Potencial de la producción de bioelectricidad de las Comarcas Agrarias de la Comunidad de Madrid en base a centeno y triticale

En el presente trabajo se estudia la producción potencial de biomasa procedente de los cultivos de centeno y triticale en las seis comarcas agrarias de la Comunidad de Madrid (CM) y la posibilidad de su aplicación a la producción de bioelectricidad en cada una de ellas. En primer lugar se realiza un estudio bibliográfico de la situación actual de la bioelectricidad. Uno de los principales datos a tener en cuenta es que en el PER 2011- 2020 se estima que el total de potencia eléctrica instalada a partir de biomasa en España en el año 2020 sea de 1.350 MW, unas dos veces y media la existente a finales de 2010. Además, se comenta el estado de la incentivación del uso de biomasa de cultivos energéticos para producción de electricidad, la cual se regula actualmente según el Real Decreto-ley 9/2013, de 12 de Julio, por el que se adoptaron medidas urgentes para garantizar la estabilidad financiera del sistema eléctrico, y se consideran los criterios de sostenibilidad en el uso de biocombustibles sólidos. Se realiza una caracterización de las seis comarcas agrarias que forman la Comunidad Autónoma de Madrid: Área Metropolitana, Campiña, Guadarrama, Lozoya- Somosierra, Sur-Occidental y Vegas, la cual consta de dos partes: una descripción de la climatología y otra de la distribución de la superficie dedicada a barbecho y cultivos herbáceos. Se hace una recopilación bibliográfica de los modelos de simulación más representativos de crecimiento de los cultivos (CERES y Cereal YES), así como de ensayos realizados con los cultivos de centeno y triticale para la producción de biomasa y de estudios efectuados mediante herramientas GIS y técnicas de análisis multicriterio para la ubicación de centrales de bioelectricidad y el estudio de la logística de la biomasa. Se propone un modelo de simulación de la productividad de biomasa de centeno y de triticale para la CM, que resulta de la combinación de un modelo de producción de grano en base a datos climatológicos y a la relación biomasa/grano media de ambos cultivos obtenida en una experiencia previa. Los modelos obtenidos responden a las siguientes ecuaciones (siendo TN = temperatura media normalizada a 9,9 ºC y PN = precipitación acumulada normalizada a 496,7 mm): - Producción biomasa centeno (t m.s./ha) = 2,785 * [1,078 * ln(TN + 2*PN) + 2,3256] - Producción biomasa triticale (t m.s./ha) = 2,595 * [2,4495 * ln(TN + 2*PN) + 2,6103] Posteriormente, aplicando los modelos desarrollados, se cuantifica el potencial de producción de biomasa de centeno y triticale en las distintas comarcas agrarias de la CM en cada uno de los escenarios establecidos, que se consideran según el uso de la superficie de barbecho de secano disponible (25%, 50%, 75% y 100%). Las producciones potenciales de biomasa, que se podrían alcanzar en la CM utilizando el 100% de la superficie de barbecho de secano, en base a los cultivos de centeno y triticale, se estimaron en 169.710,72 - 149.811,59 - 140.217,54 - 101.583,01 - 26.961,88 y 1.886,40 t anuales para las comarcas de Campiña - Vegas, Sur - Occidental - Área Metropolitana - Lozoya-Somosierra y Guadarrama, respectivamente. Se realiza un análisis multicriterio basado en la programación de compromiso para definir las comarcas agrarias con mejores características para la ubicación de centrales de bioelectricidad en base a los criterios de potencial de biomasa, infraestructura eléctrica, red de carreteras, espacios protegidos y superficie de núcleos urbanos. Al efectuar el análisis multicriterio, se obtiene la siguiente ordenación jerárquica en base a los criterios establecidos: Campiña, Sur Occidental, Vegas, Área Metropolitana, Lozoya-Somosierra y Guadarrama. Mediante la utilización de técnicas GIS se estudia la localización más conveniente de una central de bioelectricidad de 2,2 MW en cada una de las comarcas agrarias y según el uso de la superficie de barbecho de secano disponible (25%, 50%, 75% y 100%), siempre que exista potencial suficiente. Para el caso de la biomasa de centeno y de triticale en base seca se considera un PCI de 3500 kcal/kg, por lo que se necesitarán como mínimo 17.298,28 toneladas para satisfacer las necesidades de cada una de las centrales de 2,2 MW. Se analiza el potencial máximo de bioelectricidad en cada una de las comarcas agrarias en base a los cultivos de centeno y triticale como productores de biomasa. Según se considere el 25% o el 100% del barbecho de secano para producción de biomasa, la potencia máxima de bioelectricidad que se podría instalar en cada una de las comarcas agrarias variaría entre 5,4 y 21,58 MW en la comarca Campiña, entre 4,76 y 19,05 MW en la comarca Vegas, entre 4,46 y 17,83 