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La Universidad de Salamanca (USAL) lidera un consorcio internacional para investigar en la mejora de la calidad del agua en zonas rurales: proyecto GestEAUr.
Siete científicos del grupo de investigación en Ingeniería y Gestión del Agua (IGA) y del Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico del Agua (CIDTA), ambos de la USAL, son los responsables de GestEAUr. El proyecto se desarrollará hasta el año 2026, y ha obtenido una financiación de casi dos millones de euros a través de la convocatoria Interreg Sudoe, que gestiona fondos FEDER.
Los investigadores de la Universidad de Salamanca proponen el uso de humedales artificiales como instrumentos de depuración, “lo que implica una tecnología low-cost y la adopción de decisiones basadas en la naturaleza”, en palabras de José Luis Molina, catedrático de Ingeniería Hidráulica e investigador principal del proyecto.
El objetivo del proyecto GestEAUr es “desarrollar una estrategia para mejorar la eficiencia y calidad del proceso de depuración del agua, y hacerlo en un contexto de cambio climático”, añade el investigador, que junto con otros dos de los miembros del grupo desarrolla su actividad docente e investigadora en la Escuela Politécnica Superior de Ávila. Para ello, han previsto utilizar humedales artificiales en los que reproducir, de manera controlada, los procesos físicos, químicos y biológicos de eliminación de contaminantes que se desarrollan en los humedales naturales. Precisamente uno de estos últimos, las lagunas de La Moraña, en Ávila, son unos de los espacios en los que se desarrollará uno de los proyectos piloto para obtener soluciones coste-efectivas y sostenibles para potabilización, depuración y reutilización de agua en zonas rurales.
El equipo de investigación ha previsto cinco planes de acción para mejorar los servicios de provisión y tratamiento de agua, y los trabajos incluyen el desarrollo de una herramienta digital (SID AQUARURAL) diseñada para para optimizar y facilitar la gestión y planificación del agua, a través del desarrollo de un software que incorpora modelos de incertidumbre y aprendizaje automático.
Los resultados del proyecto podrían aplicarse al conjunto de zonas rurales de España, Francia y Portugal, que aportan las entidades que forman parte del consorcio.
