Effect of conservation tillage on soil physical properties, in-situ rainwater harvesting, and erosion control in arid and semi-arid regions

La escasez del agua en las regiones áridas y semiáridas se debe a la escasez de precipitaciones y la distribución desigual en toda la temporada, lo que hace de la agricultura de secano una empresa precaria. Un enfoque para mejorar y estabilizar el agua disponible para la producción de cultivos en estas regiones es el uso de tecnologías de captación de agua de lluvia in situ y su conservación. La adopción de los sistemas de conservación de la humedad del suelo in situ, tales como la labranza de conservación, es una de las estrategias para mejorar la gestión de la agricultura en zonas áridas y semiáridas. El objetivo general de esta tesis ha sido desarrollar una metodología de aplicación de labranza de depósito e investigar los efectos a corto plazo sobre las propiedades físicas del suelo de las diferentes prácticas de cultivo que incluyen labranza de depósito: (reservoir tillage, RT), la laboreo mínimo: (minimum tillage, MT), la no laboreo: (zero tillage, ZT) y laboreo convencional: (conventional tillage, CT) Así como, la retención de agua del suelo y el control de la erosión del suelo en las zonas áridas y semiáridas. Como una primera aproximación, se ha realizado una revisión profunda del estado de la técnica, después de la cual, se encontró que la labranza de depósito es un sistema eficaz de cosecha del agua de lluvia y conservación del suelo, pero que no ha sido evaluada científicamente tanto como otros sistemas de labranza. Los trabajos experimentales cubrieron tres condiciones diferentes: experimentos en laboratorio, experimentos de campo en una región árida, y experimentos de campo en una región semiárida. Para investigar y cuantificar el almacenamiento de agua a temperatura ambiente y la forma en que podría adaptarse para mejorar la infiltración del agua de lluvia recolectada y reducir la erosión del suelo, se ha desarrollado un simulador de lluvia a escala de laboratorio. Las características de las lluvias, entre ellas la intensidad de las precipitaciones, la uniformidad espacial y tamaño de la gota de lluvia, confirmaron que las condiciones naturales de precipitación son simuladas con suficiente precisión. El simulador fue controlado automáticamente mediante una válvula de solenoide y tres boquillas de presión que se usaron para rociar agua correspondiente a diferentes intensidades de lluvia. Con el fin de evaluar el método de RT bajo diferentes pendientes de superficie, se utilizaron diferentes dispositivos de pala de suelo para sacar un volumen idéntico para hacer depresiones. Estas depresiones se compararon con una superficie de suelo control sin depresión, y los resultados mostraron que la RT fue capaz de reducir la erosión del suelo y la escorrentía superficial y aumentar significativamente la infiltración. Luego, basándonos en estos resultados, y después de identificar la forma adecuada de las depresiones, se ha diseñado una herramienta combinada (sistema integrado de labranza de depósito (RT)) compuesto por un arado de una sola línea de chisel, una sola línea de grada en diente de pico, sembradora modificada, y rodillo de púas. El equipo fue construido y se utiliza para comparación con MT y CT en un ambiente árido en Egipto. El estudio se realizó para evaluar el impacto de diferentes prácticas de labranza y sus parámetros de funcionamiento a diferentes profundidades de labranza y con distintas velocidades de avance sobre las propiedades físicas del suelo, así como, la pérdida de suelo, régimen de humedad, la eficiencia de recolección de agua, y la productividad de trigo de invierno. Los resultados indicaron que la RT aumentó drásticamente la infiltración, produciendo una tasa que era 47.51% más alta que MT y 64.56% mayor que la CT. Además, los resultados mostraron que los valores más bajos de la escorrentía y pérdidas de suelos 4.91 mm y 0.65 t ha-1, respectivamente, se registraron en la RT, mientras que los valores más altos, 11.36 mm y 1.66 t ha-1, respectivamente, se produjeron en el marco del CT. Además, otros dos experimentos de campo se llevaron a cabo en ambiente semiárido en Madrid con la cebada y el maíz como los principales cultivos. También ha sido estudiado el potencial de la tecnología inalámbrica de sensores para monitorizar el potencial de agua del suelo. Para el experimento en el que se cultivaba la cebada en secano, se realizaron dos prácticas de labranza (RT y MT). Los resultados mostraron que el potencial del agua del suelo aumentó de forma constante y fue consistentemente mayor en MT. Además, con independencia de todo el período de observación, RT redujo el potencial hídrico del suelo en un 43.6, 5.7 y 82.3% respectivamente en comparación con el MT a profundidades de suelo (10, 20 y 30 cm, respectivamente). También se observaron diferencias claras en los componentes del rendimiento de los cultivos y de rendimiento entre los dos sistemas de labranza, el rendimiento de grano (hasta 14%) y la producción de biomasa (hasta 8.8%) se incrementaron en RT. En el experimento donde se cultivó el maíz en regadío, se realizaron cuatro prácticas de labranza (RT, MT, ZT y CT). Los resultados revelaron que ZT y RT tenían el potencial de agua y temperatura del suelo más bajas. En comparación con el tratamiento con CT, ZT y RT disminuyó el potencial hídrico del suelo en un 72 y 23%, respectivamente, a la profundidad del suelo de 40 cm, y provocó la disminución de la temperatura del suelo en 1.1 y un 0.8 0C respectivamente, en la profundidad del suelo de 5 cm y, por otro lado, el ZT tenía la densidad aparente del suelo y resistencia a la penetración más altas, la cual retrasó el crecimiento del maíz y disminuyó el rendimiento de grano que fue del 15.4% menor que el tratamiento con CT. RT aumenta el rendimiento de grano de maíz cerca de 12.8% en comparación con la ZT. Por otra parte, no hubo diferencias significativas