Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.

La casa crecedera. El crecimiento programado de la vivienda con innovación europea y economía de medios latinoamericana

El concepto de casa crecedera, tal y como lo conocemos en la actualidad, se acuñó por primera vez en 1932 en el concurso Das Wachsende Haus organizado por Martin Wagner y Hans Poelzig dentro del marco de la Exposición Internacional Sonne, Luft und Haus für alle, promovida por la Oficina de Turismo de la ciudad de Berlín. En dicho concurso, se definía este tipo de vivienda como aquella célula básica o vivienda semilla que, dependiendo de las necesidades y posibilidades de los habitantes, podía crecer mediante otras estancias, conformando una vivienda completa en sí misma en cada fase de crecimiento. Numerosos arquitectos de primer orden, tales como Walter Gropius, Bruno Taut, Erich Mendelsohn o Hans Scharoun, participaron en este concurso, abriendo una nueva vía de exploración dentro de la vivienda flexible, la del crecimiento programado. A partir de ese momento, en Europa, y subsecuentemente en EEUU y otras regiones desarrolladas, se iniciaron numerosas investigaciones teóricas y prácticas en torno al fenómeno del crecimiento en la vivienda desde un enfoque vinculado a la innovación, tanto espacial como técnica. Por otro lado, aunque dentro del marco de la arquitectura popular de otros países, ya se ensayaban viviendas crecederas desde el siglo XVIII debido a que, por su tamaño, eran más asequibles dentro del mercado. Desde los años treinta, numerosos países en vías de desarrollo tuvieron que lidiar con migraciones masivas del campo a la ciudad, por lo que se construyeron grandes conjuntos habitacionales que, en numerosos casos, estaban conformados por viviendas crecederas. En todos ellos, la aproximación al crecimiento de la vivienda se daba desde una perspectiva diferente a la de los países desarrollados. Se primaba la economía de medios, el uso de sistemas constructivos de bajo costo y, en muchos casos, se fomentaba incluso la autoconstrucción guiada, frente a las construcciones prefabricadas ensambladas por técnicos especializados que se proponían, por ejemplo, en los casos europeos. Para realizar esta investigación, se recopiló información de estas y otras viviendas. A continuación, se identificaron distintas maneras de producir el crecimiento, atendiendo a su posición relativa respecto de la vivienda semilla, a las que se denominó mecanismos de ampliación, utilizados indistintamente sin tener en cuenta la ubicación geográfica de cada casa. La cuestión de porqué se prefiere un mecanismo en lugar de otro en un caso determinado, desencadenó el principal objetivo de esta Tesis: la elaboración de un sistema de análisis y diagnóstico de la vivienda crecedera que, de acuerdo a determinados parámetros, permitiera indicar cuál es la ampliación o sucesión de ampliaciones óptimas para una familia concreta, en una ubicación establecida. Se partió de la idea de que el crecimiento de la vivienda está estrechamente ligado a la evolución de la unidad de convivencia que reside en ella, de manera que la casa se transformó en un hábitat dinámico. Además se atendió a la complejidad y variabilidad del fenómeno, sujeto a numerosos factores socio-económicos difícilmente previsibles en el tiempo, pero fácilmente monitorizables según unos patrones determinados vinculados a la normatividad, el número de habitantes, el ahorro medio, etc. Como consecuencia, para el diseño del sistema de optimización de la vivienda crecedera, se utilizaron patrones evolutivos. Dichos patrones, alejados ya del concepto espacial y morfológico usualmente utilizado en arquitectura por figuras como C. Alexander o J. Habraken, pasaron a entenderse como una secuencia de eventos en el tiempo (espaciales, sociales, económicos, legales, etc.), que describen el proceso de transformación y que son peculiares de cada vivienda. De esta manera, el tiempo adquirió una especial importancia al convertirse en otro material más del proyecto arquitectónico. Fue en la construcción de los patrones donde se identificaron los mencionados mecanismos de ampliación, entendidos también como sistemas de compactación de la ciudad a través de la ocupación tridimensional del espacio. Al estudiar la densidad, mediante los conceptos de holgura y hacinamiento, se aceptó la congestión de las ciudades como un valor positivo. De esta forma, las posibles transformaciones realizadas por los habitantes (previstas desde un inicio) sobre el escenario del habitar (vivienda semilla), se convirtieron también en herramientas de proyecto urbano que responden a condicionantes del lugar y de los habitantes con distintas intensidades de crecimiento, ocupación y densidad. Igualmente, en el proceso de diseño del sistema de optimización, se detectaron las estrategias para la adaptabilidad y transformación de la casa crecedera, es decir, aquella serie de acciones encaminadas a la alteración de la vivienda para facilitar su ampliación, y que engloban desde sistemas constructivos en espera, que facilitan las costuras entre crecimiento y vivienda semilla, hasta sistemas espaciales que permiten que la casa altere su uso transformándose en un hábitat productivo o en un artefacto de renta. Así como los mecanismos de ampliación están asociados a la morfología, se descubrió que su uso es independiente de la localización, y que las estrategias de adaptabilidad de la vivienda se encuentran ligadas a sistemas constructivos o procesos de gestión vinculados a una región concreta. De esta manera, la combinación de los mecanismos con las estrategias caracterizan el proceso de evolución de la vivienda, vinculándola a unos determinados condicionantes sociales, geográficos y por tanto, constructivos. Finalmente, a través de la adecuada combinación de mecanismos de ampliación y estrategias de adaptabilidad en el proyecto de la vivienda con crecimiento programado es posible optimizar su desarrollo en términos económicos, constructivos, sociales y espaciales. Como