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替代能源的興起

生質能源趨勢 BioEnergy Today_96
・2011/09/25 ・1623字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 534 ・七年級

為了減少二氧化碳的排放以及減緩石油的消耗速度,科學家們開始投入對替代能源的研究。廣義的替代能源為除「石化燃料」以外的所有能源,包括核能、太陽能、風能、生質能和地熱…等等。但通常討論到「替代能源」時,往往會強調其「可再生」的特質,希望此類能源能夠永久提供能源,並經由自然過程不斷地補充,進而在人類有生之年不會有耗竭之時。若加上這樣的特質,核能將不在討論的範圍之內。

除了可再生這樣特質之外,同時也必須考量該項替代能源的發展潛力。最早人類的能源利用方式是「燃燒」。自發現「燃燒」能夠滿足加熱及照明的需求開始,人們開始尋找各種可供燃燒的物質,原料也從植物,動物油脂,最終演變至石油。接著人們發明了內燃機與發電機,讓燃燒產生的能量可以用來發電(例:火力發電),而隨著配合供電網路的基礎建設逐漸完備,「電」成為最普遍的能源使用方式。因此能量來源雖然多元,但一般而言人們都會想方設法利用機械設備進行轉換,使得最終的使用方式不出「燃燒」與「發電」兩種。以現今社會為例,目前人們最常使用的能源設備是「引擎」(內燃機燃燒)及「電廠」(發電)。總結來說,替代能源的潛力,可由是否能夠取代引擎與電廠,以及其所需成本來作評估。

綜合「可再生」及「發展潛力」兩點,近來較受到重視的能源有太陽能、風能及生質能。接著將會逐段介紹上述三種替代能源的特點。

風能:

風能的利用方式主要為在地面上或海上建造風力發電機,讓風推動風機葉片以產生電能,再將產生的電力輸送到供電網路內。風力發電首先遇到的困難是「地點選擇」-首先,對風力發電來說,風向及風力是否穩定非常重要;接著,風機通常是以陣列的方式構成風力電廠,因此設備位置必須遼闊。最後,即使能夠同時滿足以上兩點,也無法保證時時刻刻都能得到風力供給。這表示風機的增加與發電量的增加幅度並不一定都成正比。目前為止,由於以上的限制與困難,風力發電尚無法如同火力及核能成為基載電力。

太陽能:

主要利用方式分為「光電轉換」與「光熱轉換」兩部份。「光電轉換」最常見的例子是計算機上的太陽能電池,若將其規模放大並建造成陣列,就是太陽能電廠的概念。「光熱轉換」則是利用太陽照射來加熱液體,將液體的熱能傳遞給其他需要高溫的目標,或者是利用加熱後的液體推動蒸汽引擎。太陽能遇到的挑戰與風能類似,雖然光照源源不絕,但沒有哪個地點每天都有光照供給,更遑論許多地點時常陰雨綿綿。因此,要以太陽能做為基載電力仍相當遙遠,目前只能作為供電網路內的輔助角色,或是一般家庭與商業大樓小規模發電供應部分需求而已。

生質能:

在發電方面,目前多是將都市廢棄物(例:家庭垃圾)、農林廢棄物(例:廢木材)、一般事業廢棄物(例:廢紙漿)…等製成固態廢棄物衍生燃料(RDF-5),再送入鍋爐內燃燒以汽電共生方式發電。這種方式雖然在可見的未來都無法取代火力或是核能作為基載電力,然而這項應用一方面處理了本來就必須處置的廢棄物,同時又能依靠電能帶來額外的財務收入。此外,生質能源在支援引擎運作方面具有相當大的優勢。現行海陸空的運輸主要都倚賴石化能源生成的液體燃料(柴油、汽油、煤油)來驅動引擎(或內燃機)。因此多數的運輸設備(例:飛機、汽車)以及相關後勤系統(例:加油站)都是為液體燃料而設計。

而當前最能夠以現有系統進行佈署的替代能源就是生質燃料(酒精汽油、生質柴油、生質煤油)。這是其他替代能源難以與生質能源競爭的部份-其他替代能源如要用於運輸,基本上都要先發電,然後讓運輸設備使用電力。電力車或是電力船概念雖好,然而就現實面而言目前電池容量無法支援長程運輸,若要佈署更換電池的「電力站」所耗費的成本太高,幾乎與重新建立後勤系統無異;就算於電力車或電力船上裝置太陽能板也不足以滿足長程運輸的需求(這個方式同時將受到天候(日照量)影響),更別說以電力支援客機跨越太平洋或是大西洋。因此在未來10年甚至20年內,生質燃料仍然會是替代能源中最重要的一項。

