title: Informe de la Comisión sobre la utilización de las aplicaciones de la teledetección en las estadísticas agrícolas durante el período 1994-1998

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text: COMISIÓN DE LAS COMUNIDADES EUROPEAS Bruselas, 29. 10. 1998 COM(1998) 613 final INFORME DE LA COMISIÓN sobre la utilización de las aplicaciones de la teledetección en las estadísticas agrícolas durante el período 1994-1998 índice INTRODUCCIÓN PARTE I - ACTIVIDADES OPERATIVAS 1. ACTIVIDAD A: INVENTARIOS REGIONALES 1. 1. Objetivo y métodos 1. 2. Desarrollo de los trabajos 1. 3. Aspectos financieros 1. 4. Conclusiones y orientaciones 2. ACTIVIDAD B: ESTIMACIONES EUROPEAS RÁPIDAS 2. 1. Objetivo y métodos 2. 2. Desarrollo de los trabajos 2. 3. Modalidades de ejecución y principales resultados 2. 4. Función de los estudios de campo 2. 5. Utilización de los recursos financieros 2. 5. 1 Las imágenes 2. 5. 2. Tratamiento de imágenes y elaboración de estimaciones 2. 5. 2. 1. Dirección y gestión del proyecto 2. 5. 2. 2. Puesta en marcha del proyecto 2. 5. 2. 3. Preparación de la campaña 2. 5. 2. 4. Obtención y pretratamiento de los datos obtenidos por satélite 2. 5. 2. 5. Interpretación de los dalos obtenidos por satélite 2. 5. 2. 6. Coyuntura 2. 5. 2. 7. Formación 2. 5. 2. 8. Mantenimiento 2. 5. 2. 9. Control interno del proyecto 2 5 7 7 7 7 8 8 9 9 9 10 12 12 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 2. 5. 2. 10. Informes 2. 5. 2. 11. Entrega de los productos 2. 5. 2. 12. Costes del tratamiento de imágenes y de la cadena de elaboración de estimaciones. 2. 5. 3. Mantenimiento de los programas informáticos 2. 5. 4. Estudios de campo 2. 5. 5. Gestión financiera 2. 6. Resultados obtenidos y análisis del error 2. 7. Evaluación de la actividad 2. 8. Conclusiones PARTE II - ACTIVIDADES EN DESARROLLO 3. ACTIVIDAD C: SISTEMA AVANZADO DE INFORMACIÓN AGRÍCOLA 3. 1 3. 1. C. 1. Indicadores de las condiciones de la vegetación 3. 2 3. 2. C. 2. Modelos de previsión de los rendimientos 3. 2. 1. Datos meteorológicos: 3. 2. 2. Datos edafológicos y parámetros agronómicos: 3. 2. 3. Previsión de rendimientos: 3. 2. 4. Informática: 3. 3. C. 3: Sistema integrado de información agrícola y boletín MARS 3. 4. C. 4. Sistema integrado de ámbito nacional y regional 4. ACTIVIDAD D: SEGUIMIENTO Y PREVISIÓN DE COSECHAS EXTRANJERAS 5. ACTIVIDAD E: APLICACIÓN DE MÉTODOS O SENSORES NUEVOS 5. 1. Proyecto piloto para la utilización de imágenes en microondas en la estimación de superficies 5. 2. Reingeniería de la actividad B (REACT_B) 5. 3. Modelo aeropalinológico 3 16 16 16 17 18 19 19 21 22 24 24 24 25 26 26 27 27 27 29 30 31 31 32 33 6. CONCLUSIONES SOBRE LAS ACTIVIDADES EN DESARROLLO 34 ANEXOS- 1 2 3 4 5 6 7 Estimaciones de las superficies MARS (Act. B) dedicadas a los principales cultivos y desviaciones respecto de Eurostat -1994. EUR-12 Estimaciones de las superficies MARS (Act. B) dedicadas a los principales cultivos y desviaciones respecto de Eurostat -1995. EUR-12 Estimaciones de las superficies MARS (Act. B) dedicadas a los principales cultivos y desviaciones respecto de Eurostat -1996. EUR-15 Estimaciones de las superficies MARS (Act. B) dedicadas a los principales cultivos y desviaciones respecto de Eurostat -1997. EUR-15 Contratantes de las actividades operativas Lista de las publicaciones MARS: 1994-1998 Abreviaturas utilizadas 35 35 36 37 38 39 40 49 Introducción El 26 de septiembre de 1988, el Consejo adoptó la Decisión 88/503/CEE por la que se establecía un proyecto piloto de teledetección aplicada a las estadísticas agrícolas (más conocido como proyecto MARS). El objetivo de dicho proyecto era desarrollar y experimentar técnicas y métodos de análisis que permitieran mejorar la información sobre la agricultura en la Unión Europea, mediante una mayor integración de los datos espaciales en el sistema comunitario de información estadística. El programa de desarrollo tema una duración prevista de diez años, de los que la Decisión sólo cubría los cinco primeros (1989- 1993). Al final de dicho período quinquenal, y de conformidad con las disposiciones incluidas en dicha Decisión del Consejo, se elaboró un balance de la primera fase del proyecto piloto 2 (1989-1993), que se envió al Consejo junto con una propuesta para la continuación de las actividades ya operativas. Sobre la base de lo anterior, el 14 de noviembre de 1994 el Consejo adoptó la Decisión 94/753/CE sobre la prosecución de las aplicaciones de la teledetección a las estadísticas agrícolas para el período 1994-1998. Más concretamente, las aplicaciones cubiertas por esta Decisión estaban orientadas a: • facilitar a los Estados miembros interesados el acceso a la teledetección, con el fin de mejorar los sistemas nacionales de estadísticas agrícolas (actividad A - Inventarios regionales); • proporcionar, antes de la cosecha, estimaciones sobre las superficies dedicadas a los principales cultivos y su producción potencial a escala europea y, cuando fuera posible, nacional, dentro de los límites impuestos por los recursos financieros disponibles (actividad B - Estimaciones europeas rápidas); El artículo 5 de la Decisión 94/753/CE del Consejo preveía que, a más tardar el 31 de julio de 1998, la Comisión debía presentar al Parlamento Europeo y al Consejo un informe sobre la realización de esas acciones y sobre la utilización de los recursos financieros puestos a su disposición para tal fin, «adjuntando, en su caso, propuestas para proseguir las aplicaciones de la teledetección a las estadísticas agrícolas». La parte I de este informe está dedicada a esas actividades. » Por otra parte, el Consejo tomó nota de la intención de la Comisión de continuar, en el contexto de la aplicación del Cuarto programa marco de investigación y desarrollo, cierto número de acciones que forman parte del proyecto MARS, pero que todavía requieren una labor de investigación antes de poder ser aplicadas a escala europea. En este caso, se trata de las actividades siguientes: 1 DO L 273 de 5. 10. 1988. 2 Documento COM(94) 332 final de 19. 09. 1994. 3 DO L 299 de 22. 11. 1994, p. 27. • establecimiento de un sistema avanzado de información agrícola en el ámbito comunitario, mediante la combinación de los datos que proceden de las diversas acciones desarrolladas y experimentadas durante el programa (actividad C - Sistema integrado); • la puesta a punto de un método, análogo al desarrollado para la Unión Europea, que permita la previsión y la estimación precoz de las cosechas en ciertas regiones limítrofes con la Unión Europea, y en particular en los países de Europa oriental y eventualmente del Magreb, en relación con los programas de cooperación con dichos países (actividad D - Seguimiento y previsión de cosechas extranjeras); • continuación de los trabajos de investigación sobre la posible aplicación con fines estadísticos de nuevos sensores como el radar. Dichos sensores complementarían a los satélites de alta resolución y los satélites meteorológicos, actualmente utilizados en el proyecto MARS (actividad E - Aplicación de métodos o detectores nuevos). Estas actividades, realizadas bajo la responsabilidad del Centro Común de Investigación - Ispra (CCI) en colaboración con la Dirección General de Agricultura (DG VI) y la Oficina Estadística de las Comunidades Europeas (Eurostat), son objeto de una breve descripción en la parte II de este informe. PARTE I - Actividades operativas 1. ACTIVIDAD A: INVENTARIOS REGIONALES 1. 1 Objetivo y métodos El objetivo de esta actividad consiste en responder con periodicidad anual a la necesidad de disponer de un conocimiento preciso y objetivo de las superficies dedicadas a los principales cultivos de interés y sus producciones regionales. La metodología asocia datos facilitados por satélites de «alta resolución» (que cubren el conjunto del territorio de interés) y datos obtenidos mediante estudios de campo del tipo de «sondeos zonales». La puesta a punto y la evaluación se refieren esencialmente al método llamado del estimador de regresión. La acción abarca dos tipos de actividades: • observaciones objetivas de campo, cuyo plan de muestreo se ha establecido o mejorado por teledetección; • clasificación automática de los datos espaciales que permiten la mejora de las estimaciones de los estudios de campo mediante un método de regresión. La teledetección interviene también para proporcionar al investigador documentos que le permiten localizar con precisión las parcelas sobre el terreno. 1. 2 Desarrollo de los trabajos Durante la fase piloto del proyecto MARS, esta acción se desarrolló en tres fases diferenciadas: • 1988-1989: durante esta fase se aplicó en 5 regiones una metodología rigurosamente idéntica; • 1990-1991: durante este período se realizaron adaptaciones locales y fue necesaria la participación activa de las regiones o de organismos nacionales; • 1992-1993: durante esta fase el proyecto proporcionó apoyo a las iniciativas nacionales o regionales. Al final de la primera fase del proyecto piloto de aplicación de la teledetección a las estadísticas agrícolas, la realización de esta actividad había quedado transferida en sus aspectos esenciales a los Estados miembros. Sin embargo, de conformidad con la Decisión 94/753/CE del Consejo, la asistencia técnica y su financiación podían correr a cargo del presupuesto comunitario, principalmente en lo concerniente a la ayuda a las técnicas estadísticas, la realización de estudios piloto orientados a fomentar la utilización de las encuestas zonales para mejorar las estadísticas agrícolas nacionales, y la mejora de los programas informáticos. Durante la segunda fase, el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación de España (MAPA) y los servicios estadísticos portugueses contaron con el apoyo de la Comisión para la financiación de dos proyectos de ese ámbito. En particular, el MAPA recibió una subvención destinada al desarrollo de una muestra experimental territorial para la estimación precoz de las superficies dedicadas a los principales cultivos y sus producciones. Por su parte, el Ministerio de Agricultura de Portugal obtuvo una financiación comunitaria para la realización de un proyecto sobre la aplicación de la metodología de los estudios zonales a la elaboración de estadísticas sobre la utilización del suelo. En ambos casos, el la contribución comunitaria fue importe de aproximadamente del 40% del coste total. En el marco de esta actividad, el CCI proporcionó asistencia técnica a diversos Estados miembros de la Unión Europea, así como a los países participantes en el programa PHARE. En particular, proporcionó asistencia técnica relativa a la metodología estadística y los planes de muestreo a Eslovenia, Polonia y la República Checa (véase también la actividad D del proyecto). Además, el CCI prestó asistencia técnica a algunos países de la cuenca mediterránea (principalmente, Túnez y Turquía) para la realización de inventarios regionales y llevó a cabo con Marruecos intercambios científicos al respecto. 1. 3 Aspectos financieros El cuadro 1 muestra la contribución comunitaria a los dos proyectos mencionados. Cuadro 1 - Contribution comunitaria a la i "Actividad A' " (ecus) Ministerio de Agriculture (Espana) Ministerio de Agriculture (Portugal^ 1996 60. 