Phreeqc es un software desarrollado por la USGS escrito en C++ que permite modelar una variedad de procesos geoquímicos acuosos como la mezcla de aguas, modelar el equilibrio entre la fase sólida y acuosa, modelar el impacto de la temperatura, calcular la concentración de elementos, entre otros.
Gidahatari ha desarrollado un curso único y aplicado a Phreeqc integrado con Python bajo una clase (tipo de objeto) que puede ejecutar, analizar y proporcionar resultados de Phreeqc como dataframes de Pandas e integrarlos en gráficos y análisis adicionales con otras librerías de Python en Jupyter Notebook.
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El desarrollo de machine learning y bibliotecas geoespaciales en Python como Scikit Image, Rasterio y Fiona brinda una nueva gama de herramientas para analizar la vegetación de fuentes tradicionales como imágenes de satélite y nuevas fuentes como ortofotos de drones. La aplicación de la programación de Python para la identificación de cultivos depende de muchos factores, como la resolución de la imagen, la etapa de vegetación e incluso la configuración del algoritmo.
Hemos desarrollado un curso de identificación / delimitación de cultivos con herramientas geoespaciales y machine learning con Python, el curso está dirigido a profesionales de SIG o afines que tengan conocimientos básicos de Python. El curso cubre los conceptos introductorios de las bibliotecas geoespaciales y una serie de aplicaciones de aprendizaje automático para la identificación de cultivos en olivos, palmeras, agave y campos de maíz.
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La actividad ambiental actual y las exigencias de los organismos reguladores requieren un monitoreo intenso de la cantidad y calidad del agua subterránea y superficial. Debido a que los procesos del ciclo hídrico son distribuidos espacialmente y temporalmente, existe un especial énfasis en interpretar los datos de química del agua de manera que provean “información” respecto al estado original de los recursos hídricos, las variaciones naturales y el impacto relacionado a la implementación de proyectos.
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El modelamiento regional de aguas subterráneas es una tarea importante en la gestión estratégica del agua que involucra a todos los usuarios, actividades y ecosistemas involucrados y proporciona un uso sostenible para las condiciones actuales y futuras. Existen algunas consideraciones específicas sobre el modelamiento regional con respecto a la línea base y la discretización espacial; un modelo regional no pretende proporcionar la respuesta del acuífero para un área determinada, sino busca la evaluación del agua subterránea y la cuantificación de la recarga, descarga y otros procesos del balance hídrico.
Este curso desarrolla las principales funciones y aplicaciones de software de modelamiento MODFLOW con su nueva interfaz Model Muse y el uso de Flopy que es una herramienta en Python que permite representar las salidas de los modelos de flujo de agua subterrámea. MODFLOW es el código para el modelamiento de agua subterránea en 3D basado en diferencias finitas desarrollado por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS). Model Muse es la plataforma de pre y postprocesamiento también desarrollada por la USGS que implementa MODFLOW. Flopy está construido sobre paquetes de Python bien conocidos y poderosos como Numpy y trabaja con Matplotlib y Pandas que permite hacer una gran cantidad de análisis con pocas líneas de código.
El uso de estas herramientas será aplicativo en cuencas para el análisis del flujo regional del agua subterránea de manera que los participantes aprendan a construir estos modelos y analizar los resultados para posteriores toma de decisiones.
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La simulación de transporte de solutos en sistemas de flujo de agua subterránea ha tenido una rápida evolución en los últimos años, impulsado por el mayor interés en el conocimiento de la contaminación en acuíferos. El diseño de sistemas de remediación para la contaminación en agua subterránea requiere de una comprensión completa de cómo interactúan varios procesos – advección, dispersión y las reacciones químicas – con el movimiento y destino de los contaminantes. El paquete MT3D implementado por MODFLOW provee una herramienta de síntesis de estos procesos, de evaluación entre sus interacciones y prueba la efectividad de las medidas de remediación del agua subterránea.
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La gestión sostenible del agua subterránea debe estar siempre respaldada por fuentes de información confiables y potentes herramientas de análisis que permitan una toma de decisiones mejor fundamentada. En este contexto, las herramientas de modelamiento numérico permiten una amplia gama de posibilidades de análisis, sobre todo cuando se trata de un sistema tan complejo como lo es el hidrogeológico. Sin embargo, disponer de una herramienta de modelamiento no es suficiente. Es necesario conocer tanto la plataforma de modelamiento como entender los procesos que esta busca reproducir, y en este caso en particular, entender la dinámica hídrica del sistema hidrogeológico.
