title: Rapport från kommissionen om användningen av fjärranalys inom jordbruksstatistiken under perioden 1994-1998

eurovoc_concepts:
action programme
agricultural statistics
project evaluation
remote sensing

formats: html pdf

text: EUROPEISKA GEMENSKAPERNAS KOMMISSION Bryssel den 29. 10. 1998 KOM(1998) 613 slutlig RAPPORT FRÅN KOMMISSIONEN om användningen av fjärranalys inom jordbruksstatistiken under perioden 1994-1998 Innehåll INLEDNING DELI OPERATIVA VERKSAMIIE 1ER 1. VERKSAMHET A: REGIONALA ÖVERSIKTER 1. 1 Mål och metoder 1. 2 Arbetets fortskridande 1. 3 Ekonomiska aspekter 1. 4 Slutsatser och inriktning 2. VERKSAMHET B: EUROPEISKA SNABBÖVERSIKTER 2. 1 Mål och metoder 2. 2 Arbetets fortskridande 2. 3 Genomförande och huvuddrag i utvecklingen 2. 4 Fältundersökningarnas roll 2. 5 Utnyttjande av anslagen 2. 5. 1 Bilder 2. 5. 2 Behandling av bilder och framtagande av prognoser 2. 5. 2. 1 Projektledning och projektförvaltning 2. 5. 2. 2 Igångsättande av projektet 2. 5. 2. 3 Förberedelser för regleringsåret 2. 5. 2. 4 Mottagande och förbehandling av satellitdata 2. 5. 2. 5 Tolkning av satellitdata 2. 5. 2. 6 Bedömning av tendenser 2. 5. 2. 7 Utbildning 2. 5. 2. 8 Underhåll 2. 5. 2. 9 Intern kontroll av projektet. '. 2. 5. 2. 10 Rapporter 2 5 7 7 7 7 8 8 10 10 10 11 12 13 14 14 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 2. 5. 2. 11 Leverans av produkter 2. 5. 2. 12 Kostnad för bildbehandling och prognosframtagning 2. 5. 3 l liulcrhäll av mjukvaran 2. 5. 4 Fältundersökningar 2. 5. 5 Ekonomisk förvaltning 2. 6 Erhållna resultat och felanalys 2. 7 Utvärdering av verksamheten 2. 8 Slutsatser DEL II - UTVECKLINGSVERKSAMHET 3. VERKSAMHET C: ET F AVANCERAT INFORMATIONSSYSTEM FÖR JORDBRUK 3. 1 Cl - Indikatorer på vegetationsförhållanden 3. 2 C. 2 - Modeller för avkastningsprognoser > 3. 2. 1 Meteorologiska data: 3. 2. 2 Pedologiska data och agronomiska parametrar: 3. 2. 3 Avkastningsprognoser: 3. 2. 4 Informationsteknik: 3. 3 C. 3 - Ett integrerat informationssystem för jordbruk och MARS- bulletinen 3. 4 C. 4 - Ett integrerat system på nationell och regional nivå 4. VERKSAMHET D: ÖVERVAKNING AV OCH PROGNOSER FÖR SKÖRDAR UTANFÖR GEMENSKAPEN 5. VERKSAMHET E : TILLÄMPNING AV NYA METODER ELLER SENSORER 5. 1 Pilotprojekt för användning av mikrovågsbilder i arealprognoser 5. 2 Ny utformning av verksamhet B (REACT_B) 5. 3 Den aeropalynologiska modellen 3 16 16 17 18 19 19 20 22 24 24 24 25 26 26 27 27 27 29 30 31 31 32 32 6. SLUTSATSER OM UTVECKLINGSVERKSAMHETEN BILAGOR 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7 för MARS-projektets huvudgrödorna och avvikelser jämfört med Eurostat (1994): EU 12 verksamhet B: arealprognoser MARS-projektets för huvudgrödorna och avvikelser jämfört med Eurostat (1995): EU 12 verksamhet B: arealprognoser MARS-projektets för huvudgrödorna och avvikelser jämfört med Eurostat (1996): EU 15 verksamhet B: arealprognoser MARS-projektets för huvudgrödorna och avvikelser jämfört med Eurostat (1997): EU 15 verksamhet B: arealprognoser Parter för den operativa verksamheten Förteckning över MARS-publikationer (1994-1998) Använda förkortningar 34 35 35 36 37 38 39 40 48 Inledning Rådet antog den 26 september 1988 beslut 88/503/EEG om ett pilotprojekt om användning av fjärranalys inom jordbruksstatistiken (mer känt som MARS-projektet). Målet med pilotprojektet var att utveckla och experimentera fram analystekniker och -metoder som skulle göra det möjligt att förbättra informationen om Europeiska unionens jordbruk genom en mer långtgående integrering av satellitdata i gemenskapens statistiska informationssystem. Denna utvecklingsverksamhet planerades för en period på tio år, medan ovan nämnda beslut endast omfattade de fem första åren (1989-1993). Vid utgången av denna femårsperiod och i enlighet med bestämmelserna i nämnda rädsbeslut gjordes en sammanställning över pilotprojektets första skede (1989-1993) och denna överlämnades till rådet tillsammans med ett förslag om en fortsättning för de tillämpningar som blivit operativa. På grundval av detta antog rådet den 14 november 1994 beslut 94/753/EG om fortsatt användning av fjärranalys inom jordbruksstatistik under perioden 1994-1998?. De tillämpningar som omfattades av detta beslut avsåg framför allt att • • underlätta användningen av fjärranalys i de berörda medlemsstaterna för att förbättra de nationella systemen för jordbruksstatistik (verksamhet A - regionala översikter), före skörd ge prognoser om arealer och potentiell produktion av huvudgrödorna på europeisk och, om möjligt, nationell nivå inom ramen för tillgängliga ekonomiska medel (verksamhet B - europeiska snabböversikter). I artikel 5 i rådets beslut 94/753/EG föreskrivs att kommissionen senast den 31 juli 1998 skall överlämna en rapport till Europaparlamentet och rådet om åtgärdernas genomförande och om användningen av de ekonomiska medel som ställts till dess förfogande "vid behov tillsammans med förslag om fortsatt användning av fjärranalys på jordbruksstatistik". I del I av denna rapport avhandlas dessa verksamheter. Rådet har noterat kommissionens avsikt att, i samband med genomförandet av det fjärde ramprogrammet för forskning och utveckling, fortsätta ett visst antal av de åtgärder som ingår i MARS-projektet, men som fordrar ytterligare forskningsarbete innan de kan tillämpas på europeisk nivå. Det rör sig i förevarande fall om följande verksamheter: • Upprättande av ett avancerat informationssystem för jordbruket på gemenskapsnivå, genom att kombinera information som erhålls från de olika åtgärder som utvecklas och experimenteras fram under programmets gång (verksamhet C - integrerade system). 1 EGTL 273, 5. 10. 1988. 2 Dokument KOM(94)332 slutlig, 19. 9. 1994. 3 EGTL 299, 22. 11. 1994, s. 27. Utveckling av en metod motsvarande den som utvecklats för Europeiska unionen och som möjliggör tidiga prognoser för skördar i vissa regioner som gränsar till Europeiska unionen, framför allt de östeuropeiska länderna och möjligen Maghrebläiulcrna i samband med samarbelsprogram med dessa länder (verksamhet l) övervakning av och prognoser för skördar utanför gemenskapen). • Fortsatt forskningsarbete om möjlig tillämpning av nya sensorer, t. ex. radar, för statistiska ändamål. Dessa skulle användas som komplement till de satellitbilder med hög upplösning och de vädersatelliter som för närvarande används inom ramen för MARS-projektet (verksamhet E - tillämpning av nya metoder eller sensorer). Del II av denna rapport innehåller en sammanfattande beskrivning av dessa verksamheter, som genomförs under ledning av Gemensamma forskningscentret i Ispra i samarbete med generaldirektoratet för jordbruk (GD VI) och EG:s statistikkontor (Eurostat). DEL I - Operativa verksamheter I. VERKSAMHET A: REGIONALA ÖVERSIKTER 1. 1 Mål och metoder Målet med denna verksamhet är att tillgodose behovet av objektiv och exakt årlig information om arealer och produktion på regional nivå för de viktigaste grödorna. Med denna metod kopplas satellitdata med hög upplösning (som täcker hela det berörda området) till data som erhålls från fältundersökningar av en typ där både markanvändning och skörd undersöks (Area Frame Sampling Survey). Vid utvecklingen och utvärderingen har framför allt den s. k. regressionsmetoden använts. Verksamheten är uppdelad i två skilda delar: • En del som avser objektiva faltobservationer med en provtagningsplan som upprättas eller förbättras genom fjärranalys. • En del som avser automatisk klassificering av satellitdata, vilket ger möjlighet genom utgår fältundersökningar prognoser som från bättre till regressionsmetoden. Fjärranalys används också för att ge forskaren dokument med vilkas hjälp han exakt kan lokalisera olika jordlotter. 1. 2 Arbetets fortskridande Under MARS-projektets pilotskede har verksamheten fortskridit i tre olika skeden: • • • 1988-1989: under detta skede tillämpades en rigoröst identisk metod på 5 regioner. 1990-1991 : under denna period genomfördes en lokal anpassning vilket krävde aktivt deltagande av regionerna och de nationella organen. 1992-1993: under detta skede fungerade projektet som stöd för nationella och regionala initiativ. Vid utgången av det första skedet av pilotprojektet för användning av fjärranalys inom jordbruksstatistiken överläts genomförandet av verksamheten i huvudsak på medlems staterna. I enlighet med rådets beslut 94/753/EG kan emellertid tekniskt stöd och finansiering erhållas från gemenskapens budget, framför allt vad gäller stöd till statistiska tekniker och genomförande av pilotundersökningar avsedda att främja användningen av undersökningar av markanvändning och skörd för att förbättra såväl den nationella jordbruksstatistiken som mjukvaran. Under det andra skedet erhöll det spanska jordbruks-, fiske- och livsmedels ministeriet och de portugisiska statistiska organen stöd från kommissionen för finansiering av två projekt inom detta verksamhetsområde. Framfpr allt fick det spanska ministeriet bidrag för att inrätta en arbetsgrupp som skall ta fram tidiga prognoser för arealer och produktion av huvudgrödor. Portugals jordbruksministerium erhöll å sin sida finansiering från gemenskapen för att genomföra ett projekt där undesökningarna om markanvändning och skörd skulle användas lor att ta fram statistik pä delta område. I bada fallen bidrog gemenskapen med ett belopp pä omkring 40 % av totalkostnaden lor projekten. Inom ramen för denna verksamhet har Gemensamma forskningscentret gett tekniskt stöd till flera medlemsstater inom Europeiska unionen samt till de länder som deltar i Phare-programmet. Framför allt har tekniskt stöd getts till Slovenien, Polen och Tjeckien vad gäller statistiska metoder och provtagningsplaner (se även projektets verksamhet D). Gemensamma forskningscentret har dessutom gett stöd till vissa länder i medelhavsområdet för genomförande av regionala översikter (särskilt Tunisien och Turkiet) och har inlett ett vetenskapligt utbyte med Marocko på detta område. 1. 3 Ekonomiska aspekter I tabell 1 ges en översikt över gemenskapsbidragen till de två ovan nämnda projekten. Tabell 1 - Gemenskapens bidrag inom verksamhet A (ecu) Jordbruksministeriet (Spanien) Jordbruksministeriet (Portugal) Totalt 1996 60 911 60 150 121 061 1997 65 880 1998 -- 65 880 -- Totalt 126 791 60 150 186 941 1. 4 Slutsatser och inriktning Inom ramen för projektets andra skede begränsades verksamheten "regionala översikter" till att, inom ramen för tillgängliga medel, ge ekonomiskt och tekniskt stöd till de nationella statistiska organ som begärde det. Regionala översikter är fortfarande en snabb, objektiv och, ur precisionssynpunkt, ofta effektivare undersökningsmetod i fall då det finns särskilda hinder som gör att det är svårare eller ger mindre tillförlitliga resultat om undersökningarna utförs på plats hos jordbrukarna. Den vetenskapliga metod som utvecklats ger en möjlighet att harmonisera prognoserna lor markanvändning inom hela Europeiska unionen. Systemet med undersökningar om markanvändning och skörd är i synnerhet avsett för Phare-länderna eftersom förteckningen över jordbrukare är svår att uppdatera till följd av de pågående jordbruksreformerna. Men detta tillvägagångssätt kan också visa sig vara användbart för hela Europeiska unionen eftersom det skulle kunna tillgodose det allt större behovet av information om markanvändning, om jordbrukets påverkan på miljön, om den av jordbrukspolitiska åtgärder och om landsbygdsutvecklingen etc. regionala dimensionen Mot bakgrund av det höga priset för bilderna är det, vid produktion av statistik på gemenskapsnivå, inte lönsamt att för hela året uteslutande använda bilder med hög upplösning i kombination med regressionsmetoden, och således bör detta inte ske. Det kanske blir annorlunda i framtiden, antingen i och med upptäckten av nya sensorer och ett lägre bildpris, eller om producerandet av statistik kopplas till framställningen av kartor och liknande produkter. Det vore därför önskvärt att upprätthålla det tekniska arbetet vad gäller metoder och de möjligheter som nya sensorer, inbegripet radar, innebär. Det vore dessutom angeläget att på europeisk 8 nivå bättre utreda vilka möjligheter som den här typen av undersökning av markanvändning och skörd erbjuder när det gäller behovet av information om markanvändning och om andra statistiska variabler av regional betydelse och för vilka de traditionella metoderna är mindre effektiva. 2. VERKSAMHET II: EUROPEISKA SNABBOVERSIKTER 2. 