Durant les últimes dècades la quantitat de gasos i partícules contaminants que s’han injectat a l’atmosfera ha augmentat considerablement. Evidència d’aquesta informació són les elevades concentracions de diòxid de nitrogen o partícules amb una grandària inferior a 10µm (PM10) que es mesuren habitualment en zones urbanes i industrials, o les també altes concentracions d’ozó en moltes zones rurals situades a sobrevent de zones urbanes o industrials, on les concentracions dels seus precursors, fonamentalment òxids de nitrogen, són molt baixes en condicions normals. Paral•lelament però, a l’augment de la concentració de contaminats, s’ha potenciat de forma considerable la sensibilització de la població i de l’administració a la qualitat de l’aire que respirem. D’aquesta manera és ja una necessitat en els països desenvolupats el poder disposar d’eines de control, gestió i avaluació de la contaminació atmosfèrica. Aquest fet ha impulsat que en els darrers anys s’hagin produït importants avenços en els sistemes per a la modelització de la qualitat de l’aire fins a esdevenir eines de gestió i pronòstic ambiental que ofereixen resultats força precisos. A més, la modelització de la qualitat de l’aire s’ha convertit en una eina totalment necessària per poder conèixer els nivells d’immissió a zones on no es disposa d’estacions de mesura i per poder crear plans d’actuació per tal de poder combatre nivells elevats dels diversos contaminants. És per aquest motiu que en aquesta tesi doctoral es descriu la recerca i el desenvolupament d’un sistema de modelització de la qualitat de l’aire. S’ha utilitzat com a punt de partida els treballs anteriors, i es descriu l’acoblament dels diferents models que el componen. Els models són adaptats a la zona d’estudi mitjançant l’ajust de diversos paràmetres i són utilitzats de forma depenent entre ells. L’avaluació estadística dels pronòstics del sistema s’utilitza com el camí per a la localització d’incerteses i posterior refinament del model. Aquest procés d’acoblament i execució del sistema per períodes llargs de temps, validació dels resultats, localització d’incerteses i anàlisi de sensibilitat, esdevé un procés continu i cíclic durant la tasca de recerca del doctorand, fins a obtenir resultats dels paràmetres estadístics dins de les recomanacions de la comunitat científica i acomplint els requeriments de la legislació per a la utilització operativa del sistema. Degut a la problemàtica comentada en l’apartat anterior, cada vegada són més els estudis que es realitzen per investigar iniciatives de reducció de la contaminació atmosfèrica i per implementar models de pronòstic de qualitat de l’aire. És per aquests motius que l’objectiu final i fonamental d’aquesta tesi ha estat implementar un sistema de pronòstic de la qualitat sobre l’àrea d’interès que sigui actual, àgil i efectiu. Assolir aquest ambiciós objectiu ha suposat per al doctorand anar assolint reptes i metes durant la fase de recerca. El document s’estructura en deu capítols diferents, incloent la introducció i la bibliografia.

During the last decades the amount of gaseous and particulate pollutants that have been injected into the atmosphere has increased significantly. Evidence of this information is the high concentration of NO2 and aerosols that are usually measured in urban and industrial areas, or high concentrations of ozone in many rural areas. Parallel to this increase in concentration of pollutants, has been enhanced significantly the sensibility and management to the air quality. Thus it is necessary now in developed countries have the tools to control, management and evaluation of air pollution. In this way, the modelling of air quality is absolutely necessary to know the levels of gases and aerosols in areas where there are not measurement stations, and also to combat high levels of these pollutants. The photochemical models are tools of environmental management and forecasting that in recent years have been refined to provide quite accurate results. We need to adapt the models to each area by adjusting parameters and the study of characteristics of pollution episodes. For this reason, this doctoral thesis describes research and development of a air quality modelling system. We have been used as a starting point the previous work and we describe the coupling of different models. The models are adapted to the area of interest by setting different parameters and are used in a dependent relationship between them. The statistical evaluation of the forecasting system is used as a way to locate uncertain and further refinement of the model. This process of engagement and implementing the system for long periods of time, validation of results, location of uncertainties and sensitivity analysis is an ongoing, cyclical during the doctoral research.