Archivi categoria: Meteorologia

Maltempo!

La notizia è sui giornali e sui telegiornali nazionali: siamo stati colpiti da una feroce ondata di maltempo che, localmente, ha creato non pochi danni.
La stazione meteo ha registrato dei dati interessanti, che sono riassunti da questo grafico.

Stazione meteo di casa

Il buco è dovuto al maltempo di mercoledi 10 luglio, che ha mandato in tilt il sensore di temperatura ed umidità. I dati interessanti sono relativi al crollo della temperatura il giorno 9 (martedi pomeriggio) quando, a dispetto delle previsioni, si sono “scatenati gli elementi. Il vento ha raggiunto picchi molto elevati, anche se la mia stazione è piuttosto “protetta”.

Stazione meteo casa.

Passata la “bufera” le temperature sono rimaste “basse” per tutta la giornata di mercoledi 10 (si sono alternate piogge di modesta e bassa intensità), che hanno avuto il minimo la mattina del giorno 11 alle ore 5.20: 16.2 gradi.

La stazione installata presso l’università mostra un andamento simile. Il primo grafico è su 7 giorni e consente di apprezzare anche il caldo torrido che ci ha interessato fino a lunedi 8. Il secondo grafico è su base due giorni e mostra chiaramente il crollo delle temperature.

Università, 7 giorni.
Università: due giorni.

A noi è andata molto bene, ce la siamo cavata con qualche fiore spezzato e un po’ di apprensione per gli oggetti in giardino. Considerando quello che si vede in TV siamo stati “graziati”.

Arriva la tempesta!
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Caldo!

Se ne è parlato per giorni della “ondata di calore”. Soprattutto nei gruppi “ragionevoli” e “ragionanti” su Telegram. E tutti con gli occhi sulle centraline meteo.


Puntuale è arrivato il grande caldo africano. Ieri in effetti è stata una giornata “dura”, fortunatamente allietata da un livello di umidità molto basso.
Il caldo ha picchiato duro nel versante occidentale dell’Italia, ma anche noi non siamo stati propriamente freschi. I grafici partono dalle ore 00:00 del giorno 27.

Come è andata da noi (fino al momento della compilazione della pagina)?
Università: valori del giorno 27 -> Max: 33.33 Min: 24.44
Valori del giorno 28 -> Max 31.66 Min: 27.77

Sensore Univpm, dati catturati con rtldavis

Casa: valori del giorno 27 -> Max: 35.72 Min: 22.08
Valori del giorno 28 -> Max 33.98 Min: 24.96

Stazione meteo autocostruita.
Sensori di altre centraline. Presi con rtl_433.
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28 aprile e meteo

Giornata dal sapore primaverile oggi, sveglia presto con temperature piuttosto amabili. Alle 12.10 c’erano bn 21.92 gradi. Non male.
Durante il pranzo cambia la luce ed arriva un “po’” di pioggia, anzi, di grandine. Do una rapida occhiata ai sistemi meteo e noto un crollo “verticale” della temperatura, ben evidente dalle seguenti immagini (sono relative a due giorni):

Volendo analizzare nel dettaglio il trend della temperatura a Polverigi notiamo che:
alle ore 14:00 temperatura 20.32. La discesa inizia alle 14:23 -> 19.82 gradi che si mantengono quasi costanti fino alle 14.37. Dopo di che… il delirio:
ore 14.37 gradi 19.08
ore 14.38 gradi 18.40
ore 14.39 gradi 17.83
ore 14.40 gradi 16.92
ore 14.41 gradi 15.90
e così via fino alle 15.30 con 12.84 gradi. A causa del vento la temperatura è calata di 8 gradi in 90 minuti.
Presso Univpm le caratteristiche della stazione non consentono una analisi altrettanto dettagliata ma notiamo che:
ore 14:43 gradi 18.88
ore 14:44 gradi 15;
ore 14:47 gradi 13.88
alle 15:30 sono stati registrati 12.22 gradi.

I dati sono concordi, i tempi sono concordi. E’ proprio freddo!!!
E adesso? alle ore 22.16 ci sono:
8,37 gradi sul tetto di casa;
8.4 gradi dalla stazione commerciale;
8,88 gradi ad Univpm.
Domani giacca pesante e berretto di lana!

PS: una cosa simile era successa anche il 24 settembre 2018: se ne parla qui!

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Davis Instruments ed rtl-sdr

Da qualche tempo è comparsa, sul tetto dell’Università, una stazione meteo piuttosto carina: Davis Vantage Pro 2. Il sensore è installato sul tetto della torre a quota 195, la stazione nel piano sottostante. Le due unità comunicano “wireless”. I dati della stazione mi interessano per diversi motivi:
– mi piace sapere quanto fa caldo/freddo al lavoro;
-mi interessa correlare questi dati con i dati AIS in modo da valutare la propagazione troposferica in funzione del tempo atmosferico.

