Objetivo General

Objetivos específicos

Introducción

El presente trabajo se basa en desarrollar interpolaciones de datos espaciales y la obtención del índice de Moran, para poder establecer cual modelo aplicado en el software QGIS presenta una mejor correlación para los datos analizados en Buenos Aires, Argentina, sobre la concentracion de dióxido de nitrógeno como contaminación del aire en dicha ciudad.

Análisis de Resultados

Todos los análisis realizados fueron ejecutados con una distancia máxima de 60000, el lag(h) se trabajó con un valor de 4474.288 siendo este proporcional al alcance de cada modelo de ajuste.

El valor para la interpolación se trabajó con un total de 16 vecinos y un radio de 156187.993.

Los datos obtenidos en la interpolación son de tipo Raster, es decir, en formato de imagen.

En los modelos se puede observar que la mayor concentración de dióxido de nitrógeno se encuentra acumulada en el centro de la ciudad, ya que es allí donde los colores son más intensos, esto puede ser debido a que en el centro de la ciudad se encuentra la mayor conglomeración de automóviles, por lo cual los índices de este tipo de contaminante se verán incrementados de manera considerable.

“Interpolación Modelo Lineal”

El índice de Moran para este modelo tiene un valor de 0.834, el cual nos indica que los datos están correlacionados de manera positiva y relativamente fuerte, es decir cuando los índices de dióxido de nitrógeno aumentan, la contaminación del aire en Buenos Aires también aumentará.

“Interpolación Modelo Gausiano”

El índice de Moran para el modelo Gausiano tiene un valor de 0.991, lo cual nos indica que este modelo es muy sólido, ya que tiene una correlación casi perfecta y positiva, es decir, cuando los índices de dióxido de carbono aumentan, la contaminación en la ciudad de Buenos Aires también aumentará.

“Interpolación Modelo Exponencial”

El índice de Moran para este modelo tiene un valor de 0.913, el cual nos indica que los datos están correlacionados de manera positiva y fuerte, es decir cuando los índices de dióxido de nitrógeno aumentan, la contaminación del aire en Buenos Aires también aumentará.

“Interpolación Modelo Linear to sill”

El índice de Moran para este modelo tiene un valor de 0.983, el cual nos indica que los datos están correlacionados de manera positiva y fuerte, es decir cuando los índices de dióxido de nitrógeno aumentan, la contaminación del aire en Buenos Aires también aumentará.

“Interpolación Modelo Esférico”

El índice de Moran para este modelo tiene un valor de 0.985, el cual nos indica que los datos están correlacionados de manera positiva y fuerte, es decir cuando los índices de dióxido de nitrógeno aumentan, la contaminación del aire en Buenos Aires también aumentará.

Conclusiones

Podemos decir que el mejor modelo para realizar interpolaciones en el software QGIS, es el modelo Gausiano, ya que tiene un índice de Moran superior a los demás modelos con un total de 0.991, indicándonos que la correlación presentada en los datos estudiados es casi perfecta y directamente proporcional. Por el contrario, el modelo Lineal Puede ser descartado para este análisis ya que tiene un índice de Moran equivalente a 0.834, siendo el más bajo de todos los modelos analizados. También podemos recalcar que la mayor contaminación por dióxido de nitrógeno presente en el ambiente de Buenos Aires se encuentra en la zona centro de la ciudad.

Recomendaciones

Se recomienda a los ciudadanos y turistas que visiten la ciudad de Buenos Aires, precautelar su salud, ya que la contaminación del aire por el dióxido de nitrógeno puede traer serios problemas de salud en el sistema respiratorio, por lo cual el uso de mascarillas sería una buena opción para disminuir el ingreso de este contaminante hacia los pulmones.