Measure urban climate where it matters with modern IoT technology

O sistema de monitoramento climático da cidade meteoblue consiste em quatro módulos diferentes e pode se tornar totalmente operacional em menos de um ano. O sistema foi projetado de forma que os serviços desenvolvidos para a cidade possam ser mantidos de forma sustentável durante um período de projeto de 1 a 3 (ou mais) anos. Dependendo do caso de uso do cliente, cada módulo também pode ser implementado separadamente. Após a conclusão bem-sucedida dos módulos, os seguintes objetivos serão alcançados:

• A rede de medição de IoT foi instalada com sucesso e está totalmente operacional
• Dados de medição, mapas de calor e outras análises são integrados em um painel de controle de cidade inteligente já existente, e disponíveis para todas as partes interessadas em tempo real
• Um catálogo de diferentes cenários de planejamento urbano está disponível para todas as partes interessadas, oferecendo uma base científica sólida para medidas de adaptação às mudanças climáticas
• Oferecemos suporte adicional para a tomada de decisões com relação às medidas de acompanhamento

Urban climate challenges

Mais da metade da população mundial vive em áreas urbanas, e este número está em constante aumento. O número crescente de pessoas nas cidades também necessitam de mais espaço de moradia e de uma infra-estrutura ampliada. Com o aumento da densidade da infra-estrutura, é provável ou necessário tomar medidas de compensação, mesmo em cidades onde isso ainda não é possível. O monitoramento extensivo do clima urbano é a base para melhorar significativamente a qualidade de vida através da avaliação das medidas urbanas adequadas. As empresas municipais podem melhorar sua eficiência (tráfego, estradas e construção, gestão, orçamentos de água, etc.) se tiverem acesso a medições (temperatura, precipitação, etc.) na cidade. Os organizadores, planejadores e seguradoras podem se beneficiar de uma melhor avaliação de risco para o calor, precipitação, vento e outros fatores.

Dr. Sebastian Schlögl, Head of Meteorology at meteoblue, speaks about challenges arising from climate change, and the ability to monitor and mitigate associated risks.

Cities with active City Climate Monitoring systems

Realtime Connect

Para ter uma ideia de como é uma rede de medição e como exibimos e usamos esses dados, você pode explorar as medições em tempo real na Basileia, Suíça, estabelecidas em 2020 e composta por mais de 180 sensores Metos LoRain. Em princípio, os sensores foram distribuídos pelo centro da cidade e nos arredores e subúrbios da Basileia, a fim de cobrir todas as zonas climáticas locais relevantes.

A temperatura do ar, a precipitação e a umidade relativa são medidas com resolução de 15 minutos. A transmissão é protegida pela rede LoRa da IWB. A visualização do mapa facilita a visualização de padrões de temperatura ou precipitação em grande escala sobre a área urbana (figura à esquerda). Os pontos mais quentes podem ser detectados visualmente.

Além dos dados brutos, são oferecidas muitas outras informações. Elas também podem ser acessadas clicando em uma estação no mapa (veja a figura à direita acima). Dados históricos de medição em forma de gráfico, uma previsão de 5 dias com base nos dados da estação, e avaliações estatísticas estão disponíveis no site meteoblue. A análise estatística inclui, por exemplo, a temperatura média do ar e a soma da precipitação em resoluções diárias, semanais e mensais.

A classificação de calor compara as temperaturas médias do ar de todas as estações de medição e atribui a elas um número na classificação. Isso ajuda a identificar rapidamente os pontos mais quentes da cidade.

Além disso, meteoblue oferece uma API de dados brutos, com a qual é possível garantir o acesso à série temporal completa de todos os dados climáticos urbanos desde a instalação em 2020.

