Integración de la calidad del aire en la planificación física

En esta tesis se presenta una nueva aproximación para la realización de mapas de calidad del aire, con objeto de que esta variable del medio físico pueda ser tenida en cuenta en los procesos de planificación física o territorial. La calidad del aire no se considera normalmente en estos procesos debido a su composición y a la complejidad de su comportamiento, así como a la dificultad de contar con información fiable y contrastada. Además, la variabilidad espacial y temporal de las medidas de calidad del aire hace que sea difícil su consideración territorial y exige la georeferenciación de la información. Ello implica la predicción de medidas para lugares del territorio donde no existen datos. Esta tesis desarrolla un modelo geoestadístico para la predicción de valores de calidad del aire en un territorio. El modelo propuesto se basa en la interpolación de las medidas de concentración de contaminantes registradas en las estaciones de monitorización, mediante kriging ordinario, previa homogeneización de estos datos para eliminar su carácter local. Con el proceso de eliminación del carácter local, desaparecen las tendencias de las series muestrales de datos debidas a las variaciones temporales y espaciales de la calidad del aire. La transformación de los valores de calidad del aire en cantidades independientes del lugar de muestreo, se realiza a través de parámetros de uso del suelo y de otras variables características de la escala local. Como resultado, se obtienen unos datos de entrada espacialmente homogéneos, que es un requisito fundamental para la utilización de cualquier algoritmo de interpolación, en concreto, del kriging ordinario. Después de la interpolación, se aplica una retransformación de los datos para devolver el carácter local al mapa final. Para el desarrollo del modelo, se ha elegido como área de estudio la Comunidad de Madrid, por la disponibilidad de datos reales. Estos datos, valores de calidad del aire y variables territoriales, se utilizan en dos momentos. Un momento inicial, donde se optimiza la selección de los parámetros más adecuados para la eliminación del carácter local de las medidas y se desarrolla cada una de las etapas del modelo. Y un segundo momento, en el que se aplica en su totalidad el modelo desarrollado y se contrasta su eficacia predictiva. El modelo se aplica para la estimación de los valores medios y máximos de NO2 del territorio de estudio. Con la implementación del modelo propuesto se acomete la territorialización de los datos de calidad del aire con la reducción de tres factores clave para su efectiva integración en la planificación territorial o en el proceso de toma de decisiones asociado: incertidumbre, tiempo empleado para generar la predicción y recursos (datos y costes) asociados. El modelo permite obtener una predicción de valores del contaminante objeto de análisis en unas horas, frente a los periodos de modelización o análisis requeridos por otras metodologías. Los recursos necesarios son mínimos, únicamente contar con los datos de las estaciones de monitorización del territorio que, normalmente, están disponibles en las páginas web viii institucionales de los organismos gestores de las redes de medida de la calidad del aire. Por lo que respecta a las incertidumbres de la predicción, puede decirse que los resultados del modelo propuesto en esta tesis son estadísticamente muy correctos y que los errores medios son, en general, similares o menores que los encontrados con la aplicación de las metodologías existentes. ABSTRACT This thesis presents a new approach for mapping air quality, so that this variable of physical environment can be taken into account in physical or territorial planning. Ambient air quality is not normally considered in territorial planning mainly due to the complexity of its composition and behavior and the difficulty of counting with reliable and contrasted information. In addition, the wide spatial and temporal variability of the measurements of air quality makes his territorial consideration difficult and requires georeferenced information. This involves predicting measurements in the places of the territory where there are no data. This thesis develops a geostatistical model for predicting air quality values in a territory. The proposed model is based on the interpolation of measurements of pollutants from the monitoring stations, using ordinary kriging, after a detrending or removal of the local character of sampling values process. With the detrending process, the local character of the time series of sampling data, due to temporal and spatial variations of air quality, is removed. The transformation of the air quality values into site-independent quantities is performed using land use parameters and other characteristic parameters of local scale. This detrending of the monitoring data process results in a spatial homogeneous input set which is a prerequisite for a correct use of any interpolation algorithm, particularly, ordinary kriging. After the interpolation step, a retrending or retransformation is applied in order to incorporate the local character in the final map at places where no monitoring data is available. For the development of this model, the Community of Madrid is chosen as study area, because of the availability of actual data. These data, air quality values and local parameters, are used in two moments. A starting point, to optimize the selection of the most suitable indicators for the detrending process and to develop each one of the model stages. And a second moment, to fully implement the developed model and to evaluate its predictive power. The model is applied to estimate the average and maximum values of NO2 in the study territory. With the implementation of the proposed model, the territorialization of air quality data is undertaken with the reduction in three key factors for the effective integration of this parameter in territorial planning or in the associated decision making process: uncertainty, time taken to generate the prediction and associated resources (data and costs). This model allows the prediction of pollutant values in hours, compared to the implementation time periods required for other modeling or analysis methodologies. The required resources are also minimal, only having data from monitoring stations in the territory, that are normally available on institutional websites of the authorities responsible for air quality networks control and management. With regard to the prediction uncertainties, it can be concluded that the results of the proposed model are statistically very accurate and the mean errors are generally similar to or lower than those found with the application of existing methodologies.

