Universidade Federal de Santa Maria
Ci. e Nat., Santa Maria v.42, ed. esp.: meteorologia, e6, 2020
DOI:10.5902/2179460X55306
ISSN 2179-460X
Received: 22/09/20 Accepted: 22/09/20 Published: 30/09/20
Previsão de Curto e Curtíssimo Prazo
Desenvolvimento de rede de estações de baixo custo para previsão regional em nowcasting
Development of low cost weather stations network for regional forecast in nowcasting
Elisvania Machado de Sousa I
Leonardo Alexandrino de Melo II
Franciano Scremin Puhales III
Vagner Anabor IV
I Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Brasil. E-mail: mselisvania@gmail.com.
II Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Brasil. E-mail: leoalexandrino@outlook.com.
III Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Brasil. E-mail: franciano.puhales@ufsm.br.
IV Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Brasil. E-mail: vanabor@gmail.com.
RESUMO
A utilização de Internet das Coisas (IoT) se intensificou na década atual, e este trabalho demonstra como a mesma pode auxiliar a solucionar problemas para previsão, análise e estudo de variáveis meteorológicas em vários pontos de pequenas áreas. Ao aplicar os conceitos de IoT na instrumentação meteorológica, foi produzido um protótipo de um sistema embarcado com alto custo-benefício, custando centésimos de uma estação profissional, que possa ser utilizado para obtenção e compartilhamento de dados meteorológicos com precisão, facilidade e alta frequência, o que é imprescindível em aplicações como o nowcasting.
Palavras-chave: Instrumentação; Sistemas embarcados.
ABSTRACT
The use of Internet of Things (IoT) has intensified in the current decade, and this paper demonstrates how it can help solve problems regarding forecast, analyses and study of meteorological variables in several points of small areas. When applying the concept of IoT in meteorological instrumentation, looking forward to build a high cost-effective prototype of an embedded system, costing hundredths of a professional station, capable of gather and share meteorological data with precision and high frequency, which are essential in applications such as nowcasting.
Keywords: Instrumentation; Embedded systems.
1 Introdução
A habilidade de prever o tempo e o clima aumentou muito nas últimas décadas em função do avanço no entendimento dos processos que controlam a evolução do estado da atmosfera e dos componentes do sistema climático, dos métodos de solução numérica das equações que representam cada parte do sistema climático e da notável evolução da capacidade de processamento dos computadores.(SAMPAIO, G.; DIAS, P., 2014)
A previsão do tempo ocorre através de dados que são registrados e enviados de hora em hora de uma estação meteorológica de superfície, convencional ou automática, onde esses dados serão observados por um meteorologista que fará a análise do mesmo. Entretanto, pode ocorrer lacunas com dados ausentes durante as medições devido ao desligamento de equipamentos, falhas, manutenção, calibração ou limitações físicas (HUI, 2004), dificultando assim a leitura e a previsão do tempo.
Nowcasting é um termo em inglês derivado da junção entre as palavras Now (agora) e Forecasting (previsão). Esta abordagem é relativamente recente em aplicações na área econômica, e consiste em prever o passado, presente e futuro de curto prazo. Em geral, quando falamos de períodos econômicos de certa estabilidade, as técnicas de forecasting têm bom desempenho preditivo. Porém, para períodos com mudanças mais frequentes, estas previsões podem se deteriorar com o passar do tempo. (KAGOHARA, 2015)
Observando a distribuição de estações meteorológicas no Brasil (Figura 1), podemos ter uma ideia de como seria complicado realizar uma previsão ou análise de uma região mais isolada do país ou mesmo se for necessário obter os dados de uma área mais específica. As estações meteorológicas oficiais de superfície brasileiras são de responsabilidade do INMET, que conta com mais de 400 estações.
Figura 1 – Mapa da rede de estações automáticas em verde e convencionais em azul do INMET
Fonte: https://mapas.inmet.gov.br/. Acesso em: 1 jul. 2020.
Devido ao alto custo de materiais de instrumentação meteorológica, uma estação profissional custa em média R$5000, é inviável uma distribuição satisfatória de estações abrangendo pequenas regiões de interesse de estudo. É de fato observável que em dias mais quentes a zona urbana da cidade onde possui maior concentração de prédios e asfalto, naquele local vai ter um índice de temperatura mais elevado que em um com mais árvores e área verde. Encontram-se disponíveis no mercado diversas soluções de sensores auxiliares por um valor acessível. Estes, porém, não possuem interface de comunicação, calibragem ou confiança suficiente para fins de análise e previsão em nowcasting.
Sendo assim, com o objetivo de criar uma estação de baixo custo, foi utilizado conhecimentos em sistemas embarcados visando melhorar a previsão regional de curto prazo, e analisar o comportamento de variáveis meteorológicas em várias regiões das zonas urbanas e rurais.
