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地震預測,是真有其事還是危言聳聽?難道不能寧可信其有嗎?

阿樹_96
・2016/06/09 ・4053字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 550 ・八年級
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地震來了

在文章重點開始之前,我們先用科學方法與邏輯論述了解為何「地震無法預測」?

在過去我曾撰寫〈我們離預測地震還有多遠?〉一文,曾提過地震預測的難度,因為無論從相關性的統計、學理性的理論來看,都沒有一個「前兆現象」能對應到「發震事實」的關聯,而現今的主流研究多半朝著「多重前兆」的方向邁進,也就是如果我們有六種前兆觀測,當發生了其中三到四種現象時,代表地震發生的機率很高。然而這種方式仍有邏輯上的繆誤,因為我們仍無法合理解釋「為什麼有些現象會發生,有些則不會」,代表我們無法分離哪些現象是真、哪些是假,搞不好一開始就朝錯的方向研究,因此一般科學家也只會默默研究,不會一直大聲疾呼自己可以預測。

同時也因為如此,仍有許多地震學家認為地震「不可預測」,因為既然地底下是有許多「不可直接測得」的條件,包括性質與受力的狀態,也就代表對我們而言,地底下的構造是未知渾沌的,就連我們可以碰觸到的大氣,都不存在 100% 預報,對於地下的地震,我們無法預料也是理所當然的。此外,我們也不可忽視那全球每天發生數萬次的無感地震,雖然地震小、能量小,但累積起來的能量也很驚人,我們連這些頻繁的小地震分布隨時空變的趨勢也都未能明瞭,更不用說是偶發一次的大地震了。

故世界上沒有任何學術機構或政府機關的研究人員會聲稱自己能預測地震,這可是人命關天的事,要是真有方法能做,又為何不做?原因在於目前所有已知的科學方法或統計資料,都不能讓我們知道「下一次大地震在何時、何地、震源深淺、規模多大」,因為就是沒有這種能力!當然,就不用說沒幾年就會出現的預測專家,無論是特殊體質或特殊理論,皆都屬於「毫無根據」、無法證明真偽之事…

「毫無根據?那你們科學家又能預測地震了嗎?說不定人家是先知啊?」

當受到「毫無根據」的批判時,難免就有人會將「地震預測達人」包裝成像哥白尼、伽利略等先知。也或許如此,最近反而常聽見一種聲音「信者恆信,不信者就不信囉」、「不信的人也沒必要要『打壓』人家吧」、「反正科學家也無法預測,不如寧可信其有吧」……諸如此類的言論,在相關的新聞底下、或是網路留言等經常可見。當然,也有許多長輩們捨棄了 line 的早安平安圖,以「善意」分享這類資訊。

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對我而言真的很難理解這樣的「善意」,但泛科學人氣專欄作家海苔熊這麼說:

正因為科學蠻有限的,可是人們通常會討厭無法控制的事情,所以一直不斷地想要透過許多的預言、「能量」,還去捕捉地震的發生的可能。

對他們來說真正重要的並不是預測準不準,而是在傳這個訊息給身邊的人的時候,傳達了一種「我在乎你」的訊息。

殊不知,這樣的動機也助長了偽科學。

的確,「善意提醒」可是許多人的初衷,不過我其中也有幾項危機無法忽略,這些危機和防災也有莫大危機,接下來可以分項討論。

對未知的恐懼使得忘了災害本身的嚴重性

正因為地震預測是科學家無法掌握之事,關於預測地震的謠言就容易甚囂塵上,甚至多半會由此切入,批判科學家因為研究方向錯誤所以無掌握地震(這點是邏輯謬論,沒有任何支持理由,即使批判這點也無法說明地震可以預測)。這些人藉此說自己「有能力做」,用一堆大家看不懂的術語包裝,隨便猜測一個明確的時間地點,就會有一堆人相信…

再者,看看下面那張十五年內的臺灣地震分布圖,臺灣平均每年有二萬六千多起地震,其中也有將近千次是屬於有感地震,而每年平均也有數次規模 6 以上的地震,我只需從統計結果,看看怎麼個預測(規模、時間點)法的期望值較高,再選定幾個地震常發生的地點,有矇中當然就可以大肆宣傳,沒矇中再想個理由說明原因,人人都能預測,但這不是科學,而是買樂透的概念。

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台灣地震分布,作者為維基用戶Hsu.shihhung
台灣地震分布,作者為維基用戶Hsu.shihhung

