IFTS 14 2025 TS SEIC Protocolo de IoT

Un enfoque es excelente: plantear una red de estaciones meteorológicas inteligentes permite abordar no solo aspectos técnicos (hardware, sensores, redes), sino también criterios científicos y estadísticos, como densidad de sensores, interpolación de datos y análisis en una central. Vamos por partes:

📍 ¿Cuántas estaciones meteorológicas serían necesarias para la CABA?

📌 1. Superficie de CABA:

• Aprox. 203 km²

• Muy urbanizada, con microclimas (cerca del río, zonas verdes, áreas con mucho cemento, etc.)

📌 2. Densidad típica recomendada (referencias internacionales):

• Para estudios locales/urbanos, la OMM (Organización Meteorológica Mundial) recomienda entre 1 estación cada 1-5 km².

• Para estudios educativos o semiprofesionales, una red de 1 estación cada 4-6 km² puede ser suficiente.

📌 3. Cálculo estimado:

• Con 1 estación cada 5 km² → 203 / 5 = ~40 estaciones

• Con 1 estación cada 10 km² → ~20 estaciones (para un enfoque educativo / demostrativo)

📌 Recomendación práctica educativa:
Entre 10 y 20 estaciones distribuidas estratégicamente, priorizando:

• Costas y parques

• Zonas densamente urbanizadas

• Centros educativos o instituciones

• Puntos altos vs. bajos en la ciudad

🧠 ¿Qué puede hacer la estación central con los datos?

Una “central” o servidor que reciba los datos de la red puede:

🔹 1. Visualización y monitoreo (web o dashboard):

• Mapa con ubicaciones y datos en tiempo real / histórico

• Gráficos comparativos por zona, por variable

• Alertas automáticas (ej: lluvias intensas, ráfagas, calor extremo)

🔹 2. Análisis estadístico:

• Interpolación espacial (IDW, Kriging) para generar mapas térmicos

• Cálculo de promedios, mínimas y máximas por zona

• Detección de anomalías o valores atípicos

🔹 3. Predicción y modelado:

• Pronósticos simples (basado en presión/temperatura)

• Integración con datos satelitales (opcional)

• Aprendizaje automático (si lo trabajan en años avanzados)

🛠️ Propuesta educativa articulada

Podrías distribuir el trabajo así:

Plantear una red de estaciones meteorológicas para el Conurbano Bonaerense amplía mucho más el desafío, y también lo vuelve más interesante desde el punto de vista técnico, logístico y académico. Vamos paso a paso:

📍 ¿Qué es el Conurbano Bonaerense?

El Conurbano (AMBA sin CABA) comprende los municipios del Gran Buenos Aires alrededor de la Capital Federal. Según delimitación tradicional:

• Abarca 24 partidos

• Con una superficie aproximada de 3.600 km²

• Y una población de más de 10 millones de habitantes

🧮 ¿Cuántas estaciones meteorológicas serían necesarias?

📌 Densidades de referencia:

⚠️ Estas cantidades no son absolutas, sino que pueden adaptarse en función del terreno, la población o los objetivos pedagógicos. Lo ideal es una cobertura más densa en zonas urbanas y más espaciada en áreas rurales o verdes.

🧭 Estrategia de despliegue sugerida (proyecto educativo)

Dividí el territorio en “Zonas Clave” o polígonos geográficos por partido o subregión:

• Norte (Vicente López, San Isidro, San Fernando, Tigre)

• Oeste (Morón, Hurlingham, Ituzaingó, Merlo, Moreno, etc.)

• Sur (Lanús, Lomas de Zamora, Quilmes, Avellaneda, Almirante Brown, etc.)

• AMBA exterior (La Matanza, Florencio Varela, Esteban Echeverría, etc.)

Asigná a cada grupo de estudiantes el diseño, implementación o simulación de 1 a 3 estaciones según la zona que estudien.

🧠 ¿Qué puede hacer la central?

Lo mismo que con CABA, pero con más complejidad en escalabilidad y tratamiento de datos:

🔸 Infraestructura

• MQTT broker con gestión de múltiples tópicos por zona

• Servidor de base de datos optimizado (ej: PostgreSQL + TimescaleDB)

• Backend que agrupe los datos por zona / partido

🔸 Tratamiento avanzado

• Modelos de interpolación con mallas espaciales

• Gráficos de evolución temporal y mapas de calor

• Clasificación de zonas según microclimas

• Uso de mapas satelitales (por ejemplo, con Leaflet o OpenStreetMap)

🎓 Propuesta de articulación por materias (más ambiciosa)

📌 ¿Qué se puede plantear como objetivo educativo?

