El análisis de la química del agua subterránea es una tarea difícil para el conjunto limitado de puntos de observación, las muestras limitadas y los limitados componentes analizados. Para evaluar la extensión real de una pluma de contaminación o la eficiencia de las técnicas de remediación necesitamos métodos nuevos e innovadores que permitar representar y analizar los datos de la química del agua con software libre. Hemos realizado un caso aplicado de representación interactiva de VOC y PFA en un Jupyter notebook con Python, Folium e Ipywidgets. El conjunto de datos tiene más de 3300 muestras de 127 puntos durante un período de 30 años y corresponde a un sitio contaminado de un antiguo aeropuerto.
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Al analizar datos climáticos o cualquier otro dato geoespacial en Jupyter Notebook, necesitamos plotear puntos, líneas y polígonos de forma interactiva. Basándonos en nuestra propia forma de aprender Python, lo más probable es que usemos una librería que encontremos en Google o Stackoverflow, sin embargo, hay algunos problemas encubiertos en la selección de la librería que discutiremos en este artículo.
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Geopandas es una librería increíble para el análisis espacial ya que combina las herramientas espaciales de Shapely y Fiona con la versatilidad de Pandas Dataframes. Somos conscientes de que la mayoría de los geocientíficos, especialistas en recursos hídricos y profesionales relacionados trabajan en Windows, por lo que siempre estamos en la búsqueda de nuevas formas de hacer que Python funcione con todas sus capacidades geoespaciales en cada computadora. Hemos creado un tutorial que muestra el proceso de instalación de Geopandas y otras bibliotecas geoespaciales de Python en Windows mediante el uso de un entorno Conda.
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Para los geólogos, hidrogeólogos, geoestadísticos, ingenieros petroleros y otros profesionales enfocados a estos temas, la elección del software para el modelamiento geológico 3D estaba relacionada con un software caro y restrictivo que de hecho era una elección “de facto” en varias empresas e instituciones.
Aunque es una elección de cualquier empresa o profesional seleccionar el software que usará para modelar las unidades geológicas, existe una gran brecha (usando un término geológico) en el uso de este costoso software. Si el software es caro, ¿qué tan caro será capacitarse en este software? Si pocas personas tienen habilidades con cierto software, ¿qué tan fácil sería cambiar a otro software? ¿Cómo las personas pueden evaluar la calidad de un software si no tienen la capacidad total para administrar varios softwares?. Como ha visto, las restricciones en las licencias conducen al aumento de brechas, fallas en la calidad y una intrusión de ignorancia profesional.
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La educación tiene como objetivo adquirir conocimientos y esta basado en el proceso de aprendizaje con pasos y medios que hay que analizar. Tradicionalmente, si desea obtener conocimientos, puede ir a una universidad, obtener un título, visitar una biblioteca, pero ¿Por qué no simplemente revisa un canal de Youtube? Obtendrás el mismo conocimiento? ¿Harás una mejor investigación con lo que aprendiste en video? Esas son preguntas excelentes para plantear en estos tiempos en los que necesitamos conocimientos que moldeen nuestro futuro en el contexto del cambio climático.
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Desarrollar un proyecto de investigación hidrogeológica que considere un modelo de aguas subterráneas para una tesis de licenciatura o una tesis de maestría requiere que se tomen en consideración varios temas, como datos de entrada, conocimiento hidrogeológico y tiempo para aprender el software con el fin de proporcionar una simulación numérica que alcance los objetivos de su proyecto de investigación.
El aprendizaje de un software para el modelamiento de aguas subterráneas debería ser tan fácil como desarrollar algunos tutoriales y jugar con sus propios datos; sin embargo, no es tan fácil ya que implica la revisión de mucha documentación, tener un gran conocimiento en hidrogeología y modelamiento numérico y lidiar con incertidumbres e inconvergencias numéricas.
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La evaluación de procesos de precipitación, escorrentía, enrutamiento, así como la infiltración requieren de datos de precipitación, caudal, temperatura y radiación a escala diaria. Los datos requeridos por los modelos hidrológicos deben ser confiables y estar completos en el periodo de estudio. Muchas veces los datos de estaciones de precipitación, aforo, entre otros se presentan incompletos en varias partes siendo posible su completación mediante mediante el uso de algoritmos como Scikit-Learn en Python3.
Este tutorial tiene por objetivo mostrar el procedimiento de la ejecución de un script para completar datos de precipitación proveído de dos estaciones cercanas. El script se ejecutará en Python 3.9 en el entorno de Anaconda Prompt.
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Hasta ahora teníamos opciones limitadas para brindar apoyo específico en modelamiento de aguas subterráneas. Sabemos que el modelamiento numérico requiere la revisión de una extensa documentación y de arduo trabajo práctico con el software y, a veces, o la mayoría de las veces, no tenemos tiempo para darle la atención adecuada a diversos temas. Con un enfoque de obtener información relevante en menos tiempo, hemos desarrollado un página web en inglés: MODFLOW Questions and Answers
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Por lo general, recibíamos algunos correos electrónicos y mensajes sobre libros de referencia y publicaciones en hidrogeología y no teníamos ninguna referencia de material gratuito y de alta calidad hasta que supimos sobre el Grundwater Project. Es cierto que encontramos la web del proyecto hace unos meses, pero fue en la última conferencia de la IAH donde tuvimos una presentación con un panorama completo del programa.
