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Estimación del uso del agua por cultivo a nivel provincial en España. AUTOR: PALOMA NIETO CACHINERO. TUTOR: MARÍA BLANCO FONSECA.

TFC PRESENTACIÓN V3

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Estimación del uso del agua por cultivo a nivel provincial en España.AUTOR: PALOMA NIETO CACHINERO.TUTOR: MARÍA BLANCO FONSECA.

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Estimación del uso del agua por cultivo a nivel provincial en España. Autor: Paloma Nieto Cachinero.

Contenido de la presentación.

Parte (I): Introducción, objetivo del trabajo y antecedentes. Parte (II): Disponibilidad de datos. Parte (III): Desarrollo del modelo.

Método econométrico. Las ecuaciones del modelo. Resolución del modelo

Parte (IV): RESULTADOS. Los resultados obtenidos. Discusión.

Parte (V) Conclusiones.

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Introducción.

► Los recursos hídricos son la base de nuestra producción de alimentos.► En la actualidad, los fenómenos de escasez de agua se repiten de manera

constante.► Las principales causas son el cambio climático; el uso del suelo; las actividades

económicas tales como la producción de energía, la industria, la agricultura y el turismo; el desarrollo urbano y el cambio demográfico.

► La gestión sostenible de los recursos hídricos en la agricultura es fundamental para hacer frente a la escasez de agua.

► A pesar de los avances en la eficiencia del uso del agua y la cultura del ahorro, siguen existiendo grandes dificultades en la gestión.

► Aún no se dispone a nivel Unión Europea de series temporales prolongadas sobre aspectos cuantitativos del agua.

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Introducción.En España:► Desde el punto de vista

cuantitativo del uso del agua, la agricultura es la gran consumidora.

► En España un 70% de las abstracciones de agua se realizan por la agricultura, para suplir a los más de 3,4 millones de hectáreas en regadío.

► Datos disponibles: Series temporales de superficie de regadío por cultivo y provincia (ESYRCE) Superficie de regadío. Fuente: Instituto Geográfico Nacional.

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Introducción.

► La única base de datos cuantitativos de uso de agua por la agricultura es la Encuesta sobre los Métodos de Producción Agrícolas (SAPM) realizada en 2010.

► España presentó en esta encuesta una estimación a partir de los datos directos disponibles y de diferentes fuentes externas.

Esto se debía a el riesgo inherente de incurrir en sobreestimaciones en las observaciones y en errores derivados de la medición.

En su lugar, España realizó un proyecto de modelización a partir de los datos directos disponibles y de diferentes fuentes externas para estimar los datos de uso de agua.

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Objetivo del trabajo.

Con el fin de proporcionar datos más desagregados, este trabajo ha tenido por objetivo estimar el uso de agua para un amplio número de cultivos a nivel provincial en España.

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Antecedentes.

CAPRI, Blanco et al 2015. WaterGAP 2, Döll 2008, Modelo de distribución espacial,

Gandolfi et al, 2014. Modelling irrigation water

consumption at the micro data level in the Survey of Production Methods in Agriculture. Saralegui Gil y Celestino Rey, 2009.

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Antecedentes: Saralegui Gil y Celestino Rey, 2009.

Modelling irrigation water consumption at the micro data level in the Survey of Production Methods in Agriculture. Utilizan valores micro-dato (polígonos) para el ajuste de las eficiencias según la

técnica de riego y la eficiencia en la gestión. Parten de los datos de la Encuesta del Uso del Agua por el sector agrario del INE.

Estos datos los proporcionan las CCAA y cubren aproximadamente el 60% de la superficie regada.

Los resultados se presentan por grupo de cultivo: pastos, arroz, maíz, árboles frutales, patatas y vegetales, olivo, viña, cultivos industriales y otros.

Indicador de Contexto Común de los Programas de Desarrollo Rural ICC – 39: Uso de agua por la agricultura.

Aparte de los resultados obtenidos en esta estimación, no se han encontrado otras bases de datos o modelos que cuantifiquen el uso de agua en España.

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Parte II

LIMITACIONES• Datos de superficie de regadío.• Datos de superficie regada según el

método.• Datos de Necesidades de Riego

Teóricas (NIR).• Datos de Evapotranspiración de

ClimWat.• Datos de Necesidades de Riego

Teóricas.• Niveles de agregación de los datos

disponibles.• Superficie de regadío en el MODELO

Disponibilidad de datos.

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Disponibilidad de datos: Limitaciones.

Las principales dificultades a las que se ha afrontado el modelo se relacionan con la baja disponibilidad de datos de partida.

Estimación de USO DE AGUA por el modelo.

Uso de agua Total (agregado) INE

NIR Teóricas (calculadas)

Método de riego.(Superficie)

Superficie de regadío.

