外太空也能看見的中國霾害

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

文／黃正中 研究員、丘政倫 博士｜國家太空中心

幾千年來，航海者觀察著星星來確定他們在海上的位置，這種「看到而知之」的概念，也被運用在人造衛星的「恆星追蹤儀」上，用來確認所在位置與控制人造衛星的姿態，因此也被稱為「人造衛星的眼睛」。

人造衛星的眼睛——恆星追蹤儀

恆星追蹤儀，又稱星象儀，是人造衛星的關鍵元件，工程師們利用恆星追蹤儀所記錄宇宙中的星光比對恆星（如下圖），參考地球自轉速率，以及人造衛星飛行的慣性，經過演算，可以判斷目前人造衛星飛行的位置和姿態。

在宇宙中任何兩顆明亮的星星，星星之間的角度、間隔都是獨特的，沒有一對間隔完全相同的明亮的恆星。恆星追蹤儀使用分離角度來識別相機所指向的恆星，利用這些信息，人造衛星可以演算出在太空中的相對位置。

但是，約莫二十年前的發射的福衛一號，其實並沒有裝上恆星追蹤儀喔！這沒有眼睛的人造衛星到底是怎麼一回事呢？

沒有眼睛的福爾摩沙衛星一號

國家太空中心所研製的福爾摩沙衛星一號，在研發階段時，恆星追蹤儀尚未成為標準元件，而是使用慣性導航系統（inertial navigation systems, INS），慣性導航系統所選擇的引導星取決於地球自轉的時間和目標的位置，利用加速計和陀螺儀測量物體的加速度和角速度，估算連續運動物體位置、姿態和速度。慣性導航系統的優勢在於給定了初始條件後，不需要外部參考外部資訊 (例如恆星資料庫)，就可確定當前位置、方向及速度，然而，隨著遙測衛星的照相的需求，對於地理位置判斷，姿態控制的精確度已經跟不上任務需求。

因此，後續發展的福爾摩沙二號衛星，便使用了「恆星追蹤儀」，以參考恆星資料庫與相對角度的方法，大幅提高了姿態控制的姿態控制精確度。當時的「恆星追蹤儀」是外購衛星元件，然而從福爾摩沙八號衛星開始，我國衛星採用自主研發成功的恆星追蹤儀，成為我國衛星姿態控制的標準配備。

恆星追蹤儀的結構

恆星追蹤儀是光學裝置，若使用光電池作為主要偵測器，準確度比較低；偵測器若使用照相機則靈敏度較高，可以獲得相對比較好的解析度；恆星追蹤儀主要的配置包括遮光罩、鏡頭、影像感測器（CCD 或 CMOS）、驅動控制器、處理器、軟體、電源供應以及介面。

目前天文學家已經精確測量了許多恆星位置，並記錄在恆星資料庫中，因此人造衛星可以用來比對恆星資料庫，經由偵測器獲取鏡頭視野中恆星分布的圖像，經由演算法可以測量人造衛星在參考座標中的所在位置，用以確定衛星飛行的方向或姿態。

恆星追蹤儀的發展

恆星追蹤儀經過廿年來的發展，市面上已經出現許多高靈敏度的恆星追蹤儀型號，具有過濾錯誤光源的功能，例如人造衛星表面反射的陽光或人造衛星推進器產生的廢氣羽流，以排除陽光反射或恆星追蹤儀窗口受到污染等干擾。除了各種誤差源，新型的恆星追蹤儀能修正包括球差、色差，以及低空間頻率、高空間頻率、時間等的各種誤差。

恆星追蹤儀的識別機制

一般恆星追蹤儀的識別算法，主要利用宇宙中共有約 57 個常用的明亮導航星星；但是，對於更複雜的任務，則需要更多數量的恆星數據庫以確定人造衛星的方向；通常高精度姿態需要數千顆恆星的目錄以確保全天各角落都有足夠星數落在視野內可供辨識，比對並過濾以去除有問題的光點，例如大尺度的星際變化，顏色指數不確定性，或在資料庫中的位置顯示不可靠的情況。這些類型的恆星目錄經演算法最佳化後，即儲存為衛星上的機載恆星資料庫。

恆星追蹤儀發展恆星識別算法，還要注意很多潛在的混淆源，例如行星，彗星，超新星等相鄰天體；除此之外，太空中鄰近的人造衛星，地球上大城市的燈源或光污染等光點，則需要擴散函數的雙峰特徵加以排除。

