Wie man einen Echtzeit-Flutvorhersage-Visualisierer erstellt

Einfache Zusammenfassung

Ein Echtzeit-Flutvorhersage-Visualisierer, der Benutzer mit interaktiven Karten und datengesteuerten Erkenntnissen dabei unterstützt, mögliche Überflutungsereignisse vorauszusehen und darauf zu reagieren.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

• Schaffen Sie eine benutzerfreundliche Plattform zur Visualisierung von Echtzeit-Flutvorhersagen
• Stellen Sie genaue und zeitnahe Informationen zu Flutrisiken für Benutzer bereit
• Ermöglichen Sie anpassbare Warnungen und Benachrichtigungen für gefährdete Gebiete
• Verbessern Sie die Vorbereitung und Reaktion der Gemeinschaft auf Überflutungsereignisse

Zielgruppe:

• Mitarbeiter des Katastrophenmanagements
• Behörden der Kommunalverwaltung
• Einwohner von überschwemmungsgefährdeten Gebieten
• Versicherungsunternehmen und Risikobewerter

Schlüsselmerkmale:

1. Interaktive Kartenoberfläche mit Echtzeit-Flutvorhersageüberlagerungen
2. Anpassbares Warnsystem für benutzerdefinierte Standorte
3. Vergleich historischer Flutdaten und Trendanalyse
4. Integration von Wettervorhersagen und Pegelstanddaten
5. Benutzerfreundliche Mobile App für unterwegs
6. Verwaltungsdashboard für Datenverwaltung und Systemüberwachung

Benutzeranforderungen:

• Intuitive Navigation und Karteninteraktion
• Klare, farbcodierte Visualisierung der Flutrisikostufen
• Möglichkeit, Standorte zu speichern und personalisierte Warnungen zu erhalten
• Zugriff auf Bildungsmaterialien zur Flutvorsorge
• Responsives Design für nahtlose Nutzung auf verschiedenen Geräten

Benutzerflüsse

1. Registrierung und Onboarding neuer Benutzer:

   • Benutzer lädt die App herunter oder besucht die Website
   • Erstellt ein Konto mit E-Mail/Passwort oder sozialem Login
   • Absolviert einen kurzen Onboarding-Lehrgang
   • Richtet anfängliche Standortpräferenzen und Warneinstellungen ein

2. Überprüfung von Flutvorhersagen:

   • Benutzer meldet sich auf der Plattform an
   • Betrachtet die interaktive Karte mit aktuellen Flutvorhersagen
   • Zoomed/schwenkt zum interessierenden Bereich
   • Blendet verschiedene Datenebenen ein (z.B. Niederschlag, Pegelstände)
   • Sieht detaillierte Vorhersagen für bestimmte Standorte

3. Verwaltung von Warnungen und Benachrichtigungen:

   • Benutzer navigiert zu den Warneinstellungen
   • Fügt Überwachungsorte hinzu oder entfernt sie
   • Legt Schwellenwerte für verschiedene Warntypen fest
   • Wählt bevorzugte Benachrichtigungsmethoden (z.B. Push, E-Mail, SMS)
   • Testet das Benachrichtigungssystem

Technische Spezifikationen

Frontend:

• React für Webanwendung
• React Native für Mobile App
• Mapbox GL JS für interaktive Karten
• D3.js für Datenvisualisierung
• Redux für Zustandsverwaltung

Backend:

• Node.js mit Express.js
• PostgreSQL mit PostGIS-Erweiterung für räumliche Daten
• Redis für Caching und Echtzeit-Updates
• Docker für Containerisierung

APIs und Dienste:

• Wetter-API (z.B. OpenWeatherMap) für Prognosedaten
• USGS-Wasserdaten-API für Pegelinformationen
• Mapbox-API für Basiskarten und Geocodierung

Maschinelles Lernen:

• Python mit scikit-learn für prädiktive Modellierung
• TensorFlow für fortgeschrittene Flutvorhersagealgorithmen

DevOps:

• GitLab CI/CD für kontinuierliche Integration und Bereitstellung
• AWS für Cloudhosting und -dienste

API-Endpunkte

• POST /api/auth/register
• POST /api/auth/login
• GET /api/flood-predictions
• GET /api/flood-predictions/{location}
• POST /api/alerts
• GET /api/alerts
• PUT /api/alerts/{id}
• DELETE /api/alerts/{id}
• GET /api/historical-data/{location}
• GET /api/weather-forecast/{location}

Datenbankschema

Benutzer:

• id (PK)
• e-mail
• password_hash
• name
• created_at
• updated_at

Standorte:

• id (PK)
• user_id (FK)
• name
• Breitengrad
• Längengrad
• created_at
• updated_at

Warnungen:

