INTRODUCCION

En el siguiente informe abordaremos el tema del cambio climático enfocandonos en un estudio de la calidad del aire específicamente en la estacion compartir en el año 2018:

El efecto invernadero es una fenómeno natural que permite a la tierra retener el calor del sol en el interior de la atmósfera esta está compuesta de diferentes gases que le permiten este efecto alejando a la tierra del frío del espacio y permitiendo las condiciones necesarias para albergar vida , sin este la temperatura media del planeta sería muy baja.

Este efecto invernadero produce una serie de gases que son:

  • Dióxido de carbono (CO₂)

  • Metano (CH4)

  • Compuestos halogenados

  • Ozono troposférico

  • Óxido de nitrógeno

El llamado cambio climático se refiere a una variación global del clima en la Tierra debido a causas naturales, y principalmente a causas de la acción humana siendo la quema de combustibles fósiles , la tala de bosques, actividades industriales , agrícolas y de transporte entre otras las principales ; estas actividades aumentan la emisión de gases de efecto invernadero a la atmósfera que empieza a retener más calor del necesario provocando el calentamiento global.

La calidad del aire en general está estrechamente relacionada con este fenómeno de contaminación atmosférica lo que se refiere a presencia en el aire de sustancias que impliquen riesgo, daño o molestias en el bienestar de las personas o para la naturaleza : partículas, óxidos de azufre (SOx), óxidos de nitrógeno (NOx), ozono troposférico (O3) y monóxido de carbono (CO), entre otros).

Para el estudio del cual tenemos los datos se registraron las siguientes variables para la medición de la calidad del aire:

  • O3(ug/m3): El ozono el cual es una molécula compuesta por tres átomos de oxígeno, este desempeña un papel importante en cuanto a la protección de la vida en la Tierra al absorber gran parte de la radiación ultravioleta perjudicial del sol, actúando como una capa protectora que filtra la mayor parte de aquellos rayos.

  • Velocidad del Viento(m/s): Es la medida de la rapidez con la que el aire se mueve en un lugar determinado esta se mide generalmente en metros por segundo (m/s), esta puede variar ampliamente, desde brisas suaves hasta ráfagas turbulentas.

  • Direccion del Viento(Grados): Es la indicación de dónde viene el viento en relación a un punto de partida y es importante para entender y predecir los fenómenos atmosféricos.

  • Temperatura(C°): Es una medida cuantitativa del calor o la energía térmica de un objeto o sustancia, esta influye en diversas propiedades y fenómenos físicos, como la dilatación térmica de los materiales, la velocidad de las reacciones químicas y la conductividad térmica

  • Humedad(%): Se refiere a la cantidad de vapor de agua en el aire en relación con la cantidad máxima que el aire puede retener a una temperatura dada, expresada como un porcentaje, tiene un impacto en el clima, la vida humana y la formación de nubes y precipitaciones.

  • Radiacion Solar(Watt/M2): Es la energía emitida por el Sol en forma de radiación electromagnética, incluyendo luz visible, calor y radiación ultravioleta. La radiacion solar es esencial para la vida en la Tierra, ya que influye en el clima y puede ser usada como fuente de energía renovable.

  • Lluvia(mm): Es la caída de agua proveniente de las nubes hacia la superficie de la Tierra, es un componente crucial en el ciclo del agua, proporciona la humedad necesaria para el crecimiento de las plantas y el mantenimiento de los recursos hídricos.

METODOLOGIA

SERIE DE TIEMPO

Una serie de tiempo es una secuencia de datos recolectados y convertidos en intervalos regulares a lo largo de como su nombre lo dice el tiempo.

Estos datos pueden ser recopilados en diferentes contextos, tales como, registros financieros mensuales, ventas semanales de un producto o como en nuestro caso los datos diarios de la calidad del aire.

El análisis de series de tiempo implica examinar la estructura temporal de los datos, identificar patrones, tendencias, estacionalidad y otros componentes que puedan influir en el comportamiento del modelo a lo largo del tiempo, este se basa en la suposición de que los datos observados en el pasado pueden usarse para predecir futuros valores y comportamientos.

Es importante recordar que las series de tiempo no pueden tener en cuenta todos los factores externos que pueden afectar el modelo. Por lo tanto, es importante interpretar los resultados con precaución y considerar otros factores que pueden afectar nuestros datos o como tal nuestro modelo.

SUPUESTOS

En cuanto a los supuestos necesarios para la modelación lineal en datos temporales son:

  • La Independencia: Debemos asumir que las variables de la serie de tiempo son independientes entre sí. Esto nos da a entender que el valor de una variable no está correlacionado con el de otras variables ya sean pasadas o futuras.

