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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El método de diferencias finitas, así como cualquier otro método de discretización, permite la conceptualización de un medio geológico en céldas u otros volúmenes. Los modelos geológicos vienen en diversos formatos en formato binario o de texto y necesitan ser "traducidos" a la estructura grillada de un modelo de agua subterránea.
Este tutorial tiene un ejemplo aplicado de la implementación de un modelo geológico 3D desde una red neuronal a un modelo de agua subterránea con discretización horizontal y espesor de capa determinados. El tutorial cubre todos los pasos para la construcción de la geometría de un modelo y la determinación de unidades hidrogeológicas con scripts en Python, Flopy y otras bibliotecas. Las comparaciones del modelo geológico original y traducido se realizaron como diagramas de Matplotlib y archivos Vtk en Paraview.
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Hemos realizado un tutorial en Python con bibliotecas recientes y potentes como Scikit Learn para crear un modelo geológico basado en la litología de perforaciones en Treasure Valley (Idaho, EE. UU.). El tutorial genera una nube de puntos de litologías que se transforman y escalan para la red neuronal. El clasificador de red neuronal seleccionado es un clasificador de Perceptrón multicapa implementado en la biblioteca Scikit Learn como sklearn.neural_network.MLPClassifier. Se realiza una matriz de confusión de la red neuronal. El tutorial también incluye una visualización 3D georreferenciada de litología de pozos y geología interpolada como formato Vtk en Paraview.
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Existen estándares para las descripciones litológicas, pero no hay estándares sobre cómo almacenar información litológica y relacionarla con la posición de perforación. Esta incompatibilidad conlleva al uso de muchos formatos y archivos de datos relacionados con software abierto y comercial.
En la búsqueda de "una herramienta que maneja todas las herramientas", como un concepto similar del "único anillo que las gobierna a todos los anillos" del Señor de los Anillos (JRR Tolkien), encontramos que Python y sus bibliotecas: Pandas, Pyvista y VTK puede hacer un trabajo decente en la compilación, geotransformación, ubicación espacial y generación de geometría 3D.
Este tutorial trata sobre la visualización en 3D como archivos Vtk en Paraview de la información litológica de cientos de pozos ubicados en el río Snake - Idaho. El tutorial cubre todos los pasos desde la descarga del procesamiento de información en bruto a la generación de listas y matrices para el archivo Vtk. El trabajo de secuencias de comandos se realizó en un Jupyter Nobebook y los archivos 3D de salida se representaron en Paraview.
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La información espacial está vinculada a la posición y a un sistema de referencia. Existen muchos sistemas de coordenadas en todo el mundo con diferentes unidades de longitud, proyecciones y orígenes. De alguna manera, el análisis espacial siempre está vinculado a la información almacenada en diferentes sistemas de coordenadas y tenemos que proporcionar formas efectivas de traducirlos a un CRS (sistema de referencia de coordenadas) específico. Hemos desarrollado un tutorial para la traducción del sistema de coordenadas de puntos XY almacenados en tablas. El tutorial muestra el procedimiento para cambiar los sistemas de coordenadas de tipo geográficas y proyectadas utilizando la librería Pyproj sobre un Pandas dataframe en un Jupyter notebook.
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Los modelos de elevación ASTER Global Digital Elevation Model 1 arc second (ASTGTM v003) es una de las fuentes más confiables para datos de elevación a escala regional en todo el mundo con una resolución de celda de 30 m interpretada a partir de imágenes "recientes" (de 2000 a 2013). En áreas planas o con vegetación, el procedimiento para interpretar elevaciones enfrenta algunas complejidades y las imágenes Aster DEM muestran algunas protuberancias o puntos de alta elevación que no son coherentes al contrastar el modelo de elevación con imágenes pancromáticas satelitales.
Este tutorial muestra un procedimiento para suavizar los modelos de elevación Aster con herramientas estándar QGIS 3 junto con las opciones Grass y SAGA GIS en el menú Processing en un ejercicio práctico sobre un área de estudio. El procedimiento se puede aplicar a las imágenes de Alos Palsar o cualquier otro raster de elevación ruidoso.
