El conocimiento de los procesos hidrológicos es esencial para la gestión de los recursos hídricos tanto desde el punto de vista cuantitativo (crecidas o sequías) como desde el punto de vista  cualitativo (contaminación). 
El funcionamiento hidrológico de las cuencas mediterráneas es aún bastante desconocido a pesar de los diferentes estudios realizados desde hace una veintena de años.  Los progresos realizados en la identificación y modelización de los procesos hidrológicos corresponden casi en la totalidad a investigaciones realizadas en clima templado-húmedo (Bonell y Balek, 1993; Buttle, 1994). Según Bonell (1993), esta falta de información fuerza a la “transferencia de resultados”, a pesar de la necesidad evidente de desarrollar aproximaciones diferentes, principalmente en el ámbito de la modelización (Pilgrim et al. 1988).
En relación a la modelación hidrológica, los estudios disponibles (Durand et al., 1992; Parkin et al., 1996; Piñol et al., 1997 entre otros) muestran serias dificultades para reproducir las primeras crecidas de otoño, después del periodo estival seco. En este tipo de cuencas parece difícil modelizar correctamente uno o más años hidrológicos completos con un solo juego de parámetros (Piñol et al., 1997, Bernal et al., 2004). 
El clima mediterráneo está caracterizado por una dinámica estacional muy marcada del régimen de precipitaciones y de la evapotranspiración, que favorece la alternancia durante el año de periodos secos y húmedos. Esto modifica fuertemente el estado hidrológico de la cuenca, que deriva un comportamiento hidrológico complejo y no-lineal (Piñol et al. 1999).  
La necesidad de comprender el funcionamiento hidrológico de un sistema responde a dos cuestiones importantes: por un lado es el procedimiento más indicado para proporcionar elementos útiles a la gestión integrada de los recursos hídricos y por otro lado es fundamental para la modelación del comportamiento de nutrientes, por ejemplo el nitrato, dada su alta solubilidad. 
En las últimas décadas, la lixiviación de nitrato ha recibido una gran atención debido al incremento tanto de la tasa de deposición atmosférica como del aporte difuso procedente de las zonas agrícolas (Vitousek et al., 1979). Cuantificar el flujo de nitrógeno y los mecanismos que lo gobiernan a escala de cuenca resulta esencial para poder predecir los efectos que se producirían en la calidad de las aguas debido a cambios de uso del suelo o al cambio climático (Payraudeau et al., 2001). 
Esta problemática, de por si compleja, resulta aún más difícil cuando se trata de cuencas de clima Mediterráneo caracterizadas por un alternancia de periodos secos y húmedos que se traduce en un comportamiento hidrológico y biológico altamente no lineal (Bernal et al., 2004; Medici et al., 2008). 
Variaciones en la disponibilidad de algún recurso pueden alterar significativamente el funcionamiento de un ecosistema, especialmente con respecto a la dinámica de la población bacteriana y de los ciclos de materia orgánica y de nutrientes. En este sentido, los sistemas áridos y semiáridos representan medios en los que la disponibilidad de los recursos, como por ejemplo el agua, es intermitente y donde tal disponibilidad se manifiesta como “pulsos” en medio de largos periodos de escasez  de recursos (Schwinning et al., 2004a). 
La tarea de desarrollar modelos, parsimoniosos y robustos, con los que interpretar y predecir el movimiento del nitrógeno inorgánico en una cuenca de tipo Mediterráneo resulta complicada pero extremadamente necesaria (Neal et al., 2002, Liu et al., 2005).  
Los modelos que tratan de describir el comportamiento y destino de los nutrientes en el suelo suelen ser necesariamente complejos dado que intentan reproducir todos los principales factores y procesos involucrados para entender su importancia relativa y evaluar su influencia en la respuesta de la cuenca en caso de cambios ambientales (Dean et al., 2009).  Sin embargo, hay que tener en cuenta que tales modelos siempre representarán una simplificación de la realidad. Tales simplificaciones son fuentes de incertidumbre y la confiabilidad de un modelo y su robustez obviamente dependerán de la bondad de las hipótesis asumidas. A este propósito, el análisis de sensibilidad general es una metodología que permite explorar las respuestas de un modelo sobre toda una región significativa del espacio de los parámetros.  

El caso de estudio de esta tesis doctoral es la cuenca de Fuirosos, situada en la vertiente norte de la Sierra Litoral Catalana, cerca de Barcelona (España). Fuirosos es una cuenca de aproximadamente 13 km2, que drena un río intermitente. 
