Improving simulation of soil water balance using lysimeter observations in a semiarid climate.

Water balance simulation in cropping systems is a very useful tool to study how water can be used efficiently. However this requires that models simulate an accurate water balance. Comparing model results with field observations will provide information on the performance of the models. The objective of this study was to test the performance of DSSAT model in simulating the water balance by comparing the simulations with observed measurements. The soil water balance in DSSAT uses a one dimensional ?tipping bucket? soil water balance approach where available soil water is determined by the drained upper limit (DUL), lower limit (LL) and saturated water content (SAT). A continuous weighing lysimeter was used to get the observed values of drainage and evapotranspiration (ET). An automated agrometeorological weather station close to the lisymeter was also used to record the climatic data. The model simulated accurately the soil water content after the optimization of the soil parameters. However it was found the inability of the model to capture small changes in daily drainage and ET. For that reason simulated cumulative values had larger errors as the time passed by. These results suggested the need to compare outputs of DSSAT and some hydrological model that simulates soil water movement with a more mechanistic approach. The comparison of the two models will allow us to find which mechanism can be modified or incorporated in DSSAT model to improve the simulations.

Assessment of insurance coverage and claims in rainfall related risks in processing tomato in Western Spain

An extension of guarantees related to rainfall-related risks in the insurance of processing tomato crops has been accompanied with a large increase in claims in Western Spain, suggesting that damages may have been underestimated in previous years. A database was built by linking agricultural insurance records, meteorological data from local weather stations, and topographic data. The risk of rainfall-related damages in processing tomato in the Extremenian Guadiana river basin (W Spain) was studied using a logistic model. Risks during the growth of the crop and at harvesting were modelled separately. First, the risk related to rainfall was modelled as a function of meteorological, terrain and management variables. The resulting models were used to identify the variables responsible for rainfall-related damages, with a view to assess the potential impact of extending insurance coverage, and to develop an index to express the suitability of the cropping system for insurance. The analyses reveal that damages at different stages of crop development correspond to different hazards. The geographic dependence of the risk influences the scale at which the model might have validity, which together with the year dependency, the possibility of implementing index based insurances is questioned.

Evaluación del uso y de productividad del agua de la Comunidad de Regantes “Río Adaja”

