Se utilizaron datos abiertos sobre calidad del aire de las estaciones del país reportadas a SINAICA y disponibles desde el portal de datos.gob
Los datos se analizaron y se escribió un post (agregar liga) ilustrando el proceso.
El procesamiento de los datos se hizo en Python con ayuda de la herramienta Jupyter Notebook, los archivos que procesan la información están en la carpeta notebooks y están divididos por partes:
-
Obtener_datos_calidad_del_aire: en este notebook se descargan los datos de calidad del aire a nivel nacional usando un cliente de México Abierto. Se obtienen datos de las estaciones de calidad del aire, como su nombre y coordenadas, y todas las mediciones de contaminantes reportadas a nivel nacional. Este notebook es la base de todos los análisis posteriores, ya que aquí se obtienen todos los datos.
-
EDA_1: Análisis exploratorio del ozono y comparación de los niveles promedio de este contaminante en las ciudades con más estaciones de monitoreo.
-
EDA_2: Visualizaciones de la evolución de contaminantes durante el día y comparaciones de contingencias entre la Ciudad de México y Guadalajara.
-
Ozono_vs_poblacion: Se obtienen datos de población por área metropolitana para ver el comportamiento del ozono cada 100 mil habitantes de las ciudades con más estaciones de monitoreo.
-
Prediccion_ozono_CDMX_GDL: Modelo de predicción de series de tiempo para el ozono en la Ciudad de México y Guadalajara usando el modelo Prophet.
-
Mapas_interactivos_y_gifs: Generación de mapas interactivos en formato html y gifs de evolución de ozono durante el día. El de la CDMX se ve así.
