Modelización integrada con aprendizaje automático para evaluar la contaminación por nutrientes en las masas de agua actual y bajo el efecto del cambio climático. Aplicación a la Demarcación Hidrográfica del Júcar

Abstract

[ES] La contaminación del agua representa un desafío ambiental crítico a nivel global y en la Unión Europea (UE), particularmente en la región mediterránea de España. El crecimiento poblacional, la demanda creciente de alimentos y combustibles, junto con el cambio climático, intensifican la contaminación por nutrientes en los cuerpos de agua. Esta contaminación amenaza la calidad del agua y los ecosistemas acuáticos, así como la salud humana. La complejidad de las vías de transporte de nutrientes hace que su monitoreo y mitigación sean complicados. Se requieren modelos integrales que vinculen procesos y relaciones de causa y efecto para controlar eficazmente la contaminación. En la región mediterránea, como la Demarcación Hidrográfica del Júcar (DHJ), la interacción entre agua superficial y subterránea es clave, pero los modelos tradicionales presentan limitaciones. Esta tesis aborda estos desafíos al caracterizar la contribución de nutrientes a las masas de agua superficiales de la DHJ, evaluar medidas de reducción de la contaminación, considerando el cambio climático a largo plazo y aplicar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la concentración de nitratos. El acoplamiento de modelos hidrológicos y de calidad del agua, junto con el aprendizaje automático, ofrece una comprensión profunda y valiosa de los factores detrás de la contaminación por nutrientes y proporciona una base sólida para la toma de decisiones y la gestión sostenible del agua en la DHJ y regiones similares. Esta tesis fue estructurada como un compendio de tres artículos que abarcan estos desafíos. El primer artículo profundiza en la compleja interacción entre las aguas superficiales y las subterráneas en las cuencas de la DHJ, centrándose en la dinámica de la contaminación por nitratos. Los resultados muestran una correlación directa entre las concentraciones de nitratos en ríos y acuíferos a lo largo del eje principal de los ríos Júcar y Turia, lo cual destaca el papel fundamental de las aportaciones de agua subterránea en la contribución a los niveles de nitratos de los ríos. Además, el estudio identifica regiones aguas abajo con actividades agrícolas y urbanas intensificadas como focos de contaminación por nitratos. El segundo artículo aborda la vulnerabilidad de la calidad de las aguas superficiales al cambio climático y escenarios de reducción de la contaminación difusa y puntual en las cuencas de la DHJ a largo plazo. Los resultados indican que, en los escenarios de cambio climático, se espera que aumenten significativamente las masas de agua con un mal estado de amonio, fósforo y DBO5, y en menor proporción las masas en mal estado de nitratos. En concreto, las concentraciones medias de amonio y fósforo podrían duplicarse durante los meses de bajo caudal. Para mantener la calidad actual del agua, se requieren reducciones sustanciales de al menos el 25% de la contaminación difusa por nitratos y del 50% de las cargas puntuales de amonio, fósforo y DBO5. El tercer artículo presenta un enfoque innovador para simular la concentración de nitratos en masas de agua superficiales mediante modelos de aprendizaje automático. Aprovechando los métodos de selección de características y los algoritmos random forest (RF) y eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), el estudio logró una gran precisión en la predicción de la concentración de nitratos. Estos modelos analizaron 19 variables de entrada, que abarcan factores ecológicos, hidrológicos y ambientales, junto con datos de concentración de nitratos procedentes de estaciones de aforo de la calidad de las aguas superficiales. En particular, la investigación destaco que la localización desempeña un papel dominante, explicando el 87% de la variabilidad de los nitratos en relación con la concentración de nitrógeno y fósforo. Esta investigación destaco el potencial del aprendizaje automático en la predicción de la calidad del agua y la evaluación de riesgos.