1 Mål och metoder Målet för verksamhet B är att tillhandahålla tidiga och objektiva prognoser för utvecklingen beträffande de ettåriga huvudgrödorna på europeisk nivå genom tolkning av satellitbilder med hög upplösning som erhålls från ett urval av 60 områden (à 40 x 40 km), fördelade över hela Europeiska unionen. Metoden grundar sig dels på en uppskattning av variationerna i areal för varje område jämfört med föregående år, dels på extrapolation av dessa variationer på europeisk nivå på grundval av officiell statistik över arealerna för föregående år (källa: Eurostat). Med denna metod använder man sig inte av (altdata för innevarande är, utan man använder laltobscrvationcr från föregående är, vilket också gör det möjligt att i efterhand kontrollera metodens giltighet. Denna verksamhet har dessutom gett kvalitativ information under regleringsåret för jordbruket. 2. 2 Arbetets fortskridande MARS-projektets första skede omfattade följande tre etapper: • 1987-1988 : metoden utvecklades i detalj. • 1989-1991 : systemet installerades och togs i drift. • 1992-1993: verksamheten testades fullt ut (53 områden). Under det andra skedet blev denna verksamhet operativ. De viktigaste etapperna var följande: • • • 1994: Övergångsår i väntan på rådets beslut. Inga betydande ändringar av arbetsmetoder eller -organisation. 1995: Anbudsinfordran för tilldelning av kontrakt för bildtolkning och areal prognoser. 1995: Det första år då rådets beslut tillämpas. Gemensamma forskningscentret installerar mjukvaran GRIPS och ORCA för korrigering respektive behandling och klassificering av bilder. Verksamheten utvidgas med sju nya områden i de tre nya medlemsstaterna. • 1996: Verksamheten utvidgas till 60 områden, varav 7 i de tre nya medlems staterna (Österrike, Finland, Sverige). • 1996-1997: Installation av mjukvaran CAMEL för bedömning av tendenser. • • 1997: Anpassning av mjukvaran GRIPS för bilder från satelliten 1RS. 1998: Sista året för tillämpning av rådets beslut. Planer på att göra öppningsarean för mottagning av bilderna större så att prognoserna kan fås tidigare och att de blir säkrare. 10 2. 3 Genomförande och huvuddrag i utvecklingen Genomförandet av verksamhet Ii underdel andra skedet av MARS-projektet skilde sig inte myckel lian det första skedet. Trots att denna verksamhet betraktades som operativ vidtogs liera stora ändringar av både anordningar och instrument: • Den mjukvara som använts fram till och med 1995 ersattes med följande mjukvara som utvecklats under ledning av Gemensamma forskningscentret: - - GRIPS, för korrigering av satellitbilderna. ORCA, för klassificering och bildtolkning. CAMEL för den analys av resultaten och den behandling av data som behövs for att göra slutliga prognoser utifrån de klassificerade bilderna. GRIPS och ORCA användes under hela det andra skedet. Mjukvaran CAMEL användes från och med 1997. Denna nya mjukvara gjorde det möjligt att rationalisera arbetet och ha kontroll över alla skeden av verksamhetens genom förande, och säkerställde därigenom kvalitetskontrollen längs hela produktions kedjan. Mjukvaran GRIPS anpassades 1997-1998 till de nya bilderna från satelliten 1RS (fram till dess hade enbart satelliterna SPOT och LANDSAT använts). • Sju nya områden i de tre nya medlemsstaterna tillkommer, varav tre i Sverige, två i Finland och två i Österrike. Härigenom blev vårgrödorna bättre representerade. • En "radiometrisk databas" inrättas för att hjälpa bildtolkarna och som innehåller uppgifter om spektral karakteristik och klimatförhållanden som observerats tidigare. Denna databas uppdateras och utökas årligen, vilket gör det möjligt att förbättra systemets kvalitet. De viktigaste resultaten från verksamhet B har redovisats i MARS-bulletinen (se verksamhet C). Under perioden 1994-1998 varde viktigaste händelserna följande : • 1994 Verksamheten fortsatte som en övergång mellan forskning och operativ verksamhet. Den fortskred på samma sätt som under 1993. Sammanlagt erhölls 155 bilder av 53 områden. • 1995 Sammanlagt erhölls 153 bilder av 53 områden. Under regleringsåret offentliggjordes prognosresultaten i 7 MARS-bulletiner. Under året fortskred arbetet tillfreds ställande, trots att man stötte på följande specifika problem vid utvärderingen av prognoserna: 11 En stark ökning av arealerna lör vissa berörda grödor, t. ex. solrosor, vilket delvis beror pä den gemensamma jordbrukspolitiken. lin överskattning av utvecklingen beträffande arealerna för vissa grödor, t. ex. raps, på grund av denna gröda är för dåligt representerad i urvalet. - Den allvarliga torkan i Spanien och Portugal, som gjorde bildtolkningen mycket svår och prognoserna osäkra för en stor del av sommargrödorna. För solrosor och raps blev felet desto större eftersom antalet områden med raps och solrosfrö är litet, vilket gör prognoserna mycket känsliga för omflyttning av dessa grödor inom Europa, så som skett till följd av reformen av den gemensamma jordbrukspolitiken. • 1996 Antalet studerade områden var 59 av 60 (inga bilder av området Köping) och för första gången omfattades hela Europeiska unionen. Sammanlagt erhölls 171 bilder. i sju MARS-bulletiner under regleringsåret för Resultaten offentliggjordes jordbruket. • 1997 Sammanlagt erhölls 183 bilder, och alla 60 områdena täcktes. De viktigaste resultaten presenterades i sex MARS-bulletiner och tre interimsrapporter. • 1998 Även om de slutliga resultaten ännu inte är tillgängliga vid sammanställningen av denna rapport, bör det nämnas att ett antal ändringar har genomförts för att tillgodose behovet av att förbättra resultaten och förvaltningen. - En rationalisering har genomförts avseende datumen för anskaffning av bilder för att göra avgränsningen mellan vinter- och vårgrödor tydligare, för att erhålla stabila spannmålsprognoser i ett tidigare skede och för att bättre kunna särskilja vinterraps. Detta var möjligt tack vare databasen om datum för sådd som upprättats utifrån data från fältundersökningarna inom verksamhet B. - Mjukvaran GRIPS har anpassats för att behandla bilder från den indiska satelliten IRS-1C, som kommer att öka sannolikheten för att bilder av områdena kan erhållas på bestämda datum. 2. 4 Fältundersökningarnas roll Vid genomförandet av verksamhet B under det andra skedet av MARS-projektet kunde man använda sig av resultaten från fältundersökningar som utförts på samma områden genom punktundersökning av ett visst antal segment (i medeltal 16 segment à 1400 x 1400 meter per område). Målet för dessa undersökningar (som under det första skedet kallades "verksamhet 6") var följande: 12 a) b) c) d) Ge bildtolkarna information från fältet för att uppställa referenser lör varje område för år n-l och för att kontrollera de resultat som erhållits utifrån satellitdata vid utgången av år n. Erhålla direkta a rea I prognoser och avkaslningsprognoser för huvudgrödorna pä europeisk nivä, oberoende av Ijärranalysteknik. Erhålla data om areal och avkastning för de årliga huvudgrödorna för varje område som sedan kan användas för en statistisk modell för extrapolation av resultaten. Erhålla grundläggande information om vissa aspekter som kan vara till hjälp för den agrometeorologiska modellen (datum för sådd, blomningstid och skörd, växelbruk, planer på sådd för följande år etc). Alla resultat från dessa undersökningar har lagrats i en databas hos Gemensamma forskningscentret och har haft en positiv återverkan på andra områden. Fältundersökningarna har t. ex. använts för att upprätta en databas om spektral karakteristik, för att la fram faktiska data om datum för sådd etc. 2. 5 Utnyttjande av anslagen I tabell 2 nedan ges en översikt över kostnaderna för 1994-1998 för att göra verksamhet B operativ. Av tabellen framgår att totalkostnaden för gemenskaps budgeten för denna verksamhet under denna period uppgick till 11,8 miljoner ecu, dvs. i medeltal 2,4 miljoner ecu per år, men till endast ca 2,1 miljoner ecu under 1997 och 1998. Denna minskade kostnad, som är ännu tydligare jämfört med början av perioden om man beaktar det ökade antalet områden, kan förklaras främst genom besparingar som gjorts i samband med behandlingen av bilder under 1997 och 1998 sedan en anbudsinfordran för tilldelning av kontrakt utlystes år 1995. De ökade kostnaderna för år 1996 beror å sin sida på investeringar i datautrustning som den utvalda kontraktsparten gjorde det året. 4 Tabell 2 - Sammanlagd kostnad för verksamhet B 1998 837 614 660 000 161360 481 288 2 140 262 19% 1 357 807 666 400 102 952 581 966 2 709 125 1997 830 767 655 455 163 658 503 593 2153 473 1994 1 323 470 632 007 1995 1 125 000 633 719 489 919 2 248 638 554 853 2 510 330 lichandling liilder Underhall av mjukvara Faltundersokningar Totalt Totalt 5 474 658 3 247 581 427 970 2611619 11 761 828 De operativa kostnaderna kan i stora drag indelas i följande fyra typer: • Inköp av bilder • Kostnader för behandling av bilder och framtagande av prognoser 4 Antalet bilder för 1998 är en uppskattning. 13 • Underhåll av mjukvaran • Fältundersökningar Nedan följer en kort beskrivning av varje koslnadslyp. 2. 5. 1 liildcr I genomsnitt behandlas tre bilder per område under ett regleringsår och samtliga bilder mottas i praktiken mellan början av april och slutet av september. För att en bild skall vara användbar bör förekomsten av moln vara mycket liten. Över vissa delar av Europa kan dimma hindra varje försök att ta bilder under perioder som är mycket betydelsefulla för grödornas utveckling. Tabell 3 - Sammanställning över bilder som använts inom verksamhet B Ar 1994 1995 1996 1997 1998* Totalt Satellit I. AN DS AT 18 16 12 57 40 143 SPÖT 137 149 159 126 120 691 IRS TOTAL BilderT" 155 165 171 183 180 854 Kostnad 632007 633719 666400 655455 660000 3247581 20 20 * Uppskattning Under perioden 1994-1997 mottogs och behandlades sammanlagt 674 bilder. Under dessa år användes två konkurrerande bildleverantörer för att man skulle kunna få så bra bilder som möjligt vid varje tillfälle: Spot Image, som har ensamrätt till bilder från den europeiska satelliten SPOT, och Eurimage, som har ensamrätt till bilder från den amerikanska satelliten Landsat. Bilderna från Spot och Landsat är i viss utsträckning utbytbara mot varandra. I praktiken är emellertid den enda möjligheten att med säkerhet få en bild där och när den behövs att ta emot den första tillgängliga bilden över de områden och perioder som man valt ut. Möjligheten att programmera satelliten SPOT ökar avsevärt sannolikheten för verksamhet B att få bra bilder från denna satellit, vilket förklarar den höga andel bilder som erhålls från SPOT jämfört med Landsat. Helt nyligen (april 1998) kom en ny in på marknaden, nämligen GAF/Euromap, som har ensamrätt till bilder från den indiska satelliten IRS-1C. Man planerar att under 1998 köpa in omkring 180 bilder, fördelade mellan de tre leverantörerna enligt vad som framgår av tabell 3. leverantör 2. 5. 2 Behandling av bilder och framtagande av prognoser Begreppet "behandling" omfattar alla praktiska förfaranden från och med anskaffningen av bilderna och som är nödvändiga för att ta fram de prognoser som kommissionens enheter behöver. För att man bättre skall förstå kostnadernas art och nivå ges i nedanstående punkter en kort beskrivning av den verksamhet som ingår i "behandling" av bilder. 14 2. 5. 2. 1 Projektledning och projektförvaltning Förvaltningen innebär att organisera projektet i sin helhet, att fä igång både nödvändig utrustning och nödvändiga mänskliga resurser och att utarbeta den tidsplan som skall följas. Under genomförandeskedena ser förvaltningen till att den produktiva processen fungerar, den sköter samordningen mellan på varandra följande regleringsår, löser problem och hanterar oförutsedda händelser. 2. 5. 2. 2 Igångsättande av projektet Detta sker under den förberedande fasen och gäller igångsättande av hela produktionskedjan, dvs. installation av datautrustning och mjukvara samt kommunikationsnät. Vid installation av en produktionskedja som skall användas under flera på varandra följande år belastar kostnaderna för detta enbart det första året. 2. 5. 2. 3 Förberedelser för regleringsåret Detta består av två stora delar: kontroll och förberedande av områdena. Kontrollen består i att utvärdera kvaliteten på resultaten av bildtolkningen genom att jämföra dessa resultat med fältundersökningar som utförts på varje område under föregående regleringsår. Förberedandet av områdena består i att samla in all information rörande föregående regleringsår för jordbruket som bevaras för att man skall kunna förbättra databasen om områdena (tabeller över grödornas utveckling, områdets profil, referensbilder, beskrivning av regionerna etc). 2. 5. 2. 4 Mottagande och förbehandling av satellitdata Vid mottagandet av bilden kontrollerar man att den är godtagbar (datum för fotografering, bildkvalitet, grad av molntäcke. ). Sedan genomgår bilden en serie behandlingar för att ta bort allt sådant som beror på atmosläriska förhållanden, parametrar lör bildtagning frän satelliten, typ av satellit och lokal topografi. Kortfattat är dessa behandlingar av två typer, radiometriska och geometriska, och de genomförs med mjukvaran GRIPS tillhör kommissionen. som 2. 