Cómo construir una aplicación de análisis de patrones climáticos crowdsourced

Desarrollar una aplicación de seguimiento del clima que compare los patrones actuales con datos históricos de los últimos 50 años, utilice IA para el análisis y permita a los usuarios contribuir con observaciones locales estructuradas para obtener insights regionales mejorados.

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Resumen Simple

Una aplicación colaborativa de seguimiento del clima que analiza datos históricos para identificar patrones inusuales y permite a los usuarios contribuir con observaciones locales.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos

Crear una aplicación de seguimiento del clima centrada en cambios inusuales en los patrones climáticos
Utilizar datos históricos (últimos ~50 años) para la comparación
Implementar análisis impulsado por IA de datos meteorológicos integrales
Permitir las contribuciones de los usuarios de observaciones meteorológicas locales
Proporcionar informes de análisis semanal a los usuarios

Público objetivo

Residentes en áreas que experimentan patrones climáticos desastrosos emergentes
Investigadores y entusiastas del clima
Comunidades locales interesadas en tendencias meteorológicas hiper-locales

Características clave

Comparación de datos históricos del clima
Análisis de patrones impulsado por IA
Informes de análisis climático semanal
Contribución de los usuarios de observaciones meteorológicas locales estructuradas
Visualización de patrones y tendencias climáticas
Integración con la API del Clima de la NOAA

Flujos de Usuario

El usuario se registra -> El usuario ve el análisis climático semanal -> El usuario contribuye con una observación meteorológica local
El usuario inicia sesión -> El usuario explora patrones climáticos históricos -> El usuario compara las condiciones actuales con eventos pasados
El usuario recibe el informe semanal -> El usuario investiga patrones inusuales -> El usuario comparte los hallazgos con la comunidad

Especificaciones Técnicas

Pila recomendada

Frontend: React con Next.js
Backend: Node.js con Express
Base de datos: PostgreSQL
Integración de IA: SDK de Claude
Datos meteorológicos: API del Clima de la NOAA (https://api.weather.gov)
Visualización de datos: D3.js o Chart.js

Decisiones técnicas principales

Usar React para una interfaz de usuario receptiva e interactiva
Implementar el renderizado del lado del servidor con Next.js para mejorar el rendimiento y el SEO
Utilizar el backend de Node.js para un manejo eficiente de API y procesamiento de datos
Almacenar datos históricos y contribuidos por los usuarios en PostgreSQL para capacidades de consulta robustas
Integrar el SDK de Claude para el análisis de patrones climáticos impulsado por IA
Obtener datos meteorológicos en tiempo real de la API del Clima de la NOAA
Implementar bibliotecas de visualización de datos para una presentación clara de los patrones climáticos

Puntos de API

GET /api/clima/histórico - Recuperar datos históricos del clima
GET /api/clima/actual - Obtener las condiciones climáticas actuales
POST /api/observaciones - Enviar observación meteorológica del usuario
GET /api/análisis/semanal - Recuperar el informe de análisis climático semanal
GET /api/patrones/inusuales - Obtener patrones climáticos inusuales

Esquema de Base de Datos

Usuarios
- id (PK)
- nombre_de_usuario
- correo_electrónico
- hash_de_contraseña
- ubicación
ObservacionesClimaticas
- id (PK)
- id_usuario (FK)
- marca_de_tiempo
- temperatura
- humedad
- velocidad_del_viento
- dirección_del_viento
- presión
- precipitación
AnálisisClimático
- id (PK)
- región
- fecha_inicio_semana
- datos_de_análisis (JSON)
- patrones_inusuales (JSON)

Estructura de Archivos

/src
  /components
    Header.js
    Footer.js
    GráficoClimático.js
    FormularioObservación.js
  /pages
    index.js
    análisis.js
    contribuir.js
    datos-históricos.js
  /api
    clima.js
    observaciones.js
    análisis.js
  /utils
    análisis-ia.js
    procesamiento-datos.js
  /styles
    globals.css
/public
  /imágenes
/server
  /modelos
  /controladores
  /rutas
  server.js
/tests

Plan de Implementación

Configurar la estructura del proyecto e instalar las dependencias
Implementar componentes y páginas frontend básicas
Crear el servidor backend y el esquema de la base de datos
Integrar la API del Clima de la NOAA para obtener datos actuales e históricos
Implementar la autenticación de usuarios y el envío de observaciones
Desarrollar la funcionalidad de análisis de IA utilizando el SDK de Claude
Crear componentes de visualización de datos para patrones climáticos
Implementar la generación de informes de análisis semanal
Desarrollar el sistema de contribución de los usuarios para las observaciones locales
Integrar todos los componentes y probar exhaustivamente
Optimizar el rendimiento y la experiencia del usuario
Implementar la aplicación

Estrategia de Despliegue

Implementar el frontend en Vercel para construcciones automáticas y funciones sin servidor
Hospedar el backend en Heroku o DigitalOcean para escalabilidad
Configurar la base de datos PostgreSQL en un servicio administrado como Amazon RDS
Usar contenedores Docker para una implementación coherente en todos los entornos
Implementar una canalización de CI/CD utilizando GitHub Actions

Justificación del Diseño

Las decisiones técnicas se tomaron para equilibrar la funcionalidad, la escalabilidad y la facilidad de desarrollo. React y Next.js proporcionan un sólido marco frontend con capacidades de renderizado del lado del servidor, mejorando el rendimiento y el SEO. Node.js en el backend permite un manejo eficiente de API y la integración con varios servicios. PostgreSQL fue elegido por su capacidad para manejar consultas complejas y almacenar datos estructurados de manera efectiva. El uso de recursos de IA existentes (SDK de Claude) y datos meteorológicos (API de la NOAA) permite un desarrollo rápido y fuentes de datos confiables. La estructura de archivos modular y el uso de la containerización respaldan la escalabilidad y la facilidad de mantenimiento a medida que el proyecto crece.