Artículo cientíﬁco / Scientiﬁc paper

CONTAMINACIÓN AMBIENTAL

pISSN:1390-3799; eISSN:1390-8596

https://doi.org/10.17163/lgr.n40.2024.05

EVALUACIÓN DE LA CONTAMINACIÓN URBANA POR EMISIONES

SONORAS REGISTRADAS CON SONÓMETRO Y NODOS SENSORES

EVALUATION OF URBAN POLLUTION BY NOISE EMISSIONS REGISTERED WITH

A SOUND LEVEL METER AND SENSOR NODES

Julia Martínez Gavilanes* , Omar Delgado Inga ,Ismael Vanegas Galindo ,

Darío Espinoza Saquicela y Francisco Salgado Castillo

Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77, Cuenca, Ecuador.

*Autor para correspondencia: jumartinez@uazuay.edu.ec

Manuscrito recibido el 5 de enero de 2022. Aceptado, tras revisión, el 7 de febrero 2022. Publicado el 1 de septiembre de 2024.

Resumen

El incremento de las emisiones sonoras se asocia a la actividad antrópica y es el centro urbano en donde se presentan

afectaciones a la población y al entorno. El presente estudio tuvo dos componentes, el primero abarcó la evaluación

del comportamiento sonoro en el área urbana de Cuenca-2019, en donde se realizaron monitoreos en 31 puntos dis-

tribuidos en la ciudad en función del tráﬁco promedio diario, uso del suelo y dinámicas de la población; se tomó

como referencia la norma ambiental nacional TULSMA (Texto uniﬁcado de legislación secundaria del Ministerio del

Ambiente). Los resultados mostraron que el ruido sobrepasa los límites de la norma en el 100% de las mediciones

realizadas en la zona de equipamientos de servicios sociales (EQ1), 96% de las mediciones en la zona residencial (R1),

100% de las mediciones en la zona comercial (CM) y en el 72% de las mediciones de la zona industrial de mediano

y alto impacto (ID3/ID4). En el segundo componente se compararon los datos levantados de manera simultánea con

sensor y sonómetro, en seis nuevas estaciones de monitoreo establecidas sobre la base de las denuncias de ruido reali-

zadas por la ciudadanía a la autoridad municipal de Cuenca y las condiciones de seguridad para la colocación de los

equipos. Se obtuvo un alto coeﬁciente de correlación (r= 0,8) y de determinación (R2>0,6), entre los datos levantados

con sensor y sonómetro. Se resalta el uso del sonómetro calibrado cuando se realizan mediciones sonoras con diversos

instrumentos, ya que permite veriﬁcar y validar los datos.

Palabras clave: ruido, sonómetro, nodos sensores, TULSMA

78 LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Evaluación de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores

Abstract

The increase in noise emissions is associated with an increase in the population, with anthropic activities, and it is in

urban centers where a series of effects on both the population and the environment occur. The present study covered

the evaluation of the noise behavior in the city of Cuenca during 2019, for which monitoring was carried out in 31

points distributed in the city based on the average daily trafﬁc, the ordinance of use and occupation of the land and

the dynamics of the population. The national environmental standard TULSMA (Uniﬁed Text of Secondary Legisla-

tion of the Ministry of the Environment) was taken as a reference. To establish the comparison of the data collected

with a (low-cost, noise level) sensor and a sound level meter, measurements were made in 6 monitoring stations es-

tablished on the basis of noise complaints made by citizens to the autonomous decentralized municipal government

of Cuenca (GAD) and the security conditions to place for the placement of the equipment. The results showed that

noise, in the city of Cuenca during 2019, noise is above the TULSMA environmental standard in Zone EQ1 (100% of

the measurements), Zone R1 (96% of the measurements), Zone CM (100% of the measurements) and in Zone ID3 /

ID4 (72% of the measurements). There was a high correlation coefﬁcient (r= 0.8) and determination coefﬁcient (R2

>0.6), between the data collected with the sensor and the sound level meter. It is worth highlighting the use of the

calibrated sound level meter when making sound measurements with various instruments, as it allows the data to be

veriﬁed and validated.

Keywords: noise, sound level meter, sensor nodes, TULSMA.

Forma sugerida de citar: Martínez, J., Delgado, O., Vanegas, I., Espinoza, D., y Salgado, F. (2024). Evaluación

de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores. La Granja: Revista de Ciencias de la Vida. Vol. 40(2):78-91. https://doi.org/

10.17163/lgr.n40.2024.05.

