Vulnerabilidad a la intrusión marina de acuíferos costeros con ArcGis
Para calcular la vulnerabilidad a la intrusión marina de acuíferos costeros usando ArcGIS, debemos, en primer lugar citar algunos aparte del artículo LA EXPLORACIÓN DE ACUÍFEROS COSTEROS COMO BASE DE SU GESTIÓN SUSTENTABLE por Emilia María Bocanegra.
En este artículo la autora afirma que “la intrusión marina es un fenómeno de migración lateral y los métodos comúnmente utilizados para evaluar la vulnerabilidad de acuíferos sólo toman en cuenta la migración vertical de contaminantes (GOD y DRASTIC), por lo cual propone 2 nuevos indicadores, el SEA-GIndex y el SEA-Dindex, que están orientados a evaluar la intrusión salina lateral y no tienen en cuenta el movimiento vertical de contaminantes desde la superficie del terreno, por tanto, no incluyen las variables de suelo y zona no saturada. En la figura siguiente se puede observar este fenómeno.
![Intrusion marina Intrusion marina](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh4.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIByqMvy-I%2FAAAAAAAAAvA%2FiMUfEmXXH1k%2FIntrusion%2520marina_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Para la obtención del método SEA-GIndex se adaptó el método GOD incluyéndose dos nuevos parámetros, que juegan un papel importante en la posición de la interfaz agua dulce – agua salada:
- La distancia a la costa (en lugar de la distancia vertical al agua subterránea); la parte del acuífero más alejada de la costa es menos vulnerable a la contaminación por intrusión salina.
- La altura piezométrica (en lugar del grado de confinamiento hidráulico); Este factor es importante porque se convierte en una barrera natural contra el avance de la intrusión marina.
- El último factor y que se conserva del método GOD es la Litología; dependiendo de ella, el agua salada o salobre va a tener menor o mayor resistencia a contaminar el acuífero de agua dulce.
Con este método se pueden obtener vulnerabilidades en un rango de “insignificante” a “extrema”, tal como se muestra la siguiente figura.
![F1 SEA GIndez F1 SEA GIndez](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIBzcSefZI%2FAAAAAAAAAvI%2Fcj1ryxvu4nw%2FF1%2520SEA%2520GIndez_thumb%255B3%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Dado que en el proceso de reclasificación con Spatial Analyst solo se pueden introducir números enteros, debemos multiplicar cada una de las ponderaciones por 10, con lo cual el cuadro anterior quedaría de la siguiente manera.
![F1.1 Sea GIndex modificado F1.1 Sea GIndex modificado](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh3.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB0M9otSI%2FAAAAAAAAAvQ%2FG_CxGUxW1U0%2FF1.1%2520Sea%2520GIndex%2520modificado_thumb%255B5%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
En este trabajo de Emilia Bocanegra también se habla del método SEA-DIndex (que es una adaptación del método DRASTIC), para la evaluación de la vulnerabilidad de acuíferos costeros a la intrusión salina pero por ahora nos ocuparemos el método SEA-GIndex.
Para calcular la vulnerabilidad a la intrusión marina con ArcGIS, utilizando el método SEA-GIndex, debemos tener tres mapas: La distancia a la costa, La altura piezométrica y la Litología
Para realizar esta labor los insumos con los que contamos con el shape de línea de costa, la litología y nivel piezométrico, tal como se muestra en la siguiente figura.
![F3 Datos Intrusión F3 Datos Intrusión](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB0iZZuLI%2FAAAAAAAAAvY%2F9YEOSYu4zMA%2FF3%2520Datos%2520Intrusi%25C3%25B3n_thumb%255B3%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 1. Personalizamos los cálculos en Spatial Analyst en Añadiendo la mascara (Mask_I). La adición de la mascara se hace con el fin que solo sea tenida en cuenta nuestra área de interés en el análisis. para ello, de Spatial Analyst seleccionamos Options y en la pestaña General asignamos la carpeta “Vulnerabilidad” como directorio de trabajo y en Analysis mask colocamos Mask_I.
