用開放資料，感受臺灣的脈動——Mini Taiwan Pulse
網友 Migu 開發的 Mini Taiwan Pulse，是一項結合開放資料、即時資訊與三維地圖視覺化的開源專案。天空中的航班劃出一道道弧形光軌，海面上的船舶穿梭往返，鐵道列車依照時刻表在島嶼上奔馳，臺北與新北市的公車也化為移動光點，讓原本分散於不同平台與資料庫中的交通資訊，匯聚在同一幅 3D 臺灣地圖上。
這個專案不只是呈現交通工具的位置與軌跡，也整合機場、港口、車站、燈塔、公路、自行車道、國道壅塞、氣象觀測、人口與人流、地震及災害示警等多元圖層。使用者可以自由切換圖層、調整三維效果，並透過時間軸觀察不同時段的變化。專案運用 Mapbox GL JS、Three.js、H3 六角網格等技術，把抽象的座標、時刻表與即時感測資料，轉化為具有節奏與生命感的動態景觀。
Mini Taiwan Pulse 展現了開放資料不只是表格與檔案，更能成為理解臺灣社會運作的窗口。透過流動的光點與軌跡，使用者可以直觀看見人流、物流與交通網絡如何交織，感受這座島嶼從天空、海洋到地面，每一刻都在持續跳動的脈搏。專案原始碼亦公開於 GitHub，讓更多開發者得以研究、交流及延伸應用。
https://mini-taiwan-pulse.itsmigu.com/
https://github.com/ianlkl11234s/mini-taiwan-pulse
Mini Taiwan Pulse
用開放資料，感受台灣的脈動。
天空中的航班劃出弧線、海面上的船舶穿梭往返、軌道上的列車準時奔馳 — 這座島嶼每一刻都在呼吸。Mini Taiwan Pulse 將這些交通運輸的即時動態，以 3D 光球、光軌、拖尾線呈現在同一張地圖上，讓你看見台灣的脈搏。
Screenshots
三種脈動
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脈動
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視覺呈現
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開放資料來源
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天空 — 航班
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3D
弧線 + 光球 + 彗尾光軌
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FlightRadar24
API
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海洋 — 船舶
|
InstancedMesh
光球 + 拖尾線
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AIS
船舶位置資料
|
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大地 — 軌道列車
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3D
軌道線 + 列車光球 + 拖尾線
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公開時刻表 + OSM 軌道
|
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街道 — 公車
|
GPS
snap 路線光球 + 歷史回放
|
TDX
公車即時定位 API
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天空的脈動 — 航班
- 光軌：彗尾狀漸層光軌，additive
blending 疊加自然增亮
- 光球：多層發光球體標示當前位置，呼吸動畫 + 紅色防撞閃爍燈
- 靜態軌跡：暗色主題依高度著色（暖橘→冷藍），亮色主題隨機配色
- 涵蓋全台 14 座機場、1,500+
航班
海洋的脈動 — 船舶
- 光球：青藍色
InstancedMesh，視口剔除，呼吸動畫
- 拖尾線：per-vertex
color gradient（30 分鐘遞延）
- 資料過濾：台灣周邊海域
bounding box、GPS 異常跳躍點排除、無效 MMSI 過濾
大地的脈動 — 軌道列車
6 個軌道系統同步運行：
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系統
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說明
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台鐵（TRA）
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265
條 OD 軌道、333 列火車，依車種 6 色分類
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高鐵（THSR）
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南北主線 + 支線
|
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台北捷運（TRTC）
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8
條路線
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高雄捷運（KRTC）
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紅 / 橘線
|
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高雄輕軌（KLRT）
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環狀輕軌
|
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台中捷運（TMRT）
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綠 / 藍線
|
- 列車光球：per-instance
color，各系統不同顏色
- 拖尾線：台鐵 + 高鐵專屬（3 分鐘遞延）
- 台鐵專用引擎：處理 OD 軌道、golden
track、彰化三角線等複雜路線
街道的脈動 — 公車
