Resumen de Agricultural and environmental information systems: the integrating role of area samples

L. Ambrosio, C. Marín, L. Iglesias, V. Pascual, Antonio Fuertes

• español

  Este artículo pretende ser una contribución a la mejora de las estadísticas oficiales agrarias y medioambientales.

  Se aplican métodos para mejorar la precisión de las estimaciones anuales de la superficie de cultivos, integrando la información relativa a la superficie de cultivos registrada en los registros administrativos con los datos de campo observados en una muestra aleatoria de áreas. Para mejorar la precisión de las estimaciones de la superficie de cultivos en áreas pequeñas (municipios), se aplican métodos que integran datos de teledetección con datos de campo observados en muestras de áreas. Para mejorar la resolución temporal de los estimadores de la superficie de cultivos se aplican métodos de análisis de series temporales a los datos observados en muestras de áreas. Para mejorar las estadísticas sobre el rendimiento de las cosechas se aplican modelos agrometeorológicos integrados en muestras de áreas. Se muestra cómo los modelos de rotación de cultivos basados en muestras de áreas pueden ser una herramienta útil para anticiparse a cambios en la dinámica del uso de los recursos naturales (suelo, agua y aire) por parte de la agricultura y prever su impacto medioambiental. Finalmente, se aplica un método para actualizar y desagregar la información de censos territoriales sobre los usos del suelo, a partir de modelos de rotación de cultivos y de muestras de áreas.

  Estos métodos y modelos se ilustran en el marco de un sistema de información perteneciente al Ministerio de Medioambiente, Medio Rural y Marino. Los nuevos métodos mejoran la precisión de los estimadores de la superficie de cultivos y la ganancia de precisión ofrecida por cada método se evalúa en el marco del citado sistema.

• English

  This article aims to be a contribution to the improvement of agricultural and environmental off icial statistics.

  Methods are applied to integrate information from state agency registers regarding crop area with ground data observed in random area samples. To improve the precision of crop area estimates in small areas (municipalities), methods using ground survey and remote sensing are applied. To improve temporal resolution of crop area estimators, methods based on time series analysis are applied. Agro-meteorological models are applied to improve crop yields statistics. A method is shown whereby crop rotation models may be a useful tool to forecast changes in the dynamics of the use of natural resources (soil, water and air) by agriculture and to foresee their environmental impact. Finally, a method to update and disaggregate information from territorial censuses on land uses is applied. These methods and models are illustrated in the framework of an information system belonging to the Spanish Ministry of the Environment and Rural and Marine Affairs. The relative improvement offered by each method is assessed by evaluating the precision gain of the proposed crop area estimates versus those currently used by the aforementioned information system.