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火星要如何從荒蕪變成能種馬鈴薯的綠洲?火星農業與一場在祕魯沙漠的生存戰

Rock Sun
・2016/03/11 ・2835字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 507 ・六年級

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在10年內,NASA將要以獵戶座太空船送人上火星,這是自1969年阿波羅11登陸月球後睽違50多年後,人類的一大進步;單趟火星行程將花費8個月,來回則超過一年,這還不加上駐紮在火星的任務時間,使的太空人的食物來源成了NASA科學家急欲解決的問題。鑒於上個月開在太空上的第一朵花,以及延期到2018年的的火星探測器洞察號等太空大事,我們來注意一下不受媒體重視,但重要性無法言喻的火星農業近況。

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於火星室內水耕作物想像圖(圖片來源: NASA

什麼植物最適合拿去外太空種植?他們要有什麼特性?它們將要面對什麼樣的環境?

馬鈴薯、番薯、小麥、大豆,這些作物都有一個特性:他們好種,而且單位重量富含大量碳水化合物(大豆則是蛋白質),像馬鈴薯這種這種作物還可以塊莖繁殖,更容易重複使用,使的它成為NASA研究下一階段火星或太空站長期居住計畫的重點,但儘管生命力堅強,在不是地球的地方種作物,仍是有數不清的挑戰……

水,萬物之源

火星的土壤基本上是岩石碎屑,或是稱為表岩屑,也就是直接從岩層、岩石上剝落的物質,簡單的說,就像是人的頭皮屑,裡面什麼都沒有,連水都沒有,酸鹼值極端,只有火星上少部分、具強吸水性的土壤有潛力種植植物。所以現實中要像電影《絕地救援》一樣,混合加工過的乾燥排泄物就能使火星土壤具有肥力是不太容易的,目前NASA科學家是以水耕栽種的模式設想在火星和太空站上種植馬鈴薯。

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馬鈴薯另一個好處是它只需要極淺的水來進行水耕,但這仍一份是可觀的水需求,幸好除了NASA行之有年的回收水技術,火星上有水是確定的事實,但問題就是這些水中可能含有大量的氯酸鹽及其它物質及鹽分,所以能否直接用在作物上還有待觀察。但可以想像的是,以後的長期火星任務,太空人可能要帶著取水幫浦和肥料,先以水耕栽種一段時間後,再移到火星土壤生長中以節省空間。

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實驗中的水耕作物(圖片來源: NASA

不一樣的陽光

地球距離火星最少也有5500萬公里,如果大家覺得太陽曬不夠,你能想像火星能接收到多少陽光嗎? 2007年,在觀測火星兩年後,我們得出火星平均只接收到相較於地球43%的陽光,這讓很多植物無法生存,但好消息是,在低緯度還是有許多地方有適量的陽光,即使如此,不時的大型沙塵暴會遮住陽光。

陽光及沙塵暴不只對植物有影響,如果你想在火星用太陽能板,你將會遇到效率低下的問題,這也是為什麼長途、並且飛離太陽的太空計畫並不是以太陽能板為能源,而是以《絕地救援》中出現過的放射性同位素熱電機(radioactive thermal generators, RTG)中不斷衰變的鈽元素為能量來源產生電(忘記是什麼了?Astronauts lesson 1, do not dig up the big box of Plutonium)。

回到正題,既然火星的陽光這麼不可靠,那我們該如何提供作物光呢?國際太空站上現在是用高效能的藍色及紅色LED燈提供植物光合作用,而這也是NASA現在認為最有效的方式,未來再導入垂直農場的概念,在火星上種植大量作物或許就可以實現……嗎?

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The LED lights recently were used to study the effects of differe
Advanced Life Support Research的領導人Ray Wheeler與植物生長用的高效能的LED燈,只有我覺得像鋼鐵人的能源嗎? (圖片來源: NASA

輻射危機

在地球上,因為大氣層的關係我們從來不需要擔心太陽輻射,但是一到太空或是火星,這便成了科學家們必須考慮的重點之一。儘管火星的距離和大氣層已經過濾掉部分輻射,但平均還是比地球高出300倍,每小時火星地面接收到大約30微西弗,相較下地球只有0.27微西弗(如果扣除掉人為輻射的話只有0.045微西弗),所以就算前述的設備搭建完美,我們仍是無法將作物置於室外,甚至還要擔心設施的耐輻射性,或許把溫室建在地底下會是個方案,但就得全靠人工方式產生適合植物生長的環境,輻射的控制將左右我們之後是生活在火星地面上還是地下的一個重大的因素。

