[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.

[es] La exposición a la contaminación del aire es el principal riesgo ambiental para la salud debido a sus efectos respiratorios y cardiovasculares perjudiciales. Evaluar la exposición de una población es una tarea difícil debido a sus complejos patrones de movilidad. Ignorar este factor podría generar sesgos sistemáticos al evaluar el efecto de la contaminación del aire en las condiciones de salud. En este estudio, utilizamos un conjunto de datos público de movilidad representativo de la población de Cataluña para estimar la exposición a la contaminación atmosférica basada en movilidad (estimaciones dinámicas) y cuantificar el sesgo cometido cuando se ignoran las dinámicas poblacionales (estimaciones estáticas). Datos detallados de calidad del aire de 2022 de NO2, O3, PM2.5 y PM10 fueron utilizados para computar la exposición a la contaminación del aire, y se compararon estimaciones estáticas y dinámicas. Entre el 84 y el 95% de las áreas de movilidad mostraron estimaciones de exposición dinámica significativamente diferentes para alguno de los cuatro contaminantes. La magnitud de estas diferencias no fue lo suficientemente grande como para suponer un impacto relevante en la salud al considerar las poblaciones agregadas. Sin embargo, algunas de las poblaciones móviles estuvieron expuestas a niveles inseguros de contaminación del aire durante un número de días adicional importante respecto a lo que esperaríamos en un marco estático, especialmente para NO2 (hasta 60 días adicionales). Espacialmente, las áreas que rodean el Área Metropolitana de Barcelona (AMB) tendieron a tener estimaciones de exposición dinámica incrementadas para NO2, PM2.5 y PM10—y reducidas para O3—debido a sus flujos de personas que van a trabajar a la AMB. Este estudio evidencia y cuantifica el efecto negativo de la AMB sobre la exposición a contaminantes atmosféricos en las poblaciones aledañas. Además, destacamos la importancia de utilizar datos de movilidad con alta resolución espacial.