Tesis (Magíster en Ingeniería Civil con énfasis en Recursos Hidráulicos y Medio Ambiente)

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.