Monitoreo y análisis de hidro-climático del microclima

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Monitoreo y análisis de hidro-climático del microclima urbano de Latacunga

Insumo para política pública

Informe N° 4

RED DUS-CRed de Desarrollo Urbano Sostenible Cotopaxi

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Monitoreo y análisis hidro-climatológico del microclima urbano de Latacunga.

Los lectores pueden reproducir este documento siempre que se cite la fuente de la siguiente manera: Molina, C., Rivas, D., Huerta, M., Closet, R., Pérez, A. y A. Santana. (2021). ‘‘Monitoreo y análisis hidro-climatológico del microclima urbano de Latacunga”. Quito: Grupo FARO. 30pp.

Ningún recurso de este documento puede ser utilizado con fines comerciales. Las ideas expuestas en este documento representan el punto de vista de los autores y no constituyen necesariamente la posición institucional de la Red DUS Cotopaxi, Grupo FARO ni GIZ en el tema analizado. Una de nuestras preocupaciones es el uso de un lenguaje que no discrimine ni marque diferencias entre hombres y mujeres. Sin embargo, su aplicación en español plantea soluciones muy distintas, sobre la que los lingüistas aún no han conseguido acuerdo. En tal sentido, para no sobrecargar el texto, se ha optado por utilizar el masculino genérico, entendiendo que todas las menciones en tal género representan siempre a hombres y mujeres. Este documento fue elaborado por Grupo FARO y la Red de Desarrollo Urbano Sostenible (Red DUS) de Cotopaxi, con el apoyo de la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH por encargo del Ministerio de Cooperación Económica y Desarrollo (BMZ) del Gobierno Federal de Alemania en el marco del Programa “Ciudades Intermedias Sostenibles”. Agradecimientos: Los autores agradecen el apoyo y la subvención brindada por Grupo FARO y GIZ para el desarrollo de esta investigación, la cual se desarrolló en el marco de la primera convocatoria de financiación de proyectos de investigación aplicada de la Red DUS Cotopaxi para fortalecer las capacidades locales y generar evidencia técnica relevante que aportara al Sistema Cantonal Descentralizado de Gestión de Riesgos de Latacunga.

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Grupo FARO, en el marco del Programa de Ciudades Intermedias Sostenibles de la Cooperación Técnica Alemana (GIZ Ecuador), por encargo del Ministerio de Cooperación Económica y Desarrollo (BMZ) del Gobierno Federal de Alemania, implementa un Laboratorio Urbano en la ciudad de Latacunga.

El Laboratorio Urbano es un espacio neutro, apartidista e innovador que busca conectar a los actores de la ciudad alrededor de la gestión de riesgos, la resiliencia y la adaptación al cambio climático. Asimismo, busca generar soluciones para la ciudad de forma colaborativa fomentando la corresponsabilidad ciudadana, la generación de evidencia y el desarrollo de capacidades para fortalecer el proceso de toma de decisiones. Este documento presenta los resultados de investigación de la primera convocatoria de financiación de proyectos de investigación aplicada de la Red DUS Cotopaxi para fortalecer las capacidades y generar evidencia técnica relevante el Sistema Cantonal Descentralizado de Gestión de Riesgos de Latacunga, la política local apoyada por el Laboratorio Urbano.

Autores:

Cristian MolinaDavid RivasMónica HuertaRoger ClosetAndrés PérezAlex Santana Coordinación: Cristhian Parrado – Grupo FARO Supervisión editorial: Andrea Zumárraga – Grupo FARO

Diseño y diagramación: Evelyn Jaramillo – Grupo FARO Quito, febrero de 2021

Laboratorio Urbano Sostenible

Red DUS Cotopaxi Rodrigo Reinoso – Coordinador general Panamericana E35 km.12 vía Latacunga Latacunga - Ecuador https://www.facebook.com/REDDUSC

Grupo FARO Ana Patricia Muñoz- Directora ejecutiva Diego de Almagro y Pedro Ponce Carrasco. Edificio Almagro Plaza, piso 9, oficina 912 Quito- Ecuador www.grupofaro.org

Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit GIZ - GmbH Christiane Danne - Directora Residente Dorothea Kallenberger- Coordinadora del Programa Ciudades Intermedias Sostenibles Whymper N28-39 y Orellana Quito - Ecuador www.giz.de


Índice de contenidos

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06

07

08

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27

29

Resumen

Introducción

Resultados

Aproximación conceptualMetodología

Reflexiones finales

Recomendaciones

Bibliografía

Figura 1. Diagrama de metodologíaFigura 2. ETL Big dataFigura 3. Dispersión de temperaturaFigura 4. Distribución de la temperaturaFigura 5. Distribución promedio mensual de temperaturaFigura 6. Temperaturas medias horariasFigura 7. Dispersión de la humedadFigura 8. Distribución de la humedadFigura 9. Distribución promedio mensual de humedadFigura 10. Humedades medias horariaFigura 11. Dispersión de la velocidad del vientoFigura 12. Distribución de la velocidad del vientoFigura 13. Distribución promedio mensual de la velocidad del vientoFigura 14. Porcentaje mensual de minutos con calmaFigura 15. Velocidad del viento medias horarias