IDs Orcid:

Julia Martínez Gavilanes: https://orcid.org/0000-0001-7043-1277

Omar Delgado Inga: https://orcid.org/0000-0001-7176-6490

Ismael Vanegas Galindo: https://orcid.org/0000-0002-4246-1986

Darío Espinoza Saquicela: https://orcid.org/0000-0001-5852-8455

Francisco Salgado Castillo: https://orcid.org/0000-0001-7380-0701

LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Artículo cientíﬁco/Scientiﬁc paper

CONTAMINACIÓN AMBIENTAL Martínez, J., Delgado, O., Vanegas, I., Espinoza, D., y Salgado, F.

1 Introducción

Al sonido se lo deﬁne como una onda sonora capaz

de producir la sensación de sonido; y la sonoridad

es la sensación subjetiva generada por variación de

presión en el oído (Laforga, 2000). Para la física,

“es una sensación percibida por el oído, debido a

las diferencias de presión producidas por la vibra-

ción de un cuerpo” (Robles y Arias, 2015, p. 10),

en tanto que al ruido se lo asocia con sonidos mo-

lestos, no deseados (García y Garrido, 2003; Robles

y Arias, 2015), o “cualquier sonido que perturba al

ser humano y el desarrollo de sus actividades” (Ro-

dríguez, 2015, p. 3).

Los seres vivos desde su aparición en el planeta

han sido receptores de variedad de sonidos pro-

venientes del entorno, sin embargo, el sonido am-

biental ha ido en incremento asociado a la actividad

antrópica, en la actualidad se lo considera indesea-

ble ya que afecta el equilibrio natural, perjudica

a la población y se presenta como una importante

fuente de contaminación de las ciudades (Alﬁe y Sa-

linas, 2017) y un problema de salud pública (Fiedler

y Zannin, 2015).

Las fuentes de ruido van desde el uso de vehícu-

los a altas velocidades, sin revisión o mantenimien-

to, alzar la voz, entre otras; que provienen del actuar

habitual de la población (García y Garrido, 2003),

inclusive factores como la edad, nivel de estrés o

aspectos como la calidad del aire pueden afectar la

percepción sonora e inﬂuir en el paisaje sonoro de

un territorio, de manera positiva o negativa (Mora-

ga y col., 2017).

Las áreas urbanas presentan un crecimiento po-

blacional continuo que propician el ingreso de po-

blación por estudios, gestión, trabajo o residencia

y acarrean un abandono de las periferias causando

desequilibrios en el territorio (Gómez y Vallarino,

2010), que se derivan en alteraciones al entorno ur-

bano como la congestión vehicular que emite a la

atmósfera gases, material particulado y ruido; oca-

sionando pérdida de la calidad ambiental del centro

urbano. Para establecer el impacto por ruido es ne-

cesario hacerlo en función de las afecciones que

puede causar a la sociedad, sea ﬁsiológica o psico-

sociológicamente; en tal razón, el ruido es estudiado

por universidades, entidades públicas y privadas a

nivel mundial; según Romo Orozco y Gómez Sán-

chez (2013), los altos niveles sonoros pueden afectar

el órgano auditivo y los bajos la salud psicosomáti-

ca.

Como lo expresa Burneo (2007a) la exposición

continua y constante a sonidos con excesivos o al-

tos niveles, inducen de manera lenta a la pérdida

irreversible de la capacidad auditiva (Daiber y col.,

2019), aumenta enfermedades cardio metabólicas,

arritmia, diabetes mellitus y en función de las con-

diciones emocionales de las personas expuestas, se

presentan casos de estrés que pueden desencadenar

en vasoconstricción, variabilidad en la frecuencia

cardíaca y coagulación (Daiber y col., 2019).

Grass y col. (2017, p. 5) expresa: “Ante la exposi-

ción a altos niveles de ruido de forma prolongada,

el estómago puede segregar una sustancia ácida

y una cantidad de hormonas suprarrenales; estos

son los primeros síntomas de alarma ante el estrés

agudo; también puede existir diﬁcultad para con-

centrarse, que desencadena un descenso del nivel

del rendimiento y aumenta el nivel de ansiedad

en el profesional al sentirse incomunicado con su

entorno, además de irritabilidad, trastorno del sue-

ño, fatiga y depresión”, y grupos críticos como los

infantes, niños, ancianos, enfermos y madres emba-

razadas son los que sufren más a causa del ruido

(Burneo, 2007b).

La carga mundial de morbilidad ha cambiado

como consecuencia de la industrialización y mo-

dernización, porque incorpora un factor de riesgo

como el ruido que genera enfermedades crónicas

(Daiber y col., 2019); no solamente de tipo físico

sino también psíquico como estrés, interferencia

con la comunicación del habla, pérdida de rendi-

miento, alteraciones que crecen cuando el sonido

se incrementa, afectando la calidad de vida (Basner

y col., 2014; Nazneen, Raza y Khan, 2020).

