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與災共生(一):當國土落實規劃

李柏昱
・2013/08/16 ・2496字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

台灣近年土地爭議不斷,唯有透過落實國土規劃,對土地做最適當的管制與使用,才能實現國土保育的理想並達成土地正義。(圖片來源:Flickr 用戶 mickeymanzzz)
台灣近年土地爭議不斷,唯有透過落實國土規劃,對土地做最適當的管制與使用,才能實現國土保育的理想並達成土地正義。(圖片來源:Flickr 用戶 mickeymanzzz)

最近幾年,許多土地開發爭議紛紛躍上新聞版面,台東美麗灣飯店、苗栗大埔農地徵收、台北華光社區拆遷、台中中科四期等等,然而這些僅僅是冰山一角,有更多不為人知的開發案,正逐漸蠶食鯨吞各方土地,讓台灣原本已經脆弱的環境,面對天然災害更加不堪一擊,「國在山河破」的情形更加嚴重。本次專題請到台北大學不動產與城鄉環境學系的廖本全教授,帶我們直入問題核心,檢視台灣的國土規劃到底哪裡出了問題?

台灣,體弱多病的孩子

與世界上其他國家相比,台灣島從「出生」開始算起,至今地質年齡也不過六百萬年,算是相當年幼的孩子。這個小孩先天便體弱多病,島上高山陡峻,地震頻仍,加上每年颱風等劇烈降雨侵擾,河川侵蝕堆積作用強烈,土石流、洪水等各種「症狀」乃必然的現象。不過,即便先天體質不佳,若能獲得妥善照顧,症狀也不至於過於嚴重。

無奈的是,台灣並未獲得善待,自日治時期開始,與天爭地的開發思維,更加摧殘台灣的土地。原本,台灣擁有廣袤的森林,作為最佳的天然免疫力,養育島上多元物種、保護脆弱的地質,然而經過一百餘年的砍伐,現在從平原到海拔2500公尺,已經幾乎沒有完整的森林了。開拓山林並非全屬壞事,如果給予足夠時間,自然能夠自我療傷。但是人們卻未留時間給自然喘息,無時無刻想到的都是如何讓土地做最大的使用,開發強度不斷增加,山林更加殘敗。除了先天體質不良、後天照顧不佳之外,台灣還面臨了全球氣候變遷這個外在病原,讓台灣每次遇到颱風,病情都更加嚴重。

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治療第一步:國土規劃

所謂的國土規劃,須對國土有最基本的了解,所以要藉由國土調查,掌握國土環境資源的本質。台灣自日治時期開始已經有長期累積的調查,現在更重要的是把這些資料整合、分析,便會知道那些地方是脆弱的、危險的、重要的、能保護我們的等等,接下來才會對國土進行最合適的定位,劃設出哪些地方可以開發,那些地方應該予以保護。可以開發亦不代表可以無限制的開發,規模要有所節制與約束。落實國土規劃是治療台灣受損的國土的第一步:做到第一層的把關,確保國土不會再因為各種過度開發或超限利用而受到更多破壞。

社會大眾往往誤以為台灣沒有國土規劃,確實,台灣缺少最上位的國土規劃法,從民國86年送審五次至今仍未通過立法院審查!現行的制度將台灣的國土分為都市土地、非都市土地以及國家公園土地3種,3種不同的土地分類有各自的法源,並有各自不同的細部分區。而在最新修訂的國土計畫法草案中,則是將土地分為國土保育區、海岸資源地區、農業發展地區、城鄉發展地區四大功能分區,確實是基於國土環境的本質,而有減災與防災思維的分類方式。但是,國土規劃的關鍵在於願不願意落實這些法律!現今台灣國土規劃碰到的最大問題,在於整個體制運作是一場「野蠻遊戲」!

野蠻遊戲:鯨吞、蠶食、發展至上的信仰

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台灣的國土規劃雖然已經有法源依據,但這些法律並無法有效落實。許多非都市土地被有權者以「園區」的方式,一次鯨吞大量土地來設立可能根本沒有需求的各種科技園區。大量非都市土地也藉由新訂都市計畫、擴大都市計畫、新市鎮開發,被劃作都市土地,以炒作哄抬土地價格。這些開發案的背後都有一面大旗作為後盾:國家重要建設,以國家發展為名為其取得開發的正當性。此外,儘管有明確劃定哪些土地是應該予以保護的,並設有「開發許可」這項制度保障被保護的土地,但在台灣開發許可已經被扭曲了。開發許可應該是在可以開發的地方申請開發,並且是有限度的開發,現在成為在不可開發的地方進行開發。

