Implications of agricultural production, policy and land use changes on water resource assessment

Una gestión más eficiente y equitativa del agua a escala de cuenca no se puede centrar exclusivamente en el recurso hídrico en sí, sino también en otras políticas y disciplinas científicas. Existe un consenso creciente de que, además de la consideración de las cambiantes condiciones climáticas, es necesaria una integración de ámbitos de investigación tales como la agronomía, planificación del territorio y ciencias políticas y económicas a fin de satisfacer de manera sostenible las demandas de agua por parte de la sociedad y del medio natural. La Política Agrícola Común (PAC) es el principal motor de cambio en las tendencias de paisajes rurales y sistemas agrícolas, pero el deterioro del medio ambiente es ahora una de las principales preocupaciones. Uno de los cambios más relevantes se ha producido con la expansión e intensificación del olivar en España, principalmente con nuevas zonas de regadío o la conversión de olivares de secano a sistemas en regadío. Por otra parte, el cambio de las condiciones climáticas podría ejercer un papel importante en las tendencias negativas de las aportaciones a los ríos, pero no queda claro el papel que podrían estar jugando los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las tendencias negativas de caudal observadas. Esta tesis tiene como objetivo mejorar el conocimiento de los efectos de la producción agrícola, política agraria y cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las condiciones de calidad del agua, respuesta hidrológica y apropiación del agua por parte de la sociedad. En primer lugar, el estudio determina las tendencias existentes de nitratos y sólidos en suspensión en las aguas superficiales de la cuenca del río Guadalquivir durante el periodo de 1998 a 2009. Desde una perspectiva de política agraria, la investigación trata de evaluar mediante un análisis de datos de panel las principales variables, incluyendo la reforma de la PAC de 2003, que están teniendo una influencia en ambos indicadores de calidad. En segundo lugar, la apropiación del agua y el nivel de contaminación por nitratos debido a la producción del aceite de oliva en España se determinan con una evaluación de la huella hídrica (HH), teniendo en cuenta una variabilidad espacial y temporal a largo de las provincias españolas y entre 1997 y 2008. Por último, la tesis analiza los efectos de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las tendencias negativas observadas en la zona alta del Turia, cabecera de la cuenca del río Júcar, durante el periodo 1973-2008 mediante una modelización ecohidrológica. En la cuenca del Guadalquivir cerca del 20% de las estaciones de monitoreo muestran tendencias significativas, lineales o cuadráticas, para cada indicador de calidad de agua. La mayoría de las tendencias significativas en nitratos están aumentando, y la mayoría de tendencias cuadráticas muestran un patrón en forma de U. Los modelos de regresión de datos de panel muestran que las variables más importantes que empeoran ambos indicadores de calidad del agua son la intensificación de biomasa y las exportaciones de ambos indicadores de calidad procedentes de aguas arriba. En regiones en las que el abandono agrícola y/o desintensificación han tenido lugar han mejorado las condiciones de calidad del agua. Para los nitratos, el desacoplamiento de las subvenciones a la agricultura y la reducción de la cuantía de las subvenciones a tierras de regadío subyacen en la reducción observada de la concentración de nitratos. Las medidas de modernización de regadíos y el establecimiento de zonas vulnerables a nitratos reducen la concentración en subcuencas que muestran una tendencia creciente de nitratos. Sin embargo, el efecto de las exportaciones de nitratos procedente de aguas arriba, la intensificación de la biomasa y los precios de los cultivos presentan un mayor peso, explicando la tendencia creciente observada de nitratos. Para los sólidos en suspensión, no queda de forma evidente si el proceso de desacoplamiento ha influido negativa o positivamente. Sin embargo, los mayores valores de las ayudas agrarias aún ligadas a la producción, en particular en zonas de regadío, conllevan un aumento de las tasas de erosión. Aunque la cuenca del Guadalquivir ha aumentado la producción agrícola y la eficiencia del uso del agua, el problema de las altas tasas de erosión aún no ha sido mitigado adecuadamente. El estudio de la huella hídrica (HH) revela que en 1 L de aceite de oliva español más del 99,5% de la HH está relacionado con la producción de la aceituna, mientras que menos del 0,5% se debe a otros componentes, es decir, a la botella, tapón y etiqueta. Durante el período estudiado, la HH verde en secano y en regadío representa alrededor del 72% y 12%, respectivamente, del total de la HH. Las HHs azul y gris representan 6% y 10%, respectivamente. La producción de aceitunas se concentra en regiones con una HH menor por unidad de producto. La producción de aceite de oliva ha aumentado su productividad del agua durante 1997-2008, incentivado por los crecientes precios del aceite, como también lo ha hecho la cantidad de exportaciones de agua virtual. De hecho, las mayores zonas productoras presentan una eficiencia alta del uso y de productividad del agua, así como un menor potencial de contaminación por nitratos. Pero en estas zonas se ve a la vez reflejado un aumento de presión sobre los recursos hídricos locales. El aumento de extracciones de agua subterránea relacionadas con las exportaciones de aceite de oliva podría añadir una mayor presión a la ya estresada cuenca del Guadalquivir, mostrando la necesidad de equilibrar las fuerzas del mercado con los recursos locales disponibles. Los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal juegan un papel importante en el balance del agua de la cuenca alta del Turia, pero no son el principal motor que sustenta la reducción observada de caudal. El aumento de la temperatura es el principal factor que explica las mayores tasas de evapotranspiración y la reducción de caudales. Sin embargo, los cambios de uso de suelo y el cambio climático han tenido un efecto compensatorio en la respuesta hidrológica. Por un lado, el caudal se ha visto afectado negativamente por el aumento de la temperatura, mientras que los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal han compensado positivamente con una reducción de las tasas de evapotranspiración, gracias a los procesos de disminución de la