El nivel sonoro está en incremento, su conoci-

miento es necesario para delimitarlo, regularlo y

combatirlo con políticas y legislación (García y Ga-

rrido, 2003), no es una actividad habitual porque ha

sido considerado como un hecho común produc-

to de la vida cotidiana, dando poca importancia a

sus efectos (Bañuelos Castañeda, 2005). Para la so-

ciedad, la contaminación son los efectos negativos

sobre factores como el agua, suelo, aire, en tanto que

al ruido se lo caliﬁca como “poco grave” (Zamorano

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Evaluación de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores

y col., 2015, p. 2). Para cuantiﬁcar el sonido inicial-

mente se lo realizó a través de la música, de manera

cualitativa, es decir: fuerte, alto, etc., sin precisión

cientíﬁca, dependiente de la agudeza auditiva de

la persona que lo percibe (Long, 2006). Luego de

múltiples estudios experimentales Fletcher Mun-

son (1933), Robinson y Dadson (1956), elaboraron

las curvas con los niveles de sonoridad basados en

juicios humanos sobre un tono percibido, en com-

paración con uno de referencia (Long, 2006); pero

no pudieron ser usadas con un medidor de sonido

analógico, por lo que se han desarrollado ﬁltros de

ponderación eléctrica que se aproximan a las curvas

de Fletcher Munson las que se han denominado con

letras del alfabeto A, B, C (Long, 2006).

Con el propósito de mostrar a la población in-

formación relacionada con el ruido, la Universidad

del Azuay (UDA) desde el año 2009 monitorea es-

tas emisiones en Cuenca con sonómetro certiﬁcado

de manera anual y desde el año 2018 con nodos

sensores en tiempo real de manera continua, con-

tribuyendo al cumplimiento del Art. 14 de la Cons-

titución de la República del Ecuador que estipula:

“El derecho de la población a vivir en un ambiente

sano y ecológicamente equilibrado, que garantice

la sostenibilidad y el buen vivir, sumak kausay. . .”

(Asamblea Constituyente, 2008, p. 13). En la ciudad

objeto de estudio se asienta aproximadamente el

66% de la población del cantón (INEC, 2010), con

un total de 330.000 habitantes; dando como resulta-

do zonas con contaminación acústica generalizada,

fenómeno del cual no podemos estar indiferentes

(García y Garrido, 2003).

A la par del crecimiento poblacional la evolu-

ción tecnológica permite un mejor desarrollo de las

ciudades, formando lo que se denomina “ciuda-

des inteligentes”, (UNRN, 2010), este concepto se

relaciona con la infraestructura de comunicación

para recolectar información y distribuirla a través

de redes. Las tecnologías de información y comu-

nicaciones (TIC) han permitido mejorar la calidad

de vida de la población, disminuyendo tiempo de

gestión y de movilización, contribuyendo a la re-

ducción de emisiones y contaminación ambiental

(Lin y col., 2011).

Las redes de sensores inalámbricas están forma-

das por una red de adquisición y otra de distribu-

ción de datos, son controladas y monitoreadas por

un centro de gestión (Lewis, 2004); esta red está for-

mada por nodos generadores y retransmisores de

datos, un microprocesador y un transceptor (Ak-

yildiz y Vuran, 2010). Su aplicabilidad es amplia,

los datos captados pueden ser variables ambienta-

les como datos meteorológicos, emisiones sonoras,

calidad del agua, monitoreo ambiental, con la capa-

cidad de transmisión en tiempo real (Cuenca y col.,

2017).

En ciudades del Ecuador se monitorean las emi-

siones acústicas, en Guayaquil en el marco del di-

seño de una red de monitoreo de calidad del aire,

se ha estudiado los niveles de ruido provenientes

de fuentes ﬁjas y móviles, determinando la presión

sonora equivalente (NPSeq) en decibeles dB (IDYC,

2016). Quito y el Centro Histórico de Cuenca han

utilizado herramientas como el software Cadna A

y el modelo de predicción-propagación “HARMO-

NOISE P2P” respectivamente, para elaborar mapas

que representan el estado del ruido en sectores de la

urbe (Bravo Moncayo, 2019; Armijos-Arcos, 2018).

La investigación realizada abarcó la evaluación

del comportamiento sonoro en Cuenca al 2019 en

31 puntos preestablecidos, datos levantados con so-

nómetro. Adicionalmente se realizaron mediciones

de manera simultánea con sonómetro y sensores de

ruido en seis nuevos puntos de monitoreo con el

propósito de establecer el grado de precisión en la

toma de datos, los valores permitieron realizar el

análisis comparativo.

2 Materiales y métodos

El proyecto se desarrolló en el área urbana de Cuen-

ca, provincia del Azuay, ubicada a 2550 m.s.n.m.,

con 331.888 hab. (INEC, 2010), en una superﬁcie de

79,59 km2.

