Cost effectiveness of bio-ethanol to reduce carbon dioxide emissions in Greece

The purpose of this study is to evaluate ethanol cost- effectiveness with regards to carbon dioxide emissions. Actually, bio-fuel production is only viable thanks to the tax credit policy resulting in economic ‘deadweight’ loss. The environmental performance is assessed under the Life Cycle Assessment (LCA) framework. Economic burden to society to support the activity divided by avoided CO2 equivalent emissions indicates the bio-ethanol cost effectiveness. Agricultural feedstock supply that comprises of sugarbeets, grains and industrial processing sub-models are articulated in a regional sector model. The maximization of total welfare determines optimal crop mix for farmers and the best configurations for industry. This is illustrated for bio-ethanol produced by the ex-sugar industry in Thessaly, Greece. Life cycle activity analysis showed that, at the optimum, CO2 emission is reduced between 1 and 1.5 t of carbon dioxide equivalent per ton of ethanol. The unitary cost falls in the range of 100 to 250 euro per ton of CO2 and it is remarkably dependent on the agricultural policy scenario.Cost effectiveness, ethanol, mathematical programming, life cycle assessment, greenhouse gases

A new method for comparing rankings through complex networks: Model and analysis of competitiveness of major European soccer leagues

In this paper, we show a new technique to analyze families of rankings. In particular, we focus on sports rankings and, more precisely, on soccer leagues. We consider that two teams compete when they change their relative positions in consecutive rankings. This allows to define a graph by linking teams that compete. We show how to use some structural properties of this competitivity graph to measure to what extend the teams in a league compete. These structural properties are the mean degree, the mean strength, and the clustering coefficient. We give a generalization of the Kendall's correlation coefficient to more than two rankings. We also show how to make a dynamic analysis of a league and how to compare different leagues. We apply this technique to analyze the four major European soccer leagues: Bundesliga, Italian Lega, Spanish Liga, and Premier League. We compare our results with the classical analysis of sport ranking based on measures of competitive balance.This paper was partially supported by Spanish MICINN Funds and FEDER Funds MTM2009-13848, MTM2010-16153 and MTM2010-18674, and Junta de Andalucia Funds FQM-264.Criado Herrero, R.; García González, E.; Pedroche Sánchez, F.; Romance, M. (2013). A new method for comparing rankings through complex networks: Model and analysis of competitiveness of major European soccer leagues. Chaos. 23(4):1-10. https://doi.org/10.1063/1.4826446S110234Dobson, S., & Goddard, J. (2009). The Economics of Football. doi:10.1017/cbo9780511973864Kendall, M. G., & Smith, B. B. (1939). The Problem of $m$ Rankings. The Annals of Mathematical Statistics, 10(3), 275-287. doi:10.1214/aoms/1177732186KENDALL, M. G. (1938). A NEW MEASURE OF RANK CORRELATION. Biometrika, 30(1-2), 81-93. doi:10.1093/biomet/30.1-2.81Fagin, R., Kumar, R., Mahdian, M., Sivakumar, D., & Vee, E. (2006). Comparing Partial Rankings. SIAM Journal on Discrete Mathematics, 20(3), 628-648. doi:10.1137/05063088xLegendre, P. (2005). Species associations: the Kendall coefficient of concordance revisited. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 10(2), 226-245. doi:10.1198/108571105x46642Emond, E. J., & Mason, D. W. (2002). A new rank correlation coefficient with application to the consensus ranking problem. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11(1), 17-28. doi:10.1002/mcda.313Blumm, N., Ghoshal, G., Forró, Z., Schich, M., Bianconi, G., Bouchaud, J.-P., & Barabási, A.-L. (2012). Dynamics of Ranking Processes in Complex Systems. Physical Review Letters, 109(12). doi:10.1103/physrevlett.109.128701Radicchi, F. (2011). Who Is the Best Player Ever? A Complex Network Analysis of the History of Professional Tennis. PLoS ONE, 6(2), e17249. doi:10.1371/journal.pone.0017249Chartier, T. P., Kreutzer, E., Langville, A. N., & Pedings, K. E. (2011). Sensitivity and Stability of Ranking Vectors. SIAM Journal on Scientific Computing, 33(3), 1077-1102. doi:10.1137/090772745Park, J., & Newman, M. E. J. (2005). A network-based ranking system for US college football. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2005(10), P10014-P10014. doi:10.1088/1742-5468/2005/10/p10014Callaghan, T., Mucha, P. J., & Porter, M. A. (2007). Random Walker Ranking for NCAA Division I-A Football. The American Mathematical Monthly, 114(9), 761-777. doi:10.1080/00029890.2007.11920469Motegi, S., & Masuda, N. (2012). A network-based dynamical ranking system for competitive sports. Scientific Reports, 2(1). doi:10.1038/srep00904Pawlowski, T., Breuer, C., & Hovemann, A. (2010). Top Clubs’ Performance and the Competitive Situation in European Domestic Football Competitions. Journal of Sports Economics, 11(2), 186-202. doi:10.1177/1527002510363100A. Feddersen and W. Maennig, “ Trends in competitive balance: Is there evidence for growing imbalance in professional sport leagues?” Hamburg contemporary economic discussions No. 01/2005, University of Hamburg, 2005.Pedroche Sánchez, F. (2010). Competitivity groups on social network sites. Mathematical and Computer Modelling, 52(7-8), 1052-1057. doi:10.1016/j.mcm.2010.02.031PEDROCHE, F. (2012). A MODEL TO CLASSIFY USERS OF SOCIAL NETWORKS BASED ON PAGERANK. International Journal of Bifurcation and Chaos, 22(07), 1250162. doi:10.1142/s0218127412501623Pedroche, F., Moreno, F., González, A., & Valencia, A. (2013). Leadership groups on Social Network Sites based on Personalized PageRank. Mathematical and Computer Modelling, 57(7-8), 1891-1896. doi:10.1016/j.mcm.2011.12.026García, E., Pedroche, F., & Romance, M. (2013). On the localization of the personalized PageRank of complex networks. Linear Algebra and its Applications, 439(3), 640-652. doi:10.1016/j.laa.2012.10.051BOCCALETTI, S., LATORA, V., MORENO, Y., CHAVEZ, M., & HWANG, D. (2006). Complex networks: Structure and dynamics. Physics Reports, 424(4-5), 175-308. doi:10.1016/j.physrep.2005.10.009Humphreys, B. R. (2002). Alternative Measures of Competitive Balance in Sports Leagues. Journal of Sports Economics, 3(2), 133-148. doi:10.1177/152700250200300203M. Kringstad, “ Competitive balance in complex professional sports leagues,” Doctoral thesis (The University of Leeds. Leeds University Business School, 2008).Owen, P. D., Ryan, M., & Weatherston, C. R. (2007). Measuring Competitive Balance in Professional Team Sports Using the Herfindahl-Hirschman Index. Review of Industrial Organization, 31(4), 289-302. doi:10.1007/s11151-008-9157-

