La aplicación del modelo simulativo de f. Newhall (1976) a series de datos climáticos, del área meridional de Lleida, produce la aparición generalizada del régimen de humedad USTIC. Tal resultado es incoherente con las características de los suelos del clima de esta comarca y ha motivado la elaboración de un nuevo modelo simulativo del régimen de humedad de los suelos, cuyas características principales son: - considerar varios tipos de perfil de suelo. - posibilidad de utilizar datos de precipitación diaria o mensual. - tiene en cuenta la infiltración real del agua de lluvia. - tiene en cuenta las características de los suelos para modelizar los procesos de infiltración y evapotranspiración. - coinciden muy satisfactoriamente los resultados experimentales con los obtenidos mediante el modelo. El modelo simulativo propuesto da como resultado que el regimen de humedad de los suelos del área meridional de Lleida es XEREIC-I y ARIDIC en los de menos capacidad de retención de agua. / Lack of irrigation water in southern Lleida (north-east of Spain) restricts the possibilities of an intensive use of soils. To better this situation we need a good information about soil moisture contents, Esther in the present situation or in a future implantation of some irrigation methods.The present research has been developed from 1984 to 1988. Its first aim has been to study the soil moisture contents in the above mentioned area during these years . The soil moisture contents has been determined in order to establish the real situation of the moisture control section; from twenty-two initial control points we selected two representative ones.The second aim has been to determine the moisture regimes of soils in the above mentioned area in order to determine its classification as Soil Taxonomy (USDA 1975) is concerned, to avoid the problems that arose from the fact of not knowing whether the regime was Aridic or not.In this research, Franklin Newhall's simulation model (1976) has been proved inadequate when applied in a semiarid zone like the studied. Therefore we propose a new simulation model for the soil moisture regimes with the following main properties: (1) possibility of using daily or monthly precipitation data; (2) possibility of taking account the efficiency of infiltration of rainfall water: (3) possibility of using the model soil profiles of different available water capacity; (4) it takes into account local soils and local whether properties; (5) it allows knowing the state of the moisture control section each day during each year of the studied series (7) it is very easy to use in a Personal Computer with MS-DOS operating system.Finally, there is a great coincidence between the experimental mentioned results and the estimation obtained by applying the model proponed in this work. Therefore, the soil moisture regimes in southern Lleida are Xeric and Aridic in soils with lower available water capacity, opposite to Ustic regime obtained by applying the F. Newhall's model.

[ES] La gestión de los recursos hídricos es de vital importancia para la comprensión de las sequias a largo plazo. En la actualidad, se presentan problemas debido a la disponibilidad y manejo del recurso hídrico. Además, el cambio climático afecta de manera negativa las variables climáticas y la disponibilidad del recurso hídrico. El tomar decisiones en base a información confiable y precisa conlleva un arduo trabajo y es necesario contar con diferentes herramientas que permitan llegar a la gestión de los recursos hídricos. La modelización de las variables climáticas es parte fundamental para determinar la disponibilidad del recurso hídrico. Las más importantes son la precipitación y temperatura o precipitación y evapotranspiración. Los modelos estocásticos se encuentran en un proceso de evolución que permiten reducir la escala de análisis. En esta investigación se ha abordado la modelación de variables climáticas con detalle diario. Se ha planteado una metodología para la generación de series sintéticas de precipitación y temperatura mediante modelización estocástica continua multivariada a escala diaria. Esta metodología también incorpora la corrección del sesgo para precipitación y temperatura de los escenarios de cambio climático con detalle diario. Los resultados de la presente tesis indican que los modelos estocásticos multivariados pueden representar las condiciones espaciales y temporales de las diferentes variables climáticas (precipitación y temperatura). Además, se plantea una metodología para la determinación de la evapotranspiración en función de los datos climáticos disponibles. Por otro lado, los modelos estocásticos multivariados permiten la corrección del sesgo con resultados diarios, mensuales y anuales más realistas que otros métodos de corrección de sesgo. Estos modelos climáticos son una herramienta para