El factor climático en la erosión del suelo: Erosividad de la lluvia en la cuenca del Ebro

La tesis doctoral ha abordado el estudio de la erosividad de la lluvia en la cuenca del Ebro. Aporta un estudio climatológico detallado sobre las dinámicas espacio-temporales de la erosividad de la lluvia en la cuenca del Ebro, sus tendencias y una relación con parámetros de circulación atmosférica. Aporta además un registro experimental de la erosividad de la lluvia natural

Distribución espacial y tendencias de indicadores agroclimáticos en la España peninsular

A new dataset of 12 agroclimatic indicators calculated over a 5x5 km grid in 1981-2010 period is presented for peninsular Spain. The calculation of the indicators was based on the information of maximum and minimum temperatures obtained from the STEAD dataset. Normal values were mapped for all the indicators and the spatial distribution of the temporal changes was described through a trend analysis. Results showed a wide dependence from the geographical factors (elevation, latitude and distance to the coast) in the spatial distribution of the normal values. However, this influence was minimized in the trends to the Mediterranean coast and mountainous areas. A remarkable advance in frost dates was noticed alongside a decrease in the number of the events, with a high spatial variability. Those indicators of thermal sums showed a significant increase as a consequence of the raising temperatures in spring and summer.Se presenta una nueva base de datos de 12 indicadores agroclimáticos para la España peninsular sobre una malla de 5x5 km para el periodo 1981-2010. El cálculo de los indicadores se basó en la información de temperaturas máxima y mínima diarias extraídas de la base de datos STEAD. Se cartografían y describen los valores normales de todos los indicadores y se analizan los cambios durante todo el periodo mediante un análisis de tendencias. Los resultados muestran una elevada dependencia de los factores geográficos locales (elevación, latitud y distancia a la costa) en la distribución espacial de los valores normales. Sin embargo, esta influencia queda relegada en las tendencias a la costa mediterránea y las zonas montañosas. Se advierte un notable adelanto en la fecha de las heladas acompañado de un descenso en el número de eventos de helada, con elevada variabilidad espacial en las tendencias. Los indicadores de integrales térmicas presentan un aumento significativo como consecuencia del incremento de las temperaturas, especialmente en primavera y verano

The use of long-term high.spatial resolution Normalized Difference vegetation Index (NDVI) to determine different environmental processes in Spain

En esta tesis doctoral se han procesado imágenes de los satélites NOAA-AVHRR de 1,1 km de resolución espacial, disponibles durante tres décadas (1981 - 2015) para obtener una base de datos del índice de vegetación NDVI, para la España peninsular y las Islas Baleares, llamada Sp_1Km_NDVI. El método incluye la calibración de la información con los coeficientes de calibración posteriores al lanzamiento de cada satélite, correcciones geométricas y topográficas, la eliminación de nubes, el filtrado temporal de las series y la obtención de compuestos semi-mensales mediante el valor máximo NDVI de las imágenes. Además, la tesis compara la nueva base de datos Sp_1km_NDVI con otras tres bases de datos NDVI. Se ha comprobado si las tendencias anuales y estacionales de la base de datos Sp_1km_NDVI y las otras tres fuentes de información muestran patrones espaciales y tendencias temporales similares. Los resultados muestran que la nueva base de datos proporciona información sobre la actividad vegetal. Es útil para investigar procesos de cambio climático y procesos relacionados con las actividades humanas, en esta región mediterránea. Y permite identificar una tendencia positiva dominante del NDVI durante el periodo de estudio. En el presente trabajo también se han estudiado la relación entre la actividad vegetal y el crecimiento de los anillos de los árboles, en distintos tipos de bosques, bajo diferentes condiciones ambientales. Para ello, la base de datos de imágenes de satélite NDVI se ha combinado con registros dendrocronológicos y datos climáticos para analizar la variabilidad interanual del crecimiento de los anillos de los árboles y la actividad vegetal en distintos biomas forestales desde 1981 y hasta 2015. Los resultados revelan la existencia de una relación positiva y significativa entre la variabilidad interanual del NDVI y el crecimiento de los anillos de los árboles. Sin embargo, esta relación depende del tipo de bosque y de las condiciones ambientales. Finalmente, se han analizado los impactos de la sequía en el NDVI, ya que la sequía es uno de los principales riesgos naturales que afectan a la actividad de la vegetación en España. En esta parte de la tesis se determinan las posibles diferencias en la sensibilidad de la vegetación a la sequía, determinada por los distintos tipos de cubiertas vegetales y por las condiciones climáticas. Y analiza las escalas de tiempo en las que la actividad vegetal está respondiendo a la severidad de la sequía. Los resultados han demostrado que, en grandes áreas de la España peninsular, la actividad vegetal está fuertemente determinada por las variaciones interanuales de la sequía. Sin embargo, existen importantes diferencias estacionales y espaciales en las que el tipo de cubierta y las condiciones de aridez juegan un papel importante. En esta tesis también se ha mostrado que la escala temporal a la que se mide la sequía es muy relevante para entender los diferentes impactos estacionales, e informa sobre la sensibilidad del NDVI a la sequía a nivel estacional y en diferentes coberturas vegetales.<br /