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人承受輻射量比較表,單位:毫西弗(圖片來源:Sci-News

回收再利用好幫手

要說我們人類在摧殘地球這麼久後有學到什麼嗎,大概是現在我們在開發時,大部分都會帶著一個很重要的概念—永續經營,幸好在地球上我們技術已經夠發達到能夠在太空站或火星計畫一開始就將永續經營納入評量範圍,而不管是太空站或是火星的作物都能夠在持續運行太空計畫上盡一份心力。

眾所皆知,馬鈴薯及番薯繁殖很直接…..將他的部分塊根或塊莖重新種回去就好了,而生長中的作物能夠產生氧氣,並吸收二氧化碳。甚至太空人的尿液也可以給作物提供養分,給他們執行水質淨化的前處理。

最貧脊的地方就是最棒的試驗場

那麼現在NASA該如何準備這場“馬鈴薯生存戰”呢?

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幸好地球上有各式各樣的地方可以模擬,和各式各樣的組織可以合作。

在祕魯,國際馬鈴薯中心(International Potato Center,CIP)與NASA合作,將從世界上最貧脊的地方—南美洲的阿他加馬沙漠(Atacama Desert)取部分土壤進行實驗。這個片沙漠是全世界最乾燥的地方,岩層崩落後幾乎沒有生物作用,含有極少的有機質和微生物,土壤不過就是一堆單純的氧化物,這樣的成分和火星非常類似。計畫已於1月開始,除了單純的種植之外,NASA也將試驗不同的保存狀況(如冷藏)及在低大氣壓下的影響。再兩個月後,大家可以期待有什麼結果,如果如果我們能在這種土讓上種出東西,先別說火星了,提升全球糧食產量、解決糧食危機也不遠了。

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位於智利、祕魯、玻利維亞、阿根廷間的阿他加馬沙漠(Atacama Desert)是世界上最乾燥、也是最難生存的地方(圖片來源:DailyGalaxy

《絕地救援》上映後,「住火星就種馬鈴薯啊~不然要幹嘛」變成了太空生活須知,事實上在實現前我們仍有很長一段路要走,太空旅行是件漫長的任務,更貼切點,是”生活”;再踏上火星紅紅的土地、開啟一個人類新境界前,還有很多困難在等著我們(說不定阿他加馬沙漠連馬鈴薯都養不活……),然後回頭看看能怎麼幫助已經養育我們許久的地球。

參考資料:

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1. NASA Plant Researchers Explore Question of Deep-Space Food Crops。  NASA(2016/2/18)

2.  How much radiation will the settlers be exposed to?。 Mars One

3.  Scientists Try to Grow Peruvian Potatoes on “Mars” 。Scientific American

4. NASA plans to grow potatoes in Mars-like conditions。 ABC news (2015/12/23)

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5.  NASA wants to grow potatoes on Mar 。International Potato Center (2015/12/22)

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文章難易度
Rock Sun
64 篇文章 ・ 960 位粉絲
前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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有效減重三部曲!快來量身製訂你的減肥計畫——《大自然就是要你胖!》
天下文化_96
・2024/06/27 ・3334字 ・閱讀時間約 6 分鐘

可持之以恆的減重計畫

有效減重的第一步是刺激脂肪燃燒。由於我們只在需要額外能量時才會燃燒脂肪,因此需要減少來自飲食的能量。所有以減重為目標的飲食法都會限制熱量,然而,最成功的飲食法必須也能關閉生存開關,因為這能減少覓食反應,有助於緩和飢餓感。正是因為如此,主要著重在熱量限制、但允許糖類和高升糖碳水化合物的飲食法,一旦結束熱量限制,就會注定失敗。也因為如此,飲食中即使沒有特別限制熱量,僅限制糖和高升糖碳水化合物的攝取,也有減輕體重的效果。這樣的飲食法是透過微調生存開關,減少飢餓感,讓人自然而然限制熱量的攝取。此外,調低開關可更有效的燃燒脂肪,因為正如前面所提的,生存開關的作用之一,就是阻止脂肪燃燒(請參閱第三章)。

第二步是阻止新陳代謝速率變慢。當體重減輕時,身體會降低新陳代謝速率做為補償,以維持現有體重。正如前面提過的,長期超重者的能量工廠運作效率會降低,因為身體將超重視為新的常態。在這種情況下,身體會降低新陳代謝來因應體重減輕,因此原本可保持穩定體重的攝食量,這時卻會導致體重增加。這幾乎是所有節食法功敗垂成的主因。

