Intervalo Óptimo de Monitoreo Automático del Nivel Freático en el Acuífero Villacurí (Perú) para la Gestión Sostenible del Agua Subterránea
Resumen
El monitoreo de niveles freáticos es fundamental para la gestión de acuíferos, pero la selección inadecuada de la frecuencia de registro puede generar volúmenes de datos innecesarios o perder información hidrológicamente relevante. El presente estudio tuvo como objetivo determinar el intervalo de medición que permita capturar las fluctuaciones representativas de la carga hidráulica en el acuífero Villacurí (costa sur de Perú), optimizando así los recursos técnicos y económicos destinados al monitoreo. Se analizaron registros históricos (20202023) de 22 piezómetros, proporcionados por la Autoridad Nacional del Agua (ANA). Mediante pruebas t de Student para muestras pareadas, implementadas en RStudio, se compararon las variaciones diarias, semanales y mensuales de los niveles freáticos, estableciendo un umbral mínimo de cambio hidráulicamente significativo de 0.05 m. Adicionalmente, se generaron mapas de hidroisohipsas y de fluctuación espacial mediante interpolación por Kriging simple en ArcGIS, con procesamiento automatizado a través de Model Builder. Los resultados demostraron que los intervalos diarios y semanales capturan principalmente ruido asociado a bombeos locales, con variaciones promedio inferiores a 0.05 m y escasa significación estadística (p > 0.05). En contraste, el intervalo mensual reflejó diferencias estadísticamente significativas (p < 0.05) y variaciones superiores a 0.05 m en la mayoría de los piezómetros, coincidiendo con tendencias estacionales y procesos de recarga/descargas regionales. Los mapas generados confirmaron un gradiente hidráulico estable desde el noreste hacia el noroeste, con descensos generalizados del nivel freático (hasta 9 m anuales) atribuibles a la extracción intensiva. Se concluye que el monitoreo mensual constituye el periodo óptimo para el registro automático en el acuífero Villacurí, ya que equilibra la representatividad hidrogeológica con la eficiencia operativa. Se recomienda ampliar la red de piezómetros y actualizar anualmente los mapas para mejorar los modelos de gestión y planificación del recurso.
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Citas
https://doi.org/10.1016/b9780123706263.000156
Alperin, M. (2013). Introducción al análisis estadístico de datos geológicos (1.ª ed.). Universidad Nacional de La Plata.
Anand, B., Karunanidhi, D., Subramani, T., et al. (2020). Longterm trend detection and spatiotemporal analysis of groundwater levels using GIS techniques in Lower Bhavani River basin, Tamil Nadu, India. Environment, Development and Sustainability, 22, 2779–2800.
https://doi.org/10.1007/s10668019003183
Autoridad Nacional del Agua. (2018). Evaluación de la veda de los acuíferos Villacurí y Lanchas. Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego.
Babunski, D., Zaev, E., Tuneski, A., & Bozovic, B. (2018). Métodos de optimización para el sistema SCADA de suministro de agua. Séptima Conferencia Mediterránea sobre Computación Integrada (MECO), Budva, Montenegro, 1–4. https://doi.org/10.1109/MECO.2018.8405970
Barbosa, I. C., Appel Neto, E., Seidel, E. J., & Oliveira, M. S. de. (2017). Proposal of the spatial dependence evaluation from the power semivariogram model. Boletim de Ciências Geodésicas, 23(3), 461–475. https://doi.org/10.1590/S198221702017000300031
Butler, J. J., Jr., Knobbe, S., Reboulet, E. C., Whittemore, D. O., Wilson, B. B., & Bohling, G. C. (2021). Water well hydrographs: An underutilized resource for characterizing subsurface conditions. Ground Water, 59(6), 808–818. https://doi.org/10.1111/gwat.13119
Chandan, K. S., & Yashwant, B. K. (2017). Optimization of groundwater level monitoring network using GISbased geostatistical method and multiparameter analysis: A case study in Wainganga Subbasin, India. Chinese Geographical Science, 27, 201–215.
https://doi.org/10.1007/s1176901708599
Chemingui, A., Sulis, M., & Paniconi, C. (2015). An assessment of recharge estimates from stream and well data and from a coupled surfacewater/groundwater model for the des Anglais catchment, Quebec (Canada). Hydrogeology Journal, 23, 1731–1743.
https://doi.org/10.1007/s1004001512991
Fernández, R., & Tessone, M. (2015). Geoestadística aplicada a la exploración minera. Parte I: Distribuciones espaciales y variograma. Universidad Nacional de La Plata.
https://blogs.ead.unlp.edu.ar/geominas/files/2016/08/geoestadistica1.pdf
Fetter, C. (2018). Properties of aquifers. En Applied Hydrogeology (pp. 66–109). University of Wisconsin OshKosh.
