DESENVOLVIMENTO, IMPLEMENTAÇÃO E VALIDAÇÃO DE UMA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA EMBARCADA BASEADA EM TECNOLOGIA IoT

João Luiz  Pontes de Araújo; Caio Castro Rodrigues; Otavio André   Chase; Katiane Pereira da Silva; Hildo Giuseppe Garcia Caldas Nunes; Antonio Thiago Madeira Beirão

doi:10.31413/nat.v12i1.16796

Authors

João Luiz Pontes de Araújo joao.pontes.araujo@itec.ufpa.br
Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA, Brasil. / Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Pará, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-1619-5995
Caio Castro Rodrigues caiocastro.eng@gmail.com
Instituto Tecnológico Vale, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-9147-8162
Otavio André Chase otavio.chase@gmail.com
Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-0246-8339
Katiane Pereira da Silva katiane.silva@ufra.edu.br
Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-7864-6467
Hildo Giuseppe Garcia Caldas Nunes garibalde13@gmail.com
Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-4072-003X
Antonio Thiago Madeira Beirão thiago.madeira@ufra.edu.br
Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-1366-5995

DOI:

10.31413/nat.v12i1.16796

Keywords:

meteorology, microcontrollers, Internet of Things

Abstract

In order to offer an alternative in relation to the methods and technology classically used in the acquisition of meteorological data, this article aimed to develop an validate an embedded automatic weather station using the IoT platform ThingSpeak platform in the city of Belém - PA. For the acquisition of temperature, humidity, wind speed and precipitation data, the AM2301 temperature and humidity sensor, the SEN0170 anemometer and a tipping bucket rain gauge were used, with the storage and visualization of the acquired data being done through the ThingSpeak platform. To infer the reliability of the data obtained by the sensors used, statistical analysis methods and residual estimation error indicators were applied. The values found for the obtained indices were classified, for the most part, as 'Very Good' and 'Good', validating the functionality of the station, even considering that the values of unfavorable indices include the instrumental errors of the sensors and the spatial and temporal distribution of the observed variables, such errors cannot be inferred only to the sensors, suggesting methodological approximations that reduce the errors only to the instrumental error.

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