Lista de Materiales y Herramientas para 3D-PAWS

Para ver la lista actualizada de materiales y herramientas necesarios para construir una estación 3D-PAWS, sigue este enlace:

Tabla 1: desglose del costo de construir una estación meteorológica 3D-PAWS.

*No incluye el costo mensual del servicio.

Cambios en el Diseño

El diseño original de 3D-PAWS incluía componentes impresos en 3D para todas las carcasas, conectores de cables y arneses de cables. Para simplificar el ensamblaje, el nuevo diseño utiliza cables listos para usar, uniones de cables y “hats” de conectores fabricados por empresas como Seeed Studios y Sparkfun. Si deseas seguir utilizando el sistema de conectores antiguo, por favor contáctanos para solicitar los archivos 3D.

Recursos Abiertos

Los diseños de los componentes fueron creados utilizando software de diseño asistido por computadora (CAD) de código abierto. Uno de los objetivos del proyecto es hacer que estos diseños sean un recurso open-source, para que otras instituciones y programas educativos puedan usarlos y adaptarlos según sus necesidades de investigación, operación, educación y divulgación.

¿Qué es 3D-PAWS?

En muchas partes del mundo hay estaciones meteorológicas de superficie instaladas en lugares inadecuados, mal mantenidas o que no permiten obtener observaciones en tiempo real debido a problemas de comunicación. A fin de expandir las redes de observación en regiones donde las observaciones son escasas, la Corporación Universitaria para la Investigación Atmosférica (University Corporation for Atmospheric Research, UCAR) y la Oficina de Asuntos Internacionales del Servicio Meteorológico Nacional (National Weather Service International Activities Office, NWS IAO) de los EE. UU. lanzaron la iniciativa 3D-PAWS con el apoyo de la Oficina de Asistencia para Desastres en el Extranjero de los Estados Unidos (Office of U.S. Foreign Disaster Assistance, OFDA) de USAID. El nombre de la iniciativa proviene del inglés 3D-Printed Automatic Weather Station, que significa «estación meteorológica automática impresa en 3D».

Objetivos de la iniciativa 3D-PAWS

• Ampliar la capacidad para reducir el riesgo hidrometeorológico en los países en vías de desarrollo

• Observar y comunicar la información meteorológica y climática a las comunidades rurales

• Desarrollar redes de observación y aplicaciones para reducir el riesgo meteorológico

Descripción general del sistema

Es posible usar una impresora 3D, microsensores, una computadora de placa única de bajo costo y materiales locales para fabricar estaciones meteorológicas 3D-PAWS de muy alta calidad, en más o menos una semana y por un costo que oscila entre 300 y 500 USD. Los sensores 3D-PAWS actuales miden presión, temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, precipitación y luz visible, IR y UV. El sistema emplea una computadora de placa única Raspberry Pi para la adquisición, el procesamiento y la comunicación de los datos.

Beneficios de un sistema de bajo costo 3D-PAWS

• Usa microsensores confiables de bajo costo.

• Se puede armar en el lugar, en una oficina meteorológica u otra agencia local.

• Cuando un componente se desgasta o se rompe, se vuelve a imprimir.

• Las agencias locales asumen la responsabilidad de construir y mantener las redes de observación.

Evaluación de los sensores

El sistema 3D-PAWS se está evaluando en el campo de pruebas Marshall de NCAR en Boulder (Colorado) y en el centro de pruebas de la NOAA en Sterling (Virginia), ambos en los Estados Unidos, y en algunos otros países. El sistema de Boulder obtiene mediciones en un clima semiárido de altura, con temperaturas bajo cero y precipitaciones heladas (estas últimas no se miden). El sitio de la NOAA ofrece condiciones más templadas y húmedas, cerca del nivel del mar. Los sistemas 3D-PAWS en otros países permiten evaluar el funcionamiento de los sensores en regímenes climáticos tropicales y subtropicales.

Redes de estaciones piloto

Se han instalado sistemas 3D-PAWS en Estados Unidos (3), Kenia (9), Zambia (5), Barbados (1) y Curazao (1). Los sistemas instalados en los EE. UU. tienen principalmente fines de prueba y evaluación. Los sistemas kenianos están instalados en escuelas y en un centro de pruebas del Depto. Meteorológico de Kenia. En Zambia, los sistemas están instalados en estaciones de radio, escuelas y misiones rurales, además del sistema de prueba del Depto. Meteorológico de Zambia. En el Caribe, los sistemas instalados en el Depto. Meteorológico de Curazao y en el Instituto de Meteorología e Hidrología del Caribe cumplen principalmente funciones de prueba y evaluación.

