Simulación numérica del flujo de sedimentos en el río Yanuncay mediante modelación matemática bidimensional

摘要

Se han planteado varías formulaciones para el cálculo de las tasas de transporte de fondo en canales naturales. En este trabajo, se ha propuesto la modelación matemática bidimensional del flujo usando el modelo IBER, para el cálculo de las tasas de transporte en el río Yanuncay, Provincia del Azuay. Una vez generado el modelo se ha hecho un estudio comparativo de los resultados obtenidos entre las ecuaciones propuestas incorporadas en el modelo y la aplicación de forma empírica de estas ecuaciones. La modelación se realizó sobre una malla estructura de 3 m de arista, donde se evaluaron caudales de crecida. El diámetro característico de las partículas, así como la rugosidad del terreno, fue obtenido a partir de muestras granulométricas tomadas en 4 puntos a lo largo del cauce. Los resultados de la simulación muestran semejanza para dos de las 3 formulaciones analizadas. Las tasas de transporte obtenidas con la ecuación de Van Rijin son mucho mayores que las obtenidas con la ecuación de Meyer Peter & Müller, estando en algunos casos sobre estimadas. Al comparar las tasas de transporte de fondo entre el modelo numérico y el cálculo empírico de las ecuaciones, los valores para las ecuaciones empíricas de Meyer Peter & Müller, Van Rijin y Engelund Hansen son mucho mayores. En la sección de control intermedia del cauce se produce una menor correspondencia en los resultados del modelo numérico y las ecuaciones empíricas, esto ocurre ya que no se tiene topografía de las planicies de inundación; por tanto, la condición de borde no es real. En la sección aguas arriba, al inicio del modelo, se tiene la mayor correspondencia en las tasas de transporte de fondo, esto se debe a que aguas arriba está influenciado por las condiciones de borde. Si bien los resultados presentan dispersiones considerables, entre el modelo numérico y las ecuaciones empíricas. Los perfiles de carga de fondo obtenidos con la ecuación de Meyer Peter & Müller, son lo que menos variación presentan en las secciones analizadas. Sin embargo, estos resultados se deberán calibrar con un modelo físico, en el caso que este estudio tenga fines aplicativos.