{"id":13788,"date":"2026-09-07T10:11:40","date_gmt":"2026-09-07T08:11:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nommon.es\/?post_type=blog&p=13788"},"modified":"2026-09-07T11:43:27","modified_gmt":"2026-09-07T09:43:27","slug":"medir-exposicion-contaminacion-con-datos-telefonia-movil","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.nommon.es\/es\/blog\/medir-exposicion-contaminacion-con-datos-telefonia-movil\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1nto nos contamina la ciudad? Medir la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n a trav\u00e9s de datos de telefon\u00eda m\u00f3vil"},"content":{"rendered":"\n

Seg\u00fan la ONU, m\u00e1s del 50 % de la poblaci\u00f3n mundial vive actualmente en ciudades y se estima que, para 2050, esta cifra supere el 66%<\/a>. Esta creciente urbanizaci\u00f3n conlleva una mayor concentraci\u00f3n de emisiones contaminantes, lo que agrava los niveles de poluci\u00f3n en los n\u00facleos urbanos. <\/p>\n\n\n\n

El aumento del tr\u00e1fico es, en gran medida, una de las causas de este fen\u00f3meno. Sin embargo, el aumento de la demanda energ\u00e9tica en sectores como el residencial, el industrial y el de servicios tambi\u00e9n incrementar\u00eda significativamente las emisiones.<\/p>\n\n\n\n

Las consecuencias de esta contaminaci\u00f3n afectan directamente a la salud de los habitantes de las ciudades, especialmente a largo plazo. En concreto, de acuerdo a la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica es el segundo factor de enfermedades no transmisibles<\/a> (solo por detr\u00e1s del tabaco), causando 4,2 millones de muertes prematuras en todo el mundo en 2019.<\/p>\n\n\n\n

La contaminaci\u00f3n urbana: un desaf\u00edo para la salud p\u00fablica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ante esta situaci\u00f3n, las ciudades tienen la responsabilidad de implementar medidas para mitigar el impacto. Algunas estrategias clave incluyen: el desarrollo de pol\u00edticas de urbanismo sostenible para incorporar m\u00e1s espacios verdes, la promoci\u00f3n de energ\u00edas renovables, la mejora del transporte p\u00fablico o la adopci\u00f3n de iniciativas para reducir las emisiones de los sectores m\u00e1s contaminantes (como la implementaci\u00f3n de zonas de bajas emisiones).<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, para dise\u00f1ar pol\u00edticas eficaces que combatan estos efectos, es fundamental contar con informaci\u00f3n precisa sobre la distribuci\u00f3n y el impacto de la contaminaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

En este sentido, hay dos tipos de datos esenciales: la concentraci\u00f3n de contaminantes en el ambiente y la distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n. Comprender cu\u00e1l es el grado de exposici\u00f3n a sustancias contaminantes de la poblaci\u00f3n y c\u00f3mo \u00e9stas les afectan permitir\u00e1 tomar decisiones m\u00e1s efectivas y eficientes para mejorar la calidad del aire en los entornos urbanos.<\/p>\n\n\n\n

Limitaciones de los modelos est\u00e1ticos: \u00bfPor qu\u00e9 necesitamos datos din\u00e1micos?<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos de transporte qu\u00edmico<\/a> permiten estimar las concentraciones de contaminantes en una regi\u00f3n. A partir de informaci\u00f3n sobre emisiones y condiciones meteorol\u00f3gicas, simulan la dispersi\u00f3n de sustancias nocivas, permitiendo identificar las zonas donde se concentrar\u00e1n. Estos modelos son clave para estimar la presencia de los principales contaminantes relacionados con la salud respiratoria, como el ozono (O3<\/sub>), el di\u00f3xido de nitr\u00f3geno (NO2<\/sub>) y las part\u00edculas en suspensi\u00f3n (PM10<\/sub> y PM2.5<\/sub>). Su aplicaci\u00f3n nos brinda informaci\u00f3n crucial, ya que el lugar de emisi\u00f3n de un contaminante no tiene por qu\u00e9 coincidir con el lugar donde su concentraci\u00f3n ser\u00e1 m\u00e1s alta. <\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, conocer d\u00f3nde se concentra la contaminaci\u00f3n no es suficiente para determinar su impacto: tambi\u00e9n es necesario saber d\u00f3nde se encuentran la poblaci\u00f3n y c\u00f3mo se mueve a lo largo del d\u00eda. Hasta ahora, muchos estudios han adoptado un enfoque est\u00e1tico, analizando los contaminantes \u00fanicamente en el lugar de residencia de las personas. Sin embargo, este enfoque asume que la poblaci\u00f3n permanece en su domicilio la mayor parte del tiempo, lo que resulta una simplificaci\u00f3n excesiva y poco realista.<\/p>\n\n\n\n

De cara a realizar estudios de exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n representativos y fiables, es necesario conocer c\u00f3mo se mueve la poblaci\u00f3n para averiguar en qu\u00e9 lugares est\u00e1 m\u00e1s expuesta. <\/p>\n\n\n\n