台北 + 新北 ~5,700 輛公車即時追蹤：
- GPS → Route Snap：即時 GPS 座標投影到路線幾何上，沿道路平滑移動
- 光球：InstancedMesh
3000 instances，12 色 palette 依路線 hash 配色
- 雙模式：Live 模式 30 秒 polling
GPS / Replay 模式載入歷史軌跡（5 分鐘降采樣）
- 路線配對率：99.9%（5746/5751），2293 條路線幾何預處理
- 資料管線：TDX A1
RealTimeByFrequency → data-collectors →
Supabase bus_current / bus_trails_daily
地標與基礎設施
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標記
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渲染方式
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來源
|
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機場邊界（14 座）
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fill
+ line + glow
|
OSM
Overpass API
|
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大站 Polygon
|
fill
+ glow
|
OSM
Overpass API
|
|
小站 + 捷運站（491 站）
|
circle
glow 圓環
|
車站 GeoJSON
|
|
車站光柱（535 站）
|
Three.js
3D 光柱（高度 = 停靠次數正規化）
|
預計算靜態 JSON
|
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港口邊界
|
fill
+ line + glow
|
OSM
Overpass API
|
|
燈塔（36 座）
|
circle
dot + 3D 旋轉錐形光束
|
交通部航港局
|
|
市區公車站
|
circle
dot + glow
|
TDX
公共運輸資料
|
|
公路客運站
|
circle
dot + glow
|
TDX
公共運輸資料
|
|
公共腳踏車站
|
circle
dot + glow
|
TDX
公共運輸資料
|
|
國道路網
|
line（紅色，zoom 自適應寬度）
|
交通部公路局
|
|
省道路網
|
line（橘色，zoom 自適應寬度）
|
交通部公路局
|
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自行車道
|
line（綠色，zoom 自適應寬度）
|
交通部
|
|
國道壅塞
|
line（色彩編碼壅塞等級，依 timeline 動態回放）
|
交通部公路局 TDX → Supabase realtime.freeway_sections
|
|
氣象觀測站
|
circle
dot + glow
|
中央氣象署
|
|
離岸風場範圍
|
fill
+ line + glow
|
經濟部能源局
|
|
人流模擬六角格
|
Mapbox
fill / fill-extrusion（Plasma / Viridis 色階）
|
內政部最小統計區人流
|
|
人口數六角格
|
Mapbox
fill / fill-extrusion（Inferno 色階）
|
SEGIS
村里人口統計
|
|
人口指標六角格
|
Mapbox
fill / fill-extrusion（Inferno 色階，9 項指標）
|
SEGIS
村里人口統計
|
|
溫度波浪曲面
|
Three.js
BufferGeometry（RdBu 發散色盤，vertex lerp 動畫）
|
中央氣象署 0.03° 格點
|
|
新聞事件標記
|
Mapbox
circle + glow（依 timeline 累積 + 15min ripple）
|
RSS
×29（CNA／自由／ETtoday／Google News geo ×22 縣市）→ Gemini Flash-Lite 地名抽取（368 鄉鎮白名單，LLM 不吐座標）→
Supabase realtime.news_events（geom 由鄉鎮界圖 centroid trigger 補）；每 20 分鐘一輪
|
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地震事件
|
circle（規模/深度色階 + ripple 動畫，依 timeline 累積）
|
CWA
地震目錄 → Supabase realtime.earthquake_events
|
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災害示警 ×5 群組
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fill
+ line + centroid circle（event_term 分色、severity 驅動透明度，依 timeline 動態 active 過濾）。拆為民生中斷／水文防汛／氣象特報／交通阻斷／安全環境五個獨立 toggle，共用單一 source
|
NCDR
CAP feed（polygon + circle 解析）→
Supabase realtime.disaster_alerts；geocode 行政區代碼由 migration 161 解析成村里/鄉鎮/縣市界圖（99.8% 命中），無代碼者
fallback area_desc 文字比對
|
功能
圖層面板（LayerSidebar）
十分類側邊欄，共 23 個圖層可獨立 toggle 開關，面板可收合為側邊窄條（點擊
◀ 收合、點窄條展開），固定高度並支援捲動：
|
分類
|
圖層
|
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MOVING
|
航班 Flight、船舶 Ship、鐵道 Rail、公車即時 Bus Live（可展開參數面板）
|
|
NEWS
|
新聞事件 News（可展開）
|
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STATION
|
高鐵站 THSR · 台鐵站 TRA · 捷運站 Metro · 市區公車站 City Bus · 公路客運站 Intercity · 公共腳踏車 Bike（可展開）