Análisis de la distribución espacial de los parámetros acústicos en recintos

El principal objetivo de este estudio es la evaluación de la distribución espacial de los parámetros acústicos en un recinto a través de la aplicación de técnicas geoestadísticas como el método Kriging. Mediante el uso de la herramienta de análisis espacial ArcMap, perteneciente a la plataforma ArcGIS, se ha analizado el comportamiento acústico del Salón de Actos común a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación (ETSIST) y la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos (ETSISI), ambas situadas en el Campus Sur de la Universidad Politécnica de Madrid. Se han realizado mediciones in-situ del recinto no ocupado utilizando la herramienta de medición DIRAC Room Acoustics y el método de la respuesta impulsiva integrada, extrayéndose los parámetros acústicos de tiempo de reverberación (RT), tiempo de reverberación inicial (EDT), fuerza sonora relativa (Grel), claridad (C80), tiempo central (Ts), definición (D50) e Índice de Transmisión Rápida de la Palabra (RASTI). Se ha analizado la adecuación de los valores observados de Grel, C80 y Ts al modelo teórico de Barron y estimado, mediante el método Kriging Ordinario, el conjunto de parámetros medidos en el recinto, obteniéndose los semivariograma y mapas de estimación correspondientes. Además, se ha evaluado la calidad de la estimación en base a un número de puntos de medición reducido. A la vista de los resultados obtenidos, en general, el método Kriging puede considerarse un buen interpolador de los parámetros acústicos en un recinto, observándose que los parámetros que evalúan relaciones energéticas, especialmente la fuerza sonora relativa (Grel) proporcionan mejores estimaciones en comparación con aquellos relacionados con la reverberación y la inteligibilidad del habla. El coeficiente de determinación (R2) constituye una medida útil para evaluar la precisión de la estimación. Además, la entropía de los datos observados puede ser un buen indicador a priori de la precisión de la estimación. Asimismo, se ha demostrado que, basándose en un reducido número de puntos de medición, es posible obtener una estimación precisa de los parámetros acústicos de fuerza sonora relativa (Grel) y tiempo central (Ts). ABSTRACT. This project aims to evaluate the feasibility of using geostatistical techniques such as Kriging on the analysis of the spatial distribution of the acoustic parameters in rooms. The acoustic behaviour of the Assembly Hall of the ETSIST and ETSISI (Universidad Politécnica de Madrid) is investigated using ArcMap, which is the main component of ArcGIS suite of geospatial processing programs. For this purpose, in-situ acoustic measurements are carried out in the unoccupied room using DIRAC Room Acoustics software. The following acoustic parameters are measured by means of the integrated impulse response method for further examination: Reverberation Time (RT), Early Decay Time (EDT), Relative Strength (Grel), Clarity (C80), Centre Time (Ts), Definition (D50) and Rapid Speech Transmission Index (RASTI). Goodness-of-fit of measured Grel, C80 and Ts values to Barron’s theory is determined and Ordinary Kriging is applied to all the measured parameters in order to calculate the semivariogram and prediction surfaces. The prediction performance is also analysed when significantly fewer receiver positions are used for the prediction. The experimental results obtained lead to conclude that Kriging can be successfully applied to room acoustics. Energy\based acoustic parameters can be estimated with higher accuracy compared to those related to reverberation and speech intelligibility. Coefficient of determination (R2) is a reliable statistic for assessing the prediction accuracy, for which measured data entropy can also be a good a priori indicator. Furthermore, based on fewer receiver positions, it is demonstrated that accurate predictions of Grel and Ts can be achieved.

