Redes híbridas de monitorización de la calidad del aire: cómo combinar estaciones de referencia y sensores de alta resolución

Una red híbrida de monitorización de la calidad del aireLa calidad del aire se refiere al estado del aire que respiramos y su composición en términos de contaminantes presentes en la atmósfera. Se considera buen...
Leer más es una de las mejores maneras de ampliar el alcance de la monitorización ambiental, sobre todo en entornos tan heterogéneos como las áreas urbanas donde se concentran diferentes fuentes de emisión. Las redes hibridas de vigilancia ambiental combinan estaciones de referencia con sistemas de sensores near-reference, nodos distribuidos, mediciones meteorológicas, campañas móviles y modelización para ampliar la cobertura espacial y temporal. Mientras que las estaciones de referencia aportan mediciones trazables para la evaluación oficial, los sensores y otras fuentes de datos permiten identificar variaciones a nivel hiperlocal, cubrir vacíos de información y, finalmente, obtener una visión más detallada de la contaminación atmosférica.

El valor de esta arquitectura técnica no se debe simplemente a instalar más instrumentos. Procede de saber qué puede aportar de forma fiable cada capa de datos, con qué incertidumbre y para qué uso, y de cómo se integran entre sí las distintas mediciones y productos de datos ambientales.

Este enfoque está ganando preponderancia en Europa gracias, entre otras medidas, a la Directiva (UE) 2024/2881 que endurece los estándares de calidad del aire ambiente; objetivo que deberá alcanzarse para 2030. Lleva la medición de la calidad del aire a otro nivel estableciendo un valor límite anual de PM_2,5 de 10 µg/m³, frente a los 25 µg/m³ anteriores. La norma otorga además un papel más explícito a las aplicaciones de modelización y a las mediciones indicativas junto a las mediciones fijas, e introduce nuevos requisitos sobre representatividad espacial, amplios emplazamientos de control y contaminantes emergentes como las partículas ultrafinasA simple vista, el aire que nos rodea puede parecer limpio, pero cuidado, en él se esconde un peligro casi imperceptible: las partículas ultrafinas (PUF) o...
Leer más y el carbono negro.

A medida que la gestión de la calidad del aire avanza hacia una mayor resolución espacial, la pregunta ya no es si los sensores deben complementar la monitorización convencional. Lo que resulta más relevante es desvelar cómo combinar densidad de medición, calidad del dato, trazabilidad y modelización sin confundir el papel que desempeña cada fuente de información.

Qué es una red híbrida de monitorización de la calidad del aire

Una red híbrida integra varias capas de medición e información que se complementan y no se sustituyen entre sí. Cada capa tiene un nivel de incertidumbre, una cobertura espacial y una función operativa o regulatoria distintas. Mientras que una estación de referencia certificada opera con márgenes de error mínimos pero cubriendo un solo punto, una red de sensores near-reference multiplica la cobertura espacial asumiendo una incertidumbre mayor (aunque acotada, según la norma CEN/TS 17660, en menos del 25% para gases y el 50% para partículas). Esa trazabilidad es lo que distingue a un dato de una estimación.

Según el objetivo de la monitorización, una red híbrida puede combinar:

• Estaciones de referencia reguladas.
• Sistemas de sensores near-reference de calidad del aire.
• Otros nodos de sensores distribuidos.
• Estaciones de monitorización móviles o temporales.
• Mediciones meteorológicas.
• Datos de tráfico u operativos.
• Inventarios de emisiones.
• Modelos de dispersión y transporte químico.
• Productos satelitales u otras fuentes de teledetección.

El objetivo no es equiparar todas estas fuentes, sino aprovechar la información que cada una puede ofrecer de forma fiable. Un analizador de referencia, una estación sensorizada y un modelo responden a preguntas distintas, y la nueva Directiva Europea de Calidad del Aire 2024/2881 refuerza precisamente esa lógica al exigir mayor resolución espacial en la caracterización de la exposición real. Una arquitectura híbrida robusta utiliza cada una donde aporta información útil y mantiene la distinción entre lo que se ha medido físicamente y lo que se ha estimado o modelizado.

Estaciones de referencia, sensores y fuentes de datos complementarias

Las estaciones de referencia siguen siendo fundamentales para la evaluación regulatoria de la calidad del aire y para el análisis de tendencias a largo plazo. Su instrumentación y sus procedimientos para asegurar la calidad están diseñados para cumplir requisitos exigentes de incertidumbre de medida, pero su infraestructura, operación y mantenimiento limitan la densidad con la que pueden desplegarse.

Las estaciones de sensores distribuidas pueden cubrir parte de ese vacío espacial al aportar mediciones en muchas más ubicaciones. Las observaciones meteorológicas añaden información sobre el transporte atmosférico, mientras que los modelos ayudan a interpretar las concentraciones entre puntos de medición e investigar cómo pueden dispersarse las emisiones en un área más amplia.

La monitorización móvil añade otro nivel de flexibilidad. Las estaciones temporales o reubicables permiten investigar posibles puntos críticos de contaminación atmosférica, caracterizar una zona antes de comprometerse con ubicaciones de monitorización permanentes o responder a necesidades operativas cambiantes.

La Organización Meteorológica Mundial (OMM) también destaca el potencial de los sistemas de sensores para cubrir vacíos en las redes existentes y para integrarse con mediciones de referencia, observaciones satelitales y modelos, siempre que la calidad del dato de los sensores se evalúe de forma adecuada.

Por qué las redes tradicionales de calidad del aire tienen limitaciones espaciales

Las redes convencionales de monitorización de referencia se diseñan en torno a ubicaciones de medición muy caracterizadas, no en torno a una densidad de nodos elevada, porque ese es el enfoque que exige la evaluación regulatoria. El resultado es una infraestructura de datos excelente en los puntos donde existe, y prácticamente ciega en todo lo demás, donde el número de puntos de muestreo en un territorio es, por diseño, limitado.

El problema de la representatividad espacial

La contaminación atmosférica no se comporta de forma uniforme en una ciudad o en una zona industrial. Las concentraciones pueden variar de forma considerable en distancias relativamente cortas por efecto del tráfico, la actividad industrial, la geometría de las calles, el terreno, las condiciones de viento, las obras y otros factores locales.

Una estación de referencia puede describir con precisión la calidad del aire en su ubicación y en el área que representa, y aun así no detectar un punto crítico de contaminación atmosférica junto a una vía de tráfico intenso, un colegio, un límite industrial o una zona logística.

