Impactos hidrológicos Cambio climático y recarga de acuíferos en Cataluña

11. Cambio climático y recarga de acuíferos en Cataluña Felip Ortuño, Agencia Catalana del Agua Jorge Jódar y Jesús Carrera, Grupo de Hidrología Subterránea. Instituto Jaume Almera, CSIC

Introducción Las aguas subterráneas representan cerca del 99 % del agua dulce que nos rodea, incluyendo los lagos y los embalses. Así ocurre prácticamente a todas las escalas (ciudad, país, continente, planeta), motivo por el cual se las considera aguas que siempre están ahí y por ello dan persistencia al ciclo hidrológico. Son las aguas que permiten que los ríos lleven agua cuando no llueve, que la vegetación de ribera sobreviva y que haya humedad en el aire en verano. En condiciones naturales y a medio plazo, la cantidad de agua que se puede dedicar a estas funciones es la que entra en los acuíferos, la recarga. En condiciones influidas por la acción humana, es la diferencia entre la recarga y lo que se extrae. Cuando los acuíferos se sobreexplotan, los ríos pierden agua y en ocasiones incluso desaparecen, los bosques ribereños mueren y se pierden, y el territorio tiende a secarse. Ello explica que la recarga sea el parámetro crítico para la gestión de las aguas subterráneas. Por desgracia, en los países áridos y semiáridos, la recarga resulta difícil de calcular. La recarga se puede producir, básicamente, mediante tres mecanismos: recarga superficial de la lluvia, recarga lateral de otros acuíferos y afluencia de agua desde los ríos. El primer mecanismo de recarga, y el más importante cuantitativamente, es la lluvia que cae sobre la superficie del suelo. Una parte de esa lluvia genera una escorrentía superficial (importante en zonas con pendiente y suelo poco permeable), otra parte se almacena en el suelo y permitirá el crecimiento de las plantas durante el estiaje, y el resto representa la recarga superficial. O sea: la escorrentía total (superficial y subterránea) resulta de restar de una gran cantidad otra parecida (lluvia y evapotranspiración). Su cálculo es, por consiguiente, muy incierto. El segundo mecanismo de recarga, las entradas de agua procedentes de los acuíferos adyacentes, presenta las mismas incertidumbres que la recarga superficial. De hecho, la lluvia también recarga superficialmente los acuíferos adyacentes. El último mecanismo, la recarga desde los ríos, es imperceptible en condiciones naturales, ya que los ríos llevan agua cuando no llueve gracias a la descarga de las aguas subterráneas. Dos excepciones son los desiertos o territorios áridos situados en las faldas de las montañas, donde la escorrentía superficial origina ríos que desaparecen al llegar a la llanura, y los acuíferos sobreexplotados, donde el régimen natural y el flujo se han invertido, de tal manera que se puede producir una recarga importante sobre todo durante las avenidas (Vàzquez-Suñé et al., 2006). Constatadas las dificultades de estimación, existen múltiples métodos para calcular la recarga (Lerner y Custodio). Los más precisos se basan en estudiar la respuesta hidráulica, hidroquímica y/o isotrópica del acuífero a la lluvia. Son, por ende, métodos que solo pueden aplicarse para interpretar datos del pasado, pero que no sirven para hacer prognosis acerca de la evolución futura de la recarga. Para estudiar la respuesta de la recarga al cambio climático, el único método posible consiste en hacer balances hidrometeorológicos, es decir: calcular estimaciones de cómo evolucionará la evapotranspiración dadas las variaciones previsibles de la temperatura y de otras variables climáticas. Conociendo la evapotranspiración y las variaciones previsibles de la lluvia se pueden estimar las variaciones de la recarga. El objetivo de este capítulo es, por consiguiente, realizar estas estimaciones de la recarga en los acuíferos de Cataluña y cuantificarla de acuerdo con las condiciones que prevén los actuales escenarios de cambio climático.

