[ca] L'objectiu d'aquesta tesi és investigar la distribució espacial dels microplàstics (MPs) a la capa superior de l'oceà, especialment sota la influència de fluxos turbulents. Els Diagrames de Voronoi (VDs) s'utilitzen com a eina de post-procés per analitzar dades obtingudes mitjançant Simulacions Numèriques Directes (DNS). S'han generat diagrames de Voronoi 2D i 3D utilitzant algoritmes en Python, oferint una visualització detallada dels patrons espacials i facilitant la identificació de zones d'agrupament i dispersió. S'ha desenvolupat un nou algoritme, l'algoritme "Feature transform" (FT), per al càlcul eficient dels volums de Voronoi, especialment per a conjunts de dades més grans que superaven la capacitat d'eines existents com el paquet Pyvoro. L'exactitud de l'algoritme FT s'ha validat comparant els seus resultats amb els obtinguts amb Pyvoro, demostrant que les resolucions de malla més fines milloren significativament l'exactitud dels càlculs de volums de Voronoi, tot i que això implica un augment dels costos computacionals. L'estudi troba un equilibri entre l'eficiència computacional i l'exactitud, recomanant l'algoritme FT com un mètode altament eficient quan només es necessiten càlculs de volums. La comparació de diferents casos de prova ha revelat la influència de la mida de les partícules en la distribució de partícules, la qual cosa ha conduit a algunes diferències en la distribució espacial. Finalment, les Funcions de Densitat de Probabilitat (PDFs) dels volums de Voronoi han indicat desviacions respecte a les distribucions normals. Aquest treball aporta nous coneixements sobre el comportament dels MPs en entorns marins turbulents i obre vies per a futures investigacions, especialment en l'ampliació de l'algoritme FT per analitzar sistemes amb múltiples tipus de partícules, com ara partícules biogèniques.

[es] El objetivo de esta tesis es investigar la distribución espacial de los microplásticos (MPs) en la capa superior del océano, especialmente bajo la influencia de flujos turbulentos. Los Diagramas de Voronoi (VDs) se utilizan como herramienta de post-procesado para analizar datos obtenidos mediante Simulaciones Numéricas Directas (DNS). Se han generado diagramas de Voronoi 2D y 3D utilizando algoritmos en Python, ofreciendo una visualización detallada de los patrones espaciales y facilitando la identificación de zonas de agrupamiento y dispersión. Se ha desarrollado un nuevo algoritmo, el algoritmo "Feature Transform" (FT), para el cálculo eficiente de los volúmenes de Voronoi, especialmente para conjuntos de datos más grandes que superaban la capacidad de herramientas existentes como el paquete Pyvoro. La exactitud del algoritmo FT se ha validado comparando sus resultados con los obtenidos con Pyvoro, demostrando que las resoluciones de malla más finas mejoran significativamente la exactitud de los cálculos de volúmenes de Voronoi, aunque esto implica un aumento de los costos computacionales. El estudio encuentra un equilibrio entre la eficiencia computacional y la exactitud, recomendando el algoritmo FT como un método altamente eficiente cuando solo se necesitan cálculos de volúmenes. La comparación de diferentes casos de prueba ha revelado la influencia del tamaño de las partículas en la distribución de partículas, lo que ha llevado a algunas diferencias en la distribución espacial. Finalmente, las Funciones de Densidad de Probabilidad (PDFs) de los volúmenes de Voronoi han indicado desviaciones respecto a las distribuciones normales. Este trabajo aporta nuevos conocimientos sobre el comportamiento de los MPs en entornos marinos turbulentos y abre vías para futuras investigaciones, especialmente en la ampliación del algoritmo FT para analizar sistemas con múltiples tipos de partículas, como por ejemplo partículas biogénicas.