resultado, esto ayudaría no sólo a mejorar la vida de los habitantes de la vivienda semilla en términos cualitativos y cuantitativos, sino también a compactar las ciudades mediante sistemas incluyentes, ya que las casas crecederas proporcionan una mayor complejidad de usos y diversidad de relaciones sociales. ABSTRACT The growing house concept -as we currently know it- was used for the first time back in 1932 in the competition Das Wachsende Haus organized by Martin Wagner and Hans Poelzig during the International Exhibition Sonne, Luft und Haus für alle, promoted by Berlin's Tourist Office. In that competition this type of housing was defined as a basic cell or a seed house unit, and depending on the needs and capabilities of the residents it could grow by adding rooms and defining itself as a complete house unit during each growing stage. Many world-top class architects such as Walter Gropius, Bruno Taut, Erich Mendelsohn or Hans Scharoun, were part of this competition exploring a new path in the flexible housing field, the scheduled grownth. From that moment and on, in Europe -and subsequently in the USA and other developed areas- many theorical and pragmatical researchs were directed towards the growing house phenomena, coming from an initial approach related to innovation, spacial and technical innovation. Furthermore -inside the traditional architecture frame in other countries, growing houses were already tested in the XVIII century- mainly due to the size were more affordable in the Real State Market. Since the 30's decade many developing countries had to deal with massive migration movements from the countryside to cities, building large housing developments were -in many cases- formed by growing housing units. In all of these developing countries the growing house approach was drawn from a different perspective than in the developed countries. An economy of means was prioritized, the utilization of low cost construction systems and -in many cases- a guided self-construction was prioritized versus the prefabricated constructions set by specialized technics that were proposed -for instance- in the European cases. To proceed with this research, information from these -and other- housing units was gathered. From then and on different ways to perform the growing actions were identified, according to its relative position from the seed house unit, these ways were named as addition or enlargement mechanisms indifferently utilized without adknowledging the geographic location for each house. The question of why one addition mechanism is preferred over another in any given case became the main target of this Thesis; the ellaboration of an analysis and diagnosis system for the growing house -according to certain parameters- would allow to point out which is the addition or addition process more efficient for a certain family in a particular location. As a starting point the grownth of the housing unit is directly linked to the evolution of the family unit that lives on it, so the house becomes a dynamic habitat. The complexity and the variability of the phenomena was taken into consideration related to a great number of socio-economic factors hardly able to be foreseen ahead on time but easy to be monitored according to certain patterns linked to regulation, population, average savings, etc As a consequence, to design the optimization system for the growing house, evolutionary patterns were utilized. Those patterns far away from the spatial and morphologic concept normally utilized in Architecture by characters like C. Alexander or J. Habraken, started to be understood like a sequence of events on time (spatial events, social events, economic events, legal events, etc) that describes the transformation process and that are particular for each housing unit. Therefore time became something important as another ingredient in the Architectural Project. The before mentioned addition or enlargement mechanisms were identified while building the patterns; these mechanisms were also understood as city's system of compactation through the tridimendional ocupation of space. Studying density, thorough the concepts of comfort and overcrowding, traffic congestion in the city was accepted as a positive value. This way, the possible transformations made by the residents (planned from the begining) about the residencial scenary (seed house), also became tools of the urban project that are a response to site's distinctive features and to the residents with different grownth intensities, activities and density Likewise, during the process of designing the optimization system, strategies for adaptations and transformation of the growing house were detected, in other words, the serial chain of actions directed to modify the house easing its enlargement or addition, and that comprehends from constructive systems on hold -that smooths the costures between grownth and housing seed- to spatial systems that allows that the house modify its utilization, becoming a productive habitat or a rental asset. Because the enlargement mechanisms are linked to the morphology, it was discovered that the use it's not related to the location, and that the adaptation strategies of the houses are linked to constructive systems or management processes linked to a particular area. This way the combination of mechanisms and strategies characterizes the process of housing evolution, linking it to certain social and geographic peculiarities and therefore constructives. At last, through the certain combination of enlargement mechanisms and adaptability strategies in the housing with scheduled grownth project is possible to optimize its development in economic, constructive, social and spatial terms. As a result, this would help not only to improve the life of the seed house residents in qualitative and quantitative terms but also to compact the cities through inclusive systems, given that the growing houses provide a larger complexity of uses and social relations.

