Redes de sensores de la calidad del aire para la elaboración de políticas basadas en pruebas: Buenas prácticas para una visión práctica

Resumen

(1) Antecedentes: Este trabajo evaluó la usabilidad de sistemas comerciales de sensores de calidad del aire de «bajo coste» para respaldar la formulación de políticas basadas en evidencia.

(2) Métodos: Se compararon dos sistemas de sensores disponibles comercialmente (Airly, Kunak) en una estación de monitoreo de calidad del aire reglamentaria (AQMS) y posteriormente se desplegaron en Kampenhout y Sint-Niklaas (Bélgica) para abordar preocupaciones políticas reales: (a) ¿Cuál es la contribución de la contaminación del tráfico rodado cerca de una escuela y en una plaza central de la ciudad? y (b) ¿Las intervenciones locales en el tráfico resultan en impactos cuantificables en la calidad del aire?

(3) Resultados: Los sistemas de sensores considerados mostraron un buen rendimiento en términos de captura de datos, correlación e incertidumbre intra-sensor. Su precisión mejoró mediante una recalibración local, alcanzando niveles de calidad de datos para mediciones indicativas según lo establecido en la Directiva de Calidad del Aire (U_exp < 50% para PM y < 25% para NO₂). Se propuso un enfoque metodológico utilizando ubicaciones de fondo local y de fuente, lo que permitió cuantificar (3.1) el impacto potencial máximo de las intervenciones políticas locales y (3.2) los impactos en la calidad del aire de diferentes intervenciones de tráfico con reducciones de contribución local de hasta 89% para NO₂ y 60% para NO durante el período de monitoreo de 3 meses considerado.

(4) Conclusiones: Nuestros resultados indican que los sistemas comerciales de sensores de calidad del aire son capaces de cuantificar con precisión los impactos en la calidad del aire de medidas de tráfico local (incluso de corta duración) y contribuyen a la formulación de políticas basadas en evidencia, siempre que se aplique una configuración metodológica adecuada (normalización de fondo) y un procedimiento de calidad de datos (calibración recurrente). La metodología aplicada y los aprendizajes se destilaron en un plan para redes de sensores de calidad del aire para acciones de replicación en otras ciudades.