Calidad del Agua Perspectiva Global

Sesión 2-2 – Una revisión a los modelos de Calidad del

Agua

Gidahatari – gestión sostenible del agua

Fiesta Hotel and Casino, Lima, Peru Domingo, 4 Noviembre 2012 (1030-1115 hrs)

Sesión sobre modelos de WQ - Información general

Modelo / Estudio Proyecto Objetivos.

Criterios de selección de modelos

Medidas de Efectividad

Las limitaciones e incertidumbres

________________________________

Conclusión - Definir el problema del modelo de aplicación, a continuación, seleccione el

modelo (s) para su consideración

Modelos de Calidad de agua - texto de referencia, calidad del agua

superficial:

Desarrollo histórico de modelos de WQ

• BOD/DO (Streeter-Phelps), 1925-1960

• Computerization of BOD/DO, 1960-70

• Biological Processes, 1970-77

• Toxics, 1977 – present

Fuente: Chapra (1997, Figura 1.6)

Modelos del agua subterránea - Referencias útiles, Hidráulica del aguas subterráneas :

Modelos de referencias de aguas subterráneas, El aguas subterránea - transporte de

contaminantes:

Modelo- Sesión general

• Tipos de Modelos: – Cantidad y Calidad de aguas superficiales

– Cantidad y calidad de las aguas subterráneas

– Geoquímica (química de los sedimentos)

• Ejemplos de Modelos (seleccionados): – SW–QUAL2E/HSPF/SWMM/HEC/BATHTUB

– GW-Hidraulica (MODFLOW) y transporte de contaminantes (PFREQ y otros)

– DHI-MIKE (linked SW-GW model)

Objetivos Modelo / Proyecto

• Adecuada / completa definición del problema.

• Adecuación de los datos disponibles (aspecto más importante o consideración).

• Aplicación práctica frente a la investigación.

• La confianza en la fiabilidad de los resultados del modelo - la capacidad para caracterizar y predecir "qué pasaría si“.

• Selección y aplicación de un modelo apropiado dentro de las limitaciones presupuestarias /

Criterios de Selección del Modelo

• Cuestiones y problemas abordados

• La disponibilidad de los datos de caracterización

• El nivel de detalle y precisión

• La simplicidad frente a la complejidad del modelo

• La necesidad de predecir escenarios futuros

• Costos y horarios

• Aceptabilidad por la clientela y público. – Uso general de los ingenieros y científicos

– Papel en la toma de decisiones, la planificación, la gestión

Medidas de Efectividad

• Detallo técnico

• Nivel de entendimiento de la toma de decisiones

• Percepciones institucionales y de sensibilización

• Finalización dentro del presupuesto y el tiempo

• Formulario de documentación (oral / escrita)

Rango de las Aproximaciones del modelo (WQ) y capacidades asociadas

• Empírico

• Estadístico

• Procesos Físicos (Estructura Imitada)

• Vínculos - Modelo vs Toma de decisiones

• Vínculos - Modelo vs Actividad Económica

Ejemplo de un modelo empírico

• Corresponde a McCutcheon (1989) de nivel I de designación

– Simples métodos manuales o gráficos basados en ecuaciones estadísticas o

determinista.

– La revisión involucra datos de fácil acceso.

– Ejemplo 1: El análisis armónico de temperaturas de la corriente para describir los patrones estacionales.

– Ejemplo 2: Los análisis de regresión, iones mayoritarios.

Aspectos de Cantidad (hidráulica) vs Calidad

(Transporte)

• Busque un balance en importancia relativa.

• Importancia en la selección / compatibilidad en

las aplicaciones del modelo.

• Comprobaciones de la realidad - la necesidad de

todos los tipos de datos.

• Diseño y ejecución de los componentes del

programa de monitoreo.

Categorías del Modelo

• Paisaje / Modelos de Carga

• Recepción de modelos de agua

• Modelos de cuencas

•Crops

Modelos Jerárquicos del agua superficial (McCutcheon, 1989)

• Nivel-I, véase el ejemplo anterior de Corriente vs.Temperatura

• Nivel-II, modelo computarizado simple

– Ecuaciones del modelo son por lo general de naturaleza determinista pero sólo aproxima los procesos básicos.

– Las Proyecciones de gestión son generalmente limitadas.

– El Análisis de incertidumbre formal generalmente no está incluido.

– Recopilación requisitos tiene un alcance limitado.

