U1A7

Análisis de calidad del aire del estado de Sonora

Calidad del aire

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Importar paquetes

library(pacman)
p_load("readr", "tidyverse", "DT")

Importar datos

datos <- read.csv("junio.csv")

Transformar

Fecha = as.Date(datos$Fecha)
NO2 <- as.numeric(datos$NO2)
O3 <- as.numeric(datos$O3)
calidad <- data.frame(Fecha, NO2, O3)
no2o3 <- data.frame(NO2, O3)

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#Tabla
datatable(datos)

#Gráfico
ggplot(data=calidad) +
  geom_point(aes(Fecha, O3, colour = "O3")) +
  geom_point(aes(Fecha, NO2, colour = "NO2")) +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Concentración") +
  ggtitle("Calidad del aire para Junio en Hermosillo (ERNO, UNAM")

Análisis de correlación

Gráfico de disperión

names(no2o3)

## [1] "NO2" "O3"

#Gráfico pairs
pairs(no2o3)

Grado de correlación lineal

Para cuantificar el grado de correlación lineal calculamos la matriz de correlación

cor(no2o3)

##           NO2        O3
## NO2 1.0000000 0.1462665
## O3  0.1462665 1.0000000

Recta de mínimos cuadrados

regresion <- lm(O3 ~ NO2, data=datos)
summary(regresion)

## 
## Call:
## lm(formula = O3 ~ NO2, data = datos)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -31.2458  -7.2727  -0.1263   7.0646  30.6130 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  29.1888     0.5405  54.002  < 2e-16 ***
## NO2          11.6975     3.0564   3.827 0.000142 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 10.11 on 670 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02139,    Adjusted R-squared:  0.01993 
## F-statistic: 14.65 on 1 and 670 DF,  p-value: 0.0001418

Conclusiones

En la gráfica se puede observar como se relacionan los gases, siendo que es muy poco el dióxido de nitrógeno que se necesita para generar una elevada cantidad del ozono. Finalmente observando los datos más a detalle, se puede decir que no tienen mucha relación ya que existen concentraciones negativas y puede ser un error de la máquina que mide la calidad del aire.