U1A14 Parte 2.Calidad del aire en Hermosillo y movilidad

EQUIPO 2. Mariana Pompa Rivera, Cielo Aholiva Higuera Gutierrez, Saul Lopez Lopez y Cristina Arguelles Lema

12/03/2021

Calidad del aire en Hermosillo y movilidad (Parte 2)

Acerca de este documento

Este es un documento basado en el análisis acerca de datos que representan concentraciones de NO2 en la troposfera y concentraciones de ozono (O3), dejando ver de forma clara como estos contaminantes afectan el aire gracias a las actividades humanas que tienen un efecto negativo sobre el ambiente y el cambio climático.

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Introducción

La atmósfera de la Tierra es una cobertura gaseosa compuesta principalmente por nitrógeno (N2) y oxígeno (O2) molecular, tambien está formada por una mezcla de gases, la mayor parte de los cuales se concentra en la denominada homosfera, que se extiende desde el suelo hasta los 80-100 kilómetros de altura. Muchos de los residuos de las actividades humanas se liberan a la atmósfera en forma de gases y pueden permanecer suspendidos en ella unos pocos días, por décadas,o incluso siglos, tal como ocurre con algunos gases de efecto invernadero.

  • CALIDAD DEL AIRE

En la Calidad de aire ha sido afectado por el crecimiento constante de la población en las zonas urbanas ha traído consigo la concentración de las actividades económicas y productivas, que bajo ciertas circunstancias agudizan problemáticas como las relacionadas con la mala calidad del aire

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS; WHO por sus siglas en inglés), en 2012 la contaminación del aire fue responsable de 3.7 millones de muertes en el planeta (11% por enfermedad pulmonar obstructiva crónica, 6% por cáncer de pulmón; 40% por enfermedad isquémica del corazón, 40% por accidente cerebrovascular y alrededor de 3% por infección respiratoria aguda).

  • FACTORES QUE DETERMINAN LA CALIDAD DEL AIRE

El volumen y las características de los contaminantes emitidos a la atmósfera, tanto local como regionalmente, determinan en buena medida la calidad del aire en una zona particular. No obstante, las características climáticas y geográficas también influyen en las condiciones del aire a las que están expuestas las poblaciones.

¿Sabías que…? El agujero de ozono de la Antártida, descubierto en los 70’s, se está recuperando gracias a la prohibición de los CFC.

Librerías y Paquetes

library(pacman) #Para importar la biblioteca "pacman"
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")

Importar Datos

library(readxl)
library(DT)
datos <- read_excel("Aire.xlsx")
datatable(datos)
datos <- read_excel("Aire.xlsx")
head(datos)
## # A tibble: 6 x 3
##   Fecha                  O3   NO2
##   <dttm>              <dbl> <dbl>
## 1 2020-03-01 00:00:00  40.8 -0.21
## 2 2020-03-02 00:00:00  31.1 -0.21
## 3 2020-03-03 00:00:00  25.6 -0.17
## 4 2020-03-04 00:00:00  27.4 -0.14
## 5 2020-03-05 00:00:00  24   -0.13
## 6 2020-03-06 00:00:00  24.5 -0.18

Concentración de Ozono durante el año 2020"

library(readxl)
library(plotly)
library(ggplot2)
Aire <- read_excel("Aire.xlsx") 
rel <- ggplot(data = Aire) +
  geom_line(aes(Fecha, O3, colour="O3"), color= "orange") +  
  xlab("Fecha") +
  ylab("O3") +
  ggtitle("Concentración de Ozono durante el año 2020") +
 theme_linedraw()
  geom_point
## function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", 
##     ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 
## {
##     layer(data = data, mapping = mapping, stat = stat, geom = GeomPoint, 
##         position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes, 
##         params = list(na.rm = na.rm, ...))
## }
## <bytecode: 0x000000001c175120>
## <environment: namespace:ggplot2>
ggplotly(rel)

Interpretación:

Como se puede observar en el gráfico, el Ozono durante el periodo de Marzo decayó hasta llegar a un valor de 12.61 el 10 de Marzo del 2020 cuando inicialmente estaba con un valor de 40.77, por lo que disminuyo bastante en menos de un mes, aunque para a finales de Marzo logró mantenerse un poco constante hasta que volvio a decaer en Junio con un valor de 19.00, que no fue tan bajo a comparación dl 10 de Marzo.

