Esta tesis doctoral sienta las bases para calcular la recarga por la lluvia a los acuíferos por balance del ión cloruro (CMB), estimando en régimen estacionario y discutiendo su valor distribuido para todo el territorio español. Se aporta un valor de la tasa de recarga por la lluvia al terreno esperable en un lugar. El estudio de las variables del CMB es una contribución principal de este trabajo.La tasa media de deposición total de Cl en el centro peninsular es de 0,2 a 0,5 g·m-2·a-1. Es de 1 a 30 g·m-2·a-1 en la zona costera atlántica y de 1 a 15 g·m-2·a-1 en la mediterránea; en ambos casos con un fuerte gradiente de entre 0,1 y 1 g·m-2·a-1·km-1. Similar aspecto se produce en las áreas insulares. El coeficiente de variación de la tasa de deposición total de Cl aumenta de 0,10-0,20 en las zonas costeras hasta más de 0,40 en el interior peninsular; también aumenta con la cota topográfica. Este comportamiento se reproduce en los territorios insulares. El uso de la relación molar R = Cl/Br y ciertos criterios hidroquímicos de selección de muestras han asegurado que el contenido en Cl del agua de recarga no afectada en su salinidad natural deriva esencialmente del aerosol marino. Éste es de 10 a 50 mg/L en la zona costera atlántica y de 25 a 100 mg/L en la mediterránea. En el interior peninsular se miden contenidos entre 5 y 20 mg/L, e inferiores a 1 mg/L en zonas de cumbres. Los gradientes tentativos son de 0,2 a 1 mg·L-1·km-1 en zonas costeras. La situación en ambos archipiélagos es similar, aunque con contenidos en Cl y gradientes mayores. El coeficiente de variación del contenido en Cl es de 0,05-0,25 en las zonas costeras y de 0,15 a 0,55 en el interior peninsular. En los archipiélagos, el CV varía entre 0,10 y 0,20 en las zonas costeras de todas las islas y entre 0,10 y 0,40 en las islas de menor relieve. El flujo de Cl por la escorrentía directa, AE, oscila entre 2 y 8 g·m-2·a-1 en zonas costeras, y entre 0,02 a 0,05 g·m-2·a-1 en zonas de interior. El CVAE varía entre 0,10 y 0,30 en zonas costeras, y entre 0,40 y 1 en el interior. Los gradientes en la costa varían entre 0,05 y 0,20 g·m-2·a-1·km-1, y son de ~ 0,01 g·m-2·a-1·km-1 en el interior. La situación es similar en ambos archipiélagos.Las variables del CMB son características de un lugar y se han regionalizado espacialmente mediante krigeado ordinario (KO) e inverso de la distancia (ID), utilizando una malla regular de 5113 celdas de 10 km que cubre todo el territorio español. En cada nodo se ha interpolado un valor medio y un valor de coeficiente de variación de cada variable para obtener en ese nodo un valor de recarga media anual y un valor de su variabilidad natural. Los datos de las variables del CMB se han ajustado mediante semivariogramas teóricos de tipo esférico. Los valores medios de las variables se estabilizan entre 88 y 120 km; rango similar al obtenido para otras variables hidrológicas estimadas a la misma escala y para periodos plurianuales. Los coeficientes de variación se estabilizan entre 11 y 70 km. La varianza de estimación del contenido en Cl del agua de recarga es inferior al valor medio estimado en zonas costeras y de interior, y suele ser mayor al valor medio estimado para las otras dos variables en zonas costeras y de interior. Ambos métodos dan un rango de recarga media anual entre 1 y 800 mm·a-1 y estiman de forma similar valores entre 100 y 300 mm·a-1 y superiores. Los valores inferiores a 100 mm·a-1 están mejor estimados por el ID. Los mayores porcentajes de recarga son de ~ 60 % de la lluvia y se producen en zonas calcáreas peninsulares. Los porcentajes más bajos se miden en terrenos detríticos, en zonas semiáridas peninsulares e insulares y en ciertas zonas de interior donde afloran materiales cristalinos. El coeficiente de variación de la recarga oscila para el ID entre 0,15 y 1,7, y para el KO entre 0,2 y 1,7. Se recomienda usar el mapa de recarga media y de su coeficiente de variación obtenido mediante ID.La estimación de la recarga al terreno, sea éste acuífero o no, mediante el CMB usando métodos geoestadísticos de interpolación espacial de datos puede considerarse satisfactoria en la mayor parte del territorio español; es algo inicerta en zonas costeras, de alta variación orográfica o con pocos datos disponibles, y es bastante acertada en zonas con escaso control orográfico, lejos de la costa y con datos iniciales disponibles.

Ingeniero Civil Eléctrico / En el ámbito de interpolación geoestadística, el principal problema para estimar variables regionalizadas es la baja cantidad de datos medidos. Este tipo de problemas están extremadamente indeterminados, es decir, presentan una mayor cantidad de grados de libertad que restricciones, lo que deriva en múltiples soluciones. Este trabajo aborda el problema de interpolación de perfiles de permeabilidad desde un enfoque de reconstrucción de imágenes. En particular, el trabajo es motivado por el reciente desarrollo de la teoría RIPless de Compressed Sensing, herramienta que ha introducido un nuevo paradigma de adquisición de datos, permitiendo muestrear a tasas muy por debajo de las establecidas por las técnicas convencionales. El enfoque consiste en modelar las estructuras multicanal como imágenes que presentan una descomposición sparse en algún dominio transformado y utilizar esta información para reconstruir la imagen original a partir de un muestreo sub-crítico y no estructurado. Ésta es la principal diferencia con los métodos tradicionales, los cuales utilizan modelos estadísticos como información a priori para el proceso de estimación. La principal contribución de este trabajo fue la contextualización del problema de interpolación espacial en el marco de Compressed Sensing, generando claras conexiones con los resultados teóricos de esta nueva herramienta. De este análisis, se formuló el problema de selección de base óptima, el cual indicó que bajo el esquema de medición aleatoria de pixeles, la DCT es la base que permite inducir un determinado error de reconstrucción con la menor cantidad de mediciones, superando incluso a las transformadas wavelet. En la línea de los resultados obtenidos, este enfoque presenta prometedores desempeños, incluso en el régimen sub-crítico del 2% al 4% de datos medidos. En cuanto a los aspectos prácticos de procesamiento, la descomposición en distintos niveles de escala (bloques) para su reconstrucción y posterior promedio, mostró mejorías sustanciales en la estimación de las variables de permeabilidad. También se constató que, dada la naturaleza binaria de las imágenes estudiadas, una etapa de categorización genera importantes mejoras en los desempeños del método. Finalmente, esta memoria abrió diversas ramas de estudio para trabajos futuros, dentro de los cuales destacan: implementación de otros algoritmos; estudio de técnicas de post-procesamiento más elaboradas; extender el análisis a diferentes estructuras o modelos geológicos; incorporación de información a priori en esquemas de reconstrucción; y uso conjunto de métodos convencionales y regularización sparse.

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