Modelación de la gestión del agua en el Lago Alhajuela
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Gerardo Leis
gleis@masga.net
Trabajo realizado para la Maestra en Sistemas de Gestión Ambiental Aplicada. Universidad de Panamá y The Louis Berger Group en Convenio con la Ciudad del Saber
El objetivo de este trabajo es manejar de manera eficiente los niveles del Lago Alhajuela.
El lago Alhajuela es un embalse regulado en la parte superior de la Cuenca del Canal de Panamá, cuando hay suficiente volumen se genera electricidad hasta un nivel mínimo, el efluente de esta generación llega al lago Gatún que es lago que alimenta directamente el sistema hidráulico del Canal.
Cuando el lago presenta niveles altos se hacen vertidos preventivos, para evitar que rebase los límites superiores de la represa. Estos vertidos no producen beneficio económicos, es decir se "bota". Lo óptimo sería verter lo menos posible, pero esto puede aumentar el riesgo de dañar las instalaciones o generar mucha energía hidroeléctrica consumiendo las reservas del lago.
También se consume agua municipal para producción de agua potable.
Los aportes del conjunto de los ríos y la lluvia directa sobre el lago pueden causar cambios importantes en el manejo del embalse.
En el manejo del sistema del Lago Alhajuela existen los siguientes elementos:
Nivel del lago,
Lluvia directa sobre el lago,
Evaporación,
Aportes de los ríos,
Uso municipal (para agua potable),
Generación hidroeléctrica,
Vertidos.
El nivel del lago es importante que no llegue a 252 pies para evitar daños a las estructuras de la represa.
La generación hidroeléctrica está sujeta a los límites superiores e inferiores del lago (215-252 pies) y puede variar de acuerdo al nivel.
El uso municipal tiene prioridad ante todos los otros usos.
Los vertidos preventivos se dan cuando el lago está cerca del límite superior y es inminente el aumento del nivel por aportes de los ríos.
Para efecto de este trabajo podría hacer la simulación con variaciones mensuales de tiempo.
MODELO DE SIMULACION EN DINAMICA DE SISTEMAS (parte)
Diagramas de Forrester e introducción de datos en Vensim:
Luego de elaborado el diagrama causal, procedimos a trabajar directamente con Vensim utilizando los diagramas de Forrester en forma paulatina para ir verificando la mecánica y que el programa corría bien desde la etapa más simple de ver el comportamiento del lago con un nivel inicial con la lluvia y evaporación hasta la más compleja con todas las variables consideradas.
Se introdujo una variable llamada "CARAC PREC", para variar el tipo de aporte que podría recibir el lago de acuerdo si es un año de lluvias normales, en excedente o déficit. El año normal le colocamos un factor 1 y el déficit de 10% podría ser (1-0.1)= 0.9, el año 30% sobre lo normal podría ser 1.3, etc.
También agregamos una variable que calcula el excedente de agua que pasaría sobre la represa en caso de no darse abasto los vertidos ni las otras salidas. Este excedente representara los niveles que se puede traducir a volúmenes que a su vez tiene un valor de déficit económico.
Presentamos el resultado para condiciones normales de los aportes, podemos observar que se producen vertidos desde el mes 7 (julio) hasta finales de año al igual que excesos, ya que la hidrogeneración comienza en el mes 5.
Posiblemente es necesario generar unos meses antes para compensar esta pérdida.
En un año mas seco 85% de lo normal) no se presenta vertidos ni exceso.
Al hacer varias pruebas se encontraron escenarios interesantes como que ocurriría si el consumo municipal se dobla y se da un año con déficit en los aportes, se "observó" que no se podría generar energía.
También se verificó la sensibilidad de el aumento de la evaporación ante un cambio climático y otras pruebas similares.
Esta primera aproximación al confrontarlo con datos de años anteriores presentaba bastante similitud con las políticas seguidas en la gestión del lago Alhajuela.
MODELO DE SIMULACION EN DINAMICA DE SISTEMAS (parte)
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
(*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor
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