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

Abstract

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.

The computational models currently used in the so-called digital era have brought great advantages to the world of engineering; the fact of having modeling tools and computer-assisted simulation has been able to predict with greater accuracy and less uncertainty an endless number of highly complex natural phenomena in very short times, with less information and quick validations; however, these simulations are not always agree with reality, making them doubtful before the criteria of an expert engineer in the issue. In the area of hydraulic resources, you always want to have the greatest certainty in the face of a digitally simulated model, this does not occur regularly and is why engineers should be guided by their expertise and experience in the subject to empirically calibrate these Models; the foregoing justifies that this thesis aims to establish a methodology experiment that validates the confidence in the information obtained in the field, necessary to calibrate the water and hydraulic models, achieving results that are more adjusted to reality; for For this purpose, a five-stage methodology is proposed that contemplates a literary review, the application of surveys to experts, a series of field works, modeling and calibration don HEC-RAS and HYMO-10 and a detailed comparative analysis for the results obtained with different methods. The comparative analysis was carried out taking as a specific case of study and calibration of the methodology the Teusacá River basin, considering the proximity to the rural area of Bogotá, the easy access, low depths and excellent hydrological information. finally got there to conclude that data collection in the field does not have as much affectation as the choice of "random" parameters such as the Manning coefficient; In addition to establishing that the models made with HYMO-10 keep a relationship with the real data observed in field of approximately 21%, while models made with HEC-RAS reach a ratio above 90%. It can be concluded the relevance of the farm data analysis that feeds the simulated model since in this way it is possible to establish an approximation error between the different models.