Índice de figuras

Índice de tablasTabla 1. Estadística de la variable temperaturaTabla 2. Estadística de la variable humedadTabla 3. Estadística de la variable velocidad del viento

0810111112121313141415

15

16

16

16

Figura 16. Dispersión de la velocidad del vientoFigura 17. Distribución de la dirección del vientoFigura 18. Representación polar de la dirección del viento anuaFigura 19. Representación polar de la dirección del viento mensualFigura 20. Tendencias de las variables meteorológicasFigura 21. Instancias de desarrolló equipo patrón, Mini-MASHCAFigura 22. Aplicación Web MASHCAFigura 23. Medición de datos que visitan los usuarios.Figura 24. Datos de acceso de usuarios.Figura 25. Retinencia de UsuariosFigura 26. Tendencia dinámica de datos

17

17

18

20

21

22

22

23

23

24

Tabla 4. Estadística de la variable dirección del vientoTabla 5. Rangos de medición

111315

1719

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Resumen

El cambio climático es una de las áreas de estudio de mayor desarrollo en los últimos años. El análisis del comportamiento del clima se lo ha tratado tradicionalmente de una manera macro, es decir, se analiza grandes extensiones de territorio. El desarrollo de la humanidad, el incremento de la población y el crecimiento de las ciudades, ha tenido un efecto sobre el clima. Esta variación de las condiciones climáticas dentro de las ciudades por efectos de las construcciones, planificación urbana, modificación de los territorios, entre otros, se las conoce como microclimas urbanos. Estas variaciones requieren una atención especial, pues estos cambios tienen un gran efecto sobre la vida de la población. El presente proyecto tiene como finalidad estudiar los datos históricos del comportamiento del clima urbano de Latacunga, a través del análisis temporal de los datos obtenidos por la estación meteorológica de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, posteriormente desarrollar micro estaciones meteorológicas que se instalan en varias locaciones de la ciudad, finalmente la información generada y reportes se presentaran por un página web, permitiendo de esta manera contar con una herramienta que permita identificar el comportamiento del microclima urbanos de la ciudad de Latacunga. Los resultados obtenidos han permitido identificar los valora máximos, mínimos, los más frecuentes, de la temperatura, humedad, velocidad y dirección de viento. Además, con la instalación de las nuevas estaciones se ha incrementado el monitoreo de variables como radiación solar, presión atmosférica; incrementando de esta manera los parámetros para un posterior análisis. Esta información permitirá la generación de recomendaciones orientadas a la gestión de riesgos, planificación urbana y seguridad ciudadana.

Palabras clave: Micro-Clima Urbano, cambio climático, IoT, Temperatura, Humedad.

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IntroducciónLa dinámica de la urbanización y crecimiento de la ciudad se ha ido dando paulatinamente por factores socioeconómicos que benefician a los habitantes por la concentración de la actividad comercial y financiera, pero consigo también ha creado sus patrones climáticos diferentes a su ubicación geográfica que se los denomina microclimas artificiales o urbanos. El origen de microclimas urbanos se presenta a partir de aspectos negativos como el smog generado por los autos y las instalaciones industriales locales que impide el ingreso de los rayos solares.

A más de esto también interviene la arquitectura de la ciudad como la morfología que genera turbulencias de viento, los materiales de construcción de las edificaciones y el asfaltado requerido para la movilidad del medio de transporte (Hub, 2019); todo esto conlleva a que se produzca una variabilidad en la temperatura, humedad, entre otras variables meteorológicas con respecto a su macroclima. En consecuencia, a estos climas atípicos existe la probabilidad de un aumento en la frecuencia de niebla, intensidad de tormentas, concentración de smog entre otros.

Actualmente en el Ecuador varios organismos proveen datos meteorológicos, pero a nivel general puesto que miden el macroclima de las provincias; dichos datos son insuficientes para tomar medidas necesarias dentro del casco urbano frente a fenómenos climáticos. Por ende, Latacunga no cuenta con información concisa que permitan identificar potenciales riesgos a causa de la variabilidad del clima dentro del perímetro urbano.

La Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE en su campus ubicado en la zona centro de Latacunga cuenta con una estación meteorológica que dispone de una gran cantidad de información dispersa que ha sido registrada por varios años. En este contexto se propone una investigación aplicada para el monitoreo y análisis de las variables climatológicas mediante la implementación de estaciones adicionales en la parroquia Ignacio Flores, que permitan ampliar la cobertura de adquisición de datos para analizar el comportamiento del clima e identificar la evolución del microclima urbano respecto al tiempo, dicha información será difundida mediante una aplicación web accesible al público.