No se trata de una limitación en la precisión del analizador de referencia. Es una limitación en cuánto territorio puede representar un número finito de puntos de medición.

Por qué son importantes los datos hiperlocales de calidad del aire

Una mayor resolución espacial revela diferencias que desaparecen cuando la contaminación se representa mediante unas pocas ubicaciones de monitorización o promedios a escala de ciudad.

Los puntos de medición adicionales pueden ayudar a:

• Identificar puntos críticos de contaminación atmosférica locales.
• Comparar la exposición entre barrios.
• Investigar la contaminación en el entorno de colegios y hospitales.
• Caracterizar la influencia de las vías principales.
• Evaluar Zonas de Bajas Emisiones y medidas de movilidad.
• Vigilar perímetros industriales.
• Evaluar emisiones temporales de obras u otras actividades.
• Identificar dónde se justifica una investigación más detallada.

El objetivo de la monitorización de la calidad del aireControlar la calidad del aire es una tarea esencial para disfrutar de unas óptimas condiciones ambientales que favorezcan un saludable desarrollo humano y ...
Leer más con mayor resolución espacial no es, por tanto, crear simplemente un mapa más denso. Es reducir vacíos de información concretos que importan para la gestión ambiental.

Cómo funcionan las redes híbridas de monitorización de la calidad del aire

Las estaciones de referencia como base de la evaluación regulatoria

Las estaciones de referencia aportan mediciones basadas en métodos prescritos o reconocidos y en procedimientos de aseguramiento de la calidad del aire exigentes. Siguen siendo indispensables cuando la normativa exige mediciones fijas y aportan series históricas estables frente a las que se evalúan los cambios reales en la calidad del aire ambiente.

También pueden actuar como puntos de comparación valiosos para evaluar otras tecnologías de la red, el mismo papel de patrón de calibración que cumplen frente a los sensores near-reference. Pero esto no significa que cada sensor deba depender de forma permanente de una estación de referencia cercana. Según la tecnología y la aplicación, la calibración y la verificación también pueden apoyarse en procedimientos de laboratorio, patrones de transferencia, gases de referencia certificados u otros métodos trazables. La confianza en el dato no se declara; se gana demostrando esa trazabilidad.

Redes distribuidas de sensores para ampliar la cobertura espacial

Las estaciones de sensores profesionales pueden instalarse en ubicaciones donde una estación de referencia completa resultaría poco práctica o desproporcionada respecto al objetivo de la monitorización. Permiten a los operadores aumentar la densidad de medición en torno a vías, barrios, zonas industriales, puertos, aeropuertos, obras y receptores sensibles, precisamente los puntos ciegos que las redes convencionales no pueden cubrir por diseño.

También pueden reubicarse cuando cambian las prioridades de monitorización, lo que las hace útiles tanto en redes permanentes como en campañas de medición temporales.

De la medición a la información ambiental

Una red híbrida es más que la suma de sus instrumentos. Cada observación pasa por un proceso controlado antes de convertirse en información apta para la toma de decisiones:

1. Medición: los instrumentos recogen señales del contaminante y del entorno.
2. Control de calidad: se identifican observaciones no válidas, anómalas o técnicamente comprometidas.
3. Calibración y verificación: se comprueba el rendimiento mediante un procedimiento trazable adecuado.
4. Contextualización: las concentraciones se analizan junto con meteorología, tráfico, emisiones o información operativa.
5. Integración: las observaciones pueden combinarse con modelos u otras fuentes de datos cuando la aplicación lo requiere.
6. Interpretación: mapas, alertas, informes y herramientas analíticas convierten la información resultante en decisiones ambientales.

Por tanto, una red con más sensores no es automáticamente una red mejor. Más mediciones solo generan más información útil cuando se comprenden su calidad, su procedencia y sus limitaciones.

Diferencias entre estaciones de referencia, sensores near-reference y sensores de bajo coste

Estos tres términos describen enfoques de medición distintos y no deben interpretarse como tres categorías regulatorias universales.

La monitorización de referencia utiliza instrumentos y métodos establecidos para la evaluación oficial de la calidad del aire, junto con requisitos definidos de calibración, incertidumbre y aseguramiento y control de la calidad (QA/QC).

La monitorización near-reference no es una categoría legal armonizada. El término se emplea generalmente para sistemas de monitorización con sensores que han demostrado, bajo condiciones de ensayo definidas, un rendimiento próximo al de la instrumentación de referencia. Su evaluación independiente y unas métricas de rendimiento transparentes resultan especialmente valiosas cuando se utiliza este término.

El sensor de bajo coste describe principalmente la economía y el diseño tecnológico de un instrumento. El término, por sí solo, no establece un nivel de calidad de medida, puesto que dos dispositivos de una categoría de precio similar pueden tener una precisión, una estabilidad, una calibración y una trazabilidad muy distintas.

Esta distinción importa porque la pregunta relevante no es qué etiqueta lleva un instrumento, sino si su rendimiento de medida demostrado resulta adecuado para la aplicación prevista.

La calidad del dato es la base de una red híbrida

Empezar por la adecuación al uso previsto

No todos los puntos de medición deben cumplir el mismo objetivo de calidad del dato, porque no todos responden a la misma necesidad. Por ejemplo, un sensor destinado a detectar un aumento repentino de emisiones industriales puede tener requisitos de rendimiento distintos de los de un instrumento empleado para el cumplimiento normativo. Una red diseñada para localizar puntos críticos de NO₂ en un entorno urbano puede priorizar la consistencia espacial de forma diferente a un programa de investigación centrado en tendencias a largo plazo.

Antes de seleccionar la tecnología, los operadores deben definir:

• Qué decisión respaldará el dato.
• Qué contaminantes es necesario medir.
• Los rangos de concentración esperados.
• La incertidumbre requerida.
• La resolución temporal necesaria.
• La integridad de datos aceptable.
• La duración del proyecto.
• La estrategia de calibración y verificación.

Este concepto suele describirse como adecuación al uso previsto: la calidad de la medida debe evaluarse en función del uso que finalmente se dará al dato, no de forma abstracta.

Calibración y co-localización

La co-localización con instrumentación de referencia se utiliza ampliamente para evaluar el comportamiento de un sensor en condiciones atmosféricas reales. Permite cuantificar la concordancia, identificar el sesgo e investigar cómo afectan los factores ambientales al sistema; es, en esencia, la forma en que un sensor gana su fiabilidad frente al patrón de referencia, en lugar de darla por supuesta.