Changing length of the growing season in Poland

Celem pracy była ocena zmian długości okresu wegetacyjnego w Polsce w wieloleciu 1971–2009 oraz w warunkach klimatycznych prognozowanych na lata 2030 i 2050. Długość okresu wegetacyjnego w latach 1971–2009 określono na podstawie danych dobowych z 48 stacji synoptycznych IMGW-PIB. Analizę zmian długości okresu wegetacyjnego w przyszłości wykonano dla dwóch miejscowości w Polsce: Grabowa (Polska Środkowa) i Laskowic (Polska Południowo-Zachodnia), według scenariuszy emisyjnych A1B i A2 i trzech modeli klimatycznych: ECHAM5/MPI–OM (ECHAM), HadCM3 (HadCM) i NCAR-PCM (NCAR). Wykazano, że w latach 2001–2009 okres wegetacyjny w Polsce był dłuższy o 8 dni niż w latach 1971–2000. Największe zmiany stwierdzono w północno-zachodniej Polsce, gdzie okres ten wydłużył się o ponad 9 dni, a w okolicach Koszalina i Ustki o 16 dni. Według przyjętych scenariuszy klimatycznych, w perspektywie 2030 r. okres wegetacyjny w środkowej Polsce będzie dłuższy o 10–14 dni niż w latach 1971–2000, a w perspektywie do 2050 r. – o 18–27 dni. W południowo-zachodniej Polsce długość okresu wegetacyjnego w perspektywie do 2030 r. wydłuży się o 11–17 dni, a perspektywie do 2050 r. – o 22–30 dni.The aim of this study was to assess changes in the length of the growing season in Poland in the multi-year period of 1971–2009 and projected climate conditions for the years 2030 and 2050. The length of the growing season in the years of 1971–2009 was determined based on daily data from 48 synoptic stations of IMGW-PIB. The analysis of changes in the length of the growing season in the future was performed for two places in Poland: Grabów (Central Poland) and Laskowice (South-Western Poland), according to the emission scenarios A1B and A2 and three climate models: ECHAM5/MPI-OM (ECHAM), HadCM3 (HadCM) and NCAR-PCM (NCAR). It has been show that in the years of 2001–2009, growing season in Poland was by about 8 days longer than in the years 1971–2000. The biggest changes were found in north-western Poland, where the period was extended by more than 9 days, and near Koszalin and Ustka – by about 16 days. According to the climate scenarios adopted to the 2030, growing season in central Poland will be extended by about 10–14 days compared with that in the years 1971–2000, and by about 18–27 days in the 2050. In south-western Poland, the growing season in 2030 will be extended by about 11–17 days, and in the 2050 – by about 22–30 days

Evaluation of damage to fruit and horticultural plants caused by frosts in May 2011

Ocenę zagrożenia przymrozkowego dokonano na podstawie danych pochodzących z 27 stacji meteorologicznych Instytutu Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowego Instytutu Badawczego (IUNG-PIB) oraz danych Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej – Państwowego Instytutu Badawczego (IMGW-PIB). Wielkość plonów roślin sadowniczych i ogrodniczych określono na podstawie danych publikowanych przez Główny Urząd Statystyczny (GUS). Przymrozki w maju 2011 roku wystąpiły na obszarze wszystkich województw Polski. Szczególnie silne przymrozki odnotowano na terytorium województw: kujawsko-pomorskiego, wielkopolskiego oraz warmińsko-mazurskiego. Straty w plonach spowodowane przez przymrozki wystąpiły m.in. dla upraw sadowniczych i ogrodniczych. Największe straty plonów wystąpiły w województwie wielkopolskim dla: agrestu, czereśni, śliwek i gruszek (obniżki plonów względem plonów średnich wieloletnich wynosiły ponad 70%), a dla jabłek, brzoskwini, moreli i orzechów włoskich (obniżki te wynosiły ponad 80%). Nieco mniejsze straty plonów z powodu przymrozków, ale równie wysokie, odnotowano w woj.: opolskim, śląskim, zachodniopomorskim, kujawsko-pomorskim, lubuskim, łódzkim oraz podlaskim.Frost risk assessment was based on data from 27 meteorological stations of the Institute of Soil Science and Plant Cultivation – State Research Institute (IUNG-PIB) and data of the Institute of Meteorology and Water Management – National Research Institute IMGW-PIB. The level of yields of horticulture and orchard crops was based on data published by the Central Statistical Office (GUS). Frost in May 2011 occurred in the area of all of the Provinces of Poland. Particularly strong frosts were recorded in the territory of the Provinces: Kujawsko-Pomorskie, Wielkopolskie and Warmińsko-Mazurskie. Losses in yield caused by the frosts occurred, including the orchard and horticultural crops. The largest yield losses occurred in the Wielkopolska Province for gooseberries, cherries, plums and pears (yield reduction relative to average long-term yields were above 70%), and for apples, peach, apricot and walnut (these reductions were more than 80%). Slightly lower losses of yield due to frost, but also high, were reported in the Provinces: Opolskie, Śląskie, Kujawsko-Pomorskie, Lubuskie, Łódzkie and Podlaskie

