Novasinergia 2024, 7(1), 67-87. https://doi.org/10.37135/ns.01.13.04 http://novasinergia.unach.edu.ec
Artículo de Investigación
Determinación y monitoreo de puntos críticos de ruido urbano
considerando múltiples factores in situ
Determination and monitoring of urban noise hotspots considering multiple in situ factors
María Fernanda Romero-Villacrés1 , María Fernanda Rivera-Velásquez2, César Ramiro
Cisneros-Vaca1 , Ángel Andrés Naranjo-Polo3
1Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba, Ecuador, 060150; ramiro.cisneros@unach.edu.ec
2Facultad de Ciencias, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador, 060150; mariaf.rivera@espoch.edu.ec
3ENGIPETROL S.A., Coca, Ecuador, 220150; hse@engipetrol.com
*Correspondencia: mfromero@unach.edu.ec
Citación: Romero-Villacrés,
M.; Rivera-Velásquez, M.;
Cisneros-Vaca, R. & Naranjo-
Polo, A., (2024). Determinación
y monitoreo de puntos críticos
de ruido urbano considerando
múltiples factores in situ.
Novasinergia. 7(1). 67-87.
https://doi.org/10.37135/ns.01.
13.04
Recibido: 19 mayo 2023
Aceptado: 26 octubre 2023
Publicado: 10 enero 2024
Novasinergia
ISSN: 2631-2654
Resumen: La presente investigación determina y monitorea puntos críticos, a
través de un análisis multricriterio, en el centro urbano de la Ciudad de
Riobamba, para la posterior representación dentro de mapas temáticos de
ruido. Para la selección de puntos críticos se realizó una matriz de
ponderación considerando los siguientes factores: encuestas de percepción
ciudadana, rutas de los buses urbanos, cercanías a instituciones públicas y
privadas, parques y mediciones iniciales. Los monitoreos fueron realizados en
25 puntos priorizados desde las 7H00 hasta las 19H00, los valores obtenidos
corresponden al Leq(A) mínimo, al Leq(A), y al Leq(A) máximo. Los
resultados principales indican que la fuente primordial de ruido son los
mercados populares, los días lunes, martes, y miércoles, con de rangos de
Leq(A) superiores a 70 dB(A). Se observa que en todos los puntos los valores
de Leq(A) sobrepasan en algún momento del día el límite permisible nacional.
Los mapas de ruido se realizaron mediante el método Kriging, a través el
modelo del semivariograma gaussiano, para todos los días, a excepción del
miércoles que se usó el modelo de semivariograma cuadrático racional. Para
estos modelos los valores de RMSE e ASE indican una alta calidad de los
modelos.
Palabras clave: Contaminación Acústica, Límite Equivalente Ponderado(A),
Mapas de Ruido, Método Kriging, Puntos críticos.
Copyright: 2024 derechos
otorgados por los autores a
Novasinergia.
Este es un artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de una licencia de
Creative Commons Attribution
(CC BY NC).
(http://creativecommons.org/licens
es/by/4.0/).
Abstract: The present research determines and monitors critical points through a
multi-criteria analysis in the urban center of the city of Riobamba for its subsequent
representation in thematic noise maps. For the selection of critical points, a pondering
matrix was made considering the following factors: citizen perception surveys, urban
bus routes, proximity to public and private institutions, parks and initial
measurements. The monitoring was carried out at 25 prioritized points from 7:00 am
to 7:00 pm; the values obtained correspond to the minimum Leq(A), the Leq(A), and
the maximum Leq(A). The main results indicates that the main source of noise are the
popular markets, on Mondays, Tuesdays and Wednesdays, with Leq(A) ranges above
70 dB(A). It is observed that at all points the Leq(A) values exceed the national
permissible limit at some time during the day. The noise maps were made using the
Kriging method, through the Gaussian semivariogram model, for all days, with the
exception of Wednesday when the rational quadratic semivariogram model was used.
For these models the RMSE and ASE values indicate high model quality.
Keywords: Noise Pollution, Equivalent Continuous Sound Level (A), Noise Maps,
Kriging Method, Critical Points.
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1. Introducción
La contaminación acústica es un problema territorial en crecimiento dentro de las
ciudades, incrementando su frecuencia e intensidad día a día, de hecho, en la actualidad se
la categoriza como una plaga moderna (Goines & Hagler, 2007) en extensión, frecuencia y
gravedad como resultado del aumento de la población, la urbanización y los desarrollos
tecnológicos (Brown, 2015). El ruido ambiental se ha convertido en uno de los
contaminantes más molestos de la sociedad actual que incide directamente sobre el
bienestar de la población (Platzer M et al., 2007). La palabra ruido puede definirse como
sonido irritante, en el lugar y en el momento equivocado. El ruido comunitario, conocido
también como ruido ambiental, es aquel emitido por todas las fuentes, excepto ruido en el
lugar de trabajo industrial. Actualmente, la Organización Mundial de la Salud (OMS),
define a la contaminación acústica como el tercer tipo de contaminación ambiental más
peligrosa, precedida solo por la contaminación del aire (emisión de gases) y del agua
(Khilman, 2004).