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Metodología Cálculo de la recarga La recarga en los acuíferos se determina, entre otros métodos, mediante el cálculo del balance hidrometeorológico de agua en el suelo. De toda el agua recogida en una precipitación, la mayoría de la que se infiltra sale por evapotranspiración, de manera que la recarga resulta ser la diferencia entre la lluvia eficaz (el total de lo que llueve menos la escorrentía superficial) y la evapotranspiración. Para efectuar un balance de agua en el suelo se requiere calcular primero la infiltración a partir de los datos meteorológicos y las propiedades del suelo y estimar después la evapotranspiración con dichos datos. Una vez se conocen la infiltración, la evapotranspiración y la capacidad de retención de agua en el suelo, se calcula la recarga. Se prevé que el cambio climático comporte un aumento de la temperatura, una reducción de la precipitación, al menos en el área del Mediterráneo Occidental, y un aumento de la variabilidad de estos parámetros, junto con un incremento de los episodios de tormentas. A resultas de todo esto, cabe anticipar que aumenten la evapotranspiración y la escorrentía superficial. Todo ello hará que el suelo cuente con menos agua disponible para infiltrar y que la recarga en los acuíferos disminuya. Para analizar los cambios en el balance de agua por efecto del cambio climático se calcula la recarga actual calibrando sus parámetros, se vuelve a calcular el balance con las nuevas series meteorológicas de los escenarios de los modelos climáticos asumiendo que no existen cambios de otras variables o parámetros y se comparan ambos resultados (figura 1). El código o modelo de simulación empleado aquí es el Visual Balan v 2 (Samper et al., 1999), que permite calcular el balance de agua en el suelo y calibrar los parámetros principales a partir de los niveles piezométricos del acuífero o con estaciones de aforo consideradas representativas del área de estudio. Figura 1. Metodología para el estudio de los efectos del cambio climático en la recarga de los acuíferos

DATOS DE PARTIDA: - Precipitación - Temperatura - Niveles piezométricos o caudales Modelo VISUAL BALAN - Coeficientes de escorrentía - Reserva útil del suelo - Parámetros de agotamiento del acuífero

BALANCE HÍDRICO DIARIO CALIBRACIÓN DEL MODELO

Nuevas series meteorológicas de acuerdo con los escenarios climáticos

Serie meteorológica de control

ESCENARIO BASE

ESCENARIOS FUTUROS CON CANVIO CLIMÁTICO

ESCENARIOS FUTUROS CON CAMBIO CLIMÁTICO Comparación y análisis de valores medios anuales de recarga, escorrentía superficial y ETR

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Impactos hidrológicos Cambio climático y recarga de acuíferos en Cataluña

Esta metodología se ha aplicado a tres piezómetros y a una estación de aforo en Cataluña (figura 2): • Piezómetro Cercs-1: Calizas Prepirineo • Piezómetro riera de Santa Coloma S-11. Aluvial del Tordera • Piezómetro Peralada S-12. Aluvial del Muga medio • Estación de aforo A00066 en Peralada. Llobregat de la Muga Se ha priorizado que los piezómetros y las estaciones estén situados en regímenes poco influidos por extracciones y que presenten series de datos bastante representativas para el calibrado, cosa poco habitual.

Figura 2. Piezómetros y estaciones de aforo de estudio para el análisis de la recarga

Estación de aforo A0088 en Peralada. Llobregat de la Muga.

Piezómetro Peralada S-12. Aluvial del Muga medio

Piezómetro Cercs-1. Calizas Prepirineo

Piezómetro Rra. Sta. Coloma S-11. Aluvial del Tordera

Adquisición y tratamiento de los datos de los modelos climáticos regionales y transformación Para calcular la recarga mediante la metodología propuesta anteriormente es preciso saber cómo evolucionarán en el tiempo las variables climáticas de interés (precipitación y temperatura). Para conocer esta evolución se ha utilizado un subconjunto de las series climáticas obtenidas en el marco del proyecto europeo PRUDENCE. En la dirección http://prudence.dmi.dk pueden descargarse gratuitamente todas las series climáticas calculadas como parte de este proyecto (véase también capítulo 6 de este documento). Las series climáticas contempladas en este estudio se corresponden con las calculadas según los modelos climáticos regionales ITCP, SMHI y UCM (tabla 1) para los escenarios de emisión de gases de efecto invernadero

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(GEI) y aerosoles sulfato (SUL) A2 y B2. Por un lado tenemos el denominado experimento de control, que refleja la evolución observada o de referencia del contenido global de GEI y SUL entre los años 1961 y 1990. Y por el otro se dispone de los datos de los escenarios de emisión antropogénica de estos gases, SRS-A2 y SRS-B2, de 2071 a 2100, definidos y publicados por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (GIECC) en su informe especial de escenarios de emisión (Nakicenovic et al., 2000), tratado en capítulos anteriores. Tabla 1. Modelos regionales del proyecto europeo PRUDENCE considerados en este estudio.

