Modelación de la infiltración en un campo agrícola de la cuenca del río Chirgua, estado Carabobo, Venezuela 1 Modeling of the infiltration in a crop field of Chirgua basin, Carabobo state, Venezuela

El objetivo del trabajo es comparar los parámetros de la infiltración estimados mediante el uso de nueve modelos: cuatro con base física, dos semi-empíricos y tres empíricos, utilizando los resultados de 107 pruebas de campo de infiltración realizadas en suelos agrícolas de la cuenca del río Chirgua, Estado Carabobo, Venezuela. Los suelos se clasifican entres grupos: arcilla limosa, limo orgánico y arena limosa; se evaluaron dos condiciones de humedad durante las pruebas: alta y baja. Se considera que los ajustes de los modelos son satisfactorios cuando el coeficiente R2 es igual o mayor que 0,7. Los modelos que incluyen la variable tiempo en su estructura, tal como Mishra-Singh, Kostiakov y Horton, arrojaron un ajuste satisfactorio. El nivel de significancia de los parámetros de los modelos Horton y Kostiakov es más elevado para el caso de las diferentes condiciones de humedad que para el de los tipos de suelo; para el conjunto total de la serie de datos, los resultados son similares a los obtenidos para diferentes tipos de suelo; los tres tipos de suelo responden de la misma manera frente a la tasa de infiltración. Palabras clave: Infiltración, modelos conceptuales, modelos empíricos, procesos hidrológicos ABSTRACT The objective of this study is to compare the estimated infiltration parameters using nine models, four physically based, two semi-empirical and three empirical, using results of 107 infiltration field trials conducted in agricultural soil of Chirgua river basin, Carabobo, Venezuela. Soils characteristics in the research plots range from silty sand to organic silt. Results of regression analysis show that the parameters of models of Mishra-Singh, Kostiakov and Horton explained up to 70% of variability (minimum R2= 0,70). Models that include the time variable in their structure, as Mishra-Singh, Kostiakov and Horton, resulted in satisfactory adjustment of the estimated values to those observed. The significance level of the Kostiakov and Horton model parameters is higher for the case of different humidity conditions as for the soil types. For the entire data set, the results are comparable to those obtained for different soil types; the three soil types respond in the same manner against the infiltration rate. Key words: infiltration, conceptual models, empirical models, hydrological processes

Sistematización de datos para el modelamiento del caudal ecológico y su incorporación en la gestión integrada de los recursos hídricos

Esta investigación trata de la sistematización de datos para modelar el caudal ecológico, CE. El estudio se llevó a cabo usando los registros hidrológicos diarios y mensuales de la estación hidrométrica Condorcerro del Río Santa, Perú para un período de 60 años, desagregando las series mensuales para rellenar los valores faltantes. Se procesaron 21 modelos de CE que usan registros medios de caudales mensuales y cuatro (4) de caudales medios diarios. Los métodos NEABF, canadiense, RVA, Tennant Qe, mínimo, Tennant Qe regular, Rafael Heras, Código Francés, Legislación Suiza, MAVDT-1, IDEAM, DGA criterio I, Fleckinger y Navarro, arrojan resultados que están fuera del rango de operación de los caudales del río. La aplicación del modelo QEMR arroja valores mayores que los caudales mínimos de operación (diario y mensual) en los meses de estiaje (julio, agosto y septiembre), e inferior a la normativa peruana. Las conclusiones de la investigación se incorporan al plan de Gestión Integral de Recursos Hidráulicos GIRH de la cuenca

Spatio-temporal geostatistical modeling of hydrogeochemical parameters in the San Diego aquifer, Venezuela

The study is developed a spatio-temporal geostatistical modeling of hydrogeochemical parameters in the San Diego aquifer, Carabobo State, Venezuela during the period 2015-2017. ; which includes: 1) Collection of information as: a) Meteorological, b) Lithological profiles, c) pumping flow, d) water dynamic levels, e) Landsat Satellite Images and f) Digital Elevation Model. 2) Processing of information, including: a) Calibration of geostatistical models, b) validation of geostatistical models, c) calibration of forecast model, and d) application of forecast model. 3) Generation of Results, including: maps of the hydrogeochemical parameters showing spatio-temporal distribution of following parameters: Precipitation, Evapotranspiration, Pumping Flow, Infiltration, Volume Stored, Physico-chemical Parameters (PCP), Hydraulic Parameters, Mass Flow of PCP. The meteorological information has been gotten from the telemetric network of 31 climate monitoring stations close to San Diego aquifer managed by the National Institute of Meteorology and Hydrology belonging to Ministry of the Environment.  The database of water levels, physico-chemical parameters and pumping flow consists of 1201 pumping wells in the Carabobo State.  The San Diego aquifer is confined aquifer. Hydrological processes in the San Diego aquifer such as infiltration and permeability are influenced by the impermeability in the urban area of the Sand Diego aquifer, which is around 20% of the total area, reducing the contribution rates to the aquifer water. The division between the main water compositions corresponding to the water classes is coincident with the division of rocky material according to the geological periods triassic and quaternary, being the water classes:  1) Bicarbonate of Calcium and/or Magnesium Ca–Mg–HCO3 (North and Central regions, 95.16 km2, 81.25%) 2) Bicarbonate of Sodium Na–HCO3 (Central and South regions, 19.32 km2, 16.5%), 3) Sulfate or Chloride of Calcium and/or Magnesium Ca-Mg-SO4 and Ca-Mg-Cl (South region, 0.96 km2, 0.82%), 4) Sulfate and/or Chloride of Sodium Na-SO4 and Na-Cl (South region, 1.68 km2, 1.43%).  In the south region, the water is highly mineralized and its composition corresponds to the classes 2-4.  In the south region, it might be occurring an inverse hydraulic gradient from Valencia Lake to San Diego aquifer during the dry season, incorporating the water of the Valencia Lake to the San Diego aquifer and increasing the concentratio