La contaminación acústica es una molestia para los seres humanos, ya que puede
interrumpir sus actividades o perturbar el equilibrio dentro de su forma de vida, entre las
consecuencias más graves a causa de la exposición se pueden evidenciar: los efectos en el
sistema respiratorio y el sistema nervioso (central y periférico), estrés, discapacidad
auditiva, problemas cardiovasculares y trastornos del sueño, etc. En la Unión Europea, se
estima que el 40% de las personas viven en zonas de alta contaminación, generada
principalmente por el ruido vehicular, con un nivel equivalente de presión sonora que
excede 55 dB(A) en el día y, el 20% están expuestos a más de 65 dB(A). Se considera como
contaminación acústica nocturna niveles de ruido superiores a 55 dB(A) (Organización
Mundial de la Salud [OMS], 1999).
En literatura científica se identifica como la principal causa del ruido urbano el proveniente
de tráfico vehicular, o conocido también como ruido de tráfico, hecho que no se manifiesta
exclusivamente en los países desarrollados, sino también en aquellos en vías de desarrollo
(Bostanci, 2018). En los últimos 50 años, en América Latina el crecimiento urbano ha
aumentado en varios países hasta un 80%, como resultado de un éxodo rural hacia las
ciudades. La urbanización, el crecimiento económico y la popularización del automóvil, son
las principales fuentes de ruido en entornos urbanos. El ruido de tráfico se origina
principalmente en los motores, los sistemas de escape, los neumáticos y la interacción de los
vehículos con la carretera, en muchos de los casos, este sobrepasa los límites permisibles de
las normativas nacionales e internacionales (Khan et al., 2018).
En Ecuador, la contaminación por ruido, se ampara en la reforma de la Constitución del año
2008, que establece, en su artículo 66, numeral 27, que el Estado garantizará a las personas
el derecho a vivir en un ambiente sano, ecológicamente equilibrado, libre de contaminación
y en armonía con la naturaleza (Asamblea Nacional, 2008). Por otro lado, el Art. 27 del
Código Orgánico Ambiental (Asamblea Nacional, 2017), faculta a los Gobiernos Autónomos
Descentralizados (GAD’s), el control de los parámetros ambientales y la aplicación de
normas técnicas de los componentes agua, suelo, aire y ruido; a pesar de esto, solamente 3
ciudades de las 17 que sobrepasan los 100.000 habitantes, que son Quito, Cuenca y
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 69
Guayaquil, cuentan con planes de acciones en su planificación y ordenamiento territorial,
para actuar frente a la contaminación acústica.
De manera particular, la ciudad de Riobamba, hasta la presente fecha, no cuenta con un
informe técnico y mapas de ruido, que integre zonas amplias y representativas de la urbe,
solamente se ha relevado pocos monitoreos puntuales en algunas zonas de alta afluencia de
personas, cuyos valores tendencialmente superan los límites establecidos por la OMS (OMS,
1999) y el Ministerio del Ambiente (MAE, 2015). De este análisis se muestra una relación
directamente proporcional entre el ruido y el tráfico de vehículos principalmente cerca de
los mercados y establecimientos comerciales, especialmente los sábados y miércoles (Patín
Patín, 2018).
Por otro lado, el realizar un estudio del ruido es complejo, en relación a otros contaminantes,
porque no presenta efecto acumulativo en el medio, sin embargo, mediante muestreos
consecutivos y aplicando conceptos estadísticos se puede llegar a determinar modelos
tendenciales y predictivos (González, 2005). En este sentido, el presente estudio identifica
un método novedoso de obtención de puntos críticos, a tomar en consideración en futuros
monitores, obtenidos a través de un análisis multicriterio considerando cuatro factores: F1:
encuestas de percepción ciudadana, F2: rutas de buses urbanos, F3: mediciones iniciales
(puntos aleatorios) y; F4 cercanías a instituciones públicas y privadas. Finalmente se
representan mapas temáticos usando método de interpolación geoespaciales, los cuales
ayudan a visualizar, en el caso de estudio, la distribución espacial de los puntos críticos (Wei
et al., 2016).
2. Metodología
2.1. Descripción del lugar
El Cantón Riobamba, se encuentra ubicado en el centro geográfico del Ecuador,
limitada al norte por los cantones Guano y Penipe; al sur por los cantones Colta y Guamote;
al este por el cantón Chambo y el cantón Pablo Sexto (provincia de Morona Santiago); y, al
oeste por el cantón Guaranda (provincia de Bolívar), tiene una superficie de 979.7 km2. Está
constituido de 16 parroquias urbanas y rurales, su alrededor está circundada de volcanes
como el Chimborazo, el Tungurahua, el Altar y el Carihuairazo. La ciudad de Riobamba se
encuentra formada por 5 parroquias urbanas, cuenta con una superficie de 220.87 km2,
donde habitan aproximadamente 124,807 habitantes, concentrando el 70.01% de la
población ( Instituto Nacional de Estadístiva y Censos [INEC], 2020).
La Figura 1 muestra la zona de estudio que comprende el centro de la ciudad de Riobamba,
punto divisorio de las 4 parroquias urbanas (Lizarzaburu, Velasco, Veloz y Maldonado). De
manera específica, el parque Sucre, localizado en las calles Juan Larrea, 10 de Agosto,
España y Primera Constituyente, frente al colegio Maldonado, se convierte en el punto
centro del estudio, y a manera de compas, se traza un radio de 2 km que cubre un área
aproximada de 12.5 km2.
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 70
Figura 1: Centro histórico de la ciudad de Riobamba.
