Low-cost weather station for agricultural research/de
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Motiv
Wir alle wissen, dass meteorologische Informationen für die landwirtschaftliche Forschung und Bewirtschaftung von großer Bedeutung sind. Kommerzielle Wetterstationen sind jedoch sehr teuer. Dies kann zum Problem werden, wenn große Mengen benötigt werden oder in einer Gemeinde mit geringem Budget. Vor diesem Hintergrund wurde diese kostengünstige Wetterstation entwickelt.
Ziel
Entwickeln Sie eine Wetterstation zur Erfassung von Lufttemperatur und -feuchtigkeit, Helligkeit, Windgeschwindigkeit und Niederschlag im Feld mithilfe von Arduino und kostengünstigen Sensoren. Die Stromversorgung erfolgt über ein Solarpanel und Batterien. Alle Daten werden zusammen mit Datum und Uhrzeit auf einer microSD-Karte gespeichert.
Arbeitsablauf
In einer Schleife, die sich alle 5 Minuten wiederholt, erfassen die Sensoren die Datenwerte und speichern sie in einer TXT-Datei. Die TXT-Datei befindet sich auf der microSD-Karte. Neben den Messwerten der Sensoren werden auch Datum und Uhrzeit an die TXT-Datei gesendet.
Die endgültige TXT-Datei ist eine Zeile pro Messwert mit Datum, Uhrzeit und Sensordaten, alle durch Kommas getrennt.
Algorithmus
Der Algorithmus wurde in C++ mit der Arduino IDE erstellt, da er für Arduino vorgesehen ist. Er befindet sich im Ordner Algorithm/Programa_o. Der Algorithmus ist wie folgt aufgebaut:
- Einbindung von Bibliotheken für SD-Karte, RTC-Uhr, Temperatur- und Feuchtigkeitssensor;
- Deklaration von Variablen für jeden Sensor und jedes Modul;
- Setup, das nur einmal beim Neustart des Arduino ausgeführt wird. In dieser Funktion werden i) die Pins für die Pluviometer- und Anemometer-Reedschalter deklariert; ii) die microSD-Karte initialisiert; iii) die Uhr wird nur einmal initialisiert und eingestellt; iV) der Temperatur- und Feuchtigkeitssensor wird initialisiert;
- Schleife, die ständig abläuft. Bei dieser Funktion wird i) die Superverzögerungsfunktion eingefügt, die alle 5 Minuten abläuft, ii) die Anemometerdaten (Windgeschwindigkeit) erfasst und angepasst, iii) die Helligkeitsdaten erfasst und angepasst, iv) Temperatur- und Feuchtigkeitsdaten erfasst, v) die Pluviometerdaten (Regen) erfasst und angepasst, vi) Datums- und Zeitvariablen erfasst und gespeichert, vii) die TXT-Datei auf der microSD-Karte geöffnet und alle Variablen darin gespeichert, anschließend wird die TXT-Datei geschlossen;
- Super-Delay-Funktion. Sie misst Regen und Wind jedes Mal und speichert die Daten nach einer gewissen Zeit auf der microSD-Karte. Zur Messung von Regen und Wind wird der Zustand des Reedschalters überprüft. Bei einer Änderung wird dieser gezählt und der Wert ändert sich.
Aufbau und Platine
Um Kosten zu sparen, wurde die Wetterstation komplett aus PVC-Rohren aufgebaut und im Boden vergraben. Die Strukturen für das Solarpanel und die Sensoren wurden aus dem Internet bezogen und vom Autor selbst entwickelt. Um die hohe Anzahl an Kabeln zu vermeiden, wurde eine eigene Leiterplatte entwickelt und gefertigt.
Validierung und Ergebnisse
Obwohl die Wetterstation aus PVC-Rohren und kostengünstigen Sensoren bestand, überstand sie den Winter, Frühling und Sommer in Kansas. Am Standort herrschten Temperaturen zwischen 40 und -15 Grad Celsius, außerdem wurde sie einem Tornado ausgesetzt.
Die während des gesamten Experiments gesammelten Daten zeigten ähnliche Ergebnisse wie die Realität, mit einer geringen Anzahl von Ausreißern.
Schwierigkeiten und zukünftige Arbeiten
Bei diesem Projekt traten Probleme mit der Batterie auf. Manchmal hielt die Batterie nicht die ganze Nacht durch, sodass zwischen 5 und 8 Uhr morgens einige Daten verloren gingen.
Für zukünftige Arbeiten haben wir uns die Hinzufügung eines Bodenfeuchtigkeitssensors, eine Batterieoptimierung, ein ansprechenderes Design zur Reduzierung von Kosten und Arbeitsaufwand bei der Arbeit mit Rohren und schließlich eine Integration mit dem Internet zur Speicherung der Daten in einer Remote-Datenbank vorgenommen.
Ein großes Ziel künftiger Arbeiten könnte die Entwicklung eines Netzwerks dieser kostengünstigen Wetterstationen sein, um das Wetter an Orten mit großen Mikroklimaschwankungen zu überwachen, die möglicherweise Auswirkungen auf die Landwirtschaft haben können.