2.1 Equipos

El levantamiento de información se realizó con So-

nómetro modelo SOUNDPRO DL-2-1/3 SLM, serie

BCQ120001, Clase 1 integrador y debidamente cer-

tiﬁcado que permite obtener el nivel promedio equi-

valente de manera automática sobre la base de to-

das las muestras que se registren en el período de-

terminado (15 minutos). El dato levantado por cada

punto de monitoreo fue el nivel de sonido equiva-

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lente (Leq) con escala A/C, recomendado para mo-

nitoreo de ruido ambiental (Long, 2006). El (Leq)

mide “el nivel constante de ruido con el mismo con-

tenido de energía, que la variación acústica de la se-

ñal sonora calculada” (Aagesen, 2002, p. 57).

Figura 1. Mapas de ubicación del proyecto: a) Localización provincia del Azuay. b) Localización de la ciudad de Cuenca. c)

Zona del proyecto. Elaboración a partir de la información del INEC, 2010 y del Instituto de Estudios de Régimen Seccional del

Ecuador IERSE-UDA, 2019.

Para los sensores de ruido la tecnología utiliza-

da se basa en el modelo de internet de las cosas, y

está constituida por un conjunto de nodos sensores

inalámbricos que forman una red; estos dispositi-

vos tienen la capacidad de procesamiento, almace-

namiento y comunicación; dotados de una batería

que les provee de energía, como se ve en la Figura

2 (Salgado y Carranco, 2017). Los nodos sensores

referenciales se denominan “Waspmote plug sen-

se”; constan de un empaquetado resistente al agua

(IP65) con sockets para la conexión de sensores,

panel solar, antena y un terminal para la programa-

ción del nodo. El modelo utilizado es: Smart Cities

PRO (SC_ NODE) (Salgado y Carranco, 2017).

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sensores

Figura 2. Esquema del funcionamiento de la red de sensores inalámbricos y transmisión de datos. Figura elaborada por Darío

Espinoza.

El presente estudio es de naturaleza empírica

con enfoque cuantitativo y los datos fueron levan-

tados entre marzo y abril de 2019. La investigación

partió del levantamiento de datos in situ tanto con

sonómetro como con sensor, la información reco-

pilada se comparó con los estándares establecidos

en el Texto Uniﬁcado de Legislación Secundaria del

(Ministerio de Ambiente, 2019), luego se correlacio-

naron los datos obtenidos con sensor y sonómetro.

2.2 Monitoreo con sonómetro

Se cuenta con una red de 31 puntos de monitoreo

(Figura 3), para su ubicación se consideraron tres

criterios: densidad de tráﬁco, uso y ocupación del

suelo y dinámicas de la población. La medición se

realizó en seis horarios, correspondientes a las ho-

ras pico de ﬂujo vehicular en la ciudad de Cuenca:

7h01, 13h00 y 18h00, y horas valle 10h00 y 15h00;

adicionalmente se incorporó el horario nocturno de

las 21h01. Estos horarios se establecieron en función

del estudio realizado por el GAD de Cuenca, que

determinó las horas de mayor y menor ingreso y

salida de vehículos del centro de la ciudad (GAD

Cuenca, 2007). El período de monitoreo por punto

fue de 15 minutos en cada horario, cumpliendo con

lo establecido en el Anexo V del TULSMA, el que

recomienda un período de monitoreo de 10 minu-

tos como mínimo (Ministerio de Ambiente, 2019).

2.3 Monitoreo con nodos sensores

Se establecieron seis puntos de monitoreo (Figura

4); para su ubicación se consideraron las denuncias

por exceso de ruido recibidas en el Municipio de

Cuenca, inspecciones a los sitios reportados como

generadores de ruido y las condiciones logísticas

como requerimientos de energía, cámaras de video,

seguridad de los equipos.

La información de los nodos sensores son cap-

tados de manera continua y en tiempo real desde

octubre de 2018; los datos se presentan en períodos

de 12,25 min en el sitio web de la UDA; para el pre-

sente proyecto se utilizó la información reportada

entre el 18 de marzo y 15 de abril de 2019, se uniﬁcó

el horario de los sensores con los del sonómetro, es

decir, se determinó el nivel de sonido equivalente

(Leq) para las 7h01, 10h00, 13h00, 15h00, 18h00 y

21h01.

Este cálculo se realizó con los datos reportados

por el sensor por una hora. Los valores obtenidos

son el resultado del promedio automático de todas

las muestras captadas durante una hora, la escala de

ponderación de los sensores es (A) y los promedios

en este período fueron aritméticos. Los datos obte-

nidos con sonómetro fueron medidos por un perío-

do de 15 minutos en cada horario en cada punto de

monitoreo.

