Los consorcios de microalgas y bacterias surgen como una opción idónea en el marco de las tecnologías sostenibles para el tratamiento de aguas residuales. Los mecanismos de eliminación de contaminantes son el resultado de interacciones ecológicas directas y/o indirectas entre las microalgas y las bacterias autóctonas de las aguas residuales. Para diseñar sistemas eficaces que incorporen consorcios de microalgas y bacterias es necesario comprender las interacciones ecológicas entre ambas comunidades dentro de los procesos de tratamiento de aguas residuales. El objetivo principal de este trabajo de investigación es, por tanto, estudiar y explorar las interacciones ecológicas para mejorar el tratamiento de aguas residuales basado en el consorcio de microalgas y bacterias. Esta tesis aborda desde el funcionamiento de un raceway acoplado a un sistema de membranas (MHRAP), hasta el desarrollo de un modelo matemático que reproduce las interacciones ecológicas observadas experimentalmente. El hilo conductor entre los diferentes capítulos de la tesis es concretamente, la interacción entre las microalgas y las bacterias nitrificantes. Se evaluó la viabilidad del tratamiento de aguas residuales mediante un consorcio de microalgas y bacterias en la planta piloto MHRAP, variando el tiempo de retención hidráulico (TRH) y la corriente de agua residual a tratar. Tanto el TRH como la corriente de agua residual influyeron en la relación entre las microalgas y las bacterias nitrificantes. Se observaron procesos competitivos entre ambas comunidades, así como interacciones negativas, como la inhibición de la fotosíntesis debida a los nitritos. A continuación, se estudió la influencia del nitrito en la fotosíntesis en condiciones de laboratorio. El nitrito tuvo efectivamente un efecto inhibidor en la fase lumínica de la fotosíntesis. Se propuso y validó una expresión cinética que reproduce la inhibición de la fotosíntesis por nitritos. Los procesos competitivos reducen el potencial de los consorcios de microalgas y bacterias para eliminar nutrientes del agua residual, por lo que se desarrolló una guía para identificar y reducir estas interacciones negativas. Por otro lado, se evaluó la ecología microbiana de cinco períodos operativos de la planta piloto MHRAP. Se ha aplicado la secuenciación masiva de los biomarcadores 16S/18S rDNA para identificar las principales comunidades de bacterias y de microalgas, además de esclarecer la influencia de los parámetros operativos y ambientales en la microbiología del biorreactor. Coelastrella y Desmodesmus fueron los géneros de microalgas dominantes, mientras que Verrucomicrobiota y Proteobacteria fueron los filos bacterianos dominantes en los cinco periodos operativos. Todos los conocimientos recopilados durante el desarrollo de la tesis se utilizaron para desarrollar un modelo matemático capaz de reproducir las principales interacciones entre las microalgas y las bacterias. Como resultado de la revisión bibliográfica, se observó que el metabolismo de las microalgas no puede considerarse un proceso bien caracterizado, ya que algunos parámetros de los modelos matemáticos, ya publicados, son inciertos y dependen del tipo de microalga. Por ello, se realizó un análisis de sensibilidad global de los factores más influyentes de la cinética de las microalgas y un análisis de incertidumbre de los resultados del modelo matemático. Los 34 parámetros de las cinéticas de las microalgas se redujeron a 11 factores influyentes, los cuales se recomienda calibrar para cada cultivo de microalgas, con el objetivo de reducir la incertidumbre del modelo. Se desarrolló un modelo integral de microalgas y bacterias, que incluye procesos físicos, químicos y biocinéticos cruciales observados durante el desarrollo de la tesis. El modelo se utilizó para reproducir las interacciones entre las microalgas y las bacterias nitrificantes que se producen en una planta piloto de fotobiorreactores de membrana (MPBR). Además, también se simularon estrategias de control de la nitrificación para mejorar tanto la actividad de las microalgas como la tasa de recuperación de nutrientes.Microalgae-bacteria consortia appears as an ideal option within the framework of sustainable technologies for wastewater treatment. Pollutants removal mechanisms result from direct and/or indirect ecological interactions between microalgae and indigenous wastewater bacteria. Effectively designed systems that incorporate microalgae-bacteria consortia require an understanding of ecological interactions between microalgae and bacteria within wastewater treatment processes. The main objective of this research work is therefore study and explore the ecological interactions to improve microalgae-bacteria based-wastewater treatment. This thesis addresses from the operation of an outdoor membrane high rate algal pond (MHRAP) pilot plant to the development of a mathematical model that reproduces the ecological interactions observed experimentally. The common thread between the different chapters of the thesis is specifically the interaction between microalgae and nitrifying bacteria. The feasibility of wastewater treatment by microalgae-bacteria consortium was assessed at the MHRAP pilot plant by varying the hydraulic retention time (HRT) and the incoming wastewater stream. Both HRT and wastewater stream influenced the relationship between microalgae and nitrifying bacteria. Negative interactions, such as nitrite inhibition of photosynthesis and competitive interactions, were observed. The influence of nitrite on photosynthesis was then studied under laboratory conditions. Nitrite effectively had an inhibitory effect on the light-dependent phase of photosynthesis. Kinetic expression which reproduces nitrite inhibition was proposed and validated. Competitive processes reduce the potential of microalgae and bacteria consortia to recover nutrients from wastewater, therefore, a guide to identify and reduce these negative interactions was developed. Additionally, microbial ecology of five operational periods of the MHRAP pilot plant was evaluated. Massive sequencing of 16S/18S rDNA biomarkers have been applied to identify the main bacteria and microalgae communities and to detect the influence on operational and environmental parameters on bioreactor microbiology. Coelastrella and Desmodesmus were the dominant genera of microalgae, while Verrucomicrobiota and Proteobacteria were the dominant bacterial phylum in the five operating periods. All the knowledge gathered during the development of this thesis was used to develop a mathematical model, which faithfully reproduces the main interactions between microalgae and bacteria. As the literature review revealed, the metabolism of microalgae cannot be considered a well-characterized process, since some parameters of the mathematical models are uncertain and speciation-dependent. Thus, the more influential factors on microalgae kinetics and the uncertainty of the model outputs were analyzed by a global sensitivity analysis and an uncertainty analysis, respectively. The 34 parameters of the microalgae kinetics model were reduced to 11 influential factors, which should be calibrated for each microalgae culture to reduce model uncertainty. An integral microalgae-bacteria model was developed, which includes crucial physical, chemical and biokinetic processes observed during the thesis development. The model was used to reproduce microalgae and nitrifying bacteria interactions that occur in an outdoor membrane photobioreactor (MPBR) pilot plant. Moreover, nitrification control strategies were also simulated to improve both microalgae activity and nutrient recovery rates