Este curso desarrolla las principales funciones y aplicaciones de la última versión del código de modelamiento de aguas subterráneas MODFLOW 6, a través de la interfaz ModelMuse, ambos desarrollados por Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS). Esta versión incluye herramientas innovadoras en cuanto a la construcción y simulación de modelos hidrogeológicos, destacando principalmente la incorporación de la opción de discretización de grillas no estructuradas. Además, ModelMuse es la plataforma de pre y post-procesamiento que implementa MODFLOW.
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La hidrogeología es la ciencia que estudia el origen y la formación de las aguas subterráneas, su transporte, régimen y almacenamiento, interacción con los suelos, rocas y aguas superficiales y sus propiedades físicas, químicas y biológicas. Además, la hidrogeología también estudia como ocurrirá el aprovechamiento y regulación del agua subterránea. Por la cantidad de relaciones y temas estudiados en la hidrogeología, es fácil notar que es una ciencia compleja y multidisciplinar y que puede ser hecha por diferentes profesionales como geólogos, ingenieros civiles, ambientales y de minas, científicos ambientales, geógrafos, físicos, entre otros.
Es importante que los diferentes profesionales que trabajan en la hidrogeología tengan claros los conceptos básicos, que hablen la misma lengua y que sean capaces de entender la importancia de esos conceptos en los estudios hidrogeológicos. Este curso tiene como objetivo principal brindar conocimientos de los principios y fundamentos de la hidrogeología, detallando los parámetros y variables usadas, así como su definición y obtención, permitiendo que los estudiantes tengan herramientas conceptuales y prácticas para desarrollar y analizar estudios hidrogeológicos.
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MODFLOW es desarrollado por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) y es de código libre, con su nueva interfase MODEL MUSE que es una plataforma de pre y postprocesamiento también desarrollada por la USGS que implementa MODFLOW. Esta plataforma tiene una alta performance debido a su "diseño por objetos" que optimiza la conceptualización de condiciones de bordes y otros elementos del modelo, disminuyendo el tiempo de construcción y mejora la interpretación de los datos de salida.
Este curso permitirá al alumno aprender a usar el software para el modelamiento númerico que permita evaluar las distintas labores mineras que están en constante interacción con el agua subterránea.
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El curso brinda un panorama del régimen de agua subterránea y su interacción con la actividad minera, además, el curso brinda los fundamentos de diseño de sistemas de monitoreo, gestión de datos hidrológicos, conceptualización hidrogeológica, entre otros, para que los profesionales mineros tomen las mejores decisiones en la gestión del agua subterránea y control de contaminación.
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OpenFOAM es un software de modelamiento de dinámica de fluidos computacional (CFD en sus siglas en inglés). El software es de código libre, accesible y respaldado por una amplia cantidad de usuarios y simula con gran precisión el comportamiento de distintos fenómenos físicos. Entre las aplicaciones con OpenFoam es simular condiciones complejas de flujo como zonas de mezcla que son áreas aguas abajo de la descarga de la descarga de un efluente donde se produce una dilución inicial y se extiende para cubrir la mezcla secundaria en un cuerpo o curso de agua receptor.
OpenFOAM utiliza un cálculo basado en volúmenes finitos para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales en cualquier grilla irregular. Los solucionadores de flujo son desarrollados en una plataforma robusta, implícita, de velocidad-presión e iterativa. El solucionador elegido para la simulación de la Zona de Mezcla es InterMixingFoam, solucionador que resuelve problemas de mezcla para 3 fluidos incompresibles. Dos de los fluidos son miscibles y el tercero es inmiscible.
En este curso se va aprender a realizar modelos de zona de mezcla desde la construcción de grillas con Salome, procesamiento de simulaciones con OpenFoam y análisis de resultados con Paraview.