原文刊載於 BioEnergy Today 生質能源趨勢

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生質能源趨勢 BioEnergy Today_96
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三個大學同學在畢業後各自步上不同的旅程,卻對於生質能源有著相同的興趣與期待,因此希望藉由寫作整理所知所學,並與全世界分享與討論。


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解析「福衛七號」的觀測原理——它發射升空後,如何讓天氣預報更準確?

科技大觀園_96
・2021/10/25 ・2915字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2019 年 6 月 25 日,福爾摩沙衛星七號(簡稱福衛七號)在國人的引頸期盼下升空。一年多來(編按:以原文文章發佈時間計算),儘管衛星還沒有全部轉換到預定的軌道,但已經回傳許多資料,這些資料對於天氣預報的精進,帶來很大的助益。中央大學大氣系特聘教授黃清勇及團隊成員楊舒芝教授、陳舒雅博士最近的研究主題,就是福衛七號傳回的資料,對天氣預報能有哪些改善。

掩星觀測的原理

要介紹福衛七號帶來的貢獻,得先從它的上一代──福衛三號說起。福衛三號包含了 6 顆氣象衛星,軌道高度 700~800 公里,以 72 度的傾角繞著地球運轉(繞行軌道與赤道夾角為 72 度)。這些衛星提供氣象資訊的方式,是接收更高軌道(約 20,200 公里)的 GPS 衛星所放出的電波,這些電波在行進到氣象衛星的路程中,會從太空進入大氣,並產生偏折,再由氣象衛星接收。換句話說,氣象衛星接收到的電波並不是走直線傳遞來的,而是因為大氣的折射,產生了偏折,藉由偏折角可推得大氣資訊。

▲低軌道衛星(如福衛三號)持續接收 GPS 衛星訊號,直到接收不到為止,整個過程會轉換成一次掩星事件,讓科學家取得大氣溫濕度垂直分佈。圖/黃清勇教授提供

氣象衛星會一邊移動,一邊持續接收電波,直到接收不到為止,在這段過程中,電波穿過的大氣從最高層、較稀薄的大氣,逐漸變為最底層、最接近地面的大氣,科學家能將這段過程中每一層大氣所造成的偏折角,通過計算回推出折射率,而折射率又和大氣溫度、水氣、壓力有關  ,因此可再藉由每個高度的大氣折射率,得出溫濕度垂直分布,這種觀測方式稱為「掩星觀測」。掩星觀測所得到的資料,可以納入數值預報模式,進一步做各種預報分析。 

資料同化──觀測與模式的最佳結合

在將掩星觀測資料納入數值預報模式時,必須先經過「資料同化」的過程。數值預報模式內含動力方程式,可以模擬任何一個位置的氣塊的運動,但是因為大氣環境非常複雜,模擬時不可能納入全部的動力條件,因此模擬結果不一定正確。而另一方面,掩星觀測資料提供的是真實觀測資訊,楊舒芝形容:「觀測就像拿著照相機拍照,不管什麼動力方程式,拍到什麼就是什麼。」但是,觀測的分布是不均勻的—唯有觀測過的位置,我們才會有觀測資料。

所以,我們一手擁有分布不均勻但很真實的觀測資料,另一手擁有很全面但可能不太正確的模式模擬。資料同化就是結合這兩者,找到一個最具代表性的大氣初始分析場,再以這個分析場為起點,去做後續的預報。資料同化正是楊舒芝和陳舒雅的重點工作之一。 

中央大學分別模擬 2010 年梅姬颱風和 2013 年海燕颱風的路徑,發現加入福三掩星觀測資料之後,可以降低颱風模擬路徑的誤差。圖/黃清勇教授提供

由於掩星觀測取得的資料與大氣的溫度、濕度、壓力有密切關係,因此在預報颱風、梅雨或豪大雨等與水氣量息息相關的天氣時,帶來重要的幫助。黃清勇的團隊針對福衛三號的掩星觀測資料對天氣預報的影響,做了許多模擬與研究,發現在預測颱風或氣旋生成、預報颱風路徑,以及豪大雨的降雨區域及雨量等,納入福衛三號的掩星觀測資料,都能有效提升預報的準確度。

