Modelos predictivos del comportamiento del nivel piezométrico de la laguna Charco del Toro (Parque Nacional de Doñana, Huelva, sw España) mediante técnicas de análisis multivariante

Estudios Geográficos 80 (286), enero-junio 2019, e008 ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546 https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 MODELOS PREDICTIVOS DEL COMPORTAMIENTO DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO (PARQUE NACIONAL DE DOÑANA, HUELVA, SW ESPAÑA) MEDIANTE TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE Pablo Fraile-Jurado Universidad de Sevilla pfr[email protected] ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-0382-0931 César Borja Barrera Universidad de Sevilla [email protected] ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-2157-7250 Francisco Borja Barrera Universidad de Huelva [email protected] ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-9594-0593 Fernando Díaz del Olmo Universidad de Sevilla [email protected] ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-0658-4989 José Manuel Recio Espejo Universidad de Córdoba bv1r[email protected] ORCID iD: https://orcid.org/0000-0001-5368-5072 Cómo citar este artículo/Citation: Fraile-Jurado, P., Borja Barrera, C., Borja Barrera, F., Díaz del Olmo, F. y Recio Espejo, J. M. (2019). Modelos predictivos del comportamiento del nivel piezométrico de la laguna Charco del Toro (Parque Nacional de Doñana, Huelva, sw España) mediante técnicas de análisis multivariante. Estudios Geográficos, 80 (286), e008. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 RESUMEN: Se modela el comportamiento del nivel piezométrico intraanual de la laguna Charco del Toro (Parque Nacional de Doñana, Huelva, España) mediante técnicas de análisis multivariante. El propósito del trabajo es doble: por una parte, interpretar el comportamiento actual del nivel piezométrico de la laguna a partir de diferentes variables ambientales y, por otra, realizar predicciones ante el cambio climático para finales del siglo XXI. Aunque la aproximación metodológica para ambos tipos de modelos es semejante, basada en el análisis de regresión lineal multivariante, los modelos elaborados para cada uno de los propósitos fueron diferentes, debido a la mayor disponibilidad de datos para variables ambientales en el pasado reciente, que de predicciones con suficiente precisión sobre variables ambientales en el futuro. Los resultados obtenidos del modelo explicativo del funcionamiento actual de la laguna indican que el comportamiento del nivel piezométrico depende esencialmente de la precipitación acumulada durante periodos de tiempo largos (de 6 a 10 meses) antes del momento de estudio, así como de la evapotranspiración potencial registrada en los 10 meses anteriores. Los modelos elaborados para predecir el comportamiento intraanual futuro, a partir de diferentes escenarios y modelos climáticos, sugieren que el nivel piezométrico de la laguna descenderá drásticamente (entre 1 y 1,5 metros por debajo de los niveles actuales), independientemente del modelo de cambio climático y del escenario de emisiones asumido. PALABRAS CLAVE: laguna Charco del Toro; nivel piezométrico; modelo; escenario; cambio climático; regresión lineal mutivariante. ABSTRACT: The performance of the intra-annual piezometric level of the Charco del Toro small-lake (Doñana National Park, Huelva, Spain) is modeled using multivariate analysis techniques. There are two main purposes on this paper: interpreting the current performance of the piezometric level of the wetland from different environmental variables and predicting climate change in the small-lake by the end of the 21st century. Thus, an explanatory and a predictive model were developed. Although the methodological approach for both types of models is similar, based on multivariate linear regression analysis, the models developed for each of the purposes were different, due to the greater availability of data for environmental variables in the recent past than for making predictions based on climate change scenarios. The results from the explanatory model of the current performance of the small-lake indicate that the piezometric level depends on the accumulated precipitation over long periods of time (from 6 to 10 months), as well as the potential evapotranspiration recorded in the previous 10 months. The models developed for predicting the future intra-annual performance, based on different scenarios and climatic models, suggest that the piezometric level of the lagoon will fall drastically 1-1.5 meters regardless the model of climate change or the emssions scenario. KEY WORDS: Charco del Toro small lake; piezometric level; model; scenario; climate change; multivariate linear regression. Copyright: © 2019 CSIC. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia de uso y distribución Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Recibido: 30/04/2017; Aceptado: 25/03/2019. PREDICTIVE MODELS OF THE PIEZOMETRIC LEVEL OF CHARCO DEL TORO SMALL LAKE (NATIONAL PARK OF DOÑANA, HUELVA, SW SPAIN) THROUGH MULTIVARIAL ANALYSIS TECHNIQUES ARTÍCULOS / ARTICLES Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 PABLO FRAILE-JURADO, CÉSAR BORJA BARRERA, FRANCISCO BORJA BARRERA, FERNANDO DÍAZ DEL OLMO Y JOSÉ MANUEL RECIO ESPEJO 2 1. Introducción El aumento progresivo de las temperaturas a escala planetaria y la redistribución de las precipitaciones globales que acompañan al cambio climático inducido y, en general, el incremento general de la variabilidad de su comportamiento, constituyen a día de hoy uno de los principales vectores de cambio en el funcionamiento hidrológico de lagos y humedales (Bergkamp y Orlando, 1999). Este tipo de ecosistemas húmedos es especialmente sensible a los cambios en el régimen termo-pluviométrico traduciéndose rápidamente sus consecuencias en alteraciones de su funcionamiento hidro-geomorfológico (Borja, Camacho y Florín, 2010). El cambio climático inducido, entendido según Duarte (2011) “…como el efecto de la actividad humana sobre la dinámica climática”, constituye un impulsor de cambio directo en el funcionamiento de los ecosistemas húmedos con un alto impacto y una tendencia continua, que irá incrementando su intensidad en las próximas décadas (Burkett y Kusler, 2000; Erwin, 2009; Borja, Camacho y Florín, 2012). En esta línea, los trabajos aplicados a la Península Ibérica (e.g. Ayala-Carcedo, 2002; Sánchez y Míguez-Macho, 2010) pronostican un descenso en las precipitaciones y un aumento de la evapotranspiración como consecuencia del calentamiento global, lo que acarreará importantes alteraciones en el régimen hidrológico de la mayoría de los humedales. Abundando sobre este particular, Álvarez- Cobelas, Catalán y García de Salón (2005) afirmaron que los cambios en los patrones hídricos serían especialmente visibles en todo tipo de humedales, muchos de los cuales pasarían de ser permanentes a estacionales, y otros incluso podrían llegar a desaparecer (Moreno-Rodríguez, 2005). En el caso de Andalucía las previsiones sobre las consecuencias del cambio climático sobre lagos y humedales no difieren en nada de las realizadas para el conjunto de la Península Ibérica. Incluso podrían ser peores (IPCC, 2007). Las afecciones más significativas se prevén que se produzcan en los humedales de montaña (Sierra Nevada) y en ambientes dependientes de las aguas subterráneas (Álvarez- Cobelas, Catalín y García de Jalón, 2005). En lo que se refiere al ámbito de Doñana, según Fernández y Borja (2006), el rasgo más significativo de los posibles efectos del cambio climático inducido lo constituye la tendencia hacia una progresiva aridificación, puesta de manifiesto en un aumento de las temperaturas y una disminución de las precipitaciones, como asimismo han puesto de manifiesto Vetter, Aguilar y Sousa (2016). El escenario previsto bajo estas circunstancias incluye una tendencia general caracterizada por una caída de los aportes hídricos, una disminución de la humedad del suelo, un aumento del estrés hídrico, una intensificación de los procesos aluviales, una reactivación de procesos dunares, o un abatimiento de los acuíferos, etc. (Borja, Díaz del Olmo y Borja, 2008). En general, el estudio de las repercusiones del comportamiento del clima sobre los sistemas lacustres y palustres fundamenta sus predicciones en modelizaciones genéricas caracterizadas, principalmente, por asumir escenarios de impacto antrópico simulados y estar formuladas para escalas espaciales de poco detalle. De igual modo, este tipo de predicciones no suele tener en consideración la dinámica hidrológica propia de los acuíferos, ni sus posibles afecciones antrópicas por cambios en los patrones de explotación de los mismos. Estas son cuestiones que requieren una escala de análisis mucho más específica, lo que, por el momento, no tiene cabida en los modelos utilizados tradicionalmente. La consideración