|
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ROUTE
|
國道 Highway · 省道 Prov.Road · 自行車道 Cycling（可展開）
|
|
INFRA
|
碼頭 Port · 機場 Airport · 燈塔 Lighthouse（可展開）
|
|
ANALYTICS
|
人流模擬 Pop. Flow · 人口數 Population · 人口指標 Indicators（可展開）
|
|
MONITOR
|
國道壅塞 Congestion（可展開）
|
|
ENVIRON
|
氣象站 Weather（可展開）· 風場範圍 Wind Farm · 溫度波 Temperature（可展開）
|
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HAZARD
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活動斷層 Fault（可展開）· 地震 Earthquake · 民生中斷 Lifeline（停水/停電/斷訊/停班停課）· 水文防汛 Flood · 氣象特報 Weather · 交通阻斷 Transit · 安全環境 Safety（火災/海污/空品/森林）
|
- MOVING 展開面板含 Live Status / Trails 模式切換（航班專用）+ 視覺參數 slider
- 鐵道面板含
Train 列車開關 + Track 2D/3D 切換（互斥：2D 平面軌道 / 3D 立體軌道）
- 車站面板含
Pillar 光柱開關 + Height 光柱高度調整
- 運具按鈕顯示活躍數量（航班數、船舶數、列車數、公車數）
- 收合狀態以彩色小點顯示各圖層啟用狀態
即時參數調整
航班（Flights）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Alt
×
|
1~5
|
高度誇張倍率，數值越大弧線越高聳
|
|
Z
offset
|
0~200m
|
基準高度偏移，避免低空航線貼地
|
|
Opacity
|
0.02~0.5
|
靜態軌跡線不透明度
|
|
Orb
|
—
|
飛行光球大小
|
|
APT
|
0~0.3
|
機場區域填充不透明度
|
|
Glow
|
0~2
|
機場光暈強度
|
船舶（Ships）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Ship
Orb
|
—
|
船舶光球大小
|
|
Ship
Trail
|
0.05~1
|
船舶拖尾線透明度
|
鐵道（Rail）
|
控制項
|
類型
|
說明
|
|
Train
|
toggle
|
列車光球顯示開關
|
|
Track
|
select
|
軌道渲染模式（2D 平面 / 3D 立體）
|
|
Rail
Z
|
0~500m
|
軌道 Z 軸偏移高度
|
|
Rail
Orb
|
—
|
列車光球大小
|
|
Rail
Trk
|
0.05~1
|
軌道線透明度
|
車站（THSR / TRA / Metro 各自獨立）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Stn
|
0.3~3x
|
車站圓環大小縮放
|
|
Pillar
|
toggle
|
3D
光柱顯示開關
|
|
Height
|
0.2~3x
|
光柱高度倍率
|
燈塔（Lighthouses）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
LH
|
0.3~3x
|
燈塔標記大小
|
|
Beam
|
toggle
|
3D
旋轉光束開關
|
|
Dist
|
0.2~3
|
光束投射距離
|
|
Opa
|
0.05~0.8
|
光束透明度
|
人流模擬（Population Flow Simulation）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Opacity
|
0.1~1
|
六角格填充不透明度
|
|
Contrast
|
0.5~4
|
Gamma
對比度（越大高人流越突出、低人流越暗）
|
|
3D
|
toggle
|
2D
平面填充 / 3D 柱狀高度切換
|
|
Height
|
10~200
|
3D
柱狀高度倍率
|
|
Metric
|
Day
/ Night
|
日間人流 / 夜間人流切換（共用高度基準）
|
- 色階：日間 =
Plasma（深靛→桃紅→亮黃），夜間 = Viridis（深紫→青綠→亮黃）
- 正規化：log1p
+ gamma，感知均勻、色盲友善
- Zoom 自動切換網格精度
- 渲染：Mapbox 原生 fill /
fill-extrusion layer（正確跟隨相機 pitch/bearing）
人口數（Population Count）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Opacity
|
0.1~1
|
六角格填充不透明度
|
|
Contrast
|
0.5~4
|
Gamma
對比度
|
|
3D
|
toggle
|
2D
平面 / 3D 柱狀切換
|
|
Height
|
10~200
|
3D
柱狀高度倍率
|
- 資料：SEGIS 村里人口統計（114
年 6 月），7,748 村里
- 色階：Inferno（深黑→紫紅→橘黃→亮黃白）
- 正規化：log1p
+ gamma（總人口重尾分布適用）
- Pipeline：taipei-gis-analytics/pipelines/demographics/population/08_h3_village_demographics.py
- 解析度：res7（~8K cells）+ res8（~56K cells），不產 res9（村里 polygon 較大，res9 無意義）
人口指標（Population Indicators）
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
Category
|
Count
/ Struct / Burden
|
指標分類選擇
|
|
Metric
|
動態切換
|
依 Category 顯示對應指標
|
|
Opacity
|
0.1~1
|
六角格填充不透明度
|
|
Contrast
|
0.5~4
|
Gamma
對比度
|
|
3D
|
toggle
|
2D
平面 / 3D 柱狀切換
|
|
Height
|
10~200
|
3D
柱狀高度倍率
|
Category → Metric 對應：
|
Category
