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[募科學] 複雜又充滿滋味的鰻魚生活

SciMu
・2015/07/10 ・3257字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 529 ・七年級

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黃永森法國求學時,教授所贈西元1876年的黃鰻石板古畫。圖/Scimu提供。

講到鰻魚,我們都會想到日式料理中的鰻魚飯,其實日本人眼中最好的鰻魚苗多來自台灣!鰻魚的培育和養殖曾經替台灣賺進大量外匯,直至今日鰻苗數量不再,鰻魚的養殖也漸漸步入夕陽產業。

高雄大學生命科學系副教授黃永森沉浸在鰻魚相關研究二十餘年,主要研究魚類的生殖生理學。一如經過多年漂蕩、終於抵達港灣的鰻魚的生活史,黃永森經歷水試所、海生館不同的研究環境後,終於在高雄大學落腳。他從在法國留學時就開始從事鰻魚的研究,經歷二十幾年與鰻魚相伴的學術歲月,談起相關的內容依然興致勃勃。

今年,他在〈SciMu科學募資平台〉提出的募資專案〈別讓鰻魚成為只能在博物館見到的傳奇生物!人工繁殖鰻魚的第一步〉希望能在資金短缺的情況下,找到方法繼續這項研究工作。

因上溪下海而鮮嫩可口

鰻魚是一種耳熟能詳的食材,牠們生活史卻超乎想像地複雜。日式料理常見的白鰻(又稱日本鰻,Anguilla japonica),幼體出生在馬里亞納海溝附近,剛孵出的鰻魚幼體為半透明、幾乎沒有運動能力的「柳葉魚」,循著洋流漂到大陸邊緣時第一次變態為「玻璃鰻」,漂浮到河口的玻璃鰻開始累積色素,就是每年冬天海口魚人撈捕的「鰻線」,在淡水成長的玻璃鰻成為「黃鰻」,經過數年的發育才再一次變態為「銀鰻」,需要回到海裡才能達到真正的性成熟、配對產卵。

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黃永森解釋,鰻魚之所以滑嫩好吃,和牠們的生活史應該有很大關連。用顯微鏡觀察鰻魚的肌肉組織,可以發現牠們的脂肪分布在肌肉纖維間,就像霜降牛肉,脂肪與肌肉交雜。許多魚類最嫩的地方是累積了許多脂肪的魚肚,鰻魚則是全身都散布了脂肪。黃鰻長大就是一系列養胖的過程,脂肪比例可以高達體重的60%,很可能就是為了累積能量提供不進食的銀鰻時期回游到產卵地之用。

歐洲的研究已經證實,黃鰻和銀鰻的發育重點差異之一就在於體脂肪的含量不同,目前已知,黃鰻的體脂肪需要高到某個程度,才會開始變態為銀鰻,而銀鰻則還要等到降海之後才能真正達到性成熟。

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Anguilla japonica” by opencage –  Licensed under CC BY-SA 2.5 via Wikimedia Commons

生命,自有出路?

最近電影《侏儸紀公園》又拍了續集《侏儸紀世界》,許多人非常熟悉這句出自《侏儸紀公園》的名言:「生命自有出路。」但鰻魚複雜的生活史,卻像自找麻煩似的,出路難尋。

黃永森表示,就生殖生理學的角度,鰻魚是個非常有意思的研究對象。大小白鼠這類實驗室常見的飼養的物種反而難研究,因為生活史太快,一眨眼所有的事情都過去了;鰻魚則是另一種困難:所有細節都充滿謎題

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長成的鰻魚必須離開長大的河川潛入深海,才能達到性成熟,鰻魚的生活史和鮭魚正好倒過來。鮭魚如果受限某些因素無法降海,仍有機會演化出陸封型的鮭魚,台灣鱒就是個好例子;但假如鰻魚遲遲未能入海,牠們可以在淡水裡長得異常大隻,卻還是不會成熟產卵,停滯在黃鰻時期。2008年就有新聞報導,在日月潭裡捕捉到一隻175公分長、15公斤重的鰻魚,最後發現那是一尾澳洲鰻,推測是人為放到日月潭。