de las afecciones a los acuíferos constituye una cuestión primordial a la hora de establecer predicciones a futuro del funcionamiento hidrogeomorfológico de los sistemas acuáticos vinculados directamente con una alimentación hipogénica. Este particular es especialmente significativo en el caso de acuíferos con problemas de sobrexplotación como puede ser el caso de Doñana, donde la afección antrópica es cada vez más evidente e intensa (Trick, 1998; Guardiola-Albert, Murillo, Martín Machuca, y López Geta, 2004; Guardiola-Albert, García-Bravo, Mediavilla y Martín Machuca 2009; Custodio, Manzano y Montes, 2009; Guardiola-Albert y Jackson, 2011). Entre las más significativas se encuentra la sobreexplotación del acuífero Almonte-Marismas, principal causa del aumento de la estacionalidad de los humedales con alimentación hipogénica, o directamente, de su pérdida. Las extracciones en el entorno de Matalascañas, que se disparan en los meses de verano, la proliferación de pozos ilegales, el crecimiento de cultivos bajo plásticos, etc. (Rebollo, Mediavilla, Ruiz y Díaz, 2008), han hecho que los niveles del acuífero sean cada vez más bajos. Los modelos de evaluación del comportamiento futuro de niveles piezométricos, basados en la contrastación de series de datos de campo con los modelos climáticos generales existentes, pueden proporcionar información ajustada, según los casos concretos, sobre la evolución a corto y medio plazo de los niveles freáticos y su relación con la alimentación de humedales. El presente trabajo avanza en esta línea, constituyendo su principal objetivo el desarrollo de una propuesta metodológica que permita la modelización de diferentes Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 MODELOS PREDICTIVOS DEL COMPORTAMIENTO DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO (PARQUE NACIONAL DE DOÑANA, HUELVA... 3 escenarios a futuro del funcionamiento de los niveles piezométricos, aplicado al caso concreto de la laguna del Charco del Toro, humedal integrante del complejo palustre de Doñana. Para ello se plantean, como objetivos específicos: caracterizar las relaciones entre las variables climáticas y el nivel piezométrico de la laguna; desarrollar modelos matemáticos que permitan interpretar el comportamiento intraanual de su nivel piezométrico a partir de variables ambientales (fundamentalmente climáticas); y elaborar modelos que permitan predecir, para el horizonte de finales del siglo XXI, el comportamiento de sus niveles piezométricos. 2. Área de estudio y contexto hidrogeomorfológico La laguna de Charco del Toro se localiza al suroeste del Parque Nacional de Doñana, en la zona conocida tradicionalmente como los cotos o las dunas estabilizadas (Figura 1). Ubicada aproximadamente a un 1,5 km al este de la población turística de Matalascañas (Almonte, Huelva), Charco del Toro ocupa la zona de contacto entre tres de las cinco unidades morfosedimentarias que conforman el Manto Eólico Litoral de El Abalario-Doñana (MELAD) (Borja y Díaz del Olmo, 1994 y 1996; Borja, et al., 1999; Montes, Borja, Bravo y Moreira, 1998; Zazo et al., 1999). Emplazada concretamente sobre el Alto Manto Eólico Húmedo (AMEh), su extremo meridional queda limitada por el Manto Eólico de Dunas Semiactivas (MEDS), mientras que en el sector occidental hace lo propio el Alto Manto Eólico Seco (AMEs) (Figura 2). Desde el punto de vista genético, su origen se asocia al desarrollo del sistema de dunas parabólicas correspondiente al episodio morfosedimentario del MEDS que, dinamizado por vientos de dirección WSW predominante, delimita la laguna en su sector SE. Las dataciones OSL practicadas sobre los tres mantos eólicos anteriormente mencionados han permitido establecer una primera crono-secuen- cia con fechas que confieren unas edades situadas en el tránsito entre el Holoceno medio y el superior para el sistema dunar que acoge la cubeta lagunar (AMEh), y plenamente históricas para los sistemas de dunas parabólicas del MEDS (siglos VIII a X dC) (Borja, Díaz del Olmo, Borja, Recio, y Lama, 2014). Figura 1 LOCALIZACIÓN DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 PABLO FRAILE-JURADO, CÉSAR BORJA BARRERA, FRANCISCO BORJA BARRERA, FERNANDO DÍAZ DEL OLMO Y JOSÉ MANUEL RECIO ESPEJO 4 El funcionamiento hidrogeomorfológico de la laguna de Charco del Toro es de carácter predominantemente hipogénico (Borja, 2011), constatándose que el aporte de aguas procedentes del acuífero regional constituye la