Análisis hídrico y edáfico del Valle Bonaerense del Río Colorado : diagnóstico fisicoquímico integrado y herramientas predictivas bajo variabilidad climática

Abstract

El sistema suelo-agua del Valle Bonaerense del Río Colorado (VBRC) fue analizado de manera integrada, con énfasis en la dinámica y aptitud del recurso hídrico bajo condiciones de sequía y caudal regulado, y en el rol de las propiedades edáficas, particularmente la textura, como moduladoras del desempeño productivo y de los riesgos de degradación. En esta tesis se combinó un diagnóstico hidroclimático e hidroquímico con el desarrollo de herramientas metodológicas y computacionales orientadas a su implementación operativa en rutinas de monitoreo y gestión, con el objetivo de fortalecer el seguimiento del sistema, anticipar escenarios críticos y aportar criterios aplicables para la toma de decisiones sobre el recurso y el territorio. En la dimensión hídrica, el análisis espaciotemporal evidenció que la dinámica del agua en el VBRC se encuentra fuertemente condicionada por la variabilidad climática y por la regulación hidrológica aguas arriba. La ocurrencia de períodos secos, junto con la disminución de aportes nivales y el control de caudales, se asocia a escenarios de mayor vulnerabilidad, donde la menor disponibilidad reduce la capacidad de dilución y favorece procesos de concentración salina y cambios en la composición iónica. Estas condiciones repercuten en la aptitud del agua para riego, consumo humano y uso ganadero, con diferencias consistentes entre el cauce principal del río y los colectores agrícolas o canales de drenaje. Asimismo, se evidenció la heterogeneidad interna de los colectores, vinculada a la intensidad del riego, la localización de áreas drenadas y los retornos de riego, lo que aporta información clave para evaluar riesgos y orientar decisiones de manejo. En este marco, se discute el aprovechamiento controlado de aguas de drenaje como alternativa complementaria para el riego de cultivos bajo situaciones de escasez, destacando la necesidad de criterios de aptitud, monitoreo y prácticas de manejo que eviten impactos acumulativos sobre los suelos. Adicionalmente, se resalta la relevancia ambiental de la red de drenaje como vía de descarga hacia ecosistemas receptores, reforzando la importancia de estrategias de monitoreo y manejo adaptativo. En la dimensión edáfica, la tesis desarrolla y evalúa una metodología automatizada para la estimación de textura del suelo denominada SoilTexRF, que integra análisis digital de imágenes del proceso de sedimentación y modelos de aprendizaje automático entrenados con muestras reales, con implementación computacional y programación en Python. Los resultados muestran que es posible estimar de manera consistente las fracciones texturales a partir de variables simples, de bajo costo y rápida obtención, con alta frecuencia de análisis, manteniendo coherencia física con el proceso sedimentario. Un aporte central es la incorporación explícita de incertidumbre mediante bandas operativas de confianza, que permiten identificar predicciones menos estables y orientar su verificación por métodos de referencia, posicionando al sistema como una herramienta complementaria de screening y actualización progresiva del modelo para el análisis predictivo. Finalmente, la tesis consolida el valor de índices de calidad del agua para riego, consumo humano y uso ganadero como herramientas operativas que traducen información hidroquímica compleja en criterios aplicables a planificación y gestión. En conjunto, la integración de indicadores hidroquímicos y climáticos con herramientas computacionales de evaluación y herramientas predictivas edáficas constituye una plataforma científica y operativa para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones, mejorar la eficiencia del monitoreo y contribuir a la sostenibilidad socioambiental del VBRC.

The soil–water system of the Valle Bonaerense del Río Colorado (VBRC) was assessed through an integrated approach, focusing on the dynamics and suitability of water resources under drought conditions and regulated flow, as well as on the role of soil properties, particularly texture, as modulators of productive performance and degradation risks. In this thesis, hydroclimatic and hydrochemical assessments are combined with the development of methodological and computational tools aimed at practical implementation in routine monitoring and management, with the objective of strengthening soil–water quality monitoring strategies. These methodologies allow the prediction of critical scenarios and provide operational criteria for resource and land management. Regarding the water properties, the spatiotemporal analysis revealed that water quality in the VBRC is strongly influenced by climatic variability and by upstream hydrological regulation. Recurrent drought periods, reduced snowmelt contributions, and flow regulation are associated with increased vulnerability. Under these conditions, reduced dilution capacity promotes salinity concentration, thereby affecting water suitability for irrigation, human consumption, and livestock use. Consequently, consistent differences are observed between the main river and drainage canals. Likewise, heterogeneity among the drainage canals was identified, associated with the location of drained areas and irrigation return flows, providing key information for risk assessment and management decision-making. In this context, the controlled use of drainage water is discussed as a complementary alternative for crop irrigation under conditions of water scarcity, emphasizing the need for suitability criteria, monitoring, and management practices to prevent cumulative impacts on soils. The environmental relevance of the drainage network as a discharge pathway to receiving ecosystems is also emphasized, reinforcing the need for monitoring and adaptive management strategies. Regarding the soil system, in this thesis an automated method, named SoilTexRF, was developed for soil texture prediction. The proposed methodology integrates digital image analysis of the sedimentation process with machine-learning models implemented in Python and trained on real samples. The results show that textural fractions can be consistently estimated using a simple, low-cost, and rapid method with high sample throughput, while maintaining physical consistency with the sedimentation behavior. A key contribution is the explicit incorporation of model uncertainty through operational confidence bands, which allow the identification of less stable predictions and guide their verification using reference methods, positioning the system as an alternative tool for screening and continuous model updating for predictive analysis. Finally, the thesis consolidates the value of water quality indices for irrigation, human consumption, and livestock use as operational tools that translate complex hydrochemical information into criteria applicable for planning and management. Overall, the integration of hydrochemical and climatic indicators with computational assessment tools and predictive soil tools constitutes a scientific and operational platform to reduce uncertainty in decision-making, improve monitoring efficiency, and contribute to the socio-environmental sustainability of the VBRC.