Gidahatari viene desarrollando un interfaz grafico (GUI) para modelar con Modflow 6. Para tal propósito se está utilizando principalmente la librería Kivy para el GUI, mientras que para manipular Modflow 6 se utiliza la librería Flopy.
El programa se viene desarrollando y pronto vería la luz una versión beta para todo publico que desee probarlo y retroalimentar este proyecto de software libre. Los desarrolladores, Saul Montoya y José Zevallos están felices de contribuir a la comunidad de ingenieros hidrogeólogos.
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Después de la revisión y compilación de datos relevantes y el desarrollo de un modelo conceptual, estamos listos para la construcción de un modelo numérico de aguas subterráneas en un área de ladera en la ciudad de Mukilteo, Washington, EE. UU. El modelo se construirá en MODFLOW 6 con Model Muse con condiciones de contorno para flujo regional, mar, recarga, drenajes y evapotranspiración, el modelo también tiene 24 puntos de observación. Los datos de entrada se insertan a partir de datos vectoriales (shp) y cuadriculados (raster). Es tutorial incluye todos los pasos de la construcción del modelo y la configuración del paquete con una visualización final de los valores de cabeza calculados y observados realizados con Flopy.
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Hasta ahora teníamos opciones limitadas para brindar apoyo específico en modelamiento de aguas subterráneas. Sabemos que el modelamiento numérico requiere la revisión de una extensa documentación y de arduo trabajo práctico con el software y, a veces, o la mayoría de las veces, no tenemos tiempo para darle la atención adecuada a diversos temas. Con un enfoque de obtener información relevante en menos tiempo, hemos desarrollado un página web en inglés: MODFLOW Questions and Answers
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MODFLOW 6 implementa el paquete Buoyancy para la simulación de casos de intrusión marina y densidad variable. Las herramientas se implementan en el paquete de Python para modelamiento Flopy, sin embargo, el flujo de trabajo ha cambiado sustancialmente con respecto a los modelos anteriores de flujo y transporte. Hemos desarrollado un caso aplicado de modelamiento de intrusión de agua de mar con geometría regular construido con Model Muse para flujo y Flopy para transporte.
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Este es un problema que todo hidrogeólogo - modelador numérico se ha enfrentado muchas veces a lo largo de su carrera profesional independientemente de los antecedentes teóricos y las habilidades con el código, la interfaz gráfica de usuario o la biblioteca de Python.
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De nuestra investigación, hemos enumerado los mejores softwares de aguas subterráneas de código abierto con un breve resumen de las capacidades y enlaces útiles. Debemos mencionar que existen algunos paquetes que pueden simular el flujo de agua subterránea en softwares como OpenFoam; sin embargo, esas variantes no se enumeran aquí.
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Modflow 6 tiene un nuevo enfoque para configurar puntos de observación y es esencialmente diferente a las versiones anteriores. El paquete OBS6 funciona no solo con cargas hidráulicas y abatimientos, sino también con flujos, por lo que también es posible calibrar el modelo con el flujo base o cualquier otro flujo registrado directamente desde una condición de borde. Hemos creado un caso aplicado de la implementación de piezómetros en un modelo de flujo de agua subterránea de un talud en Modflow 6 y Model Muse. El tutorial cubre todos los pasos relacionados con la implementación de los puntos observados en Model Muse, así como la comparación entre cargas simuladas y observadas a través de scripts en Flopy.
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Phreeqc puede resolver simulaciones geoquímicas para una solución específica y simulaciones basándose en resultados anteriores. Hemos desarrollado un tutorial que se basa en el Ejemplo 3 de la documentación Phreeqc en un enfoque paso a paso para simular la composición del agua subterránea, del agua de mar, de la mezcla de ambos y de casos relacionados con el equilibrio con calcita y dolomita. Hay una clase de Python (Python class) capaz de ejecutar los archivos de entrada y analizar los resultados incluidos en la parte de scripts en los archivos de entrada.
