Modelamiento hidráulico para el control y prevención de inundaciones mediante el uso de Hec-Ras 2d en la zona urbana del río Piura
Los desastres ocasionados por las inundaciones son cada vez más comunes alrededor del mundo, tal como ocurre en la parte Occidental de América del Norte y Sur, debido a la presencia del Fenómeno “El Niño” (FEN), que provoca un aumento de las precipitaciones y caudales de los ríos provocando inundaci...
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
2021
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Modelamiento hidráulico Inundación Fenómeno El Niño Hydraulic modeling Flood El Niño phenomenon http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01 Alvarez Montero, Gabriela Fiamma Moreno Cueva, Carlos Alvaro Modelamiento hidráulico para el control y prevención de inundaciones mediante el uso de Hec-Ras 2d en la zona urbana del río Piura |
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Los desastres ocasionados por las inundaciones son cada vez más comunes alrededor del mundo, tal como ocurre en la parte Occidental de América del Norte y Sur, debido a la presencia del Fenómeno “El Niño” (FEN), que provoca un aumento de las precipitaciones y caudales de los ríos provocando inundaciones. Por este motivo, en el presente trabajo se ha realizado la simulación numérica de inundación frente a eventos extremos como El Niño, con la finalidad de disminuir el área y nivel de inundación ante probables y distintos eventos en zonas cercanas a los cauces de ríos. Se ha empleado datos hidrológicos de caudales promedios y máximos instantáneos de un periodo de 40 años.
Para la caracterización morfológica de la zona se ha empleado información de un modelo de elevación digital del terreno (DEM), obtenido del satélite SPOT-7, de resolución de 6x6m. La información hidrológica fue procesada mediante el método de Gumbel para obtener los caudales de simulación para periodos de retorno de 2, 5, 10, 50, 100 y 500 años. La modelación numérica fue realizada empleando HEC-RAS 5.0.7, con lo que se obtuvo el área de inundación para el FEN 2017 y se utilizó la imagen satelital SENTINEL-2 para validar el modelo.
Asimismo, se modeló eventos extremos con periodos de retorno mayores a 10 años, ya que sus resultados son relevantes para la implementación de obras de protección ribereñas, en lugares estratégicos identificados por su mayor vulnerabilidad. Finalmente, dichas obras lograron mitigar el impacto generado al disminuir en un porcentaje el área inundada en la zona de estudio, desde la represa “Los Ejidos” hasta el puente Bolognesi en la provincia de Piura. === Disasters caused by floods are increasingly common around the world, such as the case in the western part of North and South America, due to the presence of the “El Niño” phenomenon, which causes an increase in rainfall and flow rates. The rivers causing floods. For this reason, this present work has carried a numerical simulation of flooding in the face of extreme events such as El Niño, with the purpose of reducing the area and level of flooding before probable and different events in areas close to riverbeds. Hydrological data of average flows and instantaneous maximums over a period of 40 years has been used.
For the morphological characterization of the area, information has been used on a digital terrain elevation model (DEM), obtained from the SPOT-7 satellite, with a resolution of 6x6m. The hydrological in-formation was processed using the Gumbel method to obtain simulation flows for return periods of 2, 5, 10, 50, 100 and 500 years. The numerical modeling was carried out using HEC-RAS 5.0.7, the flood area for FEN 2017 was obtained and compared with the SENTINEL-2 satellite image for validation.
Likewise, extreme events were modeled with return periods greater than 10 years, since their results are relevant for the implementation of riverine protection structures, in strategic locations identified with greater vulnerability. Finally, these works managed to mitigate impact showing reduction in a percentage of the flooding area in the study area, from “Los Ejidos” dam to Bolognesi Bridge, in the province of Piura. === Tesis |
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