avatarCHANG, Yu-Chieh

Free AI web copilot to create summaries, insights and extended knowledge, download it at here

6094

Abstract

nge(len(<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">data</span>)):</span>

        try:
            
            <span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">data</span>[i, where] = (<span class="hljs-title">data</span>[<span class="hljs-title">i</span> - <span class="hljs-title">lookback</span> + 1:<span class="hljs-title">i</span> + 1, <span class="hljs-title">close</span>].<span class="hljs-title">mean</span>())</span>
        
        except <span class="hljs-type">IndexError</span>:
            
            pass
        
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">data</span> = jump(<span class="hljs-title">data</span>, <span class="hljs-title">lookback</span>)</span>

return <span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">data</span></span></pre></div><div id="0f03"><pre><span class="hljs-attribute">def</span> demarker(Data, lookback, high, low, where):

<span class="hljs-comment"># Calculating DeMAX</span>
<span class="hljs-attribute">for</span> i in range(len(Data)):
    
    <span class="hljs-attribute">if</span> Data[i, high] &gt; Data[i - <span class="hljs-number">1</span>, high]:
        <span class="hljs-attribute">Data</span>[i, where] = Data[i, high] - Data[i - <span class="hljs-number">1</span>, high]
    <span class="hljs-attribute">else</span>:
        <span class="hljs-attribute">Data</span>[i, where] = <span class="hljs-number">0</span>

<span class="hljs-comment"># Calculating the Moving Average on DeMAX</span>
<span class="hljs-attribute">Data</span> = ma(Data, lookback, where, where + <span class="hljs-number">1</span>)        
        
<span class="hljs-comment"># Calculating DeMIN</span>
<span class="hljs-attribute">for</span> i in range(len(Data)):
    
    <span class="hljs-attribute">if</span> Data[i - <span class="hljs-number">1</span>, low] &gt; Data[i, low]:
        <span class="hljs-attribute">Data</span>[i, where + <span class="hljs-number">2</span>] = Data[i - <span class="hljs-number">1</span>, low] - Data[i, low]
    <span class="hljs-attribute">else</span>:
        <span class="hljs-attribute">Data</span>[i, where + <span class="hljs-number">2</span>] = <span class="hljs-number">0</span>    

<span class="hljs-comment"># Calculating the Moving Average on DeMIN</span>
<span class="hljs-attribute">Data</span> = ma(Data, lookback, where + <span class="hljs-number">2</span>, where + <span class="hljs-number">3</span>)        


<span class="hljs-comment"># Calculating DeMarker</span>
<span class="hljs-attribute">for</span> i in range(len(Data)):
    
    <span class="hljs-attribute">Data</span>[i, where + <span class="hljs-number">4</span>] = Data[i, where + <span class="hljs-number">1</span>] / (Data[i, where + <span class="hljs-number">1</span>] + Data[i, where + <span class="hljs-number">3</span>]) 

<span class="hljs-comment"># Removing Excess Columns</span>
<span class="hljs-attribute">Data</span> = deleter(Data, where, <span class="hljs-number">4</span>)