2 Desenvolvimento
O presente estudo envolve a geração de conhecimentos para aplicação prática dirigidos à solução de problemas específicos, uma vez que apresenta o desenvolvimento de soluções para a geração de energia limpa, sendo assim, é possível caracterizar esta pesquisa, de acordo com Silva e Menezes (2001), como sendo de natureza aplicada.
Considerando-se a forma de abordagem do problema, a pesquisa apresenta-se, predominantemente, como qualitativa, pois há interpretação de fenômenos e atribuição de significados.
No que se refere ao seu enquadramento metodológico enquanto objetivo traçado, caracteriza-se como exploratória, assumindo também o caráter de pesquisa descritiva, considerando a necessidade da identificação de tecnologias para o aumento da eficiência energética.
Considerando-se o objetivo estabelecido, esta pesquisa se caracteriza como exploratória e, de acordo com os procedimentos técnicos adotados, pode ser classificada, sobretudo, como bibliográfica e documental (GIL, 2008).
É possível também classificar este estudo como uma pesquisa tecnológica, que é considerada um tipo de pesquisa científica aplicada que visa à materialização de um produto, protótipo, processo, instalação piloto ou um estudo de viabilização desses (VALERIANO, 1998 apud Souza et al., 2013).
A partir da etapa inicial de identificação das tecnologias disponíveis, deu-se início ao desenvolvimento de um protótipo funcional, visando sua consistência e viabilidade tecnológica e econômica, no intuito de demonstrar a aplicação das hipóteses estabelecidas neste projeto.
A palavra “protótipo” é o nome designado ao primeiro modelo de uma criação, parte do planejamento e possui um objetivo, o protótipo é um objeto suscetível a mudanças. Buscando alcançar um produto final aprimorado e otimizado, os protótipos são utilizados para fins de teste.
Uma das plataformas de prototipagem eletrônica mais conhecidas mundialmente é o Espressif, o modelo utilizado para o projeto foi o ESP8266-12E. Uma placa de circuito composta por um microcontrolador e pinos de entrada e saída de dados, permitindo a comunicação entre os sensores e outros terminais. Em adicional, o microcontrolador possui a capacidade de se conectar à internet, facilitando o armazenamento e processamento de dados em nuvem ou em outro computador. O ESP8266-12E possui uma interface facilmente programável, open source, e de hardware livre, ou seja, qualquer pessoa pode criar soluções, implementações, sensores e outros dispositivos para trabalhar em parceria com o microcontrolador, tudo programado utilizando a linguagem C.
A escolha do modelo ESP8266-12E (Figura 2) como “cérebro” do protótipo desenvolvido não foi ao acaso, tendo em vista as grandes facilitações, a ampla comunidade disposta a compartilhar e discutir informações e seu preço baixo no mercado. Todavia, o que configura o ESP8266-12E como modelo ideal para a composição do protótipo é seu tamanho reduzido. Com 24mm de comprimento e 16mm de largura, ele possui uma capacidade de processamento antagônica ao seu ínfimo tamanho, sendo capaz de executar todas as operações necessárias para o funcionamento do protótipo.
Figura 2 – ESP8266-12E, Largura 16,0 mm x Comprimento 24,0 mm x Altura 3,0 mm
Fonte: Google Imagens (2020). https://www.baudaeletronica.com.br/modulo-wifi-esp8266-12e.html. Acesso em: 20 fev. 2020.
O sensor BME680 (Figura 3) desenvolvido pela BOSCH é um sensor integrado que mede dados de umidade relativa, pressão barométrica e temperatura. Este sensor foi escolhido para o protótipo por sua alta taxa de precisão, uma tolerância absoluta de mais ou menos 3% para a umidade medindo num intervalo de 0 a 100%, mais ou menos 0,6hPa para a pressão medindo num intervalo de 300 a 1100hPa e mais ou menos 0,5°C para a temperatura sendo capaz de medir a um intervalo de -40 a +85°C, de acordo com o datasheet do fabricante.
Figura 3 – BME680, Largura 3,0 mm x Comprimento 3,0 mm x Altura 0,93 mm
Fonte: Google Imagens (2020). https://www.makerfabs.com/bme680-%20temperature-humidity-pressure-and-gas-sensor.html. Acesso em: 20 fev. 2020.
O sensor ML8511 (Figura 4) é um sensor capaz de medir radiações ultra violeta UV-A e UV-B, o módulo contém um amplificador interno onde converte foto corrente em sinal de tensão, dependendo da intensidade UV. O módulo permite trabalhar com comprimento de onda de 280nm à 365nm, de acordo com o datasheet do fabricante.
Figura 4 – ML8511, Largura 4,0mm x Comprimento 3,7mm x Altura 0,73mm
Fonte: Google Imagens (2020). https://grafenocomponentes.com.br/produto/modulo-sensor-ultravioleta-uv-gy-ml8511/. Acesso em: 20 fev. 2020.
