Modelamiento geoquímico de mezcla de agua superficial / subterránea con Phreeqc y Aquifer App - Tutorial

Tutorial sencillo que muestra la simulación geoquímica del agua superficial y el agua subterránea y la mezcla de ambas en proporciones determinadas. El tutorial muestra la elaboración de archivo de intrada (*.in) de Phreeqc que luego se introduce a Aquifer App para obtener los resultados para ambas soluciones y para la mezcla. El proceso de modelamiento y análisis en Aquifer App es sumamente sencillo ya que las tablas y gráfico están hechos y se puede comparar rápidamente los datos para una simulación con otras simulaciones.

Posted on March 7, 2024 .

 

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Ejercicio simple de especiación del agua en Phreeqc con Aquifer App - Tutorial

Ejemplo muy sencillo para la construcción de un archivo de ingreso de Phreeqc de una solución acuosa con Calcio y Fluor. El archivo es ingresado dentro de Aquifer App, se selecciona la base de datos y se simula el modelo geoquímico obteniendo resultados crudos y procesados en la plataforma.

Posted on March 4, 2024 and filed under TutorialPython, Tutorial, TutorialHidrologia.

 

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Modelamiento de especiación del agua de mar en la nube con Aquifer App y Phreeqc - Tutorial

No más instalaciones, no más enlaces a bases de datos, no más datos de texto sin procesar como resultados del modelo. Ahora Aquifer App puede ejecutar Phreeqc con excelentes herramientas para la configuración del modelo geoquímico, selección de bases de datos y tablas/gráficos para los diferentes componentes de simulación. Este ejemplo aplicado calcula la distribución de especies acuosas en el agua de mar y el estado de saturación de distintos minerales en el agua de mar y se basa en el Ejemplo 1 de la documentación de Phreeqc del USGS.

Posted on February 12, 2024 and filed under Tutorial, Tecnologia Web.

 

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Como importar un modelo geológico de Leapfrog a Model Muse con Python - Tutorial

Tener un modelo geológico puede mejorar los modelos numéricos, ya que permite representar con mayor precisión la distribución potencial de parámetros hidráulicos en dirección horizontal y vertical. El proceso de implementar/incorporar un modelo geológico en un modelo Modflow es un desafío debido a las restricciones en software propietario y herramientas espaciales.

Posted on January 18, 2024 and filed under TutorialModflow, TutorialPython.

 

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Como convertir unidades geológicas de Leapfrog (*.msh) a Vtk con Python y GemGIS - Tutorial

Este tutorial muestra el procedimiento completo para convertir una unidad geológica como una malla Leapfrog (*.msh) al formato VTK (Visualization Toolkit) utilizando Python y GemGIS. Sigue estos pasos para transferir de manera eficiente tus datos geológicos para su visualización avanzada, análisis y comparación con resultados de otros modelos.

Posted on January 12, 2024 .

 

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Como georeferenciar un raster con Python y Rasterio - Tutorial

Georeferenciar una imagen / raster es el proceso de localizar espacialmente una imagen para que cada pixel este asociado a una posición. Este proceso es ampliamente conocido en QGIS con su complemento de Georeferenciación pero tambien puede ser realizado por Python y Rasterio.

El proceso de georeferenciar en Python tiene la ventaja que puede realizar el proceso repetidas veces sin necesidad de definir los puntos de control cada vez; también te permite añadir / quitar puntos de control y ver el impacto en el arreglo de transformación. Este tutorial muestra el proceso completo de georeferenciación de un mapa nacional sobre 3 puntos cuyas coordinadas de pixel han sido extraídas del utilitario Paint de Windows, el tutorial también exporta el raster asignando un sistema de referencia.


Tutorial

Datos de ingreso

Puede descargar los datos de ingreso desde este enlace.

Código

#import required libraries
import rasterio
import matplotlib.pyplot as plt
from rasterio.plot import show
#open ungeoreferenced raster
unRefRaster = rasterio.open('data/Peligros_Geologicos.jpg')
unRefRaster
C:\Users\saulm\anaconda3\Lib\site-packages\rasterio\__init__.py:317: NotGeoreferencedWarning: Dataset has no geotransform, gcps, or rpcs. The identity matrix will be returned.
  dataset = DatasetReader(path, driver=driver, sharing=sharing, **kwargs)


<open DatasetReader name='data/Peligros_Geologicos.jpg' mode='r'>
#show raster band values
unRefRaster.read(1)
array([[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       ...,
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]], dtype=uint8)
#show raster
show(unRefRaster)
#show raster shape
unRefRaster.read(1).shape
(4133, 2922)

Insert control points from coordinates captured in paint

Control point 1

point1 = rasterio.control.GroundControlPoint(row=368, col=190, x=-81, y=-1)
point1
GroundControlPoint(row=368, col=190, x=-81, y=-1, id='5a920799-66fd-469b-b8f5-8ad0f50194dd')

Control point 2

point2 = rasterio.control.GroundControlPoint(row=3497, col=239, x=-81, y=-16)
point2
GroundControlPoint(row=3497, col=239, x=-81, y=-16, id='e74eee05-5a73-4632-a863-cf80dd0150b3')

