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2015台灣國際科展 民俗祕方、太空氣候、蟑螂觸角皆題材 

劉珈均
・2015/03/09 ・4280字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 559 ・八年級

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文/劉珈均、蔡佩容、簡韻真

台灣國際科展自2002年起舉辦,像個科學競技場,各國好手在此交流、過招,選手的競技選擇繁多,有數學、化學、物理與天文學、動物學、微生物學、醫學與健康科學、行為與社會科學等13科,看見這些只有15到18歲左右的國高中生,是如此努力地「應用所學增進人類福祉」,若你也(跟採編們一樣)抱憾自己高中時代被考卷淹沒,一起來看看上個月的科展有哪些中學生驚人研究,逛逛今年來自20國家、展出150件作品的有趣攤位吧!

青少年科學家得主

各科獲獎學生有機會被選派繼續參與美國、荷蘭等國際科展,大會評審並從13科的一等獎選拔出三件專題,成為科展最高榮譽「青少年科學獎」,今年由建中高一生陳韋同、台中一中高二生李嘉峻、來自美國的華裔高中生張杰西(Jesse Zhang)共同獲得這最大獎。

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由左至右分別為陳韋同、李嘉峻、張杰西。圖/劉珈均攝。

陳韋同已不是第一次進入國際科展複賽了,此次他設計「單點定位系統應用於無人飛行器控制系統」,厲害的地方在於,只要單一參考點,即可即時而精準的定位!目前常用的定位系統仍稍有不便,如GPS定位需要三四顆衛星,且無法用於室內追蹤;一般室內定位用的RSSI技術(Received Signal Strength Indicator)亦需要至少三個定位點,且訊號易受物體干擾或牆壁反射,常得多一道演算法抵消;無人飛行器常以相機定位,易有死角,也有妨害隱私疑慮。陳韋同讓定位點減少的方法是利用兩個旋轉速率不同的磁鐵產生磁場變化,只要測磁場的相位差,再配合分頻多工(Frequency Division Multiplexing)的數位訊號處理,就可得知物體在三度空間中的位置與角度,相當方便用於室內定位。年紀輕輕的他已在申請專利,除了應用於無人飛行器,也可延伸用在行動穿戴裝置、照護機器人甚至送餐機器人的室內定位控制,讓機器人更完美地執行任務。

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根據GOCE衛星資料繪成的地球洋流影像。photo credit:ESA/CNES/CLS

太空也要有天氣預報!大氣層最上層的熱氣層常受太陽風影響,讓空氣分子的密度產生變化,這也會影響到在這個高度巡弋的衛星。來自美國科羅拉多州的張杰西發現,除了太陽風之外,月球重力場也對大氣層上層的「太空天氣」影響甚鉅。他分析歐洲太空總署2009至2013年的的GOCE海洋環流探測衛星資料(Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer, GOCE),由該衛星提供的地球磁場、地表冰層厚度及洋流等數據,計算出不受月潮振盪和地磁影響的結果。發現月球的重力也會影響增溫層的氣象,如同影響地球的潮汐一般,且影響力可以達到太陽風的 50 %。這個月潮信號(lunar tidal signature)的動態分布與氣層的相對密度及帶狀氣流(zonal wind)都有季節-緯度(seasonal-latitudinal)上的關係。

李嘉峻喜歡數學,在看書過程中看到有趣的題目,他以六個環狀數字為雛形,分析相間兩數字相減之後的絕對值,在這些環狀排列的條件下,探討其守衡狀態及其全數歸零的研究。李嘉峻說,不同於一般多以數論角度去解釋數列的性質,這專題提供另一個角度討論盧卡斯數列與梅森數列;就實際應用,守衡狀態中的同餘性質或許可用於通訊傳遞與密碼學的加密資料,不過這是否可行還要進一步探究。

颱風、鄉野傳說、攝影機腳架──生活即科學

每個家庭可能都有些祖傳秘方,從小立志當醫生的加拿大高中生艾蜜莉˙歐萊里(Emily O’Reilly)也不例外,她的科展作品靈感來自她克羅埃西亞爺爺的「民俗保健食品」──杏子(apricot)。幽門螺旋桿菌會引起胃黏膜慢性發炎,進而導致胃及十二指腸潰瘍,甚至胃癌。在她爺爺的家鄉,相傳杏子可以治療胃癌,歐萊里歷時一年作這實驗專題,她移去杏仁中的氰化物成份,以確定幽門螺旋桿菌不是被氰化物殺死,再將杏子萃取物加進幽門螺旋桿菌的培養皿,發現杏子萃取物的確能產生生長抑制圈。歐萊里的爺爺已過世,歐萊里以此專題紀念爺爺,她也期盼未來能進一步研究杏子對抗胃癌的功效及應用。

