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Método experimental para validar la confianza en la información obtenida en campo, necesaria para calibrar los modelos hídricos e hidráulicos, logrando resultados más ajustados a la realidad

Los modelos computacionales usados actualmente en la llamada eran digital han traído grandes ventajas al mundo de la ingeniería; el hecho de contar con herramientas de modelamiento y simulación asistida por computadas ha conseguido predecir con una mayor exactitud y menor incertidumbre un sinfín de fenómenos naturales de alta complejidad en tiempos muy cortos, con menor información y rápidas validaciones; sin embargo, estas simulaciones no siempre concuerdan con la realidad, volviéndolas dudosas ante el criterio de un ingeniero experto en el tema. En el área de los recursos hidráulicos siempre se desea tener la mayor certeza frente a un modelo simulado digitalmente, esto no ocurre regularmente y es por lo cual los ingenieros deben guiarse de su experticia y experiencia en el tema para calibrar empíricamente estos modelos; lo anterior justifica que esta tesis tenga como objetivo establecer una metodología experimental que valide la confianza en la información obtenida en campo, necesaria para calibrar los modelos hídricos e hidráulicos logrando resultados más ajustados a la realidad; para esto se propone una metodología en cinco etapas que contempla una revisión literaria, la aplicación de encuestas a expertos, una serie de trabajos en campo, la modelación y calibración don HEC-RAS y HYMO-10 y un análisis comparativo detallado para los resultados obtenidos con diferentes métodos. El análisis comparativo fue realizado tomando como caso puntual de estudio y calibración de la metodología la cuenca del Río Teusacá, considerando la cercanía con la zona rural de Bogotá, el fácil acceso, bajas profundidades y excelente información hidrológica. Finalmente se logró llegar a concluir que la toma de datos en campo no tiene tanta afectación como la elección de parámetros “aleatorios” como lo es el coeficiente de Manning; además de estableció que los modelos realizados con HYMO-10 guardan una relación con los datos reales observados en campo de aproximadamente 21%, mientras modelos realizados con HEC-RAS alcanzan una relación por encima del 90%. Se puede concluir la relevancia del análisis predio de datos que alimenta el modelo simulado ya que de esta forma se puede lograr establecer una aproximación de error entre los distintos modelos.