眾可以在特定加油站選加「E3 酒精汽油」。

所謂的 E3,指的是汽油中有百分之 3 改為酒精。如果你在其他國家的加油站看到 E10、E27、E100 等等的標示,則代表不同濃度,最高到百分之百的酒精。例如美國、英國、印度、菲律賓等國家已經開放到 E10,巴西則有 E27 和百分之百酒精的 E100 選項可以選擇。

圖片來源:Hanskeuken / Wikipedia

為什麼要加酒精呢?

單論玉米乙醇來說,碳排放趨近於零。為什麼呢?因為從玉米吸收二氧化碳與水進行光合作、生長、成熟,接著被採收,發酵成為玉米乙醇,最後燃燒成二氧化碳與水蒸氣回到大氣中。這一整趟碳循環與水循環,淨排放都是 0,是個零碳的好燃料來源。

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圖片來源:shutterstock

當然,我們無法忽略的是燃料運輸、儲藏、以及製造生產設備時產生的碳足跡。即使如此,美國農業部經過評估分析,2017 發表的報告指出,玉米乙醇生命週期的碳排放量比汽油少了 43%。

「玉米乙醇」納入 SAF(永續航空燃料)前瞻性指引的選項之一

航空業占了全球碳排的 2.5%,而根據國際民用航空組織(ICAO)的預測,這個數字還會成長,2050 年全球航空碳排放量將會來到 2015 年的兩倍。這也使得以生質原料為首的「永續航空燃料」SAF,開始成為航空業減碳的關鍵,及投資者關注的新興科技。

只要燃料的生產符合永續,都可被歸類為 SAF。目前美國材料和試驗協會規範的 SAF 包含以合成方式製造的合成石蠟煤油 FT-SPK、透過發酵與合成製造的異鏈烷烴 SIP。以及近年討論度很高,以食用油為原料進行氫化的 HEFA,以及酒精航空燃料 ATJ(alcohol-to-jet)。

圖片來源:shutterstock

每種燃料的原料都不相同,因此需要的技術突破也不同。例如 HEFA 是將食用油重新再造成可用的航空燃料,因此製造商會從百萬間餐廳蒐集廢棄食用油,再進行「氫化」。

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就引擎來說,我們當然也希望用到穩定的油。因此需要氫化來將植物油轉化為如同動物油般的飽和脂肪酸。氫化會打斷雙鍵,以氫原子佔據這些鍵結,讓氫在脂肪酸上「飽和」。此時因為穩定性提高,不易氧化,適合保存並減少對引擎的負擔。

至於酒精加工為酒精航空燃料 ATJ 的流程。乙醇會先進行脫水為乙烯,接著聚合成約 6~16 碳原子長度的長鏈烯烴。最後一樣進行氫化打斷雙鍵,成為長鏈烷烴,性質幾乎與傳統航空燃料一模一樣。

ATJ 和 HEFA 雖然都會經過氫化,但 ATJ 的反應中所需要的氫氣大約只有一半。另外,HEFA 取用的油品來源來自餐廳,雖然是幫助廢油循環使用的好方法,但供應多少比較不穩定。相對的,因為 ATJ 來源是玉米等穀物,通常農地會種植專門的玉米品種進行生質乙醇的生產,因此來源相對穩定。

但不論是哪一種 SAF,都有積極發展的價值。而航空業也不斷有新消息,例如阿聯酋航空在 2023 年也成功讓波音 777 以 100% 的 SAF 燃料完成飛行,締下創舉。

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圖片來源:shutterstock

汽車業也需要作出重要改變

根據長年推動低碳交通的國際組織 SLoCaT 分析,在所有交通工具的碳排放中,航空業佔了其中的 12%,而公路交通則占了 77%。沒錯,航空業雖然佔了全球碳排的 2.5%,但真正最大宗的碳排來源,還是我們的汽車載具。

但是這個新燃料會不會傷害我們的引擎呢?有人擔心,酒精可能會吸收空氣中的水氣,對機械設備造成影響?

其實也不用那麼擔心,畢竟酒精汽油已經不只是使用一、二十年的東西了。美國聯邦政府早在 1978 就透過免除 E10 的汽油燃料稅,來推廣添加百分之 10 酒精的低碳汽油。也就是說,酒精汽油的上路試驗已經快要 50 年。

有那麼多的研究數據在路上跑,當然不能錯過這個機會。美國國家可再生能源實驗室也持續進行調查,結果發現,由於 E10 汽油摻雜的比例非常低,和傳統汽油的化學性質差異非常小,這 50 年來的車輛,只要符合國際標準製造,都與 E10 汽油完全相容。

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解惑:這些生質酒精的來源原料是否符合永續的精神嗎?