911 60. 150 121. 061 1997 65. 880 1998 65. 880 — Total 126. 791 60. 150 186. 941 1. 4 Conclusiones y orientaciones Durante la segunda fase del proyecto, la actividad «Inventarios regionales» se limitó a proporcionar apoyo financiero y técnico a los servicios estadísticos nacionales que lo solicitaron, con arreglo a los recursos disponibles. Cuando, por dificultades específicas, la realización de estudios en explotaciones resulta más difícil o menos fiable, los inventarios regionales constituyen un sistema de estudio rápido, objetivo y a menudo más eficaz en cuanto a la precisión. La metodología científica establecida es un elemento potencial de armonización de las estimaciones sobre la utilización del suelo para el conjunto del territorio de la Unión Europea. El sistema de estudios zonales resulta particularmente indicado para los países PHARE, por la dificultad que reviste mantener actualizada la lista de cultivadores debido a las reformas agrarias que se están realizando. No obstante, este enfoque también puede resultar útil para el conjunto de la Unión Europea, en la medida en que permitiría responder a una necesidad creciente de información sobre la utilización del suelo, el impacto de la actividad agrícola en el medio ambiente, la dimensión territorial de las medidas de política agrícola y de desarrollo rural, etc. Dado el elevado precio de las imágenes, la realización de una cobertura anual exhaustiva con imágenes de alta resolución y la utilización del método del estimador 8 de regresión no resultan rentables para la producción de estadísticas a escala comunitaria, por lo que se desaconseja recurrir a ello. Esta situación podría cambiar en el futuro, como consecuencia de la aparición de nuevos sensores y la disminución del precio de las imágenes, o de una posible asociación de la producción de estadísticas y la de material cartográfico. Por esta razón, sería deseable que se ejerciese una vigilancia tecnológica de los aspectos metodológicos y las aportaciones de los nuevos sensores, incluido el radar. Además, resultaría indicado explotar de forma más adecuada, a escala europea, las posibilidades que ofrece la realización de estudios zonales para satisfacer las necesidades de información sobre la utilización del suelo, así como sobre otras variables estadísticas con dimensión territorial para las que los métodos tradicionales resultan menos eficaces. 2. ACTIVIDAD B: ESTIMACIONES EUROPEAS RÁPIDAS 2. 1 Objetivo y métodos El objetivo de la actividad B consiste en proporcionar una estimación precoz y objetiva de la evolución de las superficies dedicadas a los principales cultivos anuales a nivel europeo, gracias a la interpretación de las imágenes de alta resolución obtenidas por satélite sobre una muestra de 60 emplazamientos (de 40 x 40 Km) distribuidos en el conjunto de la Unión Europea. El método se basa, por una parte, en la estimación, para cada emplazamiento, de las variaciones de superficie respecto del año anterior, y, por otra, en la extrapolación de dichas variaciones a escala europea basándose en las estadísticas oficiales de superficie del año anterior (fuente: Eurostat). El método no utiliza ningún dato de campo del año en curso, pero incluye las observaciones de campo del año anterior, que permiten controlar a posteriori la validez del método. Además, esta actividad proporciona datos cualitativos durante la campaña agrícola. 2. 2 Desarrollo de los trabajos Durante la primera fase del proyecto MARS, el desarrollo de esta actividad incluyó tres etapas: • 1987-1988: preparación detallada del método; • 1989-1991 : instalación y puesta en funcionamiento del sistema; • 1992-1993: comprobación de (53 emplazamientos). la actividad en dimensión real Durante la segunda fase, la actividad empezó a ser operativa. Las principales etapas fueron las siguientes: • 1994: Año de transición, a la espera de la decisión del Consejo. No se produjeron cambios significativos en la metodología ni en la orientación de los trabajos. • 1995: Licitación para la adjudicación del contrato de fotointerpretación y estimación de superficies. 9 • 1995: Primer año de aplicación efectiva de la Decisión del Consejo. Instalación, por parte del CCI, de los programas informáticos GRIPS y ORCA, utilizados, respectivamente, para la corrección de las imágenes y para su tratamiento y clasificación. Establecimiento de siete emplazamientos más para extender esta actividad a los tres nuevos Estados miembros. • 1996: Extensión de la actividad a 60 emplazamientos, 7 de ellos situados en los tres nuevos Estados miembros (Austria, Finlandia y Suecia). • 1996-1997: Instalación del programa informático CAMEL para la tarea de coyuntura. • 1997: Adaptación del programa GRIPS a las imágenes del satélite 1RS. • 1998: Último año de aplicación de la Decisión del Consejo. Anticipación de la apertura de ventanas de obtención de imágenes para aumentar la eficacia de la estimación en términos de estabilidad y precocidad. 2. 3 Modalidades de ejecución y principales resultados Básicamente, las modalidades de ejecución de la actividad B durante la segunda fase del proyecto MARS no difirieron de las de la primera fase. Sin embargo, aunque la actividad se considere operativa, se han realizado diversas modificaciones importantes, tanto del dispositivo como de las herramientas: • Sustitución de los programas informáticos utilizados hasta 1995 por los siguientes programas desarrollados bajo la dirección del CCI: GRIPS, para la corrección de las imágenes obtenidas por satélite. ORCA, para la clasificación y la fotointerpretación de las imágenes. CAMEL, para el análisis de los resultados y el tratamiento de los datos necesarios para elaborar estimaciones finales a partir de las imágenes clasificadas. Los programas GRIPS y ORCA se utilizaron durante toda la segunda fase. El programa CAMEL se utilizó a partir de 1997. Estos programas han permitido racionalizar las tareas y controlar todas las fases de ejecución de la actividad, con lo que se garantiza el control de calidad en toda la cadena de producción. Entre 1997 y 1998, el programa GRIPS se adaptó a las nuevas imágenes del satélite 1RS (hasta entonces sólo se utilizaban los satélites SPOT y LANDSAT). • Creación de 7 nuevos emplazamientos en los tres nuevos Estados miembros, distribuidos como sigue: tres en Suecia, dos en Finlandia y dos en Austria. Ello permitió, entre otras cosas, obtener una mejor representación de los cultivos de primavera. • Establecimiento de una "base de conocimiento radiométrica" de asistencia a los fotointérpretes, teniendo en cuenta las signaturas espectrales y las condiciones climáticas observadas en el pasado. Esta base de conocimiento se actualiza y refuerza cada año, lo que permite mejorar la calidad del sistema. 10 Los principales resultados de la actividad B se incluyeron en el boletín MARS (véase actividad C). Durante el período 1994-1998, los hechos más destacados fueron los siguientes: • 1994 Esta año constituyó un período transitorio entre la investigación y la fase operativa de esta actividad. Prosiguieron las mismas modalidades de desarrollo que en 1993 y se obtuvieron 155 imágenes en 53 emplazamientos. • 1995 Se obtuvo un total de 153 imágenes de 53 emplazamientos. Durante la campaña, los resultados de las estimaciones se publicaron en 7 boletines MARS. A lo largo del año, la actividad se desarrolló de forma satisfactoria, a pesar de que en la validación de las estimaciones surgieron algunos problemas específicos: - La gran amplitud de evolución de las superficies dedicadas a determinados cultivos de interés, como el girasol, debida en parte a los efectos de la PAC. - La sobreestimación de la evolución de las superficies dedicadas a determinados cultivos como la colza, cuya representación en la muestra es incorrecta. - La grave sequía en España y Portugal, que dificultó extraordinariamente la fotointerpretación y restó seguridad a las estimaciones relativas a una parte importante de los cultivos de verano. En cuanto al girasol y la colza, el error fue aún más importante si se tiene en cuenta que el número de emplazamientos dedicados a sus cultivos es pequeño, lo que hace que la estimación resulte muy sensible a un desplazamiento de estos cultivos en Europa, como el que se produjo a consecuencia de la reforma de la PAC. • 1996 De un total de 60 emplazamientos se trataron 59 (no se obtuvieron imágenes del emplazamiento de Koping), por lo que por vez primera se cubrió el conjunto de la Unión Europea. En total se obtuvieron 171 imágenes. Los resultados se publicaron en 7 boletines MARS durante la campaña agrícola. • 1997 Se obtuvo un total de 183 imágenes, que cubrían los 60 emplazamientos. Los principales resultados se incluyeron en seis boletines MARS y en tres informes de evaluación intermedia. • 1998 Aunque los resultados finales no están aún disponibles en el momento de redactar este informe, conviene mencionar que se ha introducido cierto número de modificaciones para responder a la necesidad de mejorar los resultados y la gestión: 11 - Se ha efectuado una racionalización de las fechas de obtención de imágenes, con el fin de mejorar la diferenciación entre cultivos de invierno y cultivos de primavera, prever la estabilidad a partir de la estimación de los cereales, y distinguir mejor la colza de invierno. Ello ha sido posible gracias a la base de datos de las fechas de siembra, establecida a partir de los datos obtenidos en los estudios de campo realizados en el marco de la actividad B. - Una adaptación del programa GRIPS, con el fin de tratar las imágenes del satélite indio IRS-1C, lo que permitirá aumentar la probabilidad de obtención de imágenes de los emplazamientos en las fechas fijadas. 2. 4 Función de los estudios de campo En la realización de la actividad B durante la segunda fase del proyecto MARS se pudieron utilizar los resultados de los estudios de campo, efectuados en los mismos emplazamientos mediante sondeos por puntos en determinado número de segmentos (una media de 16 segmentos de 1400 x 1400 metros por emplazamiento). Los objetivos de estos estudios (llamados «Acción 6» durante la primera fase) eran los siguientes: a) b) c) d) facilitar a los fotointérpretes observaciones de campo para establecer el sistema de referencia de cada emplazamiento para el año «-/, así como para validar los resultados obtenidos de datos proporcionados por los satélites al final del año n; obtener estimaciones directas de superficies y previsiones de rendimiento para los principales cultivos a nivel europeo, independientemente de las técnicas de teledetección; proporcionar datos de superficie y rendimiento de los principales cultivos anuales de cada emplazamiento, que sirvan para el modelo estadístico de extrapolación de resultados; proporcionar información auxiliar sobre ciertos aspectos que se tienen en cuenta en el modelo agrometeorológico (fechas de siembra, floración y cosecha, rotación de cultivos, previsiones de siembras para el año siguiente, etc. ). Todos los resultados de estos estudios se almacenaron en una base de datos del CCI, y tuvieron efectos positivos en otros ámbitos. Por ejemplo, los estudios de campo permitieron establecer una base de datos sobre las signaturas espectrales, disponer de datos reales sobre las fechas de siembra, etc. 2. 