Comment construire une application d'analyse des modèles météorologiques crowdsourcés

Résumé Simple

Une application de suivi météorologique collaborative qui analyse les données historiques pour identifier les modèles inhabituels et permet aux utilisateurs de contribuer à des observations locales.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs

1. Créer une application de suivi météorologique axée sur les changements inhabituels des modèles météorologiques
2. Utiliser des données historiques (environ 50 dernières années) pour comparaison
3. Mettre en œuvre une analyse assistée par l'IA de données météorologiques complètes
4. Permettre les contributions des utilisateurs aux observations météorologiques locales
5. Fournir des rapports d'analyse hebdomadaires aux utilisateurs

Public cible

• Résidents des zones confrontées à l'émergence de modèles météorologiques désastreux
• Chercheurs et passionnés du climat
• Communautés locales intéressées par les tendances météorologiques hyper-locales

Principales fonctionnalités

1. Comparaison des données météorologiques historiques
2. Analyse des modèles assistée par l'IA
3. Rapports d'analyse météorologique hebdomadaires
4. Contribution des utilisateurs aux observations météorologiques locales structurées
5. Visualisation des modèles et tendances météorologiques
6. Intégration avec l'API météorologique NOAA

Récits d'utilisateurs

1. En tant qu'utilisateur, je souhaite consulter des rapports d'analyse hebdomadaires comparant les modèles météorologiques actuels aux données historiques.
2. En tant qu'utilisateur, je souhaite contribuer à mes observations météorologiques locales dans un format structuré.
3. En tant qu'utilisateur, je souhaite voir des visualisations des modèles météorologiques inhabituels dans ma région.
4. En tant que chercheur, je souhaite accéder à un réseau de données météorologiques contributives par les utilisateurs pour une région spécifique.
5. En tant qu'utilisateur, je souhaite comprendre les conditions météorologiques qui ont précédé les événements désastreux passés dans ma région.

Flux Utilisateur

1. L'utilisateur s'inscrit -> L'utilisateur consulte l'analyse météorologique hebdomadaire -> L'utilisateur contribue à l'observation météorologique locale
2. L'utilisateur se connecte -> L'utilisateur explore les modèles météorologiques historiques -> L'utilisateur compare les conditions actuelles aux événements passés
3. L'utilisateur reçoit le rapport hebdomadaire -> L'utilisateur enquête sur les modèles inhabituels -> L'utilisateur partage ses conclusions avec la communauté

Spécifications Techniques

Pile technologique recommandée

• Frontend : React avec Next.js
• Backend : Node.js avec Express
• Base de données : PostgreSQL
• Intégration de l'IA : SDK Claude
• Données météorologiques : API météorologique NOAA (https://api.weather.gov)
• Visualisation des données : D3.js ou Chart.js

Décisions techniques principales

1. Utiliser React pour une interface utilisateur réactive et interactive
2. Mettre en œuvre le rendu côté serveur avec Next.js pour de meilleures performances et un meilleur référencement
3. Utiliser le backend Node.js pour une gestion efficace des API et le traitement des données
4. Stocker les données historiques et contributives des utilisateurs dans PostgreSQL pour des capacités de requête robustes
5. Intégrer le SDK Claude pour l'analyse assistée par l'IA des modèles météorologiques
6. Récupérer les données météorologiques en temps réel à partir de l'API météorologique NOAA
7. Mettre en œuvre des bibliothèques de visualisation de données pour une présentation claire des modèles météorologiques

Points de Terminaison API

• GET /api/weather/historical - Récupérer les données météorologiques historiques
• GET /api/weather/current - Récupérer les conditions météorologiques actuelles
• POST /api/observations - Soumettre une observation météorologique d'utilisateur
• GET /api/analysis/weekly - Récupérer le rapport d'analyse météorologique hebdomadaire
• GET /api/patterns/unusual - Récupérer les modèles météorologiques inhabituels

Schéma de Base de Données

1. Utilisateurs

   • id (PK)
   • nom d'utilisateur
   • email
   • hash du mot de passe
   • emplacement

2. ObservationsMétéorologiques

   • id (PK)
   • user_id (FK)
   • horodatage
   • température
   • humidité
   • vitesse du vent
   • direction du vent
   • pression
   • précipitations

3. AnalyseMétéorologique

   • id (PK)
   • région
   • date de début de semaine
   • données d'analyse (JSON)
   • modèles inhabituels (JSON)

Structure de Fichiers

Plan de Mise en Œuvre

1. Configurer la structure du projet et installer les dépendances
2. Mettre en œuvre les composants et les pages frontend de base
3. Créer le serveur backend et le schéma de la base de données
4. Intégrer l'API météorologique NOAA pour les données actuelles et historiques
5. Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs et le système de soumission d'observations
6. Développer les fonctionnalités d'analyse IA à l'aide du SDK Claude
7. Créer des composants de visualisation des données pour les modèles météorologiques
8. Mettre en œuvre la génération de rapports d'analyse hebdomadaires
9. Développer le système de contribution des utilisateurs pour les observations locales
10. Intégrer tous les composants et tester de manière approfondie
11. Optimiser les performances et l'expérience utilisateur
12. Déployer l'application

Stratégie de Déploiement

1. Déployer le frontend sur Vercel pour des builds automatiques et des fonctions sans serveur
2. Héberger le backend sur Heroku ou DigitalOcean pour la mise à l'échelle
3. Configurer la base de données PostgreSQL sur un service géré comme Amazon RDS
4. Utiliser des conteneurs Docker pour un déploiement cohérent entre les environnements
5. Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions

Justification de la Conception

Les décisions techniques ont été prises pour équilibrer la fonctionnalité, la mise à l'échelle et la facilité de développement. React et Next.js fournissent un cadre frontend robuste avec des capacités de rendu côté serveur, améliorant les performances et le référencement. Node.js sur le backend permet une gestion efficace des API et l'intégration avec divers services. PostgreSQL a été choisi pour sa capacité à gérer des requêtes complexes et à stocker des données structurées de manière efficace. L'utilisation des ressources d'IA existantes (SDK Claude) et des données météorologiques (API NOAA) permet un développement rapide et des sources de données fiables. La structure de fichiers modulaire et l'utilisation de la conteneurisation soutiennent la mise à l'échelle et la facilité de maintenance à mesure que le projet se développe.