Climate variability effects on summer cropping systems on the Iberian Peninsula

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).

Sonophone: Desarrollo y evaluación de un sonómetro profesional para iOS

La medida de la presión sonora es un proceso de extrema importancia para la ingeniería acústica, de aplicación en numerosas áreas de esta disciplina, como la acústica arquitectónica o el control de ruido. Sobre todo en esta última, es necesario poder efectuar medidas precisas en condiciones muy diversas. Por otra parte, la ubicuidad de los dispositivos móviles inteligentes (smartphones, tabletas, etc.), dispositivos que integran potencia de procesado, conectividad, interactividad y una interfaz intuitiva en un tamaño reducido, abre la posibilidad de su uso como sistemas de medida de calidad y de coste bajo. En este Proyecto se pretende utilizar las capacidades de entrada y salida, procesado, conectividad inalámbrica y geolocalización de los dispositivos móviles basados en iOS, en concreto el iPhone, para implementar un sistema de medidas acústicas que iguale o supere las prestaciones de los sonómetros existentes en el mercado. SonoPhone permitirá, mediante la conexión de un micrófono de medida adecuado, la realización de medidas de acuerdo a las normas técnicas en vigor, así como la posibilidad de programar, configurar y almacenar o trasmitir las medidas realizadas, que además estarán geolocalizadas con el GPS integrado en el dispositivo móvil. También se permitirá enviar los datos de la medida a un almacenamiento remoto en la nube. La aplicación tiene una estructura modular en la que un módulo de adquisición de datos lee la señal del micrófono, un back-end efectúa el procesado necesario, y otros módulos permiten la calibración del dispositivo y programar y configurar las medidas, así como su almacenamiento y transmisión en red. Una interfaz de usuario (GUI) permite visualizar las medidas y efectuar las configuraciones deseadas por el usuario, todo ello en tiempo real. Además de implementar la aplicación, se ha realizado una prueba de funcionamiento para determinar si el hardware del iPhone es adecuado para la medida de la presión acústica de acuerdo a las normas internacionales. Sound pressure measurement is an extremely important process in the field of acoustic engineering, with applications in numerous subfields, like for instance building acoustics and noise control, where it is necessary to be able to accurately measure sound pressure in very diverse (and sometimes adverse) conditions. On the other hand, the growing ubiquity of mobile devices such as smartphones or tablets, which combine processing power, connectivity, interactivity and an intuitive interface in a small size, makes it possible to use these devices as quality low-cost measurement systems. This Project aims to use the input-output capabilities of iOS-based mobile devices, in particular the iPhone, together with their processing power, wireless connectivity and geolocation features, to implement an acoustic measurement system that rivals the performance of existing devices. SonoPhone allows, with the addition of an adequate measurement microphone, to carry out measurements that comply with current technical regulations, as well as programming, configuring, storing and transmitting the results of the measurement. These measurements will be geolocated using the integrated GPS, and can be transmitted effortlessly to a remote cloud storage. The application is structured in modular fashion. A data acquisition module reads the signal from the microphone, while a back-end module carries out the necessary processing. Other modules permit the device to be calibrated, or control the configuration of the measurement and its storage or transmission. A Graphical User Interface (GUI) allows visual feedback on the measurement in progress, and provides the user with real-time control over the measurement parameters. Not only an application has been developed; a laboratory test was carried out with the goal of determining if the hardware of the iPhone permits the whole system to comply with international regulations regarding sound level meters.

Ecualización y optimización de la codificación para la simulación de sistemas OFDM