Acceso a los datos

Los datos 3D-PAWS están disponibles en tiempo real en los servidores de datos del proyecto CHORDS: (Kenia), (Zambia) y (pruebas y evaluación). El servicio de almacenamiento en la nube de datos geocientíficos en tiempo real CHORDS (Cloud-Hosted Real-time Data Services for Geosciences), una iniciativa del programa Earthcube de la Fundación Nacional para la Ciencia (National Science Foundation, NSF) de los EE. UU., brinda una plataforma para compartir conjuntos de datos geocientíficos. El servicio es administrado y cuenta con el apoyo del Laboratorio de Observación de la Tierra (Earth Observing Laboratory, EOL) de UCAR y el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (National Center for Atmospheric Research, NCAR).

Beneficios, impactos y usuarios

Las observaciones realizadas con 3D-PAWS tienen varias aplicaciones hidrometeorológicas.

Beneficios, impactos y usuarios

• Predicción meteorológica regional. Las observaciones de las redes 3D-PAWS se pueden asimilar en sistemas regionales de predicción numérica del tiempo, como el modelo WRF (Weather Research and Forecast: ) para mejorar las predicciones meteorológicas de mesoescala.

• Sistemas de alerta temprana y de apoyo a las decisiones a nivel regional. La observación de las precipitaciones en tiempo real en cuencas fluviales no aforadas o poco aforadas puede proporcionar datos de entrada a los sistemas de guía para crecidas repentinas y de apoyo a las decisiones de alerta temprana para la entrega de alertas de inundación.

• Monitoreo agrícola. Los sistemas 3D-PAWS pueden apoyar las herramientas de gestión de los recursos hídricos para mejorar las operaciones relacionadas con el suministro de agua dulce y la generación de energía hidroeléctrica en embalses. Hay otras aplicaciones posibles, como la operación de sistemas de irrigación (balancín central) y la vigilancia de cultivos.

Información adicional

El funcionamiento de los sensores de los sistemas instalados se ha estudiado a fin de evaluar su confiabilidad y calibración en distintas condiciones atmosféricas. Antes de realizar las pruebas de campo, los sensores fueron calibrados en un ambiente controlado. Las pruebas de calibración de los sensores de temperatura, presión y humedad relativa (HR) indican que en el laboratorio los sensores funcionan dentro de los límites especificados por sus respectivos fabricantes. El pluviómetro basculante registra un error inferior al 5 % para lluvias simuladas de 0.1 a 30 mm/h. Los sensores del anemómetro de tres cazoletas y de la veleta 3D-PAWS fueron probados y calibrados en el túnel de viento del centro de banco de pruebas de la NOAA. Las pruebas de estrés contemplaron velocidades máximas de 70 m/s. El anemómetro de tres cazoletas funcionó muy bien durante la simulación de «vientos huracanados». La veleta 3D-PAWS se probó bajo el mismo rango de velocidades. Las pruebas indican que las medidas de dirección del viento son coherentes en toda la gama de velocidades.

La evaluación de los sensores en el terreno se llevó a cabo en el campo de pruebas Marshall de NCAR en Boulder (Colorado) y en el centro de pruebas de la NOAA en Sterling (Virginia), ambos en los Estados Unidos. Las observaciones realizadas con los sensores 3D-PAWS se compararon con las de sensores de referencia comerciales calibrados. La tabla 3 describe los sensores de referencia que se utilizaron en la evaluación. Para calcular el error estimado de los sensores 3D-PAWS, las observaciones de dicho sistema se cotejaron con observaciones de referencia a una resolución de 1 min. Se analizaron las observaciones obtenidas durante el período comprendido entre junio de 2016 y marzo de 2017. El período de evaluación varió de acuerdo con los datos disponibles para cada sensor. Se efectuaron comparaciones a fin de identificar cualquier dependencia ambiental de los resultados. Por ejemplo, se hicieron análisis estratificados separando los resultados diurnos/nocturnos y estacionales (p. ej.: estación cálida/fría) de los sensores para evaluar cualquier posible dependencia del error de medición.

