Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en La Dorada (Caldas) Juan Carlos Soto Orjuela Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial Bogotá, Colombia 2019
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Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica geomorfológica de un
meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en La Dorada (Caldas)
Juan Carlos Soto Orjuela
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
Bogotá, Colombia
2019
Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica geomorfológica de un
meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en La Dorada (Caldas)
Juan Carlos Soto Orjuela
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Laboratorio de Investigación en Sistemas Inteligentes - LISI
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
Bogotá, Colombia
2019
“Un hombre con una idea nueva es un loco
hasta que la idea triunfa”
Mark Twain
Agradecimientos
A Dios, por darme la oportunidad de estar A mi familia por ser y estar. A la Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá, por acogerme como estudiante en diferentes épocas de nuestra historia, los convulsionados ochentas y el comienzo de un nuevo siglo. Al Ing. PhD Luis Fernando Niño Vásquez por ser mi guía y consejero durante esta investigación, al igual que el grupo LISI el cual preside, por ser mi “conciencia”. A la Pontificia Universidad Javeriana- Bogotá por brindarme la posibilidad de ser parte del compartir cotidiano en las aulas de la Maestría en Hidrosistemas de la Facultad de Ingeniería y en especial al Ingeniero Jorge Alberto Escobar Vargas por compartir esta locura y aventura. Al ingeniero Sergio Humberto Lopera Proaños, de Empocaldas, por su apoyo durante la investigación. A Corpocaldas y al IDEAM por darme acceso privilegiado a los datos, base fundamental en esta investigación. A los ingenieros PhD. Alessandra Crosato y PhD Leonardo Alfonso Segura UNESCO-IHE- Holanda por sus grandes aportes durante el desarrollo de esta investigación A los ingenieros y geólogos estudiantes de la Maestría en Hidrosistemas de la Pontificia Universidad Javeriana y de la Maestría en Recursos Hídricos de la Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá en el periodo 2015-2018, al igual que los estudiantes de PhD en Ingeniería Civil de la Pontificia Universidad Javeriana Paula Villegas, José Oliveros y de la Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá Antonio Preziosi y Ana Carolina Santos por su apoyo incondicional durante el desarrollo de esta investigación. A la Ingeniera Adriana Santiago y al señor Raúl Franco de la DIMAR - Cartagena por su apoyo en el procesamiento de datos espaciales. ¡A todos, gracias mil!
Resumen y Abstract IX
Resumen
La humanidad, por conveniencia, ha estado cerca de los ríos ya que estos pueden proveer
comida y servir como vías de transporte para establecer rutas entre asentamientos, e
incluso la capacidad de generar energía para nuestro consumo. A lo largo de los ríos
encontramos meandros, que son de vital importancia para la geología,
geomorfología e hidrología. El estudio de esas geoformas cobra especial interés
cuando cerca a ellos se encuentran asentamientos humanos. Durante los últimos
60 años se ha tratado de explicar de manera cuantitativa su comportamiento, pero
asumiendo litología homogénea. En esta investigación se propone un
acercamiento usando un modelo basado en autómatas celulares para poder
contemplar las situaciones donde la litología no es homogénea. Adicionalmente, la
investigación propone mecanismos para cubrir los diferentes pasos necesarios
para poder desarrollar proyectos de este tipo como generación de datos sintéticos,
generación de orillas en función del cambio en la altura de la lámina de agua,
generación de las orillas, generación de transectos (simulando la generación de
mallas), cálculos de velocidades y del valor de la erosión lateral que puede afectar
la forma de las bancas. Aunque se debe profundizar en algunos tópicos como la
generación de mallas ortogonales, el uso de autómata celulares no estructurados,
algoritmos de inundación, los autómatas celulares son una buena opción al
2. Geomorfología fluvial – meandros ............................................................................ 9 2.1 Origen de los meandros y condiciones de formación ........................................... 9 2.2 Control litológico ................................................................................................... 14
2.3 Desarrollo de modelos, mirando su historia y evolución ..................................... 16
3. Caso de estudio: Rio Magdalena, la curva el Conejo - La Dorada (Caldas) ....... 23 3.1 Modelo digital de elevación y Batimetría ............................................................. 25
3.1.1 Modelo digital de elevación (MDE) .................................................................. 27 3.1.2 Batimetría ......................................................................................................... 27
3.2 Geología del área de La Dorada (Caldas) ........................................................... 28 3.3 Histórico de caudales ........................................................................................... 30 3.4 Fotografías aéreas ............................................................................................... 32
4. Definición del modelo y manejo de la incertidumbre ........................................... 36 4.1 Definición del modelo ........................................................................................... 36
4.1.1 Aumento o disminución del ancho del canal ................................................... 41 4.1.2 Generar secuencia de celdas que defina las orillas ........................................ 50 4.1.3 Generar transectos (secciones transversales) ................................................ 50 4.1.4 Calcular el área del transecto........................................................................... 52 4.1.5 Calcular la velocidad media en el transecto. ................................................... 52 4.1.6 Cálculo del radio de curvatura ......................................................................... 53 4.1.7 Calcular la velocidad que podría generar erosión lateral ................................ 54 4.1.8 Cálculo de erosión lateral ................................................................................. 55
4.2 Incertidumbre en el desarrollo del modelo .......................................................... 57
XII Título de la tesis o trabajo de investigación
5. Resultados ................................................................................................................. 60 5.1 Preparación de datos ........................................................................................... 60
5.1.1 Nivel de la lámina de agua y caudal ................................................................ 60 5.1.2 Litología ............................................................................................................ 62 5.1.3 Relieve .............................................................................................................. 63 5.1.4 Batimetría ......................................................................................................... 63
5.2 Diseño de los diferentes componentes de la solución planteada ....................... 67 5.2.1 Herramientas usadas ....................................................................................... 67 5.2.2 Modelo de datos ............................................................................................... 68 5.2.3 Generación de transectos ................................................................................ 69 5.2.4 Suavización de la banca .................................................................................. 72
6. Conclusiones y trabajo futuro ................................................................................. 82 6.1 Discusiones .......................................................................................................... 82 6.2 Conclusiones ........................................................................................................ 83 6.3 Trabajo futuro ....................................................................................................... 84
Contenido XIII
Lista de figuras
Pág. Figura 1.1 Metodología ......................................................................................................... 6 Figura 2.1 Formación de meandros. .................................................................................. 11 Figura 2.2 Meandros ........................................................................................................... 11 Figura 2.3 Parámetros para el cálculo de la sinuosidad del canal .................................... 12 Figura 2.4 Tipos de migración ............................................................................................ 12 Figura 2.5 Rio Vichada. Colombia ...................................................................................... 14 Figura 2.6 Meandros confinados entre unidades geológicas duras. Rio Red Deer River. Alberta Canadá. .................................................................................................................. 15 Figura 2.7 Meandro confinado. Beaver River. Alberta Canada. ........................................ 15 Figura 2.8 Horseshoe Bend. Colorado River. USA. ........................................................... 16 Figura 2.9 Opciones para el estudio de los meandros ...................................................... 19 Figura 2.10 Usando autómatas celulares, software CAESAR........................................... 20 Figura 2.11 Mecánica de fluidos computacional, usando software MIANDRAS ............... 21 Figura 3.1 Madreviejas en el sector Guarinocito – La Dorada (2012-2015) ..................... 24 Figura 3.2 Meandro en Montelíbano (Córdoba) ................................................................. 25 Figura 3.3 Meandro en San José del Guaviare (Guaviare) ............................................... 26 Figura 3.4 Meandro en La Dorada (Caldas). ..................................................................... 26 Figura 3.5 Datos de Batimetría provistos por el IDEAM, campaña octubre 2012............. 27 Figura 3.6 TIN generado ..................................................................................................... 