黃清勇進一步說明,由於颱風都是在海面上生成的,而掩星觀測技術仰賴的是繞著地球運行的衛星來收集資料,相較於一般位於陸地上的觀測站,更能夠取得海上大氣資料,因此對於預測颱風的生成有很好的幫助。另一方面,這些資料也能幫助科學家掌握大氣環境,例如對於太平洋高壓的範圍抓得很準確,那麼對颱風路徑的預測自然也會更準。根據團隊的研究,加入福衛三號的掩星觀測資料,平均能將 72 小時颱風路徑預報的誤差減少約 12 公里,相當於改進了 5%。

豪大雨的預測則不只溫濕度等資訊,還需要風場資訊的協助,楊舒芝以 2008 年 6 月 16 日臺灣南部降下豪大雨的事件做為舉例,一般來說豪大雨都發生在山區,但這次的豪大雨卻集中在海岸邊,而且持續時間很久。為了找出合理的預測模式,楊舒芝探討了如何利用掩星觀測資料來修正風場。 

從 2008 年 6 月 16 日的個案發現,掩星資料有助於研究團隊掌握西南氣流的水氣分佈。上圖 CNTL 是未使用掩星資料的控制組,而 REF 和 BANGLE 皆有加入掩星資料(同化算子不一樣),有掩星資料可明顯改善模擬,更接近觀測值(Observation)。圖/黃清勇教授提供

福衛七號接棒觀測

隨著福衛三號的退休,福衛七號傳承了氣象觀測的重責大任。福衛七號也包含了 6 顆氣象衛星,不過它和福衛三號有些不同之處。

福衛三號是以高達 72 度的傾角繞著地球運轉,取得的資料點分布比較均勻,高緯度地區會比低緯度地區密集一些。相較之下,福衛七號的傾角只有 24 度,它所觀測的點集中在南北緯 50 度之間,對臺灣所在的副熱帶及熱帶地區來說,密集度更高;加上福衛七號收集的電波來源除了美國的 GPS 衛星,還增加了俄國的 GLONASS 衛星,這些因素使得在低緯度地區,福衛七號所提供的掩星觀測資料將比福衛三號多出約四倍,每天可達 4,000 筆。

福衛三號與福衛七號比較表。圖/fatcat 11 繪

另一方面,福衛七號的軟硬體比起福衛三號更加先進,可以獲得更低層的大氣資料,而因為水氣主要都集中在低層,所以福衛七號對水氣掌握會比福衛三號更具優勢。

從福衛三號到福衛七號,其實模式也在逐漸演進。早期的模式都是納入「折射率」進行同化,而折射率又是從掩星觀測資料測得的偏折角計算出來的。「偏折角」是衛星在做觀測時,最直接觀測到的數據,相較之下,折射率是計算出來的,就像加工過的產品,一定有誤差。因此,近來各國學者在做數值模擬時,愈來愈多都是直接納入偏折角,而不採用折射率。黃清勇解釋:「直接納入偏折角會增加模式計算的複雜度,也會增加運算所需的時間,而預報又是得追著時間跑的工作,因此早期才會以折射率為主。」不過現在由於電腦的運算能力與模式都已經有了進步,因此偏折角逐漸成為主流的選擇。 

由左至右依序為,楊舒芝教授、黃清勇特聘教授、陳舒雅助理研究員。圖/簡克志攝

福衛七號其實還沒有全部轉換到預定的軌道,不過這一年多來的掩星觀測資料,已經讓中央氣象局對熱帶地區的天氣預報,準確度提升了 4~10%;陳舒雅也以今年 8 月的哈格比颱風為案例,成功地利用福衛七號的掩星觀測資料,模擬出哈格比颱風的生成。

除了福衛七號,還有一顆稱為「獵風者」的實驗型衛星,預計 2022 年將會升空。獵風者的任務是接收從地表反射的 GPS 衛星電波,然後推估風速。可以想見,一旦有了獵風者的加入,我們對大氣環境的掌握度勢必更好,對於颱風等天氣現象的預報也能更加準確。就讓我們一起期待吧!

科技大觀園_96
156 篇文章 ・ 375 位粉絲
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