This study has been motivated by attempts to manage optimally the root zone of agricultural soils as well as by concerns about soil and groundwater pollution. A finite difference model to solve the one-dimensional water transfer equation is presented. The results obtained with this numerical model were compared with those calculated using an analytical solution, which considers a constant flow at the soil surface, and with those obtained using an optimum solution proposed in this study, in which a constant soil water content is considered to occur at the soil surface. Furthermore, a numerical scheme to solve the convection-dispersion equation is presented so as to simulate the transport of solute that does not interact with the soil particles. The numerical solution used to describe water and solute transport is also compared with experimental results reported by others authors. It was found that the simulate results obtained by the numerical solution generally are in good agreement with those using the approaches referred in this study, and with the experimental data utilized. Therefore, this numerical solution can be used for practical purposes. | El presente estudio fue motivado por la importancia que revisten las transferencias de agua y de sustancias quimicas en las capas superficiales del suelo en relacion con el manejo de los suelos agricolas y la contaminacion del suelo y del agua subterranea. Se presenta un modelo en diferencias finitas para la solucion de la ecuacion unidimensional de transferencia de agua en el suelo. Los resultados de la simulacion numerica se comparan con los de una solucion analitica para el caso de un flujo constante en la superficie del suelo y con los de una solucion optimal propuesta en este trabajo para el caso de una humedad constante en la superficie del suelo. Se presenta tambien una solucion numerica de la ecuacion de conveccion-dispersion para describir el transporte de los solutos que no interactuan con las particulas del suelo. Los resultados de la simulacion numerica para el transporte de agua y solutos se comparan con resultados experimentales de otros autores. En general, los resultados obtenidos con la simulacion numerica estan en buen acuerdo con los obtenidos mediante las soluciones referidas y con los resultados experimentales utilizados. Por lo tanto, esta solucion numerica puede ser usada para propositos practicos.

A numerical method to interpret aqueous extract methods is presented. The numerical model is solved with CORE and allows to account for: 1) dilution, 2) kinetic mineral dissolution and precipitation processes; 3) equilibrium mineral dissolution and precipitation processes; 4) cation exchange; 5) aqueous complexation and acid base reactions; and 6) gas dissolution/ex-solution. The methodology has been successfully applied to model aqueous extract tests performed with distilled and granitic waters of several durations and at different ratios R between mass of added water to mass of soil sample ranging from 1 to 16. Although the method has been tested with bentonites used for sealing and backfilling radiactive waste disposal, it should be applicable to any type of soil. | Se presenta una metodología numérica para la interpretación de los resultados de ensayos de extractos acuosos basada en la modelización hidrogeoquímica del ensayo. El modelo numérico se ha resuelto con el código de transporte reactivo CORE desarrollado en la Universidad de La Coruña y permite tener en cuenta: (1) La dilución del agua intersticial inicial; (2) Los procesos cinéticos de disolución/precipitación de fases minerales; (3) La disolución/precipitación de fases minerales en condiciones de equilibrio; (4) El intercambio catiónico; (5) las reacciones ácido-base y de formación de complejos acuosos; y (6) La disolución/ex-solución de gases. La metodología se ha aplicado con éxito a la modelización de ensayos de extractos acuosos realizados con agua destilada y agua granítica a distintas duraciones (entre 1 y 30 días) y a distintas relaciones R entre la masa de agua añadida y la masa de muestra que varían entre 1 y 16. Aunque la metodología ha sido desarrollada para las bentonitas utilizadas como material de relleno y sellado de almacenamientos de residuos radiactivos, es aplicable a cualquier tipo de suelo.

