La preservación de la calidad del aire requiere la caracterización y evaluación del impacto de las fuentes puntuales emisoras de contaminantes y su interacción con las corrientes de viento, condiciones climáticas y geometría de la zona. Herramientas actuales de evaluación como AERMOD solo ofrecen evaluaciones en 2D con dispersión gausiana, mientras que la naturaleza de la dispersión del contaminante en el aire es netamente un fenómeno en 3D con componentes termodinámicas e interacciones con la geometría del terreno.
OpenFOAM es un software de código libre para la realización de simulación de fluidos (como aire o agua) que permite la incorporación de diversas condiciones de flujo en un modelamiento 3D en el tiempo. El software se complementa con herramientas libres como Salome Platform para el procesamiento de geometrías y paraView en la visualización de resultados. El código OpenFOAM usa solucionadores de Volumen de Fluido (VoF) que permite representar en mayor detalle la naturaleza del fenómeno de dispersión de contaminantes en la atmósfera.
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Las condiciones de trabajo actuales requieren que dispongamos de una serie de información espacial en periodos cortos de tiempo. Incluso actividades de planificación de trabajo, o cotización de servicios requieren disponer de datos de distancias, áreas, proximidades, elevaciones medias, entre otros. Los datos pueden ser proporcionados por clientes, organismos, o por levantamiento de campo, pero quizá no estén al momento requerido. El uso de herramientas de geoproceso de imágenes satelitales disminuye el tiempo requerido para disponer de estos datos. Dado que QGIS es software libre y las imágenes Landsat, MODIS, Aster son gratuitas, este tipo de geoproceso es muy versátil, económico y amigable para cualquier usuario con conocimiento básico / intermedio de QGIS.
Este tutorial trata de la determinación del polígono de área de un proyecto minero usando ciertas bandas de Landsat 8. El análisis espacial se hace en QGIS con el complemento de Procesos.
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La reclasificación de rasters permite la asignación de valores o categorías a rasters / grillas basados en su magnitud. QGIS permite la reclasificación de rasters a través del complemento de Procesos (Processing) que permite traer herramientas de SAGA GIS a QGIS. Una de las ventajas de utilizar este complemento es la utilización de rasters y shapes temporales que agilizan mucho el proceso de geoanálisis.
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El análisis de distancias es una herramienta poderosa de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para representar la proximidad de un punto a un conjunto de ubicaciones. Este análisis permite ver distribución de distancias de manera espacial en formato de rasters / grillas y también genera estadísticas de las distancias por ubicación. QGIS tiene una serie de herramientas para la generación de rasters / grillas de distancias a través de sus herramientas propias y del complemento Procesos que importa las herramientas de SAGA y de GRASS.
Este tutorial muestra el análisis de distancias a hospitales en la ciudad de Guadalajara, Mexico. Los datos de ubicación de los hospitales fueron descargados del repositorio OpenStreetMap.
Existe una ventaja en el procesamiento de cálculo de rasters de distancias con Procesos que es el hecho de trabajar con rasters temporales. Los archivos temporales agilizan el procesamiento de datos ya que no se deben grabar archivos de salida luego de ejecutar cada tarea, sino que luego del análisis se deciden cuales son los archivos que se exportan a formatos rasters conocidos.
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QGIS es un software de Sistemas de Información Geográficas muy versátil y amigable con el usuario. QGIS tiene una serie de herramientas para el manejo, procesamiento y análisis de datos vectoriales y rasters.
En QGIS se pueden representar puntos asociados a mediciones de campo y generar simbologías relacionadas a la magnitud de las mediciones. En este tutorial se muestra el procedimiento para la representación de una leyenda en el mapa para un mejor análisis geoespacial de la distribución de valores. El proceso de generación de leyenda solo implica 6 líneas de código en PyQGIS, la herramienta de Python en QGIS.
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El United States Geological Survey (USGS) acaba de lanzar una nueva versión de MODFLOW: MODFLOW-6. Ésta viene con nuevas funcionalidades que permiten hacer más sencilla la creación de archivos de entrada y la simulación del modelo. Al descargar los archivos de MODFLOW-6 podemos encontrar un ejecutable para poder realizar la conversión de los archivos en formato MODFLOW-2005 que ya tenemos a la nueva version MODFLOW-6. En este tutorial mostraremos cómo realizar esta migración.
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Los Modelos de Distribución de Especies son herramientas muy prácticas para la evaluación, gestión y conservación de especies cuando los datos de campo son puntuales y escasos. En base de un análisis de datos de cobertura, clima, tipo de suelo y geomorfología y observaciones de campo se puede construir una distribucion de la idoniedad de un sitio para que sea hábitat de una de una especie.
El código Maxent esta basado en un enfoque de máxima entropia para modelar nichos y distribuciones de especies. Basado en un grupo de grillas o "rasters" georeferenciados con información de medio físico, el modelo puede calcular la distribución de probabilidad donde cada celda tiene una idoniedad predictiva de condiciones para la especie.
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Las presas de relave deben durar para siempre, sin embargo, éstas fallan regularmente debido a una serie de factores relacionados con la construcción y mantenimiento de la mina. De acuerdo a la cronología de WISE Uranium Proyect acerca de las mayores fallas de presas, ha ocurrido una falla grande en el 2017, dos en 2016 y la última en Sudamérica fue en 2015 en Minas Gerais – Brasil.
Este artículo muestra el modelamiento numérico de la falla de la presa de relaves Tamboraque ubicada en los Andes del Perú. El modelo representa el transporte dinámico de material de relaves como flujo no-newtoniano. El modelo se desarrolló usando los software de código libre OpenFOAM, Salome Platform y QGIS.
