El desarrollo de software de código abierto trae nuevas herramientas asombrosas en todos los campos. En hidrogeología y modelamiento de aguas subterráneas hay un número creciente de paquetes de programación y software de código abierto. Queríamos compilar las últimas bibliotecas de Python relacionadas con hidrogeología, pedimos referencias e investigamos en la web para proporcionarle la siguiente lista.
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Este tutorial tiene un caso completo de análisis espacial para la extracción de datos puntuales de un ráster con Python y sus bibliotecas Geopandas y Rasterio. El procedimiento es completamente geoespacial y utiliza shapefiles y tifs como datos de entrada; el cálculo de datos se realizó en un entorno de Jupyter Lab.
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Hay muchas formas de mostrar datos espaciales, desde los mapas tradicionales, software de GIS, y en la web. Enfrentamos ciertos desafíos para mostrar datos espaciales en la web porque requerimos ciertas funcionalidades que encontramos en un software de escritorio y ciertas herramientas de análisis espacial implementadas como botones. Django es un framework web escrito en Python que permite crear aplicaciones web con una sencillez moderada y este framework es capaz de mostrar datos espaciales vectoriales utilizando bibliotecas como Folium.
Hemos creado un tutorial con un caso aplicado que muestra información espacial hidrológica en una aplicación web en Django. El tutorial crea un proyecto de Django, genera una aplicación para la representación de datos espaciales, importa los datos vectoriales (geojson o shp) y muestra datos espaciales con estilos definidos.
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El desarrollo de modelos numéricos de aguas subterráneas a escala comercial ha traído una problemática con respecto a la participación de las partes interesadas, la calidad de la predicción y el precio / tiempo.
Podría ser que la cuestión del costo de un modelo numérico se pueda resolver como un equilibrio de cuánto está dispuesto a pagar el cliente y cuánto está dispuesto a recibir el consultor. Discutiremos algunos aspectos de este tema importante pero no bien tratado en este vídeo.
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Modelar el desempeño y la efectividad de las barreras de flujo o muros impermeables en el régimen de flujo de agua subterránea es un desafío debido a la geometría / orientación del muro y los requisitos de discretización. El paquete Horizontal Flow Barrier fue diseñado para simular barreras de espesor y conductancia definidos que se ubican entre las celdas de flujo, de esta manera la barrera de flujo es independiente de la discretización del modelo. Este paquete no es nuevo, se remonta a 1993 y se implementó en muchas versiones de MODFLOW.
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La evaluación de la química del agua proporciona un panorama sobre el origen del agua, su calidad y los principales factores relacionados al flujo y geología que determinan las concentraciones de sus componentes. Existen distintos diagramas para la evaluación de las concentraciones de componentes principales del agua para ver su magnitudes y asociaciones. HatariChem es una herramienta online desarrollada por Gidahatari para la generación de tres de estos diagramas: Diagrama de Piper, Diagrama de Stiff y Diagrama de Schoeller.
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HEC HMS es un software desarrollado por el Cuerpo de Ingenieros de EE. UU. Que implementa una serie de métodos hidrológicos para representar diferentes procesos físicos del ciclo del agua. Las herramientas y opciones de HEC HMS lo convierten en un software muy versátil y potente para la simulación hidrológica de diferentes situaciones como eventos extremos.
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El siguiente tutorial muestra el procedimiento para ejecutar un modelo con el solucionador simple (régimen uniforme para flujo turbulento e incompresible) de OpenFOAM en Windows 10. El tutorial cubre también los pasos para instalar Xming para la visualización directa de los datos de salida del modelo con Paraview.
Este tutorial es la continuacion de este otro tutorial:
https://gidahatari.com/ih-es/tutorial-para-la-instalacion-directa-de-openfoam-7-en-windows-10
Es recomendado seguir ambos tutoriales para tener una implementación completa de OpenFOAM en Windows 10.
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El modelamiento de agua subterránea a escala regional tiene varios desafíos como las definiciones del refinamiento, línea base a una extensión más grande, altas diferencias en las elevaciones, geologías complejas y zona sin piezometría.