5. 2. 5 Tolkning av satellitdata Detta grundläggande skede består av flera förfaranden som kan indelas i sex på varandra följande etapper: a) integrering av data, om det föregående korrigeringsskedet är kontrollerat; b) automatisk klassificering, varvid bilderna delas in i ett trettiotal homogena klasser; c) analys av segmenten för tematisk indelning av varje jordlott i segmentet; d) utarbetande av en karta över markanvändningen, genom att integrera varje segment i den automatiska klassificeringen; e) överförande till enheten för bedömning av tendenser; f) resultaten sparas. Etapperna b och c genomförs med användning av mjukvaran ORCA som tillhör kommissionen. 15 2. 5. 2. 6 Bedömning av tendenser Målet är all varannan vecka, frän och med april, ta fram en prognos över arealerna för var och en av de 17 berörda grödorna inom Europeiska unionen. Prognosen grundar sig på extrapolation av dala som erhålls frän behandling av maximalt fyra bilder per område. I detta skede används mjukvara för bedömning av tendenser, liksom kompletterande mjukvara. 2. 5. 2. 7 Utbildning Utbildningen sker i två etapper. Den första består av grundutbildning för att få fram ett produktionsteam. Sedan följer fortbildning under verksamhetens gång när behov uppstår till följd av att produktionsverktygen utvecklas och arbetssättet ändras. 2. 5. 2. 8 Underhåll Underhållet är nödvändigt för att all datautrustning som ingår i produktions kedjan och som anskaffats av enheten för bildbehandling och prognosfram- tagning skall vara tillgänglig i varje stund. 2. 5. 2. 9 Intern kontroll av projektet Denna verksamhet är avsedd att säkerställa att produktionskedjan i varje stund fungerar väl, att tidsfristerna hålls och att de kvalitetsnormer som införts bibehålls under prognosframtagningens olika skeden. 2. 5. 2. 10 Rapporter Denna verksamhet består huvudsakligen i att förse kommissionens olika enheter med prognoser om utvecklingen beträffande berörda grödor. Dessa prognoser levereras on line under regleringsåret och i olika former: tabeller för varje geografisk nivå och för varje gröda, rapporter om tendenser för arealerna etc. 2. 5. 2. 11 Leverans av produkter Denna verksamhet bestar i att lörse kommissionens olika enheter med samtliga kompletterande data. Detta sker nästan i samma ögonblick som man erhåller dem, och innan de genomgått behandlingskedjan och omvandlats till statistik. Denna information utgör en enorm samling med harmoniserade historiska data som kan användas för annat forskningsarbete eller andra tillämpningar. 2. 5. 2. 12 Kostnad för bildbehandling och prognosframtagning I tabell 4 visas kostnader till följd av bildbehandlingen under det operativa skedet. Det bör påpekas att behandlingen under 1994 och 1995 omfattade 53 områden i EU 12, och att de 60 nuvarande områdena inte ingick i det operativa fasen förrän från och med 1996. 16 Tabell 4 - Fördelning av kostnaderna för behandling PRODUKTION Projektledning och-förvaltning Igångsättande av projektet Förberedelser för regleringsåret Insamling och förbehandling av satellitdata Tolkning av satellitdata Tendensbedömning Utbildning Underhåll Utrustning PROJEKTKONTROLL RAPPORTER PRODUKTER INGENJOR I ISPRA TOTALT 1996 1994 1995 1280 170 1081700 1144 841 62 474 552 919 106 082 90 000 — 123 300 90 000 — 123 300 1997 612 624 64 172 1998 621399 66 007 109 135 106 033 49 500 49 500 32 205 33 026 33 914 388 800 76 500 --- 50 400 501 670 388 800 76 500 ~ 50 400 303 200 218 967 92 474 31 688 48 031 225 222 108 797 231959 111483 72 272 72 003 — 26 000 17 300 — 1 323 470 — 26 000 17 300 — 1 125 000 64 361 32 895 19516 96 194 1 357 807 66 157 33 395 20 084 98 506 830 767 60 689 33 957 20 695 100 874 837 614 Medan kommissionen under åren 1994 och 1995 använde samma kontraktsram som under det loroperativa skedet anförtroddes denna verksamhet från och med 1996 till externa företag, som valdes ut genom ett förfarande för tilldelning av kontrakt grundat på fri konkurrens. De högre kostnaderna under 1996 kan i samband med projektets hänföras igångsättande. till de ovan beskrivna uppgifterna 2. 5. 3 Underhåll av mjukvaran Mjukvaran GRIPS och ORCA, som utvecklats på begäran av Gemensamma forskningscentret, levererades till centret i oktober 1994 respektive augusti 1995. Mjukvaran GRIPS används för radiometrisk och geometrisk justering av bilder från SPOT och Landsat. Mjukvaran ORCA används som stöd vid bildtolkningen inom verksamhet B. Nyligen anpassades GRIPS för behandling av bilder från IRS/LISS som ingår i verksamhet B sedan början av 1998. Målet för underhållet är alt säkerställa att den nödvändiga mjukvaran fungerar väl under skedet lör behandling och framtagande av prognoser. Detta har anlörtrotts ett special istiöretag. Underhållet är av två slag: korrigering och anpassning. Det första avser korrigering av brister i funktionen hos hårdvaran såväl som operativsystemet. Den andra omfattar undersökning och genomförande av olika slags ändringar av mjukvaran på användarnas begäran. För ORCA:s utveckling och funktion används två programpaket, CLIPS och ARKEMIES, för vilka licenserna innehas av två externa företag. Användningen av dessa två programpaket medför licens- och underhållskostnader. 17 Tabell 5 - Kostnader för användning av mjukvara GRIPS och ORCA Mjukvara GRIPS Korrigerande underhall Anoassande underhall GRIPS totalt Mjukvara ORCA Licens Arkcmie Liccns Clips Datorsystemets konfiguration Korrigerande underhall Underhåll av datorsystemets konfiguration Anpassande underhall Korrigernade underhall (ARKEMIE et ORCA totalt GRIPS och ORCA totalt CLIPS) 1996 1997 1998* 13 415 8 200 21 615 23 000 20 664 43 664 23 000 48 186 71 186 18 175 10 935 32 730 19 497 81 337 1Q2 952 55 000 3 125 52 869 9000 119 994 163 658 55 OCX) 3 125 23 049 9000 90 174 161 360 2. 5. 4 Fältundersökningar Som vi redan har påpekat kan man inte på ett tillförlitligt sätt avgöra de olika typerna av markanvändning enbart utifrån bilder. Vi har också påpekat nödvändigheten av att korrigera resultaten av den automatiska klassificeringen av bilderna och betydelsen av att upprätta en historisk databas med väl dokumenterade uppgifter om de segment som ingår i varje område. Detta gör det genom nödvändigt lältundersökningar. Dessa undersökningar genomförs antingen av privata företag eller av medlemsstaternas statistiska organ, och dessa väljs ut pä grundval av en innehåller närmare uppgifter om öppen anbudsinfordran. Tabellen nedan kostnaderna för fältundersökningarna per år och per medlemsstat. grunddata, använda erhålls t. ex. data som att Tabell 6 - Kostnader för fältundersökningar i ecu (1994-1998) 1394* -- 14 400 35 650 — 1325* ~ 14 270 33 630 -- 75 063 99 315 21900 (D 74 998 20 550 107 363 13S6 Områden i- 25 800 sterrike enelux 8 500 34 265 anmark 28 960 inland 77 458 rankrike 101 739 yskland rekland 22 000 (D Hand 49 940 talien ortugal 18 300 panien 113 130 - 53 734 verige 48 140 47 830 firenade lainga; 5Sà&5à 4«QQIQ « i o« Jttalt (1) Kostnaderna ingår i dem för Förenade kungariket; (*) 53 områden 1998. 28 157 10 340 25 777 30 461 56 790 78 538 18 600 11 670 48 950 17 000 76 620 44 500 33885 « ww *"->*& 1392 22 980 14 250 23 330 27 563 65 650 78 173 20 500 13 440 48 760 16 682 85 233 51000 36-032 135 250 104 132 24 600 (D 83 821 20 600 89 409 -- cikel 46 991 18 2. 5. 5 Ekonomisk förvaltning Övergängen till den operativa fasen har också medfört ändringar i förvaltningen av verksamhet B. Med undantag lör 1994, som var ett övergångsår mellan projektets forskningsfas och dess operativa fas, har finansieringen av verksamhet B framförallt erhållits genom disponibla anslag på konto B2-513 i den allmänna budgeten jordbruksundersökningar). system Fältundersökningarna har emellertid delvis genomförts med disponibla anslag på konto B6-792 (Konkurrensbaserade åtgärder för vetenskapligt och tekniskt stöd till gemenskapens politik). (Omstrukturering lör av Under detta skede har flera initiativ tagits för att minska driftkostnaderna för verksamhet B samtidigt som man hållit sig inom de gränser som metoderna påkallat. Dessa tre huvudområden där kostnadsminskningar ansågs vara möjliga: inköp av bilder, behandling och fältundersökning. Följande innehåller en översikt över hur den genomsnittliga kostnaden per område har utvecklats under perioden 1994-1998. insatser har koncentrerats tabell till Tabell 7- Utvecklingen av genomsnittskostnad per område (i tusen ecu) Behandling Bilder FaMtundersOkningar Totalt per omr. 1994 1995 1996 1997 1998 25,0 11,9 10,5 47,4 21,2 12,0 9,2 42,4 22,6 9,7 43,4 13,8 10,9 8,4 33,2 14,0 11,0 8,0 33,0 Som synes har genomsnittskostnaden per område sjunkit från 47 400 ecu år 1994 till 33 000 ecu år 1998, dvs. en minskning med omkring en tredjedel. Kostnadsminskningen var störst för behandling (-44,4%) och lite mindre för bilder (- 12,6 %) och för fältundersökningar (- 23,8 %). 2. 6 Krhållna resultat och felanalys Resultaten av areal prognoserna från verksamhet B presenteras i MARS-bulletinen som Gemensamma forskningscentret publicerar varje månad mellan januari och oktober. Bulletinen innehåller också en redogörelse för den agrometeorologiska situationen samt en avkastningsprognos för huvudgrödorna. 1 allmänhet sammanställs bulletinen med mycket kort tidsfrist (inom några dagar efter det att de sista bilderna mottagits), och den sänds snabbt till de berörda enheterna inom kommissionen, i Eurostats arbetsgrupp för statistik över växtprodukter och till ett antal experter i de olika medlemsstaterna. ledamöterna till I enlighet med rådets beslut 94/753/EG framlägger kommissionen dessutom varje år en rapport för ständiga kommittén för jordbruksstatistik om genomförandet av det nämnda rådsbeslutet. Vid diskussionen om denna rapport inom arbetsgruppen för statistik över växtprodukter har kommissionen även möjlighet att lägga fram och diskutera resultaten från verksamhet B samt dess genomförande. I bilaga 1-4 visas alla resultat från verksamhet B jämfört med Eurostats officiella statistik. Nedan presenteras en översikt över felanalysen för perioden 1994-1997. Denna analys grundar sig på en jämförelse av arealprognoserna för de olika grödor som omfattas av verksamhet B jämfört med Eurostats officiella statistik (i 19 allmänhet tillgänglig den 15 maj följande år i databasen CRONOS). Även om detta tillvägagångssätt egentligen inte utgör någon verklig kontroll av resultaten från verksamhet B, om man betänker att inte ens den officiella statistiken är helt felfri, är det ändå användbart om man vill fa en uppfattning om avvikelserna mellan de två källorna och om felmarginalen vid arealprognoserna inom verksamhet B. 1 följande tabell ges en översikt av de genomsnittliga avvikelserna i procent mellan de månatliga prognoserna från verksamhet B och de officiella uppgifterna för inte tillgängliga vid perioden 1994-1997 (uppgifterna för 1998 är ännu sammanställningen av denna rapport). Tabell 8: Genomsnittlig månatlig avvikelse för verksamhet B under perioden 1994—1997 (%) A POTT Timm HT¥. I Spannmal Vete Vete (T. v. ) Durumvete Korn Majs Raps SoIrosfrS Ris Rptnr 1,0 0,9 1,0 3,0 2,7 3,8 8,3 16,0 9,4. %x 1,2 1,1 1,6 4,0 2,9 2,7 11,7 10,8 12,2 fU. , 1,4 1,8 2,7 3,6 3,1 4,1 12,5 7,3 11,7 <LQ 1,1 1,8 1,9 3,9 2,4 4,9 14,4 6,9 9,3 3,8 A im 1,2 1,8 1,8 3,9 2,4 4,9 13,5 6,7 9,2 1r» fil?PT 1,0 1,6 1,7 3,9 2,2 4,9 12,3 6,3 7,9 4,9, nirr 1,0 1,6 1,7 3,8 2,2 4,7 12,3 6,9 7,9 4,6 1,1 1,5 1,8 3,7 2,6 4,3 12,1 8,7 9,7 5,n I den sista kolumnen i tabell 8 visas det genomsnittliga felet för hela perioden för huvudgrödorna. Av tabellen framgår att det genomsnittliga felet för samtlig spannmål är 1,1 %, men att det ökar till 1,8 % för vete (Triticum vulgäre), 2,6 % för korn, 3,7 % för durumvete och 4,3 % för majs. Felet är ännu större för solrosor (8,7 % i genomsnitt) och för raps (12,1 %) och det är också mycket märkbart för betor (5,0 %) och för grödor som inte är vanligt förekommande i områdena, t. ex. ris (9,7 % i genomsnitt). Det bör också påpekas att även om felmarginalen i procent är lägre för spannmål sammantaget än för andra grödor motsvarar ett fel på 1,1 % ändå en areal pä omkring 400 000 ha, dvs. nästan motsvarande 2,5 miljoner ton spannmål. Denna felmarginal kan till och med betraktas som alltför stor mot bakgrund av behoven i samband med förvaltningen av denna marknad. Det är sant att en liten förbättring har kunnat noteras beträffande felmarginalen för vinterspannmål under de gångna åren. Prognosfelet för vårspannmål och oljeväxter är emellertid fortfarande alltför stort. 2. 