pronosticar eventos o escenarios futuros que permiten tomar mejores decisiones de manera anticipada. Estos modelos se programaron en el entorno de MatLab con el objetivo de aplicarlos a diferentes zonas de estudio de manera eficiente y automatizada. Los análisis realizados en la presente tesis se realizaron para la cuenca del Júcar con un buen desempeño para las condiciones de la cuenca. / [CA] La gestió dels recursos hídrics és de vital importància per a la comprensió de les sequeres a llarg termini. En l'actualitat, es presenten problemes a causa de la disponibilitat i maneig del recurs hídric. A més, el canvi climàtic afecta de manera negativa les variables climàtiques i la disponibilitat del recurs hídric. El prendre decisions sobre la base informació de confiança i precisa comporta un ardu treball i és necessari comptar amb diferents eines que permeten arribar a la gestió dels recursos hídrics. La modelització de les variables climàtiques és part fonamental per a determinar la disponibilitat del recurs hídric. Les més importants són la precipitació i temperatura o precipitació i evapotranspiració. Els models estocàstics es troben en un procés d'evolució que permet la incorporació de més detalls reduint l'escala d'anàlisi. En aquesta investigació s'ha abordat el modelatge de variables climàtiques amb detall diari. S'ha plantejat una metodologia per a la generació de sèries sintètiques de precipitació i temperatura mitjançant modelització estocàstica contínua multivariada a escala diària. Aquesta metodologia també incorpora la correcció del biaix per a precipitació i temperatura dels escenaris de canvi climàtic amb detall diari. Els resultats de la present tesi indiquen que els models estocàstics multivariats poden representar les condicions espacials i temporals de les diferents variables climàtiques (precipitació i temperatura). A més es planteja una metodologia per a la determinació de l'evapotranspiració en funció de les dades climàtiques disponibles. D'altra banda, els models estocàstics multivariats permeten la correcció del biaix amb resultats diaris, mensuals i anuals més realistes que altres mètodes de correcció de biaix. Aquests models climàtics són una eina per a pronosticar esdeveniments o escenaris futurs que permeten prendre millors decisions de manera anticipada. Aquests models es van programar a l'entorn de Matlab amb l'objectiu d'aplicar-los a diferents zones d'estudi de manera eficient i automatitzada. Les anàlisis realitzades en la present tesi es van realitzar per a la conca del Xúquer amb un bon acompliment per a les condicions de la conca. / [EN] Management of the water resources is important for understanding long-term droughts. Currently, there are problems due to the availability and management of water resources. Furthermore, climate change negatively affecting climate variables and the availability of water resources. Making decisions based on reliable and accurate information involves hard work and it is necessary to have different tools to achieve the management of water resources. The modeling of the climatic variables is a fundamental part to determine the availability of the water resource. The most important are precipitation and temperature or precipitation and evapotranspiration. Stochastic models are in a process of evolution that allows the incorporation of more details by reducing the scale of analysis. In this research, the modeling of climatic variables has been approached in daily detail. A methodology has been proposed for the generation of synthetic series of precipitation and temperature by means of multivariate continuous stochastic modeling on a daily scale. This methodology also incorporates the bias correction for precipitation and temperature of the climate change scenarios with daily detail. The results of this thesis indicate that multivariate stochastic models can represent the spatial and temporal conditions of the different climatic variables (precipitation and temperature). In addition, a methodology is proposed for the determination of evapotranspiration based on the available climatic data. On the other hand, multivariate stochastic models allow bias correction with more realistic daily, monthly and annual results than other bias correction methods. These climate models are a tool to forecast future events or scenarios that allow better decisions to be made in advance. These models were programmed in the MatLab software with the aim of applying them to different study areas in an efficient and automatically. The work in this thesis was carried out for the Júcar basin with a good performance for the conditions of the basin / Hernández Bedolla, J. (2022). Análisis estocástico de datos climáticos como predictor para la gestión anticipada de sequías en recursos hídricos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/182095 / TESIS