除了大口鯨吞的急症,台灣國土亦有小規模但數量眾多的慢性病。各式各樣的違法使用,只要撐得住,久了就是你的,就可以就地合法。因此台灣各地有很多違章工廠、違章宗教建築、違章溫泉旅館等等,讓國土受到更多的侵害。

台灣國土面臨的問題,追根究柢,在於台灣社會的土地開發,看到的是土地的「利基」。在經濟發展的大旗下,台灣追求不要明天的發展方式,發展至上的信仰,把經濟發展當作社會進步、社會幸福的唯一條件。所有阻礙經濟發展的人事物,都應該被剔除、改造,國土規劃法會是發展的一道門檻,自然也就過不了立法院。

土地,可以是經濟的認知,是商品;可以是自然的認知,是生態系統,是對人類發展的限制條件;可以是主觀地方認同的空間,是家園,是家鄉。但現在已經被窄化到成為「純粹的金融資本」,土地就是被用來炒作的。但是炒作的利益又是進了誰的口袋?這場野蠻遊戲,讓國土更加殘敗,災害更加嚴重,社會越不平等,這是台灣社會的不正義,一昧追求發展的同時人民是否幸福?

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國土規劃的未來展望

然而,國土規劃只是治療的第一步,更重要的是「國土復育」。過去向老天要的,何時該歸還?儘管制定了國土規劃法,實質上的落實才是關鍵,而不是淪為對弱者制度暴力。國土計畫對於社會弱者必須要有更充分、更細緻的理解跟關照,需要更多的溝通參與,讓弱者的需求被聽見。此外,發展至上的信仰需要被打破,國土開發前,需要仔細思考它是不是必要的?是不是在正確的地方?對環境有什麼的影響?又會影響哪些人?

台灣國土的問題不是今天突然變成這個樣子,現在要做的第一件事就是止血,之後才能解決問題。唯有社會力量的覺醒與行動,才能對抗扭曲的體制,保護台灣的國土。唯有透過了解,才有機會改變,我們要更努力,並且鼓勵台灣社會的所有人民成為公民。重點是,你願不願意?(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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本文原發表於行政院科技部科技大觀園「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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李柏昱
81 篇文章 ・ 2 位粉絲
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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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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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

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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!

延伸閱讀

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天氣學家看《天氣之子》:雨災不只是淹水,是極端氣候下的慢性死亡
Y.-S. Lu
・2022/03/29 ・4824字 ・閱讀時間約 10 分鐘

新海誠,對大家來說是這五年高品質動畫電影的代表,不管是《你的名字》、《天氣之子》,都讓大家耳熟能詳,而其中的災害主題則扣住了他的愛情主題,不論隕石來時的避難,或是氣候異常的降雨,都是非常值得討論的主題。

筆者做為大氣科學從業人員,本篇文章,想要從《天氣之子》來討論極端氣候,因為極端氣候不僅是聯合國《永續發展目標 (Sustainable Development Goals)》的主要議題,也在近年來深深地影響人們生活。

天氣之子的氣候狀況

這次新海誠用了一個很大膽的主題,也就是主角再也不是為了地球飛去宇宙深處作戰的女高中生(《星之聲》),也不是挽救過去將被隕石毀滅的村子的男高中生(《你的名字》),而是在犯罪邊緣的少年少女,而他們並未為了日本跟地球,而犧牲自己成為人柱。

從某個角度來說,人都有年輕不懂事過,為了愛犧牲理性也非意想不到,但是主角在「拯救世界」與「拯救戀人」之間,選擇戀人而放棄世界,也算是少有的故事情節,因此開映之後,的確造成了一些話題性。

不過,筆者比較有興趣的,是其中的降雨情節。日本降雨從 2021 年持續到 2024 年,的確是不可能的,除了要有足夠的水氣,以及足夠的對流將氣團推往較冷的高空外,還須要足夠的氣溶膠來形成足夠大的水滴,才有機會造成降雨。

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如果電影中的「神」希望靠物理作用,讓日本持續下雨三年,那我想這不會是對流造成的雨:因為在連續降雨而缺乏晴天的日本,潛熱(單純的水蒸發與植物的發散作用)與顯熱(因為地表與空氣溫差造成的熱量傳播)都將成歷史。在夏天時,缺乏地面形成低氣壓的情況下,也無法產生梅雨所需要的對流作用。

所以最有可能的,就是在太平洋上,生成一個熱帶性低氣壓造成的風暴,但又因為氣壓帶的影響,讓此風暴持續盤旋在日本外海,替日本帶來大量的水氣。

要造成三年的連續降雨,最可能的情況就是在太平洋上,生成一個熱帶性低氣壓造成的風暴。圖/envato elements

這樣的風暴若持續一整年不停歇,即使粗估每小時不到 2mm 的降雨量,一年下來也會帶給日本超過 10000mm 的降雨。日本年均降雨約在 1500mm 到 1800mm 左右,此風暴將造成四到五倍的年降雨量,這可能會對日本造成破壞力僅次於《日本沉沒》的最大自然災害。也就是說,光是一直下雨,的確有可能淹沒整個日本的都會區。實際上,2021 年的夏天,德國西部與比利時東部大小城鎮,就在低氣壓氣旋 Bernd[1] 帶來的豪雨下,受到了重大的打擊。