或許有人可以從地震的頻率抓出點端倪,在某些時機點做出大略的預測,然而一個科學理論要成形,並非僅僅靠著統計出相關就能確立,還需要有下面二個要點:

1.可以利用歸納、演譯合理的推論出因果關係,而這些關係又必須不能違背「最基本的定律」。假如違背了某些定律,又還需證明前人的定律有哪些缺失。

2.可以「用相同的方法重覆驗證」。如要用最嚴苛的觀點來看,一個可行的地震預測,必須要能預測到每一次地震,不能有漏掉。

或許看起來很嚴苛,但有在科學領域打滾,或是熟悉科學史的人就會知道,科學定律並非是「先知們」的真知灼見構築而成,而是經由不斷的懷疑、實驗、求證,近而越來越接近真理。這樣的真理也就不會是教條規範,而是我們理解這世界的方式,當然也可以修正調整,只要合乎上述科學法則,並經過像是發表期刊、論文或是學術研討會等方式論證,自然能加以驗證。

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所以我並不是在批判「現在預測地震的人都是胡扯」,更不是在論證「地震一定能或不能預測」。而是我們先得要確立某個預測方法能經過重覆的驗證,才能說「找到預測地震的方法」,否則都只能算是在「探究」,我甚至認為我們應該做更多嘗試去了解地震。但最不該做的,就是將一個不知道成不成熟的東西大肆宣傳因為這會讓人們產生不必要的誤會…誤會真有人能準確預言地震。

這樣一來,很容易會讓人忘了真正該恐懼的事,什麼事?就是基礎的防震措施做了沒?而科學研究認為未來地震潛勢較高的地方,多少也會因為常聽到這樣「狼來了」一般的訊息而更加鬆懈。更不用說一味迷信在「等待準確預測到地震」的信徒們了!預測地震的用意在於防範未然,並非等待災害發生。

邏輯錯誤的「寧可信其有」

雖然說「相信或不相信」這件事情要扯上科學的話非我的專業(較偏認知心理?)但我們卻可以由邏輯論述的方式來看看矛盾的點:

有許多朋友會說:「就算不知道地震會不會來,還是小心點好。」所謂「小心點好」指的是要多小心?如果公司在十層樓以上還去不去上班?要不要為了這件事請假?如果能將所謂的「小心一點」化為對於周遭事物的謹慎,那也就算了,要是抱持著「真的會發生嗎?」之類的想法看著手錶、日曆等待災害預告的時間到來,我想那也不能說得上是真正相信所謂預測的資訊,只能說是「鄉愿」的看待,這不能怪誰,因為這多少符合人性,很少人會在被恐懼籠罩時還能保持理性思考的。提出這點並非要大家只要隨便聽到有可能會有災害就要因應,而是應該要以更嚴苛謹慎的角度,看待任何消息來源的真實性與可靠性。

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所以,氣象法說不能預測地震,會不會管太多?

最近一則地震預測相關新聞中的末段,也提及《氣象法》中,不得擅自地震預報與其它災害預報的規定,話說其實這個規則並未限制「不能嘗試預測地震」,而是擅自「發布」預報。為什不能隨意預報?這當然與防災又脫不了關係,要是沒有一個穩定、準確的發布系統,混亂防災情報會使民眾更加無法適從。

當政府單位、新聞媒體所公布的颱風路徑有所誤差時,我們很自然的會去批判,那是因為我們會針對公布的路徑與登陸時間等資訊作因應,無論是期待放假或是準備撤離皆然。不過今天我們對於既然無法準確預報地震發生的時間地點,提供了一個可能不會發生的資訊不僅可能會令人做白工、也易使防災準備單位疲於奔命,或許可以鄕愿的說:沒有來,我們可以當作演習啊!但是我們不得不考慮人性與心理,試問若發布一個機率只有 50% 不到的警報,收到的人是該當作演習,還是要真的奮力逃難呢?

