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Zonificación acústica generada por decibeles no
permisibles antropogénicos en la ciudad de
Puno, Perú
re s u m e n
El propósito de la investigación fue determinar el
comportamiento puntual y supercial del decibelio
en las zonas con actividad antropogénica que generan
contaminación acústica. La evaluación del decibelio se
realizó por el método geoestadístico Kriging. También
se utilizó el modelo Hole eect para los mapas de
predicción, durante los meses de diciembre de 2014
hasta marzo de 2015. Se midieron 108 muestras de
forma probabilística aleatoria, donde el 91.76% fueron
puntos críticos (99) y el resto, representó una zona
de confort acústico en el horario de las 07:30 a 19:30
horas. El mapa temático indicó que el factor de mayor
relevancia de las seis zonas representadas fue causado
por el excesivo tráco vehicular. Se concluyó que existió
contaminación acústica debido a decibeles por encima
de los valores deseados.
Palabras claves: contaminación acústica, zonicación
urbana, método Kriging, modelo Hole eect, Puno-
Perú
aB s t r act
e purpose of the research was to determine the punc-
tual and surface behaviour of the decibel in zones with
anthropogenic activities that generate noise pollution.
e decibel is evaluated using the Kriging geostatiscal
method. e Hole eect model was also used for pre-
diction maps during the months of December 2014
and up to March 2015. 108 form samples were me-
asured with random probability where 91.76% were
critical points (99) and the rest represented an área of
acoustic confort in hours from 07.30 to 19.30 hours.
e thematic map indicated that the factor of greatest
relevance of the six represented areas was caused by ex-
cessive vehicular trac. It was concluded that noise po-
llution due to decibels above the desired values existed.
Key words: noise pollution, urban zoning, Kriging
method, model Hole eect, Puno-Peru
G M M
E M P
G A P
1
Universidad Nacional de Juliaca
(UNAJ). Puno, Perú.
gmarin@unaj.edu.pe
2
Universidad Nacional del Altiplano
(UNAP). Puno, Perú.
esmarinpa@hotmail.com
3 Centro de Investigaciones
Avanzadas y Formación Superior en
Educación, Salud y Medio Ambiente
¨AMTAWI¨. Puno, Perú.
george.argota@gmail.com
Acoustic zoning generated by anthropogenic non-permissible decibels
in the city of Puno, Peru
Recibido: febrero 11 de 2017 | Revisado: marzo 10 de 2017 | Aceptado: abril 15 de 2017
| C | L, | V. XX II | N. 23 | PP. - | - | | -
https://doi.org/10.24265/ campus.2017.v22n23.05
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Introducción
Vasilyev & Rozenberg (2007) reeren
que la contaminación acústica es uno de los
problemas ambientales que preocupa a la so-
ciedad y que el mismo puede ser descrito,
a través de parámetros físicos (Chokri et al.,
2017). Este fenómeno sonoro formado por
vibraciones irregulares tiene como indica-
dor el decibelio (Murphy, Edwars, Hobbs,
Shepherd & Bezombes, 2016; Shi, Su, Jin &
Liu, 2018), pues la sucesión de compresio-
nes y enrarecimientos que provoca la onda
acústica al desplazarse por el medio hace que
la presión existente uctúe en torno a su va-
lor de equilibrio (Perelomova, 2014; Fuentes
et al., 2014).
El ruido intermitente es el más constan-
te en cualquier ambiente y espacio público,
siendo el Leq, la energía acústica que contie-
ne el ruido en determinado tiempo (Yang &
Cheng, 2016; Yousif, & Zuri, 2017). El fac-
tor de duración en la medición estadística
de la exposición al ruido se ha introducido
como magnitud de nivel de presión acústica
equivalente (Leq d) (Fujiwara, Meiarashi,
Namikawa & Hasebe, 2005; Makarewicz,
1984).