El agua de riego en España se ha reducido del 80 % al 70% tras la rehabilitación de los sistemas tradicionales de riego y el incremento de riegos a presión. La política española ha favorecido la creación de nuevos regadíos con fines sociales, para asentar a la población rural en zonas con disponibilidad de recursos hídricos. Este contexto es aplicable a la Comunidad de Regantes “Rio Adaja” (CCRR), que comenzó a funcionar en 2010 por lo que se la ha elegido para evaluar el uso y productividad del agua y manejo del riego en CCRR modernizadas de la cuenca del Duero. El estudio del manejo del riego se realizó con evaluaciones de campo, el primer año de funcionamiento, en una muestra de sistemas de riego (pivotes centrales, ramales de avance frontal, cobertura total) representativa de los sistemas predominantes en la CCRR. Además, se analizó la carta de riego propuesta por el fabricante de los pivotes centrales, considerando una distribución de caudal continua a lo largo del ramal, y se propuso una nueva carta con emisores de riego que mejoraban la uniformidad de aplicación del agua. El uso del agua en la CCRR se evaluó considerando tanto los indicadores de eficiencia del riego: suministro relativo de riego (anual relative irrigation supply, ARIS), suministro relativo del agua (anual relativewater supply, ARWS), suministro relativo de precipitación (rainfall relative supply, RRS) como los de productividad: productividad del agua (water productivity, WP) productividad del agua de riego (irrigation water productivity, IWP) y productividad de la evapotranspiración (evapotranspiration water productivity, ETWP). Primero, se determinaron: las necesidades hídricas de los cultivos para mantener un contenido de humedad óptimo en su zona radical, el coeficiente dual del cultivo, el agua disponible total (ADP) y agua fácilmente aprovechable (AFA). Después, se estimaron las necesidades hídricas de los cultivos considerando tres años tipo: húmedo, normal y seco correspondientes a la probabilidad de disponibilidad de la precipitación del 20, 50 y 80%, respectivamente. Así mismo, se realizó una encuesta a los regantes de la CCRR para conocer la dosis de riego y rendimiento anual de los cultivos principales durante sus tres años de funcionamiento: 2010-2011, 2011-2012 y 2012-2013.Finalmente, se simuló el efecto del riego y su manejo en la producción de los cultivos y en la productividad del agua. Además, el modelo de simulación AQUACROP (Geerts et al., 2010) se ha utilizado para estudiar la mejora del uso del agua de los cultivos de la CCRR. Dado que este modelo requiere de calibración específica para cada cultivo y cada zona y dado que, de todos los cultivos de la CCRR, sólo el girasol cumplía el requisito, este cultivo fue elegido para estudiar si la estrategia de riego deficitario mejoraría el uso del agua. Los resultados obtenidos indican que el 90% de los sistemas de riego evaluados distribuye el agua con una uniformidad adecuada (CUC≥75%). La simulación de la distribución del agua con las cartas de riego propuestas por el fabricante en pivotes centrales resultó en coeficientes CUC< 75% y sus valores mejoraban al eliminar el aspersor distal. La uniformidad del riego mejoraría si se trabajase con la carta de riego propuesta y que se compone por emisores de riego seleccionados en este estudio. En la mayoría de los cultivos, se aplicó riegos deficitarios (ARIS < 1 en los dos primeros años de funcionamiento de la CCRR y riegos excedentarios (ARIS > 1) el tercer año siendo significativas las diferencias observadas. El manejo del riego fue bueno (0,9 ≤ ARWS ≤1,2) en la mayoría de los cultivos. Así mismo, los indicadores de productividad del agua (WP e IWP (€.m-3)) varió entre cultivos y años estudiados y, destacan los valores observados en: cebolla, patata, zanahoria y cebada. En general, la productividad del agua en los riegos deficitarios fue mayor observándose además, que los índices de productividad mayores correspondieron al año con precipitación mayor aunque, las diferencias entre sus valores medios no fueron significativas en las tres campañas de riego estudiadas. Los resultados apuntan a que la metodología del balance hídrico y las herramientas presentadas en este trabajo (uniformidad de distribución de agua, indicadores de eficiencia del uso de agua y de su productividad) son adecuadas para estudiar el manejo del agua en CCRR. En concreto, la uniformidad en la aplicación del agua de la CCRR mejoraría seleccionando emisores de riego que proporcionen una mayor uniformidad de distribución del agua, lo que conllevaría a cambiar el diámetro de la boquilla de los emisores y/o eliminar el aspersor distal. Así mismo, puede ser de interés adoptar estrategias de riego deficitario para incrementar la productividad en el uso del agua, y las rentas de los regantes, para lo cual se propone utilizar un patrón de cultivos de referencia. Finalmente, el riego deficitario puede ser una estrategia para mejorar la eficiencia y productividad en el uso del agua de la CCRR siempre que lleve asociado un manejo del riego adecuado que resulta, relativamente, más fácil cuando se dispone de sistemas de riego con una uniformidad de aplicación alta. Sin embargo su aplicación no sería aconsejable en los cultivos de remolacha azucarera, regado con sistemas de riego con un coeficiente de uniformidad de Christiansen CUC < 75%, y maíz, regado con sistemas de riego con un coeficiente de uniformidad de Christiansen CUC < 65%. ABSTRACT The irrigation scheme modernization and the increase of sprinkler irrigation area have reduced the irrigation water use from 80 to 70%. The national irrigation policy favored the creation of new irrigation schemes with the purpose to settle the rural population in areas with availability in water resources. Within this context, the irrigation district “Río Adaja” (CCRR) started in 2010 so, it has been chosen as a case study to evaluate the water use and the irrigation management in a modernized CCRR. Several field evaluations were carried out during the first operation year, in a sample of irrigation systems (center pivot, moving lateral and solid set) selected among all the systems in the CCRR. Likewise, the manufacturer irrigation chart for the center pivot systems has been considered and the pressure and discharge distribution along the pivot have been estimated, assuming a continuous flow along the pipe. Then; the sprinkler nozzles were selected order to increase the uniformity on water application. The water use in the CCRR has been assessed by considering the water use efficiency indicators: annual relative irrigation supply (ARIS), annual relative water supply (ARWS), relative rainfall supply (RRS) and also the productivity indicators: water productivity (WP), irrigation water productivity (IWP) and evapotranspiration water productivity (ETWP). On the one hand, it has been determined the crop water requirement (to maintain the optimal soil water content in the rooting zone), the dual crop coefficient, the total available water and the readily available water. The crop water requirement was estimated by considering the typical wet, normal and dry years which correspond to the probability of effective precipitation exceedance of 20, 50 and 80%, respectively. On the other hand, the irrigation depth and crop yield by irrigation campaign have been considered for the main crops in the area. This information was obtained from a farmer’s survey in 2010-2011, 2011-2012 and 2012-2013. For sunflower, the irrigation effect and its management on the crop yield and water productivity have been simulated. Also a deficit irrigation strategy, which improves the water resources, has been determined by means of AQUACROP (FAO). The results showed that 90% of the evaluated irrigation systems have adequate irrigation water application uniformity (CUC ≥ 75%). The CUC values in center pivots, which were calculated using the manufacturer irrigation chart, are below < 75% . However, these values would increase with the change of emitter nozzle to the proposed nozzles selection. The results on water use showed a deficit irrigation management (ARIS < 1), in most of crops during the first two operation years, and an excess in irrigation for the third year (ARIS > 1) although non-significant difference was observed. In most cases, the management of irrigation is adequate (0,9≤ ARWS≤ 1,2) although there are differences among crops. Likewise, the productivity indicators (WP and IWP (€.m-3)) varied among crops and with irrigation events. The highest values corresponded to onion, potato, carrot and barley. The values for deficit irrigation were the highest and the productivity indicators increased the year with the highest effective precipitation. Nevertheless, the differences between the average values of these indicators by irrigation campaign were non-significant. This study highlights that the soil water balance methodology and other tools used in the methodology are adequate to study the use and productivity of water in the irrigation district. In fact, the water use in this CCRR can be improved if the irrigation systems were designed with higher water distribution uniformity what would require the change of sprinkler nozzles and/or eliminate the end gun. Likewise, it is advisable to set up deficit irrigation strategies to increase the water productivity taking into account certain limits on water application uniformities. In this respect, a reference cropping pattern has been proposed and the limits for water uniformity have been calculated for several crops.