生殖生理學研究主要希望找出影響動物生理的關鍵環境因子,鰻魚入海後,會遭遇鹽分、溫度、深度、光線、運動量等等劇烈變化,究竟是哪個刺激因子誘發了型態變態和性腺發育?從黃鰻變態為銀鰻取決於身體體型,或是年齡?為何有一定比例的鰻魚就是無法人工催熟?目前為止鰻魚的生殖還是充滿謎題。

這也是黃永森今年在〈SciMu科學募資平台〉提出的募資專案〈別讓鰻魚成為只能在博物館見到的傳奇生物!人工繁殖鰻魚的第一步〉想要解決的問題。

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黃永森介紹實驗室設備。圖/陳亭瑋攝。

一尾一億日圓的人工繁殖鰻

一條白鰻要完成完整的生活史,需要經過溯溪下海,超過三千里的漫長遷徙,因此,人工繁殖鰻魚籠罩了許多難題尚待解決。直到今日,人工養殖的鰻魚種源還是只能來自野外捕捉的鰻苗。

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日本鰻魚養殖加工是非常龐大的產業,日本在人工養殖的研究砸下大筆經費。一隻鰻魚的平均產卵量是80萬顆卵,這可說是以「魚海戰術」完成的研究。2000年的時候養出了第一代人工繁殖達到性成熟的個體3隻,平均每隻花費一億日圓(依當時匯率約為新台幣2780萬);目前日本已經養到了 F3(第三代人工繁殖的子代),成本為一尾一千萬日圓(約新台幣256萬),他們期望能做到十年內將成本壓低到一尾一百日元以內。

黃永森自許以自身實驗室設計,綜合不同的環境調控以及人工注射腦下垂體研磨液,能研發出以簡易設備研究完成的白鰻催熟的操作配方,針對人工養殖建立初步可行可推廣的飼養模式。「之前曾經達到過GSI(生殖腺指數)超過20,鰻魚約30多就算性成熟了。」

國內嘗試養殖種鰻往往要大筆投資在設備,由於受限經費以及考量未來的推廣效益,黃永森希望未來參考日本的研究內容,能以簡單而關鍵的設備完成飼養模式的開發。

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黃永森在實驗室飼養鰻魚的設備。圖/陳亭瑋攝。

20年後還看得到鰻魚嗎?

2013年開始,農委會公告除花蓮縣及台東縣,其餘縣市每年自3月至10月底,禁止以任何方式捕撈鰻苗,並輔導各縣市政府公告轄屬至少一條河川之中下游流域,全年禁止以任何方式捕撈鰻魚,讓成鰻降河產卵,以增裕鰻魚資源。農委會之所以採取此措施,主因就是近年全球的鰻苗數量正逐漸降低,台灣的鰻魚養殖產業也因此岌岌可危。

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談到大家關心的二十年內還吃不吃得到鰻魚飯,黃永森表示:「我想20年內應該都還看得到,60年就很難講了。」

他認為,因為鰻魚溯溪的生活範圍很廣,所以鰻苗被捕捉殲滅的速度沒那麼快。從台灣、中國大陸沿海一路到東北亞的韓國、日本一帶都是鰻魚生活範圍,這麼大的範圍讓牠們還有一點點喘息的空間,但是在鰻苗日漸減少、價格越來越高的情況下,可以預見捕捉範圍會逐漸擴大。實際上,最有效的資源管理方法就是盡量不要抓,至少在冬天這段人為捕捉最密集的時間裡設立一些限制,好留給鰻魚苗一條生路。

有人提議,採取放流鰻魚作為保育措施。黃永森對此採取較保守的看法,一方面,難以確定人工飼養的個體是否已感染疾病,可能會影響野外的族群;另一方面,被放流的個體很可能還沒成熟,尚未達到自然界鰻魚回歸大海時的生理狀態。近年來的保育趨勢強調「棲地保育」,與其針對一個單一物種用盡資源,有效地保護牠們的棲息環境效用會更大。

