Variaciones en circulación, aire y ruido en Madrid debido al Covid-19
| Trabajo sobre SIG | |
|---|---|
| Título | Variaciones en circulación, aire y ruido en Madrid debido a la Covid-19 |
| Autores |
Marta Lozano Martínez, 2599 Pablo Mariscal Santana, 2603 Marcos Nieto Horna, 2617 |
| Asignatura | Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Ingeniería Civil |
| Curso | Curso 20/21 |
| Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura | |
Objetivo:
En este trabajo se ha realizado un estudio sobre las variaciones en las intensidades medias diarias (IMD), los niveles sonoros (ruido) y la calidad del aire en la ciudad de Madrid entre los años 2019 y 2020 debido a la situación de crisis inducida por la Covid-19. Para hacer este estudio se han analizado las variaciones de estos años en los meses de enero-febrero (antes del confinamiento), marzo-abril (situación de confinamiento total) y en mayo-junio (comienzo de la desescalada y fin de las restricciones).
En la siguiente figura se puede observar la línea temporal de estos sucesos para un mejor entendimiento de las fechas:
Para poder llevar el estudio a cabo se necesitarán, a parte de las fechas explicadas en el apartado anterior, los parámetros relacionados con el tráfico, calidad del aire y nivel sonoro los cuales se pueden encontrar en la web oficial datos Madrid. El objetivo principal de este trabajo será analizar el impacto que ha provocado el virus en la vida diaria, en concreto en el ámbito del transporte, de los habitantes de la ciudad de Madrid.
Los parámetros que se van a estudiar en profundidad, comparando los datos mensuales del 2019 con los del 2020 son:
- IMD: representa la intensidad media diaria de vehículos en un tramo determinado.
- Calidad del aire: indicador más o menos directo del número de vehículos motorizados en circulación, más vehículos implican más emisiones de gases y un aumento de SO2 y NO2.
- Nivel Sonoro (Ruido): indicador directo del número de vehículos motorizados, más vehículos implican más ruido debido a los motores
Estos datos se obtienen gracias a una serie de estaciones situadas en distintos puntos de la ciudad. Para elaborar los mapas emplearemos todas las estaciones de IMD y Nivel sonoro; pero para la calidad del aire nos centraremos solo en 10.
1 Introducción
Madrid es una ciudad muy activa en la que se estiman cerca de 2,5 millones de desplazamientos por coches de acuerdo con la EMT, sin embargo toda esta actividad se vio obligada a detenerse debido a la pandemia mundial de la Covid-19. Para poder entender correctamente la magnitud de este momento excepcional que se ha vivido (y se está viviendo), se estudiarán las mediciones oficiales de IMD, calidad del aire y cantidad de ruido de acuerdo con los siguientes criterios:
- IMD: a nivel oficial se registraron los datos en 60 estaciones distribuidas por toda la ciudad, las cuales miden, para cada mes, la IMD de cada uno de los sentidos de circulación durante las 24 horas del día. Como estos datos son demasiados, hemos sacado un promedio de las mediciones en ambos sentidos y a lo largo del día, de forma que nos quede un único resultado por estación y por mes.
- Calidad del aire: se trata de un aspecto esencial en lo que se refiere a la mejora de nuestra salud, calidad de vida y lucha contra el cambio climático. Con este estudio realizado, se pretende analizar cómo varían los niveles de los principales contaminantes atmosféricos cuando cesa gran parte del tráfico diario en la ciudad. Para ello, nos hemos centrado en el análisis de los niveles registrados en μ/m3 de SO2, NO2 y O3 por 10 de las diferentes estaciones que estudian la calidad del aire, situadas en distintos ambientes urbanos de la ciudad, que han tomado datos tanto horarios como resúmenes diarios (nos centraremos en estos últimos).
