ASA — Solar Storms Early Warning Network

(Advanced Space Analytics & Early Warning System)

ASA, NASA ve NOAA'dan gelen multi-spektral verileri işleyerek, Dünya'yı etkileyebilecek güneş fırtınalarını ve jeomanyetik bozulmaları önceden tespit eden proaktif bir erken uyarı platformudur.

---

Sistem Mimarisi & Teknik Detaylar

ASA, monolitik bir yapıdan ziyade, veri çekme (Ingestion), analiz (Analysis) ve bildirim (Notification) katmanlarından oluşan modüler bir mimariye sahiptir.

Genel Akış (Data Pipeline)

graph TD
    subgraph VK ["Veri Kaynakları"]
        NASA[NASA DONKI - CME/Flare]
        NOAA_S[NOAA DSCOVR - Mag/Plasma]
        NOAA_K[NOAA Kp-Index]
    end

    subgraph VM ["Veri Motoru (Analiz)"]
        Input[Raw Data Ingestion] --> ML[Machine Learning Kp Prediction]
        Input --> Impact[Geometric Impact Analysis - ENLIL]
        Input --> Stats[Statistical Analysis - Bz/Speed/Density]
    end

    subgraph SU ["Sunum & Uyarı"]
        Stats --> WS[WebSocket Real-time Stream]
        Stats --> DB[(SQLite Persistence)]
        Stats --> TG[Telegram Bot Notification]
        WS --> UI[Glassmorphism Dashboard]
    end

Loading

Analiz Metodolojisi

Sistem, tehdit seviyesini belirlemek için Ağırlıklı Puanlama Algoritması (Weighted Scoring) kullanır:

• NOAA Canlı Veri (%40): DSCOVR uydusundan gelen anlık Bz (manyetik alan bileşeni), hız ve yoğunluk verileri.
• NASA CME Tahmini (%25): ENLIL modellerinden gelen Earth-Impact (Dünya Etkisi) bayrakları ve şok varış süreleri.
• NOAA Kp-İndeksi (%20): Mevcut jeomanyetik fırtına şiddeti.
• NASA Solar Flare (%15): X ve M sınıfı patlamaların iyonosferik etkileri.

---

Öne Çıkan Özellikler

• 72 Saatlik Proaktif Tahmin: Sadece anlık durumu değil, ENLIL model çıktılarını analiz ederek önümüzdeki 3 günün risk haritasını çıkarır.
• ML Destekli Kp Tahmini: Scikit-learn ile eğitilmiş model, güneş rüzgarı parametrelerini kullanarak anlık Kp değerini tahmin eder (0-9 ölçeğinde).
• L1 Noktası Gecikme Analizi: Güneş rüzgarı hızına bağlı olarak, fırtınanın L1 noktasından Dünya'ya varış süresini dinamik olarak hesaplar.
• SDO Entegrasyonu: NASA Solar Dynamics Observatory'den gelen en güncel HMI/AIA görüntülerini işleyerek görsel analiz sunar.
• Çok Katmanlı Bildirim: Kritik eşik aşıldığında (K > 5 veya Bz < -10nT) anında Telegram üzerinden teknik detayları içeren uyarılar gönderir.

---

Kurulum ve Çalıştırma

1. Ortamın Hazırlanması

# Depoyu klonlayınız
git clone https://github.com/kullanici/ASA.git
cd ASA

# Sanal ortam oluşturup aktive ediniz
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Bağımlılıkları yükleyiniz
pip install -r requirements.txt

2. Konfigürasyon

Kök dizinde bir .env dosyası oluşturarak API anahtarlarınızı tanımlayınız:

NASA_API_KEY="Sizin_NASA_API_Anahtariniz"
TELEGRAM_BOT_TOKEN="Bot_Token_Buraya"
TELEGRAM_CHAT_ID="Bildirim_Gidecek_Grup_ID"

3. Uygulamayı Başlatma

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

• Dashboard: http://localhost:8000/app/index.html
• ML Monitor: http://localhost:8000/app/monitor.html
• Swagger: http://localhost:8000/docs

---

API Referansı

Endpoint	Metot	Açıklama
/status	GET	NASA/NOAA birleştirilmiş analiz motoru çıktısı.
/history	GET	Veritabanındaki son 100 tehdit kaydı.
/monitor/predict	GET	Parametrik Kp-Index tahmini (Simülasyon).
/ws	WS	Anlık veri akışı sağlayan WebSocket kanalı.

---

Proje Yapı Taşı (Core Files)

• main.py: FastAPI uygulama iskeleti ve WebSocket yönetimi.
• veri_motoru.py: NASA/NOAA API entegrasyonu ve ağırlaştırılmış analiz algoritmaları.
• database.py: SQLite/SQLAlchemy ile veri persistency (kalıcılık) katmanı.
• notifications.py: Asenkron Telegram uyarı motoru.
• frontend/: Glassmorphism prensiplerine uygun olarak geliştirilmiş duyarlı arayüz.

---

Katkıda Bulunma ve Lisans

Bu proje bir Hackathon ürünüdür. Veri setleri ve API desteği için NASA DONKI ve NOAA Space Weather Prediction Center ekiplerine teşekkür ederiz.

Lisans: MIT License. Ücretsiz ve açık kaynaklıdır.