[en] The development of airborne pollen and fungal spores models aims among others, to evaluate and predict their concentrations and/or seasonal dynamics; to establish, develop and/or validate atmospheric transport models; and/or to correlate concentrations with impacts or changes detected in environmental processes. The general objective of this thesis was to develop different statistical models to study the spatial-temporal variation of the main airborne pollen and fungal spores in Catalonia. In the first chapter we analyzed the predictive and dispersion models present in the literature, concluding that the models based on observations (OBM) have been frequently used to predict future concentrations, the models based on phenology (PHM) to characterize the flowering period, and a range of other models (Other models) to establish spatial estimates in unmonitored areas. PHM are more diverse, easier to apply and they use a smaller number of independent variables than OBM. The dispersion models (other models) are classified according to the direction of the modeling (Forward or Backward) and present a smaller number of applications due to their high technical-scientific requirements, being their greatest limitation the establishment of the flow and the emission source. In the second chapter, we validated a gamma distribution model to characterize annual series of pollen and spores data and to establish the few of them showing representative patterns. From the results we concluded that the α parameter of the model changed reasonably from year to year, depending on the meteorological conditions, with good inter-annual and spatial stability and allowing to establish a generic classification of the airborne particles studied in five categories for pollen and five for fungal spores. This classification showed a strong relation of α parameter with the ecological distribution of the plant (potential and/or ornamental) in the case of the pollen taxa and with the land use and/or the bioclimate of the zone in the case of the fungal spores. The classification established will allow reducing the number of taxa with which to develop new prediction models in the third chapter we selected 12 taxa (six pollen and six fungal) and developed predictive models based on concentration thresholds instead of on concentrations. We evaluated the predictive potential of of logistic regression models and regression tree models at four concentration thresholds (low, medium, high and very high). The two models showed similar results regarding the relationship and/or influence of the meteorological parameters in the different thresholds, presenting highly satisfactory values on sensitivity and specificity during the validation. However, we observed that the logistic regression models gave a greater precision (sensitivity) in establishing the exceedance of a concentration threshold and therefore that they are the most suitable for future estimates. Finally, in chapter 4 it was undertaken a trend analysis with the annual index of 20 fungal spore taxa of the period 1995-2013. The analysis showed t12 taxa with significant increasing trends and two with decreasing trends. These results were mainly attributed the diversity of geographic characteristics and land use of the studied localities. Also, the increasing trends of the temperature and the instability of the precipitation in Catalonia in the last 50 years could be stimulating the sporulation on mountain areas and limiting it on the coast, thus affecting the presence of spores.

[es] El desarrollo de modelos sobre el polen y esporas de hongos aerovagantes busca, entre otros objetivos, evaluar y predecir sus concentraciones o dinámica estacional; establecer, desarrollar o validar modelos de transporte atmosférico; o correlacionar las concentraciones con impactos o cambios en los procesos ambientales. El objetivo general de esta tesis fue desarrollar diferentes modelos estadísticos para estudiar la variación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes en Catalunya. En el primer capítulo se analizaron los modelos predictivos y de dispersión presentes en la literatura, concluyendo que los modelos basados en la observación (OBM) se han empleado frecuentemente para predecir concentraciones futuras, los modelos basados en la fenología (PHM) para caracterizar el periodo de floración y otros (Otros modelos) en establecer estimaciones espaciales en áreas no monitoreadas. También se reporta que los PHM concentran una mayor diversidad de modelos, son más sencillos de aplicar y emplean una menor cantidad de variables independientes en comparación con los OBM. Los modelos de dispersión, se clasifican según sea el sentido de la modelación (Forward o Backward) y presentan un número menor de aplicaciones debido a sus altos requerimientos técnicocientíficos, siendo la mayor limitación el establecimiento del flujo y la fuente de emisión. En el segundo capítulo se validó un modelo de distribución gamma que permitiera caracterizar series anuales de datos a través de los parámetros del modelo con el fin de establecer una clasificación genérica que agrupe en categorías los tipos de pólenes y esporas de hongos. Los resultados mostraron que el parámetro α del modelo cambia razonablemente de año a año, dependiendo de las condiciones meteorológicas, con una buena estabilidad interanual y espacial; permitiendo establecer una clasificación genérica de las partículas aerovagantes estudiadas en cinco categorías para polen y cinco para esporas de hongos. Esta clasificación refleja la fuerte relación del parámetro α con la distribución ecológica (potencial y/o ornamental) en el caso de los taxones polínicos, y la fuerte relación entre los taxones fúngicos y el uso del suelo y/o el bioclima de la zona; y permite reducir el número de taxones con los que desarrollar nuevos modelos de predicción. En el tercer capítulo se parte de la clasificación genérica de gamma, seleccionando 12 taxones (seis polínicos y seis fúngicos) con el fin de desarrollar modelos de predicción por umbrales de concentración mediante regresión logística y árboles de regresión, e identificar la herramienta más eficaz de predicción en los cuatro umbrales de concentración planteados (bajo, medio, alto y muy alto). Los dos modelos arrojan resultados similares en cuanto a la relación y/o influencia de los parámetros meteorológicos en los diferentes umbrales, presentando valores altamente satisfactorios en los parámetros de sensibilidad y especificidad durante la validación. No obstante, se observa que la regresión logística presenta una mayor precisión (sensibilidad) en establecer la superación de un umbral de concentración y por consiguiente resulta ser el más idóneo para las estimaciones futuras. Finalmente, en el capítulo 4 se estableció un análisis de tendencias en el índice anual de 20 taxones fúngicos en el período 1995-2013. El análisis muestra que 12 taxones presentan tendencias significativas de crecimiento y dos disminuyen. Estas tendencias pueden estar explicadas en la diversidad de características geográficas y de uso del suelo de las localidades estudiadas; adicionalmente el aumento de las temperaturas y la inestabilidad de las precipitaciones, establecidas como efectos del cambio climático en Catalunya en los últimos 50 años, podrían estimular la esporulación en las zonas montañosas y contenerla en el litoral catalán meridional, afectando así la presencia de esporas.