Las guías de la US EPA recomiendan verificaciones periódicas y co-localización cuando resulta pertinente, porque el rendimiento de un sensor puede cambiar con el tiempo y con las condiciones ambientales. Una co-localización eficaz también requiere una planificación adecuada, concentraciones de contaminante representativas y una recuperación de datos suficiente.

La co-localización no es el único enfoque. La calibración también puede apoyarse en gases de referencia certificados, instrumentos de transferencia, procedimientos de laboratorio y calibración de fábrica. El método adecuado depende del contaminante, del principio de medida y de la incertidumbre requerida.

El requisito clave es que el proceso esté documentado, sea técnicamente adecuado y resulte trazable.

Deriva, envejecimiento e interferencias ambientales

Los sistemas de sensores se ven afectados por procesos físicos y químicos que pueden alterar su respuesta. Según la tecnología, estos pueden incluir:

• Deriva a largo plazo.
• Envejecimiento del sensor.
• Efectos de la temperatura.
• Efectos de la humedad.
• Interferencias cruzadas con otros gases.
• Contaminación del sensor.
• Cambios en la sensibilidad o en la respuesta de cero.

La especificación CEN/TS 17660 evalúa factores como la deriva a largo plazo, las interferencias cruzadas y los efectos de la temperatura y la humedad como parte de la evaluación del rendimiento de los sistemas de sensores; el mismo estándar que ya fija los umbrales de incertidumbre de una red near-reference.

La calibración inicial es, por tanto, solo el punto de partida. Un programa de monitorización profesional también debe establecer cómo se mantendrá el rendimiento del sensor a lo largo de todo el despliegue, porque un dato fiable no es el que se calibra bien una vez, sino el que sigue siendo defendible con el tiempo.

De la medición al producto de datos: por qué importa la transparencia

Uno de los avances más importantes que han experimentado los sensores de calidad del aire es, más allá de la atención creciente que se presta a la precisión del sensor, también cómo se genera el valor de concentración final.

Medición, corrección y predicción no son lo mismo

Un valor mostrado en una plataforma de calidad del aire puede proceder de una medición directa, una medición corregida, un modelo estadístico, una fusión de datos o una predicción. Estos productos pueden ser todos útiles, pero no son equivalentes.

Trabajos científicos recientes han propuesto el concepto de proceso de generación del dato (Data Generating Process, DGP) para describir la cadena de procedimientos y entradas que transforma las señales del sensor en un producto de datos final. Este marco distingue las mediciones independientes de sensores de las salidas cada vez más dependientes o predictivas, y sostiene que se necesita mayor transparencia para que el usuario entienda exactamente con qué información está trabajando.

Mediciones independientes de sensores

Estos avances incluyen el concepto de mediciones independientes de sensores (Independent Sensor Measurements, ISM). Dentro de este marco, una medición independiente depende fundamentalmente de las señales del propio sistema sensor, con correcciones limitadas a artefactos de medida demostrados, y no de una dependencia continua de información externa procedente del emplazamiento para generar la concentración.

Esta distinción importa en las redes híbridas porque un modelo de corrección entrenado con datos de referencia locales puede ofrecer resultados excelentes en una ubicación y volverse menos transferible cuando cambian la meteorología, la mezcla de contaminantes o las condiciones ambientales.

Esto no significa que la modelización o la fusión de datos tengan menos valor. Significa que la calidad de la medida y la dependencia del procesado deben describirse por separado. Un producto modelizado puede aportar información muy útil sin presentarse como una medición física independiente.

Diferenciar datos brutos, corregidos, validados y modelizados

Una arquitectura de monitorización transparente debe permitir entender, en cada momento, qué nivel de procesamiento tiene la concentración que se está consultando. No es lo mismo mostrar:

• La salida original del sensor: la señal física sin ningún ajuste, útil para diagnóstico técnico pero no directamente comparable con un valor de referencia.
• Una medición calibrada: la señal corregida con el factor obtenido en co-localización o con gases de referencia certificados, que ya es comparable con el patrón trazable.
• Una medición corregida: el valor ajustado además por factores ambientales como temperatura o humedad, que pueden alterar la respuesta del sensor.
• Una medición validada: el dato que ha superado el control de calidad y descarta observaciones anómalas o técnicamente comprometidas.
• Un producto de datos fusionado: la combinación de varias fuentes (sensores, meteorología, tráfico) para describir un fenómeno con más contexto del que ofrece una sola medición.
• Una concentración modelizada o predicha: una estimación generada por un modelo de dispersión o transporte químico, no una observación directa.

Esta distinción no es un matiz técnico menor. Separa una red que puede defender su dato ante una auditoría de una que no puede. Cada nivel responde a una pregunta distinta y aporta un tipo de confianza diferente, y confundirlos (presentar una estimación modelizada como si fuera una lectura calibrada, por ejemplo) compromete la credibilidad de toda la red. Una arquitectura híbrida robusta etiqueta cada dato según su procedencia real.

La trazabilidad solo funciona si el usuario final puede saber, en todo momento, si está viendo una medición o una estimación.

De las redes de sensores a la información integrada sobre calidad del aire

La monitorización híbrida resulta especialmente eficaz cuando las mediciones se interpretan junto con información ambiental complementaria, en lugar de leerse de forma aislada.

Datos meteorológicos

La velocidad y dirección del viento ayudan a explicar de dónde puede proceder un contaminante y cómo se está dispersando. La temperatura, la humedad y la presión atmosférica también ayudan a interpretar las condiciones ambientales y a evaluar el comportamiento del sensor, algo especialmente relevante cuando esas mismas variables pueden introducir deriva o interferencias en la medición.

Datos de emisiones y actividad

Los recuentos de tráfico, las condiciones operativas industriales, los movimientos de buques, la actividad de obra o los inventarios de emisiones pueden revelar si los cambios en las concentraciones medidas coinciden con cambios en las fuentes potenciales, es decir, si lo que el sensor detecta tiene una explicación identificable en el terreno.

Modelización de la calidad del aire

Una medición describe las condiciones en una ubicación concreta. Un modelo puede estimar las condiciones entre puntos de medición e investigar cómo se desplazan los contaminantes en un área más amplia.

Las aplicaciones más sólidas utilizan ambos enfoques: las observaciones limitan y verifican los modelos, mientras que los modelos aportan un contexto espacial que las mediciones aisladas no pueden ofrecer por sí solas. Ninguno de los dos sustituye al otro; se necesitan mutuamente para ser defendibles.

Datos satelitales y teledetección

Las observaciones satelitales pueden añadir información espacial a escala regional y global, aunque su resolución espacial, su sensibilidad vertical y sus características de recuperación difieren de las mediciones a nivel del suelo.