Procesos físicos en los Modelos

• Utilice las matemáticas para representar la

realidad (Chapra, 1997, p. 10)

• Conservación de la masa y balance de masa

• Transporte vs. reacciones vs. cargas

• Segmentación espacial

• Condiciones de estado vs equilibrio dinámico

Procesos Físicos (conclución) – Capacidad de asimilación del cuerpo de agua

• Cinética de la reacción (cero / primer / segundo orden)

• Difusión vs. Dispersión

• Fuentes puntuales vs Distribuidas (no puntuales)

• Adsorción / desorción

• Decaimiento

Modelos Jerárquicos del agua superficial (continuación)

• Nivel III, los modelos computarizados de complejidad intermedia

– Planificación de modelo o diseño de ingeniería en crudo / gestión de recursos.

– Algunos aproximación de los procesos básicos limita las aplicaciones de diseño / gestión.

– Recopilación de datos - dos conjuntos de datos independientes.

– Análisis de incertidumbre típicamente está incluido.

– Ejemplo de aplicación - Asignaciones wasteload.

Modelos Jerárquicos del agua superficial (conclusión)

• Nivel IV, avanzado modelo mecanicista, computarizado utilizado para el diseño detallado y la gestión.

– Los requisitos de datos - intenso y numerosos.

– Las simulaciones se limitan generalmente a pequeñas zonas y períodos de tiempo cortos para evitar que la recolección de datos y los costos de computación sean extensos.

– Análisis de incertidumbre, (los procedimientos no están bien definidos).

– Es necesario una amplia experiencia de modelado

Resumen del Modelo de Jerarquía

de Calidad de Agua superficiales (McCutcheon, 1989, Table 1)

• Nivel

• I Manual Screening

• IIA Steady State

• IIB Quasi-Dynamic

• III Dynamic

• IV Full Hydrodynamics

• Modelos

• SMM, WQAM

• DOSAG-3, (RECEIV-II)

• QUAL-II, QUAL-2K(E)

• HSP-F

• WQRSS, WASP-4, J2000S

Estado estacionario vs. Modelos dinámicos de aguas superficiales

En el estado estacionario, generalmente los flujos de cargas son aproximadamente constantes en el tiempo. Sin embargo, los promedios de las variables en el tiempo los flujos y cargas se pueden interpretar utilizando modelos de estado estacionario para determinar el efecto promedio.

Cuasi-dinámico, por lo general requiere que algunas condiciones de borde sean constantes pero permite que otros ser dinámico.

Dinámico, más difícil de aplicar. Requiere entradas de datos de variación de tiempo (de conformidad con el intervalo de tiempo específico). Las necesidades de datos son generalmente extensas.

Nota: Condiciones de estado estable y dinámico no se basan en definiciones estrictas de los procesos físicos, sino que son de naturaleza operativa.

Otra Terminología - Modelos

• Teórico - basado en los principios básicos, como la conservación de la masa.

• Fenomenológica (semi-empírico) - enfoques conceptuales.

• Estocástico vs Determinista - se refiere a los insumos o de tendencia central.

• Analítica vs Numérico - se refiere al tipo de solución (analítica o diferencias finitas, elementos finitos), u otro método aproximado.

Tipos de Protocolos de datos para modelamiento

• Condiciones de borde

• Condiciones iniciales

• Los datos de calibración

• Validación / confirmación de datos – La verificación del modelo implica la comparación con una condición verdadera, en este término deja de lado una parte importante de los procedimientos de calibración y pruebas de controles sobre la coherencia entre las medidas (condiciones de borde o condiciones en el dominio del modelo)

QUAL2E(K) – Calidad del Agua en flujo superficiales

• Introducción al modelo

• Tipos de aplicaciones

• Requerimientos de entrada

• Modelo-Estimación de Parámetros

• Salidas (Alternativas, niveles de detalle)

• Análisis de Error / Incertidumbre

• Facilidad de comprensión de los resultados

del modelo

QUAL2E* – Representación de corriente nodo

• Versión actualizada QUAL2K

• (Cuencas USEPA)

QUAL2E – Constituyentes de las Interacciones

QUAL2E – Estructura General del Modelo

El modelo WQRRS – Agua superficial y reservorios

• Fuente: HEC (Ejército de los EE.UU. COE), 1978

• Calidad del agua para los sistemas de embalse de ríos.

• Dinámica (Nivel III o IV), ver McCutcheon (1989)

• OD / DBO, nutrientes, especies acuáticas, sedimento en suspensión y agua de escorrentía de fuentes no puntuales.

