vulnerabilidad de acuíferos - sgp.org.pe · 3. modalidad presencial. 4. metodología exposiciones...
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Vulnerabilidad de Acuíferos
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Vulnerabilidad de Acuíferos
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Sistemas de Información
Geográfica (ArcGIS-ESRI)
aplicado a:
Determinación de Zonas
Críticas de Contaminación
al Agua Subterránea Basado en la aplicación del método COP-
ARCAS
Sociedad Geológica del Perú
Av. 28 de Julio 745, Miraflores Lima 18
1. Objetivo
El objetivo del curso/taller es potenciar y ampliar los conocimientos y habilidades
de los participantes a través del análisis de riesgo de contaminación de aguas
subterráneas mediante el estudio del método COP-ARCAS (Análisis de Riesgo por
Contaminación de Aguas Subterráneas), usando la plataforma SIG-ArcGIS. A
través del curso el participante no solo conocerá las metodologías actuales, para
la protección del agua subterránea por contaminantes sino también aprenderá a
utilizar las herramientas y comandos de unos de los programas más potentes en
sistema de información geográfica como es el ArcGIS de Esri, logrando al finalizar
el curso/taller competencia en la obtención e introducción de los parámetros de
entrada, procesamiento e interpretación y validez de los resultados.
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2. Duración y horarios
Inicio : 5 - 8 de agosto del 2019
Duración : 16 horas
Horario : lunes a jueves de 5:00 p. m. a 9:00 p. m.
Lugar : Av. 28 de Julio 745, Miraflores Lima 18
3. Modalidad
Presencial.
4. Metodología
Exposiciones y talleres para el manejo de aplicación que se usaran para los
objetivos del curso. Las clases serán 100% prácticas.
5. Materiales por el profesor:
Información de datos; tipo y uso de suelo, geológicos, topográficos e información
de lluvia, en formato raster y vectorial relativo al proyecto realizado en clase
serán entregados en formato digital por el profesor.
6. Materiales por el alumno
Disposición de una laptop/Pc con el programa ArcGIS 10.2 instalado.
7. Costos de participación:
General : S/. 650.00
Socio : S/. 5 5 0.00
Estudiante : S/. 300.00
Estudiante Socio : S/. 250.00
8. Dirigido a:
Dirigido instituciones privadas, publicas, ONG’s y profesionales, Ingenieros; civiles,
geólogos, mineros, geógrafos, agrícolas, hidrogeólogos e interesados en la gestión y
análisis de riesgo de contaminación al agua subterránea y a utilizar las herramientas
SIG-ArcGIS.
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Syllabus del curso/taller
DIA 01:
Presentación del curso.
¿Qué es un SIG?
Interfaz de ArcGIS
Edición de datos espaciales.
Operaciones sobre Rasters
Interpolación de información puntual
Definición del Método COP
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DIA 02:
A.- Determinación del Factor C (concentración de flujo que vulnera la zona
saturada)
Escenario 1: Evaluación de áreas de recarga en cuencas afectadas por sumideros, pendientes
e índices de vegetación.
1 Objetivo : Generación de perímetros de protección alrededor de las dolinas
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : dolinas.xls
Una dolina (palabra de
origen esloveno que
significa valle o
depresión) alude a un
tipo especial de
depresión geológica
característico de los
relieves kársticos.
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Cargar data excel dolinas.xls
Convertir a formato shape doli_shape
Generar buffer alrededor de los sumideros por los valores del
método
doli_buffer
Convertir a raster doli_raster
Reclasificar según los valores del método doli_reclas
2 Objetivo : Generación de perímetros de protección alrededor de los sumideros
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : sumideros.xls
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Un sumidero es un tipo de
dolina circular que actúa
como desagüe natural
para el agua de lluvia o
para corrientes
superficiales como ríos o
arroyos
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Cargar data excel sumidero.xls
Convertir a formato shape sumi_shape
Generar buffer alrededor de los sumideros por los valores del
método
sumi_buffer
Convertir a raster sumi_raster
Reclasificar según los valores del método sumi_reclas
3 Objetivo : Determinación de áreas de recarga por porcentaje de inclinación e
índice de vegetación
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : topo.shp, vegetación.tif
El Índice de vegetación de
diferencia normalizada,
también conocido como
NDVI por sus siglas en
inglés, es un índice usado
para estimar la cantidad,
calidad y desarrollo de la
vegetación con base a la
medición, por medio de
sensores remotos
instalados comúnmente
desde una plataforma
espacial, de la intensidad
de la radiación de ciertas
bandas del espectro
electromagnético que la
vegetación emite o
refleja.
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Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar topo.shp a TIN topo_tin
Convertir TIN a raster topo_raster
Convertir raster a hill Topo_hill
Convertir TIN a pendiente pendiente
Reclasificar pendiente Pen_reclass
Comparar pendiente y vegetación según índices del método Pen_vege
4 Objetivo : Obtener el valor del Factor C en el escenario 1
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : doli_reclas, sumi_reclas, Pen_vege
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por producto de: doli_reclas, sumi_reclas, Pen_vege Escenario1
Escenario 2: Evaluación de áreas de recarga sin zonas de alta infiltración, pendiente e índice
de vegetación.
1 Objetivo : Determinación de áreas de recarga por porcentaje de inclinación e
índice de vegetación
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : Pen_reclass, vegetación.tif
Una pendiente es un
declive del terreno y la
inclinación, respecto a la
horizontal, de una
vertiente.
