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Un modelo único no basta: la incertidumbre en la gestión del agua en la agricultura es mayor de lo estimado


06/07/2026

I+D+i
Un modelo único no basta: la incertidumbre en la gestión del agua en la agricultura es mayor de lo estimado
 
  • El estudio liderado por Héctor González-López demuestra que depender de un único modelo computacional para gestionar el agua agrícola genera una falsa sensación de seguridad e incertidumbre en las predicciones
 
Una investigación liderada por el investigador predoctoral de IMDEA Agua Héctor Gónzalez-López, en colaboración con el Joint Research Centre de Ispra y el Euro-Mediterranean Center on Climate Change, ha demostrado que la dependencia de un único modelo computacional para la gestión del agua en la agricultura puede generar una falsa sensación de seguridad.
 
Este estudio, publicado en la revista Agricultural Water Management y centrado en la cuenca del Tormes (España), es el primero que combina varios modelos hidrológicos y microeconómicos a la vez, todos ellos plausibles, produciendo predicciones de almacenamiento de agua en embalses que varían hasta en 202 millones de metros cúbicos.
 

El riesgo de una visión única

 
Los organismos de cuenca y los responsables políticos se apoyan cada vez más en modelos hidroeconómicos para diseñar estrategias de gestión del agua, como la asignación de recursos para riego o el establecimiento de tarifas. Estos modelos simulan la interacción entre el ciclo del agua y las decisiones económicas de los agricultores. Sin embargo, el estudio demuestra que la propia «estructura» del modelo —las ecuaciones y supuestos que lo sustentan— es una fuente masiva de incertidumbre.
 
Para cuantificar este efecto, el equipo creó un «ensamblaje multimodelo», combinando varias herramientas de simulación hidrológica (como HEC-HMS y SWAT) con diferentes modelos de comportamiento de los agricultores. Al aplicar este conjunto de modelos a la cuenca del Tormes bajo distintos escenarios de sequía y precios del agua, los resultados mostraron una enorme diferencia en las predicciones: el volumen de agua almacenada en el embalse de Santa Teresa alcanzó entre 150 y 202 millones de metros cúbicos, lo que equivale al 31-41% de su capacidad máxima y hasta el 127% de la demanda anual de riego aguas abajo.
 
El análisis concluye que la elección del modelo hidrológico es el factor que más influye en esta variabilidad, mientras que los modelos económicos modulan las diferencias dentro de cada escenario. Esta divergencia es más pronunciada al inicio de la campaña de riego, un momento crítico para la planificación agrícola.
 
«Nuestros resultados demuestran que confiar en un solo modelo para tomar decisiones sobre la asignación de agua o las tarifas puede dar una falsa sensación de precisión y conducir a políticas que no son lo suficientemente robustas para afrontar la verdadera gama de futuros posibles, especialmente durante sequías severas», explica Héctor González-López, primer autor del trabajo.
 

Hacia una gestión más robusta

 
Estos hallazgos no sugieren que un modelo sea «correcto» y los demás «incorrectos», sino que cualquier modelo individual solo captura una parte de una realidad compleja. Los autores proponen que la evaluación de políticas hídricas incorpore sistemáticamente ensamblajes multimodelo. Este enfoque permite comprender mejor el rango completo de futuros plausibles y diseñar estrategias más resilientes y robustas frente a la sequía y el cambio climático.
 

Sobre la investigación: una metodología aplicable a otras cuencas

 
El estudio proporciona una metodología común para integrar y comparar distintos modelos de forma consistente, que puede aplicarse en otras cuencas agrícolas reguladas de España y del resto del mundo para mejorar la toma de decisiones sobre la gestión del agua.
 
 
Héctor González-López presentando unos resultados relacionados con este trabajo en la 16th International Conference on Hydroinformatics, celebrada en Zaragoza entre el 22 y 26 de junio
 
El trabajo, en el que también han participado los investigadores de IMDEA Agua Francesco Sapino, David Rivas-Tabares y Carlos Dionisio Pérez-Blanco, ha sido desarrollado en el marco de los proyectos:
 
  • TRANSCEND (financiado por el programa Horizonte Europa Europea con el acuerdo de subvención nº 101084110).
     
  • MARCLAIMED (financiado por el Programa Horizonte Europa con el acuerdo de subvención nº 101136799).
     
  • TALANOA-WATER (parte del Programa PRIMA financiado por Horizonte 2020 con el acuerdo de subvención nº 2023).
     
  • NATURA (ayuda CNS2022-135132 financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU), la Agencia Estatal de Investigación (AEI) y por la Unión Europea a través del programa NextGenerationEU/PRTR (Mecanismo de Recuperación y Resiliencia).
     

Fuente agua.imdea.org


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