El peligro de incendios, desde una perspectiva climática, es el descriptor resultante de la integración de las principales variables atmosféricas que afectan de forma directa al inicio, propagación y dificultad de control de un incendio forestal en un momento determinado. Uno de los más utilizados a nivel mundial es el sistema canadiense, conocido como FWI, acrónimo del inglés Fire Weather Index. En esta tesis se desarrollan escenarios futuros de FWI (e indicadores derivados de éste) a varias escalas espaciales, a partir de diferentes proyecciones de cambio climático y aplicando diversas técnicas de regionalización. Se analizan las relaciones entre peligro de incendios y áreas quemadas a nivel global para la identificación de las zonas del planeta más sensibles al cambio climático, y se analizan algunos aspectos metodológicos clave insuficientemente tratados hasta el momento, como la resolución temporal de las variables de entrada, la aplicación de técnicas de regionalización estadística apropiadas y las ventajas y limitaciones del uso de modelos numéricos para la generación de escenarios de FWI. / From a climatic standpoint, fire danger can be defined as the descriptor resultant after the integration of the main atmospheric variables most directly involved in the ignition, propagation and difficulty of suppression of a forest fire. One of the most popular fire danger indicators worldwide is the Canadian Fire Weather Index (FWI). This PhD Thesis is focused on the generation of future FWI (and other FWI-derived indicators) scenarios at different spatial scales, building upon different future climate projections and downscaling techniques. The relationship between fire danger and burned area is analyzed at a global scale in order to identify the most sensitive areas to climate change. Several key methodological aspects, insufficiently analyzed in previous studies, are addressed such as the time resolution of input variables, the use of adequate statistical downscaling techniques and the advantages and limitations of using numerical model simulations for the generation of FWI scenarios.