- Ruido: el nivel sonoro forma parte de los numerosos contaminantes que producen los medios de transportes motorizados y de los cuales actualmente se intenta huir, promoviendo el transporte público y ecológico, con el fin de respetar en mayor medida al planeta y contribuir al bienestar general de la sociedad. Con este estudio, queremos reflejar la influencia de los transportes, por ejemplo, en el ruido, y como varían los resultados, cuando la sociedad paró durante la crisis del Covid. Para ello, se han obtenido datos recientes de 30 estaciones de control de ruido (la estación de Plaza de España [4], no se ha tenido en cuenta ya que durante el año 2020 se encuentra afectada por obras). El dato usado para analizar el problema el problema ha sido el nivel sonoro medio a largo plazo ponderado A, determinado a lo largo de todos los períodos diarios del mes (LAeq 24).
2 Metodología
2.1 Datos Empleados
Los datos utilizados son los correspondientes a los que facilita el Portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid que son los siguientes:
- IMD: valores mensuales del año 2019 y 2020 (hasta junio).
- Calidad del aire: valores mensuales del año 2019 y 2020 (hasta junio) para cada uno de los tres compuestos químicos.
- Contaminación acústica: valores mensuales del año 2019 y 2020 (hasta junio).
2.2 Operaciones realizadas
En los datos que nos facilita el Ayuntamiento de Madrid las coordenadas de estas estaciones de referencia nos las proporcionan como latitud y longitud, por lo que ha sido necesario transformarlas a coordenadas UTM con sistema de referencia ETRS89, para lo cual se ha empleado la calculadora geodésica. Una vez que tenemos en Excel las estaciones en el sistema de referencias adecuados, y los datos del IMD o del ruido (cada parte se ha trabajo por separado ya que las estaciones de medidas no son las mismas) sin decimales para que no de fallo en programa, podemos proceder a subirlo, para eso añadiremos una capa como texto delimitado, dentro de lo cual marcamos como delimitador personalizado el punto y la coma, e indicamos que nuestro archivo tiene varios campos dentro de los cuales el primer registro es el que tiene el nombre de los campos, el separador decimal es la coma, en campo X lo relacionamos con las coordenadas UTM en x de nuestro Excel, y el campo Y con las UTM en y. Una vez que se suben los archivos hay que guardar la capa correspondiente como un archivo shape de ESRI para poder editar la tabla de atributos.
A continuación debimos transformar el formato texto en números, para lo cual utilizamos la calculadora de campos que encontramos dentro de la tabla de atributos y modificar cada columna individualmente utilizando el operador de conversiones “to real” (para que nos saliese con decimales) y seleccionando el nombre del campo que deseamos transformar.
Una vez que tenemos los campos como números ya podemos proceder a representar cada uno de ellos, dándoles un color graduado para ver claramente y en un simple golpe de vista los rangos de cada estación relativos al campo pertinente.
3 Resultados
Se hacen tablas con cada uno de los parámetros de estudio (tráfico, ruido y aire), las cuales cargaremos en QGIS en formato csv, y una vez lo tengamos lo representamos y hacemos mapas que reflejen las variaciones mensuales y anuales que ha marcado la Covid-19. Para determinar los mapas de variación, hemos restado a los datos del 2019 los del 2020 con el objetivo de ejemplificar de manera visual la influencia de la pandemia en el transporte. Se muestran a continuación una serie de datos recogidos por distintas estaciones a modo de ejemplo.
3.1 Gráficos
Nota: Para el caso del nivel sonoro, se ha decidido hacer un gráfico aparte en el que apareciese la variación, de esta forma la diferencia era más visual que si lo incluíamos en el gráfico de valores de ruido.
3.2 Tablas de datos IMD
3.3 Mapas del IMD
3.4 Mapas de la calidad del aire
3.5 Mapas de nivel sonoro
4 Conclusiones
4.1 Cambios observados en el IMD
Los cambios en la nivel de circulación en la zona más céntricas de Madrid no son apreciables a consecuencia de ser zona centro y tener un acceso limitado de los coches, mientras que en el resto de zonas si podemos apreciar una variación mayor. En el mes de enero se puede apreciar la predominancia del color morado en el mapa lo que significa que en 2020 circularon más coches en 2019, mientras que en febrero esta diferencia empieza a ser nula o positiva es decir este año ha habido algún vehículo menos que el pasado pero la diferencia no es importante.
