En esta memoria se presenta el análisis y evaluación de un método de muestreo, desarrollado por el Laboratorio de Acústica de la Universidad de Extremadura, denominado Método de Categorización. Este método se asienta en la suposición, ampliamente contrastada, de que el tráfico representa la mayor fuente de variabilidad de ruido, tanto espacial como temporal. El Método de Categorización propone un conjunto de definiciones de distintas categorías, basadas en que la diferente utilidad que las calles de las ciudades tienen como medio de comunicación entre las diferentes zonas de la ciudad o entre la ciudad y otros núcleos urbanos u otras zonas del territorio, tienen en cuenta esta variabilidad. El objetivo del método es lograr una metodología de muestreo que logre una estratificación del ruido urbano que, finalmente, permita la posibilidad de estimar el nivel sonoro existente en calles no muestreadas. La bondad de esta estratificación se estudió individualmente en veintisiete ciudades, localizadas en diferentes entornos geográficos (regiones, países) y con distinto tamaño con respecto a la extensión y a la población censada, mediante el análisis estadístico de los valores del índice sonoro Ld (dBA) medido en las distintas categorías. Los resultados de las pruebas estadísticas de Kruskal-Wallis, U de Mann-Whitney y curvas ROC, mostraron que la mayor parte de los valores sonoros medios de las distintas categorías de las ciudades estudiadas presentaban diferencias significativas y que las distintas categorías registraban elevados porcentajes de sensibilidad y predicción sonora. A continuación, se analizó la capacidad predictiva del Método de Categorización comparándola con el Método de Cuadrícula. El pequeño tamaño poblacional de las ciudades seleccionadas, Olivenza y Campo Maior, permitió, utilizando un tamaño razonable de rejilla (200 metros), un número de puntos de muestreo similar en ambos métodos y ampliar el estudio a la determinación de la población afectada. Los resultados mostraron que el Método de Categorización es más adecuado que el Método de Cuadrícula para la evaluación de la molestia debida al ruido: Para el primero de los métodos los análisis descriptivo e inferencial del Ld (dBA) presentaban menores errores de predicción y los valores esperados no diferían significativamente de los valores de control correspondientes. Dada la estratificación significativa mostrada en los valores del índice sonoro Ld (dBA) en las distintas categorías, evaluado mediante medidas de corta duración; el siguiente paso fue realizar un análisis de los índices Ld (dBA), Lt (dBA), Ln (dBA), Ld24 (dBA) y Lden (dBA), evaluados mediante medidas de continuo, en las ciudades de Cáceres y Plasencia. Al igual que sucedió con el Ld (dBA) en las medidas de corta duración, los valores sonoros de los índices Ld (dBA), Lt (dBA), Ln (dBA), Ld24 (dBA) y Lden (dBA), presentaron diferencias significativas y altos porcentajes de sensibilidad y predicción sonora en las distintas categorías. En último lugar, este estudio comparativo entre las distintas categorías se realizó globalmente, para el rango de ciudades evaluadas, mediante un análisis de la covarianza (ANCOVA) de las rectas resultantes de la relaciones significativas entre los valores sonoros medios registrados en las distintas categorías y las variables poblacionales: población y superficie habitada. Los resultados del ANCOVA mostraron diferencias significativas en las ordenadas de las rectas de las distintas categorías, por lo tanto, en un estudio global del nivel sonoro existente en las calles de las ciudades, las cinco categorías definidas por el Método de Categorización se corresponden con niveles de ruido estadísticamente distinguibles. Dada la significación de las relaciones lineales de los valores sonoros registrados en las distintas categorías y las variables poblacionales, se comparó el coeficiente de correlación obtenido en el análisis de las distintas categorías con el obtenido globalmente para la ciudad. El coeficiente resultante del análisis de las distintas categorías fue superior al obtenido globalmente; por lo tanto, esto nos permitiría estimar el ruido en una calle específica, en el rango de ciudades analizadas, con mayor precisión que el estimado globalmente para la ciudad.