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圖片來源:pixabay

科學還只是真理大海之前的小貝殼

Q:請黃永森老師提供一些建言給泛科學的讀者。

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A:(頓一下)科學不是人生唯一的解答。

對生命科學有接觸的人都知道,這些年做生科研究的成本越來越高,實際上的發現卻越了越少。以這些年很熱門的癌症研究為例子,每個學生報論文結論都說,這個研究可以替癌症治療帶來一線曙光,聽一聽就會覺得,這麼多年來這麼多個一線曙光加起來總該天亮了吧。

並不是說科學方法或科學態度是錯誤的,而是我們常用的科學研究方法重點在於控制變因,找出那個細節對結果最有影響;對於一些複雜系統的解謎能力相對地弱,只強調科學方法有些時候反而會對於解讀問題構成阻礙。就像我們現在談到中醫,中醫的系統不完全科學,有時候卻能解決西醫無法解決的問題。

科學研究,大概就像牛頓的名言:我們就像在海邊玩的小孩,會為了偶爾撿到的小石頭和貝殼欣喜,卻對面前的真理大海視若無睹。

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為什麼現在的鰻魚飯越來越貴越來越少?因為到今日所有鰻苗都還是來自越來越少的野外撈捕。想在人工環境下繁殖鰻魚,還有很長的路要走。本研究需要你支持,挑戰鰻魚人工繁殖第一步:改進刺激種魚卵巢發育之方法。

黃永森的募資專案〈別讓鰻魚成為只能在博物館見到的傳奇生物!人工繁殖鰻魚的第一步

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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「鱸鰻」不是「流氓」魚!它只是喜歡吃「蘆」竹的鰻魚啦!——《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》
貓頭鷹出版社_96
・2023/02/28 ・2272字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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流氓惡人的代名詞——「鱸鰻」

「鱸鰻」是台灣溪流的鰻魚,被影射華語為非作歹的「流氓」,所以「大尾鱸鰻」指大流氓,也成為電影片名。其實鱸鰻的本名是「蘆鰻」,在台語發音「鱸鰻」與「流氓」也不相同。

鱸鰻常見於台灣溪流中。圖/《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》。

「流氓」一詞原指無業遊民,後來才變成破壞社會秩序的不法分子。在台灣的清、日文獻中,流氓大都指「無業流氓」,例如:「招徠流氓拓田」、「集流氓,墾荒地」、「初有閩、廣流氓冒入番地,屏逐土人」。

我還記得侯孝賢導演以二二八事件為背景的電影《悲情城市》(一九八九年),片中由掌中戲大師李天祿飾演的林家長輩,他以台語稱當時來台灣的上海幫派人物為「流氓」(liû-bâng),而不是「鱸鰻」(lôo-muâ)。

現在教育部《臺灣閩南語常用詞辭典》有「鱸鰻」而沒有「流氓」詞條,但日本時代《臺日大辭典》(一九三一年)兩條都有,「流氓」(liû-bîn)指流離人、流浪人,「鱸鰻」(lô͘-môa)除了指動物,也比喻時常帶凶器向人勒索的惡漢。

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由此可見,台灣在日本時代已用「鱸鰻」來比喻惡人了。其實《廈門音新字典》(一九一三年)、《廈英大辭典》(一八七三年)也都有廈門腔白話字羅馬拼音的lô͘-môa詞條,除了指河流的大鰻魚,也比喻不務正業、做壞事的人。

鱸鰻被比喻為惡人,大概與夜行性、大又生猛的掠食習性有關。有趣的是,台語「鱸鰻骨」卻指帶有「鱸鰻性」的人,用來比喻懶惰、整天無所事事的人,因為據說鱸鰻在白天就是一副無精打采的樣子。 

現在台灣人對這種溪中大鰻的名字,根據的是《臺日大辭典》使用的漢字「鱸鰻」。戰後,因台語「鱸鰻」與華語「流氓」(ㄌㄧㄡˊ ㄇㄤˊ)諧音,才讓人誤以為台語的「鱸鰻」與「流氓」同音同義。其實,從鱸鰻在清代台灣和福建方志的稱呼「蘆鰻」,才能看出命名的由來。

蘆鰻常被影射為流氓。圖/envatoelements

鱸鰻的「鱸」是喜歡吃蘆竹的「蘆」啦!