Por su parte, Abad, Colorado, Martin
y Retana (2011) y Meyer, Layandier, Gau-
vreau & Benetto (2017) señalan que uno de
los efectos indeseables del ruido es el estrés
en el ámbito laboral y social, el cual inci-
de negativamente en la salud humana. El
MINAM (2003) reere que los valores per-
misibles son 60 dB durante el día y 50 dB
en la noche. En el caso de la OEFA (2011)
dictaminó mediante la RCD N°003-2011-
OEFA/CD que el valor de ruido recomen-
dado es de 55 dB (A), aunque este valor es
superado en diversas zonas, no solo perte-
necientes a la ciudad de Juliaca, provincia
de San Román, sino en la propia ciudad
provincial del departamento de Puno-Perú,
principalmente, en el horario diurno por el
tráco vehicular (Mamani, 2013).
El propósito de la investigación fue
determinar el comportamiento puntual y
supercial del decibelio en zonas con acti-
vidad antropogénica que generan contami-
nación acústica.
Materiales y Métodos
La investigación se realizó entre los si-
guientes límites de coordenadas espaciales
en la ciudad de Puno, Perú:
a) Norte, óvalo Yanamayo - desvío a
Totorani
b) Sur, Panamericana sur, barrio Chejo-
ña
c) Este, faldas de la cadena montañosa
Señor de Huanca - las Torres
d) Oeste, bahía interior de Puno San
José – Chejoña
Se realizó una observación de tipo es-
tructurada mediante muestreo probabilísti-
co aleatorio dentro de los límites de la in-
vestigación que comprendió una área apro-
ximada de 13.81, 854.66 m
2
con perímetro
de 22792.50 m.
Se rerieron 36 estaciones de muestreo
y seleccionaron 108 muestras, las cuales se
georeferenciaron mediante GPS Navega-
dor (rango de error de 2 m de diámetro en
cada estación de monitoreo por la latitud y
longitud). Para ello, se analizaron aquellos
puntos críticos de contaminación acústica,
entre los cuales estuvieron el tráco vehicu-
lar, espacios públicos y sedes educativas. Se
analizó el nivel de presión sonoro equivalen-
te (Leq dB) en relación con sus coordenadas
en UTM.
| C | V. XXII | N. 23 | - | 2017 |
G M M - E M P - G A P
59
El período de estudio sobre las variables
estuvo determinado, a través de un análi-
sis geoestadístico. Se utilizaron medios in-
formáticos para la generación de mapas de
predicción donde la base de datos fue elabo-
rada a partir del monitoreo con sonómetro
y procesadas en ArcGIS y se empleó el mé-
todo de interpolación Kriging (coordenadas
geográcas, estaciones de muestreo y nivel
Leq dB).
Resultados
En la Tabla 1, se pueden observar
los estadígrafos sobre los niveles de
contaminación acústica (Leq dB) en la
ciudad de Puno.
Tabla 1
Niveles de contaminación acústica (Leq dB), ciudad de Puno
Parámetro Mañana Día Noche
Media 68.47 68.41 68.97
99% de intervalo de
conanza de la media
límite inferior 65.05 65.64 64,65
límite superior 71.89 71.19 73,29
Media recortada al 5% 69.16 69.00 69.95
Mediana 70.95 69.55 71.35
Varianza 56.80 37.35 90.67
Desviación estándar 7.54 6.11 9.522
Mínimo 46.90 51.1 40.60
Máximo 78.70 75.10 81.20
Rango 31.80 24.00 40.60
Rango intercuartil 6.20 5.10 6.70
Asimetría -1.96 -1.87 -2.24
Curtosis 3.86 3.56 4.96
a) Si Leq dB > 60 dB: (consideración
como punto crítico, pues se sobrepasa
el nivel permisible)
b) Si Leq dB < 60 dB: (consideración
como confort acústico, pues no se so-
brepasa el nivel permisible)
- Leq dB mañana = 69.161 dB > 60
dB
- Leq dB día = 69.003 dB > 60 dB
- Leq dB noche = 69.945 dB > 60 dB
La media sobre las 36 muestras
tuvo una conabilidad del 99%. Los
resultados indican que la hipótesis con
los resultados estadísticos conrmaron
que existió contaminación acústica
durante el día con un rango de tiempo
en el horario de las 07:30 hasta las 19:30
horas y determinaron que se superó el
límite permisible.
