Análisis de Calidad del Aire en una Ciudad Metropolitana

Introducción:

Este proyecto se centra en el análisis de la calidad del aire en una ciudad metropolitana. La contaminación atmosférica es un problema ambiental significativo que afecta la salud pública y el bienestar general de la población. A través de datos generados artificialmente, exploraremos cómo realizar un análisis detallado de la calidad del aire y proponer estrategias para mejorarla.

Planteamiento del Problema:

La calidad del aire en entornos urbanos puede verse comprometida debido a diversas fuentes de contaminación, como vehículos, industrias y actividades humanas. El problema específico que abordaremos es cómo identificar patrones de contaminación del aire, analizar sus efectos en la salud pública y proponer medidas para mitigar la contaminación.

Generar Datasets Adecuados y Relevantes:

Crearemos un conjunto de datos ficticios que simule la calidad del aire en diferentes puntos de la ciudad. Estos datos incluirán información sobre concentraciones de contaminantes como partículas en suspensión (PM2.5 y PM10), óxidos de nitrógeno (NOx), ozono (O3) y dióxido de azufre (SO2). Estos datos nos permitirán realizar un análisis integral de la calidad del aire.

Desarrollo de Script Python:

A continuación, presentamos un script Python estructurado y documentado para generar datos, visualizarlos y realizar el análisis.

Script Python para Generar Datos:

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import timedelta, date

# Generar fechas ficticias para un mes

start_date = date(2022, 1, 1)

end_date = date(2022, 1, 31)

date_range = [start_date + timedelta(hours=x) for x in range((end_date-start_date).days * 24)]

# Crear datos ficticios de calidad del aire

data = {

    'Fecha': date_range,

    'Estacion': np.random.choice(['Estacion_A', 'Estacion_B', 'Estacion_C'], size=len(date_range)),

    'PM25': [np.random.uniform(5, 30) for _ in range(len(date_range))],

    'PM10': [np.random.uniform(10, 50) for _ in range(len(date_range))],

    'NOx': [np.random.uniform(5, 40) for _ in range(len(date_range))],

    'O3': [np.random.uniform(20, 80) for _ in range(len(date_range))],

    'SO2': [np.random.uniform(1, 15) for _ in range(len(date_range))]

}

# Crear un DataFrame de pandas

df_calidad_aire = pd.DataFrame(data)

# Guardar los datos en un archivo CSV

df_calidad_aire.to_csv('calidad_aire_ciudad.csv', index=False)

Script Python para la Visualización de los Datos Generados:

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Cargar datos

df_calidad_aire = pd.read_csv('calidad_aire_ciudad.csv', parse_dates=['Fecha'])

# Visualizar la evolución de la concentración de PM25 en diferentes estaciones

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.lineplot(x='Fecha', y='PM25', hue='Estacion', data=df_calidad_aire)

plt.title('Evolución de la Concentración de PM2.5 en Diferentes Estaciones')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Concentración de PM2.5 (µg/m³)')

plt.show()

Script Python para el Análisis con Python:

# Análisis estadístico básico

calidad_aire_describe = df_calidad_aire[['PM25', 'PM10', 'NOx', 'O3', 'SO2']].describe()

# Visualización de correlaciones entre contaminantes

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(df_calidad_aire[['PM25', 'PM10', 'NOx', 'O3', 'SO2']].corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')

plt.title('Correlaciones entre Contaminantes Atmosféricos')

plt.show()

# Interpretación de resultados y conclusiones

# (Análisis detallado y comentarios sobre las tendencias y estadísticas obtenidas)

# Recomendaciones

# (Posibles acciones basadas en los resultados del análisis)

Interpretación de Resultados y Conclusiones:

El análisis revela patrones en la concentración de diferentes contaminantes atmosféricos en distintas estaciones. Además, se identifican correlaciones entre los contaminantes, lo que proporciona información valiosa sobre sus fuentes comunes.

Recomendaciones:

Basándonos en los resultados, se pueden proponer medidas específicas para reducir la emisión de contaminantes, como restricciones de tráfico, mejoras en la eficiencia industrial y promoción de medios de transporte más limpios. Además, la implementación de sistemas de monitoreo continuo y programas de concientización pública puede contribuir a mejorar la calidad del aire en la ciudad.