TİKDAS — Klimaresilienz-Plattform — Case Study

Problem

In der Türkei existierte kein digitales System zur Messung der Klimaresilienz landwirtschaftlicher Betriebe — Bewertungen waren manuell, nicht wiederverwendbar und nicht aggregierbar.

Lösung

Ein einziges Spring-Boot-Backend versorgt sowohl ein Forscher-Web-Tool als auch eine Flutter-Mobile-App zur Selbstbewertung — implementiert ist ein 13-Indikatoren-Resilienz-Algorithmus über soziale, ökonomische, ökologische und Management-Dimensionen. Validiert mit 922+ Feldumfragen in 8 strategischen Kulturen und 8 türkischen Provinzen.

Architektur

$ render architecture.mmd

flowchart TB
  subgraph Field[Field]
    Farmer[Farmer · Flutter App]
  end
  subgraph Lab[Research Lab]
    Researcher[Researcher Web Tool]
  end
  Farmer --> API[Spring Boot API]
  Researcher --> API
  API --> Algo[13-Indicator<br/>Resilience Algorithm]
  Algo --> Score[Resilience Score]
  API --> Survey[Survey Validator]
  Score --> DB[(PostgreSQL)]
  Survey --> DB
  DB --> Export[CSV · Excel · JSON Export]

Technische Entscheidungen

$ git log --oneline decisions/

#01

Ein Backend, zwei Clients

Dieselbe Spring-Boot-API und Resilienz-Algorithmus für Forscher-Web-Tool und Farmer-Mobile-App — keine zwei Implementierungen, die auseinanderdriften.

#02

13-Indikator-Algorithmus als reine Funktion

Scoring-Logik in einem deterministischen, seiteneffekt-freien Service — akademische Reviewer können jede historische Bewertung aus Rohinputs replayen.

#03

Mehrformat-Export aus einem Read-Model

CSV, Excel und JSON projiziert aus demselben Read-Model — konsistente Zahlen über alle Formate.

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