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La conceptualización y simulación del flujo de aguas subterráneas en el área de influencia de fallas geológicas es realmente un desafío para los modeladores numéricos. Además de las complejidades y la variedad de fallas, existieron algunas limitaciones de los códigos numéricos para simular el comportamiento mixto de fallas y zonas alteradas. Hemos desarrollado un tutorial para representar las características principales del flujo de agua subterránea en la zona de falla geológica para un caso aplicado. El tutorial está desarrollado en Model Muse con la opción MODFLOW DISV para la generación de grillas no estructuradas. El flujo de agua subterránea se analizó en el balance de agua y se realizó una simulación de trayectoria de partículas con MODPATH 7.
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El análisis espacial es una disciplina muy interesante porque permite la evaluación de todos los fenómenos relacionados con su ubicación. Sin embargo, para algunas partes del procesamiento de datos, el flujo de trabajo en una interfaz gráfica de computadora (GUI) para SIG puede ser repetitivo y llevar mucho tiempo. Los investigadores necesitan herramientas mejores y más eficientes para procesar más cantidad de datos en menos tiempo e incluso con menos cantidad de herramientas de software.
Hemos creado un script innovador para generar un archivo ráster de elevación desde un líneas de contorno con varios pasos de procesamiento de datos. El script reconoce geometrías inválidas, simplifica las polilíneas y extrae vértices mientras crea un geodataframe de puntos que se interpola y se geotransforma como un ráster geoespacial en formato .tiff.
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El proceso y las opciones para definir el confinamiento de celdas / capas ha cambiado en MODFLOW 6 con respecto a MODFLOW 2005. Hemos realizado un video explicativo sobre el proceso para configurar el confinamiento de celdas en MODFLOW 6 con Model Muse. También hay una discusión sobre la influencia de la opción confinada / convertible en la respuesta del acuífero en un modelo de ejemplo.
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Aprender a modelar las aguas subterráneas es un desafío debido a las complejidades de los códigos, la falta o escasez de datos piezométricos y de calidad del agua, la heterogeneidad de los medios porosos y los pocos recursos para explorar modelos completos y aplicados de aguas subterráneas con diferentes condiciones de contorno y escenarios predictivos.
Solo unos pocos sitios web han subido modelos completos de flujo de agua subterránea en MODFLOW y son accesibles al público en general. Tenemos que admitir que la mayoría de los sitios web provienen de instituciones públicas en los Estados Unidos. Esperamos que en un futuro cercano podamos tener más recursos para obtener modelos en MODFLOW completos.
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La falta de conexión del flujo de agua subterránea superficial es muy común en acuíferos altamente explotados o bajo los efectos del cambio climático. Muchos ríos están desconectados del régimen de flujo de agua subterránea disminuyendo su cantidad de flujo debido a las pérdidas de infiltración. Para la simulación de este fenómeno de flujo superficial, flujo no saturado y flujo de agua subterránea, se desarrolló el paquete MODFLOW Streamflow Routing (SFR).
Este tutorial desarrolla un modelo numérico de flujo superficial desconectado del régimen de agua subterránea con MODFLOW SFR, Model Muse. El caso de estudio tiene flujo regional y una red hídrica con flujos mensuales en condiciones transientes durante 2 años.
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El desarrollo de hidrogeológicos puede llevar mucho tiempo debido a todos los pasos involucrados como la construcción del modelo, la calibración y la visualización de salida. Es importante utilizar herramientas que puedan optimizar estas tareas y permitir que el tiempo ahorrado se utilice en el análisis del sistema de flujo y el estado de la calidad del agua subterránea.
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El modelamiento de especiación permite calcular la distribución de especies acuosas en una solución. Phreeqc es capaz de realizar este cálculo de especiación y vamos a demostrar esta capacidad en un caso de estudio de especies acuosas en agua de mar. El modeladamiento se realizó con un ejecutable de Phreeqc y los resultados se analizaron en un script interactivo de Julia. Ambas partes se realizaron en una sesión de Jupyter Lab.
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El reto del desarrollo es amplio y complejo, ya que implica la satisfacción de nuestras necesidades considerando la sostenibilidad en el uso de recursos y la preservación del medio ambiente. Gestionar proyectos a esta escala está mucho más allá de lo que enseñan en la universidad y a decir verdad, nadie sabe como hacerlo con éxito. El proyecto de la Tía María es otro ejemplo más de un diálogo fallido en la generación de proyectos en donde ciertos patrones se repiten respecto de otros proyectos.
