e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 11, No. 02, pp. 99–106, julio–diciembre 2021
DOI: 10.54753/cedamaz.v11i2.1177
Situación actual y predicción del ruido vehicular en la zona urbana de la
ciudad de Loja (Ecuador)
Current situation and prediction of vehicular noise in the urban area of Loja city
(Ecuador)
Raquel Verónica Hernández-Ocampo
1,*
, Carlos Guillermo Chuncho-Morocho
1
, Santiago Rafael
García-Matailo
1
, Christian Fernando León-Celi
1
, Jackelinne Andrea Castillo-Villalta
1
, Ana Catalina
Puertas-Azanza
2
, Denny Caridad Ayora-Apolo
3
y Yovany Augusto Cabrera-Sinche
4
1
Carrera de Ingeniería Ambiental, Facultad Agropecuaria y de Recursos Naturales Renovables, Universidad Nacional de Loja. Loja,
Ecuador
2
Carrera de Psicología Clínica, Facultad de la Salud Humana, Universidad Nacional de Loja. Loja, Ecuador
3
Carrera de Enfermería, Facultad de la Salud Humana, Universidad Nacional de Loja. Loja, Ecuador
4
Carrera de Ingeniería en Manejo y Conservación del Medio Ambiente, Facultad Agropecuaria y de Recursos Naturales Renovables,
Universidad Nacional de Loja. Loja, Ecuador
*
Autor para correspondencia: raquel.hernandez@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 23/04/2021 Fecha de aceptación del manuscrito: 22/07/2021 Fecha de publicación: 24/12/2021
Resumen—La ciudad de Loja está siendo afectada por el incremento de su parque automotor, y como consecuencia de ello, por un mayor
ruido. Este estudio tuvo como objetivo analizar la situación actual y futura del ruido generada por el parque automotor de la zona urbana de
la ciudad de Loja. Para ello, se recopilaron datos de presión sonora de investigaciones previas y mediciones en distintas avenidas y calles de
la ciudad, desde el año 2007 al 2019 y en tres horarios: 07:00-09:00, 11:00-13:00 y 17:00-19:00. La situación actual del ruido se determinó
a través de medidas de tendencia central, de dispersión, series de tiempo y la función de densidad de probabilidad por el método de densidad
de Kernel, mientras que la predicción futura del ruido del periodo 2019 2023 se realizó a través del modelo ARIMA y el modelo francés
NMPB Routes-08 en QGIS. Los resultados obtenidos mostraron un incremento del nivel de ruido en el periodo 2007 2019, el promedio
en los tres horarios analizados fue de 70,58 dB, valor que supera los límites establecidos por la OMS. El modelo predictivo para el periodo
2019 2023 reveló un incremento de 1,5 dB por año, por tanto, es necesario implementar medidas que disminuyan los niveles de ruido en
la ciudad, con el fin de mejorar la calidad de vida de los habitantes y prevenir los daños que pueda provocar en la salud.
Palabras clave—Nivel de ruido, Modelo ARIMA, Predicción, Parque automotor.
Abstract—The city of Loja is being affected by the increase in its vehicle fleet, and as result of this, by greater noise. The aim of this study
was to analyze the current and future situation of noise generated by the automobile fleet in the urban area of Loja city. To do this, sound
pressure data from previous research and measurements were collected in different avenues and streets of the city, from 2007 to 2019, at
three times: 07:00-09:00, 11:00-13:00 and 17:00-19:00. The current noise situation was determined through measures of central tendency,
dispersion, time series and the probability density function by Kernel density method. On the other hand, the future noise prediction for the
period 2019-2023 was done through the ARIMA model and the French NMPB Routes-08 model in QGIS. The results obtained showed an
increase in the noise level in the period 2007-2019, the average in the three times analyzed was 70.58 dB, a value that exceeds the limits
established by the WHO. The predictive model for the period 2019-2023 revealed an increase of 1.5 dB per year, therefore, it is necessary
to implement measures that reduce noise levels in the city, in order to improve the quality of life of the inhabitants and prevent the damage
it may cause to health.
Keywords—Noise level, ARIMA model, Prediction, Vehicle fleet.
INTRODUCCIÓN
E
l ruido se define como el conjunto de sonidos que oca-
siona una sensación desagradable, molesta e indesea-
ble, la cual puede causar daños en la salud de la población
(WHO, 2017). Además de ser considerado un contaminante,
también constituye la causa principal de deterioro ambiental
y estrés de las ciudades al producir alteraciones fisiológicas
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SITUACIÓN ACTUAL Y PREDICCIÓN DEL RUIDO VEHICULAR HERNÁNDEZ-OCAMPO et al.
y psicológicas en la población (Moser y Robin 2005). En-
tre las principales alteraciones están el incremento de la pre-
sión sanguínea, cambios en la respiración e hipertensión, así
como desórdenes psicológicos como molestia, ansiedad, es-
trés, agresividad, náuseas y dolor de cabeza, entre otros (Ra-
mírez Domínguez 2011). También genera impedimentos de
desempeño, interferencia en la comunicación, dificultad para
dormir y reducción de las capacidades de atención (WHO,
2017).
