16 resultados para Slavs in the Balkan Peninsula.
em Universidad Politécnica de Madrid
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PREDICT POTENTIAL DISTRIBUTION. Spatial and temporal evolution of the species under different climate scenarios. Generation of habitat suitability models (HSM) high degree of uncertainty and limitations. The importance of their validation has been stressed. In this work we discuss the present potential distribution of P. sylvestris and P. nigra in the Iberian Peninsula by using MaxEnt, and evaluate the influence of the different environmental variables. Our intention is to select a set of environmental variables that explains better their current distribution, to achieve the most accurate and reliable models. Then we project them to the past climatic conditions (21 to 0 kyrs BP), to evaluate the outputs with existing palaeo-ecological data.
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Crops growing in the Iberian Peninsula may be subjected to damagingly high temperatures during the sensitive development periods of flowering and grain filling. Such episodes are considered important hazards and farmers may take insurance to offset their impact. Increases in value and frequency of maximum temperature have been observed in the Iberian Peninsula during the 20th century, and studies on climate change indicate the possibility of further increase by the end of the 21st century. Here, impacts of current and future high temperatures on cereal cropping systems of the Iberian Peninsula are evaluated, focusing on vulnerable development periods of winter and summer crops. Climate change scenarios obtained from an ensemble of ten Regional Climate Models (multimodel ensemble) combined with crop simulation models were used for this purpose and related uncertainty was estimated. Results reveal that higher extremes of maximum temperature represent a threat to summer-grown but not to winter-grown crops in the Iberian Peninsula. The study highlights the different vulnerability of crops in the two growing seasons and the need to account for changes in extreme temperatures in developing adaptations in cereal cropping systems. Finally, this work contributes to clarifying the causes of high-uncertainty impact projections from previous studies.
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Evaluating the seismic hazard requires establishing a distribution of the seismic activity rate, irrespective of the methodology used in the evaluation. In practice, how that activity rate is established tends to be the main difference between the various evaluation methods. The traditional procedure relies on a seismogenic zonation and the Gutenberg-Richter (GR) hypothesis. Competing zonations are often compared looking only at the geometry of the zones, but the resulting activity rate is affected by both geometry and the values assigned to the GR parameters. Contour plots can be used for conducting more meaningful comparisons, providing the GR parameters are suitably normalised. More recent approaches for establishing the seismic activity rate forego the use of zones and GR statistics and special attention is paid here to such procedures. The paper presents comparisons between the local activity rates that result for the complete Iberian Peninsula using kernel estimators as well as two seismogenic zonations. It is concluded that the smooth variation of the seismic activity rate produced by zoneless methods is more realistic than the stepwise changes associated with zoned approaches; moreover, the choice of zonation often has a stronger influence on the results than its fairly subjective origin would warrant. It is also observed that the activity rate derived from the kernel approach, related with the GR parameter “a”, is qualitatively consistent with the epicentres in the catalogue. Finally, when comparing alternative zonations it is not just their geometry but the distribution of activity rate that should be compared.
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Dentro del Proyecto EBONE (Red de Observación de la Biodiversidad Europea) se analizan diferentes tipos de paisaje en varias zonas de Madrid y norte de Portugal. Se realiza un estudio de los habitats y la diversidad de especies con el objetivo principal de preservarlos y conservalos.
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European white elm (Ulmus laevis Pallas) populations are scarce, small and fragmented in the Iberian Peninsula. Due to these characteristics the indigenous status of the species in the region has been questioned, whilst the species? role in Iberian riparian forest ecology has been neglected. Herein we review past studies regarding this species? distribution and ecology in the Iberian Peninsula, with special emphasis on the establishment of conservation priorities. We first present a collection of palaeogeographic, historic and genetic data suggesting that the Iberian Peninsula was a glacial refuge for U. laevis. Secondly, we analyse U. laevis distribution in relation to soil physico- chemical properties and water availability in Spain. Following this, we focus on the reproductive biology of the species, and investigate the effect of masting and empty seed production on predation and regeneration establishment. Finally, based on this knowledge, we propose conservation policies for U. laevis in the Iberian Peninsula.
