Análisis de la distribución espacial de los parámetros acústicos en recintos

El principal objetivo de este estudio es la evaluación de la distribución espacial de los parámetros acústicos en un recinto a través de la aplicación de técnicas geoestadísticas como el método Kriging. Mediante el uso de la herramienta de análisis espacial ArcMap, perteneciente a la plataforma ArcGIS, se ha analizado el comportamiento acústico del Salón de Actos común a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación (ETSIST) y la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos (ETSISI), ambas situadas en el Campus Sur de la Universidad Politécnica de Madrid. Se han realizado mediciones in-situ del recinto no ocupado utilizando la herramienta de medición DIRAC Room Acoustics y el método de la respuesta impulsiva integrada, extrayéndose los parámetros acústicos de tiempo de reverberación (RT), tiempo de reverberación inicial (EDT), fuerza sonora relativa (Grel), claridad (C80), tiempo central (Ts), definición (D50) e Índice de Transmisión Rápida de la Palabra (RASTI). Se ha analizado la adecuación de los valores observados de Grel, C80 y Ts al modelo teórico de Barron y estimado, mediante el método Kriging Ordinario, el conjunto de parámetros medidos en el recinto, obteniéndose los semivariograma y mapas de estimación correspondientes. Además, se ha evaluado la calidad de la estimación en base a un número de puntos de medición reducido. A la vista de los resultados obtenidos, en general, el método Kriging puede considerarse un buen interpolador de los parámetros acústicos en un recinto, observándose que los parámetros que evalúan relaciones energéticas, especialmente la fuerza sonora relativa (Grel) proporcionan mejores estimaciones en comparación con aquellos relacionados con la reverberación y la inteligibilidad del habla. El coeficiente de determinación (R2) constituye una medida útil para evaluar la precisión de la estimación. Además, la entropía de los datos observados puede ser un buen indicador a priori de la precisión de la estimación. Asimismo, se ha demostrado que, basándose en un reducido número de puntos de medición, es posible obtener una estimación precisa de los parámetros acústicos de fuerza sonora relativa (Grel) y tiempo central (Ts). ABSTRACT. This project aims to evaluate the feasibility of using geostatistical techniques such as Kriging on the analysis of the spatial distribution of the acoustic parameters in rooms. The acoustic behaviour of the Assembly Hall of the ETSIST and ETSISI (Universidad Politécnica de Madrid) is investigated using ArcMap, which is the main component of ArcGIS suite of geospatial processing programs. For this purpose, in-situ acoustic measurements are carried out in the unoccupied room using DIRAC Room Acoustics software. The following acoustic parameters are measured by means of the integrated impulse response method for further examination: Reverberation Time (RT), Early Decay Time (EDT), Relative Strength (Grel), Clarity (C80), Centre Time (Ts), Definition (D50) and Rapid Speech Transmission Index (RASTI). Goodness-of-fit of measured Grel, C80 and Ts values to Barron’s theory is determined and Ordinary Kriging is applied to all the measured parameters in order to calculate the semivariogram and prediction surfaces. The prediction performance is also analysed when significantly fewer receiver positions are used for the prediction. The experimental results obtained lead to conclude that Kriging can be successfully applied to room acoustics. Energy\based acoustic parameters can be estimated with higher accuracy compared to those related to reverberation and speech intelligibility. Coefficient of determination (R2) is a reliable statistic for assessing the prediction accuracy, for which measured data entropy can also be a good a priori indicator. Furthermore, based on fewer receiver positions, it is demonstrated that accurate predictions of Grel and Ts can be achieved.

Assessing forest response-type diversity to natural disturbances in Peninsular Spain and the Balearic Islands = Evaluación de la diversidad de tipos de respuesta a perturbaciones naturales en la España peninsular e Islas Baleares

Disturbances shape forest ecosystems by influencing their composition, structure, and processes. In the Mediterranean Basin, changes in the disturbance regimes have been predicted to occur in the next future with a higher occurrence of extreme events of drought, wildfire, and – to a lesser extent – windstorm. Woody species are the main elements defining the structure and functioning of forest ecosystems. Recently, response-type diversity has been pointed out as an appropriate indicator of ecosystems resilience. For this, we have elaborated a complete response-trait database for the tree and shrubby species considered in the Third Spanish National Forest Inventory (3SNFI). In the database, the presence or absence of nine response traits associated to drought, fire, and wind were assigned to each species. The database reflected the lack of information about some important traits (in particular for shrubby species) and allowed to determine those traits most widely distributed. The information contained in the database was then used to assess a relative index of forest resilience to these disturbances calculated from the abundance of response traits and the species redundancy for each plot of the 3SNFI; considering both tree and shrubby species. In general, few plots showed high values of the resilience index, probably because some traits were scarcely presented in the species and also because most plots presented very few species. The cartographic representation of the index showed low values for the stands located in mountainous ranges, which are mostly composed by species typical from central Europe. In the other side, Eucalyptus plantations in Galicia appeared as one thee the most resilient ecosystems, due to its higher adaptive capacity to persist after the occurrence of drought, fire, and windstorm events. We conclude that the response traits database can constitute a useful tool for forest management and planning and for future research to enhance the forest resilience.