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Figura 3. Ubicación de los sitios de monitoreo con sonómetro.

Tabla 1. Ubicación de los sensores de ruido en 2019.

Código Sector Calle Primaria Calle Secundaria

SCP-04 Escalinata Juana de Oro Calle Larga Escalinata

SCP-05 Presidente Córdova Presidente Córdova Vargas Machuca

SCP-06 Remigio Crespo Remigio Crespo Agustín Cueva

SCP-07 Estadio Serrano Aguilar Av. del Estadio Av. Manuel J. Calle

SCP-08 Mercado El Arenal Av. de las Américas Av. Remigio Crespo

SCP-09 Parque Industrial Paseo Río Machángara Av. Octavio Chacón Moscoso

Tabla 2. Límites permisibles de ruido de acuerdo con TULS-

MA, (2019).

Uso del

suelo

Lkeq (dB)

Período diurno

07:01 a 21:00h

Período nocturno

21:01 a 07:00h

R1 55 45

EQ1 55 45

CM 60 50

ID3 / ID4 70 65

2.4 Evaluación del ruido en la ciudad

Para establecer el comportamiento sonoro al 2019

se tomó como referencia el Anexo 5 del Texto Uni-

ﬁcado de Legislación Secundaria del (Ministerio de

Ambiente, 2019) de la Tabla 2. Los 31 puntos de mo-

nitoreo con sonómetro se describen en la Tabla 3.

Mientras que, los seis puntos en donde se realiza-

ron monitoreos de manera simultánea se describen

en la Tabla 4.

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Evaluación de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores

Figura 4. Ubicación de los sitios de monitoreo con sensores tipo 2019.

3 Resultados y discusión

3.1 Emisiones de ruido en Cuenca con so-

nómetro 2019

El análisis de los datos recolectados con sonómetro

y evaluados con base al TULSMA (2019), se repre-

sentan en la Figura 5. Los datos de ruido obtenidos

para todas las zonas de estudio están sobre los lími-

tes establecidos en la norma ambiental- TULSMA,

en todos los horarios de muestreo (Ver Tabla 2).

En la zona de equipamientos de servicios socia-

les (EQ1) las medianas en todos los horarios están

entre los 68 dB y 72,3 dB. En los horarios de las 7h01,

13h00, 15h00 y 18h00, la mayoría de datos están so-

bre los 70dB.

La zona residencial (R1) cuenta con mayor nú-

mero de monitoreos, las medianas en los distintos

horarios oscilan entre los 68,2 dB y 72,4 dB. El me-

nor valor se dio en el horario de las 15h00 con 54,3

dB. En la zona comercial (CM) los valores de las

medianas están entre 68,2 dB y 72,4 dB y en los ho-

rarios de las 7h01, 13h00, 18h00 y 21h01, los datos

obtenidos están en su mayoría sobre la mediana y a

las 10h00 y 15h00 están por debajo de la mediana.

En la zona industrial (ID3/ID4), la mediana os-

cila entre 64,7 dB y los 70,4 dB, en los horarios 7h01,

10h00, 13h00, 18h00 y 21h01; los datos obtenidos en

su mayoría están sobre la mediana; existe un sólo

valor de 64,3 dB en el horario de las 21h01 que es-

tá por debajo de la norma TULSMA (2019); todos

los restantes valores en los distintos horarios están

sobre la citada norma.

Los valores de ruido en la ciudad de Cuenca pa-

ra el año 2019 están sobre la legislación establecida

en todos los horarios monitoreados y en todas las

zonas de uso y ocupación del suelo. Los datos le-

vantados que están sobre la norma TULSMA son:

Zona EQ1 (100%), Zona R1 (96%), Zona CM (100%)

y en la Zona ID3/ID4 (72%) del total de mediciones

realizadas.

La Organización Mundial de la Salud (OMS), in-

dica que los valores de ruido por circulación vehicu-

lar están alrededor de los (70) dB, por lo que, al ser

LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

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CONTAMINACIÓN AMBIENTAL Martínez, J., Delgado, O., Vanegas, I., Espinoza, D., y Salgado, F.

el monitoreo en Cuenca realizado en puntos críti-

cos, en las vías de mayor tráﬁco vehicular, se obser-

va que los datos obtenidos están en corresponden-

cia con lo establecido por la OMS (Berlung, Lindvall

y Schwela, 1999).

Tabla 3. Puntos de monitoreo con sonómetro por uso del suelo.