Los sistemas basados en la técnica OFDM (Multiplexación por División de Frecuencias Ortogonales) son una evolución de los tradicionales sistemas FDM (Multiplexación por División de Frecuencia), gracias a la cual se consigue un mejor aprovechamiento del ancho de banda. En la actualidad los sistemas OFDM y sus variantes ocupan un lugar muy importante en las comunicaciones, estando implementados en diversos estándares como pueden ser: DVB-T (estándar de la TDT), ADSL, LTE, WIMAX, DAB (radio digital), etc. Debido a ello, en este proyecto se implementa un sistema OFDM en el que poder realizar diversas simulaciones para entender mejor su funcionamiento. Para ello nos vamos a valer de la herramienta Matlab. Los objetivos fundamentales dentro de la simulación del sistema es poner a prueba el empleo de turbo códigos (comparándolo con los códigos convolucionales tradicionales) y de un ecualizador. Todo ello con la intención de mejorar la calidad de nuestro sistema (recibir menos bits erróneos) en condiciones cada vez más adversas: relaciones señal a ruido bajas y multitrayectos. Para ello se han implementado las funciones necesarias en Matlab, así como una interfaz gráfica para que sea más sencillo de utilizar el programa y más didáctico. En los capítulos segundo y tercero de este proyecto se efectúa un estudio de las bases de los sistemas OFDM. En el segundo nos centramos más en un estudio teórico puro para después pasar en el tercero a centrarnos únicamente en la teoría de los bloques implementados en el sistema OFDM que se desarrolla en este proyecto. En el capítulo cuarto se explican las distintas opciones que se pueden llevar a cabo mediante la interfaz implementada, a la vez que se elabora un manual para el correcto uso de la misma. El quinto capítulo se divide en dos partes, en la primera se muestran las representaciones que puede realizar el programa, y en la segunda únicamente se realizan simulaciones para comprobar que tal responde nuestra sistema a distintas configuraciones de canal, y las a distintas configuraciones que hagamos nosotros de nuestro sistema (utilicemos una codificación u otra, utilicemos el ecualizador o el prefijo cíclico, etc…). Para finalizar, en el último capítulo se exponen las conclusiones obtenidas en este proyecto, así como posibles líneas de trabajo que seguir en próximas versiones del mismo. ABSTRACT. Systems based on OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) technique are an evolution of traditional FDM (Frequency Division Multiplexing). Due to the use of OFDM systems are achieved by more efficient use of bandwidth. Nowadays, OFDM systems and variants of OFDM systems occupy a very important place in the world of communications, being implemented in standards such as DVB-T, ADSL, LTE, WiMAX, DAB (digital radio) and another more. For all these reasons, this project implements a OFDM system for performing various simulations for better understanding of OFDM system operation. The system has been simulated using Matlab. With system simulation we search to get two key objectives: to test the use of turbo codes (compared to traditional convolutional codes) and an equalizer. We do so with the intention of improving the quality of our system (receive fewer rates of bit error) in increasingly adverse conditions: lower signal-to-noise and multipath. For these reasons necessaries Matlab´s functions have been developed, and a GUI (User Graphical Interface) has been integrated so the program can be used in a easier and more didactic way. This project is divided into five chapters. In the second and third chapter of this project are developed the basis of OFDM systems. Being developed in the second one a pure theoretical study, while focusing only on block theory implemented in the OFDM system in the third one. The fourth chapter describes the options that can be carried out by the interface implemented. Furthermore the chapter is developed for the correct use of the interface. The fifth chapter is divided into two parts, the first part shows to us the representations that the program can perform, and the second one just makes simulations to check that our system responds to differents channel configurations (use of convolutional codes or turbo codes, the use of equalizer or cyclic prefix…). Finally, the last chapter presents the conclusions of this project and possible lines of work to follow in future versions.

Probabilistic analysis of water availability for agriculture and associated crop net margins.

Rising water demands are difficult to meet in many regions of the world. In consequence, under meteorological adverse conditions, big economic losses in agriculture can take place. This paper aims to analyze the variability of water shortage in an irrigation district and the effect on farmer?s income. A probabilistic analysis of water availability for agriculture in the irrigation district is performed, through a supply-system simulation approach, considering stochastically generated series of stream-flows. Net margins associated to crop production are as well estimated depending on final water allocations. Net margins are calculated considering either single-crop farming, either a polyculture system. In a polyculture system, crop distribution and water redistribution are calculated through an optimization approach using the General Algebraic Modeling System (GAMS) for several scenarios of irrigation water availability. Expected net margins are obtained by crop and for the optimal crop and water distribution. The maximum expected margins are obtained for the optimal crop combination, followed by the alfalfa monoculture, maize, rice, wheat and finally barley. Water is distributed as follows, from biggest to smallest allocation: rice, alfalfa, maize, wheat and barley.