Quality of experience of adaptive video streaming: investigation in service parameters and subjective quality assessment methodology

The usage of HTTP adaptive streaming (HAS) has become widely spread in multimedia services. Because it allows the service providers to improve the network resource utilization and user׳s Quality of Experience (QoE). Using this technology, the video playback interruption is reduced since the network and server status in addition to capability of user device, all are taken into account by HAS client to adapt the quality to the current condition. Adaptation can be done using different strategies. In order to provide optimal QoE, the perceptual impact of adaptation strategies from point of view of the user should be studied. However, the time-varying video quality due to the adaptation which usually takes place in a long interval introduces a new type of impairment making the subjective evaluation of adaptive streaming system challenging. The contribution of this paper is two-fold: first, it investigates the testing methodology to evaluate HAS QoE by comparing the subjective experimental outcomes obtained from ACR standardized method and a semi-continuous method developed to evaluate the long sequences. In addition, influence of using audiovisual stimuli to evaluate the video-related impairment is inquired. Second, impact of some of the adaptation technical factors including the quality switching amplitude and chunk size in combination with high range of commercial content type is investigated. The results of this study provide a good insight toward achieving appropriate testing method to evaluate HAS QoE, in addition to designing switching strategies with optimal visual quality.

What role does climate change play in agricultural market uncertainty? An integrated assessment taking into account market-driven adjustments

Recent studies point to climate change being one of the long-term drivers of agricultural market uncertainty. To advance in the understanding of the influence of climate change on future agricultural market developments, we compare a reference scenario for 2030 with alternative simulation scenarios that differ regarding: (1) emission scenarios; (2) climate projections; and (3) the consideration of carbon fertilization effects. For each simulation scenario, the CAPRI model provides global and EU-wide impacts of climate change on agricultural markets. Results show that climate change would considerably affect agrifood markets up to 2030. Nevertheless, market-driven adaptation strategies (production intensification, trade adjustments) would soften the impact of yield shocks on supply and demand. As a result, regional changes in production would be lower than foreseen by other studies focused on supply effects.

Development of mathematical models to elaborate strategies, select alternatives and development of plans for adaptation of communities to climate change in different geographical areas including costs to implement it.

There is evidence that the climate changes and that now, the change is influenced and accelerated by the CO2 augmentation in atmosphere due to combustion by humans. Such ?Climate change? is on the policy agenda at the global level, with the aim of understanding and reducing its causes and to mitigate its consequences. In most countries and international organisms UNO (e.g. Rio de Janeiro 1992), OECD, EC, etc . . . the efforts and debates have been directed to know the possible causes, to predict the future evolution of some variable conditioners, and trying to make studies to fight against the effects or to delay the negative evolution of such. The Protocol of Kyoto 1997 set international efforts about CO2 emissions, but it was partial and not followed e.g. by USA and China . . . , and in Durban 2011 the ineffectiveness of humanity on such global real challenges was set as evident. Among all that, the elaboration of a global model was not boarded that can help to choose the best alternative between the feasible ones, to elaborate the strategies and to evaluate the costs, and the authors propose to enter in that frame for study. As in all natural, technological and social changes, the best-prepared countries will have the best bear and the more rapid recover. In all the geographic areas the alternative will not be the same one, but the model must help us to make the appropriated decision. It is essential to know those areas that are more sensitive to the negative effects of climate change, the parameters to take into account for its evaluation, and comprehensive plans to deal with it. The objective of this paper is to elaborate a mathematical model support of decisions, which will allow to develop and to evaluate alternatives of adaptation to the climatic change of different communities in Europe and Latin-America, mainly in especially vulnerable areas to the climatic change, considering in them all the intervening factors. The models will consider criteria of physical type (meteorological, edaphic, water resources), of use of the ground (agriculturist, forest, mining, industrial, urban, tourist, cattle dealer), economic (income, costs, benefits, infrastructures), social (population), politician (implementation, legislation), educative (Educational programs, diffusion) and environmental, at the present moment and the future. The intention is to obtain tools for aiding to get a realistic position for these challenges, which are an important part of the future problems of humanity in next decades.

Development of mathematical models to elaborate strategies, to select alternatives and the development of plans for the adaptation of communities to climate change in different geographical areas including costs to implement it

Climate change is on the policy agenda at the global level, with the aim of understanding and reducing its causes and to mitigate its consequences. In most of the countries and international organisms UNO, OECD, EC, etc … the efforts and debates have been directed to know the possible causes, to predict the future evolution of some variable conditioners, and trying to make studies to fight against the effects or to delay the negative evolution of such. Nevertheless, the elaboration of a global model was not boarded that can help to choose the best alternative between the feasible ones, to elaborate the strategies and to evaluate the costs. As in all natural, technological and social changes, the best-prepared countries will have the best bear and the more rapid recover. In all the geographic areas the alternative will not be the same one, but the model should help us to make the appropriated decision. It is essential to know those areas that are more sensitive to the negative effects of climate change, the parameters to take into account for its evaluation, and comprehensive plans to deal with it. The objective of this paper is to elaborate a mathematical model support of decisions, that will allow to develop and to evaluate alternatives of adaptation to the climatic change of different communities in Europe and Latin-America, mainly, in vulnerable areas to the climatic change, considering in them all the intervening factors. The models will take into consideration criteria of physical type (meteorological, edaphic, water resources), of use of the ground (agriculturist, forest, mining, industrial, urban, tourist, cattle dealer), economic (income, costs, benefits, infrastructures), social (population), politician (implementation, legislation), educative (Educational programs, diffusion), sanitary and environmental, at the present moment and the future.

