基于物联网技术的嵌入式自动气象站的开发、实施和验证

IF 0.3 Q4 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY Nativa Pub Date : 2024-02-26 DOI:10.31413/nat.v12i1.16796
João Luiz Pontes de Araújo, Caio Castro Rodrigues, O. Chase, Katiane Pereira da Silva, Hildo Giuseppe Garcia Caldas Nunes, Antonio Thiago Madeira Beirão
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Para comparar os dados da estação desenvolvida com a estação de referência, foram aplicados métodos estatísticos como Coeficiente de Determinação (R²), Coeficiente de Nash-Sutcliffe (Ef), Índice de Concordância de Willmott (d), e indicadores de erro Erro Médio Absoluto (MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Percentual Médio de Erro (PBias). Os resultados mostraram que os índices foram predominantemente classificados como 'Muito Bom' e 'Bom' para as variáveis de temperatura e umidade, com valores de R² de 0,95 e 0,89, respectivamente. No entanto, a variável de velocidade do vento apresentou um valor baixo de R² (0,03). As variáveis observadas, incluindo precipitação, mostraram comportamentos compatíveis com a área de estudo. Devido à distância geográfica das estações e a distribuição das variáveis, não é possível inferir a acurácia real dos sensores utilizados. No entanto, a análise realizada demonstrou a funcionalidade da estação, sugerindo para trabalhos futuros a validação da estação desenvolvida por meio da ampliação do período de observação e instalação próxima de uma estação meteorológica automática com erro instrumental conhecido, utilizando os dados desta como referência.\nPalavras-chave: monitoramento meteorológico; microcontroladores; ThingSpeak.\n \nDevelopment and implementation of an embedded automatic weather station based on IoT technology\n \nABSTRACT: This article describes developing and implementing an embedded automatic weather station based on the ESP8266 NodeMCU V3 microcontroller and the ThingSpeak IoT platform in Belém, PA. Temperature and humidity, wind speed and precipitation data were collected using the AM2301, SEN017 and PB10 sensors, respectively, during the period 13/05/2022-14/05/2022, taking hourly readings according to the reference station of the local National Institute of Meteorology (INMET), storing and visualizing the data using the ThingSpeak platform. To compare the data from the developed station with the reference station, statistical methods such as the Coefficient of Determination (R²), Nash-Sutcliffe Coefficient (Ef), Willmott Concordance Index (d), and error indicators Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Percentage Error (PBias) were applied. The results showed that the indices were predominantly classified as 'Very Good' and 'Good' for the temperature and humidity variables, with R² values of 0.95 and 0.89, respectively. However, the wind speed variable had a low R² value (0.03). Due to the geographical distance of the stations and the distribution of the variables, it is impossible to infer the real accuracy of the sensors used. However, the analysis demonstrated the station's functionality, suggesting that future work should validate the station developed by extending the observation period and installing it near an automatic weather station with known instrumental error, using its data as a reference.\nKeywords: weather monitoring; microcontrollers; ThingSpeak.","PeriodicalId":44324,"journal":{"name":"Nativa","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2024-02-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"DESENVOLVIMENTO, IMPLEMENTAÇÃO E VALIDAÇÃO DE UMA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA EMBARCADA BASEADA EM TECNOLOGIA IoT\",\"authors\":\"João Luiz Pontes de Araújo, Caio Castro Rodrigues, O. 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Para comparar os dados da estação desenvolvida com a estação de referência, foram aplicados métodos estatísticos como Coeficiente de Determinação (R²), Coeficiente de Nash-Sutcliffe (Ef), Índice de Concordância de Willmott (d), e indicadores de erro Erro Médio Absoluto (MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Percentual Médio de Erro (PBias). Os resultados mostraram que os índices foram predominantemente classificados como 'Muito Bom' e 'Bom' para as variáveis de temperatura e umidade, com valores de R² de 0,95 e 0,89, respectivamente. No entanto, a variável de velocidade do vento apresentou um valor baixo de R² (0,03). As variáveis observadas, incluindo precipitação, mostraram comportamentos compatíveis com a área de estudo. Devido à distância geográfica das estações e a distribuição das variáveis, não é possível inferir a acurácia real dos sensores utilizados. 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摘要