Concentración de NH3 durante el año 2020

library(readxl)
library(plotly)
library(ggplot2)
Aire <- read_excel("Aire.xlsx") 
rel <- ggplot(data = Aire) +
  geom_line(aes(Fecha, NO2, colour="O3"), color= "darkorchid1") + 
  xlab("Fecha") +
  ylab("NO2") +
  ggtitle("Concentración de NH3 durante el año 2020") +
 theme_linedraw()
  geom_point
## function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", 
##     ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 
## {
##     layer(data = data, mapping = mapping, stat = stat, geom = GeomPoint, 
##         position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes, 
##         params = list(na.rm = na.rm, ...))
## }
## <bytecode: 0x000000001c175120>
## <environment: namespace:ggplot2>
ggplotly(rel)

Interpretación:

Como sabemos, el Dioxido de Nitrogeno, es un gas bastante tÓxico que puede ser muy dañino para la salud, por lo que, su contaminante para hermosillo durante el periodo de Marzo a Junio del 2020, fue muy pequeño, obteniendo valores por debajo del 0. Sin embargo, exisitieron ciertos tiempos en los que sobrepaso el 0 (desgraciadamente) llegando a valores de 0.11 el 30 de Marzo y 0.02 el 29 de Abril.

Inventario de Emisiones Contaminantes (NH3) a la Atmósfera para Hermosillo

library(readxl)
Amoniaco <- read_excel("Amoniaco.xlsx") 


ggplot(Amoniaco, aes(x=0, y= NH3 , fill= Categoria1)) +
  geom_bar(stat="identity", color="white") +
  geom_text(aes(label=percent(NH3/100)),
  position=position_stack(vjust=0.5),color="Black",size=2,) +
  coord_polar(theta="y")

Interpretación:

La contaminación de Amoniaco en Hermosillo se da a causa de emisiones ganaderas que representan el 71.3%; emisiones domésticas con un valor de 17.5 %; aplicaciones de fertilizantes con un valor representativo de 8.6% y finalmente un valor de 2.6% que incluye otro tipo de factores como las emisiones de amoniaco que genera el tráfico en la ciudad.

# Importación de datos de Movilidad
library(readxl)
library(DT)
Movilidad1 <- read_excel("Movilidad1.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...1
datatable(Movilidad1)

Variación de movilidad (Sonora)

library(scales)
library(ggplot2)
library(plotly)
Año <- Movilidad1$Fecha
d1 <- Movilidad1$TiendasoRecreacion
d2 <- Movilidad1$Supermercadosyfarmacias
d3 <- Movilidad1$Parques
d4 <- Movilidad1$Estaciondetransporte
d5 <- Movilidad1$Lugaresdetrabajo
d6 <- Movilidad1$Zonasresidenciales
d7 <- data.frame(d1, d2, d3, d4, d5, d6)
x <- ggplot(data = d7) + 
  geom_line(aes(Año, d1, colour="Tiendas y ocio")) + 
  geom_line(aes(Año, d2, colour="Supermercados y farmacias")) + 
  geom_line(aes(Año, d3, colour=" Parques")) +
  geom_line(aes(Año, d4, colour="Estaciones de transporte")) +
  geom_line(aes(Año, d5, colour="Lugares de trabajo")) +
  geom_line(aes(Año, d6, colour="Zonas residenciales")) + 
 
 xlab("Año") +
  ylab("Porcentaje de variación") +
  labs(colour="Concepto") +
  ggtitle("Variación de movilidad (Sonora)")+
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(x)

Interpretacion:

Todas las áreas se vieron afectadas desde marzo a excepción de las zonas residenciales, y aunque, empezaron a reestablecerse a finales de abril, ya no alcanzaron la actividad inicial (dentro del periodo de estudio).

Preguntas

  • ¿Cómo varió la calidad del aire en Hermosillo durante los primeros días de la cuarentena por COVID-19?

Hubo un decremento de la emisiones de Ozono y NH3 por lo que el aire se encontro mas puro el aire.

  • ¿Mejoró la calidad del aire?

Si, se encontraron mejoras en la calidad del aire y no solo para latinoamerica, mas bien para todo el mundo.

  • ¿Por qué mejoró la calidad del aire?

Con la contingencia sanitaria, la disminución de varias actividades, como la circulación vehicular y las industrias no esenciales, han contribuido a mejorar la calidad del aire en la capital sonorense.

  • ¿Qué es y que produce el NO2?