5 Utilización de los recursos financieros En el cuadro 2 figuran los gastos realizados para la aplicación operativa de la actividad B desde 1994 a 1998. De ellos resulta que el coste total de esta actividad para el presupuesto comunitario durante dicho período fue de 11,8 millones de ecus, es decir, una media de 2,4 millones de ecus por año, y más próxima a 2,1 millones de ecus en 1997 y 1998. Esta disminución, que resulta aún mayor respecto del principio del período si se tiene en cuenta el aumento del número de emplazamientos, se debe 12 esencialmente al ahorro realizado en el tratamiento de las imágenes en 1997 y 1998, como consecuencia de la licitación realizada en 1995 para la adjudicación de ese contrato. Por otro lado, el aumento registrado en 1996 se debió a las inversiones informáticas realizadas ese año por el contratante elegido. 4 Cuadro 2 - Cuadro. - Gastos totales de la "Actividad B" Tratamiento Imagenes Mantenimiento programas ^studios de campo Total 1994 1. 323. 470 632. 007 1995 1. 125. 000 633. 719 554. 853 2. 510J30 489. 919 2. 248. 638 1996 1. 357. 807 666. 400 102. 952 581. 966 2. 709. 125 1997 830. 767 655. 455 163. 658 503. 593 2. 153. 473 1998 837. 614 660. 000 161. 360 481. 288 2. 140. 262 Total 5. 474. 658 3. 247. 581 427. 970 2. 611. 619 11. 761. 828 A grandes rasgos, los costes operativos se distribuyen en cuatro grupos: • adquisición de imágenes, • gastos de tratamiento de imágenes y elaboración de estimaciones, • mantenimiento de los programas informáticos, • estudios de campo. A continuación se facilita una breve descripción de cada tipo de gasto. 2. 5. 1 Las imágenes Durante cada campaña se trató una media de 3 imágenes por emplazamiento, la totalidad de las cuales ya se había obtenido prácticamente entre principios de abril y finales de septiembre. Para que una imagen se pueda utilizar, la presencia de nubes ha de ser muy reducida. En algunas zonas de Europa, la nubosidad puede impedir la obtención de imágenes en períodos muy interesantes de la evolución de los cultivos. Cuadro 3 - Balance de las imágenes utilizadas en la actividad B Afios 1994 1995 1996 1997 1998* total (*) Previsión satelite LANDSAT 18 16 12 57 40 143 SPOT 137 149 159 126 120 691 TOTAL IRS Imagenes 155 165 171 183 180 854 20 20 Costes 632007 633719 666400 655455 660000 3247581 4 El número de imágenes para 1998 es una estimación. 13 Durante el período 1994-1997 se adquirió y trató un total de 674 imágenes. Dos proveedores competían en el suministro de las imágenes más adecuadas en cada momento: Spot Image, que tiene la exclusiva de las imágenes del satélite europeo SPOT, y Eurimage, que tiene la exclusiva de las imágenes del satélite estadounidense Landsat. Las imágenes de Spot y Landsat son, en cierta medida, intercambiables. Sin embargo, la única manera de asegurarse en la práctica la obtención de una imagen del lugar y momento necesarios, consiste en hacerse con la primera imagen disponible de los emplazamientos y los períodos elegidos. La posibilidad de programar el satélite SPOT aumenta considerablemente la probabilidad de disponer de buenas imágenes suyas para la actividad B, lo que explica que el número de imágenes procedentes de SPOT sea superior al de las procedentes de Landsat. Muy recientemente (abril 1998) ha entrado también en este mercado GAF/Euromap, proveedor exclusivo de las imágenes obtenidas por el satélite indio IRS-1C. Para 1998 se prevé la compra de unas 180 imágenes, suministradas por los tres proveedores en la proporción indicada en el cuadro 3. 2. 5. 2 Tratamiento de imágenes y elaboración de estimaciones Se agrupan bajo el término "tratamiento" todas las operaciones prácticas realizadas a partir de la adquisición de la imagen que resultan necesarias para elaborar las estimaciones solicitadas por los servicios de la Comisión. Para comprender mejor la naturaleza de esa actividad y los gastos que genera, en los párrafos siguientes se facilitará una breve descripción de las tareas que forman parte del "tratamiento" de las imágenes. 2. 5. 2. 1 Dirección y gestión del proyecto Las actividades de gestión abarcan la organización del proyecto en su conjunto, la puesta en marcha del dispositivo material y humano necesario, y la planificación del calendario de trabajo. Durante las fases de ejecución, la gestión garantiza el funcionamiento del proceso de producción y la coordinación entre las sucesivas campañas, y resuelve los problemas e imprevistos. 2. 5. 2. 2 Puesta en marcha del proyecto Esta acción se desarrolla durante la fase preparatoria y consiste en la puesta en marcha de toda la cadena de producción, es decir, en la instalación del material informático y la puesta en funcionamiento de los programas y de la red de comunicación. Cuando se instala una cadena de producción multitemporal los gastos derivados de este tipo de actividad sólo se sufragan el primer año. (varios años consecutivos), 2. 5. 2. 3 Preparación de la campaña Esta tarea presenta dos grandes aspectos: la validación y la preparación de los emplazamientos. La validación consiste en evaluar la calidad de los resultados de la fotointerpretación confrontándolos con los de los estudios 14 de campo realizados en cada uno de los emplazamientos durante la campaña anterior. La preparación consiste en reunir toda la información relativa a la campaña agrícola precedente que se haya conservado, con el fin de mejorar la base de conocimiento de los emplazamientos (cuadros de evolución de los cultivos, perfil del emplazamiento, referencial de imagen, definición de las regiones, etc. ). 2. 5. 2. 4 Obtención y pretratamiento de los datos obtenidos por satélite Cuando se recibe la imagen se comprueba si es aceptable (fecha de la toma, calidad, porcentaje de cobertura nubosa. ). A continuación, la imagen se somete a una serie de tratamientos destinados a suprimir todos los efectos relacionados con las condiciones atmosféricas, los parámetros de visión del satélite, el tipo de satélite y la influencia de la topografía local. Esquemáticamente, estos tipos (radiométricos y geométricos) y se realizan con la ayuda del programa "GRIPS", propiedad de la Comisión. tratamientos son de dos 2. 5. 2. 5 Interpretación de los datos obtenidos por satélite Esta fase fundamental está compuesta por diversas operaciones que podemos agrupar en seis etapas consecutivas: a) integración de los datos, si se ha validado la fase anterior de correcciones; b) clasificación automática, mediante la distribución de la imagen en una treintena de clases homogéneas; c) análisis de los segmentos para la asignación de cada parcela a un tema; d) establecimiento del mapa de ocupación del suelo, mediante la integración de cada segmento en la clasificación automática; e) transmisión a la célula dé coyuntura; f) copia de seguridad de los resultados. Las etapas b) y c) se realizan con ayuda del programa "ORCA", propiedad de la Comisión. 2. 5. 2. 6 Coyuntura El objetivo de la tarea de coyuntura es obtener, cada dos semanas y a partir del mes de abril, la estimación de las superficies dedicadas en la Unión Europea a cada uno de los 17 cultivos de interés. La estimación se basa en una extrapolación de los datos obtenidos por el tratamiento de un máximo de cuatro imágenes por emplazamiento. En esta fase se utiliza un programa de "sistema de coyuntura", así como otros programas auxiliares. 2. 5. 2. 7 Formación La formación gira en torno a dos etapas. La primera consiste en una formación inicial para el establecimiento del equipo de producción. La sigue una formación durante el funcionamiento, para responder a la evolución de la herramienta de producción y a la consiguiente necesidad de modificar las pautas de trabajo. 15 2. 5. 2. 8 Mantenimiento El mantenimiento garantiza la permanente disponibilidad del conjunto de los materiales informáticos que intervienen en la cadena de producción, aportados por la entidad encargada del tratamiento de las imágenes y la elaboración de las estimaciones. 2. 5. 2. 9 Control interno del proyecto Esta actividad está orientada a garantizar en todo momento el buen funcionamiento de la cadena de producción y el cumplimiento de los plazos y las normas de calidad impuestas durante las diferentes fases de elaboración de las estimaciones. 2. 5. 2. 10 Informes El principal producto de esta actividad consiste en suministrar a los servicios de la Comisión las estimaciones de evolución de los cultivos de interés. Estas estimaciones se facilitan durante la campaña y en tiempo real, con diferentes formas: cuadros por niveles geográficos, cuadros por cultivos, informes de coyuntura de las superficies, etc. 2. 5. 2. 11 Entrega de los productos Esta actividad consiste en poner a disposición de los servicios de la Comisión, casi instantáneamente, el conjunto de datos auxiliares, que preceden a los resultados estadísticos producidos por la cadena de tratamiento. Esta información representa una enorme base de datos históricos armonizados que se pueden utilizar en otros trabajos de investigación o para otras aplicaciones. 2. 5. 2. 12 Costes del tratamiento de imágenes y de la cadena de elaboración de estimaciones El cuadro 4 muestra los gastos del tratamiento de imágenes durante la fase operativa. Se debe señalar que en 1994 y 1995 el tratamiento abarcaba los 53 emplazamientos de EUR-12, pues los 60 emplazamientos actuales empezaron a formar parte de la fase operativa a partir de 1996. 16 Cuadro 4 - Desglose de los gastos de "Tratamiento' PRODUCCI6N Direcci6n y gestion del proyecto Puesta en marcha del proyecto Preparation de la campana Recogida y pretratamiento de los datos obtenidos por satelite Interpretation de los datos obtenidos por satelite Coyuntura Formation Mantenimiento Material r o N T R o r n Kr PROYECTO INFORMES PRODUCTOS INGENIERO de Ispra TOTAL 1994 1. 280. 170 90. 000 — 1995 1. 081. 700 90. 000 — 123. 300 123. 300 1996 1. 144. 841 62. 474 552. 919 106. 082 1997 612. 624 64. 172 — 109. 135 1998 621. 399 66. 007 — 106. 033 49. 500 49. 500 32. 205 33. 026 33. 914 388. 800 76. 500 — 50. 400 501. 670 388. 800 76. 500 — 50. 400 303. 200 26. 000 17. 300 — 1. 323. 470 26. 000 17. 300 — 1. 125. 000 218. 967 92. 474 31. 688 48. 031 64. 361 32. 895 19. 516 96. 194 1. 357. 807 225. 222 108. 797 — 72. 272 66. 157 33. 395 20. 084 98. 506 830. 767 231. 959 111. 483 — 72. 003 60. 689 33. 957 20. 695 100. 874 837. 614 Durante los años 1994 y 1995, la Comisión utilizó el marco contractual de la fase preoperacional; en cambio, a partir de 1996 estas actividades se confiaron a empresas externas a la Comisión, seleccionadas mediante licitaciones para la adjudicación de contratos, basadas en la libre competencia. El aumento de los gastos en 1996 se debe a las tareas de puesta en marcha que se han descrito. 2. 5. 