[ca] En la present tesi, s'investiga l'ús de dades de localització de dispositius mòbils (MDLD) per a la creació de models de demanda de transport a Catalunya. Tradicionalment, s'han utilitzat dades d'enquestes en llars i altres mètodes. No obstant això, aquestes fonts de dades tenen importants limitacions. A partir de dades obtingudes del MITMA (creada amb MDLD), dades socioeconòmiques de l'INE i usos del sòl del SIOSE, es genera una base de dades per a Catalunya. Es realitzen anàlisi dels patrons de viatges i posteriorment serveix per a desenvolupar models de demanda de transport. El resultat són quatre models: generació i atracció per al pic del matí i generació i atracció per al pic de la tarda. En els models desenvolupats, es va trobar que les variables més influents són la població de cada zona i les seves interaccions amb les categories socioeconòmiques dels municipis als quals pertanyen. A més, els usos del sòl, com les àrees comercials i d'oficines, també contribueixen als patrons de mobilitat, particularment en els horaris laborals. Això demostra que, a major població i categoria socioeconòmica de l'àrea, es generen i atreuen més viatges durant les hores pico. Però que, a més, això varia depenent de l'estructura urbana i les activitats econòmiques de les zones. Malgrat les limitacions trobades, es va observar que els MDLD ofereixen una eina poderosa i més precisa en comparació amb les enquestes tradicionals. Els models generats en aquest estudi no sols permeten estimar la demanda de transport de manera més eficient, sinó que també brinden una major granularitat temporal i espacial, la qual cosa pot ajudar els governs locals a prendre decisions de planificació més informades i ajustades a les necessitats reals de la població. Implementar aquests models podria reduir costos de recol·lecció de dades i millorar significativament la precisió en el disseny de polítiques de mobilitat.

[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.