時空定格：一下快門的價值

平常我們用拍攝去記錄生活的瑣碎或拍下一瞬間的良辰美景，但你有沒有想過一張照片更可能為學術界作出貢獻？

早前在紐西蘭旅遊的時候，我看到塔斯曼冰川 (Tasman Glacier) 附近的資訊板有一項邀請 – 「請拍照記錄冰川的轉變，並向我們分享這照片」。現時全球氣候急劇轉變，大量冰川亦面臨融化的問題，學術界亦一直監察及研究冰川融化的速度、成因與影響，而這些冰川的影像記錄便彌足珍貴。照片或影像能記錄當下環境的狀況，每天記錄便能了解冰川環境轉變的情況，但研究團隊如果每天派人拍攝，便需花費大量人力物力。因此透過遊客的分享，便能集腋成裘，長久地觀察冰川的變化，同時遊客亦能為學術科研作出貢獻。

這個邀請也讓我聯想到地理學中的核心概念：時間與空間轉變。地理學除了研究區位、空間的關係，人與環境的互動外，亦會探究地方在不同時間的轉變和人地互動如何隨時間而改變。這時候，照片便能發揮重要的功能，因為照片記錄了當刻的環境狀況，多張照片便能展示同一景觀在時間上的改變，例如：冰川的後退現況、風化侵蝕地貌的轉變。早年我到台灣野柳地質公園旅遊時，當中最有名的「女皇頭」景觀可能在數十或數百年後便因風化侵蝕而斷裂。如果定期為「女皇頭」拍照，便可記錄地貌風化侵蝕的速度，從而更有效地保育自然景觀。因此，每張照片也是獨一無二，我們平時為了「打卡」而拍攝的自然風景、人文景觀，亦可能無意中為自然地貌的形成與改變、城市規劃與變遷等地理學研究出一份力，甚至在數百年後成為歷史界的珍寶。

左圖：顯示法蘭茲約瑟夫冰川現時的後退情況；右圖：顯示台灣野柳「女皇頭」風化侵蝕情況

所以，鼓勵大家平常多點拿起手機拍攝四周環境，除了為回憶留下紀錄，亦能分享給地理學界作為參考資料，為大數據貢獻一分力。

參考資料：

R. Lawton(1983). Space, Place and Time. Geography Vol. 68, No. 3 (June 1983), pp. 193-207.

地理科老師

鄭錫男

預言家請開眼：人工智能在自然災害監察及預警上的應用

近年人工智能（AI）發展迅速，除了我們日常利用AI對話、生成圖片 (如：本文封面圖片) 及影片外，在學術界亦積極使用AI協助處理及分析數據，AI正以前所未有的速度推動科研發展。而這項技術亦被用於預測自然災害上，用以提升災害預測的準確度，減輕對人類社會所造成的傷亡及經濟損失。究竟這位新一代的「預言家」是如何煉成的？

AI就像一個學習能力極快、記憶力極強且擁有無限體力的小孩，我們透過輸入大量數據，讓AI快速學習大量知識，並教授AI相關的學習模型，讓AI能處理並分析這些數據的形態，因此能更快地為未來的自然災害情況作出判斷。

香港天文台近年亦積極使用各個人工智能的系統，包括人工智能天氣預測模式「盤古」及「伏羲」以預測香港未來十五天的風向、風速、氣溫、相對濕度、海平面氣壓及降雨情況。人工智能天氣預測系統是透過輸入全球近40年間的氣象再分析數據及約25萬億個數據點，為AI提供龐大的「知識」，再指導AI分析現時的天氣情況及為未來天氣轉變作出判斷。香港天文台更指出，相比傳統的數值天氣預報模式，現時AI的運算速度能更快地作出預測，甚至能更準確地預測颱風及暴雨災害。例如：2023年的超強颱風蘇拉及2025年的颱風蝴蝶，AI所預測的颱風路徑比傳統預報模式更為準確，讓政府及市民能及早作出應對及預防措施。另外，港大學者亦運用AI分析太平洋及大西洋地區的颱風數據，以預測颱風群生成機率，協助人類為未來氣候變化的時代作出規劃。

香港天文台人工智能天氣預測模式「伏羲」預測氣溫(左)及降雨(右)（圖片截取自我的天文台app－地球天氣）

另外，AI亦在地震預測上協助人類將不可能變為可能。在地球地底下充滿數百萬條斷層，當這些斷層移動時更會不斷地累積壓力，最後壓力釋放而引發地震。以往科學家對斷層位置的認識有限，而地球每年經歷數千上萬次大大小小的地震，要精確分析如此龐大的地震波數據是一項耗時且艱鉅的任務。但美國加州理工學院的科學家便利用AI系統學習地震波形的數據，建立地震波形的模版，協助人類找出之前沒有被判讀出來的地震事件，從而讓科學家發現到新的斷層網絡及特徵。最終期望利用AI分析現有的地震數據，推斷未來發生地震的風險程度，及早作出準備。