La presente investigación pretende reducir el impacto de los microclimas en las zonas urbanas a través del análisis de variaciones climatológicas, mitigando los niveles de vulnerabilidad poblacional ante eventos producidos por los cambios extremos de las variables a monitorizar. Mediante esta información se plantea crear una creciente concientización en la ciudadanía para reducir el impacto de los microclimas en las zonas urbanas evidenciando los cambios que se han ido dando en el transcurso del tiempo que es imperceptible para las personas al desarrollarse estos cambios en grandes periodos de tiempo. En este aspecto se aprovecha las Tecnologías de Información y Comunicación que mediante una aplicación web permita al usuario acceder a esta información de una manera fácil, rápida e intuitiva.

El proyecto aporta con información sólida para la toma de decisión en el marco del Sistema Cantonal Descentralizado de Gestión de Riesgos (SCDGR) fortaleciendo las capacidades locales mediante la transferencia tecnológica con el objetivo de implementar medidas de mitigación de las variaciones climáticas mediante una planificación urbana y ecológica de la ciudad que limite nuevas zonas de desarrollo urbanístico bajo conceptos de sustentabilidad ambiental como generación, protección y restauración de áreas verdes; garantizando el mejoramiento de las condiciones climáticas en el interior de la ciudad y la reducción de las desigualdades socio-ambientales a nivel local.

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Aproximación conceptualLos desafíos planteados por el cambio climático requieren de acciones a nivel global, respuestas soberanas de cada país elaboradas sobre la base del diálogo y la organización. El Ecuador es signatario de esta Convención y por tanto es uno de los Estados Parte de la misma, lo que implica una responsabilidad internacional que exige encontrar mecanismos para manejar los desafíos del cambio climático.

La ONU estima que el 80 % de la población mundial vivirá en áreas urbanas en 2025, es por eso la importancia de la toma de datos in situ con estaciones meteorológicas ubicadas en el interior de la ciudad, que mediante una infraestructura tecnológica permitió almacenar y monitorear esa información, facilitando el estudio de las variaciones espaciales del microclima de Latacunga respecto al tiempo. Esta infraestructura considero la integración de nuevas estaciones meteorológicas que generarán una mayor resolución espacial y caracterización de los datos como un mapa climatológico local.

El microclima urbano se puede definir como un factor modificador importante del clima local y crea unas condiciones medioambientales concretas que actúan sobre la ciudad. Es decir, la diferencia de condiciones con impacto micro climático, de espacios urbanos frente a las de las zonas rurales es una consecuencia producida por el conjunto urbano, constituido por edificios, calles y superficies pavimentadas debido a esto el ambiente urbano tiene comportamiento térmico diferente de los espacios en condiciones distintas a las urbanas.

Los mecanismos necesarios para el análisis micro ambiental que se genera entre clima y espacio urbano, para determinar una información veraz, con la posibilidad de orientar en forma real la selección de estrategias, parámetros y técnicas para la formulación de resultados que han sido el elemento principal del desarrollo en el trabajo de investigación.

En el sector de innovación tecnológica los cambios en las maneras de adquisición minería y tratamiento de datos, se experimentan nuevos materiales con capacidad de modificar propiedades ópticas y comportamientos de acuerdo a las condiciones micro climáticas de humedad, radiación solar y temperatura.

Las nuevas tendencias mundiales apuntan a hacer de las ciudades lugares más seguros, que cuenten con servicios básicos, con espacios de convivencia que mejoren la calidad de vida de sus habitantes, con la capacidad para reducir la vulnerabilidad a los efectos adversos del cambio climático.

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Metodología

El proyecto de investigación propuesto está fundamentado en procedimientos relacionados con la investigación teórica y experimental con tomas de datos desde el 12 de octubre del 2020, en la cual consta una estación principal, una mini estación y cuatro micro estaciones con una frecuencia de envió por minuto, de las cuales se ha recolectado 400.000, 3.000 y 170.000 registros respectivamente; el diagrama se muestra en la Fig. 1. La metodología aplicada para llevar a cabo los objetivos planteados involucra los lineamientos generales del método científico diferenciándose en cuatro fases:

• Fase conceptual: Se realiza un estudio para el dimensionamiento respecto al hardware y software necesarios para la digitalización de la información que permitan identificar las variaciones climáticas correspondientes al microclima local caso de nuestro investigación; basado en el flujo de información se establecen las siguientes etapas necesarias para cumplir con los objetivos del proyecto, entre los cuales tenemos: i) implementación de la estación meteorológica , ii) infraestructura tecnológica para el envío, recepción y almacenamiento de datos, iii) flujo de trabajo para el análisis de la información y iv) el desarrollo de una aplicación web.