principal entrada de agua al humedal durante un ciclo hidrológico referido a la media regional de las precipitaciones. El análisis de los datos proporcionados por el piezómetro profundo ubicado al suroeste del humedal instalado por el IGME (Ref. SGOP49-S1 y nº de inventario 1143310036), y su cotejo con un levantamiento topográfico de detalle llevado a cabo en el ámbito lagunar, indican que, en efecto, es el flujo subterráneo el responsable de la aparición y el mantenimiento de la lámina de agua en el vaso lagunar durante la fase húmeda del ciclo hidrológico (Borja et al., 2008). No obstante, para que este mecanismo entre en funcionamiento es necesaria la acumulación previa de entre 200 y 300 mm de precipitación, dependiendo de si el ciclo hidrológico anterior ha sido húmedo o seco. En cualquier caso, una vez alcanzado este umbral, la respuesta del acuífero a cada evento pluviométrico es prácticamente inmediata (de horas a días) transmitiéndose rápidamente sus efectos en forma de acumulación de agua en la cubeta lagunar. Cabe destacar, sin embargo, que en la fase inicial de Figura 2 LAGUNA CHARCO DEL TORO EN EL CONTEXTO MORFOGENÉTICO DEL MANTO EÓLICO DE EL ABALARIO-DOÑANA Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 MODELOS PREDICTIVOS DEL COMPORTAMIENTO DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO (PARQUE NACIONAL DE DOÑANA, HUELVA... 5 acumulación de precipitaciones, es posible reconocer la presencia de flujos subsuperficiales condicionados por la existencia de horizontes edáficos de carácter hidromorfo que, actuando como niveles de alta impermeabilidad dirigen, en ciertos sectores de la laguna, la circulación de los flujos de forma lateral. Después de que esto ocurre, el agua procedente del acuífero inunda la cubeta y anula cualquier tipo de efecto relacionado con los flujos subsuperficiales, erigiéndose en el principal protagonista del funcionamiento hídrico de la misma durante el resto del ciclo hidrológico. En la actualidad, el modelo de funcionamiento hidrogeomorfológico para un año en la media pluviométrica se aleja notablemente de lo que parece haber sido la dinámica habitual de este humedal. El análisis de la bibliografía disponible muestra que la laguna de Charco del Toro debería exhibir un hidroperiodo permanente fluctuante con una duración de la inundación bastante mayor, tanto en permanencia como en extensión de la lámina de agua, de la que actualmente presenta. En este sentido, desde los años 90 viene afirmándose que esta alteración en su hidroperiodo puede venir motivada por el abatimiento experimentado por el acuífero durante las últimas décadas, debido al aumento de las extracciones de agua subterránea para el abastecimien- to del cercano núcleo turístico de Matalascañas (Vela, Rodríguez, y Tenajas, 1991; Custodio y Palancar, 1995; Serrano y Serrano, 1996; Muñoz Reinoso, 2001; Coleto, 2003; Lozano, 2007; Serrano y Zunzunegui, 2008; Custodio et al., 2009). Ciertamente, el estudio detallado de los niveles piezométricos en el entorno lagunar pone en evidencia dicho abatimiento del acuífero (Rebollo et al., 2008), comprobándose igualmente que la cubeta media y alta de la laguna registran un progreso notable del pinar (Pinus pinea) y el jaguarzal (Hallimium hallimifolium), así como un menor acaecimiento de la saturación de los perfiles edáficos, lo que denota una menor frecuencia de la inundación en estos sectores. Todo apunta, así pues, a que estamos asistiendo a una importante alteración en el funcionamiento hidrogeomorfológico del humedal. 3. Datos Los datos utilizados en el análisis de la dinámica hídrica y la valoración de las fluctuaciones del nivel freático del entorno del Charco del Toro proceden del piezómetro profundo localizado en el sector suroccidental de la laguna. Se trata de una instalación realizada por el IGME (SGOP49 S1), de 14,50 m de profundidad, con la rejilla colocada entre los 11,40 y 14,20 m, en cuyo interior se ha colocado un medidor automático que proporciona información cada 6 horas (Figura 3). Para nuestro estudio se ha contado con la serie de datos correspondiente a los ciclos hidrológicos 2001-02 al 2004-05. Por su parte, la Estación Biológica de Doñana ha proporcionado la información meteorológica con registros mensuales de las variables (1 a 11 de la Tabla 1), sobre temperatura, radiación, precipitación y evapotranspiración. El intervalo temporal que abarcan dichas series es de septiembre de 2001 a diciembre de 2004. Figura 3 