958 resultados para Variabilidad estacional


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Este artículo indaga acerca de qué elementos de análisis están presentes en las estrategias de los agricultores de las pampas argentinas a la hora de tomar decisiones de producción considerando el factor climático. El énfasis está puesto en cómo perciben la variabilidad climática y qué información manejan acerca de sus perspectivas a mediano plazo. Durante 2005 se entrevistaron a 60 productores, seleccionados de dos zonas pampeanas de diferentes características físicas. 30 personas correspondieron al área central húmeda y 30 personas a un área marginal semiárida. Los resultados del estudio apuntan a caracterizar los esquemas decisionales presentes en las percepciones de los individuos, teniendo en cuenta que su actividad supone una exposición al riesgo. El objetivo de fondo del trabajo de investigación es proponer acciones de comunicación que ayuden a un mejor uso de la información climática, considerando que se trata de una herramienta disponible con gran potencial para dar un soporte más científico a los procedimientos de los agentes productivos y mejorar su rentabilidad económica.

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Este artículo indaga acerca de qué elementos de análisis están presentes en las estrategias de los agricultores de las pampas argentinas a la hora de tomar decisiones de producción considerando el factor climático. El énfasis está puesto en cómo perciben la variabilidad climática y qué información manejan acerca de sus perspectivas a mediano plazo. Durante 2005 se entrevistaron a 60 productores, seleccionados de dos zonas pampeanas de diferentes características físicas. 30 personas correspondieron al área central húmeda y 30 personas a un área marginal semiárida. Los resultados del estudio apuntan a caracterizar los esquemas decisionales presentes en las percepciones de los individuos, teniendo en cuenta que su actividad supone una exposición al riesgo. El objetivo de fondo del trabajo de investigación es proponer acciones de comunicación que ayuden a un mejor uso de la información climática, considerando que se trata de una herramienta disponible con gran potencial para dar un soporte más científico a los procedimientos de los agentes productivos y mejorar su rentabilidad económica.

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En el presente trabajo se ha analizado la diversidad existente en el ADN cloroplástico (ADNcp) de 16 poblaciones distribuidas a lo largo del Sistema Central. Para ello, se ha empleado la técnica de PCR-RFLP (amplificación de fragmentos específicos y posterior digestión con enzimas de restricción) sobre 38 regiones del ADNcp (Grivet et al., 2001).

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El objetivo de este trabajo es el análisis comparativo de dos fuentes de irradiación solar para el territorio peninsular español, siguiendo la iniciativa de estudios previos para otras regiones. La primera de estas fuentes corresponde a medidas de irradiación global diaria en el plano horizontal realizadas por los piranómetros de la red de estaciones meteorológicas del Sistema de Información Agroclimática del Regadío (SIAR), perteneciente al Ministerio de Medio Ambiente, Rural y Marino. Esta red está compuesta por más de 360 estaciones ubicadas en once Comunidades Autónomas de la España peninsular. La otra fuente de comparación es un conjunto de imágenes de satélite proporcionadas por la iniciativa denominada ``The Satellite Application Facility on Climate Monitoring'' (CM-SAF).