商用恆星追蹤儀

近年來商用恆星追蹤儀如雨後春筍，相繼出現在大型航太展；看到了立方衛星的商機，恆星追蹤儀也出現微小化，麻雀雖小卻五臟俱全，誤差精度已表現不俗，可以裝置在衛星上。

國家太空中心恆星追蹤儀研發

近幾年來國際上許多單位相繼投入恆星追蹤儀的研發，包括我國的國家太空中心將恆星追蹤儀列為前瞻關鍵研發項目，並已掌握跨領域整合之關鍵技術，取得不錯的研發成果，國產恆星追蹤儀將會應用在福爾摩沙八號衛星。

參考資料

1. 國家太空中心網站 
2. 恆星追蹤儀維基網站
3. NASA 網站

過去曾有謠言說，在外太空唯一可見的地表建築是萬里長城。中國以大量人力所完成的建築奇蹟早已令舉世驚嘆，究竟能否在太空被看見雖然眾說紛紜但已經無足輕重。不過2013年12月7日的一張照片卻是歷史上第一次證明，席捲中國的霾害已經嚴重到能被衛星觀測。

2013年12月7日，NASA﹝National Aeronautics and Space Administration，美國國家航空暨太空總署﹞負責氣候觀測的旗艦衛星「蓋亞」﹝Terra﹞拍攝到一張照片，顯示出盤旋在中國大陸華北到華中整個天空的濃厚霾害。同一時間，北京和上海兩大都市的空氣質量指數﹝AQI，Air Quality Index﹞分別攀升至487及404，這個數值超過300就算是「嚴重汙染」了。

在中國，「空氣質量指數」每小時發布一次，列入評量指標的包括二氧化硫﹝SO2﹞、二氧化氮﹝NO2﹞、可吸入懸浮粒子﹝PM10﹞、細懸浮粒子﹝PM2.5﹞、臭氧﹝O3﹞、一氧化碳﹝CO﹞等六種汙染物。AQI數值在50以下是最理想的，但一般工業化地區多處於100到200之間；若AQI高於100，老人與體弱多病者就會感到不適；介於200到300之間時，最好選擇待在家或是戴口罩出門；若AQI高達300到500，此時的空氣幾乎對所有人都是有害的，輕則染上疾病、重則減少壽命。

霾﹝Smog﹞的來源是氮氧化物﹝nitrogen oxides﹞以及產生於車輛排氣、工廠廢氣等化石原料燃燒的揮發性有機化合物﹝volatile organic compounds﹞與陽光共同發生化學反應，因此在空氣中產生出對人體健康有害的微小懸浮粒子。

這些飄在空中的小粒子，讓上海這個繁華大都會的千萬市民都慌了手腳：飛機禁止起降、工程建設休班、公務車輛停駛、學校被迫停課等等；而在首都北京，空氣中懸浮微粒的濃度甚至高出世界衛生組織認為「安全」的標準將近20倍，造成交通大亂、空境清淨機和口罩賣到缺貨等怪象；鄰近的天津、石家莊等國際機場航班幾乎全部延誤。

2013年10月，NASA衛星「水族」﹝Aqua﹞拍攝到中國東北大城哈爾濱被霾所覆蓋，導致地面能見度降到十公尺以下，黑龍江省境內多條高速公路被迫關閉。這歸因於當時天冷，溫度下探攝氏零下40度，家家戶戶為了取暖而開啟煤炭燃燒系統，加上因時值秋收冬藏之際，附近村落的農民習慣燒毀農作物的斷莖殘根所致。12月的《國家地理雜誌》指出，燃煤和焚燒農作物所產生的霾害等空氣污染，容易引發肺癌和心臟病，導致東北地區的人均壽命比南方少了5.5年。

根據美國CBS報導，霾害對中國的飛航安全影響深重，一些航空公司開始要求旗下的飛行員具備在低能見度的情況下起降飛機的能力，尤其像北京的首都國際機場這樣繁忙的交通熱點，更是在考驗機長們的神經。除此之外，航空公司主管最迫切解決的當務之急，正是減少中國各地因霾害而延遲的飛機班次。

12月中霧霾南移，十多天的折磨之後，上海居民感嘆「終於看見藍天」，然而它並沒有消散，而是悄悄往韓國、台灣等地移動。台灣在這次霾害中也多少受到波及，像是高屏、雲嘉南等局部地區因地面風速增強、擴散條件較差等因素，造成懸浮微粒濃度上升，影響民眾健康。空氣污染無國界，雖然身在台灣，與大陸一衣帶水的我們也不能只抱著隔岸觀火的心情，應隨時保持警覺、做好準備，才能在面臨災禍時臨危不亂、保持鎮定。（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

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！

延伸閱讀：

• 文/柯灃隆（畢業於國立新竹高中，現就讀成功大學心理學系，對自然科學和社會議題皆有興趣和接觸。）
• 責任編輯/蔣維倫

今年（2018）七月，美國總統川普簽署了「消防人員癌症登錄法案（The Firefighter Cancer Registry Act of 2018）」，該法案要求美國衛生及公共服務部（Department of health and human services）建立一個登錄系統，收集罹癌消防員的年齡、醫療資訊、生活習慣、出勤頻率等資訊，針對消防員癌症發生率進行研究。為什麼美國政府會開始關注這個議題呢？

消防員具有較高罹癌風險

根據美國疾病管制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention）在 2015 年發表的一項研究，消防人員罹患癌症的風險較一般大眾提高了 9%，因癌症而喪生的風險更是提高了 14% [1]。該研究包含了將近 30,000 名在 1950 年至 2009 年間於芝加哥、費城以及舊金山，實際參與第一線火場工作消防人員的資料。

研究發現提高的罹癌風險主要包括與消化道、呼吸系統和泌尿系統相關的癌症。儘管和此研究一樣指出消防員具有較高罹癌風險的研究不在少數，公衛學家仍然需要更多時間和證據來釐清這樣的趨勢是否代表了因果關係。

國際癌症研究機構（International Agency for Research on Cancer）是世界衛生組織轄下的癌症研究機構，自 1971 年開始評估各種潛在的致癌因子，根據當時可得的證據將這些因子劃分為確定致癌、極有可能致癌（probably）、可能致癌（possibly）以及大概不致癌（probably not）等分類，並且不斷地更新。劃分的依據以流行病學方法為主，同時也參考動物實驗或與致癌機制有關的資料。在 2010 年出版的專書中，IARC 的工作小組將消防工作歸類為可能致癌（possibly），代表支持其致癌的證據有限 [2]。

但專書中也提到，消防員在工作的過程中確實會接觸到致癌物質，其來源正是燃燒產生的煙霧。

消防員工作現場的致癌物是哪來的？

我們知道在理想的燃燒之下，不論燃燒的材料是由碳、氫、氧、氮、硫或其他元素所組成，最終的產物都是這些元素的氧化物，其中又以二氧化碳和水為大宗，對人體來說相對無害。但實際上，理想的燃燒只能在仔細控制的實驗中被慢慢逼近，唯有當氧氣和易燃物的比例以及燃燒的溫度都恰到好處時才有可能發生。

火場中（以及瓦斯爐上、金爐裡這些日常生活中可見的燃燒）的不完全燃燒，將會導致許多燃燒副產物的生成，這當中也包含了一些致癌物質。另一方面，火場中的高溫會使有機物質發生裂解，燃燒的過程也會將原本封存在固體中的有毒物質以蒸汽或微粒的方式釋出。在火場煙霧中曾經被偵測出的致癌物包括砷、石綿、苯、鎘與甲醛等 [2]。

燃燒過程中還會產生另一個不容忽視的副產物──懸浮微粒。顆粒比較大的懸浮微粒可以被呼吸道的黏液和纖毛排除，然而顆粒較小的 PM₁₀ 與 PM_2.5 可以穿透這些屏障到達支氣管和肺泡，被認為和心血管疾病與肺癌等疾病有關。更細小的微粒更是會穿過肺泡而循環全身。此外，這些懸浮微粒有很大的表面積，因此能夠吸附其他物質，包括本文中提到火場中出現的致癌物質 [2]。吸附在懸浮微粒上的致癌物質不僅能夠隨著微粒被吸入體內，也可以附著在消防員身上的裝備，進而沾染到其他器材、車輛或消防隊的空間。值得留意的是，上述致癌物質與懸浮微粒的產生並不僅限於建築物火警中，開放空間中的車輛、垃圾堆或植被火警都具有同樣的危險。

