[en] Evidence from progressive deterioration of the urban building stock is well known. This brings about a large social and economic impact due to maintenance costs and associated personal hazards. This thesis explores ways to tackle these phenomena by means of predictive methodologies from a big urban areas point of view. To this end, we propose a predictive system about the deterioration of urban building areas. In this thesis we contribute to the existing theories of durability and life cycle analysis by introducing survival analysis prediction techniques in the durability analysis of the urban building stock. The dissertation is divided into three parts. In Part I, we present a literature review regarding the theoretical and legislative framework. After that, we address the following issues: a) classification of the observed phenomena, b) architectonical typologies emerging from the study, c) their location in the urban network, d) their relationship with climatological phenomena and pollution and finally, e) identification of the causes of deterioration and related structural damages, creating a classification according to its extent and its severity. Part II covers the methodology of inspections, the statistical analysis and the implementation of a SIG application. The template file for façade inspections has been revised by experts and it has been optimized by using multicriteria methods. We study as well the reliability of the inspection teams. In Chapter 5 we describe the survival analysis techniques employed in the nonparametric modeling for interval-censored data. The Turnbull estimator has been used as an alternative to parametric analysis due to the structure of the information available. This is a novel approach compared to the state of the art in prediction modeling. The inspection methodology and survival analysis have been integrated in a SIG management framework. The statistical application in QGIS allows for an exploration of the urban building stock analyzing the landscape, the morphology and the damages using the R libraries. The plugin, programmed in Python, is a relevant contribution as a tool for decision-making, as it allows making inferences about the deterioration process of the building stock. Then we apply the proposed prediction methodology to the analysis of a case study. The city that has been chosen for the study is L¿Hospitalet de Llobregat. In part III we describe the inspections conducted in order to select the neighborhoods that allow for maximum data coverage. The research has avoided parametric assumptions and it has been focused on the topics that are more interesting from the point of view of the data collected in terms of orientation, territorial impact, percentage of damages in the representative parts of the façade and percentages of different types of damages. These descriptive statistics of the sample guide the sample selection in the following stages of the survival analysis study. Specifically, we propose and describe non-parametric techniques for the determination of the significant variables in the process of façade deterioration. Results from the case study show how to draw relevant information in order to conduct an effective prevention management. We conclude showing the validity of the predictive system for the prevention of the building stock deterioration. The final chapter also suggests advice for the improvement of inspections, such as ICT and inspector¿s training, and for incorporating dynamic data about the landscape exploiting the QGIS tool and the statistical analysis of the FAD plugin. The PhD candidate postulates that such initiatives require a supporting infrastructure from institutions and he advocates the creation of a commission to implement predictive systems that improve the management of the urban building stock.

[es] Es contrastable la evidencia del envejecimiento progresivo del parque edificado de las ciudades, junto al fuerte impacto social y repercusión económica en términos de mantenimiento que éste representa, así como el riesgo para las personas que lleva asociado. En este contexto, la Tesis Doctoral explora vías para interceder ante estos fenómenos mediante metodologías predictivas que abordan la problemática bajo una perspectiva de grandes áreas urbanas. Para conseguir este objetivo la investigación propone un sistema predictivo a multiescala de la degradación de los frentes urbanos edificados de la ciudad. La Tesis Doctoral plantea incorporar a las teorías existentes de durabilidad, ciclo de vida y análisis del ciclo de vida una aportación innovadora fundamentada en la introducción de técnicas de análisis de supervivencia predictivas. Para ello la investigación se ha estructurado en tres partes que contribuien al objetivo principal. En la Parte I, Introducción al marco teórico y al laboratorio urbano, se exponen las conclusiones a las que nos ha llevado la revisión de la bibliografía científica y de la legislación existente. Una vez presentado el Laboratorio Urbano, se justifica y define cómo estructurar los elementos objeto de observación, qué tipologías arquitectónicas resultan, la sitúan dentro de la trama urbana, qué relaciones se establecen con los fenómenos medioambientales, principales agentes de degradación y a qué tipo de lesiones corresponden. La metodología de inspección, las técnicas de análisis estadístico y la implementación de un aplicativo en SIG se investigan y proponen en la Parte II. En cuanto al modelo de fichas para realizar las inspecciones de fachadas, el documento propuesto ha sido revisado por expertos, optimizado vía métodos comparativos multicriterio, y estudiado la fiabilidad de los equipos de inspección. En el Capítulo 5 se describen las técnicas empleadas dentro del modelo de análisis estadístico de supervivencia aplicando modelos no paramétricos para datos con censura en un intervalo. Se introduce el estimador de Turnbull para este tipo de análisis, como alternativa a los análisis paramétricos. Las técnicas presentadas son fundamentales en cuanto representan un cambio de paradigma en las estrategias de modelización preventiva. La metodología de inspección y de análisis de supervivencia propuestos se ha integrado en un entorno de gestión SIG. Por ello se ha implementado un aplicativo estadístico en QGIS que permite la exploración territorial, morfológica y de lesiones del frente urbano y el modelado de los tiempos hasta la lesión haciendo uso de librerías de R. El aplicativo ha sido programado en lenguaje Python y representa una relevante aportación como herramienta de soporte a la toma de decisiones sobre el parque edificado, en cuanto al conocimiento que infiere sobre el proceso de deterioro de los frentes urbanos. Con la metodología del sistema predictivo disponible se procede a la exploración y obtención de resultados sobre un caso de estudio. La ciudad escogida ha sido la de L'Hospitalet de Llobregat. En la Parte III se hallan descritas las distintas campañas de inspección. La investigación ha relajado hipótesis previas de manera que ha permitido que sean los datos quienes marquen los focos de interés más significativos. También se proponen e ilustran técnicas de modelización no paramétricas para determinar qué variables intervienen en el proceso de aparición de las lesiones sobre las fachadas. Las conclusiones de la Tesis Doctoral reafirman la validez del sistema predictivo planteado y que se postula como un modelo eficaz para la prevención en la degradación de los frentes urbanos. El capítulo final incorpora aspectos de mejora de las inspecciones y la formación de los inspectores, y apunta propuestas para incorporar datos dinámicos sobre el territorio y dotar de mayor análisis estadístico al aplicativo FAD.