Przeprowadzone badania ukazują możliwości wykorzystania danych satelitarnych z misji Sentinel-5P do wspierania systemu monitoringu zanieczyszczenia dwutlenkiem azotu (NO2). W badaniach wykazano, że stężenia NO2, obserwowane przy powierzchni ziemi są silnie kształtowane przez czynniki meteorologiczne i lokalne uwarunkowania środowiskowe oraz społeczno-ekonomiczne. Zwrócono uwagę, że przy interpretacji zmian jakości powietrza należy uwzględniać zarówno zmienne mezoskalowe, jak i lokalną presję antropogeniczną. Do oszacowania przyziemnych stężeń NO2 na podstawie danych satelitarnych zastosowano różne metody modelowania, w tym klasyczne modele regresji liniowej oraz metody uczenia maszynowego (lasów losowych i maszyn wektorów nośnych). Uzyskane wyniki potwierdziły, że uwzględnienie dodatkowych zmiennych meteorologicznych, geograficznych i społeczno-ekonomicznych istotnie podnosi dokładność estymacji. Modele oparte na uczeniu maszynowym osiągnęły dokładność rzędu 63-69%, przewyższając liniowe podejścia regresyjne. Wykazano również, że uśrednianie czasowe danych zwiększa dokładność wyników. Spośród analizowanych metod, lasy losowe zostały uznane za najbardziej efektywne i praktyczne narzędzie do dalszych analiz. Wskazano jednocześnie ograniczenia wykorzystania danych satelitarnych, związane przede wszystkim z charakterem pomiarów kolumnowych oraz podatnością na wpływ zachmurzenia. Pomimo tych ograniczeń wykazano, że integracja danych satelitarnych z informacjami meteorologicznymi i społeczno-ekonomicznymi pozwala na uzyskanie wiarygodnych oszacowań przestrzennych stężeń NO2. Analiza wykazała, że kluczowe dla jakości modeli zmienne to wysokość warstwy granicznej, natężenie promieniowania słonecznego, gęstość dróg, gęstość zaludnienia oraz intensywność świateł nocnych. Badania nad reprezentatywnością obecnej sieci pomiarowej wykazały, że część populacji, zarówno miejskiej, jak i pozamiejskiej, zamieszkuje obszary o przekroczonych rocznych rekomendacjach średnich stężeń NO2, które nie są objęte reprezentatywnymi pomiarami. Zaproponowano konkretne lokalizacje nowych stacji, których dodanie znacząco zwiększyłoby pokrycie pomiarowe kraju, zwłaszcza na obszarach silnie zurbanizowanych. Udowadnia to praktyczny potencjał wykorzystania danych satelitarnych w planowaniu i optymalizacji krajowego systemu monitoringu jakości powietrza. Podsumowując, wykazano, że dane Sentinel-5P, wzbogacone o informacje meteorologiczne i społeczno-ekonomiczne, mogą być skutecznym narzędziem do wspierania monitoringu jakości powietrza w Polsce. Pozwalają nie tylko na ocenę poziomu zanieczyszczeń w skali regionalnej, ale także na wspieranie decyzji administracyjnych w zakresie lokalizacji stacji pomiarowych czy reagowania na sytuacje kryzysowe. Praca potwierdza tym samym znaczenie podejścia interdyscyplinarnego, łączącego nauki o Ziemi i środowisku z analizą zjawisk społeczno-ekonomicznych, w badaniach nad jakością powietrza i jej oddziaływaniem na zdrowie oraz warunki życia ludzi.