台灣土壤及地下水污染場址地圖：把 8,257 處公開資料，變成民眾看得懂的地圖
資料公開，不等於大眾看得懂。民眾要的是答案：我家附近有沒有、嚴不嚴重、對我有什麼影響。所以我把「看不懂」拆成找不到、判斷不了、不知道意思、不了解背景四道理解門檻，各用一個產品決策處理，讓 8,257 處場址變成民眾看得懂的地圖。
專案概述與核心痛點
資料公開，不等於大眾看得懂。
8,257 處場址 × 48 種污染物說明 × 場址相關新聞
環境部已經公開土壤及地下水污染場址的資料，也提供 API。但民眾想知道的不是資料表，而是三件事：
- 我家附近有沒有？
- 嚴不嚴重？
- 對我有什麼影響？
而 API 給的只有冷冰冰的數據，沒有上下文。以 RCA 原桃園廠為例，資料裡只是一筆場址，加上地下水的污染物與濃度；但人工挑選的新聞標題寫著「重大污染場址」「RCA工傷案」「RCA工殤」，背後的污染與工殤事件，要讀新聞才看得到。污染議題的脈絡，才是民眾理解的起點。
所以這個專案的產品目標首重即為：有效降低大眾理解門檻。成果是 tw-pollution-map.com，介紹影片如下；同一份資料接上 AI 問答的做法，寫在 MCP 篇。
介紹動畫（45.9 秒，含字幕，預設靜音，可從控制列開聲音）：從公開資料難懂，到把地圖加到你的 AI 助理。
策略思考
我把「看不懂」拆成四道門檻，每一道對應一個產品決策：
找不到：用地圖互動取代查表
一般人不知道該去查哪個縣市、下什麼條件。我以國土測繪中心村里界圖資為基礎自建地圖，從全台概況一路點到縣市、鄉鎮、村里與場址：不必先會查表或篩選，直接在地圖上點，就能直觀掌握污染概況。
判斷不了：把濃度翻成超標倍數
濃度數字民眾無從判斷，管制標準又在另一份法規裡。我把濃度除以管制標準，換成「超標幾倍」，分五級，標籤直接寫倍數範圍，不用形容詞。倍數與等級是本站指標，不是官方數據，也不等於健康危害。
不知道意思：把污染物翻成白話
看到「三氯乙烯」，民眾不知道那是什麼。48 種污染物都有白話說明，講它是什麼；多數還會講怎麼接觸到、對健康有什麼影響、可以怎麼降低接觸。每一種都由我逐種核准才上線；我也刻意不替民眾下「安全」或「危險」的結論。
不了解背景：補上場址新聞
數據沒有脈絡，所以我蒐集與場址有關的新聞，人工核准後才放進場址詳情。新聞是背景參考，不是登錄資料的出處。
這四個決策都有同一個前提：民眾得信得過眼前的資料。
可信是降低門檻的前提
資料錯一次，整張圖就失真，信任很難撿回來。如果單位從 mg 變成 μg，倍數就會放大一千倍，整張地圖跟著變色。所以每週更新要先通過檢查才寫入，寧可不更新，也不硬更新。
解決方案亮點
地圖互動：從全台概況，點到自家附近
全台、縣市、鄉鎮、村里到個別場址，一層一層往下點，桌機與手機都能用。民眾不用先學會任何查詢語法。
- 全台：各縣市依超標等級著色，並標示列管場址處數；桌機左側另有縣市排名。
- 縣市：列出各鄉鎮的場址處數與主要污染物。
- 鄉鎮與村里：再往下列出各村里，直到個別場址。
- 場址：點進去就是詳情，不必離開地圖。
點擊放大 ⤢桌機版全台視圖：左側是篩選與縣市排名（標示為本站指標），右側依超標等級著色，並附圖例。
點擊放大 ⤢手機版同樣從全台視圖開始，各縣市著色並標示列管場址處數。
場址詳情：倍數、危害、新聞放在同一處
點進場址，民眾要的資訊在同一個面板。以 RCA 原桃園廠為例：
- 超標倍數：地下水的四氯乙烯約為標準的 30.6 倍，屬 3 級（10–100 倍）。這是本站指標，不是官方數據，也不等於健康危害。
- 污染物白話說明：四氯乙烯是乾洗與金屬除油常用的溶劑，很可能會讓人致癌，依據是國際癌症研究機構的分級。
- 相關新聞：5 則人工挑選的報導，讓人知道這個地方過去發生過什麼。
點擊放大 ⤢點進 RCA 原桃園廠：超標等級（本站指標）、地下水四氯乙烯的倍數與相關新聞，列在同一個面板。
資料管線：讓每週更新不傷害信任
地圖上的每個數字，都是這條管線送來的：
- 每週一自動抓取環境部的公開資料。
- 寫入前先過檢查：欄位、資料品質、變動幅度。不通過就維持上一版，網站照舊。
- 通過後加值：算出超標倍數，接上人工核准的污染物說明與場址新聞。
- 由 API 供應地圖網站與 MCP，兩邊用的是同一份資料。
資料管線流程圖：寫入前守門＋告警
點擊放大 ⤢
點擊放大 ⤢Discord 的正式告警頻道：每週更新摘要，異常時會告警。
點擊放大 ⤢API 文件：我用它控管資料介面。
點擊放大 ⤢資料庫管理工具：sites 資料表共 8,257 筆，可用 SQL 撈資料確認。
專案成效與商業影響
查詢方式改變
從查表、對照法規，變成打開地圖點進去就知道。
理解深度提升
民眾拿到的不再只是名稱和數字，而是看得懂的嚴重性、危害說明與事件背景。
資料持續可信
每週自動更新，異常資料不會直接影響民眾看到的地圖。
下一步：再少幾個步驟
地圖之後，民眾還是得操作、篩選、自己讀懂。這些步驟還能再少哪些，我接著做了 AI 問答，寫在 MCP 篇。