![F2 Mascara F2 Mascara](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh4.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB1gvfNaI%2FAAAAAAAAAvk%2Fb41B2ymBkF0%2FF2%2520Mascara_thumb%255B35%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Damos clic en aceptar para aplicar los cambios.
Paso 2. La distancia a la costa. Se obtiene a partir de un shape de la línea de costa al que se le aplica la función Straight Line de la herramienta Spatial Analyst.
Para ello, de Spatial Analyst seleccionamos distancia seguido de Striaght Line, aparece una ventana donde rellenamos la siguiente información.
- Distance to: Colocamos el shape “lineaCosta”.
- Output cell size: colocamos el valor de 30.
- Output raster: Le damos el nombre de “Distancia” al archivo de salida.
![f4 Straight Line f4 Straight Line](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB2IeyRuI%2FAAAAAAAAAvs%2FRS52oiQJCfM%2Ff4%2520Straight%2520Line_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Pulsamos Ok y obtenemos el siguiente resultado.
![F5 Distancia F5 Distancia](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh4.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB2972zZI%2FAAAAAAAAAv0%2Fka5P38FJ-Jg%2FF5%2520Distancia_thumb%255B3%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 2.1. Reclasificación del raster de “distancia”. De acuerdo al cuadro de ponderaciones visto anteriormente, se tienen los siguientes rangos para reclasificar la distancia a la costa.
Distancia (km) | Distancia (m) | Peso |
<1.5 | <1500 | 10 |
1.5 a 3 | 1500 a 3000 | 9 |
3 a 6 | 3000 a 6000 | 7 |
6 a 10 | 6000 a 10000 | 4 |
>10 | >10000 | 2 |
De Spatial Analyst seleccionamos Reclassify. En la ventana que aparece, en el campo Reclass field seleccionamos <Value> y damos clic en el botón Classify…
![clip_image002 clip_image002](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB3qCYRBI%2FAAAAAAAAAv8%2F5bjgRE2D-kE%2Fclip_image002_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
En la ventana siguiente hacemos lo siguiente.
- En Classes seleccionamos 5 (que será el número de rangos)
- En Break Values colocamos los valores 1500, 3000, 6000, 10000. El último valor que aparece no lo tocamos.
![F5.2 reclasificacion distancia F5.2 reclasificacion distancia](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB4DEmo2I%2FAAAAAAAAAwE%2Fb9bj3sjNcUI%2FF5.2%2520reclasificacion%2520distancia_thumb%255B3%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Damos clic en Ok y volvemos a la ventana inicial. En el campo New values colocamos los pesos correspondientes a cada uno de los rangos y en Output raster introducimos el nombre con el que se guardará el archivo de salida. En este caso “Distancia_R”
![F5.3 reclasificacion distancia F5.3 reclasificacion distancia](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh3.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB43m5jnI%2FAAAAAAAAAwM%2Fq5rj5wiEJpw%2FF5.3%2520reclasificacion%2520distancia_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Al pulsar Ok …
![F5.4 Distancia reclasificada F5.4 Distancia reclasificada](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB5g147QI%2FAAAAAAAAAwU%2FG95gMolMAtI%2FF5.4%2520Distancia%2520reclasificada_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 3. La altura piezométrica. Se obtiene a partir de datos puntuales de monitoreo de niveles, interpolando los datos ya sea aplicando IDW, Spline o Kriging de la herramienta Spatial Analyst o aplicando un modelo geoestadístico a través de la herramienta Geostatistical Analyst.
En este caso de la herramienta Spatial Analyst seleccionamos Kriging
![F6 Kriging1 F6 Kriging1](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB6bs1xbI%2FAAAAAAAAAwc%2FT51B2eQaT6Y%2FF6%2520Kriging1_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Aparece una ventana donde rellenamos la siguiente información.
- Input points: Seleccionamos el shape Niveles.
- Z Value field: introducimos el campo por medio del cual queremos hacer la interpolación. En este caso “NP” (nivel piezométrico).
- Output cell size: colocamos el valor 30.
- Output raster: Guardamos el archivo de salina con el nombre “Piezometria”.
