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氣候變遷動物可跑,植物怎麼辦?——《科學月刊》

科學月刊_96
・2016/01/09 ・4224字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 577 ・九年級

蘇世顥/任職於文化大學大氣科學系。主要研究各種大氣物理現象,對於各種天氣與氣候問題都抱持高度的興趣。
蘇世珩/任職於美國威斯康辛州立大學麥迪遜分校遺傳學系。主修植物遺傳育種,喜歡植物與其生長環境間的交互作用的議題。
林博雄/任職於臺灣大學大氣科學系。主授「大氣測計」,開設「生物氣象」和「航空氣象」選修課,喜愛環境生態與氣象的跨領域研究議題。

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讀文章前,我們不妨先做個小小的實驗吧!如果我們用Google 搜尋「椰子樹」圖片,螢幕上所出現大部分都是白雲、沙灘、海洋的熱帶海島風光;但是當你搜尋「仙人掌」圖片時,所跳出來的結果大部分都是沙漠的景色。我相信大家對於這樣的結果一點都不意外,因為動植物的生長與分布都會受到氣候條件的限制,就如同你不會預期看到野生的獅子會和北極熊當鄰居。

傳統上,在地理學界常被使用的柯本氣候分類法(Köppen climate classification),便是基於氣候會影響自然植被的特性來區分不同的氣候型態,而氣候影響生物分布的特性在考古、地質研究領域也被廣泛應用。舉例來說,有一種名為舌羊齒(Glossopteris)的石炭–二疊紀植物,因為這類植物的種子很大,無法透過風力跨洋傳送,但在南美洲、非洲、印度與南極洲都有發現它的化石,所以可以推斷在早期這些陸地應該是彼此相連,並且氣候環境應是相似。

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舌羊齒化石

既然我們都瞭解氣候會影響生物的活動與分布,那當氣候狀態發生變化時生物該如何因應?對於大多數的動物而言,由於活動能力較強,「遷徙」通常是動物面對大氣環境條件改變的第一選項,所以我們可以觀察到在非洲草原上的野生動物會隨著乾、濕季的變化,而進行大規模和長距離的遷移,候鳥也會隨季節變化而有南遷北返的現象。但是,如果大氣環境條件改變的速度太快或是發生改變的範圍太廣,生物無法在短時間內靠有限的移動找到適合生活的區域,那生物就必須改變生活模式來應對,例如「休眠」。

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氣候影響生物族群分布

過去半個世紀以來,受到氣候變遷的影響,極端天氣事件發生的頻率有增高的趨勢,這意味著若是局部地區大氣環境條件的改變速度加快,當地的生物族群也將面臨一定程度的影響。另一方面,由於受到人類活動的影響,不但造成生物族群原始生存環境的破壞,同時也因為農業的發展導致在一定範圍中出現大面積同質性的作物,使得生物族群間的平衡與生物多樣性也逐漸消失。科學家注意到這些現象,也因此進行了一系列研究。

經過大範圍的調查與研究,科學家們發現生物受到氣候變遷影響,族群分布的狀況已經悄悄地發生了變化。這些改變除了先前提到的物種遷移之外,族群的數量以及生態系中的生物網路也發生了變化。生態學家透過收集與分析歷年生物族群分布狀態與氣候條件的相關性資料,進一步設計出能夠模擬與推測物種族群變化的數值模型。

在一份針對南非地區動物種族群分布與氣候變化的研究中,生態學家便利用這種數值模型推估當地179 個動物族群,在平均氣溫升高2℃的情境之下的族群變化趨勢。數值模擬結果顯示,78% 物種族群會發生縮減,17% 物種族群則產生擴張,大約2% 的族群會停留在當地並滅絕,只有3% 的物種不受到氣候變遷的影響。這一研究結果也顯示,大部分滅絕物種的生活環境都在原先氣候環境就極為乾燥的南非西部地區,存活下來的物種中有41% 動物族群會因為乾旱因素向東遷移,僅有少部分物種會反向往西遷移,這樣的生態現象被稱之為「群體遷移(population shifting)」。

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非洲動物遷徙。Source: wikipedia

這一電腦模擬結果主要展現出先前我們提過的動物有因應氣候變化而遷徙移動的特性,以尋找適合生存環境繁殖下一代。這一方法對於無法自由活動的植物而言,卻是無法達成的任務,那麼植物又要如何因應氣候變遷進行調適呢?在最新的生態學研究中,針對1350 項不同的歐洲植物物種,在7 種不同的氣候變遷情境下進行模擬分析,其結論與先前模擬氣候變遷下動物族群反應的研究出現歧異;在這次的氣候情境模擬結果中,超過一半以上的植物物種將在二十一世紀末出現滅絕的危機。

