Implicaciones de la heterogeneidad en simulaciones de transporte de contaminantes a escala de cuencas: el caso del acuífero Morroa
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.15286Palabras clave:
heterogeneidad, geostadística de puntos múltiples, simulaciones de transporte de contaminante, acuífero MorroaResumen
El acuífero Morroa, localizado en el departamento de Sucre (Colombia), representa la única fuente de suministro de agua potable de cerca de 500.000 habitantes que incluyen la totalidad de los habitantes de la capital del departamento Sincelejo. Aunque se han desarrollado muchos estudios en esta zona que incluyen la recolección de gran cantidad de información relacionada con niveles piezométricos, información estratigráfica, pruebas de bombeo, esta información es difusa, heterogénea y fraccionada. La incertidumbre asociada a esta información afecta cualquier intento de cuantificar la respuesta del acuífero, por esta razón el punto de partida de esta investigación es el desarrollo de una metodología capaz de integrar todas las variables en un modelo conceptual. Para considerar la incertidumbre se generaron múltiples realizaciones del acuífero de tal manera que todas respetan las propiedades estadísticas de la información disponible. Para generar estas realizaciones se utilizaron dos metodologías: (1) SISIM, que es un método basado en estadísticas de dos puntos (semivariograma), y (2) SNESIM, que es un algoritmo basado en el concepto de imágenes de entrenamiento (estadística de puntos múltiples). Resultados de las simulaciones muestran la gran capacidad de este último para reproducir geometrías curvilíneas complejas.
En una segunda fase, se desarrollaron simulaciones de flujo y transporte de contaminantes de una manera integrada usando los dos modelos conceptuales obtenidos a través de las dos aproximaciones geoestadísticas. Condiciones de flujo estacionario y un contaminante conservativo fueron asumidos para todas las simulaciones. Los resultados obtenidos muestran una influencia notable de la heterogeneidad en general, así como una gran sensibilidad al método geoestadístico usado para generar la heterogeneidad. Las diferencias observadas tendrían un gran efecto en el diseño de políticas de manejo integral del recurso hídrico a medio y largo plazo, así como en el diseño de medidas de remediación.
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