Nunca antes el proceso de delimitación de cuencas fue tan fácil. Hemos desarrollado una herramienta online para la extracción de cuencas y red hídricas a partir de un ráster geoespacial y exportarlos como ESRI shapefile. Esta aplicación permite procesar una cuenca en pocos pasos en un entorno extremadamente amigable.
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El mapeo geoespacial de variables ambientales es clave para comprender los hábitats y, en este caso, los hábitats urbanos. Hemos investigado en mapas de temperatura almacenados en la nube con Raspberrys y un servidor de Istsos, esta vez hemos acoplado un sensor GPS para hacer un mapa de temperatura urbano a partir de los datos descargados del servidor Istsos. Este tutorial muestra el procedimiento para recuperar los datos, convertirlos en un marco de datos de geopandas, exportarlos como un archivo de forma ESRI y comprender la relación de distribución de temperatura con la cobertura terrestre.
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No llamamos a este artículo un tutorial ya que no se explicarán todos los pasos de la configuración del sensor. Puede ser la idea de este artículo mostrar el panorama general de la instalación de sensores en una Raspberry Pi bajo el framework Istsos que implementa el estándar SOS.
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Este tutorial cubre un ejemplo de simulación de flujo de agua subterránea y descarga de agua subterránea con el componente GroundwaterDupuitPercolator de Landlab. La simulación se ejecuta en régimen uniforme sobre un acuífero de una capa y los resultados se representan en gráficos y mapas.
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En función de los diversos componentes de Landlab junto con otros paquetes de Python se pueden establecer algunos procedimientos para extraer redes de flujo únicas o múltiples de un ráster de modelo de elevación digital (DEM) y exportarlas como formatos de datos espaciales vectoriales como ESRI shapefiles o representarlos en Jupyter Lab .
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Este tutorial cubre el procedimiento completo para crear un ráster de cambio de cobertura terrestre a partir de una comparación de rásteres de índice de vegetación generado (NDVI) mediante el uso de Python y las bibliotecas Numpy y Rasterio. Los resultados del NDVI para años determinados y el cambio de NDVI se representan en Jupyter Lab como cuadrícula de color y cuadrícula de contorno; las matrices de resultado son exportados como raster geoespaciales en formato TIFF.
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El análisis de superficies a nivel regional requiere un mayor grado de cálculo para evaluar varios temas de gestión del terreno. Por lo general, esos tipos de análisis sobre archivos ráster se limitaban al software de escritorio GIS con resultados para un solo ráster y con opciones limitadas para crear gráficos de valores de píxeles.
Python, Rasterio, Landlab y otros paquetes de alto rendimiento nos permiten tener otra vista de la elevación de nuestra superficie y evaluar diferentes variables que eran impensables con el software GIS tradicional. Este tutorial muestra el procedimiento completo para abrir un archivo raster con Rasterio, importar como model grid de Landlab, llenar sumideros y calcular el área de drenaje. Finalmente, a partir de los resultados de Landlab, se construyó un Pandas dataframe y las áreas de drenaje se clasificaron en intervalos para trazarse en un diagrama de caja con la pendiente más pronunciada.
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Finalmente, una alternativa completa para la simulación de la intrusión salina en modelos de flujo de agua subterránea totalmente geoespaciales basados en software de código abierto. El modelo numérico se construyó en la plataforma Tupac Cloud con dos períodos de estrés y un tiempo total de simulación de 40 años. El proyecto se descarga desde Tupac Cloud y se ejecuta localmente con Anaconda donde se implementa en el script de Python el paquete BUY para el flujo de densidad variable junto con el modelo de transporte (GWT). También se desarrolla una representación gráfica de la cuadrícula, las condiciones de contorno y los resultados de los modelos de flujo y transporte en un entorno de Jupyter Lab.
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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 Dataframes de Pandas. Rasterio es una de las librerías más completas para manejar archivos raster en Python.
Somos conscientes de que la mayoría de los geocientíficos, especialistas en recursos hídricos y profesionales afines 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.
Con base en los nuevos lanzamientos de Anaconda, ahora podemos instalar Geopandas y Rasterio de una manera fácil.
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Caso aplicado de modelamiento regional de aguas subterráneas para un acuífero costero con Modflow 6 usando mallas Voronoi en Tupac Cloud. El acuífero tiene dos períodos de estrés (estado estacionario y estado transitorio) de 20 años cada uno que simulan dos fases de explotación del acuífero bajo/alto. El modelo se construye completamente a partir de shapefiles comprimidos y rasters en la plataforma en línea. Los resultados de la simulación se discuten sobre los balances hídricos, la distribución del nivel freático y la sección transversal para todos los períodos de estrés.
