Calidad del aire y movilidad en Sonora
setwd("~/EALMV9/U1A14v2")library(pacman) # Importación la biblioteca pacman.
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")## Disponible para descargar el código
xfun::embed_file("U1A14_2.Rmd")Disminución de emisiones de Co2 en 2020
Por sector, las reducciones de emisiones de CO2 fueron mayores en los transportes de superficie, que representan 21 por ciento de las emisiones mundiales. Fueron “reducidas a la mitad en los países con mayor confinamiento”, según el comunicado.
Las de la aviación se desplomaron 75 por ciento, sólo representan 2.8 por ciento de las emisiones mundiales, pero no cesan de crecer.
Las emisiones de la industria (22 por ciento de las emisiones mundiales) “fueron reducidas 30 por ciento en los países confinamiento más estricto”.
Sobre un periodo de tiempo más largo, “el crecimiento de las emisiones mundiales fue de 0,9 por ciento por año en promedio entre 2010 y 2019”, luego de tres por ciento anual entre 2000 y 2009.
Infomación recuperada de: https://www.elsoldehermosillo.com.mx/doble-via/ecologia/covid-tira-7-emisiones-de-co2-en-2020-disminucion-contaminacion-pandemia-coronavirus-covid-19-medio-ambiente-cambio-climatico-6135791.html.
Cambio porcentual de movilidad del comercio minorista en Sonora 2020-2021
library(readxl)
cambioPorcentual<-read_excel("cambioPorcentual.xlsx")tabla1<-ggplot(cambioPorcentual,aes(x =cambioPorcentual$fechas ,y=cambioPorcentual$`comercio minorista`))+
geom_point(color="darkgreen")+
geom_line(aes(mapping="count"),color="darkgreen")+
xlab("fechas")+
ylab("Cambio Porcentual")+
ggtitle("Cambio porcentual de movilidad del comercio minorista en Sonora 2020-2021")## Warning: Ignoring unknown aesthetics: mappingggplotly(tabla1)## Warning: Use of `cambioPorcentual$fechas` is discouraged. Use `fechas` instead.## Warning: Use of `cambioPorcentual$`comercio minorista`` is discouraged. Use
## `comercio minorista` instead.## Warning: Use of `cambioPorcentual$fechas` is discouraged. Use `fechas` instead.## Warning: Use of `cambioPorcentual$`comercio minorista`` is discouraged. Use
## `comercio minorista` instead.## Gráfica 1## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("cambioPorcentual.xlsx")Emisiones de GEI históricas y de casos de referencia en Sonora
library(readxl)
emisionesHistorico <- read_excel("CO2SonoraAnios.xlsx")anios <- ggplot(emisionesHistorico,aes(x = Anio,y= EmisionesBrutas, color = "Co2")) +
geom_point(stat="identity",fill ="darkgreen",width = 0.7,orientation = "vertical") +
xlab("Año")+
ylab("Emisiones por tonelada")+
labs(colour="Co2")+
ggtitle("Emisiones de GEI históricas y de casos de referencia en Sonora")## Warning: Ignoring unknown parameters: width, orientationggplotly(anios)## Gráfica 2En la gráfica 2 se observa como ha habido un aumento en los últimos años con respecto a las emisiones se Co2 en Sonora, esto debdio a la intensificación de la actividad humana en el ámbito productivo y el quehacer cotidiano ha generado un aumento significativo en la emisión de gases de efecto invernadero, conduciendo al cambio climático o calentamiento global.
## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("CO2SonoraAnios.xlsx")Emisiones de GEI por sector en Sonora
library(readxl)
sector <- read_excel("emisiones.xlsx")
View(sector)
datatable(sector)## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("emisiones.xlsx")Niveles de O3 y NO2 de Hermosillo en 2020
library(readxl)
niveles <- read_excel("niveles_o3_no2.xlsx")s<-as.Date("2020-02-01")
Fechas <-seq(from=s,by="month",length.out = 6)
grafica1<-ggplot(data = niveles)+
geom_line(aes(Fechas,O3,colour="Niveles de O3",group=1),size=2)+
geom_line(aes(Fechas,NO2, colour="Niveles de NO2",group=1),size=2)+
xlab("Fecha") +
ylab("Nivel ppb(partes por billon)") +
labs(colour="Tipo de contaminante")+
ggtitle("Niveles de O3 y NO2 de Hermosillo en 2020" ) +
transition_reveal(Fechas)
grafica1
## Gráfica 3## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("niveles_o3_no2.xlsx")Analizando la gráfica 3 y la gráfica 1 podemos observar que la movilidad bajo debido a que en el mes de abril deicidieron implementar medidas restrictivas.