La Demanda de agua por parte de la atmósfera en la España peninsular e Islas Baleares

Con la finalidad de mejorar el conocimiento existente de la demanda de agua por parte de la atmósfera (AED) en España, se lleva a cabo esta Tesis Doctoral en la que se utiliza la evapotranspiración de referencia (ETo), como variable para estimar la AED, y que podrá ser utilizada de manera combinada con la precipitación para calcular índices de aridez, índices de sequía, generar mejores estimaciones de necesidad de riego para distintos cultivos. De igual manera, su combinación con productos de evaporación debería permitir mejorar en el conocimiento regional de los balances de energía y de agua, y poder verificar de esta manera si realmente se está produciendo una aceleración del ciclo hidrológico como consecuencia del cambio climático o no. Siguiendo las recomendaciones de la FAO, se pretende desarrollar la base de datos de ETo utilizando para ello la ecuación modificada de Penman-Monteith, cuya principal ventaja es que se trata de una ecuación de base física en la que se consideran todas las variables climáticas que influyen en AED, y que los valores que se obtienen varían únicamente en función de estas variables climáticas, con lo que es un método adecuado para realizar comparaciones tanto a nivel espacial como temporal de los valores obtenidos. Para ello se requieren datos de temperatura del aire, humedad del aire, velocidad del viento y radiación solar, con el problema de que algunas de estas variables no están disponibles de manera generalizada. Resulta necesario, por tanto, comprobar si realmente la aplicación de Penman-Monteith en situaciones en las que no se tienen todos los datos que se necesitan es la mejor estrategia, habiendo estimado anteriormente los datos que faltan, o si por el contrario resulta mejor aplicar algún método que utilice únicamente datos de temperatura, como es el caso de Hargreaves. A raíz de los resultados obtenidos se decide desarrollar una base de datos utilizando la interpolación espacial como paso previo al cálculo de Penman-Monteith, siendo necesario en este proceso, y previo a la interpolación, llevar a cabo un proceso de relleno de datos y también un proceo de homogeneización de las series climáticas. Además, es importante que durante el proceso de interpolación espacial se utilice un número constante de observatorios, lo que lleva a la no utilización de un gran número de observaciones de humedad del aire y velocidad del viento que están disponibles en la actualidad. En un intento de poder utilizar estos datos, y de esta manera obtener unas estimaciones espaciales de ETo más ajustadas a la realidad, al menos durante los últimos años, se decide generar una segunda base de datos, en la que se utiliza un esquema conocido como interpolación óptima, en el que se combina la información procedente de un modelo climático regional con la información de todas las observaciones disponibles. A pesar de que los resultados obtenidos muestran que en tiempo presente este esquema resulta de utilidad para estimar los valores de ETo, no es válido para trabajar en un sentido climático debido a la aparición de tendencias espúreas en los datos de viento vinculadas al gran salto que se produce en las observaciones utilizadas. Es por este motivo por el que el análisis climático de ETo se lleva a cabo utilizando para ello la primera de las bases de datos utilizadas, destacando como principales resultados: - Valores anuales entre 700 mm y poco más de 1300 mm anuales - Distribución espacial estrechamente vinculada con la latitud, con valores más elevados en el sur y más bajos en el norte, con algunas anomalías espaciales como la parte media del valle del Ebro. - Presencia de una elevada estacionalidad, con los mayores valores en verano y los más bajos en invierno. - Baja variabilidad interanual, lo que implica que los valores son muy regulares de año en año. - Presencia de una tendencia positiva en la variable, principalmente a causa del incremento de temperatura y el descenso en la humedad relativa. A nivel regional, dicha tendencia se sitúa en un rango entre 16 y 23 mm/década <br /

Distribución espacial y tendencias de indicadores agroclimáticos en la España peninsular

A new dataset of 12 agroclimatic indicators calculated over a 5x5 km grid in 1981-2010 period is presented for peninsular Spain. The calculation of the indicators was based on the information of maximum and minimum temperatures obtained from the STEAD dataset. Normal values were mapped for all the indicators and the spatial distribution of the temporal changes was described through a trend analysis. Results showed a wide dependence from the geographical factors (elevation, latitude and distance to the coast) in the spatial distribution of the normal values. However, this influence was minimized in the trends to the Mediterranean coast and mountainous areas. A remarkable advance in the first and last frost dates was noticed alongside a decrease in the number of the events, with a high spatial variability. Those indicators of thermal sums showed a significant increase as a consequence of the raising temperatures in spring and summer.Se presenta una nueva base de datos de 12 indicadores agroclimáticos para la España peninsular sobre una malla de 5x5 km para el periodo 1981-2010. El cálculo de los indicadores se basó en la información de temperaturas máxima y mínima diarias extraídas de la base de datos STEAD. Se cartografían y describen los valores normales de todos los indicadores y se analizan los cambios durante todo el periodo mediante un análisis de tendencias. Los resultados muestran una elevada dependencia de los factores geográficos locales (elevación, latitud y distancia a la costa) en la distribución espacial de los valores normales. Sin embargo, esta influencia queda relegada en las tendencias a la costa mediterránea y las zonas montañosas. Se advierte un notable adelanto en la fecha de las heladas acompañado de un descenso en el número de eventos de helada, con elevada variabilidad espacial en las tendencias. Los indicadores de integrales térmicas presentan un aumento significativo como consecuencia del incremento de las temperaturas, especialmente en primavera y verano