7 Utvärdering av verksamheten En översikt av verksamhet B vid utgången av MARS-projektets andra skede visar på starka såväl som svaga sidor. De starka sidorna kan sammanfattas på följande sätt: 20 Det är tekniskt möjligt att genom fjärranalys erhålla snabböversikter av utvecklingen av arealerna lör huvudgrödorna pä europeisk nivå. Detta kan åstadkommas genom att studera ett ganska litet urval av områden, åtminstone lör de viktigaste spannmålsgrödorna. • Vad gäller införandet av tekniska innovationer och modernare system för insamling av jordbruksstatistik är MARS-projektet och framför allt verksamhet B förvisso en framgång. Oberoende av de ovan angivna användningar av fjärr analys som har utvecklats för kommissionens behov, existerar det för närvarande också ett stort antal användningar av fjärranalys, inte enbart i flera av EU:s medlemsstater, utan också i vissa av de central- och östeuropeiska länderna, med målet att förbättra de nationella statistiska systemen genom användning av resultaten från MARS-projektet. • Hela den tekniska kedjan inom verksamhet B, anskaffning och analys av data, på nivån för operativa produktionssystem och resultat, är också en framgång, eftersom man får tillgång till den information som man är ute efter mycket snabbt efter det att grunddata (satellitbilder) finns tillgängliga. • Genomförandet av verksamhet B inom ramen för MARS-projektet har skapat andra användningar utanför jordbruksstatistiken, t. ex. vad gäller kontroll av de arealer som jordbrukarna uppger inom ramen för den gemensamma jordbruks politiken, och har visat att nya användningar också är möjliga, tex. inom uppföljningen av skogarnas hälsotillstånd och jordbrukets inverkan på miljön. Vid sidan av dessa starka sidor har man inom MARS-projektet, och framför allt inom verksamhet B, stött på vissa begränsningar för användningen av fjärranalys inom jordbruksstatistiken när det gäller arealprognoser. De svaga sidorna kan sammanfattas enligt följande: • Med det urval som används kan man inte få tillförlitliga prognoser på nationell nivå, inte ens för de största producentländerna. • Även om det i verksamhet B totalt sett går att göra en korrekt uppskattning av i sin helhet tidigare än i den officiella spannmålsarealernas variation statistiken, kan man konstatera att det inte går lika bra när det gäller mer specifika grödor (betor, majs, raps etc). Detta beror å ena sidan på att representativiteten hos det använda urvalet är mindre tillfredsställande för enskilda grödor och å andra sidan på att det i vissa fall är svårt att skilja mellan olika grödor. Till detta kommer det faktum att det är omöjligt att genom fjärranalys urskilja vvilken gröda som odlas eller vad den kommer att användas till: vete (Triticum vulgäre) eller durumvete, majs eller fodermajs, raps för livsmedel eller ej, träda med stöd per hektar (areal- uttag) eller träda av agronomiska orsaker etc. • De lörsta areal prognoserna som fas från verksamhet B i början av maj eller juni las visserligen tidigare än den officiella statistiken, men de är i allmänhet inte stabila, och de är föga tillförlitliga mot bakgrund av det ringa antal bilder och områden som de grundar sig på och den större svårigheten att på detta stadium skilja mellan de olika grödorna. Det är först i slutet av juni som informationen blir relativt stabil. Vid denna tid på året är det dock ännu svårt att genom fjärranalys lokalisera arealer med vårgrödor. 21 Bildkostnaderna är fortfarande höga trots att inbesparingar gjorts de senaste åren och det har inte varit möjligt att minska dem i någon större utsträckning, utom lör Östeuropa där efterfrågan pä satellitbilder är mindre. Pä grund av detta och pä grund av problem i samband med programmering/anskaffande är det knappast möjligt all öka antalet områden lör alt åstadkomma större representativitet för de berörda grödorna och därigenom minska felmarginalen i prognoserna. Trots de anpassningar som gjorts under åren (t. ex. bättre integrering av fält undersökningar och fjärranalysprognoser) lider systemet av alltför stor stelhet med tanke på att det kan inträffa förändringar i grödornas lokalisering och med tanke på de innovationer som man skulle önska införa (t. ex. kunde verksamhet B inte upptäcka omlokaliseringen av rapsproduktionen år 1994 till följd av reformen av den gemensamma jordbrukspolitiken). 2. 8 Slutsatser Mot bakgrund av ovanstående förefaller det inte önskvärt att MARS-projektets verksamhet B enbart fortsätter med samma metoder och enligt samma riktlinjer för verksamheten som under den första fasen. Med nuvarande vetenskapliga och ekonomiska resurser och med de metoder som används är de arealprognoser som hittills erhållits genom fjärranalys, trots att förbättringar gjorts under de senaste åren, inte fullständigt tillfredsställande, varken i fråga om att de erhålls tidigt eller att de är tillförlitliga. Detta gäller i synnerhet de särskilda grödor som är av intresse för den gemensamma jordbrukspolitiken. Representativiteten skulle säkerligen kunna förbättras om antalet områden ökades, men kostnaderna skulle då bli alltför höga för att motsvara nyttan (t. ex. skulle den totala kostnaden för verksamhet B med 100 områden bli 5 miljoner ecu första året och nästan 4 miljoner ecu när verksamheten väl blivit helt utbyggd, men det är inte säkert att 100 områden skulle räcka för att uppnå tillräcklig representativitet). Under nuvarande förhållanden förefaller möjligheterna att minska kostnaderna för bilder och fältundersökningar vara relativt begränsade. Emellertid är det inte önskvärt att överge verksamhet B, särskilt mot bakgrund av följande: • Kommissionen har gjort en stor ekonomisk insats på detta område för att utveckla en på såväl europeisk som på världsnivå unik och avancerad teknik vars tillämpningar ännu inte utforskats fullständigt. • De behov som ligger till grund för projektet kvarstår (tillgång till ett oberoende verktyg för tidiga prognoser för arealer och produktion). Om verksamhet B övergavs skulle detta troligen andra möjliga tillämpningar (tex. på jordbruksstatistikens olika områden komma att uppföljning av skogarnas tillstånd, indikatorer på jordbrukets inverkan på miljön etc). ifrågasätttas Man bör se till att Gemensamma forskningscentret behåller ett team som har de kvalifikationer som behövs för att ge tekniskt stöd till kommissionens olika 22 enheter och för att genomföra de punktvisa analyser som det kan finnas behov av (torkans inverkan på skördarna etc). Mot bakgrund av vad som sagts ovan bör Gemensamma forskningscentret fä i uppgift att studera vilka alternativa metoder eller betydande förbättringar av nuvarande tillvägagångssätt som skulle kunna leda till att area I prognoserna erhölls tidigare och med större tillförlitlighet, samtidigt som man häller sig inom nuvarande ekonomiska ramar. Arbetet på detta område inleddes redan år 1997 och bör fortsätta även efter 1998. Det omfattar flera alternativa metodologiska tillvägagångssätt, bl. a. betydande förändringar av det klassiska tillvägagångssättet för fjärranalys, nya urvalsmetoder etc. Denna forskning bör fortsätta under några år innan man eventuellt kan övergå till ett nytt operativt skede. Om detta arbete skulle leda till sådana andra lösningar än den nuvarande metoden som skulle vara tillfredsställande med tanke på att prognoserna är tillförlitliga, att de fås snabbt och att kostnaderna är rimliga, kan man tänka sig att kostnaderna på sikt skall belasta kommissionens driftsanslag. 23 DEL II - Utvecklingsverksamhet 3. VKRKSAMIIKT ( : KIT AVANCERAI INFORMATIONSSYSTEM FOR JORDBRUK För verksamhet C finns följande fyra delmål: • C l: slutföra pågående utveckling vad gäller utvärderingen av indikatorer på vegetationsförhållandena. • C. 2: införa modeller för avkastningsprognoser (övergång till det operativa skedet av de agrometeorologiska modellerna). • C. 3: genomföra ett integrerat informationssystem för jordbruket inom Europeiska unionen genom att kombinera information från verksamhet B med information från verksamheterna C. 1 och 0. 2. • C. 4: undersöka hur och under vilka förhållanden ett integrerat system kan införas på nationell och regional nivå. Nedan ges en kort beskrivning av det arbete som genomförts under det andra skedet av MARS-projektet för dessa olika verksamheter. 3. 1 Cl Indikatorer på vegetationsförhållanden Som en fortsättning på arbetet i det första skedet har målet med denna verksamhet varit att få till stånd en operativ kedja för att behandla och laga bilder som dagligen erhålls från vädersatelliten NOAA-AVHRR, och för att ta fram data om vegetationen. Arbetet i den andra fasen har framför allt inriktats på följande: - Inrätta en mottagningsstation vid Gemensamma forskningscentret (genomfört). Installera datautrustning för samtidig behandling av liera bilder (genomfört). - Parametriskt underhäll av mjukvaran SPACE för förbehandling av bilderna (pågår kontinuerligt). - Installera systemet SPACE på PC (genomfört). - Förbättra filtrerings- och syntesteknikerna för vegetationsindikatorn NDVI (Normalised Difference Vegetation Index)^ (genomfört, håller på att börja tillämpas. ) - Förbättra den tematiska kartritning som nu går att åstadkomma för en kvalitativ användning av NDVI i tendensanalysen (genomfört). Detta index är en indikator på växternas fotosyntesverksamhet. 24 - Införa numeriska statistiska modeller för avkastningsprognoser härledda från NDVI (är nu inne på sista test- och utvärderingsåret). Utveckla en modell lör utvärdering av biomassan utifrån NDVI (genomfört och häller pä att tillämpas). Produktionskedjan ger en kartbild av de viktigaste störningarna under regleringsåret för jordbruket: torka, försenad eller för tidig tillväxt etc. Framtida inriktning Resultaten och utvärderingarna under 1998 kommer att göra det möjligt att bedöma i som operativt. Samma vilken utsträckning detta delmål kan betraktas tillvägagångssätt kommer i framtiden att tillämpas för sensorn VEGETATION som började användas i mars 1998. Fördelen med denna europeiska sensor består i den enklare parametriska hanteringen av bilderna för att ta fram vegetationsindex. Denna sensor utvecklades från början för observation och uppföljning av vegetation i liten skala och inte för väderobservationer som i fallet NOAA-AVHRR. 3. 2 C. 2 Modeller för avkastningsprognoser Ett av de viktigaste målen med projektet är att ta fram avkastningsprognoser. Framför allt inriktar man sig på avkastningen från de årliga huvudgrödorna, men även perenna huvudgrödor så som vinstockar och olivträd. Modellerna för avkastningsprognoser grundar sig på de agrometeorologiska simuleringsmodeller som används i samband med CGMS (Crop Growth Monitoring förbättrades av Gemensamma System) och utvecklades, användes och forskningscentret under skedena 1 och 2. Utvecklingen av modellen har inneburit att en databas inrättats med uppgifter om jordmån, klimat, växter och avkastning. Databasen har uppdaterats årligen och har utvidgats under det andra skedet. Så som man planerade under det första skedet erhålls avkastningsprognoserna utifrån det statistiska förhållandet mellan en historisk serie avkastningar och en historisk serie kvantitativa parametrar som härrör från följande delmodeller: • En delmodell för potentiell évapotranspiration. • En delmodell för global strålning. • En delmodell för interpolationsrum för meteorologiska data. • En delmodell för lämplig vattenreserv för varje gröda. • En delmodell för grödornas fysiologiska tillväxt. Var och en av dessa delmodeller och därmed sammanhörande databaser har förbättrats tack vare särskilda studier och åtgärder, särskilt följande: 25 3. 2. 1 Meteorologiska data: Liksom under det första skedet har historiska meteorologiska data samlats in under en ganska lång period, 25 eller 30 år. Det är fråga om samma uppgifter som de som vanligen är tillgängliga på GTS-nätet (Global Telecommunications System) och som har använts som ingångsdata för modellerna och delmodellerna. Det rör sig om dagliga data om framför allt regn, - - - temperatur (maximal, minimal), ångtryck eller relativ fuktighet, vindens medelhastighet, antal soltimmar eller molntäcke. Under det andra skedet fördubblades antalet stationer med historik till omkring 700 (det område som täcks utvidgades till att omfatta den europeiska kontinenten och Maghrebländerna, se verksamhet D). Andra förbättringar var följande: - - Förbättringar av nätet av meteorologiska stationer som används (700 i det första skedet varav 350 med historik och 350 med endast aktuella data, 2000 i det andra skedet varav 700 med historik), (genomfört). Förbättrad teknik experimentstadiet). för interpolation av data (genomfört, och på Tematisk förbättring av vidareutvecklingar så som produktion av kartor över meteorologiskt extrema förhållanden, risk (pågår kontinuerligt). frost för Förbättring av algoritmerna för beräkning av parametrar, t. ex. global straining (genomfört, och på experimentstadiet). Förbättring av hur resultaten presenteras i MARS-bulletinen (verksamhet C. 3). 