回到《氣象法》,在法規中僅對「災害預報」限制最多,而部分天氣預報需要經專業認證才能執行(證照制度)。至於科學研究,因為沒有牽涉防災,自然沒有所謂風險可言,因此就算目前沒有任何科學證據顯示地震可以被預測,也無需限制人們研究如何預測,只不過一旦公告周知,某日某地某時將發生大地震,不管準確與否,都得為這個資訊負責,包括可能造成的不必要恐慌、增加無謂的社會成本等等。而沒有辦法真正預測卻又大聲宣傳,或是散布資訊,恐怕也間接抹殺了真正孜孜不倦的地震學家們。

防災教育和科學教育的重要性

為什麼會有人很容易相信或散布地震預測的謠言,歸根究柢還是一開始提到的「對未知事物恐懼」。因為不知道,所以害怕,因為害怕,所以就容易被挑起情緒去相信一些好像可以掌握的資訊。此篇不直接批判特定地震預測社團,用意在於無論相信或不相信,都不是我們解決對「不知道下次大地震何時來?」的好方法,真正的地震防災之道是仔細的思考自己對於地震風險的面對方式、對於地震來臨時的應變預想,這些措施或許比賭盤式的地震猜測還有效果的多。

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我並非防災救災專家,故這邊就借花獻佛,藉由下列數篇專業說明,與各位一起思考真正面對地震這種「一定會發生、但不知何時何地」的災害,該如何作好防災準備:(以下文章連結至消防員與防災教育專家蔡宗翰先生部落格)

當然有人會說預測的地震沒有如期發生或者不發生是好事,但攤開臺灣的歷史地震紀錄,我們可以確定:「地震一定會來,只是不知道何時來。」或許這是一句廢話,但我們也可以捫心自問:遇到地震時,家中的家具擺設會傷到自己嗎?在公司或是學校時有沒有想過不同地點的防災策略嗎?

或許我們比較少想到臨震的狀況,也可以藉此思考看看:無論有沒有收到地震預警簡訊,都該想想:多十秒能做什麼?

延伸閱讀:

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文章難易度
阿樹_96
73 篇文章 ・ 20 位粉絲
地球科學的科普專門家,白天在需要低調的單位上班,地球人如果有需要科普時時會跑到《震識:那些你想知道的震事》擔任副總編輯撰寫地震科普與故事,並同時在《地球故事書》、《泛科學》、《國語日報》等專欄分享地科大小事。著有親子天下出版《地震100問》。

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【suno AI】五音不全也沒關係,讓 AI 幫你唱歌!這些 AI 是怎麼做到音樂生成的?
泛科學院_96
・2024/04/18 ・459字 ・閱讀時間少於 1 分鐘

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不知道大家有沒有被傳說中的OO緊縮術攻擊,總之小編是中招了。

有時候一個人上網也是挺無助的,手足無措的我就想了解一下歌曲生成的魔法是怎麼出現的。

今天就讓我們來評測一下線上歌曲生成的服務,順便說說這些聲音生成是怎麼做出來的。

廢話不多說,讓我們開始吧!

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你有用過什麼更好笑,更好用的 AI 音樂生成工具呢?

我們最近有在研究怎麼用 AI 剪片,還有……AI 女友。

想看剪片的打+1,想看女友的打 <3

有其他想要看的 AI 測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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降低罹癌風險這樣做!肝癌預防、晚期治療一把罩
careonline_96
・2024/04/17 ・2301字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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罹癌就得放棄工作?晚期肝癌口服標靶藥助彈性兼顧工作與生活!晚期肝癌治療圖文懶人包

台灣肝癌每年約有上萬名新確診的肝癌個案,其中又以 45 歲以上、具備勞動生產力的族群佔多數 。而肝癌因早期症狀不明顯,直到腫瘤較大才可能出現腹脹、腹痛、黃疸等症狀,等到確診肝癌時已有約三成患者為不適合手術治療的晚期〔1〕,且疾病惡化速度快〔2〕。臺大醫院癌症微創中心黃凱文主任指出,根據最新的癌症登記報告,110 年新增的罹病數中 45 歲以上男性近七成〔1〕。可見對於勞動階級的威脅之大,罹病後可能嚴重他們的生活與生計。

發現時為時已晚的肝癌

晚期肝癌新藥藏自費風險,健保申請成功率不到五成

針對早期肝癌,一般會先評估進行手術治療。黃凱文醫師說明,中晚期肝癌除了使用手術局部治療外,若病人的狀況許可,還可進行全身性藥物治療,包括標靶藥物、免疫藥物等。晚期肝癌的健保用藥中,目前有一線藥物三種藥物,病人只要符合相關條件,醫師便會協助申請使用,其中有一項是新通過的標靶加免疫藥物的免疫治療組合〔3〕