Ecología de la dispersión de plantas en los bosques secos del suroccidente Ecuatoriano

La importancia del proceso de dispersión de semillas en la estructura y dinámica de los ecosistemas es ampliamente reconocida. Sin embargo, para los bosques tropicales estacionalmente secos los estudios relacionados con este proceso son aún escasos y dispersos en comparación con los bosques tropicales lluviosos. En este trabajo se estudió la importancia de los síndromes de dispersión de semillas en la estructuración de comunidades, mediante el análisis de los patrones de dispersión de semillas en el espacio y tiempo para comunidades de leñosas en los bosques secos del suroccidente Ecuatoriano. Esta área forma parte de la región Tumbesina, una de las áreas de endemismo más importantes del mundo, pero también uno de los hotspots más amenazados. El clima se caracteriza por una estación seca que va de mayo a noviembre y una estación lluviosa que se extiende desde diciembre a abril. Para toda esta zona se estima una temperatura promedio anual entre 20° y 26°C y una precipitación promedio anual entre 300 y 700 mm. El trabajo de campo se desarrolló entre febrero de 2009 y septiembre de 2012. El primer paso fue la recopilación de información sobre las especies leñosas nativas de los bosques secos del suroccidente de Ecuador, que permitiera asignar a cada especie a un síndrome de dispersión para determinar el espectro de síndromes de dispersión de semillas. Luego, utilizando la información disponible de 109 parcelas establecidas previamente a lo largo de cuatro cantones de la provincia de Loja que conservan bosques secos en buen estado, se analizó la relación entre el síndrome de dispersión y condiciones ambientales. La relación de los síndromes de dispersión con los patrones espaciales de las especies y con los patrones de la lluvia y banco de semillas se estudió dentro de una parcela permanente de 9 ha, en la Reserva Ecológica Arenillas. Dentro de esta parcela se estableció un transecto de aproximadamente 3,4 km, que se recorrió mensualmente para colectar excretas de cérvidos y analizar el rol de este grupo como dispersor de semillas. Una gran variedad de plantas en los bosques secos tropicales del suroccidente de Ecuador requirió la asistencia de animales para la dispersión de semillas. Sin embargo, un análisis del espectro de dispersión considerando no solo la riqueza, sino también la abundancia relativa de especies, permitió determinar que a pesar de la alta variedad de especies zoócoras, la mayor parte de la comunidad correspondía a individuos anemócoros, que no proveen ninguna recompensa para la dispersión por animales. Este patrón puede deberse a la abundancia relativa de hábitats adecuados para especies con diferente síndrome de dispersión. Las condiciones ambientales afectaron la estructura del espectro de dispersión en la comunidad de bosque seco neotropical estudiada. El análisis de la importancia relativa del síndrome de dispersión y de la heterogeneidad espacial en la formación de patrones espaciales de árboles adultos permitió determinar que la heterogeneidad ambiental ejercía un efecto adicional (y en algunos el único) en la formación de patrones agregados de la mayoría de especies estudiadas. Los resultados señalaron diferencias en los patrones espaciales de las especies dependiendo del síndrome de dispersión, pero también una gran variación en los patrones espaciales incluso entre especies del mismo síndrome de dispersión. El análisis simultáneo de los patrones de la lluvia de semillas y banco de semillas de una comunidad de leñosas y su relación con la vegetación establecida indicaron que la lluvia de semillas era temporalmente variable en número de especies y abundancia de semillas, y dependía del síndrome de dispersión. El síndrome de dispersión también influyó en la formación de bancos de semillas, siendo las especies con capacidad de dispersión limitada (autócoras) las de mayor riqueza de especies y abundancia de semillas. Los cérvidos también se consideraron como un elemento clave en el proceso de dispersión de semillas. Al menos ocho especies leñosas fueron dispersadas legítimamente vía endozoócora. La mayoría de las especies dispersadas presentaron diásporas sin adaptaciones obvias para la dispersión, por lo que la ingestión de semillas por cérvidos se constituye en una vía potencial para la dispersión de sus semillas a largas distancias y, con ello, mejora la posibilidad de colonizar nuevos sitios y mantener el flujo genético. Los resultados de este estudio aportan nuevas evidencias para el entendimiento de la importancia de los procesos de dispersión de semillas en la estructura de los bosques secos neotropicales. Uno de los principales hallazgos a partir de estos cuatro