Modelamiento ambiental aplicando el software soundplan en la evaluación de la contaminación sonora del distrito de Chimbote, provincia Del Santa, región Ancash

Descripción del Articulo

En un marco y contexto globales, se ha establecido que la contaminación acústica es una de las principales consecuencias medioambientales graves que afectan a la población residente (niveles de ruido) y a su entorno en una región geográfica concreta. La contaminación sonora así mismo constituye un f...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cahuana Sanchez, Jose Manuel, Mesias Sanchez, Thalia
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/5251
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Materia:Contaminación sonora
Decibeles
Fuentes móviles
Fuentes puntuales
Modelamiento ambiental
Modelo de predicción de ruido
Niveles de ruido
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description En un marco y contexto globales, se ha establecido que la contaminación acústica es una de las principales consecuencias medioambientales graves que afectan a la población residente (niveles de ruido) y a su entorno en una región geográfica concreta. La contaminación sonora así mismo constituye un factor determinante de la calidad ambiental asociada al ruido en el distrito de Chimbote debido a los impactos negativos directamente relacionadas sobre la salud de la población, siendo las fuentes más predominantes: el tráfico vehicular, el comercio, edificaciones, actividades industriales, fuentes puntuales, fuentes móviles, etc. El objetivo de la investigación fue evaluar la contaminación sonora del distrito de Chimbote a través del modelamiento ambiental aplicando el software SOUNDPLAN. La metodología aplicada consistió en la realización de una comparación de los resultados obtenidos por un modelamiento ambiental, la cual nos permitió elaborar los diferentes modelos de predicción de ruido y de esta manera se validó el modelamiento y reconocer la desviación porcentual entre sus intensidades sonoras (decibeles) en el ámbito de estudio según periodo de años considerados (2014, 2015, 2016, 2018 y 2019). Se generó modelos de predicción de ruido haciendo uso de la herramienta Kriging Ordinario. Comparando los resultados de cada uno de estos años acorde al D.S.085- 2003-PCM ECA ruido ambiental, se tuvo que para el año 2014 la contaminación sonora superó los 75dBA y alcanzó un registro critico de 86.5 dBA. Para el año 2015la mayor incidencia registró valores de 87.5 dBA. Para el año 2016, fue el escenario de mayor concentración de contaminación sonora en el distrito de Chimbote. Y para los años 2018 y 2019 en el periodo diurno el valor máximo fue de 88 dBA. Finalmente, el modelo ambiental aplicando el software SOUNDPLAN permitió de manera adecuada evaluar la contaminación sonora en el distrito de Chimbote.
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La metodología aplicada consistió en la realización de una comparación de los resultados obtenidos por un modelamiento ambiental, la cual nos permitió elaborar los diferentes modelos de predicción de ruido y de esta manera se validó el modelamiento y reconocer la desviación porcentual entre sus intensidades sonoras (decibeles) en el ámbito de estudio según periodo de años considerados (2014, 2015, 2016, 2018 y 2019). Se generó modelos de predicción de ruido haciendo uso de la herramienta Kriging Ordinario. Comparando los resultados de cada uno de estos años acorde al D.S.085- 2003-PCM ECA ruido ambiental, se tuvo que para el año 2014 la contaminación sonora superó los 75dBA y alcanzó un registro critico de 86.5 dBA. Para el año 2015la mayor incidencia registró valores de 87.5 dBA. Para el año 2016, fue el escenario de mayor concentración de contaminación sonora en el distrito de Chimbote. Y para los años 2018 y 2019 en el periodo diurno el valor máximo fue de 88 dBA. 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