La Organización Meteorológica Mundial recomienda explotar estos conjuntos de datos complementarios de forma conjunta, en lugar de tratar sensores, monitores de referencia, modelos y observaciones satelitales como tecnologías competidoras, la misma validación externa que respalda el enfoque híbrido frente a cualquier fuente única.

Un principio útil es preservar la función de cada capa, sin pretender que unas sustituyan a las otras:

• Las mediciones en superficie aportan observaciones en ubicaciones concretas.
• La meteorología ayuda a interpretar el transporte y la dispersión.
• La información de emisiones caracteriza las fuentes potenciales.
• Los modelos estiman patrones espaciales entre puntos de medición.
• La teledetección añade un contexto espacial más amplio.
• La fusión de datos combina estas entradas en productos de información de nivel superior.

Beneficios de las redes híbridas de monitorización de la calidad del aire

Mayor resolución espacial

Los puntos de medición distribuidos pueden revelar gradientes de contaminación y puntos críticos locales que resultarían difíciles de identificar únicamente a partir de una red poco densa. No se trata de tener más datos simplemente por disponer más datos, sino de cerrar los vacíos de información que una red convencional, por diseño, no puede cubrir.

Mejor conocimiento de la exposición de la población

Las personas experimentan la contaminación atmosférica donde viven, trabajan, se desplazan y estudian, no en el punto donde hay una estación de referencia. Las mediciones más cercanas a vías, colegios, hospitales y zonas residenciales mejoran el conocimiento de las diferencias reales de exposición entre unos lugares y otros, la base sobre la que después se pueden proteger.

Detección más rápida de episodios locales de contaminación

El polvo de obra, la congestión de tráfico, los incendios o las emisiones industriales pueden ser muy localizados y relativamente breves. Los puntos de monitorización adicionales aumentan la probabilidad de detectar estos episodios cerca de donde ocurren, en el momento en que todavía se puede actuar.

Uso más eficiente de la infraestructura de referencia

La monitorización híbrida no exige un analizador de referencia en cada punto de interés. La infraestructura de referencia aporta la base metrológica, mientras otras tecnologías caracterizadas amplían la cobertura según la calidad del dato que cada aplicación requiere realmente.

Mayor apoyo a la modelización y al diseño de la red

Las observaciones adicionales pueden revelar dónde falla un modelo, identificar puntos críticos inesperados y aportar evidencias para reubicar o añadir puntos de monitorización permanentes. Cada nuevo dato no solo informa una decisión puntual sino que mejora la propia arquitectura de la red con el tiempo.

En conjunto, estos cinco beneficios comparten la misma lógica de fondo: para gestionar adecuadamente primero necesitamos medir, y una red híbrida bien diseñada es, en última instancia, la forma más rigurosa de saber qué está pasando realmente en el aire que se respira.

Principales aplicaciones de las redes híbridas de calidad del aire

Calidad del aire urbano y ciudades inteligentes

Las ciudades pueden combinar estaciones reguladas con monitorización distribuida para investigar la contaminación asociada al tráfico, las diferencias entre barrios, la exposición escolar, las Zonas de Bajas Emisiones y la eficacia de las medidas de movilidad. La red oficial sigue aportando la base metrológica y el histórico frente al que comparar cualquier cambio, mientras que los sensores distribuidos permiten responder preguntas que una ciudad no puede resolver con cuatro o cinco estaciones fijas, por ejemplo el caso de que una calle concreta supere los umbrales que el promedio urbano disimula, o si una medida de movilidad recién implantada está teniendo el efecto esperado en el barrio donde se aplicó, y no solo en la estadística general.

Monitorización industrial y vigilancia perimetral

Las instalaciones industriales pueden combinar redes de sensores, meteorología y mediciones ambientales existentes para evaluar las concentraciones en torno a los límites de la instalación. Este tipo de vigilancia perimetral industrial puede ayudar a detectar episodios de contaminación anómalos, analizar patrones de dispersión e investigar si las concentraciones medidas son coherentes con las áreas de emisión probables.

El caso del Parque Tecnológico de Valdemingómez, en Madrid, ilustra el impacto que puede tener este enfoque. Ante los episodios crónicos de olores asociados a sus plantas de biometanización y vertederos activos, el Ayuntamiento desplegó una red de 15 estaciones remotas en el perímetro y el entorno de la instalación, con una inversión de 1,4 millones de euros, para medir en tiempo real compuestos como el ácido sulfhídrico (H₂S). La red permitió correlacionar los picos de concentración con las condiciones meteorológicas y actuar antes de que el olor llegara a los vecinos. Las quejas disminuyeron de 4.806 en 2018 a 601 en 2025, una reducción del 87% que no se explica solo con obras de desodorización, sino con la posibilidad de saber en cada momento qué ocurre, dónde y con qué intensidad.

Puertos, aeropuertos e infraestructuras de transporte

Los puertos y aeropuertos concentran numerosas fuentes distribuidas y móviles como buques, aeronaves, camiones, equipos auxiliares y tráfico de acceso. Una monitorización densa puede aportar una imagen más detallada de cómo afectan estas actividades a la calidad del aire del entorno, algo especialmente relevante cuando varias fuentes móviles se solapan en el tiempo y el espacio y una sola estación de referencia no puede atribuir el origen de un pico de concentración a una actividad concreta.

Obras y minería

Las fuentes de emisión pueden desplazarse a lo largo de un proyecto. Las redes de sensores reubicables resultan por ello útiles para vigilar polvo y gases en torno a áreas operativas cambiantes y receptores sensibles, permitiendo que la cobertura de la monitorización avance al mismo ritmo que avanza el propio proyecto, en lugar de quedar fija en un emplazamiento que ya no es representativo del frente de trabajo activo.

Investigación y estudios ambientales

Los programas de investigación se benefician de la misma lógica híbrida, pero con un objetivo distinto al operativo. No se trata de vigilar un límite o cumplir un umbral regulatorio, sino de generar evidencia científica sobre cómo se comporta la contaminación en condiciones reales. Las campañas de medición temporal con sensores reubicables permiten caracterizar gradientes de exposición, contrastar hipótesis sobre fuentes y transporte de contaminantes, o alimentar y validar modelos de dispersión con observaciones de campo. En este contexto, la adecuación al uso previsto vuelve a ser el criterio central; en el caso de un estudio centrado en tendencias a largo plazo prioriza la estabilidad y la trazabilidad del dato, mientras que una campaña exploratoria puede priorizar la densidad espacial y la rapidez de despliegue.