• Fase implementación: Se fundamenta en el análisis de los datos históricos y en la instalación de la estación meteorológica tomando en cuenta las normas del fabricante entre las cuales se establece la selección de una ubicación geográfica adecuada; la posición, altura y orientación para que los sensores trabajen en sus rangos ideales sin generar errores por una manipulación inadecuada. Mediante un checklist validar el funcionamiento de cada uno de los elementos de la estación garantizando la fidelidad de los datos, base esencial para determinar el microclima urbano de Latacunga.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 1: Diagrama de la metodología

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• Fase de simulación: Se argumenta el funcionamiento individual de cada elemento a cargo de la digitalización de la información basado en el dimensionamiento conceptual, se lo realiza mediante un software especializado. i) La parte lógica de la estación meteorológica programa el envío de las variables en un formato adecuado con un tiempo de muestreo que permita recabar la mayor información posible e informar en el caso de averías de sus sensores o desabastecimiento de energía. ii) Respecto a la infraestructura tecnológica corresponde a la configuración del servidor de base de datos, diseño de la base con sus respectivas tablas y el acceso a la base mediante una red WAN. iii) El análisis de los datos almacenados realizado por medio de un flujo de trabajo que realiza el procesamiento de los datos acorde al diseño de la base datos y deberá ser replicable para los datos que se tiene de la estación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. iv) Por último, se valida la información monitoreada mediante un panel de instrumentos en la web.

• Fase de integración: Se incorpora cada una de las etapas verificando el flujo de información por cada equipo para determinar la validez de los datos, la tasa de pérdida de información, errores en las tramas de información generadas, posibles interrupciones en la comunicación y detección de errores comunes producidos por daños o mal funcionamiento de la estación. Se realiza un muestreo para verificar los datos publicados en el panel de instrumentos web y mediante una herramienta observar el tráfico de la página web para determinar la influencia de la información proporcionada dentro de la ciudadanía de Latacunga.

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Resultados

Tras el desarrollo del proyecto se pueden analizar los resultados respecto a los objetivos específicos propuestos, como se detallan a continuación:

Para procesar y analizar la información histórica obtenida por la estación de La Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, se siguió el siguiente procedimiento con los datos recopilados durante el año 2019 por la estación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE con coordenadas geográficas (-0.9359014042456179, -78.61267306422023) que han sido almacenados en archivos planos. La Fig. 2 representa el modelo de extracción, transformación y carga (ETL); la extracción de los datos se realiza de los diferentes archivos que se les realiza una transformación en el formato de fecha y hora, también se eliminan los valores erróneos y se convierte el formato del número decimal para poder realizar las operaciones necesarias para su análisis. Los datos son volcados a la base de datos por medio de una sincronización desde el archivo plano transformado.


Después de este proceso se puede detallar que durante el período de tiempo establecido (01/01/2019 hasta 31/12/2019) se ha obtenido 2’627.951 registros entre las variables humedad, temperatura, velocidad del viento y dirección del viento con un período de muestreo de 1 minuto.

Figura 2: ETL Big data.

1111

Temperatura

De los datos analizados se puede observar la dispersión de valores de temperatura se comportó de acuerdo a la Tabla 1 donde los valores máximos han sido 25.58 °C en el mes de Noviembre, mientras que los valores más bajos 2.97 °C se reportan en Septiembre; la Fig. 3 describe que el 50% de los datos se encuentran en el rango de 11.96°C hasta 16.49°C.

En la distribución de frecuencia presentada en la Fig. 4 se observa que el valor que más se repite es el de 15 °C seguido por un valor de 10 °C, los valores atípicos se encuentran en los valores menores a 5°C y mayores a 20°C.

Min.

Q1

Mediana

Promedio

Q3

Max.

2.97

11.96

13.25

14.21

16.49

25.58



Tabla 1: Estadística de la variable temperatura.

Figura 4: Distribución de la temperatura.

Figura 3: Dispersión de temperatura.

1212

La Fig. 6 presenta la dinámica de la temperatura promedio dentro de las 24 horas del día; en el rango de la 7 AM tiene como promedio 12.11 °C, mientras que a las 12 PM el promedio es de 18.33 °C y a las 6PM el promedio ha sido de 14.50 °C. Se determina también que la temperatura incrementa desde las 7AM hasta las 2PM y disminuye desde las 3PM hasta las 9PM; los valores más altos de temperatura se encuentran de 12PM a 3PM y los más bajos de 5AM a 6AM.

Humedad

Los valores registrados de esta variable demuestran que los meses desde Junio hasta Diciembre presenta el mayor nivel de humedad 100% mientras en los meses de Septiembre y Noviembre se encuentran los niveles más bajos 16.81% y 13.87%. La mitad de los datos registrados se encuentran en el rango de 67.97% a 93.66% Tabla 2, su mediana se encuentra en un valor de 86.19% lo que demuestras que existe una mayor dispersión entre los valores de 67.97% y 86.19% Fig. 7.

El comportamiento de la temperatura promedio a lo largos de los meses se observa en la Fig. 5; se determina que el mes de noviembre tiene un valor alto mientras que en los meses de Junio y Julio tienen valores bajos.



Figura 5: Distribución promedio mensual de temperatura.