Centro

Modelo global en el cual anida

Modelo regional mm/any

Resolución horitzontal y número de celdas

ITCP (Centro Internacional de Física HadAM3H RegCM Teórica de Italia)

50 km Lambert 119 x 80

SMHI (Instituto Meteorológico e Hidrológico de Suecia)

HadAM3H

RCAO

0,44º (50 km) 90 x 86

UCM (Universidad Complutense de Madrid)

HadAM3H

PROMES

50 km Lambert 112 x 96

Para obtener la evolución temporal de una variable climática en un punto geográfico determinado se ha buscado la celda del modelo regional a la que pertenecen los puntos geográficos de estudio donde están situados los piezómetros y las estaciones de aforo (figura 3), y se ha extraído del archivo general de la base de datos la evolución temporal de las variables deseadas (precipitación y temperatura) calculada por los modelos indicados para los escenarios A2 y B2. En términos generales, no es posible trabajar directamente con los datos extraídos de las series calculadas por los modelos climáticos, ya que las variables meteorológicas simuladas contienen errores sistemáticos que pueden revestir importancia. Las diferencias relativas existentes entre los diversos modelos regionales, así como las divergencias entre estos modelos y las observaciones, pueden ser tanto de amplitud como de frecuencia. Figura 3. Celdas para Cataluña del model climático regional ICTP del proyecto Prudence. El punto rojo corresponde al punto de interés y en azul se indican las estaciones meteorológicas reales de la red EAMET

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Impactos hidrológicos Cambio climático y recarga de acuíferos en Cataluña

Izquierda: malla correspondiente al modelo climático regional ICTP en el ámbito de Cataluña. El punto rojo se corresponde con la posición geográfica del punto de interés. El modelo calculará la evolución climática de las variables asociadas a este punto para la celda que lo contiene. Derecha: ampliación de la celda que contiene el punto de interés. Los puntos azules se corresponden con la posición geográfica de las estaciones de medida de la red de observación de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET, antiguo INM) incluidas en la celda de interés del modelo ICTP. Las variables meteorológicas deben regionalizarse utilizando los datos históricos disponibles en todas las estaciones meteorológicas existentes dentro del dominio englobado por la celda del modelo, comparándolas con la «serie de control». Así, las series climáticas se modifican mediante un tipo de interfaz de corrección antes de aplicarlas a modo de datos de entrada en los modelos hidrológicos (figura 4). Los dos métodos más habituales para corregir estas series son la interfaz «delta de cambio» y la interfaz «directo escalado» (Lenderink et al., 2007). La variabilidad climática y la frecuencia de extremos de las series obtenidas mediante este último método son más consistentes con las simulaciones de los modelos, razón por la cual se ha utilizado este método para corregir las series calculadas de evolución climática.

Figura 4. Series de precipitaciones del período de control 1961-1990 para el punto de interés indicado en la figura 3. Se muestra la serie observada (rojo), la calculada por los modelos climáticos ICTP (azul) y UCM (verde).

Izquierda: precipitación calculada por el modelo ICTP (línea fina y azul) para el escenario de control y precipitación observada (línea gruesa y roja) para el mismo período. Derecha: precipitaciones calculadas por los modelos ICTP (línea fina y azul) y UCM (línea gruesa y verde) para el escenario de control

En la figura 5 se observan los valores medios de las variaciones de temperatura y de precipitación de las series climáticas en los escenarios A2 y B2 respecto a sus períodos de control en los puntos de estudio. En valores medios, el incremento de temperatura de los tres modelos para el escenario A2 2071-2100 es de 3,7 ºC con relación a su serie de control 1961-1990 y de 2,6 ºC para el escenario B2. Los incrementos de temperatura son bastante similares en todos los modelos de un mismo escenario y su grado de incertidumbre, muy reducido. En cuanto a las precipitaciones, las reducciones en valores medios son del -12,6 % para el escenario A2 y de -13,5 % para el B2. Ello no obsta para que el grado de incertidumbre y la variabilidad de los valores de pluviometría sean altos, dependiendo en este caso del modelo que se considere y del punto de estudio

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Figura 5. Incremento medio de temperatura y variación media de la pluviometría respecto a las nuevas series de control para los escenarios A2 y B2 de los tres modelos, SMHI, ICTP y UCM.

