Modelación Regional del Sistema Acuífero Guaraní

Andrea A. Gómez, Luis S. Vives, Leticia B. Rodríguez

Abstract


El Sistema Acuífero Guaraní (SAG), con un poco más de 1.200.000 de km2 de extensión, constituye uno de los acuíferos transfronterizos más relevantes de la región y del mundo. En sistemas de tal envergadura los modelos numéricos son herramientas claves para entender el
funcionamiento hidráulico del acuífero, así como para la gestión sustentable del recurso hídrico subterráneo. El flujo subterráneo del SAG fue simulado mediante el código TRANSIN, un modelo que resuelve las ecuaciones del flujo de agua subterránea y el transporte de solutos por medio de los
elementos finitos (EF) y que cuenta con un potente algoritmo de estimación automática de parámetros para la resolución del Problema Inverso, que consiste en estimar los parámetros del modelo a partir de medidas de la variable de estado y de información previa del valor de los parámetros. Este “premodelo” se ejecutó mediante una malla bidimensional de elementos finitos que cubrió el 75 % del
área total del SAG, donde se representaron las diferentes zonas de transmisividad/permeabilidad, recarga/descarga, explotación y condiciones de borde, permitiendo reproducir cualitativamente los niveles piezométricos calculados a partir de la escasa información de campo disponible. Los resultados del modelo son coherentes con la información previa y reproducen cualitativamente las isopiezas observadas. Posteriormente, el modelo se utilizó para el estudio de escenarios futuros de extracciones en la región del Estado de São Pablo, Brasil, en especial en la zona de Ribeirão Preto,
donde actualmente se registran las mayores demandas de agua. Este análisis muestra, en primer lugar, que la demanda supera la recarga, lo que produciría localmente una situación conocida como sobreexplotación. Sin embargo, si se compara el volumen de agua almacenado en el SAG con los volúmenes a extraer, aparentemente no existiría déficit. De todas maneras, se enfatiza la necesidad de reducir las incertidumbres del pre-modelo para aumentar la garantía de sustentabilidad de dichas explotaciones.

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