Title: | Diferencia entre fórmulas empíricas para la predicción del coeficiente de Manning físico y efectivo |
Authors: | Narea Cárdenas, Katherine Estefanía |
metadata.dc.contributor.advisor: | Sánchez Cordero, Esteban Remigio |
metadata.dc.contributor.tutor: | Cedillo Galarza, Juan Sebastián |
metadata.dc.ucuenca.correspondencia: | katy_10-1997@hotmail.com |
metadata.dc.subject.other: | Diseño estructural |
Keywords: | Ingeniería Civil Ecuaciones empíricas Valores de rigurosidad Parámetros de rugosidad |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: | 33 Ciencias Tecnológicas |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: | 3305.06 Ingeniería Civil |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: | 3305 Tecnología de la Construcción |
Issue Date: | 18-Nov-2022 |
metadata.dc.format.extent: | 28 páginas |
Publisher: | Universidad de Cuenca |
metadata.dc.description.city: | Cuenca |
Series/Report no.: | TI;1282 |
metadata.dc.type: | bachelorThesis |
Abstract: | In this research, a comparison between effective and physical roughness parameters is carried out,
together with an analysis of the performance of empirical equations for the prediction of the roughness
coefficient. For this reason, three most common morphologies present in mountain rivers are used:
Cascade, Plane-bed and Steep-pool. The physical roughness parameters were previously obtained from
studies carried out by Cedillo et al., (2021a) in a study that includes multiple field measurements of
various hydraulic variables. On the other hand, the effective roughness parameters were estimated
from an analysis of the GLUE methodology implemented in the 1D hydrodynamic model in HECRAS. The estimation of these effective parameters was achieved from the analysis of the degree of
adjustment of the model in relation to the field data called likelihood. The difference between the
effective and physical coefficients depends on the magnitude of the flow and the morphology.
In addition, a predictability analysis is performed through the use of various empirical equations to
find the roughness coefficient: Bathurst, (1985) and Bathurst's semi-logarithmic equations, (2002),
Nondimensional Hydraulic Geometry Equations (NDHG) established by Ferguson, (2007),
Rickenmann & Recking, (2011), Cedillo et al., (2021a) and Cedillo et al., (2021b). Thus, the
comparisons are made with both effective and physical parameters and the results are analyzed using
the metrics: Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) and Efficiency (Ef).
The results show that the Nondimensional Hydraulic Geometry Equations (NDHG) present better
predictability compared to the exponential and semilogarithmic equations. The equation established of
Cedillo et al., (2021b) that was calibrated with the physical roughness data has a better predictability
than those obtained by (Ferguson, 2007) and (Rickenmann & Recking, 2011). For the case of effective
roughness, the equation established of Cedillo et al., (2021b) for Plane-bed and Step-pool has better
performance than those proposed by (Ferguson, 2007) and (Rickenmann & Recking, 2011). On the
other hand, regarding a comparison of likelihood curves with the results of Pappenberger, Beven,
Horritt, & Blazkova, (2005), the curves obtained in this research have similarity in a type of curve
analyzed by Pappenberger, Beven, Horritt, & Blazkova, (2005) where a well-defined maximum value
is used as the effective roughness coefficient |
Description: | En este estudio se realiza una comparación entre parámetros de rugosidad efectivos y medidos, junto
con un análisis del desempeño de diversas ecuaciones empíricas para la predicción del coeficiente de
rugosidad. Así, tres morfologías más comunes presentes en ríos de montaña son utilizadas: Cascada,
Lecho Plano y Grada. Los parámetros físicos de rugosidad fueron obtenidos previamente de estudios
realizados por Cedillo et al., (2021a) en un estudio que abarca múltiples mediciones en campo de
diversas variables hidráulicas. Mientras que los parámetros de rugosidad efectivos se estimaron a partir
de un análisis de la metodología GLUE implementada en el modelo hidrodinámico 1D - HEC-RAS.
La estimación de dichos parámetros efectivos se logró a partir del análisis del grado de ajuste del
modelo con relación a los datos de campo denominado likelihood. La diferencia entre los coeficientes
efectivos y medidos depende de la magnitud del flujo y de la morfología.
Además, se realiza un análisis de predictibilidad mediante el uso de diversas ecuaciones empíricas para
encontrar el coeficiente de rugosidad: Bathurst, (1985) y semilogarítmicas de Bathurst, (2002),
ecuaciones de geometría hidráulica adimensional (NDHG) establecidas por Ferguson, (2007),
Rickenmann & Recking, (2011), Cedillo et al., (2021a) y Cedillo et al., (2021b). Las comparaciones
se realizan tanto con parámetros efectivos, así como físicos. Los resultados son analizados mediante
el uso de las métricas: Error Absoluto (MAEa), Error Medio Cuadrático (RMSEa) y Eficiencia (Ef).
Los resultados muestran que las ecuaciones adimensionales (NDHG) presentan mejor predictibilidad
en comparación con las ecuaciones exponenciales y semilogarítmicas; por su parte, la ecuación de
Cedillo et al., (2021b) que fue calibrada con los datos de rugosidad medidos tiene una mejor
predictibilidad que aquellas obtenidas por (Ferguson, 2007) y (Rickenmann & Recking, 2011).
Mientras que, para el caso de rugosidad efectiva la ecuación de Cedillo et al., (2021b) para Lecho
Plano y Grada tiene mejor desempeño que las propuestas por (Ferguson, 2007) y (Rickenmann &
Recking, 2011). En cuanto a una comparación de curvas likelihood con los resultados de Pappenberger,
Beven, Horritt, & Blazkova, (2005) se pudo definir cierta similitud en un tipo de curva analizada por
dicho autor donde se aprecia un valor máximo bien definido empleado como coeficiente de rugosidad
efectiva |
metadata.dc.description.degree: | Ingeniero Civil |
URI: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/40359 |
Appears in Collections: | Tesis de Pregrado
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