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La visualización avanzada del flujo de agua subterránea y el transporte se considera un punto clave en nuestras evaluaciones. No sabemos si la visualización de las aguas subterráneas puede considerarse una ciencia, aunque dudamos si un artículo científico de gráficos de aguas subterráneas puede ser elegible para una conferencia de hidrogeología o una revista indexada en hidrogeología. Sin embargo, a menos que pueda motivar a las partes interesadas con diferencias finitas o análisis de incertidumbre, se necesitará gráficos potentes (y, por supuesto, precisos) que garanticen la apropiación de conceptos de las características principales del flujo y la calidad del agua subterránea o cualquier tema relacionado que aborde la investigación .
Una nueva versión no oficial de Flopy está disponible como Hataripy. Este "fork" tiene herramientas para la representación de muchas características del modelo, condiciones de borde y datos de salida con opciones para suavizar la cuadrícula. La documentación de esta biblioteca está en progreso, ya que esperamos introducir otras características e identificar algunos errores.
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El agua es el origen de la vida y el suelo es la capa subyacente donde la humanidad ha evolucionado, por lo tanto se debería tener un perspectiva diferente del agua subterránea debido a lo anterior y a que involucra dos de los cuatros elementos “elementales” de la vida. Sin embargo, la apreciación y cuidado de los recursos hídricos subterráneos de la gran mayoría incluyendo algunos especialistas son casi inexistentes, solos los hidrogeologos son quienes realmente creen en los flujos de agua subterránea, que la gravedad es la principal fuerza que gobierna el flujo subterráneo, que la descarga de aguas subterráneas tiene un flujo ascendente, que existen zonas sin flujo y que los tiempos de viaje del agua subterránea pueden llevar meses, años, décadas o siglos, según las condiciones climáticas y los medios porosos. El hidrogeólogo tuvo que comprender un nuevo sentido de las métricas donde el interés principal no es el valor del parámetro hidráulico sino la relación en orden de la magnitud con otros valores.
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Dentro de los últimos desarrollos del modelamiento de aguas subterráneas existen dos softwares: MODFLOW 6 y Model Muse 4, ambas herramientas desarrolladas por la USGS. El primer software es la última versión de MODFLOW que permite modelar con grillas triangulares y no estructuradas. El segundo software es la última versión ( desde el 23 de Junio) de la interfaz gráfica de Model Muse que admite MODFLOW 6.
Las grillas no estructuradas es un tipo de discretización que permite tener pequeñas celdas en ciertas partes del modelo mientras que el resto tiene celdas más grandes. La optimización de las grillas del modelo y el número de celdas disminuyen el tiempo cálculo, el tamaño de los archivos de salida y la velocidad de las herramientas de visualización. Las grillas no estructuradas permiten modelar a grandes extensiones conservando la precisión de los puntos de interés, incluso se puede insertar fallas regionales o configuraciones geológicas complejas.
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Las imágenes de drones nos permite tener ortofotos de terrenos y modelos de elevación a un costo razonable con una menor influencia de nubes o polvos a diferencia de las imágenes satélitales. Sin embargo, creemos que diferentes tipos de drones y herramientas que procesan imágenes de drones están diseñados para una escala local, dejando incierta la escala regional.
En los estudios de recursos hídricos y medioambiente, los modelos de elevación y ortofotos generados del procesamiento de imágenes de drones, son de particular interés para determinar las principales características del terreno relacionado con los flujos de aguas superficiales o subterráneas y la interacción con el ecosistema, pero estás imágenes necesitan estar a escala regional (>1 Km2).
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Caesar Listflood es un modelo geomorfológico que acopla el modelo de flujo hidrodinámicos Lisflood-FP 2d con el modelo geomórficoS CAESAR que permite simular la erosión y deposición en las cuencas fluviales a escalas de tiempo desde horas hasta miles de años.
Las características de esta herramienta abarcan el desarrollo de modelos hidrodinámicos que simulan los flujos de ríos de cuencas, tiene amplia gama de escalas espaciales (1 km2 a 1000 Km2) y temporales (hasta 1000 años). Este modelo es 2D y está basado en códigos FP de Listflood diseñado para operar en múltiples procesadores.
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Interesante tutorial para el análisis lineal de todos los dias. Usualmente este gráfico se realiza en hojas de cálculo pero es completamente factible de realizarlo en Python en pocas líneas de código.
El trabajo con Python brinda mejores opciones de gráficos y la posibilidad de repetir el análisis con distintos set de datos.
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