Towards data-aware cost-driven adaptation for service orchestrations.

Several activities in service oriented computing, such as automatic composition, monitoring, and adaptation, can benefit from knowing properties of a given service composition before executing them. Among these properties we will focus on those related to execution cost and resource usage, in a wide sense, as they can be linked to QoS characteristics. In order to attain more accuracy, we formulate execution costs / resource usage as functions on input data (or appropriate abstractions thereof) and show how these functions can be used to make better, more informed decisions when performing composition, adaptation, and proactive monitoring. We present an approach to, on one hand, synthesizing these functions in an automatic fashion from the definition of the different orchestrations taking part in a system and, on the other hand, to effectively using them to reduce the overall costs of non-trivial service-based systems featuring sensitivity to data and possibility of failure. We validate our approach by means of simulations of scenarios needing runtime selection of services and adaptation due to service failure. A number of rebinding strategies, including the use of cost functions, are compared.

On the dynamic adaptation of language models based on dialogue information

We present an approach to adapt dynamically the language models (LMs) used by a speech recognizer that is part of a spoken dialogue system. We have developed a grammar generation strategy that automatically adapts the LMs using the semantic information that the user provides (represented as dialogue concepts), together with the information regarding the intentions of the speaker (inferred by the dialogue manager, and represented as dialogue goals). We carry out the adaptation as a linear interpolation between a background LM, and one or more of the LMs associated to the dialogue elements (concepts or goals) addressed by the user. The interpolation weights between those models are automatically estimated on each dialogue turn, using measures such as the posterior probabilities of concepts and goals, estimated as part of the inference procedure to determine the actions to be carried out. We propose two approaches to handle the LMs related to concepts and goals. Whereas in the first one we estimate a LM for each one of them, in the second one we apply several clustering strategies to group together those elements that share some common properties, and estimate a LM for each cluster. Our evaluation shows how the system can estimate a dynamic model adapted to each dialogue turn, which helps to improve the performance of the speech recognition (up to a 14.82% of relative improvement), which leads to an improvement in both the language understanding and the dialogue management tasks.

Exploring strategic farming choices to respond to mitigation and adaptation to climate change