  • La Estacionariedad: Asumimos que la serie de tiempo muestra una distribución estadística de manera constante a lo largo del tiempo. Esto nos da a entender que en la serie de tiempo los valores tales como la media, la varianza y la autocorrelación son constantes a lo largo del tiempo.

  • Ausencia de autocorrelación: Tenemos que asumir que no hay correlación serial entre las variables de la serie de tiempo,por lo tanto no hay dependencia lineal entre los valores pasados y futuros de la serie, tal y como la independencia nos dice.

ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS

En este apartado se explicaran un poco mas a fondo cada una de las variables usadas en nuestra serie de tiempo

DESCRIPCION DE VARIABLES

  • O3: El ozono se considera un contaminante ambiental, ya que a elevadas concentraciones puede provocar daños en la salud como irritar el sistema respiratorio, agravar el asma y las enfermedades pulmonares crónicas, reducir la función pulmonar y disminuir la esperanza de vida. En nuestro intervalo de tiempo el ozono tiene a 49 ug/m3 como el valor máximo y a 12.1 ug/m3 como el mínimo, dándonos un promedio de 29.23 ug/m3 y una mediana de 28.90 ug/m3, esto nos indica que la concentración de ozono tiende a ser moderada , con algunos valores más altos.

  • Velo_Viento: Cuando los contaminantes permanecen sobre una región, el viento puede dispersar los contaminantes fuera de la región y reducir las concentraciones de contaminantes más intensos en cualquier región.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es de 3.82 m/s y con un valor mínimo de 1.84 m/s, dándonos un promedio de 2.48 m/s y una mediana de 2.43 m/s, esto nos indica que la velocidad del viento entra en un rango que puede determinarse como moderado debido a sus maximos y minimos.

  • Direc_Viento: La dirección del viento puede contribuir a que los contaminantes pueden acumularse en concentraciones más altas dependiendo su geografía por ej: en lugares como valles , donde se acumulan.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es de 279.9 grados y con un valor mínimo de 94.28 grados, dándonos un promedio de 194.37 grados y una mediana de 201.7 grados , esto nos quiere decir que la dirección del viento tiene una amplia variación y esto nos lleva a diferentes patrones de viento en el área

  • Temperatura: La temperatura alta y el aumento de esta está asociada a menor calidad en el aire.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es de 31.67 C° y con un valor mínimo de 24.34 C°, dándonos un promedio de 28.22 C° y una mediana de 28.24 C°, esto nos sugiere que la temperatura está dentro de un rango no muy variado ya que no tiene mucha variabilidad.

  • Humedad: En general, la humedad alta tiende a aumentar la dispersión de los contaminantes, lo que puede ayudar a reducir su concentración y mejorar la calidad del aire.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es del 73.2% y con un valor mínimo del 42.5%, un promedio de 58.3% y una mediana de 58.3% , diciéndonos que la humedad mantiene un nivel sin mucha variabilidad y que es moderado ya que su promedio no sobrepasa el 60%.

  • Radi_Solar: En áreas con altos niveles de radiación solar, es más probable que se forme ozono y otros contaminantes fotoquímicos.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es de 232.82 Watt/M2 y con un valor mínimo del 30.32 Watt/M2, un promedio de 101.58 Watt/M2 y una mediana de 102.31 Watt/M2, observamos que la radiación solar se encuentra en una zona variable con un promedio un poco mayor a 100 lo cual es una radiacion un poco alta.

  • Lluvia: La lluvia tiene una relación directa con la calidad del aire al actuar como un mecanismo de limpieza y dispersión de contaminantes, y contribuye a una mejora temporal de la calidad del aire.En nuestro intervalo de tiempo el valor máximo alcanzado es de 5.29 mm y con un valor mínimo de 0 mm, un promedio de 0.28 mm y una mediana de 0 mm, teniendo como resultado que en promedio es muy poco probable que llueva.

En la siguiente grafica podemos observar como se comportan cada una de las variables en nuestro intervalo de tiempo:

RESULTADOS PRINCIPALES

CORRELACION ENTRE LAS VARIABLES

Primeramente realizamos una serie de graficos de dispersion donde nos muestran las correlaciones entre las variables, para determinar qué variables están más estrechamente relacionadas entre sí. Estos graficos miden el grado de correlación entre dos variables.

SERIE DE TIEMPO

Nuestro objetivo en este trabajo es realizar una serie de predicciones sobre el clima, basandonos en la calidad del aire, usando la metodologia de series de tiempo, ya que estas predicciones se hacen e base a un tiempo determinado en este caso desde el dia 01 de Enero del 2018 hasta el 20 de Julio del 2018.

Para poder realizar este modelo convertimos nuestras fechas establecidas, de variables a series de tiempo, para asi poder aplicar la metodologia.

El siguiente grafico nos muestra