•《諸羅縣志》(一七一七年):「鰻有烏、白二種,烏者為上。又溪有蘆鰻,赤黑色,大者十餘觔(斤),以食蘆芽,故名。」

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•《淡水廳志》(一八七一年):「蘆鰻,近內山溪澗甚多,天寒出遊澗邊,食蘆竹心。」

•泉州《晉江縣志》:「蘆鰻,大如升,長四五尺,能陸行,食蘆筍。」

•日本時代台灣文人連橫《臺灣通史》:「鰻,鹹水亦有。別有蘆鰻,產內山溪中,專食蘆茅,徑大及尺,重至數十斤,力強味美。」

上述文獻提到蘆鰻會吃蘆竹心、蘆芽、蘆筍、蘆茅,指的都是蘆竹的嫩芽。蘆竹並不是竹,而是台灣原生蘆葦屬(Phragmites)植物,分布在內陸溪邊。

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蘆鰻身體有黏液,可暫時離開水裡爬到陸地,牠除了吃水裡的魚蝦,也吃岸邊的青蛙,甚至路過的小雞小鴨,尤其還會吃蘆竹的嫩芽。這是牠給人最特別的印象,也是此鰻以「蘆」為名的由來。

台灣原生地蘆竹屬,常長於溪流邊。圖/wikipedia

今天,台灣還有「鱸鰻」的地名,例如新北市石碇區、花蓮縣玉里鎮的「鱸鰻潭」。臺灣二○二二年十月上映、以臺東縣綠島鄉白色恐怖時期為歷史背景的電影《流麻溝十五號》,「流麻溝」是地名,其舊名是諧音的「鱸鰻溝」。

台灣溪流有兩種鰻,一是「鱸鰻」,一是「白鰻」,這兩種鰻都在溪中成長,但會游到海裡產卵。

流麻溝是綠島最長的溪流,當地民生取水之處,在電影中可見被管訓的女思想犯來此挑水。此溪以盛產鱸鰻而得名,後來被雅化或誤寫。

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鱺魚和鰻魚的合體——「鰻曬」?

台灣清代方志又說:「蘆鰻謂之鰻鱺,魚腹白,有舌無鱗,背有肉鬣連尾,生泥中。」「鰻鱺有雄無雌,以影鰻鱧生子。」「以影鰻於鱧魚,則其子皆附鱧之鬐鬣而生,故謂之鰻鱺也」。

鱧魚就是台語所說的「鱺魚」,也寫成「雷魚」。「鱺」是「鱧」的異體字,「鰻鱺」就是鰻與鱺的合體。

怎麼說呢?古人對蘆鰻認識不多,產生神祕感,尤其從沒看過蘆鰻在溪河中產卵,不知蘆鰻雖生活在淡水中,卻會游到海裡產卵,所以傳說蘆鰻游過鱧魚,鱧魚背鰭的小鬚就會化為鰻苗,故稱「鰻鱺」。

台灣有一首台語童歌:「西北雨直直落,鯽仔魚欲娶某,鮕鮘兄拍鑼鼓,媒人婆仔土虱嫂。」台灣山上溪流早年常見鮕鮘和鱸鰻,所以說:「水底出鮕鮘,石孔出鱸鰻。」

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根據中研院《臺灣魚類資料庫》,鱸鰻是「鰻鱺科」的「花鰻鱺」,又稱花鰻、黑鰻、烏耳鰻、土龍等。鱸鰻在河流中可活十多年以上,最大體長達兩百公分,所以曾有新聞報導有人捕獲比人高的鱸鰻。

台灣淡水鰻魚另一種體型較小的「日本鰻鱺」,又稱白鰻、正鰻、日本鰻等,常用來加工製作「蒲燒鰻」。

鱸鰻在台灣曾被列為保育類物種,但已在二〇〇九年解除。由於台灣民間視鱸鰻為補品,常以中藥燉煮,所以後來發展了鱸鰻養殖。

——本文摘自《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》,2023 年 2 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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