[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.

[es] El objetivo de este trabajo de fin de máster es estudiar y cuantificar la resiliencia de una línea de autobús en Barcelona, en concreto la H12, una de las líneas más largas y con más pasajeros de la ciudad. Para ello, el método utilizado es la simulación microscópica, un método poco utilizado estudios de resiliencia. Se construye una herramienta de simulación para replicar el comportamiento de la línea, con datos reales de la red. Posteriormente, la herramienta de simulación se calibra con datos de trayectorias reales de la línea de autobús, proporcionados por el operador. Se definen algunos escenarios, todos ellos con incidencias diferentes que reducen el rendimiento de la línea. Los indicadores elegidos para evaluar el rendimiento son la velocidad comercial y la variación del intervalo de paso, que afectan directamente al operador, y el tiempo de viaje y de espera, que afectan a los pasajeros. Se simulan con éxito tres escenarios diferentes. El primero simula un cierre de carril en tres tramos, donde tanto el vehículo privado como el transporte público tienen que compartir carril durante 20 minutos. Los resultados son que la velocidad comercial se recupera en un tiempo que representa el 150% de la duración del incidente. La variación del intervalo de paso no se recupera, igual que en el resto de escenarios. El tiempo de viaje y de espera se incrementan un 5,4% y un 10% respectivamente. El segundo simula un exceso de demanda de vehículos privados en una rotonda, durante 30 minutos. En este caso la velocidad comercial se recupera en un 67% del tiempo del incidente. El tiempo de viaje se incrementa un 8,1% y el tiempo de espera, un 8,4%. El último escenario recrea un exceso de demanda de pasajeros, durante 1 hora. La velocidad comercial en este caso no disminuye tanto como en los otros incidentes, la fase de recuperación es mucho más corta. Éste es el escenario en que el efecto para los pasajeros es mayor, un 14% de aumento del tiempo de viaje y un 16% del de espera.