The use of the TDR signal to predict concentration of a saline trazer (Br-) through the soil is evaluated. Six TDR-based methods to estimate bulk electrical conductivity (sigma) on a range of standard KCl solutions are compared. Nadler´s method works the best in our conditions (r2 1:1= 0.988). Three models (linear, nonlinear and empirical) to predict soil solution electrical conductivity (sigma w) based on sigma and water content (theta) are experimentally tested on a laboratory set-up that included 24 hand packed soil columns as a combination of 6 salinity (Br-) levels and 4 moisture contents. The linear model (Rhoades´equation) predicted slightly better than the other two (r2 1:1= 0.986 vs. 0.976 and 0.983). Since this is a simpler model (3 vs. 4 parameters) it is thus recommended. Measurements made simultaneously with a four electrode salinity probe gave good correlation with those obtained with the TDR (r2 = 0.964). A good correlation was also found between tracer concentration in the soil solution and sigma w (r2 = 0.96). The method reveals itself as a robust tool for solute transport studies under controlled salinity conditions. | Se evalúa el uso del método del TDR (Time Domain Reflectometry) para la estimación de la concentración de un ión salino (Br-) utilizado como trazador en el suelo. Se comparan primeramente 6 métodos para la obtención de la conductividad eléctrica aparente del suelo (sigma) a partir de la forma de la onda de TDR utilizando varias disoluciones patrón acuosas de una sal del trazador (KCl). El método de Nadler es el más adecuado en nuestras condiciones (r2 1:1= 0.988). Se evaluaron tres tipos de modelos (lineal, no-lineal y empírico) para estimar la conductividad eléctrica de la disolución del suelo (sigma w) a partir de los datos de sigma y el contenido de humedad (teta) obtenidos en un ensayo con 24 columnas de suelo (6 concentraciones salinas (BrK) x 4 niveles de humedad) empaquetado a su densidad natural. El modelo lineal (ecuación de Rhoades) predice adecuadamente (r2 1:1= 0.986) y no existe mejora en la introducción de un modelo no-lineal más complejo. Se contrasta también el comportamiento de la sonda clásica de salinidad aparente del suelo de 4 electrodos (s4e) frente al TDR encontrándose una buena correlación entre ambas medidas (r2 = 0.964), aunque la s4e arroja medidas sistemáticamente inferiores. Finalmente se obtuvo un buen ajuste lineal entre las concentraciones del trazador Br- en la disolución del suelo y sigma w (r2 = 0.96). El método confirma ser una herramienta robusta para el estudio de transporte de un trazador salino a través del suelo.

A numerical method to interpret aqueous extract methods is presented. The numerical model is solved with CORE and allows to account for: 1) dilution, 2) kinetic mineral dissolution and precipitation processes; 3) equilibrium mineral dissolution and precipitation processes; 4) cation exchange; 5) aqueous complexation and acid base reactions; and 6) gas dissolution/ex-solution. The methodology has been successfully applied to model aqueous extract tests performed with distilled and granitic waters of several durations and at different ratios R between mass of added water to mass of soil sample ranging from 1 to 16. Although the method has been tested with bentonites used for sealing and backfilling radiactive waste disposal, it should be applicable to any type of soil. | Se presenta una metodolog.a num.rica para la interpretaci.n de los resultados de ensayos de extractos acuosos basada en la modelizaci.n hidrogeoqu.mica del ensayo. El modelo num.rico se ha resuelto con el c.digo de transporte reactivo CORE desarrollado en la Universidad de La Coru.a y permite tener en cuenta: (1) La diluci.n del agua intersticial inicial; (2) Los procesos cin.ticos de disoluci.n/precipitaci.n de fases minerales; (3) La disoluci.n/precipitaci.n de fases minerales en condiciones de equilibrio; (4) El intercambio cati.nico; (5) las reacciones .cido-base y de formaci.n de complejos acuosos; y (6) La disoluci.n/ex-soluci.n de gases. La metodolog.a se ha aplicado con .xito a la modelizaci.n de ensayos de extractos acuosos realizados con agua destilada y agua gran.tica a distintas duraciones (entre 1 y 30 d.as) y a distintas relaciones R entre la masa de agua a.adida y la masa de muestra que var.an entre 1 y 16. Aunque la metodolog.a ha sido desarrollada para las bentonitas utilizadas como material de relleno y sellado de almacenamientos de residuos radiactivos, es aplicable a cualquier tipo de suelo.