<span class="hljs-attribute">return</span> Data</pre></div><figure id="a207"><img src="https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1*Hzlb4TnTDcvH3sxeXwjTUQ.png"><figcaption><b>EURUSD in the first panel with the 21-period Demarker in the second panel.</b></figcaption></figure><p id="9cfd">Check out my weekly market sentiment report to understand the current positioning and to estimate the future direction of several major markets through complex and simple models working side by side. Find out more about the report through this link:</p><div id="7415" class="link-block">
      <a href="https://coalescence.substack.com/">
        <div>
          <div>
            <h2>Coalescence</h2>
            <div><h3>A Weekly Report Covering FX &amp; Equities Market Positioning Using Complex Models. Let me read it first This site requires…</h3></div>
            <div><p>coalescence.substack.com</p></div>
          </div>
          <div>
            <div style="background-image: url(https://miro.readmedium.com/v2/resize:fit:320/0*7zo8Jv6sfnts5WCL)"></div>
          </div>
        </div>
      </a>
    </div><h1 id="8210">Using the Demarker</h1><p id="0df8">I am not a strong believer in the 0.30/0.70 overbought/oversold levels as I prefer to widen them a little bit to at least 0.20/0.80. Therefore, when we see the signals on the chart following the 0.20/0.80 rule, we can get something like the below plot.</p><ul><li><b>A long (Buy) signal is generated whenever the Demarker reaches 0.20 with the previous value above 0.20.</b></li><li><b>A short (Sell) signal is generated whenever the Demarker reaches 0.80 with the previous value below 0.80.</b></li></ul><div id="ff6e"><pre><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">signal</span>(<span class="hljs-params"><span class="hljs-title class_">Data</span>, what, buy, sell</span>)<span class="hljs-symbol">:</span></pre></div><div id="0e12"><pre><span class="hljs-type">Data</span> = adder(<span class="hljs-type">Data</span>, <span class="hljs-number">10</span>)</pre></div><div id="4a8f"><pre><span class="hljs-symbol">for</span> i in range(len(<span class="hljs-meta">Data</span>)):
        
    <span class="hljs-meta">if</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i, what] &lt; lower_barrier <span class="hljs-keyword">and</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i - <span class="hljs-number">1</span>, what] &gt; lower_barrier:
        <span class="hljs-meta">Data</span>[i + <span class="hljs-number">1</span>, buy] = <span class="hljs-number">1</span>
        
    <span class="hljs-meta">if</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i, what] &gt; upper_barrier <span class="hljs-keyword">and</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i - <span class="hljs-number">1</span>, what] &lt; upper_barrier:
        <span class="hljs-meta">Data</span>[i + <

Options

span class="hljs-number">1</span>, sell] = -<span class="hljs-number">1</span>

return <span class="hljs-meta">Data</span></pre></div><figure id="7ee7"><img src="https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1*Vwt17ycpypw7FqWrOQ2urQ.png"><figcaption><b>Signal chart.</b></figcaption></figure><p id="251c">Another strategy can be created which states that only the exit of the extreme zones will yield a trade:</p><ul><li><b>A long (Buy) signal is generated whenever the Demarker exits 0.20 with the previous value below 0.20.</b></li><li><b>A short (Sell) signal is generated whenever the Demarker exits 0.80 with the previous value above 0.80.</b></li></ul><div id="47c0"><pre><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">signal</span>(<span class="hljs-params"><span class="hljs-title class_">Data</span>, what, buy, sell</span>)<span class="hljs-symbol">:</span></pre></div><div id="2fa6"><pre><span class="hljs-type">Data</span> = adder(<span class="hljs-type">Data</span>, <span class="hljs-number">10</span>)</pre></div><div id="f24b"><pre><span class="hljs-symbol">for</span> i in range(len(<span class="hljs-meta">Data</span>)):
        
    <span class="hljs-meta">if</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i, what] &gt; lower_barrier <span class="hljs-keyword">and</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i - <span class="hljs-number">1</span>, what] &lt; lower_barrier:
        <span class="hljs-meta">Data</span>[i + <span class="hljs-number">1</span>, buy] = <span class="hljs-number">1</span>
        
    <span class="hljs-meta">if</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i, what] &lt; upper_barrier <span class="hljs-keyword">and</span> <span class="hljs-meta">Data</span>[i - <span class="hljs-number">1</span>, what] &gt; upper_barrier:
        <span class="hljs-meta">Data</span>[i + <span class="hljs-number">1</span>, sell] = -<span class="hljs-number">1</span>
        