Reproductive long-term effects, endocrine response and fatty acid profile of rabbit does fed diets supplemented with n-3 fatty acids

The effect of a diet enriched with polyunsaturated n -3 fatty acids (PUFA) on endocrine, reproductive, and productive responses of rabbit females and the litters has been studied. Nulliparous does ( n = 125) were fed ad libitum from rearing to second weaning two diets supplemented with different fat sources: 7.5 g/kg lard for the control diet (group C; n = 63) or 15 g/kg of a commercial supplement containing a 50% ether extract and 35% of total fatty acids (FAs) as PUFA n -3 (Group P; n = 62). Dietary treatments did not affect apparent digestibility coefficients of nutrients, or reproductive variables of does including milk pro- duction, mortality and average daily gain of kits over two lactations. However, on Day 5 and 7 post-induction of ovulation, progesterone of Group P tended to increase to a greater extent than in does of Group C. Total PUFAs, n -6 and n -3 and eicosapentanoic (EPA) contents were greater in adipose tissues of does in Group P than in Group C. Docosapentaenoic acid (DPA), EPA, and docosahexaenoic acid (DHA) concentrations were greater in peri-ovarian than in scapular fat with abdominal fat being intermediate in concentration. In PUFA sup- plemented does, kit mortality at the second parturition tended to be less than in control does. Also, kits born to does of the PUFA-supplemented group weighed more and were of greater length than from does of control group. In conclusion, effectiveness of dietary intervention on reproductive and performance response is greater in the second parity, which suggests an accumulative long-term beneficial effect of n -3 FA supplementation in reproductive rabbit does

Machine Learning in Scientometrics

El aprendizaje automático y la cienciometría son las disciplinas científicas que se tratan en esta tesis. El aprendizaje automático trata sobre la construcción y el estudio de algoritmos que puedan aprender a partir de datos, mientras que la cienciometría se ocupa principalmente del análisis de la ciencia desde una perspectiva cuantitativa. Hoy en día, los avances en el aprendizaje automático proporcionan las herramientas matemáticas y estadísticas para trabajar correctamente con la gran cantidad de datos cienciométricos almacenados en bases de datos bibliográficas. En este contexto, el uso de nuevos métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de cienciometría es el foco de atención de esta tesis doctoral. Esta tesis propone nuevas contribuciones en el aprendizaje automático que podrían arrojar luz sobre el área de la cienciometría. Estas contribuciones están divididas en tres partes: Varios modelos supervisados (in)sensibles al coste son aprendidos para predecir el éxito científico de los artículos y los investigadores. Los modelos sensibles al coste no están interesados en maximizar la precisión de clasificación, sino en la minimización del coste total esperado derivado de los errores ocasionados. En este contexto, los editores de revistas científicas podrían disponer de una herramienta capaz de predecir el número de citas de un artículo en el fututo antes de ser publicado, mientras que los comités de promoción podrían predecir el incremento anual del índice h de los investigadores en los primeros años. Estos modelos predictivos podrían allanar el camino hacia nuevos sistemas de evaluación. Varios modelos gráficos probabilísticos son aprendidos para explotar y descubrir nuevas relaciones entre el gran número de índices bibliométricos existentes. En este contexto, la comunidad científica podría medir cómo algunos índices influyen en otros en términos probabilísticos y realizar propagación de la evidencia e inferencia abductiva para responder a preguntas bibliométricas. Además, la comunidad científica podría descubrir qué índices bibliométricos tienen mayor poder predictivo. Este es un problema de regresión multi-respuesta en el que el papel de cada variable, predictiva o respuesta, es desconocido de antemano. Los índices resultantes podrían ser muy útiles para la predicción, es decir, cuando se conocen sus valores, el conocimiento de cualquier valor no proporciona información sobre la predicción de otros índices bibliométricos. Un estudio bibliométrico sobre la investigación española en informática ha sido realizado bajo la cultura de publicar o morir. Este estudio se basa en una metodología de análisis de clusters que caracteriza la actividad en la investigación en términos de productividad, visibilidad, calidad, prestigio y colaboración internacional. Este estudio también analiza los efectos de la colaboración en la productividad y la visibilidad bajo diferentes circunstancias. ABSTRACT Machine learning and scientometrics are the scientific disciplines which are covered in this dissertation. Machine learning deals with the construction and study of algorithms that can learn from data, whereas scientometrics is mainly concerned with the analysis of science from a quantitative perspective. Nowadays, advances in machine learning provide the mathematical and statistical tools for properly working with the vast amount of scientometrics data stored in bibliographic databases. In this context, the use of novel machine learning methods in scientometrics applications is the focus of attention of this dissertation. This dissertation proposes new machine learning contributions which would shed light on the scientometrics area. These contributions are divided in three parts: Several supervised cost-(in)sensitive models are learned to predict the scientific success of articles and researchers. Cost-sensitive models are not interested in maximizing classification accuracy, but in minimizing the expected total cost of the error derived from mistakes in the classification process. In this context, publishers of scientific journals could have a tool capable of predicting the citation count of an article in the future before it is published, whereas promotion committees could predict the annual increase of the h-index of researchers within the first few years. These predictive models would pave the way for new assessment systems. Several probabilistic graphical models are learned to exploit and discover new relationships among the vast number of existing bibliometric indices. In this context, scientific community could measure how some indices influence others in probabilistic terms and perform evidence propagation and abduction inference for answering bibliometric questions. Also, scientific community could uncover which bibliometric indices have a higher predictive power. This is a multi-output regression problem where the role of each variable, predictive or response, is unknown beforehand. The resulting indices could be very useful for prediction purposes, that is, when their index values are known, knowledge of any index value provides no information on the prediction of other bibliometric indices. A scientometric study of the Spanish computer science research is performed under the publish-or-perish culture. This study is based on a cluster analysis methodology which characterizes the research activity in terms of productivity, visibility, quality, prestige and international collaboration. This study also analyzes the effects of collaboration on productivity and visibility under different circumstances.