No. Punto medido

(sector)

Uso del suelo

(TULSMA 2019)

R_02 Gapal

Residencial

R_04 Tres Puentes

R_07 Challuabamba

R_08 Lagunas de

oxigenación

R_09 Monumento a

la Familia

R_12 Camino a Ochoa

León

R_13 La Libertad

R_15 Camino al Tejar

R_16 Vía a Sinincay

(Miraﬂores)

R_17 El Cebollar

R_26 Cristo Rey

R_28 Vía a Baños

R_30 Totoracocha

R_01 Estadio

Comercial

R_03 Aeropuerto Mariscal

Lamar

R_05 Remigio Crespo

R_19 Redondel Paseo de

los Cañaris

R_21 Feria Libre

R_23 Av. de las Américas

y Don Bosco

R_24 Control Sur

R_25 Gran Colombia

R_27 Chola Cuencana

R_29 Bajada del Centenario

R_06 Hospital Regional

Equipamientos

de servicios

sociales

R_18 Hospital del IESS

R_20 Redondel del

Otorongo

R_22 Isabel La Católica

R-31 Redondel 24 de Mayo

R_10 Parque Industrial

IndustrialR_11 Camal

R_14 Los Cerezos Alto

Tabla 4. Puntos de monitoreo con sensor y sonómetro por uso

del suelo.

No. Punto medido

(sector)

Uso del suelo

(TULSMA, 2019)

SCP-04

Calle Larga

(Escalinata

Juana de Oro)

Comercial

SCP-05 Presidente Córdova

SCP-06 Remigio Crespo

SCP-07 Estadio Serrano Aguilar

SCP-08 Mercado El Arenal

SCP-09 Parque Industrial Industrial

3.2 Emisiones de ruido con nodos sensores

vs. sonómetro

Con el propósito de establecer una comparación, se

realizaron mediciones con sensor y sonómetro en

los seis puntos establecidos en la Figura 4; y los re-

sultados obtenidos se detallan en la Tabla 5.

Por otro lado, la Figura 6 indica las diferencias

presentadas entre las mediciones realizadas con

sensor y sonómetro, por cada uno de los puntos

de medición. En la estación “Calle Larga”, la dife-

rencia de medición sonora entre sonómetro y sensor

está entre 2,5 dB y 3 dB. En la estación “Calle Pre-

sidente Córdova”, la diferencia de valor medido

con sensor y sonómetro varía entre 2,9 dB y 5,1 dB.

Las mayores diferencias se presentan en la estación

“Av. Remigio Crespo”, las que varían entre 1,3 dB y

9 dB. En la estación “Sector Estadio Serrano Agui-

lar”, las variaciones oscilan entre 0,0 dB y 2,9 dB,

los cuales se dan en el horario comprendido entre

las 15h00 y 21h00; en tanto que, en los otros hora-

rios de medición, las diferencias son mínimas. Los

datos levantados en la estación “Sector Mercado El

Arenal”, presentan una variación menor al 1 dB.

Las emisiones sonoras presentadas en la estación

“Parque Industrial”, varían entre 3 dB y 6,3 dB.

De los datos obtenidos con sensor vs. sonómetro

se analizó principalmente la correlación. Los resul-

tados se detallan en la Tabla 6. Se obtuvo el coeﬁ-

ciente de correlación de Pearson (r) y de Spearman

(rho) además de sus valores p de signiﬁcancia en

donde los datos más representativos se resaltan en

la Tabla 6.

86 LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Evaluación de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores

Tabla 5. Emisiones sonoras con sensor y sonómetro.

Horario 07:01 10:00 13:00 15:00 18:00 21:01

Ruido sensor

SCP-04 68,8 68,2 68,7 68,0 68,5 65,0

SCP-05 72,6 71,9 73,3 71,7 72,0 66,2

SCP-06 63,5 66,5 65,9 65,6 66,0 61,3

SCP-07 66,9 68,0 67,5 68,0 67,9 62,9

SCP-08 69,9 69,7 69,4 70,0 70,2 67,1

SCP-09 73,1 72,3 72,3 72,8 71,8 67,6

Ruido sonómetro

SCP-04 71,8 70,5 71,1 70,7 70,9 67,4

SCP-05 76,1 75,8 76,2 75,9 75 71,3

SCP-06 70,4 67,8 70,8 70,7 69,3 70,3

SCP-07 67,1 68 67,4 68,3 70 65,8

SCP-08 70,8 70,3 69,6 69,5 70,3 67

SCP-09 76,1 76,5 78,6 76,2 75 72,6

El coeﬁciente ren los sitios de monitoreo: Calle

Larga, Presidente Córdova, El Arenal y el Parque

Industrial, presentan valores comprendidos entre

0,8 a 0,99, que muestran alta correlación entre los

datos obtenidos con sensor y sonómetro; en el sec-

tor del Estadio Serrano Aguilar, aplica el coeﬁciente

rho (por la no normalidad de los datos) con un va-

lor de 0,81. La calle Remigio Crespo presenta valo-

res erróneos, lo que indica que hay algún problema

con este nodo sensor. Los indicadores estadísticos

muestran que en zonas como el Parque Industrial

y el Estadio Serrano Aguilar, hay variabilidad de

los datos; en tanto que, en la calle Remigio Crespo

se presentaron errores en la medición, que denotan

la posibilidad de fallas cuando se emplean nodos

sensores.