UBICACIÓN DE LA BOCA DEL PIEZÓMETRO REF. SGOP49-S1 (CASETILLA VERDE) SOBRE EL MANTO DE DUNAS PARABÓLICAS (MDSE) CON LA LAGUNA DE CHARCO DEL TORO AL FONDO Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 PABLO FRAILE-JURADO, CÉSAR BORJA BARRERA, FRANCISCO BORJA BARRERA, FERNANDO DÍAZ DEL OLMO Y JOSÉ MANUEL RECIO ESPEJO 6 Por último, se ha empleado la serie temporal de niveles del mar medidos en el mareógrafo de Huelva para el mismo intervalo temporal (variable 12 en la Tabla 1), en formato RLR (Fraile, 2011; Fraile y Fernández 2016), proporcionada por el Permanent Service for Mean Sea Level, a partir de los registros gestionados por la red de mareógrafos REDMAR de Puertos del Estado. Adicionalmente y con la intención de relacionar los niveles piezométricos de la laguna no sólo con los registros de cada una de las variables independientes de la tabla 1, sino con los totales acumulados o promediados en los n meses anteriores, se han generado 44 variables complementarias a partir del cálculo del promedio de los n meses anteriores al del registro, para las variables de temperatura media, radiación media, precipitación mensual y evapotranspiración media (Tabla 2), sumando un total de 55 variables independientes a emplear en el análisis del comportamiento de la variable dependiente nivel piezométrico. Puesto que uno de los objetivos del trabajo consiste en elaborar modelos matemáticos que permitan predecir el comportamiento futuro de los niveles piezométricos de la laguna de Charco del Toro ante el cambio climático a finales del siglo XXI, ha sido también necesario utilizar las expectativas previstas para las diferentes variables analizadas. Debido al consenso existente acerca de que el cambio climático es un fenómeno de una contrastada variabilidad espacial (IPCC, 2007), se han utilizado modelos climáticos que proporcionan salidas de carácter regional a partir de diferentes escenarios (entre ellos algunos de los empleados por el IPCC): • BCN2, CNCM3: Météo-France/Centre National de Recherches Météorologiques. • ECHAM5: Instituto Max Planck (Roeckner et al., 2003). • EGMAM: Universidad de Berlín (Niehörster, 2008). • ERA40: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (Uppala et al., 2005). Tabla 1 VARIABLES ORIGINALES UTILIZADAS EN LOS ANÁLISIS N Código Variable Unidad Fase 0Nivel_piezom Nivel piezométrico m 1 y 2 1Hu04TMax Temperatura máxima mensual ºC 1 2Hu04TMin Temperatura mínima mensual ºC 1 3 Hu04TMed Temperatura media mensual ºC 1 y 2 4Hu04HumMax Humedad máxima mensual % 1 5Hu04HumMin Humedad mínima mensual % 1 6Hu03HumMed Humedad media mensual % 1 7 Hu04VelViento Velocidad media del viento m/s 1 8Hu04DirViento Dirección media mensual del viento Azimut 1 9Hu04Rad Radiación media mensual 1 10 Hu04Precip Precipitación mensual acumulada Mm 1 y 2 11 Hu04ETo Evapotranspiración mensual Mm 1 12 Nivelmar Nivel medio del mar mensual Mm (RLR) 1 y 2 Tabla 2 VARIABLES DERIVADAS UTILIZADAS PARA LOS ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN A PARTIR DE LAS VARIABLES ORIGINALES DE LA TABLA 1 Código Variable RadX(2 < x < 12) Radiación media de los x meses anteriores, tomando x valores entre 2 y 12. Preci_acum_X(2 < x < 12) Precipitación acumulada en los x meses anteriores, tomando x valores entre 2 y 12. TempX(2 < x < 12) Temperatura media en los x meses anteriores, tomando x valores entre 2 y 12. ETPX(2 < x < 12) Promedio de la ETP de los x meses anteriores, tomando x valores entre 2 y 12. Código es el identificador alfanumérico de la variable empleada, en el que el valor x puede estar comprendido entre 2 y 12. N es la numeración de cada variable original, Código es el identificador alfanumérico de la variable empleada. Unidad es la unidad en la que se ha medido la variable. Fase corresponde a las fases del desarrollo metodológico en las que se emplearon cada una de las variables de la tabla. Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 MODELOS PREDICTIVOS DEL COMPORTAMIENTO DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO (PARQUE NACIONAL DE DOÑANA, HUELVA... 7 La obtención de los datos de temperatura y precipitación regionales para el horizonte 2070-2099 se realizó desde el portal de la Junta de Andalucía Cambia Clima SIG-Monitor de Cambio Climático (Álvarez et al., 2014). Los escenarios para los que se obtuvieron resultados locales para estos modelos fueron los escenarios sra1b, sra2, srb1, elaborados por el IPCC para su informe de 2007. Los dos primeros de estos escenarios están elaborados a partir de la consideración de que las emisiones de gases de efecto invernadero continuarán incrementándose durante el siglo XXI a un ritmo superior al del siglo XX en numerosos países, mientras que el escenario srb1 presenta unas características más moderadas (Hollweg et al., 2008). 