Rios / Embalses – WASP4

• Introducción al modelo

• Tipos de aplicaciones

• Requisitos de entrada

• Modelo-Estimación de Parámetros

• Salidas (Alternativas, los niveles de detalle)

• Análisis del Error / Incertidumbre

• Facilidad de comprensión de los resultados

del modelo

META 4 Vinculación con WASP4

• Aplicación Específica - metales traza

• Componentes de columna de agua/ sedimentos inferiores.

• Desarrollo de aplicaciones se realiza mediante flujos en la cuenca alta Clear Creek.

• Facilidad de uso y la comprensión de los resultados

• Análisis Error / Incertidumbre

• Implicaciones de los vínculos Modelo

HSP-F - Programa de Simulación Hidrológica - Fortran (Procesos de Cuenca)

• Antecedentes Históricos - Modelo Stanford de Cuencas.

• Tipos de aplicaciones.

• Requisitos de entrada (Datos / Parámetros).

• Salidas (Alternativas, niveles de detalle).

• Análisis Error / Incertidumbre.

• Uso WorldWise, versión del modelo propietario.

• Apoyado en las cuencas de la USEPA

Fuente: USEPA-Athens HSPF Model Overview

•Modelo de Cuenca STANFORD

•To Stream

•Actual ET

•Potential ET

•Precipitation

•Temperature

•Radiation

•Wind,Dewpoint

•Snowmelt

•Interception

•Storage

•Lower Zone

•Storage

•Groundwater

•Storage

•Interflow •Upper Zone

•Storage

•Overland Flow

•Deep or Inactive

•Groundwater

•CEPSC*

•BASETP*

•AGWETP*

•DEEPFR*

•LZSN*

•INFILT*

•INTFW* •UZSN*

•AGWRC*

•NSUR*

•SLSUR*

•LSUR*

•IRC*

•Delayed Infiltration

•Direct

•Infiltration

•PERC

•1 • ET

•2 • ET

•3 • ET

•4 • ET

•5 • ET

•LZETP*

• * Parameters

•Output

•Process

•Input

•Storage

•ET •- •Evapotranspiration

•n •Order taken to •meet ET demand

•Decision

AQUATOX – Modelo de Ecosistemas acuáticos

• Admitido como parte de las cuencas de la USEPA

• Actualización más reciente es la versión 3.1 (Agosto de 2012)

• "... El más completo modelo de simulación del ecosistema acuático disponibles.. (USEPA, 2012, p. 9)

• Como otros modelo de varias cuencas, este modelo incluye el modelo de diagénesis de los sedimentos para la remineralización

• El modelo de bioacumulación QEAFdChn combinado con WASP se considera que dan una mejor representación de los procesos de bioacumulación.

• El Qsim, modelo alemán, es similar a este modelo

J2000 modelo hidrológico: Origen: Nepal (2012) Proceso orientado modelo distribuido

•RD1

•RG2

•RD2

•RG1

Motivatcion: Entender los vínculos corriente arriba o abajo

Torres de agua de 10 sistemas de ríos donde viven 1,3 millones de personas

También se lo conoce como "tercer polo" de la tierra

•400 million •Ganges

•Brahmaputra •100 million

Cuenca del Río Dudh Kosi Source: Nepal (2012)

Main Features

High gradient

Steep topography (500-8848 m)

Monsoon climate (80% precipitation in June-Sept)

Temperature Okhaldhunga (1720 m)

Maximum: 20oC, Minimum : 12.5 oC

•Nepal •Tamor basin

•Total area: 3,711 km2

El aumento de las tendencias de temperatura

Mayor confianza en la tendencia de aumento de la temperatura

Cada estación tiene tendencia estadísticamente significativa

Las tendencias de la temperatura media (3 estaciones para el último

0,56 º C / década (Tmax)

0,14 º C / década (Tmin)

•Temperatura media (Tendencia °C / década)

•Last ~ 45 years •Last 23 years

Impacto moderado del cambio de uso del suelo

• Cambio mínimo en el Escenario 1 (1% de aumento en el caudal

• Volumen total de Caudal de aumentará (por ejemplo, un 7% en el Escenario 2)

• La evapotranspiración disminuirá (por ejemplo, 24% en el escenario 2)

• El flujo de base (RG2) es probable que aumente (por ejemplo, 12% en el escenario 2)

• Si la infiltración se reduce después de la deforestación, las inundaciones se incrementará

Escenario 1: bosque 28% covertido en matorral

Escenario 2: Todos los bosques (41%), convertido en bareland

Bareland

Tierra sin vegetación

Menos evapotranspiración

0

100

200

300

400

500

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

Dis

char

ge (

mm

)

