Para monitorizar el proceso de control en una intersección semafórica, es decir, el encendido de cada una de las luces, el historial de los fallos presentados y la notificación en caso de un nuevo daño, se diseñó un sistema de supervisión integrado por un servidor web y una aplicación móvil que ha sido desarrollada siguiendo la metodología propuesta por la comunidad de desarrolladores Android. Se utilizó el sistema embebido Raspberry Pi B+, configurándose como punto de acceso, y creando una red de área local mediante el estándar de comunicación inalámbrica IEEE 802.11n. Los resultados obtenidos evidencian la capacidad del sistema embebido usado para procesar múltiples tareas orientadas a las telecomunicaciones; la importancia y las ventajas que brinda utilizar tareas asíncronas al momento de desarrollar una aplicación móvil que ejecute varios procesos; y la escalabilidad que ofrece para un proyecto integrar un servidor web, servidor de base de datos, acondicionador de señales y punto de acceso en un mismo dispositivo.

Global climate change is affecting Earth in various ways, including glacial detachment, sea-level rise, and more intense heat waves, which in turn contribute to fires in areas rich in flora and fauna, causing erosion and changes in plant and animal ranges. Despite international efforts to mitigate climate change, the problem remains uncontrolled in many areas. In this study, a forest fire monitoring and early warning system is proposed. It is based on a wireless sensor network (WSN) that measures the environment to detect and prevent fires in rural areas. The WSN uses open-access technologies and the Zigbee standard for radiofrequency communication and sends collected data to a web server via GPRS and TCP/IP protocol. The WSN's performance is evaluated using two metrics: data transmission rate and time delay. The WSN achieved an average success rate of data transmission greater than 86% with an average time delay of less than 500 milliseconds in all tests, demonstrating the potential of WSNs as near real-time forest fire detection systems.

El objetivo principal de este trabajo es presentar una estadística descriptiva de las variables climatológicas en la ciudad de San José de Cúcuta, buscando conocer cuál es su interrelación y cómo ésta se ha mantenido en el tiempo, determinando así posibles aplicaciones de estas variables en diferentes áreas. Para el desarrollo de este análisis se calculó el coeficiente de correlación de Pearson entre las variables de humedad relativa, radiación solar, brillo solar, temperatura ambiente y velocidad del viento. Se graficaron climogramas y las relaciones de las variables junto con su respectiva regresión lineal, además de la variación de éstas a través de los años y los meses. Se logró evidenciar que las variables climáticas analizadas se encuentran correlacionadas inversa y directamente entre ellas, como la temperatura y la humedad relativa con un coeficiente de -0.9056, y la temperatura y la radiación solar con un coeficiente de 0.7.PALABRAS CLAVE: Climograma, coeficiente de correlación de Pearson, variables climatológicas.The main objective of this work is to present descriptive statistics of the climatological variables in the city of San José de Cucuta. In this study, we sought for the interrelation among the variables and how they behave over time, thus we determined possible applications of these variables in different areas. To develop this analysis, we calculated the correlation coefficient among relative humidity, solar radiation, sunshine duration, temperature and wind speed. We generated climographs and determined linear regressions to establish the relationship among the variables under consideration and their variability along months and years. We evidenced that the analyzed climatological variables are inversely and directly correlated among them; for example, temperature and relative humidity have a correlation coefficient of -0.9056, while temperature and solar radiation have a correlation coefficient of 0.7.KEYWORDS: Climogram, climatological variables, Pearson correlation coefficient.