La evaluación de procesos de precipitación, escorrentía, enrutamiento, así como la infiltración requieren de datos de precipitación, caudal, temperatura y radiación a escala diaria. Los datos requeridos por los modelos hidrológicos también necesitan estar en el mismo periodo de tiempo para poder realizar sus simulaciones.
Debido a la extensa cantidad de datos que maneja el modelos de cuencas para periodos de retorno de 20 años, 50 años o 100 años con alrededor de tres estaciones de precipitacion y una de aforo se tienen que utilizar herramientas como Python para el procesamiento y redes neurales para la completación de datos faltantes. El tutorial de este artículo muestra el tratamiento de cuatro estaciones de precipitación, para la completación de 35 años de precipitacion faltante de una estación y la selección de un periodo de 55 años completo de series hidrológicas.
FloPy es la librerìa de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta librería se ha mejorado para proporcionar un soporte completo de MODFLOW 6 y la mayor parte de su desarrollo está relacionado con la funcionalidad de MODFLOW 6, herramientas para usar datos espaciales vectoriales, rasters y funcionalidades comunes de ploteo y exportación.
Python es un lenguaje de programación sencillo y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su potencia se basa en la cantidad de herramientas disponibles para las diferentes áreas de estudio.
Hemos desarrollado un programa completo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW y FloPy que abarca desde los temas esenciales en Python hasta casos aplicados de modelamiento regional e intrusión marina. El programa está diseñado para brindarle al estudiante un enfoque metodológico para aprender FloPy basado en una serie de ejemplos aplicados junto con las opiniones/experiencias del profesor y la revisión del software.