Modelos de resistencia al flujo en río de montaña: semiempíricos, HEC-RAS y GEP

• López-Silva, Maiquel ^[1] ; Carmenates-Hernández, Dayma ^[1] ; Poma-Puente, Rafael ^[2] ; Calderón-Rufasto, Jacinto ^[1] ; Sanchez-Verastegui, William ^[1]
  1. [1] Universidad Ricardo Palma

     Universidad Ricardo Palma

     Perú

     
  2. [2] Universidad Católica Sedes Sapientiae

     Universidad Católica Sedes Sapientiae

     Perú

     
• Localización: Ingeniería del agua, ISSN 1134-2196, Vol. 28, Nº. 2, 2024, págs. 123-140
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Flow resistance prediction models in Mountain River: Semiempirical, HEC-RAS and GEP
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    En este artículo se presenta la estimación de la resistencia al flujo en río de montaña por tres métodos. Se aplicaron los criterios estadísticos del error medio cuadrático (RMSE), el coeficiente de determinación (R2) y el diagrama de Taylor en el software R para la calibración de los modelos. El modelo GEP resultó óptimo para estimar el n de Manning con el menor error de 5%, pero presenta mayores limitaciones y sesgo en relación al HEC-RAS con similar error. En efecto, se desarrollaron nuevas ecuaciones para estimar el n de Manning para ríos de montañas. En relación con el método más factible y confiable para elaboración de mapas de riesgos hidrometeorológicos se demostró que estará en función del grado de la precisión y limitaciones del tipo de investigación.

  • English

    This paper presents, flow resistance in mountain rivers was estimated by three methods. The Statistical Criterion Mean Squared Error (RMSE), the Coefficient of Determination (R2), and the Taylor Diagram in R software were applied to calibrate the models. The GEP model was optimal for estimating Manning’s n with the lowest error of 5%, but it has greater limitations and bias in relation to the HEC-RAS with a similar error. Indeed, new equations were developed to estimate Manning’s n for mountain rivers. In relation to the most feasible and reliable method for preparing hydrometeorological risk maps, it was demonstrated that it will depend on the degree of precision and limitations of the type of research.