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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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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El agua es el origen de la vida y el suelo es la capa subyacente donde la humanidad ha evolucionado, por lo tanto se debería tener un perspectiva diferente del agua subterránea debido a lo anterior y a que involucra dos de los cuatros elementos “elementales” de la vida. Sin embargo, la apreciación y cuidado de los recursos hídricos subterráneos de la gran mayoría incluyendo algunos especialistas son casi inexistentes, solos los hidrogeologos son quienes realmente creen en los flujos de agua subterránea, que la gravedad es la principal fuerza que gobierna el flujo subterráneo, que la descarga de aguas subterráneas tiene un flujo ascendente, que existen zonas sin flujo y que los tiempos de viaje del agua subterránea pueden llevar meses, años, décadas o siglos, según las condiciones climáticas y los medios porosos. El hidrogeólogo tuvo que comprender un nuevo sentido de las métricas donde el interés principal no es el valor del parámetro hidráulico sino la relación en orden de la magnitud con otros valores.
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Dentro de los últimos desarrollos del modelamiento de aguas subterráneas existen dos softwares: MODFLOW 6 y Model Muse 4, ambas herramientas desarrolladas por la USGS. El primer software es la última versión de MODFLOW que permite modelar con grillas triangulares y no estructuradas. El segundo software es la última versión ( desde el 23 de Junio) de la interfaz gráfica de Model Muse que admite MODFLOW 6.
Las grillas no estructuradas es un tipo de discretización que permite tener pequeñas celdas en ciertas partes del modelo mientras que el resto tiene celdas más grandes. La optimización de las grillas del modelo y el número de celdas disminuyen el tiempo cálculo, el tamaño de los archivos de salida y la velocidad de las herramientas de visualización. Las grillas no estructuradas permiten modelar a grandes extensiones conservando la precisión de los puntos de interés, incluso se puede insertar fallas regionales o configuraciones geológicas complejas.
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Las imágenes de drones nos permite tener ortofotos de terrenos y modelos de elevación a un costo razonable con una menor influencia de nubes o polvos a diferencia de las imágenes satélitales. Sin embargo, creemos que diferentes tipos de drones y herramientas que procesan imágenes de drones están diseñados para una escala local, dejando incierta la escala regional.
En los estudios de recursos hídricos y medioambiente, los modelos de elevación y ortofotos generados del procesamiento de imágenes de drones, son de particular interés para determinar las principales características del terreno relacionado con los flujos de aguas superficiales o subterráneas y la interacción con el ecosistema, pero estás imágenes necesitan estar a escala regional (>1 Km2).
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Caesar Listflood es un modelo geomorfológico que acopla el modelo de flujo hidrodinámicos Lisflood-FP 2d con el modelo geomórficoS CAESAR que permite simular la erosión y deposición en las cuencas fluviales a escalas de tiempo desde horas hasta miles de años.
Las características de esta herramienta abarcan el desarrollo de modelos hidrodinámicos que simulan los flujos de ríos de cuencas, tiene amplia gama de escalas espaciales (1 km2 a 1000 Km2) y temporales (hasta 1000 años). Este modelo es 2D y está basado en códigos FP de Listflood diseñado para operar en múltiples procesadores.
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Los estilos de datos espciales creados y procesados por un software comercial o libre siguen estándares de instituciones como el Open Geospatial Consortium (OGC), estos estándares permiten la interoperatividad de archivos vectoriales y raster entre diferentes software; sin embargo, los estándares son aplicados para la localización y no para los estilos. Los estilos de ArcGis son muy difíciles de convertir a un formato compatible con QGIS, especialmente si el usuario no tiene el software comercial.
Los centros gubernamentales lanzan datos espaciales como uso de suelo, cobertura de suelo, infraestructura y veces los estilos de estos datos están en formatos ArcGis que representan un gran obstáculo para el usuario QGIS. Este tutorial muestra el procedimiento de como convertir los estilos ArcGis a QGIS usando un archivo en formato *.xml de un caso de estudio de cobertura de suelo en Costa Rica. El tutorial esta desarrollado en Windows, si el usuario tiene Linux o Mac es necesario instalar Mdbtools de acuerdo a su propio sistema operativo.
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La naturaleza y todos los procesos físicos relacionados con el agua subterránea y el régimen de transporte están espacialmente distribuidos. Los modelos de agua subterránea se basan en una estructura grillada que se discretizan en celdas con arreglos de filas y columnas; el nivel de desconexión espacial de una parte del medio poroso con las filas y columnas de las celdas son algunos desafíos para la gestión sostenible de los recursos de aguas subterráneas.