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El cultivo de la caña de azúcar es uno de los más importantes en muchos países del mundo. Los suelos dedicados a este cultivo son usualmente compactados por el tránsito de la maquinaria en el proceso de cosecha. El uso combinado de la geoestadística con el análisis fractal ha demostrado ser útil para el estudio de los mismos. El objetivo del trabajo fue determinar los cambios espaciales de la resistencia a la penetración del suelo debido a la influencia del tránsito de la maquinaria en el proceso de cosecha de la caña de azúcar en un Vertisol, aplicando la metodología geoestadística-fractal. La investigación se llevó a cabo en el período de cosecha 2008-2009. Se evaluó la resistencia a la penetración en dos momentos, antes y después de la cosecha. El muestreo se realizó sistemáticamente en cuadrícula y en transecto, seleccionando 144 y 100 observaciones antes y después de la cosecha, respectivamente, y 221 para el transecto en diagonal. También se determinó el contenido de humedad del suelo por el método gravimétrico, para lo que se tomaron 288 muestras aleatorias en todo el campo. Los resultados demuestran que los valores de resistencia a la penetración (RP) presentaron una distribución normal a partir de los 5 cm de profundidad, el tránsito de la maquinaria agrícola para la cosecha de la caña de azúcar provocó concentración de la variabilidad espacial a escalas inferiores a la del muestreo (el efecto pepita aumentó), un aumento del rango de correlación espacial y una redistribución de las zonas de compactación (las variaciones de los mapas de Krigeaje). También indujo anti-persistencia y anisotropía en algunas direcciones horizontales. Se observó un comportamiento irregular de (RP) verticalmente en el transecto, donde no solamente influyó la maquinaria, sino que también otros factores influyeron como: la hilera, borde de la hilera y grietas. ABSTRACT The cultivation of the cane of sugar is one of the most important in many countries of the world. The soils dedicated to this cultivation are usually compacted by the traffic of the machinery in the harvest process. The combined use of the geostatistics with the fractal analysis has demonstrated to be useful for the study of the same ones. The objective of the work was to determine the space changes from the resistance to the penetration of the floor due to the influence of the traffic of the machinery in the harvest process of harvest of the cane of sugar in a Vertisol applying the geostatistic-fractal methodology. The investigation was carried out in the period of harvest 2008-2009. The resistance to the penetration at two moments was evaluated, before and after the harvest. The sampling was realized systematically in grid and transect, selecting 144 and 100 observations before and after the harvest, respectively, and 221 for transect in diagonal. Also the soil moisture content of the ground by the gravimetric method was determined, so 288 random samples in the entire field were taken. The results shown that resistance to penetration values presented a normal distribution deeper than 5 cm before and after harvest. The transit of the agricultural machinery for sugar cane harvest concentrated the space variability at lower distances than the sampling one, reflected an increase in the nugget effect. At the same time, an increase space correlation rank and a redistribution of compaction areas were observed studying the variations in kriging maps. Another effect of the agricultural machinery transit was to induce antipersistence and anisotropy in some horizontal directions. However, in vertical direction of the longest transect an irregular behaviour was induced not only by the machinery as by another factors such as soil cracks, crop rows and allocation.

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Las regiones agroecológicas Centro-Oriental (Francisco Morazón y El Paraíso) y Nor-Oriental (Olancho) aportan el 52% de la producción de frijol común (Phaseolus vulgaris) en Honduras. En el presente estudio se ha analizado la variabilidad genética en 59 razas locales colectadas en los tres departamentos de las dos regiones agroecológicas mencionadas, mediante cuatro loci microsatélites previamente descritos en P. vulgaris. Los resultados obtenidos muestran la existencia de una gran variabilidad en las 59 accesiones estudiadas, habiéndose detectado 53 genotipos diferentes. Por otra parte, los bajos valores de heterocigosis observados reflejan la condición eminentemente autógama de P. vulgaris.

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El género Quercus sp. tiene una amplia distribución geográfica a lo largo de todo el Hemisferio Norte, y está presente desde zonas templado-frías de Europa o Norte-América, hasta zonas tropicales de América del Sur. En términos de macro-evolución son muchas las especies de este género que han desarrollado mecanismos de resistencia al estrés hídrico en combinación con caracteres funcionales y morfológicos que evitan la deshidratación de los tejidos aéreos, y que en último término hacen de este grupo de especies organismos muy efectivos en ambientes caracterizados por una fuerte restricción hídrica esporádica o estacional. La falta de agua, sobre todo en fases como la regeneración, interactúa con la disponibilidad lumínica, y de cuyo resultado se establece una compleja modulación de la expresión de los rasgos funcionales. Además, y desde un punto de vista micro-evolutivo, es elemento característico de muchas especies de Quercus un alto grado de variación genética intraespecífica en la respuesta a sequía. Esta diversidad en la respuesta se establece bajo distintos órdenes jerárquicos de variación genética, y desde diferencias poblacionales hasta líneas maternas o individuos dentro de una misma población. Así, muchas especies albergan unos niveles relativamente altos de variabilidad intraespecífica en respuesta a la falta de agua. En este trabajo se revisan diferentes mecanismos de tolerancia y evitación de la sequía que explican el éxito de numerosas especies del género Quercus en ambientes con importantes limitaciones hídricas. El análisis se hace extensible a los estudios de la variación intra-específica, para finalizar con una breve visión de algunos posibles patrones de respuesta esperables en un futuro caracterizado por ambientes hídricamente más estresantes en amplias zonas del mundo, y en particular en el área mediterránea.

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

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En este trabajo se expone el doble objetivo de incrementar la representación de la variabilidad genética de las especies Ae. geniculata, Ae. ventricosa, Ae. neglecta, y Ae. triuncialis que han evolucionado en España, y diferenciar correctamente las especies neglecta y geniculata.

