La iniciativa europea coordinada por Marco Dentz (IDAEA-CSIC) combina simulaciones num\u00e9ricas con modelos f\u00edsicos y digitales para entender el flujo del agua y el transporte de contaminantes en sistemas k\u00e1rsticos de todo el mundo<\/h4>\n![\"\"](\"https:\/\/idaeaold.ondeuevprojects.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/MarkovSpodmol-scallops-1024x683.jpg\")
Perfil de la cueva Markov Spodmol, Eslovenia. | Tanguy Racine, Karst<\/p><\/div>\n
En el actual contexto de cambio clim\u00e1tico, las tormentas intensas, sequ\u00edas e inundaciones son cada vez m\u00e1s frecuentes. Estos fen\u00f3menos extremos no solo afectan a la superficie de la Tierra, sino que tambi\u00e9n alteran los acu\u00edferos subterr\u00e1neos, de los que dependen millones de personas para obtener agua potable. Sin embargo, pese a su papel esencial en el sistema hidrol\u00f3gico, todav\u00eda se conoce poco sobre c\u00f3mo circula el agua bajo tierra.<\/p>\n
El proyecto europeo Karst<\/strong><\/a>, financiado con una prestigiosa Synergy Grant del Consejo Europeo de Investigaci\u00f3n (ERC, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/a> y coordinado por el investigador Marco Dentz<\/strong><\/a>, del Instituto de Diagn\u00f3stico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA-CSIC), aborda este gran desaf\u00edo: modelizar y caracterizar los sistemas de cuevas subterr\u00e1neas de todo el mundo para poder predecir el flujo de agua y el transporte de contaminantes<\/strong>. El proyecto comenz\u00f3 en 2023 y, tras tres a\u00f1os de trabajo, ya ha logrado avances significativos, entre ellos la construcci\u00f3n de la mayor base de datos mundial de redes de cuevas. Con tres a\u00f1os m\u00e1s por delante, el equipo investigador busca perfeccionar sus modelos para anticipar el movimiento del agua y los contaminantes y, de esta manera, evaluar el impacto real de inundaciones o vertidos.<\/p>\nEntender el flujo subterr\u00e1neo de agua y contaminantes<\/h3>\n
Los sistemas k\u00e1rsticos son cuevas calizas que se forman por la disoluci\u00f3n de rocas k\u00e1rsticas<\/strong> (calizas, yesos, dolomitas), dando lugar a redes de cuevas muy ramificadas y extensas. Se estima que ocupan alrededor de un 10% de la superficie terrestre<\/strong>, por lo que son fundamentales para la hidrolog\u00eda mundial. Debido a las caracter\u00edsticas de la roca caliza, el agua no queda almacenada, sino que fluye r\u00e1pidamente por las cavidades. Por lo tanto, estos sistemas sufren de manera dr\u00e1stica los cambios en el volumen de agua<\/strong>. Por ejemplo, cuando hay lluvias intensas, es f\u00e1cil que aparezcan inundaciones y, al rev\u00e9s, cuando hay un periodo de sequ\u00eda se vac\u00edan completamente.<\/p>\nPara entender c\u00f3mo fluye el agua por estos sistemas subterr\u00e1neos, hasta ahora se aplicaban las leyes cl\u00e1sicas de la f\u00edsica de fluidos<\/strong>. Sin embargo, estos modelos no describen adecuadamente su complejidad real<\/strong>.<\/p>\n\n\u201cUna cueva no es una tuber\u00eda lisa y perfectamente sim\u00e9trica. Sus paredes son rugosas, est\u00e1n fracturadas y presentan cavidades donde el agua genera remolinos o se puede almacenar de manera temporal\u201d, explica Marco Dentz<\/strong>, investigador del IDAEA y coordinador de Karst.<\/p>\n<\/blockquote>\nPor lo que el primer paso del proyecto fue comprender qu\u00e9 sucede en el interior de un conducto de una cueva k\u00e1rstica. Para estudiar estas geometr\u00edas complejas, el equipo realiz\u00f3 escaneos con tecnolog\u00eda LIDAR (basada en l\u00e1ser) de 16 cuevas en Europa para obtener modelos digitales en 3D extremadamente detallados del interior de las cuevas.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/idaeaold.ondeuevprojects.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/MarkovSpodmol-view-2-EDL-1024x627.jpeg\")