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El tema del software libre y las evaluaciones ambientales tiene unas asociaciones interesantes. Por ejemplo, si un proyecto de inversión entrega un modelo de agua subterránea en un software Xflow, el evaluador ambiental necesita una licencia de Xflow para poder abrir el modelo, revisar las simulaciones y elaborar su informe con sus observaciones. Pero que pasa con la sociedad civil, o las comunidades que tienen interés en saber como esta construido el modelo o en los resultados las simulaciones predictivas, estas personas necesitan también una licencia de Xflow? y que pasa si otro ente regulador quiere revisar el modelo, lo puede hacer o tiene que pedir solo una opinión técnica?
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La representación y el análisis de los resultados de flujo y transporte es un desafío para los modeladores de aguas subterráneas. Aspectos como la velocidad, la compatibilidad, el formato de datos y las opciones de visualización son clave en la representación 2D / 3D de la carga hidráulica y la concentración en las celdas del modelo. En Jupyterlab se han desarrollado nuevas herramientas que pueden ser útiles para representar los resultados del modelo de una manera fácil de usar.
En esta ocasión hemos realizado un tutorial para la representación interactiva de una pluma contaminante en Jupyterlab; el modelo se realizó con Modflow Nwt y Mt3d, la representación se realizó con Matplolib, Ipywidgets y Voila.
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Porque ha llegado un nuevo año con una nueva forma de modelar el flujo de agua subterránea utilizando los últimos desarrollos de Modflow 6 Disv. No estamos exactamente seguros de haber realizado un tutorial, un procedimiento o un montón de código y herramientas juntos, pero estamos seguros de haber hecho algo que puede modelar el flujo de agua subterránea geoespacialmente en línea con impresionantes representaciones en 3D. En el momento en que lanzamos todo el código en el servidor de Hakuchik, teníamos la sensación de "lo hicimos" y puedes evaluar si nuestro trabajo es bueno, malo o está en progreso. Estamos seguros de que se necesita hacer más desarrollo, pero esta será la forma de modelar las aguas subterráneas en el futuro, con la esperanza de que la mejora de las capacidades de los profesionales y la preocupación de la población en general conduzca a una gestión sostenible de nuestras aguas subterráneas.
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Debido a que el trabajo de campo y los modelos numéricos son solo herramientas para la gestión sostenible de los recursos hídricos subterráneos, hemos buscado un lugar de estudio para desarrollar un proyecto a largo plazo en un acuífero de alto estrés hídrico que conducirá a políticas de gestión sostenibles y efectivas del agua subterránea. El área de estudio es un acuífero aluvial que se utilizaba principalmente para la producción agrícola con un desarrollo urbano circundante no planificado que ha aumentado la demanda de agua doméstica / industrial. Se han implementado varios esquemas de bombeo en el área y se han afectado los niveles de agua subterránea y la disponibilidad de agua para la agricultura.
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Hemos realizado un tutorial sobre un modelo de complejidad baja con ríos, lagos, recarga y flujo de agua subterránea regional realizado en Model Muse en un tutorial anterior. El modelo se importó como un objeto en Python con Flopy. Se realizó un análisis de sensibilidad con SALib para evaluar la respuesta del flujo de agua subterránea del objeto de modelo a una muestra diferente de parámetros y se registró un conjunto resultante de parámetros y las cargas hidráulicas correspondientes (parámetros a cargas hidráulicas). Luego, se realizó una regresión de aprendizaje automático con Scikit-Learn con el conjunto inverso (cargas hidráulicas a parámetros) para obtener los parámetros predichos para los datos observados. Se realizaron diferentes medidas de error en dos modelos para evaluar la calidad general del regresor de la red neuronal.
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Modelar la dinámica del flujo de agua subterránea relacionada con el bombeo es un desafío con el tradicional paquete Wel en MODFLOW ya que los pozos están instalados en la mayor parte de la profundidad del pozo cruzando múltiples capas de un modelo de flujo de agua subterránea. El paquete Multi Aquifer Well (MAW) se conceptualizó como una solución para este complejo comportamiento de interacción de capas en Modflow.
