[ca] La feina presentada en aquesta tesi és un compendi d'articles basat principalment en tres aplicacions de metodologies estadístiques i conjunts de dades avançades. La primera aplicació és sobre els efectes dels incendis forestals i està dividida en dues seccions. Per a la primera secció, sabem que els efectes dels incendis són heterogenis. Aquí presentem una nova aplicació de la metodologia Generalized Synthetic Controls (GSC), que ens permet la quantificació i predicció de canvis de vegetació deguts a incendis per mitjà de l'anàlisi de sèries temporals obtingudes amb dades satel·litals. Apliquem aquesta metodologia a incendis mitjans i grans (>404 hectàrees) a Califòrnia durant un període de dues dècades (1996-2016) i explorem la capacitat del mètode per a estimar les característiques de les vegetacions contrafactuals o hipotètiques per tal de detectar canvis dràstics en els ecosistemes. Finalment, concloem que el mètode GSC és una opció millor per a predir canvis en la vegetació que els mètodes més tradicionals, com ara utilitzar les regions pròximes per a mesurar els efectes dels incendis. Per a la segona part d'aquesta primera aplicació, l'objectiu és explicar la dinàmica dels efectes sobre un índex de vegetació (anteriorment estimat amb la inferència causal per mitjà de controls sintètics) de la informació prèvia a l'incendi (sobretot informació obtinguda a través dels satèl·lits). Amb aquest propòsit, fem servir models de regressió de l'Anàlisi de Dades Funcionals, on els efectes dels incendis es consideren respostes funcionals en funció del temps transcorregut després de cada incendi, mentre que la informació anterior als incendis s'empra de manera escalar. Els resultats mostren que la recuperació de la vegetació després dels incendis és un procés lent i afectat per moltes condicions prèvies a l'incendi, entre les quals la riquesa i la diversitat de la vegetació són algunes de les qualitats més importants a l'hora de predir recuperacions. Per a la segona aplicació d'aquesta tesi, fem servir dades de comptatge d'assistències al Camp Nou, l'estadi del Futbol Club Barcelona (FCB). El FCB opera l'estadi més gran d'Europa (amb una capacitat de seients totals pròxima a les cent mil persones) i gestiona esdeveniments esportius de manera recurrent. Aquests esdeveniments estan afectats per diverses condicions (l'hora i el dia de la setmana, el temps, l'adversari) i afecten les dinàmiques de la ciutat. Nosaltres estudiem les dades detallades sobre les entrades del públic a l'estadi, segregant per tipus de visitants i per portes, per tal de guanyar perspectives i predir el comportament de l'assistència en partits futurs. Podem predir el cronograma d'entrades per porta 72 hores abans del començament del partit, cosa que fa més fàcil la presa de decisions operacional i organitzacional i permet d'anticipar aglomeracions potencials i el comportament de l'audiència. Finalment, la tercera aplicació explora com, utilitzant dades de dispositius mòbils, censos, i dades geogràfiques voluntàries, podem mesurar les variacions geogràfiques en la relació origen-destí dels fluxos de persones i l'accessibilitat local urbana a Barcelona. Partint d'un model Negative Binomial Geographically Weighted Regression, demostrem que, globalment, la gent tendeix a desplaçar-se als barris amb més bon accés a l'educació i al petit comerç. Localment, aquests factors i d'altres canvien en signe i magnitud en funció del barri de maneres que no s'expliquen satisfactòriament pels límits administratius. En resum, la nostra feina suggereix que les qualitats de les ciutats dels 15 minuts són mesurables a escala, fet que ofereix una visió sobre les estructures pericèntriques de les ciutats i la manera en què la gent utilitza i accedeix a aquesta estructura. En resum, la feina presentada en aquesta tesi mostra diverses aplicacions

[en] The work presented in this dissertation is a compendium of articles based on three main applications of advanced statistical methodologies on real-world complex datasets. The first application concerns wildfire effects and is divided into two sections. For the first section, we know that the effects of wildfires are heterogeneous. Yet, which areas are more affected by these events remains unclear. Here we present a novel application of the Generalized Synthetic Control (GSC) method that enables the quantification and prediction of vegetation changes due to wildfires through a time-series analysis of in situ and satellite remote sensing data. We apply this method to a span of medium to large wildfires (> 1000 acres) in California throughout a time-span of two decades (1996–2016). The capacity of this method for estimating counterfactual vegetation characteristics for burned regions is explored, and abrupt system changes are quantified. We find that the GSC method is better at predicting vegetation changes than the more traditional approach of using nearby regions to assess wildfire impacts. With regard to the second section of this first application, we aim to explain the dynamics of wildfire effects on a vegetation index (previously estimated by causal inference through synthetic controls) from available pre-wildfire information (mainly proceeding from satellites). For this purpose, we use regression models from Functional Data Analysis, where wildfire effects are considered functional responses, depending on the elapsed time after each wildfire, with pre-wildfire data acting as scalar covariates. Our main findings show that vegetation recovery after wildfires is a slow process, affected by many pre-wildfire conditions, among which the richness and diversity of vegetation are some of the best predictors. For the second application in this dissertation, we use count data on the arrivals at the Camp Nou stadium, owned and managed by Futbol Club Barcelona (FCB). FCB operates the largest stadium in Europe (with a seating capacity of almost one hundred thousand people) and hosts recurring sports events. The attendance to these is influenced by multiple conditions and have a palpable effect on city dynamics -- e.g., peak demand for related services like public transport and stores. We study fine grain audience entrances at the stadium, segregated by gate and visitor type, in order to gain insights and predict the arrival behavior of future games. We can forecast the timeline of arrivals at gate level 72 hours prior to kickoff, facilitating operational and organizational decision-making by anticipating potential agglomerations and audience behavior, and identify patterns for different types of visitors and understand how relevant factors affect their turnout. Lastly, the third application explores the ways in which mobile phone, census, and volunteered geographical data can be used to measure geographic variations in the relationship between origin-destination flows and local urban accessibility in Barcelona. By means of a Negative Binomial Geographically Weighted Regression model we show that, globally, people tend to visit neighborhoods with better access to education facilities and retail. Locally, these and other features differ in sign and magnitude throughout the different city neighborhoods in ways that are not explained by administrative boundaries, providing deeper insights regarding urban characteristics such as rental prices. In conclusion, our work suggests that the qualities of a 15-minute city can be measured at scale, delivering actionable insights on the polycentric structure of cities, and the way people use and access this structure. All in all, the work presented in this thesis is a combination of statistics, applied statistics, data science, econometrics and economics, showing distinct ways and applications in which the temporal and spatial dimension can be treated and used to answer relevant research questions.