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加拿大高中生艾蜜莉˙歐萊里探討爺爺家鄉的「民俗保健食品」杏子是否真有抑制胃病的效用,以此專題紀念爺爺。圖/劉珈均攝。

人人喊打的外來入侵種「小花蔓澤蘭」嚴重影響台灣本土生態系。但是曉明女中的許芷瑄利用移植腫瘤到裸鼠身上,發現小花蔓澤蘭的葉和根莖萃取物有清除自由基的能力,以及保護紅血球不受自由基誘發溶血反應,研究也發現它可以抑制血癌細胞生長。換句話說,小花蔓澤蘭可能具有抗氧化及抗血癌的功效!若未來成功利用它開發預防自由基疾病及抗癌的保健食品,也許就能促使大家踴躍除去小花蔓澤蘭,讓台灣生態系鬆一口氣,還另外賦予了「害草」重大生存意義(天生我材必有用,突然有點勵志啊)。

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每次颱風來襲,大家除了關心有沒有放假之外,也都會緊盯颱風轉來轉去到底會從哪裡登陸,來自美國的吳威廉(William Wu)也希望能找到預測墨西哥灣颶風登陸地點的方式。他分析超過八十筆颶風登陸的歷史資料後,發現颶風登陸地點與路徑的相關性。他將會指向登陸地點的颶風路徑的切線位置連起來,建立出三條紐帶,當颶風經過時,可以大致估計其前往的登陸地點,他說這種方法的平均預測誤差比目前美國國家颶風中心模型的預測誤差少了 50 %。

天文學專題在科展屬鳳毛麟角,今年北一女學生柯芷蓉與江郁儀從選修課的作業延伸發想專題,從高一斷斷續續作到高三,探討紅移與星系顏色的關係,此專題拿下物理與天文學科別首獎。天文學家用望遠鏡擷取遙遠星系的資料,而宇宙正在加速膨脹,導致星系的顏色會往光譜波長較長的紅光方向移動,此為「紅移」,天體距離愈遠,遠離速度愈快,紅移值愈高,紅移值可用於計算地球與天體的距離。柯芷蓉說,他們看到一篇研究(Strateva et al. 2001),該研究使用史隆巡天計畫(SDSS)釋出的數據推想,但當時SDSS尚未有紅移資料,因此該學者用星系的亮度推論紅移,設想愈暗的星系,離地球愈遠,紅移值也愈高,偏紅星系的紅移值高會偏紅,但偏藍的星系紅移值愈高則偏藍。「這感覺跟我們課堂聽到的天文知識相衝突。」他們決定深入探究。柯芷蓉說,SDSS後期的資料有紅移值,他們分析SDSS第7至12版本的57萬多筆資料,加入實際觀測的紅移數據,重新探討紅移值與星系顏色、亮度的關係,發現紅移與顏色並無絕對的線性對應關係,不能從亮度推論紅移,且偏藍星系紅移值高一樣偏紅。他們修正了原本缺乏資訊造成的誤差,讓星系資訊更精確。

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瑞士高中生埃利亞斯˙漢普的多軸手持腳架在現場吸引大批人潮。圖/劉珈均攝。

現場非常受歡迎的瑞士高中生埃利亞斯˙漢普(Elias Hampp)設計了多軸攝影機手持腳架,不論各種手持姿勢,腳架縱軸重心皆可巧妙的維持不變,其多軸關節緩衝手持給予的外力,讓影像維持平穩、不晃動,使用者也可調整螺絲位置,分配力矩配重。這腳架加上一台GoPro,簡直無往不利!只可惜腳架重量略沉了一點,小編熱烈期待以後是否有更輕巧的作品上市(若太輕巧,手持又容易晃動影像了,得抓到平衡點)。

國際科展有蟑螂入侵!