Entre las fuentes de ruido existentes, el 80% del ruido am-
biental es provocado principalmente por el parque automotor
(OSMAN, 2009), por ello la necesidad de establecer mode-
los de cálculo del ruido para comprender el ruido del tráfico
vehicular (Steele, 2001). Los métodos incluyen modelos tra-
dicionales que se basan en la recopilación de datos, ecuacio-
nes empíricas, modelos probabilísticos innovadores y algo-
ritmos neuronales (Li et al., 2016).
En Ecuador, el índice de contaminación sonora es superior
en las ciudades consideradas como punto clave de comercio,
turismo o industria, como lo son Guayaquil, Quito y Cuen-
ca (Guijarro et al., 2015). Particularmente, la ciudad de Lo-
ja con una población de 180.617 habitantes, según el último
censo (INEC, 2010), atraviesa distintos problemas ambien-
tales, tales como: contaminación del aire y ruido. Estudios
previos concluyen que el incremento de las concentraciones
del material particulado (MP2.5) y los altos niveles de ruido
que posee la ciudad han superado lo estimado por la OMS,
siendo de 50 dB el límite superior deseable en lo referente al
ruido (Hernández et al., 2018).
Por su parte, el número de vehículos matriculados en la
ciudad de Loja se ha incrementado: en el 2006 contaba con
19.869 vehículos matriculados y para el año 2017 se re-
gistraron 36.190, es decir, hubo un incremento del 54,90%
(Hernández et al., 2018; Centro de Matriculación Vehicular,
2018). Debido a esto, la investigación surge como una ne-
cesidad para conocer los niveles de ruido que la ciudad de
Loja tendrá en un futuro, a partir de modelos estandarizados
de predicción, que permitan adoptar medidas tanto técnicas
como administrativas para disminuir los niveles de presión
sonora, sobre todo en zonas sensibles como: áreas residen-
ciales, establecimientos educativos y de salud.
MATERIALES Y MÉTODOS
Determinación de las variaciones de los niveles de rui-
do vehicular, periodo 2007-2019
Recopilación de datos
Los datos de la presión sonora que corresponden al perio-
do enero del 2007 hasta agosto del 2019 fueron obtenidos
de investigaciones previas realizadas por estudiantes de la
carrera de Ingeniería en Manejo y Conservación del Medio
Ambiente de la Universidad Nacional de Loja ( Hernández,
Quizhpe, 2007; Aguirre Iñiguez, 2010; Bustamante Ruilova,
2010; Salinas Vicente, 2010; Samaniego, 2019; Regalado,
2019; Castro, 2019). Los datos de presión sonora y el número
de vehículos registrados en el periodo septiembre-diciembre
del año 2019 fueron tomados y contados en distintas calles de
la ciudad de Loja (Figura 1). Estos datos se tomaron utilizado
el Sonómetro Integrador con Analizador Portátil de Precisión
OHM 2010, previamente calibrado, el cual se colocó en un
trípode a una altura de 1,50 metros del nivel del suelo, direc-
cionando el micrófono hacia la fuente con una inclinación de
45 a 90 grados sobre un plano horizontal, lejos de obstáculos
y teniendo en cuenta que el viento sea igual o menor a 5m/s
y que no existan precipitaciones (TULSMA, 2015), en tres
horarios distintos: 07:00-09:00, 11:00-13:00 y 17:00-19:00,
con intervalos de 10 minutos y con tres repeticiones por pun-
to, cada 100 metros. Con la información obtenida se creó la
base de datos correspondiente al periodo 2007-2019.
Fig. 1: Mapa de la zona de estudio conformada por las parroquias
urbanas de la ciudad de Loja.
Tabla 1: Rangos de los niveles de presión sonora, según TULSMA
(2015).
Nivel bajo (verde):
Rango de 55 59 dB
Nivel medio bajo (amarillo):
Rango de 60 a 64 dB
Nivel medio (naranja):
Rango de 65 a 69 dB
Nivel medio alto (rojo claro):
Rango de 70 a 74 dB
Nivel alto (rojo intenso):
Rango de 75 a 79 dB
Nivel muy alto
(Rojo purpura): > a 80 dB
Sistematización de datos con aplicación de SIG (Siste-
mas de Información Geográfica)
Se realizó un análisis estadístico descriptivo, series de
tiempo y función de densidad de Kernel con la base de datos
del ruido en el periodo 2007-2019. De este periodo se rea-
lizaron mapas de ruido, con la finalidad de representar los
sitios con mayor cantidad de ruido. Además, se consideraron
las parroquias urbanas de la ciudad de Loja, con calles y edi-
ficios, y se interpolaron datos con IDW donde correspondía.