|
Metric
|
|
數量 Count
|
戶數 HH · 男 M · 女 F
|
|
結構 Struct
|
性別比 Sex · 每戶 PPH
|
|
負擔 Burden
|
扶養 Dep · 扶幼 Child · 扶老 Elder · 老化 Aging
|
- 數量指標（hh/m/f）：log1p +
gamma 正規化
- 比率指標（sr/pph/dr/cd/ed/ai）：linear +
gamma 正規化
- 比率欄位 H3 聚合方式：人口加權平均（非簡單平均）
其他圖層
|
圖層
|
控制項
|
範圍
|
說明
|
|
公車即時（Bus Live）
|
Bus
Orb
|
—
|
公車光球大小
|
|
公車站（City / Intercity）
|
Bus
|
0.3~3x
|
圓點大小
|
|
公共腳踏車
|
Bike
|
0.3~3x
|
圓點大小
|
|
自行車道
|
Cycling
|
0.3~3x
|
線條寬度倍率
|
|
國道壅塞
|
Freeway
|
0.3~3x
|
線條寬度倍率
|
|
氣象站
|
Weather
|
0.3~3x
|
標記大小
|
溫度波浪（Temperature Wave）
|
控制項
|
類型
|
範圍
|
說明
|
|
3D
|
toggle
|
—
|
3D
波浪曲面 / 2D 平面色圖切換
|
|
Height
|
slider
|
0~400
|
溫度造成的高低起伏振幅
|
|
Z
Offset
|
slider
|
0~1000
|
整塊曲面的 Z 軸抬升高度
|
|
Opacity
|
slider
|
0.1~1
|
曲面透明度
|
|
Grid
|
toggle
|
—
|
網格線覆蓋開關
|
- 資料：中央氣象署小時溫度觀測分析格點（O-A0038-003），0.03° 解析度（~3.3km），120×67 格網
- 色盤：RdBu 發散（深藍 → 白 → 深紅），正規化使用實際資料 tempMin/tempMax
- 動畫：binary
search 找兩個 bracketing frames，vertex lerp 平滑過渡
- 時間同步：直接使用
timeline unix timestamp，與航班/船舶/列車完全同步
載入畫面（LoadingScreen）
首頁載入時同步等待 4 項資料完成，並以獨立進度列顯示各項狀態：
|
資料項
|
大小
|
完成顯示
|
|
航班 Flights
|
~84MB
|
航班數量
|
|
船舶 Ships
|
~54MB
|
船舶數量
|
|
鐵道 Rail
|
~53MB
|
系統數量
|
|
溫度場 Temperature
|
~941KB
|
—
|
- 各項獨立打勾：✓ 完成（藍色 + 數量）、⟳ 進行中（旋轉動畫）、○ 等待中（灰色）
- 底部真實進度條（done/total），非假動畫
- 全部完成後才顯示地圖
UI 並自動播放時間軸，確保「一打開就是可使用狀態」
全域 Loading 指示器（LoadingIndicator）
所有透過 Supabase 的非同步資料載入（船舶 / 航班 / 國道壅塞 / 災害示警 / 地震 / 溫度 / YouBike / H3 人口）會自動在右上角顯示進度浮層，告知使用者目前正在撈取哪些資料：
- src/lib/loadingRegistry.ts — 全域 task
store + withLoading() 包裝函式
- src/hooks/useLoadingTasks.ts — useSyncExternalStore 訂閱
- src/components/LoadingIndicator.tsx — 半透明 HUD 浮層（spinner
+ 任務列表）
- 各 loader 透過 withLoading(id,
label, supabase.rpc(...)) 自動 start/end，cache hit 不會觸發
其他功能
- 6 種 Mapbox 底圖樣式（Dark / Light / Satellite / Satellite Streets / Navigation Night
/ Streets）
- 開場全台總覽視角（23.43°N,
121.12°E, z7.9, pitch 48°）
- 14 座台灣機場預設視角 + 飛行動畫跳轉（2 秒）
- 日期導航（◀ 日期 ▶ + 即時模式）+ 時間軸播放控制（30x~3600x
加速）+ 多日範圍瀏覽（1d/3d/7d）
- Capture 拍攝模式（暗角 vignette + 標題 + 時間標記，按 ESC 退出）
- 顯示模式切換：Live
Status（即時位置）/ Trails（軌跡線）
- 點擊飛機 / 列車光球顯示浮動資訊卡
- 768px 以下自動切換手機版 UI（底部拖曳面板）
- 底部資訊列：即時運具計數 + 相機 pitch / bearing / zoom 參數
- Info Modal：5 頁多分頁說明面板（操作指南 · 功能圖例 · 資料來源 · 關於 · 個人）
- Data Calendar 面板：月曆格顯示各資料源涵蓋日期，Dots/Heat 雙模式 + 來源篩選
技術棧
|
層級
|
技術
|
用途
|
|
框架
|
React
19 + TypeScript + Vite
|
應用骨架
|
|
地圖
|
Mapbox
GL JS v3
|
3D
terrain、底圖、相機控制
|
|
空間索引
|
H3
(h3-js)
|
六角形網格（人流模擬 + 村里人口指標）
|
|
3D
渲染
|
Three.js
r172
|
光軌、光球、InstancedMesh
|
|
Shader
|
GLSL
|
光軌漸層材質
|
|
雲端
|
AWS
S3
|
資料增量同步
|
|
容器
|
Docker
+ Nginx
|
生產部署
|
架構
Overlay Registry 模式
所有 Mapbox GL 靜態圖層（機場、車站、港口、燈塔、道路、風場等）透過配置驅動的 Overlay Registry 統一管理：
overlayRegistry.ts — 宣告式 config 陣列（sourceUrl + paint 函式）
overlayManager.ts — 通用 CRUD（addOverlay / updateTheme / setVisible）
MapView.tsx — 一個 useEffect 控制所有 overlay 可見性 + 主題
新增一個 overlay 只需改 3 個檔案：
- src/types/index.ts — LayerVisibility 加一個 key
- src/map/overlayRegistry.ts — 加一筆 OverlayConfig
- src/components/LayerSidebar.tsx — 在對應
section 加一列