The use of the TDR signal to predict concentration of a saline trazer (Br-) through the soil is evaluated. Six TDR-based methods to estimate bulk electrical conductivity (sigma) on a range of standard KCl solutions are compared. Nadler.s method works the best in our conditions (r2 1:1= 0.988). Three models (linear, nonlinear and empirical) to predict soil solution electrical conductivity (sigma w) based on sigma and water content (theta) are experimentally tested on a laboratory set-up that included 24 hand packed soil columns as a combination of 6 salinity (Br-) levels and 4 moisture contents. The linear model (Rhoades.equation) predicted slightly better than the other two (r2 1:1= 0.986 vs. 0.976 and 0.983). Since this is a simpler model (3 vs. 4 parameters) it is thus recommended. Measurements made simultaneously with a four electrode salinity probe gave good correlation with those obtained with the TDR (r2 = 0.964). A good correlation was also found between tracer concentration in the soil solution and sigma w (r2 = 0.96). The method reveals itself as a robust tool for solute transport studies under controlled salinity conditions. | Se eval.a el uso del m.todo del TDR (Time Domain Reflectometry) para la estimaci.n de la concentraci.n de un i.n salino (Br-) utilizado como trazador en el suelo. Se comparan primeramente 6 m.todos para la obtenci.n de la conductividad el.ctrica aparente del suelo (sigma) a partir de la forma de la onda de TDR utilizando varias disoluciones patr.n acuosas de una sal del trazador (KCl). El m.todo de Nadler es el m.s adecuado en nuestras condiciones (r2 1:1= 0.988). Se evaluaron tres tipos de modelos (lineal, no-lineal y emp.rico) para estimar la conductividad el.ctrica de la disoluci.n del suelo (sigma w) a partir de los datos de sigma y el contenido de humedad (teta) obtenidos en un ensayo con 24 columnas de suelo (6 concentraciones salinas (BrK) x 4 niveles de humedad) empaquetado a su densidad natural. El modelo lineal (ecuaci.n de Rhoades) predice adecuadamente (r2 1:1= 0.986) y no existe mejora en la introducci.n de un modelo no-lineal m.s complejo. Se contrasta tambi.n el comportamiento de la sonda cl.sica de salinidad aparente del suelo de 4 electrodos (s4e) frente al TDR encontr.ndose una buena correlaci.n entre ambas medidas (r2 = 0.964), aunque la s4e arroja medidas sistem.ticamente inferiores. Finalmente se obtuvo un buen ajuste lineal entre las concentraciones del trazador Br- en la disoluci.n del suelo y sigma w (r2 = 0.96). El m.todo confirma ser una herramienta robusta para el estudio de transporte de un trazador salino a trav.s del suelo.

En una parcela de 2520 m cuadrados se han instalado 50 extractores de agua del tipo bujía porosa de porcelana, a una profundidad de 0,4 m para analizar la variabilidad espacial de las concentraciones en SO4E2-, NO3-, Cl-; HCO3-, MgE2+, CaE2+, Na+ y K+. Se han encontrado coeficientes de variación que oscilan entre el 37% para el Na+ y el 110% del Cl-. La variabilidad temporal puesta de manifiesto en dos muestreos separados 4 meses es muy baja comparada con la espacial. El análisis de los semivariogramas muestran una distribución espacial aleatoria de todos los iones. El número mínimo de repeticiones para obtener valores representativos de la variabilidad espacial es 40 para esta parcela. Se ha estudiado la incidencia del número de repeticiones en la precisión del valor medio obtenido. Entre las 50 muestras se seleccionan al azar grupos desde 3 hasta 45 y se calcula el valor medio en cada caso. El proceso se repite 2000 veces y se comprueba que la desviación típica de las funciones de distribución decrece logaritmicamente con el número de repeticiones utilizadas en el grupo de partida. Esto nos permite ajustar por mínimos cuadrados la ecuación [CVn=A+b*Ln N] para cada ion. Los valores de A y b así obtenidos, se correlacionan a su vez linealmente (r=0,998) con la variabilidad espacial obteniéndose la expresión final [CVt=CVe+CVn=CVe (1+(0,75-0,916 lnN))]. Esta ecuación permite obtener el coeficiente de variación total que ha de asociarse a un valor medio obtenido con N repeticiones y cuya variabilidad espacial es CVe.