Tabla 3: sensores de referencia utilizados en la evaluación.

Se evaluaron las observaciones de temperatura registradas tanto en el campo de pruebas Marshall de NCAR como en el centro de pruebas de la NOAA. Los dos sitios presentaron errores de medición similares. La figura 3 muestra los resultados obtenidos en el campo de pruebas Marshall de NCAR para todas las observaciones, las observaciones diurnas y las observaciones nocturnas. El estudio abarca el período entre junio de 2016 y marzo de 2017. El sistema 3D-PAWS comprende tres sensores de temperatura (BMP180, HTU21D y MCP9808). Los resultados de los tres sensores coinciden bastante bien con los del sensor de referencia calibrado. El error para todas las mediciones es de ±0.57 °C. El error es levemente más alto para las observaciones diurnas y levemente más bajo para las observaciones nocturnas. Este efecto era esperado, ya que se debe al calentamiento de la pantalla protectora causado por la radiación solar durante el día. En general, los sensores de temperatura 3D-PAWS producen buenos resultados en el rango de valores que se observan en Colorado (de -25 °C a 37 °C).

La presión barométrica en la estación se evaluó en ambos sitios de prueba, en los cuales se observaron resultados similares. La figura 4 muestra las observaciones del campo de pruebas Marshall de NCAR como referencia. El sensor de la presión de 3D-PAWS (BMP180) da buenos resultados. El error observado para todas las mediciones realizadas en el período entre junio de 2016 y marzo de 2017 fue de ±0.49 hPa. Cuando las observaciones diurnas y nocturnas se consideran por separado, el error es levemente mayor (±0.53 hPa) durante del día y levemente menor durante la noche (±0.37 hPa). Es probable que esto se deba al mayor calentamiento y a las variaciones de temperatura más grandes que suelen observarse durante el día.

Los sensores de la humedad relativa se evaluaron tanto en el campo de pruebas Marshall de NCAR como en el centro de pruebas de la NOAA (fig. 5). Los sensores observados en los dos sitios demostraron comportamientos similares (a continuación se describen los resultados del campo de pruebas Marshall de NCAR). El panel de la izquierda compara todas las mediciones realizadas en el período entre junio de 2016 y marzo de 2017 con las del sensor de referencia. El error medio del análisis es de ±5.7 %. No obstante, los valores intermedios de humedad relativa (del 20 al 80 %) presentan una dispersión considerable y se nota un sesgo hacia los valores de humedad relativa bajos (<10 %) y altos (>90 %). Las observaciones nocturnas presentan un error levemente menor (±4.87 %) que las mediciones diurnas (±5.98 %). Sin embargo, la forma del diagrama y los errores son casi idénticos. El diagrama muestra algunos comportamientos extraños, ya sea con el sensor de 3D-PAWS o con el de referencia, que probablemente se deban a condensación en el sensor.

También se evaluó la calidad de las observaciones de velocidad y dirección del viento (no se incluyen gráficas de estos resultados). Para la velocidad del viento, se calculó un error de medición de ±0.87 m/s. Las observaciones nocturnas presentaron un error de observación levemente menor que las observaciones diurnas (±0.79 m/s y ±0.94 m/s, respectivamente). Los resultados muestran que el sensor 3D-PAWS concuerda con el sensor de referencia dados los vientos dominantes observados. Se midió un error inferior a ±5 grados.

Las lluvias captadas con el pluviómetro de cubeta basculante 3D-PAWS se compararon con las mediciones del pluviómetro de pesaje del centro de pruebas de la NOAA (fig. 6). El período de comparación abarca desde octubre de 2016 hasta marzo de 2017. El sitio registró ~200 mm de lluvia total. Los dos instrumentos coinciden bastante bien en términos del total acumulado. Se observaron pequeñas diferencias en los eventos de precipitación individuales. Es probable que estas diferencias se puedan atribuir al viento y a errores en la tasa de precipitación.

La tabla 4 resume las características de medición y rendimiento para el período de evaluación. En general, los sensores se comparan bastante bien con los sensores de referencia calibrados. La única excepción es el sensor de humedad relativa, ya que presenta un sesgo hacia niveles altos y bajos de humedad y un error mayor de lo esperado en los niveles medios. Estamos evaluando otro sensor de humedad relativa.

Tabla 4. Resumen de la evaluación de los sensores.