[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.

[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.