[ca] L'exposició a la contaminació de l'aire és el principal risc ambiental per a la salut a causa dels seus efectes perjudicials respiratoris i cardiovasculars. Avaluar l'exposició d'una població és una tasca difícil a causa dels seus complexos patrons de mobilitat. Ignorar aquest factor podria conduir a biaixos sistemàtics a l'hora d'avaluar l'efecte de la contaminació de l'aire en les condicions de salut. En aquest estudi, hem utilitzat un conjunt de dades públic de mobilitat representatiu de la població de Catalunya per estimar l'exposició a la contaminació atmosfèrica basada en la mobilitat (estimacions dinàmiques) i quantificar el biaix comès quan s'ignoren les dinàmiques poblacionals (estimacions estàtiques). Dades detallades de qualitat de l'aire de 2022 per a NO2, O3, PM2.5 i PM10 van ser utilitzades per computar l'exposició a la contaminació de l'aire, i es van comparar estimacions estàtiques i dinàmiques. Entre el 84 i el 95% de les àrees de mobilitat van mostrar estimacions d'exposició dinàmica significativament diferents per a algun dels quatre contaminants. La magnitud d'aquestes diferències no va ser prou gran com per suposar un impacte rellevant en la salut quan es consideren les poblacions agregades. No obstant això, algunes de les poblacions mòbils van estar exposades a nivells de contaminació de l'aire insegurs durant un nombre addicional de dies important del que esperaríem en un marc estàtic, especialment per al NO2 (fins a 60 dies addicionals). Espacialment, les àrees que envolten l'Àrea Metropolitana de Barcelona (AMB) van tendir a tenir estimacions d'exposició dinàmica incrementades per a NO2, PM2.5 i PM10 —i disminuides per a O3— a causa dels seus fluxos de persones que van a treballar a la AMB. Aquest estudi evidencia i quantifica l'efecte negatiu de l'AMB sobre l'exposició als contaminants atmosfèrics de les poblacions circumdants. A més, destaquem la importància d'utilitzar dades de mobilitat amb alta resolució espacial.

[en] Air pollution exposure is the leading environmental health risk due to its detrimental respiratory and cardiovascular effects. Assessing a population's exposure is a challenging task because of their complex mobility patterns. Ignoring this factor could lead to systematic biases when evaluating the effect of air pollution on health outcomes. In this study, we used a public mobility dataset representative of the population of Catalonia to estimate mobility-informed air pollution exposure (dynamic estimates) and quantify the bias committed when population dynamics are neglected (static estimates). Fine-grained air quality data of 2022 for NO2, O3, PM2.5 and PM10 was projected over the mobility areas to compute air pollution exposure, and static and dynamic estimates were compared. Between 84 and 95% of the mobility areas showed significantly different dynamic exposure estimates for any of the four pollutants. The magnitude of these differences was not large enough to entail a relevant health impact when considering the aggregated populations (the mobile population supposed 10% of the population of an area, on average). However, some of the mobile populations were exposed to unsafe air pollution levels for an important additional number of days than we would expect on a static setting, especially for NO2 (up to 60 extra days). Spatially, the areas surrounding the Barcelona Metropolitan Area (BMA) tended to have increased dynamic exposure estimates for NO2, PM2.5 and PM10—and decreased for O3—caused by their flows of people going to work to the BMA. This study evidences and quantifies the negative effect of the BMA on the exposure to air pollutants in the surrounding populations. In addition, we highlight the importance of using mobility data with high spatial resolution when assessing dynamic air pollution exposure at the population level. If the resolution is not high enough, although more accurate, the dynamic estimates will not differ much from the static ones.