Cómo diseñar una red híbrida de monitorización de la calidad del aire

Definir el objetivo antes de seleccionar los equipos

Una red híbrida debe partir de una necesidad concreta, no de un recuento de dispositivos. La decisión que hay que respaldar puede consistir en:

• Evaluar la calidad del aire regulada.
• Identificar puntos críticos.
• Caracterizar la exposición de la población.
• Vigilar un perímetro industrial.
• Evaluar una intervención.
• Detectar episodios de emisión.
• Respaldar la modelización.
• Llevar a cabo una campaña de investigación.

El objetivo determina la calidad del dato que se necesitará más adelante. No tiene sentido especificar la incertidumbre, la resolución temporal o la estrategia de calibración antes de saber qué decisión va a respaldar esa medición.

Seleccionar los contaminantes y rangos de medida

Los contaminantes deben reflejar las fuentes y los riesgos relevantes para el proyecto. Las redes urbanas suelen centrarse en NO₂, O₃, PM_2,5 y PM₁₀. Las aplicaciones industriales pueden requerir SO₂, H₂S, NH₃, COV, CH₄ u otros gases específicos, en función del proceso que se esté vigilando.

El rango de concentración esperado es igualmente importante. Medir concentraciones ambientales de fondo es muy distinto de monitorizar cerca de una fuente industrial, donde las concentraciones pueden ser sustancialmente más elevadas y donde un sensor calibrado para niveles de fondo urbano puede saturarse o perder precisión.

Diseñar la red según la representatividad espacial, no mediante una separación uniforme

Situar un sensor cada cierto número de metros rara vez constituye, por sí solo, una estrategia de diseño adecuada. Las ubicaciones de monitorización deben tener en cuenta:

• Las fuentes de emisión.
• Los receptores sensibles.
• La intensidad del tráfico.
• Los patrones de viento predominantes.
• La geometría de los edificios.
• La topografía.
• Las condiciones de fondo.
• El acceso, la alimentación eléctrica y las comunicaciones.

Una red bien diseñada no busca necesariamente una densidad uniforme. Sitúa cada punto de medición donde reduce una incertidumbre o un vacío de información concretos, la misma lógica que distingue a una red híbrida de un simple mapa de sensores repartidos por igual sobre el territorio.

Utilizar monitorización temporal para optimizar las redes permanentes

Cuando no está claro cuál es la mejor ubicación permanente, pueden emplearse primero sensores móviles o reubicables para caracterizar la variabilidad espacial. La información resultante puede orientar después la ubicación de las estaciones permanentes, evitando fijar una infraestructura costosa en un punto que, con el tiempo, resulte poco representativo.

El marco europeo de calidad del aire revisado (Directiva 2024/2881) otorga a la modelización y a las mediciones indicativas un papel más importante a la hora de identificar posibles superaciones y de determinar la representatividad espacial de los puntos de muestreo. Es la misma dirección que ya señalan los datos acumulados durante años de monitorización. Permitiendo diseñar la red donde realmente hace falta, no donde resulta más cómodo instalarla, porque medir tarde o en el lugar equivocado es, en la práctica, no medir.

Definir un plan de calidad del dato antes del despliegue

Uno de los errores más habituales en los proyectos de sensores es decidir cómo se validarán los datos solo después de que la red ya esté en funcionamiento. Para entonces, cualquier vacío en la documentación de calibración o cualquier ambigüedad sobre qué se considera un dato válido ya es, en la práctica, irreversible. No se puede reconstruir a posteriori la trazabilidad que no se planificó desde el origen. Un proyecto profesional debe establecer, por tanto, un plan de calidad del dato antes del despliegue, no como un trámite documental, sino como parte de la arquitectura técnica de la red.

La US Environmental Protection Agency (EPA) recomienda un Quality Assurance Project Plan, o un proceso de planificación equivalente, que cubra el propósito de la monitorización, los objetivos de calidad de los datos, la selección del emplazamiento, las pruebas del equipo, la calibración o corrección, los conjuntos de datos adicionales, los procedimientos de control de calidad, el procesado de datos, y el acceso y la propiedad de los datos.

Para una red híbrida, donde conviven capas de medición con niveles de incertidumbre distintos, ese plan debe definir con precisión:

• Qué objetivo de calidad de los datos se aplica a cada capa de medición.
• Qué observaciones se considerarán válidas.
• Cómo se detectarán las anomalías.
• Cómo se documentarán las acciones de calibración y mantenimiento.
• Qué nivel de integridad de datos se requiere.
• Cómo se distinguirán los conjuntos de datos brutos, corregidos y validados.
• Quién puede modificar o validar los datos.
• Cómo se preservará la trazabilidad de la medida.
• Cómo se incorporarán las fuentes de datos externas y los modelos.

Cada uno de estos puntos responde a un propósito que, si no se resuelve por adelantado, termina resolviéndose de forma improvisada durante la operación, justo cuando ya hay decisiones ambientales apoyándose en esos datos. Es el caso, por ejemplo, de definir quién puede validar una medición o cómo se documenta una calibración. Esto no es burocracia, es lo que permite, meses o años después, defender ese dato ante una auditoría, un regulador o una comunidad afectada.

Esta planificación convierte el QA/QC de una tarea de mantenimiento reactiva en parte de la arquitectura de la red, coherente con la misma exigencia que atraviesa todo el diseño híbrido y basada en que la fiabilidad de un dato no se declara al final, se construye desde el primer día de despliegue.

Cómo validar una red híbrida a lo largo del tiempo

Validar un sensor antes del despliegue no basta cuando decenas o cientos de unidades deben funcionar de forma consistente durante años. Una calibración inicial impecable no garantiza nada sobre el comportamiento del sistema dentro de 12, 24 ó 36 meses. La fiabilidad de una red híbrida no es un estado que se alcanza una vez, sino una condición que hay que sostener de forma activa durante todo el despliegue.

Establecer el rendimiento inicial

Antes del despliegue conviene comprobar que el comportamiento de cada unidad es coherente con el rendimiento esperado del sistema. Cuando resulta pertinente, pueden operarse varias unidades juntas para identificar la variabilidad entre ellas, de forma que cualquier desviación posterior pueda atribuirse a un cambio real y no a una diferencia que ya existía desde el primer día entre dos sensores nominalmente iguales.