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更值得我們注意的是,在這些不同的研究結果都顯示,不管是動物族群的遷移或者是植物族群的滅絕,都會造成生態網路重大的變化。生態網路的改變,對於生態系統平衡是非常危險的一件事,很有可能藉由連鎖反應導致更為複雜的生態系崩解問題。雖然動物族群具備移動能力,但做為食物鏈中的任何一個階層,若無法適應氣候的變遷而發生族群數量的變化甚至滅絕,則整個生態系依舊會有崩解危機。另一方面,生物族群的遷移,也可能造成被遷入地區的原始生態系統平衡遭到破壞。所以我們不能單純利用遷徙能力來討論動物與植物族群對於氣候變遷的反應,任何一種物種的族群數量改變都有可能對整體生態系統平衡產生影響。

植物適應氣候變遷的演化

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葉綠體。Source: wikipedia

雖然植物族群因為缺乏快速移動的能力,面對氣候變遷時的調適能力較差,但是也不是束手無策。在植物的演化過程中,植物已經發展出透過調控其生理反應來適應不同的氣候環境的機制。例如,葉片裡的葉綠體是植物行光合作用產生能量的重要胞器,但是如果光照強度太強時,對於植物的生長也會出現不利因素。科學家發現植物在不同的光照強度之下,透過葉綠體在植物葉片內的移動、葉綠體的聚合和分散,或葉綠餅轉向的方式來調整接受光子(photon)的數量。這樣的葉綠體移動(chloroplast migration)過程,是由植物體內的基因進行一系列的訊息調控所導致。

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舉例來說,植物基因中有一種藍光受體基因(phototropin)可以隨著所接收到的藍光強度,透過基因訊息傳遞的機制產生不同指令,進一步調控葉綠餅的移動。在全黑暗的環境下,植物的葉綠體會因為重力的關係沉澱在細胞底部,當細胞接受弱光的照射時,葉綠體會往受光面移動;相反的,當強光照射的時候,為避免過多能量的釋放傷害細胞,葉綠體會往非受光面移動。

此外,在不同的氣候環境下,植物經過長時間演化後,會自然產生對於不同氣候環境條件反應的差異,這樣的差異通常存在於植物基因組內,我們稱為植物多樣性,而植物也可以藉由雜交的方式引進優勢基因,進一步的進行對氣候變遷的調適。

以臺灣的主食稻米為例,在自然環境中自然演化出適合缺水環境的旱稻(upland rice)以及必須生長在豐水環境的水稻(wetland rice)。科學家分別將這兩種稻米基因進行比對分析後發現,在演化過程中稻米裡有一組膜蛋白(Plasma membrane Intrinsic Proteins, PIPs)的控制基因,兩種稻米的「基因表達量」在遇到乾旱時,就會產生顯著的差異。當遇到乾旱環境時,旱稻的PIPs 基因會大量表達,但在相同環境中的水稻其PIPs 卻沒有明顯的反應,而此一差異就有利於旱稻在乾旱環境下生存。透過兩種稻米的雜交,就可以將抗旱基因導入原先缺乏的水稻中,進一步提高水稻的抗旱能力。然而這些防衛機制也都只能因應一定程度的氣候變化,如果氣候變遷的速度與幅度超過植物自體防衛機制能夠調控的範圍,將對於物種的延續將造成不可彌補的傷害。

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台灣稻米。Source: 社企流

氣候亦受生物影響

生物會受到氣候變遷的影響,氣候也會受到生物活動的影響而發生改變。根據地球系統的能量收支平衡原理,當地表狀態改變時可能同時改變了局地的輻射能量收支平衡與水文循環的機制,再造成局地氣候狀態改變。美國的西北太平洋國家實驗室(Pacific Northwest National Laboratory)近期一項研究成果顯示,人為灌溉所造成的地表植被改變,不只增加土壤中的水分含量,更進一步改變了當地的蒸發與蒸散量,所導致的局地氣候反應是大氣比較容易形成淺雲(shallow clouds)。淺雲的存在會增加當地的反照率(albedo),進一步透過大氣輻射平衡機制導致當地的氣溫下降。

這類生物圈與大氣圈之間的反饋機制,最著名的就是1972年由英國科學家洛夫洛克(James Lovelock)所提出的「蓋亞假說」;這個假說剛被提出時因為缺乏嚴謹的科學機制探討,所以並不為學界所接受。

蓋亞假說:
洛夫洛克在1972 年的論文中提到,如果考慮到地球上所有存在的環境系統間會相互影響,那生物圈(biosphere)會扮演十分重要的角色。如果比較地球原始大氣成分與現今大氣的氧氣的含量,便可知道生物的光合作用改變的大氣的組成。這也是造成地球大氣中的二氧化碳含量,與在太陽系中位置相似的火星和金星有顯著差異的原因。進一步的衍生此一概念,在生物與地球系統的相互作用下,能使環境系統構成一個自我調整的整體。