Las alteraciones del sistema climático debido al aumento de concentraciones de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera, tendrán implicaciones importantes para la agricultura, el medio ambiente y la sociedad. La agricultura es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero (globalmente contribuye al 12% del total de GEI), y al mismo tiempo puede ser parte de la solución para mitigar las emisiones y adaptarse al cambio climático. Las acciones frente al desafío del cambio climático deben priorizar estrategias de adaptación y mitigación en la agricultura dentro de la agenda para el desarrollo de políticas. La agricultura es por tanto crucial para la conservación y el uso sostenible de los recursos naturales, que ya están sometidos a impactos del cambio climático, al mismo tiempo que debe suministrar alimentos para una población creciente. Por tanto, es necesaria una coordinación entre las actuales estrategias de política climática y agrícola. El concepto de agricultura climáticamente inteligente ha surgido para integrar todos estos servicios de la producción agraria. Al evaluar opciones para reducir las amenazas del cambio climático para la agricultura y el medio ambiente, surgen dos preguntas de investigación: • ¿Qué información es necesaria para definir prácticas agrarias inteligentes? • ¿Qué factores influyen en la implementación de las prácticas agrarias inteligentes? Esta Tesis trata de proporcionar información relevante sobre estas cuestiones generales con el fin de apoyar el desarrollo de la política climática. Se centra en sistemas agrícolas Mediterráneos. Esta Tesis integra diferentes métodos y herramientas para evaluar las alternativas de gestión agrícola y políticas con potencial para responder a las necesidades de mitigación y adaptación al cambio climático. La investigación incluye enfoques cuantitativos y cualitativos e integra variables agronómicas, de clima y socioeconómicas a escala local y regional. La investigación aporta una recopilación de datos sobre evidencia experimental existente, y un estudio integrado sobre el comportamiento de los agricultores y las posibles alternativas de cambio (por ejemplo, la tecnología, la gestión agrícola y la política climática). Los casos de estudio de esta Tesis - el humedal de Doñana (S España) y la región de Aragón (NE España) - permiten ilustrar dos sistemas Mediterráneos representativos, donde el uso intensivo de la agricultura y las condiciones semiáridas son ya una preocupación. Por este motivo, la adopción de estrategias de mitigación y adaptación puede desempeñar un papel muy importante a la hora de encontrar un equilibrio entre la equidad, la seguridad económica y el medio ambiente en los escenarios de cambio climático. La metodología multidisciplinar de esta tesis incluye una amplia gama de enfoques y métodos para la recopilación y el análisis de datos. La toma de datos se apoya en la revisión bibliográfica de evidencia experimental, bases de datos públicas nacionales e internacionales y datos primarios recopilados mediante entrevistas semi-estructuradas con los grupos de interés (administraciones públicas, responsables políticos, asesores agrícolas, científicos y agricultores) y encuestas con agricultores. Los métodos de análisis incluyen: meta-análisis, modelos de gestión de recursos hídricos (modelo WAAPA), análisis multicriterio para la toma de decisiones, métodos estadísticos (modelos de regresión logística y de Poisson) y herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia. El meta-análisis identifica los umbrales críticos de temperatura que repercuten en el crecimiento y el desarrollo de los tres cultivos principales para la seguridad alimentaria (arroz, maíz y trigo). El modelo WAAPA evalúa el efecto del cambio climático en la gestión del agua para la agricultura de acuerdo a diferentes alternativas políticas y escenarios climáticos. El análisis multicriterio evalúa la viabilidad de las prácticas agrícolas de mitigación en dos escenarios climáticos de acuerdo a la percepción de diferentes expertos. Los métodos estadísticos analizan los determinantes y las barreras para la adopción de prácticas agrícolas de mitigación. Las herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia muestran el potencial y el coste para reducir GEI mediante las prácticas agrícolas. En general, los resultados de esta Tesis proporcionan información sobre la adaptación y la mitigación del cambio climático a nivel de explotación para desarrollar una política climática más integrada y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones. Los resultados muestran las temperaturas umbral y la respuesta del arroz, el maíz y el trigo a temperaturas extremas, siendo estos valores de gran utilidad para futuros estudios de impacto y adaptación. Los resultados obtenidos también aportan una serie de estrategias flexibles para la adaptación y la mitigación a escala local, proporcionando a su vez una mejor comprensión sobre las barreras y los incentivos para su adopción. La capacidad de mejorar la disponibilidad de agua y el potencial y el coste de reducción de GEI se han estimado para estas estrategias en los casos de estudio. Estos resultados podrían ayudar en el desarrollo de planes locales de adaptación y políticas regionales de mitigación, especialmente en las regiones Mediterráneas. ABSTRACT Alterations in the climatic system due to increased atmospheric concentrations of greenhouse gas emissions (GHG) are expected to have important implications for agriculture, the environment and society. Agriculture is an important source of GHG emissions (12 % of global anthropogenic GHG), but it is also part of the solution to mitigate emissions and to adapt to climate change. Responses to face the challenge of climate change should place agricultural adaptation and mitigation strategies at the heart of the climate change agenda. Agriculture is crucial for the conservation and sustainable use of natural resources, which already stand under pressure due to climate change impacts, increased population, pollution and fragmented and uncoordinated climate policy strategies. The concept of climate smart agriculture has emerged to encompass all these issues as a whole. When assessing choices aimed at reducing threats to agriculture and the environment under climate change, two research questions arise: • What information defines smart farming choices? • What drives the implementation of smart farming choices? This Thesis aims to provide information on these broad questions in order to support climate policy development focusing in some Mediterranean agricultural systems. This Thesis integrates methods and tools to evaluate potential farming and policy choices to respond to mitigation and adaptation to climate change. The assessment involves both quantitative and qualitative approaches and integrates agronomic, climate and socioeconomic variables at local and regional scale. The assessment includes the collection of data on previous experimental evidence, and the integration of farmer behaviour and policy choices (e.g., technology, agricultural management and climate policy). The case study areas -- the Doñana coastal wetland (S Spain) and the Aragón region (NE Spain) – illustrate two representative Mediterranean regions where the intensive use of agriculture and the semi-arid conditions are already a concern. Thus the adoption of mitigation and adaptation measures can play a significant role for reaching a balance among equity, economic security and the environment under climate change scenarios. The multidisciplinary methodology of this Thesis includes a wide range of approaches for collecting and analysing data. The data collection process include revision of existing experimental evidence, public databases and the contribution of primary data gathering by semi-structured interviews with relevant stakeholders (i.e., public administrations, policy makers, agricultural advisors, scientist and farmers among others) and surveys given to farmers. The analytical methods include meta-analysis, water availability models (WAAPA model), decision making analysis (MCA, multi-criteria analysis), statistical approaches (Logistic and Poisson regression models) and science-base policy tools (MACC, marginal abatement cost curves and SOC abatement wedges). The meta-analysis identifies the critical temperature thresholds which impact on the growth and development of three major crops (i.e., rice, maize and wheat). The WAAPA model assesses the effect of climate change for agricultural water management under different policy choices and climate scenarios. The multi-criteria analysis evaluates the feasibility of mitigation farming practices under two climate scenarios according to the expert views. The statistical approaches analyses the drivers and the barriers for the adoption of mitigation farming practices. The science-base policy tools illustrate the mitigation potential and cost effectiveness of the farming practices. Overall, the results of this Thesis provide information to adapt to, and mitigate of, climate change at farm level to support the development of a comprehensive climate policy and to assist farmers. The findings show the key temperature thresholds and response to extreme temperature effects for rice, maize and wheat, so such responses can be included into crop impact and adaptation models. A portfolio of flexible adaptation and mitigation choices at local scale are identified. The results also provide a better understanding of the stakeholders oppose or support to adopt the choices which could be used to incorporate in local adaptation plans and mitigation regional policy. The findings include estimations for the farming and policy choices on the capacity to improve water supply reliability, abatement potential and cost-effective in Mediterranean regions.