Examining wheat yield sensitivity to temperature and precipitation changes for a large ensemble of crop models using impact response surfaces

Impact response surfaces (IRSs) depict the response of an impact variable to changes in two explanatory variables as a plotted surface. Here, IRSs of spring and winter wheat yields were constructed from a 25-member ensemble of process-based crop simulation models. Twenty-one models were calibrated by different groups using a common set of calibration data, with calibrations applied independently to the same models in three cases. The sensitivity of modelled yield to changes in temperature and precipitation was tested by systematically modifying values of 1981-2010 baseline weather data to span the range of 19 changes projected for the late 21st century at three locations in Europe.

Influencia del ejercicio físico desarrollado durante el embarazo en la respuesta cardiaca fetal = Influence of a physical activity program performed during pregnancy on fetal heart response

INTRODUCCIÓN: El riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares y los índices de obesidad infantil han ido en aumento durante los últimos años empobreciendo la salud de la población. La Teoría de Barker relaciona el estado de salud de la madre con el desarrollo fetal, asociando a un deficiente estado físico y hábitos de vida negativos de la mujer embarazada con el aumento del riesgo de padecer cardiopatías en la infancia y adolescencia, así como predisponer al recién nacido a padecer sobrepeso y/u obesidad en su vida posterior. Por otro lado los estudios efectuados sobre ejercicio físico durante el embarazo reportan beneficios para salud materna y fetal. Uno de los parámetros más utilizados para comprobar la salud fetal es su frecuencia cardiaca, mediante la que se comprueba el buen desarrollo del sistema nervioso autónomo. Si se observa este parámetro en presencia de ejercicio materno podría encontrarse una respuesta crónica del corazón fetal al ejercicio materno como consecuencia de una adaptación y mejora en el funcionamiento del sistema nervioso autónomo del feto. De esta forma podría mejorar su salud cardiovascular intrauterina, lo que podría mantenerse en su vida posterior descendiendo el riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares en la edad adulta. OBJETIVOS: Conocer la influencia de un programa de ejercicio físico supervisado en la frecuencia cardiaca fetal (FCF) en reposo y después del ejercicio materno en relación con gestantes sedentarias mediante la realización de un protocolo específico. Conocer la influencia de un programa de ejercicio físico en el desarrollo del sistema nervioso autónomo fetal, relacionado con el tiempo de recuperación de la FCF. MATERIAL Y MÉTODO: Se diseñó un ensayo clínico aleatorizado multicéntrico en el que participaron 81 gestantes (GC=38, GE=43). El estudio fue aprobado por el comité ético de los hospitales que participaron en el estudio. Todas las gestantes fueron informadas y firmaron un consentimiento para su participación en el estudio. Las participantes del GE recibieron una intervención basada en un programa de ejercicio físico desarrollado durante la gestación (12-36 semanas de gestación) con una frecuencia de tres veces por semana. Todas las gestantes realizaron un protocolo de medida de la FCF entre las semanas 34-36 de gestación. Dicho protocolo consistía en dos test llevados a cabo caminando a diferentes intensidades (40% y 60% de la frecuencia cardiaca de reserva). De este protocolo se obtuvieron las principales variables de estudio: FCF en reposo, FCF posejercicio al 40 y al 60% de intensidad, tiempo de recuperación de la frecuencia cardiaca fetal en ambos esfuerzos. El material utilizado para la realización del protocolo fue un monitor de frecuencia cardiaca para controlar la frecuencia cardiaca de la gestante y un monitor fetal inalámbrico (telemetría fetal) para registrar el latido fetal durante todo el protocolo. RESULTADOS: No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF en reposo entre grupos (GE=140,88 lat/min vs GC= 141,95 lat/min; p>,05). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de recuperación de la FCF entre los fetos de ambos grupos (GE=135,65 s vs GC=426,11 s esfuerzo al 40%; p<,001); (GE=180,26 s vs GC=565,61 s esfuerzo al 60%; p<,001). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF posejercicio al 40% (GE=139,93 lat/min vs GC=147,87 lat/min; p<,01). No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF posejercicio al 60% (GE=143,74 lat/min vs GC=148,08 lat/min; p>,05). CONLUSIÓN: El programa de ejercicio físico desarrollado durante la gestación influyó sobre el corazón fetal de los fetos de las gestantes del GE en relación con el tiempo de recuperación de la FCF. Los resultados muestran un posible mejor funcionamiento del sistema nervioso autónomo en fetos de gestantes activas durante el embarazo. ABSTRACT INTRODUCTION: The risk to suffer cardiovascular diseases and childhood obesity index has grown in the last years worsening the health around the population. Barker´s Theory related maternal health with fetal development establishing an association between a poorly physical state and an unhealthy lifestyle in the pregnant woman with the risk to suffer heart disease during childhood and adolescence, childhood overweight and/or obese is related to maternal lifestyle. By the other way researches carried out about physical exercise and pregnancy show benefits in maternal and fetal health. One of the most studied parameters to check fetal health is its heart rate, correct fetal autonomic nervous system development and work is also corroborated by fetal heart rate. Looking at this parameter during maternal exercise a chronic response of fetal heart could be found due to an adaptation and improvement in the working of the autonomic nervous system. Therefore its cardiovascular health could be enhanced during its intrauterine life and maybe it could be maintained in its posterior life descending the risk to suffer cardiovascular diseases in adult life. OBJECTIVES: To know the influence of a supervised physical activity program in the fetal heart rate (FHR) at rest, FHR after maternal exercise related to sedentary pregnant women by a FHR assessment protocol. To know the influence of a physical activity program in the development of the autonomic nervous system related to FHR recovery time. MATERIAL AND METHOD: A multicentric randomized clinical trial was design in which 81 pregnant women participated (CG=38, EG=43). The study was approved by the ethics committee of all of the hospitals participating in the study. All of the participants signed an informed consent for their participation in the study. EG participants received an intervention based on a physical activity program carried out during gestation (12-36 gestation weeks) with a three days a week frequency. All of the participants were tested between 34-36 weeks of gestation by a specific FHR assessment protocol. The mentioned protocol consisted in two test performed walking and at a two different intensities (40% and 60% of the reserve heart rate). From this protocol we obtained the main research variables: FHR at rest, FHR post-exercise at 40% and 60% intensity, and FHR recovery time at both walking test. The material used to perform the protocol were a FH monitor to check maternal HR and a wireless fetal monitor (Telemetry) to register fetal beats during the whole protocol. RESULTS: There were no statistical differences in FHR at rest between groups (EG=140,88 beats/min vs CG= 141,95 beats/min; p>,05). There were statistical differences in FHR recovery time in both walking tests between groups (EG=135,65 s vs CG=426,11 s test at 40% intensity; p<,001); (EG=180,26 s vs CG=565,61 s test at 60% intensity; p<,001). Statistical differences were found in FHR post-exercise at 40% intensity between groups (EG=139,93 beats/min vs CG=147,87 beats/min; p<,01). No statistical differences were found in FHR at rest post-exercise at 60% intensity between groups (EG=143,74 beats/min vs CG=148,08 beats/min; p>,05). CONCLUSIONS: The physical activity program performed during gestation had an influence in fetal heart of the fetus from mother in the EG related to FHR recovery time. These results show a possible enhancement on autonomic nervous system working in fetus from active mothers during gestation.

Agricultural use of organic wastes as source of nitrogen and phosphorus: risks and opportunities

