Entre los días 20 y 22 de Febrero de 2016 ha habido una nube de polvo sahariano sobre la Península, que se ha dejado notar también en Sevilla (http://www.abc.es/sociedad/abci-medio-ambiente-nube-polvo-sahariano-dispara-contaminacion-aire-particulas-toda-peninsula-201602231715_noticia.html).
Vamos a utilizar nuestro paquete aire para analizar la calidad del aire (más concretamente la concentración de partículas) en la última semana.
Primero cargamos el paquete:
library(aire)Ahora descargamos los datos de la última semana para la provincia de Sevilla:
datos <- get_daily_data(province = "se", from = "2016-02-15", to = "2016-02-23")Y los analizamos con el paquete openair:
library(openair)Con la función summaryPlot podemos inspeccionar los datos:
summaryPlot(datos, pollutant = "PART", period = "months")## Provincia Municipio site Direccion date1 date2
## "character" "character" "factor" "character" "POSIXct" "POSIXt"
## SO2 PART NO2 CO O3 SH2
## "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "logical"
La función timePlot nos dibuja la serie temporal para cada estación más claramente:
timePlot(datos, pollutant = "PART", type = "site")
Vemos que el pico de contaminación por partículas se produjo entre el 20 y 22 de Febrero, y que se alcanzaron valores de hasta 500 microgramos por metro cúbico de aire, cuando los valores normales están por debajo de 25 microgramos (http://bit.ly/airedata).
También podemos hacer un calendarPlot:
calendarPlot(datos, pollutant = "PART")
Finalmente hacemos un mapa de la concentración de partículas por estaciones para el día de mayor contaminación (21 de Febrero).
Primero descargamos y preparamos los datos:
datos.21 <- get_daily_data("2016-02-21", "se")
data(stations)
datos.21.sp <- merge(datos.21, stations[, "site"], by = "site", all.x = TRUE)Y luego hacemos el mapa:
GoogleMapsPlot(datos.21.sp, pollutant = "PART") 
Se puede observar que aunque la densidad de partículas fue muy alta en toda la zona, hubo estaciones (como la de la Sierra Norte) con valores algo mejores.