La primera parte de la investigación se ha centrado en la modelación hidrológica. El enfoque adoptado consiste en una evolución progresiva de la percepción del funcionamiento hidrológico de la cuenca, que se traduce en un perfeccionamiento sucesivo del modelo conceptual adoptado para simular el caudal observado. 
El primer modelo adoptado para describir el comportamiento hidrológico de la cuenca de Fuirosos es un modelo agregado que incluye tres distintas respuestas hidrológicas (LU3). El análisis de los resultados obtenidos con el modelo LU3 llevó a introducir un tanque más en el esquema conceptual adoptado para distinguir entre dos tipos de respuestas lentas (o flujos base) de la cuenca, obteniendo así el modelo (LU4). El siguiente paso fue aplicar esta versión agregada, a cuatro respuestas, de manera semidistribuida. El nuevo esquema conceptual (SD4) incluye la variabilidad espacial de la evapotranspiración potencial, introduciendo en su cómputo la orientación característica de cada unidad hidrológica representativa (HRU) y su cubierta vegetal. El modelo SD4 también incluye en su esquema conceptual las cuatro pequeñas balsas presentes en la cuenca. Finalmente, el modelo conceptual semidistribuido SD4 se ha ampliado incluyendo un tanque que representa la zona de ribera, obteniendo así el modelo SD4-R, con el cual se obtuvo el mejor ajuste a los tres años de caudales observados (Nash & Sutcliffe efficiency index =0.78). 
Los resultados evidenciaron la importancia de los cambios rápidos del nivel freático en la zona de ribera y de la formación de un acuífero colgado somero en el interfaz entre el suelo y la roca madre granítica meteorizada. Por otro lado, el proceso de transpiración desde los dos acuíferos (el colgado y la zona permanentemente saturada) y la variabilidad espacial de la evapotranspiración también resultaron fundamentales para representar correctamente la respuesta de la cuenca. 
Los modelos desarrollados han sido testados de acuerdo con un proceso de validación tanto temporal como espacial.
La segunda parte del trabajo describe el acople de un modelo de nitrógeno inorgánico a los modelos de lluvia-escorrentía anteriormente desarrollados. Los modelos así obtenidos se denominan: LU4-N agregado; LU4-R-N semidistribuido (2 HRU); SD4-R-N semidistribuido (4 HRU). El modelo de nitrógeno adoptado proporciona una descripción simplificada del ciclo del nitrógeno en el suelo, incluyendo los procesos de mineralización, nitrificación, inmovilización bacteriana, desnitrificación, absorción por parte de las plantas y finalmente adsorción y desorción del amonio. También se han incluido los procesos de nitrificación y desnitrificación en el acuífero colgado superficial, considerando que tuvieran un rol fundamental para la simulación de las concentraciones de nitrato y amonio durante la curva de recesión del hidrograma. Además, se han incluido umbrales de humedad del suelo que determinan la dinámica de los procesos que componen el ciclo del nitrógeno. Los resultados obtenidos sugieren que los procesos de transformación del nitrógeno están muy influenciados por el régimen de precipitación, lo cual se refleja en un comportamiento a ‘pulsos’. La zona de ribera resultó ser un elemento fundamental para la simulación del nitrato y se ha evidenciado su papel tanto como posible fuente como de sumidero de nitrato, dependiendo de la época del año y de las condiciones de humedad. 
En la última fase de este trabajo, los modelos de simulación de nitrógeno inorgánico desarrollados en esta tesis doctoral (LU4-N, LU4-R-N y SD4-R-N) han sido sometidos a un extenso análisis de sensibilidad general de acuerdo a la metodología conocida como ‘General Sensitivity Analysis’ (GSA, Hornberger and Spear, 1980) y ‘Generalised Likelihood Uncertainty Estimation’ (GLUE, Beven and Binley, 1992), basadas en 100.000 simulaciones de Monte Carlo. El propósito del estudio fue analizar si el aumento progresivo de parámetros, y por lo tanto de la complejidad de los modelos, se traduce en una mayor capacidad efectiva para reproducir el comportamiento hidrológico y del nitrógeno inorgánico observado en la cuenca de Fuirosos. Los resultados de este análisis apuntan a que el modelo más complejo SD4-R-N es el más adecuado para la simulación tanto del caudal como del nitrógeno inorgánico en la cuenca de Fuirosos.