29 Figura 3.7 Geología presente en el área de influencia del sector del río Magdalena donde se encuentra la curva el Conejo ......................................................................................... 30 Figura 3.8 Estaciones provistas por el IDEAM ................................................................... 31 Figura 3.9 Imágenes evolución del meandro "Curva el Conejo" ....................................... 33 Figura 3.10 Evolución del meandro y la litología del sector .............................................. 34 Figura 3.11 Caño de “Lavapatas” y zonas de riesgo ......................................................... 34 Figura 4.1 Definiendo estrategia de generación de transectos ......................................... 38 Figura 4.2 Orden de evaluación de los transectos ............................................................ 38 Figura 4.3 "Horizontalización" de transectos ..................................................................... 39 Figura 4.4 Autómata celular en 2D, con capacidad de simular 3D. .................................. 39 Figura 4.5 Interacción entre componentes dentro del modelo .......................................... 40 Figura 4.6 Efecto del cambio de nivel en la lámina de agua ............................................. 41 Figura 4.7 Inundación por exceso de agua ........................................................................ 43 Figura 4.8 Inundación. Ejemplo de distribución de agua ................................................... 44 Figura 4.9 Relación caudal-nivel ........................................................................................ 47 Figura 4.10 Mancha de inundación aproximada para el evento del 2011......................... 49 Figura 4.11 Relación caudal - mancha de inundación ....................................................... 50 Figura 4.12 Orillas generadas (esquema) .......................................................................... 51 Figura 4.13 Generando transectos ..................................................................................... 51 Figura 4.14 Ejemplo de transecto....................................................................................... 52 Figura 4.15 Calculando el radio de curvatura .................................................................... 53 Figura 4.16 Perfil de velocidades en un meandro ............................................................. 54 Figura 4.17 Erosión /acumulación lateral ........................................................................... 56 Figura 5.1 Tipos de vacíos en los datos............................................................................. 60 Figura 5.2 Línea de máxima velocidad (esquema) ............................................................ 65 Figura 5.3 Batimetría. Generando datos sintéticos ............................................................ 66
XIV Título de la tesis o trabajo de investigación
Figura 5.4 Interpolación de datos de batimetría ................................................................ 67 Figura 5.5 Modelo de datos ................................................................................................ 69 Figura 5.6 Generando transectos, el vecino de mi vecino ................................................. 70 Figura 5.7 Definición del sentido de navegación ............................................................... 72 Figura 5.8 Generando y removiendo transectos ................................................................ 72 Figura 5.9 Transectos generados, en una primera pasada ............................................... 73 Figura 5.10 Generando transectos, cinco pasadas ........................................................... 73 Figura 5.11 Suavizando la banca ....................................................................................... 74 Figura 5.12 Tamaño de la celda vs Tiempo para una iteración ........................................ 75 Figura 5.13 Canal. Generación de transectos ................................................................... 76 Figura 5.14 Usando datos del 12/10/2012 ......................................................................... 77 Figura 5.15 Transectos generados según datos para 12/10/2012 .................................... 78 Figura 5.16 Canal. Orillas y erosión/acumulación ............................................................. 79 Figura 5.17 Sector de Bucamba ......................................................................................... 80
Contenido XV
Lista de tablas
Tabla 1.1 Metodología y tabla de contenido ........................................................................ 6 Tabla 2.1. Clasificación de canales como meandros......................................................... 13 Tabla 2.2 Software asociado a geomorfología fluvial ........................................................ 17 Tabla 3.1. Número de puntos utilizados para el MDE ....................................................... 28 Tabla 3.2. IDEAM- Estación Puerto Salgar ........................................................................ 31 Tabla 3.3. Vuelos sobre el área de estudio, de interés para el proyecto .......................... 32 Tabla 3.4. Área de estudio. Características ....................................................................... 35 Tabla 4.1. Atributos asociados a cada celda ..................................................................... 39 Tabla 4.2. Tareas por iteración ........................................................................................... 41 Tabla 4.3. Inundación. Ejemplo de cálculo de pesos para el vecindario ........................... 44 Tabla 4.4. Definición de factor caudal vs nivel de la lámina de agua ................................ 47 Tabla 4.5. Resumen de relación caudal vs nivel de la lámina de agua ............................ 48 Tabla 4.6. Relación caudal - mancha de inundación ......................................................... 49 Tabla 4.7. Incertidumbre. Niveles ....................................................................................... 57 Tabla 4.8. Incertidumbre. Naturaleza ................................................................................. 58 Tabla 4.9. Incertidumbre para el modelo propuesto .......................................................... 59 Tabla 5.1. Litología ............................................................................................................. 62 Tabla 5.2. Estructuras de almacenamiento de datos......................................................... 68 Tabla 5.3. Definición del sentido de navegación ............................................................... 71 Tabla 5.4. Tiempos para las dos orillas con datos al 12/10/2012 ..................................... 81
1. Introducción
La humanidad, por conveniencia, ha estado cerca de los ríos ya que estos pueden proveer
comida y servir como vías de transporte para establecer rutas entre asentamientos, e
incluso la capacidad de generar energía para nuestro consumo, como se puede ver en
Turri (1983). En muchas oportunidades no respetamos nuestros ríos, solo los explotamos
y asumimos que están en capacidad de regenerarse en periodos cortos de tiempo y es ahí
cuando llegamos al abuso de nuestros recursos hídricos.
La Geomorfología fluvial (Charlton, 2010; 2011; G. Mathias Kondolf & Piégay, 2005;
Thorndycraft, Benito, & Gregory, 2008) se preocupa por el papel que desempeñan los ríos
dentro de la definición del paisaje que nos rodea. Tradicionalmente, la geomorfología se
ha especializado en la interpretación de los cambios usando experimentación en el
laboratorio o la observación directa de los fenómenos en el campo. Sin embargo, desde la
aparición de los computadores y el estudio de los procesos presentes en la naturaleza a
la luz de las matemáticas y la física se han realizado innumerables intentos de explicar
desde el punto de vista matemático y físico dichos fenómenos, al igual que desarrollar
mecanismo que permitan la simulación de procesos y fenómenos existentes en la
naturaleza, como lo mencionan Goldsman, Nance, & Wilson (2009) y Sarkar (2000).
Consecuentemente desde finales del siglo XX se ha presentado un notorio incremento en
el desarrollo de modelos computacionales, especialmente dentro de la academia, que
permitan acercarnos al comportamiento de los ríos junto a desarrollos paralelos en áreas
como la hidrología, la sedimentología, la paleohidrología, sensores remotos, sistemas de
información geográficos, geostadística, métodos numéricos y la geografía, entre otras.
Los meandros, como una de las geoformas presentes en los ríos, son de especial interés
por su comportamiento, en especial si existen asentamientos humanos en sus cercanías
ya que pueden conllevar riesgos como inundaciones y posible pérdida de infraestructura
por problemas de erosión, como por ejemplo lo mencionan Gutierrez, Contreras, Ramirez,
& Mejia(2014) y Klijn & Schweckendiek(2012).
El estudio de los meandros es de vital importancia por muchas razones para la geología,
geomorfología e hidrología. El rango de justificaciones van desde el desafío de encontrar
2 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el
Conejo en La Dorada (Caldas)
explicaciones de fenómenos naturales hasta términos prácticos para industrias como la de
los hidrocarburos, a los que les puede interesar la influencia de los meandros en la
formación de reservorios (Sun, Meakin, Jøssang, & Schwarz, 1996).
La relevancia de esta investigación se centra en la presencia de los meandros en valles
fértiles, lugares escogidos por el ser humano para desarrollar sus asentamientos, lo cual
conlleva que el estudio de la erosión de las bancas, migración de los meandros e
inundaciones sean de especial interés (Crosato & Vriend, 2008).
La Dorada (Caldas) se encuentra en la ribera del rio Magdalena y su crecimiento ha sido
en el área de influencia de un meandro denominado curva el Conejo. Durante los últimos
70 años se ha podido llevar algún registro fotográfico del crecimiento de La Dorada
(Caldas) y se puede observar una tendencia marcada hacia el interior de la curva el
Conejo. El especial comportamiento de la curva el Conejo ha hecho que dicho meandro
haya sido llamado, desde el siglo XIX, “el punto cero” de la navegación por el rio Magdalena
La Tabla 3.4. muestra algunas características relevantes del área de estudio, que serán
de gran utilidad durante el desarrollo y uso de la solución computacional.