4. Metodología Desde el punto de vista metodológico, la integración y el análisis de las distintas series de datos antes indicadas se ha desarrollado en dos fases. La primera de ellas consistió en la elaboración de un modelo explicativo del comportamiento del nivel piezométrico en la laguna, a partir de todas las variables analizadas, así como las derivadas de éstas. En una segunda fase se elaboró un modelo predictivo a partir del cual interpretar el comportamiento intraanual futuro del nivel piezométrico para finales del siglo XXI en un año promedio. Aunque las características del modelo matemático obtenido en la primera fase implican que éste debe ser capaz de predecir el comportamiento futuro de la laguna, fue imperativo rediseñar el proceso de modelado a partir de las únicas variables climático–ambientales que estén espacializadas de acuerdo a escenarios de cambio climático futuro, puesto que de las 54 variables independientes utilizadas para la elaboración de un modelo predictivo, sólo se pudieron emplear las 24 correspondientes a precipitación y temperatura para la elaboración del mismo. En lo que se refiere a la primera fase de elaboración de modelo explicativo se realizó un análisis exploratorio de los datos disponibles a partir de correlaciones entre todas las variables definidas y la variable nivel piezométrico. En la Tabla 3 se muestran los coeficientes de correlación de Pearson obtenidos para los 32 parámetros en las que se identificó una correlación estadísticamente significativa. Este análisis permitió descartar la inclusión de la variable nivel del mar, incluida en los análisis inicialmente por su importante incidencia en otros procesos costeros (Ojeda, Álvarez, Martín y Fraile, 2009; Fraile, Álvarez y Ojeda, 2018) en los análisis subsiguientes, puesto que mostró una correlación inversa con el nivel piezométrico: a mayores niveles del mar se correspondieron niveles piezométricos más profundos. Aunque la correlación se identificó como estadísticamente significativa, es evidente que se trata de un fenómeno de solapamiento temporal en los ciclos anuales de ascenso/descenso del nivel del mar y del nivel piezométrico, sin que existan evidencias físicas que den soporte a dicha relación inversa. En caso de haber existido una correlación positiva, habría sido necesario profundizar más en la naturaleza de dicha relación, para determinar si realmente existiese un fenómeno hidrológico de conexión entre nivel del mar y nivel piezométrico. Seguidamente se realizó un análisis de regresión lineal múltiple mediante el software estadístico SPSS 23.0 y el matemático R, utilizando como variable dependiente el nivel piezométrico de la laguna, y como posibles variables independientes el resto de las consi- Tabla 3 COEFICIENTES DE CORRELACIÓN DE PEARSON (R) ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVOS PARA UN NIVEL DE CONFIANZA DE 0,01 (**) Y DE 0,05 (*) ENTRE LAS DIFERENTES VARIABLES ANALIZADAS Y EL NIVEL PIEZOMÉTRICO DEL CHARCO DEL TORO Variables r Variables r Variables r Hu04TMax .450** rad6 .466** acum11_don -.625** Hu04TMin .455** rad7 .363* acum12_don -.655** Hu04TMed .447** acum1_don -.365* tempe_do .384** Hu04VelViento .433** acum2_don -.525** acum1_don .427** Hu04ETo .324* acum3_don -.648** acum2_don .449** preacum -.496** acum4_don -.723** acum3_don .434** nivel mar .314* acum5_don -.760** acum4_don .379* rad1 .482** acum6_don -.771** acum9_don -.338* rad2 .550** acum7_don -.760** aum10_don -.482** rad3 .585** acum8_don -.722** acum11_don -.505** rad4 .581** acum9_don -.676** rad5 .537** aum10_don -.635** Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 PABLO FRAILE-JURADO, CÉSAR BORJA BARRERA, FRANCISCO BORJA BARRERA, FERNANDO DÍAZ DEL OLMO Y JOSÉ MANUEL RECIO ESPEJO 8 deradas, tanto las originales como las derivadas, con el propósito de elaborar diferentes modelos que permitieran recrear el comportamiento de los niveles de la laguna durante el periodo analizado. Los métodos elegidos para el desarrollo de los modelos fueron los más comúnmente utilizados en la literatura especializada, esto es, el método de introducción de variables por pasos, stepwise (Bendel