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Una evaluación hidrogeológica necesita una representación numérica del régimen de aguas subterráneas. Los modelos son herramientas que representan numéricamente el régimen de flujo de aguas subterráneas y el impacto de distintos requerimientos sobre el recurso hídrico subterráneo. En este curso se va enseñar las principales funciones del software de modelamiento MODFLOW con su nueva interfase MODEL MUSE aplicado a acuíferos aluviales, donde se va explicar las principales consideraciones dentro de la construcción y simulación de un modelo que permita contribuir a una adecuada sostenibilidad del agua.
Gidahatari te ofrece el curso virtual de Modelamiento de Acuíferos Aluviales y Gestión de la Sostenibilidad del Agua para estudiantes y profesionales de cualquier país. Ahora podrás capacitarte en Modelamiento de Acuíferos Aluviales con MODFLOW y Model Muse sin ningún horario establecido en cualquier lugar. Para acceder al material disponible y recibir soporte solo tienes que realizar un pago. El curso incluye certificación.
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Python en un lenguaje de programación simple y poderoso usado en una serie de campos desde medicina a análysis de big data, por usuarios comunes, organizaciones y bancos. La simplicidad del uso y aprendizaje de Python es notable con respecto a otros lenguajes de programación y su poder se basa en la cantidad de herramientas disponibles para distintas áreas de estudio.
Actualmente, Python tiene distintos y variados paquetes en el campo de la Hidrología, que además se encuentran vinculados con herramientas GIS, matemáticas, estadística, etc. En este curso se va usar distintos y variados paquetes en el campo del herramientas numéricas, análisis de datos, representación de gráficos, generación de mapas y demás. Muchas de estas herramientas son aplicables al campo de la Hidrología en el preparación de datos para modelos hidrológicos, análisis estadísticos de parámetros hídricos, el análisis de resultados y la representación espacial de los componentes del medio físico.
Este curso tiene como principal objetivo aprender el manejo de Python en el campo de la Hidrología que es una herramienta poderosa para los profesionales de recursos hídricos que les permitirá trabajar de una manera más eficiente y con una mayor calidad en sus evaluaciones.
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OpenFOAM es un software libre para la simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD) desarrollado por la OpenFOAM Foundation y distribuida bajo la licencia de público general GNU. OpenFOAM tiene una serie extensa de herramientas para la simulación de fluidos que son muy empleadas tanto en las áreas de ingeniería como la investigación científica.
El software puede resolver una serie de casos desde flujos complejos a través de muchos solucionadores. En este caso, el curso está diseñado a resolver modelos de flujos compresibles e incompresibles, turbulencia y flujos multifásicos donde se detallarán la estructura de los solucionadores, utilidades y los patrones de programación que son necesarios determinar la extensión y condiciones de contorno de cada modelo. Además, se va aprender a elaborar geometrías para el grillado y refinamiento con el uso de Salome.
También, se va explicar el mecanismo de la selección de tiempos de ejecución para post-procesamiento de los modelos y la representación de los resultados usando la herramienta Paraview. Este curso es de utilidad para cualquier área de especialización que necesite herramientas avanzadas para el análisis de fluidos, y a la vez es una gran oportunidad para desarrollar mayores capacidades en la simulación de los mismos
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Las interfaces gráficas de usuario (GUI) se utilizan comúnmente para construir y post-procesar modelos numérico de aguas subterráneas. Flopy es la biblioteca de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta biblioteca tiene herramientas y opciones para la georrefenciación completa de un modelo MODFLOW.
Python es un lenguaje de programación simple y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su poder se basa en el número de herramientas disponibles para diferentes áreas de estudio. El uso de Python con los paquetes científicos disponibles y FloPy, facilita la exploración de datos, evaluaciones de modelos alternativos y análisis de modelos que pueden ser difíciles de realizar con GUI. Una ventaja de Flopy y Python es que hay muchos paquetes disponibles para facilitar el proceso de l modelos,.
Este curso permite conocer el lenguaje de programación de código abierto Python y Flopy para construir archivos de entrada de modelos, ejecutar el modelo y analizar resultados de simulación.
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El modelamiento de aguas subterráneas se relaciona principalmente con una ubicación espacial considerando propiedades espaciales como sistema de coordenadas y datos. Los datos de entrada para la construcción del modelo provienen de diversos archivos de información espacial como shapefiles ESRI, georasters y NetCDF que se utilizan para generar la geometría del modelo, configurar condiciones de contorno, asignar propiedades hidráulicas y definir puntos de observación.