蜚蠊目 姬蜚蠊科 德國姬蠊 Blattella germanica  94昆蟲營 惠蓀林場
圖為德國姬蠊。photo credit: https://flic.kr/p/4Z7S7。

中山女高的生物老師蔡任圃有個綽號「蟑螂艦長」,他期望教育不只傳遞知識,更要引燃熱情,總是不斷鼓勵學生去闖。林沂萱、陳永文所做的《螂吞虎嚥》利用影像分析及電位記錄,探討斐蠊前腸的消化機制,結果發現牠們可以敏感偵測人體無法辨識的低揮發性物質,也會對可能影響酸鹼與滲透壓恆定的物質呈現趨避反應,未來也許可以利用這些趨避性來調配蟑螂藥。

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另一組的姚乃筠、毛靖雯研究非真社會性昆蟲的蜚蠊,是否像黃蜂一樣,具有警告費洛蒙(alarm pheromone),能提醒其他個體逃亡或攻擊。結果發現自美洲蟑螂 (Periplaneta americana )分泌萃取的警告物質,具種內甚至是種間驅散效果,顯示其可能不為單一物種專屬的費洛蒙;此外,在不同性別與年齡間有不同的反應,推測分別有行為演化上的意義。未來也許可以利用以上兩組發現的趨避性甚至警戒物質,調配對環境傷害更小的蟑螂藥。

蟑螂總是惱人的爬上爬下,迅速躲開拖鞋攻勢,李欣玫與陳韻安探討蟑螂是不是能知道重力方向在哪裡。依據文獻資料,多數昆蟲用本體感受器如肌肉、關節、毛板等偵測身體各處的壓力,整合壓力資訊後才能推測出重力方向,這種方式需要較長的時間,若壓力資訊錯誤或身體各處壓力均等(例如被埋在沙子中),就會導致昆蟲判斷錯誤。蟑螂在地面、天花板、牆面等處爬行的過程中,重力方向不時變換,而蟑螂爬行速度又快,因此,李欣玫與陳韻安推論蟑螂身上有直接偵測重力的器官,讓牠可以迅速正確地判斷重力方向並作出反射以避免摔落,他們稱該器官為重力感受器(gravity receptor)。他們研究發現:蟑螂的觸角以及位於腹部末端的尾毛就是重力感受器;觸角需要兩側都存在才保有完整功能,尾毛只需單側即可;觸角的擺動可能是感測到重力方向改變後,產生的反射;蟑螂的尾毛有一種像小石頭的構造懸掛表面,與人類的耳石(同是與平衡有關的構造)十分相似,這種小石頭或許跟蟑螂感測重力有關,若之後有更多研究,找出相關的平衡機制,也許未來可以利用蟑螂來研究與人類前庭系統(包括耳石)相關的疾病。困擾很多人的暈眩症就是跟耳石有關,但耳石在耳朵裡,又小又不好找,若能利用長在蟑螂尾毛表面的小石頭研究應該會方便許多。

社科學生站出來 科展不由理工組「壟斷」

在這充滿自然組與理工氣息的場合,「行為與社會科學類」的攤位顯得獨樹一幟,國外科展多有此項目,台灣國際科展則是近三年才新增此科別。

北一女學生黃以寧與孟玉婕研究身障者與消費行為,過去研究顯示,不論是求職或消費,身障者常受到不平等待遇,黃以寧與孟玉婕換個角度想,若讓身障者轉換角色,位於生產者端,所受待遇如何?她們到夜市擺攤,請同一人分飾正常人與坐輪椅的身障者兩個角色,賣飲料六天,她們觀察記錄輔以問卷,分析來往一百多位顧客的行為。她們調查發現,年齡較高或是平日不常購買飲料的消費者,向身障業者購買飲料的比例及可能性較高(雖然購買行為受飲料吸引程度影響極高),這些族群的消費行為可能更受同理心驅策,其他變項如性別則較不顯著。她們希望藉由這些研究未來可以幫助身障業者,在打動消費者的時候做到更有效的行銷。

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南非高中生蕾雅˙法蘭區(Leia French)自己設計遊戲「Gaming for Social Change」,在遊戲關卡中埋入社會議題暗示,希望以遊戲喚起對南非社會議題的關注,例如缺水問題、基礎建設不足、煤油燈造成的火災。蕾雅以問卷分析90位玩家玩遊戲前後的價值觀改變,發現這類遊戲能較輕鬆而更貼近生活的方式,喚起大家對社會議題的重視。

有趣的作品太多實在寫不下,對其他專題作品有興趣的讀者可以上科教館的網站看更多歷年的得獎作品。

 

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劉珈均
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PanSci 特約記者。大學時期主修新聞,嚮往能上山下海跑採訪,因緣際會接觸科學新聞後就不想離開了。生活總是在熬夜,不是趕稿就是在屋頂看星星,一邊想像是否有外星人也朝著地球方向看過來。

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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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小心啊,打雷囉,下雨收衣服啊!

