Diseño e implementación de una estación meteorológica en los estanques de piscicultura de la Facultad de Ciencias Naturales y Matemática de la Universidad de El Salvador
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Date
2025-05
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Publisher
Universidad de El Salvador. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Abstract
Resumen: Se diseñó e implementó una estación meteorológica basada en Internet de las Cosas (IoT) utilizando la tecnología LoRa, instalada en los estanques de piscicultura de la Facultad de Ciencias Naturales y Matemática de la Universidad de El Salvador. El sistema transmite datos mediante LoRaWAN, permitiendo el monitoreo eficiente de parámetros meteorológicos con bajo consumo energético y alta autonomía operativa. La recolección y procesamiento de datos se realizó a través del protocolo HTTPS y la plataforma Thingsboard, desde donde los datos se visualizan en un tablero en tiempo real. Las variables monitoreadas incluyen temperatura, humedad relativa, luminosidad, velocidad del viento y comportamiento ambiental general. Los sensores empleados (DHT22, BH1750, YGC-F5-5V-V) mostraron un desempeño confiable y coherente. La temperatura osciló entre 22 y 30 °C; la humedad relativa, entre 60 y 100 %, con saturación nocturna del sensor; la luminosidad, entre 0 y 63 000 lux; y la velocidad del viento, entre 1 y 5 m/s. Se compararon los datos recolectados con registros históricos de WeatherAPI y NASA POWER. Se evaluaron los errores absolutos obtenidos, destacando valores máximos de 1.3 °C para temperatura (WeatherAPI), 7.4 % para humedad (WeatherAPI), y 1.0 m/s para velocidad del viento (WeatherAPI), manteniéndose en rangos aceptables para entornos rurales y acuícolas. Los resultados respaldan la viabilidad del uso de LoRa en sistemas de monitoreo ambiental en piscicultura, resaltando su fiabilidad, eficiencia, escalabilidad, bajo consumo, y capacidad de transmisión a larga distancia, con una tasa de éxito del 98 % y una latencia promedio de 3 segundos entre la captura de datos y su visualización dinámica. Abstract: A weather station based on the Internet of Things (IoT) and LoRa technology was designed and implemented at the aquaculture ponds of the Faculty of Natural Sciences and Mathematics, University of El Salvador. The system transmits data using LoRaWAN, enabling efficient monitoring of meteorological parameters with low energy consumption and extended operational autonomy. Data acquisition and transmission were carried out via HTTPS protocol and visualized in real time using the Thingsboard platform. The monitored variables include temperature, relative humidity, light intensity, wind speed, and overall environmental behavior. Low-cost sensors (DHT22, BH1750, YGC-F5-5V-V) were used and demonstrated reliable and consistent performance. Temperature ranged from 22 to 30 °C, relative humidity from 60 to 100 %, with sensor saturation during nighttime due to high moisture and dense vegetation; light intensity varied from 0 to 63,000 lux, and wind speed from 1 to 5 m/s. Data were compared against WeatherAPI and NASA POWER records. Absolute error analysis revealed maximum deviations of 1.3 °C for temperature (WeatherAPI), 7.4 % for humidity (WeatherAPI), and 1.0 m/s for wind speed (WeatherAPI), confirming aceptable accuracy in rural and aquaculture conditions. The results validate the feasibility of using LoRa technology for environmental monitoring in aquaculture contexts, emphasizing its reliability, energy efficiency, scalability, and long- range transmission capabilities. The system achieved a 98 % communication success rate and an average latency of 3 seconds between data capture and dynamic visualization, proving it a useful and robust tool for informed decision-making in remote aquatic monitoring applications.
Description
Keywords
Estación Meteorológica, Piscicultura, Autonomía.