return <span class="hljs-meta">Data</span></pre></div><figure id="2c88"><img src="https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1*_4OQFQtIqhz1AfcsJcXosg.png"><figcaption><b>Signal chart.</b></figcaption></figure><p id="d761">The second technique of waiting before initiating the position showed slightly better results but not statistically different. In anyways, both are losing strategies with the second one losing less (0.94 profit factor compared to 0.96).</p><p id="3618">I have recently partnered with Lumiwealth, and if you want to see how to create all sorts of algorithms yourself, feel free to check out the below link. From algorithmic trading to blockchain and machine learning, they have hands-on detailed courses that I highly recommend.</p><div id="fead" class="link-block">
      <a href="https://www.lumiwealth.com/algorithmic-trading-landing-page/?utm_source=influence&amp;utm_medium=medium&amp;utm_campaign=sofien">
        <div>
          <div>
            <h2>Learn Algorithmic Trading with Python Lumiwealth</h2>
            <div><h3>undefined</h3></div>
            <div><p>undefined</p></div>
          </div>
          <div>
            <div style="background-image: url(https://miro.readmedium.com/v2/resize:fit:320/0*FbCz_ARtbOdywMlC)"></div>
          </div>
        </div>
      </a>
    </div><h1 id="e420">Summary</h1><p id="05a4">To sum up, what I am trying to do is to simply contribute to the world of objective technical analysis which is promoting more transparent techniques and strategies that need to be back-tested before being implemented. This way, technical analysis will get rid of the bad reputation of being subjective and scientifically unfounded.</p><p id="570c">Medium is a hub to interesting reads. I read a lot of articles before I decided to start writing. Consider joining Medium using my referral link (at <b>NO </b>additional cost to you).</p><div id="de8c" class="link-block">
      <a href="https://kaabar-sofien.medium.com/membership">
        <div>
          <div>
            <h2>Join Medium with my referral link — Sofien Kaabar</h2>
            <div><h3>As a Medium member, a portion of your membership fee goes to writers you read, and you get full access to every story…</h3></div>
            <div><p>kaabar-sofien.medium.com</p></div>
          </div>
          <div>
            <div style="background-image: url(https://miro.readmedium.com/v2/resize:fit:320/0*XBqK-oHjNF_4ydU8)"></div>
          </div>
        </div>
      </a>
    </div><p id="5d41">I recommend you always follow the the below steps whenever you come across a trading technique or strategy:</p><ul><li>Have a critical mindset and get rid of any emotions.</li><li>Back-test it using real life simulation and conditions.</li><li>If you find potential, try optimizing it and running a forward test.</li><li>Always include transaction costs and any slippage simulation in your tests.</li><li>Always include risk management and position sizing in your tests.</li></ul><p id="beb3">Finally, even after making sure of the above, stay careful and monitor the strategy because market dynamics may shift and make the strategy unprofitable.</p><p id="4f75">For the paperback link of the book, you may use the following link:</p><div id="355f" class="link-block">
      <a href="https://www.amazon.com/dp/B09VG3SH2P?&amp;linkCode=sl1&amp;tag=sofien-20&amp;linkId=f0daa140733c5f6b08c1e744bd1b98b5&amp;language=en_US&amp;ref_=as_li_ss_tl">
        <div>
          <div>
            <h2>Contrarian Trading Strategies in Python</h2>
            <div><h3>Amazon.com: Contrarian Trading Strategies in Python: 9798434008075: Kaabar, Sofien: Books</h3></div>
            <div><p>www.amazon.co</p></div>
          </div>
          <div>
            <div style="background-image: url(https://miro.readmedium.com/v2/resize:fit:320/0*C7k3f3kawsSsQCVn)"></div>
          </div>
        </div>
      </a>
    </div></article></body>
圖為福島「環境水族館」最有名的拍攝景點「潮目の海」(攝影:張郁婕)

