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Los lagos y embalses son reservorios de agua utilizados para satisfacer necesidades de la sociedad y el medio ambiente. Entre las funciones más destacadas figuran la generación de energía, la provisión de agua para consumo humano, animal y riego, la atenuación de crecientes y la provisión de hábitat para especies animales y vegetales. El crecimiento poblacional, el cambio climático, las prácticas inadecuadas y el desarrollo científico han puesto en evidencia que el manejo sostenible de los recursos hídricos es uno de los principales asuntos a enfrentar para encausar el planeta en vías del desarrollo sustentable. Así, en todo análisis sistémico del territorio y el ambiente, el recurso hídrico constituye un elemento clave. Con el objetivo de construir mapas de la distribución espacial de variables indicadoras de la calidad del agua del embalse Río Tercero (Córdoba) se utilizaron técnicas geoestadísticas de estimación y simulación. Se realizó un muestreo en 36 sitios georeferenciados, durante el otoño del año 2018, se evaluaron variables físicas, químicas y biológicas. Se identificaron y eliminaron outliers e inliers y se probó la normalidad de los datos. Posteriormente, para cada variable en estudio, se obtuvieron los semivariogramas experimentales que fueron ajustados por modelos teóricos. El criterio de selección de los mismos fue el Error Cuadrático Medio (RMSE) más cercano a 1, (RMSE promedio = 0,986). Por medio de la técnica de interpolación espacial de kriging universal se obtuvieron mapas de valores medios estimados. Por último, se empleó la técnica de simulación Gaussiana condicionada para obtener mapas suavizados. Los resultados muestran que la construcción de los semivariogramas empíricos, así como su ajuste teórico es crucial para que los mapas generados mediante estimaciones o simulaciones reflejen la distribución espacial de las variables indicadoras de calidad de agua en el embalse. En general, las variables en estudio mostraron una muy buena autocorrelación espacial (r > 0,9). Así se puede concluir que por medio de la técnica de kriging se obtiene como resultado una única representación del atributo. Mientras que, con la simulación Gaussiana condicionada se generan mapas suavizados construidos con el promedio de varias representaciones de las variables regionalizadas. Estos resultados demuestran la eficacia de las técnicas utilizadas para una mejor comprensión de los fenómenos estudiados en el reservorio.

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