El nitrógeno (N) y el fósforo (P) son nutrientes esenciales en la producción de cultivos. El desarrollo de los fertilizantes de síntesis durante el siglo XX permitió una intensificación de la agricultura y un aumento de las producciones pero a su vez el gran input de nutrientes ha resultado en algunos casos en sistemas poco eficientes incrementando las pérdidas de estos nutrientes al medio ambiente. En el caso del P, este problema se agrava debido a la escasez de reservas de roca fosfórica necesaria para la fabricación de fertilizantes fosfatados. La utilización de residuos orgánicos en agricultura como fuente de N y P es una buena opción de manejo que permite valorizar la gran cantidad de residuos que se generan. Sin embargo, es importante conocer los procesos que se producen en el suelo tras la aplicación de los mismos, ya que influyen en la disponibilidad de nutrientes que pueden ser utilizados por el cultivo así como en las pérdidas de nutrientes de los agrosistemas que pueden ocasionar problemas de contaminación. Aunque la dinámica del N en el suelo ha sido más estudiada que la del P, los problemas importantes de contaminación por nitratos en zonas vulnerables hacen necesaria la evaluación de aquellas prácticas de manejo que pudieran agravar esta situación, y en el caso de los residuos orgánicos, la evaluación de la respuesta agronómica y medioambiental de la aplicación de materiales con un alto contenido en N (como los residuos procedentes de la industria vinícola y alcoholera). En cuanto al P, debido a la mayor complejidad de su ciclo y de las reacciones que ocurren en el suelo, hay un mayor desconocimiento de los factores que influyen en su dinámica en los sistemas suelo-planta, lo que supone nuevas oportunidades de estudio en la evaluación del uso agrícola de los residuos orgánicos. Teniendo en cuenta los conocimientos previos sobre cada nutriente así como las necesidades específicas en el estudio de los mismos, en esta Tesis se han evaluado: (1) el efecto de la aplicación de residuos procedentes de la industria vinícola y alcoholera en la dinámica del N desde el punto de vista agronómico y medioambiental en una zona vulnerable a la contaminación por nitratos; y (2) los factores que influyen en la disponibilidad de P en el suelo tras la aplicación de residuos orgánicos. Para ello se han llevado a cabo incubaciones de laboratorio así como ensayos de campo que permitieran evaluar la dinámica de estos nutrientes en condiciones reales. Las incubaciones de suelo en condiciones controladas de humedad y temperatura para determinar el N mineralizado se utilizan habitualmente para estimar la disponibilidad de N para el cultivo así como el riesgo medioambiental. Por ello se llevó a cabo una incubación en laboratorio para conocer la velocidad de mineralización de N de un compost obtenido a partir de residuos de la industria vinícola y alcoholera, ampliamente distribuida en Castilla-La Mancha, región con problemas importantes de contaminación de acuíferos por nitratos. Se probaron tres dosis crecientes de compost correspondientes a 230, 460 y 690 kg de N total por hectárea que se mezclaron con un suelo franco arcillo arenoso de la zona. La evolución del N mineral en el suelo a lo largo del tiempo se ajustó a un modelo de regresión no lineal, obteniendo valores bajos de N potencialmente mineralizable y bajas contantes de mineralización, lo que indica que se trata de un material resistente a la mineralización y con una lenta liberación de N en el suelo, mineralizándose tan solo 1.61, 1.33 y 1.21% del N total aplicado con cada dosis creciente de compost (para un periodo de seis meses). Por otra parte, la mineralización de N tras la aplicación de este material también se evaluó en condiciones de campo, mediante la elaboración de un balance de N durante dos ciclos de cultivo (2011 y 2012) de melón bajo riego por goteo, cultivo y manejo agrícola muy característicos de la zona de estudio. Las constantes de mineralización obtenidas en el laboratorio se ajustaron a las temperaturas reales en campo para predecir el N mineralizado en campo durante el ciclo de cultivo del melón, sin embargo este modelo generalmente sobreestimaba el N mineralizado observado en campo, por la influencia de otros factores no tenidos en cuenta para obtener esta predicción, como el N acumulado en el suelo, el efecto de la planta o las fluctuaciones de temperatura y humedad. Tanto el ajuste de los datos del laboratorio al modelo de mineralización como las predicciones del mismo fueron mejores cuando se consideraba el efecto de la mezcla suelo-compost que cuando se aislaba el N mineralizado del compost, mostrando la importancia del efecto del suelo en la mineralización del N procedente de residuos orgánicos. Dado que esta zona de estudio ha sido declarada vulnerable a la contaminación por nitratos y cuenta con diferentes unidades hidrológicas protegidas, en el mismo ensayo de campo con melón bajo riego por goteo se evaluó el riesgo de contaminación por nitratos tras la aplicación de diferentes dosis de compost bajo dos regímenes de riego, riego ajustado a las necesidades del cultivo (90 ó 100% de la evapotranspiración del cultivo (ETc)) o riego excedentario (120% ETc). A lo largo del ciclo de cultivo se estimó semanalmente el drenaje mediante la realización de un balance hídrico, así como se tomaron muestras de la solución de suelo y se determinó su concentración de nitratos. Para evaluar el riesgo de contaminación de las aguas subterráneas asociado con estas prácticas, se utilizaron algunos índices medioambientales para determinar la variación en la calidad del agua potable (Índice de Impacto (II)) y en la concentración de nitratos del acuífero (Índice de Impacto Ambiental (EII)). Para combinar parámetros medioambientales con parámetros de producción, se calculó la eficiencia de manejo. Se observó que la aplicación de compost bajo un régimen de riego ajustado no aumentaba el riesgo de contaminación de las aguas subterráneas incluso con la aplicación de la dosis más alta. Sin embargo, la aplicación de grandes cantidades de compost combinada con un riego