為了克服這個問題,我們必須調整生存開關,避免能量工廠遭受進一步的傷害,同時刺激新的能量工廠建立,增加能量產出。

目前,建立新能量工廠的最佳方法是運動,而且正如前面所提的,是特定類型的運動。這裡的運動主要是為了刺激能量工廠,而不是燃燒熱量。雖然運動也能燃燒熱量,帶來好處,但想要燃燒脂肪,最好的方法還是透過飲食限制、減少可用熱量。的確,如果生存開關一直處於活躍狀態,運動時燃燒掉的熱量,很容易因為休息時新陳代謝變慢而補償回來。這是飢餓的動物補償覓食時能量損耗的方式,也是哈扎人可以走上一整天尋找食物,卻不會增加整體能量消耗的原因,因為透過食用大量蜂蜜啟動生存開關後,他們的身體會在休息時減少能量消耗,補償活動耗去的能量。

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想要燃燒脂肪,最好的方法還是透過飲食限制、減少可用熱量。圖/envato

低醣飲食、生酮飲食有助於減肥嗎?

若希望維持減重後的體重,我建議最好從低醣飲食或生酮飲食開始。原因是這些飲食嚴格限制添加糖,而添加糖是飲食中主要的果糖來源;另外也限制高升糖碳水化合物,這是飲食中主要的葡萄糖來源,身體會將葡萄糖轉化為果糖。

這些飲食法可減弱生存開關,讓飢餓感自然降低,而原本受生存開關保護的脂肪,也會變得可以燃燒。這樣的飲食也能讓你的身體系統「重新開機」,擺脫過去慣於吃高果糖食物的狀態,不再快速吸收和代謝果糖(參見第八章)。偶爾吃點甜食時,也更能抵抗糖的作用。

這樣的飲食還能減少肝醣儲存。之前提過,身體會同時儲存脂肪和碳水化合物,其中碳水化合物是以肝醣的形式儲存。在斷食期間,身體首先燃燒的是肝醣,因為身體偏好以葡萄糖做為燃料。如果我們成天吃碳水化合物,腹部儲存的脂肪會繼續保留。但若減少攝取碳水化合物,尤其是高升糖或含有果糖的碳水化合物,就可減少儲存的肝醣,進而增加脂肪燃燒。因此限制碳水化合物,對於減重十分有效。

睡飽也可以幫助減肥?

身體對肝醣的偏好,也有助於解釋為什麼睡眠八小時以上有很大的幫助,以及為什麼早上運動(早餐前)比晚上運動更能有效減肥。睡覺時,大部分的肝醣儲備會燃燒掉,因此我們醒來,是處於脂肪燃燒模式。若是在晚上運動,燃燒的主要是白天累積的肝醣。

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睡覺時,大部分的儲備肝醣會燃燒掉,因此睡飽八小時對減重大有幫助。圖/envato

低醣飲食控制血壓、血糖

最後,正如我們在低果糖和低鹽飲食研究中發現的,低醣飲食可能促進粒線體生長。實行低醣和生酮飲食有些注意事項。首先,這會增加低血糖的風險。如果感到出汗或頭暈,可能需要檢查血糖或吃一塊水果(儘管這是一種碳水化合物)。

其次,低醣飲食中的某些食物仍會啟動生存開關,例如含鹽量高和富含鮮味的食物(如紅肉和帶殼海鮮)。前面提過,含鹽量高的食物會刺激葡萄糖轉化為果糖,進而啟動生存開關。但採行低醣飲食時,可轉化為果糖的葡萄糖相對較少,因此即使攝取高鹽食物,也不太可能產生果糖,不致於因此增加體重。然而,鮮味豐富的食物仍然很有可能導致體重增加。另外,要考慮減少或戒除飲酒,因為酒精也能活化生存開關。

低醣飲食也能降低血壓,因為生存開關變弱了。若是正在服用降血壓藥物,必須仔細監測血壓,因為可能需要減少劑量。

同時減少鹽和碳水化合物的攝取,也可能導致低血壓,若是感到頭暈,除了檢查血糖,可能還得檢查血壓。因此,我建議在實施低醣飲食幾週後,再開始減少每天攝取的鹹味食物及其他可活化生存開關的食物。

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此外,我建議每天至少喝八杯水,確保身體獲得足夠的水分,還要監測有害的低密度脂蛋白膽固醇濃度,以及血液中的尿酸濃度。低醣飲食有時會導致低密度脂蛋白膽固醇顯著增加,若出現這種情況,必須減少飽和脂肪的攝取量。如前一章提過的,生酮飲食也可能導致尿酸濃度升高,而目前還不清楚尿酸增加的生理效應,不過這可能是身體為了維持血糖濃度(尿酸會激發胰島素抗性)和血壓的補償作用。然而,高尿酸也會對能量工廠造成氧化壓力,若是尿酸濃度大幅上升(例如高於八毫克/分升),可能需要與醫師討論,權衡治療的風險和潛在益處(請參閱上一章)。

