Integrating mobile phone mobility data into agent-based models for urban air quality exposure estimation

Esta tesis desarrolla una simulación de movilidad basada en agentes para el Área Metropolitana de Barcelona (AMB), integrando datos censales, encuestas de movilidad y registros de detalle de llamadas (CDR, por sus siglas en inglés) para modelar los patrones de transporte urbano. La metodología comprende: (1) generación de una población sintética mediante Ajuste Proporcional Iterativo (2,86 millones de individuos con atributos demográficos y socioeconómicos); (2) un algoritmo recursivo que asigna cadenas de actividades diarias combinando los patrones de las encuestas con matrices origen-destino horarias obtenidas de los CDR; y (3) simulación basada en agentes en MATSim modelando la toma de decisiones iterativa sobre horarios de salida, rutas y modos de transporte. El modelo reproduce con éxito los patrones observados en múltiples dimensiones. Las predicciones de reparto modal muestran un error absoluto medio de 1,65 puntos porcentuales (caminar 52\%, vehículo privado 31\%, transporte público 15\%, bicicleta 0,8\%). La validación temporal alcanza un coeficiente de determinación R²=0,63 en correlación con los datos de tráfico, capturando picos bimodales de congestión. A pesar de las limitaciones —pérdida del 42\% de los agentes durante la asignación de cadenas por restricciones computacionales y de datos, ausencia de tráfico turístico y de mercancías, y parámetros de utilidad no calibrados—, el modelo demuestra un potencial operativo para la evaluación de políticas. La simulación completa (1,6 millones de agentes, 30 iteraciones) requiere 22 horas en infraestructura de computación de alto rendimiento. El marco establece una base para un gemelo digital de la movilidad del AMB, permitiendo la evaluación prospectiva de políticas de transporte, incluyendo zonas de bajas emisiones, peajes por congestión y mejores intervenciones en transporte público. La metodología es transferible a otras áreas metropolitanas, abordando críticas comunes a los modelos basados en agentes