El NO2 es un marcador ampliamente utilizado en la exposición a contaminantes originados por fuentes móviles debido a su alta correlación con otros procesos de combustión relacionados con los gases primarios, aerosoles primarios y secundarios y también con las partículas en suspensión. Altas concentraciones de NO2 pueden causar efectos importantes de salud y causar problemas significativos a la vegetación y el material urbano (Krupa & Legge, 2000). Como es poco soluble, el NO2 puede penetrar profundamente dentro de los pulmones, dañando su tejido (Godish, 1997). La exposición a concentraciones excesivamente elevadas provoca el estrechamiento de las vías respiratorias tanto en asmáticos como en no asmáticos.

Continuación PARTE 2

Tabla de datos de concentraciones por hora durante el mes de Abril del 2020

library(readxl)
library(DT)
datos2 <- read_excel("Abrilhoras.xlsx")
datatable(datos2)

Concentración de O3 en el aire por hora durante el mes de Abril (Hermosillo, 2020)

O31 <- ggplot(data=datos2) +
  geom_line(aes(Hora, O3), color= "green") + 
  xlab("Hora") +
  ylab("Concentracion O3 (PPM)") +
  ggtitle("Concentración de O3 en el aire (Hermosillo, 2020).") +
  scale_y_continuous(labels = comma)

ggplotly(O31)

Interpretación:

Como se puede observar a las 5 a.m la concentración de ozono disminuye llegando a 18.60 ppm, lo cual es entendible porque a esa hora no hay mucha movilidad. Sin embargo, de 6 a.m. a las 11 a.m. aumenta notoriamente hasta llegar a una concentración máxima 48.76 pmm, deduciendo que es por el mayor movimiento que hay, ya que abarcan momentos del día en que hay una mayor aglomeración de personas o vehículos o en el que se produce un mayor uso de un servicio público.

Concentración de NO2 en el aire por hora durante el mes de Abril (Hermosillo, 2020)

NO22 <- ggplot(data = datos2) +
  geom_line(aes(Hora, NO2), color= "RED") + 
  xlab("Hora") +
  ylab("Concentracion NO2 (PPM)") +
  ggtitle("Concentración de NO2 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(NO22)

Interpretación:

Para el Dióxido de Nitrógeno se reflejaron valores muy pequeños a comparación del Ozono y se puede observar que la concentración se mantuvo constante ciertos periodos de tiempo.

library(gridExtra)
## 
## Attaching package: 'gridExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     combine
grid.arrange(NO22,O31)

Tabla de datos de concentraciones por día durante el mes de Abril del 2020

library(readxl)
library(DT)
datos3 <- read_excel("Abrildias.xlsx")
datatable(datos3)

Concentración de O3 en el aire por día durante el mes de Abril (Hermosillo, 2020)

library(scales)
O3.1 <- ggplot (data = datos3) +
  geom_line(aes(Fecha, O3), color= "green") + 
  xlab("Día") +
  ylab("Concentracion O3 (PPM)") +
  ggtitle("Concentración de O3 en el aire (Hermosillo, 2020).") +
  scale_y_continuous(labels = comma)

ggplotly(O3.1)

Interpretación:

El Ozono durante el mes de Abril mostro concentraciones altas, ya que no bajo nunca de 26 ppm, pero vario durante los primeros días hasta a mediados del mes

Concentración de NO2 en el aire por hora durante el mes de Abril (Hermosillo, 2020)

NO2.2 <- ggplot(data = datos3) +
  geom_line(aes(Fecha, NO2), color= "BLUE") + 
  xlab("Día") +
  ylab("Concentracion NO2") +
  ggtitle("Concentración de NO2 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(NO2.2)

Interpretación:

El dióxido de Nitrógeno para el mes de Abril mostro varío durante el mes de abril desde -0.23 ppm hasta 0.02 ppm, esto debido a la movilidad que existía.

library(gridExtra)
grid.arrange(NO2.2,O3.1)

  • La finalidad de este Informe de Movilidad Local es proporcionar información valiosa sobre los cambios que se han producido en la movilidad de las personas como consecuencia de las políticas que se han establecido para combatir el COVID‑19.

Conclusión

En base a todo lo anterior visto, el análisis de la calidad del aire para hermosillo nos ha servio para reflexionar como las acitividades que el ser humano realiza, contaminan nuestro aire bajando su calidad y dañando la atmósfera, y se sabe que la atmósfera es muy importante porque es la que se encarga de proteger a la Tierra de los rayos solares más dañinos.

Ademas, el conocer la calidad del aire ayuda a las personas a saber si es bueno llevar a cabo actividades en exteriores, o implementar medidas para respirar un aire más puro en interiores y prevenir enfermedades.

Bibliografías