Las zonas de concentración de
ruidos superiores a 60 decibelios Leq
dB, durante la mañana indicaron que
32 muestras fueron puntos críticos y
cuatro caracterizadas como de confort
acústico. En el caso de Leq dB, durante
el día y la noche 33 y 34 muestras fueron
puntos críticos, respectivamente. De
las 108 muestras seleccionadas durante
el muestreo, 99 representaron puntos
críticos (91.67%).
| C | V. XXII | N. 23 | - | 2017 |
Z A
P, P
60
El análisis exploratorio con los valores sin
transformación indicó que los estadígrafos
referido a la media, mediana y desviación
estándar no tuvieron un comportamiento
normal, por lo que se efectuó una
transformación logarítmica (Tabla 2).
Tabla 2
Transformación logarítmica sobre niveles de contaminación acústica (Leq dB)
Variable Media Mediana
Desviación
estándar
Leq dB Mañana 4.21 4.26 0.12
Leq dB Día 4.22 4.24 0.09
Leq dB Mañana 4.22 4.26 0.16
En la Tabla 2, el comportamiento de
la variables Leq dB con transformación
logarítmica en todos los casos indicó que
se observó que la media (–) y la mediana
se acercan en valores y no superan la
unidad, donde la desviación estándar se
encontró en un rango de 0.09 a 0.16 que
es muy aceptable y los datos se normalizan
para el desarrollo del método Kriging.
En la Tabla 3, puede observarse el análisis
de la tendencia espacial de los datos, los
cuales maniestan tendencias direccionales
que permitieron establecer correlaciones y
formular modelos de comportamiento.
La tendencia de este a oeste (línea
verde) fue de segundo orden (ecuación
cuadrática) y mostró que los valores se
comportaron con tendencia creciente
hasta un pico máximo en el centro; y
luego, disminuyó, gradualmente. La
tendencia de datos de norte a sur (línea
azul) fue de segundo orden (ecuación
cuadrática) y mostró que los valores se
comportaron en tendencia creciente
hasta un pico máximo en el centro; y
luego, disminuyó, igualmente, de forma
gradual por cuanto el fenómeno sucedió
para todas las muestras de las variables
del Leq dB.
Tabla 3
Análisis de tendencia espacial de datos
Tabla 3
Análisis de tendencia espacial de datos
Variable E/O (L Verde) N/S (L Azul) Figura
Leq dB mañana
cuadrática
Leq dB día
Leq dB noche
La Tabla 4 muestra la geoestadística de modelos de predicción donde el modelo Hole
effect, es el que tuvo menos índices de error, por lo que se zonificó el ruido con parámetros
matemáticos de este modelo. Para la selección del modelo Hole effect, se requirió efectuar
un análisis estructural mediante el método Kriging, el cual arrojó mayor exactitud y nivel
de confianza.
Tabla 4
Geoestadística de modelos de predicción
Estadística
Esférico
Exponencial
Gauss
Hole Effect
Mean
-0.06
-0.60
-0.50
-0.60
Root mean square
9.42
9.55
9.46
9.30
Mean standardized
-0.18
-0.18
-0.16
-0.18
Root mean square
standardized
1.71
1.72
1.72
1.70
Average standard error
4.93
5.14
4.95
4.90
Sumatoria
15.82
15.63
15.46
15.12
| C | V. XXII | N. 23 | - | 2017 |
G M M - E M P - G A P
61
La Tabla 4 muestra la geoestadística de
modelos de predicción donde el modelo
Hole eect, es el que tuvo menos índices
de error, por lo que se zonicó el ruido
con parámetros matemáticos de este
modelo. Para la selección del modelo
Hole eect, se requirió efectuar un análisis
estructural mediante el método Kriging,
el cual arrojó mayor exactitud y nivel de
conanza.
