Se define al caudal ecológico como el flujo de agua que se debe mantener en las fuentes naturales de agua para la protección o conservación de los ecosistemas involucrados, la estética del paisaje u otros aspectos de interés científico o cultural según el artículo 153 del reglamento de la Ley 29338, Ley de Recursos Hídricos.
Este tutorial muestra el procedimiento para el cálculo del caudal ecológico referencial para un periodo de registros de 20 años utilizando Python 3.
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HEC HMS es software de modelamiento hidrológico libre que permite representar varios procesos del ciclo hídrico superficial. El software implementa diversos modelos para simular la interceptación, pérdida, transformación, enrutamiento y almacenamiento. En esta oportunidad hemos simulado un evento de avenida máxima de 8 horas en un periodo de simulación de 20 horas, en una cuenca dividida en una parte alta y parte baja. Cada parte de la cuenca una estación asociada.
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Los registros de monitoreo pueden llegar a tener años, por lo que es necesario hacer un análisis avanzado para conocer la distribución temporal y espacial de los componentes. En este caso se evaluará los piezómetros y estaciones de aforo del Santuario Nacional de Lagunas de Mejía - Arequipa - Perú que tienen registros mensuales desde del 2002 al 2016 para 34 piezómetros y 7 estaciones de aforo. Con más de 6800 registros, esta serie de datos representa un desafío para su análisis por lo que Python y su librería Pandas se convierten en una herramienta muy versátil para el registro, procesamiento, representación y análisis de datos.
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Las imágenes satelitales procesadas y los software SIG de código libre son versátiles para el análisis del ciclo hídrico en cuencas no instrumentadas. Dentro del servidor NASA Giovanni existen una serie de imágenes procesadas para precipitación, temperatura, uso de suelo, etc. El servidor también te permite realizar filtros espaciales y temporales, y descargar los datos de manera tabular o espacial.
Este tutorial muestra el procedimiento para la búsqueda y procesamiento de valores de Precipitación Promedio Mensual en el área de una cuenca de más de 40000 Has. con datos de IMERG y TRMM en un periodo de 2 años.
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En base del requerimiento de un seguidor, hicimos este tutorial para la descarga de imágenes de temperatura del aire con valores promedio mensuales. Estas imágenes fueron descargadas del servidor NASA Giovanni en formato netCDF para luego ser manejadas en QGIS.
El tutorial muestra el procedimiento general de búsqueda temática, espacial y temporal de imágenes en NASA Giovanni, las opciones disponibles para temperatura del aire y la metodología para la descarga de archivos.
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El servidor Earthdata de la NASA proporciona distintas imágenes satelitales como elevación, cobertura, y variables atmosféricas filtradas por periodo y extensión. Este servidor tiene herramientas para la fácil ubicación de las zonas de estudio y una librería de imágenes indexadas por categorías como: Cobertura, Biosfera, Biomasa, Indicadores Climáticos, Hidrósfera, Océanos, entre otros.
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Solo son transformaciones.
Si quieres volúmenes de escorrentía, multiplica mm de escurrimiento x area de la cuenca .
Si quieres volúmenes de sedimentos, multiplica ton/ha de sedimentos x area de la cuenca en hectáreas.
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SWAT es un modelo de simulación de dominio público que se aplica sobre GIS para usos en cuencas. El complemento SWAT es una herramienta de evaluación de suelo y agua para el manejo de cuencas; la interface para QGIS es QSWAT siendo la última versión QSWAT 1.3 el cual fue lanzado el 13 de enero del 2016.
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Tutorial rápido para llenar los datos faltantes de precipitación con redes neuronales utilizando la biblioteca Scikit Neural Network en Python .
Este tutorial contiene :
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En el módulo de red de embalse, el usuario deberá construir el esquema de la red, describir los elementos físicos y operacionales del modelo de embalse y desarrollar las alternativas que desea analizar.
Una vez que el modelo de embalse este completo y las alternativas ya se hayan definido, el módulo de simulación se utiliza para configurar, para que los cálculos sean realizados y los resultados sean vistos. Cuando se crea una simulación se debe especificar un tiempo de simulación, un intervalo de cálculo, y las alternativas para ser analizados.
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Interesante tutorial para el tratamiento y análisis interactivo de imágenes satelitales multiespectrales. El caso de aplicación se realiza sobre una imagen Landsat que tiene 11 bandas.
Contenido
Este tutorial contiene:
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Tutorial para la representación interactiva de imágenes satelitales de precipitación IMERG para Colombia utilizando Python 3 en la consola de Jupyter. Las imágenes de precipitación IMERG son cada 30 segundos sobre la extensión de Colombia tomadas del 1 al 4 de Noviembre del 2015.
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Tutorial para la implementación de una red neural Multilayer Perceptron con Python y la librería Scikit Neural Network
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Tutorial rápido para el cálculo de precipitación por regiones con las herramientas de QGIS.
Este tutorial contiene lo siguientes puntos:
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El objetivo del módulo de configuración de cuencas es proporcionar un marco común para la creación de las cuencas hidrográficas y la definición entre las diferentes aplicaciones de modelación.
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Tutorial rápido para determinar el ajuste de los valores de precipitación a las distribuciones probabilísticas y cálculo de la precipitación para distintos periodos de retornos.
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Este es un tutorial rápido para determinar la elevación y precipitación en escala de subcuenca. El tutorial cubre los siguientes temas :
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Rápido tutorial para la búsqueda y descarga de Imágenes de Precipitación de los satélites TRMM e IMERG. También incluye la representación de las imágenes en QGIS.
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Dentro del programa HEC-HMS existen diferentes métodos para representar la pérdida de agua por medio de la infiltración dentro del área de una subcuenca. Entre ellos se encuentran Deficit and constant loss, Exponential loss, Green and Ampt loss, Gridded deficit constant loss, entre otros, pero siendo uno de los más robustos el Soil Moisture Accounting (SMA).
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Cuando trabajamos con datos de precipitación, algunas veces no se tienen datos, otras veces tenemos pocos datos... y otras veces los datos están en un formato que es imposible trabajarlos. Eso nos ocurrió cuando trabajamos datos de precipitación históricos descargados de un servidor. En este artículo se define una manera de " transformar " los datos de estructuras inútiles a datos tabulados y luego se hace un análisis con Python Pandas y Matplotlib.
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