4. Definición del modelo y manejo de la incertidumbre
Como se ha mencionado previamente, dentro del estado del arte revisado para esta
investigación no se encontró una herramienta que considere la heterogeneidad litológica,
mediante el uso de los acercamientos tradicionales. Por lo anterior se debió revisar otras
opciones que permitan tener un control de la litología asociada a cada sección de manera
independiente de las demás secciones del área de estudio.
Otro aspecto inherente a una investigación de esta naturaleza es el manejo del concepto
de incertidumbre. Siendo este aspecto el que permite enfocar los recursos asociados a
una investigación de este tipo en las áreas donde una incertidumbre sea considerada alta.
4.1 Definición del modelo
Para el desarrollo de la herramienta se optó por un modelo basado en autómatas celulares,
tal que
1) Su evaluación no se haga siguiendo las coordenadas de un plano cartesiano, ya que
se podrían presentar situaciones como las mostradas en la Figura 4.1(a), donde al
seguir la secuencia en X, se procesan celdas que no están en secuencia natural es
decir se debe seguir el principio de que cada celda es afectada por las celdas previas
en la dirección del flujo del canal, por ello se hace necesario al definición de transectos
o secciones transversales, como se muestra en la Figura 4.1(b), lo que se ha
denominado “horizontalización del canal”.
La “horizontalización del canal” , se puede observar en la Figura 4.2, donde siguiendo
el flujo del canal se deben evaluar los transectos siguiendo el orden mostrado (1, 2, 3,
4, 5, 6, 7, ..,15), para ello cada transecto se almacena el orden de evaluación y los
puntos que los conforman. Adicionalmente, la Figura 4.3, muestra cómo se verían los
datos de los transectos, tal que la horizontal, sería el orden de evaluación y
verticalmente se tendrían las diferentes celdas asociadas a cada transecto.
4. Modelo propuesto 37
2) El modelo este en capacidad de representar un espacio en 3D, a partir de una
estructura en 2D, como en Piazza (2012); así, en la Figura 4.4 se puede observar en
(a) en vista de planta, 2D, y por la propiedad de emergencia de los autómatas celulares
en (b) en 3D.
Como previamente se mencionó, el modelo se basa en un autómata celular, de tal forma
que se pueda representar un espacio tridimensional (3D), a partir de una estructura
bidimensional (2D). Para definir las reglas del comportamiento del autómata celular se
partió de la ecuación de erosión lateral (𝜉) enunciada por Hasegawa (1989); Ikeda et al.
(1981) y Parker et al. (1982) que está dada por una función 𝑓, tal que
𝜉 = 𝑓(𝐸𝑐𝑎 , 𝑅𝑐𝑎, 𝑢𝑛𝑏 , ℎ𝑛𝑏, 𝑉𝑛𝑏) (2)
La cual depende de
𝐸𝑐𝑎 : Coeficiente de erosionabilidad
𝑅𝑐𝑎 : Radio de curvatura, en función de la relación entre la orilla y el área vecina
𝑢𝑛𝑏: Velocidad cerca a la orilla
ℎ𝑛𝑏 : Profundidad en un punto cercano a la orilla
𝑉𝑛𝑏 : Vegetación en un punto cercano a la orilla
Con base en la ecuación (2), los datos que se necesitan para calcular la erosión lateral
serían
1. Litología del área de estudio
2. Velocidades, las cuales se derivan de la relación entre caudal y nivel de la lámina de
agua, estos últimos datos provistos por el IDEAM
3. Modelo de elevación
4. Batimetría y
5. El canal mismo, para identificar lo mojado y lo seco dentro del área de estudio
La Figura 4.5 muestra los datos necesarios para el desarrollo del modelo propuesto, al
igual que su consolidación bajo una estructura de datos raster que al ser procesados
acorde a las reglas definidas para el autómata, producirá una versión de la forma del
canal para cada paso de tiempo.
38 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Figura 4.1 Definiendo estrategia de generación de transectos
Fuente: Propia
Figura 4.2 Orden de evaluación de los transectos
Fuente: Propia
4. Modelo propuesto 39
Figura 4.3 "Horizontalización" de transectos
Fuente: Propia
Figura 4.4 Autómata celular en 2D, con capacidad de simular 3D.
Fuente: Propia, basada en Piazza (2012); Van De Wiel, Coulthard, Macklin, & Lewin (2007)
Las entradas del modelo son representadas por los atributos asignados a cada celda, los
cuales son mostrados en la Tabla 4.1.
Tabla 4.1. Atributos asociados a cada celda
Atributo Descripción
Longitud Longitud (coordenada)
Latitud Latitud (coordenada)
Seco/Mojado Si la celda pertenece o no al canal (rio) (1= mojado, 0=seco)
40 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Atributo Descripción
DEM Altura sobre el nivel del mar; si la celda pertenece al canal, es la altura sobre el nivel del mar de la superficie de agua
Velocidad Velocidad efectiva a ser usada para el cálculo de la erosión, ya sea esta lateral o vertical
Profundidad Grosor de la capa de agua, cuando la celda pertenece al canal (rio), en otro caso, este valor será cero (0)
Litología Unidad litológica a la que pertenece la celda, valores posibles (QT, QAR, TSH, TSM), lo cual define el coeficiente de erosionabilidad que se usara para la celda
Vegetación Factor debido a la vegetación. Valores entre 0 y 1, tal que 1 representa la no influencia de la vegetación, es decir prácticamente no hay vegetación en la celda que pueda afectar el valor de la erosión/acreción; cuando el valor se aleja de 1 y se acerca a cero (0), el valor de la erosión disminuirá hasta poder convertirse en cero (0). Este valor es útil para las celdas que pertenecen a la banca.
Erosión Valor de la erosión acumulada para la celda, teniendo presente infiltración, ablandamiento y finalmente erosión del material
Acumulación Valor de los sedimentos acumulados para la celda.
De igual manera en cada paso de tiempo (t), que en este caso se definió un intervalo de
un día, se desarrolla un conjunto de tareas, mostradas en la Tabla 4.2.
Figura 4.5 Interacción entre componentes dentro del modelo
Fuente: Basada en Lai & Dragićević (2011)
4. Modelo propuesto 41
Tabla 4.2. Tareas por iteración
Tarea Descripción
1 Definir el ancho del canal
2 Generar las orillas
3 Generar secciones transversales
4 Calcular área de cada transecto
5 Calcular la velocidad media en el cada transecto
6 Calcular el radio de curvatura de cada celda pertenecientes a las orillas
7 Calcular la velocidad asociada a la posible erosión lateral
8 Calcular posible erosión lateral o acumulación de sedimento
A continuación, se ofrecen más detalles de las tareas a desarrollar.
4.1.1 Aumento o disminución del ancho del canal
Acorde a la altura medida en la estación del IDEAM, al alcance de Puerto salgar
(Cundinamarca) se hace la proyección de la altura de la lámina de agua en toda la sección
de estudio para determinar el área mojada o cubierta por el río en dicha sección. Un
ejemplo del cambio del ancho del canal y de su zona de influencia se muestra en la Figura
4.6; donde partiendo de un nivel dado en (a), si el nivel disminuye se podría conservar una
zona de inundación como la mostrada en (b), o en caso contrario, si el nivel aumenta se
podría observar algo similar a lo mostrado en la (c).
Figura 4.6 Efecto del cambio de nivel en la lámina de agua
Fuente Propia. Basada en Google
42 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Inundación
Se presenta esta situación cuando la cota de inundación de la estación, es superada por
el volumen de agua que transita por el canal sobrepasando las orillas naturales o artificiales
existentes.
El aumento del espesor de la lámina de agua para las celdas del canal en función del
aumento en la estación del IDEAM, posiblemente provocando un exceso de agua (EA) con
relación a la presente definición de las orillas.
Para la definición del nuevo perfil de orilla del canal se tiene dos (2) opciones:
Opción 1. Distribución de EA
Proceder con base en Guidolin et al. (2016) y Jamali, Bach, Cunningham, & Deletic (2019)
donde se menciona la distribución del volumen de agua excedente por el aumento del
caudal y del mismo nivel de la lámina de agua, donde a) se determina del volumen de agua
que se deberá distribuir /reducir en los márgenes y celdas secas vecinas, b) se desarrolla
la distribución del volumen de agua determinado previamente, entre las celdas vecinas de
cada celda asociada a cada margen, de manera proporcional a la capacidad de recibir
agua adicional de cada celda y c) mientras exista EA en las nuevas celdas húmedas, se
debe repetir el proceso desde a).