Ammonia and methane gas emissions from pig slurry: variability induced through feeding strategies

Esta Tesis doctoral fue desarrollada para estudiar las emisiones de amoniaco (NH3) y metano (CH4) en purines de cerdos, y los efectos ocasionados por cambios en la formulación de la dieta. Con este propósito, fueron llevados a cabo tres estudios. El experimento 1 fue realizado con el objetivo de analizar los factores de variación de la composición de purines y establecer ecuaciones de predicción para emisiones potenciales de NH3 y CH4. Fueron recogidas setenta y nueve muestras de piensos y purines durante dos estaciones del año (verano y invierno) de granjas comerciales situadas en dos regiones de España (Centro y Mediterráneo). Se muestrearon granjas de gestación, maternidad, lactación y cebo. Se determinó la composición de piensos y purines, y la emisión potencial de NH3 y CH4. El contenido de nutrientes de los piensos fue usado como covariable en el análisis. La espectroscopia de reflectancia del infrarrojo cercano (NIRS) se evaluó como herramienta de predicción de la composición y potencial emisión de gases del purín. Se encontró una amplia variabilidad en la composición de piensos y purines. Las granjas del Mediterráneo tenían mayor pH (P<0,001) y concentración de cenizas (P =0,02) en el purín que las del Centro. El tipo de granja también afectó al contenido de extracto etéreo (EE) del purín (P =0,02), observando los valores más elevados en las instalaciones de animales jóvenes. Los resultados sugieren un efecto tampón de la fibra de la dieta en el pH del purín y una relación directa (P<0,05) con el contenido de fibra fecal. El contenido de proteína del pienso no afectó al contenido de nitrógeno del purín, pero disminuyó (P=0,003) la concentración de sólidos totales (ST) y de sólidos volátiles (SV). Se obtuvieron modelos de predicción de la emisión potencial de NH3 (R2=0,89) y CH4 (R2=0,61) partir de la composición del purín. Los espectros NIRS mostraron una buena precisión para la estimación de la mayor parte de los constituyentes, con coeficientes de determinación de validación cruzada (R2cv) superiores a 0,90, así como para la predicción del potencial de emisiones de NH3 y CH4 (R2cv=0,84 y 0,68, respectivamente). El experimento 2 fue realizado para investigar los efectos del nivel de inclusión de dos fuentes de sub-productos fibrosos: pulpa de naranja (PN) y pulpa de algarroba (PA), en dietas iso-fibrosas de cerdos de cebo, sobre la composición del purín y las emisiones potenciales de NH3 y CH4. Treinta cerdos (85,4±12,3 kg) fueron alimentados con cinco dietas iso-nutritivas: control comercial trigo/cebada (C) y cuatro dietas experimentales incluyendo las dos fuentes de sub-productos a dos niveles (75 y 150 g/kg) en una estructura 2 × 2 factorial. Después de 14 días de periodo de adaptación, heces y orina fueron recogidas separadamente durante 7 días para medir la digestibilidad de los nutrientes y el nitrógeno (N) excretado (6 réplicas por dieta) en cerdos alojados individualmente en jaulas metabólicas. Las emisiones de NH3 y CH4 fueron medidas después de la recogida de los purínes durante 11 y 100 días respectivamente. La fuente y el nivel de subproductos fibrosos afectó a la eficiencia digestiva de diferentes formas, ya que los coeficientes de digestibilidad total aparente (CDTA) para la materia seca (MS), materia orgánica (MO), fracciones fibrosas y energía bruta (EB) aumentaron con la PN pero disminuyeron con la inclusión de PA (P<0,05). El CDTA de proteína bruta (PB) disminuyó con la inclusión de las dos fuentes de fibra, siendo más bajo al mayor nivel de inclusión. La concentración fecal de fracciones fibrosas aumentó (P<0,05) con el nivel de inclusión de PA pero disminuyó con el de PN (P<0,01). El nivel más alto de las dos fuentes de fibra en el pienso aumentó (P<0,02) el contenido de PB fecal pero disminuyó el contenido de N de la orina (de 205 para 168 g/kg MS, P<0,05) en todas las dietas suplementadas comparadas con la dieta C. Adicionalmente, las proporciones de nitrógeno indigerido, nitrógeno soluble en agua, nitrógeno bacteriano y endógeno excretado en heces no fueron afectados por los tratamientos. Las características iniciales del purín no difirieron entre las diferentes fuentes y niveles de fibra, excepto para el pH que disminuyó con la inclusión de altos niveles de sub-productos. La emisión de NH3 por kg de purín fue más baja en todas las dietas suplementadas con fibras que en la dieta C (2,44 vs.1,81g de promedio, P<0,05). Además, purines de dietas suplementadas con alto nivel de sub-productos tendieron (P<0,06) a emitir menos NH3 por kg de nitrógeno total y mostraron un potencial más bajo para emitir CH4, independientemente de la fuente de fibra. El experimento 3 investigó los efectos de la fuente de proteína en dietas prácticas. Tres piensos experimentales fueron diseñados para sustituir una mescla de harina y cascarilla de soja (SOJ) por harina de girasol (GIR) o por DDGS del trigo (DDGST). La proporción de otros ingredientes fue modificada para mantener los