Se adicionaron los valores de presión sonora, relacionándo-
los con los colores según la reclasificación de los niveles de
ruido. Para esto se tomó en cuenta lo estipulado en el Libro
VI, Anexo 5 del Texto Unificado de Legislación Secundaria
del Medio Ambiente (TULSMA, 2017), referente a los lími-
tes permisibles de ruido ambiente para fuentes fijas móviles
y para vibraciones. Los mapas de ruido se representaron con
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la delimitación de los rangos y colores indicados en la Tabla
1. Los mapas fueron realizados en ArcGIS ® versión 10.3.
Predicción de la variación de los niveles de ruido vehi-
cular, desde el año 2019 hasta el 2023
Para la predicción de los niveles de ruido del parque au-
tomotor se utilizó el modelo matemático ARIMA y para la
dispersión de este ruido en los mapas se utilizó el modelo de
propagación del NMPB Routes-08. El mismo modelo ARI-
MA se utilizó para la predicción del número de vehículos.
Modelo matematico (ARIMA)
Previo a la aplicación del modelo ARIMA se analizaron
series de tiempo de forma mensual del periodo 2007-2019.
Su análisis permitió conocer la tendencia o patrones de la
presión sonora y su estacionalidad en dicho periodo. Se re-
calca que, para predecir el ruido (2019-2023), sobre la base
del modelo ARIMA únicamente se tomó la presión sonora
provocada por el parque automotor del periodo 2007-2019.
Se consideró la predicción desde el año 2019, para tomarlo
como base, relaccionándolo con información de vías y edi-
ficios o manzanas, variables que fueron consideradas en el
modelo de propagación física. Para cumplir este objetivo se
aplicaron las siguientes pruebas:
Dickey-Fuller: permite conocer si hay presencia sig-
nificativa de tendencia en las series temporales de las
variables, eliminar la autocorrelación y establecer si los
datos poseen estacionalidad. Hipotesis utilizada y nivel
de significancia del 0,05:
H
0
= noestacionaria
H
1
= estacionaria
Ljung-Box: permite comprobar si la serie de tiempo
analizada en el periodo de tiempo estudiado es aleatoria
e independiente.
H
0
= noestacionaria
El modelo matemático ARIMA (Ecuación 1) aplicado
es autorregresivo integrado de promedio movil, de
predicción, y utiliza las variaciones y regresiones para
encontrar los patrones en el futuro de la presión sonora
(Findley et al., 2016).
Y
t
= (
d
Y
t
Y
t
) + ( 0
0
+
p
i=1
0
i
d
Y
ti
q
i=1
θ
i
ε
ti
+ε
t
(1)
Donde:
d = Diferencias (conversión de la serie de tiempo en es-
tacionaría)
O
1,...,
O
P
= Parámetros pertenecientes a la autoregre-
sión del modelo
θ
1,...,
θ
P
= Parámetros pertenecientes a las medias mó-
viles del modelo
O
0
= Constante
ε
t
= Perturbación estocástica
Una vez cumplidos estos prerrequisitos se agregó la base de
datos con los niveles de ruido, el parque automotor por mes
y año, el algoritmo y el modelo matemático correspondiente
al programa R versión 3.2.2 para obtener las figuras que in-
diquen la tendencia que tendrá el nivel de ruido en el periodo
2019-2023 (60 meses).
Modelo de propagación física (NMPB Routes-08)
Este modelo se usa con el fin de obtener mapas que de-
muestren la dispersión que tendrá el ruido en la ciudad de
Loja, para esto se usa el modelo francés NMPB Routes-08
(Zefreh Torok, 2021), disponible dentro del complemento
OpeNoise del programa QGIS. Para la aplicación de este mo-
delo se consideró tráfico vehicular liviano y pesado, veloci-
dad promedio, pendiente y superficie de las carreteras (Cal-
derón et al., 2016). Para la ejecución del modelo se tomaron
en consideración los pasos descritos en la Figura 2.
Fig. 2: Flujograma para la modelación de los niveles de ruido con
Qgis 3.12. (OpeNoise).
Una vez concluido el proceso de modelamiento se obtuvie-
ron los mapas finales correspondientes al periodo 2019-2023,
los cuales indicaron el nivel de ruido que contiene cada man-
zana de la ciudad.
RESULTADOS
Por medio de la presente investigación se obtuvieron los
siguientes resultados para cada uno de los objetivos plantea-
dos.
Determinación de las variaciones de los niveles de rui-
do vehicular, periodo 2007-2019
Distribución de Kernel
Para el periodo 2007-2019, la presión sonora, en los tres
horarios estudiados, presentaron un promedio de 70,58 dB
(Figura 3). En el horario de 07:00-09:00, el 88,90% del ruido
estuvo entre 64,67 y 77,14 dB, el porcentaje restante se dis-
tribuyó entre 52,2 y 64,67 dB (6,81%), y en un 4,29% entre
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