計畫目標：建置「即時近紅外線（NIR）強度」預報，類似現今氣象預報中的「紫外線指數」，方便民眾隨時可以參考當時當地的近紅外線強度。
計畫設計：Google Gemine
第一階段：資料獲取 (Data Acquisition)
您需要取得台灣各地的即時大氣參數，中央氣象署 (CWA) 開放資料平台是首選。
• 關鍵參數： 可降水量 (PWV, Precipitable Water Vapor)。
• 獲取途徑： 1. 註冊 CWA Open Data 帳號取得 API Key。
- 鎖定「自動氣象站觀測」或「探空觀測」資料。
- 如果該站點無直接 PWV 數據，可透過相對濕度 (RH) 與氣溫，利用 Goff-Gratch 公式估算大氣總水氣。
• 輔助參數： 太陽高度角（由經緯度與時間計算）、雲量（影響散射係數）。
第二階段：核心模型選用 (Modeling)
建立一個輕量化的物理模型，將大氣數據轉換為 NIR 強度。
• 推薦模型：BIRDS (Broadband Irradiance Model) 或其簡化版。
• 專業軟體： LibRadtran（大氣輻射傳輸模型），這是學界公認的標準，可模擬 120 nm – 100 μm 的光譜。
• Python 工具： 推薦使用 pvlib-python 庫。它內建了 spectrl2 模型，只要輸入 PWV、氣壓、太陽天頂角，就能產出精細的太陽光譜數據（包括 700 nm – 2500 nm 波段）。
第三階段：系統架構與自動化
為了讓民眾隨時獲知，系統需要自動運作：
- Backend (Python)： 寫一段腳本，每 10-30 分鐘抓取氣象署 API 資料。
- Calculation： 透過 pvlib 計算當下台灣主要城市的 NIR 總通量 (W/m^2)。
- API/Database： 將結果存入資料庫（如 Firebase），並產出一個前端可讀取的 JSON 接口。
- Frontend (Web/App)： 建立一個簡單的儀表板，顯示目前的 NIR 強度，並提供「曬太陽建議時間」或「NIR 知識補給站」。
第四階段：科普與公益轉化
這部分是「重返陽光健康協會」的核心價值體現：
• NIR 指數化： 類比紫外線指數 (UVI)，您可以定義一個「NIR 友善指數」。例如，在清晨或傍晚，當 UVI 低而 NIR 比例較高時，定義為「光修復黃金時段」。
• 視覺化圖表：
• 數據對比： 顯示室內人工光源（如一般的 LED）與自然陽光在 NIR 波段的缺失，強調戶外活動對獲得「完整光譜」的重要性。
建議進行步驟
- 技術驗證： 先用 pvlib 跑出一個地點的歷史數據，看是否符合預期。
- 小規模試點： 以台北或台中單一測站的數據做為 Demo 頁面。
- 異業結盟： 接洽有在做光學感測的學術單位，尋求數據校正的專業建議。