y Afifi, 1977), el de la eliminación de variables, los de introducción de variables hacia delante (forward) y hacia atrás (backward) (Whittingham, Stephens, Bradbury, y Freckleton (2006), todos ellos elaborados mediante el software SPSS 23.0, así como modelos logarítmicos múltiples (Aneuryn-Evans y Deaton, 1980) mediante el software R. Puesto que los coeficientes de determinación obtenidos fueron semejantes entre todos los modelos generados por diferentes métodos, se eligió el de introducción de variables por pasos, por proporcionar diversos modelos de complejidad creciente para cada una de las distintas iteraciones (con una variable, con dos, con tres…), al tiempo que posibilitan una interpretación sencilla del modelo. Al incorporar las variables paso a paso, esta aproximación permite distinguir aquellas de mayor peso en el comportamiento de la variable dependiente, en este caso el nivel piezométrico de la laguna objeto de estudio. En cualquier caso, se corroboró que la relación entre la varianza explicada y el número de variables incluidas en los modelos no era inferior en los casos elaborados mediante este método que frente a los demás métodos existentes. Las sucesivas iteraciones de los modelos propuestos por el método de introducción por pasos aparecen recogidas en la Tabla 4. En una segunda fase del trabajo, se elaboró un modelo predictivo sobre el comportamiento del nivel piezométrico de la laguna a partir del análisis multivariante tomando como variables independientes tanto las originales como las derivadas de precipitación y como dependiente el nivel piezométrico. El modelo resultante (Tabla 5) se sumó al obtenido en la primera iteración de la anterior fase, en la que se obtuvo un modelo explicativo compuesto por una única variable (precipitación acumulada en los 6 meses anteriores, Tabla 3). El segundo modelo requirió un proceso de reanálisis con variables exclusivamente desarrolladas a partir de los datos de precipitación y temperatura (Tabla 1 de nuevo). Se repitió el mismo tipo de análisis de regresión múltiple tomando como variable dependiente el nivel piezométrico de la laguna, y como independientes las 15 basadas en las medias de los n meses anteriores. De modo semejante al paso anterior, se obtuvo un modelo de regresión múltiple basado, en este caso, en variables exclusivamente calculadas a partir de temperatura y precipitación, y se realizó un análisis de regresión múltiple hacia atrás (backward). Tras 10 iteraciones se obtuvo el modelo de la tabla 5, basado en 5 variables: precipitación mensual, precipitación acumulada en los 12 meses anteriores, temperatura mensual, temperatura media de los 4 meses anteriores al de estudio y temperatura media de los 8 meses anteriores al de estudio. Finalmente, para poder estimar el comportamien- to futuro intraanual de la laguna se introdujeron los valores calculados para cada una de las variables de los modelos en las predicciones de cambio climático regionalizadas en diferentes escenarios de cambio climático. Los modelos utilizados fueron los bcn2, cncm3, echam5 y egmam, y las salidas se obtuvieron para la celdilla correspondiente al área del Charco del Toro a partir de la aplicación web Cambia Clima SIG – Monitor de Cambio Climático (Álvarez, Camarillo, Limones y Pita, 2014). Se eligieron estos modelos debido a que desde la aplicación empleada permiten obtener predicciones locales sobre temperatura y precipitación, evitando de este modo el empleo Modelo / Variables Coeficientes no estandarizados r r2 BStd. Error 1(Constant) 3.392 .094 .817 .668 acum6_don -.016 .002 2 (Constant) 4.402 .181 .917 .841 acum6_don -.020 .001 etp10 -.001 .000 3 (Constant) 4.765 .173 .946 .896 acum6_don -.014 .002 etp10 -.001 .000 acum9_don -.011 .003 4 (Constant) 4.107 .270 .959 .959 acum6_don -.006 .003 etp10 -.001 .000 acum9_don -.019 .004 acum2_don .030 .010 Valores del coeficiente de determinación (r) y del coeficiente de correlación de Pearson (r2) de cada modelo. Tabla 4 ITERACIONES 1, 2, 3 Y 4 DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE ELABORADO MEDIANTE EL MÉTODO STPEWISE PARA INTERPRETAR EL COMPORTAMIENTO RECIENTE DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DEL CHARCO DEL TORO Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 MODELOS PREDICTIVOS DEL COMPORTAMIENTO DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO (PARQUE NACIONAL DE DOÑANA, HUELVA... 