Vista en planta de una nube de puntos LiDAR obtenida en la cueva de Markov Spodmol, Eslovenia, coloreada seg\u00fan la elevaci\u00f3n. | Tanguy Racine<\/p><\/div>\n
A partir de esos escaneos, los investigadores desarrollaron simulaciones num\u00e9ricas<\/strong> del flujo y el transporte de agua. Tambi\u00e9n crearon r\u00e9plicas f\u00edsicas impresas a 3D<\/strong>, algunas de m\u00e1s de dos metros de longitud, que reproducen fielmente la estructura real de la cueva. Estas r\u00e9plicas se est\u00e1n utilizando para llevar a cabo experimentos de flujo y transporte de agua a escala de laboratorio<\/strong>. All\u00ed se observa c\u00f3mo circula el agua en condiciones controladas y se contrastan los resultados con las simulaciones matem\u00e1ticas. El objetivo es establecer las leyes f\u00edsicas que describen el movimiento del agua y los solutos \u2014las sustancias disueltas, como minerales o contaminantes\u2014 en conductos k\u00e1rsticos reales.<\/p>\nLa mayor base de datos mundial de cuevas<\/h3>\n
Uno de los grandes resultados del proyecto Karst hasta ahora ha sido recopilar informaci\u00f3n de los sistemas k\u00e1rsticos de todo el mundo<\/strong>, en colaboraci\u00f3n con clubes de espeleolog\u00eda y exploradores, para caracterizar su topolog\u00eda<\/strong>: c\u00f3mo se conectan los conductos de las cuevas, qu\u00e9 grado de ramificaci\u00f3n presentan y qu\u00e9 dimensiones tienen.<\/p>\nCon estos datos se est\u00e1 construyendo la base de datos m\u00e1s completa a nivel mundial sobre redes de cuevas k\u00e1rsticas. Este trabajo permite identificar patrones comunes<\/strong> utilizando distintos atributos como el di\u00e1metro, la estructura o la linealidad para clasificar tipos de redes y generar modelos sint\u00e9ticos con propiedades realistas<\/strong>.<\/p>\nLa base de datos contiene, hasta la fecha, 172 sistemas de cuevas, 15 de ellas en Espa\u00f1a<\/strong>. Se clasifican en cuatro categor\u00edas morfol\u00f3gicas fundamentales: cuevas ramificadas, laber\u00ednticas, anastom\u00f3ticas (en la que los conductos se dividen y vuelven a unirse repetidamente) y cuevas cuyas formas recuerdan a esponjas. La morfolog\u00eda depende del contexto geol\u00f3gico, de la roca en la cual se forma, si est\u00e1 en la costa o en la monta\u00f1a, o si es una cueva hipog\u00e9nica (el agua que disuelva la roca viene de la profundidad) o epig\u00e9nica (el agua se infiltra desde la superficie). El an\u00e1lisis de la estructura permite descifrar el origen de los sistemas de cuevas y facilita la simulaci\u00f3n num\u00e9rica y, por tanto, la predicci\u00f3n del flujo de agua a trav\u00e9s de las cuevas.<\/p>\nGracias a la aplicaci\u00f3n de modelos de Deep Learning, el equipo investigador tambi\u00e9n est\u00e1 reconstruyendo las partes desconocidas de las redes de cuevas a las cuales es imposible acceder para el ser humano.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/idaeaold.ondeuevprojects.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Holloch-elliptical-profile-1-1024x683.jpg\")
Galer\u00eda de cueva con perfil el\u00edptico en el sistema de cuevas H\u00f6lloch, Suiza. | Tanguy Racine<\/p><\/div>\n
Evaluaci\u00f3n y rastreo de la contaminaci\u00f3n<\/h3>\n