En los demás campos dejamos los valores que aparecen por defecto.
![F6 Krigin2 F6 Krigin2](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB6yp8DCI%2FAAAAAAAAAwk%2FH_CHyF47XOg%2FF6%2520Krigin2_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Al presionar Ok obtenemos el siguiente resultado.
![F7 Piezometría F7 Piezometría](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB70ujciI%2FAAAAAAAAAws%2FzmLHG5yTQ-Q%2FF7%2520Piezometr%25C3%25ADa_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Vemos que no se le aplicó la máscara. No hay problema, la aplicaremos de la siguiente manera.
De ArcToolbox seleccionamos Spatial Analyst Tools seguido de Extract by Mask
![F8 Extract by Mask F8 Extract by Mask](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB8uycAOI%2FAAAAAAAAAw0%2Fyt6IxBHnJkI%2FF8%2520Extract%2520by%2520Mask_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
En la ventana que aparece rellenamos la siguiente información.
- Input raster: seleccionamos el raster “piezometria” recién creado
- Input raster or feature mask data: seleccionamos el shape “Mask_I”.
- Output raster: como nombre del archivo de salida escribimos “E_Piezometria”.
![F9 aplicacion de mascara F9 aplicacion de mascara](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB9A-bGXI%2FAAAAAAAAAw8%2FAMaOa3JoFPA%2FF9%2520aplicacion%2520de%2520mascara_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Al pulsar Ok y modificar la simbología obtenemos lo siguiente
![F10 piezometria con mascara F10 piezometria con mascara](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB-IcmpZI%2FAAAAAAAAAxE%2F-h2UbUNfUMQ%2FF10%2520piezometria%2520con%2520mascara_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 3.1. Reclasificación del raster de “piezometría” . De acuerdo al cuadro de ponderaciones visto anteriormente, se tienen los siguientes rangos para reclasificar la piezometría.
Nivel piezométrico (msnm) | Peso |
>1 | 10 |
1 a 2.5 | 9 |
2.5 a 5 | 8 |
5 a 10 | 6 |
>10 | 3 |
De Spatial Analyst seleccionamos Reclassify, en la ventana que aparece, en el campo Reclass field seleccionamos <Value> y damos clic en el botón Classify…
![F11 reclasificacion piezometria F11 reclasificacion piezometria](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB-wn4DoI%2FAAAAAAAAAxM%2F-3i2nhERsKA%2FF11%2520reclasificacion%2520piezometria_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
En la ventana que aparece rellenamos la siguiente información.
- En Classes seleccionamos 5 (que será el numero de rangos)
- En Break Values colocamos los valores 1, 2.5, 5, 10. El ultimo valor que aparece no lo tocamos.
![F12 Classification F12 Classification](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbIB_XdS0TI%2FAAAAAAAAAxU%2FWZAnRJGiZBw%2FF12%2520Classification_thumb%255B3%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Damos clic en Ok y volvemos a la ventana inicial. En el campo New values colocamos los pesos correspondientes a cada uno de los rangos y en Output raster introducimos el nombre con el que se guardará el archivo de salida. En este caso “Piezometria_R”.
![F13 Classification F13 Classification](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICAJo3kJI%2FAAAAAAAAAxc%2Fa1KXKQNTsFs%2FF13%2520Classification_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Al pulsar Ok …
![F14 Piezometria reclasificada F14 Piezometria reclasificada](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh4.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICA8fCh8I%2FAAAAAAAAAxk%2FIJqROcbuP1g%2FF14%2520Piezometria%2520reclasificada_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 4.Litología. A partir del shape de litología, vamos a Spatial Analyst, seleccionamos Convert seguido de Feature to raster. En la ventana que aparece rellenamos la siguiente información.
- Input features: Seleccionamos “Litología_I”.
- Field: seleccionamos el campo “Geol”.
- Output cell size: Introducimos el valor de 30.