Control point 3

point3 = rasterio.control.GroundControlPoint(row=3706, col=2645, x=-69, y=-17)
point3
GroundControlPoint(row=3706, col=2645, x=-69, y=-17, id='75f9378c-a918-4a45-a7f8-7f662578e132')
#list of selected gcps
points = [point1, point2, point3]
points
[GroundControlPoint(row=368, col=190, x=-81, y=-1, id='5a920799-66fd-469b-b8f5-8ad0f50194dd'),
 GroundControlPoint(row=3497, col=239, x=-81, y=-16, id='e74eee05-5a73-4632-a863-cf80dd0150b3'),
 GroundControlPoint(row=3706, col=2645, x=-69, y=-17, id='75f9378c-a918-4a45-a7f8-7f662578e132')]
#get transformation array from points
transformation = rasterio.transform.from_gcps(points)
transformation
Affine(0.004994325053839821, -7.821090688339848e-05, -81.92014014649648,
       7.980704784024951e-07, -0.00479387635201452, 0.7639948641504404)
#define output raster
outputPath = 'data/georefRaster.tif'
#create raster and write bands
with rasterio.open(
    outputPath,
    'w',
    driver='GTiff',
    height=unRefRaster.read(1).shape[0],
    width=unRefRaster.read(1).shape[1],
    count=3,
    dtype=unRefRaster.read(1).dtype,
    crs=rasterio.crs.CRS.from_epsg(4326),
    transform=transformation,
) as dst:
    dst.write(unRefRaster.read(1), 1)
    dst.write(unRefRaster.read(2), 2)
    dst.write(unRefRaster.read(3), 3)
#show georeferenced raster
geoRaster = rasterio.open(outputPath)
show(geoRaster)
 
Posted on January 10, 2024 and filed under TutorialQGIS, TutorialPython.

 

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Solución de Theis para pruebas de bombeo en acuíferos confinados con Aquifer App - Tutorial

Theis (1935) desarrolló un método para estimar los valores de T y S a partir de datos de pruebas de bombeo. Los datos de tiempo y nivel se miden en un pozo de observación y luego se comparan con la curva de Theis. Aquifer App, un plataforma web para aplicaciones en hidrogeología ahora cuenta con una herramienta para la interpretación de la transmisividad hidráulica y almacenamiento basada en la solución Theis. Esta es una herramienta perfecta para parametrizar acuíferos homogéneos y confinados en condiciones de flujo en estado transitorio.

Posted on January 4, 2024 and filed under Hidrogeología, Tecnologia Web, TutorialModflow.

 

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Una clase de Python para exportar un modelo en Modflow 6 a archivos Vtk - Tutorial

Generar visualizaciones 3D de modelos es esencial para analizar el sistema de flujo, realizar comprobaciones de calidad y ver la interacción del régimen de aguas subterráneas con las condiciones de contorno. La librería Flopy tiene herramientas para exportar los parámetros, condiciones de borde y resultados que los hemos modificado y alterado dentro de una clase de Python (Python class). El uso de esta clase permite la generación de archivos Vtk de una manera dinámica y en pocos pasos. El tutorial también incluye una representación de los parámetros generados en ParaView.

Posted on December 29, 2023 and filed under TutorialModflow, TutorialPython.

 

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Ahora puedes hacer Diagramas de Schoeller online con Aquifer App - Tutorial

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. Aquifer App 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. 

Posted on December 19, 2023 and filed under Hidrogeología.

 

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Conteo online de cultivos a partir de ortofotos de drones con Hatari Utils - Tutorial

Las ortofotos de drones nos proporcionan imágenes aéreas con resolución espacial en escala de centímetros. Con estas ortofotos de alta definición y bajo costo podemos interpretar, analizar y cuantificar objetos en una distribución horizontal mediante bibliotecas de “machine learning” para el reconocimiento de imágenes y análisis de conglomerados.

Posted on September 28, 2023 and filed under Tutorial, TutorialQGIS.

 

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Como hacer un Diagrama de Piper online con Aquifer App - Tutorial

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. Aquifer App 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. 

Posted on September 13, 2023 and filed under Calidad de agua.

 

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Determinación online del Tiempo de Concentración a partir de un raster con Hatari Utils - Tutorial

Hatari Utils es nuestra aplicación para diferentes análisis hidrológicos. La aplicación proporciona el límite de la cuenca, la red fluvial y el río principal como archivos ESRI shapefile y, según el resultado de la delineación, determina el tiempo de concentración mediante varias fórmulas. La aplicación también proporciona la media y la mediana de los resultados de todos todas las fórmulas del tipo de concentración.

Posted on September 4, 2023 .

 

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Como hacer una rosa de vientos online con Hatari Utils - Tutorial

Este es un tutorial aplicado para la generación online de una rosa de vientos con Hatari Utils a partir de la velocidad y dirección del viento almacenada en un archivo CSV o insertada en un formulario en línea. El tutorial explora las opciones en línea de Hatari Utils para representar rosas de vientos como barras, cajas, polígonos o contornos.

Posted on August 7, 2023 and filed under TutorialPython, Tutorial.

 

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Delimitación online de cuencas y redes hídricas con Hatari Utils - Tutorial

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.

Posted on July 24, 2023 .

 

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Mapeo online de temperatura urbana con Python e Istsos - Tutorial

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.

Posted on June 23, 2023 .

 

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Bitácora de instalación de un sensor online en una Raspberry Pi bajo un framework Istsos (SOS Standard)

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.

Posted on June 2, 2023 and filed under TutorialPython, Tecnologia Web.

 

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Modelamiento de flujo de agua subterránea usando la aproximación de Dupuit con Python y Landlab - Tutorial

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.

Posted on May 15, 2023 and filed under TutorialQGIS, TutorialPython.

 

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Delimitación de redes hídricas a partir de un DEM raster con Python y Landlab - Tutorial

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 .

Posted on May 10, 2023 and filed under TutorialPython, TutorialQGIS, Hidrología.

 

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Análisis de Cambio de Cobertura Terrestre con Python y Rasterio - Tutorial

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.

Posted on May 8, 2023 and filed under TutorialPython, TutorialQGIS.

 

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Cálculo de la dispersión de mayor pendiente con área de drenaje con Python y Landlab - Tutorial

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.

Posted on May 4, 2023 and filed under TutorialPython, TutorialHidrologia.

 

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