Medidas restrictivas tomadas para abril: Al inicio de la pandemia en México con el programa “Quédate en casa obligatorio”, dieciséis municipios en Sonora; Caborca, Cumpas, Naco, Nacori Chico, Ures, San Felipe de Jesús, Aconchi, Arizpe, Baviácora, Banámichi, Huépac, Nacozari, Moctezuma, Villa Hidalgo, Guaymas y Trincheras. Implementaron el toque de queda para controlar los contagios. Siendo efectivo a partir de las 21:00 hasta las 5:00 del día siguiente.
Durante la fase dos del programa “Quédate en casa obligatorio”, se aplicaron 130 multas en Hermosillo, Caborca, Puerto Peñasco, Hermosillo, San Luis Río Colorado y Magdalena el primer día de operación, esto por movilidad fuera de las seis causas justificadas:
Adquisición de alimentos, productos farmacéuticos y de primera necesidad.
Asistencia a centros sanitarios, hospitales o centros de salud o un establecimiento con actividad esencial.
Desplazamiento al lugar de trabajo para efectuar su prestación laboral, únicamente si es actividad esencial.
Retorno al lugar de residencia habitual.
Asistencia y cuidado a mayores, menores dependientes, personas con discapacidad o especialmente vulnerables.
Desplazamiento a entidades financieras (bancos) Esta medida se planteó hasta el 30 de abril de 2020.
Información recuperada de: https://www.elfinanciero.com.mx/salud/suman-16-municipios-de-sonora-que-implementaran-toque-de-queda-para-evitar-contagios-de-covid-19. https://politica.expansion.mx/estados/2020/04/14/sonora-aplica-130-multas-en-el-primer-dia-de-quedate-en-casa-obligatorio.
library(readxl)
primeroDiciembre <- read_excel("2020Diciembre_01_12.xlsx")Emisiones de O3 del primer día de Diciembre en Hermosillo
grDia <- ggplot(primeroDiciembre,aes(x = Hora,y= O3, color = "O3")) +
geom_line(stat="identity",fill ="darkgreen",width = 0.7,orientation = "vertical") +
xlab("Hora")+
ylab("Emisiones de O3")+
labs(colour="O3")+
ggtitle("Niveles de O3 del primer día de Diciembre en Hermosillo, Sonora")## Warning: Ignoring unknown parameters: fill, widthggplotly(grDia)## Gráfica 4Como se logra apreciar en la gráfica, el momento en que toca su punto más alto es a las 13 horas con 39.24 ppm.
Datos recuperados de: https://ruoa.unam.mx/index.php?page=estaciones&id=6#datos.
## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("2020Diciembre_01_12.xlsx")Download 2020Diciembre_01_12.xlsx
library(readxl)
cambiosPromDiariosDic2020 <- read_excel("2020Diciembre.xlsx")
Fechas <- seq(from = as.Date("2020-12-01"),to = as.Date("2020-12-31"), by="day")
g4<-ggplot(data = cambiosPromDiariosDic2020,aes(Fechas,O3))+
geom_point(color="Darkgreen")+
geom_line(color="green",group=1)+
xlab("Fechas")+
ylab("Nivel de O3 por ppm")+
ggtitle("Niveles de O3 en el mes de Diciembre en 2020")
ggplotly(g4)## Gráfica 5En el mes de diciembre se puede observar que al inicio del mes, se tenían buenos niveles de O3, pero a modo que avanzó este, se puedo observar como es que se redujeron.
Datos recuperados de: https://ruoa.unam.mx/index.php?page=estaciones&id=6#datos.
## Disponible para descargar datos
xfun::embed_file("2020Diciembre.xlsx")Conclusión
Con el poco tiempo en el que la mayoria de las personas se sometieron a la cuarentena, cuando recien surgio el virus SARS COV 2, los niveles de contaminación disminuyeron, puede que sea por el bajo uso de autos o por la inactividad en las industrias, y nos dimos cuenta que con un poco de tiempo en donde dejamos de contaminar, esos niveles diminuyen considerablemente.
Información recuperada de: https://www.marca.com/claro-mx/trending/2020/04/18/5e9b2f6346163f2a9e8b4594.html.