El gran reto es poder calcular el volumen de agua que se va que posiblemente se tenga
que distribuir más allá de las márgenes. La Figura 4.7 muestra el exceso de agua (EA) que
deberá ser distribuido por causa del aumento del caudal, por ende del nivel de la lámina
de agua, sobrepasando la llamada cota de inundación de la estación del IDEAM.
Las ecuaciones involucradas se muestran a continuación.
Δ𝑙𝑜,𝑖 = 𝑙𝑜 − 𝑙𝑖 ∀𝑖 ∈ {1. . 𝑚} ( 3)
Δ𝑉𝑜,𝑖 = 𝐴𝑖 max{∆𝑙𝑜,𝑖 , 0} ∀𝑖 ∈ {1. . 𝑚} ( 4)
Δ𝑉𝑚𝑖𝑛 = min { Δ𝑉𝑜,𝑖 |𝑖=1..𝑚
Δ𝑙𝑜,𝑖>𝜏 }
( 5)
Δ𝑉𝑚𝑎𝑥 = max { Δ𝑉𝑜,𝑖 |𝑖=1..𝑚 } ( 6)
4. Modelo propuesto 43
Δ𝑉𝑡𝑜𝑡 = ∑ Δ𝑉𝑜,𝑖
𝑚
𝑖=1
( 7)
𝑤𝑖 = Δ𝑉𝑜,𝑖
Δ𝑉𝑡𝑜𝑡+Δ𝑉𝑚𝑖𝑛, 𝑤𝑜 =
Δ𝑉𝑚𝑖𝑛
Δ𝑉𝑡𝑜𝑡+Δ𝑉𝑚𝑖𝑛 ∀𝑖 ∈ {1. . 𝑚} ( 8)
𝜏 : Capacidad mínima de la celda para recibir agua
𝑚: Numero de celdas en el vecindario de una celda central
𝑖: Índice de cada celda en el vecindario de una celda central
𝑙𝑜: Nivel del agua en la celda central, medido en metros
𝑙𝑖: Nivel del agua en el vecindario de la celda analizada, medido en metros
Δ𝑙𝑜,𝑖: Diferencia del nivel del agua entre la celda central y su vecindario
𝐴𝑖: Área de la celda vecina 𝑖
Δ𝑉𝑜,𝑖: Volumen de almacenamiento disponible entre la celda central y su vecina 𝑖, dado
en 𝑚3
Δ𝑉𝑚𝑖𝑛: Volumen mínimo de almacenamiento, dado en 𝑚3
Δ𝑉𝑚𝑎𝑥: Volumen máximo de almacenamiento, dado en 𝑚3
Δ𝑉𝑡𝑜𝑡: Volumen total de almacenamiento disponible, dado en 𝑚3
𝑤𝑖 : Peso de la celda 𝑖
𝑤𝑜 : Peso de la celda central
Figura 4.7 Inundación por exceso de agua
Fuente: Propia
44 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Figura 4.8 Inundación. Ejemplo de distribución de agua
Fuente propia, basada en (Guidolin et al., 2016)
Tabla 4.3. Inundación. Ejemplo de cálculo de pesos para el vecindario
4.1.5 Calcular la velocidad media en el transecto.
Como para toda la zona de estudio se asume un caudal constante, puesto que no hay
afluente alguno que pueda alterar ese valor dentro de la sección, se calcula la velocidad
media para el transecto, partiendo de la expresión del caudal, como se muestra a
continuación
𝑈𝑎𝑡 =𝑄
𝐴𝑡𝑟
( 12)
tal que
4. Modelo propuesto 55
𝑈𝑎𝑡 : Velocidad media
𝐴𝑡𝑟 : Area del transecto 𝑄 ∶ Caudal
Los anteriores pasos permiten definir los valores a usar como parámetros para el
procesamiento del autómata, lo cual se hará en los pasos siguientes siguiendo el orden
de generación de los transectos, que está determinado por el flujo del canal
4.1.6 Cálculo del radio de curvatura
Para cada celda en la banca, calcular el radio de curvatura - 𝑅𝑐𝑎(T. J. Coulthard & Van De
Wiel, 2012; Tom J. Coulthard & Van De Wiel, 2006), (Van De Wiel et al., 2007)
𝑅𝑐𝑎 = 𝑛𝐶𝑑 − 𝑛𝐶𝑤 ( 13)
tal que
𝑛𝐶𝑑: Número de celdas “secas” alrededor de la celda que se analiza 𝑛𝐶𝑤: Número de celdas “húmedas” alrededor de la celda que se analiza, sin tener en cuenta las celdas que pertenecen a la banca
Como se puede apreciar en la Figura 4.15, para la celda central en (A), 𝑅𝑐𝑎 = −2, para el
caso (B) 𝑅𝑐𝑎 = 2 y para el caso (C) 𝑅𝑐𝑎 = 0
Figura 4.15 Calculando el radio de curvatura
Fuente: (Coulthard & Van De Wiel, 2006, 2012), (Van De Wiel et al., 2007)
56 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
4.1.7 Calcular la velocidad que podría generar erosión lateral
Para cada extremo del transecto, calcular la velocidad que genera erosión lateral cerca de
la banca - 𝑢𝑛𝑏(Thorne & Darby, 1993) (A. J. Posner & Duan, 2012) (Motta, 2013) (Sun
et al., 1996)
Figura 4.16 Perfil de velocidades en un meandro
Fuente: Basada en (Sun et al., 1996)
𝑢𝑛𝑏 = 𝑈𝑛𝑏 − 𝑈𝑎𝑡 , es decir
𝑈𝑛𝑏 = 𝑢𝑛𝑏 − 𝑈𝑎𝑡 , como se aprecia en la Figura 4.16
( 14)
tal que
𝑈𝑛𝑏 : Velocidad cerca de la banca, donde esa “cercanía” se debe definir por parámetro
Para calcular 𝑈𝑛𝑏 se utiliza la técnica conocida como “Extrapolación de perfiles de
velocidad”, como se menciona en Sontek/Ysi (2003) y en Dingman (2009), en conjunción
con el radio de curvatura para los extremos de cada transecto (Tom J. Coulthard & Van
De Wiel, 2006) y un factor de socavación (A. J. Posner & Duan, 2012) es decir
𝑈𝑛𝑏(𝑦, 𝑧)
𝑈𝑎𝑡= 𝐹𝑛𝑏 ∗ (
𝑧
𝑧𝑎𝑡)
16
( 15)
tal que
𝑈𝑛𝑏(𝑦, 𝑧): Velocidad cerca de la orilla, a una distancia 𝑦 y una profundidad 𝑧
4. Modelo propuesto 57
𝑈𝑎𝑡: Velocidad promedio en el transecto
𝐹𝑛𝑏 =(7+𝑅𝑐𝑎)
2.89 : Factor de cercanía la banca, donde 𝑅𝑐𝑎 permite relacionar la velocidad
con la sección del meandro, 𝑅𝑐𝑎>0 para la parte externa del meandro y 𝑅𝑐𝑎<0, para la parte
interna del meandro. Si la evaluación se hace en una sección recta del canal, 𝑅𝑐𝑎=0.
Acorde a (A. J. Posner & Duan, 2012), 2.89 es el factor de socavación de la banca que
mide la relación entre la pendiente de la banca y la velocidad que la afecta.
