Modelización y predicción de la estructura temporal y espectral del nivel de presión sonora como herramienta para la gestión de paisajes sonoros urbanos

Resumen

Desde los tiempos más remotos, las personas han estado sometidas a una amplia variedad de sonidos, sumamente diversa en sus orígenes y en sus características físicas. La propia naturaleza es una fuente inagotable de ruidos, que en algunos casos, como en las erupciones volcánicas, los terremotos o las tormentas, pueden alcanzar una intensidad muy elevada. Sin embargo, los entornos sonoros más agresivos son una consecuencia directa de la actividad humana y se producen con especial relevancia en los lugares en que se concentra esa actividad, es decir, fundamentalmente en los medios urbanos y en los centros de trabajo. Como consecuencia del incremento de actividades industriales y comerciales, la aparición de modernos medios de transporte y el crecimiento de las aglomeraciones urbanas se ha producido una importante degradación del medio sonoro en contacto con la población. La contaminación sonora es hoy en día una de las mayores causas de molestia en las sociedades modernas, especialmente en los medios urbanos. Uno de los factores más importantes para ayudar a explicar este hecho es el tráfico rodado, ya que como multitud de autores coinciden en señalar, el tráfico rodado es la fuente sonora más importante y generalizada en las zonas urbanas de los países desarrollados. Ésta es también, con diferencia, la fuente sonora que produce más perturbaciones y molestias sobre los residentes urbanos. La molestia por ruido es considerada como el más extendido efecto generado por el ruido ambiental, siendo el nivel de presión sonora continuo equivalente el principal indicador utilizado para su estimación. Aunque este enfoque tradicional puede obtener buenos resultados a la hora de predecir los efectos ocasionados por el ruido a nivel comunitario, la composición temporal y espectral de la presión sonora podría explicar la gran varianza de molestia por ruido no considerada por el nivel de presión sonora continuo equivalente. Por otro lado, la reducción del impacto sonoro solo a términos de molestia por ruido y reducción del nivel sonoro es un enfoque negativo. La ecología acústica trata de revertir esta tendencia hacia un campo de investigación positivo. La percepción de nuestro entorno sonoro está influenciada por otra serie de aspectos ambientales, así como por el estado de ánimo y la actividad realizada por el oyente. Este trabajo se enmarca dentro de esta visión holística, en la cual, tanto los aspectos positivos como negativos del paisaje sonoro han sido considerados. Se parte de la consideración del sonido como una necesidad existencial. No todos los sonidos presentes en un entorno urbano deben ser considerados ruido. Aquellos sonidos que tengan una especial riqueza o interés, que supongan un patrimonio, que procedan de fuentes naturales, etc., deben ser conservados y protegidos. Por contra, aquellos sonidos molestos, desagradables, monótonos, etc., deben ser eliminados o cuanto menos reducidos. Como principal fuente de este segundo grupo de sonidos, en un entorno urbano, aparece el tráfico rodado, el cual actúa como un foco ruidoso que enmascara el resto de sonidos presentes en la cuidad, lo cual origina un empobrecimiento del paisaje sonoro urbano. Esta tesis doctoral, estructurada en tres ejes principales, está orientada hacia la obtención de la herramienta que facilite la toma de decisiones a las autoridades competentes en la gestión de paisajes sonoros urbanos, mediante el desarrollo de un modelo para la predicción del nivel y la estructura temporal y espectral de la presión sonora. En primer lugar, se establece un análisis descriptivo de la composición temporal y espectral de los paisajes sonoros urbanos. En este marco se analizan las principales propiedades acústicas que caracterizan los paisajes sonoros evaluados. Una vez alcanzado este objetivo, se desarrollan dos modelos para la predicción de la estructura temporal y espectral de los paisajes sonoros urbanos. En este caso, a partir de una serie de variables cuidadosamente seleccionadas y mediante la utilización de una herramienta de data mining, las redes neuronales artificiales (ANN), se construyen dos modelos que permiten predecir una serie de descriptores, desarrollados para la caracterización de la estructura temporal y espectral del nivel presión sonora, con un muy alto grado de precisión. Finalmente, el tercer eje sobre el que se asienta este trabajo es el análisis y evaluación del impacto de la composición temporal y espectral de la presión sonora, descrita por la serie de descriptores previamente mencionados, sobre la percepción sonora.