Generalización de variables medioambientales mediante interpolación GIS

La investigación de esta tesis se centra en el estudio de técnicas geoestadísticas y su contribución a una mayor caracterización del binomio factores climáticos-rendimiento de un cultivo agrícola. El inexorable vínculo entre la variabilidad climática y la producción agrícola cobra especial relevancia en estudios sobre el cambio climático o en la modelización de cultivos para dar respuesta a escenarios futuros de producción mundial. Es información especialmente valiosa en sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos Los cuales son actualmente uno de los pilares operacionales en los que se sustenta la agricultura y seguridad alimentaria mundial; ya que su objetivo final es el de proporcionar información imparcial y fiable para la regularización de mercados. Es en este contexto, donde se quiso dar un enfoque alternativo a estudios, que con distintos planteamientos, analizan la relación inter-anual clima vs producción. Así, se sustituyó la dimensión tiempo por la espacio, re-orientando el análisis estadístico de correlación interanual entre rendimiento y factores climáticos, por el estudio de la correlación inter-regional entre ambas variables. Se utilizó para ello una técnica estadística relativamente nueva y no muy aplicada en investigaciones similares, llamada regresión ponderada geográficamente (GWR, siglas en inglés de “Geographically weighted regression”). Se obtuvieron superficies continuas de las variables climáticas acumuladas en determinados periodos fenológicos, que fueron seleccionados por ser factores clave en el desarrollo vegetativo de un cultivo. Por ello, la primera parte de la tesis, consistió en un análisis exploratorio sobre comparación de Métodos de Interpolación Espacial (MIE). Partiendo de la hipótesis de que existe la variabilidad espacial de la relación entre factores climáticos y rendimiento, el objetivo principal de esta tesis, fue el de establecer en qué medida los MIE y otros métodos geoestadísticos de regresión local, pueden ayudar por un lado, a alcanzar un mayor entendimiento del binomio clima-rendimiento del trigo blando (Triticum aestivum L.) al incorporar en dicha relación el componente espacial; y por otro, a caracterizar la variación de los principales factores climáticos limitantes en el crecimiento del trigo blando, acumulados éstos en cuatro periodos fenológicos. Para lleva a cabo esto, una gran carga operacional en la investigación de la tesis consistió en homogeneizar y hacer los datos fenológicos, climáticos y estadísticas agrícolas comparables tanto a escala espacial como a escala temporal. Para España y los Bálticos se recolectaron y calcularon datos diarios de precipitación, temperatura máxima y mínima, evapotranspiración y radiación solar en las estaciones meteorológicas disponibles. Se dispuso de una serie temporal que coincidía con los mismos años recolectados en las estadísticas agrícolas, es decir, 14 años contados desde 2000 a 2013 (hasta 2011 en los Bálticos). Se superpuso la malla de información fenológica de cuadrícula 25 km con la ubicación de las estaciones meteorológicas con el fin de conocer los valores fenológicos en cada una de las estaciones disponibles. Hecho esto, para cada año de la serie temporal disponible se calcularon los valores climáticos diarios acumulados en cada uno de los cuatro periodos fenológicos seleccionados P1 (ciclo completo), P2 (emergencia-madurez), P3 (floración) y P4 (floraciónmadurez). Se calculó la superficie interpolada por el conjunto de métodos seleccionados en la comparación: técnicas deterministas convencionales, kriging ordinario y cokriging ordinario ponderado por la altitud. Seleccionados los métodos más eficaces, se calculó a nivel de provincias las variables climatológicas interpoladas. Y se realizaron las regresiones locales GWR para cuantificar, explorar y modelar las relaciones espaciales entre el rendimiento del trigo y las variables climáticas acumuladas en los cuatro periodos fenológicos. Al comparar la eficiencia de los MIE no destaca una técnica por encima del resto como la que proporcione el menor error en su predicción. Ahora bien, considerando los tres indicadores de calidad de los MIE estudiados se han identificado los métodos más efectivos. En el caso de la precipitación, es la técnica geoestadística cokriging la más idónea en la mayoría de los casos. De manera unánime, la interpolación determinista en función radial (spline regularizado) fue la técnica que mejor describía la superficie de precipitación acumulada en los cuatro periodos fenológicos. Los resultados son más heterogéneos para la evapotranspiración y radiación. Los métodos idóneos para estas se reparten entre el Inverse Distance Weighting (IDW), IDW ponderado por la