Autor: Axel – CTO & Entwickler der Anwendung Einführung: Warum Pilzwachstum kein Zufall ist Pilze sind Meister des Timings. Wer jemals versucht hat, Steinpilze, Maronen oder Pfifferlinge zu finden, weiß: Ein paar Tage Regen, dann
Autor: Axel – CTO & Entwickler der Anwendung
Einführung: Warum Pilzwachstum kein Zufall ist
Pilze sind Meister des Timings. Wer jemals versucht hat, Steinpilze, Maronen oder Pfifferlinge zu finden, weiß: Ein paar Tage Regen, dann Sonne – und plötzlich „explodieren“ die Wälder. Doch wann ist wirklich der perfekte Zeitpunkt zum Sammeln?
Diese Frage beschäftigt nicht nur passionierte Sammler, sondern auch Landwirte, Gastronomen und Naturbeobachter. Mit dem Hintergrund moderner Datenanalyse und Wetterdaten aus offiziellen Quellen wie dem DWD und Meteostat habe ich eine Lösung entwickelt: Eine Web-App, die auf Basis von historischen Wetterdaten, Geocoding und statistischer Logik tägliche Pilzwachstumsprognosen liefert – individuell, präzise und einfach zugänglich.
Was die App macht – auf den Punkt gebracht
Die App bietet:
- Wachstumsprognosen für Pilze auf Basis von Temperatur, Niederschlag und Luftfeuchte.
- Eingabe eines Ortes oder einer offiziellen Wetterstation-ID zur ortsgenauen Analyse.
- Analyse der letzten 30 Tage Wetterdaten für die ausgewählte Region.
- Visualisierung in einem übersichtlichen Diagramm.
- JSON-Export der Analyseergebnisse für Weiterverarbeitung oder Automatisierung.
- Datenhistorie durch Datenbankanbindung, die langfristig Prognosemodelle verbessert.
- Geocoding für freie Ortsnamen-Eingabe.
- Kompatibilität mit DWD-, Open-Meteo- oder Meteostat-Datenquellen.
Wie funktioniert die App im Hintergrund?
1. Geocoding und Stationenerkennung
Wenn du auf der Startseite einen Ort eingibst (z. B. „München“), wird dieser automatisch geocodiert. Die App findet dann über die Open-Meteo- oder Meteostat-Schnittstellen die nächstgelegene passende Wetterstation – sei es eine DWD-Station oder eine Open-Meteo-Punktprognose.
Die Zuordnung zur richtigen Station ist essentiell, da die Genauigkeit der Prognose direkt von den richtigen regionalen Wetterdaten abhängt.
2. Abruf und Speicherung der Wetterdaten
Die Datenquelle ist robust: Ich verwende stündliche Wetterdaten aus der Meteostat-API, ergänzt durch alternative APIs wie Open-Meteo. Ein Python-Skript (fetch_weather.py) übernimmt den Abruf der letzten 30 Tage und speichert sie in eine MariaDB-Datenbank – inklusive Temperatur, Niederschlag, relative Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Sonnenscheindauer.
Das erlaubt eine langfristige Datenbasis, die automatisch bei jedem Abruf erweitert wird. Der Nutzer bekommt so bei wiederholten Abfragen schneller Ergebnisse – und der Server spart API-Kontingent.
3. Analyse des Pilzwachstums
Ein weiteres Python-Skript (analyze_growth.py) wertet die Daten aus:
- Pilzfreundliche Phasen werden erkannt: etwa aufeinanderfolgende Tage mit >10 mm Regen und darauf folgende sonnige Tage.
- Es wird ein Gesamtscore der Wachstumsbedingungen berechnet.
- Die Analyse wird als Diagramm (PNG) visualisiert.
- Parallel wird ein JSON-File mit der Rohbewertung generiert (z. B. für Apps, KI oder Automatisierung).
4. Darstellung auf der Website
Der PHP-Teil übernimmt alles, was im Frontend passiert:
index.php: Das Frontend mit Bootstrap 5, responsiv, schnell und übersichtlich.process.php: Der Steuermechanismus. Er ruft die Scripts auf, wertet die Statusausgabe aus und rendert das Ergebnis.- Der Nutzer bekommt nach wenigen Sekunden:
- Ein Status-Feedback zur Analyse
- Das erzeugte Diagramm
- Optional den Zugriff auf das JSON-Ergebnisfile
Die Dateiablage (PNG & JSON) ist so gestaltet, dass sie für jeden Ort und jede Analyseversion eindeutig ist – mit Slug + Zeitstempel im Dateinamen.
Technik im Detail
- Backend: Python 3, MariaDB, Pandas, Matplotlib
- Frontend: PHP 8, Bootstrap 5
- APIs: Meteostat (via Python-Client), Open-Meteo, optional Visual Crossing
- Pfadstruktur: Alle Ausgaben werden in
/data/gespeichert, inklusive:weather_data_<slug>.csvdata_output_<slug>_<timestamp>.jsonwetteranalyse_<slug>_<timestamp>.png
- Caching: Die Datenbank verhindert überflüssige API-Zugriffe und beschleunigt wiederholte Analysen.
- Fehlertoleranz: Eingabefehler, leere Orte oder fehlerhafte Stationen werden sauber abgefangen.
Warum diese App ein echter Game-Changer ist
🌧️ Daten statt Bauchgefühl
Pilzwachstum wurde lange als “Naturphänomen” gesehen. Mit dieser App bringe ich Fakten und Statistik ins Spiel. Du siehst, wie gut die Bedingungen wirklich sind.
📍 Ortsspezifische Präzision
Durch das Geocoding und die Zuordnung zur exakten Wetterstation ist die App viel genauer als klassische Wetterportale.
⚙️ Automatisierbar & Erweiterbar
JSON-Ausgabe, klare Pfade und modularer Aufbau ermöglichen Integration in Apps, Automationen (z. B. Cronjobs), SMS-Dienste oder sogar Social-Media-Postings à la „Heute Pilzwetter in deiner Region!“.
Ausblick: Was kommt als Nächstes?
✅ Webinterface steht
✅ JSON & PNG Ausgabe
✅ Caching und Datenbank
✅ Fehlerbehandlung
Geplant oder in Arbeit:
- Mobile App (React Native oder Flutter)
- Integration mit Telegram-Bots („Ist morgen Pilzwetter?“)
- Webhooks für automatische Push-Nachrichten
- Lernende Modelle (Machine Learning, z. B. Decision Trees basierend auf Vorjahren)
- Heatmaps für Regionen mit hoher Wachstumswahrscheinlichkeit
- Historische Rückschau: Wann war „die beste Woche“ im letzten Jahr?
Fazit
Diese App ist das perfekte Beispiel, wie man moderne Technik mit klassischer Naturbeobachtung vereint. Sie hilft nicht nur Sammlern beim Planen ihrer Touren, sondern legt auch den Grundstein für eine datenbasierte Naturbeobachtung. Das Ziel: weniger Raten, mehr Wissen.
Ob als Hobby, zur Forschung oder als Prototyp für größere Ökosystem-Modelle – die App steht, funktioniert und ist offen für Erweiterung.
👉 Teste sie selbst – gib deinen Ort ein und schau, ob heute Pilzwetter ist.
Wenn du Fragen hast, Feedback geben möchtest oder Interesse an Zusammenarbeit besteht – ich bin offen für Austausch.
Stay grounded – und viel Erfolg beim Sammeln!
Axel
Live-Demo & Sourcecode:
[Demnächst auf GitHub oder auf Anfrage]