Hice mi propia app para ver el tiempo
Hace aproximadamente una semana me dispuse a implementar un pequeño sitio web donde mostrar el pronóstico del tiempo según el modelo ECMWF en mi ubicación actual. Se decía en las noticias que este invierno sería especialmente distinto producto del fenómeno de El Niño, por lo que necesitaba una fuente de información fiable.
Se dice que el ECMWF es el modelo meteorológico más preciso del mundo, aunque algunos lo cuestionan porque puede ser un poco exagerado. Por eso, decidí añadir como segunda opción el modelo GFS de NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) para tener un segundo punto de vista. Este modelo se caracteriza por ser mucho más conservador que su contraparte europea.
Otro valor que me interesaba conocer, sobre todo considerando que en la época de frío se encienden muchos calefactores de combustión lenta (en base a leña o pellet), es la cantidad de material particulado en el aire. Específicamente, me interesaba conocer los niveles de material particulado fino, es decir, menor a 2.5 micrómetros (PM2.5).
Mi plan fue simple: montar una pequeña estación basada en un ESP32 C3 Super Mini, un módulo infrarrojos de medición de PM2.5 con interfaz UART y un sensor de temperatura y presión atmosférica basado en el BMP180. Ambos son módulos sumamente económicos y que, para un fin doméstico, deberían tener precisión suficiente.
El monstruo que ven arriba es un prototipo temporal ensamblado de apuro. La idea es, en un futuro, meter todo dentro de un casing impreso en 3D para lograr mediciones más precisas. No obstante, para fines de demostración, funcionó perfectamente.
A pesar de que tuve algunas complicaciones con la lectura del sensor de PM2.5 (daba valores de lectura erráticos producto de un desfase de un bit), finalmente logré configurarlo de manera apropiada. También tuve un problema con el cableado. Por un momento pensé que todo se había ido al carajo, pero en realidad solo se había cortado el cable de GND.
Aprovechando que recientemente había expuesto mi Home Assistant a internet, decidí incorporar estas mediciones en mi app del tiempo. Así, cuando un usuario consulta el pronóstico desde mi ciudad, la app despliega un recuadro con estos datos adicionales en tiempo real: temperatura, presión y niveles de PM2.5.
Por ahora solo queda pendiente diseñar e imprimir un case apropiado y decidir si vale la pena implementar este mismo módulo en otros puntos de la ciudad o incluso en otras ciudades.