LA PANDEMIA SILENCIOSA: ANÁLISIS DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA DURANTE EL CONFINAMIENTO POR COVID-19 EN LA COMUNIDAD DE MADRID
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Resumen
Este estudio lleva a cabo un examen detallado de la contaminación acústica en la Comunidad de Madrid durante el periodo sin precedentes de la pandemia de COVID-19. Utilizando datos recogidos meticulosamente de las estaciones de medición de ruido de la Comunidad de Madrid y variables seleccionadas para reflejar influencias relacionadas con el clima, días festivos y restricciones de circulación vehicular, hemos logrado crear un retrato detallado de cómo la pandemia ha alterado los patrones de ruido en la región. La aplicación de un modelo de regresión múltiple en el software R ha permitido la identificación y cuantificación de relaciones significativas entre estas variables y los niveles de ruido. Al mismo tiempo, hemos sido capaces de subrayar los impactos de la contaminación acústica en la salud y el bienestar de la población, una cuestión a menudo pasada por alto en el debate público, pero de creciente importancia. Además, con el fin de facilitar una comprensión intuitiva del impacto de la contaminación acústica, se ha hecho uso de la biblioteca Folium en Python para la representación visual de los datos y los resultados obtenidos. Estos mapas espaciales de la Comunidad de Madrid han permitido apreciar más plenamente las diferencias en los niveles de ruido por zona durante el periodo de estudio. Este trabajo aporta una valiosa contribución al entendimiento de cómo las medidas de confinamiento y las restricciones vehiculares pueden afectar la contaminación acústica, proporcionando una evidencia sólida y cuantificable que puede ser de utilidad en la toma de decisiones de planificación urbana y políticas públicas. En resumen, el estudio subraya con fuerza la necesidad de prestar atención a la gestión de la contaminación acústica, evidenciando su importancia para la salud pública y el bienestar social en general. Resalta la necesidad de una mayor conciencia y acción en este ámbito, llamando a todas las partes interesadas a tomar medidas para abordar este problema urbano persistente pero solucionable.
contaminación acústica, Comunidad de Madrid, COVID-19, confinamiento, regresión, R, Python.
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