Desempeño de modelos de inundación bidimensionales para una crecida extrema en el río Illapel, IV región, Chile

Abstract

En el presente trabajo se realiza un análisis de desempeño de modelos de inundación HEC-RAS 2D y FLO-2D que consideran los mismos archivos de entrada, pero distintos tamaños de celda en el mallado computacional y la simulación o no de las edificaciones dentro del área de estudio. El objetivo principal de este análisis es determinar la diferencia porcentual que se genera en las profundidades, velocidades y áreas de inundación máximas de los distintos modelos al momento de mejorar la precisión de sus esquemas. El evento que se modela corresponde a una crecida extrema asociada a una precipitación de 100 años de período de retorno en un tramo de 6 [km] del río Illapel, IV región, Chile, donde se analiza principalmente el efecto de la crecida sobre la ciudad de Illapel y sus alrededores. Para la construcción de los archivos de entrada de los modelos de inundación se utilizan los estudios topográficos e hidrológicos realizados en el río Illapel a fines del año 2017 por la empresa GSI Ingenieros Consultores, en el marco del diagnóstico del plan de manejo de cauces de los principales ríos de la cuenca del río Choapa. Por su parte, para calibrar y validar los coeficientes de Manning de las distintas superficies consideradas para el área de estudio, se utiliza la información hidrometeorológica en línea de la Dirección General de Aguas (DGA), en particular la estadística fluviométrica de la estación Río Illapel en El Peral. Una vez ejecutados y analizados los modelos se pudo concluir que la variabilidad de las profundidades, velocidades y áreas de inundación máximas es bastante considerable al momento de mejorar la precisión de sus esquemas. Si bien las profundidades y velocidades no varían significativamente en el cauce del río, en el área urbana se pueden llegar a duplicar o incluso triplicar los resultados, lo cual indica la importancia de considerar las edificaciones en los modelos y utilizar mallados que sean lo más precisos posible dentro de los recursos computacionales disponibles(...).