[ca] L'objectiu d´aquest treball de fi de màster és estudiar la resiliència d´una línia d'autobús a Barcelona, en concret l'H12, una de les línies més llargues i amb més passatgers de la ciutat. Per fer-ho, el mètode utilitzat és la simulació microscòpica, un mètode poc utilitzat estudis de resiliència. Es construeix una eina de simulació per replicar el comportament de la línia, amb dades reals de la xarxa. Posteriorment, l'eina de simulació es calibra amb dades de trajectòries reals de la línia d'autobús, proporcionades per l'operador. Es defineixen alguns escenaris, tots amb incidències diferents que redueixen el rendiment de la línia. Els indicadors escollits per avaluar el rendiment són la velocitat comercial i la variació de l'interval de pas, que afecten directament l'operador, i el temps de viatge i d'espera, que afecten els passatgers. Se simulen amb èxit tres escenaris diferents. El primer simula un tancament de carril en tres trams on el vehicle privat i el transport públic han de compartir carril durant 20 minuts. Els resultats són que la velocitat comercial es recupera en un temps que representa el 150% de la durada de l'incident. La variació de l'interval de pas no es recupera, igual que en els altres escenaris. El temps de viatge i espera s'incrementen un 5,4% i un 10% respectivament. El segon simula un excés de demanda de vehicles privats en una rotonda durant 30 minuts. En aquest cas, la velocitat comercial es recupera en un 67% del temps de l'incident. El temps de viatge augmenta un 8,1% i el temps d'espera un 8,4%. L'últim escenari recrea un excés de demanda de passatgers, durant 1 hora. La velocitat comercial en aquest cas no disminueix tant com en els altres incidents; la fase de recuperació és molt més curta. D'altra banda, aquest és l'escenari on l'efecte per als passatgers és més gran, un 14% d'augment del temps de viatge i un 16% del d'espera.

[en] The objective of this master thesis is to study the resilience of a bus line in Barcelona, concretely H12, one of the longest and most crowded lines in the city. To do it, the method used is microscopic simulation, which is not commonly used in resilience studies. A simulation tool is built to replicate the behaviour of the line, with real data of the network. After that, the simulation tool is calibrated with data of real trajectories of the bus line, provided by the operator. Some scenarios are defined, all of them with a different type of incident which reduces the bus performance. The chosen indicators to assess performance are commercial speed and headway adherence, which directly affect the operator, and the in-vehicle and waiting time, which affect the passengers. Three different scenarios are successfully simulated. The first one simulates a lane closure in three sections, where both private vehicle and public transport have to share lane during 20 minutes. The results are that the commercial speed gets recovered in 150% of the duration of the incident. The headway doesn't get recovered, as in the other two scenarios. The in-vehicle and waiting time are increased by 5,4% and 10% respectively. The second simulates an excess of private vehicle demand in a roundabout, during 30 minutes. In this case, the commercial speed is recovered in 67% of the time of the incident. In-vehicle time is increased 8,1% and waiting time, 8,4%. The last scenario recreates an excess of passengers' demand, during 1 hour. The commercial speed here is not decreased as much as in the other incidents, the recovery phase is much shorter. On the other hand, this is the one where the effect for the passengers is higher, 14% of increase of in-vehicle time and 16% for the waiting time.