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Tupac Cloud se basa en Python y Flopy y cada proyecto se puede descargar a su computadora para un análisis particular, una mayor implementación de los módulos de Modflow 6, una calibración basada en el aprendizaje automático o simplemente porque se requiere una copia de seguridad local. Este tutorial muestra el procedimiento completo para descargar un proyecto de Tupac Cloud, la implementación del ejecutable, los scripts para ejecutar el código de Flopy y una descripción de los diferentes archivos y carpetas de un proyecto modelo.
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Este es un ejemplo aplicado del impacto a través del tiempo de un túnel sobre el régimen de flujo de agua subterránea regional. El modelo tiene 5 stress periods con dos variantes del paquete de drenaje (DRN) implementado en Tupac Cloud. El tutorial cubre todos los pasos desde la construcción del modelo, la configuración de las condiciones de contorno, la ejecución del modelo y el análisis de datos de salida.
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Caso aplicado para la evaluación de un esquema de drenaje en un sitio de construcción con Tupac Cloud. El modelo tiene tres stress periods en los que el esquema de drenaje comienza con el bombeo de pozos durante 10 días y el drenaje de zanjas con bombeo durante otros 10 días. Se analizaron los resultados del balance hídrico así como la distribución final de carga en el sitio de construcción propuesto.
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Modelamiento a escala local de una excavación de zanja de 4 etapas en un acuífero costero. El objetivo principal de este trabajo de modelamiento es evaluar el impacto de la excavación en el régimen de flujo de agua subterránea cercano. El trabajo de modelado se realizó íntegramente con las herramientas, gráficos y tablas de Tupac Cloud.
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Ejemplo aplicado de modelamiento regional de una cuenca andina con condiciones de borde de recarga (RCH), drenaje (DRN) y evapotranspiración (EVT). El modelo de aguas subterráneas tiene capas confinadas y convertibles con períodos de requerimiento transientes y de régimen uniforme. El tutorial cubre todos los pasos de la construcción del modelo, la simulación del modelo y el análisis de datos de salida del modelo con las diferentes herramientas en línea de Tupac Cloud.
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Último desarrollo en Tupac Cloud para la representación de la cabeza como contornos y cuadrícula de colores. Ambas representaciones tienen una barra de colores y un título relacionado con la capa seleccionada. Los objetos como las condiciones de contorno y la malla del modelo se pueden representar en los gráficos.
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Nuestro primer tutorial de modelamiento de aguas subterráneas con malla voronoi en Tupac Cloud. El caso de estudio trata sobre la interacción río - acuífero con pozos y condición de carga general. El modelo tiene capas confinadas y convertibles y dos períodos de estrés (estable y transitorio). El modelo se ejecuta en la plataforma en la nube y se pueden visualizar el informe de simulación Modflow. Los balances y cargas hidráulicas se analizan en diferentes tablas, gráficos y mapas dentro de la plataforma.
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Tupac Cloud es nuestra plataforma online de modelamiento de aguas subterráneas en desarrollo. Los modelos en Tupac Cloud se basan en grillas Voronoi y se construyen en MODFLOW 6 DISV a partir de scripts de Flopy. Todo el proyecto tendrá muchas herramientas e integraciones con QGIS y Paraview, este es solo un ejemplo de generación de mallas para un caso aplicado de interacción de ríos y acuíferos.
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Los refinamientos Quadtree están disponibles para modelos Modflow 6 en las últimas versiones de Model Muse. Esta herramienta se puede implementar para muchos objetos espaciales como puntos, líneas o polígonos donde se puede especificar el nivel de refinamiento para cada capa por separado. Hemos realizado un caso aplicado del refinamiento de una malla para un modelo regional donde la red hidrica, los puntos de observación y el alinemiento del túnel se definieron como objetos de refinamiento.
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Model Viewer for Modflow 6 se lanzó en abril de 2022 por la USGS y es una versión de Model Viewer personalizada para mostrar las características, la cuadrícula y los resultados de modelos en MODFLOW 6. Hemos realizado un caso aplicado para la visualización de un modelo MODFLOW 6 DISV que tiene una malla voronoi sobre una cuenca andina. El tutorial cubre los pasos para visualizar la grilla del modelo, las isosuperficies, las cargas hidráulicas, las direcciones de flujo entre otras opciones de visualización.
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