Introducción
.
Antecedentes
.
Teoría
¿Qué es la calidad del aire?
¿Para qué sirve medir la calidad del aire?
\[ \begin{array}{l|l|l|c} \text{Categoría}& \text{Intervalo} & \text{Mensaje}& \text{Significado} \\ \hline BUENA & \text{0-50} & \text{Sin riesgo} & \text{La cantidad de aire es satisfactoria y existe poco o ningún riesgo para la salud.}\\ \hline REGULAR & \text{51-100} & \text{Aceptable} & \text{La calidad de aire es aceptable, sin embargo, en el caso de algunos contaminantes, las personas que son inusualmente sensibles, pueden presentar síntomas moderados} \\ \hline MALA & \text{101-150} & \text{Dañina para la salud de los grupos sensibles} & \text{Quienes pertenecen a los grupos sensibles pueden experimentar efectos en la salud}\\ \hline MUY MALA & \text{151-200} & \text{Dañina a la salud} & \text{Todos pueden experimentar efectos en la salud; quienes pertenecen a los grupos sensibles pueden experimentar efectos graves en la salud}\\ \hline EXTREMADAMENTE MALA & \text{>200} & \text{Muy dañina a la salud} & \text{Representa una condición de emergencia. Toda la población tiene probabilidades de ser aafectada}\\ \hline \end{array} \]
¿Qué es la troposfera?
¿Cuáles son los principales contaminantes del aire?
• Óxidos de azufre (SOx) • Óxidos de nitrógeno (NOx) • Monóxido de Carbono • Dióxido de Carbono • Gas metano (CH4) • Hidrocarburos
¿Qué es la movilidad urbana?
Datos
Librerías y paquetes
setwd("~/EAMJ1130/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- Importación de datos
library(prettydoc) #formato de documentos
library(readr) #leer datos
library(DT)
library(readxl)
periodo <- read_excel("periodo.xlsx")
View(periodo)
class(periodo)## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
head(periodo)## # A tibble: 6 x 3
## Fecha Temperatura Humedad
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 2021-03-10 00 18.5 32.8
## 2 2021-03-10 01 17.6 35.7
## 3 2021-03-10 02 17.2 33.0
## 4 2021-03-10 03 14.9 31.3
## 5 2021-03-10 04 13.5 35.9
## 6 2021-03-10 05 12.9 36.8
Visualizar datos
Tabla
datatable(periodo)##Tabla
datatable(datos)Figura : Periodo de Temperatura en el aire (Hermosillo, 2020).
library(readxl)
library(scales)
periodo <- read_excel("periodo.xlsx")
Pest <- ggplot(data = periodo) +
geom_line(aes(Humedad, Temperatura, colour="Temperatura"), color= "mediumorchid4") +
xlab("Humedad") +
ylab("Temperatura") +
ggtitle("Periodo 2021-03-12 a 2021-03-16") +
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: 0x0000000018332ba0>
## <environment: namespace:ggplot2>
scale_y_continuous(labels = comma)## <ScaleContinuousPosition>
## Range:
## Limits: 0 -- 1
ggplotly(Pest)Figura : 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: 0x0000000018332ba0>
## <environment: namespace:ggplot2>
scale_y_continuous(labels = comma)## <ScaleContinuousPosition>
## Range:
## Limits: 0 -- 1
ggplotly(Pest)periodo <- read.csv("~/EAMJ1130/u1a14/periodo.csv")
View(periodo)setwd("~/EAMJ1130/u1a14") #Directorio de trabajo
library(pacman) #Para importar la biblioteca "pacman"
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")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)Concentración de CO2 en el aire
library(prettydoc) #formato de documentos
library(readr) #leer datos
library(DT)
library(readxl)
concentracion <- read_excel("concentracion.xlsx")Graficar
plot(concentracion)concentracion.ts <- ts(concentracion, start= c(2000,1), frequency = 12)print(concentracion.ts)## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 2000 4.540 3.110 3.060 2.370 2.020 3.367 5.537 1.530 2.200 2.230 2.364 1.170
## 2001 4.400 4.390 4.200 5.400 6.110 6.340 7.556 7.644 7.678 8.976 9.660 9.880
plot(concentracion.ts)boxplot(concentracion.ts ~ cycle(concentracion.ts)) cycle(concentracion.ts)## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 2000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 2001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
concentracion.ts.desc <- decompose(concentracion.ts)
plot(concentracion.ts.desc, xlab="Año")