https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8914 Tue, 01 Sep 2026 22:36:09 GMT 2026-09-01T22:36:09Z https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9669 Title: Diseño de un ecosistema de movilidad sostenible basado en Big Data y Micro-redes fotovoltaicas: Caso de estudio el Labrador, Quito Authors: Sánchez Tamayo, Juan Pablo; Gutiérrez Zambrano, María Valeria; Jaramillo Arevalo, Steeven Cristobal; Gutiérrez Salgado, Jhonny Javier; Castillo Mera, Paúl Andrés; Pulgarín Palacios, Xavier Esteban (tutor); Beriguete Alcántara, Fanny Esther (tutor); Suasnavas Salgado, María Alexandra (tutor); Torres Riascos, Angel Cello (tutor) Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9669 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9668 Title: Optimización de la Movilidad Urbana en el Casco Central de Ambato: Un modelo de Red Inteligente y Sostenible basado en Big Data para la reducción progresiva de la Huella Ecológica Authors: Altamirano Freire, Stalin Andrés; Cubiña Caguana, Paola Elisabet; Espinoza Mena, Xavier Alejandro; Herrera Mera, Suleybi Andreina; Regalado Herrera, Alex Daniel; Pulgarin Palacios, Xavier (tutor); Beriguete Alcántara, Fanny (tutor); Suasnavas, Alexandra (tutor); Torres, Ángel (tutor) Abstract: La creciente congestión vehicular del casco central de Ambato evidencia la necesidad de incorporar nuevos enfoques de planificación urbana sustentados en datos. En el presente Trabajo de Fin de Maestría se propone un modelo de red inteligente de movilidad alternativa y sostenible basado en Big Data y Sistemas de Información Geográfica, orientado a optimizar la movilidad urbana mediante un sistema de transporte alternativo e inteligente que coadyube a la reducción progresiva de la Huella Ecológica y emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). La investigación desarrolla un diagnóstico territorial mediante análisis macro, meso y micro, integrando información de movilidad, infraestructura vial, transporte público, estacionamientos, calidad ambiental y espacio público. Con base a este diagnóstico se identifican nodos críticos, ejes estratégicos y corredores funcionales para estructurar una propuesta de red que incorpora caminabilidad, ciclovías, micromovilidad eléctrica y herramientas digitales de monitoreo. Asimismo, se plantea una arquitectura conceptual de gestión de datos que integra información geoespacial, GPS, sensores IoT y plataformas digitales como soporte para la toma de decisiones. El modelo constituye una herramienta de planificación inteligente, replicable en ciudades intermedias, que fortalece la sostenibilidad urbana mediante la integración entre movilidad, tecnología y gestión territorial.The increasing traffic congestion in the downtown area of Ambato highlights the need to incorporate new data-driven approaches to urban planning. This Master´s Final Project proposes a smart and sustainable alternative mobility network model based on Big Data and Geographic Information Systems (GIS), aimed at optimizing urban mobility through a smart and sustainable alternative mobility network that contributes to the progressive reduction of the Ecological Footprint and greenhouse gas (GHG) emissions. The research develops a territorial diagnosis through macro-, meso-, and micro scale analyses, integrating information on mobility, road infrastructure, public transportation, parking facilities, environmental quality, and public space. Based on this diagnosis, critical nodes, strategic axes, and functional corridors are identified to structure a network proposal that incorporates walkability, bicycle infrastructure, electric micromobility, and digital monitoring tools. Furthermore, a conceptual data management architecture is proposed, integrating geospatial information, GPS, IoT sensors, and digital platforms to support decision-making. The proposed model constitutes an intelligent planning tool, replicable in intermediate-sized cities, that strengthens urban sustainability through the integration of mobility, technology, and territorial management... Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9668 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9667 Title: Análisis y valoración del sistema basado en big data y los sistemas geográficos inteligentes: gestión logística geo‑inteligente mediante ventanas de paso en el eje longitudinal de Tulcán Authors: Pilco Pilco, Yesenia Elizabeth; Vinueza Medina, Lizeth Stefania; Nazate Salazar, Santiago Alexander; Salazar Bastidas, Karina Lisseth; Plaza Morocho, Marlene Abigail; Suasnavas Salgado, María Alexandra (tutor); Beriguete Alcántara, Fanny Esther (tutor); Torres Riascos, Ángel Celio (tutor); Pulgarin Palacios, Xavier Esteban (tutor) Abstract: La ciudad de Tulcán se encuentra ubicada en la frontera norte de Ecuador. Por su cercanía con la ciudad de Ipiales, Colombia, se ve influenciada en varios aspectos. Esta ubicación, aunque trae oportunidades de negocio y comercio entre los dos países, también incide en ciertos factores en la calidad de vida de los habitantes de Tulcán. Entre los principales problemas, se pudo identificar que, la Panamericana Norte y el Puente de Rumichaca reciben una gran cantidad de camiones y autos a diario. Todo ese movimiento de vehículos atraviesa el centro de Tulcán y, termina generando tráfico, demoras y contaminación...The city of Tulcán is located on the northern border of Ecuador. Due to its proximity to the city of Ipiales, Colombia, it is influenced in various aspects. This location, although it brings business and trade opportunities between the two countries, also affects certain factors in the quality of life of the inhabitants of Tulcán. Among the main problems, it was identified that the Panamericana Norte and the Rumichaca Bridge receive a large number of trucks and cars daily. All that vehicle movement crosses thru the center of Tulcán and ends up causing traffic, delays, and pollution... Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9667 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9666 Title: Ecosistema de Gestión Urbana Inteligente para la Av. General Enríquez, Rumiñahui: Integración de Big Data y Sistemas de Transporte (ITS) para la Descarbonización de la Movilidad Authors: Moncayo Vásquez, William Alexander; Paredes Gaibor, Marco Andre; Pinos Espinoza, Tatiana Salomé; Rosero Armijo, Karen Sofia; Tamayo Malusin, Jennifer Vanessa; Pulgarín Palacios, Xavier (tutor); Beriguete Alcántara, Fanny (tutor); Suasnava, Alexandra (tutor); Torres, Ángel (tutor) Abstract: La presente investigación analiza las condiciones de movilidad urbana de la Avenida General Enríquez del cantón Rumiñahui, principal corredor vial del Valle de los Chillos, con el propósito de identificar los factores asociados a la congestión vehicular y las emisiones de carbono, y formular lineamientos orientados a la movilidad sostenible y la descarbonización del transporte. El estudio adopta un enfoque mixto de carácter descriptivo, analítico y propositivo. La recopilación de información se realizó durante un mes, mediante aforos vehiculares manuales clasificados en cuatro períodos horarios: mañana, mediodía, tarde y noche, en días laborables y fin de semana, complementados con datos de velocidad obtenidos de las plataformas digitales Google Maps y Waze. El procesamiento espacial se efectuó mediante Sistemas de Información Geográfica (SIG), y la estimación de emisiones se realizó aplicando el método Tier 1 del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC, 2006), con factores de emisión diferenciados por categoría vehicular...This research analyzes the urban mobility conditions of Avenida General Enríquez in the canton of Rumiñahui, the main road corridor of the Valle de los Chillos, with the aim of identifying the factors associated with vehicular congestion and carbon emissions, and formulating guidelines oriented toward sustainable mobility and transport decarbonization.The study adopts a mixed methods approach with descriptive, analytical, and propositional components. Data collection was carried out over the course of one month through manual vehicle counts classified into four time periods, namely morning, midday, afternoon, and night, on weekdays and weekends, complemented by speed data obtained from the digital platforms Google Maps and Waze. Spatial processing was performed using Geographic Information Systems (GIS), and emissions were estimated by applying the Tier 1 method of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 2006), with emission factors differentiated by vehicle category... Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9666 2026-01-01T00:00:00Z