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A module to estimate risks of ozone damage to vegetation has been implemented in the Integrated Assessment Modelling system for the Iberian Peninsula. It was applied to compute three different indexes for wheat and Holm oak; daylight AOT40 (cumulative ozone concentration over 40 ppb), cumulative ozone exposure index according to the Directive 2008/50/EC (AOT40-D) and PODY (Phytotoxic Ozone Dose over a given threshold of Y nmol m−2 s−1). The use of these indexes led to remarkable differences in spatial patterns of relative ozone risks on vegetation. Ozone critical levels were exceeded in most of the modelling domain and soil moisture content was found to have a significant impact on the results. According to the outputs of the model, daylight AOT40 constitutes a more conservative index than the AOT40-D. Additionally, flux-based estimations indicate high risk areas in Portugal for both wheat and Holm oak that are not identified by AOT-based methods.
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Debido a la complejidad de los procesos que controlan el intercambio de gases de carbono (C) y nitrógeno (N) entre el suelo y la atmósfera, en los sistemas forestales y agroforestales, son comprensibles las incógnitas existentes respecto a la estimación de los flujos de los gases de efecto invernadero (GEI) y la capacidad como reservorios de carbono de los suelos, bajo diferentes formas de uso y regímenes de alteración a escala regional y global. Esta escasez de información justifica la necesidad de caracterizar la dinámica de intercambio de GEI en los ecosistemas Mediterráneos, en especial en el contexto actual de cambio climático, y el incremento asociado de temperatura y periodos de sequía, alteración de los patrones de precipitación, y el riesgo de incendios forestales; cuyas consecuencias afectarán tanto a los compartimentos de C y de N del suelo como a la capacidad de secuestro de C de estos ecosistemas. Dentro de este contexto se enmarca la presente tesis doctoral cuyo objetivo ha sido cuantificar y caracterizar los flujos de dióxido de carbono (CO2), de oxido nitroso (N2O) y de metano (CH4), junto con los stocks de C y N, en suelos forestales de Quercus ilex, Quercus pyrenaica y Pinus sylvestris afectados por incendios forestales; así como el estudiar el efecto de la gestión y la cubierta arbórea en la respiración del suelo y los stocks de C y N en una dehesa situada en el centro de la Península Ibérica. De manera que los flujos de CO2, N2O y CH4; y los parámetros físico-químicos y biológicos del suelo fueron estudiados en los diferentes tratamientos y ecosistemas a lo largo del trabajo que se presenta. Los resultados obtenidos muestran la existencia de variaciones temporales y espaciales de la respiración del suelo dentro de una escala geográfica pequeña, controladas principalmente por la temperatura y la humedad del suelo; y por los contenidos de C y N del suelo en un bosque de Pinus sylvestris en la vertiente norte de la Sierra de Guadarrama , en España. El análisis de los efectos de los incendios forestales a largo plazo (6-8 años) revela que las pérdidas anuales de C a través de la respiración del suelo en las zonas quemadas de Quercus ilex, Quercus pyrenaica y Pinus sylvestris fueron 450 gCm-2yr-1, 790 gCm-2yr-1 y 1220 gCm-2yr-1, respectivamente; lo que representa una reducción del 43%, 22% y 11% en comparación con las zonas no quemadas de dichas especies, debido a la destrucción de la masa arbórea. El efecto del fuego también alteró los flujos N2O y CH4 del suelo, de una forma diferente en los distintos ecosistemas y estacionalidades estudiadas. De tal modo, que los suelos quemados mostraron una mayor oxidación del CH4 en las masas de Q. ilex, y una menor oxidación en las de P. sylvestris; además de una disminución de los flujos de N2O en Q. pyrenaica. Los incendios también afectaron los parámetros microclimáticos de los suelos forestales, observándose un incremento de la temperatura del suelo y una disminución de la humedad en los emplazamientos quemados que en los no quemados. Los cationes intercambiables, el pH, el cociente C/N, el contenido en raicillas y la biomasa microbiana también disminuyeron en las zonas quemadas. Aunque el C orgánico del suelo no se alteró de manera significativa, si lo hizo la calidad de la materia orgánica, disminuyendo el carbono lábil y aumentando las formas recalcitrantes lo que se tradujo en menor sensibilidad de la respiración del suelo a la temperatura (valores de Q10) en las zonas quemadas. Los resultados del estudio realizado en la Dehesa muestran que las actividades silvopastorales estudiadas afectaron levemente y de forma no constante a la respiración del suelo y las condiciones microclimáticas del suelo. Se observó una reducción 12% de la respiración del suelo por efecto del pastoreo no intensivo. Sin embargo, se observaron incrementos de 3Mg/ha en los stocks de C y de 0.3 Mg/ha en los stocks de N en los suelos pastoreados en comparación con los no pastoreados. Aunque, no se observó un claro efecto de la