Como se observa en este acápite se analizaron

los datos levantados en los seis puntos de moni-

toreo con sensor, sitios en los cuales de manera si-

multánea se levantaron datos con el sonómetro. Los

datos de ruido obtenidos con los dos equipos están

sobre los límites establecidos en la norma ambiental

(Ministerio de Ambiente, 2019).

Adicionalmente entre los datos levantados se

pueden observar que existen diferencias en todos

los puntos de monitoreo. Entre las causas de la di-

ferencia, se pueden mencionar: El ﬁltro de ponde-

ración en el que mide el sensor es “A”, en tanto que

con el sonómetro es A/C; el rango óptimo de medi-

ción del sensor es “50 dB – 100 dB”, el sonómetro, al

estar conﬁgurado simultáneamente en ponderación

A/C, cuenta con un rango mayor de medición que

le permite percibir frecuencias bajas y altas (Salga-

do y Carranco, 2017).

Otro elemento analizado es la altura de toma de

datos, los sensores fueron ubicados en los postes en

donde se cumplían las condiciones logísticas nece-

sarias; pero la altura de colocación depende de la

ubicación en la cual están las cámaras de vigilancia

del ECU 911.

La altura aproximada fue de 4 m sobre el nivel

del piso y cada sensor se ubicó en distinta altura,

razón por la cual imposibilita establecer una corre-

lación que permita una generalización de compor-

tamiento. Según los resultados obtenidos los valo-

res captados por los sensores son menores a los del

sonómetro, debido a la diferencia de altura de cap-

tación del dato, ya que el sonómetro monitorea el

ruido a 1,80 m. sobre el nivel de piso y los sensores

están sobre los 4m del nivel del piso.

Otras experiencias como en Quito que cuenta

con un mapa de ruido para el día y otro para la

noche (Bravo Moncayo, 2019). Para la toma de da-

tos la ciudad ha sido dividida por sectores (32),

identiﬁcando información como: nombre del sector,

emisiones sonoras (dB), población potencial y alta-

mente molesta. Para determinar la contaminación

acústica utilizan el software CadnaA (Computer

Aided Noise Abatement) que modela el ruido en

función del tráﬁco vehicular y las características

viales como ancho de carriles, capa de rodadura,

LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Artículo cientíﬁco/Scientiﬁc paper

CONTAMINACIÓN AMBIENTAL Martínez, J., Delgado, O., Vanegas, I., Espinoza, D., y Salgado, F.

velocidad de circulación, IMD, etc. De manera alea-

toria realizan la validación de datos con el uso de

un sonómetro calibrado (Bravo Moncayo, 2019).

Los resultados muestran niveles de ruido entre

61,90 dB en el sector El Condado; hasta 72,70 dB en

el Centro Histórico, durante el día; y, por la noche

los valores disminuyen a 54,80 dB en el sector El

Condado y hasta 67,40 dB en el sector La Libertad

(Bravo Moncayo, 2019).

Figura 5. Gráﬁco de la medición de ruido con sonómetro, clasiﬁcado por uso del suelo de Cuenca, 2019.

Figura 6. Comparación de las emisiones realizadas con sensor y sonómetro.

88 LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Evaluación de la contaminación urbana por emisiones sonoras registradas con sonómetro y nodos

sensores

El ruido en el Centro Histórico de Cuenca ha

sido estudiado por la Universidad Politécnica Sale-

siana (Armijos-Arcos, 2018), especíﬁcamente en un

área de 250 m. alrededor de un punto de monito-

reo ubicado en las calles Gran Colombia y Tarqui.

A través de la utilización del modelo de predicción

- propagación “HARMONOISE P2P” elaboran un

mapa del ruido generado por el tráﬁco vehicular,

utilizan un sonómetro para validar los datos.

Con el modelo de predicción obtienen un pro-

medio de 68,58 dB, con el sonómetro el valor es

71,84 dB la diferencia es de -3,26 dB, concluyen que

el modelo de propagación es adecuado (Armijos-

Arcos, 2018). Guayaquil monitorea el ruido utilizan-

do un sonómetro que monitorea 52 puntos preesta-

blecidos en función del tráﬁco de los vehículos, en

períodos de 12 min. Los valores obtenidos están so-

bre los 70 dB (IDYC, 2016).

Tabla 6. Correlación de los datos.

