DESENVOLVIMENTO, IMPLEMENTAÇÃO E VALIDAÇÃO DE UMA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA EMBARCADA BASEADA EM TECNOLOGIA IoT (Nativa, 2024)
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.