O Sensor de Chuva YL-83 (Figura 5) pode ser utilizado para monitorar diferentes formas de precipitação como gotas de chuva e neve, este sensor opera através da detecção de gotículas que entra em contato em seus terminais. Possui um circuito de atraso regulável de até 2 minutos entre as gotas de chuva antes de assumir uma posição desligado, sem chuva, permitindo que o sensor saiba distinguir com precisão chuva forte de chuva fraca. O sensor também possui um sinal analógico de chuva onde é capaz de estimar a intensidade de chuva. Uma vez que este sinal é proporcional à porcentagem de área úmida ou molhada na placa do sensor, a intensidade da chuva tem um efeito direto impactando na amplitude e variação deste sinal analógico, de acordo com o datasheet do fabricante.
Figura 5 – Sensor de Chuva YL-83, Comprimento 54 x Largura 40 mm
Fonte: Google Imagens (2020). https://www.autocorerobotica.com.br/modulo-sensor-de-chuva. Acesso em: 20 fev. 2020.
Uma importante característica dada ao protótipo foi a capacidade modular de seu circuito eletrônico, permitindo o acoplamento de “módulos de sensores” ou seja, é possível sobrepor circuitos, permitindo que mais sensores sejam adicionados no futuro para abranger outras variáveis meteorológicas que não são obtidas no momento como por exemplo: velocidade do vento, dentre outros. Com o objetivo de facilitar sua manutenção após a instalação do sistema em campo, foi acrescentada uma funcionalidade que permite a atualização de seu código fonte à distância, o dispositivo então verifica se há atualizações de software durante seus ciclos de funcionamento, o que facilita sua manutenção. O circuito deve ser alimentado por qualquer fonte 5V. É possível também alimentar o protótipo facilmente por meio de um painel fotovoltaico de pequeno porte ou bateria, tornando-o totalmente sem fios, o que o torna ainda mais versátil e facilita sua instalação.
O circuito da estação foi desenvolvido em um Software EasyEDA que permite a criação, o desenvolvimento e a simulação de circuitos esquemáticos, ou seja, é a representação gráfica dos circuitos eletrônicos, em seguida o PCB (Printed Circuit Board) foi impresso e transferido para uma placa de fenolite de 90 x 50 mm, que é uma placa com um lado de plástico isolante e o outro lado laminado de cobre, para que seja feito o processo de corrosão e a soldagem dos componentes, um processo manual que demanda tempo para a finalização, no entanto, o protótipo pode ser fabricado em nível industrial oque acarretaria na diminuição das suas dimensões e preço de fabricação. A Figura 6 mostra como ficou o circuito da estação após ser fabricado.
Figura 6 – Circuito da estação, frente e verso; comprimento 90 mm x largura 50 mm
Fonte: Os autores (2020).
Um estudo continua sendo desenvolvido para incorporar uma cápsula (caixa de proteção) personalizada ao projeto. Busca-se aprimorar o modelo tradicional de estruturas utilizadas em estações meteorológicas para auxiliar os sensores a obter o melhor resultado possível, aumentando assim a precisão e confiabilidade do protótipo como um todo. A estrutura é pensada para proteger os circuitos de condições meteorológicas rigorosas sem afetar a captação e transmissão dos dados, o sensor de chuva ficará alocado acima da estrutura. Podemos observar em detalhes a posição e formato das cavidades do corpo da estrutura na Figura 7 (ainda em fase de desenvolvimento) permite a passagem de ar em um fluxo natural, mas previne a entrada de gotículas de chuva. Estudos utilizando a técnica de Simulação de Fluidos Computacional (CFD) estão sendo realizados simulando um ambiente real em busca de gerar uma estrutura que melhor se adequa às necessidades do projeto.
Figura 7 – Modelagem da casca externa da estrutura das estações meteorológicas no software SolidWorks
Fonte: Os autores (2020).
O material polimérico PLA (ácido poliáctico) foi selecionado devido ao seu custo reduzido e a capacidade de impressão 3D, mas também às suas propriedades de resistência à corrosão e baixa fragilidade. Dentre suas vantagens também se destacam o isolamento elétrico e a baixa condutividade térmica, essenciais para fidelidade dos dados captados pelos sensores.
3 Resultados
A fim de apresentar as leituras para o tratamento de dados a montagem de uma rede de recebimento de datalog via wi-fi foi necessário permitir maior mobilidade para o sistema. Os dados são recebidos e armazenados na nuvem em formato de planilhas, uma linha para cada lançamento, uma planilha para cada estação, elas contêm informações sobre a data e horário obtidas diretamente do servidor Network Time Protocol (NTP) ou Protocolo de Tempo para Redes que provê a data em Tempo Universal Coordenado (UTC) com precisão e sempre atualizada. Esses dados são armazenados na nuvem e podem ser facilmente sincronizados com qualquer computador, que pode usar os dados para diversas pesquisas, previsões, podendo também passar por uma fase de pós-processamento em tempo real, tornando a visualização mais amigável para análise dos dados.
