Interesante modelamiento de la intrusión de agua de mar por efecto del bombeo prolongado no sostenible. El modelo de intrusión salina fue realizado con MODFLOW SWI2 bajo la plataforma libre de MODEL MUSE.
El modelamiento del sistema de aguas subterráneas en el área de influencia de la isla incluye los procesos de Evapotranspiración, Recarga, Bombeo y Carga General.
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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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Si bien la influencia del pozo de agua depende del tiempo del bombeo, también depende de la tasa de bombeo. Es decir, un bombeo de 72 horas va a tener un radio de influencia mayor que un bombeo de 8 horas.
Ahora, esto es en las fase de pruebas hidráulicas. Durante la fase de funcionamiento la situación es completamente diferente, ya que la extensión del radio de influencia dependerá de:
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Ahora las imágenes Aster son disponible sin cargo. A partir del 1 de abril de 2016, el centro LP DAAC de la NASA comenzó a distribuir imágenes ASTER Nivel (AST_L1T) a todo el mundo sin costo alguno. La distribución global de esta imágenes sin cargo es el resultado de un cambio de política hecha por la NASA y Japón.
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Las Salineras de Maras han sido utilizadas desde tiempos pre-Incas para la obtención de Sal en el Valle Sagrado - Urubamba - Cuzco. Este video muestra las principales características del origen de las salineras y su interacción con el ciclo hídrico superficial y subterráneo.
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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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Interesante descripción del origen y funcionamiento de la Laguna de la Huacachina en Ica - Peru
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Para que te vamos a mentir, QGIS es mejor que ArcGIS. Aquí te damos unas razones para dejar de usar ArcGIS.
1. Ahorras bastante dinero.
QGIS pueden utilizarlo todas las instituciones del estado y ahorrarse millones de soles que se puedan aprovechar para otros fines.
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Pregunta de nuestro seguidor
Quisiera hacerles una pregunta, mucha gente me ha dicho que para Georeferenciar un mapa satelital de Google Earth debo ocupar Arcgis porque lo puedes escalar a 1:25.000 para luego imprimirlo y realizar un mapa geológico.
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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 :
- Importación de datos de precipitación para Pandas
- Creación de una Dataframe única en Pandas
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Los modelos numéricos son representaciones informáticas de la realidad. Su uso es muy difundido para permisos ambientales, estudios de factibilidad y como herramienta de gestión del agua. En este artículo discutiremos los requerimientos de un modelo para que pueda ser una herramienta numérica "válida" que represente el régimen de aguas subterráneas y sirva para la simulación de escenarios predictivos de uso del agua.
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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:
- Importación de imágenes de satélite
- Conversión de imágenes a matrices numpy
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Queremos aportar algo en este artículo, aunque no lo crean. No queremos llegar a un disco rayado de argumentos crónicos, facistas y poco dialogadores. Sabemos que la situación es grave, que no tengamos mucha esperanza de convertirnos en sostenibles y que el tema ambiental le preocupe la a gente "por afuera": indignarse, pero no "por adentro": hacer algo.
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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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Este post indica los pasos para cambiar la ruta de trabajo por defecto del Jupyter Notebook, especialmente si queremos trabajar en un disco que no sea el C.
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Nuestras infancias, universidad y vida profesional ha sido marcada por el software comercial. Nos educaron en Windows, nuestros primeros diseños fueron en Autocad y nos enseñaron ArcGIS para manejar nuestros datos espaciales. Pero los tiempos han cambiado, esta época esta marcada por un avance continuo del software y por una interacción del software con nuestras tareas cotidianas.
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El cambio climático es definido como un cambio estable y durable en la distribución de los patrones de clima en periodos de tiempos y sus consecuencias han sido identificadas con problemas que enfrenta la disponibilidad de agua subterránea. El agua subterránea es uno de los principales recursos naturales porque son vitales para la agricultura, industria y consumo humano.
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Las redes neurales pueden ser una herramienta muy potente para la evaluación de la calidad del agua y el impacto en el ecosistema.
Por un lado los parámetros de calidad del agua son varios y tienen una gran cantidad de registros; en el otro lado el monitoreo de ecosistema arroja una gran cantidad de registros de ecosistema acuático y terrestre. En un caso de estudio en bofedales andinos, relacionamos la calidad del agua con el ecosistema con redes neurales en Python.
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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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