Análisis estadístico de calidad del aire del estado de Sonora
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#Convertimos los datos a valores numéricos AGOSTO 2020
NO2 <- as.numeric(datos$NO2)
O3 <- as.numeric(datos$O3)
Fecha = as.Date(datos$Fecha) #Creamos un vector fecha
calidad <- data.frame(Fecha, NO2, O3) #Creamos un marco de datos
no2o3 <- data.frame(NO2,O3)
#Convertimos los datos a valores numéricos ENERO 2020
eneNO2 <- as.numeric(datosEnero$NO2)
eneO3 <- as.numeric(datosEnero$O3)
eneFecha = as.Date(datosEnero$Fecha) #Creamos un vector fecha
enecalidad <- data.frame(eneFecha, eneNO2, eneO3) #Creamos un marco de datos
eneno2o3 <- data.frame(eneNO2,eneO3)Visualizar
- Agosto 2020
#Gráfico
ggplot(data=calidad) + #Generamos un gráfico de puntos con nuestros datos numéricos
geom_point(aes(Fecha, O3, colour ="O3")) + # y le damos un color respectivo a c/u
geom_point(aes(Fecha, NO2, colour ="NO2")) +
xlab("Tiempo") + #Se nombra el eje X
ylab("Concentración de contaminantes") + #Se nombra el eje Y
labs(colour="Gases") + #Se nombra la simbología de colores
ggtitle("Calidad del aire para Agosto en Hermosillo (ERNO, UNAM)") #Título del gráfico- Enero 2020
#Gráfico
ggplot(data=enecalidad) + #Generamos un gráfico de puntos con nuestros datos numéricos
geom_point(aes(eneFecha, eneO3, colour ="O3")) + # y le damos un color respectivo a c/u
geom_point(aes(eneFecha, eneNO2, colour ="NO2")) +
xlab("Tiempo") + #Se nombra el eje X
ylab("Concentración de contaminantes") + #Se nombra el eje Y
labs(colour="Gases") + #Se nombra la simbología de colores
ggtitle("Calidad del aire para Enero en Hermosillo (ERNO, UNAM)") #Título del gráficoAnálisis de correlación
Gráfico de dispersión
- Agosto 2020
## [1] "NO2" "O3"
- Enero 2020
## [1] "eneNO2" "eneO3"
Gráfico de correlación lineal
Para cuantificar el grado de colerración lineas, calculamos la matriz de correlación
- Agosto 2020
## NO2 O3
## NO2 1.00000000 -0.02779472
## O3 -0.02779472 1.00000000
- Enero 2020
## eneNO2 eneO3
## eneNO2 1.0000000 -0.2675275
## eneO3 -0.2675275 1.0000000
Recta de mínimos cuadrados
- Agosto 2020
##
## Call:
## lm(formula = O3 ~ NO2, data = datos)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -20.458 -7.333 -2.115 6.152 42.735
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 23.4710 0.5828 40.275 <2e-16 ***
## NO2 -3.0717 4.1934 -0.733 0.464
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 9.94 on 694 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.0007725, Adjusted R-squared: -0.0006673
## F-statistic: 0.5366 on 1 and 694 DF, p-value: 0.4641
- Enero 2020
##
## Call:
## lm(formula = eneO3 ~ eneNO2, data = datosEnero)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -18.843 -10.303 -3.936 9.253 32.670
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 15.5136 0.4747 32.679 < 2e-16 ***
## eneNO2 -10.2096 1.3499 -7.563 1.17e-13 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 12.81 on 742 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07157, Adjusted R-squared: 0.07032
## F-statistic: 57.2 on 1 and 742 DF, p-value: 1.166e-13
Observatorio Atmosférico en Hermosillo
Conclusión
- Se puede observar en los valores de la tabla, que en la noche la calidad del aire en Hermosillo es mejor pues hay menor concentración de ozono y dióxido de nitrógeno, gases contaminantes expulsados principalmente por los motores de los automóviles en circulación, cuyo afluente es mayor durante el día.
- Se generó un gráfico de puntos con la misma información de la tabla. Y un análisis cuantitativo de la correlación de la variables de concentración de los gases contaminantes.
- Téoricamente un aumento de NO2 debería representar un aumento de O3, por la reacción química: NO(g) + O2(g) → NO2(g) NO2(g) + luz → NO(g) + O(g) O(g) + O2(g) → O3(g). Pero parece haber un problema en las lecturas del Observatorio Atmosférico en Hermosillo.