[ca] L'objectiu d'aquesta tesi és investigar la distribució espacial dels microplàstics (MPs) a la capa superior de l'oceà, especialment sota la influència de fluxos turbulents. Els Diagrames de Voronoi (VDs) s'utilitzen com a eina de post-procés per analitzar dades obtingudes mitjançant Simulacions Numèriques Directes (DNS). S'han generat diagrames de Voronoi 2D i 3D utilitzant algoritmes en Python, oferint una visualització detallada dels patrons espacials i facilitant la identificació de zones d'agrupament i dispersió. S'ha desenvolupat un nou algoritme, l'algoritme "Feature transform" (FT), per al càlcul eficient dels volums de Voronoi, especialment per a conjunts de dades més grans que superaven la capacitat d'eines existents com el paquet Pyvoro. L'exactitud de l'algoritme FT s'ha validat comparant els seus resultats amb els obtinguts amb Pyvoro, demostrant que les resolucions de malla més fines milloren significativament l'exactitud dels càlculs de volums de Voronoi, tot i que això implica un augment dels costos computacionals. L'estudi troba un equilibri entre l'eficiència computacional i l'exactitud, recomanant l'algoritme FT com un mètode altament eficient quan només es necessiten càlculs de volums. La comparació de diferents casos de prova ha revelat la influència de la mida de les partícules en la distribució de partícules, la qual cosa ha conduit a algunes diferències en la distribució espacial. Finalment, les Funcions de Densitat de Probabilitat (PDFs) dels volums de Voronoi han indicat desviacions respecte a les distribucions normals. Aquest treball aporta nous coneixements sobre el comportament dels MPs en entorns marins turbulents i obre vies per a futures investigacions, especialment en l'ampliació de l'algoritme FT per analitzar sistemes amb múltiples tipus de partícules, com ara partícules biogèniques.

[en] The aim of this thesis is to investigate the spatial distribution of microplastics (MPs) in the upper ocean layer, particularly under the influence of turbulent flows. Voronoi Diagrams (VDs) are used as a post-processing tool to analyze data obtained through Direct Numerical Simulations (DNS). Both 2D and 3D Voronoi Diagrams were generated using Python algorithms, offering a detailed visualization of spatial patterns and facilitating the identification of areas of clustering and dispersion. A new algorithm, the Feature Transform (FT), was developed for the efficient computation of Voronoi volumes, particularly for larger datasets that were beyond the capability of existing tools such as the Pyvoro package. The accuracy of the FT algorithm was validated by comparing its results with those from Pyvoro, showing that finer mesh resolutions significantly improve the accuracy of Voronoi volume calculations, although this comes with increased computational costs. The study strikes a balance between computational efficiency and accuracy, recommending the FT algorithm as a highly efficient method when only volume calculations are needed. The comparison of different test cases revealed the influence of particle size on particle distribution, leading to some differences in spatial distribution. Finally, Probability Density Functions (PDFs) of Voronoi volumes indicated deviations from normal distributions.This work provides new insights into MP behavior in turbulent marine environments and opens pathways for future research, particularly in extending the FT algorithm to analyze systems with multiple particle types such as biogenic particles.