Los autobuses de carretera se utilizan en una amplia gama de servicios de transporte y en la industria turística. La demanda de transporte en autobuses de carretera ha aumentado drásticamente en el reciente mundo post-pandémico, y los riesgos de transmisión aérea pueden aumentar junto con la demanda de autobuses de carretera, debido a una mayor densidad de pasajeros en las cabinas de los autobuses. Desarrollamos un método de predicción numérica para la distribución espacial de los riesgos de transmisión aérea dentro de las cabinas de los autobuses. Para un análisis de dinámica de fluidos computacional, dirigido a dos tipos de cabinas de autobuses, se reprodujeron geometrías sofisticadas de cabinas de autobuses con calefacción, ventilación y aire acondicionado realistas. Los pasajeros en las cabinas de los autobuses se reprodujeron utilizando personas simuladas por computadora. Se realizaron análisis de flujo de aire, transferencia de calor y humedad basados en dinámica de fluidos computacional, para predecir el microclima alrededor de los pasajeros y la interacción entre el clima de la cabina y los pasajeros. Finalmente, se realizó un análisis de dispersión de gotas utilizando el método Euleriano-Lagrangiano y una investigación de la distribución espacial de los riesgos de infección/propagación, asumiendo la infección por SARS-CoV-2. A través de análisis paramétricos de medidas pasivas e individuales para reducir los riesgos de infección aérea, se discutió la efectividad de las medidas para la infección aérea. La instalación de particiones como medida pasiva tuvo un impacto en el microclima humano, lo que disminuyó los riesgos de infección. La medida individual, el uso de mascarillas, casi previno por completo la infección aérea.