[en] Currently, studies on climate and land use and land cover change dynamics are fundamental to identify both the magnitude and speed of what has been called global change (GC), as well as the main driving forces of change. These forces are heterogeneous, being of crucial importance to know their spatiotemporal patterns and their effects on terrestrial ecosystems. Biogeographic aspects should also be considered together with socioeconomic factors. Conducting studies in vast territories with a high level of detail requires working with extensive databases that must be appropriately processed. For this reason, it is important to establish methodological solutions that correct problems and maximize the quality of information. The main objective of this thesis is to contribute to the analysis of the dynamics of the GC in the Iberian Peninsula (IP) through the study of the climatic time series of meteorological stations and the forest expansion (FE) dynamics from satellite remote sensing. To address this objective, different strategies are implemented to improve the quality of the information, allowing to analyze trends and generating metrics to quantify changes and their impacts. Initially, the performance and influence of different gap-filling methods are evaluated from the climatic trends of temperature and precipitation, identifying the spatiotemporal patterns at the Iberian Peninsula scale and their applicability to reduce spatiotemporal inconsistencies in derived climatic surfaces. The gap-filling methods show similar results when comparing temporal trends but with differences at the spatial level. In addition, they reduce the variability of the climatic series, although, in return, more homogeneous and comparable data are available. Secondly, filtering rules are developed to be applied to ground truth areas used in land cover classification processes based on remote sensing data. This task is necessary because ground truth areas may contain inconsistencies, being those more frequent when they have been derived from auxiliary databases. The objective is to obtain land cover maps with the highest quality and coherence. Applying the proposed filters on ground truth areas resolves the usual errors associated with natural and agricultural categories, increasing the overall accuracy of the cartography obtained. These methodological improvements make it possible to address, with greater guarantee, GC analysis for important areas of the IP. Thus, climate trends indicate an overall increase of 1.45 °C in mean temperature, but a more complex spatial pattern for precipitation. Regarding FE, the dynamics along a representative latitudinal gradient of the IP are analyzed, applying methodological improvements for the extraction and filtering of the occurrence locations of change, the sampling, and the statistical analysis (Boosted Regression Trees), reducing possible biases in the interpretation of the results. Finally, FE has been related to the distance to previous forests, indicating a process of densification and expansion. Other factors, such as water availability, climatic variables, and accessibility and distances to urbanized areas, vary in importance according to the forest physiognomic type (broadleaf evergreen, deciduous and coniferous forests). The abandonment of agricultural activities determined FE in the Mediterranean regions, while the FE associated with natural succession dynamics occurred in the Mediterranean and Eurosiberian mountain areas. In short, the driving forces operate differently at the spatiotemporal level. In conclusion, this thesis provides novel information on the GC and its driving forces, derived from robust and novel methodological strategies, showing that spatiotemporal analysis at a detailed scale is possible. It also leaves open new questions and study possibilities for science, planning and management of the IP.

[es] Actualmente, los estudios sobre las dinámicas del clima y de los cambios de usos y cubiertas del suelo son fundamentales para identificar tanto la magnitud y la velocidad de lo que se ha llamado cambio global (CG), como las principales fuerzas impulsoras de cambio. Dichas fuerzas son heterogéneas, siendo de crucial importancia conocer sus patrones espaciotemporales y los efectos que presentan sobre los ecosistemas terrestres. Asimismo, deben contemplarse aspectos biogeográficos junto con factores socioeconómicos. Realizar estudios en vastos territorios con un elevado nivel de detalle requiere trabajar con extensas bases de datos que deben procesarse adecuadamente. Por este motivo, es importante establecer soluciones metodológicas que corrijan problemas y maximicen la calidad de la información. La presente tesis tiene como objetivo principal contribuir al análisis de las dinámicas del CG en la Península Ibérica (PI) mediante el estudio de las series temporales climáticas de las estaciones meteorológicas y de la expansión forestal (EF) a partir de Teledetección satelital. Para ello, se implementan estrategias para la mejora de la calidad de la información, permitiéndonos analizar las tendencias y generar las métricas para cuantificar los cambios y sus impactos. Inicialmente, se evalúa el rendimiento y la influencia de diferentes métodos de relleno de datos faltantes a partir de las tendencias climáticas de la temperatura y la precipitación, identificando los patrones espaciotemporales a escala peninsular, así como su aplicabilidad para reducir las inconsistencias espaciotemporales en las superficies climáticas derivadas. Los métodos de relleno muestran resultados similares cuando comparamos las tendencias temporales, pero diferencias a nivel espacial. Además, generan una reducción de la variabilidad de las series climáticas, disponiéndose a cambio de datos más homogéneos y comparables. En segundo lugar, se desarrollan reglas de filtrado aplicables a áreas de verdad-terreno utilizadas en procesos de clasificación de cubiertas del suelo basados en Teledetección, debido a la posibilidad de que contengan inconsistencias, ya que estas pueden ser frecuentes cuando se han derivado de bases de datos auxiliares. El objetivo es cartografiar las cubiertas del suelo con la máxima calidad y coherencia. La aplicación de los filtros propuestos sobre áreas de verdad-terreno resuelve los errores habituales asociados a las categorías naturales y agrícolas, mostrando un incremento en la exactitud global de la cartografía obtenida. Estas mejoras metodológicas permiten abordar con mayores garantías un análisis del CG para importantes zonas de la PI. Así, las tendencias climáticas indican un incremento general de 1.45 °C en la temperatura media, pero un patrón espacial más complejo para la precipitación. En cuanto a la EF, se analizan las dinámicas a lo largo de un gradiente latitudinal, representativo de la PI, aplicando mejoras metodológicas para la extracción y filtrado de las ocurrencias de cambio, el muestreo y el análisis estadístico (Boosted Regression Trees), reduciendo posibles sesgos en la interpretación de los resultados. Finalmente, la EF se ha relacionado con la distancia a áreas forestales, indicando un proceso de densificación y expansión. Otros factores como la disponibilidad de agua, variables climáticas y de accesibilidad y distancias a núcleos urbanos, presentan diferente importancia según el tipo fisionómico forestal (frondosas perennifolias, caducifolias y coníferas). Las dinámicas de abandono agrícola determinaron la EF en las regiones mediterráneas, mientras que la EF asociada a la sucesión natural lo hicieron en áreas de montaña mediterránea y eurosiberiana. En definitiva, las fuerzas impulsoras operan de forma distinta a nivel espaciotemporal. En conclusión, esta tesis aporta información novedosa sobre el CG y sus fuerzas inductoras, derivada a partir de estrategias metodológicas robustas y novedosas, mostrando que el análisis espaciotemporal a escala detallada es posible. También deja abiertas nuevas cuestiones y posibilidades de estudio para la ciencia, la planificación y la gestión de la PI.