4.1.8 Cálculo de erosión lateral
Para cada celda en la banca, calcular la posible erosión lateral (𝜉) y determinar si se ven
afectadas celdas adyacentes que modifiquen la banca
𝜉 = 𝐸𝑐𝑎𝑢𝑛𝑏 (Ikeda et al., 1981)(Hasegawa, 1989)(A. J. Posner & Duan, 2012) ( 16)
tal que
𝑢𝑛𝑏 = 𝑓(𝑅𝑐𝑎, 𝑢0, ℎ0, 𝑏, 𝐶𝑓)
( 17)
Luego T. J. Coulthard & Van De Wiel (2012) adicionan factores como 𝑅𝑐𝑎 y ℎ𝑛𝑏
𝜉 = 𝐸𝑐𝑎𝑅𝑐𝑎𝑢𝑛𝑏ℎ𝑛𝑏
( 18)
tal que
𝐸𝑐𝑎: Coeficiente (factor) de erosionabilidad
𝑅𝑐𝑎: Radio de curvatura 𝑢𝑛𝑏: Velocidad cerca de la banca
ℎ𝑛𝑏: Profundidad cerca de la banca
Finalmente, teniendo presente la vegetación en cercanías de la banca, que pueda afectar
el valor de la erosión, se tiene
𝜉 = 𝐸𝑐𝑎𝑅𝑐𝑎𝑢𝑛𝑏ℎ𝑛𝑏𝑉𝑛𝑏
( 19)
tal que
𝑉𝑛𝑏: Factor por vegetación cerca de la banca
58 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Al recorrer las orillas siguiendo la dirección del flujo y evaluar cada una de las celdas, se
produce un efecto como el mostrado en la Figura 4.17, donde se puede apreciar el efecto
de la erosión lateral sobre la parte externa del meandro y la acumulación sobre la pare
interna del mismo; siguiendo el orden (a), (b), (c), (d), …,(j).
Figura 4.17 Erosión /acumulación lateral
Fuente: Propia
Para tener presente:
1) Se erosiona en la parte externa de la curva, se deposita en la parte interna de la misma
2) No hay correspondencia entre la cantidad erosionada y la cantidad acumulada entre los
extremos del transecto.
3) Ni la erosión, ni la acumulación está en función del ancho del canal.
4. Modelo propuesto 59
4.2 Incertidumbre en el desarrollo del modelo
La incertidumbre se entiende como la ausencia de conocimiento y depende de la
cantidad/calidad de datos e información disponible, según .A. Posner (2011); Rotmans,
Sluijs, Van Asselt, Janssen, & Von Krauss (2003); Warmink & Booij (2015)
El análisis de la incertidumbre se debe entender como un aspecto inherente al desarrollo
de los modelos, tal que
1) ayuda a entender los procesos físicos asociados al tema de estudio,
2) como consecuencia de su existencia y de la necesidad de reducirla, hay un mejor
desarrollo de los modelos requeridos y
3) se toman mejores decisiones durante el proceso de desarrollo de los modelos.
Si embargo, el análisis de la incertidumbre no se debe hacer al final del ciclo de desarrollo
del modelo o después de la calibración o validación del mismo, debe ser parte de todas
las fases del ciclo propuesto.
Cuando se habla de incertidumbre se identifican tres (3) dimensiones: ubicación,
naturaleza o tipo y nivel.
Ubicación: Identificación de donde se manifiesta la incertidumbre dentro del modelo
también conocida como la fuente de incertidumbre.
Nivel: Cuando el nivel del conocimiento necesario para el desarrollo del modelo va desde
un ideal no alcanzable hasta un entendimiento completo de lo que se pretende desarrollar
un modelo. Los diferentes niveles se pueden apreciar en la Tabla 4.7
Naturaleza: Identifica el origen de la incertidumbre ya sea que este sea por la carencia de
conocimiento o la variabilidad inherente al sistema para el cual se pretende desarrollar un
modelo o la abundancia de teorías para explicar el comportamiento del sistema. Los
diferentes tipos o naturaleza disponibles son mostrados en la Tabla 4.8.
Tabla 4.7. Incertidumbre. Niveles
Nivel Descripción
Estadística Cuando puede ser expresada en términos estadísticos. Puede relacionarse con la incertidumbre en términos de las probabilidades en un modelo estocástico.
Escenario Cuando se expresa en términos de que podría pasar a futuro en función de circunstancias no comprobables, por ejemplo, asumiendo el clima y volúmenes de los cuerpos de agua
60 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Nivel Descripción
Ignorancia reconocida
Cuando los mecanismos, las relaciones fundamentales del caso de estudio y su base científica no son conocidos. Este tipo de incertidumbre se puede dividir en ignorancia reducible, cuando podemos resolver la falta de conocimiento mediante investigación para lograr un mejor entendimiento de lo que se pretende modelar e ignorancia no reducible, cuando no es posible llegar a un nivel de entendimiento necesario para diseñar el modelo del sistema objeto de estudio
Tabla 4.8. Incertidumbre. Naturaleza
Naturaleza Descripción Reducción
Ontológica o variabilidad natural
Asociada a sistemas naturales y no es posible su reducción, por ejemplo, el clima en la zona de estudio
Epistémica o conocimiento imperfecto
Asociada a la cantidad y calidad de los datos tomadas en la zona de estudio y al grado de conocimiento de los fenómenos relacionados.
Mayor cantidad de datos y mejor calidad de los mismos. Mayor esfuerzo en conocer fenómenos involucrados
Ambigüedad Existencia de múltiples puntos de vista para el mismo fenómeno que se pretende modelar
Llegando a acuerdos sobre las diferencias que producen la ambigüedad.
La Tabla 4.9, acorde a los conceptos asociados a la incertidumbre (eje horizontal) y los
diferentes aspectos a tener presente en el desarrollo de la investigación (eje vertical)
muestra que relación puede existir entre los diferentes elementos de ambos ejes,
observándose, por ejemplo, que
1) para los datos la naturaleza epistémica de los mismos y los diferentes escenarios
asociados a aspectos como el clima son factores que pueden aumentar la
incertidumbre de estos componentes del modelo
2) la ignorancia asociada a la poca bibliografía existente es un factor que afecta
aspectos como la generación de transectos, cálculo de la velocidad cercana a la
orilla y la erosión lateral, entre otros componentes del desarrollo computacional
propuesto.
4. Modelo propuesto 61
3) el tamaño de la celda afecta el comportamiento del modelo por el volumen de datos
que se haría necesario tener para poder usar el modelo producto de esta
investigación.
4) la incertidumbre más frecuente se presenta en los ítems ignorancia reconocida y
epistémica, lo que implicó un mayor esfuerzo en aumentar el grado de conocimiento
de los procesos involucrados y en la revisión, validación y llenado de vacíos en los
datos
Tabla 4.9. Incertidumbre para el modelo propuesto
Ubicación
Nivel Naturaleza
Estadística Escenario Ignorancia reconocida
Ontológica Epistémica Ambigüedad
Datos
Relieve
Batimetría
Caudal
Nivel Lámina
Litología (Coeficiente Erosionabilidad)
Generación de transectos
Radio de curvatura
Cálculo
Suavizar
Velocidad cerca de la banca
Erosión lateral
Tamaño de la celda
5. Resultados
En este capítulo se muestra cómo se procedió con la preparación de datos (revisión,
validación y generación de datos para llenar vacíos en los mismos), desarrollo de las
diferentes librerías, algoritmos y demás código necesario para implementar el modelo
planteado.
5.1 Preparación de datos
Como se mencionó previamente, para esta investigación se usaron datos provistos por
Corpocaldas (Aristizabal, 2013) y el IDEAM (nivel de la lámina de agua y caudal).
5.1.1 Nivel de la lámina de agua y caudal
Para garantizar la continuidad en la existencia de los datos tanto de nivel de la lámina de
agua a la altura de la estación del IDEAM, como del caudal, se tuvo presente los siguientes
tipos de “vacíos”:
1) Vacíos tipo burbuja, cuando es solo un valor en medio de valores existentes el que
falta, es decir aparece un vacío aquí y allá, sin que estos sean contiguos, como se
puede ver en la Figura 5.1 (a)
2) Vacíos tipo colmena, cuando existen vacíos en días contiguos, por ejemplo, faltan
datos para una semana, tal como se observa en la Figura 5.1 (b).