I dati della stazione meteo è difficile ottenerli in modo “ufficiale”: la stazione è collegata ad un portatile che non è accessibile dalla rete. Inoltre non ho idea di chi la abbia installata. Pertanto c’è un solo modo: i dati “me li prendo”. Sfortunatamente il programma rtl_433 non riesce a demodulare queste informazioni:
– rtl_433 demodula ASK mentre le Davis usano FSK;
– rtl_433 non interpreta il protocollo Davis;

La soluzione è arrivata da rtldavis, un programma scritto in go lang, che effettua le seguenti operazioni:
– accesso alla chiavetta rtl-sdr;
– algoritmi DSP per la demodulazione del segnale;
– algoritmi per la decodifica del protocollo.
Peccato che l’autore abbia terminato lo sviluppo del codice senza terminarlo (la parte di di decodifica del protocollo non è terminata). Inoltre il codice è studiato per le stazioni americane e deve essere modificato per lavorare nella banda ISM italiana.

Modifica al codice go lang: il file è “protocol.go“. Le informazioni sulla frequenza dei canali usate in Europa ho provato a ricavarle con una chiavetta SDR ma occorre essere piuttosto precisi. Fortunatamente ho trovato questo articolo in cui ci sono parecchie informazioni. In America si usano 51 canali, in Europa 5. Il codice è il seguente:

p.channels = []int{
868066711, 868181885, 868297119, 868412292, 868527466,
}

p.hopPattern = []int{
0, 2, 4, 1, 3,
}

Compilato il codice in “go”, l’output è piuttosto “criptico”:
600222FFC3004DD9
8002241FBB00C0B9

Ho provato a realizzare l’interprete del protocollo in go, ma ammetto che non ho ricavato nulla: non sono stato in grado, in tempi brevi, di trovare informazioni tali da permettermi di implementare delle funzioni facilmente. Ho deciso per un approccio alternativo: scrivere un interprete in Python che esegua queste funzioni:
– ricevere in input il protocollo raw;
– decodificare il protocollo;
– inserire i dati in mysql;
Le specifiche del protocollo sono perfettamente specificate in questo sito.
Nelle parti maggiormente criptiche mi sono fatto aiutare da questo codice, realizzato per arduino ma… sempre buono.

Output del programma:

Data 2019 02 17 Ora: 12 51
91030 500283FF710086F8

Input Lenght 2
Colonna
500283FF710086F8
Output Lenght 8
[’50’, ’02’, ’83’, ‘FF’, ’71’, ’00’, ’86’, ‘F8’]
Element 0 50
Element 1 02
Element 2 83
Element 3 FF
Element 4 71
Element 5 00
Element 6 86
Element 7 F8

Summary
Station id 0
Message Type 5
Message Type Rain Rate

Wind Velocity 3.21
Wind Direction 183.35
Wind Gust 0
Humidity 0
Rain 0.0
Rain Rate mm/h 0.0
Temperature C 0
Solar Radiation 1798.36
UV Index 0
SuperCap 0

Debug inserimento dati nel DB
Debug – anno: 2019
Closing down

Cosa scaricare:
– programma originale in “go” dell’autore Douglas Hall
– si compila e si mette in /usr/local/bin/
– Script in python:
– versione 2 — funziona da riga di comando: rtldavis 2>&1 | python weather_decoder_2.py
– versione 3 — Avvia automaticamente rtldavis come subprocess.
Il pacchetto completo si può scaricare da questo link.


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rtl_433 parte seconda

Finalmente ho avuto un pochino di tempo per rivedere lo script python che prende i dati dal rtl_433 e li mette nel database.
Inoltre ho terminato la scrittura del codice PHP che, in maniera davvero triviale, genera una pagina web con i dati di tutti i sensori.

Il codice python è disponibile a questo link.
Il codice php si può scaricare con questo link.
Entrambi sono stati sviluppati con APTANA, strumento che trovo davvero delizioso per le mie (discutibili) doti di programmatore (anche se rognoso da fare funzionare).

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rtl_433

RTL_433 è un progetto che ho scoperto per caso, navigando senza rotta in giro per la rete. Il sito di riferimento è su github. Si tratta di un simpatico programmino che rileva la presenza di una chiavetta SDR lo sintonizza a 433,920 MHz e si mette in ascolto su una finestra di 250kS/s. In questa fetta di spettro sono allocati sensori e telecomandi a bassa potenza. In particolare le stazioni meteo che hanno sensori wireless usano la modulazione ASK per trasmettere i dati al concentratore.

Universal Radio Hacker alle prese con il segnale in banda base.

Il programma rtl_433 riesce a demodulare i segnali dei sensori ed a interpretare il protocollo ed i dati da esso trasmessi. La cosa è molto interessante soprattutto considerando che i sensori sono dispositivi di debole potenza ed il loro raggio di azione è molto limitato. Pertanto, a meno di installazioni piuttosto bizzare, i dati ricevuti rispecchiano le condizioni meteo della zona in cui sono posizionati.
Il programma si presta bene a “sostituire” una stazione meteo, sfruttando quella di qualche ignaro vicino o consente di confrontare la propria stazione con quelle commerciali.