3 Mantenimiento de los programas informáticos Los programas GRIPS y ORCA se realizaron por encargo del Centro Común de Investigación, al que se entregaron, respectivamente, en octubre de 1994 y agosto de 1995. El programa GRIPS se utiliza para la rectificación radiométrica y geométrica de las imágenes de SPOT y Landsat. El programa ORCA se utiliza como elemento auxiliar de la fotointerpretación en la actividad B. Recientemente, GRIPS se ha adaptado al tratamiento de las imágenes IRS/LISS, que se han incorporado a la actividad B a principios de 1998. El objetivo del mantenimiento es garantizar el buen funcionamiento de estos dos programas, necesarios en la fase de tratamiento y elaboración de estimaciones. De ello se encarga una empresa especializada. El mantenimiento es de dos tipos: correctivo y adaptativo. La finalidad del primero es corregir las anomalías de funcionamiento, tanto del hardware como del sistema de explotación. El segundo comprende el estudio y la realización de toda clase de modificaciones del software que los usuarios soliciten. Por otra parte, en el desarrollo y el funcionamiento de ORCA se utilizan dos paquetes de programas, CLIPS y ARKEMIES, cuyas licencias pertenecen a empresas externas. La utilización de estos dos paquetes de programas da lugar a gastos de licencia y mantenimiento. 17 Cuadro 5 - Gastos de utilización de los programas G R I PS et O R CA Programa GRIPS Mantenimiento correctivo Mam. Adaptative Total GRIPS Programa ORCA Licencia Arkemie Licencia Clips Configuración informática Mantenimiento correctivo Mantenimiento de la configuración informática Mantenimiento adaptativo Mantenimiento correctivo (ARKEMIE y CLIPS) Total QRCA Total GRIPS v ORCA 1996 1997 1998* 13. 415 23. 000 23. 000 8. 2QQ 2Q. 664 48. 186 71. 186 43. 664 21. 615 18. 175 10. 935 32. 730 19. 497 55. 000 55. 000 3. 125 3. 125 52. 869 23. 049 ¿LÛQQ. 9J2QQ 81. 337 119. 994 90. 174 102. 952 163. 658 161. 360 2. 5. 4 Estudios de campo C o mo ya se ha indicado, las imágenes no permiten, por sí solas, determinar de manera fiable los diferentes tipos de ocupación del suelo. También se ha hecho referencia a la necesidad de corregir los resultados de la clasificación automática de imágenes y a la importancia de constituir una base histórica bien documentada de los segmentos que forman parte de cada emplazamiento. Esto obliga a disponer de información auxiliar como la que proporcionan los «estudios de campo», realizados por empresas privadas o por organismos estadísticos de los Estados miembros que se seleccionan mediante una licitación abierta. El siguiente cuadro ofrece información detallada sobre el coste de dichos estudios, desglosado por años y por Estados miembros. Cuadro 6 - Costes de los estudios de campo en ecus (1994-1998) 1094* ~ 14. 400 35. 650 -- 100S* — 14. 270 33. 630 -- 75. 063 99. 315 21. 900 (D 74. 998 20. 550 107. 363 EmDlazamtentos de 190JK 28. 157 Austria Benelux 10. 340 25. 777 Dinamarca 30. 461 Finlandia Francia 56. 790 Alemania 78. 538 Grecia 18. 600 Irlanda 11. 670 48. 950 Italia 17. 000 Portugal Espana 76. 620 -- 44. 500 Suecia 33. 885 42. 830 Reino Unido Total 481. 288 489. 919 (1) Los costes se incluyen en los del Reino Unido; (*) 53 emplazamientos 109* 25. 800 8. 500 34. 265 28. 960 77. 458 101. 739 22. 000 (D 49. 940 18. 300 113. 130 53. 734 48. 140 581. 966 1997 22. 980 14. 250 23. 330 27. 563 65. 650 78. 173 20. 500 13. 440 48. 760 16. 682 85. 233 51. 000 36. 032 503. 593 135. 250 104. 132 24. 600 (D 83. 821 20. 600 89. 409 -- 46. 991 WW1 18 2. 5. 5 Gestión financiera El paso a la fase operativa también produjo cambios en la gestión de la actividad B. Si se exceptúa el año 1994, que constituye un año de transición entre la fase de investigación y la fase operativa del proyecto, la financiación de la actividad B se realizó esencialmente con cargo a los créditos disponibles en la línea B2-513 del presupuesto general («Reestructuración de los sistemas de encuestas agrícolas»). Sin embargo, los estudios de campo se realizaron en parte gracias a los créditos disponibles en la línea B6-792 («Actividades de apoyo científico y tecnológico a las políticas comunitarias en un marco competitivo»). Durante esta fase se tomaron diversas iniciativas para reducir los costes operativos de la actividad B, sin franquear los límites impuestos por la metodología. Estos esfuerzos se concentraron en tres ámbitos principales donde se consideraba posible reducir los costes: la compra de imágenes, el tratamiento y los estudios de campo. El siguiente cuadro muestra la evolución del coste medio por emplazamiento durante el período 1994- 1998: Cuadro 7 - Evolución del coste medio por emplazamiento (en miles de ecus) 1994 1995 1996 1997 1998 Tratamiento Imagenes Estudios de campn 25,0 11,9 10. 5 Total por emplazamiento 47. 4 21,2 12,0 9. 2 42. 4 22,6 11,1 43,4 13,8 10,9 8. 4 33. 2 14,0 11,0 8. 0 ?3,0 Como se ve, el coste medio por emplazamiento pasó de 47. 400 ecus en 1994 a 33. 000 ecus en 1998, lo que supone una reducción aproximada de un tercio. La disminución de los costes fue más importante en lo que se refiere al tratamiento (- 44,4%) y más modesta en cuanto a las imágenes (- 12,6%) y los estudios de campo (- 23,8%). 2. 6 Resultados obtenidos y análisis del error Los resultados de las estimaciones de superficie procedentes de la actividad B se presentan en el Boletín MARS, que se publica mensualmente entre enero y octubre bajo la responsabilidad del Centro Común de Investigación. El Boletín incluye también un análisis de la situación agrometeorológica y una previsión de rendimientos de los principales cultivos. En general, el Boletín se confecciona en plazos muy breves (del orden de algunos días tras la obtención de las últimas imágenes) y se transmite rápidamente a los servicios interesados de la Comisión, así como a los miembros del grupo de trabajo «Estadísticas de productos vegetales» de Eurostat y a cierto número de expertos de los diferentes Estados miembros. Por otra parte, de conformidad con la Decisión 94/753/CE del Consejo, la Comisión presenta cada año al Comité permanente de estadísticas agrícolas un informe sobre la aplicación de dicha Decisión. Durante la discusión del informe en el grupo de trabajo «Estadísticas de productos vegetales», la Comisión tiene también la 19 oportunidad de presentar y discutir los resultados de la actividad B, así como sus modalidades de ejecución. Los anexos 1 a 4 muestran todos los resultados de la actividad B comparados con las estadísticas oficiales de Eurostat. A continuación se presenta una visión general del análisis del error correspondiente al período 1994- 1997. Este análisis se basa en la comparación entre las estimaciones de las superficies dedicadas a los diferentes cultivos procedentes de la actividad B y las estadísticas oficiales de Eurostat (disponibles generalmente el 15 de mayo del año siguiente en la base CRONOS). Este enfoque no constituye estrictamente una validación de los resultados de la actividad B, pues la propia estadística oficial no está exenta de errores; sin embargo, resulta de utilidad porque proporciona una idea de las desviaciones existentes entre las dos fuentes y, por consiguiente, del margen de error de la estimación de las superficies efectuada por la actividad B. El cuadro siguiente da una visión de conjunto de las desviaciones medias expresadas en % entre las estimaciones mensuales que resultan de la actividad B y los datos oficiales correspondientes al período 1994-1997 (los datos de 1998 no estaban disponibles en el momento de redactar este informe). Cuadro 8 - Desviación media mensual de la actividad B durante el período 1994-1997 (%) Cereales Trigo Trigo blando Trigo duro Cebada Maiz Colza Girasol Arroz Rrmnlarha ABRIL 1,0 0,9 1,0 3,0 2,7 3,8 8,3 16,0 9,4 5 7 MAYO 1,2 1,1 1,6 4,0 2,9 2,7 11,7 10,8 12,2 ni JUNIO 1,4 1,8 2,7 3,6 3,1 4,1 12,5 7,3 11,7 á(\ JULIO AGOSTO 1,2 1,8 1,8 3,9 2,4 4,9 13,5 6,7 9,2 S6 1,1 1,8 1,9 3,9 2,4 4,9 14,4 6,9 9,3 1,R ,. , SEPT. 1,0 1,6 1,7 3,9 2,2 4,9 12,3 6,3 7,9 40 OCT. 1,0 1,6 1,7 3,8 2,2 4,7 12,3 6,9 7,9 46 Media 14 1,5 1,8 3,7 2,6 4,3 12,1 8,7 9,7 5ft La última columna del cuadro 8 muestra el error medio correspondiente a los principales cultivos en el conjunto del período. De ella se deduce que, para el conjunto de los cereales, el error medio es del 1,1%, aunque alcanza el 1,8% en el trigo blando, el 2,6% en la cebada, el 3,7% en el trigo duro y el 4,3% en el maíz. Aún es más alto en el girasol (8,7% de media) y la colza (12,1%), siendo también muy marcado en la remolacha (5,0%) y cultivos poco representados en los emplazamientos, como el arroz (9,7%, de media). Por otra parte, no hay que olvidar que, aunque en el caso del conjunto de los cereales el porcentaje de margen de error sea inferior al de otros cultivos, un error del 1,1% representa una superficie de unas 400. 000 ha, es decir, aproximadamente el equivalente a 2,5 millones de toneladas de cereales. Incluso este margen de error se puede considerar excesivo si se tienen en cuenta las necesidades de gestión de este mercado. Es cierto que en el transcurso de los años se ha observado una ligera mejora del margen de error para los cereales de invierno. Sin embargo, el error de la estimación sigue siendo muy alto para los cereales de primavera y las oleaginosas. 20 2. 7 Evaluación de la actividad Al final de la segunda fase del proyecto MARS, el balance de la actividad B presenta aspectos positivos y deficiencias. Los primeros quedan resumidos a continuación: • Resulta técnicamente posible obtener por teledetección estimaciones rápidas de la evolución de las superficies de los principales cultivos a nivel europeo. Ello puede hacerse mediante el seguimiento de una muestra de emplazamientos relativamente reducida, al menos en el caso de los principales cultivos de cereales. • En cuanto a la introducción de innovaciones tecnológicas y el establecimiento de sistemas más modernos de recogida de información estadística agrícola, el proyecto MARS, y en particular la actividad B, constituyen, sin lugar a dudas, un éxito. En efecto, independientemente de las aplicaciones de la teledetección ya mencionadas, desarrolladas para cubrir las necesidades de la Comisión, existen actualmente numerosas aplicaciones, no sólo en diversos Estados miembros de la UE, sino también en ciertos países PECO, cuyo objetivo consiste en mejorar los sistemas estadísticos nacionales utilizando la experiencia derivada del proyecto MARS. • En lo que se refiere a los sistemas de producción operativos y a los resultados, el conjunto de la cadena técnica de la actividad B, obtención y análisis de datos, también es un éxito, pues ha permitido disponer de la información buscada en plazos muy cortos después de la obtención de los datos de base (imágenes obtenidas por satélite). • La realización de la actividad B en el marco del proyecto MARS ha generado otras aplicaciones, aparte de la estadística agrícola, como las que se refieren al control de las superficies declaradas por los agricultores en el marco de la PAC, y ha demostrado que son posibles nuevas aplicaciones, por ejemplo, el seguimiento del estado de los bosques y de la situación agroambiental. Junto a los anteriores aspectos positivos, el proyecto MARS, y más concretamente la actividad B, siguen enfrentándose a ciertas limitaciones de la aplicación de la teledetección a las estadísticas agrícolas a efectos de la estimación de superficies. Las deficiencias se pueden resumir como sigue: • La muestra utilizada no permite obtener estimaciones nacionales fiables, ni siquiera en el caso de los países más importantes. • Aunque globalmente la actividad B permite apreciar, correctamente y antes que las estadísticas oficiales, la