La elevada velocidad con la que circula el agua en sistemas k\u00e1rsticos hace que estos acu\u00edferos sean especialmente vulnerables. En episodios de lluvias intensas, pueden saturarse r\u00e1pidamente y provocar inundaciones<\/strong>. Del mismo modo, si se produce un vertido contaminante<\/strong>, este puede desplazarse en cuesti\u00f3n de horas o d\u00edas hasta un pozo de abastecimiento.<\/p>\nUno de los casos m\u00e1s conocidos es la Walkerton Tragedy<\/strong>, ocurrida en el a\u00f1o 2000 en Canad\u00e1. Tras unas fuertes lluvias, la bacteria Escherichia coli<\/em> procedente de esti\u00e9rcol agr\u00edcola contamin\u00f3 varios pozos de agua potable. Debido a que el sistema de protecci\u00f3n subestim\u00f3 la rapidez con la que el contaminante pod\u00eda desplazarse por el acu\u00edfero k\u00e1rstico, m\u00e1s de 2.300 personas enfermaron y siete fallecieron.<\/p>\nEvitar situaciones similares exige comprender con precisi\u00f3n c\u00f3mo fluye el agua bajo tierra. En este aspecto, el proyecto Karst tambi\u00e9n desarrolla herramientas de hidrogeolog\u00eda forense: una disciplina que utiliza modelos num\u00e9ricos del flujo subterr\u00e1neo para reconstruir el origen, la trayectoria y el impacto de un contaminante. Un ejemplo de este tipo de an\u00e1lisis es el caso real llevado al cine en la pel\u00edcula \u2018Erin Brockovich\u2019<\/strong>, en el que se pudo demostrar c\u00f3mo el cromo hexavalente, altamente t\u00f3xico, se hab\u00eda desplazado desde una planta industrial hasta los pozos subterr\u00e1neos que abastec\u00edan a la poblaci\u00f3n de Hinkley, California, provocando que muchos de sus habitantes sufrieran diversos tipos de c\u00e1ncer, fallos reproductivos y otras enfermedades incapacitantes.<\/p>\nEl proyecto Karst demuestra c\u00f3mo la investigaci\u00f3n fundamental en f\u00edsica de fluidos y modelizaci\u00f3n matem\u00e1tica puede convertirse en una herramienta clave y directa para afrontar retos relacionados con los recursos h\u00eddricos en el escenario actual de cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n<\/div>
Perfil de la cueva Markov Spodmol, Eslovenia. | Tanguy Racine, Karst<\/p><\/div>\n
En el actual contexto de cambio clim\u00e1tico, las tormentas intensas, sequ\u00edas e inundaciones son cada vez m\u00e1s frecuentes. Estos fen\u00f3menos extremos no solo afectan a la superficie de la Tierra, sino que tambi\u00e9n alteran los acu\u00edferos subterr\u00e1neos, de los que dependen millones de personas para obtener agua potable. Sin embargo, pese a su papel esencial en el sistema hidrol\u00f3gico, todav\u00eda se conoce poco sobre c\u00f3mo circula el agua bajo tierra.<\/p>\n
El proyecto europeo Karst<\/strong><\/a>, financiado con una prestigiosa Synergy Grant del Consejo Europeo de Investigaci\u00f3n (ERC, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/a> y coordinado por el investigador Marco Dentz<\/strong><\/a>, del Instituto de Diagn\u00f3stico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA-CSIC), aborda este gran desaf\u00edo: modelizar y caracterizar los sistemas de cuevas subterr\u00e1neas de todo el mundo para poder predecir el flujo de agua y el transporte de contaminantes<\/strong>. El proyecto comenz\u00f3 en 2023 y, tras tres a\u00f1os de trabajo, ya ha logrado avances significativos, entre ellos la construcci\u00f3n de la mayor base de datos mundial de redes de cuevas. Con tres a\u00f1os m\u00e1s por delante, el equipo investigador busca perfeccionar sus modelos para anticipar el movimiento del agua y los contaminantes y, de esta manera, evaluar el impacto real de inundaciones o vertidos.