但可惜的是新海誠對於日本淹沒這個概念有點誇大,在影片結尾,日本的「彩虹大橋」被淹沒,彩虹大橋塔高 126 公尺[2],動畫中大約被淹沒超過一半,這邊就先估僅 63 公尺高。

這應該是天氣之子的Bug,因為要淹到 63 公尺的高度,唯一合理的解釋只有全球氣候異常,造成冰河融解。在《自然》科學期刊中,Gregory & Oerlemans (1998) 估算在全球暖化的影響下,考量到冰河區的融化量,海平面到 2100 年將會上升「數公尺」;而美國地理調查所( USGS) 在網頁簡略提到,如果全球冰層溶解,大約會是 76 公尺高[3]

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也就是說,在《天氣之子》中,全球極度暖化,導致海平面上升 63 公尺,這已經是勘比《2012》的世紀災難了。

另外一點,兩年半中經歷氣候變化(真的如主角講的:「我們改變了世界」)後的日本,在海平面上升 63 公尺的情況下,造成將近有 17.41% 的國土面積喪失,而情況最嚴重的則在大東京都地區。

左:災前日本。右:災後日本淹水地區。圖/
Y.-S. Lu. Data Source: Derived from GTOPO-30 tiles, https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30 by CC 4.0

豪雨造成的問題

豪雨可以說是地球上最容易觸發災難的關鍵氣象要素。相較於需要板塊交界的地震、需要大氣運動才能造成的颱風/颶風,以及只有高緯度地區才有的雪災,任何地方只要「會下雨」,就有可能豪雨成災。對土木界而言,水一直是問題也是重點防治對象之一。

所以,撇除不合理的海平面上升之外,這邊還可以再淺談一些《天氣之子》中可能會出現的豪雨災害。

在豪雨的侵害下,日本平地的地下水位應該會保持在地面,而山區的地下水水位也可能會偏高,土壤含水量偏高後,不僅會造成土壤重量上升,亦導致側向土壓上升,再加上日本與台灣一樣,是造山運動強烈的地方,所以坡沙土堆積淺,土石流、泥石流的情況將會十分強烈。

在日本持續降水期間,山區會有許多因為崩坍造成的堰塞湖,山區居民應全數徹離以保全生命安全。

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山區道路除了會因為坍方造成道路中斷,高水位也會超過道路上擋土牆的設計。擋土牆原本就是根據地區水位做估算與設計,但是在連年降雨下,水位高度將超過一般設計的強度,所以道路上的擋土牆也會有坍塌的危險。

豪雨侵襲將帶來嚴重土石流、泥沙淤積與堰塞湖。圖/台灣農委會林務局網頁

而岩層區也會因為岩隙間的水壓上升、破壞岩體,導致挖穿山間的隧道開始因為水壓,而坍塌阻塞。

由於山區的降水無法被土壤吸收保留,所以大多數的水將會匯流到平地,平地的淹水狀況將比往常更嚴重,都市內的排洪系統將完全失效;而河道的防洪牆雖然阻擋了河道暴漲,但都市內的淹水也將難以排除。

都市中的高樓雖然提供了居民可用的居住環境,但是因為大多數的高樓機房都設在地下層,所以樓房機能將損失殆盡,除了電梯無法使用,污水與糞水也將漂滿都市內部,好在連年下雨,所以這些污水早已成為龐大水體的分子,所以也不是真的很「污染」(但感性上不能接受),另外從山區湧入的人口,可能會因為人口擁擠,造成更大的社會與治安問題。

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除此之外,伴隨降雨而來的,還有厚重的雲層。雲層阻擋了陽光,也阻擋了植物進行光合作用,可想而知,日本的農業也會隨之被破壞,菌類養植可以繼續,也就是日本在沒有被核戰爭攻擊的情況下,卻可能必須過著有如《地鐵 (Metro2033)》的生活。

同時,在缺乏陽光的基礎下,人類無法自然產生維他命 D,兒童也將因此生長不良,更惶論因為長期陰天導至人們憂鬱症比例上升。

連日下雨缺乏陽光,容易導致人們憂鬱。圖/envato elements

在豪雨不斷的氣候異常下,原本就存在的極端天氣狀況只會更甚,日本連年降雨,就有可能是某處連年乾旱。在動畫中,日本的異常降雨,代表人類的世界可能只是將更快速地步向滅亡。畢竟現今為了減低溫室效應造成的危機,各國正在提出方法來淨零,但《天氣之子》一口氣就造成了更嚴重的氣候影響。

