Los líquenes son organismos simbióticos entre un hongo y un alga o cianobacteria. Tienen una gran importancia ecológica como bioindicadores debido a su sensibilidad a los cambios en la composición del aire y la presencia de contaminantes. Esto es debido a que son capaces de acumular contaminantes atmosféricos como metales pesados, óxidos de nitrógeno y dióxido de azufre en sus tejidos, lo que les permite lo reflejar la concentración de estos contaminantes in el aire. Lisaks sellele on líquenes tienen un crecimiento lento y son muy resistentes, lo que les permite ser utilizados como indicadores a largo plazo.
Entre los contaminantes más habituales en ciudades están las partículas suspendidas en el aire de diámetro menor o igual a 10 micrómetros (PM10). Pueden ser emitidas por fuentes naturales como polvo y arena del suelo, o por fuentes antropogénicas como el tráfico, las emisiones industriales y la quema de combustibles fósiles.
La medición de PM10 se realiza en microgramos por metro cúbico (µg/m3), que es una unidad de medida utilizada para expresar la concentración de partículas en el aire. Los niveles elevados pueden tener efectos perjudiciales para la salud humana, especialmente para personas con enfermedades respiratorias y cardiovasculares, y pueden contribuir a la contaminación del aire y el cambio climático. Seetõttu on valvsus ja PM10 sisalduse kontrollimine oluline, et kaitsta inimeste tervist ja keskkonda.
Los niveles de PM10 en el aire se classifican generalmente en cuatro categorías de acuerdo con su concentración:
- Bueno: Minos de 50 µg/m3
- Moderado: Entre 50 y 150 µg/m3
- Dañino para la salud de grupos sensibles: Entre 150 y 250 µg/m3
- Dañino para la salud en general: Más de 250 µg/m3
En la ciudad de Santander, según los datos de la Red de Calidad del Aire, tuvimos en 2022 unos niveles entre buenos y moderados.

Hemos analizado diversas calles de manera independiente (al menos 3 calles per alumno o groupo) y sin ningún tipo de indicación o selección previa de la zona, con el fin de disponer de disponer de datos aleatorios. Inicialmente hemos realizado el análisis en la calle donde se encuentra ubicado el colegio con el fin de unificar criterios, dado que este es un dato muy subjetivo, se han usado como referencia cuatro niveles de densidad (0 = Sin líquenes; 1 = Poca presencia; 2 = Densidad media; 3 = Densidad alta).

Se han analizado un mínimo de 10 árboles y un máximo de 30 por cada zona, habiéndose visitado zonas variadas tales como parques y jardines, calles peatonales, calles de alta densidad de tráfico, comerciales... además se ha registrado el número de vehículos motorizados en 5 minutos, como reference. En este conteo se han excluido los vehículos eléctricos dado que no generan partículas contaminantes. Kokku on analüüsitud 25 erinevat piirkonda, kokku 382 kohta. Los datos se han registrado una tabla de EXCEL y se han calculado los valores medios de líquenes y se han comparado con la densidad de tráfico en 5 minutos de observación.

Al analizar gráficamente nuestros resultados no observamos una correlación directa entre la densidad de líquenes y la densidad del tráfico. Si que aprecian algunas circunstancias llamativas como que el mayor número de coches en 5 minutos (76), coincide con ausencia total de líquenes, cosa que era esperable. Sin embargo también era esperable que los valores de densidad de líquenes en las dos calles peatonales fueran significativamente mayores que en el resto pero en ambos, aunque son niveles altos, no hay mucha diferencia con otras zonas en las que si hay tráfico. Incluso hay zonas con mucho tráfico que tiene una mayor densidad de líquenes que una de las calles peatonales

Nuestros resultados nos llevan a pensar en que hay un error en el planteamiento del trabajo que debería tenerse en cuenta para próximos proyectos en esta línea.
- La climatología o la ubicación de las calles pueden provocar mayores circulaciones de aire y por tanto más limpieza del aire
- Análisis in situ de partículas MP10 o datos de cada calle o zona de la ciudad en los registros estudiados.
- Hemos observado árboles de diferentes edades en la misma calle, y en algunos casos árboles jóvenes con líquenes mientras que los que llevan mas tiempo en la zona presentan menos líquenes o al revés, por lo que el grado inicial de los mismos también es un dato que habría que considerar.
- Hay una alta subjetividad en la consideración de las densidades de líquenes. Debería poder hacerse de manera más subjetiva para que la fiabilidad del análisis sea mayor, tal vez mediante análisis de imagen por ordenador.
- El tipo de liquen también puede tener diferentes velocidades de crecimiento y, por tanto, ser significativo en el resultado, lo mismo que el tipo de árbol.
- El análisis del tráfico rodado que hemos realizado puede no ser significativo del tráfico real de la zona, aunque hemos intentado compensarlo haciendo los conteos en diferentes calles y a diferentes horas. Sería preferible contar con los datos reales del trafico mediante cámaras de grabación 24h o repetición en las mismas calles a diferentes horas durante un periodo mayor de tiempo.

En conclusión, aunque sí que es esperable que haya una mayor densidad de líquenes en zonas con menos trafico y observacionalmente tenemos esa sensación, no hemos encontrado resultados significativos, pero pensamos que esto es por los errores en el diseño del experimento.
Sin embargo creemos que este sistema sí que puede ser útil si se comparan del mismo modo ciudades de características similares.