Indicadores hidrológicos para eventos de inundación en la subcuenca del rio Tarqui

dc.contributor.advisorMora Serrano, Diego Esteban
dc.contributor.authorSalto Urgilés, Sebastián Fernando
dc.contributor.tutorMendoza Sigüenza, Daniel Emilio
dc.date.accessioned2024-09-18T13:18:40Z
dc.date.available2024-09-18T13:18:40Z
dc.date.issued2024-09-17
dc.descriptionLa subcuenca del río Tarqui, ubicada en el suroeste de la Ciudad de Cuenca, ha presentado desde hace varios años, eventos de máximas avenidas de caudal con graves repercusiones para la población. Estudios previos evaluaron registros históricos de caudal mediante histogramas de diferentes eventos de máximas avenidas de caudal y encontraron que las crecidas más fuertes no siempre corresponden con los eventos de las precipitaciones extraordinarias registradas. Es por este motivo, que se recomienda utilizar un modelo lluvia escorrentía para, generar los picos en el hidrograma considerando otros factores de tipo hidrológicos. Para el presente estudio, se propuso como herramienta óptima el modelo Data-Based Mechanistic (DBM), un modelo de “caja gris” que incluye herramientas que describen de forma indirecta las condiciones de humedad de la cuenca según condiciones antecedentes de lluvia y caudal. Mediante la implementación de esta metodología en la predicción de caudales, se obtuvieron resultados eficientes para la gestión de riesgos de inundación con series de datos limitadas. Luego, para discernir el riesgo de tales precipitaciones, se generó un limitado modelo de inundación que revisa el riesgo en función del área de inundación. Se determinaron caudales como umbrales de máxima reacción de la cuenca, junto con el tiempo de predicción determinado por el modelo y se recomendó un periodo de monitoreo continuo tras alcanzar dichos umbrales. Estos podrían formar parte de un sistema de reducción de riesgos, que fortalezca la gestión de riesgo.en_US
dc.description.abstractThe Tarqui River sub-basin, located in the southwest of the City of Cuenca, has experienced peak flow events with severe repercussions for the population for several years. Previous studies evaluated historical flow records using histograms of different peak flow events and found that the strongest floods do not always correspond with recorded extraordinary precipitation events. For this reason, it is recommended to use a rainfall-runoff model to generate peak hydrograph flows, considering other hydrological factors. For the present study, the Data-Based Mechanistic (DBM) model was proposed as the optimal tool. This "gray box" model includes tools that indirectly describe the basin's moisture conditions based on antecedent rainfall and flow conditions. By implementing this methodology for flow prediction, efficient results were obtained for flood risk management with limited data series. Subsequently, to discern the risk of such precipitation events, a limited flood model was generated to assess the risk based on the inundation area. Flows were determined as thresholds for maximum basin response, along with the prediction time determined by the model, and continuous monitoring was recommended upon reaching these thresholds. These could be part of a risk reduction system that strengthens risk management.en_US
dc.description.uri0000-0002-1139-3204en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.format.extent67 páginasen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45391
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad de Cuencaen_US
dc.relation.ispartofTI;1327
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopenAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniería Civilen_US
dc.subjectIndicadores de riesgosen_US
dc.subjectSeñales moderadasen_US
dc.subjectHidrologíaen_US
dc.subject.otherClasificación de la Investigación::Ingeniería Civilen_US
dc.titleIndicadores hidrológicos para eventos de inundación en la subcuenca del rio Tarquien_US
dc.typesubmittedVersionen_US
dcterms.descriptionIngeniero Civilen_US
dcterms.spatialCuenca, Ecuadoren_US

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