entre (RT, MT y CT) sobre el rendimiento del maíz. En resumen, según los resultados de estos experimentos, se puede decir que mediante el uso de la labranza de depósito, consistente en realizar depresiones después de la siembra, las superficies internas de estas depresiones se consolidan de tal manera que el agua se mantiene para filtrarse en el suelo y por lo tanto dan tiempo para aportar humedad a la zona de enraizamiento de las plantas durante un período prolongado de tiempo. La labranza del depósito podría ser utilizada como un método alternativo en regiones áridas y semiáridas dado que retiene la humedad in situ, a través de estructuras que reducen la escorrentía y por lo tanto puede resultar en la mejora de rendimiento de los cultivos. ABSTRACT Water shortage in arid and semi-arid regions stems from low rainfall and uneven distribution throughout the season, which makes rainfed agriculture a precarious enterprise. One approach to enhance and stabilize the water available for crop production in these regions is to use in-situ rainwater harvesting and conservation technologies. Adoption of in-situ soil moisture conservation systems, such as conservation tillage, is one of the strategies for upgrading agriculture management in arid and semi-arid environments. The general aim of this thesis is to develop a methodology to apply reservoir tillage to investigate the short-term effects of different tillage practices including reservoir tillage (RT), minimum tillage (MT), zero tillage (ZT), and conventional tillage (CT) on soil physical properties, as well as, soil water retention, and soil erosion control in arid and semi-arid areas. As a first approach, a review of the state of the art has been done. We found that reservoir tillage is an effective system of harvesting rainwater and conserving soil, but it has not been scientifically evaluated like other tillage systems. Experimental works covered three different conditions: laboratory experiments, field experiments in an arid region, and field experiments in a semi-arid region. To investigate and quantify water storage from RT and how it could be adapted to improve infiltration of harvested rainwater and reduce soil erosion, a laboratory-scale rainfall simulator was developed. Rainfall characteristics, including rainfall intensity, spatial uniformity and raindrop size, confirm that natural rainfall conditions are simulated with sufficient accuracy. The simulator was auto-controlled by a solenoid valve and three pressure nozzles were used to spray water corresponding to different rainfall intensities. In order to assess the RT method under different surface slopes, different soil scooping devices with identical volume were used to create depressions. The performance of the soil with these depressions was compared to a control soil surface (with no depression). Results show that RT was able to reduce soil erosion and surface runoff and significantly increase infiltration. Then, based on these results and after selecting the proper shape of depressions, a combination implement integrated reservoir tillage system (integrated RT) comprised of a single-row chisel plow, single-row spike tooth harrow, modified seeder, and spiked roller was developed and used to compared to MT and CT in an arid environment in Egypt. The field experiments were conducted to evaluate the impact of different tillage practices and their operating parameters at different tillage depths and different forward speeds on the soil physical properties, as well as on runoff, soil losses, moisture regime, water harvesting efficiency, and winter wheat productivity. Results indicated that the integrated RT drastically increased infiltration, producing a rate that was 47.51% higher than MT and 64.56% higher than CT. In addition, results showed that the lowest values of runoff and soil losses, 4.91 mm and 0.65 t ha-1 respectively, were recorded under the integrated RT, while the highest values, 11.36 mm and 1.66 t ha -1 respectively, occurred under the CT. In addition, two field experiments were carried out in semi-arid environment in Madrid with barley and maize as the main crops. For the rainfed barley experiment, two tillage practices (RT, and MT) were performed. Results showed that soil water potential increased quite steadily and were consistently greater in MT and, irrespective of the entire observation period, RT decreased soil water potential by 43.6, 5.7, and 82.3% compared to MT at soil depths (10, 20, and 30 cm, respectively). In addition, clear differences in crop yield and yield components were observed between the two tillage systems, grain yield (up to 14%) and biomass yield (up to 8.8%) were increased by RT. For the irrigated maize experiment, four tillage practices (RT, MT, ZT, and CT) were performed. Results showed that ZT and RT had the lowest soil water potential and soil temperature. Compared to CT treatment, ZT and RT decreased soil water potential by 72 and 23% respectively, at soil depth of 40 cm, and decreased soil temperature by 1.1 and 0.8 0C respectively, at soil depth of 5 cm. Also, ZT had the highest soil bulk density and penetration resistance, which delayed the maize growth and decreased the grain yield that was 15.4% lower than CT treatment. RT increased maize grain yield about 12.8% compared to ZT. On the other hand, no significant differences among (RT, MT, and CT) on maize yield were found. In summary, according to the results from these experiments using reservoir tillage to make depressions after seeding, these depression’s internal surfaces are consolidated in such a way that the water is held to percolate into the soil and thus allowing time to offer moisture to the plant rooting zone over an extended period of time. Reservoir tillage could be used as an alternative method in arid and semi-arid regions and it retains moisture in-situ, through structures that reduce runoff and thus can result in improved crop yields.

Automated wordlength optimization framework for multi-source statistical interval-based analysis of nonlinear systems with control-flow structures

El uso de aritmética de punto fijo es una opción de diseño muy extendida en sistemas con fuertes restricciones de área, consumo o rendimiento. Para producir implementaciones donde los costes se minimicen sin impactar negativamente en la precisión de los resultados debemos llevar a cabo una asignación cuidadosa de anchuras de palabra. Encontrar la combinación óptima de anchuras de palabra en coma fija para un sistema dado es un problema combinatorio NP-hard al que los diseñadores dedican entre el 25 y el 50 % del ciclo de diseño. Las plataformas hardware reconfigurables, como son las FPGAs, también se benefician de las ventajas que ofrece la aritmética de coma fija, ya que éstas compensan las frecuencias de reloj más bajas y el uso más ineficiente del hardware que hacen estas plataformas respecto a los ASICs. A medida que las FPGAs se popularizan para su uso en computación científica los diseños aumentan de tamaño y complejidad hasta llegar al punto en que no pueden ser manejados eficientemente por las técnicas actuales de modelado de señal y ruido de cuantificación y de optimización de anchura de palabra. En esta Tesis Doctoral exploramos distintos aspectos del problema de la cuantificación y presentamos nuevas metodologías para cada uno de ellos: Las técnicas basadas en extensiones de intervalos han permitido obtener modelos de propagación de señal y ruido de cuantificación muy precisos en sistemas con operaciones no lineales. Nosotros llevamos esta aproximación un paso más allá introduciendo elementos de Multi-Element Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) y combinándolos con una técnica moderna basada en Modified Affine Arithmetic (MAA) estadístico para así modelar sistemas que contienen estructuras de control de flujo. Nuestra metodología genera los distintos caminos de ejecución automáticamente, determina las regiones del dominio de entrada que ejercitarán cada uno de ellos y extrae los momentos estadísticos del sistema a partir de dichas soluciones parciales. Utilizamos esta técnica para estimar tanto el rango dinámico como el ruido de redondeo en sistemas con las ya mencionadas estructuras de control de flujo y mostramos la precisión de nuestra aproximación, que en determinados casos de uso con operadores no lineales llega a tener tan solo una desviación del 0.04% con respecto a los valores de referencia obtenidos mediante simulación. Un inconveniente conocido de las técnicas basadas en extensiones de intervalos es la explosión combinacional de términos a medida que el tamaño de los sistemas a estudiar crece, lo cual conlleva problemas de escalabilidad. Para afrontar este problema presen tamos una técnica de inyección de ruidos agrupados que hace grupos con las señales del sistema, introduce las fuentes de ruido para cada uno de los grupos por separado y finalmente combina los resultados de cada uno de ellos. De esta forma, el número de fuentes de ruido queda controlado en cada momento y, debido a ello, la explosión combinatoria se minimiza. También presentamos un algoritmo de particionado multi-vía destinado a minimizar la desviación de los resultados a causa de la pérdida de correlación entre términos de ruido con el objetivo de mantener los resultados tan precisos como sea posible. La presente Tesis Doctoral también aborda el desarrollo de metodologías de optimización de anchura de palabra basadas en simulaciones de Monte-Cario que se ejecuten en tiempos razonables. Para ello presentamos dos nuevas técnicas que exploran la reducción del tiempo de ejecución desde distintos ángulos: En primer lugar, el método interpolativo aplica un interpolador sencillo pero preciso para estimar la sensibilidad de cada señal, y que es usado después durante la etapa de optimización. En segundo lugar, el método incremental gira en torno al hecho de que, aunque es estrictamente necesario mantener un intervalo de confianza dado para los resultados finales de nuestra búsqueda, podemos emplear niveles de confianza más relajados, lo cual deriva en un menor número de pruebas por simulación, en las etapas iniciales de la búsqueda, cuando todavía estamos lejos de las soluciones optimizadas. Mediante estas dos aproximaciones demostramos que podemos acelerar el tiempo de ejecución de los algoritmos clásicos de búsqueda voraz en factores de hasta x240 para problemas de tamaño pequeño/mediano. Finalmente, este libro presenta HOPLITE, una infraestructura de cuantificación automatizada, flexible y modular que incluye la implementación de las técnicas anteriores y se proporciona de forma pública. Su objetivo es ofrecer a desabolladores e investigadores un entorno común para prototipar y verificar nuevas metodologías de cuantificación de forma sencilla. Describimos el flujo de trabajo, justificamos las decisiones de diseño tomadas, explicamos su API pública y hacemos una demostración paso a paso de su funcionamiento. Además mostramos, a través de un ejemplo sencillo, la forma en que conectar nuevas extensiones a la herramienta con las interfaces ya existentes para poder así expandir y mejorar las capacidades de HOPLITE. ABSTRACT Using fixed-point arithmetic is one of the most common design choices for systems where area, power or throughput are heavily constrained. In order to produce implementations where the cost is minimized without negatively impacting the accuracy of the results, a careful assignment of word-lengths is required. The problem of finding the optimal combination of fixed-point word-lengths for a given system is a combinatorial NP-hard problem to which developers devote between 25 and 50% of the design-cycle time. Reconfigurable hardware platforms such as FPGAs also benefit of the advantages of fixed-point arithmetic, as it compensates for the slower clock frequencies and less efficient area utilization of the hardware platform with respect to ASICs. As FPGAs become commonly used for scientific computation, designs constantly grow larger and more complex, up to the point where they cannot be handled efficiently by current signal and quantization noise modelling and word-length optimization methodologies. In this Ph.D. Thesis we explore different aspects of the quantization problem and we present new methodologies for each of them: The techniques based on extensions of intervals have allowed to obtain accurate models of the signal and quantization noise propagation in systems with non-linear operations. We take this approach a step further by introducing elements of MultiElement Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) and combining them with an stateof- the-art Statistical Modified Affine Arithmetic (MAA) based methodology in order to model systems that contain control-flow structures. Our methodology produces the different execution paths automatically, determines the regions of the input domain that will exercise them, and extracts the system statistical moments from the partial results. We use this technique to estimate both the dynamic range and the round-off noise in systems with the aforementioned control-flow structures. We show the good accuracy of our approach, which in some case studies with non-linear operators shows a 0.04 % deviation respect to the simulation-based reference values. A known drawback of the techniques based on extensions of intervals is the combinatorial explosion of terms as the size of the targeted systems grows, which leads to scalability problems. To address this issue we present a clustered noise injection technique that groups the signals in the system, introduces the noise terms in each group independently and then combines the results at the end. In this way, the number of noise sources in the system at a given time is controlled and, because of this, the combinato rial explosion is minimized. We also present a multi-way partitioning algorithm aimed at minimizing the deviation of the results due to the loss of correlation between noise terms, in order to keep the results as accurate as possible. This Ph.D. Thesis also covers the development of methodologies for word-length optimization based on Monte-Carlo simulations in reasonable times. We do so by presenting two novel techniques that explore the reduction of the execution times approaching the problem in two different ways: First, the interpolative method applies a simple but precise interpolator to estimate the sensitivity of each signal, which is later used to guide the optimization effort. Second, the incremental method revolves on the fact that, although we strictly need to guarantee a certain confidence level in the simulations for the final results of the optimization process, we can do it with more relaxed levels, which in turn implies using a considerably smaller amount of samples, in the initial stages of the process, when we are still far from the optimized solution. Through these two approaches we demonstrate that the execution time of classical greedy techniques can be accelerated by factors of up to ×240 for small/medium sized problems. Finally, this book introduces HOPLITE, an automated, flexible and modular framework for quantization that includes the implementation of the previous techniques and is provided for public access. The aim is to offer a common ground for developers and researches for prototyping and verifying new techniques for system modelling and word-length optimization easily. We describe its work flow, justifying the taken design decisions, explain its public API and we do a step-by-step demonstration of its execution. We also show, through an example, the way new extensions to the flow should be connected to the existing interfaces in order to expand and improve the capabilities of HOPLITE.