Figura 6: Temperaturas medias horarias.

1313

La incidencia de la humedad promedio en el mes de Septiembre es la más baja en cambio la más alta está registrada en el mes de Febrero Fig. 9; en general el promedio anual de la humedad es de 80.20%.

En la Fig. 8 se observa que el valor que más se repite dentro del año es del 90% y los valores atípicos se encuentran distribuidos entre los valores menores al 30%.

Min.

Q1

Mediana

Promedio

Q3

Max.

13.87

67.97

86.19

80.20

93.66

100



Figura 7: Dispersión de la humedad

Figura 8: Distribución de la humedad

Tabla 2: Estadística de la variable humedad.

1414

La distribución de la humedad promedio respecto a las horas del día se muestra en la Fig. 10, en el mismo se observa que los valores más bajos de humedad promedio se encuentra en el rango de 1PM a 3PM; también se encuentra el descenso de la humedad desde las 6AM hasta las 12PM e incrementa desde las 4PM hasta las 9PM.

Velocidad del viento

Esta variable meteorológica describe un valor máximo de 10.8 m/s en el mes de octubre, el 50% de los datos se encuentran conglomerados entre 0.7 m/s y 2.5 m/s, Tabla 3. La parte inferior de la caja (Q1-mediana) es menor que la superior (mediana-Q2); ello quiere decir que los valores comprendidas entre el 25% y el 50% de los datos está menos dispersos que entre el 50% y el 75%, Fig. 11.



Figura 9: Distribución promedio mensual de humedad

Figura 10: Humedades medias horarias.

1515

La Fig. 12 presenta el histograma con la frecuencia de las distintas velocidades de viento con un valor de 0.5 m/s que se repite con mayor frecuencia, seguido de 1 m/s y valores atípicos en un intervalo de 6 m/s en adelante.

La distribución del promedio de la velocidad del viento mensual no es uniforme como se observa en la Fig. 13, teniendo un valor promedio máximo en el mes de junio y mínimo en los meses de abril, mayo y noviembre, se podría argumentar que su valor tiende a 1.78 m/s que representa su valor promedio anual. En la Fig. 14 podemos contrastar que el mes en el que menos viento existe es en el mes de mayo.

Min.

Q1

Mediana

Promedio

Q3

Max.

0

0.7

1.4

1.78

2.5

10.8



Figura 11: Dispersión de la velocidad del viento

Figura 12: Distribución de la velocidad del viento.

Tabla 3: Estadística de la variable velocidad del viento.

1616

La velocidad del viendo distribuida por horas presenta un intervalo de 7AM a 1PM en el cual la velocidad del viento aumenta hasta llegar a un valor máximo a las 2PM después de esto comienza a disminuir en el intervalo de 3PM a 7PM, en el resto de horas presenta un valor uniforme con ligeras variaciones, Fig. 15.

Dirección del viento

Esta variable se describe en grados teniendo como puntos de referencia 0°, 90° ,180° y 270° que representan Norte, Este, Sur y Oeste. La Tabla 4 muestra que el 50% de los datos se encuentran distribuidos entre los valores de 99° a 189° tenidos valores más dispersos desde 189° en adelante, Fig. 16.



Figura 13: Distribución promedio mensual de la velocidad del viento.

Figura 14: Porcentaje mensual de minutos con calma.

Figura 15: Velocidad del viento medias horarias.

1717

La distribución de frecuencias de la dirección del viento Fig. 17 describe que la mayoría del tiempo tiene un valor de 170° y 180° que representan una tendencia hacia el Sur.


La Fig. 18 describe una dirección claramente preferencial en el cuadrante Sur - Este que concentra la mayor cantidad de datos despuntando en el lado Sur.

Min.

Q1

Mediana

Promedio

Q3

Max.

0

99

150

146.01

189

354


Figura 16: Dispersión de la velocidad del vientoTabla 4: Estadística de la variable dirección del viento.

Figura 17: Distribución de la dirección del viento.

1818

Podemos observar en la Fig. 19 que en los meses de Abril, Mayo y Noviembre existe una acumulación parcial hacia 30° con una concentración alta de valores lo que contrasta con los valores promedio mínimos mensuales de velocidad del viento, mientras que en el mes Junio y Julio se detecta una simetría respecto a 180° (Sur).



Figura 18: Representación polar de la dirección del viento anual.

Figura 19: Representación polar de la dirección del viento mensual.

1919

Con la finalidad de cumplir el segundo objetivo específico el cual menciona la implementación de una estación meteorológica para la adquisición de datos in situ, esta estación fue seleccionada según el siguiente criterio: cantidad de sensores, conectividad, alimentación y la disponibilidad de una plataforma en la nube. En la Tabla 5, se detallan las variables meteorológicas y sus rangos de medición con su respectivo valor de exactitud que garantiza que el valor obtenido se asemeje al valor real.