Monitoring System & Process

1. Setup

Na primeira fase, uma rede de medição de IoT totalmente automatizada é instalada em áreas urbanas (bem como nas áreas rurais adjacentes), medindo a temperatura do ar e a precipitação em normalmente ≥50 locais diferentes, selecionados de acordo com critérios científicos. O objetivo é abranger todas as zonas climáticas locais e pontos de interesse, em locais onde as estações oficiais certificadas pela WMO (geralmente caras) não podem operar devido a restrições técnicas. Como alternativa, os dados dos sistemas de medição existentes podem ser integrados à cadeia de processamento.

2. Operação

Na segunda fase, um sistema de monitoramento em tempo real é utilizado para mostrar medições calibradas e com controle de qualidade, e utiliza dados de satélite e modelos externos para gerar mapas climáticos especiais da cidade (por exemplo, mapas de calor que detectam e visualizam o efeito da ilha de calor urbana na resolução espacial de 10 m, mapas de fluxo de ar frio ou mapas de risco de precipitação). O sistema de monitoramento em tempo real pode, opcionalmente, ser integrado às plataformas de gerenciamento da cidade existentes.

3. Planejamento

Na terceira fase, um modelo de balanço de energia de superfície é aplicado para possíveis opções para medidas de adaptação às mudanças climáticas (por exemplo, cobertura verde, irrigação, remoção da vedação das superfícies) para pontos críticos urbanos, para selecionar a melhor estratégia de adaptação na cidade. Além disso, as medidas já planejadas podem ser priorizadas e a eficácia econômica pode ser avaliada.

4. Validação

A quarta fase analisa o impacto climático das medidas de adaptação às mudanças climáticas usando a rede de medição da IoT e comparando os locais onde as medidas de adaptação foram implementadas com aqueles em que nenhum ajuste foi feito.

O meteoblue trabalha com fornecedores de estações, prestadores de serviços locais e nossos parceiros científicos para garantir a melhor qualidade possível e para atingir todos os marcos relevantes em tempo hábil. Cada projeto é elaborado de forma que os serviços desenvolvidos para a cidade possam ser continuados de forma sustentável após atingir os marcos no final de cada fase do projeto. O ideal é que as três primeiras fases sejam concluídas em um ano e meio, e, assim, ajudam as autoridades da cidade a se prepararem para as mudanças climáticas.

A tabela a seguir apresenta uma visão geral das várias fases, e oferece uma estimativa do tempo aproximado necessário para atingir os marcos.

A garantia da qualidade da medição prepara os dados brutos para análise posterior. A filtragem de dados, o preenchimento de lacunas e a homogeneização agregam um valor significativo aos dados brutos de medição.

meteoblue oferece garantia da qualidade da medição com base nas medições disponíveis por meio da API. meteoblue faz distinção entre três casos de uso diferentes: estação única, várias estações e rede de cidades. A garantia de qualidade é fornecida para as seguintes variáveis meteorológicas:

• Temperatura do ar
• Precipitação
• Velocidade do vento
• Direção do vento
• Radiação solar
• Umidade relativa

A garantia da qualidade da medição permite o rastreamento da transmissão de dados por meio de alertas em tempo real, caso as estações não estejam enviando informações. Além disso, criamos relatórios mensais e estatísticas meteorológicas para índices climáticos e cobertura de estações. Além disso, o sistema fornece normalização de dados em registros de data e hora igualmente distribuídos, e oferece funções como controle de qualidade da estação, preenchimento de lacunas e homogeneização de dados. A disponibilidade dessas funções depende do caso de uso e da variável meteorológica.

Diferentes fornecedores de estações podem registrar as medições com diferentes resoluções temporais. Para comparar as medições de diferentes fornecedores de estações, é necessário comparar o mesmo registro de data e hora. Além disso, as estações normalmente não registram exatamente a hora inteira ou meia hora. Portanto, a ferramenta de etapas de tempo interpola para as horas inteiras e meia hora. O usuário pode decidir sobre a resolução temporal do conjunto de dados. Se a resolução temporal selecionada for menor do que a resolução temporal do provedor da estação, os valores entre as resoluções temporais regulares serão preenchidos com NaN (Not a Number).