altitud y el Ordinary Kriging (OK). También, se identificó que para la mayoría de los casos en que el error del Ordinary CoKriging (COK) era mayor que el del OK su eficacia es comparable a la del OK en términos de error y el requerimiento computacional de este último es mucho menor. Se pudo confirmar que existe la variabilidad espacial inter-regional entre factores climáticos y el rendimiento del trigo blando tanto en España como en los Bálticos. La herramienta estadística GWR fue capaz de reproducir esta variabilidad con un rendimiento lo suficientemente significativo como para considerarla una herramienta válida en futuros estudios. No obstante, se identificaron ciertas limitaciones en la misma respecto a la información que devuelve el programa a nivel local y que no permite desgranar todo el detalle sobre la ejecución del mismo. Los indicadores y periodos fenológicos que mejor pudieron reproducir la variabilidad espacial del rendimiento en España y Bálticos, arrojaron aún, una mayor credibilidad a los resultados obtenidos y a la eficacia del GWR, ya que estaban en línea con el conocimiento agronómico sobre el cultivo del trigo blando en sistemas agrícolas mediterráneos y norteuropeos. Así, en España, el indicador más robusto fue el balance climático hídrico Climatic Water Balance) acumulado éste, durante el periodo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Aunque se identificó la etapa clave de la floración como el periodo en el que las variables climáticas acumuladas proporcionaban un mayor poder explicativo del modelo GWR. Sin embargo, en los Bálticos, países donde el principal factor limitante en su agricultura es el bajo número de días de crecimiento efectivo, el indicador más efectivo fue la radiación acumulada a lo largo de todo el ciclo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Para el trigo en regadío no existe ninguna combinación que pueda explicar más allá del 30% de la variación del rendimiento en España. Poder demostrar que existe un comportamiento heterogéneo en la relación inter-regional entre el rendimiento y principales variables climáticas, podría contribuir a uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan, a día de hoy, los sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos, y éste es el de poder reducir la escala espacial de predicción, de un nivel nacional a otro regional. ABSTRACT This thesis explores geostatistical techniques and their contribution to a better characterization of the relationship between climate factors and agricultural crop yields. The crucial link between climate variability and crop production plays a key role in climate change research as well as in crops modelling towards the future global production scenarios. This information is particularly important for monitoring and forecasting operational crop systems. These geostatistical techniques are currently one of the most fundamental operational systems on which global agriculture and food security rely on; with the final aim of providing neutral and reliable information for food market controls, thus avoiding financial speculation of nourishments of primary necessity. Within this context the present thesis aims to provide an alternative approach to the existing body of research examining the relationship between inter-annual climate and production. Therefore, the temporal dimension was replaced for the spatial dimension, re-orienting the statistical analysis of the inter-annual relationship between crops yields and climate factors to an inter-regional correlation between these two variables. Geographically weighted regression, which is a relatively new statistical technique and which has rarely been used in previous research on this topic was used in the current study. Continuous surface values of the climate accumulated variables in specific phenological periods were obtained. These specific periods were selected because they are key factors in the development of vegetative crop. Therefore, the first part of this thesis presents an exploratory analysis regarding the comparability of spatial interpolation methods (SIM) among diverse SIMs and alternative geostatistical methodologies. Given the premise that spatial variability of the relationship between climate factors and crop production exists, the primary aim of this thesis was to examine the extent to which the SIM and other geostatistical methods of local regression (which are integrated tools of the GIS software) are useful in relating crop production and climate variables. The usefulness of these methods was examined in two ways; on one hand the way this information could help to achieve higher production of the white wheat binomial (Triticum aestivum L.) by incorporating the spatial component in the examination of the above-mentioned