Realizar verificaciones periódicas

Los operadores de red pueden recurrir a co-localización periódica, gases certificados, patrones de transferencia u otras verificaciones trazables para determinar si el rendimiento de la medida está cambiando. Estas verificaciones son la forma práctica de responder a un hecho ya señalado antes como son la deriva, el envejecimiento y las interferencias ambientales. Ninguno de ellos representa un riesgo teórico, sino procesos que afectan a los sensores con el uso, y que solo se detectan si se buscan de manera sistemática, no cuando ya han distorsionado meses de datos.

Comparar nodos próximos

Las redes espaciales ofrecen una oportunidad adicional de control de calidad que una red de estaciones aisladas no tiene. Las estaciones expuestas a condiciones similares pueden compararse estadísticamente para identificar una unidad que empieza a comportarse de forma distinta a sus vecinas, una señal de alerta temprana que a menudo aparece antes de que una verificación programada la detecte, y que convierte la propia densidad de la red en una herramienta de control de calidad.

Registrar el mantenimiento y los cambios de configuración

La calibración, la sustitución de sensores, los cambios de firmware, la reubicación y el mantenimiento pueden afectar a una serie de mediciones. Estos eventos deben quedar vinculados a los datos históricos para que los análisis posteriores puedan distinguir los cambios ambientales reales de los cambios en el sistema de medida, porque sin ese registro, un salto en la serie temporal es indistinguible de un episodio de contaminación real y ninguna de las dos interpretaciones puede sostenerse ante una auditoría.

En consecuencia, ninguno de estos cuatro pasos sustituye a los demás. Juntos forman el ciclo de vida completo de la calidad del dato, desde el primer encendido de un sensor hasta el último día de su despliegue.

Cómo saber si una red híbrida de calidad del aire funciona correctamente

El número de dispositivos es un mal indicador de rendimiento. Una red puede tener cientos de unidades desplegadas y seguir produciendo datos poco defendibles, o tener un número modesto de puntos y ofrecer información técnicamente sólida. Lo que realmente determina si una red híbrida funciona son sus métricas de calidad, no su tamaño:

• Incertidumbre de la medida: si la calidad del dato resulta suficiente para el uso previsto, el criterio que ya debía haberse fijado en la fase de diseño.
• Sesgo: si un sistema lee de forma sistemática por encima o por debajo de una referencia adecuada, un desajuste que la co-localización periódica está pensada para detectar.
• Reproducibilidad entre unidades: si las estaciones equivalentes se comportan de forma consistente, o si empiezan a divergir entre sí sin que haya cambiado nada en el entorno.
• Integridad de datos: la proporción de mediciones esperadas que permanecen válidas y disponibles, sin huecos que comprometan la serie temporal.
• Disponibilidad operativa: si las estaciones se mantienen operativas durante todo el periodo de monitorización, más allá de si funcionan bien el día de la instalación.
• Deriva: si la respuesta de la medida cambia con el tiempo, el mismo proceso que ya obliga a mantener un programa de verificación continuo.
• Límite de detección: si el sistema puede resolver concentraciones relevantes para la aplicación, no solo detectar que existe contaminación.
• Tiempo de respuesta: si los episodios de contaminación breves pueden detectarse con suficiente rapidez, un factor crítico para localizar fuentes intermitentes o de corta duración.
• Representatividad espacial: qué área puede caracterizar razonablemente cada punto de medición, el criterio que ya guiaba el diseño de la red desde el principio.
• Carga de mantenimiento: los recursos necesarios para que la red siga produciendo datos utilizables, el coste real de sostener la fiabilidad en el tiempo.

Una red híbrida exitosa debe evaluarse, por tanto, como un sistema de medida y como una infraestructura operativa a la vez. Ninguna de las dos dimensiones es suficiente por sí sola. Una red técnicamente precisa pero difícil de mantener acaba degradándose, y una red fácil de operar pero con una incertidumbre mal caracterizada produce datos que nadie puede defender ante una auditoría. El éxito de una red híbrida no se mide en el día del despliegue, sino en su capacidad de seguir siendo fiable año tras año.

Qué no puede hacer una red híbrida de calidad del aire

Las redes híbridas resuelven limitaciones espaciales y operativas importantes, pero no eliminan las restricciones fundamentales de la medida atmosférica. Reconocer esos límites no es una advertencia legal de trámite. Es parte de lo que hace que un dato sea técnicamente defendible.

Una red híbrida no puede:

• Convertir automáticamente cualquier sensor en un instrumento de referencia regulatorio, por muchas unidades que se desplieguen.
• Compensar ubicaciones de monitorización mal seleccionadas, porque ningún nivel de procesamiento posterior corrige un punto de medida que nunca fue representativo.
• Eliminar la incertidumbre de la medida, solo acotarla y documentarla dentro de los márgenes que exige cada aplicación.
• Garantizar la atribución de fuentes a partir únicamente de datos de concentración, sin el respaldo de meteorología, inventarios de emisiones u otra información contextual.
• Sustituir los métodos de referencia allí donde la normativa los exige explícitamente, porque esa es precisamente la función que ninguna otra tecnología puede asumir.
• Hacer fiable un sensor mal caracterizado por el simple hecho de instalar muchas unidades idénticas. Multiplicar un error no lo convierte en un dato válido.
• Convertir una concentración modelizada en una medición física, por mucho que ambas terminen representadas en el mismo mapa.

Por eso la densidad nunca debe utilizarse como sustituto de la calidad de la medida. Una red densa de dispositivos mal caracterizados puede producir un mapa visualmente convincente y, aun así, respaldar la conclusión equivocada. La sensación de cobertura no es lo mismo que la fiabilidad del dato que hay detrás de cada punto.

Redes híbridas de calidad del aire y regulación actual

Directiva (UE) 2024/2881

La Directiva europea de calidad del aire ambiente, en su versión refundida, cambia de forma sustancial el contexto en el que se diseñan las redes de monitorización.

Además de endurecer los valores límite de los contaminantes, la Directiva otorga a las aplicaciones de modelización y a las mediciones indicativas un papel más explícito junto a las mediciones fijas obligatorias, y establece objetivos de calidad de los datos para los distintos métodos de evaluación.

La Directiva refuerza además el concepto de representatividad espacial. Las administraciones necesitan cada vez más entender qué área representa cada punto de muestreo, en lugar de tratar cada estación de monitorización como una coordenada aislada.

Superemplazamientos de control, partículas ultrafinas y carbono negro

La nueva Directiva introduce además los superemplazamientos de control, estaciones de largo plazo diseñadas para caracterizar un abanico más amplio de contaminantes en ubicaciones urbanas y rurales de fondo.

