Evaluación de distribuciones probabilísticas para predecir inundaciones fluviales del río Tumbes, en el tramo de la ciudad de Tumbes, Perú

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5377/elhigo.v14i1.17975

Palabras clave:

Datos hidrometereológicos, HEC-HMS, HEC-RAS, cuenca

Resumen

El objetivo de la investigación, fue evaluar las distribuciones probabilísticas para predecir inundaciones fluviales del río Tumbes, en el tramo de la ciudad de Tumbes. La metodología aplicada en la recolección y análisis de los datos hidrometereológicos, fue el análisis de frecuencia para los periodos de retorno de 50, 100 y 200 años, para obtener el hidrograma se trabajó con HEC-HMS, posteriormente se utilizó el modelo HEC-RAS, para representar la inundación para una avenida centenaria. La simulación se centró en el caudal de salida del punto de medición en la estación hidrométrica El Tigre, y se comparó con los valores medidos por el medidor de caudal. Se observó un error inferior al 1% al ajustar el parámetro del número de Curva. Los resultados del modelo HEC-RAS indican que se tiene una variación de 4.98% entre los valores mínimos y máximos en términos de tirantes. Mientras respecto a las velocidades del agua, se registra una variación del 11.36%, con valores que van desde 2.613 m/s hasta 2.910 m/s.

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Resumen
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Biografía del autor/a

Consuelo Leyla Sinforoso Chávez , Universidad Peruana Unión, Perú

Perteneciente del Programa de Ingeniería Civil, de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Universidad Peruana Unión – Perú.

Reymundo Jaulis Palomino, Universidad Peruana Unión, Perú

Perteneciente del Programa de   Ingeniería Civil, de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Universidad Peruana Unión – Perú.

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Publicado

2024-06-26

Cómo citar

Sinforoso Chávez , C. L. ., & Jaulis Palomino, R. . (2024). Evaluación de distribuciones probabilísticas para predecir inundaciones fluviales del río Tumbes, en el tramo de la ciudad de Tumbes, Perú. Revista Ciencia Y Tecnología El Higo, 14(1), 54–73. https://doi.org/10.5377/elhigo.v14i1.17975

Número

Sección

Artículos científicos de investigación