系列：30 天用 Google AI 打造臺灣防災速報 App（Day 2/30）

做 AI 應用，資料永遠是第一步。今天先不碰模型，把「臺灣到底有哪些防災開放資料」一次整理清楚，並實際取得第一批資料。

三大資料源總覽

1. NCDR 民生示警開放資料（今天的主角）

國家災害防救科技中心（NCDR）彙整了跨部會的即時示警，以國際標準 CAP（Common Alerting Protocol）格式發布。最大的優點：免申請、免金鑰，一個網址直接取得：

https://alerts.ncdr.nat.gov.tw/JSONAtomFeed.ashx

它的格式是 Atom feed（一種網站用來持續發布最新內容的標準格式，訂閱新聞或部落格更新用的就是它）的 JSON 版本，每筆 entry 是一則示警的摘要，並附上完整 CAP 電文的連結。

2. 中央氣象署開放資料平台

opendata.cwa.gov.tw 提供地震報告、颱風警報、天氣特報、雨量觀測等 API。需要免費註冊取得授權碼（Authorization key），每個資料集有獨立的資料集編號，例如顯著有感地震報告是 E-A0015-001。明天之後我們會大量使用它。

3. 其他補充源

• USGS 地震目錄：全球地震資料，做歷史查詢與視覺化時會用到。
• 消防署防災知識：不是 API，但臺灣內政部消防署的官方防災指引，會成為我們第二週 RAG 知識庫的主要語料（日本的防災資料，如内閣府防災、東京防災，則作為參考補充）。

實作：50 行內完成 NCDR 示警資料下載

用 Python 標準庫就夠，不需要任何第三方套件：

import json
import urllib.request

FEED_URL = "https://alerts.ncdr.nat.gov.tw/JSONAtomFeed.ashx"

def fetch_alerts():
    req = urllib.request.Request(FEED_URL,
        headers={"User-Agent": "disaster-assistant/0.1"})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:
        feed = json.load(resp)

    entries = feed.get("entry", [])
    if isinstance(entries, dict):   # 只有一筆時會回物件而非陣列
        entries = [entries]

    alerts = []
    for e in entries:
        summary = e.get("summary", {})
        link = e.get("link", {})
        if isinstance(link, list):  # 多個連結時回陣列，取第一個
            link = link[0] if link else {}
        alerts.append({
            "id": e.get("id"),          # Day 5 去除重複會用到，先原樣保留
            "category": e.get("category", {}).get("@term", ""),
            "title": e.get("title"),
            "updated": e.get("updated"),
            "sender": e.get("author", {}).get("name", ""),
            "summary": summary.get("#text", "") if isinstance(summary, dict) else str(summary),
            "cap_link": link.get("@href", "") if isinstance(link, dict) else "",
        })
    return alerts

注意 isinstance(entries, dict) 和 isinstance(link, list) 這兩個防呆：這份示警資料是 XML 轉 JSON 的服務，「單筆變物件、多筆變陣列」的形狀不固定是常見陷阱：entry 只有一筆時回物件，link 有多個時回陣列，先知道可避免。另外連續請求會被 429 限流，下載完一輪請間隔 20 秒以上再下載。

實測結果：臺灣此刻的「災害儀表板」

我在 9 月 15 日下午實際執行，共下載到 1,094 筆示警，來自 9 個發布單位、16 種分類（下載到的資料量每天都不同）：

幾個有意思的觀察：

1. 停水資訊佔了一半以上：防災資料不只有天災，民生斷線也是「災」。
2. 發布單位橫跨 9 個機關，格式卻因為 CAP 標準而統一，這正是我們能用一支程式處理全部資料的原因。
3. 示警有生命週期：例如火災示警會從發布走到「已結案」，之後設計資料模型時必須處理狀態更新，而不是當成只增不減的 log。
4. 正式示警資料裡混著測試訊息：這天有 2 筆分類為 ncdrSystemTest 的系統測試示警，正式系統要把它過濾掉，否則會推播給使用者。

另外一個實戰教訓：連續連線這個資料來源會收到 HTTP 429 Too Many Requests。它是公共服務，請勿頻繁請求；之後上 Cloud Functions 排程時，我們會用 10–15 分鐘的間隔輪詢，並把結果快取設定到 Firestore。

今日小結

• 臺灣防災資料源三大來源：NCDR（免金鑰、跨部會）、CWA（要授權碼、氣象與地震主力）、USGS（歷史地震）。
• NCDR 示警資料已實測可用，取得 1,094 筆示警，也確認了「單筆變物件」與 429 限流兩個陷阱的處理方式。

明天 Day 3 整理工具箱：Google AI Studio、Gemini API、Stitch、Firebase、Antigravity 各自負責什麼，以及免費額度怎麼精打細算。