Resumen
La contaminación del agua representa un desafío ambiental crítico a nivel global y en la Unión Europea (UE), particularmente en la región mediterránea de España. El crecimiento poblacional, la demanda creciente de alimentos y combustibles, junto con el cambio climático, intensifican la contaminación por nutrientes en los cuerpos de agua. Esta contaminación amenaza la calidad del agua y los ecosistemas acuáticos, así como la salud humana. La complejidad de las vías de transporte de nutrientes hace que su monitoreo y mitigación sean complicados. Se requieren modelos integrales que vinculen procesos y relaciones de causa y efecto para controlar eficazmente la contaminación.
En la región mediterránea, como la Demarcación Hidrográfica del Júcar (DHJ), la interacción entre agua superficial y subterránea es clave, pero los modelos tradicionales presentan limitaciones. Esta tesis aborda estos desafíos al caracterizar la contribución de nutrientes a las masas de agua superficiales de la DHJ, evaluar medidas de reducción de la contaminación, considerando el cambio climático a largo plazo y aplicar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la concentración de nitratos. El acoplamiento de modelos hidrológicos y de calidad del agua, junto con el aprendizaje automático, ofrece una comprensión profunda y valiosa de los factores detrás de la contaminación por nutrientes y proporciona una base sólida para la toma de decisiones y la gestión sostenible del agua en la DHJ y regiones similares. Esta tesis fue estructurada como un compendio de tres artículos que abarcan estos desafíos.
El primer artículo profundiza en la compleja interacción entre las aguas superficiales y las subterráneas en las cuencas de la DHJ, centrándose en la dinámica de la contaminación por nitratos. Los resultados muestran una correlación directa entre las concentraciones de nitratos en ríos y acuíferos a lo largo del eje principal de los ríos Júcar y Turia, lo cual destaca el papel fundamental de las aportaciones de agua subterránea en la contribución a los niveles de nitratos de los ríos. Además, el estudio identifica regiones aguas abajo con actividades agrícolas y urbanas intensificadas como focos de contaminación por nitratos.
El segundo artículo aborda la vulnerabilidad de la calidad de las aguas superficiales al cambio climático y escenarios de reducción de la contaminación difusa y puntual en las cuencas de la DHJ a largo plazo. Los resultados indican que, en los escenarios de cambio climático, se espera que aumenten significativamente las masas de agua con un mal estado de amonio, fósforo y DBO5, y en menor proporción las masas en mal estado de nitratos. En concreto, las concentraciones medias de amonio y fósforo podrían duplicarse durante los meses de bajo caudal. Para mantener la calidad actual del agua, se requieren reducciones sustanciales de al menos el 25% de la contaminación difusa por nitratos y del 50% de las cargas puntuales de amonio, fósforo y DBO5.
El tercer artículo presenta un enfoque innovador para simular la concentración de nitratos en masas de agua superficiales mediante modelos de aprendizaje automático. Aprovechando los métodos de selección de características y los algoritmos random forest (RF) y eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), el estudio logró una gran precisión en la predicción de la concentración de nitratos. Estos modelos analizaron 19 variables de entrada, que abarcan factores ecológicos, hidrológicos y ambientales, junto con datos de concentración de nitratos procedentes de estaciones de aforo de la calidad de las aguas superficiales. En particular, la investigación destaco que la localización desempeña un papel dominante, explicando el 87% de la variabilidad de los nitratos en relación con la concentración de nitrógeno y fósforo. Esta investigación destaco el potencial del aprendizaje automático en la predicción de la calidad del agua y la evaluación de riesgos.