Calibración de la curva número del modelo SCS para la región de la costa norte del Perú

En las últimas décadas, la variación espacial de los recursos hídricos y otros cambios climáticos vienen siendo las principales razones de eventos extremos como sequías e inundaciones. El objetivo del presente artículo fue calcular el valor de CN para la costa norte del Perú, donde se han evidenciado inundaciones de gran magnitud, ya que este parámetro es fundamental para estimar caudales. Se utilizó el modelo hidrológico SWAT para calcular el valor de CN de la subcuenca medio-alta del río Piura, tomando como punto de aforo el puente Sánchez Cerro. Posteriormente, se calculó los caudales a paso mensual en el punto de aforo, los mismos que se compararon con la información hidrométrica existente para el periodo comprendido entre enero de 1981 a diciembre del 2016. Los resultados indicaron una confiabilidad de 0,93 (para coeficiente de Nash Sutcliffe) y un valor 0,97 (para coeficiente de correlación de Pearson r), considerados como excelentes. El valor CN reflejó con bastante exactitud las características del suelo de la costa norte peruana, con mayor aproximación incluso que si se utiliza la tabla de valores de CN del Servicio de Conservación de Suelos (SCS) o los valores del mapa ráster elaborado por la Autoridad Nacional del Agua (ANA)

Modelo de estimación del coeficiente de rugosidad de Manning en función de la granulometría en el río Santa, sector Recuay – Carhuaz, Áncash, Perú

Dado a que la ecuación de Manning es uno de los métodos de aplicación más utilizados para determinar el caudal en ríos no aforados, se llevó a cabo una investigación para establecer un modelo para determinar el coeficiente de rugosidad (n), en un sector montañoso del río Santa en el departamento de Ancash, Perú. Lo novedoso del modelo está en su simplicidad ya que solo usa como variable de entrada el diámetro efectivo (di), del material de río obtenido del análisis de granulometría. Se utilizaron tres procedimientos de estimación, medición de velocidades, ecuación de Manning y modelo de Cowan y para el análisis, modelos de correlación y regresión lineal y no lineal; la bondad de ajuste se efectuó con la prueba t de Student. Los resultados se validaron con mediciones de campo de las características hidráulicas del tramo en ocho puntos de muestreo y análisis granulométrico de las muestras de material de fondo. El modelo de mejor ajuste para la estimación del coeficiente de rugosidad de Manning es el potencial, siendo su expresión matemática n=0,0429 (d10)0,1371 $ con un coeficiente de determinación de R2=0,956

SOIL AND GROUNDWATER REMEDIATION PROPOSAL IN AN AQUIFER OF VENEZUELA BY HYDROCARBON TRANSPORT GEOSTATISTICAL MODELING

In this paper, it is presented a remediation proposal for soil and groundwater remediation proposal in an aquifer of Venezuela by hydrocarbon transport geostatistical modeling. The contamination with hydrocarbons is occurring in the northern region of an aquifer of the Carabobo State implying that the contaminants might be transported toward downstream of the aquifer causing an impact on the water for human consumption and industrial uses. The condition of the confined aquifer due to the alternating layers of low plasticity clay with well graded sand has avoided that the hydrocarbons in the soil reach a concentration that exceeds to the environmental regulation. For groundwater, the concentration of the hydrocarbons such as TPH, TPH-GRO, Lead, Benzene, Toluene, Ethylbenzene, m.Xylene, o.Xylene and MTBE  is greater than to the environmental regulation.  In most of cases, the spatial prediction of hydrocarbons is explained by local polynomial interpolation of orders between 2 and 3, and in minor proportion by global polynomial interpolation of orders between 2 and 3.  The gradient of the linear regression function varies between 0.34 and 0.94. The proposal of remediation for hydrocarbons in soil and groundwater consists of applying of air injection and vapor extraction, requiring an estimated air injection of 13153 m3/d (323 cfm) and the vapor extraction of 5075 m3/d (125 cfm). The proposed wells for air injection (42) and vapor extraction (19) in a Carabobo State aquifer separated each 100 meters and 150 meters, respectivel