Los meses de marzo y abril (épocas de confinamiento y medidas muy estrictas) se aprecia una gran variación en la intensidad del tráfico llegando en los puntos más críticos a una disminución de entre 3000 y 5000 vehículos menos. En mayo se empieza a notar más la desescalada, reduciéndose estos volviendo a aproximarse a valores más neutros, y en junio cuando finalizan totalmente las restricciones se recupera una intensidad media diaria más similar a la del año pasado.
4.2 Cambios observados en la calidad del aire
Son varios los factores a considerar a la hora de realizar un análisis en la evolución de los datos obtenidos de las partículas mostradas durante estos 6 meses. En gran medida, las emisiones de los vehículos contribuyen al aumento de los niveles de NO2 mientras que en el caso del SO2 además de los vehículos, también contribuyen bastante las emisiones por consumo energético (esto es el empleo de la calefacción p.e). En el caso del O3 será principalmente el NO2 el que facilite su formación, ya que este reacciona con diversos compuestos produciendo entre otros el ozono. Además, los niveles de estos componentes se verán afectados por la lluvia (donde partículas finas como las PM2’5 disminuirán sus niveles bastante menos que otras como el NO2 y el SO2 que son más gruesas) y la dirección en la que sople el viento. Son todos estos factores los que nos permiten comprender que no sólo será la bajada de intensidades de tráfico en la ciudad la que determine que también tenga que bajar la contaminación del aire. Esto explica por qué en algunos valores de enero y febrero (previos a la situación de confinamiento) obtenemos valores en zonas urbanas de variación negativa, ya que el año 2020 fue más lluvioso que el 2019 y en cierto modo también el viento podrá haber condicionado los valores tomados en algunas estaciones. Durante el estado de alarma podemos observar que en las zonas urbanas la variación positiva crece considerablemente por la disminución del tráfico, aunque probablemente la bajada no es tan acusada porque al estar la gente confinada, el gasto energético en los hogares claramente será mayor (contribuyendo a la emisión de SO2). En zonas como la casa de campo, estas variaciones positivas no se notarán tanto, e incluso se pueden producir variaciones negativas, motivadas seguramente por vientos que soplen de zonas urbanas a esta dirección. Finalmente, en los meses relativos a la desescalada (mayo y junio) progresivamente las variaciones positivas irán disminuyendo en favor de las negativas, ya que se volverá a algo de actividad lo que equivale al aumento del tráfico.
4.3 Cambios observados en niveles sonoros
A partir de los mapas temáticos obtenidos, podemos hacer un análisis de cómo ha sido la variación del nivel sonoro en los primeros 6 meses del año pasado con respecto de este año. Debemos destacar que, aunque las diferencias no han sido amplias (varios dB-A), sí que hay varios resultados llamativos que se deben mencionar. En el mes de enero se observa que más de la mitad de las estaciones estudiadas (16/30) presentan un valor negativo (color rojo), lo cual entra dentro de la normalidad, ya que algunos valores de 2020 son superiores a los del 2019. En el mes de febrero, observamos que comienza a descender el número de estaciones “rojas” hasta la mitad, pasando a ser estas estaciones en su mayoría naranjas (variaciones de entre 0 y 1,5 dB). Las mayores variaciones se producen, como es lógico, en los meses de confinamiento extremo (marzo-abril), donde destacan la ausencia de estaciones “rojas” y la presencia de estaciones de colores amarillos, verdes y azules, cuyas variaciones de ruido son como mínimo mayores de 1,5 dB-A. En mayo, comienzo de la desescalada, aparecen estaciones (3) que reciben mayor sonido que el año anterior en las mismas fechas, pero es en el mes de junio, donde se puede observar la reducción de diferencias entre el nivel sonoro de ambos años y, por lo tanto, la justificación de que se estaba intentando volver a la normalidad de manera escalonada también en el uso del transporte.
5 Bibliografía
Aforos de tráfico en la ciudad de Madrid permanente
Calidad del aire, datos diarios años 2001 a 2020