Em suma, os componentes utilizados possuem uma função própria e preestabelecida no planejamento e apenas uma junção harmônica desses materiais pode levar à execução correta do protótipo. A partir dos resultados obtidos por meio de pesquisa bibliográfica foi possível a criação do protótipo funcional.
Sua função é obter os dados necessários para a realização de estudos, análises e previsões como o nowcasting, com grande frequência ajustável de captação de dados podendo chegar até menos de 1 segundo, além de fácil manutenção e mobilidade.
Foi desenvolvido um sistema embarcado capaz de obter dados de temperatura, umidade, pressão, radiação e precipitação com capacidade de expansão e que sincroniza de forma automática permitindo um rápido acesso aos dados via wi-fi.
A Tabela 1 a seguir demonstra a viabilidade econômica do projeto, por uma fração de preço de estações comuns, é possível montar uma rede completa com a estação de baixo custo desenvolvida. O orçamento do protótipo apresenta valores que podem ser reduzidos mais ainda com a confecção fabril em larga escala de um produto final que pode ser ainda mais compacto e ergonômico.
Tabela 1 – Custo dos componentes do protótipo
|
ESP8266-12E |
R$6,60 |
|
BME680 |
R$44,62 |
|
Sensor de Chuva |
R$7,90 |
|
GY-ML8511 |
R$16,22 |
|
Componentes menores e placa de circuito |
R$25,00 |
|
Total |
R$100,34 |
Fonte: Os autores (2020).
Buscando uma melhor calibração dos sensores, é adicionada uma fase de pós-processamento, em que se deve levar em conta padrões e correções com base em estações meteorológicas de referência e consideradas mais precisas, caso haja alguma na região. Utilizando ambos os dados, é possível ajustar as variáveis meteorológicas recebidas do protótipo com as da estação de referência, o que aumenta ainda mais sua precisão e confiabilidade, assim como a estrutura, o pós processamento também continua sendo desenvolvido.
4 Conclusões
Em busca de uma alternativa mais rentável às caras estações meteorológicas oferecidas pelo mercado, o projeto conseguiu com êxito replicar os aspectos mais importantes destas estações para situações em que são necessárias uma rede de análise de dados meteorológicos em diferentes pontos de uma pequena região, como é o caso no nowcasting.
Não obstante o projeto não deve parar na concepção e teste do protótipo. Visando a implementação e teste de campo, a próxima etapa tem como objetivo implementar o resultado deste trabalho no campus da universidade para simular sua aplicação em situações reais permitindo uma melhor calibração e pós processamento dos dados tornando-os mais confiáveis e moldando o protótipo para um produto final e bem acabado com boas chances no mercado de instrumentação.
Agradecimentos
Agradecimentos a universidade de Santa Maria pela oportunidade de entrar no curso e poder desenvolver novos projetos com apoio da FATEC. Ao laboratório GRUMA – Grupo de Modelagem Atmosférica pelo ambiente amistoso com o qual convivemos e compartilhamos conhecimentos, a todos muito obrigado.
Referências
AI-THINKER, "ESP-12E WiFi Module", ESP8266-12E Datasheet, 2015.
BOSCH, “BME680 Low power gas, pressure, temperature & humidity sensor”, BME680 datasheet, Jul. 2019.
GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2008.
HUI, D. Gap-filling missing data in eddy covariance measurements using multiple imputation (mi) for annual estimations. Agricultural and Forest Meteorology, 2004. v. 121, n. 1–2, p. 93–111, 2004.
KAGOHARA, Douglas Minoru. Avaliando Técnicas De Nowcasting: Uma Aplicação Do Pib Brasileiro. Escola de Economia de São Paulo, 2015.
LAPIS SEMICONDUCTOR, "UV Sensor with Voltage Output", ML8511 datasheet, Mar. 2013.
SAMPAIO, G., & Dias, P. (2014). Evolução dos Modelos Climáticos e de Previsão de Tempo e Clima. Revista USP, (103), 41-54. https://doi.org/10.11606/issn.2316-9036.v0i103p41-54.
SILVA, Edna Lúcia; MENEZES, Estera Muszkat. Metodologia da Pesquisa e Elaboração de Dissertação. 3a ed. rev. atual. Florianópolis: Laboratório de Ensino a Distância da UFSC, 2001.
VAISALA, “Yl-83 Rain Detector”, YL-83 datasheet, 2015.
VALERIANO, Dalton L. Gerência de projetos: pesquisa, desenvolvimento e engenharia. São Paulo: Makron Books, 1998.