Determinación De La Humedad Relativa Y El Punto De Rocío Mediante El Método Termodinámico Y El Uso De Thingspeak Con Esp8266

Abstract

El estudio tuvo como propósito determinar la humedad relativa y punto de rocío mediante el método termodinámico, utilizando sensores conectados a un módulo ESP8266 y la plataforma IoT ThingSpeak. La investigación se realizó en Huarmaca (Piura) entre febrero y julio de 2025, bajo un enfoque cuantitativo, diseño experimental y corte longitudinal. Esta zona, de clima templado y semiseco, depende principalmente de la agricultura, actividad afectada por la variabilidad climática, heladas y fenómenos extremos. Por ello, se diseñó y construyó un psicrómetro digital capaz de registrar en tiempo real las temperaturas de bulbo seco y húmedo, procesadas con las ecuaciones de Clausius–Clapeyron y Magnus–Tetens. Los sensores DS18B20 fueron contrastados con un geotermómetro y termo higrómetro certificados, obteniendo correlaciones muy altas (R = 0.9995 y R = 0.9997) y significancia p < 0.01. Estos resultados muestran diferencias mínimas entre las mediciones, validando su precisión y fiabilidad. Los resultados indicaron humedades relativas entre 80 % y 98 %, con picos máximos a inicios del año y una relación inversa con la temperatura de bulbo seco. En ciertos momentos, la humedad llegaba al 100 % igualando el punto de rocío con la temperatura ambiente, provocando escarcha; cabe destacar que la condensación también ocurre cuando Hr < 100% . La comparación de los datos de SENAMHI y el pronóstico generado con registros históricos confirmó la coherencia y validez de los resultados. Se concluye que la integración del método termodinámico con tecnologías IoT constituyen una alternativa precisa, económica y eficiente para monitoreo atmosférico en zonas agrícolas.

The study aimed to determine relative humidity and dew point using the thermodynamic method, with sensors connected to an ESP8266 module and the ThingSpeak IoT platform. The research was conducted in Huarmaca (Piura) between February and July 2025, employing a quantitative approach, experimental design, and longitudinal cross-sectional study. This area, with its temperate and semi-arid climate, relies primarily on agriculture, an activity affected by climate variability, frost, and extreme

weather events. Therefore, a digital psychrometer was designed and built to record dry-bulb and wet- bulb temperatures in real time, which were then processed using the Clausius-Clapeyron and Magnus- Tetens equations.

The DS18B20 sensors were compared with a certified geothermometer and thermohygrometer, yielding very high correlations (R2 = 0.9995 and R2 = 0.9997) and a significance level of p < 0.01. These results demonstrate minimal differences between measurements, validating the sensors' accuracy and reliability. The results indicated relative humidities between 80% and 98%, with peak levels at the beginning of the year and an inverse relationship with dry-bulb temperature. At certain times, humidity reached 100%, equating the dew point with the ambient temperature and causing frost; it is worth noting that condensation also occurs when RH < 100%. Comparing the SENAMHI data with the forecast generated from historical records confirmed the consistency and validity of the results. It is concluded that integrating the thermodynamic method with IoT technologies constitutes a precise, economical, and efficient alternative for atmospheric monitoring in agricultural areas.