Incremento de temperatura en el escenario A2 Incremento medio: 3,7 °C

Incremento de temperatura en el escenario B2 Incremento medio: 2,6 °C

Riera Sta. Coloma S-11 Llobregat Muga EA Peralada

MITJANA UCM ICTP

Llobregat Muga S-12

SMHI

Cercs-1

0

1

2

3

4

5

Variación de pluviometría en el escenario A2 Variación media: -12,6 %

0

1

2

3

4

5

Variación de la pluviometría en el escenario B2 Variación media: -13,5 %

Riera Sta. Coloma S-11 Llobregat Muga EA Peralada MITJANA UCM

Llobregat Muga S-12

ICTP SMHI

Cercs-1

0

-5

-10

-15

-20

-25

0

-5

-10

-15

-20

-25

Los resultados se han calculado para los tres piezómetros y para la estación de aforo de este estudio. Los incrementos medios de temperatura son de 3,7 ºC y de 2,6 ºC para los escenarios A2 y B2, respectivamente. La precipitación media disminuye un 12,6 % y un 13,5 % para los mismos escenarios.

Resultados Los resultados obtenidos indican que la recarga directa de los acuíferos se verá sensiblemente modificada a causa del cambio climático. En todos los puntos de estudio, y para los escenarios A2 y B2, se verifica que la recarga disminuirá en el período 2071-2100 con relación a los valores de las series más actuales, principalmente como consecuencia de tres factores que afectan al balance hídrico (figura 6): 1. El porcentaje de agua evapotranspirada aumenta respecto al total de la precipitación. 2. El porcentaje de agua de escorrentía directa también aumenta. 3. La pluviometría total disminuye. Si aumentan los términos del balance hídrico de evapotranspiración y escorrentía directa, ha de disminuir la

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recarga. Además, el total de agua disponible para infiltrar también se reduce, ya que la pluviometría media desciende. En cuanto al total de agua que cae en forma de lluvia, aumentará el porcentaje que se evapotranspira como consecuencia del aumento de la temperatura, incremento que será más elevado en los escenarios A2 que en los B2 puesto que el incremento de temperatura que se contempla es mayor en el primer caso (3,7 ºC) que en el segundo (2,6 ºC). La escorrentía directa también ascenderá en respuesta a una mayor concentración de las lluvias, cosa que se puede interpretar como un aumento de los episodios de tormenta.

Figura 6. Porcentajes de los términos del balance hídrico en la riera de Santa Coloma (S-11)

100% 80% 60% 40% 20%

Control

B2

A2

Control

B2

A2

Control

B2

A2

SMHI

SMHI

SMHI

ICTP

ICTP

ICTP

UCM

UCM

UCM

1961-1990

1940-2000

0%

ETR

Escorrentía directa

Recarga

Porcentajes medios de recarga, evapotranspiración y escorrentía directa respecto al total de pluviometría en todos los escenarios simulados por los modelos SMHI, ICTP y UCM en el piezómetro S-11 de la riera de Santa Coloma. La evapotranspiración y la escorrentía directa aumentan siempre desde los escenarios de control en los escenarios B2 y A2 (2071-2100), con lo cual la recarga disminuye.

Los valores medios de disminución de la recarga en los cuatro puntos de estudio para los tres modelos, SMHI, ICTP y UCM, y para los escenarios A2 y B2 (2071-2100) se muestran en la figura 7. La recarga disminuirá aproximadamente el 25 % de media en el período 2071-2100 para el escenario A2 respecto a la serie 19611990. Para los piezómetros de Cercs-1 y de la riera de Santa Coloma S-11 se obtienen valores de disminución de la recarga del 31 %, mientras que en el Llobregat de la Muga S-12 y en la estación de aforo de Peralada, la reducción de la recarga puede situarse por encima del 18 %. En referencia al escenario B2, los modelos indican que la reducción media de la recarga será del 19 %, y ligeramente inferior en el escenario A2. Este porcentaje oscila desde el 21-24 % de los piezómetros de Cercs-1 y de la riera de Santa Coloma S-11 hasta el 15-16 % del Llobregat de la Muga S-12 y de la estación de aforo de Peralada. El hecho de que la recarga disminuya más en el escenario de emisiones A2 (25 %, con un intervalo del 18 % al 31 %) que en el B2 (19 %, del 15 % al 24 %) se atribuye a un incremento de temperatura más elevado en el primer escenario, puesto que la reducción de la pluviometría es muy similar en ambos casos. Cabe destacar la gran variabilidad de los resultados obtenidos, comparando tanto un único modelo en diferentes localidades como

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diferentes modelos aplicados a la misma localización geográfica, cosa que, sin duda, es consecuencia de la gran variabilidad de los modelos climáticos en lo relativo a la pluviometría.

