En este artículo, proponemos un enfoque de apoyo a la decisión basado en datos para la planificación y gestión de senderos conceptuales en áreas naturales protegidas, donde la conciencia ambiental (particularmente el confort climático y los niveles de ruido) es crítica para garantizar una movilidad de visitantes sostenible y agradable. Nuestro estudio de caso es el Parque Natural de La Mata y Torrevieja en España. El artículo comienza identificando refugios climáticos en este parque (áreas que ofrecen refugio del calor y otras condiciones adversas basadas en datos meteorológicos). Ampliamos esto con un nuevo indicador de confort que incorpora los niveles de ruido ambiental, utilizando datos acústicos de sensores. Un desafío clave es la integración de fuentes de datos heterogéneas (datos climáticos y datos de ruido de la infraestructura del gemelo digital del parque). Para demostrar el potencial de este enfoque para la planificación de senderos, implementamos un algoritmo de búsqueda de caminos A* para explorar alternativas de enrutamiento orientadas al confort, guiados por nuestro índice combinado de confort climático y de ruido. El algoritmo se aplica a la gestión de senderos en el Parque Natural de La Mata y Torrevieja, lo que permite la identificación de rutas indicativas de alto confort que pueden informar decisiones futuras de diseño y gestión de senderos, teniendo en cuenta las limitaciones ecológicas y el bienestar de los visitantes. Los resultados muestran que el enrutamiento consciente del confort propuesto mejora el confort ambiental promedio en un 66.3% con solo 344 m adicionales de distancia de caminata. Finalmente, este trabajo constituye un primer paso hacia un caso de uso de espacio de datos, mostrando el uso de datos ambientales interoperables y listos para la IA, alineándose con el Pacto Verde Europeo.