labranza sobre la respiración del suelo en nuestro experimento, sin embargo si se observó una disminución de 3.5 Mg/ha en las reservas de C y de 0.3 Mg/ ha en las de N en los suelos labrados comparados con los no labrados. La copa del arbolado influyó de forma positiva tanto en la respiración del suelo, como en los stocks de C y N de los suelos. La humedad del suelo jugó un papel relevante en la sensibilidad de la respiración a la temperatura del suelo. Nuestros resultados ponen de manifiesto la sensibilidad de la respiración del suelo a cambios en la humedad y los parámetros edáficos, y sugieren que la aplicación de modelos estándar para estimar la respiración del suelo en áreas geográficas pequeñas puede no ser adecuada a menos que otros factores sean considerados en combinación con la temperatura del suelo. Además, las diferentes respuestas de los flujos de gases de efecto invernadero a los cambios, años después de la ocurrencia de incendios forestales, destaca la necesidad de incluir estos cambios en las futuras investigaciones de la dinámica del carbono en los ecosistemas mediterráneos. Por otra parte, las respuestas divergentes en los valores de respiración del suelo y en los contenidos de C y N del suelo observados en la dehesa, además de la contribución de la copa de los árboles en los nutrientes del suelo ilustran la importancia de mantener la gestión tradicional aplicada en beneficio de la capacidad de almacenar C en la dehesa estudiada. La información obtenida en este trabajo pretende contribuir a la mejora del conocimiento de la dinámica y el balance de C en los sistemas mediterráneos, además de ayudar a predecir el impacto del cambio climático en el intercambio de C entre los ecosistemas forestales y agroforestales y la atmósfera. ABSTRACT Due to the complexity of the processes that control the exchange of carbon (C) and nitrogen (N) gasses between soils and the atmosphere in forest and agroforestry ecosystems, understandable uncertainties exist as regards the estimation of greenhouse gas (GHG) fluxes and the soil sink capacity at regional and global scale under different forms of land use and disturbance regimes. These uncertainties justify the need to characterize the exchange dynamics of GHG between the atmosphere and soils in Mediterranean terrestrial ecosystems, particularly in the current context of climate change and the associated increase in temperature, drought periods, heavy rainfall events, and increased risk of wildfires, which affect not only the C and N pools but also the soil C sink capacity of these ecosystems. Within this context, the aims of the present thesis were, firstly, to quantify and characterize the fluxes of carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) as well as the C and N stocks in Quercus ilex, Quercus pyrenaica and Pinus sylvestris stands affected by wildfires, and secondly, to study the effects of Quercus ilex canopy and management on both soil respiration and C and N pools in dehesa systems in the center of Iberian Peninsula. Soil CO2, N2O and CH4 fluxes, and soil physical-chemical and biological parameters were studied under the different treatments and ecosystems considered in this study. The results showed seasonal and spatial variations in soil respiration within small geographic areas, mainly controlled by soil temperature and moisture in addition to soil carbon and nitrogen stocks in mixed pine–oak forest ecosystems on the north facing slopes of the Sierra de Guadarrama in Spain. The analysis of long term effects of wildfires (6–8 years) revealed that annual carbon losses through soil respiration from burned sites in Quercus ilex, Quercus pyrenaica and Pinus sylvestris stands were 450 gCm-2yr-1, 790 gCm-2yr-1 and 1220 gCm-2yr-1, respectively; with burned sites emitting 43%, 22% and 11% less in burned as opposed to non-burned sites due the loss of trees. Fire may alter both N2O and CH4 fluxes although the magnitude of such variation depends on the site, soil characteristics and seasonal climatic conditions. The burned sites showed higher CH4 oxidation in Q.ilex stands, and lower oxidation rates in P. sylvestris stands. A reduction in N2O fluxes in Q. pyrenaica stands was detected at burned sites along with changes in soil microclimate; higher soil temperature and lower soil moisture content. Exchangeable cations, the C/N ratio, pH, fine root and microbial biomass were also found to decrease at burned sites. Although the soil organic carbon was not significantly altered, the quality of the organic matter changed, displaying a decrease in labile carbon and a relative increase in refractory forms, leading to lower sensitivity of soil respiration to temperature (Q10 values) at burned sites. The results from the dehesa study show that light grazing and superficial tilling practices used in the studied dehesa system in Spain had a slight but non-consistent impact on soil respiration and soil microclimate over the study period. The reduction in soil respiration in the dehesa system due to the effects of grazing was around 12 %. However, increments of 3Mg/ha