relationship. On the other hand, the way it helps with the characterization of the key limiting climate factors of soft wheat growth which were analysed in four phenological periods. To achieve this aim, an important operational workload of this thesis consisted in the homogenization and obtention of comparable phenological and climate data, as well as agricultural statistics, which made heavy operational demands. For Spain and the Baltic countries, data on precipitation, maximum and minimum temperature, evapotranspiration and solar radiation from the available meteorological stations were gathered and calculated. A temporal serial approach was taken. These temporal series aligned with the years that agriculture statistics had previously gathered, these being 14 years from 2000 to 2013 (until 2011 for the Baltic countries). This temporal series was mapped with a phenological 25 km grid that had the location of the meteorological stations with the objective of obtaining the phenological values in each of the available stations. Following this procedure, the daily accumulated climate values for each of the four selected phenological periods were calculated; namely P1 (complete cycle), P2 (emergency-maturity), P3 (flowering) and P4 (flowering- maturity). The interpolated surface was then calculated using the set of selected methodologies for the comparison: deterministic conventional techniques, ordinary kriging and ordinary cokriging weighted by height. Once the most effective methods had been selected, the level of the interpolated climate variables was calculated. Local GWR regressions were calculated to quantify, examine and model the spatial relationships between soft wheat production and the accumulated variables in each of the four selected phenological periods. Results from the comparison among the SIMs revealed that no particular technique seems more favourable in terms of accuracy of prediction. However, when the three quality indicators of the compared SIMs are considered, some methodologies appeared to be more efficient than others. Regarding precipitation results, cokriging was the most accurate geostatistical technique for the majority of the cases. Deterministic interpolation in its radial function (controlled spline) was the most accurate technique for describing the accumulated precipitation surface in all phenological periods. However, results are more heterogeneous for the evapotranspiration and radiation methodologies. The most appropriate technique for these forecasts are the Inverse Distance Weighting (IDW), weighted IDW by height and the Ordinary Kriging (OK). Furthermore, it was found that for the majority of the cases where the Ordinary CoKriging (COK) error was larger than that of the OK, its efficacy was comparable to that of the OK in terms of error while the computational demands of the latter was much lower. The existing spatial inter-regional variability between climate factors and soft wheat production was confirmed for both Spain and the Baltic countries. The GWR statistic tool reproduced this variability with an outcome significative enough as to be considered a valid tool for future studies. Nevertheless, this tool also had some limitations with regards to the information delivered by the programme because it did not allow for a detailed break-down of its procedure. The indicators and phenological periods that best reproduced the spatial variability of yields in Spain and the Baltic countries made the results and the efficiency of the GWR statistical tool even more reliable, despite the fact that these were already aligned with the agricultural knowledge about soft wheat crop under mediterranean and northeuropean agricultural systems. Thus, for Spain, the most robust indicator was the Climatic Water Balance outcome accumulated throughout the growing period (between emergency and maturity). Although the flowering period was the phase that best explained the accumulated climate variables in the GWR model. For the Baltic countries where the main limiting agricultural factor is the number of days of effective growth, the most effective indicator was the accumulated radiation throughout the entire growing cycle (between emergency and maturity). For the irrigated soft wheat there was no combination capable of explaining above the 30% of variation of the production in Spain. The fact that the pattern of the inter-regional relationship between the crop production and key climate variables is heterogeneous within a country could contribute to one is one of the greatest challenges that the monitoring and forecasting operational systems for crop production face nowadays. The present findings suggest that the solution may lay in downscaling the spatial target scale from a national to a regional level.