En este tutorial se va brindar las consideraciones básicas para el modelamiento de flujos de agua subterránea en la cuenca Angascancha, este caso se ha realizado en varios cursos, tutoriales y webinars de Gidahatari usando Modflow 2005, Flopy y Model Muse, sin embargo, esta es la primera vez que trasladamos el modelo (con éxito) a Modflow 6 y Model Muse 4.
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OpenDroneMap es una gran software por su capacidad de procesar imágenes de drones y crear un conjunto completo de salidas como modelos de elevación digital, nubes de puntos, ortofotos y otros. Para usuarios comunes, el proceso de instalación y los recursos computacionales han sido siempre un desafío, esta vez hemos desarrollado un procedimiento satisfactorio para instalar y correr OpenDroneMap en Windows 10 a través de la instalación del Subsistema de Linux para Windows (WSL).
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La remediación de las aguas subterráneas es un gran desafío para muchos investigadores debido a la limitación de la líneas base, la alta incertidumbre, los presupuestos y plazos limitados para elaborar este tipo de evaluaciones. En un aspecto general, las capacidades de modelamiento en algunos profesionales no son muy fuertes. Por lo general, se podría pensar que el éxito de la remediación de las aguas subterráneas se logra cuando un gran grupo de investigadores, más de cien por país, posee altas habilidades para el modelamiento de agua subterráneas distribuidas en el sector privado, sector regulador y educativo.
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OpenFoam es un excelente software de código abierto para la simulación numérica de agua, aire, calor y cualquier otro fluido físico. Desafortunadamente, OpenFOAM es nativo de Linux y las opciones para ejecutarlo en Windows son limitadas con restricciones en las herramientas, versiones y recursos computacionales disponibles. Con los últimos desarrollos en Windows 10 es posible instalar OpenFoam directamente en Windows con algo llamado Windows Subsystem for Linux (WSL) y la instalación de Ubuntu dentro de Windows.
Este tutorial cubre todos los pasos necesarios para instalar OpenFOAM en Windows 10 y es la base para los próximos tutoriales de modelamiento en OpenFOAM.
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El trabajo con imágenes satélitales debe tener en cuenta la escala espacial y temporal. La selección y el procesamiento de datos de teledetección en una área especifica durante un cierto período de tiempo requiere una gran cantidad de recursos computacionales. Hemos explorado la aplicación web AppEEARS de la USGS para descargar imágenes de cobertura de suelos (MCD12Q1v006) en una determinada área y fecha.
El presente tutorial cubre todos los pasos desde la creación de un poligono en QGIS 3 con formato Geojson, manejo de la aplicación web, instrucciones para descargar archivos, visualización de datos en QGIS 3 y revisión de los valores de pixeles.
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El derrame de hidrocarburos se produce por una práctica inadecuada de la actividad petrolera que conlleva a afectar todo el ecosistema. Para este caso en particular, los hidrocarburos afectan la calidad de agua subterránea en muchos lugares del mundo, donde el más común de los problemas es la liberación de productos derivados del petróleo hacia las napas de agua (Newell et al., 1995).
El presente artículo está enfocado a brindar información acerca de los procesos de transporte de contaminantes derivados del petróleo en el agua subterránea: la advección, dispersión, disolución del líquido de fase libre no acuosa (NAPL) y también elaborar una síntesis de información de los datos necesarios para el desarrollo de un modelo de transporte de contaminantes desarrollado con variedad de solucionadores.
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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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Hoy en día podemos rastrear la posición GPS con varios dispositivos como teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y dispositivos de mano, pero ¿cómo podemos almacenar posiciones GPS masivas de una manera efectiva para el posterior procesamiento, análisis y comparación con la información de otro dispositivo? Hemos creado un procedimiento completo para habilitar un módulo GPS como dispositivo serial en una Raspberry Pi, luego leer la información del GPS y enviarla a una base de datos Postgresql. El tutorial tiene varios pasos desde la instalación del software, scripts para monitorear los datos almacenados.
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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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