Baseline

Scenario 1

Scenario 2

Pesticidas en el agua y en los sedimentos

• Antecedentes y preocupaciones

– Edición - aumento del uso de pesticidas, herbicidas e insecticidas fabricados y promovidos por la industria química

– Identificación de vías ambientales y repositorios

• Métodos Analíticos

– Límites de detección mejorados

– Columna de agua en comparación con los sedimentos

Pesticidas en el agua y en los sedimentos

• Efectos a largo plazo a la salud Humana y a los ecosistemas

– Las aguas de consumo

– Vinculación de estudios epidemiológicos con los niveles de calidad ambiental (concentraciones)

– Tecnologías de Tratamiento / Eliminación, degradación de los subproductos

• Implicaciones de monitoreo

– Reconocimiento a nivel de las investigaciones - muchos sitios, a corto plazo

– Vigilancia - a largo plazo, las encuestas de muestreo

Source: USEPA-Athens Pesticides Processes

Otros Modelos de aguas de superficiales/ Reservorios

• RESQUAL-II

– Referencia: McCutcheon, 1989

– Nivel III (intermedio), la información adicional que no se mucho de este modelo está disponible

• BATHTUB (Ejército de los EE.UU. COE)

– Referencia: Walker, 1984

– Ampliamente utilizado internacionalmente para depósitos

Interacciones Aguas de superficie / aguas subterráneas (SW / GW) –

¿Cómo modelar o manejar de otra manera los estudios?

• Corriente/ ganancia aluvial/ evaluación de pérdida.

• MODFLOW - hidráulica de los sistemas aluviales.

• Vínculos del Modelo - qué tan bien funcionan? Modelos de DHI han incorporado esos vínculos, aplicaciones en Florida (EE.UU.) y proyectos internacionales.

• Mecanismos de Transporte de contaminantes - la importancia relativa y opciones

Aguas subterráneas / los modelos geoquímicos . Una breve

descripción

• Enlace con modelos hidráulicos de las aguas subterráneas

• Vínculos con el transporte de contaminantes.

• Modelos geoquímicos - especiación.

• Limitaciones del modelo (datos / hidrológico vínculos).

• El uso en la gestión de recursos / control de la contaminación.

• Los principales ejemplos: MODFLOW y modificaciones, PFREEQ, y otros.

Ejemplos de Aplicación de modelos de recursos hídricos

• Cuenca del Río Yampa, noroestede Colorado y Wyoming sur-central.

• Modelo de simulación Pioneer (clon de QUAL-II) vs USGS stream- (Bauer et al., 1979)

• USGS Modelo de reservorio (futurista) (Adams et al., 1981)

• USGS modelo de transporte de contaminantes (Warner et al., 1980)

Estudio de caso - QUAL2E, Cuenca Alta del Río San Juan, SW CO

• Ambiente físico y la calidad del agua. Problema de identificación (instalaciones EDAR)

• Estructura del modelo

• Ejemplos de simulaciones del modelos

Rio San Juan – QUAL2E Model Application

San Juan River, Colorado – Sistema del Modelo Node-Reach

Río San Juan, Colorado - QUAL2E perfil de nutrientes –Simulaciones de Flujo

Dispersión y mezcla Source: Chapra (1997, Section 14.4, pp. 245-247)

• Regímenes de mezcla en corrientes (véase Fischer et al., 1979) :

– Mezcla longitudinal (dispersión) - en dirección

del flujo; parametrizado por un coeficiente de dispersión

– Mezcla Lateral - a través de la corriente, las

fuentes puntuales instantáneamente mezclados en esta dimensión

• Meta - cuantificar el flujo longitudinal

requerido para alcanzar mezcla lateral

Calculos: Source: Chapra (1997), pp. 245-247.

Calculos:

Cálculos de mezcla – Ejemplo Boulder Creek, Colorado USA Source: Chapra

(1997), p. 247.

Resumen – Modelos de Calidad de Agua

Modelo de selección - apto para el problema de aplicación particular y objetivos específicos.

Requisitos de datos de entrada del modelo seleccionado debe estar disponible y ser relevante.

Modelo de parámetros proceso de estimación se necesita experiencia profesional y juicio.

Documentación de los resultados de los modelos - identificar audiencia (técnico / gestión) y los informes de la estructura / presentaciones en consecuencia

Resumen – Modelos de Calidad de Agua

Limitaciones e Incertidumbres

• Necesidades de datos de entrada y detalles de las de salida.

• Estimación Modelo-Parámetros.

• Confianza en la capacidad del modelo de simulación para representar los procesos.

• Presupuesto.

• Programación