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En cierta manera hemos tomado la temática de los Estudios de Impacto Ambiental y sinceramente no sabemos por qué. Deberíamos escribir más de la sostenibilidad de acuíferos o de herramientas informáticas pero volvemos al mismo tema tratando de encontrar otro angulo con mucho respeto a usted apreciado lector para que no se aburra de todo nuestro diálogo ligero de especialistas en medio físico que se atreven a cuestionar el sistema.
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En mayo 2017 por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) lanzó una nueva versión de MODFLOW: MODFLOW 6. Este nombre se debe a que es la sexta versión de MODFLOW (las versiones anteriores datan de 1984, 1988, 1996, 2000 y 2005).
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El DHT22 es un sensor digital que nos ayuda a evaluar tanto la humedad relativa como la temperatura del ambiente circundante. Es un sensor de bajo costo y es más preciso que su versión anterior el DHT22, responde correctamente a amplios rangos de temperatura (-40 a 80 °C) y puede ser usado como herramienta de monitoreo en industrias, invernaderos, hogares, etc.
El presente tutorial les mostrará la conexión del sensor a la Raspberry Pi 3 Modelo B y puesta en marcha.
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El GP2Y1010AU0F es un sensor óptico de calidad de aire diseñado para medir la densidad de partículas. Es capaz de medir la luz reflectada del polvo en el aire, siendo eficaz para detectar partículas finas como el humo de cigarrillo, también es usado comúnmente en sistema purificadores de aire, tiene bajo consumo energético (20 mA máximo, promedio 11 mA) y la salida del sensor es analógica que proporcional a la medida de densidad de polvo.
En este tutorial se observará la conexión del sensor GP2Y1010AU0F a través de Arduino y su puesta en marcha.
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El mito de Cronos cuenta la historia del dios Cronos que pertenecía a los titanes que derrocó a su padre Urano trayendo paz por un tiempo hasta que fue derrotado por sus propios hijos Zeus, Hades y Poseidón. En nuestro paralelo imaginario de la gestión ambiental, los Términos de Referencia (TdR) provienen de la creación de los Estudios de Impacto Ambiental (EIA) pero al final han sido derrotados por ellos.
Este artículo muestra nuevos matices a un antiguo dilema de como trabajamos para cumplir reglamentos y no trabajamos para evaluar impactos.
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Una nueva y fresca herramienta libre de preprocesamiento y post procesamiento se encuentra disponible. Freewat 0.4 fue lanzada como una versión beta y se encuentra disponible al público luego de registrarse en la siguiente página: http://freewat.eu/. La mayoría de los desarrolladores son italianos y el proyecto se encuentra financiado por el programa H2O20 de la Unión Europea y la Región Toscana. El software viene con documentación clara y descriptiva, tutoriales, y las instrucciones de instalación.
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El Water Information Network System (IHP-WINS) es una plataforma de código abierto y de libre acceso que permite la visualización de data geolespacial.
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La labor de construcción y calibración de modelos numéricos puede ser una tarea retadora en términos de tiempo, datos disponibles y capacidades profesionales del modelador. Dado que esta es una labor se hace la mayoría de veces en solitario, existen varias preguntas acerca de la conceptualización del medio físico, la construcción del modelo numérico y la calibración con valores observados. En base de las preguntas hechas por una asistente a nuestros webminars, hemos hecho este artículo para todos aquellos modeladores hidrogeológicos confundidos.
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Para la mayoría de hidrogeólogos, el modelamiento númérico de aguas subterráneas es aún nuevo y tiene varios desafíos al lidiar con data de ingreso, construcción del modelo y simulación. La mayoría de nuestros modelamientos se realizan para flujos subterráneos dominados por gravedad en acuíferos superficiales que se pueden resolver con la ecuación de Darcy. A veces enfocamos en conceptualizar tópicos "avanzados" como flujo no saturado, transporte de contaminantes, densidad variable o calibración de flujo base. ¿Qué pasaría si se considerara otra fuerza aparte de la gravedad? ¿Serán nuestras vidas más felices/miserables? ¿Podremos lidiar con la cantidad de información requerida?
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En el siguiente post se indicarán los conceptos claves a tomar en cuenta en los Planes de Respuesta ante Emergencias de Derrames de Contaminantes. En base a nuestra experiencia, recomendamos enfocar estos planes en definir el tiempo máximo que demorará el equipo técnico en detener el derrame, el caudal de descarga, así como la calidad del contaminante derramado. Con esta información se pueden realizar modelos numéricos que permitan analizar este escenario crítico y obtener criterios a aplicar e incluirlos en el plan.
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Las democracias latinas enfrentan una serie de retos con los ciudadanos y con la creación de la sociedad del estado. Estas democracias están alineadas según el Concenso de Washington (https://en.wikipedia.org/wiki/Washington_Consensus) deonde todos los regímenes de gobierno se parecen mucho ya que la desobediencia los pondría fuera del entorno global, y sin financiamiento para sus proyectos. Ya que nuestra hoja de ruta de gobierno está marcada por personas que no somos nosotros, esta es susceptible a tener muchos matices folclóricos como es el uso de software.
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Los controladores actuales, los bajos costos de los sensores genéricos y las opciones de configuración con laptops /desktops hacen que sea muy sencillo implementar mediciones en tiempo real de sensores que en el pasado correspondían a equipos caros y de distribución limitada.
En este tutorial se muestra la configuración del sensor de pH con el controlador Arduino y su conexión USB. Tambien explica el proceso de configuración de los pines, los códigos en Arduino y la pantalla de muestra de lecturas del sensor.
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