Figura 7. Variación de la recarga en los escenarios A2 (izquierda) y B2 (derecha) para los modelos SMHI, ICTP y UCM en los piezómetros y las estaciones de aforo de estudio en Cataluña

Variación de la recarga en el escenario A2 Variación media: -24,6%

Variación de la recarga en el escenario B2 Variación media: -18,9%

Riera Sta. Coloma S-11

Llobregat Muga EA Peralada MEDIA

Llobregat Muga S-12

UCM ICTP SMHI

Cercs-1

0

-10

-20

-30

-40

0

-10

-20

-30

-40

La media de reducción de la recarga en el escenario A2 es del 25 % (del 18 % al 31 %), mientras que en el escenario B2 es del 19 % (del 15 % al 24 %).

Conclusiones Discusión Los resultados de los trabajos son claros: la recarga se reducirá. Dicha reducción se debe, en primer lugar, a la disminución de la lluvia y, en segundo, al descenso del porcentaje infiltrado. Este segundo aspecto responde al previsible aumento de la fracción de evapotranspiración (debida a la subida de temperatura) y de la fracción del agua de lluvia que se infiltra superficialmente (causada por el aumento de la variabilidad climática e hidrológica y de los fenómenos extremos). Podría pensarse que, puesto que aumenta la escorrentía superficial, los ríos continuarán transportando la misma cantidad de agua. Por desgracia, esta lectura es errónea. La escorrentía superficial se concentra en unos pocos días al año y lo hace en forma de aguaceros más o menos importantes. El resto del año, los ríos llevan el agua que reciben de los acuíferos. Así pues, cabe esperar que el caudal de base de los ríos se reduzca de manera significativa. La cuantificación precisa es difícil y muy sensible al escenario, a la cuenca y al modelo. En la estación de aforo del Llobregat de la Muga se simulan las reducciones menores (0,5 % con el modelo SMHI) así como las mayores (33 % con UCM) de todos los puntos estudiados. Estas y otras incertidumbres se discuten en el apartado siguiente. El único aspecto en el que coinciden todos los modelos es en que se registrará una reducción de la recarga (y del caudal). Cabe esperar que dicha reducción se sitúe entre el 10 % y el 30 %, con los valores más probables en torno al 20 %, para el horizonte temporal 2071-2100.