Model Muse con Modflow6 puede implementar el paquete MAW con facilidad. Este tutorial muestra el procedimiento completo para configurar un pozo MAW en un modelo de flujo de agua subterránea de 3 capas, brinda una descripción general de las opciones del paquete y representa las cargas hidráulicas en el pozo y las tasas de bombeo por capa con scripts en Flopy.
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Hemos desarrollado un caso aplicado de modelamiento de agua subterránea en la mesoescala que cubre los procesos físicos más relevantes que afectan el régimen de flujo subterráneo. La simulación numérica se construyó en Modflow 6 y Muse 4 en condiciones de flujo uniforme con conductividad hidráulica variable con profundidad para representar capas de baja conductividad intercaladas. El tutorial cubre todos los pasos de la configuración del modelo y condiciones de borde, el manejo de datos espaciales, análisis del balance hídrico y revisión de los niveles de agua en piezómetros.
Este es un caso base para un próximo tutorial sobre análisis de sensibilidad con MODFLOW 6, Python y las librerías Flopy y Salib. Se publicará más información sobre este evento en nuestras redes sociales.
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Los software libre y de código abierto para el modelamiento de flujo de agua subterránea están en constante proceso de desarrollo, por lo tanto, año tras año tenemos versiones más nuevas o incluso software nuevo. Esta vez hemos actualizado un tutorial básico y útil del 2016 a las nuevas versiones de Modflow y Model Muse. El tutorial muestra el procedimiento completo para descargar e instalar Model Muse 4 y configurar Modflow 6.
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Este tutorial muestra el proceso completo para insertar piezómetros como paquete HOB en un modelo de flujo regional de aguas subterráneas en Modflow6. La ubicación original, la elevación de la superficie y la elevación de la rejilla del piezometro están en formato csv que se convierte a shapefile para ser importado por Model Muse 4. El tutorial también contiene un script de Python para representar el gráfico de cargas hidráulicas calculadas - observadas con el valor NRMSE como encabezado.
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Hemos explorado las nuevas (o no tan nuevas) opciones de Modflow 6 y Model Muse 4 para crear refinamientos locales a escala regional basados en características hidráulicas. De nuestra investigación hemos desarrollado un ejemplo decente de modelamiento regional de aguas subterráneas en una cuenca andina con tres condiciones de borde y disminución de la conductividad hidráulica con la profundidad. El tutorial también explora las complejidades para modelar cuencas con diferencia diferencia en la elevación y el uso de parámetros definidos por texto para implementar la formulación de Newton en Modflow 6.
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Hemos desarrollado un tutorial sobre el modelamiento de trayectoria de partículas con Modpath7 en una grilla con refinamiento local realizado por la opción Discretized by Vertices (DISV) de Modflow6. La construcción del modelo, configuración de las condiciones de borde, simulación del flujo de agua subterránea y simulación de trayectoria de partículas se realizaron con Model Muse 4. Las condiciones del flujo de agua subterránea se conceptualizaron como régimen uniforme, y la trayectoria de partículas se simuló en dirección de seguimiento hacia adelante y hacia atrás.
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El agua subterránea no se puede ver (porque está en el suelo, obviamente) y el flujo de agua subterránea es extremadamente difícil de entender a menos que tengamos un mayor alcance de la teoría y las características principales del régimen de flujo hidrogeológico. Una de las limitaciones para la comprensión es la falta de herramientas interactivas que proporcionen entornos amigables para la representación de zonas de recarga, zonas de descarga, pozos, humedales y otras características hidrogeológicas.
Hemos desarrollado un tutorial para la representación web de las características principales de un modelo en MODFLOW y sus resultados en un proceso combinado con el uso de la biblioteca Hataripy, Paraview, Python y Steno3D.
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