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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.

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En la presente Tesis se ha llevado a cabo el contraste y desarrollo de metodologías que permitan mejorar el cálculo de las avenidas de proyecto y extrema empleadas en el cálculo de la seguridad hidrológica de las presas. En primer lugar se ha abordado el tema del cálculo de las leyes de frecuencia de caudales máximos y su extrapolación a altos periodos de retorno. Esta cuestión es de gran relevancia, ya que la adopción de estándares de seguridad hidrológica para las presas cada vez más exigentes, implica la utilización de periodos de retorno de diseño muy elevados cuya estimación conlleva una gran incertidumbre. Es importante, en consecuencia incorporar al cálculo de los caudales de diseño todas la técnicas disponibles para reducir dicha incertidumbre. Asimismo, es importante hacer una buena selección del modelo estadístico (función de distribución y procedimiento de ajuste) de tal forma que se garantice tanto su capacidad para describir el comportamiento de la muestra, como para predecir de manera robusta los cuantiles de alto periodo de retorno. De esta forma, se han realizado estudios a escala nacional con el objetivo de determinar el esquema de regionalización que ofrece mejores resultados para las características hidrológicas de las cuencas españolas, respecto a los caudales máximos anuales, teniendo en cuenta el numero de datos disponibles. La metodología utilizada parte de la identificación de regiones homogéneas, cuyos límites se han determinado teniendo en cuenta las características fisiográficas y climáticas de las cuencas, y la variabilidad de sus estadísticos, comprobando posteriormente su homogeneidad. A continuación, se ha seleccionado el modelo estadístico de caudales máximos anuales con un mejor comportamiento en las distintas zonas de la España peninsular, tanto para describir los datos de la muestra como para extrapolar a los periodos de retorno más altos. El proceso de selección se ha basado, entre otras cosas, en la generación sintética de series de datos mediante simulaciones de Monte Carlo, y el análisis estadístico del conjunto de resultados obtenido a partir del ajuste de funciones de distribución a estas series bajo distintas hipótesis. Posteriormente, se ha abordado el tema de la relación caudal-volumen y la definición de los hidrogramas de diseño en base a la misma, cuestión que puede ser de gran importancia en el caso de presas con grandes volúmenes de embalse. Sin embargo, los procedimientos de cálculo hidrológico aplicados habitualmente no tienen en cuenta la dependencia estadística entre ambas variables. En esta Tesis se ha desarrollado un procedimiento para caracterizar dicha dependencia estadística de una manera sencilla y robusta, representando la función de distribución conjunta del caudal punta y el volumen en base a la función de distribución marginal del caudal punta y la función de distribución condicionada del volumen respecto al caudal. Esta última se determina mediante una función de distribución log-normal, aplicando un procedimiento de ajuste regional. Se propone su aplicación práctica a través de un procedimiento de cálculo probabilístico basado en la generación estocástica de un número elevado de hidrogramas. La aplicación a la seguridad hidrológica de las presas de este procedimiento requiere interpretar correctamente el concepto de periodo de retorno aplicado a variables hidrológicas bivariadas. Para ello, se realiza una propuesta de interpretación de dicho concepto. El periodo de retorno se entiende como el inverso de la probabilidad de superar un determinado nivel de embalse. Al relacionar este periodo de retorno con las variables hidrológicas, el hidrograma de diseño de la presa deja de ser un único hidrograma para convertirse en una familia de hidrogramas que generan un mismo nivel máximo en el embalse, representados mediante una curva en el plano caudal volumen. Esta familia de hidrogramas de diseño depende de la propia presa a diseñar, variando las curvas caudal-volumen en función, por ejemplo, del volumen de embalse o la longitud del aliviadero. El procedimiento propuesto se ilustra mediante su aplicación a dos casos de estudio. Finalmente, se ha abordado el tema del cálculo de las avenidas estacionales, cuestión fundamental a la hora de establecer la explotación de la presa, y que puede serlo también para estudiar la seguridad hidrológica de presas existentes. Sin embargo, el cálculo de estas avenidas es complejo y no está del todo claro hoy en día, y los procedimientos de cálculo habitualmente utilizados pueden presentar ciertos problemas. El cálculo en base al método estadístico de series parciales, o de máximos sobre un umbral, puede ser una alternativa válida que permite resolver esos problemas en aquellos casos en que la generación de las avenidas en las distintas estaciones se deba a un mismo tipo de evento. Se ha realizado un estudio con objeto de verificar si es adecuada en España la hipótesis de homogeneidad estadística de los datos de caudal de avenida correspondientes a distintas estaciones del año. Asimismo, se han analizado los periodos estacionales para los que es más apropiado realizar el estudio, cuestión de gran relevancia para garantizar que los resultados sean correctos, y se ha desarrollado un procedimiento sencillo para determinar el umbral de selección de los datos de tal manera que se garantice su independencia, una de las principales