La calidad de los recursos hídricos subterráneos está condicionada por factores diversos de origen distinto, que se podrían dividir en factores intrínsecos, ligados al propio sistema acuífero y factores antrópico-dependientes, relacionados con el tipo de explotación y uso del agua subterránea y su entorno.
Debido a la gran cantidad de variables que condicionan la calidad del agua subterránea, la gestión de este recurso requiere cada vez más de técnicas que integren y extraigan la mayor cantidad de información de las bases de datos elaboradas. Es en este contexto en el que tiene cabida el desarrollo de este trabajo, en el que se aplican técnicas diversas de análisis de datos espaciales como la Geoestadística, la Inteligencia Artificial o la Teledetección integradas en un entorno SIG, para realizar un análisis e interpretación espacio-temporal de la calidad del agua subterránea. En su conjunto, las técnicas aquí mostradas permiten la creación de cubiertas específicas, la integración de datos y la extracción de información. Este procedimiento constituye la base de un Sistema de Ayuda a la Decisión (SAD) para la gestión de la calidad del agua, optimizando así los recursos de conocimiento disponibles (grandes bases de datos administrativas) y la información generada, ya que el formato de mapa facilita su inclusión en otras aplicaciones como por ejemplo, la planificación territorial.
The groundwater quality resources are conditioned by several factors related with different origins divided into intrinsic factors, related to the aquifer system, and human factors, related to the exploitation type and ground water use. Due to the great amount of variables that determine the underground water quality, the management of this resource requests the use of techniques to information mining and integrating of the elaborated databases. In this context, different methodologies are applied for the spatial data analysis: geostatistic, artificial intelligent or remote sensing merged in a GIS environment. The techniques showed in this paper allow the creation of specific layers, the integration data and the information mining. This method constitutes the base of a decision support system (DSS) for the management of the water quality, optimizing the available knowledge (great administrative data bases) and the information produced. In addition, the map format facilitates the inclusion of the water quality in other applications, for instance, the environmental planning.
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