<\/p>\n Los sistemas k\u00e1rsticos son cuevas calizas que se forman por la disoluci\u00f3n de rocas k\u00e1rsticas<\/strong> (calizas, yesos, dolomitas), dando lugar a redes de cuevas muy ramificadas y extensas. Se estima que ocupan alrededor de un 10% de la superficie terrestre<\/strong>, por lo que son fundamentales para la hidrolog\u00eda mundial. Debido a las caracter\u00edsticas de la roca caliza, el agua no queda almacenada, sino que fluye r\u00e1pidamente por las cavidades. Por lo tanto, estos sistemas sufren de manera dr\u00e1stica los cambios en el volumen de agua<\/strong>. Por ejemplo, cuando hay lluvias intensas, es f\u00e1cil que aparezcan inundaciones y, al rev\u00e9s, cuando hay un periodo de sequ\u00eda se vac\u00edan completamente.<\/p>\n Para entender c\u00f3mo fluye el agua por estos sistemas subterr\u00e1neos, hasta ahora se aplicaban las leyes cl\u00e1sicas de la f\u00edsica de fluidos<\/strong>. Sin embargo, estos modelos no describen adecuadamente su complejidad real<\/strong>.<\/p>\n \u201cUna cueva no es una tuber\u00eda lisa y perfectamente sim\u00e9trica. Sus paredes son rugosas, est\u00e1n fracturadas y presentan cavidades donde el agua genera remolinos o se puede almacenar de manera temporal\u201d, explica Marco Dentz<\/strong>, investigador del IDAEA y coordinador de Karst.<\/p>\n<\/blockquote>\n Por lo que el primer paso del proyecto fue comprender qu\u00e9 sucede en el interior de un conducto de una cueva k\u00e1rstica. Para estudiar estas geometr\u00edas complejas, el equipo realiz\u00f3 escaneos con tecnolog\u00eda LIDAR (basada en l\u00e1ser) de 16 cuevas en Europa para obtener modelos digitales en 3D extremadamente detallados del interior de las cuevas.<\/p>\n Vista en planta de una nube de puntos LiDAR obtenida en la cueva de Markov Spodmol, Eslovenia, coloreada seg\u00fan la elevaci\u00f3n. | Tanguy Racine<\/p><\/div>\n A partir de esos escaneos, los investigadores desarrollaron simulaciones num\u00e9ricas<\/strong> del flujo y el transporte de agua. Tambi\u00e9n crearon r\u00e9plicas f\u00edsicas impresas a 3D<\/strong>, algunas de m\u00e1s de dos metros de longitud, que reproducen fielmente la estructura real de la cueva. Estas r\u00e9plicas se est\u00e1n utilizando para llevar a cabo experimentos de flujo y transporte de agua a escala de laboratorio<\/strong>. All\u00ed se observa c\u00f3mo circula el agua en condiciones controladas y se contrastan los resultados con las simulaciones matem\u00e1ticas. El objetivo es establecer las leyes f\u00edsicas que describen el movimiento del agua y los solutos \u2014las sustancias disueltas, como minerales o contaminantes\u2014 en conductos k\u00e1rsticos reales.<\/p>\n Uno de los grandes resultados del proyecto Karst hasta ahora ha sido recopilar informaci\u00f3n de los sistemas k\u00e1rsticos de todo el mundo<\/strong>, en colaboraci\u00f3n con clubes de espeleolog\u00eda y exploradores, para caracterizar su topolog\u00eda<\/strong>: c\u00f3mo se conectan los conductos de las cuevas, qu\u00e9 grado de ramificaci\u00f3n presentan y qu\u00e9 dimensiones tienen.<\/p>\n Con estos datos se est\u00e1 construyendo la base de datos m\u00e1s completa a nivel mundial sobre redes de cuevas k\u00e1rsticas. Este trabajo permite identificar patrones comunes<\/strong> utilizando distintos atributos como el di\u00e1metro, la estructura o la linealidad para clasificar tipos de redes y generar modelos sint\u00e9ticos con propiedades realistas<\/strong>.