Temporal variations of trends in the Central England Temperature series

Variations in trend rates of annual values of the Central England Temperature series (CET) over the period1659-2017 were analysed using moving windows of different length, to identify the minimum period in which the trend expresses a climate signal not hidden by the noise produced by natural variability. Trend rates exhibit high variability and irregular shifting from positive to negative values unless very long window lengths (of 100 years or more) are used. In general, as the duration of the length of the temporal window analysed increases, the absolute range of the trend rates decreases and the signal-to-noise (S/N) ratio increases. The relationship between the S/N ratio and the window length also depended on the total length of the series, so high S/N values are achieved faster when shorter time series are considered. This prevents suggesting a minimum window length for undertaking trend analyses. A comparison between CET and the average continental series in the Berkeley Earth Surface Temperature (BEST) database in their common period (1753-2017) repeats the patterns described for 1659-2017, although the average values of the rates, ranges and the "threshold period" in years change, and are more variable in CET than in BEST. Analysis of both series suggests that the recent warming started early and can be linked to the recovery of temperatures after the Little Ice Age. This process has characterised by progressively increasing trend rates, but also includes periods of deceleration or even negative trends spanning less than 50 years. The behaviour of the two long-term temperature records analysed agrees with a long-term persistence (LTP) process. We estimated the Hurst exponent of the CET series to be around 0.72 and 0.8, which reinforces the LTP hypothesis. This implies that the currently widespread statistical framework assuming a stationary, short-memory process in which departures from the norm can be easily assessed by monotonic trend analysis should not be accepted for long climatic series. In brief, relevant questions relative to the recent evolution of temperatures such as the distinction between natural variability and departures from stationarity; attribution of the causes of variability at different time scales; determination of the shortest window length to detect a trend; and other similar ones have still not been answered and may require adoption of an alternative analytical framework.Hemos analizado las variaciones de la tasa de la tendencia de las temperaturas medias anuales de la serie conocida como Central England Temperature (CET) durante el periodo 1659-2017, con el objetivo de identificar el periodo mínimo en el que la tendencia exprese una señal climática no oscurecida por el ruido originado por la variabilidad natural. Las tasas de tendencia exhiben una gran variabilidad e irregularidad cambiando de signo positivo a negativo excepto en ventanas temporales prolongadas de más de cien años. En general, a medida que la duración de la ventana temporal aumenta el rango absoluto de las tendencias decrece y la ratio Señal/Ruido (S/N) aumenta. La relación entre la ratio S/N y la longitud de la ventana depende también de la longitud total de la serie, de manera que se logran valores más elevados de S/N cuando la serie complete es más corta. Estos resultados sugieren evitar periodos cortos de tiempo para estimar o validar una tendencia. La comparación de CET y la serie de promedios de temperatura anual continental europea de la base de datos Berkeley Earth Surface Temperature (BEST) en su periodo común (1753-2017) repite los patrones de comportamiento descritos en el periodo 1659-2017, si bien los promedios de las tasas, el rango de las mismas y el periodo umbral en años cambia, siendo más variables en CET que en BEST. El análisis de las dos series sugiere que el aumento de las temperaturas comenzó hace tiempo y puede asociarse a la recuperación de las mismas tras la pequeña edad de hielo (LIA). Este proceso se ha caracterizado por un aumento progresivo de las tendencias incluyendo periodos de desaceleración o incluso tasas negativas en ventanas temporales de menos de 50 años. El comportamiento de ambas series concuerda con los procesos denominados de larga persistencia (long-term persistence, LTP); el exponente de Hurst de la serie CET calculado oscila entre 0.72 y 0.8, lo que refuerza dicha hipótesis, e implica que las asunciones tradicionales (series estacionarias con escasa memoria), en las que las variaciones puedan ser estudiadas por medio de tendencias monotónicas, no deberían aceptarse en el caso de series climáticas de gran longitud. En resumen, numerosas preguntas relativas a la reciente evolución de las temperaturas, como la distinción entre variabilidad natural de la tendencia climática, la atribución de las causas de la variabilidad en diferentes escalas temporales, la determinación del periodo mínimo de tiempo para detector una tendencia, y otras similares, no han sido plenamente contestadas y podrían requerir la adopción de nuevos enfoques y planteamientos