El equipo que cumple con estas características es el modelo WS2902-B fabricado por AmbientWeather, está estación actualmente se encuentra instalada en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE campus centro. Después de la implementación de este equipo se obtuvieron las siguientes gráficas de tendencias de cada una de las variables climatológicas Fig. 20 , las mismas que representan los datos de una semana completa

Temperatura

Humedad

Presión Barométrica

Radiación Solar

Índice UV

LLuvia

Dirección del viento

Velocidad del viento

-40 a 65

10 a 99

8.85 a 32.50

0 a 200000

0 a 15

0 a 10000

0 a 360

0 a 160

±1ºC

± 5%

± 0.08 inHg

±15%

± 1

± 10%

± 1º

±10%


Tabla 5: Rangos de medición.

2020

Con la finalidad de aumentar los puntos de medición se diseñan micro estaciones remotas las cuales tienen como característica la medición de temperatura y humedad con almacenamiento en la nube. La Analítica de Datos en la Nube se realiza mediante la comunicación de datos entre el dispositivo y la plataforma de desarrollo, el uso de datos involucra el estudio de la analítica historial de los datos con técnicas estadísticas.

Para iniciar se describe la plataforma utilizada para el desarrollo de la arquitectura. Esta es GOOGLE CLOUD PLATFORM. Gracias a todas las características de integración, programación y uso de datos, mediante interfaces de programación amigables, con distintos ecosistemas de dispositivos conectados a internet, una vez diseñado, implementado e instalado el hardware se procede con los procesos de medición y sus ajustes correspondiente mediante técnicas de calibración comparativas con instrumentos patrones.


Figura 20: Tendencias de las variables meteorológicas: a)Temperatura, b)Índice UV, c)Humedad, d)Radiación Solar, e)Dirección del viento, f)Lluvia, g)Velocidad del viento y h)Presión Relativa.

2121

La información adquirida por estos puntos se contrastó con los equipos patrones Fluke-971(TEMPERATURE, HUMIDITY METER) y Fluke-923(AIR VELOCITY METER). Obteniendo un error de medición entre el instrumento patrón y las micro estaciones con las siguientes cantidades: 9,2% para la temperatura y 2,5% para la humedad esto lo podemos visualizar en la Fig. 21 donde se visualiza el valor adquirido por la micro estación versus los datos adquiridos por el equipo patrón.Con la finalidad de dar cumplimiento al siguiente objetivo específico en el cual se menciona Desarrollar una aplicación web para visualizar los datos e interpretación el análisis de los mismos, se ha implementado un sitio web según las siguientes características.

Diagrama del web site

En la siguiente URL: (https://sites.google.com/view/mashca), se visualizan la información de la estación instalada en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE campus centro y las micro estaciones meteorológicas instaladas en las zonas urbanas, en esta aplicación web se puede observar los valores en tiempo de cada una de las variables con sus respectivas tendencias en un rango de 24h y la tabla de valores del día anterior, Fig. 22.


Figura 21: Instancias de desarrolló equipo patrón, Mini-MASHCA.

2222

Utilizando la herramienta GOOGLE ANALYTICS, como se muestra en la Fig. 23 se ha podido observar el comportamiento de los usuarios que ingresan al sitio web, los datos que son más consultados. Fig. 24, se ha podido determinar que: a) Medición de datos que visitan los usuarios. (en donde se muestra el número de páginas vistas el valor de página, así como los usuarios activos), b) Datos de acceso de usuarios. (aquí se identifican las sesiones por país y los usuarios que visitan la página por hora del día), Finalmente, c) Retinencia de Usuarios (en donde es posible verificar la retención de usuarios de la página alrededor de las respectivas semanas de visita)

Fuente: Tomado de lapágina web.

Fuente: Google Analytics Data.

Figura 22: : Aplicación Web MASHCA.

Figura 23 : Medición de datos que visitan los usuarios.

2323

Tras el cumplimiento de los objetivos antes mencionados los cuales han corroborado el objetivo general de este proyecto que es “Desarrollar un sistema de monitoreo y análisis del microclima urbano de Latacunga.”, donde se ha generado un registro histórico del comportamiento del clima urbano de la Latacunga respecto al año 2019, a partir de la información proporcionada por la estación de La Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE.



Figura 24 : Datos de acceso de usuarios.

Figura 25 : Retinencia de Usuarios

2424

Finalmente se determinó el microclima urbano de la ciudad a través de la implementación de nuevas estaciones meteorológicas, entre los indicadores se encuentra información como la fecha de consulta de cada tag (dispositivo), la cantidad de consultas realizadas al tag y los respectivos eventos de las variables climatológicas recolectadas de acuerdo a la estación que se acceda todo esto se muestra en la Fig. 25.

Como resultado final se ha demostrado que bajo el esquema de cloud computing donde se han utilizado datos históricos, datos nuevos almacenados en la nube, a través de estaciones meteorológicas bajo el paradigma del IoT se ha podido monitorear los distintos matices del micro clima urbano de la ciudad de Latacunga.


