[en] The characterization of evaporitic aquifers for a better understanding of hydrodynamics and geochemical processes is of great importance, especially in environments where both the sustainability of unique ecosystems and the economic interests depend on aquifer features. This is the case of the Salar de Atacama (SdA) evaporitic nucleus, the "driving force" of this thesis, which prompt us to pursue two main objectives. First, characterizing the hydraulic behavior of the SdA nucleus, with special attention for the identification of highly connected structures (preferential flow-paths). Second, enriching the knowledge on preferential flow-paths development caused by dissolution processes (i.e. wormholes dynamics) and the corresponding changes in flow and transport behaviour. As a first step, we focused on the interpretation of hydraulic tests for aquifer characterization. Agarwal's method for recovery test interpretation was selected as suitable for analyzing the SdA aquifer response to imposed stresses for hydraulic properties estimation. Thus, we verified the method under ideal and non-ideal condition and we exposed its limitations. The latter were overcome by modifying the existing methodology and proposing an improved equivalent time to deal with variable pumping rates. At the same time we carried out a long-lasting cross-hole hydraulic test in the SdA nucleus. The complexity of system dynamics highlighted the need of seeking for a different methodology for aquifer characterization. We ended up developing a new filtering-corrective method through which aquifer characterization was carried out. The method involves estimating drawdowns, corrected from eventual systematic and structural errors, to be used as observations while automatically calibrating a groundwater model. Once validated the new method, we applied it, jointly with the stochastic inversion, to characterize the SdA nucleus in terms of spatial variability of the hydraulic conductivity at a large scale, with special attention for identifying connectivity structures. Results showed that these structures actually govern flow dynamics at large scale. Their identification was supported by independent information, which was used to verify the consistency of the results, thus the capability of the stochastic inversion in defining preferential flow-paths at large scale. Finally, we moved to an intermediate-scale analysis, carrying out a laboratory experiment under controlled conditions. We ran a dissolution experiment, jointly with several tracer tests, to study the evolution of a dissolution pattern characterized by dominant wormholes. We analyzed the evolution of wormhole dynamics, with special attention for wormholes growth, changes in hydraulic properties, geometry and competition for the flow. Furthermore, by interpreting the tracer tests we were able to quantify the effect that these structures have on the hydraulic and transport behavior. For that, we applied the multi-advection dispersion model, considering two modelling approaches: by fitting the measured BTCs with effective transport parameters and by predicting the BTCs evolution through a discrete wormhole modelling approach, applied knowing the geometry of the system and transport parameters of the undissolved matrix. Both approaches are capable of reproducing the experimental data, highlighting the ability to characterize the system. Results also demonstrate the high predictive power of the discrete wormhole model.

[es] La caracterización de los acuíferos evaporíticos para comprender mejor los procesos hidrodinámicos y geoquímicos es de gran importancia, especialmente en entornos donde tanto la sostenibilidad de ecosistemas únicos como los intereses económicos dependen de las características del acuífero. Este es el caso del núcleo evaporítico del Salar de Atacama (SdA), "motor" de esta tesis, que nos impulsa a perseguir dos objetivos principales. Primero, caracterizar el comportamiento hidráulico del núcleo del SdA, poniendo especial atención en la identificación de estructuras altamente conectadas (caminos de flujo preferente). En segundo lugar, contribuir al conocimiento sobre el desarrollo de zonas de flujo preferente causadas por procesos de disolución (es decir, la dinámica de los agujeros de gusano, comúnmente llamados wormholes) y los correspondientes cambios en el comportamiento del flujo y del transporte. Para caracterizar un acuífero, se suelen realizar pruebas de bombeo que permiten comprender el modelo conceptual del sistema a través de diagramas de diagnóstico, y estimar las propiedades hidráulicas. Entre las diversas pruebas, las de recuperación consisten en medir las variaciones del nivel piezométrico en pozos de bombeo y/o de monitoreo una vez finalizada la prueba de bombeo. Estas pruebas son especialmente útiles cuando el caudal no se puede controlar con precisión. Agarwal propuso un método, que se ha convertido en estándar en la industria petrolera, para obtener la respuesta del acuífero al bombeo a partir de los datos de recuperación. Sin embargo, el método