2.2. Priorización de los puntos de muestreo
El área de estudio inicialmente fue divida en 16 cuadrantes en la cual se identificó la
presencia de distintas instituciones públicas y privadas, financieras, educativas, sanitarias,
parques, mercados y sectores de la población, posteriormente, se realizó una priorización
de los puntos de muestreo, que recayeron en los cuadrantes A, F, K y N, a través de una
adaptación del método de ponderación Brown y Gibson (Mavolo & Xodo, 2015) se
consideran los siguientes factores tales como: F1. encuestas de percepción ciudadana, F2.
rutas de los buses urbanos, F3. cercanías a instituciones públicas y privadas, F4. parques y
F5. mediciones iniciales (puntos aleatorios).
2.2.1. Encuestas de percepción ciudadana (F1)
La encuesta tiene por objetivo evaluar la percepción de la ciudadanía asociada a
niveles de ruido. De manera específica, el cuestionario permitió individualizar los puntos
de aglutinamiento de personas considerados de mayor afectación, para que esto pueda ser
traducido en términos de ponderación. Para el levantamiento de encuestas se consideró un
universo de población igual a N = 264,048 habitante que corresponde al número proyectado
de habitantes de la ciudad al año 2020. De esta manera, a través de la ecuación 1 se obtuvo
un tamaño de muestra igual a 384 con nivel de confianza del 95%.
(1)
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Donde:
Z = Nivel de confianza (1.94)
P = Variable de investigación que participa directamente (0.05)
q = Variable de investigación que participa incipientemente (1-p, 0.90)
d = Nivel de precisión (10%).
2.2.2. Rutas de los buses urbanos (F2)
La ciudad de Riobamba cuenta con 16 líneas de buses urbanos, con una flota
vehicular de 184 unidades, donde el 100% de las rutas de circulación cuentan con paradas
dentro la zona de estudio (Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón
Riobamba [GADMR], 2019). La tabla 2, muestra las rutas de las 16 líneas de rutas vigentes,
la distancia recorrida (km) y el tiempo estimado por ciclo (min).
2.2.3. Mediciones iniciales (Puntos aleatorios) y cercanías a instituciones públicas y privadas (F3, F4 y F5)
Para las mediciones iniciales, por una parte, se realizó un catastro de centros de
aglomeración masiva como: unidades educativas, instituciones financieras, parques,
mercados, hospitales y clínicas, paradas de buses e instituciones públicas y privadas, y, por
otro lado, se consideró el análisis de percepción ciudadana con respecto a puntos estimados
como críticos por sus altos valores de ruido, es decir, a través de este cruce de información
fueron definidos los puntos de muestreo in situ.
2.3. Matriz de ponderación.
La tabla 1 describe los valores de ponderación que fueron designados dando el peso
o la relevancia a los diferentes factores F1, F2, F3 y F4. Se le asignó un mayor valor al
“monitoreo inicial de ruido”, por considerarlo un dato real relevado in situ y que muestra
tendencias de comportamiento. En lo que respecta a los otros parámetros, para la asignación
del valor de ponderación, se consideró fuertemente los resultados obtenidos de las
encuentras de percepción ciudadana, es así que, la mayor preocupación para los moradores
de estos sectores, es el ruido generado en los “mercados”; seguido por las “ instituciones
públicas y privadas” y “paradas de buses”, ambos muestran una similitud de valoración
por parte de la ciudadanía; y finalmente, se encuentra “parques” que a criterio de la
población no son considerados una fuente importante de contaminación acústica.
Tabla 1: Valores de ponderación
Lugares de conglomeración
Valores de Ponderación
F1: Mercados
0.25
F2: Paradas de Buses
0.15
F3: Instituciones públicas y privadas
0.15
F4: Parques
0.05
F5: Muestreo inicial de valores de ruido dB(A)
0.40
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2.4. Georreferenciación y toma de datos in situ
La georreferenciación de los puntos de priorizados se realizó a través de sus
coordenadas geográficas (latitud y longitud). Las mediciones de ruido se ejecutaron
utilizando los sonómetros, marca Extech SL510, tipo o clase 2, ponderación de frecuencia A
y C. Los valores obtenidos fueron: límite equivalente máximo , límite
equivalente mínimo y límite equivalente ponderado calculado a través
de la ecuación 2:
(2)
Donde: es el límite equivalente ponderado en escala A en decibelios dB(A), T es el
período de tiempo en el que se está calculando el expresado en segundos; y son
los límites de tiempo dentro del período de medición y; es el nivel de presión sonora
en decibelios dB(A) en el instante de tiempo. Esta fórmula implica calcular el promedio
ponderado de los niveles de ruido durante el período de tiempo T utilizando la ponderación
A, que tiene en cuenta la sensibilidad del oído humano a diferentes frecuencias de sonido
(Steele, 2001).
Una vez georreferenciados los puntos de muestreo, se monitoreo los niveles de presión
sonora según las escalas, , y , con una temporalidad continua
de lunes a sábado, en el horario de 7:00 hasta las 19:00, el equipo fue programado para una
ponderación temporal (lenta) a escala A. Para el muestreo se consideró una altura
aproximada 1,2 metros desde el piso, tratando en lo posible de evitar obstáculos reflectantes
durante la medición. El tiempo de toma de muestra fue de 10 minutos, en cada uno de los
25 puntos priorizados, es decir, 12 muestras diarias por punto, obteniendo un total de 72
datos por cada sitio por semana.
