Este trabajo desarrolla una metodología multicriterio para la simulación del mercado de agua de riego en el ámbito de una cuenca. Para ello se parte del supuesto que los regantes tratan de optimizar con sus decisiones productivas (plan de cultivos) una función de utilidad multiatributo, sometidos a una serie de restricciones que dependen de las condiciones estructurales de sus explotaciones. Así, se han definido una serie de grupos homogéneos de agricultores en relación con el uso del agua como los agentes "tipo" a considerar de forma conjunta en el modelo mercado. Dicho modelo calcula el equilibrio del mercado a través de la solución que maximiza el bienestar agregado, cuantificado como la suma de las utilidades multiatributo alcanzadas por cada uno de los agentes participantes. Esta metodología se pone en práctica para la cuenca del Duero (España), obteniéndose como principal resultado que la introducción de esta institución aumenta significativamente la eficiencia económica y la generación en empleo agrario, especialmente en circunstancias de escasez (sequía).

Knowledge about water distribution in the soil profile under drip irrigation conditions is very important to prevent percolation losses and to obtain optimum yield. Therefore, during the initial step of drip irrigation design, to carry out previous field tests is very recommendable. These tests consist in applying a volume of water according to the crop needs by means of an isolated point emitter of a definite discharge rate and then to measure maximum depth and horizontal extension at 30 cm depth of the wetting front. Nevertheless, due to the effort that field tests endure, in many cases they are not carried out. An alternative to field test is to apply simulation models, that is; allowing to predict soil water distribution under drip irrigation conditions. Previous knowledge of irrigation time, discharge rate, and soil hydraulic properties or alternatively soil texture, are necessary to run these models. In this work to carry out the simulations two numerical models has been used: HYDRUS-2D and SIMDAS. The second one has been modified to take into account the ponded area under the emitter and van Genuchten-Mualem soil hydraulic functions has been implemented. Resultant soil water distribution with both models has been very similar. To validate the results of both models an experimental test in a Typic Calcixerepts soil (SSS, 1998) was done. The experimental soil water distribution, after to apply a total amount of 25 l with different discharge rates: 2, 4, 8.5 and 25 l x h-1, has been compared with the results of the simulations. In the test, measures of ponded area under the emitter and soil water content in the soil profile have been done. The soil water content measures was taken with a TDR probe (IMKO TRIME-T) immediately before, during and after irrigation, the measures were taken at different horizontal distances of the emitter and until 140 cm deep. Simulated results of soil water content were in agreement with experimental data and are good enough for drip irrigation design. | En un sistema de riego localizado resulta muy importante conocer la distribución de agua en el suelo para evitar pérdidas por percolación y conseguir un nivel de producción óptimo. Para ello, en la fase inicial de diseño agronómico deben realizarse pruebas de campo previas, consistentes en aplicar un volumen de agua acorde a las necesidades del cultivo con un emisor aislado de un determinado caudal, y posteriormente tomar los datos de profundidad alcanzada por el frente húmedo y el radio mojado a 30 cm de profundidad. Sin embargo, debido al esfuerzo que entrañan estas pruebas, son muchos los casos en que no se realizan. Una alternativa a la realización de las pruebas de campo es la utilización de modelos que permitan simular el movimiento de agua en estas condiciones, conocidos el tiempo de riego, el caudal del emisor y las propiedades hidráulicas del suelo o, en su defecto, la textura. En este trabajo para realizar las simulaciones se han utilizado dos modelos numéricos: HYDRUS-2D y SIMDAS, este segundo modificado para poder tener en cuenta el charco formado bajo el emisor e implementando las propiedades hidráulicas del suelo según el modelo de van Genuchten-Mualem. En lo referente a la distribución de agua, los dos modelos han proporcionado resultados muy similares. Para validar los resultados de los modelos se realizaron ensayos en un suelo Typic Calcixerepts (SSS, 1998) consistentes en aplicar un volumen total de 25 l mediante emisores de distinto caudal: 2, 4, 8.5 y 25 l x h-1. En todos los casos se tomaron medidas de las dimensiones del charco formado bajo el emisor y del contenido de agua en el suelo inmediatamente antes, durante y posteriormente al riego mediante una sonda TDR (IMKO TRIME-T), a distintas distancias del emisor y hasta una profundidad de 140 cm. Los resultados experimentales se compararon con los obtenidos mediante simulación, resultando satisfactorios para el fin propuesto.

