Resumen
La evaluación ambiental de los suelos es clave para la gestión sostenible de los recursos naturales, especialmente en espacios explotados o próximos a la población. La presencia de metales pesados en el suelo supone un riesgo ambiental y sanitario relevante, lo que hace necesario disponer de metodologías eficaces para su evaluación.
Esta tesis estudia la contaminación por metales pesados desde un enfoque metodológico, desarrollando una herramienta innovadora: el Índice Probabilístico de Contaminación (PPI). Este índice permite evaluar y caracterizar preliminarmente el suelo, superando las limitaciones de los métodos tradicionales. A diferencia de estos enfoques, el PPI posibilita una evaluación del riesgo sin necesidad de contar con valores de fondo preindustriales ni recurrir a un muestreo físico intensivo. Esto representa un cambio significativo en la caracterización de suelos contaminados, al optimizar recursos, democratizar el acceso a la información ambiental y ofrecer una solución escalable y replicable, especialmente útil en regiones con recursos limitados.
Para desarrollar esta metodología, la investigación ha abordado los siguientes objetivos específicos:
a) Analizar las metodologías tradicionales de evaluación de la contaminación por metales pesados, identificando sus limitaciones y posibles mejoras.
b) Evaluar el uso de datos abiertos interpolados como alternativa a los métodos convencionales.
c) Diseñar y validar el PPI, integrando ocho factores clave (carreteras, densidad industrial, pH del suelo, contenido de materia orgánica, pendiente, textura del suelo, proximidad a zonas mineras y drenaje). También se analiza su aplicabilidad en un caso de estudio, así como su replicabilidad y escalabilidad para otras regiones.
Los resultados obtenidos se han estructurado como artículos científicos publicados en revistas JCR. La tesis se presenta como compendio de artículos, incluyendo:
- Artículo 1 (Ingegraf 2024): Kriging-Based Spatial Analysis and Risk Assessment of Heavy Metal Pollution in León Province.
- Artículo 2 (JCR Q1 - 2023): Exploring Environmental Risk in Soils: Leveraging Open Data for Non-Sampling Assessment? Publicado en Heliyon.
- Artículo 3 (JCR Q1 - 2023): Assessing Heavy Metal Contamination in Agricultural Soils: A New GIS-Based Probabilistic Pollution Index (PPI) - Case Study: Guarda Region, Portugal. Publicado en Annals of GIS.
Para facilitar la comprensión del trabajo y sus contribuciones, la tesis se organiza en los siguientes apartados:
1. Introducción: contextualiza el problema, justifica la investigación y expone el estado del arte.
2. Objetivos de la tesis: presenta el objetivo general y los objetivos específicos.
3. Capítulo 1: desarrollo del primer artículo.
4. Capítulo 2: desarrollo del segundo artículo.
5. Capítulo 3: desarrollo del tercer artículo.
6. Conclusiones generales: principales hallazgos, limitaciones y futuras líneas de investigación.
7. Bibliografía: relación de todas las referencias utilizadas en el documento.