contenidos de nutrientes similares a través de las dietas. El cambio en la fuente de proteína dio lugar a diferencias en el contenido de fibra neutro detergente ligada a proteína bruta (FNDPB), fibra soluble (FS) y lignina ácido detergente (LAD) en la dieta. Veinticuatro cerdos (ocho por dieta), con 52,3 o 60,8 kg en la primera y segunda tanda respectivamente, fueron alojados individualmente en jaulas metabólicas. Durante un periodo de 7 días fue determinado el balance de MS, el CDTA de los nutrientes y la composición de heces y orina. Se realizó el mismo procedimiento del experimento 2 para medir las emisiones de NH3 y CH4 de los purines de cada animal. Ni la ingestión de MS ni el CDTA de la MS o de la energía fueron diferentes entre las dietas experimentales, pero el tipo de pienso afectó (P<0.001) la digestibilidad de la PB, que fue mayor para GIR (0,846) que para SOJ (0,775), mientras que la dieta DDGST mostró un valor intermedio (0,794). La concentración fecal de PB fue por tanto influenciada (P<0,001) por el tratamiento, observándose la menor concentración de PB en la dieta GIR y la mayor en la dieta SOJ. La proporción de N excretado en orina o heces disminuyó de 1,63 en la dieta GIR hasta 0,650 en la dieta SOJ, como consecuencia de perdidas más bajas en orina y más altas en heces, con todas las fracciones de nitrógeno fecales creciendo en paralelo a la excreción total. Este resultado fue paralelo a una disminución de la emisión potencial de NH3 (g/kg purín) en la dieta SOJ con respecto a la dieta GIR (desde 1,82 a 1,12, P<0,05), dando valores intermedios (1,58) para los purines de la dieta DDGST. Por otro lado, el CDTA de la FS y de la fibra neutro detergente (FND) fueron afectados (P<0,001 y 0,002, respectivamente) por el tipo de dieta, siendo más bajas en la dieta GIR que en la dieta SOJ; además, se observó un contenido más alto de FND (491 vs. 361g/kg) en la MS fecal para la dieta GIR que en la dieta SOJ, presentando la dieta DDGST valores intermedios. El grado de lignificación de la FND (FAD/FND x 100) de las heces disminuyó en el orden GIR>DDGST>SOJ (desde 0,171 hasta 0,109 y 0,086, respectivamente) en paralelo a la disminución del potencial de emisión de CH4 por g de SV del purín (desde 301 a 269 y 256 mL, respectivamente). Todos los purines obtenidos en estos tres experimentos y Antezana et al. (2015) fueron usados para desarrollar nuevas calibraciones con la tecnología NIRS, para predecir la composición del purín y el potencial de las emisiones de gases. Se observó una buena precisión (R2cv superior a 0,92) de las calibraciones cuando muestras de los ensayos controlados (2, 3 y Antezana et al., 2015) fueron añadidas, aumentando el rango de variación. Una menor exactitud fue observada para TAN y emisiones de NH3 y CH4, lo que podría explicarse por una menor homogeneidad en la distribución de las muestras cuando se amplía el rango de variación del estudio. ABSTRACT This PhD thesis was developed to study the emissions of ammonia (NH3) and methane (CH4) from pig slurry and the effects caused by changes on diet formulation. For these proposes three studies were conducted. Experiment 1 aimed to analyse several factors of variation of slurry composition and to establish prediction equations for potential CH4 and NH3 emissions. Seventy-nine feed and slurry samples were collected at two seasons (summer and winter) from commercial pig farms sited at two Spanish regions (Centre and Mediterranean). Nursery, growing-fattening, gestating and lactating facilities were sampled. Feed and slurry composition were determined, and potential CH4 and NH3 emissions measured. Feed nutrient contents were used as covariates in the analysis. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was evaluated as a predicting tool for slurry composition and potential gaseous emissions. A wide variability was found both in feed and slurry composition. Mediterranean farms had a higher pH (P<0.001) and ash (P=0.02) concentration than those located at the centre of Spain. Also, type of farm affected ether extract (EE) content of the slurry (P=0.02), with highest values obtained for the youngest animal facilities. Results suggested a buffer effect of dietary fibre on slurry pH and a direct relationship (P<0.05) with fibre constituents of manure. Dietary protein content did not affect slurry nitrogen content (N) but decreased (P=0.003) in total solid (TS) and volatile solids (VS) concentration. Prediction models of potential NH3 emissions (R2=0.89) and biochemical CH4 potential (B0) (R2=0.61) were obtained from slurry composition. Predictions from NIRS showed a high accuracy for most slurry constituents with coefficient of determination of cross validation (R2cv) above 0.90 and a similar accuracy of prediction of potential NH3 and CH4 emissions (R2cv=0.84 and 0.68, respectively) thus models based on slurry composition from commercial farms. Experiment 2 was conducted to investigate the effects of increasing the level of two sources of fibrous by-products, orange pulp (OP) and carob meal (CM), in iso-fibrous diets