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Datos de Superficie de Regadío. Encuesta de Superficies y Rendimientos de Cultivos

(ESYRCE 2010). Dato recogido: hectáreas de superficie de regadío por cultivo y

por provincia (148 Cultivos). 13 grupos de cultivos. Los cultivos con una superficie menor a 1 ha no se han considerado. El cultivo del arroz se considera en su totalidad cultivado en regadío. En el grupo de hortalizas se ha considerado la suma de regadío al

aire libre y regadío protegido. El grupo número 7: Flores y otras plantas ornamentales no ha sido

considerado. En aquellos cultivos de naturaleza arbórea se ha considerado la

superficie total del cultivo y no sólo la superficie en producción.

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Datos de superficie regada según el método.

Datos de superficie según el método: Censo Agrario de 2009 del INE.

Superficie en hectáreas por provincia (no por cultivo).

Se obtiene un valor estimado de cada método de riego para cada provincia y cada cultivo cumpliendo una serie de restricciones.

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Coeficiente de eficiencia del método de riego. Se obtiene el valor nacional que presenta el trabajo de Saralegui Gil y

Celestino Rey, utilizando un valor intermedio:

•0,63 – 0,70•Se toma un valor medio de 0,65

Gravedad•0,70 – 0,90•Se toma un valor medio de 0,80Aspersión y

Automotriz

•0,90 – 0,95•Se toma un valor medio de 0,92

Localizado

Se establece como valor medio para la eficiencia de transporte: 0,80.

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Datos de Necesidades de Riego Teóricas (NIR). Para la obtención de los datos de NIR teóricas

se ha hecho uso del Software público de la FAO: CropWat 8.0.

Consideraciones: Los datos de NIR se recogen para una

serie de cultivos considerados como representativos en España: maíz, trigo blando, tomate, arroz Paddy, girasol, patata, olivo, remolacha azucarera, cítricos, uva de mesa, uva de vinificación y manzano. Conjunto CropWat.

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Datos de evapotranspiración de ClimWat

Para el cálculo de los datos de Evapotranspiración de referencia que utiliza CropWat, se ha utilizado el Software ClimWat 2.0

ClimWat es una base de datos complementaria a CropWat que contiene valores mensuales de diferentes parámetros climáticos.

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Datos de Uso de Agua. El modelo necesita una serie de

valores de uso de agua por cultivo que nos sirvan para ajustar la estimación, actuando de límites (bounds) del modelo.

Debido a que son los únicos datos disponibles, el modelo utiliza datos de la Encuesta sobre el uso del agua en el sector agrario (2010).

Estos datos se presentan para cinco grupos de cultivos. Cultivos INE.

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Niveles de agregación de los datos disponibles

Debido a la reducida disponibilidad de datos, existen varios niveles de agregación.

Se ha procedido a trabajar con un nivel de agregación intermedia entre los cultivos ESYRCE, los cultivos Cropwat y los cultivos INE; el conjunto MODELO.

Cultivos INE (5)

Cultivos CropWat

(12)Cultivos MODELO

(28)

Cultivos ESYRCE (148)

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Superficie en regadío del modelo:

A Coruna

Lugo

Ourens

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Ponte

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Asturia

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a

Guipúz

coa

Vizcay

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Navarr

a

La Rioj

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Huesca

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Burgos

León

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Zamora

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Castel

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Tene

rife0

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

Fruto de esta agregación el modelo considera un total de 3.273.499 ha que se distribuyen de la siguiente manera:

Como se observa en el gráfico es Sevilla la provincia con más hectáreas en regadío, seguida de Jaén y Huesca.

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Parte (III): Desarrollo del modelo.

• MÉTODO ECONOMÉTRICO.• LAS ECUACIONES DEL MODELO.• RESOLUCIÓN DEL MODELO

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Método econométrico: El sistema de ecuaciones que se desarrolla para estimar el uso

de agua es indeterminado y para su resolución se utiliza el estimador HPD (Highest Posterior Density).

El estimador HPD se expone en la publicación de Heckelei, Mittelhammer y Jansson (2008): A bayesian alternative to generalized cross entropy solutions for underdetermined econometric models.

Método alternativo al uso de máxima entropía.Nos permite obtener una solución óptima para un sistema indeterminado cuando se tienen valores soporte.

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Las ecuaciones del modelo: Se define el estimador HPD del modelo como aquel que minimiza la

diferencia de cuadrados entre el valor Prior (índice súper-cero) y el valor que consideramos como “dato”; o bien que maximiza:

i: provincia.j: cultivos MODELO.k: cultivos INEr: comunidades autónomas

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Las ecuaciones del modelo: Las condiciones a las que está sujeto el sistema se definen como:

El Uso del Agua Bruto en m3 por provincia y por cultivo que parte de

los datos del INE, tiene que ser igual al sumatorio de los cultivos que pertenecen a del Uso del Agua Bruto por hectárea y por cultivo multiplicado por el número de hectáreas en regadío que existen de ese cultivo en esa provincia .

El sumatorio del Uso del Agua en m3 de las provincias que

pertenezcan a la Comunidad Autónoma tiene que ser igual al Uso del Agua definido en el INE para esa Comunidad Autónoma en los grupos de cultivo .