En este contexto, las fuentes de datos din\u00e1micas, como los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil<\/a>, adquieren una relevancia fundamental. Estos datos proporcionan informaci\u00f3n longitudinal sobre los patrones de movilidad de la poblaci\u00f3n, permitiendo un an\u00e1lisis detallado de la ubicaci\u00f3n y desplazamientos de las personas a lo largo del d\u00eda. Adem\u00e1s, cuentan con informaci\u00f3n sociodemogr\u00e1fica de los usuarios (como edad y g\u00e9nero). Por otro lado, su an\u00e1lisis longitudinal permite identificar informaci\u00f3n relevante de los usuarios, como su lugar de residencia y trabajo, o poder adquisitivo. A partir de esta informaci\u00f3n se puede conocer el motivo de un viaje o de una actividad (por ejemplo, desplazarse hasta el lugar de trabajo), lo que permite caracterizar los patrones de movilidad de distintos grupos poblacionales.<\/p>\n\n\n\n

Al cruzar la informaci\u00f3n sobre patrones de movilidad extra\u00edda de los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil con las concentraciones de contaminantes obtenidas mediante modelos de transporte qu\u00edmico, es posible analizar con mayor precisi\u00f3n la exposici\u00f3n real de la poblaci\u00f3n a lo largo del d\u00eda<\/a>. Esto permite conocer no solo los niveles de contaminaci\u00f3n en cada ubicaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo y cu\u00e1ndo las personas est\u00e1n expuestas a estos contaminantes.<\/p>\n\n\n\n

Esta informaci\u00f3n es esencial para evaluar el impacto real de la contaminaci\u00f3n en una regi\u00f3n y determinar qui\u00e9nes son los m\u00e1s afectados. Conocer la cantidad de contaminantes a la que est\u00e1 expuesta la poblaci\u00f3n, as\u00ed como d\u00f3nde tiene lugar esta exposici\u00f3n, es clave para dise\u00f1ar pol\u00edticas efectivas que reduzcan su impacto. Gracias a estos datos, es posible identificar qu\u00e9 zonas requieren una intervenci\u00f3n prioritaria para disminuir el riesgo para la ciudadan\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Ventajas de los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil en el an\u00e1lisis de la calidad del aire<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Las ventajas de usar los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil como fuente din\u00e1mica para el estudio de la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n son m\u00faltiples.<\/p>\n\n\n\n

Correcci\u00f3n de sesgos<\/h3>\n\n\n\n

En primer lugar, caracterizar la din\u00e1mica poblacional permite corregir los sesgos comunes de la estimaci\u00f3n siguiendo un enfoque est\u00e1tico. Por ejemplo, se suele sobrestimar la exposici\u00f3n de las personas que residen en zonas altamente contaminadas, ya que muchas de ellas se desplazan regularmente a \u00e1reas con menor concentraci\u00f3n de contaminantes. Por el contrario, se tiende a subestimar la exposici\u00f3n de quienes viven en zonas menos contaminadas, ya que sus desplazamientos suelen llevarlos a \u00e1reas con mayor poluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Representatividad y precisi\u00f3n sociodemogr\u00e1fica<\/h3>\n\n\n\n

En segundo lugar, la gran penetraci\u00f3n de la muestra en todos los estratos sociales garantiza la representatividad de cada grupo poblacional al segmentar los patrones de movilidad seg\u00fan caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas (edad, g\u00e9nero, lugar de residencia, poder adquisitivo, etc.). Esta representatividad facilita la identificaci\u00f3n de grupos especialmente vulnerables y el dise\u00f1o de pol\u00edticas p\u00fablicas para proteger su salud, alineadas con principios de justicia ambiental.<\/p>\n\n\n\n

Segmentaci\u00f3n por modos de transporte y actividad<\/h3>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la fusi\u00f3n y el enriquecimiento de estos datos con otras fuentes, como trazas GPS o encuestas de movilidad, hace posible diferenciar entre presencia en interior y exterior, as\u00ed como la segmentaci\u00f3n de la movilidad por modo de transporte. De esta manera, es posible estimar de manera m\u00e1s precisa la exposici\u00f3n debida a desplazamientos en diferentes modos de transporte, identificando, por ejemplo, la exposici\u00f3n causada por la movilidad obligada al desplazarse al lugar de trabajo, as\u00ed como la autoexposici\u00f3n en el hogar.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, estos datos pueden utilizarse para analizar la correlaci\u00f3n con la incidencia de enfermedades cardiorrespiratorias. Un enfoque basado en datos m\u00e1s detallados permite comprender mejor el impacto real de la contaminaci\u00f3n en la salud de la poblaci\u00f3n y dise\u00f1ar estrategias m\u00e1s efectivas para mitigar sus efectos.<\/p>\n\n\n\n

