La información sobre predicción ecohidrológica incidirá directamente en la toma de decisiones sobre el hábitat de peces y gestión de embalses”. Este es el objetivo principal del área de trabajo de Ecohidrología del proyecto Integrated Forecasting System for Water and the Environment (WATER4CAST), que busca mejorar la gestión del sistema Júcar para responder adecuadamente a los nuevos estándares derivados del impacto del cambio climático.

AUTOR: IIAMA-UPV

La investigación, financiada por el programa Prometeo para grupos de investigación de excelencia – PROMETEO 2021 de la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital GVA, cuenta con una duración de 36 meses y está coordinada por los investigadores del IIAMA, Manuel Pulido y Félix Francés.

 

“El objetivo final del proyecto es desarrollar un servicio de predicción integral para el Júcar, que comprenda información meteorológica, ecohidrológica, agronómica, de hábitat y de gestión de embalses”, asevera Félix Francés, coordinador del proyecto y responsable de esta área de trabajo.

 

La importancia de la información ecohidrológica

 

El objetivo de esta área de trabajo es la implementación en la cuenca del río Júcar del modelo ecohidrológico distribuido TETIS, cuyas predicciones servirán, además de la toma de decisiones en la gestión de los recursos hídricos, “para conocer el estado del hábitat de peces, lo que ya es una innovación por sí misma”, destaca el Dr. Félix Francés.

 

En este sentido, el investigador del IIAMA indica que al ser TETIS un modelo distribuido los resultados se podrían mostrar en cualquier punto del territorio, “pero se ha decidido que se visualicen en puntos significativos de la gestión de la red hidrográfica del río Júcar para representar con la mayor certeza posible el estado de la cuenca”.

 

Carlos Echeverría, investigador del IIAMA participante en el proyecto, añade que TETIS “desarrollará mapas temáticos con información sobre variables de interés como la humedad del suelo superficial, el flujo superficial o la recarga del acuífero”, señala el Dr. Echeverría.

 

Finalmente, todos los datos generados serán evaluados a través de un modelo de error para determinar la incertidumbre asociada a la previsión obtenida y representar mejor la realidad. “Una vez implementado, el modelo servirá para realizar las predicciones hidrológicas en régimen natural y alterado a corto medio y largo plazo”, concluye el Dr. Francés García.