氣象報告說好是晴天的,怎麼一踏出門就開始下雨了?

昨天都說要直撲的颱風,怎麼又彎出去了?

多麼希望天氣預報能做到百分之百正確,只要出門前問一下手機,就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨,是幾點幾分在哪裡?又或是最重要的,颱風到底會不會來?

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但你知道,現在的氣象預報,已經動用全球最強的超級電腦們了嗎?既然如此,我們現在的氣象預報能力到底有多準?我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象?

天氣預報有多困難?

雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢?

目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析,對西太平洋颱風的 24 小時預測,誤差平均值約 50 英哩,也就是一天內的路徑誤差,大約是 80 公里。其他國家的氣象局,24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢?根據中央氣象局到 2010 年的統計,誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測,沒有落後其他先進單位。

現在只要打開手機隨便開個 APP,就能問到今天的天氣概況,甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代,要預測天氣根本可以不可能(諸葛孔明:哪泥?)。

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近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年,那個只能靠人工觀測的年代,英國氣象學家為了保護漁民出海的安危,利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察,並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後,卻因為有時預報不準,預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力,最後甚至鬱鬱離世。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

在電腦還在用打洞卡進行運算的年代,一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣,甚至判斷颱風動向,得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代,我們可以看到氣象局在進行預測時,會拿著一個圓盤,依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值,進行專家分析。

當時全球的氣象系統,則是透過全球約一千個氣象站,共同在 UTC 時間(舊稱格林威治時間)的零零時施放高空探測氣球,透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料,用以分析。關於氣象氣球,我們之前也介紹過,歡迎看看這集喔。

也就是說,以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗,來預測颱風的動向,但是,大氣系統極其複雜,先不說大氣系統受到擾動就會有所變化,行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響,都會造成預測上的失準,更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源,是非常巨大的。

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那麼,有了現代電腦科技加持的我們,又距離全知還有多遠呢?是不是只要有夠強的超級電腦,我們就能無所不知呢?

有了電腦科技加持,我們的預報更準了嗎?

當然,有更強的電腦,我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算,卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦,也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬,會先給一個初始值,像是溫度、壓力、初始風場等等,接著就讓這個數學模型開始跑。

接著我們會得到一個答案,這還不是我們真正要的解,而是一種逼近真實的解,我們還必須告訴模型,我容許的誤差值是多少。什麼意思呢?因為複雜模型算出來的數值不會是整數,而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等,端看我們的電腦能處理到多少位,以及我們想算多快。時間久了,誤差的累積也越多,預測就有可能失準。沒錯,這就是著名的蝴蝶效應,美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀,會不會在德州造成了龍捲風?」就是在講這件事。

回到颱風預報,大家有沒有發現,我們看到的颱風路徑圖,颱風的圈怎麼一定會越變越大,難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎?

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輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

其實那不是颱風的暴風圈大小,而是颱風的路徑預測範圍,也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖,​是未來 1 至 3 天的颱風可能位置,颱風中心可能走的區域​顯示為潛勢圖中的紅圈,機率為 70%,所以圈圈越大,代表不確定性越大。​

1990 年後,中央氣象局開始使用高速電腦,並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算,利用系集式方法,藉由不同的物理模式或參數改變,模擬出如同「蝴蝶效應」的結果,運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後,誤差累積也更多,行進路徑的可能性當然也會越廣。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候!

大氣模擬不是只要有電腦就能做,其背後的物理複雜度,也是一大考驗。因此,發展與地球物理相關的研究變得非常重要。

2021 年的諾貝爾物理學獎,就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式,在這六十年間,從一個沒考慮地表植物的簡單模型,經各家發展,變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等,增強了氣候氣象模型的真實性。

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2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

當然,越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度,需要更強大的超級電腦,還有更精準的觀測數據,才能預測接下來半日至五日的氣象情況。

世界上前百大的超級電腦,都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦,才能做出每日預測。那麼,除了等待更加強大的超級電腦問世,我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢?

天氣預報到底要怎樣才能做得準?