capítulos es que los patrones espaciales de las especies, así como las estrategias que utilizan para dispersarse y hacer frente a las condiciones adversas (es decir, lluvia o banco de semillas) llevan consigo un efecto del síndrome de dispersión, y que la intensidad ese efecto depende a la vez de las condiciones ambientales del lugar. ABSTRACT The importance of seed dispersal process in the estructuring and ecosystem dynamic is widely recongnized. However, for seasonally tropical dry forest studies related to this process are still scarce and scattered compared to tropical rain forests. The present research deals with the importance of seed dispersal syndromes as a driver in the community structure, focusing its attention to temporal and spatial patterns of seed dispersal in woody communities of seasonally dry forest at Southwestern Ecuador. This area is part of the Tumbesian region, one of the most important areas of endemism, but also one of the most threatened areas around the world. Climate is characterized by a dry season from May to November, and a rainy season from December to April. For the whole area an average temperature between 20 ° and 26 ° C, and an average annual rainfall between 300 and 700 mm are estimated. Fieldwork was carried out between February 2009 and September 2012. During a first step information about native woody species of dry forests of southwestern Ecuador was gathered, enabling to assign a dispersal syndrome to each species to determine the seed dispersal spectrum. In a second step, available information from 109 established plots along four municipalities in Loja province, which hold the highest and best conserved dry forest remanants, was analyzed to establish the relationship between dispersal syndromes and environmental conditions. The relationships between dispersal syndromes and species spatial patterns; and between dispersal syndromes and seed rain and seed bank patterns, were studied within a permanent plot of 9 ha, in the Arenillas Ecological Reserve. Within this plot one transect of approximately 3.4 km was set to collect monthly deer droppings, which were used to latter analyze the rol of this group as seed dispersers. The results showed that a large variety of plants in tropical dry forest of Southwestern Ecuador require animal assistance to dispers their seeds. However, an analysis of seed dispersal spectrum considering not only species richness, but also the relative abundance of species, allowed to determine that despite the high variety of zoochorous species, most individuals in the community corresponds to anemochoruos species. This shift may be due to the relative abundance of habitats that are suitable for species with different dispersal syndromes. Moreover, quantitative data analysis showed that environmental conditions affect the structure of seed dispersal spectrum in the studied community. The analysis of relative importance of dispersal syndrome, and the environmental heterogeneity on formation of adult trees spatial patterns, indicated that environmental heterogeneity exert an additional (or was the only) effect limiting the distribution of most species in this forest. The findings showed differences in spatial patterns related to dispersal syndrome, but also showed a large variation in spatial patterns even among species sharing the same dispersal syndrome. Simultaneous analysis of seed rain and seed bank patterns of a woody community, and their relationship with established vegetation, suggested that seed rain is temporally variable in species number and seeds abundance, and that variation is related to the dispersal syndrome. Dispersal syndrome also influenced on the formation of seed banks, being species with limited dispersal abilities (autochorous) the ones with highest species richness and seed abundance. Deer were found as a key element in the seed dispersal process. At least to eight woody species were dispersed legitimately by ingestion. Diaspores of most dispersed species had no obvious adaptations to seed dispersal, therefore, seed ingestion by deer represents a potential pathway for long-distance dispersal, and hence, improves the chances to colonizing new sites and to maintain gene flow. Overall, these results provide new evidence for understanding the importance of seed dispersal processes in the structure of Neotropical dry forests. One of the major findings from these four chapters is that spatial patterns of species, and the strategies used to disperse their seeds and to deal with the adverse conditions (i.e. seed rain or seed bank) are related with dispersal syndromes, and the intensity of that relation depends in turn, on environmental conditions.

Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.