in C stocks and 0.3 Mg/ha in N stocks in grazed soils were observed. Although no clear effect of tilling on soil respiration was found, a decrease of 3.5 Mg/ha in C stocks and 0.3 Mg/ha in N stocks was detected for tilled soils. The presence of a tree canopy induced increases in soil respiration, soil C and N stocks, while soil moisture was found to play an important role in soil respiration temperature response. Our results suggest that the use of standard models to estimate soil respiration in small geographical areas may not be adequate unless other factors are considered in addition to soil temperature. Furthermore, the different responses of GHG flux to climatic shifts, many years after the occurrence of wildfire, highlight the need to include these shifts in C dynamics in future research undertaken in Mediterranean ecosystems. Furthermore, divergent responses in soil respiration and soil C and N stocks to grazing or tilling practices in Dehesa systems, and the influence of tree canopy on soil respiration and soil nutrient content, illustrate the importance of maintaining beneficial management practices. Moreover, the carbon sequestration capacity of the Dehesa system studied may be enhanced through improvements in the management applied. It is hoped that the information obtained through this research will contribute towards improving our understanding of the dynamics and balance of C in Mediterranean systems, and help predict the impact of climate change on the exchange of C between forest and agroforestry ecosystems and the atmosphere.
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Se realiza un estudio detallado del episodio cálido MIS 5 en la zona sureste de la Península Ibérica. Se realiza la reconstrucción paleoambiental a partir del estudio polínico y biomarcadores de un sondeo perforado en la costa de Almería. La cronología se estableció a partir del método de racemizaciónd e aminoácidos.Landwards of a MIS5 bar, a borehole core (SRA) was analyzed to establish the relationship between the lagoonal record and the raised beach deposits in the surroundings of the Antas river mouth and to reconstruct the Pleistocene palaeoenvironmental evolution 5 of the southern Mediterranean coast of the Iberian Peninsula. 63 samples were recovered for amino acid racemization dating, 86 samples for sedimentological and paleontological determination, 37 samples for pollen identification and 54 for biomarker analysis. AAR revealed that the borehole record contains MIS11, MIS6 and MIS5 deposits, the latter extensively represented. During the end of MIS6 and MIS5, a sand 10 barrier developed and created a shallow lagoon with alternating terrestrial inputs this process being common in other Mediterranean realms. Litho- and biofacies allowed the identification of distinct paleoenvironments through time, with the presence of a lagoonal environment alternating with alluvial fan progradation. Biomarkers indicated constant input from terrestrial plants, together with variable development of aquatic 15 macrophytes. The palynological content allowed the reconstruction of the paleoclimatological conditions during MIS6 and 5, with evidence of seven scenarios characterized by alternating arid and relatively humid conditions
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The coastal area between the mouths of the Aguas and Antas Rivers presents a deformed system of raised marine deposits, some of which have been strongly affected by active tectonics. The use of amino acid epimerization dating of Glycymeris shells from raised coastal deposits allowed determining the age of these marine deposits, all of them linked to highstand sea levels in the Mediterranean realm, with ages between MIS 11 and MIS 1. These results allowed corroborating the age of some previously studied sites, and using new sampling sites, the general aminostratigraphy for the Quaternary raised marine deposits on the Mediterranean coast was confirmed. The main deformation event took place after MIS 11 and continued until MIS 5, and was linked to the activity of the Palomares Faul
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The Santa Irene flood, at the end of October 1982, is one of the most dramatically and widely reported flood events in Spain. Its renown is mainly attributable to the collapse of the Tous dam, but its main message is to be the paradigm of the incidence of the maritime/littoral weather and its temporal sea-level rise on the coastal plains inland floods. The Santa Irene flood was attributable to a meteorological phenomenon known as gota fría (cold drop), a relatively frequent and intense rainy phenomenon on the Iberian Peninsula, particularly on the Spanish E to SE inlands and coasts. There are some circumstances that can easily come together to unleash the cold drop there: cold and dry polar air masses coming onto the whole Iberian Peninsula and the north of Africa, high sea-water temperatures, and low atmospheric pressure (cyclone) areas in the western Mediterranean basin; these circumstances are quite common during the autumn