2.5. Construcción de mapas temáticos
Una vez realizada la priorización de puntos, que corresponden a los 4 cuadrantes (A,
F, N y K), en aproximadamente en un área de 6 km2, dentro al centro histórico, se realizaron
25 puntos de monitoreo, posteriormente al trabajo en campo, fueron elaborados seis mapas
temáticos que representan el comportamiento diario de de lunes a sábado y, uno
consolidado donde se observa los niveles de promedio de toda la semana. El método
con el cual se realizó la interpolación es Kriging. Para la creación de los mapas se utilizó el
software ArcGIS 10.5, que es un sistema de información geográfica (SIG) desarrollado por
Esri (Environmental Systems Research Institute) que tiene su sede en Estados Unidos
(Maguire, 2016). El fundamento del método Kriging, se basa en la teoría de la geoestadística,
que considera que los valores en un punto dado están correlacionados espacialmente con
los valores en otros puntos cercanos. El sistema de coordenadas consideradas es, UTM WGS
1984 Zona 17S (Mårtensson, 2002). Para aplicar el método geoestadístico Kriging se usó la
herramienta Geoestatistical Analyst de ArcMap cuyo proceso viene descrito a través del
diagrama mostrado en la Figura 2.
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Figura 2: Metodología usada para la generación de Kriging Ordinario
Es importante señalar que los modelos Kriging pueden funcionar mejor cuando los datos se
ajustan a una distribución normal, debido a que los intervalos de confianza son más precisos
alrededor de las estimaciones. En este sentido, a los datos iniciales, se les aplicó el test de
Shapiro-Wilks, donde se analizó su distribución normal, a través de la comprobación de la
hipótesis nula, con un nivel de significancia del 0.05 (Ersahin, 2003). Posteriormente, se
realizó un tratamiento estadístico exploratorio, para verificar la similitud entre los valores
medios, medianos y la asimetría estimada. En este sentido, ambos métodos muestran una
normalidad en los días: lunes, martes miércoles, viernes y sábado; sin embargo, en lo que
respecta al día jueves no tiene un comportamiento normal, motivo por el cual se aplicó el
método Box-Cox, técnica utilizada para transformar datos que no siguen una distribución
normal a una forma que se asemeje más a una normalidad. Finalmente, se utilizó el método
de validación cruzada (cross validation), para evaluar la fiabilidad del modelo de los
semivariogramas utilizados: exponencial, gausiano, esférico, cuadrático, racional y estable.
La validación cruzada es esencial para evaluar la capacidad predictiva de un modelo de
Kriging y para determinar si el modelo es adecuado para hacer predicciones en ubicaciones
no muestreadas.
3. Resultados
3.1. Análisis y caracterización del área de estudio
La zona de estudio comprende el centro de la ciudad de Riobamba, punto divisorio
de las 4 parroquias urbanas (Lizarzaburu, Velasco, Veloz y Maldonado). De manera
concreta, el parque Sucre, localizado en las calles Juan Larrea, 10 de agosto, España y
Primera Constituyente, frente al colegio Maldonado, se convierte el punto centro del
estudio, y a manera de compas, se traza un radio 2 Km que cubre un área aproximada de
12,5 Km2, como se observa en el Mapa 1.
Esta área es considerada como el centro histórico de Riobamba, y tiene características de
zona mixta, es decir, residencial y comercial, por otro lado, es aquella de mayor confluencia
Comparación del modelo
Análisis de los modelos matemáticos bajo las consideraciones de nugget, rango y
la meseta en relación al semivariograma.
Elección de un modelo matemático
Selección de un modelo para crear una superficie de análisis.
Tratamiento de datos
Ingreso de los datos tratados previamente para el cumplimiento de condiciones de
distribución normal (test de Shapiro-Wilks y análisis descriptivo).
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de mercados, líneas de buses, instituciones públicas y privadas. La zona centro se encuentra
influenciada por mercados como: “Dávalos”, “San Alfonso”, “San Francisco”, “La Merced”,
“Santa Rosa” y “La Condamine”; también por Unidades Educativas (UE) como: UE
Maldonado, UE San Felipe Neri, UE San Vicente de Paúl, UE La Salle entre las principales;
y además, por entidades públicas como: el GAD Provincial de Chimborazo, GAD Municipal
de Riobamba, que son lugares en los cuales se genera un gran movimiento de personas y
vehículos. Adicionalmente, se considera las principales vías de movilización como son las
calles 10 de Agosto, Primera Constituyente y Olmedo, vías por las cuales existe un gran flujo
vehicular y son puntos estratégicos considerados dentro el presente estudio.