[CA] La contaminació de l'aigua representa un desafiament ambiental crític a nivell global i a la Unió Europea (UE), particularment a la regió mediterrània d'Espanya. El creixement poblacional, la demanda creixent d'aliments i combustibles, juntament amb el canvi climàtic, intensifiquen la contaminació per nutrients en els cossos d'aigua. Aquesta contaminació amenaça la qualitat de l'aigua i els ecosistemes aquàtics, així com la salut humana. La complexitat de les vies de transport de nutrients fa que el seu monitoratge i mitigació siguin complicats. Es requereixen models integrals que vinculin processos i relacions de causa i efecte per a controlar eficaçment la contaminació. A la regió mediterrània, com la Demarcació Hidrogràfica del Xúquer (DHJ), la interacció entre aigua superficial i subterrània és clau, però els models tradicionals presenten limitacions. Aquesta tesi aborda aquests desafiaments en caracteritzar la contribució de nutrients a les masses d'aigua superficials de la DHJ, avaluar mesures de reducció de la contaminació, considerant el canvi climàtic a llarg termini i aplicar tècniques d'aprenentatge supervisat per a predir la concentració de nitrats. L'acoblament de models hidrològics i de qualitat de l'aigua, juntament amb l'aprenentatge automàtic, ofereix una comprensió profunda i valuosa dels factors darrere de la contaminació per nutrients i proporciona una base sòlida per a la presa de decisions i la gestió sostenible de l'aigua en la DHJ i regions similars. Aquesta tesi va ser estructurada com un compendi de tres articles que abasten aquests desafiaments. El primer article aprofundeix en la complexa interacció entre les aigües superficials i les subterrànies en les conques de la DHJ, centrant-se en la dinàmica de la contaminació per nitrats. Els resultats mostren una correlació directa entre les concentracions de nitrats en rius i aqüífers al llarg de l'eix principal dels rius Xúquer i Túria, la qual cosa destaca el paper fonamental de les aportacions d'aigua subterrània en la contribució als nivells de nitrats dels rius. A més, l'estudi identifica regions aigües avall amb activitats agrícoles i urbanes intensificades com a focus de contaminació per nitrats. El segon article aborda la vulnerabilitat de la qualitat de les aigües superficials al canvi climàtic i escenaris de reducció de la contaminació difusa i puntual en les conques de la DHJ a llarg termini. Els resultats indiquen que, en els escenaris de canvi climàtic, s'espera que augmentin significativament les masses d'aigua amb un mal estat d'amoni, fòsfor i DBO5, i en menor proporció les masses en mal estat de nitrats. En concret, les concentracions mitjanes d'amoni i fòsfor podrien duplicar-se durant els mesos de baix cabal. Per a mantenir la qualitat actual de l'aigua, es requereixen reduccions substancials d'almenys el 25% de la contaminació difusa per nitrats i del 50% de les càrregues puntuals d'amoni, fòsfor i DBO5. El tercer article presenta un enfocament innovador per a simular la concentració de nitrats en masses d'aigua superficials mitjançant models d'aprenentatge automàtic. Aprofitant els mètodes de selecció de característiques i els algorismes random forest (RF) i extremi Gradient Boosting (XGBoost), l'estudi va aconseguir una gran precisió en la predicció de la concentració de nitrats. Aquests models van analitzar 19 variables d'entrada, que abasten factors ecològics, hidrològics i ambientals, juntament amb dades de concentració de nitrats procedents d'estacions d'aforament de la qualitat de les aigües superficials. En particular, la recerca destaco que la localització exerceix un paper dominant, explicant el 87% de la variabilitat dels nitrats en relació amb la concentració de nitrogen i fòsfor. Aquesta recerca destaco el potencial de l'aprenentatge automàtic en la predicció de la qualitat de l'aigua i l'avaluació de riscos.

[EN] Water pollution poses a critical environmental challenge globally and in the European Union (EU), particularly in the Mediterranean region of Spain. Population growth, increasing demand for food and fuels, coupled with climate change, intensify nutrient pollution in water bodies. This pollution threatens water quality, aquatic ecosystems, and human health. The complexity of nutrient transport pathways makes monitoring and mitigation challenging. Comprehensive models that link processes and cause-and-effect relationships are required to effectively control pollution. In the Mediterranean region, such as the Júcar River Basin District (RBD), the interaction between surface and groundwater is crucial, but traditional models have limitations. This thesis addresses these challenges by characterising the contribution of nutrients to surface waters in the Júcar RBD, evaluating pollution reduction measures considering long-term climate change, and applying supervised learning techniques to predict nitrate concentrations. The coupling of hydrological and water quality models, along with machine learning, provides a deep and valuable understanding of the factors behind nutrient pollution and establishes a solid foundation for decision-making and sustainable water management in the Júcar RBD and similar regions. This thesis is structured as a compendium of three articles that encompass these challenges. The first article delves into the complex interaction between surface and groundwater in the Júcar RBD basins, focusing on nitrate pollution dynamics.The results reveal a direct linear correlation between nitrate concentrations in rivers and aquifers along the main axes of the Júcar and Turia rivers, highlighting the fundamental role of groundwater contributions to river nitrate levels. Additionally, the study identifies downstream regions with intensified agricultural and urban activities as nitrate pollution hotspots. This research not only identifies pollution sources but also offers a means to predict nitrate concentrations and assess the effectiveness of pollution prevention measures. The second article addresses the vulnerability of surface water quality to climate change and long-term diffuse and point source pollution reduction scenarios in the Júcar RBD basins. In a region where nutrient concentrations are of particular concern, the study investigates how changing climatic conditions, including rising temperatures and altered precipitation patterns, affect nitrate, ammonium, phosphorus, and biochemical oxygen demand (BOD5) levels. The results indicate that under climate change scenarios, significantly more water bodies are expected to be in poor condition for ammonium, phosphorus, and BOD5, and to a lesser extent, nitrate. Specifically, average concentrations of ammonium and phosphorus could double during low-flow months. To maintain current water quality, substantial reductions of at least 25% in diffuse nitrate pollution and 50% in point source loads of ammonium, phosphorus, and BOD5 are required. This research underscores the importance of water quality management strategies. The third article introduces an innovative approach to simulate nitrate concentrations in surface water bodies using machine learning models. Leveraging feature selection methods and artificial intelligence algorithms, including random forest (RF) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), the study achieved high precision in predicting nitrate concentrations. These models analysed 19 input variables spanning ecological, hydrological, and environmental factors, along with nitrate concentration data from surface water quality gauging stations. In particular, the research highlighted the dominant role of location, explaining 87% of nitrate variability in relation to nitrogen and phosphorus concentration. This research showcased the potential of machine learning in water quality prediction and risk assessment.