MW en la comarca Sur Occidental, entre 3,23 y 12,92 MW en la comarca Área Metropolitana, entre 0,86 y 3,43 MW en la comarca Lozoya Somosierra y entre 0,06 y 0,24 MW en la comarca Guadarrama. La potencia total que se podría instalar en la CM a partir de la biomasa de centeno y triticale podría variar entre 18,76 y 75,06 MW según que se utilice el 25% o el 100% de las tierras de barbecho de secano para su cultivo. ABSTRACT In this work is studied the potential biomass production from rye and triticale crops in the six Madrid Community (MC) agricultural regions and the possibility of its application to the bioelectricity production in each of them. First is performed a bibliographical study of the current situation of bioelectricity. One of the main elements to be considered is that in the PER 2011-2020 is estimated that the total installed electric power from biomass in Spain in 2020 was 1.350 MW, about two and a half times as at end 2010. Also is discussed the status of enhancing the use of biomass energy crops for electricity production, which is currently regulated according to the Real Decreto-ley 9/2013, of July 12, by which urgent measures were adopted to ensure financial stability of the electrical system, and there are considered the sustainability criteria in the use of solid biofuels. A characterization of the six Madrid Community agricultural regions is carried out: Area Metropolitana, Campiña, Guadarrama, Lozoya-Somosierra, Sur-Occidental and Vegas, which consists of two parts: a description of the climatology and another about the distribution of the area under fallow and arable crops. It makes a bibliographic compilation of the most representative crop growth simulation models (CERES and Cereal YES), as well as trials carried out with rye and triticale crops for biomass production and studies conducted by GIS tools and techniques multicriteria analysis for the location of bioelectricity centrals and the study of the logistics of biomass. Is proposed a biomass productivity simulation model for rye and triticale for MC that results from the combination of grain production model based on climatological data and the average relative biomass/grain of both crops obtained in a prior experience. The models obtained correspond to the following equations (where TN = normalized average temperature and PN = normalized accumulated precipitation): - Production rye biomass (t d.m./ha) = 2.785 * [1.078 * ln (TN + 2*PN) + 2.3256] - Production triticale biomass (t d.m./ha) = 2,595 * [2.4495 * ln (TN + 2*PN) + 2.6103] Subsequently, applying the developed models, the biomass potential of the MC agricultural regions is quantified in each of the scenarios established, which are considered as the use of dry fallow area available (25%, 50%, 75 % and 100%). The potential biomass production that can be achieved within the MC using 100% of the rainfed fallow area based on rye and triticale crops, were estimated at 169.710,72 - 149.811,59 - 140.217,54 - 101.583,01 - 26.961,88 and 1.886,40 t annual for the regions of Campiña, Vegas, Sur Occidental, Area Metropolitana, Lozoya- Somosierra and Guadarrama, respectively. A multicriteria analysis is performed, based on compromise programming to define the agricultural regions with better features for the location of bioelectricity centrals, on the basis of biomass potential, electrical infrastructure, road network, protected areas and urban area criteria. Upon multicriteria analysis, is obtained the following hierarchical order based on criteria: Campiña, Sur Occidental, Vegas, Area Metropolitana, Lozoya-Somosierra and Guadarrama. Likewise, through the use of GIS techniques, the most suitable location for a 2,2 MW bioelectricity plant is studied in each of the agricultural regions and according to the use of dry fallow area available (25%, 50% , 75% and 100%), if there is sufficient potential. In the case of biomass rye and triticale dry basis is considered a PCI of 3500 kcal/kg, so it will take at least 17,298.28 t to satisfy the needs of each plant. Is analyzed the maximum bioelectricity potential on each of the agricultural regions on the basis of the rye and triticale crops as biomass producers. As deemed 25% or 100% dry fallow for biomass, the maximum bioelectricity potential varies between 5,4 and 21,58 MW in the Campiña region, between 4,76 and 19,05 MW in the Vegas region, between 4,46 and 17,83 MW in the Sur Occidental region, between 3,23 and 12,92 MW in the Area Metropolitana region, between 0,86 and 3,43 MW in the Lozoya-Somosierra region and between 0,06 and 0,24 MW in the Guadarrama region. The total power that could be installed in the CM from rye and triticale biomass could vary between 18.76 and 75.06 MW if is used the 25% or 100% of fallow land for rainfed crop.

Identificación de áreas prioritarias para la conservación de razas de maíz en la sierra de Ecuador

En Ecuador el maíz es el cultivo más importante en superficie y es base de la alimentación para la población rural que vive en los Andes. A diferencia de lo que sucede en la Costa, en la región Sierra todavía se cultivan numerosas variedades tradicionales que se agrupan en veinticuatro razas. Mantener esta diversidad es, pues, de gran importancia no solo para la seguridad alimentaria, sino también como fuente de genes para tolerancia a factores abióticos que podrían ser incorporados a las variedades modernas. Si bien parte de esta diversidad fue recolectada a mediados del siglo pasado y está siendo conservada en distintos bancos de germoplasma, es deseable que su conservación in situ también esté asegurada, entre otras razones, porque de esta manera el cultivo puede seguir evolucionando. Para poder implementar un plan de conservación en finca que contribuya a preservar este patrimonio, resulta imprescindible identificar áreas idóneas donde concentrar los recursos y conocer las características y tipologías de los agricultores que manejan la diversidad actual. Generar esta información es el objetivo principal de esta investigación y para lograrlo se han llevado a cabo cuatro estudios: (1) Análisis de la diversidad a nivel de razas e identificación de áreas de alta riqueza de razas, alta diversidad morfológica y/o alta diversidad ecogeográfica en la Sierra de Ecuador, (2) Identificación del perfil y las características de los agricultores que conservan y manejan las variedades tradicionales de maíz en la Sierra de Ecuador, (3) Análisis del conocimiento local, manejo y usos de variedades tradicionales de maíz en la Sierra de Ecuador, y (4) Identificación de áreas de alta diversidad y bajo riesgo de pérdida para la conservación en finca de maíz en la Sierra de Ecuador. Para el primer estudio se visitaron 303 fincas distribuidas a lo largo de la Sierra y se recolectaron 636 muestras que fueron caracterizadas morfológicamente mediante 14 variables: 8 relacionadas con la mazorca (forma, longitud y diámetro de la mazorca, color y diámetro de olote y número y disposición de hileras) y 7 referidas el grano (número total de granos, color, forma, longitud, anchura y grosor de grano y tipo de endospermo). Adicionalmente, las fincas donde se tomaron las muestras fueron caracterizadas ecogeográficamente mediante 5 variables climáticas (temperatura media estacional, rango de temperatura media anual, temperatura mínima de diciembre, precipitación estacional y precipitación de octubre), 2 geofísicas (altitud y pendiente) y 5 edáficas (textura principal del suelo, profundidad a roca, pH, contenido en materia orgánica y fertilidad). A partir de esta información y mediante técnicas de sistemas de información geográfica (SIG), se generaron mapas de distribución por raza en formato vectorial y un mapa de riqueza de razas, un mapa de diversidad morfológica y un mapa de diversidad ecogeográfica en formato ráster con celdas de 10 km x 10 km. Los resultados permitieron constatar que, en los últimos 60 años, no se ha perdido ninguna raza. Sin embargo, Canguil, Chaucho y Clavito han dejado de cultivarse en algunas provincias con la consiguiente erosión genética del cultivo. La caracterización morfológica detectó diferencias en el grado de variabilidad intra-raza, siendo Patillo Ecuatoriano, Racimo de Uva y Uchima las razas más heterogéneas tanto para los caracteres cualitativos como cuantitativos. A nivel climático y geofísico, también se detectaron diferencias en el grado de variación intra-raza; Cuzco Ecuatoriano, Kcello Ecuatoriano y Montaña Ecuatoriana fueron las razas que en promedio presentaron mayores rangos y coeficientes de variación para estas variables ecogeográficas. En cuanto a las condiciones edáficas todas las razas, excepto Cónico Dentado, presentaron una gran heterogeneidad, pudiendo crecer tanto en suelos ricos como pobres, con valores de pH entre ácido y moderadamente alcalino. La comparación entre razas reveló diferencias significativas en los rangos ambientales de algunas razas como Cónico Dentado, que tiende a cultivarse a menor altitud y, por tanto, en ambientes menos fríos y de mayor precipitación que Blanco Blandito, Patillo Ecuatoriano, Sabanero Ecuatoriano, Uchima y Zhima. Para la mayoría de las razas se encontraron materiales potencialmente adaptados a condiciones de estrés (precipitación estacional inferior a 500 mm y suelos con pH entre 4.5 y 5.5). Finalmente, los mapas de riqueza, de diversidad morfológica y de diversidad ecogeográfica mostraron 36 celdas de alta diversidad repartidas en las 10 provincias de la Sierra: 11 celdas en las provincias del norte, 11 en las provincias del centro y 14 en las provincias del sur. Para la caracterización e identificación de las tipologías de los agricultores que cultivan maíz en la Sierra de Ecuador y el análisis de los posibles factores de riesgo de pérdida de diversidad, se realizaron entrevistas individuales y semiestructuradas a los agricultores dueños de las fincas donde se recolectaron las muestras para el estudio de diversidad (254 en total). Las preguntas que se formularon (11 abiertas y 5 cerradas) estuvieron organizadas en seis bloques: datos del agricultor, características de la finca, diversidad y conocimiento del cultivo, manejo del cultivo, usos y flujo de semillas. Los resultados indicaron que la diversidad de maíz que hay en la Sierra de Ecuador es manejada mayoritariamente por agricultores mestizos, de entre 30 y 55 años, que cultivan una o dos variedades tradicionales para autoconsumo, en parcelas de menos de 0.5 ha y en asocio con fréjol. El análisis de segmentación mediante el algoritmo Chi-square automatic interaction detection (CHAID) permitió identificar un pequeño grupo de agricultores indígenas con parcelas medianas (entre 0.5 ha y 1.5 ha) que conservan un mayor número de variedades tradicionales por finca que el agricultor promedio. Los análisis estadísticos no detectaron diferencias significativas entre etnias (mestizo vs. indígena), géneros (hombre vs. mujer) y grupos de edad (jóvenes menores de 30 años, adultos entre 30 y 55 años y adultos mayores de 55 años) en lo que respecta al conocimiento del cultivo (criterios de reconocimiento y razones de preferencia) y manejo (tipo de cultivo), pero sí detectaron diferencias entre regiones, principalmente en el modo de cultivar el maíz; mientras que en el norte y sur tienden a sembrarlo en asocio y con un mayor número de especies, en el centro acostumbran a cultivarlo preferentemente solo. En cuanto a los usos, se recopilaron hasta 39 modos diferentes de consumir maíz, siendo Kcello Ecuatoriano y Zhima las razas para las que se registró un mayor número de usos. La comparación del número medio de usos por variedad entre etnias evidenció que los agricultores mestizos utilizan sus variedades tradicionales de forma más variada que los indígenas. Entre los factores de riesgo que se analizaron, el bajo porcentaje de jóvenes agricultores que se ocupan de las fincas podría suponer una amenaza a medio plazo por falta de relevo generacional. Adicionalmente, las numerosas sinonimias y homonimias que se detectaron y el bajo intercambio de semillas también podrían ser causa de pérdida de diversidad, bien por reemplazo o por envejecimiento de la semilla. Finalmente, se concluyó que las razas Chaucho, Complejo Chillo-Huandango, Complejo Mishca-Huandango, Cónico Dentado, Montaña Ecuatoriana y Sabanero Ecuatoriano son particularmente vulnerables, no solo por su baja presencia, sino también por el color de grano que tienen (los mismos que la mayoría de las razas más comunes) y carecer de nombres y usos específicos. Finalmente, para la priorización de áreas de conservación en finca para maíz en la Sierra de Ecuador, se utilizaron 13 criterios de diferente naturaleza: 2 ecogeográficos (precipitación, diversidad ecogeográfica), 6 biológicos (grado de presencia del cultivo, riqueza de razas, diversidad morfológica, presencia de mezclas, presencia de razas locales y riesgo de erosión genética), 3 culturales (abundancia de variedades por finca, diversidad de usos y frecuencia de intercambio) y 2 demográficos (tamaño de la población y distancia a núcleos urbanos). Mediante técnicas SIG y de evaluación multicriterio, los valores originales de las capas-criterio fueron transformados a una escala de 0 a 100. Posteriormente, las capas-criterio normalizadas fueron sumadas utilizando tres métodos de ponderación: (1) mismo peso, (2) diferente peso según la puntuación otorgada por 72 expertos, y (3) diferente peso según el método de comparación entre pares de criterios. Los resultados permitieron identificar ocho celdas de 10 km x 10 km con alta puntuación (> 65): tres celdas en el norte (una en cada una de las provincias), una celda en el centro (en la provincia de Cotopaxi), y cuatro celdas en la región sur (dos en Azuay y otras dos en Loja). ABSTRACT In Ecuador, the maize is the most important cultivation in surface and it is a base of the feeding for the rural population who lives in the Andes. In contrast to what it happens on the Coast, in the Sierra region still there are cultivated numerous traditional varieties that are grouped into twenty-four races. Maintaining this diversity is, therefore, of great importance not only for food security, but also as a source of genes for tolerance to abiotic factors could be incorporated into modern varieties. Although part of this diversity was collected in the middle of the last century and is still preserved in various germplasm banks, it is desirable for the in situ conservation also is assured, among other reasons, because in this way the crop can continue to evolve. To be able to implement a conservation plan on farm that contribute to preserving this heritage, it is essential to identify suitable areas where to concentrate resources and know the characteristics and typology of farmer who managed the current diversity. To generate this information is the main target of this investigation and to achieve this, four studies have been carried out: (1) Analysis of the diversity at races and identification of areas of high richness of races, high morphological diversity and / or ecogeographical high diversity in the Sierra of Ecuador, (2) Identification of the profile and characteristics of farmers who conserve and manage traditional varieties of maize in the Sierra of Ecuador, (3) Analysis of local knowledge, management and use of traditional varieties of maize in the Sierra of Ecuador, and (4) Identification of areas of high diversity and low risk of loss for the conservation of maize in the Sierra of Ecuador. For the first study were visited 303 farms distributed along the Sierra and collected 636 samples that were characterized morphologically by 14 variables: 8 related to the ear (shape, length and diameter of the cob, colour, and diameter of cob and number and arrangement of rows) and 7 referred to the grain (total number of grain, colour, shape, length, width, and thickness and type of grain endosperm). In addition, the farms where the samples were taken were characterized ecogeographically through 5 climatic variables (seasonal average temperature, range of average annual temperature, minimum temperature for December, seasonal precipitation and precipitation of October), 2 geophysical (altitude and slope) and edaphic 5 (main texture of the soil, deep rock, pH, content of organic matter and fertility). From this information and techniques of geographic information systems (GIS), maps were generated for distribution by race in vector format and a map of richness of races, a map of morphological diversity and a map of ecogeographical diversity in raster format with cells of 10 km x 10 km. The results allowed observing that, over the past 60 years, it has not lost any race. Nevertheless, Canguil, Chaucho and Clavito have stopped being cultivated in some provinces with the consequent genetic erosion of the cultivation. The morphological characterization detected differences in the degree of variability intra-race, being Patillo Ecuatoriano, Racimo de Uva and Uchima races more heterogeneous both for the qualitative and quantitative characters. At climate and geophysical level, also detected differences in the degree of variation intra-race; Cuzco Ecuatoriano, Kcello Ecuatoriano and Montaña Ecuatoriana were races that, on average, showed higher ranges and coefficients of variation for these geographical characters. In terms of the edaphic conditions, all races, except Cónico Dentado, showed a great heterogeneity, and can grow both in rich and poor soils, with pH values between acid and moderately alkaline. The comparison between races revealed significant differences in the environmental ranges in some races as Cónico Dentado, which tends to be grown at lower elevations and, therefore, in environments less cold and greater precipitation than Blanco Blandito, Patillo Ecuatoriano, Sabanero Ecuatoriano, Uchima and Zhima. For most of the races were found materials potentially adapted to stress conditions (seasonal precipitation less than 500 mm and soil with a pH between 4.5 and 5.5). Finally, the maps of richness, morphologic diversity and ecogeographical diversity showed 36 cells high diversity distributed in 10 provinces of the Sierra: 11 cells in the northern provinces, 11 in the central provinces and 14 in the southern provinces. For the characterization and identification of the typology of the farmers who cultivate corn in the Sierra of Ecuador and the analysis of the possible factors of risk of loss of diversity, there were realized interviews individual and semistructured to the farmers’ owners of the farms where the samples were gathered for the study of diversity (254 in whole). The questions that were formulated (11 opened ones and 5 closed ones) were organized in six blocks: data of the farmer, characteristics of the farm, diversity and knowledge of the crop, crop management, uses and seed flow. The results indicated that the maize diversity that exist in the Sierra of Ecuador is managed mainly by mestizo farmers, aged between 30 and 55, who cultivate one or two traditional varieties for self-consumption, on plots of less than 0.5 has and in associated with beans. The segmentation analysis algorithm using the Chi-square automatic interaction detection (CHAID technique), allowed to identify a small group of indigenous farmers with medium-sized plots (between 0.5 there is and 1.5 it is) that a major number of traditional varieties preserves for farm that the average farmer. The statistical analysis did not detect significant differences between ethnic groups (mestizos vs. indigenous), genres (man vs. women) and age groups (young people under 30 years of age, adults between 30 and 55 years and adults over 55 years old) in regards to the knowledge of the cultivation (recognition criteria and reasons of preference) and management (type of crop), but if detected differences between regions, mainly on the mode of cultivating the maize; while in the north and south they tend to sow in associate and with a greater number of species, in the center accustomed to cultivate it preferably only. In regards to the uses, they were compiled up to 39 different ways of consuming maize, being Kcello Ecuatoriano and Zhima the races for which a major number of uses registered. The comparison of the average number of uses per variety between ethnic groups showed that the mestizo farmers used their traditional varieties of form more varied than the indigenous people. Between the factors of risk that were analyzed, the low percentage of young farmers who deal with the farms might suppose a medium-term threat for lack of generational relief. In addition, the numerous synonyms and homonyms that were detected and the low seed exchange could also be a cause of loss of diversity, either by replacement or by aging of the seed. Finally, it was concluded that the races Chaucho, Complex Chillo-Huandango, Complex Mishca-Huandango, Cónico Dentado, Montaña Ecuatoriana and Sabanero Ecuatoriano are particularly vulnerable, not only because of their low presence, but also by the grain color they have (the same as the majority of races more common) and lack of names and specific uses. Finally, for the prioritization of maize conservation areas on farm in the Sierra of Ecuador, used 13 criteria of different nature: 2 ecogeographic (precipitation, diversity ecogeographical), 6 biological (degree of presence of the crop, races richness, morphological diversity, the presence of mixtures, presence of local races and risk of genetic erosion), 3 cultural (abundance of varieties per farm, diversity of uses and frequency of exchange) and 2 demographic (population size and distance to urban centers). Using GIS techniques and multicriteria evaluation, the original values of the layers-criterion were transformed to a scale of 0 to 100. Later, the normalized layers - criteria were added using three weighting methods: (1) the same weight, (2) different weight according to the score given by 72 experts, and (3) different weight according to the method of comparison between pairs of criteria. The results allowed to identify eight 10 km cells x 10 km with high punctuation (> 65): three cells in the north (one in each of the provinces), a cell in the center (in the Cotopaxi province), and four cells in the south region (two in Azuay and other two in Loja).

Techniques for Area Discretization and Coverage in Aerial Photography for Precision Agriculture employing mini quad-rotors

Remote sensed imagery acquired with mini aerial vehicles, in conjunction with GIS technology enable a meticulous analysis from surveyed agricultural sites. This paper sums up the ongoing work in area discretization and coverage with mini quad-­?rotors applied to Precision Agriculture practices under the project RHEA.

Generalización de variables medioambientales mediante interpolación GIS

La investigación de esta tesis se centra en el estudio de técnicas geoestadísticas y su contribución a una mayor caracterización del binomio factores climáticos-rendimiento de un cultivo agrícola. El inexorable vínculo entre la variabilidad climática y la producción agrícola cobra especial relevancia en estudios sobre el cambio climático o en la modelización de cultivos para dar respuesta a escenarios futuros de producción mundial. Es información especialmente valiosa en sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos Los cuales son actualmente uno de los pilares operacionales en los que se sustenta la agricultura y seguridad alimentaria mundial; ya que su objetivo final es el de proporcionar información imparcial y fiable para la regularización de mercados. Es en este contexto, donde se quiso dar un enfoque alternativo a estudios, que con distintos planteamientos, analizan la relación inter-anual clima vs producción. Así, se sustituyó la dimensión tiempo por la espacio, re-orientando el análisis estadístico de correlación interanual entre rendimiento y factores climáticos, por el estudio de la correlación inter-regional entre ambas variables. Se utilizó para ello una técnica estadística relativamente nueva y no muy aplicada en investigaciones similares, llamada regresión ponderada geográficamente (GWR, siglas en inglés de “Geographically weighted regression”). Se obtuvieron superficies continuas de las variables climáticas acumuladas en determinados periodos fenológicos, que fueron seleccionados por ser factores clave en el desarrollo vegetativo de un cultivo. Por ello, la primera parte de la tesis, consistió en un análisis exploratorio sobre comparación de Métodos de Interpolación Espacial (MIE). Partiendo de la hipótesis de que existe la variabilidad espacial de la relación entre factores climáticos y rendimiento, el objetivo principal de esta tesis, fue el de establecer en qué medida los MIE y otros métodos geoestadísticos de regresión local, pueden ayudar por un lado, a alcanzar un mayor entendimiento del binomio clima-rendimiento del trigo blando (Triticum aestivum L.) al incorporar en dicha relación el componente espacial; y por otro, a caracterizar la variación de los principales factores climáticos limitantes en el crecimiento del trigo blando, acumulados éstos en cuatro periodos fenológicos. Para lleva a cabo esto, una gran carga operacional en la investigación de la tesis consistió en homogeneizar y hacer los datos fenológicos, climáticos y estadísticas agrícolas comparables tanto a escala espacial como a escala temporal. Para España y los Bálticos se recolectaron y calcularon datos diarios de precipitación, temperatura máxima y mínima, evapotranspiración y radiación solar en las estaciones meteorológicas disponibles. Se dispuso de una serie temporal que coincidía con los mismos años recolectados en las estadísticas agrícolas, es decir, 14 años contados desde 2000 a 2013 (hasta 2011 en los Bálticos). Se superpuso la malla de información fenológica de cuadrícula 25 km con la ubicación de las estaciones meteorológicas con el fin de conocer los valores fenológicos en cada una de las estaciones disponibles. Hecho esto, para cada año de la serie temporal disponible se calcularon los valores climáticos diarios acumulados en cada uno de los cuatro periodos fenológicos seleccionados P1 (ciclo completo), P2 (emergencia-madurez), P3 (floración) y P4 (floraciónmadurez). Se calculó la superficie interpolada por el conjunto de métodos seleccionados en la comparación: técnicas deterministas convencionales, kriging ordinario y cokriging ordinario ponderado por la altitud. Seleccionados los métodos más eficaces, se calculó a nivel de provincias las variables climatológicas interpoladas. Y se realizaron las regresiones locales GWR para cuantificar, explorar y modelar las relaciones espaciales entre el rendimiento del trigo y las variables climáticas acumuladas en los cuatro periodos fenológicos. Al comparar la eficiencia de los MIE no destaca una técnica por encima del resto como la que proporcione el menor error en su predicción. Ahora bien, considerando los tres indicadores de calidad de los MIE estudiados se han identificado los métodos más efectivos. En el caso de la precipitación, es la técnica geoestadística cokriging la más idónea en la mayoría de los casos. De manera unánime, la interpolación determinista en función radial (spline regularizado) fue la técnica que mejor describía la superficie de precipitación acumulada en los cuatro periodos fenológicos. Los resultados son más heterogéneos para la evapotranspiración y radiación. Los métodos idóneos para estas se reparten entre el Inverse Distance Weighting (IDW), IDW ponderado por la altitud y el Ordinary Kriging (OK). También, se identificó que para la mayoría de los casos en que el error del Ordinary CoKriging (COK) era mayor que el del OK su eficacia es comparable a la del OK en términos de error y el requerimiento computacional de este último es mucho menor. Se pudo confirmar que existe la variabilidad espacial inter-regional entre factores climáticos y el rendimiento del trigo blando tanto en España como en los Bálticos. La herramienta estadística GWR fue capaz de reproducir esta variabilidad con un rendimiento lo suficientemente significativo como para considerarla una herramienta válida en futuros estudios. No obstante, se identificaron ciertas limitaciones en la misma respecto a la información que devuelve el programa a nivel local y que no permite desgranar todo el detalle sobre la ejecución del mismo. Los indicadores y periodos fenológicos que mejor pudieron reproducir la variabilidad espacial del rendimiento en España y Bálticos, arrojaron aún, una mayor credibilidad a los resultados obtenidos y a la eficacia del GWR, ya que estaban en línea con el conocimiento agronómico sobre el cultivo del trigo blando en sistemas agrícolas mediterráneos y norteuropeos. Así, en España, el indicador más robusto fue el balance climático hídrico Climatic Water Balance) acumulado éste, durante el periodo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Aunque se identificó la etapa clave de la floración como el periodo en el que las variables climáticas acumuladas proporcionaban un mayor poder explicativo del modelo GWR. Sin embargo, en los Bálticos, países donde el principal factor limitante en su agricultura es el bajo número de días de crecimiento efectivo, el indicador más efectivo fue la radiación acumulada a lo largo de todo el ciclo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Para el trigo en regadío no existe ninguna combinación que pueda explicar más allá del 30% de la variación del rendimiento en España. Poder demostrar que existe un comportamiento heterogéneo en la relación inter-regional entre el rendimiento y principales variables climáticas, podría contribuir a uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan, a día de hoy, los sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos, y éste es el de poder reducir la escala espacial de predicción, de un nivel nacional a otro regional. ABSTRACT This thesis explores geostatistical techniques and their contribution to a better characterization of the relationship between climate factors and agricultural crop yields. The crucial link between climate variability and crop production plays a key role in climate change research as well as in crops modelling towards the future global production scenarios. This information is particularly important for monitoring and forecasting operational crop systems. These geostatistical techniques are currently one of the most fundamental operational systems on which global agriculture and food security rely on; with the final aim of providing neutral and reliable information for food market controls, thus avoiding financial speculation of nourishments of primary necessity. Within this context the present thesis aims to provide an alternative approach to the existing body of research examining the relationship between inter-annual climate and production. Therefore, the temporal dimension was replaced for the spatial dimension, re-orienting the statistical analysis of the inter-annual relationship between crops yields and climate factors to an inter-regional correlation between these two variables. Geographically weighted regression, which is a relatively new statistical technique and which has rarely been used in previous research on this topic was used in the current study. Continuous surface values of the climate accumulated variables in specific phenological periods were obtained. These specific periods were selected because they are key factors in the development of vegetative crop. Therefore, the first part of this thesis presents an exploratory analysis regarding the comparability of spatial interpolation methods (SIM) among diverse SIMs and alternative geostatistical methodologies. Given the premise that spatial variability of the relationship between climate factors and crop production exists, the primary aim of this thesis was to examine the extent to which the SIM and other geostatistical methods of local regression (which are integrated tools of the GIS software) are useful in relating crop production and climate variables. The usefulness of these methods was examined in two ways; on one hand the way this information could help to achieve higher production of the white wheat binomial (Triticum aestivum L.) by incorporating the spatial component in the examination of the above-mentioned relationship. On the other hand, the way it helps with the characterization of the key limiting climate factors of soft wheat growth which were analysed in four phenological periods. To achieve this aim, an important operational workload of this thesis consisted in the homogenization and obtention of comparable phenological and climate data, as well as agricultural statistics, which made heavy operational demands. For Spain and the Baltic countries, data on precipitation, maximum and minimum temperature, evapotranspiration and solar radiation from the available meteorological stations were gathered and calculated. A temporal serial approach was taken. These temporal series aligned with the years that agriculture statistics had previously gathered, these being 14 years from 2000 to 2013 (until 2011 for the Baltic countries). This temporal series was mapped with a phenological 25 km grid that had the location of the meteorological stations with the objective of obtaining the phenological values in each of the available stations. Following this procedure, the daily accumulated climate values for each of the four selected phenological periods were calculated; namely P1 (complete cycle), P2 (emergency-maturity), P3 (flowering) and P4 (flowering- maturity). The interpolated surface was then calculated using the set of selected methodologies for the comparison: deterministic conventional techniques, ordinary kriging and ordinary cokriging weighted by height. Once the most effective methods had been selected, the level of the interpolated climate variables was calculated. Local GWR regressions were calculated to quantify, examine and model the spatial relationships between soft wheat production and the accumulated variables in each of the four selected phenological periods. Results from the comparison among the SIMs revealed that no particular technique seems more favourable in terms of accuracy of prediction. However, when the three quality indicators of the compared SIMs are considered, some methodologies appeared to be more efficient than others. Regarding precipitation results, cokriging was the most accurate geostatistical technique for the majority of the cases. Deterministic interpolation in its radial function (controlled spline) was the most accurate technique for describing the accumulated precipitation surface in all phenological periods. However, results are more heterogeneous for the evapotranspiration and radiation methodologies. The most appropriate technique for these forecasts are the Inverse Distance Weighting (IDW), weighted IDW by height and the Ordinary Kriging (OK). Furthermore, it was found that for the majority of the cases where the Ordinary CoKriging (COK) error was larger than that of the OK, its efficacy was comparable to that of the OK in terms of error while the computational demands of the latter was much lower. The existing spatial inter-regional variability between climate factors and soft wheat production was confirmed for both Spain and the Baltic countries. The GWR statistic tool reproduced this variability with an outcome significative enough as to be considered a valid tool for future studies. Nevertheless, this tool also had some limitations with regards to the information delivered by the programme because it did not allow for a detailed break-down of its procedure. The indicators and phenological periods that best reproduced the spatial variability of yields in Spain and the Baltic countries made the results and the efficiency of the GWR statistical tool even more reliable, despite the fact that these were already aligned with the agricultural knowledge about soft wheat crop under mediterranean and northeuropean agricultural systems. Thus, for Spain, the most robust indicator was the Climatic Water Balance outcome accumulated throughout the growing period (between emergency and maturity). Although the flowering period was the phase that best explained the accumulated climate variables in the GWR model. For the Baltic countries where the main limiting agricultural factor is the number of days of effective growth, the most effective indicator was the accumulated radiation throughout the entire growing cycle (between emergency and maturity). For the irrigated soft wheat there was no combination capable of explaining above the 30% of variation of the production in Spain. The fact that the pattern of the inter-regional relationship between the crop production and key climate variables is heterogeneous within a country could contribute to one is one of the greatest challenges that the monitoring and forecasting operational systems for crop production face nowadays. The present findings suggest that the solution may lay in downscaling the spatial target scale from a national to a regional level.

Aplicación de herramientas gis para la cartografía y correlación de datos de ensayos no destructivos en el diagnóstico de edificios históricos

La presente tesis propone un nuevo método de cartografía de ensayos no destructivos en edificios históricos mediante el uso de técnicas basadas en SIG. Primeramente, se define el método por el cual es posible elaborar y convertir una cartografía 3D basada en nubes de puntos de un elemento arquitectónico obtenida mediante fotogrametría, en cartografía raster y vectorial, legible por los sistemas SIG mediante un sistema de coordenadas particular que referencian cada punto de la nube obtenida por fotogrametría. A esta cartografía inicial la denominaremos cartografía base. Después, se define el método por el cual los puntos donde se realiza un ensayo NDT se referencian al sistema de coordenadas del plano base, lo que permite la generación de cartografías de los ensayos referenciadas y la posibilidad de obtener sobre un mismo plano base diferentes datos de múltiples ensayos. Estas nuevas cartografías las denominaremos cartografías de datos, y se demostrará la utilidad de las mismas en el estudio del deterioro y la humedad. Se incluirá el factor tiempo en las cartografías, y se mostrará cómo este nuevo hecho posibilita el trabajo interdisciplinar en la elaboración del diagnóstico. Finalmente, se generarán nuevas cartografías inéditas hasta entonces consistentes en la combinación de diferentes cartografías de datos con la misma planimetría base. Estas nuevas cartografías, darán pie a la obtención de lo que se ha definido como mapas de isograma de humedad, mapa de isograma de salinidad, factor de humedad, factor de evaporación, factor de salinidad y factor de degradación del material. Mediante este sistema se facilitará una mejor visión del conjunto de los datos obtenidos en el estudio del edificio histórico, lo que favorecerá la correcta y rigurosa interpretación de los datos para su posterior restauración. ABSTRACT This research work proposes a new mapping method of non-destructive testing in historical buildings, by using techniques based on GIS. First of all, the method that makes it possible to produce and convert a 3D map based on cloud points from an architectural element obtained by photogrammetry, are defined, as raster and vector, legible by GIS mapping systems using a particular coordinate system that will refer each cloud point obtained by photogrammetry. This initial mapping will be named base planimetry. Afterwards, the method by which the points where the NDT test is performed are referenced to the coordinate system of the base plane , which allows the generation of maps of the referenced tests and the possibility of obtaining different data from multiple tests on the same base plane. These new maps will be named mapping data and their usefulness will be demonstrated in the deterioration and moisture study. The time factor in maps will be included, and how this new fact will enable the interdisciplinary work in the elaboration of the diagnosis will be proved. Finally, new maps (unpublished until now) will be generated by combining different mapping from the same planimetry data base. These new maps will enable us to obtain what have been called isograma moisture maps, isograma salinity- maps, humidity factor, evaporation factor, salinity factor and the material degradation factor. This system will provide a better vision of all data obtained in the study of historical buildings , and will ease the proper and rigorous data interpretation for its subsequent restoration.