• Cobertura limitada de las redes de medición: las estaciones oficiales son escasas y fijas, lo que impide capturar la variabilidad intraurbana de la calidad del aire.
• Dificultad para atribuir fuentes de contaminación: la falta de granularidad en los datos limita la capacidad de identificar con precisión los focos emisores.
• Complejidad en la integración de datos heterogéneos: combinar información de sensores municipales, privados, satelitales y datos urbanísticos o meteorológicos supera las capacidades habituales.
• Falta de herramientas para completar y validar datos: no existen soluciones para reconstruir lagunas de información ni garantizar su calidad.
• Limitaciones para simular escenarios urbanos: resulta difícil modelar el impacto de medidas como ZBE, cambios de tráfico o nuevas zonas verdes con resolución a nivel de calle.
• Déficit de evidencia compartida para la toma de decisiones: la ausencia de un sistema común dificulta coordinar decisiones entre departamentos.
• Falta de un gemelo digital operativo: sin esta capa, la comparación “antes/después” y la priorización de medidas se vuelven lentas y discutibles.

• Gemelo digital urbano de aire: permitió integrar datos de sensores, meteorología y GIS para describir, predecir y simular políticas a nivel de barrio y calle, con visualización temporal y espacial.
• Atribución de fuentes y escenarios: permitió separar contribuciones (tráfico, industria, morfología urbana) y estimar impactos de medidas como ZBE, rediseño viario o infraestructura verde antes de su implementación.
• Reconstrucción y validación de datos: permitió aplicar modelos de series temporales para imputar huecos y controlar la calidad de los datos, garantizando continuidad operativa.
• Motor de decisiones interdepartamental: permitió habilitar paneles y comparativas “antes/después” para distintas áreas (movilidad, urbanismo, medio ambiente), mejorando la coordinación y la rendición de cuentas.

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