- Output raster: Como nombre de salida colocamos “Litología”
![F15 litologia F15 litologia](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICBfkO_FI%2FAAAAAAAAAxs%2FbT3C42GqOuA%2FF15%2520litologia_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Clic en Ok y obtenemos el raster de “litología” con la respectiva mascara aplicada…
![F16 litologia raster F16 litologia raster](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh6.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICCHXTBTI%2FAAAAAAAAAx0%2F4vZ7Rd7PIhg%2FF16%2520litologia%2520raster_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 4.1. Reclasificación del raster de Litología. De acuerdo al cuadro de ponderaciones visto anteriormente, se tienen los siguientes rangos para reclasificar la Litología.
Litología | Peso |
Gravas, arenas, calizas y kars | 10 |
Arenas eólicas, areniscas y rocas volcánicas | 8 - 9 |
Loes | 6 |
Rocas de baja permeabilidad | 3 - 6 |
De Spatial Analyst seleccionamos Reclassfy, en la ventana que aparece indicamos lo siguiente:
- En el campo Reclass fiel seleccionamos <Value>, dado que solo existe un valor el cual corresponde a la “Arenisca” que conforma el acuífero podemos reclasificar de una vez.
- En el campo New values colocamos los pesos correspondientes a cada uno de los rangos y en Output raster guardamos el archivo de salida como “Litologia_R”.
![F17 litologia reclasificada F17 litologia reclasificada](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICCttcsGI%2FAAAAAAAAAx8%2FPPLuHwdB8O4%2FF17%2520litologia%2520reclasificada_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Al pulsar Ok…
![F18 litologia reclasificada F18 litologia reclasificada](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICDavN0pI%2FAAAAAAAAAyE%2FYJCW-_NHDKQ%2FF18%2520litologia%2520reclasificada_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Paso 5. Algebra de mapas. A través de Raster Calculator multiplicamos los tres mapas hallados para determinar la vulnerabilidad a la intrusión marina por el método SEA-GIndex.
SEA-Gindex = [Distancia_R] * [Piezometria_R] * [Litología_R].
De Spatial Analyst seleccionamos Raster Calculator, en la ventana siguiente escribimos la ecuación correspondiente:
![F19 Raster calculator F19 Raster calculator](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICDztHSfI%2FAAAAAAAAAyM%2FqJUTmfPOPME%2FF19%2520Raster%2520calculator_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Clic en Evaluate y…
![F20 vulnerabilidad intrusion F20 vulnerabilidad intrusion](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICEs2E-ZI%2FAAAAAAAAAyU%2F-dQu_lHmeVM%2FF20%2520vulnerabilidad%2520intrusion_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Cambiamos la simbología de acuerdo a los rangos que se muestran en la siguiente tabla
Rango | Calificación |
V < 300
|
insignificante
|
300 < V < 500
|
baja
|
500 < V < 700
|
moderada
|
700 < V < 900
|
alta
|
900 < V < 1000
|
extrema
|
Obtenemos el siguiente map de indice de vulnerabilidad…
![F21 vulnerabilidad intrusion F21 vulnerabilidad intrusion](https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2Flh5.ggpht.com%2F_ud4CAZQsXi4%2FTbICFfVxH6I%2FAAAAAAAAAyc%2FKo-Y5U7_sSA%2FF21%2520vulnerabilidad%2520intrusion_thumb%255B1%255D.jpg%3Fimgmax%3D800&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*)
Este mapa de vulnerabilidad se construyó teniendo en cuenta niveles estáticos, en mi opinión las condiciones de explotación modifican la dinámica del flujo y el nivel piezométrico con lo cual se deberá calcular un nuevo mapa de vulnerabilidad teniendo en cuenta los niveles medios de explotación del acuífero.
REFERENCIAS.
DETERMINACIÓN DE LA SUSCEPTIBILIDAD A LA CONTAMINACION SALINA EN EL ACUIFERO DEL EJE BANANERO DE URABA CON TECNICAS HIDROGEOQUIMICAS E ISOTOPICAS. Vanessa Paredes. Universidad de Costa Rica, 2010.
LA EXPLORACIÓN DE ACUÍFEROS COSTEROS COMO BASE DE SU GESTIÓN SUSTENTABLE. Emilia María Bocanegra. Mar del Plata.