dificultades en la aplicación práctica de la técnica de las series parciales. Por otra parte, la aplicación practica de las leyes de frecuencia estacionales requiere interpretar correctamente el concepto de periodo de retorno para el caso estacional. Se propone un criterio para determinar los periodos de retorno estacionales de forma coherente con el periodo de retorno anual y con una distribución adecuada de la probabilidad entre las distintas estaciones. Por último, se expone un procedimiento para el cálculo de los caudales estacionales, ilustrándolo mediante su aplicación a un caso de estudio. The compare and develop of a methodology in order to improve the extreme flow estimation for dam hydrologic security has been developed. First, the work has been focused on the adjustment of maximum peak flows distribution functions from which to extrapolate values for high return periods. This has become a major issue as the adoption of stricter standards on dam hydrologic security involves estimation of high design return periods which entails great uncertainty. Accordingly, it is important to incorporate all available techniques for the estimation of design peak flows in order to reduce this uncertainty. Selection of the statistical model (distribution function and adjustment method) is also important since its ability to describe the sample and to make solid predictions for high return periods quantiles must be guaranteed. In order to provide practical application of previous methodologies, studies have been developed on a national scale with the aim of determining a regionalization scheme which features best results in terms of annual maximum peak flows for hydrologic characteristics of Spanish basins taking into account the length of available data. Applied methodology starts with the delimitation of regions taking into account basin’s physiographic and climatic characteristics and the variability of their statistical properties, and continues with their homogeneity testing. Then, a statistical model for maximum annual peak flows is selected with the best behaviour for the different regions in peninsular Spain in terms of describing sample data and making solid predictions for high return periods. This selection has been based, among others, on synthetic data series generation using Monte Carlo simulations and statistical analysis of results from distribution functions adjustment following different hypothesis. Secondly, the work has been focused on the analysis of the relationship between peak flow and volume and how to define design flood hydrographs based on this relationship which can be highly important for large volume reservoirs. However, commonly used hydrologic procedures do not take statistical dependence between these variables into account. A simple and sound method for statistical dependence characterization has been developed by the representation of a joint distribution function of maximum peak flow and volume which is based on marginal distribution function of peak flow and conditional distribution function of volume for a given peak flow. The last one is determined by a regional adjustment procedure of a log-normal distribution function. Practical application is proposed by a probabilistic estimation procedure based on stochastic generation of a large number of hydrographs. The use of this procedure for dam hydrologic security requires a proper interpretation of the return period concept applied to bivariate hydrologic data. A standard is proposed in which it is understood as the inverse of the probability of exceeding a determined reservoir level. When relating return period and hydrological variables the only design flood hydrograph changes into a family of hydrographs which generate the same maximum reservoir level and that are represented by a curve in the peak flow-volume two-dimensional space. This family of design flood hydrographs depends on the dam characteristics as for example reservoir volume or spillway length. Two study cases illustrate the application of the developed methodology. Finally, the work has been focused on the calculation of seasonal floods which are essential when determining the reservoir operation and which can be also fundamental in terms of analysing the hydrologic security of existing reservoirs. However, seasonal flood calculation is complex and nowadays it is not totally clear. Calculation procedures commonly used may present certain problems. Statistical partial duration series, or peaks over threshold method, can be an alternative approach for their calculation that allow to solve problems encountered when the same type of event is responsible of floods in different seasons. A study has been developed to verify the hypothesis of statistical homogeneity of peak flows for different seasons in Spain. Appropriate seasonal periods have been analyzed which is highly relevant to guarantee correct results. In addition, a simple procedure has been defined to determine data selection threshold on a way that ensures its independency which is one of the main difficulties in practical application of partial series. Moreover, practical application of seasonal frequency laws requires a correct interpretation of the concept of seasonal return period. A standard is proposed in order to determine seasonal return periods coherently with the annual return period and with an adequate seasonal probability distribution. Finally a methodology is proposed to calculate seasonal peak flows. A study case illustrates the application of the proposed methodology.