excedentario supuso un incremento en el N lixiviado a lo largo del ciclo de cultivo, mientras que no se obtuvieron mayores producciones con respecto al riego ajustado. La aplicación de residuos de la industria vinícola y alcoholera como fuente de P fue evaluada en suelos calizos caracterizados por una alta capacidad de retención de P, lo cual en algunos casos limita la disponibilidad de este nutriente. Para ello se llevó a cabo otro ensayo de incubación con dos suelos de diferente textura, con diferente contenido de carbonato cálcico, hierro y con dos niveles de P disponible; a los que se aplicaron diferentes materiales procedentes de estas industrias (con y sin compostaje previo) aportando diferentes cantidades de P. A lo largo del tiempo se analizó el P disponible del suelo (P Olsen) así como el pH y el carbono orgánico disuelto. Al final de la incubación, con el fin de estudiar los cambios producidos por los diferentes residuos en el estado del P del suelo se llevó a cabo un fraccionamiento del P inorgánico del suelo, el cual se separó en P soluble y débilmente enlazado (NaOH-NaCl-P), P soluble en reductores u ocluido en los óxidos de Fe (CBD-P) y P poco soluble precipitado como Ca-P (HCl-P); y se determinó la capacidad de retención de P así como el grado de saturación de este elemento en el suelo. En este ensayo se observó que, dada la naturaleza caliza de los suelos, la influencia de la cantidad de P aplicado con los residuos en el P disponible sólo se producía al comienzo del periodo de incubación, mientras que al final del ensayo el incremento en el P disponible del suelo se igualaba independientemente del P aplicado con cada residuo, aumentando el P retenido en la fracción menos soluble con el aumento del P aplicado. Por el contrario, la aplicación de materiales orgánicos menos estabilizados y con un menor contenido en P, produjo un aumento en las formas de P más lábiles debido a una disolución del P retenido en la fracción menos lábil, lo cual demostró la influencia de la materia orgánica en los procesos que controlan el P disponible en el suelo. La aplicación de residuos aumentó el grado de saturación de P de los suelos, sin embargo los valores obtenidos no superaron los límites establecidos que indican un riesgo de contaminación de las aguas. La influencia de la aplicación de residuos orgánicos en las formas de P inorgánico y orgánico del suelo se estudió además en un suelo ácido de textura areno francosa tras la aplicación en campo a largo plazo de estiércol vacuno y de compost obtenido a partir de biorresiduos, así como la aplicación combinada de compost y un fertilizante mineral (superfosfato tripe), en una rotación de cultivos. En muestras de suelo recogidas 14 años después del establecimiento del experimento en campo, se determinó el P soluble y disponible, la capacidad de adsorción de P, el grado de saturación de P así como diferentes actividades enzimáticas (actividad deshidrogenasa, fosfatasa ácida y fosfatasa alcalina). Las diferentes formas de P orgánico en el suelo se estudiaron mediante una técnica de adición de enzimas con diferentes substratos específicos a extractos de suelo de NaOH-EDTA, midiendo el P hidrolizado durante un periodo de incubación por colorimetría. Las enzimas utilizadas fueron la fosfatasa ácida, la nucleasa y la fitasa las cuales permitieron identificar monoésteres hidrolizables (monoester-like P), diésteres (DNA-like P) e inositol hexaquifosfato (Ins6P-like P). La aplicación a largo plazo de residuos orgánicos aumentó el P disponible del suelo proporcionalmente al P aplicado con cada tipo de fertilización, suponiendo un mayor riesgo de pérdidas de P dado el alto grado de saturación de este suelo. La aplicación de residuos orgánicos aumentó el P orgánico del suelo resistente a la hidrólisis enzimática, sin embargo no influyó en las diferentes formas de P hidrolizable por las enzimas en comparación con las observadas en el suelo sin enmendar. Además, las diferentes formas de P orgánico aplicadas con los residuos orgánicos no se correspondieron con las analizadas en el suelo lo cual demostró que éstas son el resultado de diferentes procesos en el suelo mediados por las plantas, los microorganismos u otros procesos abióticos. En este estudio se encontró una correlación entre el Ins6P-like P y la actividad microbiana (actividad deshidrogenasa) del suelo, lo cual refuerza esta afirmación. Por último, la aplicación de residuos orgánicos como fuente de N y P en la agricultura se evaluó agronómicamente en un escenario real. Se estableció un experimento de campo para evaluar el compost procedente de residuos de bodegas y alcoholeras en el mismo cultivo de melón utilizado en el estudio de la mineralización y lixiviación de N. En este experimento se estudió la aplicación de tres dosis de compost: 1, 2 y 3 kg de compost por metro lineal de plantación correspondientes a 7, 13 y 20 t de compost por hectárea respectivamente; y se estudió el efecto sobre el crecimiento de las plantas, la acumulación de N y P en la planta, así como la producción y calidad del cultivo. La aplicación del compost produjo un ligero incremento en la biomasa vegetal acompañado por una mejora significativa de la producción con respecto a las parcelas no enmendadas, obteniéndose la máxima producción con la aplicación de 2 kg de compost por metro lineal. Aunque los efectos potenciales del N y P fueron parcialmente enmascarados por otras entradas de estos nutrientes en el sistema (alta concentración de nitratos en el agua de riego y ácido fosfórico suministrado por fertirrigación), se observó una mayor acumulación de P uno de los años de estudio que resultó en un aumento en el número de frutos en las parcelas enmendadas. Además, la mayor acumulación de N y P disponible en el suelo al final del ciclo de cultivo indicó el potencial uso de estos materiales como fuente de estos nutrientes. ABSTRACT Nitrogen (N) and phosphorus (P) are essential nutrients in crop production. The development of synthetic fertilizers during the 20th century allowed an intensification of the agriculture increasing crop yields but in turn the