Esta sesión presenta una revisión a los modelos de Calidad de agua. Esta es la segunda parte del seminario de Calidad de Agua en ríos y manantiales.

1. 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)

2. 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

3. Modelos de Calidad de agua - texto
de referencia, calidad del agua
superficial:

4. 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)

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

6. Modelos de referencias de aguas subterráneas,
El aguas subterránea - transporte de
contaminantes:

7. 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)

8. 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 /

9. 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

10. 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)

11. 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

12. 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.

13. 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.

14. Categorías del Modelo
• Paisaje / Modelos de Carga •Crops
• Recepción de modelos de
agua
• Modelos de cuencas

15. 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.

16. 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

17. 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

18. 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.

19. 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

20. Resumen del Modelo de Jerarquía
de Calidad de Agua superficiales
(McCutcheon, 1989, Table 1)
• Nivel • Modelos
• I Manual Screening • SMM, WQAM
• IIA Steady State • DOSAG-3, (RECEIV-
II)
• IIB Quasi-Dynamic • QUAL-II, QUAL-
2K(E)
• III Dynamic • HSP-F
• IV Full Hydrodynamics • WQRSS, WASP-4,
J2000S

21. 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.

22. 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.

23. 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)

24. 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

25. QUAL2E* – Representación de
corriente nodo
• Versión
actualizada
QUAL2K
• (Cuencas
USEPA)

26. QUAL2E – Constituyentes de
las Interacciones

27. QUAL2E – Estructura General del Modelo

28. 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.

29. 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

30. 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

31. 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

32. Fuente: USEPA-Athens HSPF Model Overview

33. •Modelo de Cuenca STANFORD •Process
•Input
•Output
•Potential ET
•Precipitation •Storage
•Actual ET •Temperature •Decision
•Radiation
•ET•-•Evapotranspiration
•Wind,Dewpoint
• * Parameters
•n •Order taken to
•meet ET demand
•Snowmelt
•CEPSC*
•2 • ET •Interception •LSUR*
•Delayed Infiltration •SLSUR*
•Storage
•NSUR*
•INFILT* •Overland Flow
•Direct
•3 • ET •Infiltration •UZSN* •INTFW*
•IRC*
•LZSN* •Upper Zone
•Interflow
•Lower Zone •Storage
•5 • ET •Storage •PERC
•DEEPFR* •AGWRC*
•LZETP* •Groundwater
•4 • ET •Storage
•Deep or Inactive •AGWETP*
•1 • ET •Groundwater •BASETP* •To Stream

34. 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

38. J2000 modelo hidrológico: Origen: Nepal (2012)
Proceso orientado modelo distribuido
•RD1
•RD2
•RG1
•RG2

39. Motivatcion:
Entender los vínculos corriente arriba o abajo
Torres de agua
de 10 sistemas
de ríos donde
viven 1,3
millones de •Brahmaputra
personas •100 million
•Ganges
También se lo •400 million
conoce como
"tercer polo" de
la tierra

40. Cuenca del Río Dudh Kosi
Source: Nepal (2012)
•Total area:
3,711 km2
•Nepal
•Tamor
basin
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

41. El aumento de las tendencias de
temperatura
•Temperatura media (Tendencia °C / década)
Mayor confianza en la
tendencia de aumento de
la temperatura
•Last ~ 45 years
•Last 23 years Cada estación
tendencia
tiene
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)

42. Impacto moderado del cambio de uso del suelo
500
Escenario 1: bosque 28% 400 Baseline
covertido en matorral Scenario 1
Discharge (mm)
Escenario 2: Todos los bosques 300 Scenario 2
(41%), convertido en bareland
200
Bareland
Tierra sin vegetación 100
Menos evapotranspiración
0
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
• 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

43. 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

44. 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

45. Source: USEPA-Athens Pesticides Processes

46. 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

47. 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

48. 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.

49. 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)

50. 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

51. Rio San Juan – QUAL2E Model Application

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

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

54. 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

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

56. Calculos:

57. Cálculos de mezcla – Ejemplo
Boulder Creek, Colorado USA Source: Chapra
(1997), p. 247.

58. 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

59. 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