Resumen El proceso de dispersión de solutos en el seno de un medio poroso heterogéneo ha sido el objetivo de numerosas investigaciones en las últimas décadas debido tanto a las limitaciones de las ecuaciones matemáticas que lo describen como a la necesidad de describir y predecir el movimiento de contaminantes en acuíferos reales, con la complejidad derivada de los patrones espaciales de heterogeneidad reales y otras incertidumbres en el conocimiento del medio. Si asumimos que la ecuación clásica de convección-dispersión (Advection-Dispersion Equation, ADE) es válida a escala microscópica, se identifican dos aproximaciones principales. La primera se centra en la búsqueda de parámetros efectivos en el dominio, de forma que la evolución del penacho de contaminante pueda ser predicha con éstos por medio de la ADE. Conforme un penacho evoluciona, va atravesando diferentes heterogeneidades, y a distintas escalas, en su camino, por cuyo efecto va evolucionando el valor del parámetro que rige la dispersión hasta que, teóricamente, a partir de cierto momento llegaría a estabilizarse. Sin embargo, distintos estudios demuestran que no siempre se alcanza un valor asintótico para la dispersividad. Esto se ha achacado tanto al efecto combinado de las distintas conductividades hidráulicas a distintas escalas como a un posible comportamiento no fickiano de la dispersión. Otros autores han demostrado la importancia de modelar adecuadamente la heterogeneidad de la conductividad hidráulica a las distintas escalas, asumiendo el comportamiento fickiano de la dispersión y achacando las desviaciones de los resultados reales frente a los teóricos a heterogeneidades de la conductividad a escalas inferiores a la de trabajo. Para resolver esta limitación, recurren a conceptos como los medios de porosidad dual, el transporte multitasa (multirate transport) u otros. Ambos puntos de vista se centran generalmente en un único parámetro para explicar la desviación del comportamiento de un penacho de soluto frente a los resultados predichos por la ADE: la variabilidad de la conductividad hidráulica. En ningún caso se hace referencia o se tiene en cuenta la variabilidad espacial de la dispersividad. Aunque se reconoce que este parámetro representa de forma efectiva la heterogeneidad de la conductividad hidráulica a pequeña escala, no se caracteriza su variabilidad espacial tratando de representar patrones de heterogeneidad análogos a los de formaciones reales. La dificultad para medir o estimar este parámetro y su enorme dependencia de la escala de la discretización numérica han limitado esta vía de investigación. Es frecuente que se calcule el valor efectivo de la dispersividad en todo el dominio en que evoluciona un penacho utilizando el método de los momentos espaciales o a partir de las curvas de llegada a ciertos puntos del medio. Así, se pierde el detalle de la posible influencia en la dispersión de la variabilidad local de la dispersividad a través del medio poroso. Esta tesis presenta el primer intento de modelar la variabilidad local de la dispersividad basándose en un experimento de flujo y transporte de solutos en un tanque de experimentación de escala intermedia (Intermediate Scale Experiment, ISE). Los medios disponibles actualmente para la monitorización, adquisición y procesamiento de datos en este tipo de experimentos permiten la obtención de información exhaustiva de ensayos controlados constituyendo una oportunidad todavía no agotada para la investigación en aspectos básicos del flujo y transporte. Hasta ahora, la experimentación en laboratorio se había centrado en la estimación de valores efectivos basados en el análisis de las curvas de llegada o de momentos del penacho, en algunos casos con el objetivo de verificar las teorías estocásticas del transporte. En esta investigación, se ha construido un medio poroso artificial inserto en un tanque de experimentación cuasi-2D, cuyos patrones de heterogeneidad estaban basados en datos de conductividad hidráulica procedente de una formación natural altamente heterogénea de características no gaussianas (MADE-2 site, Columbus Air Force Base en Mississippi, EEUU). Controlando el potencial hidráulico a la entrada y la salida del tanque, de longitud 1,2 m, altura 0,50 m y espesor 0,05 m, se crearon condiciones de flujo estacionario en las que se llevaron a cabo varios ensayos de transporte de trazadores conservativos. Este tanque, construido en metacrilato, fue monitorizado con una red de transductores de presión de alta precisión y se tomaron fotografías digitales de la evolución del penacho de trazador coloreado. El procesado de estas imágenes permitió obtener información exhaustiva en una malla de alta resolución de la distribución de concentraciones del trazador para distintos instantes del experimento. Los resultados de los diferentes ensayos realizados fueron analizados cuidadosamente para calcular las dispersividades tanto locales como efectiva, centrándose esta investigación en un experimento seleccionado. Se observa que incluso a escala de laboratorio ocurren fenómenos de transporte anómalo y que la dispersividad efectiva central, obtenida de los momentos de segundo orden del penacho, es más dependiente de los patrones de heterogeneidad de la conductividad hidráulica que de las propiedades de los distintos materiales que forman el medio poroso del tanque. Las imágenes sucesivas tomadas fueron procesadas sobre una malla de discretización para la que, asumiendo la validez de la ADE, se calcularon los valores locales efectivos de la dispersividad en distintos instantes de tiempo. Se observa cómo, para cada elemento de la discretización, la dispersividad local efectiva instantánea varía según una forma típica que depende de la evolución del gradiente de concentración en su interior y del material de que está compuesto. Esta investigación proporciona la primera evidencia disponible, basada en un experimento de laboratorio controlado, de cómo la dispersividad local estimada, debido a que es un parámetro efectivo, varía en el tiempo y el espacio, su correlación con la conductividad hidráulica y también su dependencia de la “historia” de concentraciones y gradientes en cada elemento de la discretización.