ha sido probado y verificado de forma limitada. En el segundo capítulo de esta tesis analizamos el método de Agarwal para comprender sus limitaciones y superarlas. Nuestros resultados muestran que el método de Agarwal proporciona excelentes gráficas de recuperación (es decir, la curva de descenso que se obtendría durante el bombeo) y buenas estimaciones de los parámetros hidráulicos para casi todas las condiciones del acuífero, siempre que se utilice un caudal constante y que la derivada logarítmica al final del bombeo sea constante. Estas condiciones son demasiado limitantes para su aplicación en hidrología de aguas subterráneas, donde se suelen monitorear varios pozos de observación. Por lo tanto, generalizamos el método de Agarwal (1) derivando un tiempo equivalente para caudales que varían en el tiempo y (2) proponiendo obtener las curvas de descenso durante la recuperación extrapolando los descensos de la fase de bombeo. De esta forma obtenemos excelentes gráficos de diagnóstico que facilitan el análisis del modelo conceptual y permiten aplicar el método para una amplia gama de condiciones. Sin embargo, la interpretación de las prueba hidráulicas basadas en el análisis de datos de descenso es difícil de realizar para caracterizar grandes sistemas acuíferos con una dinámica de flujo compleja impulsada, por ejemplo, por grandes campos de bombeo. En este caso, la caracterización generalmente se logra a través de modelos de aguas subterráneas. Por lo tanto, nos quedamos con el concepto de que los descensos debidos a uno stress hidráulico contienen información crucial para caracterizar un acuífero, y proyectamos el concepto en la modelación de aguas subterráneas. Considerar el descenso en la modelación sería mucho más fácil que usar el nivel piezométrico, puesto que los descensos están sujetos a condiciones de contorno e iniciales homogéneas (cero). El problema radica en el hecho de que los descensos no se miden directamente, sino que se deducen de las mediciones de variación del nivel. Los descensos resultantes pueden sufrir inexactitudes persistentes en sistemas complejos con perturbaciones externas, inciertas y prolongadas. De esta manera, los descensos estimados se ven afectados no solo por errores en las mediciones del nivel, sino que también por las estimaciones de la evolución natural del mismo (es decir, el nivel que habría si la prueba de bombeo no se hubiera realizado). Esto dificulta el uso de los descensos en los modelos de flujo y obliga a los modeladores a emplear niveles piezométricos e información cualitativa. En este contexto, en el tercer capítulo presentamos un método para filtrar errores sistemáticos en los datos de descenso durante la calibración automática de un modelo de flujo. Para hacer esto, introducimos un término de corrección del sesgo en un problema inverso compuesto que combina un modelo de nivel natural con un modelo de descenso. Dado que estos dos modelos comparten los mismos parámetros, se desarrolla un algoritmo iterativo de optimización de dos fases para estimar conjuntamente el sesgo, las tendencias naturales y los parámetros. El método se ilustra con un ejemplo sintético en un acuífero heterogéneo. El ejemplo muestra que el método converge a la mejor estimación condicional incluso cuando los datos de nivel están fuertemente sesgados. En el mismo ejemplo, demostramos que el uso de datos de nivel sesgados en el problema inverso tradicional también puede proporcionar buenos ajustes pero, en este caso, el sesgo conduce a una estimación incorrecta del campo de transmisividad. En el cuarto capítulo aplicamos el método presentado en el capítulo anterior, acoplado a la inversión estocástica, al núcleo del SdA. En este capítulo queremos caracterizar la distribución espacial de la conductividad hidráulica a gran escala, con especial atención para la identificación de estructuras de conectividad (canales altamente conductivos) que controlan el flujo de agua subterránea y el transporte de contaminantes. En los acuíferos evaporíticos, estos canales preferentes pueden consistir en conductos kársticos, desarrollados a diferentes escalas, así como en zonas de falla. En este contexto, investigamos si es posible utilizar la inversión estocástica para caracterizar la presencia de estructuras de conectividad en el acuífero evaporítico del SdA (gran extensión, alrededor de 1500 km2) usando los niveles medidos en numerosos puntos de observación durante una secuencia de tres pruebas hidráulicas. Los resultados muestran que, aunque la solución no es única, se identifican las principales zonas de flujo preferente. Numerosas inversiones producen ajustes similares a los descensos observados, con errores máximos de pocos centímetros. El flujo preferente se identifica no solo por regiones alargadas de alta permeabilidad, sino también por un marcado efecto escala (las transmisividades del modelo son unas 30 veces más grandes que las estimadas a través de ensayos de bombeo cortos). Las principales zonas de alta conductividad son consistentes con información independiente basada en geofísica,