Contraste de esquemas agregado y semidistribuido en HEC-HMS para estimar caudales máximos en la Cuenca del Río Sucio (Urabá – Antioquia)
El presente trabajo de grado tuvo como propósito estimar los caudales máximos en la cuenca del río Sucio, ubicada en la región de Urabá (Antioquia), mediante la aplicación del modelo hidrológico HEC-HMS. El estudio se planteó como un aporte técnico para la gestión del riesgo por inundaciones y la pl...
- Autores:
-
Grajales Arrieta, Sneider
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/8365
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/8365
- Palabra clave:
- Modelo hidrológico
HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center – Hydrologic Modeling System)
Curva Número (CN)
Curvas IDF (Intensidad-Duración-Frecuencia)
Tiempo de concentración (Tc)
Evaluación de riesgos
Caudal de aguas subterraneas
Hidráulica
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- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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Evaluación de riesgos Caudal de aguas subterraneas Hidráulica |
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El presente trabajo de grado tuvo como propósito estimar los caudales máximos en la cuenca del río Sucio, ubicada en la región de Urabá (Antioquia), mediante la aplicación del modelo hidrológico HEC-HMS. El estudio se planteó como un aporte técnico para la gestión del riesgo por inundaciones y la planificación del recurso hídrico en una zona caracterizada por su importancia socioeconómica y vulnerabilidad frente a eventos hidrometeorológicos extremos. La investigación se fundamentó en la implementación de un modelo hidrológico semidistribuido, con representación de la cuenca tanto en un esquema agregado como en otro semidistribuido por subcuencas, con el fin de contrastar la respuesta hidrológica en distintos niveles de detalle espacial. El proceso metodológico se estructuró en tres fases: preprocesamiento, procesamiento y posprocesamiento. En la primera, se realizó la delimitación y caracterización morfométrica de la cuenca y sus subcuencas, apoyada en un Modelo Digital de Elevación, mapas de suelos y coberturas, y herramientas SIG. Posteriormente, se configuró y calibró el modelo HEC-HMS a partir de parámetros físicos, series históricas de precipitación y caudales, y eventos de diseño construidos con curvas IDF y Diagrama de Huff. Finalmente, se efectuó la propagación de caudales mediante el método de Muskingum-Cunge y se analizaron los resultados comparativos entre los esquemas de modelación. Los resultados evidenciaron que la simulación de lluvias de distintos períodos de retorno permitió estimar caudales máximos coherentes con el régimen hidrológico observado en la estación de control (Dabeiba). Asimismo, el enfoque semidistribuido mostró mayor capacidad para identificar variabilidad espacial en la generación de escorrentía y para determinar las contribuciones diferenciales de cada subcuenca al caudal pico del río Sucio. Estos hallazgos resultan fundamentales para identificar zonas críticas con mayor susceptibilidad a inundaciones. En conclusión, el trabajo demostró la utilidad de combinar información geoespacial, registros hidrometeorológicos y modelos semidistribuidos para estimar caudales extremos en cuencas de alta complejidad fisiográfica. Los insumos obtenidos fortalecen la gestión de amenazas hidrológicas, la planificación territorial y la implementación de medidas de mitigación orientadas a reducir la vulnerabilidad de la región de Urabá frente a eventos de inundación. |
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La investigación se fundamentó en la implementación de un modelo hidrológico semidistribuido, con representación de la cuenca tanto en un esquema agregado como en otro semidistribuido por subcuencas, con el fin de contrastar la respuesta hidrológica en distintos niveles de detalle espacial. El proceso metodológico se estructuró en tres fases: preprocesamiento, procesamiento y posprocesamiento. En la primera, se realizó la delimitación y caracterización morfométrica de la cuenca y sus subcuencas, apoyada en un Modelo Digital de Elevación, mapas de suelos y coberturas, y herramientas SIG. Posteriormente, se configuró y calibró el modelo HEC-HMS a partir de parámetros físicos, series históricas de precipitación y caudales, y eventos de diseño construidos con curvas IDF y Diagrama de Huff. Finalmente, se efectuó la propagación de caudales mediante el método de Muskingum-Cunge y se analizaron los resultados comparativos entre los esquemas de modelación. Los resultados evidenciaron que la simulación de lluvias de distintos períodos de retorno permitió estimar caudales máximos coherentes con el régimen hidrológico observado en la estación de control (Dabeiba). Asimismo, el enfoque semidistribuido mostró mayor capacidad para identificar variabilidad espacial en la generación de escorrentía y para determinar las contribuciones diferenciales de cada subcuenca al caudal pico del río Sucio. Estos hallazgos resultan fundamentales para identificar zonas críticas con mayor susceptibilidad a inundaciones. En conclusión, el trabajo demostró la utilidad de combinar información geoespacial, registros hidrometeorológicos y modelos semidistribuidos para estimar caudales extremos en cuencas de alta complejidad fisiográfica. Los insumos obtenidos fortalecen la gestión de amenazas hidrológicas, la planificación territorial y la implementación de medidas de mitigación orientadas a reducir la vulnerabilidad de la región de Urabá frente a eventos de inundación.PregradoIngeniero(a) Civil108 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de IngenieríasIngeniería CivilModelo hidrológicoHEC-HMS (Hydrologic Engineering Center – Hydrologic Modeling System)Curva Número (CN)Curvas IDF (Intensidad-Duración-Frecuencia)Tiempo de concentración (Tc)Evaluación de riesgosCaudal de aguas subterraneasHidráulicaContraste de esquemas agregado y semidistribuido en HEC-HMS para estimar caudales máximos en la Cuenca del Río Sucio (Urabá – Antioquia)Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdfRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdfapplication/pdf3647868https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/84f836ac-fd8d-44ac-b31d-110cb1c07271/download193cd241168b4ee4f721319e1b37ea55MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/abc5fa8e-5c5d-49b2-abb7-8369ed3e9701/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52BL-FR-11 Cesión Derechos_TG_v.3A.pdfapplication/pdf304305https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/434b726f-fc98-45ab-9d34-1c1756c20001/download299c49b6545e8eca1e46f718a0c83164MD53TEXTRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdf.txtRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdf.txtExtracted texttext/plain102372https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/5c2dc23f-b3d2-436a-9594-1c7ddf95cdec/downloadb3fe621e1268d30d25665b1c5629edbeMD54THUMBNAILRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdf.jpgRIU-PRE-2025 Contraste esquemas agregado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3118https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/0396f561-fdb5-4e84-b650-0fc25c30e7f9/download9c4c14a6bdd78619eba1913df9feae7eMD55123456789/8365oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/83652025-10-23 16:13:47.966https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |
