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靈光一閃 閃到抗暖鎖碳良方

活躍星系核_96
・2012/01/06 ・1363字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

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「水可載舟,亦可覆舟。」二氧化碳是全球暖化的重要影響因子,那麼是不是也可以用來抑制抑制全球變暖呢?美國明尼蘇達州的2位科學家馬丁薩爾和吉米麥道夫(Martin Saar and Jimmy Randolph),在天然氣加油站加油時突然靈光一閃,「閃」出一個抑制二氧化碳持續上升的好點子。

漫長的公路旅行在美國是出了名的,這兩位科學家在這個漫長的旅程中,腦海中只想兩件事情。首先,他們已被明尼蘇達州地質調查局的委託二氧化碳區域性儲存調查的工作。其次,他們談到了吉米目前的研究的地熱能源。

地熱發電工程的作用原理,利用鎖在地球深層的巨大熱能,注水至岩石裂隙中成為高溫沸騰的蒸氣,一旦回到地表可用於驅動渦輪機。地熱能源無需燃料,所以它是一種最低碳密集型電源。隨著全球碳排放量的目標愈來愈加嚴格,地熱能源變得愈來愈普遍。

滿足低碳的另一選擇是使用低碳電力。避免發電所產生的二氧化碳進入大氣中為首要之務。就如眾所皆知的「碳捕捉和儲存技術」,二氧化碳以液態儲存在地底,無法如溫室氣體般作用。

當從明尼蘇達大學來的馬丁遇見吉米,發現綜合上述2個不同的想法得以實現時,最大的「發現」時刻終於來到。

「單純地儲於地底液態二氧化碳,為什麼不能用它同時來提取地球能量發電呢?」馬丁說:「這真的是靈光一閃。」雖然當時只是半開玩笑,但三年後兩人順利地使該技術成為現實。

這個想法,被稱為以高壓二氧化碳代替水增效再生能源(CO2 Plume Geothermal ,簡稱 CPG),通常被儲存在地下的二氧化碳液體,通過地熱岩石加熱。相對於傳統的地熱發電,CPG有許多競爭優勢,像是二氧化碳從岩石中取熱的效果比水更佳。此外,用來碳捕獲地貌非常廣闊。事實上,如此之大的地貌,如果在美國所有可用的地點可以被使用,整個電氣發電基礎設施有可能呈現碳中和。傳統的地熱發電,需仰賴壓裂岩石並使水流動。然而,這會導致地震活動。在瑞士巴塞爾,一個地熱發電計畫在引起地震不得不被關閉,就是血淋淋的活例。

這種戲劇性的事件從未得到廣大市民的迴響。雖然CPG大大減少地震風險,它是與一個在媒體上詆毀多年專有名詞-「二氧化碳」有關。研究碳儲存的倫敦帝國學院塔拉佛斯(Dr.Tara LaForce of Imperial College London)博士表示,氣候變遷上新聞時宣稱「二氧化碳是危險、不好的。然後說:喔,對了,我們將把二氧化碳注入你家地面下。」她看見許多二氧化碳儲存計畫延期或遲或因公眾反對而計畫終止。不幸的是關於二氧化碳封存計畫這一點,她說指出:「技術性障礙並沒有社會性障礙那麼多。」

除了缺乏公眾的支持,碳捕獲計劃因產生二氧化碳而受到抨擊。源自於新構想的的CPG則可改變這一切。馬丁說:「從在這些位址產生的地熱能量,可以運轉所有的幫浦以及其他所需的和其他電力系統,這種做法可以使碳捕捉技術在經濟上可行。」不但減少大氣中二氧化碳排放量,也降低電力流失量。

由於化石燃料庫存耗盡,石油價格水漲船高,諸如CPG的計畫,可能會愈來愈有吸引力,如果我們真的嚴肅地看待我們對於大氣的衝擊,甚至勢在必行。也許真有一天,地熱能源和碳捕捉說不定會做成像是3年前激發馬丁和吉米靈感的那個加油站。

資料來源:Carbon dioxide could fight global warming

論文引用:Randolph, J., & Saar, M. (2011). Combining geothermal energy capture with geologic carbon dioxide sequestration Geophysical Research Letters, 38 (10) DOI: 10.1029/2011GL047265

翻譯:陳品潔

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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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

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使用「藍碳」捕捉二氧化碳的速度比森林快四倍!這個方法可行嗎?——《圖解全球碳年鑑》
商業周刊
・2022/10/05 ・4523字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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沿海濕地中的藻類、海草、紅樹林、鹽沼、和其他植物在生長過程中會吸收和捕獲二氧化碳。沿海和海洋生態系統捕獲和儲存二氧化碳的方式,稱之為「藍碳」。

被封存在海底的碳有一半以上來自這些沿岸的森林,它們捕獲二氧化碳的速度比傳統森林快了 4 倍,因為大部分的碳都進入幾米深的潮濕土壤中。以這種方式捕獲碳可以將之從大氣層中移除,降低空氣中二氧化碳的總含量。

1 公頃的紅樹林每年可以捕獲多達 8 噸的二氧化碳,遠比 1 公頃熱帶森林所能捕獲的量還要多。

在過去半個世紀以來,世界上約 30% 到 50% 的紅樹林遭到破壞

1 公頃的紅樹林每年可以捕獲多達8 噸的二氧化碳,遠比1 公頃熱帶森林所能捕獲的量還要多。圖/商業週刊

土壤的碳儲存方式

土壤是有生命的。當泥土被無數的有機微生物寄居時,就變成了土壤,成為植物生長的重要基質。

土壤還將世界上大量的碳儲存在一種物質當中,也就是所謂的土壤有機質(soil organic matter,SOM)。有機一詞在此並不是指沒有化肥或殺蟲劑,而是指存在大量的碳。通常土壤有機質含有 50% 到 60% 的碳。大多數用於農業的土壤含有 3% 到 6% 的有機質。

當植物原料(如葉子或莖)凋零掉落到土地上時,會被土壤中的微生物分解,這個過程將植物轉化為碳,並產生有機質。碳被封存在土壤中,不再以二氧化碳的形式釋放到大氣中。

當植物原料凋零掉落到土地上時,會被土壤中的微生物分解,這個過程將植物轉化為碳,並產生有機質。圖/Pixabay

犁田耕作會破壞土壤有機質和碳的儲存。耕地時,會使有機質暴露地表,更容易被微生物利用,迅速消耗土壤有機質,將二氧化碳釋放到大氣層中。每年由於耕作、侵蝕、或與氣候相關的土壤變化(如永久凍土融化),造成儲存在土壤中大約 10 到 20 億噸的碳,以二氧化碳的形式釋放回大氣層中。

土壤有機質可以保留或重建,使得大氣中的二氧化碳返回土壤長期封存。農民在施肥、將植物廢棄物(如玉米秸稈)留在田間進行分解、或種植覆蓋作物時,會增加土壤有機質。覆蓋作物是在生長季節過後、田間空無作物時種植,通常是草或三葉草,根部很深,能穿透土壤。如果在種植新的經濟作物之前讓覆蓋作物在田間分解,能夠顯著增加土壤中的有機質和碳。

最小化耕作(稱為保護性耕作)是另外一種防止土壤有機質流失(或使土壤慢慢再生)的方法。其中所謂的免耕種植,是指利用專門的播種機將種子放入一小塊翻鬆的土壤中,因此無須翻耕整片田地。

讓土壤恢復健康

泥土並不完全相同,土壤的養分含量會隨著時間根據其處理方式、和所處的環境而發生變化。

世界上三分之一的土壤已經退化到幾乎無法再支持動植物生存的地步。主要的一些原因是:

  • 土壤耕作。
  • 牛群過度放牧。
  • 砍伐和焚燒樹木和植物(砍燒耕作法)。
  • 未在冬季種植覆蓋作物。
  • 覆蓋物不足。

亞洲、歐洲、北美和南美的大型工業化農場,由於大量重植大豆、小麥、大米和玉米等商品,因而加劇了土壤侵蝕。市場和債務的經濟壓力使可持續性農業做法在短期內難以實施。

由於大量重植大豆、小麥、大米和玉米等商品,因而加劇了土壤侵蝕。圖/Pixabay

從生產的食物品質到大氣中的碳含量,土壤健康都具有深遠的影響。土壤很健康時,可以平衡水循環、並發揮避震作用以防止洪水和侵蝕。1930 年代美國西部的沙塵暴侵襲(Dust Bowl)、和 2017 年波多黎各的洪水災害,都是氣候變化的災難性衝擊、和土壤侵蝕造成的自然災害實例。這些變化會對農業產生重大影響。

根據美國農業部的說法,農民可以透過 4 種方式創造更好的土壤:

盡量減少干擾

  • 限制耕作。
  • 使化學品發揮最大效益。
  • 牲畜輪替。

強化土壤覆蓋

  • 種植覆蓋作物。
  • 使用有機覆蓋物。
  • 保留植物殘留物。

強化生物多樣性

  • 種植多種不同的覆蓋作物。
  • 利用多樣化的作物輪作。
  • 整合牲畜。

強化活根的存在

  • 減少休耕。
  • 種植覆蓋作物。
  • 利用多樣化的作物輪作。

在地方層面,一般公民可以透過投票支持可持續性農業發展的立法和政策,以及購買可持續性農業經營的產品。

房屋所有者也可以透過全年種植多樣化的植物種類,讓自然生態發展,改善其房產周圍的土壤健康,這樣能強化活躍的根系、並創造生物多樣性。

健康的土壤如何平衡水循環?圖/商業週刊

大規模改變環境的「地球工程」

如果你生起營火、或是隨意處置一台冷氣機,那就是在用個人的行動改變環境。但是,當公司和國家有意大規模改變環境時,這被稱為「地球工程」(geoengineering)。

地球工程策略聽起來像是科幻電影情節似的:在太空中部署太陽遮屏,以使部分太陽能量反射回太空,或是從大氣中吸取二氧化碳,將之送入地下層變成石頭。科學家們正在探索更多這一類大規模修補地球系統的方法,使地球降溫,但迄今為止,許多方法都成本高昂、存在爭議、也充滿著風險。

以太陽遮屏為例,雖然聽起來像部署固體金屬片,但其實是模擬大規模火山噴發時的情況,在空中噴灑出濃密的灰燼和化學物質,進而阻擋太陽能量。可能在噴氣燃料中加入化學物質,以便高空飛行的噴氣機將之擴散到高層大氣中。

超級計算機預測,以這種方式噴射到平流層的反射硫粒子,可能會產生冷卻效果,當然,也會影響降雨、降雪和季節性溫度。目前還不清楚會到什麼程度,如果天氣變化太過劇烈,就不容易挽回損失,造成人人受苦。即使可以逆轉噴灑,停止這樣的計畫也可能造成危險,因為太陽射線突然少了阻擋而導致全球氣溫和溫室氣體驟升。

至於直接從空氣中吸取二氧化碳,將之儲存在地下岩層中,歐洲和北美已有 19 家工廠做到這一點,每年吸收約1 萬噸的二氧化碳。沒有人知道這種方式可以安全地封存二氧化碳多久。

直接從空氣中吸取二氧化碳,將之儲存在地下岩層中,歐洲和北美已有19 家工廠做到這一點,每年吸收約1 萬噸的二氧化碳。圖/Pixabay

一旦出現洩漏,土壤、水和空氣可能會受到汙染,而從地下層收集氣體也可能引發微震和地震。不管怎麼說,這個過程若想要成功,也必須得降低成本、提高效率才行(目前每噸的成本高達 600 美元),我們將會需要相當多家的碳捕獲工廠,才可能有辦法消除每年所排放的數千兆噸二氧化碳,以實現 2050 年淨零排放。

不同於將二氧化碳儲存於地下岩層,鐵質施肥(iron fertilization)是以海洋為重點的選擇。這個過程是將硫酸鐵注入海水中,促進藻類大量繁殖以吸收二氧化碳,然後沉入海底。成功率參差不齊,有 5% 到 50% 的藻類增殖,沉入到足以造成封存影響的深海。然而,完全有效可能需要付出代價:過量的藻類或許也會引發有毒浮游植物的生長高峰,而將二氧化碳儲存在海洋可能會加速海水酸化。

將二氧化碳儲存在海洋可能會加速海水酸化。圖/Pixabay

地球工程是一個冒險的賭注,一些科學家表示,這對於全球氣溫的衝擊微乎其微,尤其是考慮到不採取行動造成不良後果的可能性很高。但也有科學家指出,仰賴快速的工業解決方案,可能會使人們和企業忽略對於實際減少碳排放、或停止使用化石燃料應付出的努力。

有無數的公司和國家正在單方面從事地球工程研究。預計這些實驗將在世界各地不同軌道上展開。

利用二氧化硫進行地球工程

有些工程師提出一種低成本又快速的方法來減緩氣候變化⸺整頓碳房,同時「擺脫困境」。

就像鏡子反射光線、黑色車道在夏日變得炎熱一樣,外層大氣從太陽反射的光熱,也會對全球溫度產生影響。

30 年前,菲律賓的皮納圖博(Mt. Pinatubo)發生了 100 年來最嚴重的一次火山爆發,所噴發的灰燼造成了驚人的影響:一整年地球的平均溫度下降了約 0.5° C。透過使地球大氣層反射陽光,而不是吸收,地球變得比較涼爽。

地球工程學家正專注研究此一概念,在地球外圍創造一個人為的太陽遮屏。利用特殊裝備的大型噴氣式飛機,將不同的化學物質噴灑到高層大氣中,希望能一次改變地球多年的反射率,以人為方式降低地表的平均溫度。

透過地球工程,在大氣中添加懸浮微粒來複製火山噴發的自然效果。平流層氣溶膠注入的作用:

  • 散射太陽光。
  • 讓天空更明亮一些。
  • 反射部分太陽熱量。
  • 讓地球更涼爽一些。
透過地球工程,在大氣中添加懸浮微粒來複製火山噴發的自然效果。平流層氣溶膠注入的作用:讓天空更明亮一些。圖/Pixabay

透過在大氣中注入二氧化硫、鈦、或其他化學或礦物質,可以增加行星反照率(反射率)。

太陽能地球工程透過改變地球的輻射平衡,來治療氣候變化的徵狀,這方面的科學研究稱為「平流層氣溶膠監測」(stratospheric aerosol modification,SAM)。

據估計,這種方法一年成本不到 100 億美元,在大多數的氣候變化因應措施當中只是九牛一毛。一些專家認為,只要動用幾百架飛機即可完成,而且可以比預期更早開始。

研究人員馬克.勞倫斯(Mark Lawrence)2006年指出,「對地球工程可能性的嚴肅科學研究,如克魯岑和西塞隆(Crutzen & Cicerone)發表文章中所討論的,完全沒有得到氣候和大氣化學研究界的包容」,然而,到了 2016 年,他總結道,「在這些文獻發表後的 10 年間,雖然氣候工程仍然是極具爭議性的問題,但是在更廣泛的地球科學研究領域,那種禁忌感基本上已不存在」。

這種方法,還是有許多未經測試的現實問題:

  • 這些化學物質將會使臭氧層出現什麼反應?
  • 該由哪些國家規範這個過程、又該如何決定干預措施的地點和程度?
  • 有什麼辦法能阻止組織和國家單方面進行?若有國家想要暖化加劇、或是有億萬富翁只是想要名利,該如何處理?
  • 這將對人類、動物、植物、和海洋的健康造成什麼影響?
  • 我們準備好長久持續進行了嗎?如果沒有,一旦陷入了相對低成本和快速的解決方案,又該如何下決心停止呢?

——本文摘自《圖解全球碳年鑑:一本揭露所有關於碳的真相,並即時改變之書》,2022 年 9 月,商業周刊,未經同意請勿轉載。

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每年有一千萬公頃的森林消失!把樹種回去,就可以解決問題了嗎?──《牛津通識課|再生能源:尋找未來新動能》
日出出版
・2022/07/19 ・1997字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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碳捕捉:把電廠排出來的二氧化碳再抓回去!

一九九〇年代,尚未開發出風能和太陽能,當時對氣候變遷的擔憂日益增加,因此有人建議捕捉和儲存那些從化石燃料發電廠排放出來的二氧化碳,如此就可將其轉變成一種低碳電力。

碳捕捉主要是透過化學反應將煙道氣(flue gas)中的二氧化碳分離出來,然後再將其壓縮液化,泵入地下洞穴,例如含水層或是廢棄的油氣田。

同時要針對傳統的發電機開收排放二氧化碳的費用。這將鼓勵電廠採用碳捕捉技術,不過前提是碳價要夠高,超過捕捉和封存二氧化碳的成本。

然而,即使在龐大的歐盟市場,碳的價格也從未高到足以讓碳捕捉在電力生產中具有競爭力,而且真正在運作的碳捕捉工廠很少。

碳捕捉將煙道氣(flue gas)中的二氧化碳分離出來,然後再加工處理。圖/Envato

即使如此,捕捉二氧化碳排放依舊可望成為一種脫碳方法,在未來某些產能製程中合乎成本效益。一個例子是將天然氣轉化為氫氣,這還能用於加熱和製造燃料電池,或用於生產水泥以及甲醇和氨等重要工業化學品。

碳捕捉的各種可行性:直接從空氣抓?多種一點樹?

也有人認真思考過直接從空氣中捕捉二氧化碳的可行性,因為目前我們所面對的現實非常危險,即二氧化碳排放量下降的速度恐怕來不及讓上升溫度控制在攝氏 1.5 度內。

種植更多的樹木可能是最簡單也最便宜的方法,但首先必須遏止每年大量的伐林問題。

每年約有一千萬公頃的森林遭到砍伐,用於種植大豆、棕櫚油和其他作物,以及放牧牲畜。這樣的伐林導致全球每年約 10% 的二氧化碳排放量和生物多樣性的重大損失。

目前二氧化碳排放量下降的速度沒辦法使上升的溫度控制在 1.5°C 內,再加上樹木被大量的砍伐,導致全球每年約 10% 的二氧化碳排放量和生物多樣性的重大損失。圖/Envato

此外,封存大量二氧化碳所需的樹林面積也相當大──約要美國國土面積的四分之一,需要超過六年,甚至幾十年的時間才能讓樹木長到成熟,每年只能吸收平均全球燃燒化石燃料的 10% 排放量。

而在成長期過後,還需要更換樹木,因為在建築中也會使用到木材。有人建議,可以燃燒林業的廢棄物來產生能量(熱或電),並捕捉和封存排放出來的二氧化碳。

這種生質能源的碳捕捉尚有爭議,必須要確保改變土地利用的這項變動最後的結果是產生淨負排放,而不是增加碳的排放量。此外,這種方法尚在開發中,可能會與其他對可耕地和淡水的需求產生競爭關係。

多種樹,真的可以救地球嗎?事情可沒有我們想的那麼簡單!圖/Pixabay

不過,可以使用化學吸收器直接從空氣中捕捉二氧化碳,這種方法比生質能源更緻密、更可靠, 只是目前的價格較為昂貴。

奧利金能源公司(Origen Power)正在開發將碳捕捉與具有商業價值的石灰生產相結合,這樣的製程可望降低成本。

吸碳新創公司「Carbon Engineering」也在開發另一種方法,是使用與二氧化碳接觸會形成碳酸鈣的氫氧化鉀。整個過程以石灰來合成氫氧化鉀,形成碳酸鈣,然後將其加熱,釋放出二氧化碳,進行壓縮和封存──這時便會再度合成石灰。他們預估,以這種方式捕捉二氧化碳的成本可望降低至每噸 100 美元。

碳捕捉的展望與未來

為了增加產值,可以將捕捉來的二氧化碳與氫結合(比方說以再生電力來電解水,製造出氫氣),這可用來合成低碳燃料,取代汽油、柴油或航空燃料,這樣一來,其總排放量會遠低於某些生質燃料。

若是要捕捉和封存燃煤發電廠排放的二氧化碳,電力成本會增加約 60%,而使用再生能源來發電,成本則低得多。

然而,隨著空氣碳捕捉的研發和大量投資,再加上在某些工業製程中捕捉二氧化碳,以及重新造林,預估到二〇五〇年時,碳捕捉可能會吸收掉全球年排放量的 10%。

到二〇五〇年,再生能源和核能的總發電量可能接近當前全球需求量的 90%,透過碳捕捉,全世界可能會達到二氧化碳淨零排放。但要處理大量再生電力,電網在輸送和分配上需要適應風場和太陽光電場輸出量的種種變數,因此發展儲能設備非常重要。

——本文摘自《牛津通識課|再生能源:尋找未來新動能》,2022 年 6 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

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