Autores
- Banega, Pablo Rafael (1); Gamazo, Pablo (1); Ramos, juliƔn AndrƩs (1); Erasun, Vanessa (1); Sapriza, Gonzalo (1); Bessone, Lucas (1).
- Departamento del Agua, Centro Universitario Regional Litoral Norte sede Salto, Universidad de la RepĆŗblica, Salto, Uruguay.
El Sistema AcuĆfero GuaranĆ (SAG), cuya extensiĆ³n comprende parte de Brasil, Argentina, Paraguay y Uruguay, es uno de los reservorios de agua dulce mĆ”s grandes del mundo. En las inmediaciones de las ciudades de Concordia y Salto el acuĆfero se encuentra confinado por aproximadamente un kilĆ³metro de basaltos y es explotado para uso recreacional. En este contexto se generĆ³ un modelo de agua subterrĆ”nea para esa zona, que comprende una totalidad de 15 perforaciones, con base en estudios regionales y locales previamente realizados. Asimismo, se mejorĆ³ el modelo geolĆ³gico del Ć”rea de estudio mediante la incorporaciĆ³n de informaciĆ³n procedente de nuevas perforaciones y estudios geofĆsicos.
Durante el proceso de calibraciĆ³n se estimaron valores de nivel fijo de contorno compatibles con la piezometrĆa regional y valores de conductividad y de coeficiente de almacenamiento especĆfico que permitieron reproducir la historia de la variaciĆ³n de piezometrĆa. Como resultado, se generĆ³ un modelo matemĆ”tico capaz de reproducir el comportamiento del SAG en el Ć”rea de estudio. Mediante el modelo se creĆ³ un mapa del impacto de nuevas perforaciones que podrĆa ser utilizado por los entes reguladores de permisos de pozos de Argentina y Uruguay para evaluar el impacto de futuras explotaciones.
Palabras clave: Modelo matemĆ”tico de agua subterrĆ”nea, gestiĆ³n de pozos, ModelMuse, mapa de impacto.
IntroducciĆ³n
El Sistema AcuĆfero GuaranĆ (SAG), cuya extensiĆ³n comprende parte de Brasil, Argentina, Paraguay y Uruguay, es uno de los reservorios de agua dulce mĆ”s grandes del mundo (Figura 1). En el marco del proyecto Ā«ProtecciĆ³n Ambiental y Desarrollo Sostenible del Sistema AcuĆfero GuaranĆĀ»(PSAG), desarrollado por los paĆses abarcados por el reservorio, se generaron modelos numĆ©ricos de flujo de agua subterrĆ”nea para Ć”reas definidas como piloto, entre las cuales se encuentra la zona de Concordia (Argentina) y Salto (Uruguay) (Proyecto SAG, 2008a). Desde el aƱo 2015 a la fecha, el Departamento del Agua del Centro Universitario Regional del Noroeste de la Universidad de la RepĆŗblica (UdelaR) ha llevado adelante diferentes estudios que mejoran la descripciĆ³n SAG en el noreste del territorio uruguayo (Ramos, et al., 2015a; Ramos, et al., 2015b; Ramos, et al., 2015c; Ramos et al., 2018). En ese mismo aƱo, la DirecciĆ³n Nacional de Aguas (DINAGUA) del Ministerio de Vivienda, Ordenamiento Territorial y Medio Ambiente de Uruguay resolviĆ³ desarrollar un nuevo modelo, con apoyo del Departamento del Agua de la UdelaR, en el que se ampliĆ³ considerablemente su dominio y se incorporĆ³ nueva informaciĆ³n (Gamazo, et al., 2016).
Figura 1. LĆmites del Sistema AcuĆfero GuaranĆ.