為了解釋此一假說背後的物理機制,洛夫洛克於1981 年利用電腦模式模擬一個表面僅有黑白兩色雛菊的星球地表溫度的變化來說明。這數值模式的結構十分單純,白雛菊反照率高,但是喜歡生長於高溫的環境;黑雛菊反照率低,同時只在氣溫較低的環境中生長。當地表溫度升高時,白雛菊覆蓋的面積將增加,進一步導致地表反照率上升;反照率上升會使大部分的太陽輻射反射回太空,所以所吸收到的淨能量會減少,漸漸的地表溫度便會下降。

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蓋亞學說之黑白雛菊星球。

當地表溫度下降到一定程度時,黑雛菊覆蓋的面積將會增加,導致反照率會降低,進一步使地表溫度再度上升。這樣的生物圈與大氣圈的負回饋機制,可以有效的建立起一個平衡系統;雖然這一過程中的物種分布與數量會不斷變化,但是地表溫度變化卻能被限制在一定的範圍之內。這種完美的氣候系統必須建立在無外在因素干擾的假設之下才可以成立,如果有其他非自然的人為影響,便很有可能導致平衡系統的潰散。

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綜合言之,瞭解氣候變化與生物族群間的反應機制,是我們面對氣候變遷調適的重要課題之一。

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〈本文選自《科學月刊》2015年11月號〉

延伸閱讀:

兩種聖嬰譜出的年代週期
搶救地球Let’s Go—全球暖化與不時風雨

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什麼?!你還不知道《科學月刊》,我們46歲囉!
入不惑之年還是可以當個科青

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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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新北「氣候行動徵件」活動總獎金 8 萬元 號召青年展開行動成為氣候領袖
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/23 ・1247字 ・閱讀時間約 2 分鐘

全球正面臨急遽的氣候變遷,世界公民必須共同面對,環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」,鼓勵臺灣青年從校園或社區出發,針對觀察到的環境問題提出行動方案,入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容,最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金,更有機會放眼國際,於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,徵件日期至 6 月 24 日截止,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與!

報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示,新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇,建立與青年交流對話的平台,今(113)年更持續與紐約荒野中心(The Wild Center)攜手,號召青年以行動應對氣候變遷,培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上,青年的角色非常重要,去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser,分享了許多紐約青年行動案例,像是大學生於學院頂樓設置太陽能板,實現「上課教室自主發電」的校園計畫,又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等,引起與會臺灣青年們的廣大迴響,提出許多問題進行討論。

新北市環保局「2023 新北青年氣候論壇」,邀請到美國紐約荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser(左 3),分享了許多紐約青年行動案例

環保局長期關注青年行動力,辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動,致力推動全齡化的環境教育,今發布的「氣候行動團隊創意徵件」,進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者,提出自己的問題觀察與創意解方,並真正落實行動,由青年自己決定從何處開始改變,即使是日常生活中觀察到看似微小的行動,都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區,甚至整座城市。

環保局說明,氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生,透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案,徵件至 6 月 24 日止,經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐,同時由環保局媒合專業導師進行線上課程,最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選,優勝的隊伍除可獲得獎勵金外,更能持續推展氣候行動並製成行動影片,影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享,讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與,徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站:https://greenage2024.com

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本文轉自新北市政府環境保護局網站

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溫室效應有救了?把二氧化碳埋進地底吧!  
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/25 ・1389字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 台灣中油股份有限公司 委託,泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加,各國紛紛宣布淨零排放(Net Zero Emissions)的目標,聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術(Carbon Capture Utilization and Storage,簡稱 CCUS)」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

CCUS 示意圖。圖/INPEX CCS and CCUS Business Introduction Video 2022 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼? 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存,進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段,也就是將二氧化碳抓下來,並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳,可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢?現在已經能主動把二氧化碳抓下來!?抓下來的二氧化碳又去了哪裡?》。 

至於捉下二氧化碳之後,該存放在哪裡呢?科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯,地底可不只有石頭跟蜥蜴人,只要這些石頭中存在孔隙,就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在,我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

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封存的地質條件也很簡單,第一,要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」,通常是砂岩。第二,有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石,用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」,常見的是頁岩。只要儲集層在下,蓋層在上,就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存? 

臺灣由東往西,從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽,都有深度達 10 公里的廣大沉積層,並且砂岩與頁岩交替出現,可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點,有個很直接的作法,就是參考石油、天然氣的儲存場域就好,也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間,重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田,主要集中在西部的苗栗與臺南一帶,在 1959~2016 年,累計產了 500 億立方公尺的天然氣,和超過 500 萬公秉的凝結油。 

臺灣油氣田位置圖。圖/《科學發展》2017 年 6 月第 534 期
鐵砧山每年封存 10 萬噸二氧化碳(相當於通霄鎮 1/3 人口一年的二氧化碳排放量)。圖/台灣中油

而至今這些枯竭油氣田,適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田,不只是封閉型背斜構造,更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後,從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式,已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層,進行小規模的二氧化碳注入,作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測,驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

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