Figura 5.1 Tipos de vacíos en los datos
Fuente: Propia
5. Resultados 63
Para calcular los valores faltantes de caudal, se procede de la siguiente forma:
1) Para el caso de un vacío tipo burbuja, se calcula el promedio de los dos vecinos con
valores no nulos
2) Si el vacío es tipo colmena, se calcula promediando los valores existentes para la
combinación mes/día, de la fecha con caudal vacío
Para el caso de los niveles de la lámina de agua se usa la aproximación del promedio
histórico para la combinación mes/día de la fecha con nivel nulo.
Para la generación de valores sintéticos de fechas futuras, mayores al 31/01/2016, se usa
una adecuación del modelo de Thomas - Fiering (MTF), que se puede revisar en Sargent
(1979); Sharma et al. (2018); Vaghela & Vaghela (2014), el cual es usado para el cálculo
de valores sintéticos mensuales y por la adecuación planteada, se pueda usar para calcular
valores sintéticos diarios. El uso del modelo MTF está enfocado en el uso de datos
mensuales, pero se adaptó para hacer esos mismos cálculos para cada día, asumiendo el
día como base de los valores mensuales, es decir al modelo se le adiciona el parámetro
día, de tal forma que al hacer los cálculos se tiene en cuenta los valores para cada mes,
𝑋𝑑,𝑗 : Valor medio mensual durante el mes j y el día d
𝑋𝑑,𝑗−1 : Valor medio mensual durante el mes j-1 y el día d
𝑆𝑑,𝑗 : Desviación estándar para el mes j y el día d
𝑆𝑑,𝑗−1 : Desviación estándar para el mes j-1 y el día d
𝑟𝑑,𝑗 : Coeficiente de correlación entre los meses j y j-1 para el día d
𝑏𝑑,𝑗 : Coeficiente de regresión del año i para el mes j-1 para el día d
𝑋(𝑑,𝑖,𝑗) : Valor generado para el día d, el mes j y el año i
𝑗 : 1, 2, 3, 4, …, 12
𝑖 : 1, 2, 3, 4, …, n
𝑍𝑡 : Factor estocástico en el modelo para generar una serie de números aleatorios a partir de una distribución normal con media 0 y varianza 1, denotada como N (0,1)
𝑄(𝑑,𝑖,𝑗) : Valor observado en el día d, mes j y el año i
𝐶𝑜𝑣𝑑,𝑗 : Covarianza entre los meses j y j+1, para el día d
64 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
2 Qt Terrazas aluviales Depósitos aluviales principalmente de arenas y
0,00000000001208213000
5. Resultados 65
Id Código Nombre Descripción Coeficiente de erosionabilidad
gravas excavadas por erosión lateral
3 Tsm Formación Mesa
Alternancia de lutitas y areniscas; arenas tobaceas y gravas con cantos de rocas volcánicas; lutitas rojas
0,00000000000000308210
4 Tsh Grupo Honda
Lutitas rojas con intercalación de areniscas, arenas y gravas con cantos de rocas metamórficas e ígneas intrusivas y efusivas; lutitas y areniscas grises.
0,00000000000000821300
5.1.3 Relieve
Se usaron los datos mencionados en Aristizabal (2013) y proporcionados por Corpocaldas.
Para su extracción desde el TIN proporcionado, se debió trabajar en secciones de 3 km2 y
luego unir los datos obtenidos en un mismo repositorio.
5.1.4 Batimetría
Se usaron como base, los datos proporcionados por Corpocaldas e IDEAM, para el estudio
mencionado en Aristizabal (2013).
Para la batimetría, a pesar de que se tenia los datos asociados al TIN, se usaron los datos
provistos por el IDEAM, por ser mas cercanos a la realidad de la sección, ya que fueron
medidos directamente usando herramientas dispuestas para ello.
Al hacer uso de una celda de un (1) metro cuadrado, para representar el canal se necesitan
2’395.245 puntos y los datos proporcionados son 68.633 puntos, que después de aplicar
un proceso de estandarización (que se describe más adelante) a la distribución dada el por
tamaño de la celda previamente mencionado, quedan de manera efectiva 61.783 puntos.
Por lo anterior, la incertidumbre también es alta para cálculos asociados a los datos
generados para este ítem.
El proceso de estandarización, mencionado anteriormente consta de los siguientes pasos:
66 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
1) Determinar el intervalo de definición de la celda tipo. Para el modelo planteado se
usa una celda base de un metro x un metro.
2) Hacer una aproximación de los valores de las coordenadas proporcionadas para
cada valor de batimetría proporcionada. Este paso producirá puntos repetidos
(combinación de coordenadas duplicados).
3) Revisión y depuración de valores duplicados obtenidos en el paso previos, para el
conjunto de datos se obtuvieron 4.221 puntos con más de un valor para la misma
combinación de coordenadas, que representaron la eliminación de 6.850
combinaciones.
Para deducir los valores faltantes, se generan datos sintéticos que satisfagan al vecindario
de cada celda; para ello se van procesando los espacios vacíos utilizando la siguiente
estrategia:
1) Generación de la línea de velocidad máxima para el área de estudio, cuyo resultado
se muestra en la Figura 5.2.
2) Generación de transectos, para el área de estudio se definieron cinco (5) pasadas,
como se muestra en la Figura 5.10.
3) Generación de orillas, como se muestra en la Figura 4.12.
Los siguientes pasos se desarrollan tomando como base los datos iniciales
4) Adición de las celdas asociadas a la línea de máxima velocidad y generación de
valores
5) Adición de celdas asociadas a las orillas y generación de valores
6) Adición de celdas asociadas a la primera pasada de generación de transectos y
generación de valores
7) Adición de celdas asociadas a la primera pasada de generación de transectos y
generación de valores
8) Adición de celdas asociadas a la segunda pasada de generación de transectos y
generación de valores
9) Adición de celdas asociadas a la tercera pasada de generación de transectos y
generación de valores
5. Resultados 67
10) Adición de celdas asociadas a la cuarta pasada de generación de transectos y
generación de valores
11) Adición de celdas asociadas a la quinta pasada de generación de transectos y
generación de valores.
La evolución del proceso se puede ver en la Figura 5.3, donde el resultado de cada paso
del proceso, desde el (4) hasta el (11), se pueden ver desde (c ) hasta (i) respectivamente.
Después de interpolar valores, usando mecanismos asociados a los autómatas celulares,
incrementando los puntos desde orillas, transectos y vecindad entre celdas, se obtiene un
esquema como el que se muestra en la Figura 5.4, donde se aprecian diferencias de tono,
indicando profundidad, desde lo más somero (azul claro) hasta lo más profundo (azul
oscuro-negro).
Figura 5.2 Línea de máxima velocidad (esquema)
Fuente: Propia
68 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Figura 5.3 Batimetría. Generando datos sintéticos
Fuente: Propia
5. Resultados 69
Figura 5.4 Interpolación de datos de batimetría
Fuente: Propia
5.2 Diseño de los diferentes componentes de la solución planteada
En esta sección se muestran conceptos relacionados con el diseño de la herramienta para
cada una de las secciones o componentes del desarrollo realizado.
5.2.1 Herramientas usadas
• Portátil ACER Aspire VX 15. Intel Core i5 7th Generation. 16 GB de RAM y 1 TB Disco
Duro Estado Sólido. Tarjeta Graficadora Nvidia Geforce GTX 1050 Ti
• Lenguaje de programación R versión 3.4.4
• Oracle VirtualBox versión 5.2
• Almacenamiento de datos: Oracle 18c R2 sobre Oracle Linux Sever 7.2
• Lenguaje de programación: SQL y PL/SQL 18.3
• Generación de gráficas: R V3.4.4
• Manejo de información Geográfica: QGIS V 3.4 Madeira
• SQL Developer Data Modeler V 18.2.0.179
70 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
• SQL Developer V 4.1.4.21
Los prototipos se desarrollaron usando R durante el desarrollo de las ponencias que se
presentaron como se describen en Soto-Orjuela & Escobar-Vargas (2015) y en Soto
Orjuela, Escobar V, & Niño V. (2017). Posteriormente para el desarrollo final de la
herramienta, se pasó a tecnologías de bases de datos, específicamente bases de datos
usando un motor Oracle 18c y como herramientas de desarrollo PL/SQL y SQL.
