Modelo de simulación del caudal del río Gaira

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Carlos Reyes
reyescarlosh@hotmail.com

El río Gaira es uno de los principales ríos que desembocan en la ciudad de Santa Marta y una de sus principales fuentes de abastecimiento de agua dulce. Pese a la importancia social, ambiental y económica que representa para la ciudad, existen diversos y recurrentes problemas que tienden a aumentar a la luz del crecimiento urbano e industrial de la ciudad.

Una mayor presión de asentamientos urbanos irregulares en las rondas hídricas de los ríos, el vertimientos aguas negras y de otros contaminantes, la utilización como botadero de residuos sólidos y los cambios climáticos con periodos más largos y más intensos de lluvias y sequías, son algunos de los problemas que afectan este río y que determinan la necesidad urgente para que la ciudad y sus instituciones se comprometan a tomar acciones que permitan la recuperación de los ríos y sus rondas hídricas, devolviéndole a la ciudad unos recursos naturales que sean fuente de desarrollo ambiental, social y económico.

Aunque se han iniciado algunas campañas de limpieza y de remoción de sedimentos principalmente para mitigar el problema de inundaciones en zonas urbanas en la cuenca baja del rio, estos esfuerzos tienen el carácter de soluciones de corto plazo y no de largo plazo. Intentaremos plantear la dinámica del rio Gaira. Esto nos servirá como base para evaluar políticas de solución a la problemática del rio. Área de la cuenca: 104.64m2,
Caudal promedio: 2.5m3/s;
Longitud: 32.30 km

Población:

Santa Marta. Según los datos estadísticos del gobierno tenemos:
En el año 1973: había una población aprox. de 128.755 personas
En el año 1985 la población aprox. era de 218.205 personas.
En el año 1993 la población aprox. es de 280 368 personas
En el 2005 la población aprox. era de 415 000 personas
La tasa de crecimiento promedio entre 1973 y 1993 es de 4%, 0.04

Acuifero

Además estos dos ríos proveen del acuífero subterráneo Manzanares gaira, el cual también provee de agua a la ciudad. Se han observado problemas de avance de la cuña salina hacia el continente, por lo que se hace necesario entender el modelamiento del acuífero y garantizar su sostenibilidad futura.
Volumen total estimado de los 2 acuíferos 170mll de m3,
Volumen estimado acuífero de Gaira (1/4 total), unos 42.5mll de m3.
Explotación del acuífero de Gaira 135 L/s, aprox. un 20% de la explotación acuífera.
Explotación total de los 2 acuíferos (135+665): 800 l/s

Caudal

La demanda de agua total de la población es 1200+800= 2000 l/s o 2m3/s Estos son 31.536.000 m3/semestre.
Entonces, para una población de 415 000 personas:
31.536.000 m3/semestre/ 415000 personas dan un consumo aproximado de 76 m3*persona/semestre.
En invierno, los 2 acuíferos cubren aprox. el 40% de la demanda del agua de la ciudad.
Invierno: el rio Gaira surte aprox el 25% de la demanda de agua superficial, 25%*60% =15% de la demanda total
El acuífero de gaira surte el 8% de la demanda total de agua, (40%*20%).
También sabemos que en verano los acuíferos llegan a surtir el 60%, pondremos un promedio de 55% para el verano, en cuyo caso: Verano: el rio Gaira surte el 11.25% de la demanda total 25%*45% = 11.25%
El acuífero de Gaira surte el 11% de la demanda total (20%* 55% ).
Caudal promedio del rio: 2.5m3/s; 2500l/s, 39.420.000 m3 al semestre

Problemas

Sobreexplotación, salinización, contaminación por lixiviados, contaminación por pozos sépticos, contaminación por desechos sólidos de pozos q se han rellenado con basuras, contaminación por los desechos de industrias de empresas en las cuales se concesionan pozos para la extracción de agua subterránea, avanze de la cuña salida en el acuífero.

Dados los datos anterirores, creamos el modelo riogaira1.mdl que nos permite ver a grandes rasgos el comportamiento del acuidfero y del caudal del rio.

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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