EFECTO DEL REFINAMIENTO DE LA DESCRIPCIÓN DE LA RUGOSIDAD EN UNA APROXIMACIÓN 2D PARA UN RÍO DE MONTAÑA: UN CASO DE ESTUDIO

Abstract

La predicción de niveles de agua en ríos es importante para prevenir pérdidas económicas así como de vidas humanas causadas por inundaciones. Los modelos hidráulicos son comúnmente usados para predecir estos niveles de agua y tomar acciones para mitigar el daño debido a inundaciones. En la presente investigación, se analizó una aproximación 2D para resolver las ecuaciones promediadas en profundidad de Reynolds Average Navier Stokes (RANS), llamado Conveyance Estimation System (CES), para explorar sus capacidades predictivas. Este artículo presenta una ampliación del estudio realizado por Knight y col., 2009. De igual forma, en esta investigación se explora una caracterización más detallada del parámetro de rugosidad y del número de zonas de rugosidad produciendo diversos escenarios. Se evaluó el desempeño de cada escenario mediante diferentes funciones de ajuste usando curvas de descarga para comparación. La investigación muestra que el uso de una adecuada descripción de la rugosidad, como un factor de rugosidad calibrado para toda la sección transversal o un modelo de rugosidad para cantos rodados calibrado para el lecho junto con valores de rugosidad obtenidos en valores sugeridos por el CES para los bancos, produce resultados del modelo óptimos en un río de montaña.// The prediction of water levels in rivers is important to prevent economical as well as human losses caused by flooding. Hydraulic models are commonly used to predict those water levels and take actions to mitigate flooding damage. In this research, a 2D approach to solve the depth average Reynolds Average Navier Stokes (RANS) equations, called Conveyance Estimation System (CES), is analyzed to explore its capabilities for prediction. This article presents an extension of the study performed in Knight y col., 2009. More specifically, in this study, a more detailed characterization of the roughness parameter and the number of roughness zones is explored producing additional scenarios. The performance of each scenario is evaluated by means of different fitting functions using rating curves for comparison. The research shows that the use of an adequate roughness description, such as a roughness factor calibrated for the whole cross section or a boulder roughness model calibrated for the channel bed plus roughness values from the CES roughness advisor for banks, leads to optimal model results in a mountain river.