Python es un lenguaje de programación capaz de realizar cálculos para estudios hidrológicos y evaluaciones de recursos hídricos. Hemos realizado un tutorial para la determinación de la curva volumen-elevación del lago Patillas en Puerto Rico con Python y bibliotecas numéricas / espaciales como Numpy y Rasterio. Finalmente, los resultados se compararon con la curva de volumen-elevación de una evaluación del USGS.
El procedimiento se realizó para un lago, pero se puede aplicar fácilmente a cualquier reservorio o cuerpo de agua cuando la elevación del fondo está disponible como un archivo ráster.
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Los datos batimétricos necesitan cierto procesamiento para realizar mapas de contornos de elevación de fondo y espesor de la columna de agua. En el presente tutorial se muestra el procedimiento completo para procesar un levantamiento batimétrico del Lago Patillas en Puerto Rico con QGIS.
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Tutorial para el cálculo de la solubilidad y estabilidad termodinámica de yeso y anhidrita. El ejemplo simula la disolución de dos minerales en un beaker en equilibrio que se calienta paso a paso de 25ºC a 75ºC. Las concentraciones y los índices de saturación para la solución inicial y la reacciones se muestran como Pandas dataframes y se realizan representaciones de diagramas de barras en un Jupyter Notebook. Finalmente se genera un gráfico del índice de saturación para anhidrita y yeso con temperatura a partir de una iteración sobre los pasos de las reacciones.
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Hay tres cosas esenciales para la representación de datos geológicos en QGIS: la información geológica espacial, una simbología adecuada y el conocimiento del software. Una vez que estas tres cosas estén disponibles, el potencial de QGIS para representar mapas geológicos es ilimitado.
Hemos realizado un tutorial para la representación de sinclinales, anticlinales, sinclinales volcados y anticlinales volcados a escala regional con QGIS.
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El modelo de especiación permite calcular la distribución de especies acuosas en una solución. Phreeqc es capaz de simular este cálculo de especiación y vamos a demostrar esta capacidad en un caso de estudio de especies acuosas en agua de mar.
Hemos realizado un tutorial para el modelamiento de especiación de agua de mar con Phreeqc que se ejecuta en Python en un entorno de Jupyter Lab. El código puede correr el ejecutable Phreeqc, definir las bases de datos y establecer los archivos de salida. Los resultados de la simulación están disponibles como dataframes de Pandas y se realizan gráficos para los componentes principales y la distribución de los índices de saturación.
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Hemos realizado un tutorial que cubre el proceso de simulación y visualización de salida de un modelo hidrológico a escala de cuenca en SWAT +. El tutorial importa un proyecto QSWAT + existente, revisa las principales partes geoespaciales del modelo, ejecuta SWATPlusEditor e importa los resultados del modelo a la base de datos. Finalmente, se exploran las opciones disponibles para la visualización de datos de salida en QGIS para HRU, canales y toda la cuenca.
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El proceso de recuperación de información de imágenes satelitales puede llevar mucho tiempo y enfrenta desafíos como la resolución de la imagen, el reconocimiento de características y los criterios del usuario. Con el uso de herramientas de aprendizaje automático, podemos preprocesar imágenes y combinarlas con herramientas estándar de QGIS para delinear objetos de una manera mucho más eficiente.
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Una buena representación espacial de las características geológicas requiere no solo datos de campo de alta calidad, sino también simbología y los recursos gráficos adecuados. Podemos definir QGIS como la herramienta que puede crear mapas geológicos asombrosos, pero aún hay que desarrollar algunos recursos para un uso masivo. Este tutorial muestra el procedimiento para representar fallas normales e inversas con simbología incluida en los archivos de datos de entrada.
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Los últimos desarrollos en QGIS y servicios en línea nos permiten crear mapas asombrosos en menos tiempo. Hay diferentes tipos de mapas base disponibles en mosaicos XYZ (XYZ Tiles) como capas de terreno, satélite, carreteras. Este tutorial muestra el procedimiento para agregar 2 tipos de capas topográficas en QGIS 3 debajo de información geológica.
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Las imágenes de drones nos muestran características en la superficie con alta precisión y las herramientas de inteligencia artificial nos permiten comprender y obtener información de esas imágenes. Presentamos un tutorial en Python junto con Scikit Learn y bibliotecas geoespaciales que delimita las filas de cultivos en un campo de maíz y proporciona resultados como un archivo espacial vectorial.
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El proceso hidrológico de precipitación - escorrentía puede ocurrir en áreas muy pequeñas sin embargo las herramientas comunes para evaluar las redes de drenaje están relacionadas principalmente a la escala regional. Los dispositivos Lidar proporcionan millones de puntos 3D con una resolución capaz de definir cuencas de drenaje a escalas mucho mayores y delinear redes de canales de vecindarios o distritos de una ciudad.