• id (PK)
• user_id (FK)
• location_id (FK)
• Typ
• Schwellenwert
• created_at
• updated_at

Flutvorhersagen:

• id (PK)
• location_id (FK)
• prediction_time
• flood_level
• confidence
• created_at

Dateistruktur

Implementierungsplan

1. Projekteinrichtung (1 Woche)

   • Initialisierung des Repositorys und der Projektstruktur
   • Einrichten der Entwicklungsumgebungen
   • Konfiguration der CI/CD-Pipeline

2. Entwicklung des Backends (3 Wochen)

   • Implementierung der Benutzerauthentifizierung und -autorisierung
   • Entwicklung der wichtigsten API-Endpunkte
   • Einrichten der Datenbank und des ORM
   • Integration externer APIs (Wetter, Pegelstände)

3. Entwicklung des Frontends (4 Wochen)

   • Erstellung responsiver UI-Komponenten
   • Implementierung der interaktiven Kartenfunktionalität
   • Entwicklung von Datenvisualisierungsmerkmalen
   • Erstellung der Benutzereinstellungen und Warnverwaltungsschnittstellen

4. Integration des maschinellen Lernens (2 Wochen)

   • Entwicklung und Training von Flutvorhersagemodellen
   • Erstellung einer API für Modellvorhersagen
   • Integration der ML-Vorhersagen mit Backend-Diensten

5. Entwicklung der Mobile-App (3 Wochen)

   • Portierung der Webanwendungsfunktionalität auf React Native
   • Implementierung mobilspezifischer Funktionen (z.B. Push-Benachrichtigungen)
   • Optimierung der Leistung für mobile Geräte

6. Testen und Qualitätssicherung (2 Wochen)

   • Durchführung von Unit- und Integrationstests
   • Durchführung von Benutzerakzeptanztests
   • Behebung von Fehlern und Optimierung der Leistung

7. Bereitstellung und Start (1 Woche)

   • Einrichten der Produktionsumgebung
   • Bereitstellung der Anwendung in Cloud-Diensten
   • Durchführung abschließender Prüfungen und Überwachung

8. Nachträgliche Unterstützung und Iteration (kontinuierlich)

   • Überwachung der Systemleistung und des Benutzer-Feedbacks
   • Implementierung von Featureverbesserungen und Fehlerbehebungen
   • Kontinuierliche Aktualisierung der Flutvorhersagemodelle

Bereitstellungsstrategie

1. Nutzen Sie AWS als primären Cloud-Anbieter
2. Stellen Sie Backendservices mit AWS Elastic Beanstalk bereit
3. Speichern Sie Daten in Amazon RDS für PostgreSQL mit PostGIS
4. Verwenden Sie Amazon ElastiCache für Redis-Caching
5. Stellen Sie die Frontendanwendung auf Amazon S3 mit CloudFront als CDN bereit
6. Implementieren Sie AWS Lambda für serverloses Verarbeiten von Flutvorhersageupdates
7. Nutzen Sie Amazon SES für E-Mail-Benachrichtigungen
8. Richten Sie Amazon CloudWatch für Überwachung und Benachrichtigungen ein
9. Implementieren Sie Blue-Green-Bereitstellung für unterbrechungsfreie Updates
10. Verwenden Sie AWS WAF für zusätzliche Sicherheit und DDoS-Schutz

Designbegründung

Der gewählte Technologie-Stack (React, Node.js, PostgreSQL) bietet ein robustes und skalierbares Fundament für den Aufbau eines Echtzeit-Flutvorhersage-Visualisierers. React ermöglicht eine komponentenbasierte Architektur für die Erstellung einer interaktiven und responsiven Benutzeroberfläche, während Node.js eine effiziente Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen ermöglicht. PostgreSQL mit der PostGIS-Erweiterung ist ideal für die Verwaltung der für Flutvorhersagen erforderlichen räumlichen Daten.

Die Verwendung von Mapbox GL JS und D3.js ermöglicht die Erstellung komplexer, interaktiver Visualisierungen, die große Datensätze reibungslos handhaben können. Die mit React Native entwickelte Mobile App stellt ein einheitliches Benutzererlebnis über Plattformen hinweg sicher und maximiert die Wiederverwendung von Code.

Der Implementierungsplan priorisiert die Entwicklung der Kernfunktionalität, bevor fortgeschrittene Funktionen und die Erstellung der mobilen App in Angriff genommen werden. Dieser Ansatz ermöglicht frühe Tests und Iterationen der wichtigsten Komponenten. Die Bereitstellungsstrategie nutzt AWS-Dienste, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und einfache Verwaltung für eine datenintensive Anwendung wie einen Flutvorhersage-Visualisierer sicherzustellen.