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Incertidumbres y oportunidades El conocimiento preciso de los mecanismos que rigen la recarga actual de los acuíferos es esencial para realizar estudios de impacto como consecuencia del cambio climático. El método de cálculo de la recarga mediante el balance hidrometeorológico de agua en el suelo proporciona una estimación razonablemente acertada de la recarga con los datos disponibles en la actualidad. Pese a ello, el cálculo del balance también es incierto en condiciones áridas y semiáridas. Las incertidumbres en el cálculo de la recarga están asociadas al cálculo tanto de la lluvia eficaz (total de lluvia menos la escorrentía superficial) como de la evapotranspiración, ya que ambas presentan magnitudes similares. El avance en el conocimiento de los procesos implicados en el balance hídrico y la posibilidad de disponer de datos de estaciones meteorológicas completas con una cobertura muy amplia en Cataluña permitirá en un futuro próximo afinar la metodología de cálculo de la recarga que aquí se presenta. La posibilidad de incorporar también al balance hídrico el consumo de agua de la vegetación en función del contenido de CO2 de la atmósfera mejorará el cálculo del balance. Para realizar cálculos de la recarga mediante el balance hidrometeorológico se calibran los parámetros que definen las propiedades del suelo y del acuífero con datos que normalmente son niveles piezométricos. El problema en este caso estriba en que se precisan series de datos que únicamente respondan a los fenómenos naturales asociados con la recarga. Los datos disponibles de pozos y piezómetros de acuíferos están casi siempre influidos por extracciones de agua subterránea y en Cataluña, a excepción de los puntos de control considerados en este estudio, no existen series largas de piezómetros en regímenes no influidos. El hecho de disponer de series piezométricas cortas y poco representativas aumenta la incertidumbre de extrapolar los valores de calibrado a períodos largos. Otra fuente de incertidumbre es el hecho de suponer que toda la recarga se produce por infiltración en el suelo. Tal como se ha comentado en la introducción, una parte importante de la recarga se produce por entradas laterales, donde los parámetros del suelo son harto distintos de los de las llanuras. Así pues, cabe esperar que su reacción a los cambios climáticos también sea diferente. Para recortar estas incertidumbres habría que profundizar en el conocimiento de los acuíferos de Cataluña y poner en marcha modelos numéricos del funcionamiento de los acuíferos (por ejemplo, Vàzquez-Suñé et al., 2007). Hacerlo supone un reto, pero también una oportunidad, porque facilitará una mejor gestión de los recursos hídricos. El estudio de los efectos del cambio climático brinda una oportunidad excelente para establecer nuevas redes piezométricas y de calidad del agua en regímenes no influidos en Cataluña. El análisis de series de datos piezométricos que respondan únicamente a fenómenos naturales permitiría profundizar en el impacto del cambio climático en los acuíferos. Estudios de la recarga en las cabeceras de los ríos en Cataluña, habitualmente sin controles del agua subterránea, aportarían mucha más información relativa a los efectos del cambio climático en los recursos hídricos. Con respecto a la metodología de adquisición y tratamiento de datos climáticos, cabe recordar que actualmente los modelos climáticos regionales (MCR) se basan en modelos climáticos de circulación general (MCG) de menor resolución espacial (300 km) y extensión global. Los modelos regionales simulan los procesos de dinámica atmosférica en mallas con una resolución espacial más fina (50 km) y una extensión acotada a una zona específica del planeta. Los datos meteorológicos medidos se utilizan en los MCG para «forzar» la solución de estos modelos en las observaciones. Pese a ello, estas simulaciones solo son capaces de reproducir las tendencias regionales observadas, dado el grado de discretización espacial que se utiliza en los MCG. Los datos calculados en las simulaciones de los modelos globales sirven de condiciones de contorno iniciales para los modelos regionales. Precisamente por este motivo las series de control calculadas por los MCR no reproducen de manera ajustada las observaciones meteorológicas. La falta de detalle en la reproducción de series históricas es una fuente de incertidumbre que se propaga posteriormente a las simulaciones de procesos hidrológicos, los cuales a su vez llevan asociadas sus propias incertidumbres (véanse también los capítulos 6 y 7 de este documento).

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Habida cuenta que cada vez se conocen mejor los procesos implicados en la dinámica atmosférica y que el rendimiento de los microprocesadores mejora de continuo (Moore, 1965; Tuomi, 2002), en un plazo breve será posible contar con una resolución espacial de los modelos globales lo bastante refinada como para ser comparable o inferior a la resolución actual de los MCR. Ello aportará datos climáticos más fiables y disminuirá las incertidumbres en las proyecciones climáticas futuras, cosa que se traducirá en evaluaciones hidrológicas más precisas.

Referencias bibliográficas Lenderink, G.; Buishand, A.; Van Deursen, W. Estimates of future discharges of the river Rhine using two scenario methodologies: Direct versus delta approach. Hydrology and Earth System Sciences, (11[3]): págs. 1145-1159, 2007. Moore, G. I. Cramming habiti components onto integrated circuits. Electronics, (38[8]): 1965. Nakicenovic, N.; Alcamo, J.; Davis, G.; De Vries, B. [et al.]. .]; NAKICENOVIC, Nebojsa; SWART, Rob (eds.). Special Report on Emissions Scenarios. IPCC (Intergovernmental Panell for Climate Change), 2000. ISBN: 92-9169-113-5. Samper, J.; Huguet, Ll.; Ares, J.; García Vera, M. A. Modelos interactivos de Balance Hidrológico (Visual Balan v2). Estudios de la zona no saturada del suelo. Tenerife: Instituto Canario de Investigaciones Agrarias (ICIA), 1999. Tuomi, I. «The Lives and Death of Moore’s Law». . First Monday, (7[11]): 2002. Disponible en: URL: http://firstmonday.org/issues/issue7_11/tuomi/index.html Vàzquez-Suñé, E.; Abarca, E.; Carrera, J.; Capino, B. [et al.]. .] Groundwater modelling as a tool for the European Water Framework Directive (WFD) application: The Llobregat case. Physics and Chemistry of the Earth, (31[17]): págs. 1015-1029, 2006.

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