Implementación de una estación de monitoreo y alarma meteorológico portátil con integración de tecnología IoT.

Abstract

Esta tesis propone el diseño e implementación de una estación meteorológica portátil con capacidades de monitoreo con tecnología IoT para la recopilación y análisis de datos climáticos. La investigación se fundamenta en antecedentes internacionales y nacionales sobre la importancia de las estaciones meteorológicas en sectores como la agricultura, la generación eléctrica y la gestión de riesgos climáticos. La propuesta está diseñada para abordar problemas críticos como la falta de sincronización temporal, la transmisión de datos limitada y la necesidad de análisis predictivos más avanzados. Se emplea sensores que evaluaran factores climatológicos como la temperatura, la humedad, la velocidad y la dirección del viento, además de la radiación UV. Estos datos son recopilados por un microcontrolador ESP32, mediante la conexión Wi-Fi se comunica a plataformas como Arduino IoT Cloud e IFTTT. Los datos adquiridos se emplean para enviar mensajes de alertas automatizadas que ayudan a prever situaciones meteorológicas inestables, mejorando el tiempo de reacción y planificación en entorno académico. Además, el sistema emplea el modelo de red neuronal LSTM para examinar datos pasados y anticipar sucesos climáticos futuros, mejorando así la exactitud en la predicción de acontecimientos meteorológicos. Las redes LSTM son entrenadas con información recolectada por los sensores, utilizando datos en tiempo real prediciendo fenómenos como fuertes lluvias, sequías o cambios drásticos de temperatura. La estación meteorológica integra hardware y software para dar una solución que no solo este centrada en las variables climáticas, más bien agiliza la predicción, ayuda a reducir riesgos medioambientales.