Controle de qualidade da estação

O controle de qualidade é conduzido como um processo de três etapas:

Rastreamento

Os metadados das estações são verificados quanto à exatidão. Se a latitude ou longitude da estação estiver localizada fora das coordenadas naturais da Terra, os dados da estação são submetidos a um processo de correção. Além disso, a cobertura de dados é calculada, com base na proporção dos valores relevantes (ou seja, aqueles que não são iguais a NaN).

Controle de qualidade estático para cada local separadamente

Vários filtros diferentes são aplicados à série temporal da estação individual. Em geral, esses filtros são diferentes para diferentes variáveis.

Filtro QC1 para temperatura	Descrição
Verificação de NaN	Detecção de NaNs
Verificação lógica	Detecção de valores ilógicos que são muito altos ou muito baixos
Verificação estática	Detecção de exceções fora dos limites
Verificação do flatliner	Detecção de flatliners em que os valores consecutivos são os mesmos/td>
Verificação de "blip"	Detecção de mudanças repentinas de temperatura acima do limite
Verificação espacial	Detecção de valores espacialmente ilógicos

Controle dinâmico de qualidade

O controle de qualidade dinâmico é usado para comparações complexas entre diferentes estações (aplica-se somente ao caso de uso da rede de cidades, veja acima). A consistência espacial das estações é verificada pela aplicação de verificações de vizinhança, e comparando estações em um raio especificado ao redor da estação.

Preenchimento de lacunas

Três abordagens diferentes são utilizadas para o preenchimento de lacunas.

1. Interpolação linear
• Se a lacuna for apenas um registro de data e hora
2. Utilização de outra estação
• Se a lacuna for maior do que uma etapa de tempo
• Encontre a estação com a melhor correlação com base em medições históricas
• Use a melhor estação correlacionada e aplique a correção de viés (para levar em conta um possível viés entre as duas estações)
3. Utilização de dados do modelo
• Se a lacuna for maior do que um passo de tempo
• Usar dados do modelo da cadeia de modelos meteoblue que melhor se adapta à estação (seleção de até 20 modelos diferentes de previsão numérica do tempo (NWP), dependendo do local)

Homogeneização de dados

A ferramenta de homogeneização de dados meteoblue contém várias funcionalidades para uma variedade de casos de uso.

Para medições de temperatura, duas abordagens diferentes (correção de polarização e correção de radiação) se complementam e estão disponíveis com base em diferentes suposições. Caso seja usada uma rede de sensores urbanos de baixo orçamento, uma correção de polarização pode ser aplicada no caso de uso operacional e histórico se pelo menos um sensor de baixo orçamento estiver instalado próximo a uma estação WMO padrão (por exemplo, METAR, MeteoSwiss, etc.). A correção de viés calcula em tempo real a diferença entre o sensor de baixo orçamento e a estação WMO, e corrige essa diferença para todos os sensores na rede da cidade com uma frequência de atualização da medição da WMO. Essa correção de viés é aplicada a todas as variáveis disponíveis na rede da cidade. Esse método leva em conta as discrepâncias sistêmicas entre a estação da OMM e a rede da cidade, como por exemplo, erros devido ao acúmulo de calor ou erros sistemáticos que ocorrem durante as noites.

Para o caso de uso "rede histórica de cidades", é aplicada uma correção científica de radiação para garantir a melhor qualidade possível dos dados meteorológicos históricos. Observe que, devido à complexidade dessa correção de radiação, não é possível fornecer esse método em uso operacional.

Portanto, os resultados em operação diferem dos resultados do pacote de dados históricos, onde, normalmente, é alcançada a mais alta qualidade.

A correção de radiação científica é baseada em nossas rotinas especiais publicadas em um artigo de pesquisa científica, e inclui correções separadas para condições de sombra e de sol. A radiação direta de ondas curtas, a radiação difusa de ondas curtas, a temperatura do ar, a velocidade do vento e o ângulo de elevação solar são usados como variáveis de entrada para a correção de radiação.