ImpactScoreService : ne pas écraser le score si la nouvelle observation est plus
loin que le score actuel (sauf après 6h de stale). Empêche Barbade d'écraser
la Guadeloupe avec 367km quand des sargasses sont à 8km.
SpotScoreController : horizons et bancs filtrés par proximité (<300km) du spot,
plus la dernière observation globale quelle que soit sa zone.
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ST_Dump sur la dernière observation → 5 patches les plus proches dans 200km, exposés
dans /spots/{id}/score. SpotPanel affiche le nombre de patches et la distance+surface
de chacun sous forme de barres (échelle 0–100km).
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Expose breakdown {distance, density, velocity, trend} dans l'API /spots/{id}/score
(pour le score courant reconstruit depuis les champs stockés, et pour chaque horizon
avec confidence appliquée). Affiche les barres avec valeur/max dans le SpotPanel.
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Avant : horizons = (1 - dist/50km) × 100 × confidence — échelle incomparable
avec le score now qui utilise distance(40) + densité(30) + vitesse(20) + tendance(10).
Après : même décomposition pour les 4 horizons, en passant currentDistanceKm
pour calculer la vitesse d'approche réelle par rapport à la position courante.
La confiance s'applique sur le score total (incertitude du modèle).
Résultat : si la sargasse s'éloigne à H+6, le score baisse. Si elle approche,
le score monte — mais atténué par la confiance du modèle (0.85 à H+6).
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Sans pondération, H+6 pouvait afficher 67 quand "now" était 34 car les
deux formules n'ont pas la même échelle. Multiplier par confidence (0.85
à H+6, 0.45 à H+48) rend les scores cohérents entre horizons : un risque
ne peut pas paraître croître si c'est juste l'incertitude qui augmente.
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