Fletcher, R., & Fortin, M.J. (2018). Spatial dependence and autocorrelation. En Spatial Ecology and Conservation Modeling (pp. 133–168). Springer International Publishing.
García, M., & Fernández, A. (2008). Hidrogeología básica. Las aguas subterráneas y su flujo. Ediciones FIEC.
Hernández, R., Martínez, L., Peñuela, L., & Rivera, S. (2020). Identificación de zonas potenciales de recarga y descarga de agua subterránea en la cuenca del río AyuquilaArmería mediante el uso de SIG y el análisis multicriterio. Investigaciones Geográficas, 101.
https://doi.org/10.14350/rig.59892
Hota, T. (2014). Trend surface analysis of spatial data. Gondwana Geological Magazine, 29, 39–44.
Huang, C., Zhang, H., & Robeson, S. M. (2011). On the validity of commonly used covariance and variogram functions on the sphere. Mathematical Geosciences, 43(6), 721–733.
https://doi.org/10.1007/s1100401193447
Júnez, H., Hernández, M., Herrera, G., González, J., Cappello, C., Maggio, S., & De Iaco, S. (2023). Évaluation des changements dans les niveaux régionaux des eaux souterraines par krigeage spatiotemporel: application au système aquifère du sud du bassin de Mexico. Hydrogeology Journal, 31(6), 1405–1423. https://doi.org/10.1007/s1004002302681y
Maliva, R. (2016). Aquifer Characterization Techniques. Springer International Publishing.
https://doi.org/10.1007/9783319321370
Masero Bravo, L. (2020). Una aplicación de interpolación Kriging para el estudio de la evolución de la pandemia Covid19 en España y en la Comunidad Valenciana [Trabajo de fin de grado, Universitat Jaume I]. http://hdl.handle.net/10234/193962
Medina, I., Soler, J., & Giner, J. (2017). Cálculo de escenarios de daños sísmicos en la Comunidad Valenciana utilizando Model Builder (ArcGIS). Sociedad Geológica de España.
https://sge.usal.es/archivos/geogacetas/geo62/geo62_17.pdf
Moreno, J. (2009). Introducción a la geoestadística y su aplicación. Universidad Autónoma de Chapingo.
Muleta, D., & Abate, B. (2021). Groundwater hydrodynamics and sustainability of Addis Ababa city aquifer. Groundwater for Sustainable Development, 12, Article 100485.
https://doi.org/10.1016/j.gsd.2020.100485
Oliver, M., & Webster, R. (2014). A tutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and Kriging. CATENA, 113, 56–69. https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.09.006
Renard, P., GómezHernández, J. J., Schafmeister, M. T., et al. (2023). Prefacio: Geoestadística e hidrogeología. Hydrogeology Journal, 31, 1383–1386.
https://doi.org/10.1007/s10040023026938
Rubin, Y., Chang, C.F., Chen, J., Cucchi, K., Harken, B., Heße, F., & Savoy, H. (2018). Stochastic hydrogeology’s biggest hurdles analyzed and its big blind spot. Hydrology and Earth System Sciences, 22(11), 5675–5695. https://doi.org/10.5194/hess2256752018
Sánchez, G., Júnez, H., Alvarez, W., González, J., Bautista, C., & Herrera, G. (2017). Optimización del monitoreo del nivel del agua subterránea para una frecuencia fija. Tecnología y ciencias del agua, 8(5), 19–38. https://doi.org/10.24850/jtyca20170502
Şen, Z. (2015). Water science basic information. En Practical and Applied Hydrogeology (pp. 1–41). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B9780128000755.000017
Tinoco, T., Cotos, J., & Bayona, A. (2018). Evaluación de la vulnerabilidad sísmica de las edificaciones de la zona urbana del distrito de Chiquián, utilizando el model builder del ArcGIS. Aporte Santiaguino, 11(2), 263. https://doi.org/10.32911/as.2018.v11.n2.580
Woessner, W., & Poeter, E. P. (2020). Hydrogeologic Properties of Earth Materials and Principles of Groundwater Flow. The Groundwater Project. https://doi.org/10.21083/9781777054120
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