Afortunadamente, Flopy y las librerías de Python permiten construir y simular modelos de MODFLOW, y tienen herramientas para georreferenciar las grillas del modelo incluso con opciones de rotación; sin embargo, el proceso es algo explícito que significa que el modelador tenga conocimientos de Flopy y Python. Este tutorial muestra todo el procedimiento para crear un modelo de agua subterránea totalmente geoespacial con MODFLOW y Flopy.
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Siguiendo la frase: “la hidrogeologia aplicada para no hidrogeologos”, encontramos que se ha hecho poco por llevar conceptos prácticos y científicos a profesionales de otras áreas. La hidrogeologia en si misma parece ser un campo con una variedad de “sabores” donde el conocimiento de las aguas subterráneas tienen “tendencias” basadas en autores, disciplinas o herramientas; sin embargo, hay una característica en común en los estudios de aguas subterráneas del mundo: las evaluaciones hidrogeologicas son caros, toman mucho tiempo y trabajan con un alto grado de incertidumbre.
El hidrogeologo necesita apoyar a las industrias donde los conceptos y evaluaciones hidrogeologicas tienen que ser comprendidos por todos los actores relacionados para conducir una actividad industrial con una interpretación clara del rendimiento del bombeo / niveles de agua y cambios en la calidad del agua a través del tiempo.
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Este tutorial se realiza en una plataforma de programación para Python llamado Jupyter Notebook. Los archivos de entrada que son bandas raster y shapefile del área de interés (AOI) tienen que estar en un mismo sistema de referencia de coordenadas (SRC) de lo contrario la librería GDAL no localizará los datos espaciales en la posición correcta. Este tutorial muestra el procedimiento para los sets de bandas de una imagen Landsat 8, un ejemplo para una única banda que se proporciona en los scripts de los datos de entrada. Finalmente, este tutorial muestra el raster completo y cortado en un software de Sistemas Información Geográfica como QGIS.
Para los usuarios principiantes GIS con poca expedicionaria de programación, se aconseja terminar el tutorial con los datos proporcionados en la parte de datos de entrada de este tutorial. Una vez que el usuario tenga más experiencia con el software, el usuario puede modificar el código para el procesamiento personalizado de imagenes ráster.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de la incorporación de un modelo de ruido basado en la presión, esto se acoplará en base a librerías y extrayendo información del resultado base.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de una malla dinámica, la cual rotará sobre su propio eje y modificará los campos de velocidad y presión en la zona de estudio, para ello se realizarán configuraciones adicionales que vienen dentro de los solucionadores de OpenFOAM pero que se deben configurar.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de una inversión térmica y su efecto en chimeneas, el cual estará configurado con el solucionador interMixingFoam y se representará el fenómeno en base a densidades reflejándose este proceso con el efluente de una chimenea.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación de una cuenca de estudio en la cual se incorporará información respectiva a una cuenca natural y el posterior efecto debido a la urbanización de una subcuenca, esto se manejará con 2 escenarios de cuenca.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación de una cuenca de estudio en la cual se incorporará información respectiva a sedimentos, esta información se ingresa al modelo como tablas en las cuales se compara el diámetro con el porcentaje de fineza del sedimento y también se pueden agregar toneladas de sedimento en función del tiempo, por último se tiene que aplicar el método de erosión a las cuenca de estudio.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación en el cual se incorporará información grillada, esta información grillada será la precipitación principalmente y se acoplará al resto de valores de la simulación.
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QGIS es un software libre que se actualiza constantemente. Cada versión tiene una serie de mejoras, nuevas herramientas así como solución a problemas registrados. Ahora la nueva versión de QGIS es QGIS 3.2 Bonn que tiene nuevas características que mejoran el uso de herramientas espaciales.
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El desarrollo de suelos salinos es un fenómeno dinámico, que necesita ser monitoreado regularmente para tener alcances del grado de severidad, distribución espacial, naturaleza y magnitud. Para monitorear los procesos dinámicos como la salinización, las imágenes satelitales tienen un gran potencial, se puede usar imágenes de fotografía área o datos multiespectrales adquiridos de diversas plataformas.
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Con la tecnología actual y la disponibilidad de herramientas de teledetección a través de diferentes servidores hace que sea posible determinar o estimar las zonas que se encuentran inundadas o que podrían estarlo, tema central de este tutorial en el cual se describirá una metodología para determinar zonas inundables a partir del cálculo del NDVI y comparar los resultados con el uso de dos servidores, Sentinel 2 y Landsat 8.
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