Hemos realizado un tutorial para la delimitación de la red de flujo y las cuencas de drenaje en un área urbana en Los Ángeles, EE. UU. El tutorial muestra todo el procedimiento desde descargar los datos Lidar, procesar los archivos Las y procesar los rásters con QGIS.
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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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En nuestra búsqueda de nuevas herramientas geoespaciales en Python y mejores formas de manejar datos geoespaciales, encontramos que procesos complejos o multifuncionales ya están incluidos en bibliotecas espaciales como Geopandas. Hemos desarrollado un ejemplo aplicado para cargar ESRI Shapefiles de punto / línea / polígono a una base de datos Postgres / Postgis con Python, Geopandas y SQL Alchemy en unas pocas líneas de código. Además, hemos simplificado el procedimiento para ejecutar una base de datos de Postgres dentro de la imagen de Docker Hakuchik completamente conectada a QGIS.
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En nuestra perspectiva, la visualización 3D de datos geoespaciales ha sido una característica deseada desde hace mucho tiempo en SIG y que se ha cubierto en algunas características de SAGA GIS o en algunos complementos de QGIS. Esta vez desarrollamos un script en Python que convierte punto / línea / polígono de shapefiles ESRI (o cualquier archivo vectorial) al formato Vtk de grilla no estructurada (Vtu) mediante el uso de las bibliotecas de Python: Geopandas y Pyvista. El tutorial tiene archivos, scripts y videos que muestran todo el procedimiento con algunos comentarios sobre el software y los archivos espaciales y una discusión sobre la naturaleza de los archivos espaciales que presenta algunos desafíos en la conversión de datos.
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En la jerga peruana la palabra “chicha” significa mezcla, pero una mezcla de un alto nivel de heterogeneidad, algo así como hacer una pizza con todos los ingredientes de tu refrigerador. En esta ocasión hemos desarrollado un tutorial con ese espíritu “chicha” ya que combina base de datos, lenguaje sql, motor de virtualización, Python, una variante de SQL Alchemy, reenvío de puertos y conexión a QGIS en Windows. Ciertamente, no somos desarrolladores de código por naturaleza, pero estamos muy contentos de haber alcanzado este nivel de complejidad o mezcla.
Hemos desarrollado un tutorial aplicado para la implementación de una base de datos Postgresql con Postgis habilitado en una imagen de Docker. La información sobre las ubicaciones de pozos de agua subterránea se ha insertado desde un archivo CSV con Python y Geoalchemy, los puertos de Docker se han reenviado y abierto para que sea accesible desde QGIS en Windows.
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QGIS tiene una amplia gama de opciones para la representación de datos vectoriales (punto, línea y polígono) pero se deben establecer procedimientos de trabajo específicos para aplicar QGIS en diferentes campos como la geología. Descubrimos que había pocos recursos o documentación acerca de la representación de características geológicas como planos de estratificación, fallas, sinclinales y otros y hemos decidido hacer una serie de tutoriales que muestren esos procedimientos en ejemplos aplicados.
En esta ocasión, hemos desarrollado un tutorial con el procedimiento completo para trazar el acimut y la inclinación de planos geológicos en QGIS. El tutorial importa un marcador SVG que gira de acuerdo con un atributo, mientras que la inclinación se presenta como una etiqueta.
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Manejar datos espaciales en la vida real implica lidiar con estilos para datos vectoriales y, desafortunadamente, allí encontramos una gran brecha entre el software comercial y el libre. Existen algunas herramientas para superar estos problemas como el complemento de QGIS llamado Slyr.
En esta ocasión hemos realizado un tutorial con todo el procedimiento para cambiar el estilo Esri (archivos .style) de unidades geológicas a un archivo Xml con Slyr que se aplica a una capa de polígonos en QGIS.
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La delimitación de las cuencas hidrográficas y los cursos de agua es uno de los pasos más fundamentales en el análisis de los recursos hídricos. Trabajar con QGIS para los recursos hídricos muestra algunos desafíos en el flujo de trabajo de análisis espacial ya que tenemos que acoplar datos ráster / vectoriales, sistemas de coordenadas y limitaciones de los algoritmos. Hemos desarrollado un tutorial con todo el procedimiento para crear la red de cuencas hidrográficas y cursos de agua en formato vectorial para cuencas a gran escala en QGIS 3. Los pasos van desde la descarga de datasets de elevación desde Nasa Earthdata, creación de rásteres virtuales, cambio de resolución, cambio de sistema de coordenadas, relleno de sumideros , creación de redes de canales, cálculo del área de pendiente ascendente, poligonización de rásteres y otros procesos.
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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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Ya sea que desee explorar o visualizar un Shapefile sin salir del entorno de Jupyterlab o simplemente desee una mejor herramienta para la representación espacial, este tutorial puede ser de su interés. Hemos desarrollado una aplicación interactiva en Jupyterlab con Ipyleaflet y Voila que representan un shapefile seleccionado en un lienzo con opciones para mapas base, zoom y otros.
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