Usando R para examinar la calidad del aire en Barcelona

• Autores: José M. Sallán Fernández
• Localización: IV Congreso & XV JORNADAS de Usuarios de R / Patricia Carracedo Garnateo (dir. congr.), David Hervás Marín (dir. congr.), Ana María Debón Aucejo (dir. congr.), 2026, ISBN 978-84-1396-394-5, págs. 143-161
• Idioma: español
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  • español

    Este trabajo presenta un caso de uso del lenguaje R para realizar análisis exploratoriode datos a partir de información pública sobre la calidad del aire en Barcelona,disponible en el portal Open Data BCN. Se describe el proceso de adquisición,transformación y consolidación de datos horarios de contaminantes atmosféricosprocedentes de las estaciones de medida de Barcelona para el período 2018–2025. Lapreparación de los datos incluyó la homogenización de estructuras cambiantes y sureorganización en formato tidy, lo que permitió aplicar herramientas del ecosistematidyverse para el análisis y la visualización. A partir de los datos reorganizados, seexploraron tres aspectos clave: la distribución geográfica de las estaciones de medida, la ocurrencia de avisos y episodios de contaminación por NO2 y PM10, y el impactodel confinamiento por COVID-19 sobre los niveles de dichos contaminantes. Losresultados muestran reducciones en los niveles de NO2 durante 2020, aunque noestadísticamente significativas, y variaciones más moderadas en los niveles de PM10.El estudio subraya el potencial de los datos abiertos y del lenguaje R comoherramientas eficaces para el análisis ambiental y la toma de decisiones en el ámbitourbano.

  • English

    This paper presents a use case of the R language to conduct exploratory data analysisusing public information on air quality in Barcelona, available through the Open DataBCN portal. It describes the process of acquiring, transforming, and consolidatinghourly atmospheric pollutant data collected from Barcelona’s monitoring stations forthe period 2018–2025. Data preparation involved harmonizing changing datastructures and reorganizing them into a tidy format, which enabled the application oftools from the tidyverse ecosystem for analysis and visualization. Based on thereorganized data, three key aspects were explored: the geographical distribution ofmonitoring stations, the occurrence of alerts and pollution episodes related to NO₂ andPM₁₀, and the impact of COVID-19 lockdowns on the levels of these pollutants. Theresults show reductions in NO₂ levels during 2020, although not statisticallysignificant, and more moderate variations in PM₁₀ levels. The study highlights thepotential of open data and the R language as effective tools for environmental analysisand urban decision-making.