消防人員保護指南

簡而言之，消防人員面對的危害，和烤肉、火力發電與露天焚燒等十分相似，都是來自燃燒過程中生成的有害物質。對於消防人員的職業暴露，美國消防協會（NFPA）等組織提出了相對應的指引和建議，筆者在此將其整理、摘要如下，希望能提供第一線消防人員、政府官員、立法者與消防裝備製造商等作參考。

1. 不論是發生在建築物內的火警，或是發生在開放空間中的車輛、垃圾堆等火警，消防人員都應該穿著全套的消防衣並使用呼吸器，避免有害物質被吸入或與皮膚接觸。
2. 未直接參與火警搶救，卻仍然有機會接觸到有害物質的人員，也應該穿著防護裝備並使用呼吸器或防護級別夠高的口罩。這些人員可能包括殘火處理、通風排煙與火場調查等人員。
3. 任務結束的消防人員，若能在拔下呼吸器之前，先將全身裝備做簡單的清洗並脫除，將會大幅減少有害物質的暴露。由於火場中產生的許多有機性的有害物質不溶於水，因此清洗時須使用清潔劑。
4. 脫去裝備後，在現場就應該盡可能的清潔雙手與頭頸部。這可以透過水和清潔劑或是濕紙巾來達成。歸隊途中，應該把車輛的窗戶打開來通風。歸隊後應該盡快洗澡與更衣，以去除附著在身上的有害物質。
5. 從火場中攜出的裝備附著有微粒和有害物質，最好能夠在火災現場附近就用水和清潔劑清洗再歸隊。如無法達成，在歸隊途中也應盡量放在車廂以外的地方，或是以大塑膠袋密封起來，歸隊後再做清洗。
6. 消防衣、褲屬於多孔材質，容易將有害物質與微粒吸附在其中，最好在每趟火場任務結束後都經過清洗才繼續使用。因此也建議消防機關為每位消防員準備兩套消防衣、褲交替使用。
7. 柴油廢氣是已知的致癌物，故消防人員應盡量避免吸入消防車輛的廢氣。消防隊駐地中停放車輛的地方應保持良好通風，在災害現場也應隨手將門窗關閉，以免內部受到柴油廢氣以及火場煙霧的汙染。

由於消防人員在執勤與備勤時具有團體生活的特性，上述的措施只有在團體中的每一個人都確實執行時才能發揮最大的效果。這些措施固然有些窒礙難行之處，有些麻煩、有些花錢，卻是和每一位救火英雄的健康息息相關，在保護自己的同時，還能保護身邊弟兄以及家人的健康。筆者建議不妨從更頻繁且確實的使用呼吸器開始，畢竟吸入煙霧是接觸有害物質最直接的方式。

期許本文能夠喚醒第一線執勤人員對於相關議題的重視與實際行動，也希望主管機關能夠透過相關器材的採購、教育訓練的實施等方式來進一步提高對消防人員健康的保障。

參考資料：

1. Daniels, R. (2018, May 10). Firefighter Cancer Rates: The Facts from NIOSH Research | | Blogs | CDC.
2. IARC (2010). Painting, Firefighting, and Shiftwork. IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans, 98:9-764
3. WSCFF (2016). Healthy In, Healthy Out: Best Practices for Reducing Firefighter Risk of Exposures to Carcinogens. 

編按後記：

以下為消防員工作權益促進會理事所提供的經驗談：

• 本身是消防的外勤隊員，年資 8 年。個人防護這點確實是越早年越不重視，甚至時至今日，同業還是有人會把不做好個人防護當作英勇象徵，把沾滿碳粒、異味的消防衣視為功勳；自己在現場皮膚直接接觸外部的部位常會全部起疹，徒手收拾裝備後雙手也常常會刺痛好幾天。
  後來漸漸接觸歐美國家相關資訊，才知道在火場外圍作業也應該要戴過濾式防毒面具、收拾裝備要戴防水手套，所有離開火場染物的裝備都要視同化學汙染物清洗才能重新上架使用。
  但之前工作中已經接觸不少，健檢也出現輕度肺纖維化的情況。醫師看了 X光片還問我是不是抽菸抽很兇呢。不，醫生我從來不抽菸阿 QQ