在環保議題裡,這種原本以為是一片好心,最後卻是環境災難的案例還不少。玉米乙醇也一樣有相關規範,例如歐盟在再生能源指令 RED II 明確說明,生質乙醇等生物燃料確實有持續性,但必須符合「永續」的標準,並且因為使用的原料是穀物,因此需要確保不會影響糧食供應。

好消息是,隨著目標變明確,專門生產生質酒精的玉米需求增加,這也帶動品種的改良。在美國,玉米產量連年提高,種植總面積卻緩步下降,避開了與糧爭地的問題。

另外,單位面積產量增加,也進一步降低收穫與運輸的複雜度,總碳排量也觀察到下降的趨勢,讓低碳汽油真正名實相符。

隨著航空業對永續航空燃料的需求抬頭,低碳汽油等生質燃料或許值得我們再次審視。看看除了鋰電池車、氫能車以外,生質燃料車,是否也是個值得加碼投資的方向?

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九二一地震,台灣人永不忘記的傷痛——災後重建的社會與未來
研之有物│中央研究院_96
・2022/12/11 ・4974字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文轉載自「研之有物」,為「中研院廣告」。

  • 採訪撰文|田偲妤、王怡蓁
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

震盪整個台灣的巨響

1999 年 9 月 21 日凌晨 1 點 47 分,一場芮氏規模 7.3 強震將眾人從睡夢中驚醒。震央位於南投縣集集鎮,主因是車籠埔斷層逆向抬升導致全臺多處災情慘重,史稱九二一大地震。

中央研究院「研之有物」專訪院內社會學研究所林宗弘研究員,他與國家地震工程研究中心、國內外學者攜手合著《巨震創生:九二一震災的風險分析與制度韌性》統整臺灣 20 年來地震科學研究成果,記錄受災社區的重生故事。一起了解這場世紀強震,如何促使臺灣災害科學與政策改革向前跨出一大步!

地震災害中隱藏的風險

圖|iStock

地震可說是最致命的天災,1989 至 2019 年間,全球前 25 起死亡人數最多的災難,地震就佔了半數以上。而臺灣更是好發地震的高風險區,根據全球地震模型估計,臺灣幾乎全島都有地震風險,在全球地震危害度排行上名列前茅。

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其中,九二一地震是臺灣二戰後最嚴重的震災,導致 2444 人不幸罹難、近 11 萬戶房屋全倒或半倒,財產損失超過新臺幣 3 千億。

難以預測的地震造成生命財產的一夕損失,如再加上人為缺失、制度不健全,以及社會本身的貧富差距、階級與族群不平等因素,將加劇災害的嚴重程度。

為防範悲劇再度發生,中研院社會學研究所研究員林宗弘,與國家地震工程研究中心劉季宇博士、國家災害防救科技中心前主任陳亮全教授、師大環境教育研究所林冠慧教授等共同作者,參考聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)多篇文獻,採用包含以下 4 組風險因子的「風險函數」來評估震災隱藏的各種風險。

風險=

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f (危害度 (hazard,+), 暴露度 (exposure,+), 脆弱度 (vulnerability,+), 韌性 (resilience,-),…)

究竟臺灣面臨哪些受災風險與制度缺失?人們如何走出地震陰霾?面對災難我們還可以做什麼?讓我們從 4 組風險因子出發,深入發掘問題癥結!

傷亡主因:無法承受地震的建築物倒塌

地震發生時,我們最先感受到的通常是房屋的晃動。如房屋無法承受震度而倒塌,還是地震引發火災、山崩或土壤液化等災害,都將導致民眾生命財產的損失。

「危害度」與「暴露度」是從地震造成的各種災害,探討如何減緩災害對生命財產的衝擊程度。

九二一地震發生後,全臺的死亡與重傷案例高達 87% 至 96% 是建築物倒塌所致,其中又以「集合住宅」的死傷最為嚴重。

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以臺北東星大樓為例,雖然離震央遙遠,卻傳出房屋全倒,造成 73 死、138 傷、14 失蹤的嚴重災情。為何集合住宅會發生大量死傷?這跟臺灣長期落後的法規有關。