Los modelos matemáticos de simulación del movimiento de agua y nitrógeno en el suelo permiten, una vez calibrados para las condiciones de trabajo, predecir entre otras cosas, cuál ha sido la lixiviación de nitrato bajo unas condiciones de cultivo determinadas, y sirven como útiles herramientas para evaluar el impacto de diferentes estrategias de manejo de la fertilización y el riego de los cultivos. En este caso, se ha utilizado el módulo de nitrógeno del modelo LEACHM (Leaching Estimation and Chemistri Model) para estimar la lixiviación de nitrato a largo plazo (10 años) en el cultivo de cítricos bajo diferentes tratamientos de abonado nitrogenado, así como el contenido de nitrógeno mineral en el perfil de suelo antes del comienzo de los abonados. Las dosis de nitrógeno evaluadas varían entre 150 y 730 kg N/ha/año e incluyen diferente número de aplicaciones y formas químicas de nitrógeno. A igualdad en los aportes de agua la lixiviación aumenta con la dosis aplicada oscilando por término medio entre 115 kg N/ha/año y 527 kg N/ha/año. El modelo puede servir como ayuda en la toma de decisiones de las dosis óptimas de abonado nitrogenado a aplicar considerando los aspectos medioambientales.

Water and solute transport in the vadose zone depends greatly on the soil physical and chemical properties, which generally exhibit high heterogeneity. Measurement of those properties have asociated large uncertainties. An alternative method to the experimental estimation of the soil characteristics consists on deducing the soil properties from a measured data set (inputs and outputs). This procedure, known as inverse simulation, is based on the use of optimization algorithms that allow finding the best set of parameters to fit an objective function. Among these, the global optimization methods are appropiate to locate a global optimum for a given set of conditions (number of parameters, boundary conditions, etc.). Applying the WAVE model to a sprinkler fertigated banana plot in the North of Tenerife (Canary Islands), the soil hydraulic parameters of the model are calibrated based on water content measurement at three different depths. Two calibration procedures are used, the traditional "trial and error" and the inverse modelling technique using the Multilevel Coordinate Search (MCS) algorithm. The latter is shown to be a relatively efficient procedure for parameter estimation. | Los procesos de transporte de agua y solutos en la zona no saturada (ZNS) dependen en gran parte de las propiedades físico-químicas del suelo, las cuales presentan generalmente una alta heterogeneidad y su determinación lleva implícito un grado de incertidumbre considerable. Ante la determinación experimental de estas características del suelo existe la alternativa de deducirlas mediante técnicas de simulación inversa a partir del conjunto de datos de entrada y de salida observados. Éstas están basadas en el uso de algoritmos de optimización que permiten encontrar el mejor conjunto de parámetros que satisfacen una determinada función objetivo. Entre los tipos disponibles cabe destacar los denominados de optimización global que permiten localizar mínimos/máximos globales dadas unas condiciones determinadas (número máximo de parámetros, condiciones de contorno, etc.). Aplicando el modelo WAVE, para movimiento de agua y agroquímicos en la ZNS, a un cultivo de plátanos en el Norte de Tenerife se calibran los parámetros hidráulicos del modelo con base en datos observados de contenido hídrico del suelo a tres profundidades diferentes. Por un lado se usa el método de calibración tradicional de "prueba y error" y por otro lado se emplea el procedimiento de simulación inversa mediante el algoritmo de búsqueda en coordenadas multinivel (MCS), resultando este segundo caso una alternativa relativamente eficiente para la estimación de parámetros.