En este trabajo se presenta una actualizaciĆ³n del modelo incorporando esta nueva informaciĆ³n y cambiando el pre y posprocesado del modelo a ModelMuse 3.9 desarrollado por la United States Geological Survey (USGS por sus siglas en inglĆ©s, 2017). Dicha interface, mucho mĆ”s moderna que la anterior, ofrece mĆ”s facilidades para el remallado en particular y para la evaluaciĆ³n de diferentes escenarios de explotaciĆ³n. Mediante la nueva interface se realizĆ³ un estudio en el que se desarrollĆ³ un mapa de impacto para nuevas perforaciones en el Sistema AcuĆfero GuaranĆ sobre el conjunto de pozos en operaciĆ³n, en las ciudades de Concordia y Salto. El mapa permitirĆ” a los entes administradores de permisos de ambos paĆses, la DINAGUA, de Uruguay, y el Ente Regulador de los Recursos Termales de la Provincia de Entre RĆos (ERRTER), de Argentina, identificar las zonas donde la realizaciĆ³n de nuevas perforaciones afectarĆa el funcionamiento de las explotaciones actuales y estimar el impacto sobre ellas.
Materiales y mƩtodos
El modelo se desarrollĆ³ mediante el software MODFLOW-2005 y la interfaz grĆ”fica ModelMuse versiĆ³n 3.9, desarrollado por el Servicio GeolĆ³gico de los Estados Unidos (USGS, 2017).
Ćrea de estudio
Al igual que en los anteriores modelos del SAG desarrollados para el Ć”rea estudiada (Proyecto SAG, 2008a; Gamazo, et al, 2016), las formaciones elegidas para modelar fueron Ćŗnicamente Rivera y TacuarembĆ³ (JurĆ”sico) y Buena Vista (TriĆ”sico), debido a que la gran mayorĆa de los pozos extraen agua Ćŗnicamente de las mismas.
Dentro del PSAG se desarrollĆ³ un modelo regional que tomĆ³ como base la piezometrĆa del modelo conceptual de LEBAC-UNESP (Proyecto SAG, 2008b). Esta piezometrĆa fue construida mayormente con datos de niveles medidos en el momento de la construcciĆ³n de los pozos, en consecuencia, abarcan una ventana temporal de 20-30 aƱos a partir del aƱo 1970. Por lo tanto, en los informes del LEBAC-UNESP los tĆ©cnicos aclaran que la superficie piezomĆ©trica resultante no serĆa representativa de niveles actuales, en particular en zonas de explotaciones significativas.
Cabe mencionar que, para el Ć”rea piloto Concordia-Salto y sobre un Ć”rea importante del noreste de Entre RĆos y sureste de Corrientes, la piezometrĆa propuesta por LEBAC tiene un componente principal Este-Oeste en la direcciĆ³n de flujo resultante y uno menor en direcciĆ³n Sur-Norte (Figura 2, zona 5).
Figura 2. UbicaciĆ³n de pozos de observaciĆ³n de niveles piezomĆ©tricos y curvas piezomĆ©tricas. Fuente: Proyecto SAG (2008a).
Como punto de partida para el desarrollo del modelo se distingue para el Ć”rea de influencia una direcciĆ³n de flujo en direcciĆ³n Este-Oeste con una desviaciĆ³n de la direcciĆ³n respecto de la horizontal 30Āŗ hacia el norte. Con base en lo anterior, se definiĆ³ un dominio cuadrado de 70 km de lado con los contornos suroeste y noreste paralelos a la direcciĆ³n de flujo predominante y los contornos sureste y noroeste perpendiculares a la misma direcciĆ³n (Figura 3).
Figura 3. Dominios y perforaciones consideradas para el modelo.