減肥時也需要適時補充水分。圖/envato

雖然有些人可以長年維持低醣飲食,但對大多數人來說,這種飲食法很難持續超過幾個月。部分原因是,我們天生就渴望飲食中有較多的碳水化合物。因此,我建議採用其他的替代方案來減肥。

若是不想採行低醣飲食,可以考慮地中海飲食法,或是我的開關飲食法,但必須更嚴格的限制會活化生存開關的食物,也就是嚴格限制高升糖碳水化合物的攝取,特別是白米飯、馬鈴薯、麵包、薯條和早餐麥片。如果這還是太具挑戰性,可以稍作調整,每天有一餐可吃高升糖碳水化合物(也許是半份),記得要細嚼慢嚥,花一個小時用餐。其他餐飲中則只能攝取低升糖碳水化合物,並完全限制會啟動生存開關的食物,例如高鹽或鮮味豐富的食物和酒。你可以挑幾天進行 168 斷食法,透過間歇性斷食加強熱量限制,同時刺激能量工廠生長。(這裡有個重點:有證據顯示禁食會損害日常表現,尤其是兒童。無論如何我都不建議孩子採行間歇性斷食,請牢記在心。)開關飲食法的減重效果較慢,但對許多人來說,可能比較容易忍受。

無論你選擇哪一種飲食法,每週有三、四天必須運動,每次至少持續一小時,重點是保持在第二區運動。(世界衛生組織等團體建議,除了輕度運動,每週進行 75 至 150 分鐘的高強度鍛鍊,可能帶來額外的好處。不過就我們的目的而言,這是附加選項,因為第二區運動對於能量工廠的增加和脂肪燃燒,具有最好的效果。)此外,可以考慮記錄你的步行距離和時間,觀察自己的自然步態是否改善,這意味著體內的能量工廠變得更健康。最後,如上一章我對開關飲食法的建議,每天要喝大量的水,並吃一盎司(約 30 公克)黑巧克力。

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最後一點:我不建議透過長期禁食來減肥(雖然我認為這是大自然的現象,所以我也可能是錯的)。前面曾提過巴比里禁食了一年,雖然如此,巴比里開始禁食幾個月後,實驗室檢驗發現他的血糖濃度非常低,只有約 30 毫克/分升,有時會降至 20 毫克/分升。這樣低的葡萄糖濃度如果突然發生在你我身上,我們會陷入昏迷,而且有永久性腦損傷或死亡的風險。

——本文摘自《大自然就是要你胖!》,2024 年 06 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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風調雨順的地區,受災風險比較大?——印度農村的經濟學課
研之有物│中央研究院_96
・2023/04/15 ・4114字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/呂慧穎
  • 責任編輯/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

每到颱風天或寒流來襲,農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下,農民需承擔的受災風險加劇!我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區,但該處的受災風險真的比較小嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員,以世界糧食出口大國印度作為研究田野,剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村,以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌!

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員,專長為環境經濟學、行為經濟學、發展經濟學。圖/莊雅婷

聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》(Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability),當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線,世界各地將面臨多重氣候災害,導致自然環境難以修復的局面。

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在第 27 屆聯合國氣候變遷大會(COP27)中,多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標,聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力,透過跨領域的資訊共享與合作,建立環境、經濟、社會等各面向韌性。

在各類生產者中,看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成,農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲,並影響民生經濟。因此,了解氣候變遷對農民的影響,有助及早研擬因應對策。

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法,選擇印度作為實證區域,研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響,從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

印度農民接受莊雅婷訪談,分享面對降雨衝擊時有何生計調整策略。圖/莊雅婷

農業收益的重要指標

印度是世界糧食出口大國,廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌,再加上各省份的風俗民情各異,塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色,有利降低研究取樣上的偏差。

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此外,印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查,對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。

莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據,以及美國德拉瓦大學(University of Delaware)氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據,並請益農業氣候科學家後得知:

6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨(雨季)是影響印度農作收成的關鍵時期,而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

經統計 1970、1981、1998 年印度農業普查數據,繪製之印度季風降雨(雨季)情形分布圖,雨季的平均降雨量為 823 毫米,廣大的國土包含不同的天氣型態。圖/研之有物(資料來源|莊雅婷)

