[en] Low air quality is determined by the volume of concentration of polluting particles and gases present in the atmosphere. The correlation between air pollution and urban environmental health has been studied and demonstrated, among others, by the World Health Organization (WHO). The study area is characterised by the metropolitan region of Madrid (Spain), whose development is marked by geographical, economic and transport network conditions. In general, the urban climate, also in Madrid as in any large city, means that the temperature inside the city is higher than in the periphery. This difference increases in situations of stability due to the action of anticyclones, which tend to cause thermal inversion in winter, favouring an increase in atmospheric pollution and the appearance of the Urban Heat Island (UHI). The main objective of this study is to analyse the relationship in different periods between the heat island phenomenon, accompanied by the concentration of pollutants such as nitrogen dioxide (NO2) and particulate matter (PM2.5), in the metropolitan area of Madrid. The selected period, 2019-2020, allows us to obtain a varied seasonal picture of the evolution of the pollutants to be analysed. In addition, the dynamics of the Urban Heat Island (UHI) effect is observed throughout the year and compared with episodes of interest, such as the different health measures restricting mobility due to the pandemic caused by the SARS COV-2 virus. The impact of the pandemic on the two phenomena analysed is also assessed and relationships are established with respect to the different indicators of the disease. For this purpose, a series of pollutant and temperature measurement stations located in the region of Madrid are selected from which data on temperature, NO2 and PM2.5 are obtained. From the analytical treatment of these data, different databases are generated and subsequently processed in Geographic Information Systems (ArcGIS Pro and ArcMap), where interpolation models are made with the pollution data, with the aim of generating raster layers for zonal analysis in the study period. In addition, an analysis of the surface temperature and brightness of the study area is carried out using Landsat 8 images with the ERDAS IMAGINE software, with which thermal temperature profiles are elaborated, and the different heat islands are located, and their spatial behaviour is established. Finally, the results are compared to provide a solution to the initial hypothesis. As a result of the comparison between the different analytical models, it is intended to study the correlation between the different areas of the city and the relevance of the Urban Heat Island (UHI) in atmospheric pollution and its relationship with COVID-19. The context in which this relationship develops is also of interest, to implement strategies to make urban areas breathable and healthy. Thus, the discussion is given by the confirmation or not of the starting hypothesis, which factors affect the various urban spaces in the metropolitan area of Madrid, what is the correlation between them and the theoretical proposal of strategies and solutions to change the various polluting dynamics observed in the study. Among the most relevant conclusions, it is worth highlighting that the Urban Heat Island (UHI) has an evident tendency towards a central location with a distribution towards the south and east; that there are notable differences in temperature between urban and non-urbanised areas; that according to what has been observed, there is a greater correlation between NO2 and temperature than with PM2. 5; that it is possible to glimpse a correlation between pollution and COVID-19, but that, nevertheless, the latter is still a challenge and a difficulty due to the multitude of factors that affect it and its recent origin; and, finally, that there is evidence that COVID has changed the way of building a city and the prospects for the future "Smart City".

[es] La baja calidad del aire viene determinada por el volumen de concentración de partículas y gases contaminantes presentes en la atmósfera. La correlación entre la contaminación atmosférica y la salud ambiental urbana ha sido estudiada y demostrada, entre otros, por la Organización Mundial de la Salud (OMS). El área de estudio se caracteriza en la región metropolitana de Madrid (España), cuyo desarrollo está marcado por las condiciones geográficas, económicas y de la red de transporte. En general, el clima urbano, también Madrid como en cualquier gran urbe, hace que la temperatura en el interior de la ciudad sea mayor que en la periferia. Esta diferencia se incrementa en situaciones de estabilidad debido a la acción de los anticiclones, que suelen originar, en invierno, inversión térmica, y favorecer el incremento de la contaminación atmosférica y la aparición de la Isla de Calor Urbana (ICU). El objetivo principal de este estudio es analizar la relación en diferentes periodos entre el fenómeno de la isla de calor, acompañado de la concentración de los contaminantes como el dióxido de nitrógeno (NO2) y el material particulado (PM2.5), en el área metropolitana de Madrid. El periodo seleccionado, 2019-2020, permite obtener una imagen estacional variada de la evolución de los contaminantes a analizar. Junto a lo anterior, se observa la dinámica del efecto Isla de Calor Urbana (ICU) a lo largo del año y se compara con episodios de interés, como las diferentes medidas sanitarias de restricción de la movilidad debido a la pandemia provocada por el virus del SARS COV-2. También se evalúa el impacto de la pandemia en los dos fenómenos analizados y se establecen relaciones respecto a los diferentes indicadores de la enfermedad. Para ello, se seleccionan una serie de estaciones de medición de contaminantes y temperaturas situadas en la región de Madrid, de las que se obtienen datos de temperatura, NO2 y PM2.5. A partir del tratamiento analítico de estos datos, se genera distintas bases de datos que posteriormente se procesan en Sistemas de Información Geográfica (ArcGIS Pro y ArcMap), donde se realizarán modelos de interpolación con los datos de contaminación, con el objetivo de generar capas ráster para el análisis zonal en el periodo de estudio. Además, se realiza un análisis de la temperatura superficial y de brillo de la zona de estudio, a partir de imágenes Landsat 8 con el software ERDAS IMAGINE, con el que se elaboran perfiles térmicos de temperatura, y se localizan las distintas islas de calor, y el establecimiento del comportamiento espacial de estas. Finalmente, se comparan los resultados para dar solución a la hipótesis de partida. Como resultado de la comparación entre los diferentes modelos analíticos, se pretende estudiar la correlación entre las diferentes zonas de la ciudad y la relevancia que tiene la Isla de Calor Urbana (ICU) en la contaminación atmosférica y que relación existe con la COVID-19. Asimismo, es de interés el contexto en el que se desarrolla esta relación, para poner en marcha estrategias que hagan que las zonas urbanas sean respirables y saludables. Así, la discusión viene dada por la confirmación o no de la hipótesis de partida, de qué factores afectan a los diversos espacios urbanos del área metropolitana de Madrid, cual es la correlación entre ellos y la propuesta teórica de estrategias y soluciones para cambiar las diversas dinámicas contaminantes que se observan en el estudio. Entre las conclusiones más relevantes destacar que la Isla de Calor Urbana (ICU) posee una evidente tendencia de localización central con distribución hacia sur y este; que existen diferencias notables de temperatura entre áreas urbanas y no urbanizadas; que según lo observado existe mayor correlación entre el NO2 y la temperatura, que con el PM2.5; que es posible vislumbrar una correlación entre la contaminación y la COVID-19, pero que, sin embargo, esta última supone todavía un reto y una dificultad debido a la multitud de factores que la afectan y su origen reciente, y, por último, que existe la evidencia de que la COVID ha cambiado la forma de construir ciudad y las perspectivas de la futura "Smart City".