Data Source Registry 模式
多資料源時間管理透過 Data Source Registry 統一註冊：
useDataRegistry.ts — 中央註冊表（sources Map + register/getTimelineRange/hasDataOnDate）
useTimeline.ts — 日期導向時間軸（selectedDate + rangeDays + windowStart/windowEnd）
TimelineControls.tsx — 日期導航 UI（◀ 日期 ▶ + Live/Replay + 1d/3d/7d 範圍）
DataCalendarPanel.tsx — 月曆格資料可用性視覺化（Dots/Heat
模式 + 來源篩選）
每個資料源宣告自己的時間類型：
- track：航班、船舶、公車歷史軌跡（有明確的起訖時間範圍）
- snapshot：溫度場（每小時一個 frame，跨多天）
- cyclic：鐵道（每日循環的時刻表）
- static：機場、車站等不隨時間變化的圖層
Supabase RPC pre-aggregate pattern
所有高頻時序 RPC 都走「普通 table + per-day refresh function + pg_cron + 薄 SELECT RPC」pattern，避開 Supabase pooler 強制的 2 分鐘 statement_timeout，並讓前端讀取穩定落在百毫秒級：
|
RPC
|
預聚合 table
|
Cron
|
Before → After
|
|
get_ship_trails
|
realtime.ship_trails_daily
|
*/10
|
timeout
→ 123ms
|
|
get_flight_trails
|
realtime.flight_trails_daily
|
*/10
|
timeout
→ 126ms
|
|
get_freeway_congestion_day
|
realtime.freeway_congestion_daily
|
*/10
|
60s
邊緣 → 302ms
|
|
get_youbike_h3_snapshots
|
realtime.youbike_h3_daily
|
*/10
|
6.4s
→ 82ms
|
|
get_temperature_frames
|
realtime.temperature_frames_daily
|
*/30
|
551ms
→ 107ms
|
|
get_temperature_dates
|
realtime.temperature_dates_cache
|
*/15
|
1.9s
→ 72ms
|
|
get_temperature_grid_info
|
reference.temperature_grid_cells（靜態）
|
—
|
1.08s
→ 269ms
|
|
get_disaster_alerts_day
|
realtime.disaster_alerts_daily（含已解析 geom）
|
*/10
|
13.2s
→ 110ms
|
|
get_cwa_imagery_frames_batch
|
批次 RPC 取代 N 次並發 fetch
|
—
|
TypeError:
Failed to fetch → 57MB/1.7s
|
|
get_bus_current_taipei
|
realtime.bus_current（upsert 表）
|
—
|
即時 ~100ms
|
|
get_bus_trails
|
realtime.bus_trails_daily（5 分鐘降采樣）
|
*/15
|
pre-agg
→ ~200ms
|
|
get_ship/flight/bus_dates
|
*_trails_days_summary
|
—
|
4s
→ 47ms
|
SQL 檔位於 data-collectors/docs/sql/matview_*.sql。盤點報告見 docs/supabase_rpc_audit.md。
Three.js CustomLayer 架構
透過 Mapbox CustomLayer 在同一個 WebGL context 中嵌入 Three.js 場景，六個獨立 CustomLayer 各自管理動態渲染，常駐地圖、由 getIsVisible 控制渲染開關：
Mapbox GL JS（底圖 + 3D terrain + 相機控制）
├── CustomLayer:
flight-3d ← FlightScene（GLSL 光軌 + 光球 + 閃爍燈）
├── CustomLayer:
ship-3d ← ShipScene（InstancedMesh + 拖尾線）
├── CustomLayer:
rail-3d ← RailScene（靜態軌道 + 列車光球 + 拖尾）
├── CustomLayer: bus-3d ← BusScene（GPS snap 公車光球，3000 instances）
├── CustomLayer:
lighthouse-3d ← LighthouseScene（旋轉錐形光束）
├── CustomLayer:
station-pillar-3d ← StationPillarScene（車站 3D 光柱）
├── CustomLayer:
temperature-wave-3d ← TemperatureWaveScene（溫度 3D 波浪曲面）
├── Population Flow Layer（Mapbox native fill /
fill-extrusion）
├── Demographics Layers（人口數 + 人口指標，Mapbox native
fill / fill-extrusion）
└──
Overlay Registry（Mapbox GL Layers）
├── 機場邊界（fill + glow）
├── 車站標記（polygon + circle
glow）
├── 港口邊界（fill + glow）
├── 燈塔（circle + glow）
├── 市區公車站 / 公路客運站 / 腳踏車站（circle + glow）
├── 國道 / 省道 / 自行車道（line）
├── 國道壅塞（line，色彩編碼）
├── 氣象站（circle + glow）
└── 離岸風場（fill + line + glow）
專案結構
mini-taiwan-pulse/
├── public/
│ ├── aviation_data.json # 航班軌跡（gitignored）
│ ├── ship_data.json # 船舶軌跡（gitignored）
│ ├── airports.geojson # 台灣 14 座機場邊界
│ ├──
