Bernt
aee0f09db8
- Datafabrik: Dockerfile fix, agentorkestrering fungerar - Vision: Identify-modell, FAISS, OCR alla testade - API: Alla 7 integrationstester passerade - Upplösare: Entitetsupplösning verifierad
1.1 KiB
1.1 KiB
Vertikal Kedja v1: Vägar + Väder
Komponenter
1. Datainsamling (ingestion/)
smhi_weather.py- Hämtar temperatur och nederbörd från SMHI- Källa: SMHI Öppen Data
- Uppdatering: Varje timme
- Data: Temperatur (°C), Nederbörd (mm)
2. Bearbetning (processing/)
weather_analysis.py- Analyserar väderkonsekvenser för vägar- Risker: is, frost, översvämning, svartis
- Baserat på: Temperatur + Nederbörd + Vägtyp
3. API (api/)
weather_alerts.py- Exponerar vädervarningar- Endpoints: Aktuella varningar, Vägspecifika varningar
4. Tester (tests/)
test_weather_analysis.py- 4 tester- Täckning: Is, översvämning, svartis, normalt väder
Dataflöde
SMHI API → Väderdata → Riskanalys → Varningar → API
Spårbarhet
- All data har source="smhi_real"
- Tidsstämplar på alla observationer
- Väderstation dokumenterad
Körning
# Hämta väderdata
python3 ingestion/smhi_weather.py
# Generera varningar
python3 processing/weather_analysis.py
# Hämta via API
python3 api/weather_alerts.py
# Kör tester
python3 tests/test_weather_analysis.py