延續著上次分析松山測站的話題，今天來聊聊台北市地區不同 PM2.5 監測數據的趨勢吧，利用盒型圖觀察台北市所有監測站對應的2月份PM2.5 平均濃度。
不同測站濃度造成影響的可能因素分析:
- 空間分佈趨勢：市區 vs. 郊區
- 陽明山站的獨特性：陽明站的 PM2.5 中位數僅為 7.3 μg/m³，顯著低於所有市區測站。這反應了高海拔與森林覆蓋對空氣品質的淨化效果，可作為該月份的背景值。
- 交通與行政核心區：中山站 (17.1) 與 大同站 (16.3) 的中位數最高。這與這兩區交通流量大、人口密度高。
- 資料離群值 (Outliers) 與污染事件
- 極端高值分析：中山、大同、萬華站皆出現了多個超過 40 μg/m³ 的離群點（圖頂端的圓圈）。這代表 2026 年 2 月期間，台北市曾經歷數次短暫的空氣品質不良事件（可能受冷氣團夾帶境外污染物或大氣擴散條件不良影響）。
- 波動程度 (IQR)：中山站與大同站的盒子較長（四分位距較大），顯示這兩區的空氣品質穩定度較差，受環境變動影響較敏感。
- 2 月份特徵總結
整體概況：除了陽明山外，市區各站的中位數（紅線）大多落在 12–17 μg/m³ 左右，顯示即便在良好狀態下，市區 PM2.5 濃度落在空氣品質標準(15 μg/m³)的附近。
定義:
- 盒型圖:
- 最小值 (Minimum): 除去離群值後的資料最小值。
- 第一四分位數 (Q1 / 25th Percentile): 圖中盒子的「底端」。代表有 25% 的資料低於此值。
- 中位數 (Median / 50th Percentile): 圖中盒內的「粗橫線」。代表資料的正中間值，能反映資料的集中趨勢，且比平均數更不容易受極端值影響。
- 第三四分位數 (Q3 / 75th Percentile): 圖中盒子的「頂端」。代表有 75% 的資料低於此值。
- 最大值 (Maximum): 除去離群值後的資料最大值。
- 四分位距 (IQR): 代表中間 50% 資料的分散程度 (IQR = Q3 — Q1)。
- 參考資料:
- 環境部: 空氣品質監測網
- Gemini