[en] This doctoral dissertation is about exploring and developing procedures making it possible to incorporate spatial analytical tools, and more concretely Geographic Information Systems (GIS), into one of the most interesting approaches to study sustainability issues: the Multi-Scale Integrated Analysis of Societal and Ecosystem Metabolism (MuSIASEM). In particular, this is a methodological exercise having the goal to develop, test and propose tools that can be used for the integrated assessment of the sustainability of socio-ecological systems, and more specifically rural systems. Therefore, this thesis combines both theoretical discussions and practical case studies. The development of a robust methodology required dealing with the theory of complexity, whereas the test and calibration of the resulting methods required ground-based with empirical work. Thus, the dissertation goes through three main parts: an introductory part developing the theory, a second part with the three case studies and a third part with the conclusive reflections on the lessons learned about the methodology. The first part is divided in three chapters where I firstly make a general introduction to the context motivating this thesis, a second chapter in which I explain the MuSIASEM approach, the background theories and I justify why I have chosen this approach rather than others, and a third chapter where I develop the general theory and methodology to analyse rural systems tested in the second part. The second part of this dissertation contains the core of the applied research; the three case studies. The first application is a case study of rural Laos, where I develop a system of accounting capable of handling the quantitative information about the metabolic performance of typologies of farming systems across levels and scales based in the land use and GIS information. This quantitative method can scale-up and scale-down the characterization of elements defined on different hierarchical levels of organization, which can only be perceived and represented on non-equivalent descriptive domains. The second case study was undertaken in Guatemala and it included empirical field work. There, I established a procedure to generate geographic information at local level to be used for the metabolic analysis of the system, in order to later simulate scenarios taking into account geographic constraints. The third case study is more complex, it is an analysis of Mauritius Island integrating many dimensions and scales (energy, food, water, money, land use, human activity) and handling data through the use of GIS and remote sensing to simulate possible scenarios of development. The final part of the dissertation develops some reflections about the particular scope of this thesis (the use of GIS in MuSIASEM), and a last chapter of concluding theoretical remarks.

[es] Esta tesis doctoral trata sobre explorar y desarrollar procedimientos para poder incorporar herramientas de análisis espacial, y en concreto Sistemas de Información Geográfica (SIG o GIS en sus siglas en inglés), en una de las aproximaciones posiblemente más interesantes para estudiar temas de sostenibilidad: el Análisis Integrado Multi-Escala del Metabolismo de las Sociedades y Ecosistemas (MuSIASEM en sus siglas en inglés). En particular, estamos ante un ejercicio metodológico con el propósito de desarrollar, ensayar y proponer herramientas que puedan ser utilizadas para la evaluación integrada de la sostenibilidad de sistemas socio-ecológicos, y en concreto de sistemas rurales. Así pues, esta tesis combina discusiones a nivel teórico con casos de estudio prácticos. El desarrollo de una metodología robusta ha supuesto tratar con teorías sobre complejidad, mientras que las pruebas y calibraciones de los métodos resultantes requerían trabajo empírico con casos prácticos reales. Así pues, esta tesis se desenvuelve a través de tres partes principales: una primera parte introductoria que desarrolla la teoría, una segunda parte con tres casos de estudio y una tercera parte con reflexiones sobre las lecciones aprendidas respecto a la metodología. La primera parte está dividida en tres capítulos donde primero realizo una introducción general al contexto en que se basa y motiva esta tesis, un segundo capítulo en el cual explico la aproximación MuSIASEM, sus teorías de fondo y en donde justifico la elección del uso de esta aproximación frente a otras, y un tercer capítulo donde desarrollo la teoría y metodología general para analizar sistemas rurales probadas en la segunda parte. La segunda parte de la tesis contiene el núcleo de esta investigación aplicada; los tres casos de estudio. La primera aplicación se trata de un caso de estudio del Laos rural, donde desarrollo un sistema de contabilidad capaz de mover la información cuantitativa sobre el funcionamiento metabólico de ciertas tipologías de sistemas agrícolas a través de niveles y escalas, basándome en la información sobre uso del suelo y SIG. Este método cuantitativo puede escalar hacia arriba y hacia abajo la caracterización de elementos definidos a diferentes niveles jerárquicos de organización, los cuales pueden ser solo percibidos y representados en dominios descriptivos no equivalentes. El segundo caso de estudio fue realizado en Guatemala e incluyó trabajo de campo empírico. Allí, establecí un procedimiento para generar información geográfica a nivel local para ser utilizado en el análisis metabólico del sistema, para luego poder simular escenarios teniendo en cuenta los limitantes impuestos por la geografía de la zona. El tercer caso de estudio es más complejo, pues se trata de un análisis de la Isla de Mauricio, en el cual se integran muchas dimensiones y escalas (energía, alimentos, agua, dinero, uso del suelo, actividad humana), y se generan y analizan datos a través del uso de SIG y teledetección para simular posibles escenarios de desarrollo. La parte final de la tesis desarrolla primero algunas reflexiones sobre el ámbito particular de esta tesis (el uso de SIG en MuSIASEM), y por último un capítulo concluyendo con algunas observaciones teóricas.