Aplicação de métodos geoestatísticos no estudo das distribuições espaciais de condutividade hidráulica em áreas do Sistema Aquífero Guarani (SAG) e do Sistema Aquífero Bauru (SAB) no Estado de São Paulo

A condutividade hidráulica (K) é um dos parâmetros controladores da magnitude da velocidade da água subterrânea, e consequentemente, é um dos mais importantes parâmetros que afetam o fluxo subterrâneo e o transporte de solutos, sendo de suma importância o conhecimento da distribuição de K. Esse trabalho visa estimar valores de condutividade hidráulica em duas áreas distintas, uma no Sistema Aquífero Guarani (SAG) e outra no Sistema Aquífero Bauru (SAB) por meio de três técnicas geoestatísticas: krigagem ordinária, cokrigagem e simulação condicional por bandas rotativas. Para aumentar a base de dados de valores de K, há um tratamento estatístico dos dados conhecidos. O método de interpolação matemática (krigagem ordinária) e o estocástico (simulação condicional por bandas rotativas) são aplicados para estimar os valores de K diretamente, enquanto que os métodos de krigagem ordinária combinada com regressão linear e cokrigagem permitem incorporar valores de capacidade específica (Q/s) como variável secundária. Adicionalmente, a cada método geoestatístico foi aplicada a técnica de desagrupamento por célula para comparar a sua capacidade de melhorar a performance dos métodos, o que pode ser avaliado por meio da validação cruzada. Os resultados dessas abordagens geoestatísticas indicam que os métodos de simulação condicional por bandas rotativas com a técnica de desagrupamento e de krigagem ordinária combinada com regressão linear sem a técnica de desagrupamento são os mais adequados para as áreas do SAG (rho=0.55) e do SAB (rho=0.44), respectivamente. O tratamento estatístico e a técnica de desagrupamento usados nesse trabalho revelaram-se úteis ferramentas auxiliares para os métodos geoestatísticos.

Mapeamento de áreas de risco à saúde pública por meio de métodos geoestatísticos

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma aplicação de métodos geoestatísticos na elaboração de mapas de risco à saúde pública, por meio da identificação de áreas com maior concentração de metais pesados. Foi escolhido o elemento chumbo (Pb), resultante do transporte aéreo ou do carregamento das partículas causado pela lixiviação do solo, em uma região com grande concentração urbana e industrial na Baixada Santista, São Paulo, Brasil. Elaboraram-se mapas das distribuições espaciais desse elemento por intermédio da krigagem ordinária; posteriormente, utilizando-se a krigagem indicativa, identificaram-se as áreas com valores de contaminação do solo superiores aos níveis máximos aceitáveis pelo órgão de controle ambiental do Estado de São Paulo, originando um mapeamento com áreas com maior probabilidade de risco à saúde pública. Os mapas resultantes mostraram-se ferramentas promissoras para auxiliar a tomada de decisão quanto a questões de políticas públicas relacionadas à saúde e ao planejamento ambiental.

Environmental quality of life index incorporationg MCA & GIS : case study Lisbon Metropolitan Area, Portugal

The study of Quality of Life (Qol) has been conducted on various scales throughout the years with focus on assessing overall quality of living amongst citizens. The main focus in these studies have been on economic factors, with the purpose of creating a Quality of Life Index (QLI).When it comes down to narrowing the focus to the environment and factors like Urban Green Spaces (UGS) and air quality the topic gets more focused on pointing out how each alternative meets this certain criteria. With the benefits of UGS and a healthy environment in focus a new Environmental Quality of Life Index (EQLI) will be proposed by incorporating Multi Criteria Analysis (MCA) and Geographical Information Systems (GIS). Working with MCA on complex environmental problems and incorporating it with GIS is a challenging but rewarding task, and has proven to be an efficient approach among environmental scientists. Background information on three MCA methods will be shown: Analytical Hierarchy Process (AHP), Regime Analysis and PROMETHEE. A survey based on a previous study conducted on the status of UGS within European cities was sent to 18 municipalities in the study area. The survey consists of evaluating the current status of UGS as well as planning and management of UGS with in municipalities for the purpose of getting criteria material for the selected MCA method. The current situation of UGS is assessed with use of GIS software and change detection is done on a 10 year period using NDVI index for comparison purposes to one of the criteria in the MCA. To add to the criteria, interpolation of nitrogen dioxide levels was performed with ordinary kriging and the results transformed into indicator values. The final outcome is an EQLI map with indicators of environmentally attractive municipalities with ranking based on predefinedMCA criteria using PROMETHEE I pairwise comparison and PROMETHEE II complete ranking of alternatives. The proposed methodology is applied to Lisbon’s Metropolitan Area, Portugal.