Flopy es la biblioteca de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW, esta librería tiene herramientas y opciones para la georreferenciación completa de un modelo MODFLOW. Hay otras bibliotecas como Geopandas, Shapely y Pyproj que proporcionan capacidades adicionales para correlacionar la información espacial con las propiedades de la celda.
Hemos desarrollado un curso aplicado de modelamiento geoespacial de aguas subterráneas con MODFLOW, Flopy y bibliotecas relacionadas. El curso cubre un caso de modelamiento aplicado de flujo y simulación de transporte en un acuífero en interacción con el flujo de un río que tiene una fuente de contaminantes bajo un esquema de remediación.
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Los modelos hidrogeológicos son esenciales para representar escenarios y ayudar en el manejo de aguas subterráneas y áreas contaminadas. Estos modelos deben usarse para simular el comportamiento de las aguas subterráneas y los contaminantes en el espacio y el tiempo, permitiendo predecir el potencial de alterar la calidad y cantidad de los recursos de aguas subterráneas, como, por ejemplo, definir la necesidad de adoptar medidas de intervención en áreas contaminadas y la disminución de la capa freática en actividades que requieren excavación, como la minería.
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En la práctica del hidrogeólogo es muy común que se trabaje con pocos datos debido a que los ensayos para obtención de parámetros y variables son considerados caros y/o de difícil realización. Además, sabemos que el medio geológico es heterogéneo, es decir, variable espacialmente. Si analizamos esta variabilidad, podemos detectar ciertos patrones que podrían ayudar a predecir el valor del parámetro en ubicaciones no muestreadas. Es como si el valor del parámetro tuviera dos componentes, uno determinista que varía más o menos suavemente en el espacio y uno errático. El componente determinista es el que nos permite hacer una declaración sobre el rango probable de valores al que pertenece el valor no muestreado. El componente errático es el que nos impide hacer predicciones precisas. La geoestadística proporciona modelos para este tipo de fenómenos.
Este curso tiene como objetivo principal brindar conocimientos de la variabilidad espacial aplicada a la hidrogeología, exponiendo las bases teóricas de la geoestadística y aplicando los conocimientos por medio de clases prácticas con el uso del programa SGeMS (Stanford Geostatistical Modeling Software). Se espera que al final del curso los estudiantes sepan caracterizan la variabilidad espacial de variables hidrogeológicas y sepan usar esa información para hacer predicciones coherentes. Además, se espera que los estudiantes sean capaces de notar el efecto de la heterogeneidad (y de la ausencia de su consideración) en los estudios hidrogeológicos.
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La hidrogeología se caracteriza por una compleja interacción de diversos factores, tales como el clima, la geología, factores humanos, entre otros. La evaluación de los mismos demanda considerables cantidades de tiempo y esfuerzo debido a la variedad de formatos de información disponibles para distintos fines a diferentes escalas de tiempo.
Actualmente existen potentes herramientas que permiten un procesamiento y análisis de datos, más sencillo y confiable. Ya sea que esta información sea procesada con fines de uso en un modelo numérico o para una caracterización conceptual, es necesario poder realizar estas tareas de una manera eficiente y rápida. Por esta razón, es sumamente importante estar capacitado en el uso de las mismas.
El presente módulo brindará información teórica y práctica de cómo realizar análisis de información hidrogeológica utilizando herramientas como Python y QGIS.
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Este curso tiene como finalidad brindar conocimientos aplicables al tema de agricultura de precisión mediante la creación de un proyecto aplicado a un área agrícola real para clasificar el terreno en áreas de alta y baja producción con base en las propiedades del suelo de dicha área. La metodología será realizada con base en el uso de QGIS y R con imágenes satelitales y árboles de regresión y clasificación lineal.
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Los drones se han convertido en herramientas versátiles para el monitoreo en tiempo real y la toma de imágenes aéreas. Sin embargo, los softwares de procesamiento de imágenes comerciales mantienen un precio elevado y las funcionalidades gratuitas son limitadas. Este curso explora el procesamiento de imágenes de drones utilizando software libre como WebODM y QGIS para la generación de ortofotos y modelos digitales de elevación. Adicionalmente, el curso brindará herramientas para la clasificación de zonas y la vectorización de calles, casas, elementos entre otras funcionalidades.
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