station_polygons.geojson # 大站 Polygon
│ ├──
station_points.geojson # 小站 + 捷運站 Point（491 站）
│ ├──
station_pillars.json # 車站光柱預計算資料（535 站）
│ ├──
station_daily_stops.json # 站點每日停靠次數
│ ├──
bus_stations_city.geojson # 市區公車站
│ ├──
bus_stations_intercity.geojson # 公路客運站
│ ├──
bike_stations.geojson # 公共腳踏車站（gitignored）
│ ├──
cycling_routes.geojson # 自行車道（gitignored）
│ ├──
freeway_congestion.geojson # 國道壅塞（gitignored）
│ ├──
weather_stations.geojson # 氣象站（gitignored）
│ ├──
port_polygons.geojson # 港口邊界
│ ├── lighthouse.geojson # 燈塔位置（36 座）
│ ├──
national_highway.geojson # 國道路網（gitignored）
│ ├──
provincial_road.geojson # 省道路網（gitignored）
│ ├── wind_plan.geojson # 離岸風場範圍
│ ├──
h3_population_res7.json # 人流模擬 res7（~8K cells）
│ ├──
h3_population_res8.json # 人流模擬 res8（~56K cells）
│ ├──
h3_demographics_res7.json # 村里人口指標 res7（~8K cells）
│ ├──
h3_demographics_res8.json # 村里人口指標 res8（~56K cells）
│ ├──
temperature_grid.json # 溫度格點時序（S3 逐時快照，~941KB）
│ ├── news_events.geojson # 新聞事件 fallback（主來源已改 Supabase RPC 按日載入）
│ ├── bus/ # 公車路線幾何（預處理產出，gitignored）
│
│ └──
taipei_bus_routes.json # 台北+新北 2293 條路線（~17MB）
│
└── rail/ # 軌道時刻表 + GeoJSON（gitignored）
│
├── tra/ # 台鐵
│
├── thsr/ # 高鐵
│
├── trtc/ # 台北捷運
│
├── krtc/ # 高雄捷運
│
├── klrt/ # 高雄輕軌
│
└── tmrt/ # 台中捷運
├── scripts/ # 資料準備腳本（Python +
TypeScript）
├── src/
│ ├── App.tsx # 主應用 + 狀態協調
│ ├── types/index.ts # 型別定義（含 OverlayConfig）
│ ├── components/
│
│ ├── LoadingScreen.tsx # 全資料預載進度畫面（4 項獨立打勾 + 真實進度條）
│
│ ├── InfoModal.tsx # 多分頁 Info Modal（5 頁）
│
│ ├── LayerSidebar.tsx # 十分類圖層面板（MOVING / NEWS / STATION / ROUTE / INFRA / ANALYTICS / MONITOR /
ENVIRON / HAZARD）
│
│ ├── TimelineControls.tsx # 時間軸播放控制
│
│ ├── DataCalendarPanel.tsx # 月曆格資料可用性視覺化
│
│ ├── AirportSelector.tsx # 地點跳轉
│
│ ├── StyleSelector.tsx # 底圖樣式選擇
│
│ └── MobileBottomSheet.tsx # 手機版底部面板
│ ├── map/
│
│ ├── MapView.tsx # Mapbox 地圖容器（overlay 生命週期管理）
│
│ ├── overlayRegistry.ts # Overlay 配置陣列（宣告式）
│
│ ├── overlayManager.ts # Overlay CRUD 通用函式
│
│ ├── customLayer.ts # Three.js CustomLayer 橋接（flight/ship/rail）
│
│ ├── busCustomLayer.ts # 公車 CustomLayer（GPS snap 光球）
│
│ ├── lighthouseCustomLayer.ts # 燈塔 3D 光束 CustomLayer
│
│ ├── stationPillarCustomLayer.ts # 車站光柱 CustomLayer
│
│ ├── temperatureWaveCustomLayer.ts # 溫度波浪 CustomLayer
│
│ ├── staticTrails.ts # 2D 靜態航線軌跡
│
│ ├── railTracks.ts # Mapbox native 軌道線
│
│ ├── h3LayerFactory.ts # 人流六角格 Mapbox
fill/fill-extrusion 工廠
│
│ ├── demographicsLayerFactory.ts # 人口數/指標六角格工廠（Inferno 色階）
│
│ └── cameraPresets.ts # 機場預設視角
│ ├── three/ # Three.js 3D 場景
│
│ ├── FlightScene.ts # 航班光軌 + 光球 + GLSL shader
│
│ ├── ShipScene.ts # 船舶 InstancedMesh + 拖尾線
│
│ ├── RailScene.ts # 軌道列車光球 + 拖尾 + 靜態軌道
│
│ ├── BusScene.ts # 公車 GPS snap 光球（InstancedMesh 3000）
│
│ ├── StationPillarScene.ts # 車站 3D 光柱（InstancedMesh）
│
│ ├── LighthouseScene.ts # 燈塔旋轉錐形光束
│
│ ├── TemperatureWaveScene.ts # 溫度 3D 波浪曲面（RdBu 色盤 + vertex lerp）
│
│ ├── LightOrb.ts # 光球共用元件
│
│ ├── LightTrail.ts # 光軌 GLSL 材質
│
│ └── BlinkingLight.ts # 防撞閃爍燈