9 de datos globales, que especialmente en el caso de la precipitación pueden resultar poco evidentes en cuanto a su distribución espacial en el futuro. 5. Resultados Del anterior desarrollo metodológico se obtuvieron resultados para los dos modelos seleccionados (denominados simple y múltiple), a partir de las expectativas de precipitación identificadas por los modelos climáticos bcn2 (Figura 4), cncm3 (Figura 5), echam5 (Figura 6) y egmam (Figura 7), y de los escenarios de emisión de gases de efecto invernadero sra1b, sra2 y srb1. De este modo se consiguieron 24 simulaciones del futuro comportamiento intraanual de la laguna Charco del Toro para el período 2079-2100. Es común a todas las simulaciones realizadas una diferencia de 1 - 1,5 m del nivel piezométrico entre el modelo de regresión lineal simple basado exclusivamente en el modelado de la precipitación de los 6 meses anteriores, y el de regresión múltiple basado en variables de precipitación y temperatura. Todas las predicciones que indican un descenso del nivel piezométrico de acuerdo a este último modelo son independientes de los datos de entrada (modelo climático y/o escenario). Dentro de cada uno de los dos tipos de modelos climáticos, los resultados obtenidos evidencian que en el caso de los bcn2 y echam5 los niveles piezométricos serán significativamente inferiores independientemente del escenario de cambio climático elegido, identificándose en los resultados obtenidos para ambos que, a finales del siglo XXI, el nivel promedio de encharcamiento de la laguna se encontrará por debajo del nivel actual, independientemente el escenario considerado. En los resultados obtenidos mediante la aplicación de los datos del modelo echam, dependiendo de los escenarios elegidos, pueden llegar a identificarse meses en los que el nivel piezométrico del Charco del Toro estará ligeramente por encima del actual, al final del verano y principios del otoño. En el caso de los resultados obtenidos a partir de los datos del cncm3, se identifica un retraso en el proceso de recarga del nivel piezométrico de la laguna en todos los escenarios climáticos, con un otoño más seco y consecuentemente con niveles más bajos que en la actualidad, un invierno con niveles piezométricos inferiores a los actuales, manteniéndose las diferencias observadas durante el otoño entre el nivel medio actual y el nivel medio predicho por los modelos elaborados, y una primavera en la que el proceso de progresivo abatimiento de nivel piezométrico, que va a asociado al incremento de la ETP durante el transcurso de la primavera, resulta mucho más lento en los modelos elaborados que en los registros analizados. Dentro de un predominio de resultados en los que el nivel piezométrico de la laguna estimado para finales del siglo XXI se encontrará por debajo del nivel medio actual, el escenario srb1 muestra para este mismo periodo una mayor semejanza a los registros presentes analizados. El escenario sra2 muestra valores muy inferiores a los actuales en los escenarios bcn2 y echam, mientras que el escenario sra1b muestra un comportamiento mucho más variable, mostrando las predicciones más parecidas a los valores presentes en el escenario de egman. Tabla 5 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE PARA EL CÁLCULO DE LAS EXPECTATIVAS FUTURAS DEL COMPORTAMIENTO INTRAANUAL DEL NIVEL PIEZOMÉTRICO DE LA LAGUNA CHARCO DEL TORO Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados t Sig. B Error estándar Beta 22 (Constante) 1,524 ,575 2,649 ,013 preci_do ,001 ,001 ,150 2,040 ,050 acum12_don -,035 ,003 -1,064 -11,703 ,000 tempe_do ,031 ,014 ,326 2,281 ,030 Tacum4_don ,051 ,019 ,401 2,601 ,014 Tacum8_don ,082 ,044 ,310 1,844 ,075 Estudios Geográficos, 80 (286), enero-junio 2019, e008. ISSN: 0014-1496 | eISSN: 1988-8546. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201928.008 PABLO FRAILE-JURADO, CÉSAR BORJA BARRERA, FRANCISCO BORJA BARRERA, FERNANDO DÍAZ DEL OLMO Y JOSÉ MANUEL RECIO ESPEJO 16 Climate change impacts on groundwater and dependent ecosystems. Journal of Hydrology, 518, 250-266. Kurtz, W., Hendricks Franssen, H. J., Kaiser, H. P., y Vereecken, H. (2014). Joint assimilation of piezometric heads and groundwater temperatures for improved modeling of river-aquifer interactions. Water Resources Research, 50(2), 1665-1688. Lerner, D. N. (1986). Predicting piezometric levels in steep slopes. Geological Society, London, Engineering Geology Special Publications, 3(1), 327-333. 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