3.2. Priorización de los puntos de muestreo
La priorización de los puntos de muestreo se realizó en función de los valores de
ponderación y calificación considerando los siguientes criterios: encuestas de percepción
ciudadana, rutas de los buses urbanos, cercanías a instituciones públicas y privadas,
parques, y mediciones iniciales. En este sentido, como primer paso, se elaboró un
cuestionario que fue aplicado a la ciudadanía, es así como, de un total de 384 encuestas, que
corresponden a la muestra obtenida, a través de la ecuación 1, a 202 (53%) mujeres y 182
hombres (47%), donde el 91% de las personas encuestadas manifestó que existe
contaminación acústica en su sector de trabajo o vivienda. El 51% de la población consideró
que los días más críticos son el miércoles y los fines de semana. El 63% de los ciudadanos
afirmó que los horarios de mayor ruido corresponden a las horas pico. Adicionalmente, el
47% de la ciudadanía expresa verse afectado por problemas de salud causados por el ruido,
siendo las principales molestias el dolor de cabeza (91%), estrés (62%) pérdida de sueño
(36%), pérdida de la audición (22%), falta de concentración (85%), problemas digestivos
(15%) y otros (4%). Además, la ciudadanía identificó, en orden decreciente, como puntos
críticos de ruido dentro de la urbe los siguientes lugares: mercados (42%), paradas de buses
(22%), instituciones públicas y privadas (21%), parques (12%) y otros (3%); estos últimos
fueron utilizados para la asignación de la ponderación en la matriz mostrada en la tabla 4.
Por otro lado, teniendo como base la información otorgada por la Dirección de Gestión de
Movilidad Tránsito y Transporte del GAD Riobamba, se hizo un análisis de las 16 líneas de
buses vigentes, mostradas en la tabla 2, que cuentan con una flota vehicular de 184 unidades.
De este análisis se observó, que todas las rutas existentes pasan en alguna de sus paradas
por el centro histórico, siendo la calle Olmedo aquella que cuenta con la mayor circulación
de buses, para ser exactos 94 de las 184 unidades existentes transitan por esta calle.
Tabla 2: Líneas de buses vigentes en la ciudad de Riobamba
Línea
Denominación
Distancia
(km)
Tiempo
(min)
1
Santa Anita – Bellavista
22.50
87.00
2
24 de Mayo – Bellavista
17.00
77.00
3
El Carmen – Camal –Mayorista
24.80
93.00
4
Licán – Bellavista
25.00
85.00
5
Corona Real – Bellavista
31.00
110.00
6
Miraflores – Bellavista
26.00
87.00
7
Inmaculada – El Rosal
31.00
100.0
8
Yaruquíes – Las Abras
18.50
89.00
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9
Cactus – Licán
24.00
102.00
10
Pinos – San Antonio
28.40
101.00
11
Terminal Interparroquial – Mayorista
19.00
72.00
12
San Gerardo – El Batan
21.30
90.00
13
Sixto Duran – 24 de Mayo
23.00
94.00
14
Parque San Luis – 24 de Mayo
25.60
119.00
15
Licán – Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH) –
Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH)
19.60
85.00
16
Calpi – La Paz
22.80
90.00
Fuente: (GADMR, 2019)
Asimismo, se seleccionaron 66 puntos para realizar el muestreo de las mediciones iniciales,
tomando como criterio aquellos lugares que denotan una mayor aglomeración masiva de
personas y vehículos, en ese sentido, se les otorgó una calificación mayor a aquellos puntos
donde el alcanzó valores de ruido mayores a 70 dB(A). Finalmente, se realizó un
catastro de los principales puntos de aglomeración masiva en el centro histórico de la ciudad
de Riobamba. La tabla 3 muestra un resumen de estos puntos ubicados en los cuadrantes A,
K, F y N evidenciados en la Figura 1.
Tabla 3: Catastro de centros de aglomeración masiva en el centro histórico
Cuadrante
Unidades
Educativas
Mercados
Instituciones
Financieras
Instituciones
Públicas
Clínicas y
Hospitales
Parques
Suma
A
7
2
1
11
4
4
29
K
1
2
5
5
5
1
19
F
9
1
7
8
4
3
32
N
9
1
4
4
2
0
20
Total
26
6
17
28
15
8
100
Entre los principales puntos de aglomeración masiva que hacen parte del conteo de la tabla
se encuentran:
1. Intuiciones educativas emblemáticas como: U.E Pedro Vicente Maldonado, U.E
María Auxiliadora, U.E Mariana de Jesús, U.E La Salle, U.E San Felipe Neri, UE San
Vicente de Paúl y U.E Nuestra Señora de Fátima.
2. Instituciones Públicas como: el GAD Municipal y el GAD Provincial, Correo del
Ecuador, Empresa Eléctrica, Consejo Nacional de Telecomunicaciones, Matriz del
Consejo de la Judicatura, Contraloría, entre otros.
3. Mercados como: Centro Comercial Popular “La Condamine”, “Mariano Borja” o “La
Merced”; “Simón Bolívar” o “San Alfonso”, “Pedro de Lizarzaburu” o “San
Francisco”; “Víctor Proaño” o “Santa Rosa” y “Gral. Juan Bernardo Dávalos”
4. Instituciones Financieras como: Matriz del Banco de Guayaquil, Matriz Banco del
Pichincha, Matriz Banco Internacional, Servipagos, entre otros,
5. Clínica y Hospitales como: Clínica Moderna, Clínica Santa Cecilia, Cruz Roja,
Hospital Pediátrico Alfonso Villagómez, Clínica Metropolitana, entre otros.
6. Parques como: Maldonado, Sucre, San Francisco, Concepción, 21 de Abril, General
Barriga, entre otros.
