The European organic food market - how to increase its transparency?

Der Europäische Markt für ökologische Lebensmittel ist seit den 1990er Jahren stark gewachsen. Begünstigt wurde dies durch die Einführung der EU-Richtlinie 2092/91 zur Zertifizierung ökologischer Produkte und durch die Zahlung von Subventionen an umstellungswillige Landwirte. Diese Maßnahmen führten am Ende der 1990er Jahre für einige ökologische Produkte zu einem Überangebot auf europäischer Ebene. Die Verbrauchernachfrage stieg nicht in gleichem Maße wie das Angebot, und die Notwendigkeit für eine Verbesserung des Marktgleichgewichts wurde offensichtlich. Dieser Bedarf wurde im Jahr 2004 von der Europäischen Kommission im ersten „Europäischen Aktionsplan für ökologisch erzeugte Lebensmittel und den ökologischen Landbau“ formuliert. Als Voraussetzung für ein gleichmäßigeres Marktwachstum wird in diesem Aktionsplan die Schaffung eines transparenteren Marktes durch die Erhebung statistischer Daten über Produktion und Verbrauch ökologischer Produkte gefordert. Die Umsetzung dieses Aktionsplans ist jedoch bislang nicht befriedigend, da es auf EU-Ebene noch immer keine einheitliche Datenerfassung für den Öko-Sektor gibt. Ziel dieser Studie ist es, angemessene Methoden für die Erhebung, Verarbeitung und Analyse von Öko-Marktdaten zu finden. Geeignete Datenquellen werden identifiziert und es wird untersucht, wie die erhobenen Daten auf Plausibilität untersucht werden können. Hierzu wird ein umfangreicher Datensatz zum Öko-Markt analysiert, der im Rahmen des EU-Forschungsprojektes „Organic Marketing Initiatives and Rural Development” (OMIaRD) erhoben wurde und alle EU-15-Länder sowie Tschechien, Slowenien, Norwegen und die Schweiz abdeckt. Daten für folgende Öko-Produktgruppen werden untersucht: Getreide, Kartoffeln, Gemüse, Obst, Milch, Rindfleisch, Schaf- und Ziegenfleisch, Schweinefleisch, Geflügelfleisch und Eier. Ein zentraler Ansatz dieser Studie ist das Aufstellen von Öko-Versorgungsbilanzen, die einen zusammenfassenden Überblick von Angebot und Nachfrage der jeweiligen Produktgruppen liefern. Folgende Schlüsselvariablen werden untersucht: Öko-Produktion, Öko-Verkäufe, Öko-Verbrauch, Öko-Außenhandel, Öko-Erzeugerpreise und Öko-Verbraucherpreise. Zudem werden die Öko-Marktdaten in Relation zu den entsprechenden Zahlen für den Gesamtmarkt (öko plus konventionell) gesetzt, um die Bedeutung des Öko-Sektors auf Produkt- und Länderebene beurteilen zu können. Für die Datenerhebung werden Primär- und Sekundärforschung eingesetzt. Als Sekundärquellen werden Publikationen von Marktforschungsinstituten, Öko-Erzeugerverbänden und wissenschaftlichen Instituten ausgewertet. Empirische Daten zum Öko-Markt werden im Rahmen von umfangreichen Interviews mit Marktexperten in allen beteiligten Ländern erhoben. Die Daten werden mit Korrelations- und Regressionsanalysen untersucht, und es werden Hypothesen über vermutete Zusammenhänge zwischen Schlüsselvariablen des Öko-Marktes getestet. Die Datenbasis dieser Studie bezieht sich auf ein einzelnes Jahr und stellt damit einen Schnappschuss der Öko-Marktsituation der EU dar. Um die Marktakteure in die Lage zu versetzen, zukünftige Markttrends voraussagen zu können, wird der Aufbau eines EU-weiten Öko-Marktdaten-Erfassungssystems gefordert. Hierzu wird eine harmonisierte Datenerfassung in allen EU-Ländern gemäß einheitlicher Standards benötigt. Die Zusammenstellung der Marktdaten für den Öko-Sektor sollte kompatibel sein mit den Methoden und Variablen der bereits existierenden Eurostat-Datenbank für den gesamten Agrarmarkt (öko plus konventionell). Eine jährlich aktualisierte Öko-Markt-Datenbank würde die Transparenz des Öko-Marktes erhöhen und die zukünftige Entwicklung des Öko-Sektors erleichtern. ---------------------------

Beneficios y desventajas para la industria textil colombiana, específicamente en el sub sector de algodón, ante la eventual firma y ratificación de un tratado de libre comercio entre Colombia e India

