Desarrollan un modelo hidrológico que predice el movimiento del agua en el suelo y ayuda a combatir la sequía

La Universidad de Granada forma parte de una investigación internacional que ha desarrollado el modelo HyPix, que ayuda a predecir el movimiento del agua en el suelo de una forma más eficiente y precisa que otras metodologías existentes.

“Conocer y ser capaz de predecir el movimiento del agua en el suelo, desde la superficie hasta el límite de las aguas subterráneas, es de vital importancia para proteger y gestionar los recursos hídricos”, explica Jesús Fernández Gálvez, profesor del Departamento de Análisis Geográfico Regional y Geografía Física de la UGR. El aumento actual de la demanda hídrica para el consumo y para la producción agrícola, junto con unas condiciones climáticas cambiantes, “exigen herramientas eficientes que permitan cuantificar de manera precisa los flujos de agua en el suelo”, detalla Fernández Gálvez, docente y uno de los principales responsables que participa en este trabajo internacional.

Los investigadores Josep Pollacco y Jesús Fernández Gálvez, desarrolladores del nuevo modelo hidrológico, junto a la zona experimental en Whakaraupō, costa de Canterbury, Nueva Zelanda.

Las soluciones numéricas al flujo de agua en medios porosos no saturados han sido objeto de estudio desde hace un siglo, con los trabajos pioneros de Richardson y Richards, quienes establecieron las bases para su modelización. Sin embargo, por la complejidad de las funciones que describen las propiedades de transmisión y almacenamiento del agua en el suelo, la solución a este tipo de problemas sigue siendo hoy uno de los mayores retos científicos para la comprensión del Sistema Tierra.

HyPix es un programa de código abierto escrito en el lenguaje Julia. El modelo ha sido validado con otros existentes y con medidas experimentales bajo una variedad de condiciones de elevada complejidad. En todas las condiciones los resultados han sido satisfactorios, alcanzando la convergencia incluso en perfiles de suelo con una pronunciada heterogeneidad, donde otros modelos fallan, y con mayor eficiencia. La metodología empleada no requiere el uso de parámetros adicionales, lo que permite su generalización en cualquier tipo de condiciones del suelo.

Con el modelo HyPix también es posible obtener las propiedades hídricas del suelo cuando se dispone de mediciones independientes, tales como series temporales del contenido en agua en el perfil del suelo, drenaje o escorrentía. En concreto, las propiedades hídricas de cada capa del suelo se pueden obtener indirectamente mediante la inversión del modelo. Esto se consigue haciendo uso de las medidas del contenido en agua a diferentes profundidades y utilizando una técnica de optimización vertical por pasos adaptada al número de capas necesarias en el perfil.

Figura: esquema de aplicación del modelo HyPix para la obtención de las propiedades hídricas del suelo.

Los logros conseguidos en la modelización hidrológica tienen implicación directa en la modelización climática, en los cambios en el ciclo hidrológico, así como en la gestión y manejo de los recursos del planeta Tierra. Tanto este nuevo modelo como algunas de sus aplicaciones han sido recientemente publicadas en la revista científica Environmental Modelling and Software.

Referencia bibliográfica:

Pollacco, J.A.P., Fernández-Gálvez, J., Ackerer, P., Belfort, B., Lassabatere, L., Angulo-Jaramillo, R., Rajanayaka, C., Lilburne, L., Carrick, S., Peltzer, D.A., 2022. HyPix: 1D physically based hydrological model with novel adaptive time-stepping management and smoothing dynamic criterion for controlling Newton–Raphson step. Environmental Modelling and Software 153, 105386. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105386

Pollacco, J.A.P., Fernández-Gálvez, J., Rajanayaka, C., Zammit, S.C., Ackerer, P., Belfort, B., Lassabatere, L., Angulo-Jaramillo, R., Lilburne, L., Carrick, S., Peltzer, D.A., 2022. Multistep optimization of HyPix model for flexible vertical scaling of soil hydraulic parameters. Environmental Modelling and Software 156, 105472. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105472