Residual effect of organic zinc complexes in acid and calcareous soils on navy bean (phaseolus vulgaris l.) and flax (linum usitatissimum l.) crops under greenhouse conditions. Influence of the moisture conditions = Efecto residual de complejos orgánicos de zinc en suelos ácido y calizo en cultivos de judía (phaseolus vulgaris l.) y lino (linum usitatissimum l.) Realizados en condiciones de invernadero. Influencia de las diferentes condiciones de humedad

El Zn es un elemento esencial para el crecimiento saludable y reproducción de plantas, animales y humanos. La deficiencia de Zn es una de las carencias de micronutrientes más extendidas en muchos cultivos, afectando a grandes extensiones de suelos en diferentes áreas agrícolas. La biofortificación agronómica de diferentes cultivos, incrementando la concentración de micronutriente Zn en la planta, es un medio para evitar la deficiencia de Zn en animales y humanos. Tradicionalmente se han utilizado fertilizantes de Zn inorgánicos, como el ZnSO4, aunque en los últimos años se están utilizado complejos de Zn como fuentes de este micronutriente, obteniéndose altas concentraciones de Zn soluble y disponible en el suelo. Sin embargo, el envejecimiento de la fuente en el suelo puede causar cambios importantes en su disponibilidad para las plantas. Cuando se añaden al suelo fuentes de Zn inorgánicas, las formas de Zn más solubles pierden actividad y extractabilidad con el paso del tiempo, transformándose a formas más estables y menos biodisponibles. En esta tesis se estudia el efecto residual de diferentes complejos de Zn de origen natural y sintético, aplicados en cultivos previos de judía y lino, bajo dos condiciones de riego distintas (por encima y por debajo de la capacidad de campo, respectivamente) y en dos suelos diferentes (ácido y calizo). Los fertilizantes fueron aplicados al cultivo previo en tres dosis diferentes (0, 5 y 10 mg Zn kg-1 suelo). El Zn fácilmente lixiviable se estimó con la extracción con BaCl2 0,1M. Bajo condiciones de humedad por encima de la capacidad de campo se obtuvieron mayores porcentajes de Zn lixiviado en el suelo calizo que en el suelo ácido. En el caso del cultivo de judía realizado en condiciones de humedad por encima de la capacidad de campo se compararon las cantidades extraídas con el Zn lixiviado real. El análisis de correlación entre el Zn fácilmente lixiviable y el estimado sólo fue válido para complejos con alta movilidad y para cada suelo por separado. Bajo condiciones de humedad por debajo de la capacidad de campo, la concentración de Zn biodisponible fácilmente lixiviable presentó correlaciones positivas y altamente significativas con la concentración de Zn disponible en el suelo. El Zn disponible se estimó con varios métodos de extracción empleados habitualmente: DTPA-TEA, DTPA-AB, Mehlich-3 y LMWOAs. Estas concentraciones fueron mayores en el suelo ácido que en el calizo. Los diferentes métodos utilizados para estimar el Zn disponible presentaron correlaciones positivas y altamente significativas entre sí. La distribución del Zn en las distintas fracciones del suelo fue estimada con diferentes extracciones secuenciales. Las extracciones secuenciales mostraron un descenso entre los dos cultivos (el anterior y el actual) en la fracción de Zn más lábil y un aumento en la concentración de Zn asociado a fracciones menos lábiles, como carbonatos, óxidos y materia orgánica. Se obtuvieron correlaciones positivas y altamente significativas entre las concentraciones de Zn asociado a las fracciones más lábiles (WSEX y WS+EXC, experimento de la judía y lino, respectivamente) y las concentraciones de Zn disponible, estimadas por los diferentes métodos. Con respecto a la planta se determinaron el rendimiento en materia seca y la concentración de Zn en planta. Se observó un aumento del rendimiento y concentraciones con el efecto residual de la dosis mayores (10 mg Zn kg-1) con respecto a la dosis inferior (5 mg Zn 12 kg-1) y de ésta con respecto a la dosis 0 (control). El incremento de la concentración de Zn en todos los tratamientos fertilizantes, respecto al control, fue mayor en el suelo ácido que en el calizo. Las concentraciones de Zn en planta indicaron que, en el suelo calizo, serían convenientes nuevas aplicaciones de Zn en posteriores cultivos para mantener unas adecuadas concentraciones en planta. Las mayores concentraciones de Zn en la planta de judía, cultivada bajo condiciones de humedad por encima de la capacidad de campo, se obtuvieron en el suelo ácido con el efecto residual del Zn-HEDTA a la dosis de 10 mg Zn kg-1 (280,87 mg Zn kg-1) y en el suelo calizo con el efecto residual del Zn-DTPA-HEDTA-EDTA a la dosis de 10 mg Zn kg-1 (49,89 mg Zn kg-1). En el cultivo de lino, cultivado bajo condiciones de humedad por debajo de la capacidad de campo, las mayores concentraciones de Zn en planta ese obtuvieron con el efecto residual del Zn-AML a la dosis de 10 mg Zn kg-1 (224,75 mg Zn kg-1) y en el suelo calizo con el efecto residual del Zn-EDTA a la dosis de 10 mg Zn kg-1 (99,83 mg Zn kg-1). El Zn tomado por la planta fue determinado como combinación del rendimiento y de la