variación de las superficies dedicadas a la producción del conjunto de los cereales, se observa que sus resultados son inferiores cuando se trata de producciones más específicas (remolacha, maíz, colza, etc. ). Ello se debe, por una parte, a que la representatividad de la muestra utilizada es menos satisfactoria para los cultivos individuales, y por otra, a la dificultad de distinguir, en algunos casos, los diferentes cultivos. A esto hay que añadir que resulta imposible diferenciar por teledetección el destino del producto o los objetivos del cultivo: trigo blando o trigo duro, maíz grano o maíz forrajero, colza alimentaria o no alimentaria, barbecho subvencionado (retirada de tierras) o barbecho agronómico, etc. 21 Aunque son anteriores a las estadísticas oficiales, las primeras estimaciones de superficie facilitadas por la actividad B, a saber, las que están disponibles a principios de mayo o de junio, en general no están estabilizadas y resultan poco fiables debido al reducido número de imágenes y de emplazamientos en los que se basan, así como a la mayor dificultad de distinguir, en ese estadio, los diferentes cultivos. Únicamente a partir de finales de junio, las informaciones son relativamente más estables. Sin embargo, en esa época las superficies dedicadas a los cultivos de primavera todavía no resultan fáciles de identificar por teledetección. El coste de las imágenes sigue siendo elevado, a pesar del ahorro realizado durante los últimos años, y, excepto en el caso de Europa oriental, donde la demanda de imágenes obtenidas por satélite es menor, no se ha conseguido reducir de manera significativa el precio de las imágenes. Esto, unido a los conflictos de programación/obtención, limita considerablemente la posibilidad de aumentar el número de emplazamientos con el fin de garantizar una mayor representadvidad de los cultivos de interés y reducir así el margen de error de la estimación. integración de A pesar de las adaptaciones introducidas en el transcurso de los años (por ejemplo, las estimaciones por los estudios de campo y de mejor teledetección), el sistema adolece de excesiva rigidez respecto de la evolución que puede producirse en la localización de los cultivos y las innovaciones que se desearía introducir (así, por ejemplo, la actividad B no permitió descubrir la deslocalización de la producción de colza en 1994, como consecuencia de la reforma de la PAC). 2. 8 Conclusiones A la vista de lo anterior no parece conveniente prorrogar pura y simplemente la actividad B del proyecto MARS con los mismos métodos y líneas de actuación que en la segunda fase. En efecto, a pesar de las mejoras introducidas durante los últimos años, y habida cuenta de los medios científicos y financieros de que se dispone, las estimaciones de superficies proporcionadas por la teledetección, con la metodología empleada hasta ahora, no son completamente satisfactorias ni en cuanto a precocidad ni en cuanto a (labilidad, en particular en lo que se refiere a los cultivos específicos que interesan a los gestores de la política agrícola común. La representatividad podría sin duda mejorarse con el aumento del número de emplazamientos, pero el coste alcanzaría niveles demasiado altos para que la relación coste/beneficio resultara equilibrada (por ejemplo, el coste global de la actividad B para 100 emplazamientos es del orden de 5 millones de ecus el primer año, y de casi 4 millones de ecus posteriormente. No obstante, no es seguro que los 100 emplazamientos bastasen para alcanzar una representatividad satisfactoria). Además, en las condiciones actuales, las posibilidades de reducción de los costes de las imágenes y de los estudios de campo parecen ser relativamente limitadas. Sin embargo, no parece deseable abandonar la actividad B, en particular por las siguientes consideraciones: • La Comisión ha realizado un esfuerzo financiero considerable para llevar a cabo un avance tecnológico único en ese campo, tanto en el ámbito europeo como en el 22 mundial, y es posible que sus aplicaciones todavía no se hayan explotado completamente. Las necesidades que existían al principio del proyecto (disponer de una herramienta independiente de estimación precoz de las superficies y la producción) siguen existiendo. El abandono de la actividad B podría comprometer otras aplicaciones en diferentes ámbitos de la estadística agrícola (por ejemplo: seguimiento del estado de los bosques, indicadores agroambientales, etc. ). • Convendría garantizar el mantenimiento de un equipo en el CCI técnicamente cualificado para proporcionar asistencia técnica a los servicios de la Comisión, o para realizar los análisis puntuales que se podrían necesitar (por ejemplo, análisis del impacto de la sequía en las cosechas, etc. ). Teniendo en cuenta estas diferentes consideraciones, convendría que el CCI se encargase de estudiar métodos alternativos o mejoras significativas del enfoque actual, con el fin de aumentar la fiabilidad y la precocidad de las estimaciones de las superficies, sin rebasar los límites financieros actuales. En 1997 ya se iniciaron trabajos en ese ámbito que deben continuar después de 1998. Dichos trabajos abarcan diversos enfoques metodológicos alternativos, que incluyen, entre otros, modificaciones importantes de la teledetección clásica, nuevos métodos de muestreo, etc. Estas investigaciones deberían continuar durante varios años antes de pasar, si resulta oportuno, a una nueva fase operativa. En la medida en que estos trabajos desembocasen en soluciones alternativas al método actual, satisfactorias desde el punto de vista de la fiabilidad de los resultados, la precocidad y los costes, convendría plantearse, en su momento, su posible financiación con cargo a los créditos operacionales de la Comisión. 23 PARTE II - Actividades en desarrollo 3. ACTIVIDAD C: SISTEMA AVANZADO DE INFORMACIÓN AGRÍCOLA La actividad C se subdivide en cuatro objetivos: • C. l: Finalizar las actividades de desarrollo en curso relativas al establecimiento de indicadores de las condiciones de la vegetación. • C. 2: Establecer modelos de previsión de rendimientos (paso a la fase operativa de los modelos agrometeorológicos). • C. 3: Confeccionar un sistema integrado de información agrícola en el ámbito de la Unión Europea, mediante la combinación de la información procedente de la actividad B y de las actividades Cl y C. 2. • C. 4: Estudiar el modo y condiciones en que se podría establecer un sistema integrado nacional y regional. A continuación se facilita una breve descripción de los trabajos realizados en la segunda fase del proyecto MARS en relación con las actividades anteriores. 3. 1 C. l Indicadores de las condiciones de la vegetación Esta acción, a través de la continuación de las actividades de la fase 1, persigue el objetivo de establecer una cadena operativa para el tratamiento y almacenamiento de las imágenes diarias del satélite meteorológico NOAA-AVHRR, así como para la obtención de datos sobre el estado de la vegetación. La labor desarrollada en la segunda fase se ha centrado, en particular, en los siguientes aspectos: - Establecimiento de una estación de recepción en el CCI (tarea finalizada). - Establecimiento de un hardware que permite el tratamiento simultáneo de varias imágenes (tarea finalizada). Mantenimiento paramétrico del programa SPACE de pretratamiento de imágenes (tarea permanente). - Instalación del sistema SPACE en PC (tarea finalizada). - Mejora de las técnicas de filtración y síntesis del indicador de vegetación NDVI (Normalised Difference Vegetation Index)^ (tarea finalizada; aplicación en curso de realización). - Mejora de la cartografía temática derivada para la utilización cualitativa del NDVI en el análisis de coyuntura (tarea finalizada). 5 Este índice es un indicador de la actividad fotosintética de los vegetales. 24 - Establecimiento de modelos estadísticos numéricos para las previsiones de rendimiento derivadas del NDVI (tarea en último año de prueba y validación). - Establecimiento de un modelo de estimación de la biomasa a partir del NDVI (estudio finalizado y en curso de aplicación). La cadena de producción facilita una visión cartográfica de las principales perturbaciones de una campaña agrícola: sequía, retraso o adelanto de la vegetación, etc. Orientaciones futuras Los resultados y las validaciones que se están realizando en 1998 permitirán apreciar en qué medida este objetivo se puede considerar operativo. En el futuro se aplicará el mismo enfoque al sensor VEGETATION, lanzado en marzo de 1998. La ventaja de este sensor europeo radica en que la gestión paramétrica de las imágenes para obtener los índices de vegetación resulta más sencilla. Ello se debe a que este sensor se diseñó, desde un principio, para observar y realizar un seguimiento de la vegetación a pequeña escala, y no para efectuar observaciones meteorológicas, como en el caso de NOAA- AVHRR. 3. 2 C. 2 Modelos de previsión de los rendimientos La previsión de los rendimientos constituye uno de los objetivos esenciales del proyecto. Se orienta más bien a los rendimientos de los principales cultivos anuales, aunque también se estudian los de los principales cultivos permanentes, como la vid y el olivo. Los modelos de previsión de los rendimientos que se han establecido se basan en modelos de simulación agrometeorológica incluidos en el CGMS (Crop Growth Monitoring System), que han sido diseñados, aplicados y mejorados por el CCI durante las fases 1 y 2. El establecimiento del modelo dio lugar a la constitución de una base de datos sobre suelo, clima, plantas y rendimientos. Esta base se actualiza anualmente y se amplía durante la segunda fase. Tal como estaba previsto en la fase 1, las previsiones de los rendimientos se obtienen a partir de una relación estadística entre la serie histórica de rendimientos y la serie histórica de parámetros cuantitativos obtenidos de los siguientes modelos: • Un submodelo de evapotranspiración potencial. • Un submodelo de radiación global. • Un submodelo de interpolación espacial de los datos meteorológicos. • Un submodelo de reserva útil de agua por cultivo. • Un submodelo de crecimiento fisiológico de los cultivos. 25 Cada uno de estos submodelos y cada una de las bases de datos asociadas a ellos se han mejorado gracias a estudios y acciones específicos, en particular: 3. 2. 1 Datos meteorológicos: Como en la fase 1, se obtuvieron datos meteorológicos históricos correspondientes a un período bastante largo, de 25 o 30 años. Los datos recogidos son los que suelen estar disponibles en la red GTS (Global Telecommunications System) y se consideran datos de entrada de los modelos o submodelos. Se trata de datos diarios sobre: pluviosidad, temperatura (máxima, mínima), presión de vapor de agua o humedad relativa, velocidad media del viento, tiempo de insolación o nubosidad. En la segunda fase se duplicó el número de estaciones con datos históricos, hasta alcanzar las 700 aproximadamente (en el ámbito formado por el continente europeo y el Magreb, véase Actividad D). Otras mejoras aportadas fueron las siguientes: Mejoras de la red de estaciones meteorológicas utilizadas (700 en la fase 1, de las que 350 disponían de datos históricos y las otras 350 sólo contaban con datos actuales; 2. 