3. 2. 2 Pedologiska data och agronomiska parametrar: De slutdata som använts i de statistiska modellerna och inom ramen för verksamhet C3 är följande: - - Onormala meteorologiska förhållanden. Indikatorer på förändringar i perioder om tio dagar från och med frön, vegetationscykelns början rörande biomassa, produktion av vattenreserv, vattenöverskott, stadium, bladindex. vattenbalans, fenologiskt Huvudgrödor av intresse är följande: vete, korn, majs, raps, solrosor, sockerbeta, 26 potatis, proteinväxterna ärter och bönor. De viktigaste förbättringarna under det andra skedet var följande: Införande av uppgifter frän mark kartan frän European Soil Bureau (Gemensamma lörskningscentret), (genomfört lör EU 15). Underhäll av de agronomiska parametrarna tor varje gröda (datum lör sådd, skörd, fenologiska datum etc), (under genomförande). - Tematisk utvidgning av den agrometeorologiska modellen till vinstockar och olivträd. Detta har gett upphov till ett nytt projekt kallat OLIWIN 1 och 2. Resultaten har redovisats i MARS-bulletinen år 1997 och 1998. En utvärdering av resultaten kommer att genomföras under 1998. Förbättring av hur (verksamhet C3). resultaten presenteras i MARS-bulletinerna 3. 2. 3 A vkastningsprognoser: Förbättring och utvärdering av de statistiska modellerna lör kalibrcring av data om avkastning som härrör från modellen (pågår fortfarande under 1998). En första undersökning av resultatens precision har publicerats av Gemensamma forskningscentret. 3. 2. 4 Informationsteknik: - Förbättring av datatillgängligheten och användargränssnittet. Installation av CGMS-modellen på PC Groupe Support Agrométéorologie (SuGrAm) som bildades år 1990 har möjliggjort en utvärdering av nätet av meteorologiska stationer, av interpolations- metoden samt av delmodellerna för beräkning av potentiell évapotranspiration och global av Meteorologiska världsorganisationen (WMO). Under det andra skedet fungerade gruppen som en nödvändig vetenskaplig referens när det gällde den fortsatta förbättringen av CGMS och utvärderingen av alla slags resultat som erhölls i samband därmed. strålning. Denna grupp samordnas 3. 3 C3 Ett integrerat informationssystem för jordbruk och MARS-bulletinen Alla data som gäller uppföljning av vegetationen, tillväxtsimulering, uppföljning av meteorologiskt extrema förhållanden, liksom grunddata (kalendarium över arbetet på fälten, databas om grödor etc. ) som är tillgängliga inom ramen för MARS- projektet kombineras i en så kallad tendensanalys för att fastställa huvudgrödornas förväntade avkastning på nationell och europeisk nivå. En tendensanalys görs vid Gemensamma forskningscentret i slutet av varje månad under regleringsåret för jordbruket. Utifrån tendensanalysen utvärderas de numeriska uppgifter som erhålls från de olika statistiska modellerna. Därefter publiceras de i MARS-bulletinen, vilket utgör slutprodukt lör denna verksamhet. 27 Arealprognoserna från verksamhet B publiceras också i MARS-bulletinen, i den form som de levereras av den externa aktör som fått uppdraget. Utbytet av information mellan verksamhet B och verksamheterna C1 och C2 har visat sig vara användbart för att förklara de erhållna resultaten. Sedan 1994 har 31 MARS-bulletiner getts ut och 6 bulletiner (plus en version med fax) planeras för 1998. Upplagan är i medeltal 300 exemplar. Dessa distribueras till kommissionens generaidirektorat för jordbruk (GD VI) och till andra berörda generaldirektorat, till Eurostat, till medlemsstaterna (delegationernas företrädare i Eurostats arbetsgrupp för statistik över växtprodukter) och till andra berörda internationella organ, t. ex. FAO. Under de senaste åren har särskilt följande förbättringar noterats: - - - År 1997 innehöll bulletinen resultaten från OLIWIN-projektet, dvs. analys resultaten för olivträd och vinstockar. Från och med slutet av 1996 har också resultaten från verksamhet D (prognoser för skördar utanför gemenskapen) ingått i bulletinen. Dessa resultat har kunnat användas för att ta fram de första experimentella prognoserna för veteavkastningen i länderna i Central- och Östeuropa (Phare- och Tacis- länderna), i Turkiet och i Maghrebländerna (se verksamhet D). En felanalys vad gäller tendensanalysen och därmed sammanhängande statistiska modeller har redovisats i en intern rapport. Resultaten visar att prognoserna erhålls tidigare och att felen är mindre jämfört med andra tillgängliga källor. År 1998 kommer utvidgningen av modellen till Maghrebländerna och till de länder som gränsar i Phare- och Tacisprogrammen) att slutföras i och med att andra grödor av intresse tas med. till EU 15 (länder som deltar Tabell 9 - Resultaten för 1997 för EU 15 I. H Kopt rHr# KWnctat* 5,46 1,24 5,72 3,60 6,5 4,00 2,4 6,20 4,5 2,60 8,5 -S ? 5,41 0,33 5,69 3,10 6,4 3,30 2,4 7,90 4,5 1,60 8,5 - L i_ 5,42 0,51 5,63 2,00 6,4 2,30 2,4 4,70 4,5 1,50 8,6 •H 5,42 0,39 5,63 2,00 6,4 2,30 2,4 4,70 4,5 1,60 8,6 -fifi 5,41 0,36 5,63 2,00 6,4 2,30 2,4 4,70 4,5 1,60 8,5 -4T 5,39 5,52 6,24 2,26 4,41 8,95 Spannmal Vete totalt Vete (T. v. ) Durumvete Skattad avkastning Avvikelse % Skattad avkastning Avvikelse % Skattad avkastning Avvikelse % Skattad avkastning Avvikelse % Korn Skattad avkastning Majs Avvikelse % Skattad avkastning Slutliga data i maj 1998 5,43 0,64 5,71 3,50 6,4 2,70 2,7 19,90 4,4 0,30 8,4 •dl 5,44 0,79 5,7 3,20 6,4 3,10 2,5 11,30 4,5 2,50 8,4 -fH 28 3. 4 C. 4 Ett integrerat system på nationell och regional nivå Olika kontakter med flera av EU:s medlemsstater har gjort det möjligt att överföra och anpassa de tillgängliga systemen inom MARS-projektet till olika regionala förhållanden. Inom ramen för projektet Hydre och dess fortsättning POP-S ICILY har det agrometeorologiska systemet överförts till lokala myndigheter, och det har anpassats för att man skall kunna övervaka och få en helhetsbild av de regionala vattenresurserna. De regioner som har deltagit är Sicilien och Sardinien i Italien, Languedoc-Roussillon i Frankrike och Andalusien i Spanien. Inom ramen för ett samarbete som det finska statistiska organet ville få till stånd har detta organ lätt tillgäng till det agrometeorologiska systemet i en anpassad form. 29 4. VERKSAMHET I): ÖVERVAKNING AV OCH PROGNOSER FÖR SKÖRDAR UTANFÖR GEMENSKAPEN Målet för verksamhet D har varit att utveckla de metoder som tagits fram genom MARS- projektets övriga verksamheter så att de kan användas även i de länder som gränsar till EU, särskilt länderna i Central- och Östeuropa och Maghrebländerna, i syfte att göra prognoser för skördarna i dessa länder. De viktigaste nyheterna på detta område är följande: År 1996 publicerades en första bulletin som på försök presenterade de första utvidgningarna av CGMS-modellen, nedan kallad "system D". I bulletinen redogjordes för de agrometeorologiska aspekterna på odling av vete i de nämnda länderna. År 1997 började analysen användas inom verksamhet C. 3, och man fick de första prognossiffrorna rörande avkastning och produktion för 12 länder utanför EU 15, däribland Ryssland, Ukraina, länderna inom Pharc-programmet och Maghreb länderna, samt andra kvalitativa uppgifter om tendensen för skördarna i 14 andra länder. År 1998 kommer man att få resultat även för andra grödor av intresse, t. ex. korn och majs. 30 5. VERKSAMHET E : TILLÄMPNING AV NYA METODER ELLER SENSORER 5. 1 Pilotprojekt för användning av mikrovågsbilder i arealprognoser År 1996 startade ett pilotprojekt om integrering av mikrovägsbilder (radar) som erhölls Iran satelliterna ERS I och 2/SAR i systemet för snabbprognoser för jordbruksarealer. Fördelen med att använda radar är att det går att lä bilder även om vädret är mulet. För övrigt är den information man lår mer beroende av målens geometri och ytstruktur än av det radiometriska innehållet, vilket är fallet med optiska sensorer. Detta ger fördelen att man på ett tidigare stadium kan korrelera bilderna med grödornas utveckling än man kan med optiska sensorer. Forskningen om användning av radar resulterade i ett pilotprojekt som sträckte sig över två år: • 1996 : man gjorde en undersökning av genomförbarheten i större skala i syfte att införa radarbilder som tagits av den europeiska satelliten ERS-2. Inom projektet simulerade man verksamhet B på ett visst antal områden i Nordeuropa. De uppmuntrande resultaten gjorde det möjligt att gå vidare till följande fas. • 1997 : projektet utvidgades till alla 60 områden inom verksamhet B. Syftet med projektet var att prognoserna för jordbruksarealer skulle erhållas snabbare och att de skulle bli mer exakta tack vare synergism mellan de optiska/infraröda data som erhålls inom ramen för MARS- projektets verksamhet B och de radardata som erhålls från ERS/SAR. Inom projektet har närmare 300 radarbilder erhållits av de 60 markområdena inom verksamhet B under vintern 1996 och våren 1997. Arealprognoser har tagits fram för huvudgrödorna så tidigt som från och med januari. De arealprognoser som tagits fram med hjälp av ERS/SAR under odlingsåret 1997 har jämförts med prognoserna inom verksamhet B (där man endast använder optiska bilder) och med fältundersökningsresultaten. Resultaten från de två pilotundersökningarna har visat att data från ERS/SAR under hösten, vintern och våren kan ge användbar information för att göra en uppskattning av de besådda arealerna. De bästa resultaten erhålls emellertid i områden med stora falt som är mer homogena vad gäller jordbrukspraxis och jordmånens textur och struktur. I mer heterogena områden bör resultaten integreras med kompletterande information om de nämnda variablerna. Ytterligare forskning har visat att en kombinerad användning av optiska data och radardata från ERS/SAR bl. a. gör det möjligt att komplettera kronologiska serier av optiska bilder som är ofullständiga på grund av problem med molnigt väder. Framtida inriktning Nya sensorer med andra egenskaper kommer att vara tillgängliga inom en nära framtid. Med användning av dessa skulle det finnas möjlighet att förbättra MARS-projektets metoder. Radar kan användas i alla väder. Den är känslig för markens geometriska förändringar och skulle därför kunna möjliggöra arealprognoser före våren. Ett pilotprojekt i vilket man använder ERS/SAR har också visat vilken effektivitet som är möjlig att uppnå genom att använda sig av fjärranalys för att få fram tidigare prognoser under vintern. De nya sensorerna som ger mycket hög upplösning, och som kommer att finnas tillgängliga om något eller några år, torde i ett senare skede kunna öka metodens värde genom att minska osäkerheten när det gäller att skilja mellan vissa grödor. 31 5. 2 Ny utformning av verksamhet B (REACT_B) År 1997 startades ett projekt för att undersöka alla möjligheter att förbättra de nuvarande tillvägagångssätten vad gäller användningen av fjärranalys inom jordbruksstatistiken (tex. förbättrade klassificeringsmetoder). Projektet kallas REACTB (Re-engineering of the Rapid Crop Area Estimation Activity B). Projektet REACTB startade i januari 1997 med en kartläggning av användarnas behov. Dessa behov fungerar som referens för att analysera hur man lyckas med nuvarande tillvägagångssätt. I arbetsplanen anges att hela produktionskedjan inom verksamhet B skall uppdateras: - Anskaffning av bilder. - Behandling av bilder. - Tolkning och klassificering av bilder. Betoningen kommer emellertid att ligga på ett urval av satellitbilder över mindre landområden i stället för på stora översiktsbilder samt på kopplingen till MARS-projektets övriga verksamheter. En statistisk undersökning har visat att det är möjligt att använda mindre landområden än dem som används för närvarande. Om de är användbara i det operativa skedet återstår att visa. Ett ökat antal landområden borde öka urvalets representativitet vad gäller de berörda grödorna och förbättra prognosernas precision. De två aspekterna "representativitet" och "precision" är avgörande för användarnas behov. De olika urvalsmetoderna håller på att utvärderas tillsammans med bildleverantörerna för att granska om detta tillvägagångssätt är tekniskt möjligt. Inom ramen för ett försök som görs i stor skala kommer resultat att erhållas för en region inom EU (Bayern, NUTS II). För detta testområde har alla kompletterande data inhämtats och integrerats i ett system med geografisk information. Bilder från de operativa sensorerna (SPOT, LANDSAT, IRS-1C och ERS/SAR) har anskaffats för jämförande analys av hur väl olika klassificeringssätt fungerar. Testen grundar sig på en jämförelse med resultaten från en fältundersökning som gjorts i hela området. På grundval av denna genomförbarhetsundersökning och de erhållna resultaten kommer de använda teknikerna och metoderna att bearbetas som en del av en mer djupgående utvärdering under 1998. Parallellt med verksamhet B kommer operativa test att genomföras beträffande de berörda områdena. Från satelliterna RADARSAT, SPOT 4 och eventuellt RESOURS kommer man att få mer material som kan användas i undersökningen. En mycket viktig del av projektet är att förhållandet mellan kostnader och nytta måste vara acceptabelt innan systemet kan bli operativt. 