Figura 26 : Tendencia dinámica de datos

2525

Reflexiones finales

El estudio de los microclimas urbanos en la actualidad están sirviendo no solo al conocimiento del comportamiento del clima en una determinada zona geográfica del país, sino también en la planificación de disciplinas de estudio en el campo social como lo es el turismo; esto en virtud a los datos recogidos, procesados y expuestos, ya que en el campo del turismo en general y del mismo sector de la economía pero en Latacunga en particular, por su composición arquitectónica, permite a las entidades públicas o privadas involucradas en turismo, pronosticar el comportamiento del clima a determinadas horas, que para el caso de esta recomendación es el turismo, es decir, los datos les permitirán a los turistas conocer cómo se comportara el clima en la parte urbana de Latacunga en un día determinado, esto ya que la ciudad es un destino turístico netamente urbano o cultural, y el factor climatológico es un punto trascendental dentro de la planificación diaria del turista, ningún viajero quiere ir a la playa en época de frio, así tampoco ningún turista cultural quiere recorrer la ciudad en un día de intensas lluvias.

Con el cumplimiento del objetivo general y los objetivos específicos, se puede considerar la hipótesis que menciona que a partir del análisis de los datos obtenidos por las estaciones meteorológicas se puede realizar un mapa del comportamiento del microclima urbano de Latacunga, esto se podrá realizar cuando la cantidad de datos existentes adquiera la densidad necesaria para plasmar el recurso, lo cual se pudo comprobar mediante la implementación de micro estaciones meteorológicas, desarrolladas a la medida, con características de medición de temperatura y humedad, dentro de los rangos de medición estandarizados para la estaciones meteorológicas y con un error promedio inferior al 3%.

Con la aplicación de la medición del clima realizado por las estaciones meteorológicas instaladas en puntos estratégicos de la zona urbana de Latacunga se demostró los cambios generados por el desarrollo urbano y la presencia de microclimas, debido a cambios estructurales de edificaciones a lo largo de la historia de la ciudad ya que la sinergia de construcciones nuevas y antiguas en el entorno dan paso a confirmar este cambio en la data, con las comparaciones con datos históricos del clima registrados en la ciudad especialmente usando bases de entidades de estado. También se puede mencionar que la información histórica del clima en Latacunga que fue registrada por la estación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE se contrasto con la información adquirida en tiempo real mediante el software Data Studio el cual genera reportes del comportamiento del clima en la ciudad, teniendo una apreciación de datos tomados en entornos urbanos.

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La difusión de los resultados obtenidos a modo de prueba se ha registrado entre un grupo limitado de personas las que han generados recomendaciones para mejorar la interface gráfica del sitio web, la formas de presentar los datos, esquemas de navegación entre otros, permitiendo de esta manera mejorar la interacción con los usuarios. Se puede anotar en este apartado la participación de docentes y estudiantes de las Universidades participantes, miembros de organismos de gobierno local, ciudadanos en general, entre otros, los cuales presentan un amplio espectro de puntos de vistas sobre la presentación de la información adquirida y procesada. Donde se determinó que la manera más adecuada para un acceso de investigadores a estos datos es mediante una página web, debido a la versatilidad de compartir información independientemente del sistema operativo, que se use esto debido a la experticia de los desarrolladores.

Dando cuenta de ser la forma más adecuada de presentación, de datos por las razones técnicas como: disponibilidad de datos, latencia, capacidad de minar datos en este tipo de aplicaciones web.Los reportes generados de los análisis realizados, presentan un vistazo del comportamiento del clima dentro de la ciudad. Esta información se la obtuvo a través del análisis de grandes volúmenes de datos, para lo cual se utilizó servidores en la nube donde se almacena los datos generados por la estacione climatológica profesional y las micro-estaciones climatológicas, se procesan y se generan los informes que se presentan en el sitio web, al cual pueden ingresar cualquier ciudadano a realizar consultas del comportamiento del clima en tiempo real de las variables climatológicas que afectan en el microclima cabe destacar que toda la información que contiene el sitio ha estado descrita en las secciones anteriores (5,6), donde se identifica claramente los parámetros de tiempo, cantidad de datos, frecuencia de uso así como variables de clima en forma detallada.

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Recomendaciones

Al trabajar con datos históricos existen varios retos, como por ejemplo la perdida de datos, estructura de los mismos, marcas de tiempo, frecuencias de muestreo, entre otro, por lo que se recomienda, no completar los datos faltantes con datos aleatorios o utilizar otras técnicas para este efecto, mantener una estructura de datos estándar o realizar una trasformación de formatos, utilizar estándares en las marcas de tiempo para poder usarlas en cualquier tipo de bases de datos y no afectar los análisis, por otra parte la frecuencia de muestreo es un parámetro importante para la aplicación de las distintas técnicas de análisis, cuando la frecuencia de muestreo es muy baja se tendrá pocos datos.

