# 秉鈞學長空汙染資料
:::success
空汙資料
https://drive.google.com/drive/folders/1DUvsB9L1ViBqQXBrO682am9YBQrmQBwi?usp=sharing

:exclamation: 嘗試輸出 2018 年埔里 PM2.5 資料(2018micro.csv)，但是和秉鈞學長輸出的數值不太一樣，數值普遍較高(多 5~15)
:::
- [空氣品質即時地圖](https://www.airq.org.tw/)
> 如果在網站上還有數據，就代表 sensor 還活著，網站上的數據都會存進戴老師的資料庫 environmentdata
- [觀測資料查詢系統](https://e-service.cwb.gov.tw/HistoryDataQuery/)
> 如果需要抓其他天氣因子的資料，可以利用爬蟲抓每小時的天氣因子
>> 如果要取得每分鐘天氣因子資料就需要 :money_with_wings: ，印象中每一列 700 元 :scream:
>> [name=秉鈞]
- [玉兒學姊埔里對照地圖](https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1IH97YNl3g_GXWFDIJVw4YPsdhVr2iFkE)

## 其他
- 其他天氣因子的資料從氣象局 load 下來，戴老師只有用 PM2.5
- 戴老師資料庫 PM2.5 編號， 埔里編號 505、545 開頭
> address 在戴老師的 IOT 下的 Station table
> :::spoiler
> 
> :::
- address.csv 每一年的資料要確認地址，因為每一年都會改變
## 流程
1. 線性內插
- 抓資料 > 合併 > 線性內插補植完整版
2. 高斯補植
- 抓資料 > 合併 > 高斯補植
> csv 轉 js : 用於 mask 資料傳遞。因為 csv file 檔案很大，資料在傳遞時，執行速度會很慢或是無法成功傳遞，所以用 js 的方式傳到 mask
- 抓資料: 從戴老師的資料庫抓下來的資料
- connectDB.ipynb
- 

- 合併: 統一將同一地標的 PM2.5 統整成一列
- combine.ipynb
- 

- 補值
- 線性內插完整版.ipynb
- 高斯平滑遮罩.ipynb
- 目前 10000 代表 Nan
### input & output
:::warning
address.csv 每年都要更新
:::
- combine.ipynb
- input: 抓下來的資料 (2018hour.csv)
- output: 2018combine.csv
- 線性內插補植完整版
- input: 2018combine.csv and address.csv
- output: 2018micro.csv
<!-- :::spoiler 每一段輸出
::: -->
- 高斯平滑遮罩
- input: 2018合併.csv & address.csv
- output: 2018micro高斯new.csv
<!-- :::spoiler 每一段輸出

::: -->
- data 轉 JS
- input
- output

## Question
### 線性內插
- 如果每小時的 sensor 資料不足夠 3 個，加權分數設定為 0 ，output 會不換和埔里實際的 PM2.5 產生巨大的偏差值?

- 33個是測站嗎?
> 補值
- 輸出和原本的不同
### 高斯
埔里切割的格子變成 12* 12 嗎?