5. 3 Den aeropalynologiska modellen Denna forskningsverksamhet avslutades 1997. Målet med detta projekt var att ta fram prognoser för druvskörden (eller vinproduktionen) utgående från förhållandena när vinodlingarna står i blom. Dessa förhållanden följdes upp genom att man undersökte befrukt- 32 ningens kvalitet och kvantitet genom en metod för pollenfångst. för teknik tillförlitlig och återupprepbar provtagning och analys av Genom en pollenspridningen i luften kan man göra tidiga prognoser för skörden omkring tre månader före skörd. Det är emellertid nödvändigt att jordbruksexpertis utvärderar de laboratorieresultat som används. Den föreslagna metoden gör det möjligt att ta I ram hållbara prognoser, ä ena sidan för de områden som ingår i urvalet och ä andra sidan pä nationell nivå och pä gemenskapsnivå. Pä lokal nivå ger metoden ett fullständigt tillfredsställande resultat i omkring 50 % av fallen. Inverkan av förhållandena efter blomningen, som kraftigt kan förändra den potential som förelåg vid blomningen, är den huvudsakliga orsaken till de konstaterade avvikelserna. Det förefaller därför vara nödvändigt att de första tidiga prognoser som man får fram med pollenanalys uppdateras med användning av agrometeorologiska modeller senare under regleringsåret. Men det finns också profiler, ofta väldefinierade, där det inte är möjligt att tillämpa metoden. Resultaten bedöms vara tillfredsställande på nationell nivå när ett tillräckligt stort nät av stationer för pollenfångst väl har byggts upp. Utifrån kurvan över mängden pollen i luften kan man dessutom exakt fastställa datumen för blomningstiden, och genom en helhetsuppskattning av den fenologiska homogeniteten i provområdet kan man få en första uppfattning om hur årgången kommer att te sig. Verksamheten har genomförts med hjälp från CEMAGREF, universitetet i Montpellier och olika nationella organ i de berörda länderna. Sammanfattningsvis kan dessa metoder nu betraktas som operativa, men fortsättningen beror på om de nationella operativa enheterna övertar ansvaret. Gemensamma forskningscentret har påbörjat denna överföring, som kan lyckas endast om det mottagande organet är både tekniskt kompetent och kan bära kostnaderna för verksamheten. 33 6. SLUTSATSER OM UTVECKLINGSVERKSAMHETEN Efter tvä femårsperioder med forskning har betydelsefulla resultat uppnåtts. • Den agrometeorologiska delen (modell och satellitbilder med låg upplösning) kan betraktas som tillfredsställande och operativ, även om det fortfarande finns möjligheter till förbättringar. Resultaten är tillgängliga både på europeisk, nationell och regional nivå. • Ett antal begränsningar inom verksamhet B, särskilt representativiteten på nationell nivå och för vissa produkter, förefaller kunna övervinnas genom användning av nya sensorer och nya urvalsmetoder, men man har ännu inte kunnat visa att de går att använda operativt. • Vissa metoder, t. ex. den aeropalynologiska modellen, kan endast genomföras om de nationella myndigheterna övertar ansvaret för dem. 34 BILAGA 1 BILAGA 1 MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1994): EUR-12 OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1994): EUR-12 BER BER Constat Constat Eurosiat Eurosiat (1000 ha) (1000 ha) Genoms Genoms % % 1994 1994 1993 1993 1000 ha 1000 ha •1,18 •1,18 3189330 3189330 32275,03 32275,03 WMMjyui. < ^ W M M M J UI < ^ i ^HBfifer. *HBfifei. IBBIwlisiife' * * IBBIwlisiife' * * iiilMlE. iSliiiK'. iiiw'tr'. r »WmmLi. -tmrmi"!! -C* -T* IWlwi|Tft *«L IWlwi|Tft *«L mmjpj^^^^*. -^ JIBJBHJf'TSJ'f'f*' "' j|jPSrJ r: j|jPSrJ r: ^flfJBftfrp"1" 'u ^flfJBftfrp"1" 'u •'^IIIIWHiiiTffrir* -- •* < • • • • E ^ b. ^ -J • • • • E ^ b. ^ i *• *• a. a. ?Jffi?* \mr& %* %* WW f *É iprtSl "*&& ft. R. t. t. avvik ftwik ft» pÉj? pÉj? R. *i&a dim ft» ft» laâ^ted ^«â^Md '4$** '4$** « a» « a» Bfc. JTO Bfc. JTO (I (I M0O0 ha §000 ha 1 JUI JUI 1 % % 1000 ha 1000 ha AUG^p AUG^p 1000ha 1000ha APR] APR] IL IL 1000 ha lOOOha 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 30143 -22. 5 -22. 5 10182,0 10182,0 469,5 469,5 3746,9 3746,9 74,9 74,9 2374,2 23743 -118,7 -118,7 3310. 7 3310. 7 403. 4 403. 4 43 43 -0,74 -0,74 -0,1 -0,1 4,8 4,8 -03 -03 2,0 2,0 93 93 -4,8 -4,8 2,0 2,0 13,9 13,9 % % 03 03 1,5 1,5 13 13 0,9 0,9 0,9 0,9 1. 3 1. 3 •NHflB •NHflB 32630,1 32630,1 736,9 736,9 15531,2 155313 249,8 249,8 12519,4 12519,4 274,7 274,7 3017,1 3017,1 1,1 1,1 2,3 2,3 23 23 1,6 1,6 13 13 2,2 2,2 4,4 4,4 327593 327593 866,0 866,0 15514,1 15514,1 232,7 232,7 125563 125563 311,6 311,6 29623 29623 13 13 2,7 2,7 2,1 2,1 1,5 1,5 2,1 2,1 2,5 2,5 2,5 2,5 -19,6 -19,6 -0,6 -0,6 -74,5 -74,5 -2,5 -2,5 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 31803 273,6 273,6 03 03 5,3 5,3 -3,9 -33 -1,4 -1,4 8,0 8,0 -6,1 -6,1 -2,0 -2,0 9,4 9,4 102533 102533 540,9 540,9 3709,2 3709,2 37,3 37,3 2283,1 2283,1 -209,7 -209,7 0,6 0,6 5,6 5,6 -13 -13 1,0 1,0 53 53 -8,4 -8,4 2771,9 2771,9 -14,6 -14,6 -135,4 -135,4 -4,7 -4,7 % % 03 03 1,7 1,7 13 13 0. 9 0. 9 1,4 1,4 32436,4 32436,4 543,2 543,2 154143 154143 133,4 133,4 124703 124703 225. 5 225. 5 1,8 1,8 2947,7 2947,7 -89,0 -89,0 101413 101413 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 2,0 2,0 -2,9 -2,9 -03 -03 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 ^-•4*1 ^-•4*1 ' -5T ' -5T 03 03 1,7 1,7 13 13 0,9 0,9 1,4 1,4 1,8 1,8 2,1 2,1 32436,4 32436,4 543,2 543,2 15417,6 15417,6 136,2 136,2 124703 124703 225. 5 225. 5 2950,6 2950,6 -86. 1 -86. 1 -2,83 -2,83 101413 101413 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 -0,5 -0,5 4,4 4,4 -4,0 -4,0 -1,5 -1,5 7,7 7,7 -6,3 -6,3 -233 -233 -14,6 -14,6 SEPTE1S SEPTE1S IBER IBER 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 101413 101413 428,8 428,8 35543 35543 -117,1 -117,1 2335,1 2335,1 -157,7 -157,7 25123 25123 -395,0 -395,0 % % 0,4 0,4 1,6 1,6 13 13 0. 8 0. 8 13 13 1. 7 1. 7 23 23 -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 -22,6 -22,6 -13,6 -13,6 Qlpp Qlpp 1000 ha 1000 ha 32404,1 32404,1 510,9 510,9 154203 154203 139,0 139,0 124703 124703 225,5 225,5 29533 29533 -83,2 -83,2 101413 101413 428,8 428,8 3562,4 3562,4 -109,6 -109,6 2333,0 2333,0 -159,9 -159,9 % % 0,4 0,4 1,6 1,6 13 13 0,9 0,9 1,4 1,4 1,8 1,8 23 23 -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 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 10192,17 10192,17 -2,49 -2,49 3671,99 3671,99 3765,72 3765,72 14,97 14,97 249232 249232 2168,18 2168,18 25023 25023 -22,9 -22,9 •10,43 •10,43 290737 290737 324530 324530 -404,8 -404,8 -13,9 -13,9 B. aw. B. aw. % % 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 46438 46438 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 progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data % = arealernas variation jämfört med föregående år % = arealernas variation jämfört med föregående år Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) 35 35 BILAGA 2 MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1995): EUR-12 SEPTEMBER OKTOBER (1000 ha) 1994 1000 ha % JUNI 1000 ha •raw 1000 ka 324673 13 32307,8 % 13 -430. 8 15569,5 -371,1 12648,8 -155. 1 29183 -218,4 9858,1 49. 3 35803 -67. 6 3230,7 654,3 -1,3 1,9 -2,3 33 -1,2 -3,9 -7,0 13 0,5 -23 •1,9 29,6 25,4 -271. 3 -0. Î 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. 1 4. 4 -o. : •13 -4. 9 03 -03 -0. 1 25. 0 20. 9 -2. 6 14. 5 AU 1000 32275,9 -462,7 15569,5 -371,1 12648,8 -155. 1 29183 1000ha 32339,7 -398,9 15618. 6 -322. 0 12697,7 •106. 1 29183 13 -1,4 1,9 -23 33 •1,2 -3,9 -218,4 -6,96 -218. 4 98193 10,5 3539,8 -107,9 31903 614,4 1,1 0,1 -3,6 -3,0 28,0 23,8 9838. 7 29. 9 3539. 8 -107. 9 31383 562. 0 % 1,4 1000 ha 32339,7 % 1,4 -1. 2 23 -2. 0 3,7 -0. 8 -3. 9 -7. 0 13 0. 3 -3,6 -3. 0 25,9 21,8 598. 9 156093 -331. 2 126853 -118. 4 29213 -215. 4 9838,7 29. 9 35693 -78. 6 3141,0 564. 5 •1. 2 2,1 -2,1 3,6 -0,9 -3,8 -6,9 13 0,3 -23 -2. 2 26,0 21,9 2,65 32738,60 3189330 4 31 1594039 15281. 42 4,57 12803,86 12244. 69 339 3136,74 3036. -3 0,99 9808,79 9"12. 43 -0,66 3647,74 36-1. 99 335 2576,43 249232 350,76 1,07 291,95 1,83 108,81 0,85 19435 6,19 66,45 0,68 82,62 2,26 532,23 20,66 261,24 1036 2427,6 -163 23863 -17,9 23753 -183 23143 -20,4 -1430 2474,00 290-3" -46. 4 •1,9 -87,1 -3,5 -98. 8 -4. 0 -159. 8 -6,5 progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört m ed föregående år avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data % = arealemas variation jämfört m ed föregående år Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) 36 BILAGA 3 BILAGA 3 MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1996): EUR-15 OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1996): EUR-15 1996 1996 Lyyo Lyyo Sptuimna Sptuimna Veto tot Veto tot. v«te v««* (IV v. ) (IV v. ) Dsnua- Dsnua- vcte vcte Ksra Ksra JraS JraS \ \ 4 4 »m Si »m S5 K f lH PV Wll^B PV ^H • 2,9 ^H • 2,9 I—TOT" I—TOT" I* I* §£. • §£. • HHBE HHBE * * 37033,7 37033,7 4,1 4,1 •P •P | 366063 | 366063 ^•HBR» ^•HBR» jjjjjjjSltlll -332,1 1 -332,1 1 f£jåa*i£ä§i IHH^S 1 16950,9 33§§|§l 1 169503 1 -11,1 -11,1 1 1 13747,7 1 13747,7 -14,1 1 -14,1 1 1 3202,9 1 3202,9 j * ^ H I ^^ j * ^ H I ^^ i i '1HHB '1HHB ^WHH^^S ^WHH^^S «ÄH&" «ÄH&" -JaHsKä -JaHsKä 11678,9 11678,9 236,0 236,0 1 39373 1 39373 -236,5 1 -2363 1 -0,9 -0,9 2,4 2,4 -0,1 -0,1 23 23 -0,1 -0,1 13 13 6,1 6,1 2,1 2,1 4,5 43 2,4 2,4 0,07 0,07 94,8 94,8 17026,0 17026,0 64,0 64,0 140293 140293 267,6 267,6 2992,1 2992,1 -208,4 -208,4 11502,8 11502,8 59,8 59,8 4016,4 4016,4 2814,1 2814,1 196,2 196,2 0,3 0,3 23 23 0,4 0,4 4,6 4,6 1. 9 1. 9 -4,9 -4,9 -6,5 -6,5 43 43 0,5 0,5 6,6 6,6 -3,8 -3,8 -1,4 -1,4 7,5 7,5 M*i» M^i» j j -5,7 -5,7 -157,4 -157,4 •"Wl- " •"Wl- " Baps Raps Sotawfr* Sbirorird IWilll äNKHP ^Éfi 34JB ~« ~« 2914,0 2914,0 296,1 296,1 2955,5 29553 2,1 2,1 11,3 11,3 18,1 18,1 '^SjjflMjP '^SjjflMjP 510,9 510,9 20,9 20,9 -229,9 -229,9 -9,4 -9,4 22143 22143 -113 -113 JUA JUA n 5 n 5 1000 ha 1000 ha 36998. 1 36998. 1 59. 2 59. 2 17471. 0 17471. 0 509. 1 509. 1 14404. 9 14404. 9 643. 1 643. 1 30613 30613 -139. 2 -139. 2 11106. 6 11106. 6 -336,4 -336,4 3877. 0 3877. 0 -296,8 -296,8 2822,6 2822,6 204. 8 204. 8 24473 24473 2,9 2,9 4,0 4,0 0,2 0,2 53 53 3,0 3,0 7,4 7,4 4,7 4,7 -2,7 -2,7 -4,3 -4,3 0,9 0,9 -2,9 -2,9 2,9 2,9 -7,1 -7,1 -1,1 -1,1 7,8 7,8 -23 -23 0,1 0,1 3 1 B S BP 3 1 B S BP 36998,1 36998,1 59,2 593 17352,7 17352,7 390,7 390,7 141633 141633 401,7 401,7 3187,1 3187,1 -13,4 -13,4 11282,7 11282,7 -160,3 -160,3 3813,0 3813,0 - - % % 4,0 4,0 0,2 0,2 43 43 2,3 2,3 5,6 5,6 2,9 2,9 13 13 -0,4 -0,4 23 23 -1,4 -1,4 13 U -360,9 -360,9 -8,6 -8,6 2865,4 2865,4 247,6 247,6 2445,0 2445,0 0,4 0,4 0,4 0,4 9,5 9,5 -23 -23 0,0 0,0 SEPTEA SEPTEA fBER fBER OKTOJ OKTOJ BER BER 1000 ha 1000 ha % % 1000ha 1000ha % % 3. 9 3. 9 0,1 0,1 4,8 4. 8 2,3 2,3 53 53 2,8 2,8 13 13 369623 369623 23,7 23,7 17354,7 17354,7 392,7 392,7 14150,0 14150,0 388,3 388,3 3202,9 3202,9 37069. 2 370693 130. 4 130. 4 173443 173443 382,4 382,4 14136,6 14136,6 374,9 374,9 3206,0 3206,0 2,4 2,4 0. 07 0. 07 5,5 5,5 11293,7 11293,7 -149,3 -149,3 3828,0 3828,0 -345,8 -345,8 2842,6 2842,6 224,8 224,8 2430,0 2430,0 -14,6 -14,6 2* 2* -1,3 •1,3 1,6 1. 6 -8. 3 -8. 3 -0,4 -0,4 8,6 8,6 -2,9 -2,9 -0,6 -0,6 11304,7 11304,7 -138,3 -138,3 3843,1 3843,1 -330,7 -330,7 28113 28113 193,4 193,4 2425,0 2425,0 -19,6 -19,6 43 43 0. 4 0. 4 4. 7 4. 7 2,3 2,3 5. 4 5. 4 2. 7 2. 7 1,9 1,9 0,2 0,2 2,7 2,7 -1,2 -1,2 2,0 2,0 -7. 9 -7. 9 -13 -13 7,4 7,4 -3,1 -3,1 -0,8 -0,8 370693 370693 130,4 130,4 17330,9 17330,9 368,9 368,9 141233 141233 361,4 361,4 3206,0 3206,0 5,5 5,5 11293,7 11293,7 -149,3 -149,3 3850,6 3850,6 -323,2 -323,2 27993 27993 182,0 182,0 2425,0 2425,0 -19,6 -19,6 Hjiiiiiilifj Hjiiiiiilifj. A r^IliH. A r^IliH *H *H SSHHHHP'^5* SSHHHHP'^5* (1000 ha) (1000 ha) 1995 1995 1000 ha 1000 ha II II 333 333 3693836 3693836 355-5. 08 355*5. 08 2,44 2,44 1696136 1696136 1655839 1655839 2,61 2,61 13761,77 13761,77 1341236 1341236 1,72 1,72 3200,49 3200,49 3146. 24 3146. 24 3,96 3,96 11442,99 11442,99 1100-. 49 1100-. 49 10,78 10,78 4173,80 4173,80 3-6 "4 3-6 "4 -838 -838 261733 261733 2854. 02 2854. 02 -232 -232 2444,61 2444,61 250235 250235 15139 15139 0,41 0,41 348. 98 348. 98 2,06 2,06 390. -2 390. -2 2,84 2,84 94. 92 94. 92 2,97 2,97 193. 41 193. 41 1,69 1,69 300. 57 300. 57 730 730 223. -"7 223. -"7 835 835 212. 08 212. 