Water use efficiency and water productivity in the Spanish irrigation district ¿Río Adaja?

A study of the assessment of the irrigation water use has been carried out in the Spanish irrigation District “Río Adaja” that has analyzed the water use efficiency and the water productivity indicators for the main crops for three years: 2010-2011, 2011-2012 and 2012-2013. A soil water balance model was applied taking into ccount climatic data for the nearby weather station and soil properties. Crop water requirements were calculated by the FAO Penman- Monteith with the application of the dual crop coefficient and by considering the readily vailable soil water content (RAW) concept. Likewise, productivity was measured by the indexes: annual relative irrigation supply (ARIS), annual relative water supply (ARWS), relative rainfall supply (RRS), the water productivity (WP), the evapotranspiration water productivity (ETWP), and the irrigation water productivity (IWP. The results show that in most crops deficit irrigation was applied (ARIS<1) in the first two years however, the IWP improved. This was higher in 2010-2011 which corresponded to the highest effective precipitation Pe. In general, the IWP (€.m-3) varied amongcrops but crops such as: onion (4.14, 1.98 and 2.77 respectively for the three years), potato (2.79, 1.69 and 1.62 respectively for the three years), carrot (1.37, 1.70 and 1.80 respectively for the three years) and barley (1.21, 1.16 and 0.68 respectively for the three years) showed the higher values. Thus, it is highlighted the y could be included into the cropping pattern which would maximize the famer’s gross income in the irrigation district.

Assessment of insurance coverage and claims in rainfall related risksin processing tomato in Western Spain

An extension of guarantees related to rainfall-related risks in the insurance of processing tomato crops hasbeen accompanied with a large increase in claims in Western Spain, suggesting that damages may havebeen underestimated in previous years. A database was built by linking agricultural insurance records,meteorological data from local weather stations, and topographic data. The risk of rainfall-related dam-ages in processing tomato in the Extremenian Guadiana river basin (W Spain) was studied using a logisticmodel. Risks during the growth of the crop and at harvesting were modelled separately. First, the riskrelated to rainfall was modelled as a function of meteorological, terrain and management variables. Theresulting models were used to identify the variables responsible for rainfall-related damages, with a viewto assess the potential impact of extending insurance coverage, and to develop an index to express thesuitability of the cropping system for insurance. The analyses reveal that damages at different stages ofcrop development correspond to different hazards. The geographic dependence of the risk influences the scale at which the model might have validity, which together with the year dependency, hampers the possibilityof implementing index based insurances is questioned.

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.

Quantitative characterization of five cover crop species

The introduction of cover crops in the intercrop period may provide a broad range of ecosystem services derived from the multiple functions they can perform, such as erosion control, recycling of nutrients or forage source. However, the achievement of these services in a particular agrosystem is not always required at the same time or to the same degree. Thus, species selection and definition of targeted objectives is critical when growing cover crops. The goal of the current work was to describe the traits that determine the suitability of five species (barley, rye, triticale, mustard and vetch) for cover cropping. A field trial was established during two seasons (October to April) in Madrid (central Spain). Ground cover and biomass were monitored at regular intervals during each growing season. A Gompertz model characterized ground cover until the decay observed after frosts, while biomass was fitted to Gompertz, logistic and linear-exponential equations. At the end of the experiment, carbon (C), nitrogen (N), and fibre (neutral detergent, acid and lignin) contents, and the N fixed by the legume were determined. The grasses reached the highest ground cover (83–99%) and biomass (1226–1928 g/m2) at the end of the experiment. With the highest C:N ratio (27–39) and dietary fibre (527–600 mg/g) and the lowest residue quality (~680 mg/g), grasses were suitable for erosion control, catch crop and fodder. The vetch presented the lowest N uptake (2·4 and 0·7 g N/m2) due to N fixation (9·8 and 1·6 g N/m2) and low biomass accumulation. The mustard presented high N uptake in the warm year and could act as a catch crop, but low fodder capability in both years. The thermal time before reaching 30% ground cover was a good indicator of early coverage species. Variable quantification allowed finding variability among the species and provided information for further decisions involving cover crop selection and management.