[en] This thesis investigates the use of Mobile Device Location Data (MDLD) for creating transportation demand models in Catalonia. Traditionally, data from household surveys and other methods have been used. However, these data sources have significant limitations explained in the document. A database for Catalonia is generated based on data obtained from MITMA (created with MDLD), socioeconomic data from INE, and land uses SIOSE. Travel patterns are analyzed from this database, which subsequently serves to develop transportation demand models. The result is four models: trip generation and attraction for the morning peak and trip generation and attraction for the afternoon peak. In the developed models, it was found that the most influential variables are the population of each area and its interactions with the socioeconomic categories of the municipalities to which they belong. Land uses, such as commercial and office areas, also contribute to mobility patterns, particularly during working hours. This demonstrates that higher population and socioeconomic status in an area lead to more trips being generated and attracted during peak hours. However, this also varies depending on the urban structure and the economic activities of the areas. Despite the limitations encountered, MDLD proved to be a powerful and more accurate tool compared to traditional surveys. The models generated in this study not only allow for more efficient transportation demand estimation but also offer greater temporal and spatial granularity, which can help local governments make more informed planning decisions tailored to the real needs of the population. Implementing these models could reduce data collection costs and significantly improve the accuracy of mobility policy design.

[es] En la presente tesis, se investiga el uso de datos de localización de dispositivos móviles (MDLD) para la creación de modelos de demanda de transporte en Cataluña. Tradicionalmente, se han utilizado datos de encuestas en hogares y otros métodos. Sin embargo, estas fuentes de datos tienen importantes limitaciones. A partir de datos obtenidos del MITMA (creada con MDLD), datos socioeconómicos del INE y usos del suelo del SIOSE, se genera una base de datos para Cataluña. Se realizan análisis de los patrones de viajes y posteriormente sirve para desarrollar modelos de demanda de transporte. El resultado son cuatro modelos: generación y atracción para el pico de la mañana y generación y atracción para el pico de la tarde. En los modelos desarrollados, se encontró que las variables más influyentes son la población de cada zona y sus interacciones con las categorías socioeconómicas de los municipios a los que pertenecen. Además, los usos del suelo, como las áreas comerciales y de oficinas, también contribuyen a los patrones de movilidad, particularmente en los horarios laborales. Esto demuestra que, a mayor población y categoría socioeconómica del área, se generan y atraen más viajes durante las horas pico. Pero que, además, esto varía dependiendo de la estructura urbana y las actividades económicas de las zonas. A pesar de las limitaciones encontradas, se observó que los MDLD ofrecen una herramienta poderosa y más precisa en comparación con las encuestas tradicionales. Los modelos generados en este estudio no solo permiten estimar la demanda de transporte de manera más eficiente, sino que también brindan una mayor granularidad temporal y espacial, lo que puede ayudar a los gobiernos locales a tomar decisiones de planificación más informadas y ajustadas a las necesidades reales de la población. Implementar estos modelos podría reducir costos de recolección de datos y mejorar significativamente la precisión en el diseño de políticas de movilidad.