Que los estudiantes comprendan cómo diseñar, desplegar y operar una red de sensores en un territorio extenso, considerando variables físicas, tecnológicas y sociales. Que puedan aplicar conocimientos interdisciplinarios para generar información útil y visualizar fenómenos del entorno con criterios científicos.

Vamos a desarrollar dos componentes fundamentales para tu proyecto educativo de una red de estaciones meteorológicas en el Conurbano Bonaerense:

1. Mapa dividido en zonas con estimación de estaciones necesarias.

2. Esquema de arquitectura para soportar una red de más de 100 nodos.

🗺️ 1. Mapa dividido en zonas con estimación de estaciones necesarias

El Conurbano Bonaerense abarca aproximadamente 3.830 km² y está compuesto por 24 partidos. Para una cobertura efectiva, podemos dividirlo en zonas y estimar la cantidad de estaciones necesarias por zona, considerando una densidad de una estación cada 10 km² para un equilibrio entre precisión y recursos disponibles.

📊 Estimación por zonas:

Nota: Estas estimaciones son aproximadas y pueden ajustarse según las necesidades específicas del proyecto.

🧰 2. Esquema de arquitectura para una red de más de 100 nodos

Para manejar una red de más de 100 estaciones meteorológicas, es fundamental diseñar una arquitectura escalable y eficiente. A continuación, se presenta un esquema general:

🏗️ Componentes principales:

1. Estaciones Meteorológicas (Nodos):

   • Hardware: ESP32 con sensores (temperatura, humedad, presión, etc.).

   • Conectividad: Wi-Fi o LoRa, según la disponibilidad de infraestructura.

   • Funcionalidad: Recolección de datos y envío periódico al broker MQTT.

2. Broker MQTT:

   • Software: Mosquitto o EMQX.

   • Ubicación: Servidor centralizado o en la nube.

   • Funcionalidad: Recepción y distribución de mensajes de los nodos.

3. Base de Datos:

   • Tipo: Time-series (InfluxDB) o relacional (PostgreSQL).

   • Funcionalidad: Almacenamiento estructurado de los datos recibidos.

4. Servidor de Aplicaciones:

   • Software: Node-RED, Grafana, o desarrollo personalizado.

   • Funcionalidad: Procesamiento de datos, generación de alertas y visualización.

5. Dashboard Web:

   • Tecnologías: HTML, CSS, JavaScript, frameworks como React o Vue.js.

   • Funcionalidad: Visualización en tiempo real de los datos meteorológicos.

🔄 Flujo de datos:

1. Recolección: Las estaciones recopilan datos meteorológicos.

2. Transmisión: Los datos se envían al broker MQTT.

3. Procesamiento: El servidor de aplicaciones procesa y almacena los datos en la base de datos.

4. Visualización: Los usuarios acceden al dashboard web para consultar la información.

🔐 Consideraciones de seguridad:

• Autenticación: Implementar autenticación en el broker MQTT.

• Encriptación: Utilizar TLS/SSL para la transmisión de datos.

• Monitoreo: Establecer sistemas de monitoreo para detectar fallos o anomalías.

🎓 Aplicación educativa

Este proyecto permite a los estudiantes:

• Integrar conocimientos de electrónica, programación, redes y análisis de datos.

• Desarrollar habilidades prácticas en el diseño y despliegue de sistemas IoT.

• Comprender la importancia de la recolección y análisis de datos ambientales.

Efectivamente, además de mapas de temperatura, humedad y presión, los datos de velocidad y dirección del viento permiten generar visualizaciones muy útiles e informativas. Aquí te detallo las principales formas de representar estos datos y cómo pueden integrarse a tu proyecto de red de estaciones meteorológicas:

✅ Formas de representar datos de viento:

1. 🌪️ Barbillas de viento (Wind barbs)

• Qué muestran: Dirección del viento (de dónde viene) y velocidad (mediante líneas o "barbas").

• Cómo se ven: Una flecha o línea apuntando en la dirección del viento con una serie de líneas pequeñas (barbas) indicando la velocidad.

• Usos educativos: Muy utilizados en meteorología profesional, ideales para aprender a interpretar datos como lo haría un observador climático.

2. 🧭 Roseta de vientos (Wind rose)

• Qué muestran: Frecuencia del viento proveniente de diferentes direcciones, agrupado por velocidad.

• Cómo se ve: Un gráfico circular tipo histograma en el que cada segmento representa una dirección (N, NE, E...), y su longitud/frecuencia la cantidad de veces que se registró viento de esa dirección.

• Ideal para: Estudiar patrones predominantes de viento en un lugar a lo largo del tiempo (por ejemplo, en un mes).