for growing-finishing pig, slurry composition and potential NH3 and CH4 emissions. Thirty pigs (85.4±12.3 kg) were fed five iso-nutritive diets: a commercial control wheat/barley (C) and four experimental diets including two sources of fibrous by-products OP and CM and two dietary levels (75 and 150 g/kg) in a 2 × 2 factorial arrangement. After a 14-day adaptation period, faeces and urine were collected separately for 7 days to measure nutrient digestibility and the excretory patterns of N from pigs (6 replicates per diet) housed individually in metabolic pens. For each animal, the derived NH3 and CH4 emissions were measured in samples of slurry over an 11 and 100-day storage periods, respectively. Source and level of the fibrous by-products affected digestion efficiency in a different way as the coefficients of total tract apparent digestibility (CTTAD) for dry matter (DM), organic matter (OM), fibre fractions and gross energy (GE) increased with OP but decreased with CM (P<0.05). Crude protein CTTAD decreased with the inclusion of both sources of fibre, being lower at the highest dietary level. Faecal concentration of fibre fractions increased (P<0.05) with the level of inclusion of CM but decreased with that of OP (P<0.01). High dietary level for both sources of fibre increased (P<0.02) CP faecal content but urine N content decreased (from 205 to 168 g/kg DM, P<0.05) in all the fibre-supplemented compared to C diet. Additionally, the proportions of undigested dietary, water soluble, and bacterial and endogenous debris of faecal N excretion were not affected by treatments. The initial slurry characteristics did not differ among different fibre sources and dietary levels, except pH, which decreased at the highest by-product inclusion levels. Ammonia emission per kg of slurry was lower in all the fibre-supplemented diets than in C diet (2.44 vs. 1.81g as average, P<0.05). Additionally, slurries from the highest dietary level of by-products tended (P<0.06) to emit less NH3 per kg of initial total Kjeldahl nitrogen (TKN) and showed a lower biochemical CH4 potential , independently of the fibre source. Experiment 3 investigated the effects of protein source in practical diets. Three experimental feeds were designed to substitute a mixture of soybean meal and soybean hulls (SB diet) with sunflower meal (SFM) or wheat DDGS (WDDGS). The proportion of other ingredients was also modified in order to maintain similar nutrient contents across diets. Changes in protein source led to differences in dietary content of neutral detergent insoluble crude protein (NDICP), soluble fibre (SF) and acid detergent lignin (ADL). Twenty-four pigs (eight per diet), weighing 52.3 or 60.8 kg at the first and second batch respectively, were housed individually in metabolic pens to determine during a 7-day period DM balance, CTTAD of nutrients, and faecal and urine composition. Representative slurry samples from each animal were used to measure NH3 and CH4 emissions over an 11 and or 100-day storage period, respectively. Neither DM intake, nor DM or energy CTTAD differed among experimental diets, but type of feed affected (P<0.001) CP digestibility, which was highest for SFM (0.846) than for SB (0.775) diet, with WDDGS-based diet giving an intermediate value (0.794). Faecal DM composition was influenced (P<0.001) accordingly, with the lowest CP concentration found for diet SFM and the highest for SB. The ratio of N excreted in urine or faeces decreased from SFM (1.63) to SB diet (0.650), as a consequence of both lower urine and higher faecal losses, with all the faecal N fractions increasing in parallel to total excretion. This result was parallel to a decrease of potential NH3 emission (g/kg slurry) in diet SB with respect to diet SFM (from 1.82 to 1.12, P<0.05), giving slurry from WDDGS-based diet an intermediate value (1.58). Otherwise, SF and insoluble neutral detergent fibre (NDF) CTTAD were affected (P<0.001 and P=0.002, respectively) by type of diet, being lower for SFM than in SB-diet; besides, a higher content of NDF (491 vs. 361 g/kg) in faecal DM was observed for SFM with respect to SB based diet, with WDDGS diet being intermediate. Degree of lignification of NDF (ADL/NDF x 100) of faeces decreased in the order SFM>WDDGS>SB (from 0.171 to 0.109 and 0.086, respectively) in parallel to a decrease of biochemical CH4 potential per g of VS of slurry (from 301 to 269 and 256 ml, respectively). All slurry samples obtained from these three experiments and Antezana et al. (2015) were used to develop new calibrations with NIRS technology, to predict the slurry composition and potential gaseous emissions of samples with greater variability in comparison to experiment 1. Better accuracy (R2cv above 0.92) was observed for calibrations when samples from controlled trials experiments (2, 3 and Antezana et al., 2015) were included, increasing the range of variation. A lower accuracy was observed for TAN, NH3 and CH4 gaseous emissions, which might be explained by the less homogeneous distribution with a wider range of data.