L’installazione del sistema è banalissima, basta compilare il sorgente scaricato da github ed eseguire il binario rtl_433. Nella mia installazione ho dovuto aumentare la frequenza di campionamento in quanto mi sono reso conto che c’erano diversi sensori “lontani”. Pertanto adesso il sistema lavora a 1024kS/s.

Posizione dei sensori nella banda 433MHz.

Collegata la chiavetta ad una antenna diskona, è iniziata la festa. I segnali dei sensori sono decodificati facilmente ed il programma restituisce un sacco di informazioni utili, anche dal punto di vista comunicazionisitico: SNR – RSSI – NOISE.

A questo punto l’appetito viene mangiando: come fare per immagazzinare i dati ricevuti in un database (MariaDB) in modo da potere rendere in forma grafica alcuni parametri?
In rete ho trovato questo interessante progetto in Python. Ho quindi preso spunto da questo script per cercare di combinare qualche cosa in Python. Ne è venuto fuori uno script che immagazzina tutti i dati nel database e registra i dati grezzi in formato JSON su un file. A corollario di questo ho anche scritto una serie di script php che consentono di accedere ai dati in forma tabulare e di rappresentare l’andamento dei parametri fisici (temperatura, umidità) e radioelettrici (rssi,snr,noise) in funzione del tempo.

Sensori ricevuti e parametri, in forma tabulare.

Grafico dei parametri fisici e radioelettrici:

Andamento della temperatura.

Questa immagine è molto interessante. Mostra l’andamento della temperatura nel tempo. Il fatto è che… le minime sono coerenti con quanto misurato anche da altri sensori. Le massime sono completamente sballate (a gennaio è improbabile raggiungere i 36 gradi). Morale della favola? Il sensore è probabilmente installato al sole, in un contenitore di plastica.

RSSI nel tempo.

Da casa riesco a ricevere una stazione “dignitosa” marca Fine Offset. Penso sia una cosa di questo tipo. Posso confrontare la temperatura rilevata dalla stazione commerciale e la mia: c’è un ottimo accordo di notte. Di giorno c’è qualche discrepanza: 11.7 mia contro 8.8 commerciale ma non conosco l’esatta ubicazione della stazione. Sicuramente il mio schermo solare deve essere perfezionato: apertura sul fondo in primis, ventilazione forzata in secundis.
Chissà cosa viene fuori ad installare il sistema sulla torre di ingegneria?

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Ormai… solo meteo

Pare che io riesca ad aggiornare il blog solo con note meteo ultimamente.

Interessante il calo generalizzato della temperatura, con notevole differenza tra minima e massima. Siamo passati dai comodi 18 gradi di massima ad 8 nell’arco di 8 giorni.

Le minime sono scese moltissimo in questi ultimi giorni. Siamo arrivati 2.4 gradi il giorno 30 alle ore 03:24. Le massime non hanno superato i 14 gradi. Il cielo sereno del 29 si è fatto sentire con una differenza di temperatura di 9 gradi. Se continua di questo passo rischiamo qualche brinata. E’ ora di montare la serra in giardino (sarebbe anche carino sensorizzarla ad avere un po’ di tempo…)

 

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24 settembre e la corrente fredda

Malgrado la stazione meteo sia un po’ “zoppicante”, oggi non mi ha tradito. Era previsto da qualche giorno l’arrivo di una massa di aria fredda sull’adriatico. Puntuale come una cambiale è arrivata e gli effetti sono stati molto interessanti:

 

Siamo partiti “bene” con 28 gradi e alle 22.22 ce ne sono 14! Un notevole abbassamento della temperatura che è stato spinto dal vento e dalla pioggia.

In quest figura è possibile apprezzare come alle ore 12 (locali) la temperatura sia scesa con una notevole rapidità. Per rendere bene l’idea:
ore 12.00 temperatura 28,20
ore 12.30 temperatura 21,04
ore 13.00 temperatura 19,92
ore 13.30 temperatura 19.70
ore 14.00 temperatura 18,12
ore 14.30 temperatura 17,52
ore 15.00 temperatura 16,72
in 3 ore c’è stato un gradiente di 11,3 gradi. Non male!

PS: il sensore BME è andato. Non so per quale motivo. Qualche tempo addietro ho “perso” il sensore per qualche giorno. Come se non fosse più presente sul BUS. Poi è riapparso ma la lettura della umidità è costantemente al 100%, Ho preparato un nuovo sensore (a breve ne parlerò). Devo solo trovare il tempo di montarlo.

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Un po’ umido!

Giornate davvero tremende ultimamente, che hanno messo a dura prova il sensore. Questa mattina l’auto era “asciutta” protetta dalle piante ma quelle dei vicini erano piuttosto bagnate.

Sensazione davvero spiacevole, come testimoniano anche i grafici (17 settembre 2018).

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