concentración en planta. Bajo condiciones de humedad por encima de capacidad de campo, con lixiviación, el Zn tomado por la judía disminuyó en el cultivo actual con respecto al cultivo anterior. Sin embargo, en el cultivo de lino, bajo condiciones de humedad por debajo de la capacidad de campo, se obtuvieron cantidades de Zn tomado superiores en el cultivo actual con respecto al anterior. Esta tendencia también se observó, en ambos casos, con el porcentaje de Zn usado por la planta. Summary Zinc is essential for healthy growth and reproduction of plants, animals and humans. Zinc deficiency is one of the most widespread micronutrient deficiency in different crops, and affect different agricultural areas. Agronomic biofortification of crops produced by an increased of Zn in plant, is one way to avoid Zn deficiency in animals and humans Sources with inorganic Zn, such as ZnSO4, have been used traditionally. Although, in recent years, Zn complexes are used as sources of this micronutrient, the provide high concentrations of soluble and available Zn in soil. However, the aging of the source in the soil could cause significant changes in their availability to plants. When an inorganic source of Zn is added to soil, Zn forms more soluble and extractability lose activity over time, transforming into forms more stable and less bioavailable. This study examines the residual effect of different natural and synthetic Zn complexes on navy bean and flax crops, under two different moisture conditions (above and below field capacity, respectively) and in two different soils (acid and calcareous). Fertilizers were applied to the previous crop in three different doses (0, 5 y 10 mg Zn kg-1 soil). The easily leachable Zn was estimated by extraction with 0.1 M BaCl2. Under conditions of moisture above field capacity, the percentage of leachable Zn in the calcareous soil was higher than in acid soil. In the case of navy bean experiment, performed in moisture conditions of above field capacity, amounts extracted of easily leachable Zn were compared with the real leachable Zn. Correlation analysis between the leachable Zn and the estimate was only valid for complex with high mobility and for each soil separately. Under moisture conditions below field capacity, the concentration of bioavailable easily leachable Zn showed highly significant positive correlations with the concentration of available soil Zn. The available Zn was estimated with several commonly used extraction methods: DTPA-TEA, AB-DTPA, Mehlich-3 and LMWOAs. These concentrations were higher in acidic soil than in the calcareous. The different methods used to estimate the available Zn showed highly significant positive correlations with each other. The distribution of Zn in the different fractions of soil was estimated with different sequential extractions. The sequential extractions showed a decrease between the two crops (the previous and current) at the most labile Zn fraction and an increase in the concentration of Zn associated with the less labile fractions, such as carbonates, oxides and organic matter. A positive and highly significant correlation was obtained between the concentrations of Zn associated with more labile fractions (WSEX and WS + EXC, navy bean and flax experiments, respectively) and available Zn concentrations determined by the different methods. Dry matter yield and Zn concentration in plants were determined in plant. Yield and Zn concentration in plant were higher with the residual concentrations of the higher dose applied (10 mg Zn kg-1) than with the lower dose (5 mg Zn kg-1), also these parameters showed higher values with application of this dose than with not Zn application. The increase of Zn concentration in plant with Zn treatments, respect to the control, was greater in the acid soil than in the calcareous. The Zn concentrations in plant indicated that in the calcareous soil, new applications of Zn are desirable in subsequent crops to maintain suitable concentrations in plant. 15 The highest concentrations of Zn in navy bean plant, performed under moisture conditions above the field capacity, were obtained with the residual effect of Zn-HEDTA at the dose of 10 mg Zn kg-1 (280.87 mg Zn kg-1) in the acid soil, and with the residual effect of Zn- DTPA-HEDTA-EDTA at a dose of 10 mg Zn kg-1 (49.89 mg Zn kg-1) in the calcareous soil. In the flax crop, performed under moisture conditions below field capacity, the highest Zn concentrations in plant were obtained with the residual effect of Zn-AML at the dose of 10 mg Zn kg-1 (224.75 Zn mg kg-1) and with the residual effect of Zn-EDTA at a dose of 10 mg Zn kg-1 (99.83 mg Zn kg-1) in the calcareous soil. The Zn uptake was determined as a combination of yield and Zn concentration in plant. Under moisture conditions above field capacity, with leaching, Zn uptake by navy bean decreased in the current crop, respect to the previous crop. However, in the flax crop, under moisture conditions below field capacity, Zn uptake was higher in the current crop than in the previous. This trend is also observed in both cases, with the percentage of Zn used by the plant