有了電腦,人類可以紀錄一切得到的數據;有了衛星,人類則可以觀察整個地球,對地球科學領域的人來說,可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差,利用數學方法將觀測到的單點資料,乃至衛星資料,融合至一整個數值模型之中,將各種資料加以比對,進一步提升精準度,這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」,做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測,除了用上最強的電腦,也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外,歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF),或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA),也都早在使用這些技術。

臺灣這幾年升空的福衛系列衛星,和將要升空的獵風者等氣象衛星,也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料,藉由「資料同化」來協助模擬,達到更精準的預測分析。

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如果想要進一步提升預報準度呢?不用擔心,我們還有好幾個招式。

人海戰術!用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

首先,如果覺得一個模型不夠準,那就來 100 個吧!這是什麼意思?當我們只用一種物理模型來做預測時,我們總是會追求「準」,這種「準確」模型做的模擬預測,稱為「決定性模擬」,需要的是精確的參數、公式,與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣,雖然值得追求,但你可能會先變成控制狂,而且失敗機率極高。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

不如換個角度,改做「概率性模擬」,利用系集模擬,模擬出一大堆可能的交往對象,啊不對,是天氣模型,再根據一定數量的模擬結果,我們就可以統計出一個概率,來分析颱風路徑或是降雨機率,讓成功配對成功預測的機率更高。

製造一個虛擬地球模擬氣象?

再來,在物理層面上,目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬,簡單來說,就是造出一個數位虛擬地球,來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等,前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離,為什麼 1 公里叫做超高解析度?

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因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位,在這樣的解析度下,科學家相信,可以減少數值模型中被簡化的地方,產生更真實的模擬結果。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量?交給電腦科學家!

當然,這樣的計算非常挑戰,除了需要大量的電腦資源,還需要有穩定的超級電腦,以及幾個 Petabyte,也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。

不用為了天氣捐贈你的 D 槽,就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報,卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助,任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔!

結語

這一切的挑戰,是為了追求更精確的計算結果,也是為了推估大魔王:氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年,甚至百年後的氣候狀態,氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。

一百年來,氣候氣象預測已從專家推估,變成了利用龐大電腦系統,耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算,都是為了減少人類的經濟與生命損失。

對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣,人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水,帶走了數十條人命,但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF,當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率,甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。

我們期待我們對氣候了解和應對的速度,能追上氣候變遷的腳步,也由衷希望,有更多人才投入地球科學領域,幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。

也想問問大家,你覺得目前的氣象預報表現得如何?你覺得它夠準嗎?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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PanSci_96
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看見蟑螂就害怕?為什麼我們總特別怕牠?
PanSci_96
・2023/08/26 ・3929字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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***溫馨提醒,本文有小強畫面,請斟酌觀看***

唐伯虎點秋香讓小強成為蟑螂的代名詞。圖/經典放映

周星馳的唐伯虎點秋香上映後,讓小強成為蟑螂的代名詞,但你看到小強的瞬間,是順手將它解決,還是尖叫著逃跑呢?

台灣曾做過調查——不做調查也知道,蟑螂絕對是大家最討厭的害蟲第一名。美國甚至做過大規模調查,有超過四分之一的美國人表示自己最討厭的害蟲就是蟑螂,是第二名蜘蛛的兩倍之多!

所以,若要幫全人類找一個共同的敵人,蟑螂肯定算得上是一個。

但過去的日本節目中,卻發現北海道人竟然不怕蟑螂,難道他們都是勇者嗎?或是我們能從他們身上找到克服蟑螂恐懼的方法?

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北海道人好像沒看過蟑螂?!圖/Hituzi Chang

恐懼源自於未知?北海道人為什麼不怕蟑螂

你是不是光想到蟑螂的外表,就覺得全身起雞皮疙瘩?

面對蟑螂還能如此淡定,甚至能覺得牠們可愛的北海道人,別說你不敢相信,一群演化心理學家也是覺得匪夷所思,開始針對這些人做起了研究。

演化心理學就如字面上的意思,是將達爾文演化論套用到現代人的心理特質上,試圖以天擇的角度解釋許多無法解釋的人類心理現象。

例如近年來被診斷率越來越高的注意力不集中與過動症,也就是所謂的 ADHD,在演化心理學看來其實不是需要治療的「病」,而是環境變化太大導致的適應不良。想像一下,如果你是上萬年前生活在野外的人類,每天都必須在山林裡一邊躲避猛獸、一邊想辦法靠打獵與採集獲取食物。

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在這種環境下,眼觀四面、耳聽八方,且隨時保持能戰能跑的機動性,反而都是生存必須的特質,自然會成為演化過程中被保留下來的心理特質。隨著人類社會在近幾百年快速進步,我們不需要再去當高風險的獵人,但那些經年累月刻印在基因裡的特質還來不及被汰換掉,反而讓這些天生的獵人無法適應現代生活。