Method for Forecasting of Changes in Land Use and Land Cover Using Satellite Remote Sensing Techniques

In this investigation is proposed a method for forecasting of changes in land use and land cover using satellite remote sensing techniques.  This study includes thefollowing twelve stages: 1) acquisition of remote sensing data, 2) collection of the reflectance image time series, 3) preliminary processing of reflectance image time series, 4) transformation of reflectance image to principal components, 5) modelling of PC1 statistical spatial prediction, 6) calibration of forecasting models for the PC1 SSPM coefficients, 7) calibration of PC1 SSPM, 8) validation of PC1 SSPM, 9) forecasting of PC1 SSPM coefficients and 10) calibration of CP1 SSPM with forecasted coefficients, 11) application of change detection techniques and 12) comparison of methods. Sixteensatellite images are acquired from the Landsat satellite in the period from 1986 to 2016. The study unit is the Pao river basin. The proposed method is a hybrid combination that includes three types of applied models that are based on time series of reflectance images in sequence as follows: the principal component analysis, the statistical spatial prediction models and forecasting models for time series. The current study proposes a method that contributes to introduce the temporal pattern of LULC changes captured by the statistical spatial prediction method coefficients and provides results characterized by a seasonality parameter; which is able to reproduce the spatio-temporal variation collected by the reception of the reflectance variable by satellite sensor. The statistics of error predictions indicate gradients of the predicted and observed function approximated to the unity as well as near to zero for the errors. The samples evaluated in the validation stage give correlation coefficient upper to 0.6; being a successful adjust between observed and predicted values. The forecasted changes in the Pao river basin for 2020 and 20130 vary from: 5.54 to 8. 14%, 5.52 to 8. 14%. These changes are equivalent to those observed from 2000 and 2016 of 5.13% as well as from 1990 to 2016 of 7.05 %.

Spatio-temporal forecasting model of water balance variables in the San Diego aquifer, Venezuela

In this paper, a spatio-temporal forecasting model of water balance variables in the San Diego aquifer, Venezuela is proposed combining tools of GIS as the geostatistical analyst tool to make prediction of variables using statistical spatial prediction models based on the Ordinary Krigging followed by the application of forecasting models including those as: linear trend, quadratic trend, exponential trend, moving average, simple exponential smoothing, Brown’s linear exponential smoothing, quadratic exponential smoothing and autoregressive integrated moving average (ARIMA). The spatio-temporal forecasting models of water balance variables in the San Diego aquifer have been calibrated and validated showing a successful adjustment to the water balance variables as the following five variables: 1) precipitation, 2) evapotranspiration, 3) pumping flow, 4) infiltration and 5) volume stored. In the calibration stage, the statistical spatial prediction model selected has been J-Bessel and the forecasting model selected has been Brown's quadratic exp. smoothing with constant alpha.  In the validation stage, the correlation coefficient has taken values upper to 0.98 and the determination coefficient upper to 0.96 confirming that the method used to generate the spatio-temporal forecasting model to achieve good predictions to the water balance variables

Tendencia de la precipitación estacional e influencia de El Niño-Oscilación Austral sobre la ocurrencia de extremos pluviométricos en la cuenca del lago de Valencia, Venezuela

La cuenca del lago de Valencia (CELV) es la cuenca endorreica de mayor tamaño en Venezuela. Por su elevada densidad poblacional e industrial es susceptible a los extremos pluviométricos. Se sabe que el fenómeno ENOA (El Niño-Oscilación Austral) modula las lluvias en el territorio venezolano, pero no se ha explorado su incidencia en detalle en la CELV. En este estudio se analiza la tendencia espacial y temporal de la precipitación estacional y se explora la asociación entre la ocurrencia de meses con extremos pluviométricos y las fases de ENOA (El Niño, La Niña, neutro) en la CELV. Se seleccionaron ocho estaciones climáticas con buena calidad de registros. Los periodos 1934-2005 y 1966- 1992 se adoptan para los análisis a escalas local y regional. Se identificaron los meses de la temporada seca y húmeda. En cada estación se calculó la precipitación acumulada estacional y se evaluó su tendencia de largo plazo utilizando la prueba de Mann-Kendall. Se categorizó la precipitación mensual local y estacional en extrema seca (ES), no extrema (NE) y extrema húmeda (EH), usando como umbrales los percentiles 10 y 90. Se analizó la ocurrencia probabilística espacial y simultaneidad de un mes ES, NE y EH, según la temporada y fases de ENOA. La asociación entre ENOA y la precipitación estacional se explora con una prueba Chi-Cuadrado. Se encontró lo siguiente: no existen tendencias locales de largo plazo en la precipitación total estacional; la ocurrencia de extremos pluviométricos estacionales está parcialmente asociada con los eventos El Niño/La Niña; la incidencia de extremos pluviométricos podría estar vinculada con factores climáticos locales