九二一地震造成臺北東星大樓倒塌,孫家兄弟受困 6 天奇蹟生還。歷經建商判刑、住戶抗爭、黑道介入等風波,終在 2009 年重建完工。
圖|Wikimedia

「很多制度改革都是被災難推著走的」,林宗弘指出問題癥結。1970 年代以前的建築規範主要沿用日治時期的法規,落後的法規趕不上日新月異的建築技術,更難以規範黑心建商,直到 1964 年白河地震發生後,才刺激政府推出新的建築規範。

然而,70、80 年代正好是臺灣經濟起飛的時期,大量湧入城市的移居人口有高度的居住需求,許多倉促興建的公寓大樓在法規不健全的情況下相對脆弱。

此外,民間還存在許多故意或無心的違法情事,例如黑心建商偷工減料、民眾因風水或生意需求而打掉樑柱等,建築結構的破壞升高了受災風險。

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不幸的是,根據國家地震工程研究中心等機構的初步調查,至 2022 年第 2 季,臺灣興建達 30 年以上的老屋數量已超過 460 萬戶,其中隱藏不少危老集合住宅,但礙於產權複雜、都更不易,是防災工作中急待解決卻也最棘手的問題!

如果民眾無法接受拆除危老房屋,還有其他替代方案嗎?國家地震工程研究中心邱聰智博士等研究發現,「危老補強」是大樓管委會、多數民眾較能接受的折衷方案,可在房屋既有結構下進行耐震補強,費用比重建便宜許多。

可惜在建築師簽證、檢驗或補強成本無人願意承擔的情況下,立意良善且成本低廉的危老建築補強政策,尚缺乏激勵民眾參與的制度創新,是目前防災制度上相對弱勢、值得持續思索對策的一環。

創傷心靈的重建

地震不僅震垮房產,還揭露人心脆弱無助的一面,對於社會弱勢族群來說更是雪上加霜。

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風險因子之中的「脆弱度」、「韌性」帶我們檢視災民所處的社會、經濟與身心條件,探討如何發揮人際網絡相互扶持的力量,緩解社會不平等加劇的受災風險

其中,災後的心理復健長期遭到漠視,面對親友驟逝、身體傷痛、家園破滅且頓失經濟依靠等變故,災民得承受排山倒海的身心壓力,需要專業人士適時伸出援手。

臺大心理系吳英璋與陳淑惠等教授看見九二一災民的需求,成立「臺大 921 心理復健小組」,並號召其他院校的心理學家、臨床醫師與社工人員積極投入救災。

1999 年的臺灣社會仍對「災難與創傷心理學」相當陌生,小組成員抱持從做中學的精神累積經驗,開啟了臺灣災難心理衛生元年。

主要服務據點位於受災最嚴重的臺中東勢,由多位臨床心理博士開設「東勢 921 災後身心聯合門診」,也投入在地種子教師的培訓工作,傳授篩檢高危險族群、輔導孩童因應災難創傷的方法。

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許多心理輔導人員更陪伴失依孤兒成長,參加孩子們的畢業典禮、婚禮,建立如同親人般堅定的情誼。

災民最常諮商的主題中,有 72% 是因震災而產生的身心症狀、家庭經濟困境,屬於創傷後壓力疾患之一。國際上對於災後心理復原有 5 項介入原則:安、靜、能、繫、望,如今已成為國內因應疫情、公安災難的主要介入策略。

大型災害心理防治的 5 大原則與目標
圖|研之有物(資料來源|Steven E. Hobfoll et al, 2007

在 5 項心理介入原則中,「能」指的是「促進效能感」,引導災民重新察覺自己有調節情緒、處理人際關係、修復財產與接受職業訓練等能力,有助災民逐步重返正常生活。

而「繫」則是指「促進聯繫感」,協助災民獲得與所愛者、社交族群的聯繫,從中找到解決問題、接納情緒、分享創傷經驗等支持管道。

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研究團隊分析九二一震災村里追蹤資料後發現,東勢在震災後 20 多年間,是災區自殺率最低的鄉鎮,證實社區緊密的人際網絡、專業的心理諮商與陪伴,有助降低社會脆弱度、強化災後復原韌性。

災後重建——社區營造的集體力量

社區營造也是災民展現生命韌性的案例之一。過去有人質疑社區營造對災區重建的效益,但林宗弘等學者實際比較南投埔里 33 個里 1999 至 2012 年的家庭平均所得後發現,農村重建和社區營造補助同時投入的里,平均家戶所得明顯提升。