Tabla 4
Geoestadística de modelos de predicción
Estadística Esférico Exponencial Gauss Hole Eect
Mean -0.06 -0.60 -0.50 -0.60
Root mean square 9.42 9.55 9.46 9.30
Mean standardized -0.18 -0.18 -0.16 -0.18
Root mean square standardized 1.71 1.72 1.72 1.70
Average standard error 4.93 5.14 4.95 4.90
Sumatoria 15.82 15.63 15.46 15.12
En la Tabla 5, se muestran las grácas
geoestadísticas Kriging de Leq dB, donde
la predicción del modelo fue más conable
en aquellas zonas donde existen mayores
estaciones de muestreo. El mayor número
de errores fue para aquellas muestras que
se encontraron más dispersas. Los datos
tuvieron un comportamiento normal, en
el centro, con una pequeña desviación en
los extremos de línea.
Tabla 5
Geoestadística Kriging de Leq dB
En la Tabla 5, se muestran las gráficas geoestadísticas Kriging de Leq dB, donde la
predicción del modelo fue más confiable en aquellas zonas donde existen mayores estaciones
de muestreo. El mayor número de errores fue para aquellas muestras que se encontraron más
dispersas. Los datos tuvieron un comportamiento normal, en el centro, con una pequeña
desviación en los extremos de línea.
Tabla 5
Geoestadística Kriging de Leq dB
Leq dB mañana
predicción
error
error estándar
normal QQPlot
Leq dB día
Leq dB noche
| C | V. XXII | N. 23 | - | 2017 |
Z A
P, P
62
En la Tabla 6, puede observarse la zonicación Kriging de Leq dlores mínimos y máximos
de dB.
Tabla 6
Zonicación Kriging de Leq dB
Leq dB mañana Leq dB día Leq dB noche
zonicación error zonicación error zonicación error
Discusión
Los valores uctuaron entre 60 y 78
dBA, siendo similares a los medidos en la
ciudad de Juliaca (Mamani, 2013) donde
el tráco vehicular resultó de igual modo,
fue la principal actividad contaminante.
Zannin, Diniz & Barbosa (2002)
indicaron que para conocer la
contaminación por ruido es necesario llevar
a cabo un análisis multifactorial, siendo
la percepción del tiempo con las fuentes
identicadas y los posibles trastornos, una
de las principales variables a medir. En este
caso, solo fue considerado el tráco vehicular
como una de las fuentes identicadas y que
resultó, la de mayor signicación. Kumar,
Kumar & Goswani (2012) encontraron,
en su estudio, sobre dinámica del ruido en
la ciudad de Bhadrak-India que el 46% de
los encuestados presentaron hipertensión,
48,6% habían perdido el sueño y el 52%
sufrió de irritación frecuente. Todos
ellos estuvieron bajo los efectos de la
contaminación acústica.
Shuokr et al., (2012) rerieron, en
su estudio sobre la evaluación de la
contaminación acústica del tráco en
Bukit Mertajam enMalasia y la ciudad
de Erbil, que el ruido osciló entre 56.0
a 79.2 dBA. Se determinaron valores
en las calles principales de 55.3 a 76.4
dBA mientras que, en autopistas estos se
reportaron entre 62.3 a 89.2 dBA.
Resultó signicativo que, durante
determinadas horas, los valores estuvieron
entre 66.7 a 94.8 dBA y 64.9 a 89.1 dBA
lo que hacer suponer que debió existir
algún efecto perjudicial sobre la calidad
de vida humana.
El principal factor que conduce a la
contaminación acústica, en la ciudad
de Puno, es el tráco vehicular ya que
el 90% de las mediciones supera los 65
dBA y es relevante señalar que la ciudad
no presenta ningún tipo de parque
industrial.
Los datos medidos durante el
periodo nocturno fueron menores,
comparativamente, con el diurno, lo cual
muestra que el ruido presenta una relación
con la temperatura y al encontrarse la
ciudad por encima de los 3.8 msnm
| C | V. XXII | N. 23 | - | 2017 |
G M M - E M P - G A P
63
sus bajas temperaturas anuales, pueden
amortiguar la contaminación acústica.
Se concluyó que existió decibeles no
permisibles en la ciudad de Puno donde
las mediciones realizadas generaron una
zonicación acústica.
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