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 76
La tabla 4 muestra los resultados de la priorización de los puntos donde se realizó las
campañas de muestreo, estos datos están agrupados teniendo en cuenta que en las columnas
se encuentran factores F1, F2, F3, F4 y F5 con sus respectivas calificaciones y ponderaciones;
y en filas, los puntos de muestreo y direcciones. El cálculo de la priorización, mostrado en
la tabla 4, fue procesado teniendo presente el valor de la ponderación mostrado en la tabla
1, al cual se le multiplicó por una calificación predefinida de la siguiente manera: leve = 1,
moderado = 5 y máximo= 10. En el caso del parámetro ruido, la calificación se asignó
mediante el siguiente criterio: leve = 1 (< 50 dB(A)), moderado = 5 ( 50 dB(A) 60 ) y
máximo = 10 (> 60 dB(A)). Por ejemplo, el punto 1, está ubicado en las calles Primera
Constituyente y España, para el parámetro “mercados” se multiplicó el valor de
ponderación 0.25 x la calificación 1, ya que la influencia del mercado no es directa, por otro
lado, para el parámetro “parada de buses” se multiplicó el valor de ponderación 0.15 x 10
porque existe una parada de bus en el punto de muestreo siendo la incidencia máxima. El
criterio final de selección fue considerar los valores mayores a 7.50 como puntos prioritarios.
Tabla 4: Priorización de puntos de muestreo.
Puntos
Dirección
FACTORES
Priorización
F1
(0.25*)
F2
(0.15*)
F3
(0.15*)
F4
(0.05*)
F5
(0.4*)
Calificación
Ponderación
Calificación
Ponderación
Calificación
Ponderación
Calificación
Ponderación
Calificación
Ponderación
P1
Primera Constituyente y España
10
2.5
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
8.80
P2
Primera Constituyente y Espejo
10
2.5
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
8.80
P3
Primera Constituyente y 5 de Junio
10
2.5
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
8.80
P4
Primera Constituyente y Tarqui
5
1.25
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
7.55
P5
10 de Agosto y Juan de Velazco
10
2.5
10
1.5
10
1.5
1
0.05
10
4
9.55
P6
Primera Constituyente y Benalcázar
1
0.25
10
1.5
10
1.5
10
0.5
10
4
7.75
P7
Veloz y Juan de Velasco
1
0.25
10
1.5
10
1.5
10
0.5
10
4
7.75
P8
Orozco y 5 de Junio
1
0.25
10
1.5
10
1.5
10
0.5
10
4
7.75
P9
Argentinos y 5 de Junio
5
1.25
10
1.5
10
1.5
5
0.25
10
4
8.50
P10
Argentinos y Tarqui
10
2.5
5
0.75
10
1.5
10
0.5
10
4
9.25
P11
Guayaquil y Espejo
10
2.5
10
1.5
5
0.75
10
0.5
10
4
9.25
P12
Olmedo y Espejo
10
2.5
10
1.5
1
0.15
10
0.5
10
4
8.65
P13
Olmedo y Colón
5
1.25
10
1.5
5
0.75
10
0.5
10
4
8.00
P14
Guayaquil y 5 de Junio
5
1.25
10
1.5
5
0.75
5
0.25
10
4
7.75
P15
Guayaquil y Juan de Velasco
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P16
Colombia y Carabobo
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P17
Chile y Rocafuerte
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P18
Esmeraldas y Pichincha
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P19
Guayaquil y Rocafuerte
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P20
10 de agosto y Pichincha
5
1.25
10
1.5
10
1.5
1
0.05
10
4
8.30
P21
Colon y Venezuela
1
0.25
10
1.5
10
1.5
10
0.5
10
4
7.75
P22
Junín y García Moreno
10
2.5
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
8.80
P23
New York y Pichincha
10
2.5
10
1.5
1
0.15
1
0.05
10
4
8.20
P24
Primera Constituyente y García Moreno
10
2.5
10
1.5
5
0.75
1
0.05
10
4
8.80
P25
Primera Constituyente y Carabobo
5
1.25
10
1.5
5
0.75
10
0.5
10
4
8.00
(*) valores de ponderación asignados para cada factor mostrados en la tabla
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 77
3.3. Análisis de datos relevados in situ
La figura 3 muestra un análisis global del límite equivalente ponderado de
lunes a sábado a través de un diagrama de cajas (Box–Plot). De este análisis, se observa que
los valores promedios de sobrepasan, en todos los casos, el límite máximo
permisible de 60 según el Acuerdo Ministerial 097–A del MAE (MAE, 2015) y; que
bordean el límite máximo permisible según la normativa de la OMS (OMS, 1999). En lo que
respecta a los días lunes, miércoles y jueves, del diagrama se evidencia la presencia de
valores atípicos, es decir, su presión sonora es alta en algunas horas del día y tiene un
comportamiento inusual dentro del conjunto de datos relevados in situ.
Figura 3: Box – Plot de los obtenidos por cada uno de los días de la semana
La figura 4, muestra el comportamiento semanal del , de lunes a sábado en cada uno
de los puntos monitoreados, la línea roja evidencia los límites máximos permisibles según
las normativas antes señaladas, para zonas mixtas. Los puntos P12, P13 y P17 son aquellos
que presentan mayores niveles de ruido. Los puntos P12 y P13 se encuentran ubicados en
el barrio La Merced, importante zona de comercio y principal arteria vial de transporte
público, y corresponden a la interacción de las calles Olmedo y Espejo y; Olmedo y Colón
respectivamente. El punto P17 se ubica en el barrio Santa Rosa, en la intersección de las
calles Chile y Rocafuerte, este punto corresponde al mercado “Víctor Proaño”, que es un
centro de aglomeración masiva cuyo comercio se realiza al aire libre. Adicionalmente, de
los 25 puntos muestreados se observa que el día lunes es el más ruidoso (21 puntos) y el día
jueves el menos ruidoso (13 puntos), que sobrepasan el límite de 70 dB(A) establecidos por
la OMS. El 100% de los puntos sobrepasan los límites permisibles según la normativa local.
