Modelización de los procesos de nitrificación en redes de distribución de aguas regeneradas para el riego

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster (TFM) se ha enmarcado dentro del proyecto “Avances en la sostenibilidad del riego del olivar con aguas regeneradas” del Grupo Operativo Reutivar 2.0. El objetivo principal que se ha planteado en este TFM es ampliar los resultados obtenidos en el primer Grupo Operativo Reutivar. En este proyecto se estudió la variación espacial y temporal de la calidad del agua de riego en la Comunidad de Regantes de Tintín (Montilla, Córdoba), donde se practica el riego con aguas regeneradas. Los resultados de los análisis de agua practicados evidenciaron importantes procesos de nitrificación en la red. Este TFM trata de profundizar en esta línea, mediante el desarrollo de un modelo que permita modelizar las reacciones de nitrificación que se dan en las redes de distribución de aguas regeneradas. Modelizar estas reacciones resulta importante, ya que, poder predecir la calidad del agua que llega a cada regante en la comunidad permitiría llevar a cabo estrategias de fertilización de precisión. Si se tienen en cuenta los nutrientes que el agua regenerada incorpora, se puede reducir considerablemente la dosis de fertilizante aportado en campo, como demostró Reutivar. Esto repercute de manera positiva en la economía del agricultor y en el medio ambiente. Para desarrollar este modelo, titulado NITRINET, se han empleado los datos de los análisis de calidad de agua realizados en el proyecto Reutivar. El modelo, desarrollado en Python, integra tres ecuaciones diferenciales que simulan la variación de las concentraciones de los iones amonio, nitrato y nitrito en el tiempo. El modelo también incorpora ecuaciones que simulan la influencia de diversos factores físico-químicos (pH, temperatura, oxígeno disuelto y disponibilidad de sustrato) sobre la velocidad de la nitrificación. NITRINET incorpora la librería EPyT (Epanet Python Toolkit), donde se recogen todas las funciones del software Epanet, que se emplean para realizar simulaciones hidráulicas. Los procesos de nitrificación son extremadamente complejos, ya que están influenciados por numerosos factores físicos, químicos y biológicos. Esto implica que modelizar con precisión estas reacciones sea difícil. No obstante, las simulaciones que realiza NITRINET se asemejan bastante a los resultados obtenidos en los análisis de calidad de agua. Sin ofrecer un grado de precisión excesivamente elevado, el modelo simula con acierto las transformaciones que experimentan las formas nitrogenadas durante la nitrificación, así como la reducción tanto del pH, como de la concentración de oxígeno.

This Master’s Thesis (MT) has been part of the project “Advances in the sustainability of olive grove irrigation with reclaimed water” of the Reutivar 2.0 project. The main goal of this MT is to extend the findings of the first Reutivar research group. In this original project, the spatial and temporal variation of irrigation water quality was studied in the Tintín Irrigation District (Montilla, Córdoba), where irrigation is carried out with reclaimed water. The results of the water quality analyses showed important nitrification processes occurring in the network. This MT aims to study this phenomenon further, by developing a model that allows modelling the nitrification reactions that take place in reclaimed water distribution networks. Modelling these chemical reactions is important, since being able to predict the quality of the water arriving at farms would allow carrying out precision fertilization strategies. If the nutrients that reclaimed water carries are taken into account, the amount of fertilizer applied in the farms can be severely reduced, as Reutivar demonstrated. This has a positive impact on the farmer’s economy and the environment. To develop this model -called NITRINET- the data from the water quality analyses carried out in the Reutivar project have been used. This model was developed in Python and encompasses three differential equations that simulate the variation of ammonium, nitrate and nitrite ion concentrations over time. The model also incorporates equations that simulate the effect of different physical-chemical factors on the nitrification rate (pH, temperature, dissolved oxygen and substrate availability). NITRINET incorporates the EPyT (Epanet Python Toolkit) library, which contains all the functions of the Epanet software to perform hydraulic analyses. Nitrification processes are extremely complex, since they are affected by physical, chemical and biological factors. This implies that modelling theses reactions with accuracy is a difficult task. Nevertheless, the simulations performed by NITRINET closely resemble the results obtained in water quality analysis. Without offering excessively precise results, the model correctly simulates the transformations of nitrogen ions during nitrification, as well as the reduction of both pH and dissolved oxygen concentration.