Climate change and irrigation water requirement at Jaguaribe river basin, semi-arid northeast of Brazil.

Summary: Climate change has a potential to impact rainfall, temperature and air humidity, which have relation to plant evapotranspiration and crop water requirement. The purpose of this research is to assess climate change impacts on irrigation water demand, based on future scenarios derived from the PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies), using boundary conditions of the HadCM3 submitted to a dynamic downscaling nested to the Hadley Centre regional circulation model HadRM3P. Monthly time series for average temperature and rainfall were generated for 1961-90 (baseline) and the future (2040). The reference evapotranspiration was estimated using monthly average temperature. Projected climate change impact on irrigation water demand demonstrated to be a result of evapotranspiration and rainfall trend. Impacts were mapped over the target region by using geostatistical methods. An increase of the average crop water needs was estimated to be 18.7% and 22.2% higher for 2040 A2 and B2 scenarios, respectively. Objective ? To analyze the climate change impacts on irrigation water requirements, using downscaling techniques of a climate change model, at the river basin scale. Method: The study area was delimited between 4º39?30? and 5º40?00? South and 37º35?30? and 38º27?00? West. The crop pattern in the target area was characterized, regarding type of irrigated crops, respective areas and cropping schedules, as well as the area and type of irrigation systems adopted. The PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) system (Jones et al., 2004) was used for generating climate predictions for the target area, using the boundary conditions of the Hadley Centre model HadCM3 (Johns et al., 2003). The considered time scale of interest for climate change impacts evaluation was the year of 2040, representing the period of 2025 to 2055. The output data from the climate model was interpolated, considering latitude/longitude, by applying ordinary kriging tools available at a Geographic Information System, in order to produce thematic maps.

Spatio-temporal modeling of data imputation for daily rainfall series in homogeneous zones.

Spatio-temporal modelling is an area of increasing importance in which models and methods have often been developed to deal with specific applications. In this study, a spatio-temporal model was used to estimate daily rainfall data. Rainfall records from several weather stations, obtained from the Agritempo system for two climatic homogeneous zones, were used. Rainfall values obtained for two fixed dates (January 1 and May 1, 2012) using the spatio-temporal model were compared with the geostatisticals techniques of ordinary kriging and ordinary cokriging with altitude as auxiliary variable. The spatio-temporal model was more than 17% better at producing estimates of daily precipitation compared to kriging and cokriging in the first zone and more than 18% in the second zone. The spatio-temporal model proved to be a versatile technique, adapting to different seasons and dates.

Trends in Water Quality within the Broward County Portion of the Biscayne Aquifer

Continuous and reliable monitoring of contaminants in drinking water, which adversely affect human health, is the main goal of the Broward County Well Field Protection Program. In this study the individual monitoring station locations were used in a yearly and quarterly spatiotemporal Ordinary Kriging interpolation to create a raster network of contaminant detections. In the final analysis, the raster spatiotemporal nitrate concentration trends were overlaid with a pollution vulnerability index to determine if the concentrations are influenced by a set of independent variables. The pollution vulnerability factors are depth to water, recharge, aquifer media, soil, impact to vadose zone, and conductivity. The creation of the nitrate raster dataset had an average RMS Standardized error close to 1 at 0.98. The greatest frequency of detections and the highest concentrations are found in the months of April, May, June, July, August, and September. An average of 76.4% of the nitrate intersected with cells of the pollution vulnerability index over 100.