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Comparar pendiente y vegetación según índices del método Pen_vege
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2 Objetivo : Determinación de características karsticas
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : Pen_vege, desa_karst
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por producto de: Pen_vege y desa_karst Escenario2
Resultado de ambos escenarios
1 Objetivo : Determinación del Factor C
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorc
Archivo fuente : Escenario1, Escenario2
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por suma de: Escenario1, Escenario2 Factor_C
Reclasificar según los valores índices Factor_C_Clas
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DIA 03:
B.- Determinación del Factor O (protección a la zona saturada)
1 Objetivo : Determinación de zonas vulnerables por suelo
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorO
Archivo fuente : suelo.tif, espesor.tif
Se denomina suelo a la
parte superficial de la
corteza terrestre,
biológicamente activa,
que proviene de la
desintegración o
alteración física y
química de las rocas y
de los residuos de las
actividades de seres
vivos que se asientan
sobre ella.
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Comparar suelo.tif, espesor.tif según índices del método Os
2 Objetivo : Determinación de zonas vulnerables por litología y condiciones de
confinamiento del acuífero
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorO
Archivo fuente : roca.tif, potencia.tif, cn
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En geología se le
denomina roca a la
asociación de uno o
varios minerales,
natural, inorgánica,
heterogénea, de
composición química
variable, sin forma
geométrica
determinada, como
resultado de un proceso
geológico definido
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por producto de: roca.tif, potencia.tif roca_pote
Reclasificar según los valores índices roca_reclass
Generar por producto de: roca_reclass y cn Ol
Resultado de suelo y litología
1 Objetivo : Determinación del Factor O
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorO
Archivo fuente : Os, Ol
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por suma de: Os, Ol Factor_O
Reclasificar según los valores índices Factor_O_Clas
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DIA 04:
C.- Determinación del Factor P (remoción y/o infiltración de contaminante)
Determinación de la precipitación a través de la correlación con la topografía (reclasificación)
1 Objetivo : Determinación de la precipitación a través de la correlación con la
topografía
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : factorP
Archivo fuente : precipitacion.xls, dias_lluvia
En meteorología, la
precipitación es
cualquier forma de
hidrometeoro que cae de
la atmósfera y llega a la
superficie terrestre. Este
fenómeno incluye lluvia,
llovizna, nieve,
aguanieve, granizo
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Reclasificar por tabla Excel y la topografía pre_reclas
Reclasificar según los valores índices pq
Generar por división de: pre_reclas y dias_lluvia Pi
Generar por suma de: Pq, Pi Factor_P
Reclasificar según los valores índices Factor_P_Clas
D.- Resultados y análisis de las zonas críticas.
1 Objetivo : Determinación de la zonas críticas
Carpeta fuente : entrada
Carpeta trabajo : resultado
Archivo fuente : Factor_C, Factor_O, Factor_P
Operaciones en ArcGis Archivo de uso
Generar por producto de: Factor_C, Factor_O, Factor_P COP
Reclasificar según los valores índices COP_clas
E.- Conclusiones y soluciones de preguntas.
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Acerca del Profesor Felipe Huerta Correa/Consultor Modelador Hidrológico
Modelador y desarrollador de aplicaciones en recursos de agua, con más 16 años de
experiencia en minería y agricultura con participación en más de 30 proyectos en estudios
hidrológicos nacionales e internacionales en empresas como: WSP SA, MWH Perú SA,
Hydroterra SAC, FloSolutions SAC, GWI SAC. Para estudios como: “Caracterización
Hidrogeológica El Llagal”, para El Pueblo Viejo Dominicana Corporación en República
Dominicana; “Estudio hidrogeológico del proyecto minero El Toro”, para Corporación del
Centro (CDC) en Perú; “Estudio Hidrológico Complementario para la Cuenca del Rio
Escalera”, para Colpa S.A., en Perú; “Evaluación Hidrológica e Hidrogeológica de la Cuenca
Yerba Loca“, para ANGLO AMERICAN en Chile; “Estudio Hidrológico de la Concesión
Minera No Metálica ASP”, para Inversiones los Pinares S.A., en Honduras; “Balance
Hidrológico del área de influencia del proyecto Shahuindo – Línea base e impactos”, para
Tahoe Resources S.A., en Perú.
Con una especialización en Estadística Aplicada, Sistemas de Información Geográfica,
Topografía y Minería Certificada de CAD y estudios en la Universidad Nacional de
Ingeniería.
Ha obtenido la pre incubación de 2 proyectos de innovación:
ARCAS (Análisis de Riesgo por Contaminación del Agua Subterránea) en CIDE de la
PUCP - Pontificia Universidad Católica del Perú, realizado sobre plataforma ArcGIS en
ModelBuilder y Python.
Nimbus Rain Perú (red de estaciones de precipitación cada 1 km2) en Bioincuba de la
UPCH – Universidad Peruana de Cayetano Heredia, realizado sobre plataforma ArcGIS
en Python y Lenguaje R.
Ha participado como expositor en la Sociedad Geológica del Perú, la Conferencia
Latinoamericana de Usuarios Esri y docencia en CIBERTEC.
Con la aplicación de, ArcSWAT; Modelador hídrico, ArcGis; Sistemas de información
geoespacial, Python 2.7 y 3.7; procesamiento y análisis de data satelital meteorológica,
Lenguaje R; validación de precipitación satelital, IBM SPSS Statistics; analizador
estadístico, Hydracces; consistencia de datos meteorológicos, HydroEsta; cálculo de
parámetros hídricos, Hytran Plus y EasyFit Pro; distribuciones óptimas para datos hídricos.
Tel. (511) 345-09-45 - Cel. (511) 984-604-680
Los Forestales 334 - Of. 101
Urb. Álamos de Monterrico
Santiago de Surco
Lima 33, Perú