Optimización del indicador de escasez en la cuenca del río Júcar

Abstract

[ES] Los indicadores de estado de escasez ayudan a evitar pérdidas económicas, sociales y ambientales que causan las sequías en las cuencas mediterráneas como la cuenca del río Júcar. El presente trabajo pretende optimizar la obtención del Indicador de Estado de Escasez (IEE) para reproducir las situaciones de escasez acontecidas en un sistema de recursos hídricos (RRHH). La metodología consiste en utilizar un modelo de gestión RRHH, Aquatool-Simges, para definir los períodos de escasez y su magnitud. A continuación, se calculan las variables del IEE y se aplica un algoritmo evolutivo para optimizar su ponderación. Los resultados muestran un incremento del 13.7% y del 78.8% del peso de las variables VE07 y EA03 respectivamente. Además, se obtiene un 62% de acierto del método para predecir estados de normalidad en la cuenca. Se puede concluir que esta propuesta de optimización del IEE presenta buenos resultados, aunque muestran una anticipación a los escenarios de escasez y falsos positivos que se solventarán en futuros estudios.

[EN] Scarcity status indicators help to avoid economic, social and environmental losses caused by droughts in Mediterranean basins such as the Jucar River basin. The aim of this work is to optimize the Scarcity State Indicator (SSI) in order to reproduce the scarcity periods occurring in a water resource system (WRS). The methodology used consists of using an WRS model, Aquatool-Simges, to define the scarcity periods and their magnitude. Then we computed the SSI variables and applied an evolutionary algorithm to optimize their weighting. The results show an increase of 13.7% and 78.8% in the weight of variables VE07 and EA03 respectively. In addition, a 62% success rate is obtained from the method for predicting states of normality in the basin. It can be concluded that this proposal for optimization of the EEI presents good results, although they show an anticipation of the scenarios of scarcity and false positives that will be solved in future studies.