│ ├── engines/ # 列車運動插值引擎
│
│ ├── RailEngine.ts # 通用軌道引擎（THSR/MRT）
│
│ ├── TraTrainEngine.ts # 台鐵專用引擎（OD 軌道）
│
│ └── railUtils.ts # 軌道工具函式
│ ├── hooks/ # React Custom Hooks
│
│ ├── useTransportParams.ts # 運具視覺參數 state + refs + sliders
│
│ ├── useRailEngine.ts # 軌道引擎 + rAF tick loop
│
│ ├── useLayerVisibility.ts # 圖層可見性 state + toggle
│
│ ├── useThreeJsLayers.ts # Three.js CustomLayer 建立與管理
│
│ ├── useMapInteraction.ts # 飛機/列車點擊互動
│
│ ├── useFlightData.ts # 航班資料載入
│
│ ├── useShipData.ts # 船舶資料載入
│
│ ├── useRailData.ts # 軌道資料載入
│
│ ├── useTemperatureData.ts # 溫度格點資料載入
│ │ ├── useH3Data.ts # 人流資料載入 + 快取
│
│ ├── useDemographicsH3.ts # 村里人口指標資料載入 + 快取
│
│ ├── useTimeline.ts # 時間軸播放邏輯
│
│ ├── useDataRegistry.ts # 資料源中央註冊表
│
│ └── useIsMobile.ts # 響應式斷點偵測
│ ├── data/ # 資料載入器
│
│ ├── flightLoader.ts # 航班 JSON 解析 + 時間窗過濾
│
│ ├── shipLoader.ts # 船舶 JSON 解析
│
│ ├── railLoader.ts # 軌道時刻表 + GeoJSON 載入
│
│ ├── temperatureLoader.ts # 溫度格點 JSON 載入
│
│ ├── h3Loader.ts # 人流 JSON 載入（local + S3 fallback）
│
│ └── s3Loader.ts # S3 增量同步
│ ├── constants/ # 常數定義
│
└── utils/ # 座標轉換、軌跡插值
├── Dockerfile # Multi-stage build
├──
docker-compose.yml # Port
3721
└── nginx.conf
資料準備
所有資料皆來自開放資料源，透過腳本擷取與轉換：
航班資料
來源：FlightRadar24 API
npm run fetch:flights # 取得航班清單
npm run fetch:tracks -- --date
2026-02-18 # 擷取飛行軌跡
船舶資料
來源：AIS 船舶位置資料（經 ship-gis SQLite 匯出）
python3 scripts/export-ship-data.py # 預設日期
python3 scripts/export-ship-data.py
2026-02-18 2026-02-19 # 指定日期範圍
軌道資料
來源：公開時刻表 + OSM 軌道 GeoJSON
python3 scripts/export-rail-data.py # 匯出 6 個系統的時刻表 + 軌道
python3
scripts/build-station-points.py # 合併 491 站 Point GeoJSON
python3
scripts/fetch-station-polygons.py # 下載大站 OSM Polygon
npm run pillars:generate # 預計算車站光柱資料（停靠次數 → 高度）
溫度格點資料
來源：中央氣象署 小時溫度觀測分析格點（O-A0038-003），經 data-collectors 每小時收集存入 S3
# 從 S3 下載（自動偵測航班時間範圍）
python3 scripts/fetch-temperature-s3.py
# 指定日期範圍
python3 scripts/fetch-temperature-s3.py
2026-02-17 2026-02-20
S3 上傳
npm run s3:upload # 航班資料
npm run s3:upload:ships # 船舶資料
npm run s3:upload:rail # 軌道資料
開發
npm install
cp .env.example .env # 填入 VITE_MAPBOX_TOKEN
npm run dev # 開發模式
npm run build # 正式建置
Docker 本地部署
docker-compose up -d # http://localhost:3721
大檔案透過 docker-compose.yml volumes 掛載到 /data/，nginx 會從該路徑讀取。
Zeabur 部署
1. Zeabur Dashboard → 建立服務 → 選 GitHub repo
2. 設定環境變數：
-
VITE_MAPBOX_TOKEN（build time，Vite 嵌入靜態檔）
-
S3_ACCESS_KEY（runtime，pull 腳本用）
-
S3_SECRET_KEY
-
S3_REGION=ap-southeast-2
-
S3_BUCKET=migu-gis-data-collector
3. 建立 Volume → Mount path: /data
4. 部署完成後，進 Web Terminal 執行：
sh
/usr/local/bin/pull-deploy-assets.sh
5. 確認輸出包含所有檔案 + "rail/ extracted to /data/rail/"
注意：每次重新部署後 Volume 資料仍在，但新 container 啟動時不會自動拉取。 若資料有更新，需手動再跑一次 pull 腳本。
資料管理（S3 deploy-assets）
大檔案（~200MB）不進 git，統一託管到 S3 deploy-assets/ prefix，私密存取（需認證）：
|
S3 檔案
|
大小
|
說明
|
對應 /data/ 路徑
|
|
aviation_data.json
|
44MB
|
航班軌跡
|
/data/aviation_data.json
|
|
ship_data.json
|
54MB
|
船舶軌跡
|
/data/ship_data.json
|
|
rail.tar.gz
|
~8MB
|
軌道資料（6 系統個別檔案打包）