3. 📍 Vectores sobre mapa (Quiver plot)

• Qué muestran: Vectores dibujados sobre un mapa donde la dirección del vector indica la dirección del viento, y la longitud del vector su velocidad.

• Ideal para: Mostrar flujos de viento en mapas regionales, por ejemplo sobre CABA o el Conurbano.

4. 📈 Gráficos de líneas (serie temporal)

• Qué muestran: Evolución de la velocidad del viento a lo largo del tiempo.

• Complemento: Puede agregarse una segunda línea con la dirección del viento, codificada como ángulos (0° = Norte, 90° = Este...).

• Uso práctico: Permite estudiar ráfagas, comportamiento diario o estacional.

5. 🌀 Mapas animados de viento (streamlines)

• Qué muestran: Flujos animados sobre un mapa que simulan el comportamiento del viento en tiempo real.

• Requieren: Procesamiento más avanzado, pero se puede trabajar como desafío integrador usando librerías como Leaflet, Windy o D3.js.

• Valor educativo: Visualización intuitiva y atractiva, ideal para análisis climáticos avanzados.

📚 Aplicaciones educativas sugeridas:

• Comparar estaciones: Observar cómo difiere el comportamiento del viento en distintas zonas del conurbano.

• Análisis estacional: ¿Predomina el viento del este en invierno? ¿Cambia en verano?

• Modelos predictivos: Integrar viento + presión para crear modelos simples de pronóstico.

• Prevención: Evaluar cómo el viento podría impactar la propagación de contaminantes o incendios.

Los datos de temperatura, humedad, presión y precipitaciones no solo se pueden visualizar, sino que también permiten interpretaciones útiles para actividades educativas, pronóstico simple, análisis ambiental, y más. A continuación te presento ideas organizadas por variable, con sugerencias de gráficos, interpretaciones posibles y propuestas de actividades.

🌡️ TEMPERATURA

✅ Gráficos útiles:

• Serie temporal: Temperatura vs. tiempo (línea o área).

• Mapa de calor (Heatmap): Temperatura por zona (si hay varias estaciones).

• Gráfico de mínimas y máximas diarias: Puede incluir bandas de temperatura confort.

📊 Interpretación:

• Identificación de patrones diarios (mínima a la madrugada, máxima a la siesta).

• Comparación entre zonas urbanas y rurales (islas de calor).

• Evaluación de ondas de calor/frío.

📘 Actividad sugerida:

• “Detectar la hora más fría y más cálida del día y estimar el ciclo térmico diario.”

💧 HUMEDAD RELATIVA

✅ Gráficos útiles:

• Serie temporal.

• Gráfico combinado Temp vs. Humedad.

• Gráfico de dispersión para ver correlación inversa (a mayor temperatura, menor humedad relativa).

📊 Interpretación:

• Detección de momentos de condensación posible (alto %HR, temperatura baja).

• Análisis de confort térmico (índice de calor combinado).

📘 Actividad sugerida:

• “Analizar cuándo hay riesgo de rocío o condiciones para niebla.”

🌬️ PRESIÓN ATMOSFÉRICA

✅ Gráficos útiles:

• Serie temporal suave (curva continua).

• Gráfico combinado presión + tiempo + eventos (como lluvias o cambios de viento).

📊 Interpretación:

• La presión baja y en descenso suele asociarse a mal tiempo o lluvias.

• La presión alta y estable sugiere buen clima.

📘 Actividad sugerida:

• “Observar si el descenso de presión precede a eventos de lluvia o tormenta en tu zona.”

☔ PLUVIÓMETRO (PRECIPITACIONES)

✅ Gráficos útiles:

• Histograma de precipitaciones diarias (barras).

• Acumulado mensual o semanal.

• Mapa de precipitaciones (si hay varias estaciones).

📊 Interpretación:

• Identificación de lluvias intensas, prolongadas o eventos extremos.

• Comparación de zonas geográficas.

• Cálculo de totales acumulados.

📘 Actividad sugerida:

• “Construir el gráfico de lluvias del mes y calcular la media semanal o detectar la lluvia más intensa.”

🧠 Análisis integrador y actividades avanzadas

🗺️ Mapa climático compuesto

• Superponer variables (por ejemplo: temperatura + humedad + presión) para buscar patrones de clima regional.

📈 Modelos simples de pronóstico

• Usar una combinación de presión en descenso + humedad alta + temperatura estancada para predecir posibilidad de lluvia.

📚 Propuesta educativa interdisciplinaria

• Aplicar estadística para determinar:

  • Medias, máximos y mínimos.

  • Desvío estándar entre estaciones.

  • Detección de anomalías.

• Relacionar con geografía y ciencia ambiental: impactos locales del cambio climático o urbanización.