densidad de matorral y de degradación forestal. El estudio proporciona una visión que fortalece la interdisciplinariedad entre la planificación hidrológica y territorial, destacando la necesidad de incluir las implicaciones de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal en futuros planes hidrológicos. Estos hallazgos son valiosos para la gestión de la cuenca del río Turia, y el enfoque empleado es útil para la determinación del peso de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal en la respuesta hidrológica en otras regiones. ABSTRACT Achieving a more efficient and equitable water management at catchment scale does not only rely on the water resource itself, but also on other policies and scientific knowledge. There is a growing consensus that, in addition to consideration of changing climate conditions, integration with research areas such as agronomy, land use planning and economics and political science is required to meet sustainably the societal and environmental water demands. The Common Agricultural Policy (CAP) is a main driver for trends in rural landscapes and agricultural systems, but environmental deterioration is now a principal concern. One of the most relevant changes has occurred with the expansion and intensification of olive orchards in Spain, taking place mainly with new irrigated areas or with the conversion from rainfed to irrigated systems. Moreover, changing climate conditions might exert a major role on water yield trends, but it remains unclear the role that ongoing land use and land cover changes (LULCC) might have on observed river flow trends. This thesis aims to improve the understanding of the effects of agricultural production, policies and LULCC on water quality conditions, hydrological response and human water appropriation. Firstly, the study determines the existing trends for nitrates and suspended solids in the Guadalquivir river basin’s surface waters (south Spain) during the period from 1998 to 2009. From a policy perspective, the research tries to assess with panel data analysis the main drivers, including the 2003 CAP reform, which are having an influence on both water quality indicators. Secondly, water appropriation and nitrate pollution level originating from the production of olive oil in Spain is determined with a water footprint (WF) assessment, considering a spatial temporal variability across the Spanish provinces and from 1997 to 2008 years. Finally, the thesis analyzes the effects of the LULCC on the observed negative trends over the period 1973-2008 in the Upper Turia basin, headwaters of the Júcar river demarcation (east Spain), with ecohydrological modeling. In the Guadalquivir river basin about 20% of monitoring stations show significant trends, linear or quadratic, for each water quality indicator. Most significant trends of nitrates are augmenting than decreasing, and most significant quadratic terms of both indicators exhibit U-shaped patterns. The panel data models show that the most important drivers that are worsening nitrates and suspended solids in the basin are biomass intensification and exports of both water quality indicators from upland regions. In regions that agricultural abandonment and/or de-intensification have taken place the water quality conditions have improved. For nitrates, the decoupling of agricultural subsidies and the reduction of the amount of subsidies to irrigated land underlie the observed reduction of nitrates concentration. Measures of irrigation modernization and establishment of vulnerable zones to nitrates ameliorate the concentration of nitrates in subbasins showing an increasing trend. However, the effect of nitrates load from upland areas, intensification of biomass and crop prices present a greater weight leading to the final increasing trend in this subbasins group, where annual crops dominate. For suspended solids, there is no clear evidence that decoupling process have influenced negatively or positively. Nevertheless, greater values of subsidies still linked to production, particularly in irrigated regions, lead to increasing erosion rates. Although agricultural production has augmented in the basin and water efficiency in the agricultural sector has improved, the issue of high erosion rates has not yet been properly faced. The water footprint (WF) assessment reveals that for 1 L Spanish olive oil more than 99.5% of the WF is related to the olive fruit production, whereas less than 0.5% is due to other components i.e. bottle, cap and label. Over the studied period, the green WF in rainfed and irrigated systems represents about 72% and 12%, respectively, of the total WF. Blue and grey WFs represent 6% and 10%, respectively. The olive production is concentrated in regions with the smallest WF per unit of product. The olive oil production has increased its apparent water productivity from 1997 to 2008 incentivized by growing trade prices, but also did the amount of virtual water exports. In fact, the largest producing areas present high water use efficiency per product and apparent water productivity as well as less nitrates pollution potential, but this enhances the pressure on the available water resources. Increasing groundwater abstractions related to olive oil exports may add further pressure to the already stressed Guadalquivir basin. This shows the need to balance the market forces with the available local resources. Concerning the effects of LULCC on the Upper Turia basin’s streamflow, LULCC play a significant role on the water balance, but it is not the main driver underpinning the observed reduction on Turia's streamflow. Increasing mean temperature is the main factor supporting larger evapotranspiration rates and streamflow reduction. In fact, LULCC and climate change have had an offsetting effect on the streamflow generation during the study period. While streamflow has been negatively affected by increasing temperature, ongoing LULCC have positively compensated with reduced evapotranspiration rates, thanks to mainly shrubland clearing and forest degradation processes. The research provides insight for strengthening the interdisciplinarity between hydrological and spatial planning, highlighting the need to include the implications of LULCC in future hydrological plans. These findings are valuable for the management of the Turia river basin, as well as a useful approach for the determination of the weight of LULCC on the hydrological response in other regions.

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.