然而最新的藥物並不一定對病患就是最好的藥物。黃凱文醫師提醒:「目前健保規定三種藥物中只能擇一給付,倘若治療效果不明顯想改用其他藥物,接下來病人有可能要自費使用。」而新藥標靶加免疫的治療組合,相對於另外兩款藥物,健保給付條件較嚴格,如果半年內腫瘤沒有持續縮小,健保便不再給付〔4〕。若要自費繼續使用,經濟負擔就相當沉重。

「就我個人的經驗而言,第一次申請新藥大約只有四成晚期病人可以滿足健保給付條件,而後續第二、三次申請中,目前僅有一半病人能夠續用新藥。」對於健保續用狀況,黃凱文醫師如此分享。

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晚期肝癌治療解析

選擇適合的治療方式,穩定用藥維持生活品質

健保通過新藥後,肝癌治療選擇增加,黃凱文醫師指出,標靶加免疫的治療組合與口服標靶藥物的反應率、治療成效相近,不過標靶加免疫的治療組合採用針劑注射,病人需要每三週回診接受治療;而口服標靶藥,只要在家服藥每日一到兩次,病人無需每月來回跑醫院,回診次數相對少很多,對生活及工作影響也較小。

現階段晚期肝癌的治療,標靶藥物與免疫藥物都能發揮治療成效。在這些治療選項中並沒有絕對較好的選擇,重點在於適不適合。黃凱文醫師說明,醫師都會與家屬、病人詳細討論。綜合考量,每個人的健康狀況、家庭環境、經濟考量後,共同決策選擇合適的藥物。

由於肝癌早期沒有症狀,具有危險因子的民眾一定要定期追蹤檢查,早期發現、早期治療能夠達到較佳的預後。黃凱文醫師提醒,B 型肝炎或 C 型肝炎帶原者應該及早接受治療,現在已有成效卓越的抗病毒藥物,能夠避免肝臟持續發炎,降低罹癌風險。若確診中晚期肝癌,請不要灰心。黃凱文醫師說,肝癌的治療藥物持續在進步,治療選擇也越來越多。病人只要和醫療團隊密切配合,按部就班接受治療,便有機會達到長期存活!

降低肝癌風險

筆記重點整理

一、 肝癌初期大多沒有症狀,在台灣,新增的肝癌個案中約三成肝癌患者在確定診斷時便是中晚期肝癌,不適合接受手術治療。肝癌的危險因子有很多,包括病毒性肝炎(如 B 型肝炎、C 型肝炎)、肝硬化、脂肪肝、體重過重、酒精性肝炎、抽菸、黃麴毒素、家族病史等。

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二、 針對早期肝癌,一般會先評估進行手術或消融治療。而中晚期肝癌,除了使用手術局部治療外,若病人的狀況許可,還可進行全身性藥物治療,包括標靶藥物、免疫藥物等。

三、 標靶加免疫的治療組合與口服標靶藥物的反應率、治療成效相近,不過標靶加免疫的治療組合採用針劑注射,病人需要每三周回診接受治療,而口服標靶藥,只要在家服藥每日一到兩次,有助減少回診次數,對生活與工作的影響較小。

四、 新藥的健保給付條件相對較嚴苛,如果半年內腫瘤沒有持續縮小,健保便不再給付,患者需要自費使用藥物。

五、 現階段晚期肝癌的治療,標靶藥物與免疫藥物都能發揮治療成效。在這些治療選項中並沒有絕對較好的選擇,重點在於適合患者個人的狀況。

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參考資料

  1. 衛生福利部 110 年癌症登記報告
  2. Nathani, P., Gopal, P., Rich, N., Yopp, A., Yokoo, T., John, B., Marrero, J., Parikh, N., & Singal, A. G. (2021). Hepatocellular carcinoma tumour volume doubling time: a systematic review and meta-analysis. Gut, 70(2), 401–407. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2020-321040
  3. 衛生福利部 全民健康保險藥物給付項目及支付標準共同擬訂會議藥品部分第 62 次會議紀錄
  4. 衛生福利部 藥品給付規定

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careonline_96
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少了目鏡的數位顯微鏡
顯微觀點_96
・2024/04/16 ・1996字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

顯微鏡在觀察微小物體上發揮非常重要的作用,但傳統光學顯微鏡通常愈將倍率放大,景深就愈淺,在觀察立體的生物標本或是組織切片,觀察者無論怎樣調焦,依然無法獲得完全清晰的圖片。數位顯微鏡便能解決這樣的問題。