<\/p>\n La base de datos contiene, hasta la fecha, 172 sistemas de cuevas, 15 de ellas en Espa\u00f1a<\/strong>. Se clasifican en cuatro categor\u00edas morfol\u00f3gicas fundamentales: cuevas ramificadas, laber\u00ednticas, anastom\u00f3ticas (en la que los conductos se dividen y vuelven a unirse repetidamente) y cuevas cuyas formas recuerdan a esponjas. La morfolog\u00eda depende del contexto geol\u00f3gico, de la roca en la cual se forma, si est\u00e1 en la costa o en la monta\u00f1a, o si es una cueva hipog\u00e9nica (el agua que disuelva la roca viene de la profundidad) o epig\u00e9nica (el agua se infiltra desde la superficie). El an\u00e1lisis de la estructura permite descifrar el origen de los sistemas de cuevas y facilita la simulaci\u00f3n num\u00e9rica y, por tanto, la predicci\u00f3n del flujo de agua a trav\u00e9s de las cuevas.<\/p>\n Gracias a la aplicaci\u00f3n de modelos de Deep Learning, el equipo investigador tambi\u00e9n est\u00e1 reconstruyendo las partes desconocidas de las redes de cuevas a las cuales es imposible acceder para el ser humano.<\/p>\n Galer\u00eda de cueva con perfil el\u00edptico en el sistema de cuevas H\u00f6lloch, Suiza. | Tanguy Racine<\/p><\/div>\n La elevada velocidad con la que circula el agua en sistemas k\u00e1rsticos hace que estos acu\u00edferos sean especialmente vulnerables. En episodios de lluvias intensas, pueden saturarse r\u00e1pidamente y provocar inundaciones<\/strong>. Del mismo modo, si se produce un vertido contaminante<\/strong>, este puede desplazarse en cuesti\u00f3n de horas o d\u00edas hasta un pozo de abastecimiento.<\/p>\n Uno de los casos m\u00e1s conocidos es la Walkerton Tragedy<\/strong>, ocurrida en el a\u00f1o 2000 en Canad\u00e1. Tras unas fuertes lluvias, la bacteria Escherichia coli<\/em> procedente de esti\u00e9rcol agr\u00edcola contamin\u00f3 varios pozos de agua potable. Debido a que el sistema de protecci\u00f3n subestim\u00f3 la rapidez con la que el contaminante pod\u00eda desplazarse por el acu\u00edfero k\u00e1rstico, m\u00e1s de 2.300 personas enfermaron y siete fallecieron.<\/p>\n Evitar situaciones similares exige comprender con precisi\u00f3n c\u00f3mo fluye el agua bajo tierra. En este aspecto, el proyecto Karst tambi\u00e9n desarrolla herramientas de hidrogeolog\u00eda forense: una disciplina que utiliza modelos num\u00e9ricos del flujo subterr\u00e1neo para reconstruir el origen, la trayectoria y el impacto de un contaminante. Un ejemplo de este tipo de an\u00e1lisis es el caso real llevado al cine en la pel\u00edcula \u2018Erin Brockovich\u2019<\/strong>, en el que se pudo demostrar c\u00f3mo el cromo hexavalente, altamente t\u00f3xico, se hab\u00eda desplazado desde una planta industrial hasta los pozos subterr\u00e1neos que abastec\u00edan a la poblaci\u00f3n de Hinkley, California, provocando que muchos de sus habitantes sufrieran diversos tipos de c\u00e1ncer, fallos reproductivos y otras enfermedades incapacitantes.<\/p>\n El proyecto Karst demuestra c\u00f3mo la investigaci\u00f3n fundamental en f\u00edsica de fluidos y modelizaci\u00f3n matem\u00e1tica puede convertirse en una herramienta clave y directa para afrontar retos relacionados con los recursos h\u00eddricos en el escenario actual de cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n<\/div>Entender el flujo subterr\u00e1neo de agua y contaminantes<\/h3>\n
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La mayor base de datos mundial de cuevas<\/h3>\n
Evaluaci\u00f3n y rastreo de la contaminaci\u00f3n<\/h3>\n