Nitrogen uptake dynamics, yield and quality as influenced by nitrogen fertilization in "Piel de sapo" melon.

The need to reduce nitrogen (N) fertilizer pollution strengthens the importance of improving the utilization efficiency of applied N to crops. This requires knowledge of crop N uptake characteristics and how fertilization management affects it. A three-year field experiment was conducted from May to September in central Spain to investigate the influence of different N rates, which ranged from 11 to 393 kg ha-1, applied through drip irrigation, on the dynamics of N uptake, nitrogen use efficiency (NUE), fruit yield and quality of a ?Piel de sapo? melon crop (Cucumis melo L. cv. Sancho). Both N concentration and N content increased in different plant parts with the N rate. Leaves had the highest N concentration, which declined by 40-50% from 34-41 days after transplanting (DAT), while the highest N uptake rate was observed from 30-35 to 70-80 DAT, coinciding with fruit development. In each year, NUE declined with increasing N rate. With N fertilizer applications close to the optimum N rate of 90-100 kg ha-1, the fruits removed approximately 60 kg N ha-1, and the amount of N in the crop residue was about 80 kg N ha-1; this serves to replenish the organic nutrient pool in the soil and may be used by subsequent crops following mineralization.

Effect of the application of jasmonic acid and benzoic acid on grafted watermelons yield under greenhouse conditions in the southeast of Spain for mitigation of stress

One of the main problems of watermelon crops in Sou theast Spain is the thermal difference because of c limatic conditions that appear during the first stages of the crop. The objective of this work was to evaluate the effect of inducing the systemic acq uired resistance (SAR) and the induced systemic resistance (ISR) through the application of jasmonic ac id (JA) and benzoic acid (BA), respectively, to counter the abiotic stress. We assessed two treatments of JA and BA, T1 (500 mg·kg-1 + 500 mg·kg -1 ) and T 2 (2000 mg·kg -1 + 2000 mg·kg -1), as well as a control test using an experimental design of randomized blocks with four replications. The results obtained for kg·m -2, fruits/m², kg/plant and fruits/plant did not show statistically significant differences. However, we obtained statistically sig nificant differences in the average fruit weight co mpared with the control test in the two experiments carried out in 2009 and 2010. The results showed that there was no metabolic cost in the plants when applying the assessed treatments of JA and BA.

Meta-analysis of strategies to control nitrate leaching in irrigated agricultural systems and their effects on crop yield.

Nitrate leaching (NL) is an important N loss process in irrigated agriculture that imposes a cost on the farmer and the environment. A meta-analysis of published experimental results from agricultural irrigated systems was conducted to identify those strategies that have proven effective at reducing NL and to quantify the scale of reduction that can be achieved. Forty-four scientific articles were identified which investigated four main strategies (water and fertilizer management, use of cover crops and fertilizer technology) creating a database with 279 observations on NL and 166 on crop yield. Management practices that adjust water application to crop needs reduced NL by a mean of 80% without a reduction in crop yield. Improved fertilizer management reduced NL by 40%, and the best relationship between yield and NL was obtained when applying the recommended fertilizer rate. Replacing a fallow with a non-legume cover crop reduced NL by 50% while using a legume did not have any effect on NL. Improved fertilizer technology also decreased NL but was the least effective of the selected strategies. The risk of nitrate leaching from irrigated systems is high, but optimum management practices may mitigate this risk and maintain crop yields while enhancing environmental sustainability.

Cover crops effect on farm benefits and nitrate leaching: Linking economic and environmental analysis.

Introducing cover crops (CC) interspersed with intensively fertilized crops in rotation has the potential to reduce nitrate leaching. This paper evaluates various strategies involving CC between maize and compares the economic and environmental results with respect to a typical maize?fallow rotation. The comparison is performed through stochastic (Monte-Carlo) simulation models of farms? profits using probability distribution functions (pdfs) of yield and N fertilizer saving fitted with data collected from various field trials and pdfs of crop prices and the cost of fertilizer fitted from statistical sources. Stochastic dominance relationships are obtained to rank the most profitable strategies from a farm financial perspective. A two-criterion comparison scheme is proposed to rank alternative strategies based on farm profit and nitrate leaching levels, taking the baseline scenario as the maize?fallow rotation. The results show that when CC biomass is sold as forage instead of keeping it in the soil, greater profit and less leaching of nitrates are achieved than in the baseline scenario. While the fertilizer saving will be lower if CC is sold than if it is kept in the soil, the revenue obtained from the sale of the CC compensates for the reduced fertilizer savings. The results show that CC would perhaps provide a double dividend of greater profit and reduced nitrate leaching in intensive irrigated cropping systems in Mediterranean regions.

Management of irrigation frequency and nitrogen fertilization to mitigate GHG and NO emissions from drip-fertigated crops

Drip irrigation combined with split application of fertilizer nitrogen (N) dissolved in the irrigation water (i.e. drip fertigation) is commonly considered best management practice for water and nutrient efficiency. As a consequence, its use is becoming widespread. Some of the main factors (water-filled pore space, NH4+ and NO3−) regulating the emissions of greenhouse gases (i.e. N2O, CO2 and CH4) and NO from agroecosystems can easily be manipulated by drip fertigation without yield penalties. In this study, we tested management options to reduce these emissions in a field experiment with a melon (Cucumis melo L.) crop. Treatments included drip irrigation frequency (weekly/daily) and type of N fertilizer (urea/calcium nitrate) applied by fertigation. Crop yield, environmental parameters, soil mineral N concentrations and fluxes of N2O, NO, CH4 and CO2 were measured during 85 days. Fertigation with urea instead of calcium nitrate increased N2O and NO emissions by a factor of 2.4 and 2.9, respectively (P < 0.005). Daily irrigation reduced NO emissions by 42% (P < 0.005) but increased CO2 emissions by 21% (P < 0.05) compared with weekly irrigation. We found no relation between irrigation frequency and N2O emissions. Based on yield-scaled Global Warming Potential as well as NO cumulative emissions, we conclude that weekly fertigation with a NO3−-based fertilizer is the best option to combine agronomic productivity with environmental sustainability. Our study shows that adequate management of drip fertigation, while contributing to the attainment of water and food security, may provide an opportunity for climate change mitigation.

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.