CALIDAD DEL AIRE Y MOVILIDAD EN HERMOSILLO (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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  • Descarga de datos
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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, se está recuperando gracias a la prohibición de los CFC.

¿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 encontró mas puro el aire.

¿Qué es y qué 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.

¿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.

¿Mejoró la calidad del aire?

Sí, se encontraron mejoras en la calidad del aire durante las primeras y últimas semanas.

  • Librerias y paquetes
setwd("~/6to semestre/Estadistica aplicada/TAREAS/U1A14") #Directorio de trabajo
library(pacman) 
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")
library(prettydoc) #para formato de documentos
library(readr) #para leer datos
library(DT)
library(readxl)
datos <- read_excel("Aire.xlsx") #importar datos

Datos

  • Tabla de datos de concentraciones de O3 y NO2 en el mes de marzo hasta junio.
datatable(datos)

Figura 1: Concentración de ozono (O3) en el aire (Hermosillo, 2020).

library(readxl)
library(scales)
Aire <- read_excel("Aire.xlsx")
Pest <- ggplot(data = Aire) +
  geom_line(aes(Fecha, O3, colour="O3"), color= "mediumorchid4")  + 
  xlab("Fecha") +
  ylab("Concentración de O3 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de Ozono en Hermosillo 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: 0x0000000014614eb8>
## <environment: namespace:ggplot2>
  scale_y_continuous(labels = comma)
## <ScaleContinuousPosition>
##  Range:  
##  Limits:    0 --    1
ggplotly(Pest)

A mediados de marzo la contaminación por 03 en el aire disminuyó considerablemente (y fue la menor concentración), al mismo tiempo que el COVID-19 se declaró como pandemia.

Figura 2: Concentración NO2 en el aire (Hermosillo, 2020).

library(readxl)
library(scales)
Aire <- read_excel("Aire.xlsx")
Pest <- ggplot(data = Aire) +
  geom_line(aes(Fecha, NO2, colour="NO2"), color= "bisque3") + 
  xlab("Fecha") +
  ylab("Concentración de NO2 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de NO2 en Hermosillo 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: 0x0000000014614eb8>
## <environment: namespace:ggplot2>
  scale_y_continuous(labels = comma)
## <ScaleContinuousPosition>
##  Range:  
##  Limits:    0 --    1
ggplotly(Pest)

La concentración de NO2 también redujo en marzo, cuando muchas actividades de distintos sectores fueron detenidas.

Figura 3: Distribución de los días con calidad del aire buena, regular y mala para PM10 en las estaciones de Hermosillo.

PM10: partículas en suspensión.

Figura 4: Fuentes emisoras de NH3 (gráfico)

proporciones <- c(71.3, 17.5, 8.6, 2.6) 
etiquetas <- c("71.3%", "17.5%", "8.6%", "2.6%")
pie(proporciones,labels = etiquetas,
    col=rainbow(length(etiquetas)),
    main="Fuentes de emisión de NH3")

legend("bottomleft", c("Emisiones ganaderas", "Emisiones domésticas", "Aplicación de fertilizantes", "Otros"), cex = 0.8,
       fill = rainbow(length(proporciones)))

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.

  • Tabla de datos de movilidad en Sonora.
library(readxl)
datos1 <- read_excel("Movilidad.xlsx")

library(DT)
datatable(datos1)

Figura 5: Gráfico de movilidad.

library(scales)
library(ggplot2)
library(plotly)
Año <- datos1$Fecha
d1 <- datos1$Tiendas_y_ocio
d2 <- datos1$Supermercados_y_farmacias
d3 <- datos1$Parques
d4 <- datos1$Estaciones_de_transporte
d5 <- datos1$Lugares_de_trabajo
d6 <- datos1$Zonas_residenciales
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("Fecha") +
  ylab("Porcentaje de variación") +
  labs(colour="Área") +
  ggtitle("Variación de movilidad (Sonora)")+
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(x)

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 su actividad inicial (dentro del periodo de estudio).