總而言之,《天氣之子》與其說是放棄日本拯救少女,其實更有可能是放棄全世界整救少女。

當德國遇上「天氣之子」

近年最大的洪災,便發生在 2021 年,從美洲到歐亞洲,各國都遭遇到了前所未見的洪災。

2021 年,當德國還正因為 COVID-19 感染人數下降,逐步微解封之時,七月發生的大水災,造成了人命與財物[4]的重大損失。除了高達 70 億歐元的保險賠償外,德國西部的 Ahweiler、Erftstadt、Hagen 等城鎮被淹沒、房屋被沖毀,許多河道旁的居民,也在雨災過後丟出許多被洪水泡毀的家具電器,損失慘重。

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雖然部份民眾將炮火轉向預警系統的失敗[5],但預警系統並非毫無作用。在德國可以裝 NINA app 做為推播使用,某些城市也會有警報廣播系統,但即便已發出手機 app 的警報,以及俗稱 Siren 的警報,民眾不一定會意識到災難的到來並進行疏散,也有民眾忽略警報選擇不避災,甚至有民眾說從未能想像德國發生「有如第三世界」的洪災,但事實上,德國大河(如萊茵河、易北河)在近 10 年內,就有過類似洪災的紀錄。

德國7月洪災淹沒了城鎮。圖/德國之聲 新聞截圖

2016 年時,德國酒鄉之一的阿爾魏勒(Ahweiler),其周邊的阿爾河(Ahr)就氾濫過一次,當年低氣壓帶來連日的綿綿大雨,造成了小部份地區被水淹沒;但是當 2021 年的洪災再次來臨,居民還是覺得很震驚,可見該地區的居民對洪災是缺乏想像的。

2021 年的這場洪災,德國城鎮的管理層級並非沒有作為,筆者居住的小鎮,在洪峰來臨前十二小時就已封閉橋樑,許多志工開始投入疏散河提居民的工作,將居民安置在大賣場,且有志工開車接送。然而,在河水暴漲的岸邊,不僅有路人無視路障通過,有更多人在岸邊拍照,紀錄淹水狀況。受災區域亦同。

但是話說回來,居民與當地警消的這種反應可能也是非戰之罪,因為許多的測站都遭遇到破紀錄的水位高,如阿爾魏勒的測站阿爾特納爾(Altenahr)在資料中寫下了「最高紀錄」[6],但是因為測站毀損,沒有具體數字;有學者則提出,這是 200 年洪災的規模。但是防災等級的提升,也意謂著公共工程經費的支出。如何在兩者間取得共識,一直是防災工程的大哉問。

德國的氣象預警也並非無作為,但並不是所有的預告都能說服人,歐洲中期天氣預報中心 (ECMWF) 的叢集預策系統 (Ensemble Prediction System)利用了氣象模擬中的不確定性,以多重運行結果進行機率預測,來替代傳統的單一運行的單一結果。然而,即便用上機率預測方法,也只能在極端的機率 (第 99 percentile) 下預測到德國西部會有 122mm/day 的最大降雨,而德國氣象中心 (DWD) 的在當日所量測到的是 144mm/day 最大降雨。

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嚴格說來 ,即便使用了叢集系統亦無法補捉到雨量的最大值,實屬可惜。所以氣象預報並非完全有效,加上只有 1% 的機率可以達到四分之一的年均雨量,這個機率很難說服一般人馬上進行避險。

ECMWF與DWD雨量比較。圖/Luis Samaniego @twitter

這樣一次性的暴雨時期,德國遭受了超過七十億歐元的保險賠償,並有將近 200 人死亡,可見當災難超過預測時,人類的應對是遠遠不足的。同時,德國因為二戰時期與冷戰的陰影,對政府集權相當的反感,也間接導致無法使用如台灣的細胞簡訊的方法,來廣範地疏導民眾。如何增強防民眾對災難的因應意識,有可能將也是德國接下來的課題了。

在極端氣候之下,要更有防災意識

天氣之子因為對治安黑暗面的描寫,以及主角的選擇,造成了不少的爭議,也造成觀影程度與《你的名字》有所相差,雖然對筆者而言,其氣象的狀況算是超現實,且對社會重建的描寫不夠深入,但是在氣候變遷下,人們必須思考並建立對防災的概念與意識,在降雨強度變強、極端溫度更高的情況下,災難是有可能會更嚴重的。

台灣的讀者可以多參考水土保持局的相關防災宣導與資料,建立與更新相關知識,更重要的,應該是隨時有防災意識,才能保護自己,以及保護別人。

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Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。