Resumen
  Los nuevos retos que plantea la Directiva Marco del Agua en Europa suponen un profundo cambio en todos los niveles de gestión del agua del riego, donde la recuperación de los costes se impone como medida para el uso eficiente del agua y la sostenibilidad medioambiental de la actividad.
  La realización de nuevas infraestructuras para la mejora de la eficiencia global del riego, deben de venir acompañadas de una gestión adecuada, ya que sin ésta no se justifican las grandes inversiones acometidas. La gestión agronómica e hidráulica del agua de riego en redes a presión conlleva la satisfacción de las necesidades hídricas de los cultivos de la manera más eficiente, ajustando los volúmenes aportados a dichas necesidades. Dado por otra parte que el riego a presión necesita el aporte de energía, lo ideal sería llevarlo a cabo con el menor consumo posible. Finalmente, en caso de que se practique la fertirrigación colectiva, es deseable conocer los requisitos de fertilizantes de los cultivos, para satisfacerlos adecuando el calendario de fertirrigación al de riego.
  Para optimizar el uso de todos los insumos que participan en el riego, agua, energía y fertilizantes, se necesita realizar un seguimiento de todos los procesos en que están implicados, con el fin de detectar los puntos débiles de la gestión y mejorarlos. Dada la gran cantidad de información requerida para ello, resulta recomendable desarrollar un Sistema de  Soporte a la toma de Decisiones (DSS), que alimente el proceso con diferentes alternativas, y permita evaluar los resultados en cada caso. Puesto que la mayoría de la información utilizada es de carácter espacial, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se muestran como la herramienta de trabajo más idónea para ello.
  En el trabajo desarrollado se describe la metodología seguida para la elaboración de un DSS orientado a la gestión del riego en redes a presión, denominado HuraGIS (Herramientas para el Uso Racional del Agua con el soporte de un GIS). En él se han implementado herramientas capaces de simular todos los procesos implicados en la gestión agronómica e hidráulica del riego. Al mismo tiempo es posible generar nuevos escenarios de gestión, permitiendo en cada caso calcular una serie de indicadores destinados a evaluar cada escenario.
  Con este fin se ha diseñado primeramente un modelo de datos relacional, vinculado al propio tiempo con la información espacial. Para su implementación, se han desarrollado una serie de módulos que permiten la captura y edición de los datos, así como su depuración. Otros módulos de la aplicación HuraGIS permiten simular todos los procesos agronómicos del riego. Además, con el fin de reproducir los procesos hidráulicos se ha integrado el módulo de cálculo de EPANET, un programa de amplia difusión que realiza simulaciones en periodo extendido del comportamiento hidráulico y de la calidad del agua en redes presurizadas. Finalmente, como herramientas de optimización se han incorporado librerías de programación lineal y de optimización heurística, como son los Algoritmos Genéticos.
  La metodología desarrollada se ha aplicado a un caso real de estudio, la Comunidad de Regantes de Senyera (Valencia). Para ello se tomaron los datos necesarios en campo y se introdujeron en la aplicación HuraGIS. En una primera fase se realizó un diagnóstico sobre la gestión llevada a cabo durante la campaña de riegos de 2006, mediante el cálculo de una serie de indicadores que reflejaban la eficiencia de aplicación del agua de riego, la distribución de los fertilizantes por la red, el consumo energético y su coste. Como resultado se obtuvo una eficiencia global de aplicación del agua del 92,2 %, aunque a nivel de toma la eficiencia media llegó a situarse en el 97,74 %, pero con una desviación estándar del 45,59%, lo que vino a confirmar la necesidad de gestionar también las redes a nivel de subunidad de riego.
  Posteriormente se hizo uso de las herramientas de optimización para simular nuevos escenarios, con el propósito de estudiar posibles mejoras en la gestión. Para ello se modeló primeramente la red hidráulica y se calibró con medidas de campo. El análisis de los nuevos escenarios vino a mostrar la potencialidad de la combinación de los SIG, los modelos hidráulicos y las herramientas de optimización, para obtener importantes ahorros de energía, así como para la mejora en la distribución de fertilizantes. La reducción del consumo energético oscilaba entre el 36,04 % y el 15,32%, y la disminución de los costes asociados entre el 55,45 % al 15,32 %, en función de la agrupación por sectores en turnos de riego aplicada y otros condicionantes de tipo práctico. Asimismo, la aplicación de fertilizantes pudo mejorarse en un 6,73% de media, medido en términos de eficiencia en la distribución del fertilizante. El desarrollo de un caso real vino a demostrar que en la práctica los resultados están condicionados por las estrategias adoptadas por parte de los gestores, y también por las exigencias de los usuarios que limitan las estrategias posibles. Aún así, los ahorros obtenibles pueden ser notables.
  Como conclusión puede decirse que la forma óptima de proceder para mejorar la aplicación del agua a nivel global consiste en ajustar el número de riegos a los estrictamente necesarios. Por otra parte, si se pretende mejorar la eficiencia a nivel de toma existen dos formas de proceder: o bien modificando los caudales de las subunidades para uniformar los tiempos de riego, o bien ajustando los tiempos de riego de cada toma a los teóricos, suponiendo que el sistema de automatización y la Unidad de Control lo permitan. En cuanto al ahorro energético, suele basarse en la mejora de las condiciones de trabajo de los equipos de bombeo, a menudo condicionados por las demandas de caudal, las cuales puede ajustarse mediante una adecuada sectorización de la red. Finalmente, la distribución de los fertilizantes puede mejorarse mediante la rotación apropiada de los diferentes sectores de riego en distintos turnos.
  Palabras claves: gestión del riego, modernización del regadío, redes de riego, riego localizado, riego a presión, Comunidades de Regantes, fertirrigación colectiva, Sistemas de Información Geográfica, simulación hidráulica, optimización, ahorro energético, algoritmos genéticos, EPANET.