Estas disposiciones ilustran una tendencia importante en la monitorización moderna de la calidad del aire como es que las propias redes de referencia se vuelven más ricas, mientras que las redes complementarias aportan la densidad espacial necesaria entre los emplazamientos de monitorización más caracterizados. Dos capas que se refuerzan mutuamente en lugar de competir entre sí.

CEN/TS 17660

La especificación europea CEN/TS 17660 ofrece un marco europeo para evaluar sistemas de sensores de calidad del aire mediante ensayos de laboratorio y de campo prescritos. La Parte 1 aborda los contaminantes gaseosos, mientras que la Parte 2 aborda las partículas en suspensión.

El marco evalúa parámetros de rendimiento que pueden incluir la repetibilidad, la deriva, los compuestos interferentes, los efectos de la temperatura y la humedad, y otras características relevantes para la calidad de la medida.

La estandarización en este ámbito sigue evolucionando a medida que los sistemas de sensores se consolidan como un componente cada vez más habitual de la monitorización profesional de la calidad del aire.

EPA Air Sensor Toolbox

En Estados Unidos, el Air Sensor Toolbox de la EPA aporta protocolos de evaluación del rendimiento y valores objetivo para aplicaciones de monitorización exterior, en emplazamiento fijo, no regulatoria, complementaria e informativa.

Los protocolos vigentes cubren varios contaminantes principales y aportan métricas estandarizadas pensadas para facilitar la evaluación y la comparación del rendimiento de los sensores. La EPA distingue estas aplicaciones de la monitorización regulatoria mediante los métodos Federal Reference Method (FRM) y Federal Equivalent Method (FEM).

Recomendaciones de la WMO

A escala global, la Organización Meteorológica Mundial (WMO, por sus siglas en inglés) trata cada vez más las redes de sensores como un componente de un sistema de información sobre calidad del aire más amplio. Sus recomendaciones destacan el potencial de estas redes para ampliar la cobertura de la monitorización y respaldar el análisis de fuentes y la predicción, al tiempo que subrayan que la evaluación de la calidad del dato sigue siendo imprescindible antes de integrar los datos de sensores con monitores de referencia, modelos u observaciones satelitales.

Ejemplos reales de redes híbridas de calidad del aire

Atmo Hauts-de-France

Atmo Hauts-de-France ofrece un ejemplo claro de cómo las estaciones sensorizadas pueden complementar una infraestructura de monitorización de la calidad del aire ya consolidada.

Esta entidad, integrada en la federación Atmo France, desplegó 25 estaciones Kunak AIR Pro en la región de Nord-Pas-de-Calais para aumentar la resolución espacial de su sistema de monitorización existente. Las estaciones miden NO₂, O₃ y varias fracciones de partículas en suspensión, junto con variables ambientales, y aportan información local continua que complementa a la aportada por las estaciones oficiales.

El objetivo no es duplicar la red regulatoria, sino añadir información a escala hiperlocal que ayude a Atmo Hauts-de-France a vigilar los patrones de contaminación y a comunicar los episodios de contaminación y a emitir alertas ante episodios de contaminación atmosférica elevada.

SmartKalea en Donostia-San Sebastián

El proyecto SmartKalea en Donostia-San Sebastián, impulsado por Fomento de San Sebastián, siguió el mismo principio de complementariedad. Se añadieron estaciones sensorizadas a la infraestructura pública de calidad del aire ya existente en la ciudad, para aportar información adicional sobre la influencia del tráfico y de la actividad industrial cercana.

El sistema medía contaminantes como CO, H₂S, NO₂, SO₂, O₃ y partículas en suspensión, junto con variables meteorológicas, mientras los datos se integraban en la plataforma SmartKalea a través de una API REST, lo que permitió detectar episodios puntuales de alta contaminación gracias a los sistemas de alerta implementados y ofrecer información de calidad del aire a la ciudadanía en tiempo real.

Breathe London

Breathe London es uno de los ejemplos europeos más conocidos de monitorización urbana de la calidad del aire de alta resolución. El proyecto combina una red densa de estaciones sensorizadas con monitorización de referencia consolidada, y aplica procesos de aseguramiento de la calidad, control de la calidad y calibración antes de mostrar los datos al público.

El caso demuestra por qué la capa de software y de QA/QC importa tanto como el propio despliegue físico. Sin ese proceso de validación previo, ni siquiera la red más densa garantiza un dato defendible.

Cómo contribuye Kunak a las redes híbridas de calidad del aire

Dentro de una arquitectura híbrida, Kunak aporta estaciones de medición distribuidas y el software necesario para operar y analizar la red de monitorización resultante. La tecnología solo tiene sentido en función de la decisión que va a respaldar.

Kunak AIR Pro

Kunak AIR Pro es una estación de monitorización de calidad del aire multi-contaminante, capaz de combinar hasta cinco contaminantes gaseosos de forma simultánea a partir de un catálogo más amplio de sensores disponibles, junto con la monitorización de partículas en suspensión y de variables ambientales.

Su arquitectura de cartuchos intercambiables permite adaptar la configuración de gases a distintos objetivos de monitorización sin sustituir la estación completa. La misma unidad puede reconfigurarse a medida que cambian las preguntas que la red necesita responder.

Las estaciones Kunak AIR se calibran de fábrica y se evalúan mediante marcos de rendimiento reconocidos para los contaminantes aplicables. Kunak AIR Pro incorpora además un sistema de monitorización de partículas en suspensión con certificación MCERTS, una validación externa que confirma la evidencia.

Kunak AIR Lite

Kunak AIR Lite ofrece una configuración más compacta para redes en las que es necesario monitorizar de forma simultánea partículas en suspensión y hasta dos contaminantes gaseosos. Esto la hace especialmente adecuada para despliegues distribuidos en los que la densidad de red es prioritaria, pero no se requiere la configuración multicontaminante completa de AIR Pro. Responde exactamente el tipo de decisión de diseño que exige distinguir, para cada punto de la red, qué objetivo de calidad del dato es realmente necesario.

Calibración, corrección y trazabilidad

Kunak diferencia entre calibración y corrección. La calibración ajusta la respuesta de la medida utilizando una referencia externa trazable, mientras que la corrección busca compensar un comportamiento conocido del sensor sin establecer la incertidumbre de la medida mediante una referencia externa.

Esta distinción resulta importante en una red híbrida, porque los operadores necesitan saber si un valor se ha calibrado frente a una referencia trazable, se ha corregido internamente o se ha procesado después mediante otra capa analítica.