數位顯微鏡和光學顯微鏡最大的差異在於觀察方式。數位顯微鏡不像傳統顯微鏡透過目鏡來觀察,而是使用數位相機獲取畫面,再將即時畫面投影到連接的電腦螢幕。

三要件組成數位顯微鏡

數位顯微鏡結合了傳統光學顯微鏡、數位多媒體和數位處理技術,其成像系統通常包括三個模組:顯微鏡光學模組、資料擷取模組、數位影像處理和軟體控制模組。

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顯微鏡光學模組執行顯微成像的功能,將欲觀察的樣本影像聚焦。一旦聚焦,資料擷取模組就會將影像以數位格式儲存在感光元件,如 CCD(電荷耦合裝置‍)或 CMOS‍(互補式金氧半導體),再透過 USB 或其他介面傳輸到電腦儲存裝置。

軟體控制模組則是整個數位顯微鏡系統的核心,可即時控制、優化擷取的影像,並加以處理、分析測量。尤其隨著功能更強大的電腦出現,數位顯微影像可以得到更有效和高效的處理,例如可以取代手動計數功能,或是快速推疊或拼接影像。

公式

Dtot 表示景深,λ 是照明光的波長,n 是物鏡至觀察物體間介質的折射率,NA 是物鏡的數值孔徑

e 是放置在顯微鏡物鏡圖像中,可分辨的最小距離,M 是橫向總放大倍率

從公式可以看到,景深和總放大倍率幾乎成反比。而以過去難以同時兼備的高倍率和大景深來說,使用顯微鏡調整焦點,搜尋並到達分佈在不同深度的樣本後,再以數位成像設備捕捉分佈在這些深度的所有清晰影像,傳輸到電腦就能產生高品質、清晰的影像。

另外,也可結合雷射和共軛焦顯微鏡觀察不同深度的橫斷切面影像,再利用電腦影像處理和 3D 重建演算法,便能可以獲得高解析度的立體輪廓,進而觀察複雜的細胞骨架、染色體、細胞器和細胞膜。

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數位顯微鏡的電腦即時處理也常應用在動態或活體(in vivo)檢測的研究中,例如細胞膜潛在變化、藥物進入組織或細胞膜的過程等。

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數位顯微鏡的倍率計算

傳統顯微鏡的總放大倍率為目鏡倍率 x 物鏡倍率,既然數位顯微鏡拿掉了目鏡改以數位相機、電腦取代,該如何計算總放大倍率呢?

數位顯微鏡除了光學放大倍率,還必須考慮數位放大倍率,因此總放大倍率=光學放大倍率 x 數位放大倍率

  • 光學放大倍率:物鏡放大倍率 x C 型轉接環放大倍率

由於連接顯微鏡和相機通常有一個 C 型轉接環(C-mount),且內建鏡頭。因此必須先將物鏡放大倍率乘以轉接環的放大倍率。

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  • 數位放大倍率=螢幕(顯示器)尺寸/感光元件尺寸

數位放大倍率必須考慮的元素有螢幕和感光元件。通常螢幕的對角線尺寸以英吋為單位,因此必須先將測量值轉換為毫米(mm);以 19 吋顯示器為例,其對角線測量值則為 19 吋 x 25.4=482.6 (mm)。

感光元件尺寸同樣以對角線的測量值來計算。以 1” 的晶片來說,其對角線測量值為 16(mm)。

感光元件規格(英吋)對角線
1″12.89.316
2/3″8.86.611
1/1.8″7.25.49
1/2″6.44.88
1/2.5″5.84.37
1/3″4.83.66
1/4″3.22.44

因此若以 10X 的物鏡搭配 0.67X 的 C 型轉接環,變焦 5X 後使用 2/3”CMOS 攝錄器拍攝並投影在 24 吋螢幕上。此時總放大倍率為:10 X 0.67 X 5 X 24 X 25.4 / 11 = 1856.5 (倍)

不過,隨著技術的不斷進步,數位顯微鏡和光學顯微鏡間的界限變得越來越模糊,有些數位顯微鏡採用更多光學元件,光學顯微鏡也採用了數位相機技術;相信打破藩籬的那一天指日可待。

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參考資料

  1. Digital vs. Optical Microscopes: An In-Depth Comparison
  2. How to Calculate Microscope On-Screen Magnification
  3. Chen, X., Zheng, B., & Liu, H. (2011). Optical and digital microscopic imaging techniques and applications in pathology. Analytical cellular pathology (Amsterdam)34(1-2), 5–18.

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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。