【台灣鯛民】X【說說能源】X【石川カオリ的日本時事まとめ翻譯。】特別企劃

前進福島第一核電廠(四)|福島的魚到底能不能吃?讓aquamarine Fukushima「環境水族館」告訴你

「アクアマリンふくしま」是環境水族館的暱稱

2019年9月1-8號(共八天七夜),我(張郁婕)和清大核工所・工科系教授李敏、「台灣鯛民/周魚民的老闆」廖彥朋、「說說能源 Talk That Energy」版主陳柏宇、「癒女Yasu」鄭安如、「裁裁踩線」陳妤瑄與Greatshot攝影師葛瑞祥及其助理「陳希寶」陳瑋希共八人,前往日本東京・福島・福井,實地調查福島第一核電廠事故後的日本核電廠現況。
本次行程感謝日本核工界及東京工業大學先導原子力研究所的大力協助,及促成本次行程的台灣鯛民廖彥朋,我才有機會參與這次的福島之旅。本次行程概要如下:
9/1(東京) 抵達東京
9/2(東京) 與東京工業大學開會,傍晚一同前往福島(下榻福島縣磐城市)
9/3(福島) 前往福島「環境水族館」アクアマリンふくしま,浪江町與大熊町役所、NPOハッピーロードネット,下榻福島縣双葉郡富岡町
9/4(福島) 前往東京電力公司廃炉資料館與福島第一核電廠,下午拜訪日本原子力研究開発機構(JAEA)的廃炉国際共同研究センター(CLADS),傍晚回到東京市區。
9/5(東京) 上午拜會櫻井よしこ,下午參加東京工業大學先導原子力研究所主辦的「台日以核養綠座談會」
9/6(福井) 前往福井縣大飯核電廠參觀。
9/7(福井) 參加福井縣敦賀市的市民講座,傍晚回到東京。
9/8(東京) 中午的飛機從東京羽田飛回台北松山機場。

(正文由此開始)

2011年3月11日14時46分,日本東北的宮城縣仙台市以東 70km的三陸沖外海,發生日本觀測史上最大規模的 9.0強震。地震引發的海嘯隨後襲擊太平洋側的東北地區,災情慘重。而福島縣的地形因素,東部沿海的「濱通地區」(浜通り,直譯為海濱大道,就是一條沿著太平洋海側濱海公路的概念),前有大海後有山,所以當海嘯來臨時,再高的海嘯打上岸都會被後方的山脈攔下,使得海景第一排的「濱通地區」承受了海嘯所有的威力,災情慘重。

暱稱為「環境水族館アクアマリンふくしま」的福島海洋科學館(ふくしま海洋科学館,下稱「環境水族館」*)因為海嘯的關係,整個一樓都浸水,就連沒有辦法在汙水中生活的生物們還必須要儘速搬送到其他的水族館避難。在館方的努力之下,「環境水族館」在 2011年7月15日又順利開幕。

*關於「環境水族館」的名稱:
「環境水族館」的正式名稱應為「ふくしま海洋科学館」,公益財団法人ふくしま海洋科学館是負責經營「環境水族館」的單位。
但一般稱呼「環境水族館」都是以暱稱「アクアマリンふくしま」或「環境水族館アクアマリンふくしま」稱之。網路上不管是搜尋「環境水族館」還是「アクアマリンふくしま」,都只會跳出福島的「環境水族館」。
在「環境水族館」的官方網站上,「環境水族館」的中譯名稱為「海藍寶石福島」,英文則是「アクアマリンふくしま」的拼音「aquamarine Fukushima」。
這裡是「環境水族館」的親子體驗區,可以在報名體驗釣魚的樂趣(攝影:張郁婕)

地方政府委外經營的「環境水族館」

位於福島縣磐城(いわき)市小名浜的「環境水族館」成立於 2000年,是日本東北地區最大型的水族館。「環境水族館」屬於福島縣的機構,由福島縣政府委託福島海洋科學館負責經營。

雖然「環境水族館」名義上是「水族館」,但它其實是一座結合觀光和教育的互動式海洋科學館,其特色之一就是「環境水族館」就位在小名浜港 2號碼頭內。

替民眾嚴格把關環境輻射值

在福島第一核電廠事故之後,除了地震+海嘯造成的環境破壞,福島的生態是否會受到福島第一核電廠事故的輻射汙染影響,成了大家關注的話題。作為福島縣政府附屬機構的「環境水族館」,決定展開長期追蹤調查,為民眾把關輻射汙染狀況。

「環境水族館」會定期在網站上公告最新測得的環境輻射值,包含每週在「環境水族館」園區內的「潮目の海大水槽前」、「蛇の目ビーチ」與「えっぐの森」定點測量,也會長期追蹤小名浜港海水中銫-134、銫-137的輻射值濃度。海水浴場的輻射值濃度標準為每公升 10貝克(Bq/L),在「環境水族館」重新對外開放的 2011年7月15日,小名浜港的銫濃度已經低於每公升 5貝克(Bq/L),而且在 2011年11月14日以後,就已經低於儀器最低可以測量出來的標準,也就是所謂的「未檢出」(not detected, N.D.)。

圖為福島「環境水族館」內一景(攝影:張郁婕)

福島海域的魚體內到底有沒有輻射?