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MODFLOW 6 implementa el paquete Buoyancy para la simulación de casos de intrusión marina y densidad variable. Las herramientas se implementan en el paquete de Python para modelamiento Flopy, sin embargo, el flujo de trabajo ha cambiado sustancialmente con respecto a los modelos anteriores de flujo y transporte. Hemos desarrollado un caso aplicado de modelamiento de intrusión de agua de mar con geometría regular construido con Model Muse para flujo y Flopy para transporte.
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Este es un problema que todo hidrogeólogo - modelador numérico se ha enfrentado muchas veces a lo largo de su carrera profesional independientemente de los antecedentes teóricos y las habilidades con el código, la interfaz gráfica de usuario o la biblioteca de Python.
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De nuestra investigación, hemos enumerado los mejores softwares de aguas subterráneas de código abierto con un breve resumen de las capacidades y enlaces útiles. Debemos mencionar que existen algunos paquetes que pueden simular el flujo de agua subterránea en softwares como OpenFoam; sin embargo, esas variantes no se enumeran aquí.
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La reproyección de rásters es una tarea común en el trabajo con GIS, sin embargo, hacerlo solo con comandos de Python presenta algunos desafíos. Hemos realizado un ejemplo aplicado de reproyección para rásteres únicos y múltiples desde WGS 84 UTM a WGS 84 geográficas. Los códigos funcionan en rásteres monobanda y multibanda y pueden reproyectar desde y hasta cualquier proyección especificando su código EPSG.
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Basándonos en nuestra experiencia en el aprendizaje en línea en recursos hídricos basado en software libre que data mucho antes de la pandemia Covid, hemos visto algunas limitaciones del elearning como plataforma para enseñar software para los recursos hídricos.
Aunque podemos conceptualizar el elearning como algo nuevo, de hecho es una copia de bajo rendimiento del entorno del aula en la computadora. Simulamos la pizarra (preferimos la pizarra de tiza, menos alérgica), el profesor, las intervenciones, los trabajos, los exámenes y todo lo relacionado con el aula normal, incluso los descansos y las graduaciones. Pero esta versión de la educación “Second Life” tiene sus limitaciones que deben ser bien evaluadas para poder definir estrategias para lograr el objetivo de la educación: brindar nuevas y mejores capacidades a los profesionales de los recursos hídricos.
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La teoría de los esfuerzos efectivos fue desarrollada por Terzaghi en la década de 1920. Basándonos en nuestra experiencia en modelamiento queríamos calcular el esfuerzo efectivo en función de los resultados de un modelo de flujo de aguas subterráneas hecho en MODFLOW. Después de 6 años desde el primer planteamiento obtuvimos una deducción completa del cálculo del esfuerzo efectivo basado en la geometría y resultados del modelo y a la vez realizamos un ejemplo aplicado para el cálculo del esfuerzo efectivo en un modelo de flujo de agua subterránea de laderas/taludes.
El modelo de ejemplo se desarrolló en Modflow-Nwt y Model Muse, mientras que la determinación del esfuerzo efectivo se realizó con scripts en Python y Hataripy (nuestro “fork” de Flopy). Los scripts también pueden generar objetos 3D como archivos VTK de los resultados del modelo, la geometría y los esfuerzos efectivos que se pueden visualizar en Paraview.
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A lo largo del tiempo, hemos visto el modelamiento numérico como una gran herramienta para la evaluación del régimen de flujo de agua subterránea y podríamos haber visto a los modeladores numéricos como profesionales de alto nivel con sólidas capacidades analíticas que pueden proporcionar todas las respuestas que necesitamos para demostrar que un proyecto es válido, sostenible o que la precisión de una simulación predictiva es adecuada. En una perspectiva amplia, podríamos haber sobrestimado el ejercicio de modelamiento numérico y, en ocasiones, deificado a los modeladores numéricos, pero seguro que no los hemos visto como seres humanos.
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Modflow 6 tiene un nuevo enfoque para configurar puntos de observación y es esencialmente diferente a las versiones anteriores. El paquete OBS6 funciona no solo con cargas hidráulicas y abatimientos, sino también con flujos, por lo que también es posible calibrar el modelo con el flujo base o cualquier otro flujo registrado directamente desde una condición de borde. Hemos creado un caso aplicado de la implementación de piezómetros en un modelo de flujo de agua subterránea de un talud en Modflow 6 y Model Muse. El tutorial cubre todos los pasos relacionados con la implementación de los puntos observados en Model Muse, así como la comparación entre cargas simuladas y observadas a través de scripts en Flopy.
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Debido a los paquetes requeridos y la configuración específica, la instalación de Gempy es un desafío en Windows; hemos desarrollado un proceso de instalación alternativo mediante el uso de un kernel de Debian bajo un Subsistema de Windows para Linux (WSL). Este tutorial muestra el procedimiento completo para instalar Gempy desde la configuración del kernel de Debian hasta la revisión de Gempy en Python.
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El almacenamiento, la gestión y el análisis de datos vectoriales geoespaciales en shapefiles ESRI es un procedimiento común de los profesionales SIG y relacionados. La generación de estos archivos espaciales se puede realizar no solo en un software de escritorio sino también mediante comandos de Python. Hemos creado un ejemplo aplicado que muestra el procedimiento en Python para crear shapefiles de puntos, líneas y polígonos a partir de un archivo csv mediante el uso de la biblioteca Fiona.
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Hemos creado un tutorial que muestra el proceso de instalación de las bibliotecas geoespaciales de Python en Windows mediante el uso de un Conda environment. El proceso es simple en sus pasos, sin embargo, la secuencia y los factores relacionados con la compatibilidad del paquete son importantes en la instalación.
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