Una de ellos, ¡Identifying the origin of groundwatersamples in a Multi-layer Aquifer system affected by long-screen boreholes using Random Forest Classification’, firmado junto a Paul Baudron, Francisco Alonso Sarriá, José Luis García Aróstegui, Jesús Moreno Brotóns y Fulgencio Cánovas García, José Luis Molina, aborda la técnica de Ramdom Forest, que permite identificar con alta fiabilidad los orígenes del agua subterránea en acuíferos con muchos pozos y puntos de agua indocumentados, de forma que se reduce la incertidumbre en el conocimiento de los sistemas de agua subterránea.

La segunda está dedicada a los sistemas soporte a la decisión, basados en redes bayesianas dinámicas, que permiten evaluar los futuros impactos producidos por el cambio climático, y establecer estrategias para su adaptación ante ellos.

Titulada ‘Dynamic bayesian Networks for the assessment of climate change impacts on overexplooited aquifers systems’, está elaborada junto a David Pulido Velázquez, José Luis García Aróstegui y Manuel Pulido-Velázquez.

Molina es profesor ayudante doctor del Área de Ingeniería Hidráulica del Departamento de Ingeniería Cartográfica y del Terreno.