great input of nutrients has resulted in some cases in inefficient systems with higher losses to the environment. Regarding P, the scarcity of phosphate rock reserves necessary for the production of phosphate fertilizers aggravates this problem. The use of organic wastes in agriculture as a source of N and P is a good option of management that allows to value the large amount of wastes generated. However, it is important to understand the processes occurring in the soil after application of these materials, as they affect the availability of nutrients that can be used by the crop and the nutrient losses from agricultural systems that can cause problems of contamination. Although soil N dynamic has been more studied than P, the important concern of nitrate pollution in Nitrate Vulnerable Zones requires the evaluation of those management practices that could aggravate this situation, and in the case of organic wastes, the evaluation of the agronomic and environmental response after application of materials with a high N content (such as wastes from winery and distillery industries). On the other hand, due to the complexity of soil P cycle and the reactions that occur in soil, there is less knowledge about the factors that can influence its dynamics in the soil-plant system, which means new opportunities of study regarding the evaluation of the agricultural use of organic wastes. Taking into account the previous knowledge of each nutrient and the specific needs of study, in this Thesis we have evaluated: (1) the effect of the application of wastes from the winery and distillery industries on N dynamics from the agronomic and environmental viewpoint in a vulnerable zone; and (2) the factors that influence P availability in soils after the application of organic wastes. With this purposes, incubations were carried out in laboratory conditions as well as field trials that allow to assess the dynamic of these nutrients in real conditions. Soil incubations under controlled moisture and temperature conditions to determine N mineralization are commonly used to estimate N availability for crops together with the environmental risk. Therefore, a laboratory incubation was conducted in order to determine the N mineralization rate of a compost made from wastes generated in the winery and distillery industries, widely distributed in Castilla-La Mancha, a region with significant problems of aquifers contamination by nitrates. Three increasing doses of compost corresponding to 230, 460 and 690 kg of total N per hectare were mixed with a sandy clay loam soil collected in this area. The evolution of mineral N in soil over time was adjusted to a nonlinear regression model, obtaining low values of potentially mineralizable N and low constants of mineralization, indicating that it is a material resistant to mineralization with a slow release of N, with only 1.61, 1.33 and 1.21% of total N applied being mineralized with each increasing dose of compost (for a period of six months). Furthermore, N mineralization after the application of this material was also evaluated in field conditions by carrying out a N balance during two growing seasons (2011 and 2012) of a melon crop under drip irrigation, a crop and management very characteristic of the area of study. The mineralization constants obtained in the laboratory were adjusted to the actual temperatures observed in the field to predict N mineralized during each growing season, however, this model generally overestimated the N mineralization observed in the field, because of the influence of other factors not taken into account for this prediction, as N accumulated in soil, the plant effect or the fluctuations of temperature and moisture. The fitting of the laboratory data to the model as well as the predictions of N mineralized in the field were better when considering N mineralized from the soil-compost mixture rather than when N mineralized from compost was isolated, underlining the important role of the soil on N mineralization from organic wastes. Since the area of study was declared vulnerable to nitrate pollution and is situated between different protected hydrological units, the risk of nitrate pollution after application of different doses compost was evaluated in the same field trial with melon under two irrigation regimes, irrigation adjusted to the crop needs (90 or 100% of the crop evapotranspiration (ETc)) or excedentary irrigation (120% ETc). Drainage was estimated weekly throughout the growing season by conducting a water balance, samples of the soil solution were taken and the concentration of nitrates was determined. To assess the risk of groundwater contamination associated with these practices, some environmental indices were used to determine the variation in the quality of drinking water (Impact Index (II)) and the nitrates concentration in the groundwater (Environmental Impact Index (EII)). To combine environmental parameters together with yield parameters, the Management Efficiency was calculated. It was observed that the application of compost under irrigation adjusted to the plant needs did not represent a higher risk of groundwater contamination even with the application of the highest doses. However, the application of large amounts of compost combined with an irrigation surplus represented an increase of N leaching during the growing season compared with the unamended plots, while no additional yield with respect to the adjusted irrigation strategy is obtained. The application of wastes derived from the winery and distillery industry as source of P was evaluated in calcareous soils characterized by a high P retention capacity, which in some cases limits the availability of this nutrient. Another incubation experiment was carried out using two soils with different texture, different calcium carbonate and iron contents and two levels of available P; to which different materials from these industries (with and without composting) were applied providing different amounts of P. Soil available P (Olsen P), pH and dissolved organic carbon were analyzed along time. At the