本文介绍了基于 ESP8266 NodeMCU V3 微控制器和 ThingSpeak 物联网平台的嵌入式自动气象站在宾夕法尼亚州贝伦的开发和实施情况。在 2022 年 5 月 13 日至 2022 年 5 月 14 日期间,使用 AM2301、SEN017 和 PB10 传感器分别收集了温湿度、风速和降水量数据,根据当地国家气象研究所(INMET)的参考站每小时读取数据,并使用 ThingSpeak 平台存储和可视化数据。为了比较开发站和参考站的数据,采用了一些统计方法,如判定系数(R²)、纳什-苏克里夫系数(Ef)、威尔莫特一致指数(d)以及误差指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均百分比误差(PBias)。结果表明,温度和湿度变量的指数主要分为 "非常好 "和 "好",R²值分别为 0.95 和 0.89。不过,风速变量的 R² 值较低(0.03)。包括降水量在内的观测变量的表现与研究区域相符。由于站点的地理距离和变量的分布,无法推断所使用传感器的实际精度。不过,所进行的分析表明了该站的功能,建议今后的工作应通过延长观测期和将其安装在已知仪器误差的自动气象站附近来验证所开发的气象站,并以其数据作为参考。基于物联网技术的嵌入式自动气象站的开发与实施 ABSTRACT: 本文介绍了在宾夕法尼亚州贝伦市开发和实施基于 ESP8266 NodeMCU V3 微控制器和 ThingSpeak 物联网平台的嵌入式自动气象站。在 2022 年 5 月 13 日至 2022 年 5 月 14 日期间,使用 AM2301、SEN017 和 PB10 传感器分别收集了温湿度、风速和降水量数据,根据当地国家气象研究所(INMET)的参考站每小时读取数据,并使用 ThingSpeak 平台存储和可视化数据。为了比较开发站和参考站的数据,采用了一些统计方法,如判定系数(R²)、纳什-苏克里夫系数(Ef)、威尔莫特协调指数(d)以及误差指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均百分比误差(PBias)。结果表明,温度和湿度变量的指数主要分为 "非常好 "和 "好",R²值分别为 0.95 和 0.89。然而,风速变量的 R² 值较低(0.03)。由于站点的地理距离和变量的分布情况,无法推断所使用传感器的真正准确性。不过,分析表明了该站的功能,建议今后的工作应通过延长观测期和将其安装在已知仪器误差的自动气象站附近来验证所开发的气象站,并以其数据作为参考。
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DESENVOLVIMENTO, IMPLEMENTAÇÃO E VALIDAÇÃO DE UMA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA EMBARCADA BASEADA EM TECNOLOGIA IoT
Este artigo descreve o desenvolvimento e implementação de uma estação meteorológica automática embarcada baseada no microcontrolador ESP8266 NodeMCU V3 e na plataforma IoT ThingSpeak, em Belém - PA. Foram coletados dados de temperatura e umidade, velocidade do vento e precipitação usando os sensores AM2301, SEN017 e PB10, respectivamente, durante o período de 13/05/2022-14/05/2022, realizando leituras horárias conforme a estação de referência do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) local, armazenando e visualizando os dados por meio da plataforma ThingSpeak. Para comparar os dados da estação desenvolvida com a estação de referência, foram aplicados métodos estatísticos como Coeficiente de Determinação (R²), Coeficiente de Nash-Sutcliffe (Ef), Índice de Concordância de Willmott (d), e indicadores de erro Erro Médio Absoluto (MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Percentual Médio de Erro (PBias). Os resultados mostraram que os índices foram predominantemente classificados como 'Muito Bom' e 'Bom' para as variáveis de temperatura e umidade, com valores de R² de 0,95 e 0,89, respectivamente. No entanto, a variável de velocidade do vento apresentou um valor baixo de R² (0,03). As variáveis observadas, incluindo precipitação, mostraram comportamentos compatíveis com a área de estudo. Devido à distância geográfica das estações e a distribuição das variáveis, não é possível inferir a acurácia real dos sensores utilizados. No entanto, a análise realizada demonstrou a funcionalidade da estação, sugerindo para trabalhos futuros a validação da estação desenvolvida por meio da ampliação do período de observação e instalação próxima de uma estação meteorológica automática com erro instrumental conhecido, utilizando os dados desta como referência. Palavras-chave: monitoramento meteorológico; microcontroladores; ThingSpeak.   Development and implementation of an embedded automatic weather station based on IoT technology   ABSTRACT: This article describes developing and implementing an embedded automatic weather station based on the ESP8266 NodeMCU V3 microcontroller and the ThingSpeak IoT platform in Belém, PA. Temperature and humidity, wind speed and precipitation data were collected using the AM2301, SEN017 and PB10 sensors, respectively, during the period 13/05/2022-14/05/2022, taking hourly readings according to the reference station of the local National Institute of Meteorology (INMET), storing and visualizing the data using the ThingSpeak platform. To compare the data from the developed station with the reference station, statistical methods such as the Coefficient of Determination (R²), Nash-Sutcliffe Coefficient (Ef), Willmott Concordance Index (d), and error indicators Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Percentage Error (PBias) were applied. The results showed that the indices were predominantly classified as 'Very Good' and 'Good' for the temperature and humidity variables, with R² values of 0.95 and 0.89, respectively. However, the wind speed variable had a low R² value (0.03). Due to the geographical distance of the stations and the distribution of the variables, it is impossible to infer the real accuracy of the sensors used. However, the analysis demonstrated the station's functionality, suggesting that future work should validate the station developed by extending the observation period and installing it near an automatic weather station with known instrumental error, using its data as a reference. Keywords: weather monitoring; microcontrollers; ThingSpeak.
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