La técnica de Análisis de Factores Dinámicos (DFA), que tiene como objetivo reducir la dimensionalidad de los datos de series temporales, se utilizó para modelar los cambios a lo largo del tiempo en ocho diferentes malezas de larga serie temporal (26 años) que crecen en una rotación bianual de cereales-leguminosas. El objetivo del presente estudio fue determinar la existencia de tendencias a largo plazo en una comunidad de malezas e identificar los factores que las determinan. Se extrajo una tendencia común que capturó la señal principal de abundancia a lo largo del tiempo, indicando influencias latentes que afectan a todas las especies. El análisis de correlación canónica mostró fuertes asociaciones entre la tendencia común y especies específicas de malezas, sugiriendo respuestas diferenciales a este factor latente. Se consideraron variables explicativas locales (temperatura y precipitación) y factores climáticos globales (Oscilación del Atlántico Norte (NAO)) para explicar la tendencia común. Las variables climáticas locales consideradas no jugaron un papel significativo en explicar la tendencia común observada. Por el contrario, NAO mostró una relación significativa con la comunidad de malezas, indicando su potencial papel en la formación de la dinámica a largo plazo de las malezas. Se encontró que DFA fue útil para estudiar la variabilidad en series temporales de malezas multivariadas sin necesidad de información detallada a priori sobre los mecanismos subyacentes que rigen la dinámica poblacional de las malezas. En general, este estudio proporcionó información valiosa sobre los impulsores a largo plazo de la dinámica de las malezas y sentó las bases para futuras investigaciones en esta área.