Este dominio es el de mayor interĆ©s para la gestiĆ³n, ya que en Ć©l se concentran 10 perforaciones infrabasĆ”lticas que extraen un caudal total de 18.912 m3/dĆa. Se le denominĆ³ dominio primario, y a los efectos de contextualizarlo en el marco de flujo regional, se extendiĆ³ el dominio del modelo a un dominio secundario de 195 km2, donde existen otras cinco perforaciones. De esta forma, el lĆmite suroeste del dominio coincide en gran parte con los lĆmites del acuĆfero donde se considera flujo nulo. El contorno noreste, al estar alineado con la direcciĆ³n de flujo regional, se considerĆ³ de flujo nulo. Los contornos sureste y noroeste se consideraron de nivel fijo. En el lĆmite suroeste del dominio, y en menor medida en el sureste, se definieron celdas como inactivas por estar fuera del domino del acuĆfero.
Tanto el valor de los niveles de contorno del modelo, como los valores de conductividad y almacenamiento especĆfico del acuĆfero, se ajustaron para reproducir la variaciĆ³n histĆ³rica de la piezometrĆa en el dominio primario. Para ello se consideraron los niveles estĆ”ticos reportados en el momento de la construcciĆ³n de nuevas perforaciones (estos valores no han sido tomados en todos los pozos). En la Tabla 1 figuran los datos utilizados: fecha de perforaciĆ³n, nivel estĆ”tico en ese momento y caudal de explotaciĆ³n. Dichos valores fueron facilitados por la DINAGUA y el ERRTER. Los valores de cota del terreno fueron obtenidos del modelo digital del terreno ASTER V2 (fasterweb.jpl.nasa.gov).
Tabla 1. InformaciĆ³n de los pozos utilizada. Los pozos del dominio primario se encuentran en negrita.
Modelo geolĆ³gico
A diferencia de los modelos geolĆ³gicos considerados para los modelos anteriores, y gracias a la nueva informaciĆ³n incorporada, se considerĆ³ la hipĆ³tesis de que la porciĆ³n del paquete sedimentario correspondiente al JurĆ”sico y TriĆ”sico varĆa linealmente (en espesor) entre el este y el oeste del dominio, tomando 43% en la frontera de Brasil con Uruguay y 0% a 120 km al oeste de la frontera entre Argentina y Uruguay. Para la diferenciaciĆ³n de los espesores se considerĆ³ que el JurĆ”sico y el TriĆ”sico toman un 53% y un 47% de la porciĆ³n, respectivamente (Figura 4). Estas estimaciones no pretenden ser una descripciĆ³n geolĆ³gica del sistema, sino una aproximaciĆ³n con el fin de reproducir su comportamiento hidrogeolĆ³gico.
Figura 4. Modelo 3D de la geologĆa utilizada en el dominio primario: estratos del JurĆ”sico, entre verde claro y celeste; estratos de TriĆ”sico, entre celeste y azul; basamento, verde oscuro.
DiscretizaciĆ³n del modelo
Se definiĆ³ una discretizaciĆ³n gruesa para el dominio secundario (con tamaƱos de celda de 5.100 m de lado), una discretizaciĆ³n media para el dominio primario (celdas de 240 m) refinando en las celdas con pozos (a un tamaƱo de 1 m). A diferencia del modelo anterior, el refinamiento de malla se realizĆ³ de forma automĆ”tica definiendo como diferencia mĆ”xima en el tamaƱo de celdas un factor de 1,5 (Figura 5), permitiendo generar transiciones suaves entre las zonas con diferente densidad de mallado, lo cual mejora la precisiĆ³n de los resultados.
Figura 5. Malla utilizada en el modelo, con acercamiento a la zona de pozos.
ParĆ”metros y calibraciĆ³n
El proceso de calibraciĆ³n tiene como principal objetivo la estimaciĆ³n de los parĆ”metros efectivos del modelo, aquellos que no pueden medirse de forma directa o de los cuales no se tienen datos. Los parĆ”metros del modelo, estimados en rĆ©gimen transitorio, fueron la conductividad hidrĆ”ulica del acuĆfero, el coeficiente de almacenamiento especĆfico, y los niveles piezomĆ©tricos de los contornos sureste y noroeste. Se considerĆ³ el mismo valor de conductividad hidrĆ”ulica horizontal para cada capa del modelo (JurĆ”sico y TriĆ”sico) y un valor de conductividad vertical igual al 10% del de la direcciĆ³n horizontal, de acuerdo a las recomendaciones bibliogrĆ”ficas existentes (Todd, 1980).