and, as it happens, in other places around the world (E/SE Africa). Their occurrence, however, shows a great space-temporal variability (in a similar way to hurricanes on Caribbean and western North Atlantic areas or also in a similar way to typhoons). In fact, all of these are equivalent, although different, phenomena, able to have a different magnitude each time. This paper describes the results of a detailed analysis and reflection about this cold drop phenomenon as a whole, on the generation of its rains, and on the different natures and consequences of its flood. This paper also explains the ways in which the nearby maritime weather and the consequential sea level govern floods on different zones of any hydrographical basin. The Santa Irene case can be considered as a paradigm to explain the influence of nearby maritime climatic conditions on flooding phenomena not only in coastal but also in upward inland areas.
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Climate variability and changes in the frequency of extremes events have a direct impact on crop yield and damages. Climate anomalies projections at monthly and yearly timescale allows us for adapting a cropping system (crops, varieties and management) to take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The objective of this work is to develop indices to evaluate the effect of climatic variability in summer cropping systems of Iberian Peninsula, in an attempt of relating yield variability to climate variability, extending the work of Rodríguez-Puebla (2004).
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Users in the Mediterranean region face significant water supply risks. Water markets mechanisms can provide flexibility to water systems run in tight situations. The largest water infrastructure in the Iberian Peninsula connects the Segura and Tagus Basins. Stakeholders and politicians in the Tagus Basin have asked that water transfers between the two basins be eventually phased out. The need to increase the statutory minimum environmental flow in the middle Tagus and to meet new urban demands is going to result in a redefinition of the Transfer?s management rules, leading to a reduction in the transferable volumes. To minimise the consequences of such restrictions to irrigators in the Segura Basin who depend on the transferred volumes, we propose the establishment of water option contracts between both basins that represents an institutional innovation with respect to previous inter-basin spot market experiences. Based on the draft of the new Tagus Basin Plan, we propose both a modification of the Transfer?s management rule and an innovative inter-basin option contract. The main goal of the paper is to define this contract and evaluate it with respect to non-market scenarios. We also assess the resulting impact on environmental flows in the Tagus River and water availability for users in the Segura Basin, together with the economic impacts of such contract on both basins. Our results show that the proposed option contract would reduce the impact of a change in the transfer?s management rule, and reduce the supply risks of the recipient area.
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This paper addresses the determination of the realized thermal niche and the effects of climate change on the range distribution of two brown trout populations inhabiting two streams in the Duero River basin (Iberian Peninsula) at the edge of the natural distribution area of this species. For reaching these goals, new methodological developments were applied to improve reliability of forecasts. Water temperature data were collected using 11 thermographs located along the altitudinal gradient, and they were used to model the relationship between stream temperature and air temperature along the river continuum. Trout abundance was studied using electrofishing at 37 sites to determine the current distribution. The RCP4.5 and RCP8.5 change scenarios adopted by the International Panel of Climate Change for its Fifth Assessment Report were used for simulations and local downscaling in this study. We found more reliable results using the daily mean stream temperature than maximum daily temperature and their respective seven days moving-average to determine the distribution thresholds. Thereby, the observed limits of the summer distribution of brown trout were linked to thresholds between 18.1ºC and 18.7ºC. These temperatures characterise a realised thermal niche narrower than the physiological thermal range. In the most unfavourable climate change scenario, the thermal habitat loss of brown trout increased to 38% (Cega stream) and 11% (Pirón stream) in the upstream direction at the end of the century; however, at the Cega stream, the range reduction could reach 56% due to the effect of a ?warm-window? opening in the piedmont reach.
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La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.
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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.