[en] In the context of Global Change, many researchers have endeavoured to evaluate the consequences of environmental degradation on human health. On the other hand, increasing evidence also points to the positive effects of healthy environments. However, much of the research today simplifies the environment as that which is green, using a metric gathering the "amount of green". Although this greenness idea has unequivocally been a doorway to new nuances about the importance of surroundings for human health, the theory has been considered limited and inadequate to elucidate critical subjects of debate in the research field. The Land use and Land cover (LULC) dataset has proved to be a suitable tool to describe the environment. Unlike other environmental datasets, the LULC dataset measures the biophysical features (the biophysical material over the surface of the Earth, the land cover) and the socioeconomic features (the human activities involved in that specific place, the land use) of the environment, providing a holistic definition. In addition, it is a versatile tool that can help notions of the complex systems theory to be put into practice. To date, some researchers have used LULC data to describe the environment in health studies. Furthermore, the interest in LULC data is expected to increase in the near future. However, no study linking LULC data with human health data has yet considered that LULC data is of a compositional nature. Considering the room for improvement regarding the environment description and analysis, in this thesis, we investigate to what extent Land use and Land cover data is a useful tool to assess the effect of the environment on human health outcomes in population-based studies. To reach our main goal, we have developed three research chapters (RCH). First, in RCH1 we review previous literature relating LULC data to human health and highlight that the relevance of LULC data lies in the use of the LULC categories. The findings of this RCH1 help identify new research gaps on which researchers should focus. In RCH2 we analyse the LULC data-related limitations and show that they are related to not dealing with the compositional nature of LULC data. We propose the use of the ilr-orthogonal transformation for LULC data. Furthermore, we demonstrate that this transformation is a feasible and straightforward step that allows researchers to conduct traditional environmental epidemiologic analysis while taking into account the compositional nature of LULC data. Our investigation shows a considerable improvement regarding the environment description and analysis. Particularly, because the results discussion revolves around the many biophysical and socioeconomic features gathered in the LULC categories. Finally, in RCH3 we carry out a case study in which we conduct traditional environmental epidemiologic analyses to explore the effect of air pollutant concentration levels and type of agri-food industry on COVID-19 incidence and mortality in Catalonia. Complementing the analyses, we use the methodology developed in RCH2 to screen the effect of the overall LULC which provides extra insights. All the expertise gathered in the three RCHs can be summarised in what we call the Complex environment procedure. This procedure leverages interdisciplinarity science and allow researchers to conceive the environment through a complex lens, and thus, it is a reliable tool to analyse Global Change's challenges. In a nutshell, the findings of this thesis highlight that LULC data is a reliable and suitable environmental data source that holistically describes the environment, acknowledging its complexity. This is particularly useful to draw or test hypotheses, complementing traditional analyses and facilitating replicability and comparability among studies. To conclude, this thesis provides valid information for researchers in several research fields, civil society and policymakers.

[es] En un contexto de Cambio Global, muchos investigadores se han centrado en evaluar las consecuencias de la degradación ambiental para la salud de las personas. Por otro lado, existe una evidencia creciente que también señala los efectos positivos de los ambientes saludables. Aun así, mucha de la investigación hecha hasta el momento simplifica el medio ambiente considerándolo "aquello que es verde", usando métricas para medir la "cantidad de verde". Esta teoría se ha considerado limitada e inadecuada para elucidar temas de debate cruciales para el campo de investigación. La base de datos sobre Usos y Cubiertas del suelo (LULC, en sus siglas en inglés) ha probado su eficacia como herramienta para describir el medio ambiente. Esta mide por igual las características biofísicas (el material biofísico que cubre la superficie de la Tierra, las cubiertas del suelo) y las características socioeconómicas (las actividades humanas desarrolladas en un territorio, los usos del suelo) del medio ambiente. Además, es una herramienta versátil y útil poner en práctica varios conceptos de la teoría de los sistemas complejos. Hasta la fecha, varios investigadores han usado los datos LULC para describir el medio ambiente en estudios sobre salud. Aun así, no existe ningún estudio que relacione los datos LULC con datos sobre salud humana que haya tenido en cuenta que los datos LULC son de naturaleza composicional. Considerando el espacio para la mejora en lo que respecta a la definición y el análisis del medio ambiente, en esta tesis doctoral investigamos hasta qué punto los datos de Usos y Cubiertas del suelo son una herramienta útil para analizar el efecto del medio ambiente en la salud de las personas en estudios poblacionales. Para alcanzar este objetivo principal, desarrollamos tres capítulos de investigación (CI). En primer lugar, en el CI1 revisamos la literatura previa que relaciona los datos LULC con la salud de las personas y subrayamos que la relevancia de los datos LULC reside en el uso de las categorías LULC. Los resultados de este CI1 ayudan a identificar las lagunas de investigación, en donde los investigadores deberían poner atención. El CI2 analiza las limitaciones relacionadas con los datos LULC. Proponemos la transformación ilr-ortogonal para los datos LULC. Y, además, demostramos que esta transformación es un paso directo y viable que permite a los investigadores llevar a cabo análisis tradicionales de epidemiología ambiental, a la vez que se respeta la naturaleza composicional de los datos LULC. Nuestra investigación muestra una considerable mejora tanto en la descripción como en el análisis del medio ambiente. Finalmente, en el CI3 llevamos a cabo un estudio en donde analizamos el efecto de los niveles de polución atmosférica y el tipo de industria agroalimentaria en la incidencia y mortalidad de la COVID-19 en Cataluña, usando análisis tradicionales de epidemiología ambiental. Complementando estos análisis, usamos la metodología desarrollada en el CI2 para explorar el efecto de los datos LULC de manera general, lo cual aporta conocimientos extra. Todo el conocimiento acumulado a lo largo de los tres CI puede ser resumido en lo que llamamos el Procedimiento para el medio ambiente complejo. Asimismo, este procedimiento pone en valor la ciencia interdisciplinaria y permite concebir el medio ambiente a través de unas lentes complejas y, por lo tanto, es una herramienta confiable para la evaluación de los desafíos del Cambio Global. En resumen, los hallazgos de esta tesis acentúan que los datos LULC son una fuente ambiental confiable y adecuada que permite describir el medio ambiente de manera holística, respetando su complejidad. Esta particularidad es especialmente útil para desarrollar o testar hipótesis, complementando análisis tradicionales y facilitando la replicabilidad y comparabilidad entre estudios.