RT Generic
T1 Aplicación de machine learning a la definición de zonas vulnerables a contaminación por nitratos en la Cuenca Hidrográfica del Tajo (España)
T2 Applying machine learning techniques to the definition of nitrate contamination vulnerable zones in the Tagus River Hydrographic Basin (Spain)
A1 Ruiz Álvarez, Lidia
AB En respuesta a la extendida problemática de contaminación por nitratos presente en la Cuenca Hidrográfica del Tajo, se propone una alternativa innovadora utilizando de técnicas de machine learning para acotar las zonas más problemáticas y definir nuevas posibles no identificadas previamente y necesarias para realizar una buena gestión de la cuenca. El estudio se basa en el estudio de la variable objetivo: alta concentración de nitratos y se definen las siguientes variables explicativas a analizar: geología, pendientes, precipitaciones, cercanía a siete tipos de uso del suelo diferentes, edafología y espesor de la zona no saturada.En la simulación se obtienen como resultado las zonas vulnerables (Z.V.) ya definidas además de una nueva zona: la Z.V. Buendía. El estudio muestra la necesidad de revisar las zonas definidas y plantear la posibilidad de extender el uso de esta técnica novedosa como herramienta útil para la identificación y definición de zonas vulnerables. El uso de machine learning permite alcanzar resultados óptimos rápidamente y con una eficacia considerable. El uso de esta herramienta es especialmente útil en lugares donde la disponibilidad de datos es escasa y en proyectos con presupuesto limitados que demandan unos resultados inmediatos como ocurre en el ámbito de la contaminación de los recursos hídricos.
YR 2023
FD 2023-07-31
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/88067
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/88067
LA spa
DS Docta Complutense
RD 11 abr 2025