Actualizaci\u00f3n continua para la toma de decisiones en diferentes momentos del a\u00f1o<\/h3>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, la utilizaci\u00f3n de datos de telefon\u00eda m\u00f3vil tambi\u00e9n permite medir si el nivel de exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n de un determinado grupo de poblaci\u00f3n se encuentra dentro de los rangos establecidos por la OMS<\/a>. Su precisi\u00f3n y versatilidad ofrecen\u00a0 una imagen actualizada y realista de la situaci\u00f3n facilitando la identificaci\u00f3n de problemas que requieren intervenci\u00f3n urgente.<\/p>\n\n\n\n

Casos de \u00e9xito: el compromiso de Nommon con el urbanismo sostenible<\/h2>\n\n\n\n

Nommon participa en varios proyectos para analizar la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n de la poblaci\u00f3n en diferentes lugares de Espa\u00f1a. <\/p>\n\n\n\n

El proyecto SIMAD, liderado por Nommon y con la participaci\u00f3n de Aimsun y la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid, ha desarrollado una herramienta para la monitorizaci\u00f3n de la calidad del aire en la ciudad de Madrid. Esta herramienta permite monitorizar las emisiones, concentraciones y exposici\u00f3n de la poblaci\u00f3n de la regi\u00f3n<\/a>, as\u00ed como simular escenarios futuros. Esto facilita el an\u00e1lisis integrado de los tres aspectos con el objetivo de definir medidas efectivas en el desarrollo de ciudades m\u00e1s sostenibles.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto MePreCiSa<\/a>, liderado por el Barcelona Supercomputing Center con la colaboraci\u00f3n de Nommon, ten\u00eda como objetivo ofrecer una soluci\u00f3n en la nube, flexible y escalable para el an\u00e1lisis integrado y la gesti\u00f3n de problemas de la salud en las ciudades, a trav\u00e9s de la integraci\u00f3n de datos de movilidad de la poblaci\u00f3n basados en telefon\u00eda m\u00f3vil, datos de salud y datos medioambientales. Uno de sus casos de uso se centr\u00f3 en medir el impacto de la calidad del aire en la poblaci\u00f3n de Catalu\u00f1a, con el objetivo de entender la relaci\u00f3n entre la movilidad, la calidad del aire y la salud p\u00fablica. Los resultados de este an\u00e1lisis servir\u00e1n como soporte para la toma de decisiones en el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de intervenciones efectivas que mejoren la salud y el bienestar de los habitantes de Catalu\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n

Ambos proyectos explotan las soluciones de Nommon Mobility Insights<\/a> y Population Insights<\/a> para el an\u00e1lisis de la din\u00e1mica poblacional en un territorio. Estas soluciones permiten extraer los patrones de movilidad y actividad, respectivamente, de la poblaci\u00f3n de una regi\u00f3n. El an\u00e1lisis de esta informaci\u00f3n en conjunto con los datos de concentraci\u00f3n de contaminantes permite obtener una visi\u00f3n detallada sobre la exposici\u00f3n de la poblaci\u00f3n a diferentes contaminantes (O3<\/sub>, NO2<\/sub>, PM10<\/sub> y PM2.5<\/sub>). A partir de ello, podemos caracterizar dicha exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n en funci\u00f3n de variables sociodemogr\u00e1ficas como la edad, el g\u00e9nero y el lugar de residencia. Este enfoque proporciona respuestas clave a cuestiones como cu\u00e1l es el nivel de contaminaci\u00f3n al que est\u00e1n expuestos los residentes de una determinada zona, d\u00f3nde ocurre dicha exposici\u00f3n, qu\u00e9 \u00e1reas presentan los niveles m\u00e1s altos de exposici\u00f3n y qu\u00e9 grupos sociales son m\u00e1s vulnerables a la contaminaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":13784,"template":"","tags":[91,46],"nommon_category":[23],"class_list":["post-13788","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-cambio-climatico","tag-datos-moviles","nommon_category-ciudades-inteligentes"],"acf":[],"yoast_head":"\nNommon | Blog | Medir la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre c\u00f3mo los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil apoyan la medici\u00f3n de la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n urbana, para lograr ciudades m\u00e1s saludables.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.nommon.es\/es\/blog\/medir-exposicion-contaminacion-con-datos-telefonia-movil\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Nommon | Blog | Medir la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Descubre c\u00f3mo los datos de telefon\u00eda m\u00f3vil apoyan la medici\u00f3n de la exposici\u00f3n a la contaminaci\u00f3n urbana, permitiendo pol\u00edticas p\u00fablicas m\u00e1s eficaces y ciudades m\u00e1s saludables.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.nommon.es\/es\/blog\/medir-exposicion-contaminacion-con-datos-telefonia-movil\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Nommon\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-09-07T09:43:27+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.nommon.es\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Measuring-Pollution-Exposure-Nommon-Blog-ES.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"627\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Nommon | Blog | The role of data in the new Sustainable Mobility Law in Spain\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"The new Spanish Sustainable Mobility law addresses the growing role of data in the mobility ecosystem. 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