000 en la fase 2, de las que 700 disponían de datos históricos). (Tarea finalizada). Mejora de las técnicas de interpolación de datos (estudio finalizado y en fase de experimentación). Mejora temática de los productos derivados, como la producción de mapas de extremos meteorológicos, de riesgo de heladas (tarea permanente). Mejora de los algoritmos de cálculo de parámetros como la radiación global (estudio finalizado y en fase de experimentación). Mejoras de la presentación de los resultados incluidos en los boletines MARS (actividad C. 3). 3. 2. 2 Datos edafológicos y parámetros agronómicos: Los datos finales utilizados en los modelos estadísticos y en el marco de la actividad C. 3 son los siguientes: Condiciones meteorológicas anormales. 26 Indicadores de desarrollo cada diez días y desde el principio del ciclo de vegetación, a saber: biomasa, producción de grano, reserva de agua, estado fenológico, balance hidrológico, exceso de agua e índice foliar. Los principales cultivos de interés son: trigo, cebada, maíz grano, colza, girasol, remolacha azucarera, patata, guisantes forrajeros y judías forrajeras. Las mejoras más importantes realizadas durante la segunda fase fueron las siguientes: Introducción de las informaciones del mapa de suelos del "European Soil Bureau" (CCI) (tarea finalizada para la UE 15). Mantenimiento de los parámetros agronómicos relacionados con cada cultivo (fecha de siembra, cosecha, fechas fenológicas, etc. ) (tarea en curso de realización). Extensión temática del modelo agrometeorológico a la vid y el olivo. Ello dio lugar a un proyecto distinto llamado OLIW1N 1 y 2. Los resultados se incluyeron en el boletín MARS en 1997 y 1998. La validación de los resultados se realizará en 1998. Mejoras de la presentación de los resultados incluidos en los boletines MARS (actividad C. 3). 3. 2. 3 Previsión de rendimientos: Mejora y validación de los modelos estadísticos para la calibración de los datos sobre rendimiento procedentes del modelo (tarea en curso de realización en 1998). El CCI ha publicado un primer estudio sobre la precisión de los resultados. 3. 2. 4 Informática: Mejora de la accesibilidad a los datos y de las interfaces de usuario. Instalación del modelo CGMS en PC. El Grupo Apoyo Agromeleorología (SuGrAm), creado en 1990, permitió validar la red de estaciones meteorológicas y el método de interpolación, así como los submodelos utilizados para calcular la evapotranspiración potencial y la radiación global. El trabajo de este grupo lo coordina la Organización Meteorológica Mundial. Durante la segunda fase, el grupo constituyó una referencia científica necesaria para continuar la mejora del CGMS y la validación de todo tipo de resultados conexos. 3. 3 C. 3 Sistema integrado de información agrícola y boletín MARS Todos los datos relativos al seguimiento de la vegetación, la simulación de crecimiento y el seguimiento de los extremos meteorológicos, así como los datos auxiliares (calendario de labores agrícolas, base de conocimiento sobre los cultivos, etc. ) disponibles en el marco del proyecto MARS, se combinan en un análisis, llamado de 27 coyuntura, para establecer los rendimientos de los diferentes cultivos previstos en el ámbito nacional y europeo. Durante la campaña agrícola, la tarea de coyuntura se realiza en el CCI al final de cada mes. A partir del análisis de coyuntura se validan las indicaciones numéricas procedentes de los diferentes modelos estadísticos, y se publican en el boletín MARS, que constituye el producto final de esta actividad. Las estimaciones de superficie realizadas en el marco de la actividad B también se incluyen en el boletín MARS, tal como las suministra el contratante externo encargado de esta actividad. El intercambio de información entre la actividad B y las actividades Cl y C. 2 ha resultado útil para explicar los resultados obtenidos. Desde 1994 se han publicado 31 boletines MARS, y para 1998 se prevén 6 (más una versión por fax). La tirada media es de 300 ejemplares, que se distribuyen a la Dirección General de Agricultura de la Comisión (DG VI) y las otras DG interesadas, a Eurostat, a los Estados miembros (representantes de las delegaciones en el Grupo de trabajo "Estadísticas de productos vegetales" de Eurostat) y a otros organismos internacionales interesados, como la FAO. Entre las mejoras realizadas durante los últimos años, se pueden citar las siguientes: En 1997 el boletín incluyó los resultados del proyecto OLÍ WIN, es decir, los resultados de los análisis de la vid y el olivo. A partir de finales de 1996, también se han incluido en el boletín los resultados de la actividad D (estimación de cosechas extranjeras). Estos resultados han permitido elaborar las primeras previsiones experimentales sobre el rendimiento del trigo en los países de Europa central y oriental (países PHARE y TACIS), Turquía y los países del Magreb (véase Actividad D). Un estudio del error en lo que concierne al análisis de coyuntura y a los diferentes modelos estadísticos asociados, ha sido objeto de un informe interno. Los resultados muestran que, en comparación con otras fuentes disponibles, las previsiones son más precoces y el error es menor. En 1998, con la introducción de otros cultivos de interés, acabará la ampliación del modelo a los países limítrofes de la UE-15 (países incluidos en los programas PHARE y TACIS) y a los países del Magreb. 28 Cuadro 9 - Resultados de 1997 en EU-15 Afarfl Mayo. Junio Julio Agosto Sept Oct. Eurostat* Cereaks Rerriiniialo estimado Desviaddn % Trigo total Rendiniento estimado Desviaddn 7c Trigo Wando Rendhrieito estimado Desviaddn % Trigo duro Rendmiento estimado Desviati6n% Cebada Rendimiento estimado Desviaddn % Maizgrano Rendinierto estimado Desviaddn % 5,43 0,64 5,71 3,50 6,4 2,70 2,7 18,90 4,4 0,30 8,4 -6,1 5,44 0,79 5,7 3,20 6,4 3,10 2,5 11,30 4,5 2,50 8,4 ^U 5,46 1,24 5,72 3,69 6,5 4,00 2,4 620 4,5 2,60 8,5 -5,2 5,41 0,33 5,69 3,10 6,4 5,30 2,4 7,99 4,5 1,60 8,5 -5,5 5,42 0,5/ 5,63 2,00 6,4 230 2,4 4,70 4,5 1,50 8,6 -3,5 5,42 0,39 5,63 209 6,4 2,39 2,4 4,70 4,5 1,60 8,6 -*,2 5,41 0,35 5,63 209 6,4 230 2,4 4,70 4,5 7,69 8,5 -45 5,39 5,52 6,24 2,26 4,41 8,95 3. 4 C. 4 Sistema integrado de ámbito nacional y regional Los contactos mantenidos con varios Estados miembros de la UE han permitido transferir y adaptar a las diferentes realidades regionales los sistemas disponibles en el marco del proyecto MARS. En el marco del proyecto Hydre y de su continuación, Pop-SICILY, el sistema agrometeorológico se transfirió a las autoridades locales y se adaptó para realizar el seguimiento y el balance de los recursos hídricos regionales. Las regiones participantes fueron: Sicilia y Cerdeña en el caso de Italia, el Languedoc-Roussillon en el de Francia y Andalucía en el de España. En el contexto de agrometeorológico se adaptó y transfirió al servicio estadístico finlandés. iniciativas de cooperación solicitadas, el sistema las 29 4. ACTIVIDAD D: SEGUIMIENTO Y PREVISIÓN DE COSECHAS EXTRANJERAS El objetivo de la actividad D consistía en poner a punto los métodos desarrollados gracias a las otras actividades del proyecto MARS y extenderlos a los países limítrofes con la UE, en particular, a los países de Europa central y oriental y al Magreb, con el fin de realizar previsiones de las cosechas de dichos países. Los hechos más destacados dentro de esta actividad han sido los siguientes: En 1996 se publicó un primer boletín que incluía, a título experimental, las primeras extensiones del modelo CGMS, que desde entonces se llamó sistema D. El boletín hacía referencia a los aspectos agrometeorológicos del cultivo del trigo en los países citados. En 1997 se incluyó el análisis en la actividad C. 3, y se facilitaron las primeras cifras de previsión de rendimientos y producción para 12 países no pertenecientes a'EUR-15, entre los que estaban Rusia, Ucrania, los países del programa PHARE y el Magreb, además de diferentes indicaciones cualitativas sobre la tendencia de las cosechas en otros 14 países. En 1998 los resultados se extenderán a otros cultivos de interés, como la cebada y el maíz. 30 5. ACTIVIDAD E: APLICACIÓN DE MÉTODOS O SENSORES NUEVOS 5. 1 Proyecto piloto para la utilización de imágenes en microondas en la estimación de superficies En 1996 se inició un proyecto piloto sobre la integración de las imágenes en microondas (radar) obtenidas con los satélites ERS 1 y 2 / SAR en el sistema de las estimaciones rápidas de las superficies agrícolas. La utilización del radar tiene la ventaja de que permite obtener imágenes a pesar de la nubosidad. Por otro lado, la información captada tiene más relación con la geometría y la rugosidad de los objetivos que con el contenido radiométrico, como ocurre con los sensores ópticos. Ello permite establecer la correlación entre las imágenes y el desarrollo de los cultivos mucho antes que con los sensores ópticos. La investigación sobre la utilización del radar dio lugar a una aplicación piloto repartida en dos años: • 1996: Se realizó un estudio de viabilidad a escala ampliada orientado a la introducción de las imágenes de radar tomadas por el satélite europeo ERS-2. La aplicación simuló una actividad B en cierto número de emplazamientos del norte de Europa. Los buenos resultados obtenidos permitieron pasar a la fase siguiente. • 1997: La aplicación se extendió a los 60 emplazamientos de la actividad B. El proyecto pretendía mejorar la precocidad y la precisión de las estimaciones de las superficies agrícolas gracias a la sinergia entre los datos ópticos/infrarrojos obtenidos en el contexto de la actividad B del proyecto MARS y los datos de radar obtenidos por ERS/SAR. Durante el invierno de 1996 y la primavera de 1997, el proyecto obtuvo cerca de 300 imágenes de radar en los 60 emplazamientos de la actividad B. A partir del mes de enero ya se empezaron a obtener estimaciones de las superficies dedicadas a los principales grupos de cultivos. Las estimaciones de superficie derivadas de las imágenes del radar ERS/SAR para la estación de 1997 se compararon con las de la actividad B (que sólo utiliza imágenes ópticas) y con los resultados derivados de los estudios de campo. Los resultados de los dos estudios piloto mostraron que los datos ERS/SAR correspondientes al otoño, el invierno y la primavera pueden proporcionar información útil para estimar las superficies cultivadas de trigo. Sin embargo, los mejores resultados de la aplicación se obtienen en las zonas formadas por campos de gran extensión y más homogéneos desde el punto de vista de las prácticas agrícolas y de la textura y la estructura del suelo. En zonas más heterogéneas, los resultados se han de combinar con información auxiliar sobre las variables citadas. Se ha realizado una investigación adicional que ha mostrado que la utilización combinada de los datos ópticos y del radar ERS/SAR permite, entre otras cosas, completar las series cronológicas ópticas de imágenes que quedan incompletas a causa de la nubosidad. 