獵人的基因反倒讓人無法適應現代生活。圖/Giphy

同樣的道理,演化心理學認為人類對蟑螂的莫名恐懼,其實是來自於大腦主動識別並排斥潛在威脅的生存機制。在醫療資源匱乏的過去,隨便受個傷、生個病都有可能是致命的,人類只能戰戰兢兢,想辦法避開任何可能會傷害到自己的東西。這讓我們在無法辨別敵友時,會本能地戒備未知的東西。

即使從生態系的角度出發,同時兼具環境清道夫與許多動物主要食物來源的蟑螂,是維持自然平衡不可或缺的益蟲。但在無法感受到牠們好處的普通人眼裡,經常出沒於被我們視為髒亂、有害健康的垃圾與廚餘堆的蟑螂身上,只會被貼滿很髒,甚至是有害的負面標籤,當然不可能有好印象。

我猜這時有些觀眾心中閃過了「那又如何」、「我就討厭蟑螂啊」的念頭,但千萬別小看這份理所當然。雖說蟑螂因為生存與繁衍力強,被人類刻意撲殺這麼多年都還沒有要絕跡的意思,但其他昆蟲就沒那麼幸運了。由於人類對昆蟲,特別是只占大約10%的害蟲抱有負面觀感,使得這些小生物常在生態保育的討論中被冷落,甚至就這樣默默絕種,在地球生態系中留下無法彌補的缺口。久而久之,嘗到苦果的還是人類自己。

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話說回來,既然演化心理學表明恐懼來自於未知,那只要我們學到關於這些昆蟲的正確知識,就能扭轉刻板印象了,對吧!那麼看完泛科學,想必你就能擺脫對小強的恐懼!

只要學到正確知識,就能對蟑螂的恐懼了嗎?圖/Giphy

——雖然我很想這樣說,但很可惜,事情沒這麼簡單。還記得北海道人的訪問嗎?按照演化心理學,這些從來見過蟑螂本螂的北海道人,既然對蟑螂完全陌生,那麼應該不會有這麼正向的反應。就算不覺得被威脅,至少也該有點基本的戒備才是啊?

一篇發表於 2021 年的日本研究,正是想探討這個落差。研究團隊分析過往研究,發現「增加昆蟲相關知識」與「減輕恐懼」之間似乎沒有必然的關聯。而且,與出身郊區的人相比,從小生活在都市的人對於昆蟲竟然普遍有著較強、也較難改變的昆蟲嫌惡。

深入研究後,才發現,原來連怕不怕蟑螂這種事都得要看出身的。

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都市化—嫌惡假說

在針對13,000名日本人進行調查後,研究團隊提出了「都市化—嫌惡假說」。此假說以都市化為起點,拆解出兩條人類培養對昆蟲嫌惡感的路徑。

你不該出現在我家!由破壞安全感引發的厭惡

首先,由於都市化導致自然環境縮減,無法適應都市環境的昆蟲大量減少,相對的,像蟑螂、蒼蠅、蜘蛛等適應良好的昆蟲,數量不可避免地會增加,也更容易出現在室內環境裡。對我們來說,穩固的牆壁與天花板會帶來與外界隔絕的安全感。因此,當有不請自來、侵門踏戶的東西出現,除了對昆蟲本身的厭惡,我們對所處環境原有的信任也跟著崩塌了。

回想一下,上次在家裡或辦公室茶水間看到蟑螂,就算當下就把它消滅了,在接下來的一段時間內,是不是會到處疑神疑鬼,總覺得某些角落或通風管裡藏著一支蓄勢待發的蟑螂大軍,準備趁你不注意時再出來嚇你一跳?

對蟑螂的厭惡可能源自於牠破壞了你對環境的信任感。圖/Giphy

同樣的,就算不是在你家,而是外出用餐時在餐廳裡看見蟑螂,基於恨烏及屋的情感連結,你對於餐廳的信任感也跟著下降,甚至激動一點當場走人也有可能。但換個場景,假如你今天是在馬路上看見蟑螂,或許還是會覺得害怕、覺得噁心,但反應很可能不會像在家裡這麼大。

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這便是都市化—嫌惡假說第一條路徑強調的重點。在都市化程度高的環境裡「室內」跟「室外」的界線變得分明,因此當有不該存在的東西出現,我們的反應也會更強烈。

因為不熟,所以討厭?