Índices de desempeño Comparación entre sonómetro y sensor

Índice Símbolo Calle Larga Presidente

Córdova

Remigio

Crespo

Estadio Serrano

Aguilar El Arenal Parque

Industrial

Error cuadrático medio RMSE 2,54 3,84 5,65 1,47 0,5 4,34

Desviación estándar rSD 0,93 1,36 1,74 1,42 0,85 1,03

Coeﬁciente de correlación

de Pearson (-1<= r<=1) r

0,99

(valor-p =

0,0003)

0,98

(valor-p =

0,0008)

-0,41

(valor-p =

0,6034)

0,77

(valor-p =

0,0724)

0,93

(valor-p =

0,0064)

0,8

(valor-p =

0,0571)

Coeﬁciente de correlación

de Spearman (-1<= rho<=1) rho

0,94

(valor-p =

0,0167)

0,77

(valor-p =

0,1028)

-0,43

(valor-p =

0,4194)

0,81

(valor-p =

0,04989)

0,46

(valor-p =

0, 3542)

0,46

(valor-p =

0,3542)

Coeﬁciente de determinación

(0 <= R2 <= 1) R2 0,97 0,95 0,17 0,6 0,87 0,64

Coeﬁciente de regresión

(0 <= bR2 <= 1) bR2 0,94 0,91 0,15 0,59 0,87 0,6

4 Conclusiones

La metodología planteada permitió contar con un

conjunto de puntos de monitoreo de ruido distri-

buidos en la ciudad y al tomar como criterio para

su ubicación la densidad de tránsito vehicular, los

datos levantados presentan mayor intensidad acús-

tica siendo los más desfavorables para la población.

El período de levantamiento de emisiones sonoras

por 15 minutos permitió cumplir con el método de

muestreo vigente en la ley (Ministerio de Ambiente,

2019) y establecer un diagnóstico.

Las emisiones medidas con sonómetro en los 31

puntos están sobre la norma ambiental, se explica

porque el monitoreo fue en sitios con alta inten-

sidad de circulación vehicular y no al interior de

las ediﬁcaciones. Los datos obtenidos en seis sitios

de monitoreo simultáneo con sensor y sonómetro

incumplen también el TULSMA, en este caso los

puntos fueron escogidos en función de las denun-

cias de molestias por ruidos excesivos y periódicos.

Otras experiencias en ciudades como Quito y

Guayaquil muestran resultados de emisiones si-

milares a los obtenidos en Cuenca y sobrepasan

los límites de la norma legal. Es de resaltar el uso

del sonómetro calibrado porque es un referente pa-

ra mediciones realizadas con otros dispositivos o

herramientas ya sean de simulación, predicción o

nodos sensores que han requerido validación de

manera aleatoria.

Los datos que se levantaron con sensor y sonó-

metro de manera simultánea en los sectores: Calle

Larga, Presidente Córdova, Estadio Serrano Agui-

lar, Mercado El Arenal y Parque Industrial, guardan

una correlación entre (0,81 a 0,99) y en el sector Av.

Remigio Crespo Toral se obtuvo (- 0,41) por error

en la medición del nodo sensor, diﬁcultando la de-

terminación de un factor de corrección entre dicho

sensor y sonómetro para este punto. Sin embargo,

es importante presentar este resultado ya que evi-

dencia un riesgo que se puede tener al usar nodos

sensores. Adicionalmente se calcularon los coeﬁ-

cientes de determinación (R2) y de regresión (bR2)

LAGRANJA:Revista de Ciencias de la Vida 40(2) 2024:78-91.

Artículo cientíﬁco/Scientiﬁc paper

CONTAMINACIÓN AMBIENTAL Martínez, J., Delgado, O., Vanegas, I., Espinoza, D., y Salgado, F.

cuyos resultados ratiﬁcan la alteración de los datos

captados con el sensor (SCP–06). Para monitoreos

posteriores se deberá revisar la existencia de ano-

malías en el equipo o factores como la presencia de

campos magnéticos o un transformador eléctrico

que perturbe el normal funcionamiento del sensor.

Para el análisis de los datos de ruido se utilizó

el Nivel equivalente continuo (Leq) captado en los

distintos horarios, el (Leq) programado del sensor

fue aritmético y en banda (A) y del sonómetro el

promedio es logarítmico y en banda (A/C), factores

que inﬂuyeron en los resultados obtenidos.

Contribución de los autores

J.M.G.: Conceptualización, análisis formal, metodo-

logía, administración de proyectos, supervisión, vi-

sualización, redacción-borrador original, redacción-

revisión y edición; O.D.I.: Conceptualización, meto-

dología, validación; I.V.G.: Curación de datos, análi-

sis formal, investigación; D.E.S.: Curación de datos,

Software, investigación; F.S.C.: Análisis formal.

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