Metodología para el análisis de la dispersión del ruido en aeropuertos, estudio de caso: aeropuerto Olaya Herrera de la ciudad de Medellín

Abstract

Se presenta en este trabajo una metodología para la elaboración de mapas de ruido, utilizando el software de Sistemas de Información Geográfica ArcGIS en su versión 9.3. Para la elaboración del mapa de ruido se usó una muestra de 26 puntos, con valores de presión sonora, tomados por la Universidad de Antioquia, en la plataforma y en los alrededores del aeropuerto Olaya Herrera de la ciudad de Medellín. Para la elaboración de los mapas de ruido se aplicaron técnicas de geoestadística, pues esta técnica señala que para fenómenos como los de tipo ambiental, las mediciones de la misma variable cercanas en tiempo o espacio deben estar correlacionadas. Para determinar la estructura de autocorrelación entre los datos y aplicación en la predicción de los valores de presión sonora en los sitios en donde no se tenían mediciones, se probaron distintas técnicas y procedimientos, que concluyeron que la técnica de interpolación Kriging era la más eficiente para representar fenómenos continuos como el ruido. Adicionalmente, se probaron varios modelos de dispersión de una variable, siendo el modelo J-Bessel, el que mejor representó el comportamiento de la variable objeto de estudio. Finalmente, se presenta un mapa de la zona de influencia directa del aeropuerto Olaya Herrera, conteniendo la cartografía básica de la zona y un layer en formato raster, cuyas celdas representan los valores de presión sonora para cada ubicación específica. / Abstract: This work shows the methodology to generate noise maps using the Geographic Information System ArcGIS software in its 9.3 version. To generate the noise map it was used a sample of 26 points with noise pressure values, taken by the University of Antioquia at the platform around the "Olaya Herrera" airport in Medellin city. To generate the noise maps, geostatistics techniques were applied since this technique show, for those environmental phenomena, that the measurements of the same variable, close in time or space, must be correlated. To determine the autocorrelation structure among data and its application in the prediction of sound pressure values in the sites where there were not any measurements, different techniques and procedures were tested. These techniques and procedures led to the conclusion that the Kriging interpolation technique was the most efficient to represent continuous phenomena like noise. Furthermore, different dispersion models of a variable were tested, concluding that the "J-Bessel Model" was the best to represent the behavior of the variable studied. Finally, a map of the Olaya Herrera Airport and its direct influence zone is shown. This map contains a basic cartography and a layer in raster format where which pixel represents the pressure values to each specific location.