至於都市化—嫌惡假說的第二條路徑,是延續演化心理學裡,人們對於不了解的事物會產生恐懼的觀點。但比起針對單一種昆蟲,都市化—嫌惡假說發現,都市化環境會普遍降低其居民接觸大自然的頻率。就算是出生於郊區環境的人,在都市生活久了也會喪失這股熟悉感,甚至開始對大自然出現排斥心理。

同樣的,今天即便你是個都市小孩,只要到郊外生活夠久,而且自發地去接觸自然環境,那份對昆蟲的恐懼便會在洪水療法下逐漸被減敏感。說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處喔!

說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處!圖/Hituzi Chang

從「害怕蟑螂」看見早期教育

除了解釋了我們對蟑螂的厭惡,都市化—嫌惡假說其實也點出了現代社會一個很重要的議題,那就是在現代科技的干擾下,我們接觸真實世界的頻率正在下降,無形中也失去不少珍貴的「經驗」。

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我們的大腦仰賴經驗法則才能運轉,想學習新技能、建立穩固的知識結構,都需要持續且頻繁地暴露在特定刺激下。讀書、背講義是一種刺激,與人社交締結關係是一種刺激,走出戶外接觸山林也是一種刺激,任何一種刺激少了,我們就會錯過發展相應能力的機會。

就好像最近幾年特別被重視的語言教育、科學教育、情感教育,甚至是平權與美感教育,其實都是在努力把握小孩子學習的黃金期,讓他們盡早接觸到足夠的相關刺激,打下扎實基礎。這在教育心理學叫做「早期暴露」(early exposure),這個理論反對只把重心放在學齡後與學校教育的傳統觀念,認為父母在學齡前給予孩子多元化刺激同樣重要。

不需要花大錢上才藝班,平時多帶孩子出門走走,或是準備不同的課外讀物與嗜好,都是很好的新奇刺激,不單能增進大腦發展,還可以培養認知彈性,讓他們在未來遇到未知事物時能保持好奇心、積極自發地去吸收新知,而非縮在固有觀念裡。

早期暴露對兒童發展學習尤為重要。圖/Pexels

這個乍看很冷門、沒什麼了不起的研究,其實衍生出來的意義可是與我們息息相關。就好像我們常說在家裡看到一隻蟑螂,代表看不見的地方還有十隻。怕不怕蟑螂事小,因為享受現代科技的便利而錯失與真實世界互動的經驗,才是最得不償失的。

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要在都市中增加對昆蟲的好感不容易,但也有像是中山女中蔡任圃老師,成功透過一系列的觀察、研究等課程活動,讓許多學生愛上了蟑螂這個小生物。那麼你呢,你覺得你還有機會跟小強達成和解嗎?

  1. 這還用說嗎?馬上當成寵物養起來!每天一起睡
  2. 先不要,我們彼此人蟑殊途不犯河水
  3. 絕對不可能,只要看到蟑螂,這個房子我就不要了!

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PanSci_96
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鑑識故事系列:對花粉過敏,卻吞桃自盡?!
胡中行_96
・2022/10/13 ・1821字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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高 176 公分,重 57 公斤,身上多處刺青,雙臂有頻繁注射的疤痕。曾經是個毒蟲兼老菸槍的他,7 年前因持有並販賣毒品遭到判刑;如今,這名阿爾巴尼亞男子 30 歲了,依然被關在義大利米蘭的監獄裡。低安全等級的牢房,每間容得下兩個受刑人。最近前獄友刑期剛滿,床位尚且無人替補,所以過去二天他都獨自一人。長期低落的情緒缺乏出口,而他基於良好表現所獲得的特別待遇,也不過就是打掃飯廳的機會。[1]

他勢必得用萬無一失的方法,脫離困境:用完餐後,穿著囚衣的他靜靜地躺下。當獄方打開房門,眼前竟是一具屍體。三天後,鑑識團隊奉命驗屍。[1]

死者身上無明顯外傷,呼吸道也沒有阻塞。口腔與唇黏膜輕微充血(hyperaemia);肺、肝以及腎臟鬱血(congestion);[註]而氣管與支氣管流著泛紅的黏液和血液。150 毫升的胃部內容物中,包含部份消化的帶皮植物性殘渣。此外,根據醫療紀錄,他生前患有氣喘,對花粉過敏,但平時沒有服用任何藥物。以上線索都不足以用來推論確切的死因。[1]

該名阿爾巴尼亞受刑人的口袋裡,有一張手寫的字條提到「我受夠了」、「我過敏」,還有最重要的「我吃了已知能自殺的東西」。在與獄方既有的文件比對後,確認二者筆跡相符,確實為他親筆所寫。鑑識團隊做的血清分析,也證實他的 IgE 抗體濃度偏高。這就耐人尋味了:IgE 抗體是診斷過敏反應的指標[1]既然監獄中理論上沒有花粉,除非有人偷渡進來,不然就是死者還有不為人知的過敏原?