08 8,68 8,68 % % 4,2 4,2 0,4 0,4 4,7 4,7 2,2 2,2 53 53 2,6 2,6 1,9 1,9 0,2 0,2 2,6 2,6 -1,3 -1,3 2,2 2,2 -7,7 -7,7 -1,9 -1,9 7,0 7,0 -3,1 -3,1 -0,8 -0,8 progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data % = arealernas variation jämfört med föregående år % = arealernas variation jämfört med föregående år Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) 37 37 BILAGA 4 BILAGA 4 MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA MARS-PROJEKTETS VERKSAMHET B: AREALPROGNOSER FÖR HUVUDGRÖDORNA OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1997): EUR-15 OCH AVVIKELSER JÄMFÖRT MED EUROSTAT (1997): EUR-15 ~;'0$7 ~;'0$7 •{%t*±~~ •{%t*±~~ life1 life1 Hf:^ Hf:^ Ijpfot. ^< 0 t* •fe^:-- •fe^:-- liif HBh WffL : : WffL BKc -- BKt -- SlE:"' ^m • ^m • • E &V • E &V BpE^ ' " BpB3£ ' " HP':' " HP':' " flfe«r;-: „ - l i f er >: „ - HHp*' HHp*' BE SBl praga. praga. awik. awik. proga. proga. awik. awik. proga. proga. awik. awik. proga. pwga. awik. awik. proga. proga. awik. awik. proga. proga. awik. awik. proga. proga. awfc. awfc. proga. proga. awik. awik. iwm iwm 37736,7 37736,7 -334,5 -334,5 17446,6 17446,6 204,5 204,5 14215,9 14215,9 195,8 195,8 32303 32303 23 23 -0,9 -0,9 2,9 2,9 1,2 1,2 33 33 1,4 1,4 0,9 0,9 8,3 8,3 0,26 0,26 11739,4 11739,4 -169,0 -169,0 4272,7 4272,7 -87,2 -87,2 2478,0 2478,0 -304,3 -304,3 2755,1 2755,1 421,3 421,3 2,6 2,6 -1,4 -1,4 2,4 2,4 -2,0 -2,0 -53 -53 -10,9 -10,9 12,7 12,7 18,1 18,1 lllit SHII 38220,6 38220,6 149,4 149,4 172963 172963 54,2 54,2 14059,0 14059,0 38,9 38,9 32373 32373 15,3 15,3 12237,1 12237,1 328,7 328,7 4233,9 4233,9 -126,0 -126,0 2606,0 2606,0 -176,3 -176,3 25923 25923 259,0 259,0 3,5 3,5 0,4 0,4 2,0 2,0 0,3 0,3 23 23 0,3 0,3 13 13 0,5 0,5 6,9 6,9 2,8 2,8 1,4 1,4 -2,9 -2,9 -03 -03 -6,3 -6,3 6,1 6,1 11,1 11,1 JlHl JlHl II II 1000 ha 1000 ha 38209,6 38209,6 138. 3 138. 3 17334. 6 17334. 6 92. 6 92. 6 14101. " 14101. " 81. 6 81. 6 32323 32323 10. 9 10. 9 12054. 0 12054. 0 145. 6 145. 6 42803 42803 -79,7 -79,7 2696. 4 2696. 4 -86. 0 -86. 0 2500. 6 2500. 6 166. 9 166. 9 % % 3,4 3,4 0. 4 0. 4 23 23 0. 5 0. 5 23 23 0. 6 0. 6 1,0 1,0 0. 3 0. 3 53 53 1. 2 1. 2 2,6 2,6 -1-8 -1-8 3,0 3,0 -3,1 -3,1 23 23 7. 1 7. 1 1000 ha 1000 ha 38294,5 38294,5 223. 3 223. 3 173293 173293 87,2 87,2 14105,8 14105,8 85,7 85,7 32233 32233 1,3 1,3 121193 121193 210,9 210,9 4337,8 4337,8 -22,1 -22,1 2696,1 2696,1 -86,3 -86,3 2447,1 2447,1 113,3 113,3 JUL JUL x -d x -d SEPTEft SEPTEft i*iM*V i*iM*V 3,7 3,7 1000 ha i000 ha 38039,6 38039,6 fBER fBER % % 3. 0 3. 0 OKTOl OKTOl BER BER ' ^ S f Mi ' ^ S f Mi 1000 ha 1000 ha 37991,6 37991,6 * * 2,9 2,9 /\mMB /\mMB 3,07 3,07 BBS? BBS? pnrostat pnrostat (1000 ha) (1000 ha) Geaomsj Geaomsj 1996 1996 lOOOha lOOOha n. ayv. n. ayv. % % 3807132 3807132 36938,86 3693836 0,6 0,6 2,1 2,1 0,5 0,5 23 23 0,4 0,4 13 13 0,66 0,66 6,2 6,2 2,0 2,0 3,6 3,6 -0,8 -0,8 5,0 5,0 -1,2 -1,2 -4,6 -4,6 -0,1 -0,1 -31. 6 -31. 6 -0. 1 -0. 1 -79,6 -79,6 -0,2 -0,2 17250,7 17250,7 8. 6 8. 6 13999. 9 13999. 9 1. 7 1. 7 0. 0 0. 0 1. 7 1. 7 -20. 3 -20. 3 -0. 1 -0. 1 3251,1 3251,1 29. 1 29. 1 11959. 1 11959. 1 50. 7 50. 7 4316,1 4316,1 -43,8 -43,8 2751,9 2751,9 -30,5 -30,5 2354,9 2354,9 21. 2 21. 2 1. 6 1. 6 0. 9 0. 9 43 43 0. 4 0. 4 3,4 3,4 -0,1 -0,1 5. 1 5. 1 -1. 1 -1. 1 -3. 7 -3. 7 0. 9 0. 9 172313 172313 -10,8 -10,8 13995,7 13995,7 -24. 4 -24. 4 3235,7 3235,7 13,7 13,7 119303 119303 22,1 22,1 4312,8 4312,8 -47,1 -47,1 27603 27603 -21,9 -21,9 2298,7 2298,7 -35,1 -35,1 1,6 1,6 -0,1 -0,1 1,7 1,7 -0,2 -0,2 1,1 1,1 0,4 0,4 43 43 0,2 0,2 33 33 -1,1 -1,1 53 53 -0,8 -0,8 •6,0 •6,0 -1,5 -1,5 1,65 1,65 17242,08 17242,08 16961,96 16961,96 138 138 14020,13 14020,13 13761. 77 13761. 77 0,67 0,67 3221,95 3221,95 3200,49 3200,49 4,07 4,07 11908,40 11908,40 11442,99 11442,99 4,46 4,46 4359,90 4359,90 4173. 80 4173. 80 639 639 278237 278237 2617. 83 2617. 83 -434 -434 2333,74 2333,74 2444,61 2444,61 193. 49 193. 49 031 031 98. 01 98. 01 0,57 0,57 91. 08 91. 08 0,65 0,65 1636 1636 031 031 19332 19332 1,63 1,63 "136 "136 1,64 1,64 14139 14139 5,10 5,10 202. 48 202. 48 8,68 8,68 3,7 3,7 0,6 0,6 23 23 0,5 0,5 23 23 0,6 0,6 0,7 0,7 0,0 0,0 5,9 5,9 1,8 1,8 3,9 3,9 -0,5 -0,5 3,0 3,0 -3,1 -3,1 0,1 0,1 4,9 4,9 382983 382983 227,0 227,0 173203 173203 78,2 78,2 14076,9 14076,9 56,8 56,8 3243,4 3243,4 21,4 21,4 12146,7 12146,7 238,3 238,3 43253 43253 -34,6 -34,6 27483 27483 -34,2 -34,2 2331,2 2331,2 -2,6 -2,6 progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år progn. = prognoser från verksamhet B för arealer (x 1000 ha) och variationer (%) jämfört med föregående år avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data avvik. = skillnad mellan prognosen från verksamhet B och Eurostats officiella data % = arealernas variation jämfört med föregående år % = arealernas variation jämfört med föregående år Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) Slutgiltiga data från Eurostat i maj 1998 (x 1000 ha) 38 38 BILAGA 5 Parter för den operativa verksamheten Verksamhet A Part Instituto de Estruturas agrârias e desenvolvimento rural (Portugal) Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentaciôn (Spanien) Verksamhet B Bildanalys Huvudleverantör Groupe SOTEMA Bildle ve rant öre r SPOT IMAGE, S. A. EIRIMAGE, SCRL. G. A. F Datautrustning och mjukvara CISI INGENIERIE Underleverantör SOTEMA GEOSPACE CISI AID Bureau Veritas Faculté de Gembloux Fältdata: Instituto de Estructuras Agrarias e Desenvolvimento Rural (IEADR) Remote Sensing Data Engineering, Sri Danish Institute of Plant and Soil Science Katholieke Universiteit Leuven Da Vinci Consulting Österreichisches Statistisches Zentralamt Desarrollo Agrario y Pesquero de Andalucia 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 (Statistiska centralbyrån) 39 BILAGA6 FÖRTECKNING ÖVER MARS-PUBLIKATIONER (1994-1998) Monografier 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, CA. , 1996. Parametrization of the Richardson weather generator within the European Union. Joint publication of the JRC Space Applications Institute and the DLO Research Institute for Integrated Land, Soil and Water Research. Wageningen (NL); 73 pp. VOGT, J. , ÅSTRAND P. , BORIES, L„ NIEMEYER, S. , 1996. Monitoring the Quality and Quantity of Water Resources in Sicily: Development of a Geographic Information System and Integration of Remote Sensing Derived Parameters. Joint Research Centre of the EC. Space Applications Institute. Ispra (I), 61 pp + annexes. WOODING M. G. , DE GROOF H. et al. - Satellite radar in agriculture - experience with ERS-1. European Space Agency, ISBN 90-9092-339-3, Noordwijk (NL), October 1995. Bidrag till specialistpublikationer BURRILL A. , VOSSEN P. , VAN DIEPEN C. A. - A G. I. S. database for crop modelling. In: European Land Information Systems for Agro-Environmental Monitoring. King D. , Jones R. J. A. , Thomasson A. J. (Eds. ). EUR Publication N° 16232/EN (1995), 143-154. CARFAGNA E. , GALLEGO F. J. - Sulla dimensione ottimale del segmento per rilievi a terra e fotointerpretazione. Statistica e Tclerilevamento. AIT. Quaderno N° 3 (1995) CNR Pisa, 41-61. 40 GENOVESE (J. - The methodology, the results and the evaluation of the MARS crop yield forecasting "system". In: Agrometeorological Applications for Regional Crop Monitoring and Production Assessment. EUR Publication 17735 EN, 1998, Ispra, Italy, 100 p. JONES R. J. A. , BUCKLEY B. - European Soil Database Information Access and Data Distribution Procedures. EUR Publication N° 17266/EN (1996), 35 pp. KING D. & THOMASSON A. J. , 1996 - European Soil Information Policy for Land Management and Soil Monitoring. EUR 16393 EN, Ispra, Italy, 22 p. LE BAS C, 1996 - Base de Données (iéographique des Sols d'Europe, EUR 16380 FR, Ispra, Italy, 39 p. MONTANARELLA L. - The European Soil Bureau. European Society for Soil Conservation (ESSC) Newsletter nr. 2, 1996, 2-5. NEZRY E. , RÉMONDIÈRE S. , SOLAAS G. , GENOVESE G. - Mapping of next season's crops during the previous winter using ERS SAR", Earth Observation Quarterly, N° 50 (1995), 5 pp. TERRES J. M. , DELINCÉ J. , VAN DE STEENE M. - The use of remote sensing and GIS capabilities to support the Common Agricultural Policy of the European Community. Remote Sensing Review, Vol. 12 (1995), 53-60. VOGT J. V. (1996): Land Surface Temperature Retrieval from NOAA AVHRR Data in: G. D'Souza, A. Belward & J. -P. Malingreau (eds. ), Advances in the Use of AVHRR Data for Land Applications. - (Kluwer Academic Publishers) Dordrecht, Boston, London. , pp. 125-151. VOGT J. V. , VIAU A. , PAQUET F. (1996): Mapping Regional Air Temperature Melds Using Satellite Derived Surface Skin Temperatures. - submitted to Int. J. of Climatology. VOSSEN P. - Land information with remote sensing: the MARS Project. GIM International Journal for Geomatics, Volume 9 (11) (1995), 51-55. VOSSEN P. - Crop production assessment for the European Union: the MARS-STAT Project, including the use of NOAA-AVHRR data. In: Advances in the Use of NOAA- AVHRR Data for Land Applications. D'Souza G. , Belward A. S. , Malingreau J. P. (Eds. ), Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Boston, London (1995), 336-355. VOSSEN P. , GENOVESE G. - MARS: previsioni della produzione agricola. AER Meteorologia, Climatologia, Agrometeorologia, Ambiente, Volume 8 (1995), 12-16. VOSSEN P. , MEYER-ROUX J. - Crop monitoring and yield forecasting activities of the MARS Project. In: European Land Information Systems for Agro-Environmental Monitoring. King D. , Jones R. J. A. , Thomasson A. J. (Eds. ), EUR Publication N°16232/EN (1995), 11-30. 41 FUR-puhlikationer BERNARD, A. C. , MEYER-ROUX,. 1. , 1994 (third print 1996). Proceedings of the Conference on the MARS Project: Overview and Perspectives. EUR Publication N° 15599 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 168 pp. BESSELAT, B. , COUR, P. , MONTANARELLA (Eds. ), 1996. Guide pratique: Elaboration d'une prévision de récolte à partir du dosage pollinique de l'atmosphère. Rapport EUR 16422 FR. Institut des Applications Spatiales, Centre Commun de Recherche. Ispra, 130 pp. BINDI, M. , FIBBI, L, MARACCHl, G. , 1996. A comparative study of radiation estimation methodologies. EUR Publication N° 16429 EN of the Office for Officiai Publications of the EC. Luxembourg, 182 pp. DALLEMAND, J. F. , VOSSEN, P. , 1995 (second print 1996). Agrometeorological models: theory and applications in the MARS Project. EUR Publication N° 16008 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 246 pp. GALLEGO J. - Sampling frames of square segments. EUR Publication N° 16317/EN (1995), 72 pp. GALLEGO F. J. , (1996), Sampling satellite images for area estimates in a large region. Proceedings. Conference on Spatial Accuracy Assessment. Fort Collins, May 21-23, USDA Technical Report RM-GTR-277, pp. 509-516. KING D. , JONES R. J. A. , TIIOMASSON A. J. (Eds. ) - European land information systems for agro-environmental monitoring. EUR Publication N° 16232/EN (1995), 286 pp. KING, D. , THOMASSON, A. J. , 1996. European Soil Information Policy for Land Management and Soil Monitoring. EUR Publication N° 16393 EN of the Office for Official Publications of the EC. Ispra, 22 pp. LE BAS, C, JAMAGNE, M. (Eds. ), 1996. Soil databases to support sustainable development. EUR Publication N° 16371 of the Office for Official Publications of the EC. Jointly Published by the Joint Research Centre of the EC and the Institut National de la Recherche Agronomique (F). Orléans (F), 149 pp. MONTANARELLA L. (Ed. ) - Guide Pratique: Elaboration d'une prévision de récolte à partir du dosage pollinique de l'atmosphère. EUR 16422 FR, 1996,151p. MONTANARELLA, L. (Editor), 1996. Soils Information for Europe. 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. 42 RUSSEL G. , WILSON G. W. - An Agro-pedo-climatological Knowledge-base of Wheat in Europe. EUR publication 15789 EN, 1994. SAI, Ispra. RUSSEL G. , MUETZELFELDT R. , TAYLOR K. - Crop Knowledge Base. EUR publication 17697 EN, 1997. SAI, Ispra. SCHOENMAKERS R. P. II. 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. EUR Publication N° 15959 EN of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 146 pp. TYCHON B. , TONNARD V. (editors) - Estimation de la production agricole à une échelle régionale. Proceedings of the Arlon Conference 16-20 September 1996. EUR Publication 17663 FR, 1997, SAI, Ispra. VOSSEN, P. RIJKS, D. , 1995 (third print, 1996). Early crop yield assessment of the EU countries: the system implemented by the Joint Research Centre. EUR Publication N° 16318 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 182 pp. Föredrag vid konferenser och symposier etc. CARFAGNA E. , GALLEGO F. J. - Yield estimates from area frame at European level. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche- sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 237-240. CARFAGNA E. , GALLEGO F. J. - Extrapolating intra-cluster correlation to optimize the size of segments in an area frame. In: Proceedings of the VI Conference on Applied Statistics to Agriculture, 1995, Kansas State Univ. Manhattan (USA), 261-270. CARFAGNA E. , GALLEGO F. J. - Three stage area frame sampling for a farm survey in the European Union. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P. R. China), Book 1, 141-142. CHIUDERI, A. , CAPPELLINI, V. , 1996. A Kohonen's Self-Organizing Map for in Landcover Classification. Proc. of Environmental Research and Applications Basel (CH) September 4-6,1995. the EARSeL Symposium on Progress CHIUDERI, A. , 1996. Neural Networks for multi-temporal and multi-sensor data fusion in landcover classification. International Workshop on Time-varying Image Processing and Moving Object Recognition, Florence (Italy), Sept. 5-6 1996. 43 CHIUDERI, A. , 1996. Integrating LANDS AT and SPOT images to improve land cover classification accuracy. 3rd International Workshop on Signal/Image Processing, Manchester (UK) November 4-7, 1996, pg. 365-368. MIENTES M. , GALLEGO F. J. - Stratification and cluster estimator on an area frame by square segments with un aligned sample. In: Proceedings of the VI Conference on Applied Statistics to Agriculture, 1995, Kansas Stale Univ. Manhattan (USA), 112-121. GALLEGO F. J. - Agricultural surveys on area frame based on a square grid. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P. R. China), Book 1, 378-379. GENOVESE G. - Yield forecasting and operational approaches using remote sensing: overview of approaches and operational applications in 1994 in EU. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 91-99. GENOVESE, G. - The MARS Bulletin, an integrated assessment of agricultural status. In: Proceedings of the Eurocoursc on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N° 16008/EN (1995), 221-240. GENOVESE G. , NEZRY E. , ARCANGELI N. - Stime precoci di superfici agricole utilizzando i dati radar dei satelliti ERS. In: Problemi Statistici nel Telerilevamento. Atti delle giornate di studio delPAIT e della SIS, Roma 10-11 Giugno 1996. Rubettino éd. , 1998, Roma. GENOVESE G. , TERPESSI C. - The use of remote sensing for the derivation of crop yield and areas statistics at different scales. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P. R. China), Book 1, 396-397. KING D. & MONTANARELLA L. - European Soil Information: Present status and future perspectives. In: Proceedings of the National Congress of the Spanish Soil Science Society, Llcida, 1996. LAGUETTE S. , VIDAL A. , VOSSEN P. - Monitoring of yield indicators in Europe by combined use of NOAA-AVHRR and an agrometeorological model. In: Proceedings of the Conference on Photosynthesis and Remote Sensing, 28-30 August 1995, Montpellier (France). LAGUETTE S. , VIDAL A. , VOSSEN P. - Using satellite data into a productivity model. In: Proceedings of IGARSS'95, 10-14 July 1995, Florence (Italy), 1465-1467. LEMOINE G. G. , DE GROOF H. , VAN LEEUWEN H. J. C. , BAKKER J. G. M. - Monitoring agricultural land preparation activities with ERS-1 SAR data. In: Proceedings of IGARSS'95,10-14 July 1995, Florence (Italy). 44 LOUDJANI P. , DELÉCOLLE R. , GUÉRIF M. , VOSSEN P. - Combined use of NOAA/AVHRR and SPOT/HVR data for the estimation of European crop yields on a regional scale. In: Proceedings of the Conference on Photosynthesis and Remote Sensing, 28-30 August 1995, Montpellier (France). MEYER-ROUX J. - Introduction to yield forecast. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 7-8. MILLOT M. , LOOPUYT P. - Data, software, hardware and operations requirements. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur- Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 543-557. MEYER-ROUX J. & MONTANARELLA L. - The European Soil Bureau. In: Proceedings of the 2nd Workshop on Land Information Systems, Hannover, 1996. NEZRY E. , DE GRANDI G. , LEYSEN M. - Speckle and scene spatial statistical estimators for SAR image filtering and texture analysis: some application to agriculture, forestry and point targets detection, In: Proceedings of the European Symposium on Satellite Remote Sensing II, Proceedings of SPIE, 25-29 September 1995, Paris (France), Vol. 2584,11pp. NEZRY E. , GENOVESE G. , SOLAAS G. , RÉMONDIÈRE S. - ERS based early estimation of crop areas in Europe during the winter 1994/1995, In: Proceedings of the 2nd ERS Applications Workshop, 6-8 December 1995, London (UK). NEZRY E. , SOLAAS G. , GENOVESE G. , RÉMONDIÈRE S. - Early estimation of next season's set-aside and crop surfaces in Europe during the winter 1994/1995 using ERS-1 SAR data. In: Proceedings of the Symposium on Retrieval of Bio and Geophysical Parameters from SAR Data for Land Applications, 10-13 October 1995, Toulouse (France), CNES/IEEE Publication, 10 pp. PERDIGÄO V. - Updating a multi-sources database: the case of CORINE land cover. In: Proceedings of the Workshop for Decision-Makers on the Integration of Space and Conventional Earth Observation Data for Agricultural and Environmental Management, FAO/EC/ESA, May 1995, Warsaw (Poland). PERDIGÄO V. - Area frame sampling and ground surveys. In: Proceedings of the Eurocourse on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N° 16008/EN (1995). PERDIGÄO V. , DALLEMAND J. F. , VOSSEN P. - Monitoring and forecasting agricultural production in central-eastern Europe: a review of the MARS activities. In: Proceedings of GIS/LIS '95, June 1995, Budapest (Hungary). PERDIGÄO V. , VOSSEN P. - Monitoring Agriculture with Remote Sensing: the MARS Project. In: Proceedings of the Colloquium on Space Technology and Remote Sensing Techniques for Sustainable Development in and around the Mediterranean, EURISY, May 1995, Madrid (Spain). 45 PERDIGÄO V. , VOSSEN P. , GALLEGO J. - The MARS Project: the European approach adaptable to national needs. In: Proceedings of the Workshop on New Tools for Agriculture and Forestry Statistics in Southern European Countries and their Potential Use in Developing Countries, October 1995, Porto (Portugal). SCHOENMAKERS R. P. H. M. , LEMOINE G. G. , NEZRY E. - Segmentation of multi- temporal ERS-1 SAR imagery. In: Proceedings of the European Symposium on Satellite Remote Sensing II, 25-29 September 1995, Paris (France), Vol. 2579, 7 pp. VIAU A. , VOGT J. V. , PAQUET F. (1996): Régionalisation and Mapping of Air Temperature Fields Using NOAA-AVHRR Imagery. - 9e Congrès de l'Association Québécoise de Télédétection (AQT), 30 avril - 3 mai 1996, Québec, Canada. CD ROM ISBN 2-9802696-2-X, 11p. VOGT J. - The use of low resolution satellite data for crop sate monitoring. Possibilities and limitations. In: Proceedings of the Eurocourse on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N° 16008/EN ( 1995). VOGT J. , VOSSEN P. - Suivi des ressources hydriques de la zone méditerranéenne au nord: premiers résultats du Projet HYDRE. In: Actes des Cinquièmes Journées Scientifiques du Réseau Télédétection de l'UREF: Télédétection des Ressources en Eau, 21-24 septembre 1993, Tunis (Tunisia). VOSSEN P. - Early assessment of national crop yields: the approach developed by the MARS-STAT Project on behalf of the European Commission. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 323-347. VOSSEN P. , GALLEGO J. , PERDIGÄO V. , LOOPUYT P. , DALLEMAND J. F. , GENOVESE G. - The MARS Project and its extensions in central and eastern Europe. In: Proceedings of the Equilino Seminar on the Application of Remote Sensing in Statistics, 27-29 November 1995, Roma (Italy). Specialpublikationer BESSELAT, B. , COUR, P. , 1996. Méthode aéropalynologique pour la prévision du potentiel de la production viticole. Rapport final 1995 N° 10935-95-04 Fl ED ISP F. Publié conjointement par le CCR, le CEMAGREF (F) et le CNRS (F). Bordeaux, 120 pp. MARS BULLETINS. - Early crop production forecasting and crop state assessment at European Union and National levels. Volume 2 (1994) N°: 1,2,3,4,5,6,7,8 Volume 2 (1995) N°: 1,2,3,4,5,6,7,8 Volume 2 (1996) N°: 1,2,3,4,5,6,7,8 Volume 2 (1997) N°: 1,2,3,4,5,6,7 Volume 2 (1998) N°: 1,2,3,4,5,6 Joint Research Centre of the EC, Space Applications Institute, Ispra (Italy). 46 MARS Project, 1996. Suivi agrométéorologique sur l'ensemble du continent Européen et sur le Maghreb. Situation à la lin des mois de mai, juillet, août, septembre et novembre 1996. Institut des Applications Spatiales, Centre Commun de Recherche de la CE. Ispra (Italie), nombre variable de pages. Teknisk dokumentation ACTIVITY B DOCUMENTATION - Documentation sur les 5 premières années de fonctionnement de l'Action 4. Volumes 1-8. Ispra, 1994, Scot Conseil and CE editors. BORIES L. , P. VOSSEN - Bilan provisoire du programme 1988-1995 "Méthode pollinique pour la prévision précoce du potentiel de production viticole en Europe". Note Technique avec Distribution Restreinte. Ispra (Italy), 20 pages & annexes (1995). DE GROOF H. - An Operational Service for Timely Estimating of Agricultural Crop Areas from Satellite Images. Call for proposal O. J. 95/C 44/5. February 1995, Space Application Institute, J. R. C. , 1995, Ispra, 80 pp. DE GROOF H. , COLAES C, ATTARDO C. - Activity B: 1996 Quality Control Procedure, 1997, S AI, Ispra. DE GROOF H. , VOSSEN P. - Research activities related to the improvement of the Advanced Agricultural Information System of the European Commission. In: Official Journal N° 95/C 203/07, 8 August 1995. GENOVESE G„ 1997. The methodology, the results and the evaluation of the MARS crop forecasting "systems", 1993-1996 activities, Publication n° SPI 97. 68, Office for the Official Publications of the E. C. , Luxembourg , Space Application Institute, JRC, ISPRA, pp 381. KERDILES H. (1996): Software for Processing Avhrr data for the Communities of Europe (SPACE): algorithms used in SPACE version 2. Part 1 : calibration, atmospheric correction and cloud detection. JRC-SAI-AIS Technical Note, Ispra/Italy, 23 p. LOUDJANI P. - Remote sensing and crop yield estimation: an overview. COST 77 document. Joint Research Centre of the EC, Ispra (Italy) (1995), 55 pp. PAQUET F. , VOGT J. V. & VIAU A. (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 p. PERDIGÄO, A. - L'application de la méthode "Comptage du pollen émis dans l'atmosphère" dans le cadre du suivi de la production viticole au niveau du parcellaire d'une petite région. Note Technique avec Distribution Restreinte. Ispra (Italy) (1995), 18 pages & annexes. PERDIGÄO V. - Technical specifications for area frame sampling surveys in the three new Member States in 1995. (1995). 47 TOLLEFSEN T. - Area Frame Sampling Survey within the European Union. Call for proposals O. J. 96/C 366/14, Space Applications Institute, 1996, J. R. C. , Ispra. VOGT J. - Suivi des ressources hydriques au service des politiques régionales, de l'agriculture et de l'environnement. Projet HYDRE. Rapport Final, JRC, Ispra (1995). VOGT J. - Monitoring agricultural production in Europe using remote sensing and GIS techniques. 1 December 1995, Université Laval, Quebec (Canada). VOSSEN P. - Note de réflexion: les orientations du Projet MARS 1995-1998. Document stratégique. Institut des Applications de la Télédétection, Ispra (Italy), (1995), 95 pp. VOSSEN P. , GALLEGO J. , PERDIGÄO V. - Multi-country project for rapid environmental and agricultural monitoring and statistics in the Phare countries. In: Project Document for DG I - External Affairs, in the context of the Phare Regional Programme (1995), 55 pp. 48 BILAGA 7 Använda förkortningar AUG. CAMEL CGMS Ecu EEG EG ERS EU FAO GRIPS 1RS LANDSAT LISS MARS NDVI NOAA- AVHRR OKT. OLIWIN ORCA PC Phare SAR SEPT. SPOT Tacis WMO Augusti Projektledningsprogram som används inom verksamhet B Crop Growth Monitoring System Europeisk beräkningsenhet Europeiska ekonomiska gemenskapen Europeiska gemenskapen Earth Remote Sensing Europeiska unionen FN:s livsmedels- och jordbruksorganisation Geometric and Radiometric Image Processing System Indian Remote Sensing Satellites System av satelliter för observation av jordens resurser Multispektrala sensorer ombord på 1RS Monitoring Agriculture by Remote Sensing Normalised Difference Vegetation Index Satellitkonstellation med avancerad radiometer med mycket hög upplösning (Advanced Very High Resolutio Radiometer) Oktober Agrometeorologisk modell för prognoser för oliv- och druv/vinskördar Orbital Remote Sensing of Crop Areas Personal Computer Program för stöd till ekonomisk omstrukturering av länderna i Central- och Östeuropa Satellit September System med satelliter för observation av jorden (Système Probatoire d'Observation de la Terre) Program för tekniskt stöd till OSS-iänderna (Technical Assistance to the Commonwealth of New Independent States) Meteorologiska världsorganisationen 49 ISSN 1024-4506 KOM(98) 613 slutlig DOKUMENT SV 03 15 17 Katalognummer : CB-CO-98-603-SV-C Byrån för Europeiska gemenskapernas officiella publikationer L-2985 Luxemburg bO