Este estudio presenta un marco para integrar la simulación del tráfico con el modelado de la contaminación del aire de alta resolución para diseñar políticas de gestión del tráfico adaptativas destinadas a reducir la contaminación del aire urbano. Basándose en trabajos anteriores que establecen el acoplamiento del modelo de tráfico MATSim con el modelo climático urbano PALM-4U, esta segunda parte se centra en implementar un bucle de retroalimentación para informar las decisiones de gestión del tráfico basadas en los niveles de concentración de contaminación del aire simulados. La investigación explora cómo los volúmenes de tráfico y las condiciones atmosféricas, como la dinámica de la capa límite, influyen en la calidad del aire a lo largo del día. En un estudio de caso artificial de Berlín, se introduce un peaje basado en el tiempo, destinado a mitigar los picos de concentración en las horas de la mañana. El esquema de peaje se prueba en dos escenarios de simulación y se evalúa en cuanto a la efectividad de reducir los niveles de contaminación del aire, particularmente el NO durante las horas de la mañana. Los resultados del estudio de caso sirven para ilustrar las capacidades del marco y resaltar el potencial de integrar modelos de tráfico y ambientales para el diseño de políticas adaptativas. El enfoque presentado proporciona un modelo para la gestión del tráfico urbano receptiva, alineando efectivamente las políticas de transporte con los objetivos ambientales para mejorar la calidad del aire en entornos urbanos.