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他生前最後一餐吃剩的桃子,擺在身旁。這一點和花粉過敏的病歷,給了鑑識團隊一個靈感,並決定朝此方向,縮小調查範圍:檢驗與桃子以及樺樹有關的特定 IgE 抗體。[1]

花粉食物過敏症候群患者,同時對特定花粉和食物過敏。圖/charlesdeluvio on Unsplash

花粉食物過敏症候群(pollen food allergy syndrome)是一種同時對特定花粉和食物過敏的毛病。[2]其中樺樹果實症候群(birch-fruit syndrome)的意思,不是說吃了樺樹的翅果會出事,而是對樺樹花粉以及桃子、梨子、李子、蘋果、草莓、櫻桃、杏桃和杏仁等薔薇科(Rosaceae)的果實過敏。[2-4]此症患者多半會在食用上述果實後的 5 至 15 分鐘內,出現發炎反應[3]不過,也不是每個對樺樹花粉過敏的人,都不能碰此類果實。樺樹果實症候群的盛行率,還有這兩種過敏原之間的關係,在各地差距甚大。比方說,美國有 75.9% 的樺樹花粉過敏者,吃蘋果也會產生症狀;丹麥 34%;而義大利只有 9%。[4]為了預防發作,盡量避開這些果實是最簡單的作法。但有趣的是,其實果實只要被煮過了,例如:製成果醬,患者通常便可盡情享用,不會有事[2, 3]

話說回來,如果食用者是刻意藉此自殺,那存活率就看個人造化了。花粉食物過敏症候群所造成的症狀,一般侷限在食物觸碰到的範圍,例如:嘴巴、嘴唇、舌頭和喉嚨等部位,會腫脹或搔癢。[2, 5]這些症狀大多不會維持太久,因此無需用藥治療。[2]偏偏就有那麼倒楣的少數人,光是吃顆桃子,便會腹痛、腹瀉、嘔吐、氣喘、咳嗽,還有皮膚紅疹和眼皮浮腫;更誇張的話,甚至會血壓下降,並產生致命的休克現象。[3]

最後,鑑識團隊從桃子和樺樹特定的 IgE 抗體濃度,確定這名阿爾巴尼亞囚犯應該是嚴重過敏患者。[1]他在不會被及時搶救的狀況下,成功地吞桃自盡。

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延伸閱讀

你知道你有可能對倉鼠或壁蝨過敏嗎?Alpha-gal 症候群會帶來什麼樣的過敏症狀呢?

備註

充血(hyperaemia)是發炎反應中,主動增加輸入的血液所致;而鬱血(congestion,又譯「被動充血」)則是減緩的回流,造成血液被動聚積。[6]

參考資料

  1. Tambuzzi S, Gentile G, Boracchi M, et al. (2021) ‘Postmortem diagnostics of assumed suicidal food anaphylaxis in prison: a unique case of anaphylactic death due to peach ingestion’. Forensic Science, Medicine, and Pathology, 17, pp. 449–455.
  2. Pollen Food Allergy Syndrome’. (21 MAR 2019) American College of Allergy, Asthma & Immunology.
  3. Manchester Academic Health Science Centre. (18 OCT 2006) ‘Allergy information for: Peach (Prunus persica)’. The University of Manchester.
  4. Wang J. (2013) ‘Chapter 12 Oral Allergy Syndrome’. In Metcalfe DD, Sampson HA, Simon RA, Lack G (Eds.), Food Allergy: Adverse Reactions to Foods and Food Additives. John Wiley & Sons.
  5. Kim JH, Kim SH, Park HW, et al. (2018) ‘Oral Allergy Syndrome in Birch Pollen-Sensitized Patients from a Korean University Hospital’. Journal of Korean Medical Science, 33 (33): e218.
  6. López A, Martinson SA. (2017) ‘Chapter 9 – Respiratory System, Mediastinum, and Pleurae’. Pathologic Basis of Veterinary Disease (Sixth Edition), pp. 471-560.e1.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。