Este proyecto realiza un estudio sobre las principales características de los sub sectores de producción de algodón en India y en Colombia. Ello, debido a que a pesar de no existir ningún acuerdo comercial en la materia entre ambos países, la hipótesis de que este llegase a presentarse resulta atractiva. En este sentido, las características del cultivo, producción y comercialización tanto de India como de Colombia, ofrecen un panorama que invita a reflexionar sobre los beneficios y desventajas para el sub sector de algodón, frente a la eventual firma de un Tratado de Libre Comercio. En este orden de ideas, en este trabajo se observan elementos tales como los distintos pormenores de cada proceso de producción, además de las estrategias de comercialización y las políticas gubernamentales de cada país con relación al cultivo de algodón. Asimismo, se da una mirada a la actualidad del sub sector de algodón en Colombia e India a través la balanza comercial de estos países. De este modo, se proponen una serie de estrategias para contrarrestar las desventajas que podrían presentarse, como a su vez plantear los beneficios que también tendrían lugar y las políticas a implementar.

La política comercial de Estados Unidos en el marco de la Organización Mundial del Comercio. Discurso vs. comportamiento con relación a prácticas anticompetitivas

El objetivo principal de esta monografía es identificar cuáles son las razones que justifican las contradicciones entre el discurso y el comportamiento de Estados Unidos en el marco de la Organización Mundial del Comercio, particularmente con relación a prácticas anticompetitivas derivadas del programa de protección a la agricultura del país. Para ello se analizan el interés nacional y los elementos de la seguridad nacional a partir de los cuales éste se ha construido. También se evalúan los procesos de formulación de política comercial y las interacciones entre los representantes políticos, las asociaciones de productores y el sector privado para mostrar como este comportamiento contradictorio corresponde a la legitimización de un interés particular.

Assessing the value of imperfect biocontainment nationally: rapeseed in the United Kingdom as an exemplar

Paternal biocontainment methods (PBMs) act by preventing pollen-mediated transgene flow. They are compromised by transgene escape via the crop-maternal line. We therefore assess the efficacy of PBMs for transgenic rapeseed (Brassica napus) biocontainment across the United Kingdom by estimating crop-maternal hybridization with its two progenitor species. We used remote sensing, field surveys, agricultural statistics, and meta-analysis to determine the extent of sympatry between the crop and populations of riparian and weedy B. rapa and B. oleracea. We then estimated the incidence of crop-maternal hybridization across all settings to predict the efficacy of PBMs. Evidence of crop chloroplast capture by the progenitors was expanded to a national scale, revealing that crop-maternal gene flow occurs at widely variable rates and is dependent on both the recipient and setting. We use these data to explore the value that this kind of biocontainment can bring to genetic modification (GM) risk management in terms of reducing the impact that hybrids have on the environment rather than preventing or reducing hybrid abundance per se.

Boletín estadístico de América Latina, febrero 1967 = Statistical bulletin for Latin America, February 1967

Incluye Bibliografía

Boletín estadístico de América Latina, septiembre 1966 = Statistical bulletin for Latin America, September 1966

Incluye Bibliografía

Boletín estadístico de América Latina, marzo 1964 = Statistical bulletin for Latin America, March 1964

Incluye Bibliografía

Boletín estadístico de América Latina, marzo 1969 = Statistical bulletin for Latin America, March 1969

Incluye Bibliografía

Boletín estadístico de América Latina, septiembre 1968 = Statistical bulletin for Latin America, September 1968

Incluye Bibliografía

Istmo Centroamericano: crisis global, desafíos, oportunidades y nuevas estrategias

Incluye Bibliografía

Centroamérica: uso de semillas genéticamente modificadas e incremento del ingreso de los agricultores

Incluye Bibliografía

Subregión Norte de América Latina y el Caribe: información del sector agropecuario, 2000-2010

Incluye bibliografía.

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.

Land Use and Production. 1976.

"Part I, covering land use, includes figures for the enlarged European Community for 1958 and 1965, together with those for 1973, 1974 and 1975. Provisional figures are also provided for the most important crop groups in 1976. The EUR 9 totals for 1958 and 1965 are given merely for information as the enlarged Community has been in existence only since 1 January 1973. The figures for EUR 9 for the years 1955 to 1972 may be found in the publication 'Agricultural Statistics' No 2/1974....The statistics on land use cover only the main crop area and not the secondary crop areas under associated crops and catch crops. For information on the methods used in the present document the reader is referred to the common six-language nomenclature for land use and production statistics (pages X —XIII)."