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 78
Figura 4: Análisis de los niveles de ruido semanal del en cada uno de los puntos monitoreados
En la figura 5 se observa que el día lunes presenta un mayor valor del igual a 70.40
dB(A) en contraste con el día jueves cuyo es 69.60 dB(A). Los valores del no
presentan mayores variaciones de día a día, sin embargo, se evidencian que los días lunes,
martes, miércoles y sábado, presentan los valores más altos y esto puede ser causa
principalmente de las ferias populares en la zona de estudio. En lo que respecta al
máximo su rango de variación oscila entre 74.80 dB(A) a 73.30 dB(A) para el miércoles y
viernes respectivamente, mientras que, para el mínimo el rango de variación va
desde 68.10 dB(A) a 67.40 dB(A) para el martes y jueves respectivamente. En todos los casos
bien sea el máximo, el y el mínimo se incumple la normativa
nacional.
Figura 5: Análisis del comportamiento semanal del Máximo, y Mínimo
La figura 6 muestra el comportamiento global del por horas, donde se observa que
los mayores picos se encuentran en el horario de las 12:00 a 14:00 que oscilan entre 70.75
dB(A) a 70.84 dB(A), seguido por el horario de 17:00 a 19:00 cuya variación se encuentra en
un rango de 70.41 dB(A) y 70.38 dB(A). Es importante mencionar que el periodo de muestreo
fue realizado entre los meses de agosto y septiembre, donde las unidades educativas, que
producen movilidad en las primeras horas de la mañana, no se convirtieron en una fuente
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 79
de contaminación acústica activa, esta podría ser la razón por la cual no se evidencia puntos
altos entre las 7:00 y 9:00 horas.
Figura 6: Análisis del comportamiento global por horas del en los puntos monitoreados
3.4. Construcción de mapas temáticos
La tabla 7, muestra los resultados de la prueba de Shapiro-Wilk, con una
confiabilidad del 5%, donde se observa que todos los días, a excepción el día jueves,
cumplen con una distribución normal. Para este último, se realizó un tratamiento para la
normalización de datos mediante la transformación Box – Cox haciendo que la distribución
de datos sea más cercana a lo normal (Levin, 2014).
Tabla 7: Prueba Shapiro-Wilk
Días
Cumple
Prueba Shapiro-
Wilk
(%)
Lunes
SI
0.2773
Martes
SI
0.1462
Miércoles
SI
0.0630
Jueves
NO
0.0392
Viernes
SI
0.7032
Sábado
SI
0.4112
La tabla 8 muestra los resultados del análisis exploratorio de los datos del , donde se
observa que el día jueves no presenta una distribución normal. Este análisis se realiza
considerando que los valores de media y mediana no son cercanos, y, además, el valor de
desviación estándar es alto, en comparación con los otros días. Finalmente, el coeficiente de
asimetría, aun si no es un indicador de una forma de distribución, da indicaciones que la
distribución del conjunto de datos tiene una cola derecha más larga y se considera sesgada
positivamente. Por lo tanto, el día jueves no tiene un comportamiento normal, como se había
previamente evidenciado con la prueba de Prueba Shapiro-Wilk. Por otro lado,
considerando que los modelos de semivarograma dan mejores estimaciones con datos
distribuidos normalmente se aplicó para este último día una transformación Box-Cox.
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 80
Tabla 8: Análisis exploratorio de datos
Días
Cumple
Descripción
Media
Mediana
Desviación
Estándar
Asimetría
Curtosis
Lunes
SI
Normal
70.40
70.73
1.25
0.62
3.93
Martes
SI
Normal
70.29
70.27
1.50
0.70
3.22
Miércoles
SI
Normal
70.34
69.93
1.76
0.90
3.48
Jueves
NO
Box-Cox
2421.50
2398.70
94.88
1.25
4.84
Viernes
SI
Normal
69.77
69.89
1.46
0.27
2.67
Sábado
SI
Normal
70.09
69.85
1.65
0.58
2.62
Posteriormente se realizó un ajuste del semivariograma a los datos generados en campo,
para esto se seleccionaron los siguientes modelos, exponencial, gausiano, esférico,
cuadrático, racional y estable, y se estimó los parámetros asociados tales como: Nuget (N);
Rango (R); Meseta (S); Largo de meseta (LS), mostrados en la Tabla 9, cuyos valores
permiten elegir la mejor estructura de correlación espacial.