Results of monitoring agricultural drought in winter wheat crops in Poland in the yeras 2008-2010

Celem pracy jest analiza wyników monitoringu suszy w latach 2008-2010 w zasiewach pszenicy ozimej, uzyskanych w Systemie Monitoringu Suszy Rolniczej (SMSR) w Polsce, który jest prowadzony przez Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa - Państwowy Instytut Badawczy (IUNG-PIB) w Puławach. Wynikiem opracowania jest ocena zasięgu obszarów występowania warunków suszy na poziomie gminy. Wykazano, że w latach 2008-2010 największy zasięg występowania suszy w uprawie pszenicy ozimej wystąpił w 2008 r. Oszacowany zasięg odniesiono do strat plonów w województwach.The aim of this study was to analyse the results of drought monitoring in the years 2008-2010 in winter wheat crops obtained from the Agricultural Drought Monitoring System carried out by the Institute of Crops, Fertilisation and Soil Sciences - State Research Institute in Puławy, Poland. This study resulted is the assessment of the range of drought occurrence at a commune level. It was shown that the largest extent of drought occurrences in winter wheat crops was noted in 2008. Estimated range was related to yield losses in voivodships

Fundamentals of the agricultural drought monitoring system

Susza w Polsce występuje w ostatnich latach coraz częściej, zwłaszcza od 1992 roku. Jest bardzo ważnym problemem gospodarczym dla całego kraju z powodu dużych strat w plonach, a tym samym przychodów rolnika i przyczyną wzrostu cen artykułów żywnościowych. Większa częstość występowania suszy jest wynikiem obserwowanych w ostatnich latach zmian klimatycznych. W systemie monitoringu suszy rolniczej warunki meteorologiczne, powodujące suszę, są określane za pomocą klimatycznego bilansu wodnego. System został opracowany i wdrożony przez IUNG-PIB na wniosek Ministerstwa Rolnictwa i Rozwoju Wsi. Opracowany system zawiera aplikacje komputerowe, integrujące dane meteorologiczne, potrzebne do obliczenia klimatycznego bilansu wodnego oraz dane z cyfrowej mapy glebowo-rolniczej, obrazującej przestrzenne zróżnicowanie retencji wodnej różnych kategorii agronomicznych gleb. System zawiera narzędzia, służące do oceny suszy dla poszczególnych grup i gatunków roślin uprawnych. Wyniki analiz są prezentowane na stronie internetowej w postaci map oraz tabel. Dla monitorowanych upraw rolniczych opracowywane są dane, przedstawiające zagrożenie suszą dla wszystkich gmin Polski w okresie wegetacyjnym. System monitoringu suszy składa się z bazy danych pogodowych, glebowych, aplikacji GIS do przetwarzania i integracji danych przestrzennych oraz internetowego systemu prezentacji wyników.Drought in Poland appears more frequently in the recent years, particularly since 1992. It is an important economic problem for the whole country since it may bring substantial yield losses, diminished farmers' incomes and a rise of the prices of food products. Increased frequency of droughts is an outcome of climate changes observed recently. In the System of Agricultural Drought Monitoring weather conditions resulting in drought are defined by the climatic water balance. The system ordered by the Ministry of Agriculture and Rural Development was prepared and implemented by the IUNGPIB. It contains computer applications that integrate meteorological data needed for calculating the climatic water balance and data from the digital soil-agricultural map that illustrates spatial differentiation of water retention in soils of different agronomic categories. The system contains tools that are used to assess drought for particular groups and species of crop plants. Results of analyses are presented at a web site in a form of maps and tables. The data presenting the risk of drought during vegetation season are prepared for monitored agricultural crops in all communes of Poland. The system of drought monitoring consists of weather and soil database, of GIS applications to process and integrate spatial data and of the internet system of data presentation