5.2.2 Modelo de datos
La lista de las estructuras de datos (tablas) usadas en el modelo desarrollado se muestran
en la Tabla 5.2, donde el valor de la columna “Uso”, indica si es de uso esporádico (0) o
más frecuente (1) dentro del software, igualmente en la Figura 5.5, se muestran las
relaciones entre las entidades de uso más frecuente.
Tabla 5.2. Estructuras de almacenamiento de datos
Tabla Uso Descripción
BATIMETRIA_ORIGINAL 0 Datos proporcionados por Corpocaldas
CANAL 0 Sección. Representada por celdas de 1 m2
CAUDALES 0 Datos proporcionados por el IDEAM
CELDA 0 Área de estudio. Representada por celdas de 1 m2. Contempla un área de 6 km2
IDEAM_ESTACION 0 Datos estación Puerto Salgar
MEANDRO 0 Datos meandro
NIVELES 0 Datos proporcionados por el IDEAM
VECINOS_VALORES 0 Temporal. ¿Quiénes son mis vecinos?
CANAL_SIM 1 Sección dentro del área de estudio, con tamaño de celda predefinido para la simulación
CELDA_SIM 1 Área de estudio, con tamaño de celda predefinido para la simulación
FECHAS 1 Fechas hasta el 2060
LITOLOGIA 1 Unidades presentes en el área
ORILLA 1 Celdas que conforman las márgenes del canal para una fecha dada
PARAMETROS 1 Parámetros del modulo
PUNTOS_VECINOS 1 En un vecindario de Moore (8 vecinos), quien es vecino de quien
5. Resultados 71
RIO_DIARIO 1 Histórico de caudal y nivel de la lámina
TRANSECTO_DETALLE 1 Detalle de cada transecto, puntos asociados a cada transecto
TRANSECTO_MASTER 1 Datos generales de cada transecto
Figura 5.5 Modelo de datos
Fuente: Propia
5.2.3 Generación de transectos
Para la generación de los transectos a lo largo del desarrollo de la investigación, se usaron
dos (2) aproximaciones
1) Aproximación basada en el criterio de que una celda pertenecía a un transecto cuando
cumplía la condición “el vecino de mi vecino, que sea mi vecino y no haya sido incluido
en otro transecto”, como se muestra en la Figura 5.6, donde cada conjunto de celdas
asociadas a un transecto generado está representado por un color diferente.
2) Acercamiento que permite simular la generación de mallas o grilla ortogonales, como
se muestra en la Figura 5.8, donde (a), (b) y (c) muestras las situaciones encontradas
en el proceso, dejando solo los transectos generado que cumplieran la condición de
72 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
que tenían un comienzo en una orilla y un fin en la orilla opuesta como se aprecia en
los casos (a) y (c), satisfaciendo la condiciones de que el punto en la orilla opuesta no
quedara entre dos puntos previamente usados en la orilla destino, como sería el caso
(c). En esa misma figura se puede observar un caso (b), que ocurre cuando el
algoritmo no encuentra punto alguno en la orilla opuesta.
Figura 5.6 Generando transectos, el vecino de mi vecino
Fuente: Propia
El algoritmo de generación está basado en la obtención de una recta que una serie de
puntos en una orilla, calculada usando el método de los mínimos cuadrados y a partir
de esa ecuación obtener la ecuación de una línea perpendicular que unirá las dos
orillas; con esos parámetros, definir las celdas que estarán asociadas al transecto.
La Figura 5.7 muestra las variables usadas para definir el cómo sería el
desplazamiento dentro de las celdas vecinas para navegar entre ellas y definir la
secuencia de celdas que estarán asociadas al transecto que se está generando. En
(a) se muestran las variables necesarias y en (b), (c), …, (h), algunas de las
situaciones que se pueden presentar.
5. Resultados 73
Dados los puntos 𝑃1 y 𝑃2 , comparar distancias 𝑑𝑥 y 𝑑𝑦 para definir el sentido de
movimiento en la definición del transecto, tal que
𝑃1 = (𝑋1, 𝑌2)
𝑃2 = (𝑋2, 𝑌2)
𝑑𝑥 = (𝑋2−𝑋1) ( 28)
𝑑𝑦 = (𝑌2−𝑌1) ( 29)
Tabla 5.3. Definición del sentido de navegación
x y dxy Incremento Función
x1<x2 y1<y2 dx>dy x=x+celda y=f(x)
x1<x2 y1=y2 dx>dy x=x+celda y=f(x)
x1<x2 y1>y2 dx>dy x=x+celda y=f(x)
x1<x2 y1>y2 dx=dy x=x+celda y=f(x)
x1>x2 y1>y2 dx=dy x=x+celda y=f(x)
x1>x2 y1<y2 dx>dy x=x-celda y=f(x)
x1>x2 y1>y2 dx>dy x=x-celda y=f(x)
x1>x2 y1<y2 dx=dy x=x-celda y=f(x)
x1>x2 y1=y2 dx>dy x=x-celda y=y1 o y=y2
x1<x2 y1<y2 dx<dy y=y+celda x=f(y)
x1<x2 y1<y2 dx=dy y=y+celda x=f(y)
x1>x2 y1<y2 dx<dy y=y+celda x=f(y)
x1=x2 y1<y2 dx<dy y=y+celda x=f(y)
x1<x2 y1>y2 dx<dy y=y-celda x=f(y)
x1>x2 y1>y2 dx<dy y=y-celda x=f(y)
x1=x2 y1>y2 dx<dy y=y-celda x=f(y)
La Figura 5.9 muestra el resultado de la ejecución del algoritmo de generación de
transectos usando los criterios expuestos en la Tabla 5.3. Dicha tabla muestra las
diferentes combinaciones que se pueden presentar al momento de definir el sentido
de navegación cuando se está determinando la ruta de un transecto.
Después de esta primera pasada se producen transectos adicionales, definiendo los
parámetros de una recta que una los puntos medios entra cada par de transectos
consecutivos generados previamente y con esa recta definir que celdas estarían en
ese nuevo transecto, así por varias pasadas, en este caso 4 adicionales, cuyos
74 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
resultados, se pueden observar en la Figura 5.10, donde (b), (c), (d), (e ) y (f)
corresponden a las pasadas 1, 2, 3, 4 y 5 respectivamente.
Finalmente se dejó la segunda opción, por uso de recursos computacionales y su cercanía
a un modelo de generación de mallas ortogonales, usado con mucha frecuencia en este
tipo de simulaciones.
5.2.4 Suavización de la banca
Inherente a la naturaleza de los autómatas celulares, su forma hace que la banca
deba ser suavizada para lograr una homogeneidad de las mismas, con relación al
efecto de producir erosión o acumulación en la misma sección del canal. En la
Figura 5.11 , en (a) se muestra la existencia celdas en las márgenes celdas
marcadas para erosión (e ) y acumulación (a), cuando debería haber indicadores
de erosión en la margen izquierda y de acumulación en la margen derecha como
se observa en (b), después de aplicar el mecanismo de suavización de la curva.
Figura 5.7 Definición del sentido de navegación
Fuente: Propia
Figura 5.8 Generando y removiendo transectos
Fuente: Propia
5. Resultados 75
Figura 5.9 Transectos generados, en una primera pasada
Fuente: Propia
Figura 5.10 Generando transectos, cinco pasadas
Fuente: Propia
76 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
La suavización de la curva consiste en garantizar que las celdas dependiendo del
margen en el que se ubique, deberán ser de solo erosión o de solo acumulación.
Figura 5.11 Suavizando la banca
Fuente: Propia
5.3 Resultados
A continuación, se muestran los resultados obtenidos usando como insumo, los datos
para el 12 de octubre del 2012 y redefiniendo el tamaño de la celda en 10 m2.
¿Por qué se redefinió el tamaño de la celda para la simulación?
Durante las pruebas iniciales del modelo se usó una celda de 1 m2, pero los tiempos de
desarrollo de las diferentes tareas llegaba a aproximadamente 7 horas de procesamiento,
por lo que se realizaron otros intentos con celdas de tamaño 2, 5, 10 y 20 m2,
seleccionando la celda de 10 m2, la que mejor se adecua al caso de estudio y ofrece
buenos tiempos de desempeño, tal como se observa en
La Figura 5.13, la Figura 5.14, la Figura 5.15 y la Figura 5.16 muestran el resultado del
desarrollo computacional propuesto.