EvaluaciĆ³n de nuevas perforaciones
Sobre el modelo calibrado, se realizĆ³ un estudio para evaluar el impacto de nuevas perforaciones sobre el conjunto de pozos operando en el dominio primario, que cubre las ciudades de Concordia y Salto. La metodologĆa aplicada consistiĆ³ en ubicar nuevas perforaciones a lo largo del dominio con un caudal de 2.101 m3/d (igual al valor medio de explotaciĆ³n del sistema), y evaluar el impacto en los pozos mĆ”s cercanos.
Para el mapa se definieron tres zonas con distintos niveles de afectaciĆ³n: baja, media y alta. Se considerĆ³ como una afectaciĆ³n baja la que produce un descenso entre 3 y 4 m en el pozo mĆ”s prĆ³ximo, media cuando la afectaciĆ³n estĆ” entre 4 y 6 m, y alta cuando es mayor a 6 m. Los lĆmites de las zonas se trazaron mediante la interpolaciĆ³n.
Resultados
Durante el proceso de calibraciĆ³n se obtuvieron valores de nivel fijo de contorno compatibles con la piezometrĆa regional propuesta (Proyecto SAG, 2008b) y valores de conductividad y de coeficiente de almacenamiento razonables (del orden de los obtenidos en ensayos de bombeo; Gamazo, et al., 2016), logrando reproducir la historia de la variaciĆ³n de piezometrĆa. El valor de conductividad hidrĆ”ulica horizontal obtenido fue 0,57 m/dĆa, el coeficiente de almacenamiento especĆfico fue 8,84E-8 m-Ā¹ y los valores de nivel en los contornos sureste y noroeste fueron 135,6 m y 70,89 m, respectivamente. En la Figura 6 puede apreciarse la piezometrĆa generada por el modelo para el aƱo 2019.
Figura 6. PiezometrĆa resultante del modelo para el aƱo 2019.
Como puede apreciarse en la Figura 7, el ajuste obtenido en el proceso de calibraciĆ³n presentĆ³ un valor de coeficiente de correlaciĆ³n R2 de 0,98, ligeramente superior al obtenido en el modelo del 2015 (Gamazo, et al., 2016). El error en la predicciĆ³n de los niveles es del orden del error de la cota del modelo digital del terreno, con lo cual el ajuste es aceptable.
Figura 7. Ajuste del modelo.
Durante el proceso de calibraciĆ³n tambiĆ©n se realizĆ³ un anĆ”lisis de sensibilidad de los parĆ”metros sobre cada pozo de observaciĆ³n, es decir, cuando afecta cada parĆ”metro a la simulaciĆ³n de las observaciones en cada pozo. En la Tabla 2 se puede observar cĆ³mo los parĆ”metros mĆ”s influyentes son las condiciones de contorno, en especial la sureste. Por otro lado, el coeficiente de almacenamiento especĆfico es el de menos sensibilidad, probablemente debido a que las observaciones se encuentran a una gran distancia temporal entre ellas y a los momentos en que se comenzaron a explotar las perforaciones, registrando una serie de estados cuasiestacionarios.
Tabla 2. Sensibilidad de los parĆ”metros en los puntos de observaciĆ³n. En la tabla se reporta la derivada del valor simulado de la observaciĆ³n respecto a los parĆ”metros, normalizada por el valor del parĆ”metro (Poeter, et al., 2005).
