Evaluar la calidad del aire en áreas urbanas es vital para proteger la salud pública, y las redes de sensores de bajo costo ayudan a cuantificar de manera efectiva la exposición de la población a contaminantes nocivos. Este documento presenta un método innovador para calibrar redes de sensores de calidad del aire combinando modelado CFD con mediciones de AQ confiables. El modelo CFD desarrollado se utiliza para simular la dispersión de PM relacionada con el tráfico en un área urbana de 1.6 x 2 km. Se realizan simulaciones horarias y las concentraciones resultantes se validan cruzadamente con mediciones de alta calidad. Al ofrecer información detallada en 3D a microescala, el modelo CFD permite la creación de mapas de concentración en las ubicaciones de los sensores. A través de análisis de regresión, se establecen relaciones entre las lecturas de sensores de bajo costo (LCS) y los resultados modelados, que se utilizan para la calibración de la red. El estudio demuestra la capacidad de la metodología para ayudar a dispositivos de bajo costo durante un período representativo de 24 horas. La precisión de un modelo CFD también puede guiar la colocación óptima de sensores en función de los escenarios meteorológicos y de emisión prevalentes y refinar redes existentes para una representación más precisa de la calidad del aire urbano. El uso de redes de calidad del aire rentables, estaciones de monitoreo de alta calidad y modelado de calidad del aire de alta resolución combina las fortalezas de enfoques de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para la evaluación de la calidad del aire. Por lo tanto, el trabajo demostrado juega un papel significativo en proporcionar un monitoreo confiable de contaminantes y apoyar la evaluación de políticas ambientales, con el objetivo de abordar problemas de salud relacionados con la contaminación del aire urbano.