Kunak AIR Cloud como plataforma de gestión de la red

Kunak AIR Cloud aporta configuración remota de los dispositivos, alarmas, herramientas de calibración, validación de datos, supervisión de dispositivos, gestión del mantenimiento y herramientas analíticas para redes de monitorización distribuidas. Los datos también pueden integrarse con plataformas externas, de forma que las mediciones de los sensores pasan a formar parte de sistemas de gestión ambiental más amplios.

En una red híbrida, esta capa de software resulta esencial porque el objetivo no es simplemente visualizar concentraciones. Es mantener el historial operativo, el estado de calidad y el contexto necesarios para saber si las mediciones siguen siendo adecuadas para el uso previsto.

Evaluaciones independientes de rendimiento

El rendimiento de un sensor resulta más defendible cuando se ha evaluado fuera del propio laboratorio del fabricante. Los sistemas Kunak han participado en programas de evaluación independientes como AQ-SPEC y AIRLAB, que aportan evidencias adicionales sobre su comportamiento en condiciones de campo.

Para las organizaciones que seleccionan la capa de sensores de una red híbrida, estas evaluaciones deben considerarse junto con la metodología completa, las condiciones ambientales, los contaminantes evaluados y la incertidumbre de la medida, y no solo a partir de un logotipo de certificación o de una cifra de rendimiento destacada.

Preguntas frecuentes sobre las redes híbridas de calidad del aire

¿Qué es una red híbrida de monitorización de la calidad del aire?

Una red híbrida de monitorización de la calidad del aire combina distintas tecnologías de medición y fuentes de datos, habitualmente estaciones de referencia, monitorización sensorizada, meteorología y modelización. El objetivo es mantener mediciones trazables y de alta calidad mientras se gana información espacial y temporal más detallada sobre la contaminación.

¿Pueden los sensores de calidad del aire sustituir a las estaciones de referencia?

No de forma general. Las estaciones de referencia siguen siendo necesarias cuando la normativa exige métodos de medida y niveles de incertidumbre prescritos. Los sistemas de sensores pueden complementarlas al aumentar la cobertura espacial, identificar puntos críticos de contaminación y respaldar aplicaciones indicativas, complementarias, operativas o de investigación, siempre que su rendimiento resulte adecuado para el uso previsto.

¿Qué es la monitorización near-reference de la calidad del aire?

La monitorización near-reference describe sistemas sensorizados cuyo rendimiento se ha demostrado próximo al de las mediciones de referencia bajo condiciones definidas. No es una categoría regulatoria universal, por lo que siempre conviene valorar la evidencia de rendimiento, los ensayos independientes y el objetivo de calidad de los datos aplicable.

¿Cuántos sensores necesita una red híbrida de calidad del aire?

No existe un número universal. La densidad de la red depende del objetivo de la monitorización, de las fuentes de contaminantes, de la variabilidad espacial, de los receptores sensibles, de la topografía y de la resolución requerida. Un buen diseño empieza por identificar los vacíos de información y sitúa los nodos adicionales donde reducen esos vacíos.

¿Es necesario co-localizar todos los sensores con una estación de referencia?

No. La co-localización es una herramienta valiosa de evaluación y verificación, pero la estrategia de QA/QC adecuada depende de la tecnología y de la aplicación. La calibración también puede apoyarse en gases de referencia certificados, patrones de transferencia, ensayos de laboratorio u otros procedimientos trazables. Las redes de gran tamaño suelen combinar varios enfoques de control de calidad.

¿Qué diferencia existe entre una medición y un dato modelizado de calidad del aire?

Una medición procede de un sistema de medida físico en una ubicación concreta. Un dato modelizado se calcula mediante una representación matemática de los procesos atmosféricos y puede incorporar emisiones, meteorología y concentraciones medidas. Ambos pueden ser útiles, pero deben mantenerse claramente diferenciados porque tienen orígenes, incertidumbres y significado espacial distintos.

¿Pueden utilizarse redes híbridas fuera de las ciudades?

Sí. La monitorización híbrida también puede aplicarse a instalaciones industriales, puertos, aeropuertos, minas, obras y otros entornos complejos. El principio subyacente es el mismo. Combinar capas de medición e información complementarias según la pregunta ambiental que se esté investigando.

Redes híbridas: hacia una monitorización de la calidad del aire más completa

Una red híbrida de monitorización de la calidad del aire no debe entenderse como una disyuntiva entre precisión y densidad. Su finalidad es combinar distintos tipos de información ambiental sin perder de vista qué representa cada uno.

Los instrumentos de referencia aportan la base regulatoria y metrológica. Los sensores distribuidos de calidad demostrada amplían la cobertura espacial. Las estaciones móviles ayudan a investigar ubicaciones inciertas. La meteorología explica el transporte y la dispersión. Los modelos estiman lo que ocurre entre los puntos de medición. Las observaciones satelitales añaden un contexto espacial más amplio. El QA/QC, la calibración y un procesado de datos transparente determinan si esas capas pueden interpretarse en conjunto con confianza.

La pregunta central al diseñar una red no es, por tanto, simplemente, cuántos sensores podemos desplegar. Es qué información necesita el proyecto, qué nivel de calidad de medida se requiere para obtenerla y cómo puede hacerse que cada capa de datos sea lo bastante trazable como para respaldar las decisiones que vendrán después.

Ahí reside el verdadero valor de la monitorización híbrida de la calidad del aire. No se trata de combinar tecnologías sin más, sino de construir un sistema de información sobre calidad del aire en el que se entiendan el origen, la incertidumbre y el papel de cada medición.

Fuentes consultadas

• Parlamento Europeo y Consejo. Directiva (UE) 2024/2881, relativa a la calidad del aire ambiente y a un aire más limpio en Europa. 2024.
• Organización Meteorológica Mundial. Integrating Low-Cost Sensor Systems and Networks to Enhance Air Quality Applications. 2024.
• US Environmental Protection Agency. Quality Assurance for Air Sensors.
• US Environmental Protection Agency. Air Sensor Performance Targets and Testing Protocols.
• US Environmental Protection Agency. Air Sensor Collocation.
• CEN. CEN/TS 17660-1: Air quality, performance evaluation of air quality sensor systems, Part 1: Gaseous pollutants in ambient air.
• CEN. CEN/TS 17660-2: Air quality, performance evaluation of air quality sensor systems, Part 2: Particulate matter in ambient air.
• Diez S, Bannan TJ, Chacón-Mateos M, et al. A framework for advancing independent air quality sensor measurements via transparent data generating process classification. npj Climate and Atmospheric Science. 2025;8:285.