En la Figura 5.13 se puede observar la generación de transectos para tres (3) pasadas, (a)
primera pasada, (b) segunda pasada y (c) tercera pasada. Los transectos, como
componente que permite simular el uso de grillas ortogonales, son la base para la
5. Resultados 77
generación de cálculos asociados a los fenómenos cuyo comportamiento se pretende
revisar.
En la Figura 5.14 se puede observar los 6 transectos que se representan en la Figura 5.15,
mostrando el perfil del lecho del rio, la lámina de agua y la cota de inundación, como
referencia.
Figura 5.12 Tamaño de la celda vs Tiempo para una iteración
Fuente: propia
En la Figura 5.16, (a) orillas generadas como base para la generación de transectos y el
cálculo de erosión/acumulación lateral, (b) definición de sectores de la banca con presencia
de fenómenos de erosión, (c) sectores generados asociados a la acumulación de
sedimentos y (d) mostrando los diferentes sectores. Es bueno tener presente que los datos
de acumulación/erosión obtenidos, después de un tiempo pueden llegar a superar una cota
dada como límite para considerar una celda seca o mojada por el efecto de dichos
procesos, afectando la forma del canal.
En la Figura 5.17, se muestra el sector de Bucamba, donde es posible observar que en
varias secciones no tienen datos ni para erosión, ni para acumulación de sedimentos, esto
debido a que para esas secciones el canal está representado por una seguidilla de celdas,
25200
3600
900
5000
10000
15000
20000
25000
30000
1 5 10
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segu
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Tamaño de la celda (m2)
78 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
de manera vertical u horizontal, conformando una recta, forma para la cual el radio de
curvatura es cero (0), indicando la no presencia ni de erosión ni de acumulación.
Figura 5.13 Canal. Generación de transectos
Fuente: Propia
5. Resultados 79
Figura 5.14 Usando datos del 12/10/2012
Fuente: Propia
80 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Figura 5.15 Transectos generados según datos para 12/10/2012
Fuente: Propia
En la Tabla 5.4 es posible observar los tiempos de ejecución de los diferentes módulos
necesarios para procesar una iteración, apreciándose que los tiempos son bastantes
buenos, como para hacer múltiples ejecuciones de los mismos y así realizar los ajustes
que puedan ser necesarios.
5. Resultados 81
Figura 5.16 Canal. Orillas y erosión/acumulación
Fuente: Propia
82 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
Figura 5.17 Sector de Bucamba
Fuente: Propia
5. Resultados 83
Tabla 5.4. Tiempos para las dos orillas con datos al 12/10/2012
Actividad Tiempo (segs.)
Definir el ancho del canal 0,00
Generar las orillas 20,00
Generar secciones transversales 25,00
Calcular área de cada transecto
Calcular la velocidad media en el cada transecto
Calcular el radio de curvatura de cada celda pertenecientes a las orillas 19,00
Erosión lateral 6,00
Suavizar transecto 0,90
Calcular la velocidad asociada a la posible erosión lateral
Calcular posible erosión lateral o acumulación de sedimento
5,00
6. Conclusiones y trabajo futuro
Como parte integral de la investigación se muestran las discusiones (las ventajas y
desventajas del resultado de la investigación), conclusiones relevantes y aspectos que
pueden ser mejorados en trabajos futuros o ser parte de desarrollo futuros usando los
aportes y avances conseguidos durante el desarrollo de este proyecto.
6.1 Discusiones
Como bondades del modelo se pueden mencionar
• Manejo de litología heterogénea (homogénea)
• No dependencia del ancho del canal
• Parametrizable
• Uso de tecnología de bases de da tos que permiten manejar grandes volúmenes
de datos.
• Almacenamiento histórico de los resultados por iteración
• No dependencia de software adicional para el procesamiento
• Integración de las fases del modelamiento en una sola herramienta
• Posibilidad ejecución por intervalos de tiempo, sin requerir una sola gran corrida
• Posibilidad de representar en 3D a partir de los atributos longitud, latitud, msnm de
cada celda
• Posibilidad de uso generalizado con datos de meandros similares en orientación o
usando transformación de coordenadas.
• Predictivo, en función de los datos provistos
Desventajas del modelo desarrollado
• Asociado a tecnología de bases de datos relacionales, la cual inherentemente
asocia mucho acceso a disco al momento de evaluar las celdas.
• Necesidad de adecuar nuevos casos a la orientación del caso de estudio
• No contempla el posible corte del meandro
• No posees una GUI, que permita un manejo más amigable del modelo desarrollado
6. Conclusiones y trabajo futuro 85
• No contempla la erosión de fondo
6.2 Conclusiones
• El modelo resultado de esta investigación esta en capacidad de simular el
comportamiento de un meandro a la luz de la geología circundante, con relación a los
cambios morfológicos de sus orillas.
• El modelo resultado de este trabajo está dentro de los llamados modelos de simulación
de sistemas físicos usando autómatas celulares, los cuales proporcionan una versión
simplificada de los procesos involucrados dentro del sistema físico a simular;
simplificación que suele ser un factor de incertidumbre en la medida que se hagan o no
un análisis detallado del proceso que se pretende simplificar.
• En modelos asociados al tipo de simulación que se planteó en este estudio, el tamaño
de la celda y el tipo de vecindario influye ostensiblemente en el tiempo de cómputo
involucrado; en modelos similares se usó un tamaño de celda de hasta 50 metros como
en T. J. Coulthard & Van De Wiel (2013) y en G. R. Hancock et al. (2010). A mayor
tamaño de celda, menor número de celdas involucradas, menor tiempo de
procesamiento.
• El uso de autómatas celulares incrementa un mejor uso del recurso computacional
disponible, haciendo que el tiempo de ejecución de los algoritmos puedan reducirse de
horas e inclusive días o semanas como se menciona en Yará Amaya (2019) a
segundos, lo cual incrementa la capacidad de repetir con mucha más frecuencia las
simulaciones, en aras de buscar mejores aproximaciones al comportamiento del
sistema simulado.
• El simular geoformas de este tipo, son una herramienta útil en la prevención de
desastres, en situaciones como las tratadas en este estudio, meandros con
asentamientos humanos en sus cercanías, es especial, casos con el de La Dorada
(Caldas).
86 Desarrollo de una herramienta computacional que permita simular la dinámica
geomorfológica de un meandro a la luz de la geología. Aplicación a la curva el Conejo en
La Dorada (Caldas)
• El uso de R como lenguaje para los prototipos iniciales permitió un desarrollo rápido de
los mismos, como los realizados en Soto-Orjuela & Escobar-Vargas (2015) y en Soto
Orjuela et al. (2017).
• El uso de tecnología de bases de datos ayuda en gran medida al manejo de los
volúmenes de datos usados para la simulación (para el caso de estudio se tienen
aproximadamente 40 millones de registros), al igual que las diferentes estructuras
asociadas como distribución adecuada de los datos y sus respectivos índices, código
almacenado al interior de la base de datos para un desempeño más óptimo.
• La incertidumbre asociada a los datos es muy alta por la poca cantidad de datos
disponibles, en comparación con el universo que se necesita usar para la simulación.
6.3 Trabajo futuro
A continuación, se resaltan algunos aspectos a tener presente para futuros trabajos ya sean
similares al desarrollado o para ampliar o fortalecer la investigación realizada.
• Uso de autómatas celulares no estructurados, para permitir que los transectos sean más
cercanos a la realidad y no tener que hacer uso de algoritmos para tratar de acercar lo
obtenido a la realidad. (Chen & Ye, 2008; Lin, 2014; Ortigoza, 2015)
• Ampliación del estudio de la relación de las celdas que definen las orillas para
desarrollar algoritmos que optimicen la definición de los valores del radio de curvatura
de dichas celdas, similar a lo que se hizo para la determinación de transectos.
• Generación de mallas ortogonales mediante el uso de autómatas celulares no