Factores estructurales y dinámicos que regulan la diversidad de aves en agroecosistemas pampeanos

La intensificación agrícola de la región pampeana puede tener efectos sobre la diversidad de aves que necesitan ser evaluados. Para hacerlo, se necesita conocer qué factores determinan la diversidad de aves y a qué escalas se dan. Las investigaciones recientes han estado orientadas a estudiar los factores estructurales del paisaje como determinantes de la biodiversidad. Los factores dinámicos, en cambio, han recibido menos interés. En este trabajo se evaluaron los factores estructurales y dinámicos del paisaje que determinan la diversidad de aves en la región pampeana. El área de estudio se clasificó en zonas con condiciones ambientales contrastantes de estructura e historia agronómica y en ellas se muestreó la diversidad de aves. Utilizamos modelos de lógica difusa, los cuales permiten utilizar variables lingüísticas para caracterizar la complejidad espacio - temporal del paisaje y trabajarlas con otras cuantitativas y categóricas. La riqueza de aves mostró una correlación positiva con la complejidad y el porcentaje de cobertura de pastura a escala local, aunque menor para esta última. A escala de faceta, la riqueza de aves se correlacionó positivamente con la complejidad del paisaje y negativamente con la intensidad de uso agrícola. La oferta de recursos de nidificación fue el factor que determinó más claramente la distribución de las especies. La influencia de la dinámica del paisaje fue estudiada en el corto plazo a partir de una sequía que tuvo lugar durante el segundo año de muestreo. La sequía afectó la abundancia de las especies, pero en forma diferencial según sus hábitos tróficos. El efecto de la sequía también fue diferente según el uso principal de la tierra a escala local. Los resultados mostraron que en agroecosistemas pampeanos la diversidad de aves está determinada principalmente por elementos antrópicos del paisaje ajenos al bioma original. Por lo tanto, se debería enfocar el manejo del paisaje sobre estos elementos más que sobre el uso del suelo para favorecer la biodiversidad en la región

Intelligent simulation of coastal ecosystems

Tese de doutoramento. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto, Faculdade de Ciência e Tecnologia. Universidade Fernando Pessoa. 201

National farm scale estimates of grass yield from satellite remote sensing

Globally, grasslands are an important source of food for livestock and provide additional ecosystem services such as greenhouse gas (GHG) mitigation through carbon sequestration, habitats for biodiversity, and recreational amenities. Grass is the cheapest source of fodder providing Irish farmers with an economic benefit against international competitors. Hence, to maintain profitability, farmers have to maximize the proportion of grazed grass in cow’s diet or save it as silage. The overall objective of the current research project was to build a machine-learning model to estimate grass growth nationally using earth observation imagery from the Sentinel 2 satellite constellation and ancillary meteorological data, which are known to influence grass growth. Firstly, the impact of meteorological data and Growing Degree Days (GDD) was assessed for Teagasc Moorepark experimental farm (Fermoy, Co Cork, Ireland). GDD was modified to include Soil Moisture Deficit (SMD), which included the impact of summer drought conditions in 2018. Results demonstrated the importance of GDD for grass growth estimation using ordinary linear regression (OLS). The potential evapotranspiration (PE) 0.65 (r=0.65) and evaporation (r=0.65) were equally significant variables in 2017, while in 2018 the solar radiation had the highest correlation (r=0.43), followed by potential evapotranspiration and evaporation with r of 0.42. The standard and modified GDD were equally significant variables with r of 0.65 in 2017, but both had a reduced correlation in 2018 with modified GDD (0.38, p<0.01) performing slightly better than the standard GDD (0.26, p<0.01) calculation. These models only explained 53% (RMSE of 18.90 kg DM ha-1day-1) and 36% (RMSE of 27.02 kg DM ha-1day-1) of variability in grass growth for 2017 and 2018, respectively. Considering the importance of meteorological data, an empirical grass model called the Brereton model, previously used for Irish grass growing conditions were tested. Since this model lacks a spatial element, we compared the Brereton model with the previously used machine-learning model ANFIS and Random Forest (RF) with the combination of satellite data and meteorological data for eight Teagasc farms. Overall, the machine-learning algorithms (R2= 0.32 to 0.73 and RMSE=14.65 to 24.76 kg DM ha-1day-1 for the test data) performed better than the Brereton model (range of R2=0.03 to 0.33 and RMSE=41.68 to 82.29 kg DM ha-1day-1). The RF model (with all the variables except rainfall) had the highest accuracy for predicting grass growth rate, with (R2= 0.55, RMSE = 14.65 kg DM ha-1day-1, MSE= 214.79 kg DM ha-1day-1 versus ANFIS with R2 = 0.47, RMSE = 15.95 kg DM ha-1day-1, MSE= 254.40 kg DM ha-1day-1). When developing a national model, meteorological data were missing (except precipitation). A different approach was followed, whereby the grass growing season was subdivided (January-June Agmodel 1 and July–December Agmodel 2). Phenologically, the peak grass growth in Ireland typically occurs in May, with a slow decline in subsequent months. Spring is the most important season for grassland management, where growing conditions can impact the grass supply for the whole year. The national models were developed using Sentinel 2 band metrics, spectral indices (NDVI and NDRE), and rainfall for 179 farms. Data from 2017-2019 was divided into training and testing data (70:30 split), with 2020 data used for independent validation of the final trained model. Test accuracy was higher for Agmodel 1 (R2 = 0.74, RMSE= 15.52 kg DM ha-1day-1) versus Agmodel 2 (R2 = 0.58, RMSE= 13.74 kg DM ha-1day-1). This trained model was used on validation data from 2020, and the results were similar with better performance for Agmodel1 (R2 =0.70) versus Agmodel2 (R2=0.36). The improved spatial resolution of Sentinel 2 and the availability of red-edge bands showed improved results compared with previous work based on coarse resolution satellite imagery

Análisis y tipificación de explotaciones de bovino de carne en Galicia mediante método de control basado en lógica difusa

En esta tesis doctoral se elabora un análisis y tipología de explotaciones de bovino de carne en Galicia en función de su competitividad. La metodología se basa en lógica difusa. El material utilizado es una muestra incluida en el programa de explotaciones sostenibles en el año 2010. Se pueden clasificar en tres tipos. El primero agrupa a una cuarta parte de las unidades productivas, que corresponde a las menos competitivas, se caracterizan por un grado de profesionalización muy bajo, una baja rentabilidad y dependencia de apoyo público. El segundo compuesto por un tercio de ellas, que apenas alcanza viabilidad económica. El tercero, que concentra al 43 %, está formado por explotaciones que pueden competir por consumos intermedios con otras unidades productivas, soportar el coste laboral de un trabajador a tiempo completo y ser la actividad principal en la renta familiar. La competitividad está ligada sobre todo al margen bruto obtenido por unidad ganadera. Los principales factores son los ingresos y los costes de alimentación unitarios. La lógica difusa y el álgebra de los conjuntos borrosos han demostrado ser un medio adecuado para establecer la tipología de las explotaciones