end of the incubation, in order to study the changes in soil P status caused by the different residues, a fractionation of soil inorganic P was carried out, which was separated into soluble and weakly bound P (NaOH-NaCl- P), reductant soluble P or occluded in Fe oxides (CBD-P) and P precipitated as poorly soluble Ca-P (HCl-P); and the P retention capacity and degree of P saturation were determined as well. Given the calcareous nature of the soils, the influence of the amount of P applied with the organic wastes in soil available P only occurred at the beginning of the incubation period, while at the end of the trial the increase in soil available P equalled independently of the amount of P applied with each residue, increasing the P retained in the least soluble fraction when increasing P applied. Conversely, the application of less stabilized materials with a lower content of P resulted in an increase in the most labile P forms due to dissolution of P retained in the less labile fraction, demonstrating the influence of organic matter addition on soil P processes that control P availability in soil. As expected, the application of organic wastes increased the degree of P saturation in the soils, however the values obtained did not exceed the limits considered to pose a risk of water pollution. The influence of the application of organic wastes on inorganic and organic soil P forms was also studied in an acid loamy sand soil after long-term field application of cattle manure and biowaste compost and the combined application of compost and mineral fertilizer (triple superphosphate) in a crop rotation. Soil samples were collected 14 years after the establishment of the field experiment, and analyzed for soluble and available P, P sorption capacity, degree of P saturation and enzymatic activities (dehydrogenase, acid phosphatase and alkaline phosphatase). The different forms of organic P in soil were determined by using an enzyme addition technique, based on adding enzymes with different substrate specificities to NaOH-EDTA soil extracts, measuring the hydrolyzed P colorimetrically after an incubation period. The enzymes used were acid phosphatase, nuclease and phytase which allowed to identify hydrolyzable monoesters (monoester-like P) diesters (DNA-like P) and inositol hexakisphosphate (Ins6P-like P). The long-term application of organic wastes increased soil available P proportionally to the P applied with each type of fertilizer, assuming a higher risk of P losses given the high degree of P saturation of this soil. The application of organic wastes increased soil organic P resistant to enzymatic hydrolysis, but no influence was observed regarding the different forms of enzyme hydrolyzable organic P compared to those observed in the non-amended soil. Furthermore, the different forms of organic P applied with the organic wastes did not correspond to those analyzed in the soil which showed that these forms in soil are a result of multifaceted P turnover processes in soil affected by plants, microorganisms and abiotic factors. In this study, a correlation between Ins6P-like P and the microbial activity (dehydrogenase activity) of soil was found, which reinforces this claim. Finally, the application of organic wastes as a source of N and P in agriculture was evaluated agronomically in a real field scenario. A field experiment was established to evaluate the application of compost made from wine-distillery wastes in the same melon crop used in the experiments of N mineralization and leaching. In this experiment the application of three doses of compost were studied: 1 , 2 and 3 kg of compost per linear meter of plantation corresponding to 7, 13 and 20 tonnes of compost per hectare respectively; and the effect on plant growth, N and P accumulation in the plant as well as crop yield and quality was studied. The application of compost produced a slight increase in plant biomass accompanied by a significant improvement in crop yield with respect to the unamended plots, obtaining the maximum yield with the application of 2 kg of compost per linear meter. Although the potential effects of N and P were partially masked by other inputs of these nutrients in the system (high concentration of nitrates in the irrigation water and phosphoric acid supplied by fertigation), an effect of P was observed the first year of study resulting in a greater plant P accumulation and in an increase in the number of fruits in the amended plots. In addition, the higher accumulation of available N and P in the topsoil at the end of the growing season indicated the potential use of this material as source of these nutrients.

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.

Determination of a refractive index and an extinction coefficient of standard production of CVD-graphene

The refractive index and extinction coefficient of chemical vapour deposition grown graphene are determined by ellipsometry analysis. Graphene films were grown on copper substrates and transferred as both monolayers and bilayers onto SiO2/Si substrates by using standard manufacturing procedures. The chemical nature and thickness of residual debris formed after the transfer process were elucidated using photoelectron spectroscopy. The real layered structure so deduced has been used instead of the nominal one as the input in the ellipsometry analysis of monolayer and bilayer graphene, transferred onto both native and thermal silicon oxide. The effect of these contamination layers on the optical properties of the stacked structure is noticeable both in the visible and the ultraviolet spectral regions, thus masking the graphene optical response. Finally, the use of heat treatment under a nitrogen atmosphere of the graphene-based stacked structures, as a method to reduce the water content of the sample, and its effect on the optical response of both graphene and the residual debris layer are presented. The Lorentz-Drude model proposed for the optical response of graphene fits fairly well the experimental ellipsometric data for all the analysed graphene-based stacked structures.