除了環境輻射值之外,「環境水族館」還進一步調查所有有可能展示在「環境水族館」的魚種及鄰近海域的輻射值。

首先,「環境水族館」的館員會親自在小名浜港釣魚,釣到的魚要先測量身長、體重。接著,將魚剖開只取出魚肉的部分,將魚肉裝進輻射檢測器專用的容器,測量魚體內的輻射劑量值。以下列舉部分魚種的檢測結果:

  • シロメバル(Sebastes cheni Barsukov) 2013.4.30:N.D. 2013.10.28:N.D.
  • 蝦夷磯鮎並(エゾイソアイナメ, Physiculus maximowiczi) 2013.3.20:N.D. 2013.5.11:8.7(Bq/kg) 2013.11.8:N.D. 2014.5.31:N.D. 2014.12.7:N.D.
  • 繁星糯鰻(マアナゴ, Conger myriaster) 2013.3.19:7.3(Bq/kg) 2013.3.19:18.4(Bq/kg) 2013.5.11:22.6(Bq/kg) 2013.9.10:N.D. 2013.11.23:5.1(Bq/kg) 2014.4.18:6.1(Bq/kg) 2014.5.30:N.D. 2014.12.21:N.D.
  • 大瀧六線魚(アイナメ, Hexagrammos otakii) 2013.11.8–9:N.D. 2014.12.7:10.8(Bq/kg) 2015.1.12:N.D. 2015.1.29:7.2(Bq/kg)
  • 日本竹莢魚(マアジ, Trachurus japonicus) 2013.7.30:N.D. 2013.11.2:N.D. 2014.9.3:N.D.

總結來說:

  • 2013年「環境水族館」在小名浜捕了 42種共 78尾魚進行檢測,這些魚體內的銫-134+銫-137輻射值平均為每公斤 64.8貝克(Bq/kg)。
  • 2014年「環境水族館」在小名浜捕到的 31種共 57尾魚,這些魚體內的銫-134+銫-137輻射平均值下降為每公斤 7.6貝克(Bq/kg)。
  • 2015年「環境水族館」在小名浜捕了 27種共 38尾魚,這些魚體內的銫-134+銫-137輻射平均值為每公斤 3.8貝克(Bq/kg)。
  • 2016年「環境水族館」在小名浜捕獲 24種共 33尾魚,這些魚體內的銫-134+銫-137輻射平均值只剩每公斤 0.5貝克(Bq/kg)。
截圖自うみラボ網站

帶隊到福島第一核電廠附近海域自己測

有鑒於「環境水族館」小名浜海域能抓到的魚,輻射劑量值都低於現行的日本法律規範(*)。「環境水族館」決定和當地民眾(福島縣磐城市)組成「海洋調查隊」(うみラボ),讓想要親自調查福島海域輻射汙染狀況的民眾們,可以在「環境水族館」館員的陪同下,實際前往福島第一核電廠附近海域展開調查。

*福島第一核電廠事故後,日本政府將食品當中的輻射劑量容許值調整成更嚴格的標準:
・一般食品的輻射劑量容許值為每公斤最高 100貝克
・嬰幼兒食品和乳製品的輻射劑量容許值為每公斤最高 50貝克
・飲料和水的輻射劑量容許值則是每公斤最高 10貝克
台灣政府也在 2016年1月18日後跟進日本政府,採用較嚴格的食品輻射汙染容許量標準。此外,台灣政府早在 2015年5月15日便規定,來自日本的食品必須附上產地證明,如果是來自特定地區、特定種類的食品,須檢附輻射檢測證明。
關於福島第一核電廠事故後,各國對於日本食品的規範,可參考友站【地球圖輯隊】《在台灣公投後,日本可以禁止台灣加入CPTPP嗎?》這篇文章。

