Estudio de datos atmosféricos de contaminación mediante técnicas de procesado y análisis Estadístico Clásico y Espacial. Aplicado al municipio de Madrid.

Abstract

En la actualidad la contaminación ambiental está tomando cada vez más relevancia y es continuamente foco de numerosos estudios y múltiples noticias en los medios.
Esto es en parte debido a que cada vez se está constatando con mayor intensidad que la contaminación ambiental tiene una gran influencia negativa en la salud de las personas. Estas razones justifican el esfuerzo realizado en este trabajo, en el que se lleva a cabo un estudio en profundidad mediante diferentes técnicas estadísticas, de la evolución de uno de los contaminantes más nocivos para los seres vivos: el Dióxido de Nitrógeno (NO2). Este contaminante se presenta ampliamente en las grandes ciudades, donde su concentración es a veces muy elevada y pone en riesgo la salud de sus habitantes. En este sentido, la ciudad de Madrid no es una excepción, por lo que es en éste contexto geográfico en el que se ha decidido poner el foco del estudio. El trabajo lleva a cabo un análisis del contaminante NO2 en el dominio geográfico del Municipio de Madrid y lo hace desde un punto de vista amplio, abarcando técnicas de procesado de datos, Estadística Clásica y Análisis Espacial. La aplicación de dichas técnicas permite analizar en profundidad su comportamiento y entender mejor su evolución, a lo largo de los años de los que se dispone de datos fiables (2011 a 2017) y, más en concreto, a lo largo del año 2017, tomado como referencia por ser el más cercano al año actual (2018). Las técnicas de procesamiento de datos facilitan extraer la información relevante para el estudio, de manera que sea fácilmente analizable. Para ello se llevan a cabo diferentes tareas de tratamiento de información como por ejemplo: conversión de formatos de entrada/salida, identificación de datos no válidos, cálculo de datos derivados y la preparación de dichos datos para la fase de análisis posterior. Las técnicas de Estadística Clásica facilitan entender mejor el comportamiento del contaminante a través del cálculo de valores estadísticos (e.j. media, moda, etc.) y de la representación de gráficas estadísticas relevantes. Se realiza así un primer estudio inicial mediante una herramienta de análisis de datos, desarrollada expresamente para este trabajo mediante Matlab. Con esta herramienta se obtendrán las primeras gráficas de distribución del contaminante NO2. Posteriormente, se realiza un análisis estadístico clásico, más detallado, mediante la herramienta IBM SPSS Statistics v21. Por último, la utilización de los Sistemas de Información Geográfica (GIS) permite relacionar los datos con el entorno geográfico al que pertenecen y mostrar esas relaciones de forma visual mediante la creación de mapas que ayuden su comprensión y a la definición de las conclusiones. Para ello se utilizan las herramientas ArcGis y Carto, que poseen unas enormes capacidades para el análisis y presentación de datos asociados a contextos geográficos. Analizada toda la información procedente de los estudios estadísticos realizados, así como de los mapas generados, se describen las conclusiones principales sobre la evolución y comportamiento del contaminante NO2 en el Municipio de Madrid.
Abstract:
Nowadays, environmental pollution is becoming increasingly relevant and is constantly the focus of numerous studies and multiple news in the media. This is partly due to the increasing evidence that environmental pollution has a great negative influence on people's health. These reasons justify the effort made in this work, in which the an in-depth study using different statistical techniques, the evolution of one of the most harmful pollutants for living beings: Nitrogen Dioxide (NO2). This pollutant is widely present in large cities, where its concentration is sometimes very high and puts the health of its inhabitants at risk. In this sense, the city of Madrid is not an exception, so it is in this geographical context in which it has been decided to put the focus of the study. The work carries out an analysis of the NO2 pollutant in the geographic domain of the
Municipality of Madrid and does so from a broad point of view, covering techniques of data processing, Classical Statistics and Spatial Analysis. The application of
these techniques allow to analyze in depth their behavior and better understand their evolution, over the years for which reliable data are available (2011 to 2017) and, more specifically, throughout the year 2017, taken as a reference by be the closest to the current year (2018). The data processing techniques facilitate extracting the information relevant to the study, so that it is easily analyzed. For this, different information processing tasks are carried out, such as: conversion of input / output formats, identification of invalid data, calculation of derived data and the preparation of said data for the subsequent analysis phase. Classical Statistics techniques help to better understand the behavior of the pollutant through the calculation of statistical values ​​(average e.j., mode, etc.) and the representation of relevant statistical graphs. This is the first initial study using a data analysis tool, developed specifically for this work through Matlab. With this tool, the first distribution graphs of the NO2 pollutant will be obtained. Subsequently, a more detailed, classical statistical analysis is carried out using the IBM SPSS Statistics v21 tool. Finally, the use of Geographic Information Systems (GIS) allows to relate the data with the geographical environment to which they belong and show those relationships visually by creating maps that help to understand them and to define the conclusions. For this, the ArcGis and Carto tools are used, which have enormous capacities for the analysis and presentation of data associated with geographical contexts. After analyzing all the information from the statistical studies carried out, as well as the generated maps, the main conclusions about the evolution and behavior of the NO2 pollutant in the Municipality of Madrid are described.