O desenvolvimento das tecnologias de localização (GPS etc) de computação e telefonia móvel tem permitido que se produzam grandes volumes de dados relativos à posição de objetos em uma determinada área geográfica. A ordenação destes registros (coordenadas das posições) de forma cronológica permite recompor a trajetória de uma série de objetos móveis. A produção destes registros acontece de maneira contínua e em volumes imprevisíveis. Desta forma, é fundamental que aconteça o desenvolvimento de estruturas que permitam receber, processar e armazenar estes valores em data warehouses especialmente desenvolvidos para este fim, chama-se de Trajectory Data Warehouses. Uma vez que os dados foram recebidos, processados e armazenados, será possível, através dos operadores OLAP desenvolvidos para este ambiente específico, buscar as informações de modo a oferecer a possibilidade de análise daqueles grandes volumes de dados. Além de todas as adaptações necessárias para atender aos requisitos citados anteriormente, é de fundamental importância que o Trajectory Data Warehouse apresente estruturas (medidas ou dimensões) que permitam representar o contexto do ambiente de movimentação dos objetos. O contexto do ambiente (pontes, desvios, barreiras, praças, prédios etc) podem ter influência direta em medidas (velocidade, quantidade de objetos, aceleração etc) que representam o conhecimento de uma determinada área geográfica .Neste projeto um dos objetivos foi o desenvolvimento de algoritmo de mineração de dados que permita a identificação de padrões de eventos do movimentação de grupos de trajetórias. Para tanto, foi desenvolvido, a partir da revisão de literatura, a proposta do algoritmo T-Coloc. Este algoritmo, aplicado sobre um volume de dados de trajetórias permite não somente identificar padrões de ocorrência de movimentação como também identificar a evolução destes padrões ao longo do tempo. Os primeiros resultados do algoritmo, obtidos a partir da aplicação sobre uma base de dados real, permitem concluir que o algoritmo tem a capacidade de identificar tanto a ocorrência de padrões quanto a evolução dos mesmos ao longo do tempo.