El objeto del presente trabajo es calibrar el modelo WAVE frente a datos de transporte de agua y nitrógeno en la zona no saturada obtenidos en una parcela comercial de platanera en el norte de Tenerife. Se comprobó la capacidad del modelo para simular flujo de agua y nitratos hacia el acuífero contaminado de la zona. Se aplicó un gran esfuerzo en la medida experimental de los parámetros del modelo frente a la adopción de valores de la literatura demostrar su capacidad predictiva y fiabilidad. El modelo WAVE, desarrollado en el norte de Europa, se aplica aquí por vez primera a condiciones subtropicales y al cultivo de platanera. Las referencias sobre modelización de estos sistemas son escasas, en especial sobre contaminación en relación al cultivo. Los datos experimentales disponibles se compararon con las predicciones del modelo WAVE. Se obtuvieron buenos resultados en la parte de flujo de agua del modelo, pero en general hay una falta de respuesta del modelo a los cambios de concentración observados en el campo. Esto se explica en términos de problemas en la representación de la absorción de N por parte del cultivo de platanera según el modelo.

En una parcela de 2520 m cuadrados se han instalado 50 extractores de agua del tipo bujia porosa de porcelana, a una profundidad de 0,4 m para analizar la variabilidad espacial de las concentraciones en SO4E2-, NO3-, Cl-; HCO3-, MgE2+, CaE2+, Na+ y K+. Se han encontrado coeficientes de variacion que oscilan entre el 37% para el Na+ y el 110% del Cl-. La variabilidad temporal puesta de manifiesto en dos muestreos separados 4 meses es muy baja comparada con la espacial. El analisis de los semivariogramas muestran una distribucion espacial aleatoria de todos los iones. El numero minimo de repeticiones para obtener valores representativos de la variabilidad espacial es 40 para esta parcela. Se ha estudiado la incidencia del numero de repeticiones en la precision del valor medio obtenido. Entre las 50 muestras se seleccionan al azar grupos desde 3 hasta 45 y se calcula el valor medio en cada caso. El proceso se repite 2000 veces y se comprueba que la desviacion tipica de las funciones de distribucion decrece logaritmicamente con el numero de repeticiones utilizadas en el grupo de partida. Esto nos permite ajustar por minimos cuadrados la ecuacion [CVn=A+b*Ln N] para cada ion. Los valores de A y b asi obtenidos, se correlacionan a su vez linealmente (r=0,998) con la variabilidad espacial obteniendose la expresion final [CVt=CVe+CVn=CVe (1+(0,75-0,916 lnN))]. Esta ecuacion permite obtener el coeficiente de variacion total que ha de asociarse a un valor medio obtenido con N repeticiones y cuya variabilidad espacial es CVe.

En este trabajo se presenta un modelo numerico para simular el movimiento del agua en un perfil de suelo, su efecto en el transporte y concentracion de un soluto, y la relacion de ambos fenomenos con la produccion final de un cultivo. El modelo esta basado en las ecuaciones del movimiento del agua en medios no saturados y en las de transporte de solutos en suelos, utilizando el metodo de diferencias finitas para su solucion. Se elaboro un programa de calculo y se realizaron varias pruebas considerando clima arido, textura del suelo limo-arcillosa, soluto no reactivo con el suelo (CT) y sorgo como cultivo. Los resultados son satisfactorios al compararlos con los reportados en la literatura. De esta manera, el modelo permite determinar los siguientes aspectos: evolucion del contenido de humedad y concentracion de soluto en el perfil del suelo, analisis de las politicas de riego, calculo de la produccion final de los cultivos, analisis del lavado de los suelos, y el efecto en la salinizacion del suelo, por parte de un elevado nivel freatico salino.

El objeto del presente trabajo es calibrar el modelo WAVE frente a datos de transporte de agua y nitrogeno en la zona no saturada obtenidos en una parcela comercial de platanera en el norte de Tenerife. Se comprobo la capacidad del modelo para simular flujo de agua y nitratos hacia el acuifero contaminado de la zona. Se aplico un gran esfuerzo en la medida experimental de los parametros del modelo frente a la adopcion de valores de la literatura demostrar su capacidad predictiva y fiabilidad. El modelo WAVE, desarrollado en el norte de Europa, se aplica aqui por vez primera a condiciones subtropicales y al cultivo de platanera. Las referencias sobre modelizacion de estos sistemas son escasas, en especial sobre contaminacion en relacion al cultivo. Los datos experimentales disponibles se compararon con las predicciones del modelo WAVE. Se obtuvieron buenos resultados en la parte de flujo de agua del modelo, pero en general hay una falta de respuesta del modelo a los cambios de concentracion observados en el campo. Esto se explica en terminos de problemas en la representacion de la absorcion de N por parte del cultivo de platanera segun el modelo.