En cuanto a la evaluaciĆ³n del impacto de nuevas perforaciones, se realizĆ³ un mapa donde se visualizan las zonas de afectaciĆ³n a los pozos actuales (Figura 8). AllĆ puede apreciarse que la zona de afectaciĆ³n media (descensos entre 4 y 6 m) conforma un Ć”rea casi continua que encierra a todas las perforaciones del Ć”rea de estudio. TambiĆ©n puede visualizarse que en la zona de termas del DaymĆ”n (ubicada en el centro del mapa) la presencia de tres perforaciones muy prĆ³ximas produce una zona de afectaciĆ³n alta que es comĆŗn a los tres pozos. En el resto de las perforaciones las zonas de afectaciĆ³n alta asociadas a cada pozo no se superponen. Asimismo, en el mapa puede apreciarse que las distancias hacia los contornos de las distintas zonas son mayores en los pozos ubicados al suroeste que al noreste. Esto se debe principalmente a la proximidad con el lĆmite del acuĆfero.
Figura 8. Mapa de afectaciĆ³n de nuevas perforaciones.
Conclusiones
Se desarrollĆ³ un modelo matemĆ”tico operativo y Disponible en: un software de libre distribuciĆ³n para la gestiĆ³n de perforaciones infrabasĆ”lticas del SAG, que reproduce los niveles piezomĆ©tricos reportados previo a la entrada en operaciĆ³n de nuevos pozos. En comparaciĆ³n con modelos anteriores, el desarrollado en este trabajo presenta un mejor ajuste a los niveles histĆ³ricos y se compatibiliza de mejor manera con la piezometrĆa regional propuesta por LEBAC y UNESP (Proyecto SAG, 2008b).
El generador de malla incluido en el preprocesador utilizado (ModelMuse) permitiĆ³ crear una malla en la que las diferencias mĆ”ximas en el tamaƱo de celdas presentan un factor de 1,5 (Figura 5). Esto permite obtener transiciones suaves entre las zonas con diferente densidad de mallado, mejorando la precisiĆ³n de los resultados.
El generador facilita tambiĆ©n el remallado, lo cual es muchas veces necesario cuando se incorporan nuevos pozos al modelo. Esto, mĆ”s otras facilidades a la hora de generar y visualizar resultados, hace que el modelo sea mĆ”s accesible y aumenta la probabilidad de que sea utilizado por las administraciones tanto de Argentina como de Uruguay para dar soporte a las tomas de decisiones vinculadas a la gestiĆ³n de las perforaciones.
El anĆ”lisis de sensibilidad realizado indicĆ³ que el modelo presenta una mayor sensibilidad respecto a la condiciĆ³n de contorno sureste y menor afectaciĆ³n del coeficiente de almacenamiento especĆfico. Esto puede deberse a que las observaciones se encuentran a una gran distancia temporal entre ellas y a los momentos en que se comenzaron a explotar las perforaciones, registrando una serie de estados cuasiestacionarios.
A partir del nuevo modelo se desarrollĆ³ un mapa de fĆ”cil lectura para evaluar el impacto de nuevas perforaciones en el SAG sobre el conjunto de pozos que operan en las ciudades de Concordia y Salto. Dicho mapa no sustituye al modelo a la hora de evaluar el impacto de nuevas perforaciones, pero brinda a los tomadores de decisiĆ³n una herramienta rĆ”pida para evaluar la ubicaciĆ³n de nuevas perforaciones y sus efectos sobre las que ya estĆ”n operando.
A pesar de que estas herramientas estĆ”n disponibles, es necesario realizar mĆ”s estudios sobre el sistema, en particular para mantener un monitoreo continuo de caudales y presiones en los pozos. TambiĆ©n son necesarios estudios hidrogeolĆ³gicos centrados en las formaciones subyacentes al SAG y su conexiĆ³n hidrĆ”ulica con Ć©l. Estos estudios permitirĆ”n ampliar y mejorar la capacidad predictiva del modelo, lo cual sin duda contribuirĆ” a un mejor y sustentable aprovechamiento del recurso termal.