31 Orientaciones para el futuro Próximamente estarán disponibles nuevos sensores con diferentes características. Gracias a ellos,'los métodos del proyecto MARS podrían disponer de cierto margen de mejora. La utilización de un radar de todo tiempo sensible a las variaciones geométricas del terreno podría permitir que las estimaciones de las superficies se realizasen antes de la primavera. Un proyecto piloto que utilizaba el radar ERS/SAR ha demostrado también la eficacia potencial de la utilización de la teledetección para que en invierno las estimaciones puedan efectuarse con mayor antelación. Los nuevos sensores de muy alta resolución, que estarán disponibles los próximos años, deberían aumentar posteriormente el valor de la metodología al reducir las dificultades para distinguir ciertos cultivos. 5. 2 Reingeniería de la actividad B (REACT B) En 1997 se inició un proyecto para estudiar todas las mejoras posibles que pueden introducirse los enfoques actuales en materia de aplicación de la teledetección a las estadísticas agrícolas (por ejemplo, mejora de los métodos de clasificación). Se le dio el nombre de REACTB (es decir, reingeniería Actividad B). El proyecto REACT_B se puso en marcha en enero de 1997 con un inventario de las necesidades de los usuarios. Dichas necesidades constituyen una referencia para el análisis de los resultados del enfoque actual. El plan de trabajo prevé la actualización de todos los elementos de la actividad B: - Obtención de imágenes, - Tratamiento de imágenes, - Interpretación y clasificación de imágenes. Sin embargo, se insistirá en la realización de un muestreo basado en la utilización de pequeñas imágenes obtenidas vía satélite y no en escenas enteras, y en la conexión con otras actividades del proyecto MARS. En efecto, un estudio estadístico ha demostrado que es viable utilizar emplazamientos más pequeños que los empleados actualmente. Sin embargo, queda por demostrar su utilización operativa. Un aumento del número de emplazamientos debería dar lugar a un incremento de la representatividad de la muestra, en relación con los cultivos de interés, y a una mayor precisión de la estimación. Ambos aspectos, «representatividad» y « precisión », resultan cruciales para las necesidades de los usuarios. Las diferentes posibilidades de muestreo se están evaluando en colaboración con los suministradores de imágenes para comprobar la viabilidad técnica de dicho enfoque. 32 En el marco de una prueba realizada a gran escala, se obtendrán resultados para una región de la UE (el emplazamiento bávaro, NUTS II). Todos los datos auxiliares de esta zona de prueba se han obtenido e integrado en un sistema de información geográfica. Se han obtenido imágenes de sensores operativos (SPOT, LANDSAT, IRS-1C y ERS/SAR) para efectuar un análisis comparativo de los resultados de las diferentes clasificaciones. Las pruebas se basan en la comparación con los resultados de un estudio de campo de toda la zona. Basándose en ese estudio de viabilidad y en los resultados obtenidos, en 1998 se realizará un perfeccionamiento de las técnicas y los métodos utilizados que formará parte de una profunda evaluación. En los emplazamientos correspondientes se realizarán pruebas operativas paralelas a la actividad B. Los satélites RADARS AT, SPOT 4 y, eventualmente, RESOURS, aportarán al estudio otros datos útiles. Un elemento muy importante del proyecto es la evaluación de la relación coste/beneficio, que deberá ser aceptable para poder pasar a la fase operativa. 5. 3 Modelo aeropalinológico Esta actividad de investigación acabó en 1997. El objetivo del proyecto era facilitar previsiones para la cosecha de la uva (o la producción de vino) basadas en las condiciones existentes en el momento de la floración de los viñedos. Dichas condiciones se estudiaban desde el punto de vista de la calidad y cantidad de fertilización de las plantas, gracias a un método de captura del polen. A partir de una técnica fiable y reproducible de extracción y análisis de los flujos polínicos atmosféricos, se pueden establecer previsiones precoces de cosecha unos tres meses antes de la vendimia. Sin embargo, resulta necesario validar los resultados de laboratorio utilizados mediante un peritaje agronómico. El método propuesto permite elaborar previsiones válidas, por una parte, en el ámbito de las zonas de las que se han extraído las muestras, y por otra, en los ámbitos nacional y comunitario. A escala local, el método aporta una respuesta plenamente satisfactoria en un 50% de los casos aproximadamente. La influencia de las condiciones posteriores a la floración, que pueden modificar considerablemente el potencial presente en el momento de la floración, es la causa principal de las desviaciones observadas. Así, resulta indispensable que durante la campaña se actualicen las primeras previsiones precoces obtenidas del análisis polínico mediante modelos agrometeorológicos. Pero también existen perfiles, a menudo bien identificados, en que no es posible aplicar el método. A escala nacional, los resultados se consideran satisfactorios cuando existe una red suficiente de puestos de captura de polen. La evolución de la curva de las emisiones polínicas permite además fijar con toda precisión las fechas del período de floración, y, gracias a una apreciación global de la homogeneidad fenológica de la zona en que se recogen las muestras, obtener una primera valoración de las posibilidades de la cosecha. Esta actividad se desarrolló con la colaboración de CEMAGREF, de la Universidad de Montpellier y de diferentes servicios nacionales de los países considerados. 33 En conclusión, actualmente estos modelos se pueden considerar operativos, aunque su continuidad depende de que se hagan cargo de ellos entidades operativas nacionales. El CCI ha emprendido esa transferencia, cuyo éxito está indisolublemente ligado a la participación de un organismo que sea técnicamente competente y pueda sufragar el coste de la operación. 6. CONCLUSIONES SOBRE LAS ACTIVIDADES EN DESARROLLO Tras dos ciclos de investigación de cinco años, se han obtenido importantes resultados. • Los aspectos agrometeorológicos (modelo y datos obtenidos por satélite de baja resolución) se pueden considerar satisfactorios y operativos, aunque todavía existen posibilidades de mejora. Están disponibles los resultados tanto a nivel europeo como nacional y regional. • Con la utilización de nuevos sensores y nuevos métodos de muestreo, parece posible superar ciertas la representatividad nacional y de ciertos productos, pero queda por demostrar su utilización operativa. la actividad B, en particular, limitaciones de • Ciertos métodos, como el modelo aeropalinológico, sólo son viables si se hacen cargo de ellos las autoridades nacionales. 34 ESTI3VIACIONES DE LAS SUPERFICIES MARS - ACTIVIDAD B DEDICADAS A LOS PRINCIPALES ESTIMACIONES DE LAS SUPERFICIES MARS - ACTIVIDAD B DEDICADAS A LOS PRINCIPALES CULTIVOS Y DESVIACIONES RESPECTO DE EUROSTAT (1994): EUR-12 CULTIVOS Y DESVIACIONES RESPECTO DE EUROSTAT (1994): EUR-12 ANEXO 1 ANEXO 1 ABRIL ABRIL MAYO MAYO JUNIO JUNIO JULIO JULIO AGOSTO AGOSTO SEPT. SEPT. OCT. O C T. 1994 1994 Ceretles Ceretles Trigototli Trigototll Trigobtsado Trigobtsado TrigodarO TrigodarO Cebtda Cebtda esttm. esttm. ttesv. desv, «Mttt. «stftt. dcsv. desv. estim. esiim. desv. desv. «of*. «of*. dew. desv. estim. estim. Mafa Mafa xiÉnr. rjftnr. istim. Estim. '•:•"'}'•. '•[}"'}'. , '*£ 2? "*<* s5 '*£ 2? "*<* s5. ceesx. s:"ée»> estim. *• V. **". ^ *• V. **". ^ < "^. "^ ' l a i r; ' ' IfeÉr; ' Girtsdl -v ? G i r t s ei -v ? : : «itte. l ü t e» 4esv. 4esv. 1000 ha 1000 ha 32371,9 32371,9 478. 7 478. 7 15418,9 15418,9 137. 4 137. 4 12408,7 12408,7 164. 0 164. 0 3014,2 3014,2 -22,5 -22,5 10182,0 10182,0 469,5 469,5 3746,9 3746,9 74,9 74,9 2374,2 2374,2 -118,7 -118,7 3310,7 3310,7 403. 4 403. 4 % % 03 03 1. 5 1. 5 1. 5 1. 5 0. 9 0. 9 0,9 0,9 1. 3 1. 3 4. 3 43 -0. 74 -0. 74 -0. 1 -0. 1 4. 8 4. 8 -0. 5 -03 2. 0 2. 0 9,5 93 -4. 8 -4. 8 2. 0 2. 0 13. 9 13. 9 % % 1,1 1,1 1000 ha 1000 ho 32759,2 32759,2 % % 1,5 1,5 1000 ha lOOOha 32436,4 32436,4 % % 03 03 1000 ha 1000 ha 32436,4 32436,4 1000 ha 1000 ha 32630,1 32630,1 736. 9 736. 9 15531,2 15531,2 249. 8 249. 8 12519. 4 12519. 4 274. 7 274. 7 3017,1 3017,1 2. 3 2. 3 23 23 1. 6 1. 6 1,8 1,8 2. 2 2. 2 4,4 4,4 866. 0 866. 0 15514,1 15514,1 232. 7 232. 7 125563 125563 311,6 311,6 2962,2 2962,2 102533 102533 540,9 540,9 3709,2 3709,2 37,3 37,3 2283,1 2283,1 -209,7 -209,7 10222,7 10222,7 510. 3 510. 3 3618,9 3618,9 -53. 1 -53. 1 2341. 6 2341. 6 -151. 2 -151. 2 3180. 9 3180. 9 273. 6 273. 6 03 03 5. 3 5. 3 -3,9 -3,9 -1. 4 -1. 4 8,0 8,0 -6,1 -6,1 -2,0 -2,0 9. 4 9. 4 2771,9 2771,9 -14,6 -14,6 -135,4 -135,4 -4,7 -4,7 2. 7 2. 7 2,1 2,1 1. 5 1. 5 2,1 2,1 2,5 2,5 2,5 2,5 -2. 5 -2. 5 0,6 0,6 5,6 5,6 -1,5 -13 1,0 1,0 53 53 -8,4 -8,4 543. 2 543. 2 15414,8 15414,8 133. 4 133. 4 12470,2 12470,2 225. 5 225. 5 2947,7 2947,7 -89. 0 -89. 0 10141,2 10141,2 428. 8 428. 8 3615,1 3615,1 -56,9 -56,9 2333,0 2333,0 -159,9 -159,9 24863 24863 -421. 0 -421. 0 1. 7 1. 7 1,5 13 0,9 0,9 1,4 1,4 1,8 1. 8 2,0 2,0 -2. 9 -2. 9 -0,5 -0,5 4,4 4,4 -4,0 -4,0 -1,5 -1,5 7,6 7,6 -6,4 -6,4 -23,4 -23,4 -14,5 -14,5 543. 2 543. 2 15417,6 15417,6 136. 2 136. 2 12470,2 12470,2 225. 5 225. 5 2950,6 2950,6 10141,2 10141,2 428. 8 428. 8 3615,1 3615,1 -56,9 -56,9 2335,1 2335,1 -157,7 -157,7 2483,0 2483,0 -424. 2 -424. 2 -19. 6 -19. 6 -0. 6 -0. 6 -74,5 -74,5 -86. 1 -86. 1 -2. 83 -2. 83 % % 03 03 1. 7 1. 7 1,5 13 0,9 0,9 1,4 1,4 1. 8 1. 8 2,1 2,1 - 03 - 03 4. 4 4. 4 -4,0 -4,0 -1,5 -1,5 7,7 7,7 -6,3 -6,3 1000 ha 1000 ha 32404,1 32404,1 510. 9 510. 9 154083 154083 126. 9 126. 9 12457,9 12457,9 213. 2 213. 2 29533 29533 -83. 2 -83. 2 10141. : 10141. : 428. 8 428. 8 3554. 8 3554. 8 -117. 1 -117. 1 2335,1 2335,1 -157. 7 -157. 7 % % 0,4 0,4 1,6 1,6 13 13 0. 8 0,8 13 13 1. 7 1. 7 2,2 2,2 -2. 7 -2. 7 -03 -03 4,4 4,4 -5,6 -5,6 -3,2 -3,2 7,7 7,7 -6,3 -6,3 -23,5 -233 -14,6 -14,6 2512,2 2512,2 -22,6 -22,6 -395. 0 -395. 0 -13,6 -13,6 1000 ha 1000 ha 32404,1 32404,1 510,9 510,9 154203 154203 139,0 139,0 12470,2 12470,2 225. 5 225. 5 2953,5 29533 -83,2 -83,2 10141,2 10141,2 428,8 428,8 3562,4 3562,4 -109,6 -109,6 2333,0 2333,0 -159,9 -159,9 25023 25023 -404,8 -404,8 % % 0,4 0,4 1,6 1,6 13 13 0,9 0,9 1,4 1,4 1,8 1,8 2,2 2,2 -2,7 -2,7 -03 -03 4,4 4,4 -5,4 -5,4 -3,0 -3,0 7,6 7,6 -6,4 -6,4 -22,9 -22,9 -13,9 -13,9 Etunwttt Etunwttt % % -1,18 -1,18 Eorastat (000 ha) Eorastat (000 ha) 1994 1994 1993 1993 3 1 8 9 33 3 1 8 9 33 32275,03 32275,03 D e i t t t o i^ D e i t t t o i^ * - % r%. lOOOha 1000 ha 0,62 0,62 15281,42 15281,42 15187,98 15187,98 -0,43 •0,43 12244,69 12244,69 12298,03 12298,03 5,08 5,08 3036,73 3036,73 2889. 95 2889. 95 -4,71 -4,71 9712. 43 9712. 43 10192. 1" 10192. 1" -2,49 -2,49 3671,99 3671,99 3765. 72 3765. 72 14,97 14,97 2492,82 2492,82 2168. 18 2168. 18 -10,43 -10,43 2907,27 2907,27 3245. 80 3245. 80 613,44 613,44 1,92 1,92 172,05 172,05 1,13 1,13 238,29 238,29 1,95 1,95 7133 7133 235 235 464,28 464,28 4,78 4,78 77,49 77,49 2,11 2,11 161,14 161,14 6,46 6,46 365,09 365,09 1236 1236 estim. = superficies (x 1000 ha) y porcentajes de variación respecto del año anterior estimados por la actividad B estim. = superficies (x 1000 ha) y porcentajes de variación respecto del año anterior estimados por la actividad B desv. = diferencia entre la estimación de la actividad B y los datos oficiales de Eurostat desv. = diferencia entre la estimación de la actividad B y los datos oficiales de Eurostat % = variación de las superficies respecto del año anterior % = variación de las superficies respecto del año anterior EUROSTAT: datos finales en mayo de 1998 (x 1000 ha) EUROSTAT: datos finales en mayo de 1998 (x 1000 ha) 35 35 ANEXO 2 ESTIMACIONES DE LAS SUPERFICIES MARS - ACTIVIDAD B DEDICADAS A LOS PRINCIPALES CULTIVOS Y DESVIACIONES RESPECTO DE EUROSTAT (1995): EUR-12 1995 C m a ks Trigo total Trigo Maado Trigo dnro Cefaada Mate Cofaa Girawrf ABRIL M A YO JUNIO JULIO AGOSTO SEPT OCT. ffiVTftlftg; Eiirostat(QOQtia) Desv. med. lOOOha 32850,0 % 3,0 tOQQha 32499,2 % 1,9 111. 