  • Tabla de datos de concentración de O3 y NO2 por hora durante el mes de abril del 2020.
library(readxl)
datos2 <- read_excel("DatosAbril.xlsx")

library(DT)
datatable(datos2)

Figura 6: Gráfico de concentración de O3 en el aire por horas durante el mes de abril.

library(readxl)
datos2 <- read_excel("DatosAbril.xlsx")
O31 <- ggplot(data = datos2) +
  geom_line(aes(Hora, O3), color= "dodgerblue4") + 
  xlab("Horas") +
  ylab("Concentracion O3 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de O3 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(O31)

Interpretación: A las 5:00 AM la concentración de ozono disminuye con una concentración de 18.06 ppm, lo cual es entendible ya que no existe movilidad, sin embargo a partir de las 6 AM aumenta a 11 AM aumenta notoreamente hasta llegar a una concetración máxima a 48.76 ppm, esto es debido a que este periodo de horas existe más movilidad en la ciudad ya que abarcan momento 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.

Figura 7: Gráfico de concentración de NO2 en el aire por horas durante el mes de abril.

NO22 <- ggplot(data = datos2) +
  geom_line(aes(Hora, NO2), color= "goldenrod2") + 
  xlab("Horas") +
  ylab("Concentracion NO2 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de NO2 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(NO22)

Interpretación: Basado en la figura 7, para el dióxido de nitrogeno se reflejaron valores muy pequeños a comparación de las concentraciones del ozono. Se puede observar que la concentración se mantuvo constante durante pequeños periodos de horas.

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

Figura 8: Gráfico de concentración de O3 en el aire durante los días del mes de abril.

library(readxl)
datos3 <- read_excel("AbrilMes.xlsx")
O311 <- ggplot(data = datos3) +
  geom_line(aes(Fecha, O3), color= "cadetblue") + 
  xlab("Días") +
  ylab("Concentracion O3 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de O3 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(O311)

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.

Figura 9: Gráfico de concentración de NO2 en el aire durante los días del mes de abril.

NO222 <- ggplot(data = datos3) +
  geom_line(aes(Fecha, NO2), color= "deeppink4") + 
  xlab("Días") +
  ylab("Concentracion NO2 (ppm)") +
  ggtitle("Concentración de NO2 en el aire (Hermosillo, 2020).")


ggplotly(NO222)

El dióxido de nitrógeno varío durante el mes de abril desde -0.23 ppm hasta 0.02 ppm, esto debido a la movilidad que existía en la ciudad.

library(gridExtra)
grid.arrange(NO222,O311)

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

  • A priori, se puede decir que se disminuyó la contaminación del aire por gases que se emitían, en este análisis se basa especialmente en el NO2 y el O3, a partir de los gráficos anteriormente desglosados se puede concluir que la calidad del aire en Hermosillo a mejorado gracias a la pandemia COVID - 19.

  • A partir de un análisis de variación de movilidad en Sonora, se puede decir que la calidad del aire se ha visto afectada debido a la reactivación económica, donde existe más emisiones de concentración de NO2 y O3.

  • Para continuar con el análisis de la calidad de aire se recomienda continuar con el monitorio de la calidad de aire en la ciudad, en Hermosillo este tipo de información es otorgada por por una red universitaria de observatorios atmosféricos (UNAM), a fin de contar con información más exhaustiva que permita relacionar la calidad del aire con los riesgos a la salud y la movilidad en la misma ciudad que pueda ser distribuida en la población y se pueda tomar acciones para esta problemática.

  • A partir de los análisis del mes de abril de días y horas se pudo observar gran variabilidad en las concentraciones de O3 y NO2, esta información nos ayudó a conocer cómo se comportaron las concentraciones durante la contingencia sanitaria COVID - 19, además de determinar ciertas hipótesis del porque las concentraciones eran mayores en ciertos días o horas.

Bibliografía.