「海洋調查隊」的活動流程如下:

  1. 事前報名參加活動,活動當天早上 9點在磐城市久之浜町的久之浜漁港集合,便北上前往福島第一核電廠附近海域。
  2. 從久之浜漁港出發到福島第一核電廠附近大約需要 1小時的時間。期間會經過広野火力發電廠、福島第二核電廠與富岡漁港。在移動過程中,「海洋探險隊」的隊員會解說沿線風景,感受福島的現在進行式。
  3. 大約 1小時又15分鐘的時間,就能抵達距離福島第一核電廠只有 1.5公里遠的海域(靠近大熊町和双葉町)。接著量測海上的空間輻射值(約每小時 0.05微西弗左右),與海水的輻射值(2013.11.3:N.D.)。
  4. 利用エクマンパージ採泥器(Ekman-Birge type bottom sampler)採取福島第一核電廠 1.5公里海域底層土壤,須將土壤樣品帶回「環境水族館」才能進行輻射檢測。
  5. 取完福島第一核電廠 1.5公里海域底層土壤的樣品後,緊接著是釣魚時間。所有在福島第一核電廠 1.5公里海域釣到的於,都要帶回「環境水族館」等待日後進行檢測。
  6. 釣完魚之後就準備回久之浜漁港,大約能在下午 2點半到 3點左右回到久之浜漁港。回到久之浜漁港後,該次的「海洋調查隊」任務就算結束,剩下的輻射值檢測,要等到另一個同為「環境水族館」主辦的活動「調べラボ」揭曉答案。
這是富原先生為了我們一行人,當天一早特別跑到福島第一核電廠附近海域捕到的一台車的魚(攝影:張郁婕)

福島的魚到底能不能吃?吃了就知道

「海洋調查隊」捕到的魚將是「環境水族館」接下來舉辦的「調べラボ」的重頭戲。「調べラボ」唸作「tabe Labo」,「tabe」的意思是「吃」(食べる),而「環境水族館」的「調べラボ」,就是要讓民眾能夠親眼看到到底魚的輻射劑量是要怎麼測的、測出來的結果到底符不符合標準、能不能吃?在把這些「海洋調查隊」親自出海捕到的魚吃下肚。

首先,「環境水族館」的駐館獸醫富原聖一會在大家面前介紹當天現場每一隻魚的品種、牠有多重有多大,所以是幾歲的魚,接著便在大家的面前現切生魚片。想測量一隻魚到底有沒有被輻射汙染,必須要去掉魚皮和魚骨,只留下魚肉的部分,這樣才確保自己測到的數值真的是魚體內吸收進去的輻射值。

接著將準備好的試品放入輻射計數器裡,這次我們使用的是日立ALOKA Canberra。在輻射計數器開始計算的同時,可以從電腦螢幕上同步看到目前的數到的粒子數。

紅色蓋子那一台,就是這次的輻射計數器。(攝影:張郁婕)
李敏教授的解說時間。簡單來說,就是上面那個長條圖的橫軸代表能量(Channel),縱軸代表目前數到幾顆帶有該能量數值的粒子,橫軸的每一個能量都可以對應到不同的元素。長條圖中有 4條紅線,可以對應到長條圖底下的表格,分別是碘-131、銫-137、銫–134和鉀-40。由於拍攝這張照片的時候,儀器才剛開始跑,能數到的粒子數不多,所以碘-131、銫-137、銫–134和鉀-40都還是未檢出的狀態。(攝影:張郁婕)

在等待測量結果出爐的時間,就是富原先生的解說時間。

「調べラボ」既然叫做「tabe Labo」,「吃」就是另一個重頭戲。自從 2015年5月到 2017年7月,「環境水族館」舉辦了 26次「調べラボ」,每次從上午 11:00開始,就開放讓「環境水族館」參觀的民眾免費試吃福島的水產品,例如:用北太平洋巨型章魚(ミズダコ)作成的章魚飯。