4 15780,4 -160. 1 12820^ 16. 3 2957,8 0,3 33 -1,0 4,7 0,1 -2,6 -179. 0 -5,71 9935,8 127. 0 3532,4 -115. 3 2532,7 -43. 7 2840,4 366. 4 23 1,3 -3,8 -3,2 1,6 -1,7 -23 14,8 -239. 4 15712,0 -228,6 12710,0 -93,9 30003 -136,4 9731,9 -76,9 36683 20,6 3076,1 499,7 2886,9 412,9 -0,7 2,8 -1,4 3,8 -0,7 -1,2 -4. 4 01 -0,8 -0,1 0,6 23,4 19,4 -0,7 16,7 1000 ha 324673 -271. 3 15767,6 -173. 0 127833 -20. 4 2982. 1 -154. 7 9741,6 -67. 2 3642,6 -5. 1 3116,0 539,6 2831,7 357,7 % 1. 8 -0. 8 3. 2 -1. 1 4,4 -0. 2 -1,8 -4. 9 03 -0. 7 -03 -0. 1 25,0 20. 9 -2,6 14,5 1000 ha 32307,8 -430. 8 155693 -371. 1 126483 -155. 1 29183 -218. 4 9858,1 49. 3 3580,2 -67. 6 3230,7 654. 3 2427,6 -46,4 eatta. des». este. desir. esfint» desv. tttim. dcsv. «tina. desv. etóni. dcsv. estta. desv. estim. desv. % 13 1000 ha 32275,9 % 1,2 1000 ha 32339,7 % 1,4 1000 ha 32339,7 % 1,4 ifl 2,65 1994 1000 ha % 32738,60 31893,20 -1. 3 1,9 -2,3 3J -1,2 -3,9 -7,0 13 0. 5 -23 -1,9 29,6 25,4 -163 -1,9 -462. 7 155693 -371,1 126483 -155,1 29183 -218,4 98193 10,5 35393 -107,9 3190,8 614,4 -1,4 1,9 -2,3 33 -1-2 -3,9 -6,96 1,1 0,1 -3,6 -3,0 28,0 23,8 2386,9 -17,9 -87,1 -3,5 -398,9 15618,6 -322. 0 12697,7 -106,1 29183 -218,4 9838,7 29,9 3539,8 -107,9 31383 562,0 2375,2 -98,8 -1. 2 2,2 -2. 0 3,7 -0,8 -3,9 -7. 0 13 0,3 -3,6 -3,0 25,9 21,8 -183 -4,0 -398. 9 156093 -331. 2 126853 -118. 4 29213 -215. 4 9838,7 29. 9 3569,2 -78. 6 3141. 0 564. 5 -1,2 2,1 -2,1 3,6 -0. 9 -3,8 -6. 9 13 0. 3 -2,8 -2. 2 26,0 21. 9 431 1594039 15281,42 437 1280336 12244,69 3,29 3136,74 3036,73 0,99 9808,79 9712,43 -0,66 3647,74 3671,99 335 2576,43 2492. 82 2314. 2 -20,4 -14,90 2474,00 2907,27 -159,8 -6. 5 350,76 1,07 291,95 133 108,81 035 194,25 6,19 66,45 0,68 82,62 2,26 532,23 20,66 261,24 1036 estim. = superficies (x 100 ha) y porcentajes de variación respecto del año anterior estimados por la actividad B desv. = diferencia entre la estimación de la actividad B y los datos oficiales de Eurostat % = variación de las superficies respecto del año anterior EUROSTAT: datos finales en mayo de 1998 (x 1000 ha) 36 ESTIMACIONES DE LAS SUPERFICIES MARS - ACTIVIDAD B DEDICADAS A LOS PRINCIPALES CULTIVOS Y DESVIACIONES RESPECTO A EUROSTAT (1996): EUR-15 ANEXO 3 ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPT. OCT. Eamttt Ewostat(OOOba) Desv. rued. % 2,9 1000 ha 37033,7 % 4,1 1000 ha 36998,1 % 4,0 1000 ha 36998. 1 % 3,9 1000 ha 37069,2 % 4,2 1000 ha 37069,2 % 41 % 3,83 1996 1995 1000 ha % 36938,86 35575,08 1996 'iS^^*ll*i Trigo total p ^ •>*&$&•&'*' TrigDbbmdo ^ , >x THf^dBTO A C*6*1* ^^E M R P* I^Bp IBBi-' 9HK|t W§* "*$&*'. •> cstim. desv. estío. desv. cstim. desv. éstim. desv. estim. desv. cstim. desv. cstim. desv. cstim. desv. 1000 ha 36606. 8 -332. 1 16950,9 -11. 1 13747,7 -14. 1 3202,9 -0. 9 2,4 -0. 1 23 -0. 1 1,8 2. 4 0. 07 11678. 9 236. 0 39373 -236. 5 2914. 0 296. 1 2955. 5 6,1 2,1 43 -5. 7 2. 1 11. 3 18,1 510. 9 20. 9 94,8 17026,0 64,0 140293 267. 6 2992,1 -208,4 11502,8 59,8 4016,4 -157,4 2814,1 196,2 2214,8 -229,9 0,3 2,8 0,4 4,6 1,9 -4,9 -6,5 4,5 0,5 6,6 -3,8 -1,4 7,5 -113 -9. 4 59. 2 17471,0 509. 1 14404,9 643. 1 30613 -139. 2 11106,6 -336. 4 3877,0 -296. 8 2822,6 204. 8 24473 2. 9 0. 2 53 3. 0 7,4 4. 7 -2,7 -4. 3 0,9 -2,9 2,9 -7,1 -1,1 7. 8 -2,2 0,1 59. 2 17352,7 390. 7 141633 401. 7 3187,1 -13. 4 11282,7 -160. 3 3813,0 -360. 9 2865,4 247. 6 2445,0 0. 4 % 4. 0 0. 2 4. 8 2. 3 5,6 2. 9 13 1000 ha 369623 23. 7 17354,7 392,7 14150,0 388. 3 3202,9 0,1 4,8 2,3 53 2,8 1,8 130. 4 173443 382,4 14136,6 374,9 3206,0 -0. 4 2,5 -1,4 u -8,6 0. 4 9,5 -23 0,0 2. 4 0,07 5,5 11293,7 -149. 3 3828,0 -345,8 2842,6 224,8 2430,0 -14,6 2,6 -1,3 1,6 -8,3 -0,4 8,6 -2,9 -0,6 11304,7 -138,3 3843,1 -330,7 2811,2 193,4 2425,0 -19,6 estim. = superficies (x 1000 ha) y porcentajes de variación respecto del año anterior estimados por la actividad B desv. = diferencia entre la estimación de la actividad B y los datos oficiales de Eurostat % = variación de las superficies respecto del año anterior EUROSTAT: datos finales en mayo de 1998 (x 1000 ha) 37 0,4 4,7 2,3 5,4 2,7 1,9 0,2 2,7 -1,2 2,0 -7,9 -13 7. 4 -3,1 -0,8 130. 4 17330,9 368. 9 14123,2 361. 4 3206,0 5. 5 11293,7 -149. 3 3850. 6 -323. 2 2799,8 182,0 2425,0 -19. 6 0. 4 4. 7 2. 2 53 2. 6 1. 9 0. 2 2,6 -1. 3 11 -7. 7 -1,9 7. 0 -3,1 -0,8 2,44 16961,96 16558,59 2,61 13761,77 1341236 1,72 3200,49 3146. 24 3,96 11442,99 11007,49 10,78 4173,80 3767,74 -8. 28 2617,83 2854,02 -232 2444,61 2502,55 15139 0,41 348,98 2,06 390,72 2. 84 94,92 2. 97 193,41 1,69 30037 7,20 223,77 835 212,08 8,68 ANEXO 4 ESTIMACIONES DE LAS SUPERFICIES MARS - ACTIVIDAD B DEDICADAS A LOS PRINCIPALES CULTIVOS Y DESVIACIONES RESPECTO A EUROSTAT (1997): EUR-15 1997 CeresJes Trigo total Trigo Mando Trigo daro Cebpda \ ; '' Mafe 'ft^X ;"'^sV H^MaoI ABR1L MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPT. OCT. EmmOl EBrostat(000ha) Desv. m e d. 1000 ha 37736,7 -334. 5 17446,6 204. 5 14215,9 195. 8 32303 % 11 -0. 9 2,9 1. 2 33 1,4 0,9 8. 3 0,26 11739,4 -169. 0 4272. 7 -87. 2 2478,0 -304,3 2755,1 421. 3 2,6 -1,4 2,4 -2,0 -53 -10,9 12,7 18,1 estirn. desv. estim. desv. estim. desv. estim. desv. estim. desv. estim. desv. estim. desv. estim. desv. imha 38220,6 % 3,5 1000 ha 38209. 6 % 3,4 1000 ha 382943 % 3,7 1000 ha 38298,2 % 3,7 1000 ha 38039,6 % 3. 0 1000 ha 37991,6 % 2,9 % 3,07 1997 1996 1000 ha % 38071,22 36938,86 149,4 172963 54,2 14059,0 38,9 32373 15,3 12237,1 328,7 4233,9 -126,0 2606,0 -176,3 2592,8 259,0 0. 4 2,0 0. 3 11 0,3 M 0,5 6,9 2. 8 1,4 -2. 9 -0,5 -6. 3 6,1 11-1 138. 3 17334,6 92. 6 14101,7 81. 6 3232,8 10. 9 12054. 0 145. 6 4280. 2 -79. 7 2696. 4 -86. 0 2500. 6 166. 9 0. 4 21 0. 5 2. 5 0. 6 1. 0 0. 3 53 1. 2 2. 6 -1. 8 3. 0 -3. 1 23 7. 1 223. 3 173293 87. 2 14105,8 85. 7 3223,2 1. 3 121193 210,9 4337,8 -22. 1 2696,1 -86,3 2447,1 113,3 0,6 21 0. 5 23 0,6 0,7 0. 0 5,9 1,8 3,9 -0,5 3,0 -3,1 0,1 4,9 227,0 173203 78. 2 14076,9 56,8 3243,4 21,4 12146,7 238,3 43253 -34,6 2748,2 -34,2 2331,2 -2,6 0,6 2,1 0,5 23 0,4 13 0,66 61 2,0 3,6 -0,8 5,0 -1,2 -4,6 -0,1 -31,6 -0. 1 -79. 6 17250,7 8,6 13999,9 1,7 0. 0 1,7 -20,3 -0. 1 3251,1 29. 1 11959,1 50,7 4316,1 -43,8 2751,9 -30,5 2354,9 21,2 1,6 0. 9 4. 5 0. 4 3,4 -0,1 5,1 -1,1 -3,7 0,9 172313 -10,8 13995,7 -24. 4 3235,7 13. 7 11930,5 22,1 4312,8 -47,1 2760,5 -21,9 2298,7 -35,1 -0. 2 1,6 -0. 1 1,7 -0. 2 1,1 0. 4 43 0. 2 3J -1. 1 5,5 -0. 8 '6,0 -1. 5 1,65 17242,08 16961,96 1,88 14020,13 13761,77 0,67 3221,95 3200,49 4,07 11908,40 11442,99 4,46 4359,90 4173,80 6,29 278237 2617,83 -4,54 2333,74 2444,61 193,49 031 98,01 0,57 91,08 0,65 1636 0,51 19332 1,63 7136 1,64 141,99 5,10 202,48 8,68 estim. = superficies (x 1000 ha) y porcentajes de variación respecto del año anterior estimados por la actividad B desv. = diferencia entre la estimación de la actividad B y los datos oficiales de Eurostat 0 o = variación de las superficies respecto del año anterior EUROSTAT: datos finales en mayo de 1998 (x 1000 ha) 38 ANEXO 5 Contratantes de las actividades operativas Actividad A Contratante Instituto de Estruturas agrarias e desenvolvimento rural (Portugal) Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (España): Actividad B Análisis de imágenes Contratante principal Groupe SOTEMA Proveedores de imágenes SPOT IMAGE, S. A. EIRIMAGE, SCRL. G. A. F Informática y programas CISI INGENIERIE Subcontratante SOTEMÀ GEOSPACE CISI AID Bureau Veritas Faculté de Gembloux Datos de campo: Instituto de Estructuras Agrarias e Desenvolvimento Rural (IEADR) Remote Sensing Data Engineering, Sri Danish Institute of Plant and Soii Science Katholieke Üniversiteit Leuven Da Vinci Consulting Ôsterreichisches Statistisches Zentralamt Desarrollo Agrario y Pesquero de Andalucía Era-Maptec Eftas Fernerkundung Technologietransfer, gmbh Information Centre of Ministry of Agriculture and Forestry Irco s. p. r. l National Remote Sensing Center Limited Trabajos Catastrales Ministère de l'Agriculture et de la Pêche Hunting Technical Services Ltd Spazio Verde Strabo, s. a. Statistics Sweden 39 _ ANEXO 6 LISTA DE LAS PUBLICACIONES MARS 1994-1998 Monografías BOUMAN, B. A. M. , SCHAPENDONK, A. H. C. M. , STOL, W. , VAN KRAALINGEN, D. , 1996. Description of the grass growth model LINGRA as implemented in CGMS. Joint publication of the JRC Space Applications Institute and the DLO Research Institute for Agrobiology and Soil Fertility. Wageningen (NL); 83 pp. D'SOUZA G. , BEL WARD A. S. , MALINGREAU J. P. (Eds. ) - Advances in the use of NOAA-AVHRR data for land applications. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Boston, London (1995). JONES, P. D. , SALMON, M. , 1996. Development and integration of a stochastic weather generator into a crop growth model for European agriculture. Contract Report N° 5631-93- 12 ED ISP GB. University of East Anglia, Norwich (UK), 32 pp. PAQUET, F. , J. V. VOGT & A. VIAU, 1996. Régionalisation de la température de l'air à partir des données physiographiques et des images NOAA AVHRR. Cas de l'Andalousie. - JRC-SAI-AIS Technical Report, Ispra/Italy, 92 S. VAN DER VOET, P. , KRAMER, K. , VAN DIEPEN, C. A. , 1996. Parametrization of the Richardson weather generator within the European Union. 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EUR Publication N° 16423 Office for Officiai Publications of the EC. Ispra (I), 21 pp. RIJKS D. , TERRES J. M. , VOSSEN P. (editors) - Agrometeorological Applications for Regional Crop Monitoring and Production Assessment. EUR Publication 17735 EN. 1998, Ispra 500 pp. RUSSEL G. , WILSON G. W. - An Agro-pedo-climatological Knowledge-base of Wheat in Europe. EUR publication 15789 EN, 1994. SAI, Ispra. 42 RUSSEL G. , MUETZELFELDT R. , TAYLOR K. - Crop Knowledge Base. EUR publication 17697 EN, 1997. SAI, Ispra. SCHOENMAKERS R. P. H. M. - Integrated methodology for segmentation of large optical satellite images in land applications of remote sensing. EUR Publication N° 16292/EN (1995), 178 pp. SUPIT I. - Global Radiation. EUR Publication 15745 EN, 1994, SAI, Ispra. SUPIT, I. , HOOIJER, A. A. , VAN DIEPEN, C. A. , Edts, 1994 (reprint 1996). System description of the WOFOST 6. 0 crop simulation model implemented in CGMS. Volume 1: Theory and Algorithms. 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Satellite Septiembre Système Probatoire d'Observation de la Terre Technical Assistance to the Commonwealth of New Independent States Unión Europea Multispectral Sensors on Board of 1RS Satellites Monitoring Agriculture by Remote Sensing Normalised Difference Vegetation Index Constellation of Satellites with Advanced Very High Resolution Radiometer SAR SEPT. SPOT TACIS UE 49 ISSN 0257-9545 COM(98) 613 final DOCUMENTOS ES 03 15 17 N° de catálogo : CB-CO-98-603-ES-C Oficina de Publicaciones Oficiales de las Comunidades Europeas L-2985 Luxemburgo S^