Tabla 9: Análisis comparativo de los parámetros usados en el semivariograma de las funciones exponencial, gaussiana,
esférica y cuadrática racional
Días
Parámetro
Exponencial
Gausiana
Esférica
Cuadrática Racional
Estable
Lunes
N
0.00
0.05
0.00
0.002
0.05
R
538.38
305.06
445.28
619.94
305.06
S
2.70
1.84
3.21
2.17
1.84
LS
72.92
38.13
55.66
77.49
38.13
Martes
N
0.00
0.28
0.00
0.03
0.28
R
619.94
305.06
353.93
583.38
305.06
S
2.72
2.34
2.70
2.59
2.34
LS
77.49
38.13
44.24
72.92
38.13
Miércoles
N
0.00
1.45
0.70
0.05
1.44
R
424.72
351.55
351.55
421.86
351.54
S
4.11
2.67
3.30
4.00
2.67
LS
53.09
43.94
43.94
52.73
43.94
Jueves
N
674.54
2252.80
0.000
1150.08
2252.80
R
583.38
333.05
346.83
583.38
333.06
S
10237.90
9125.71
10901.70
9510.12
9125.71
LS
72.92
41.63
43.35
72.92
41.63
Viernes
N
0.00
1.66E+10
0.00
3.00E+08
1.66E+10
R
654.35
419.02
344.49
654.35
419.02
S
3.06E+11
3.32E+11
2.98E+11
3.00E+11
3.32E+11
LS
81.79
52.38
43.06
81.79
52.38
Sábado
N
0.00
0.64
0.00
0.003
0.64
R
413.40
262.95
277.54
413.40
262.95
S
2.86
1.72
2.38
2.84
1.72
LS
51.67
32.87
34.69
51.67
32.87
La tabla 10 muestra los valores de la Raíz del Error Cuadrático Medio -RMSE (del inglés
Root MeanSquare) y ASE - Error Estándar Promedio (del inglés Average Standard Error)
como una medida de evaluación de la calidad de un modelo. De este análisis, se puede
observar que la RMSE, para todos los días, a excepción del miércoles, tiene valores más
bajos, esto es un indicativo que el mejor modelo a ser usado es el gaussiano. En lo que
respecta al día miércoles, el modelo cuadrático racional es aquel que presenta mejores
características de ajuste con la RMSE más baja encontrada. Para todos los casos
Novasinergia 2024, 7(1), 67-87 81
mencionados, los valores del ASE son próximos al RMSE, esto significa que los modelos que
se están comparando tienen un rendimiento de predicción similar en términos de precisión.
Tabla 10: Validación del rendimiento de los modelos a través de RMSE y ASE
Días
Parámetro
Exponencial
Gaussiana
Esférica
Cuadrática
Racional
Lunes
RMSE
1.126
0.966
1.086
1.039
ASE
1.069
0.961
1.036
0.994
Martes
RMSE
1.038
0.943
1.011
0.985
ASE
1.261
1.254
1.376
1.227
Miércoles
RMSE
1.404
1.468
1.446
1.369
ASE
1.761
1.795
1.818
1.774
Jueves
RMSE
1.203
1.102
1.120
1.181
ASE
1.211
1.260
1.270
1.196
Viernes
RMSE
0.967
0.910
0.978
0.948
ASE
1.217
1.026
1.366
1.125
Sábado
RMSE
1.187
1.080
1.099
1.175
ASE
1.485
1.432
1.418
1.495
Una vez realizado el proceso de validación del modelo, se generaron 6 mapas temáticos uno
por cada día de la semana, es decir, de lunes a sábado, como se muestran en la figura 7. Del
análisis de los mapas generados se observa claramente los diferentes puntos críticos de
contaminación acústica en el centro histórico, generándose corredores de ruido marcados,
principalmente en las calles Olmedo, 10 de Agosto y Guayaquil de norte a sur; mientras que,
de este a oeste el corredor se muestra en las calles Carabobo y Rocafuerte, que se constituyen
en arterias vehiculares de la urbe. De manera particular, en lo que respecta a los días jueves
y viernes (figuras 7d y 7e), existe una tendencia de tipo bimodal donde se observa
claramente la separación de dos zonas con niveles de ruido de diferentes rangos entre 60 -
70 dB(A) y 70 – 80 dB(A), el comportamiento es mixto generándose un nuevo corredor con
decrecimiento del , tal corredor de ruido en el día jueves se presenta en sentido oeste
desde la Concepción hasta La Condamine, este fenómeno podría deberse al hecho que no
son días de feria. En lo que respecta al día viernes, la forma del corredor se da en sentido
noroeste desde el parque Sucre hasta el barrio General Barriga aproximadamente a la altura
del Registro Civil. En el día sábado (figura 7f) los puntos de mayores rangos de ruido entre
70 - 80 dB(A), se ubican principalmente en las cercanías de actividades comerciales y
mercados como La Condamine, Santa Rosa y La Merced. Los días lunes, martes, y miércoles
(Figuras 7a, 7b y 7c), pueden ser considerados los más ruidosos de la semana donde existe
un comportamiento unimodal fuertemente homogéneo predominando los rangos del
de 70-80 dB(A). En el sentido noroeste, partiendo desde el barrio la Dolorosa hasta
el barrio la Estación, tomando en cuenta las calles Olmedo, Guayaquil y 10 de Agosto se
evidencia mayores concentraciones de ruido al ser las principales arterias de movilidad y
de comercio. Por otro lado, en sentido noreste se observa un corredor de interconexión hacia
el norte por la calle Vicente Rocafuerte y la calle Carabobo donde se identificaron puntos de
aglomeración masivo, que son fuentes innatas de emisiones de ruido.