A pesar de que el desarrollo de nuevas plataformas para medir las condiciones micro climáticas del espacio urbano son objeto de estudio reciente, la investigación suele centrarse en la definición de pautas para el diseño de nuevos desarrollos urbanísticos más no en el de plataformas orientadas al análisis de datos y su impacto en el entorno. En algunos casos es posible encontrar referencias de análisis a las ciudades tradicionales, como máximo, llegando a la definición del diagnóstico, pero sin llegar a la investigación de posibles soluciones para el monitoreo del espacio público urbano.Inclusive en los temas de diseño de nuevos tipos de dispositivos de medición en espacios urbanos, es posible encontrar una documentación referencial ampliada sobre monitoreo de edificios históricos, así como en patrimonios arquitectónicos modernos y de sectores cercanos a el centro de la ciudad, pero para la integración de áreas lejanas al casco histórico y urbanas la literatura es muy pobre.

Como puntos importantes a ser mencionados es lo que se puede hacer con la información generada, como por ejemplo planes de concientización de la población, al conocer los datos pasados y los datos actuales el ciudadano tendrá una conciencia territorial sobre el cambio climático y de esta manera considerar acciones para evitarlo. Desde la academia la información generada puede usarse para desarrollo de modelos de comportamiento climático, proponer posibles escenarios si se realizan o no acciones correctivas, permitiendo de esta manera el impulso a la actividad científica. Los gobiernos locales podrán utilizar esta herramienta para generar sus planes de urbanidad, planes de gestión de riesgos entre otros, además de garantizar las condiciones adecuadas para garantizar una buena calidad de vida de los Latacungueños.

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Se recomienda que la metodología debe aplicarse a muchos otros casos de estudio, con diferentes condiciones climáticas y morfología de la ciudad, probarla y mejorar la fiabilidad de los resultados y su aplicabilidad. Así también la metodología se puede aplicar a otras tipologías urbanas además de otras condiciones climáticas. De esta forma se podría crear unas causas lo suficientemente variada como para extender en diferentes estrategias, incluidas las principales tipologías urbanas utilizadas en Ecuador. Todo el uso práctico de este conocimiento es capaz de proporcionar, desde las etapas iniciales del proyecto, condiciones estratégicas para mejorar el entorno térmico del espacio público urbano.

Las líneas futuras a seguir son el uso de la inteligencia artificial con la finalidad de generar algoritmos de predicción de comportamiento del clima, adicionando otro tipo de variables como mapas urbanos, planificación urbana, entre otras. En el diseño de dispositivos se puede plantear la implementación de espacios conectados a la internet con 5G, mejorando la capacidad de los dispositivos en la recolección de la información además de convertirse en pioneros en el desarrollo de este tipo de tecnología. Por otro lado, se debe realizar un plan de difusión del proyecto a nivel de redes sociales, colectivos ciudadanos.

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Bibliografía

Constitución de la República del Ecuador. (2008)

República del Ecuador. Ministerio del Ambiente. (2012)

Estrategia Nacional de Cambio Climático del Ecuador 2012-2025. (2012)

Romero, H., Salgado, M., & Smith, P. (2010). Cambios climáticos y climas urbanos: Relaciones entre zonas termales y condiciones socioeconómicas de la población de Santiago de Chile. Revista INVI, 25(70).

Pérez González, M. E., García Rodríguez, M. P., & Guerra Zaballos, A. (2003). Análisis del clima urba-no a partir de imágenes de satélite en el centro peninsular español. Anales De Geografía De La Universidad Complutense, 23, 187 – 206.

Hub, U. (2019). Cuidar los microclimas urbanos con un mejor diseño y una mayor eficiencia ener-gética. Obtenido de Urban Hub.


Laboratorio Urbano de Latacunga

Grupo FARO, en el marco del Programa de Ciudades Intermedias Sostenibles de la Cooperación Técnica Alemana (GIZ Ecuador), por encargo del Ministerio de Cooperación Económica y Desarrollo (BMZ) del Gobierno Federal de Alemania, implementa un Laboratorio Urbano en la ciudad de Latacunga.

El Laboratorio Urbano es un espacio neutro, apartidista e innovador que busca conectar a los actores de la ciudad alrededor de la gestión de riesgos, la resiliencia y la adaptación al cambio climático. Asimismo, busca generar soluciones para la ciudad de forma colaborativa fomentando la corresponsabilidad ciudadana, la generación de evidencia y el desarrollo de capacidades para fortalecer el proceso de toma de decisiones. Este documento presenta los resultados de investigación de la primera convocatoria de financiación de proyectos de investigación aplicada de la Red DUS Cotopaxi para fortalecer las capacidades y generar evidencia técnica relevante el Sistema Cantonal Descentralizado de Gestión de Riesgos de Latacunga, la política local apoyada por el Laboratorio Urbano.

Documents

Monitoreo y análisis de hidro-climático del microclima