|
/data/rail/ 解壓
|
|
provincial_road.geojson
|
44MB
|
省道路網
|
/data/provincial_road.geojson
|
|
national_highway.geojson
|
7.9MB
|
國道路網
|
/data/national_highway.geojson
|
|
bus_stations_city.geojson
|
19MB
|
市區公車站
|
/data/bus_stations_city.geojson
|
|
bus_stations_intercity.geojson
|
5.8MB
|
公路客運站
|
/data/bus_stations_intercity.geojson
|
|
bike_stations.geojson
|
4.4MB
|
公共腳踏車站
|
/data/bike_stations.geojson
|
|
cycling_routes.geojson
|
—
|
自行車道
|
/data/cycling_routes.geojson
|
|
freeway_congestion.geojson
|
—
|
國道壅塞
|
/data/freeway_congestion.geojson
|
|
weather_stations.geojson
|
—
|
氣象站
|
/data/weather_stations.geojson
|
|
temperature_grid.json
|
~941KB
|
溫度格點時序
|
/data/temperature_grid.json
|
# 本地 → S3（需 .env 中的 S3 credentials）
bash scripts/upload-deploy-assets.sh
# Container 內 S3 → /data/（需環境變數 S3_ACCESS_KEY 等）
sh /usr/local/bin/pull-deploy-assets.sh
資料更新完整流程
# 1. 本地產生/更新資料（視需要）
python3 scripts/export-rail-data.py # 軌道
# 2. 上傳到 S3 deploy-assets/（統一用這個腳本！）
bash scripts/upload-deploy-assets.sh
# 3. Zeabur Web Terminal 拉取
sh /usr/local/bin/pull-deploy-assets.sh
⚠️ 易錯提醒：
- npm run s3:upload:rail 上傳到的是 rail-data/ 路徑（前端
fallback 用），不是 deploy-assets
- 部署用的上傳一律用 upload-deploy-assets.sh，不要混用
- pull 腳本路徑是 /usr/local/bin/，不是 /usr/share/nginx/html/
- 前端請求的是 /rail/krtc/krtc_schedules.json 等個別檔案，不是 rail_bundle.json
環境需求
- Node.js 22+
- Python 3（資料匯出腳本）
- Mapbox Access Token
開放資料來源
H3 統計圖層開發注意事項
新增 H3 六角格統計圖層時，以下是已踩過的 pitfall，務必避免重蹈覆轍：
1. map.isStyleLoaded() 不可用於 useEffect 條件判斷
問題：isStyleLoaded() 在 Mapbox 載入 tiles 期間也會回傳 false（不只是初始 style parse），導致在時間軸播放、底圖切換等場景下，useEffect
永遠跳過更新。
解法：改用 map.getSource("source-id") 檢查 source 是否已存在。Source 在 style.load / load 事件中由 ensureXxxLayers() 建立後就持續存在，不受 tile
loading 影響。
// BAD — 會在 tile loading 時持續 skip
if (!map.isStyleLoaded()) return;
// GOOD — source 存在就可以操作
if
(!map.getSource("h3-pop-count-src")) return;
2. useEffect deps 中的物件必須 useMemo
問題：{ opacity, contrast,
extruded, elevationScale } 每次 render 都是新物件，導致 useEffect 每幀都觸發，搭配上面的 isStyleLoaded skip 造成無限 console spam。
解法：所有傳入 useEffect
dependency 的 params 物件用 useMemo 包裝。
3. Pipeline：GeoDataFrame 含 MultiPolygon 時需 explode
問題：polyfill_and_distribute() 內部使用 polygon.exterior.coords，但 MultiPolygon 沒有 .exterior 屬性。
解法：在呼叫前先 gdf.explode(index_parts=False).reset_index(drop=True)。
4. 比率欄位 H3 聚合必須人口加權
問題：簡單平均會讓小村里（人口 10）與大村里（人口 10,000）的比率權重相同。
解法：weighted_ratio =
population × ratio → distribute → ratio = sum(weighted) /
sum(population)。
5. 共用資料、分開 Source
兩個圖層（人口數 + 人口指標）共用同一份 JSON 但使用獨立的 Mapbox source + layer，才能各自控制 visibility、opacity、metric。不要試圖讓兩個圖層共享同一個 source — 會造成 GeoJSON 互相覆蓋。
License
MIT License. 詳見 LICENSE。
資料來源:
中央研究院人社中心地理資訊科學研究專題中心
https://github.com/ianlkl11234s/mini-taiwan-pulse?fbclid=IwY2xjawTeig9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETF1MXNCYjZLU1l4NDF5bEdEc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHgczgl8cCYtkVHc-3VQ5PEBXZPtr-pGylIz6MW4fsYelIJO8XlAJxpiTpzAV_aem_sHkffuTCm6S62Ud6qsbfeA