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Las ecuaciones del modelo:

Siempre que exista dato observado: Definimos con este balance que siempre que exista un dato

observado de Uso del Agua en la Comunidad Autónoma el sumatorio de las provincias que pertenezcan a dicha Comunidad Autónoma, tiene que ser igual al dato observado. Este Balance establece que la información más fiable es la del INE.

El sumatorio de todas las provincias sobre cada uno de los cultivos . Este sumatorio tendrá que ser igual al valor del Uso del Agua Total,

sobre el territorio Nuts I (España) de cada uno de los cultivos . Este valor total es un valor observado que proviene del INE.

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Resolución del Modelo:Para resolver el modelo se ha utilizado el software de optimización matemática: GAMS; cuyas iniciales significan Sistema General de Modelización Algebraica (del inglés General Algebraic Modeling System) está diseñado para resolver problemas de optimización lineal, no-lineal y de integración mixta.

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PARTE (IV): RESULTADOS. LOS RESULTADOS OBTENIDOS.

DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS.

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Principales resultados por cultivo: Si consideramos los cinco cultivos que más uso de agua

estimado presentan, estos suman más del 50% del uso de agua total.

1. El maíz en grano, con un total de 2.399.930 miles de m3 supone un 14,89% del total de agua de España.

2. Olivo para almazara, con un total de 1.807.673 miles de m3 con un 11,22% del total de uso de agua estimado en España y con 376.177 ha en regadío.

3. La cebada, con un total de1.741.463 miles de m3 que suponen un 10,80% del total de España y que presenta 338.877 ha en regadío.

4. El trigo, con un total de 1.575.798 miles de m3 significando un 9.78% del total de España, con una superficie en regadío de 262.976 ha.

5. Los cultivos cítricos, entendiendo por este grupo los cultivos de naranjo, naranjo amargo, mandarino, limonero, pomelo y otros cítricos de menos importancia productiva; presentan un uso de agua estimado de 1.170.450 miles de m3 y una superficie en regadío de 427.861 ha.

Trigo.

Ceba

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Maíz en

Grano.

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tiles.

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Manzan

os, pe

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Cítrico

s

Olivo p

ara co

nsumo.

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

3,000,000

Uso de agua en miles de m3 Superficie de regadío en ha

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Estimación del uso del agua por cultivo a nivel provincial en España. Autor: Paloma Nieto Cachinero.

Uso de agua por cultivo y por provincia. Ejemplo: El maíz en grano.

El maíz es el cultivo al que se le ha estimado un mayor uso de agua en toda España, con un total de 2.399.930 miles de m3, su importancia es del 14,89% del total. La provincia que mayor uso de agua presenta es Badajoz 377.631 miles de m3, seguida de Huesca 286.648 miles de m3.Uso de agua (miles de m3) 2.399.930,12

(%) Uso de agua respecto al total de España

14,89%

Superficie de regadío (ha) 292.223,00

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Principales resultados por provincia.Si observamos la distribución del uso de agua en España, hay diez provincias de las cincuenta presentes en España que utilizan más de la mitad del agua total (55,92%)Sevilla, Zaragoza, Badajoz, Lleida, Huesca, Valencia, Jaén, Cáceres, Ciudad Real y León) Mientras que las cuarenta provincias restantes utilizan el 44,08% restante.

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Uso de agua: SEVILLA

La provincia con un mayor uso de agua estimado en toda España es Sevilla, con un total que asciende a 1.294.376 miles de m3. Esto supone un 8,03% del uso de agua total estimado para España.

Cultiv

os tex

tiles.

Olivo para

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Grano.

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Maíz Fo

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050,000

100,000150,000200,000250,000300,000

Uso de agua en la provincia de Sevilla (miles de m3)

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Parte (V) CONCLUSIONES

CONCLUSIONES.POSIBLES MEJORAS DELO MODELO.

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Conclusiones.

El consumo total estimado para España por el modelo es de 16.117.890 miles de m3. Es destacable que las diez provincias con mayor uso de agua de España suponen alrededor del 50% del total si consideramos las 50 provincias españolas.

Si consideramos el uso de agua total estimado por cultivo se produce una concentración todavía mayor ya que los cinco cultivos que más agua utilizan suponen más del 50% del uso de agua total en España.

Los resultados obtenidos del modelo se consideran consistentes y muestran un valor de diferencia con la estimación del trabajo de Saralegui Gil y Celestino Rey de 3,35 % para toda España.

Este estudio representa un punto de partida en la estimación el uso de agua por provincia y por cultivo en España y destaca la importancia y necesidad de obtener datos cuantitativos de uso de agua para la gestión sostenible de nuestros recursos.

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Posibles mejoras del modelo.Próximos pasos:

a) Mayor número de datos disponibles. Calculando las NIR de todos los cultivos

considerados. Introduciendo datos de uso de agua para todas las

Comunidades Autónomas (provincias). Valores de Evapotranspiración

b) Utilizando los rendimientos reales en regadío de cada cultivo.

c) Introduciendo datos de suelo en el cálculo de las NIR.

d) Estableciendo límites de desviación en el modelo.

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Muchas gracias por su atención.

Paloma Nieto Cachinero.Email: [email protected]