其中,美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是,能透過經緯度比對地理區位及空間資料,運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值,來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。

此外,為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性,排除與其他變因的交互影響,研究中設定的固定變因包括:家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等;環境固定變因則包括:種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。

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藉由上述變因設定,控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因,降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

降雨量如何影響農民

印度研究人員進駐網路不發達的農村後,以土法煉鋼方式測量年降雨量。其中一處農村的年降雨量(1986-1995、2001-2009)最少 248.4 毫米、最多 981 毫米,落差之大不但影響農業收入,也連帶影響農民的生計策略。圖/莊雅婷

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境,令人好奇的是,對比長年風調雨順的地區,哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅?

莊雅婷發現,與以往研究結果類似之處在於,降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響,而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊(rainfall shock)。

然而,在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現:

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歷史降雨量變化較小的地區,雖有氣候穩定優勢,一旦降雨驟變,農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區!

莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模,將農民分成:有自耕地的大農、中農、小農,以及無自耕地的農民,並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。

大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源,例如能建置完善的儲水灌溉系統,因而農業收入雖受到降雨衝擊,但下降程度不大。

小農在一般情況下,靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活,但相對缺乏其他替代收入,一旦面臨降雨衝擊,收入反而下降最多。

無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農,在農作收入較不穩定的情況下,已習慣兼差非農業工作貼補家用,比方投入村莊附近的建築營造工作。因此,在面對降雨衝擊時,較能迅速調整工作型態,收入下降程度比小農低。

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4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。圖/研之有物

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區,但莊雅婷的研究指出:

過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區,反而容易受到氣候變遷的影響,其弱點在於農民缺乏應變經驗,難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。

至於歷史降雨量變化較大的地區,多數農民已藉由代代相傳的生活經驗,建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈,降低氣候不佳對收入的影響。

該研究點出過往農業政策忽略之處,提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中,應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響,引導農民保有居安思危的觀念,及早研擬因應氣候變遷的對策。

現地訪談找真相

莊雅婷不僅從事歷史數據的量化分析,更實際前往田野訪談印度農民、收集第一手資料。圖/莊雅婷

大膽假設、小心求證,向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時,也輔以工作坊、現地訪談等方法,過程中不僅獲得許多設立假說的靈感,更能得到深入剖析社會現象的觀點。

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在印度進行田野調查時,恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查,兩方同時觀察到:當時年不佳時,大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。

印度研究團隊認為,這是大農地主趁機剝削受雇農民,但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。

原來這是地區社群的互助默契,大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會,受雇農民也願意在農作欠收時降低工資,彼此相互體諒、一起度小月。

如何不帶偏見探討現象背後的成因,是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

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走進田野的經濟學家

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員。圖/研之有物

在偌大的經濟學領域中,莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力,藉由分析個人和群體的經濟行為後,能將統計數據回饋到政策執行面上,有助改善環境和社會管理方式。

「經世致用」是經濟學有趣迷人之處,更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情!

回憶起與印度的不解之緣,源自在印度工作半年多期間,接觸到發展中國家的實際狀況,親眼見到當地貧富差距之大,讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。

就讀碩士班期間,在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時,更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員,此舉讓她深受震撼!「我總會自問:我的研究能為當地人帶來什麼幫助?」

因著生命中的種種機緣,莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上,隻身前往東南亞多國農村進行研究,這不僅要抱持不怕困難的勇氣,更培養出因地制宜的反應力。

要在人生地不熟的異國做研究並不容易,需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係,再經由他們連結在地人脈,讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。

莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯,只因得知有遠自臺灣來的朋友,想要傾聽這群無名小農的故事。

一路走來並非總是一帆風順,但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意,使她面對各種艱難挑戰時,得以發揮超強耐力,更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。

2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯(William D. Nordhaus)、紐約大學經濟學教授羅默(Paul Romer)以總體經濟學模型,找出氣候變遷與經濟成長的關係,同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前,誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。

這讓莊雅婷相信,在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安,重要的是堅持自己的初衷,盡心耕耘終能有所收穫!

隻身前往印度田調並不容易,莊雅婷憑著對研究的熱情、當地人的支持,從中獲得許多設立假說、剖析社會現象的觀點。圖為拜訪印度當地女性存錢互助會,訪問微型貸款相關政策。圖/莊雅婷

延伸閱讀

  1. 莊雅婷老師個人網站
  2. Yating Chuang (2019). “Climate Variability, Rainfall Shocks, and Farmers’ Income Diversification in India”. Economics Letters, 174: 55-61.
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