EMA Saladillo — emas.lemeit.ar¶

Red meteorológica de 4 estaciones automáticas de Saladillo: temperatura, humedad, presión, viento, lluvia y otros parámetros, comparables entre sí sobre una referencia temporal común.

Repositorio: github.com/lemeit/ema-saladillo

Las 4 estaciones¶

Código	Nombre	Organismo / titular	Equipo	Método de acceso
EMA-EET	EEST N°1 "Gral. Savio"	SNIH / INA — Red RMET	Tecmes	API POST JSON (certificado SSL vencido en el servidor → requiere `verify=False`)
EMA-CFR	Centro de Formación Rural	CFR Saladillo	Davis Instruments	Scraping HTML (BeautifulSoup)
EMA-DC	Defensa Civil — Aeródromo	Municipio Saladillo	Davis / Meteobridge	OCR sobre imagen de cámara (Tesseract + Pillow) — no expone ningún endpoint de datos
EMA-CS	Clima Saladillo — B° Falucho	Particular	Davis / Meteotemplate	Endpoint AJAX público (JSON limpio)

Arquitectura¶

4 scrapers Python (GitHub Actions, cron horario)
        ↓ (API HTTP de Cloudflare)
Cloudflare D1 — tabla unificada "mediciones" (columna "estacion")
        ↓
Worker "ema-saladillo-api" — compatible con el formato PostgREST que usaba Supabase
        ↓
index.html (Cloudflare Pages) — dashboard estático

Hasta agosto de 2026 la base era Supabase (PostgreSQL), con 4 tablas separadas. Se migró todo el historial (~30.200 filas) a una tabla D1 unificada; el Worker de compatibilidad expone las mismas rutas y forma de consulta (select=, order=, limit=, columna=eq.valor) para no tener que reescribir el dashboard.

API pública¶

Sin autenticación, CORS abierto. Documentación interactiva con ejemplos: emas.lemeit.ar/api.html.

Endpoint	Descripción
`GET /rest/v1/mediciones_ema` \| `mediciones_cfr` \| `mediciones_dc` \| `mediciones_cs`	Mediciones crudas de una estación — `select`, `order`, `limit`, `codigo=eq.X`, `parametro=eq.X`, `horas=N` (ventana relativa), o `desde`/`hasta` (rango de fechas absoluto en UTC)
`GET /rest/v1/v_temperatura_comparativa`	Temperatura promedio por hora de las 4 estaciones en columnas paralelas
`GET /rest/v1/v_ema_armonizada`	Un mismo parámetro normalizado entre las 4 estaciones (temperatura, humedad, presión, viento, lluvia, etc.)
`GET /tiles/:style/:z/:x/:y{@2x}.png`	Proxy de tiles del mapa hacia CARTO Basemaps

Las tres primeras aceptan &formato=csv.

Guía de uso de la API¶

Base URL: https://emas.lemeit.ar. Las rutas siguen el estilo PostgREST heredado de Supabase: filtros como columna=eq.valor, orden con order=columna.desc, límite con limit=N.

Últimas 100 mediciones de temperatura de una estación:

curl "https://emas.lemeit.ar/rest/v1/mediciones_ema?parametro=eq.Temperatura&order=timestamp.desc&limit=100"

Misma consulta pero en CSV, para abrir directo en una planilla:

curl "https://emas.lemeit.ar/rest/v1/mediciones_ema?parametro=eq.Temperatura&order=timestamp.desc&limit=100&formato=csv" -o temp_eet.csv

Rango de fechas absoluto (UTC) en vez de horas:

curl "https://emas.lemeit.ar/rest/v1/mediciones_cfr?parametro=eq.Lluvia&desde=2026-08-01&hasta=2026-08-31&formato=csv" -o lluvia_agosto.csv

Comparar temperatura de las 4 estaciones en paralelo, últimas 48 horas:

curl "https://emas.lemeit.ar/rest/v1/v_temperatura_comparativa?horas=48"

Un parámetro cualquiera armonizado entre las 4 estaciones:

curl "https://emas.lemeit.ar/rest/v1/v_ema_armonizada?parametro=eq.Humedad&horas=24"

Desde Python + pandas:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://emas.lemeit.ar/rest/v1/v_temperatura_comparativa?horas=720&formato=csv")

Si una consulta devuelve un CSV vacío, probablemente no es un error: puede que esa estación no tenga datos en la ventana pedida (por ejemplo, un corte de transmisión). Conviene probar primero sin formato=csv o con una ventana más amplia (horas=720) para confirmar si hay datos antes de asumir un problema.

Hitos técnicos¶

OCR de Defensa Civil: el sitio no expone ningún endpoint de datos — todo está superpuesto como texto sobre una imagen JPG. Se resolvió con extracción de píxeles blancos (en vez de escala de grises directa, que pierde el texto blanco sobre fondos de color) + Tesseract, con validación en dos capas (rango físico plausible + delta temporal) antes de insertar.
Armonización temporal: las 4 estaciones transmiten con frecuencias distintas; la vista v_ema_armonizada normaliza por hora usando una función IMMUTABLE (hora_ar()), necesaria porque date_trunc no es IMMUTABLE en PostgreSQL.
Migración a GitHub Actions (marzo 2026): el sistema original dependía del Programador de Tareas de Windows en una PC física — si se apagaba, se perdían datos. Ver la bitácora para el detalle de la migración y de por qué las tareas de Windows fallaban en ese contexto (PATH sin la instalación de Python del usuario).
Migración a Cloudflare D1 (agosto 2026): como parte de la armonización de los tres portales sobre una misma infraestructura. De 30.213 filas exportadas de Supabase, 9 se descartaron por un timestamp corrupto (error de OCR histórico).
API pública (agosto 2026): mismo criterio que en Aire Saladillo — las rutas existentes se documentaron y se les agregó rango de fechas absoluto y export CSV.

Ver la Bitácora del proyecto para el historial completo, incluyendo el análisis microclimático (efecto isla de calor urbano en EMA-CS) hecho con los primeros datos de las 4 estaciones.