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Por qué hacer un análisis interanual de la contaminación en Madrid Central es erróneo
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Por qué hacer un análisis interanual de la contaminación en Madrid Central es erróneo

Una comparativa de un año contra el año anterior genera distorsiones: se toman como constantes las particularidades del año anterior

El Ayuntamiento de Madrid hizo público el jueves 4 de julio un primer informe del resultado de los cuatro primeros días de aplicación de la moratoria de multas en el interior de Madrid Central. En la nota de prensa, que puedes leer aquí, se señala que el miércoles 3 de julio en 21 de las 24 estaciones de medición los niveles de dióxido de nitrógeno (NO2) eran inferiores a siete días antes.

Igualmente, en la misma rueda de prensa, Borja Carabante, delegado del Área de Medio Ambiente y Movilidad, señaló que “la calidad del aire ha empeorado en 19 de las 24 estaciones de medición de la red de la capital desde la puesta en marcha de Madrid Central, el 30 de noviembre de 2018, hasta el pasado 18 de junio de 2019, en comparación con el mismo periodo del año anterior”. Los datos de la afirmación de Carabante los había recogido el alcalde de Madrid José Luis Martínez-Almeida en un tuit, publicado el miércoles 3 de julio, el que afirmaba: “ No voy a aceptar ni una sola lección de la izquierda en la lucha por la calidad del aire

Balance incorrecto

Sin embargo, y siendo correctos los datos que ofrecen alcalde y Ayuntamiento, las conclusiones no son correctas. Cuando os explicamos los efectos de Madrid Central, los expertos que consultamos -Paco Segura, coordinador de Ecologistas en Acción, y Juan Bárcena, portavoz de la misma organización- subrayaron la importancia de comparar los datos obtenidos no con el año anterior, sino con un promedio de los años anteriores. Es decir, de esta manera:

La razón por la que lo correcto para evaluar el impacto de la contaminación no es aplicar un balance interanual ni semanal, como hace el Ayuntamiento de Madrid en su comunicación, sino el balance respecto a un promedio de años es porque este modelo corrige la distorsión de las particularidades de cada año. Comparar una fecha con la misma fecha del año anterior entra en la categoría de la correlación coincidente, porque se asumen como constantes las circunstancias del año previo.

Cómo diluir un corte de tráfico

Pongamos un ejemplo: si comparásemos la contaminación el 27 de mayo de 2019 con el 27 de mayo de 2018 en el entorno de Cibeles, el resultado, fuera cual fuera, no tendría validez ¿Por qué? Porque el 27 de mayo de 2018 Cibeles estuvo cortado al tráfico por la rúa de la celebración de la Champions que acababa de ganar al Real Madrid. Aceptar esa comparación como válida es asumir que todos los 27 de mayo el tráfico está cortado en Cibeles. Cosa que, evidentemente, no es así.

La manera de evitar que ese suceso particular -siguiendo con el ejemplo: el corte de tráfico en Cibeles- distorsione los datos es comparar la fecha de este año con el promedio de los años anteriores. De esta forma, los hechos particulares de cada fecha (cortes de tráfico, qué tiempo hizo, si hubo un accidente o incendio en ese punto) quedan disueltos en la comparación global.

También la lluvia

Precisamente en una comparación pura entre el primer semestre de 2018 y el primero de 2019, que es más del 80% del periodo que refiere el Ayuntamiento de Madrid en su comunicación, recoge una de esas diferencias de contexto que distorsiona la comparación. Entre enero de 2018 y el 1 de julio de 2018 llovió 71 días, frente a los 23 que ha llovido en el mismo periodo de este año.

Uno de los efectos de la lluvia es, precisamente, que ayuda a diluir la contaminación. Comparar dos periodos tan dispares respecto a la meteorología conduce a un correlación no casual -errónea, por tanto- que abunda en la necesidad de diluir las particularidades en el promedio de un periodo de años más extenso.

Esta metodología no la aplica solo Ecologistas en Acción. Greenpeace, en este tuit y en el hilo que lo incluye, también explica por qué la manera de comparar datos que ha elegido el Ayuntamiento de Madrid es incorrecta.

3 Comentarios

  • Esta claro, entonces cada uno coge los datos que le interesan para justificar su postura. Yo ni defiendo ni ataco Madrid Central. Pero segun tome los datos de un día u otro, tendremos unas conclusiones distintas.

    Un saludo.

  • Por la misma razón, tampoco se puede utilizar dicho argumento para defender Madrid Central. Habría que esperar unos cuantos años. Lo que es bien cierto es que hemos de cuidar el Planeta entre todos, no es un tema de ideologías. Y por ahora creo que es para preocuparse.

    Un saludo.

    • De hecho, estás algo equivocado en tu razonamiento. Lógicamente tendrías una visión más amplia de datos para poder reducir el error, pero no estás tratando los datos de manera eficaz. La media que utilizas de referencia debe de ser de un intervalo amplio, pero el dato que comparas con la información de referencia no tiene por que serlo. De hecho, constantemente comparamos los datos actuales con las medias de referencia del intervalo de años anteriores para poder realizar proyecciones.
      Repito, sería más eficaz si el dato fuese una media de un intervalo de datos, pero no quita que sea valido hacerlo del modo expuesto.

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