社區營造的目標在於發掘地方資源、發現新價值,提升社區的自信與自主性,為災後重建注入活水。而農村聚落的重建補助主要用來修復硬體設施,缺乏創造新產業價值的作為,也無法留住青壯年人口。

南投縣埔里鎮的桃米社區即是經典的災後創生案例。在九二一地震前,桃米社區是埔里鎮最窮的村里之一,震災重建後卻成為當地 33 個里中,平均家庭所得排行前 5 名的村里,擁有著名的紙教堂與生態園區,吸引每年多達 40 萬遊客造訪。

南投埔里鎮 33 個里 1999 至 2012 年家庭平均所得趨勢圖,農村重建和社區營造補助同時投入的里,平均家戶所得明顯提升。其中,社造成功的桃米里更從平均 56 萬上升至平均 87 萬,於 2010 年成為埔里收入最高的社區。
圖|研之有物(資料來源|林宗弘、李俊穎)

究竟桃米社區如何成功翻身?關鍵在於社區營造帶起的三層面連結:

內部組織由下而上動員、外部組織跨區交流合作、國際資源跨國援助

桃米社區在災後,由行政院勞工委員會「以工代賑」計畫支付基本工資,鼓勵居民投入家園重建與社區營造工作。

長期與社區合作的新故鄉基金會,也與特有生物研究保育中心、世新大學觀光系合組區域活化運籌團隊,協助居民學習當地生態知識、發展生態旅遊,並於 2001 年啟動生態旅遊試營運,讓「桃米生態村」日漸廣為人知。

2008 年,在新故鄉基金會廖嘉展先生等人的牽線下,日本鷹取紙教堂落腳桃米社區。這座教堂是日本名建築師坂茂為阪神大地震災民所建的精神地標,而神戶災區也在九二一地震後捐贈近千戶組合屋給南投縣。

紙教堂的移地重建不僅展現了人性普世的友愛光輝,新成立的紙教堂新故鄉見學園區,更是結合軟硬體綜效的社會基礎建設,在五年內為社區創造 1.3 億產值、近 200 個就業機會,成為九二一災後復興的象徵。

桃米社區紙教堂新故鄉見學園區
圖|柚子(數位島嶼)

社會互救!強化韌性應對未來的災難

從 4 組風險因子綜合歸納出潛在的震災風險後,再從歷史制度論分析國家與社會關係對防災制度演化的影響可知:

如果國家與公民社會皆具備動員能力,且願意化解利益分歧、共同投入防救災,將可強化制度韌性,減少下一次震災的風險。

九二一震災後各領域制度韌性之相對評估
圖|研之有物(資料來源|林宗弘)

例如在九二一地震後,政府與民間在撤離與搶救政策改革、公有基礎設施與建築補強重建方面,展現較強的制度韌性,從而推動《災害防救法》的立法,在災害發生後能較有系統、有法源依據地實施緊急應變措施,包含動員軍隊、徵用民間機具等。

林宗弘對於震災搶救過程記憶猶新,九二一地震發生時他剛好在成功嶺服役,從事救災物資的運輸補給工作。當時消防署的救災分工尚不完備,再加上許多消防單位也被震垮,屋漏偏逢連夜雨,導致最初的救災工作不是很系統化地進行。

中研院社會學研究所林宗弘研究員
圖|研之有物

九二一地震讓救災工作獲得重視,後來的桃芝颱風、莫拉克颱風也強化了風災與水災的救災經驗,臺灣現在的救災工作已提升到國際水準。國家及民間力量能在短時間內投入撤離與搶救作業,並提供緊急醫療、臨時安置、心理重建等服務。

然而,還是有一些問題是目前國家與民間都難以解決的,例如危老建築存在很高的暴露度風險,如不進行都市更新或建築補強,難保不會成為下個災難現場。

雖然中央政府有推動國土規劃政策,但都市更新是地方政府職權,需要地方行政單位的積極介入,否則將陷入民間業主與營建財團的利益衝突,使都更停頓或變質。

四面環海的臺灣位處地震帶、颱風必經路徑上,也是全球貿易與交通要衝,導致我們難逃地震、颱風、疫情三大災難的襲擊。惟有掌握各種潛在風險、了解當前的強項與弱勢,才能從國家政策與公民網絡著手,做好面對下一場災難的萬全準備!

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook