Indicators of sustainability of agriculture and livestock in Spain - Indicadores de sostenibilidad de la agricultura y ganadería española

Sustainability is an adjective used to characterize agriculture according to the degree of fulfillment of goals. Those goals are related to agro-ecological, environmental and socio-economic dimensions. Sustainability is a dynamic and temporal character. In absolute terms there is not an ending value because it changes as its dimensions make it. Spain is one of the main agricultural countries of the European Union both in terms of crop land and value of productions. The object of this study is to present a methodology of sustainability account to be incorporated into national statistical and to assess their performance in the course of the years. For that reason the data sources used have been the statistics of the Department of Agriculture and from others database. We presented a set of indicators of sustainability and its evaluation in a time series of at least 30 years. The trend analysis offers the evolution of the numerical values of the indicators in terms of efficiency, physical units used for a unit of product or its value in euros. The analyzed crops have been: wheat, barley, maize, sunflower, sugar beet, wine grape, olive oil, citrus, melon and tomato. Physical indicators were: land, water, energy, erosion, soil organic matter, and carbon balance; socio-economic indicators were: agricultural final production, prices, income, employment and use of fertilizers. In general, all crops increased their productive efficiency, higher in irrigated than on dry land. Spanish agricultural carbon sequestration capacity has multiplied by five in the last seventy years, as a result of the increase in the productivity of crops, in terms of total biomass and the modification of the soil management techniques. Livestock sector presents data of pork, broilers and laying hen. Those showed an improvement in efficiency and economic indicators. Overall we can say that Spanish agriculture and livestock subsector have a tendency towards sustainability, being its main threats extreme meteorological factors and the instability of todays markets.

Determinación de un modelo de geoide gravimétrico para Puerto Rico como sistema de referencia para las altitudes ortométricas

El geoide, definido como la superficie equipotencial que mejor se ajusta (en el sentido de los mínimos cuadrados) al nivel medio del mar en una determinada época, es la superficie que utilizamos como referencia para determinar las altitudes ortométricas. Si disponemos de una superficie equipotencial de referencia como dátum altimétrico preciso o geoide local, podemos entonces determinar las altitudes ortométricas de forma eficiente a partir de las altitudes elipsoidales proporcionadas por el Sistema Global de Navegación por Satélite (Global Navigation Satellite System, GNSS ). Como es sabido uno de los problemas no resueltos de la geodesia (quizás el más importante de los mismos en la actualidad) es la carencia de un dátum altimétrico global (Sjoberg, 2011) con las precisiones adecuadas. Al no existir un dátum altimétrico global que nos permita obtener los valores absolutos de la ondulación del geoide con la precisión requerida, es necesario emplear modelos geopotenciales como alternativa. Recientemente fue publicado el modelo EGM2008 en el que ha habido una notable mejoría de sus tres fuentes de datos, por lo que este modelo contiene coeficientes adicionales hasta el grado 2190 y orden 2159 y supone una sustancial mejora en la precisión (Pavlis et al., 2008). Cuando en una región determinada se dispone de valores de gravedad y Modelos Digitales del Terreno (MDT) de calidad, es posible obtener modelos de superficies geopotenciales más precisos y de mayor resolución que los modelos globales. Si bien es cierto que el Servicio Nacional Geodésico de los Estados Unidos de América (National Geodetic Survey, NGS) ha estado desarrollando modelos del geoide para la región de los Estados Unidos de América continentales y todos sus territorios desde la década de los noventa, también es cierto que las zonas de Puerto Rico y las Islas Vírgenes Estadounidenses han quedado un poco rezagadas al momento de poder aplicar y obtener resultados de mayor precisión con estos modelos regionales del geoide. En la actualidad, el modelo geopotencial regional vigente para la zona de Puerto Rico y las Islas Vírgenes Estadounidenses es el GEOID12A (Roman y Weston, 2012). Dada la necesidad y ante la incertidumbre de saber cuál sería el comportamiento de un modelo del geoide desarrollado única y exclusivamente con datos de gravedad locales, nos hemos dado a la tarea de desarrollar un modelo de geoide gravimétrico como sistema de referencia para las altitudes ortométricas. Para desarrollar un modelo del geoide gravimétrico en la isla de Puerto Rico, fue necesario implementar una metodología que nos permitiera analizar y validar los datos de gravedad terrestre existentes. Utilizando validación por altimetría con sistemas de información geográfica y validación matemática por colocación con el programa Gravsoft (Tscherning et al., 1994) en su modalidad en Python (Nielsen et al., 2012), fue posible validar 1673 datos de anomalías aire libre de un total de 1894 observaciones obtenidas de la base de datos del Bureau Gravimétrico Internacional (BGI). El aplicar estas metodologías nos permitió obtener una base de datos anomalías de la gravedad fiable la cual puede ser utilizada para una gran cantidad de aplicaciones en ciencia e ingeniería. Ante la poca densidad de datos de gravedad existentes, fue necesario emplear un método alternativo para densificar los valores de anomalías aire libre existentes. Empleando una metodología propuesta por Jekeli et al. (2009b) se procedió a determinar anomalías aire libre a partir de los datos de un MDT. Estas anomalías fueron ajustadas utilizando las anomalías aire libre validadas y tras aplicar un ajuste de mínimos cuadrados por zonas geográficas, fue posible obtener una malla de datos de anomalías aire libre uniforme a partir de un MDT. Tras realizar las correcciones topográficas, determinar el efecto indirecto de la topografía del terreno y la contribución del modelo geopotencial EGM2008, se obtuvo una malla de anomalías residuales. Estas anomalías residuales fueron utilizadas para determinar el geoide gravimétrico utilizando varias técnicas entre las que se encuentran la aproximación plana de la función de Stokes y las modificaciones al núcleo de Stokes, propuestas por Wong y Gore (1969), Vanicek y Kleusberg (1987) y Featherstone et al. (1998). Ya determinados los distintos modelos del geoide gravimétrico, fue necesario validar los mismos y para eso se utilizaron una serie de estaciones permanentes de la red de nivelación del Datum Vertical de Puerto Rico de 2002 (Puerto Rico Vertical Datum 2002, PRVD02 ), las cuales tenían publicados sus valores de altitud elipsoidal y elevación. Ante la ausencia de altitudes ortométricas en las estaciones permanentes de la red de nivelación, se utilizaron las elevaciones obtenidas a partir de nivelación de primer orden para determinar los valores de la ondulación del geoide geométrico (Roman et al., 2013). Tras establecer un total de 990 líneas base, se realizaron dos análisis para determinar la 'precisión' de los modelos del geoide. En el primer análisis, que consistió en analizar las diferencias entre los incrementos de la ondulación del geoide geométrico y los incrementos de la ondulación del geoide de los distintos modelos (modelos gravimétricos, EGM2008 y GEOID12A) en función de las distancias entre las estaciones de validación, se encontró que el modelo con la modificación del núcleo de Stokes propuesta por Wong y Gore presentó la mejor 'precisión' en un 91,1% de los tramos analizados. En un segundo análisis, en el que se consideraron las 990 líneas base, se determinaron las diferencias entre los incrementos de la ondulación del geoide geométrico y los incrementos de la ondulación del geoide de los distintos modelos (modelos gravimétricos, EGM2008 y GEOID12A), encontrando que el modelo que presenta la mayor 'precisión' también era el geoide con la modificación del núcleo de Stokes propuesta por Wong y Gore. En este análisis, el modelo del geoide gravimétrico de Wong y Gore presento una 'precisión' de 0,027 metros en comparación con la 'precisión' del modelo EGM2008 que fue de 0,031 metros mientras que la 'precisión' del modelo regional GEOID12A fue de 0,057 metros. Finalmente podemos decir que la metodología aquí presentada es una adecuada ya que fue posible obtener un modelo del geoide gravimétrico que presenta una mayor 'precisión' que los modelos geopotenciales disponibles, incluso superando la precisión del modelo geopotencial global EGM2008. ABSTRACT The geoid, defined as the equipotential surface that best fits (in the least squares sense) to the mean sea level at a particular time, is the surface used as a reference to determine the orthometric heights. If we have an equipotential reference surface or a precise local geoid, we can then determine the orthometric heights efficiently from the ellipsoidal heights, provided by the Global Navigation Satellite System (GNSS). One of the most common and important an unsolved problem in geodesy is the lack of a global altimetric datum (Sjoberg, 2011)) with the appropriate precision. In the absence of one which allows us to obtain the absolute values of the geoid undulation with the required precision, it is necessary to use alternative geopotential models. The EGM2008 was recently published, in which there has been a marked improvement of its three data sources, so this model contains additional coefficients of degree up to 2190 and order 2159, and there is a substantial improvement in accuracy (Pavlis et al., 2008). When a given region has gravity values and high quality digital terrain models (DTM), it is possible to obtain more accurate regional geopotential models, with a higher resolution and precision, than global geopotential models. It is true that the National Geodetic Survey of the United States of America (NGS) has been developing geoid models for the region of the continental United States of America and its territories from the nineties, but which is also true is that areas such as Puerto Rico and the U.S. Virgin Islands have lagged behind when to apply and get more accurate results with these regional geopotential models. Right now, the available geopotential model for Puerto Rico and the U.S. Virgin Islands is the GEOID12A (Roman y Weston, 2012). Given this need and given the uncertainty of knowing the behavior of a regional geoid model developed exclusively with data from local gravity, we have taken on the task of developing a gravimetric geoid model to use as a reference system for orthometric heights. To develop a gravimetric geoid model in the island of Puerto Rico, implementing a methodology that allows us to analyze and validate the existing terrestrial gravity data is a must. Using altimetry validation with GIS and mathematical validation by collocation with the Gravsoft suite programs (Tscherning et al., 1994) in its Python version (Nielsen et al., 2012), it was possible to validate 1673 observations with gravity anomalies values out of a total of 1894 observations obtained from the International Bureau Gravimetric (BGI ) database. Applying these methodologies allowed us to obtain a database of reliable gravity anomalies, which can be used for many applications in science and engineering. Given the low density of existing gravity data, it was necessary to employ an alternative method for densifying the existing gravity anomalies set. Employing the methodology proposed by Jekeli et al. (2009b) we proceeded to determine gravity anomaly data from a DTM. These anomalies were adjusted by using the validated free-air gravity anomalies and, after that, applying the best fit in the least-square sense by geographical area, it was possible to obtain a uniform grid of free-air anomalies obtained from a DTM. After applying the topographic corrections, determining the indirect effect of topography and the contribution of the global geopotential model EGM2008, a grid of residual anomalies was obtained. These residual anomalies were used to determine the gravimetric geoid by using various techniques, among which are the planar approximation of the Stokes function and the modifications of the Stokes kernel, proposed by Wong y Gore (1969), Vanicek y Kleusberg (1987) and Featherstone et al. (1998). After determining the different gravimetric geoid models, it was necessary to validate them by using a series of stations of the Puerto Rico Vertical Datum of 2002 (PRVD02) leveling network. These stations had published its values of ellipsoidal height and elevation, and in the absence of orthometric heights, we use the elevations obtained from first - order leveling to determine the geometric geoid undulation (Roman et al., 2013). After determine a total of 990 baselines, two analyzes were performed to determine the ' accuracy ' of the geoid models. The first analysis was to analyze the differences between the increments of the geometric geoid undulation with the increments of the geoid undulation of the different geoid models (gravimetric models, EGM2008 and GEOID12A) in function of the distance between the validation stations. Through this analysis, it was determined that the model with the modified Stokes kernel given by Wong and Gore had the best 'accuracy' in 91,1% for the analyzed baselines. In the second analysis, in which we considered the 990 baselines, we analyze the differences between the increments of the geometric geoid undulation with the increments of the geoid undulation of the different geoid models (gravimetric models, EGM2008 and GEOID12A) finding that the model with the highest 'accuracy' was also the model with modifying Stokes kernel given by Wong and Gore. In this analysis, the Wong and Gore gravimetric geoid model presented an 'accuracy' of 0,027 meters in comparison with the 'accuracy' of global geopotential model EGM2008, which gave us an 'accuracy' of 0,031 meters, while the 'accuracy ' of the GEOID12A regional model was 0,057 meters. Finally we can say that the methodology presented here is adequate as it was possible to obtain a gravimetric geoid model that has a greater 'accuracy' than the geopotential models available, even surpassing the accuracy of global geopotential model EGM2008.