「調べラボ」在開辦之初,人潮並沒有很踴躍,但隨著社群網站還有新聞媒體的報導,有越來越多民眾知道只要每個月第 3個星期天到「環境水族館」,就可以吃一頓免費午餐,而讓「調べラボ」場場大爆滿,「調べラボ」的重點已經從測魚的輻射劑量,變成免費午餐大會,「環境水族館」因而宣告活動終止。

換個角度來看,也正因為「環境水族館」的努力被民眾看到,初期參與活動的民眾真的透過「調べラボ」了解到底是要如何測量輻射劑量,以及福島的魚真的低於輻射標準可以安心食用,有學到東西又能吃得開心,才是「調べラボ」後期能大爆滿的主因。

我們問富原先生,他們是怎麼樣讓民眾願意吃福島的海鮮?又或者說是如何讓民眾對福島的水產品重回信心?富原先生說,其實在福島第一核電廠事故後,大家擔心的事情不是魚可不可以吃,而是不相信政府的數據是真的。所以當大家來到「環境水族館」,親眼看到輻射劑量是怎麼測的,測出來的結果真的和政府給的數據一樣,就表示政府說的是對的,自然也就不擔心魚到底能不能吃了。

所以福島第一核電廠附近的魚有輻射嗎?

富原先生表示,在福島第一核電廠附近海域最常見的魚包括比目魚(ヒラメ)、大瀧六線魚(アイナメ, Hexagrammos otakii)、帶斑平鮋(キツネメバル, Sebastes vulpes Doderlein)、シロメバル(Sebastes cheni Barsukov)、鰤魚(ブリ)與大頭鱈(マダラ,又稱太平洋鱈)。

富原先生解釋道,比目魚雖然都在海底活動,但因為比目魚移動範圍很廣,而且只要 4年就能長到 60公分、2.5公斤,所以現在能捕到的比目魚,幾乎都是在福島第一核電廠事故後才出生的魚,所以未檢出的比例很高。

富原先生說,在福島第一核電廠附近海域能捕到的大瀧六線魚,幾乎都是福島第一核電廠事故之後才出生的魚,所以不太會遇到受到嚴重輻射汙染的大瀧六線魚。但是,因為小型的大瀧六線魚很喜歡生活在淺海,所以有機會會遇到輻射值相對較高的大瀧六線魚。

富原先生接著說道,帶斑平鮋和シロメバル多半是生活海底的礁岩和海草之間,不太會移動,而且壽命相對比較長,所以現在還是能捕到一些出生於福島第一核電廠事故之前、輻射劑量較高的帶斑平鮋。

富原先生也提到,鰤魚是洄游性的魚類,而且 35–60公分的鰤魚是只有 1歲左右的幼魚,所以基本上不太會受到福島第一核電廠事故後的輻射汙染影響。至於大頭鱈雖然體型很大,但平均壽命只有 8歲左右,能被釣起來的大頭鱈多半只有 2–4歲,而且大頭鱈的移動距離很長,所以在距離福島第一核電廠很遠的縣市都曾發現過受到輻射汙染的大頭鱈,但「海洋調查隊」在福島第一核電廠附近海域釣到的大頭鱈,反而全部都是未檢出。

總結來說,現在生活在福島第一核電廠附近海域的魚,到底有沒有受到輻射汙染,會取決於該品種的特性:牠喜歡生活在淺海還是深海?牠的移動範圍廣還是幾乎不太移動?牠是在福島第一核電廠事故之前,還是福島核電廠事故之後才出生的⋯⋯?都會影響到這隻魚到底有沒有受到輻射汙染,受到輻射汙染的輕重程度。

這是那天富原先生親自為我們跑到福島第一核電廠附近海域捕到的比目魚,所製成的比目魚生魚片沙拉(攝影:張郁婕)
如果喜歡這篇文章,記得按一下Medium的拍手功能(可以不只拍一下),讓更多人能看到這篇文章。
想看更多好玩有趣(更即時)的內容可以追蹤Facebook粉絲專頁:*** 石川カオリ的日本時事まとめ翻譯。 ***

【前進福島第一核電廠】系列未完待續⋯⋯

Fukushima
中文
福島
福島第一核電廠
日本
Recommended from ReadMedium